Оценка биогенной нагрузки на Чебоксарское водохранилище по результатам моделирования стока и выноса биогенных элементов с пилотных водосборов

Полный текст

1. Введение

Антропогенное эвтрофирование – одна из проблем водохранилищ Волжского каскада (Минеева и др., 2020). Причиной служит интенсивная биогенная нагрузка антропогенного происхождения со стороны водосбора. На завершающих стадиях развития процесса антропогенного эвтрофирования в эвтрофных и гиперэвтрофных водных объектах возможно возникновение дисбаланса в соотношении продукционно-деструкционных процессов в водной экосистеме, что приводит к возникновению бескислородных (анаэробных) зон и заморных явлений, уменьшению рыбных запасов, а также загрязнению воды токсичными веществами в результате развития определенных видов фитопланктона - «цветения» воды (Россолимо, 1977; Антропогенное эвтрофирование..., 1982). При этом современная система мониторинга не позволяет выполнить адекватную оценку поступления азота и фосфора в водохранилища со стоком притоков ввиду малочисленности пунктов измерений расходов воды и гидрохимических характеристик.

Целью работы является приближенная оценка нагрузки общим азотом (N_общ) и общим фосфором (P_общ) на Чебоксарское водохранилище, сформированной на водосборной территории, на основе математического моделирования с использованием имеющихся данных наблюдений за формированием стока и выноса химических веществ на пилотных водосборах.

Чебоксарское водохранилище образовано на реке Волге плотиной Чебоксарской ГЭС, расположенной в городе Новочебоксарске. Длина водохранилища — 341 км, площадь — 2190 км², полный объём воды — 13.9 км³, площадь собственного водосбора без водосбора вышерасположенной Волги — 131.9 тыс. км². В качестве пилотных объектов, отражающих основные закономерности выноса биогенных элементов с правобережной и левобережной частей водохранилища на основе экспертной оценки, выбраны водосборы рек Линды (левый приток Волги, длина реки — 122 км, площадь водосборного бассейна — 1682 км²) и Ку́дьмы (правый приток Волги, длина — 144 км, площадь водосборного бассейна — 3248 км²) в бассейне Чебоксарского водохранилища (Рис.1). Водосборы репрезентативны для лесного левобережья и сельскохозяйственно освоенного правобережья Чебоксарского водохранилища. При этом в бассейне Кудьмы распространены карстовые явления, что также сказывается на формировании стока и выноса азота и фосфора. В замыкающих створах выбранных рек имеются пункты государственного гидрологического и гидрохимического мониторинга Росгидромета, что позволяет использовать эти данные для калибровки математических моделей.

 

Рис.1. Схема расположение пилотных водосборов рек Кудьмы и Линды: 1 – гидрографическая сеть, 2 – водосбор р. Линды, 3 – водосбор р. Кудьмы.

 

2. Методы исследования

На первом этапе исследования была проверена гипотеза об адекватности выбора пилотных водосборов. Как известно вынос биогенных элементов (азота и фосфора) с водосборной территории определяется главным образом структурой подстилающей поверхности (Кондратьев и Шмакова, 2019; Хрисанов и Осипов, 1993). Сказанное относится как к природному (фоновому) выносу, который формируется на не затронутых хозяйственным воздействием частях водосбора (лес), так и к антропогенному выносу (сельскохозяйственные и урбанизированные территории). Поэтому критерием правильности выбора пилотных водосборов является схожесть их структуры подстилающей поверхности со структурой исследуемого водосбора в целом.

В настоящем исследовании дифференциация земного покрова производилась с помощью глобальных архивов спутниковых данных подстилающих поверхностей. Классификация земного покрова водосбора Чебоксарского водохранилища и пилотных водосборов строились на основе коллекции Copernicus Global Land Service Collection 3 (CGLS) (Buchhorn et al., 2020a; Buchhorn et al., 2020b). Коллекция CGLS сформирована из снимков со спутников PROBA-V (PROBA-Vegetation) и Sentinel-2 с пространственными разрешениями 100 / 110 / 300 м. Глубина архива спутниковых снимков, используемых при создании коллекции данных CGLS, с 2015-01-01 по 2020-12-31. В качестве классификации подстилающих поверхностей архива CGLS использована Система классификации земного покрова ООН (Land Cover Classification System – LCCS). Основным источником данных являются многоспектральные спутниковые снимки PROBA-V с шагом 5 дней и пространственным разрешением 100 м отражательной способности поверхности на верхней границе растительного покрова (Top Of Canopy, TOC). Вторичным источником данных являются ежедневные многоспектральные спутниковые снимки PROBA-V с пространственным разрешением 300м отражательной способности поверхности. Их медианный композит делается для архивирования регулярных 5-дневных временных шагов в 100-метровом и 300-метровом пространственном разрешении временного ряда PROBA-V. Это необходимо, поскольку спутник PROBA-V обеспечивает ежедневный глобальный охват для данных с пространственным разрешением 300 м, что соответствует 5-дневному охвату для тех же данных с пространственным разрешением 100 м. Идентификация типов подстилающих поверхностей коллекции CGLS основана на спектральных индексах (Mousaei Sanjerehei, 2014) и других глобальных архивов данных (Pekel et al., 2016) и цифровой модели рельефа WorldDEM™. Подробный алгоритм классификации, использованный для получения коллекции данных CGLS приведен в (Buchhorn et al., 2020a).

На исследуемой территории выделяется 15 классов необходимых для расчета нагрузки на водный объект (Таблица 1). Как следует из представленной таблицы разница в процентном соотношении различных классов поверхности пилотных объектов и соответствующих частей всего водосбора водохранилища не превосходит 6%. Приведенное соответствие структуры подстилающей поверхности пилотных водосборов со структурой правобережной и левобережной частей водосбора Чебоксарского водохранилища подтверждает правомерность выбора указанных объектов в качестве пилотных. Кроме того, для основных классов подстилающей поверхности на основе анализа литературных данных (Россолимо, 1977; Антропогенное эвтрофирование..., 1982; Поздняков и др., 2020) приближенно оценены эмиссионные характеристики поступления биогенных элементов в сток.

 

Таблица 1. Сравнение структуры подстилающей поверхности пилотных водосборов с правобережной и левобережной частями водосбора Чебоксарского водохранилища.

Класс подстилающей поверхности	Водосбор р. Кудьмы, %	Правобережье, %	Водосбор р. Линды, %	Левобережье, %
Кустарники	0.00	0.00	0.00	0.00
Травянистая растительность.	10.49	16.38	3.18	2.94
Возделываемая растительность / сельское хозяйство	37.96	37.00	11.96	8.85
Городской/застроенный	3.73	2.15	1.73	0.52
Голая/редкая растительность	0.00	0.00	0.00	0.00
Постоянные водоемы	0.24	0.72	0.07	1.19
Травянистое болото	0.01	0.07	0.01	0.06
Сомкнутый лес, вечнозеленый игольчатый лист	1.88	4.03	10.49	12.23
Сомкнутый лес, лиственный широколиственный	23.00	23.28	33.07	37.78
Сомкнутый лес, смешанный.	10.04	6.96	25.22	25.32
Закрытый лес, не соответствующий ни одному из других определений	1.45	1.63	1.71	3.61
Открытый лес, вечнозеленый игольчатый лист	0.00	0.02	0.01	0.04
Редкий лес, листопадный широколиственный	0.20	0.05	0.53	0.44
Редкий лес, смешанный	1.76	1.56	1.69	0.30
Открытый лес, не соответствующий ни одному из других определений	9.22	6.15	10.33	6.72
Общая площадь водосборов, км2	3248	75687	1682	56176

 

Основными инструментами достижения поставленной цели явились математическая модель формирования стока с водосбора ILHM и модель выноса биогенных элементов с водосбора и формирования биогенной нагрузки на водные объекты. ILLM, разработанные сотрудниками Института озероведения РАН и модифицированные при участии сотрудников Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (Кондратьев и Шмакова, 2019; Ясинский и др., 2020).

Модель стока – ILHM (Institute of Limnology Hydrological Model, Свидетельство о государственной регистрации № 2015614210) (Кондратьев и Шмакова, 2019) предназначена для расчета гидрографов талого и дождевого стока с водосбора, а также уровней воды в водоеме. Модель имеет концептуальную основу и описывает процессы снегонакопления и снеготаяния, испарения и увлажнения почвы в зоне аэрации, формирования стока, а также стока в пределах однородного водосбора, характеристики которого принимаются постоянными для всей территории. Модель может работать как с месячным шагом, так и с годовым шагом. В ходе моделирования водосборный бассейн представляется как однородное моделируемое хранилище, накапливающее поступающую воду, а затем постепенно позволяющее ей стекать. Значения основных параметров гидрологической модели, определяющих форму гидрографа стока, определяются в зависимости от процентного содержания водного объекта, то есть как отношение площади акватории к общей площади водосбора. Модель апробирована на ряде водосборов, расположенных в России (реки Тигода, Лижма, Сянга, Олонка, Суна, Шуя, Оять, Сясь, Вуокса, Свирь, Великая, Казанка, Свияга и Нева) и Финляндии (реки Мустайоки и Харайоки) (Кондратьев и Шмакова, 2019).

Модель биогенной нагрузки – ILLM (Institute of Limnology Load Model, Свидетельство о государственной регистрации № 2014612519) разработана на основе существующих моделей стока и выноса биогенных веществ с водосборных площадей и их поступления в водоемы (Кондратьев и Шмакова, 2019; Behrendt and Dannowski, 2007; Behrendt and Opitz, 1999). В модель также были заложены рекомендации ХЕЛКОМ по оценке нагрузки на водные объекты Балтийского моря (Guidelines..., 2015). Модель предназначена для решения задач, связанных с количественной оценкой биогенной нагрузки, формируемой точечными и неточечными источниками загрязнения, и прогнозом ее изменения под влиянием возможных антропогенных и климатических изменений. В модели реализованы существующие возможности ввода данных государственной системы мониторинга водных объектов, а также материалов государственной статистической отчетности о сбросах сточных вод и сельскохозяйственной деятельности на водосборных бассейнах. Модель также позволяет рассчитывать вынос биогенных веществ из водосбора под влиянием гидрологических факторов и удерживание водосбором. Конечным результатом моделирования является оценка биогенной нагрузки и ее компонентов на поступающий водоем с водосбора. Модель нагрузки биогенными веществами проверена на ряде водосборов России (реки Великая, Луга, Мга, Ижора, Славянка, Сестра, Шуя, Водла, Суна, Казанка, Свияга и Иртыш) (Кондратьев и Шмакова, 2019; 80 лет развития лимнологии..., 2023). В материалах Хельсинкской комиссии (Applied methodology..., 2019) представлено описание моделей, которые могут использоваться для расчета внешней нагрузки на водные объекты бассейна Балтийского моря. В их число входит и модель ILLM.

Совокупность моделей ILHM и ILLM представляет собой модель типа «precipitation-runoff-removal», трансформирующую метеопараметры (осадки и температуру воздуха) в сток и вынос биогенных элементов с водосбора в зависимости от характеристик подстилающей поверхности и интенсивности внешних воздействий естественного и антропогенного характера. При этом в модели ILLM предусмотрен расчет фоновой нагрузки. В соответствии с определением ХЕЛКОМ (Guidelines..., 2015) природная (фоновая) нагрузка биогенными веществами формируется за счет их выноса с необрабатываемых земель и части выноса с обрабатываемых земель, которая происходит независимо от хозяйственной деятельности.

3. Результаты и обсуждение

В качестве входной информации для выполнения расчетов необходимы сведения об осадках и температуре воздуха, площадях различных типов подстилающей поверхности, формирующих рассредоточенный вынос биогенных элементов со стоком, интенсивности точечных источников биогенной нагрузки, атмосферных выпадениях азота и фосфора, количестве домашних животных и птицы на водосборе, а также внесенных минеральных и органических удобрений.

Как отмечалось ранее, с целью информационного обеспечения модели проведена классификации типов подстилающих поверхностей водосбора. Значения концентраций азота фосфора в стоке с различных типов подстилающей поверхности задавалось по данным полевых исследований, проводившихся в 2018 и 2019 годах сотрудниками Института озероведения РАН (Поздняков и др., 2020). Для оценки вклада точечных источников в формирование биогенной нагрузки на озеро использовались данные статистических форм государственной отчетности 2ТП(водхоз). Достаточно высокие значения коэффициентов эмиссии и концентраций в стоке с урбанизированных территорий являются выражением вклада рассредоточенного сельского населения, не имеющего подключения к канализационным сетям и очистным сооружениям (Behrendt and Opitz, 1999). Атмосферная нагрузка задавалась в соответствии с материалами исследований Казанского федерального университета (Минакова и др., 2019), при этом разделение на естественную и антропогенную составляющие не проводилось. Для калибровки модели использовались данные наблюдений за стоком и качеством воды на соответствующих постах государственного мониторинга Росгидромета в замыкающих створах рек Кудьмы и Линды за период с 2008 по настоящее время.

Сельскохозяйственная нагрузка азотом и фосфором на водосборы оценивалась по методике, представленной в работе (Брюханов и др., 2016). Согласно этой методике, в расчетах учитывались следующие основные факторы формирования биогенной нагрузки на сельскохозяйственных полях:

• содержание азота и фосфора в почве, доля их выноса от общего содержания в почве;
• количество азота и фосфора в составе минеральных удобрений и коэффициент их эмиссии;
• количество азота и фосфора в составе органических удобрений и коэффициент их эмиссии;
• удалённость контура сельскохозяйственных угодий от водных объектов;
• тип почв по происхождению;
• тип почв по механическому составу;
• структура сельхозугодий (отношение площадей пашни и многолетних трав, лугов, пастбищ, залежи).

Расчеты сельскохозяйственной нагрузки азотом и фосфором выполнялись только для пилотных водосборов. Для право- и левобережной частей водосбора водохранилища выполнялся пересчет значений нагрузки пропорционально соотношению площадей.

Проведена калибровка модели «precipitation-runoff-removal» на пилотных водосборах рек Кудьмы и Линды, результаты которой представлены ниже. На Рисунке 2 приведены рассчитанные и наблюденные слои стока с водосборов р. Линды – с. Васильково и р. Кудьмы – г. Кстово. Значение критерия Нэша-Сатклиффа – 78% для Линды и 67% для Кудьмы, что подтверждает адекватность модели описываемым процессам формирования стока на водосборе.

 

Рис.2. Наблюденные (1) и рассчитанные (2) среднемесячные слои стока с водосборов рек Кудьмы (а) и Линды (б).

 

В Таблице 2 представлены результаты калибровки модели по соответствию средних многолетних значений выноса биогенных элементов со стоком в замыкающих створах рек Кудьмы и Линды, которые также подтверждают соответствие результатов моделирования имеющимся данным мониторинга.

 

Таблица 2. Результаты калибровки модели на водосборах рек Кудьмы и Линды по соответствию значений выноса азота и фосфора в замыкающих створах.

Источник информации	Кудьма – створ Кстово		Линда – створ Васильково
	Ntot, т/год	Ptot, т/год	Ntot, т/год	Ptot, т/год
Среднегодовые значения (по данным мониторинга)	715,69	18,00	443,73	9,16
Результаты калибровки	717	18,00	442	9,11

 

При выполнении расчетов выноса азота и фосфора с право- и левобережной частей водосбора Чебоксарского водохранилища использовалась модель, откалиброванная на соответствующих пилотных водосборах. В качестве входной информации о структуре подстилающей поверхности водосбора водохранилища использовались данные дешифрирования космических снимков, о которых говорилось ранее. Отсутствующая информация об источниках антропогенной нагрузки задавалась на основе предположения о пропорциональности нагрузки площадям рассматриваемых водосборов, подверженных антропогенному воздействию. Результаты приближенной оценки биогенной нагрузки на Чебоксарское водохранилище, сделанной по данным моделирования стока и выноса азота и фосфора с пилотных водосборов, представлены в Таблице 3.

 

Таблица 3. Результаты приближенной оценки биогенной нагрузки на Чебоксарское водохранилище, сделанной по данным моделирования выноса азота и фосфора с пилотных водосборов.

Результаты расчета	Nобщ	Pобщ
Правобережье Чебоксарского водохранилища (площадь – 75687 км2, средний многолетний слой стока – 100 мм/год)
Биогенная нагрузка на водохранилище (т/год)	16729	425
Природная (фоновая) составляющая (т/год)	2287	80,8
Модуль выноса (кг/км2год)	222	5,6
Левобережье Чебоксарского водохранилища (площадь – 56176 км2, средний многолетний слой стока 188 мм/год)
Биогенная нагрузка на водохранилище (т/год)	14591	300
Природная (фоновая) составляющая (т/год)	4111	118
Модуль выноса (кг/км2год)	262	5,4

 

Согласно результатам расчетов, средняя многолетняя биогенная нагрузка на Чебоксарское водохранилище в год средней водности приближенно оценивается в 31320 тN/год и 725тР/год. При этом модуль выноса с правобережной части составляет 222 кг N/км²год и 5,6тР/км²год, с левобережной – 262 кг N/км²год и 5,4тР/км²год. Представленные данные моделирования не противоречат результатам других исследований выноса биогенных элементов притоками водохранилища (Ясинский и др., 2020).

4. Заключение

Таким образом, приближенная оценка биогенной нагрузки на крупный водный объект со стороны водосбора, не освященного в достаточной степени наблюдениями мониторинга, возможна при наличии следующих условий:

• Выявлен достаточно хорошо изученный пилотный водосбор-аналог, имеющий пункт гидрологических и гидрохимических измерений в замыкающем створе и схожую с основным водосборам структуру подстилающей поверхности (например, по % площади основных классов подстилающей поверхности);
• Выбранная математическая модель «осадки-сток-вынос» обеспеченна информацией об основных источниках биогенной нагрузки на гидрографическую сеть и откалибрована для замыкающего створа пилотного водосбора.

В этом случае отсутствие информация об источниках антропогенной нагрузки на весь водосбор в расчетах может быть компенсировано данными по пилотному объекту. При этом принимается предположение о пропорциональности параметров площади водосборов.

В тоже время необходимо помнить, что в будущих исследованиях для повышения степени достоверности полученные в результате моделирования результаты необходимо сравнить с данными регулярного наземного мониторинга стока и качества воды, которые должны быть организованы на основных притоках водохранилища.

Благодарности

Работа выполнена за счет средств гранта РНФ 22-17-00224 «Формирование гидролого- геохимических процессов на водосборах каскадов Верхне-Волжских и Камских водохранилищ при различных сценариях землепользования и изменениях климата на их территориях»

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Об авторах

С. В. Ясинский

Институт географии Российской академии наук

Email: arasulova@limno.ru
ORCID iD: 0000-0002-2478-8256
Россия, Старомонетный переулок, д. 29, стр. 4., Москва, 119017

С. А. Кондратьев

Институт озероведения РАН – обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН

Email: arasulova@limno.ru
ORCID iD: 0000-0003-1451-8428
Россия, ул. Севастьянова, д. 9, Санкт-Петербург, 196105

М. В. Шмакова

Институт озероведения РАН – обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН

Email: arasulova@limno.ru
Россия, ул. Севастьянова, д. 9, Санкт-Петербург, 196105

Е. А. Кашутина

Институт географии Российской академии наук

Email: arasulova@limno.ru
ORCID iD: 0000-0003-0181-5036
Россия, Старомонетный переулок, д. 29, стр. 4., Москва, 119017

А. М. Расулова

Институт озероведения РАН – обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: arasulova@limno.ru
ORCID iD: 0000-0003-4400-2000
Россия, ул. Севастьянова, д. 9, Санкт-Петербург, 196105

Список литературы

Дополнительные файлы