Содержание к диссертации
Введение
1. Геоэкологический анализ проблемы зонирования антропогенно модифицированных систем 14
1.1. Полигон бытовых и промышленных отходов как антропогенно модифицированный геоэкологический объект 16
1.2. Функциональное геоэкологическое зонирование территорий 19
1.3. Модель как подход изучения системы «полигон размещения отходов -окружающая природная среда» 20
2. Характеристика исследуемой территории 24
2.1. Местоположение и пространственные границы 24
2.2. Климатическая характеристика района исследования 29
2.3. Геоморфология и рельеф 30
2.4. Гидрологические условия 32
2.5. Геологические условия 34
2.6. Гидрогеологические условия 39
3. Комплексная геоэкологическая оценка загрязнения территорий исследования 43
3.1. Математическая обработка данных 48
3.2. Геоэкологическая оценка загрязнения 50
3.2.1. Промышленная функциональная зона 50
3.2.1.1. Полигон ТБО «Новоселки» 50
3.2.1.2. Полигон «Северный» 55
3.2.1.3. Золошлаковый отвал ТЭЦ-2 62
3.2.2. Селитебная функциональная зона 68
3.2.2.1. Придегающие к полигону ТБО «Новоселки» территории 68
3.2.2.2. Площадка на Байконурской улице 74
3.2.3. Рекреационная функциональная зона 80
3.2.3.1. Ново-Орловский лесопарк 80
3.2.3.2. Полюстровский парк 84
3.3. Гидрохимические исследования поверхностных водотоков. Прилегающие к полигону ТБО «Новоселки» и полигону «Северный» территории 90
3.3.1. Поверхностные воды 91
3.3.2. Донные отложения 94
4. Многомерный статистический анализ геохимических данных 96
4.1. Факторный и кластерный анализ 96
4.2. Дискриминантный и канонический анализ 107
5. Научно-методологический принцип интегрирования и разделения потоков миграции вещества 113
6. Прогноз распространения загрязнения промышленной функциональной зоны 122
6.1. Полигон ТБО «Новоселки» и Полигон складирования осадков сточных вод «Северный» 124
6.2. Золошлаковый отвал ТЭЦ-2 129
6.3. Влияние территорий, антропогенно-модифицированных полигонами бытовых и промышленных отходов, на экосферу мегаполиса 131
6.4. Комплексная рекультивация полигона «Новоселки» 132
Заключение 142
Список литературы 145
Список иллюстрированного материала 155
- Модель как подход изучения системы «полигон размещения отходов -окружающая природная среда»
- Полигон «Северный»
- Факторный и кластерный анализ
- Комплексная рекультивация полигона «Новоселки»
Введение к работе
Актуальность проблемы.
С развитием мегаполисов, постоянным р асширением их границ, и хаотичным, необоснованным в достаточной мере территориальным делением земель, потенциальные рекреационные участки испытывают колоссальную антропогенную нагрузку и находятся в состоянии угнетения, постепенно переходя с экологической точки зрения в индустриальную функциональную зону. Для сохранения экосистем и рационального планирования развития городов необходимо уделять особое внимание функциональному назначению и режиму использования участков, являющимся основой зонирования и управления в сфере градостроительного освоения земель.
Геоэкологические оценки влияния различных антропогенных объектов на окружающую природную среду зачастую являются констатацией уровня негативного воздействия и не учитывают взаимосвязей с другими объектами как в границах техносферы, так и во взаимодействии с верхними горизонтами литосферы.
Параллельная реорганизация системы обращения с отходами в Российской Федерации и закрытие исторических полигонов бытовых отходов провоцируют резкое увеличение числа несанкционированных свалок и трудности при рекультивации существующих. Эти проблемы уже особенно остро стоят перед Ленинградской и Московской областями страны. Несмотря на тот факт, что полигоны бытовых и промышленных отходов после рекультивации являются подобием «термореакторов», в проектах рекультивации к райне редко встречаются прогнозные оценки воздействия свалочного тела на компоненты окружающей природной среды в будущем. Строительство мусоросортировочных и мусороперегрузочных станций, как звеньев оптимизации Территориальных схем обращения с отходами, учитывая особенности природоохранного законодательства, становится практически невозможным в рамках существующей планировки городов. Размеры санитарно-защитных зон не учитывают особенности взаимодействия антропогенных объектов, как частей техносферы, с поверхностными горизонтами литосферы, в том числе сопряженных территорий.
Разработка и обоснование моделей миграции потоков вещества (техногенного и природного) при условии рассмотрения объектов и территорий исключительно во взаимосвязи друг с другом являются единственным возможным методом обоснования состояния экосистем, находящихся «ниже по течению». Оперирование стандартным объемом геохимической информации, используемой в геоэкологических и инженерно-экологических изысканиях при характеристике геохимической связи, существующей в виде «потока» миграции веществ, как динамической составляющей геоэкологических систем, без
необходимости проведения дополнительных трудоемких исследований при моделировании, становится основополагающим.
Цель исследования. Создание научно-методического базиса для геоэкологического зонирования территорий, антропогенно-модифицированных полигонами бытовых и промышленных отходов.
Основные задачи.
-
Комплексная геоэкологическая оценка влияния на окружающую среду антропогенно-модифицированных геоэкологических объектов различного генезиса: полигона твердых бытовых отходов, полигона складирования осадка сточных вод и бывшего золоотвала ТЭЦ.
-
Использование методики предварительной подготовки и статистической обработки эколого-геохимических данных с целью повышения достоверности интерпретации.
3. Анализ и применение инструментов математической обработки
геохимических данных для выделения антропогенной нагрузки и моделирование
ее распределения между различными геоэкологическими функциональными
зонами.
4. Прогноз распространения загрязнения в районах локализации полигонов
бытовых и промышленных отходов различного генезиса.
5. Выработка ряда рекомендаций по рекультивации полигона бытовых
отходов «Новоселки».
Объект исследования. Представительные участки в рамках функционального геоэкологического зонирования территорий Санкт-Петербурга, выделяемые на основании близких геоморфологических, геологических и гидрогеологических условий по группам объектов, а также степени и вида антропогенного воздействия (Таблица 1).
Предмет исследования. Геоэкологическое зонирование территорий, антропогенно-модифицированных полигонами бытовых и промышленных отходов.
Методы и сследования. Содержания химических элементов и веществ в пробах донных отложений, почв и грунтов определялись в лаборатории Ресурсного центра Научного парка СПбГУ «Обсерватория экологической безопасности» методом атомно-абсорбционной спектрометрии (ААС) для тяжелых металлов. Определение бенз(а)пирена в почве и донных отложениях проводилось методом высокоэффективной жидкостной хроматографии при помощи хроматографа с флуориметрическим детектированием. Концентрации нефтепродуктов определялись флуориметрическим методом, согласно ПНД Ф 16.1:2.21-98, на анализаторе жидкости «Флюорат-02». Обработка данных велась с помощью программных пакетов Microsoft Excel 2015, SPSS, Statistica 11, Processing Modflow 8. Графическое представление результатов производилось в программных пакетах Voxler 3, Photoshop CS5, Surfer 12, CorelDraw X7.
Фактический материал. В диссертационной работе были использованы данные организаций и компаний, полученные в результате инженерных изысканий и научных исследований, которые проводил автор или принимал в них непосредственное участие: кафедра Экологической геологии, Институт
Наук о Земле, Санкт-Петербургский государственный университет, 2009-2017;
ООО «Научно-технический центр «Технологии XXI века», 2006-2012; ОАО
«Особые Экономические Зоны Эксперт», 2009-2013. Также были использованы
фондовые материалы многолетних исследований ФГУГП
«Урангеологоразведка», Российский Геоэкологический Центр, ООО «Зеленый город», ООО «ТехноТерра», ГГУП СФ «Минерал», ФГУП «Севзапгеология».
Таблица 1 – Деление объектов исследования по группам и функциональным
зонам
Научная новизна.
-
Впервые проведена к омплексная геохимическая оценка полигонов бытовых и промышленных отходов с учетом функционального зонирования и геоэкологических особенностей территорий.
-
Показано качественное улучшение интерпретации геохимических данных путем поэтапной детальной математической обработки. Доказана возможность интегрального разделения потока миграции вещества между функциональными зонами, выделение доли антропогенной нагрузки от рассматриваемого геоэкологического объекта или функциональной зоны в целом.
3. Представлена и обоснована методика создания геохимических моделей
различных геоэкологических объектов и функциональных зон, позволяющая
строить прогнозные оценки распространения загрязнения.
4. Созданы модели взаимодействия верхних горизонтов литосферы
мегаполиса и техносферы, представленной в рамках исследования объектами
складирования отходов. Дан прогноз распространения загрязнения в районах локализации полигонов бытовых и промышленных отходов Санкт-Петербурга.
5. Представлен ряд дополнений и рекомендаций по рекультивации полигона бытовых отходов «Новоселки».
Теоретическая значимость. Разработанный метод оценки индивидуальных характеристик геоэкологического объекта, как многокомпонентной системы, на уровне цифровой геохимической информации без необходимости д етальной интерпретации химических и физических процессов, происходящих в пределах верхних горизонтов литосферы, в значительной мере упрощает процесс градостроительного зонирования при разработке Генеральных планов мегаполисов.
Материалы и представленная в диссертации методика обработки и оценки геохимической информации могут быть использованы при проведении лабораторных и лекционных занятий студентов в таких курсах, как Статистический анализ геоэкологических данных, Геоэкология, Техногенные месторождения, Промышленная экология и др.
Практическая значимость. На примере разнородных антропогенно-модифицированных объектов демонстрируется возможность их геохимического выделения в пределах города. По результатам моделирования функциональных зон, наряду с оценками локального геохимического фона, появляется возможность обоснования корректировок проектов санитарно-защитных зон земельных участков относительно уже имеющихся категорий земель и режимов их использования.
Защищаемые положения.
1. Антропогенно-модифицированные геоэкологические объекты,
представленные полигонами бытовых и промышленных отходов, являются
подобными и имеют зональное геохимическое строение. Для их анализа
применим универсальный базисный подход функционального зонирования,
масштаб которого может варьироваться в зависимости от поставленных
исследователем задач.
2. Многомерный статистический анализ и сравнение геохимической
информации различных функциональных зон позволяют установить
качественные и количественные характеристики антропогенной нагрузки,
выделить индикаторные элементы и отличительные парагенетические
ассоциации.
-
На примере разнородных антропогенно-модифицированных объектов разработана и апробирована методика интегрального разделения потока миграции вещества между функциональными зонами мегаполиса.
-
Проект рекультивации полигона бытовых и коммунальных отходов должен быть направлен на создание производственного кластера замкнутого цикла – Экотехнопарка.
Личный вклад. Автор сформулировал совместно с научным руководителем цель и задачи диссертации, разработал план и структуру исследования, собрал и проанализировал литературные и фондовые материалы, получил и обработал геохимические данные, составил картографические
материалы, составил комплексные модели окружающей природной среды областей исследования, разработал структуру и план реализации Экотехнопарка на базе объекта с накопленным экологическим ущербом, сделал обобщения, выводы и практические рекомендации.
Апробация работы. Основные результаты научной работы и перспективность отдельных этапов исследований доказывались и обсуждались: на международной молодежной конференции «Науки о Земле и цивилизация» (Санкт-Петербург, 2012 г., диплом I степени); на межвузовской молодежной научной конференции «Школа экологической геологии и рационального недропользования» (Санкт-Петербург, 2012 г., диплом II степени); на 3-й международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов памяти академика А.П. Карпинского (Санкт-Петербург, 2013 г., диплом I степени); на XII конференции студенческого научного сообщества «К 80-летию Геологического факультета СПбГУ: Геология в различных сферах» (Санкт-Петербург, 2013 г.); н а VI международной конференции «Геология в развивающемся мире - 2013» (Пермь, 2013 г.); на IX научно-практической конференции молодых специалистов «Инженерные изыскания в строительстве»; XII Ciclo Anual de Conferencias del Departamento de Geografa, Universidad Nacional de Colombia (Bogota, Colombia, 2014).
Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных изданиях, в том числе одном из ведущих мировых журналов в области исследований и охраны окружающей среды (Environmental Pollution, 5-year impact factor 5,552, SJR 1,786) и трех журналах из перечня ВАК.
Результаты работы нашли применение и были высоко оценены в международных проектах зарубежных коллег, в которых автор принимал непосредственное участие при поддержке внутренних грантов СПбГУ:
3.55.1143.2014 Научно-методическое обоснование критериев устойчивости экосистем в пределах воздействия антропогенно-модифицированных геологических тел (горнодобывающей промышленности) и разработка рекомендаций по рационализации природо- и недропользования (Национальный Университет Колумбии, Факультет Географии, Богота, Колумбия, 2015);
3.55.1343.2015 Оценка воздействия химических веществ и отходов на почву (в основном в Средиземноморье и Тропических системах) и интеграция на схемы оценки экологического риска загрязненных почв. Оценка экологических рисков использования органических отходов в качестве почвенного удобрения (Центр Функциональной Экологии, Факультет Наук и Технологий, Университет Куимбры, Куимбра, Португалия, 2015);
3.23.1883.2015 Интегральная оценка динамических процессов в земной коре. Сейсмические исследования поверхностных процессов в земной коре и исследования процессов транспорта осадков в высокоактивных водосборах (Секция 5.1. Геоморфология, Немецкий исследовательский центр Наук о Земле им. Гельмгольца, Потсдам, Германия, 2015).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, заключения, шести глав и приложений, содержит 162 страницы текста, 67 рисунков,
Модель как подход изучения системы «полигон размещения отходов -окружающая природная среда»
В основе научного направления, связанного с изучением процессов внутри атропогенно-модифицированных геоэкологических объектов и взаимодействия их с окружающей средой, лежит вполне конкретный практический спектр задач по управлению данными телами. На сегодняшний день в результате отсутствия четкого плана описания протекающих в теле полигонов ТБО химических, физико-химических, биологических процессов, возникает целый ряд нерешенных проблем, количество которых постоянно увеличивается. Пробелы в понимании литосферной составляющей негативно сказываются на методологической базе расчета санитарно-защитных зон и зон влияния антропогенно-модифицированных объектов. В результате, во всех сферах полигон захоронения отходов оказывается «черным ящиком».
Анализ известных подходов к моделированию процессов, протекающих на полигоне бытовых и промышленных отходов показал, что существуют два крайних класса моделей: модели с отсутствием априорной информации о механизмах, которые управляют состоянием системы, построенной по принципу черного ящика, и модели с заданной внутренней структурой, основанные на моделях реакторов [3]. При этом большинство исследований, посвященных данной тематике, направлены на изучение наиболее экологически значимой жидкой компоненты техногенных (свалочных) грунтов [68], процессам массопереноса [100] и гидрогеологическому моделированию [103].
Техногенное изменение состава подземных вод обусловлено действием двух групп факторов: привносом новых веществ в водоносные горизонты из вне и нарушением естественных геохимических условий под влиянием внешних воздействий, которые вызывают концентрирование в водах элементов, находящихся до этого в кристаллической или адсорбированной формах. Наибольший интерес в настоящее время уделяется первой группе. Геохимические превращения протекают на фоне хорошо выраженных гидродинамических механизмов миграции. Именно это является отличительной чертой техногенных миграционных систем, в противоположность природным квазистатическим, исследование которых допускает рассмотрение геохимических процессов миграции независимо от гидродинамических. Направленность и интенсивность физико-химических взаимодействий в условиях техногенеза во многом определяется естественной гидрогеохимической обстановкой (химическим и микробиологическим составом вод, литолого-минералогическим составом и структурой подстилающих горных пород).
Сложность такого подхода заключается в работе с сопряженными и зачастую нелинейными процессами, в которых необходимо одновременное рассмотрение большого количества подходов: гидродинамических, гидрогеохимических и термодинамических – в рамках одной задачи [37]. Параллельно с гидродинамической теорией миграции, осуществляются многочисленные исследования и выстраивается теория физико-химических взаимодействий в системе «горные породы – подземные воды» [38, 29, 120, 104].
Несмотря на большие успехи в этой области, проведение исследований и разработку программного обеспечения для моделирования процессов внутри полигонов бытовых и промышленных отходов, большое количество вопросов и проблем еще не нашли решения ввиду недостаточности информации и крупного масштабирования. Зачастую, попытки понимания миграции потока вещества в антропогенно-модифицированных системах сводятся к конкретным практическим задачам, не развиваясь на фундаментальном научном уровне. Первые работы, являющиеся основой современного понимания процессов и миграции вещества на территории свалок бытовых отходов, были опубликованы еще в середине XX века [109, 110, 111].
Сегодня практически нет монографий, рассматривающих проблематику мест размещения отходов и их воздействия на компоненты окружающей природной среды со стороны широкой, всеобъемлющей и универсальной модели. Основное информационное поле состоит из разрозненных статей, в которых представлены крайние положения исследований и, зачастую, не прослеживается взаимосвязей.
Создание модели миграции химических элементов в теле полигона ТБО и на прилегающих территориях, расширение подхода до областей с несколькими объектами техногенного генезиса – мощный метод управления процессами во всех антропогенно-модифицированных системах (свалки, территории городов, производственные предприятия, месторождения по добыче и переработке полезных ископаемых) и в зоне гипергенеза в целом. Такой подход позволит понять особенности подстилающих место хранения отходов горных пород и жизненный цикл свалочного тела в пространственно-временных рамках, которые являются основополагающими критериями устойчивости любой экологической системы [10]. В научном плане изучения мест складирования отходов, в частности моделирование, должно явиться главным теоретическим и экспериментальным базисом, имеющим многочисленные практические применения в сфере недропользования.
Подход к моделированию миграционных потоков поллютантов на примере таких гетерогенных геоэкологических объектов как полигоны бытовых и промышленных отходов, в первую очередь, преследует цель понимания связи между процессами внутри тела и его воздействием на окружающую среду. При этом должны рассматриваться не только причинно-следственные связи, но и создаваться универсальный академический базис оценки и понимания миграции вещества в геоэкологических системах, на основе уже принятых и понятных методик инженерно-экологических изысканий и, что наиболее важно, оперируя стандартным набором геохимической информации. Тем самым практическое применение данного подхода может расширятся от конкретного объекта исследования до рамок всей зоны гипергенеза в зависимости от необходимого масштабирования.
Сохранение подхода на уровне моделирования потоков вещества, не детализируя посредством термодинамики миграцию определенных поллютантов и соединений, основанного на разнице между геохимическими матрицами (В.В. Куриленко), в полной мере отвечает потребностям природо- и недропользования на уровне конкретных управленческих решений и задач современности.
Подготовка информационной модели и ее объединение с понятием и методикой функционального зонирования территорий, являющейся одной из важнейших стадий разработки генерального плана города и предопределяющей его планировочную структуру, позволит создать базис для академического научного направления, на котором будут основываться все последующие разработки [85]. Данный подход играет роль мощного инструмента исследования сложных миграционных процессов, которые оказываются за пределами возможностей аналитических и экспериментальных методов геоэкологии. Продуктом будет являться интегральная геоэкологическая модель, в которой используется наиболее доступное информационное поле и описывается взаимодействие геоэкологического объекта с компонентами окружающей природной среды в соответствии с фундаментальными геоэкологическими представлениями.
Решая конкретные задачи и проблемы области управления местами складирования бытовых и промышленных отходов, подход комплексного моделирования может привнести уникальный материал для фундаментально-теоретической геоэкологической базы. Изучение и объяснение взаимовлияния всех объектов приповерхностной части литосферы среды будет подчиняться подобному балансу компонентов потока миграции вещества.
Полигон «Северный»
В результате исследования территории иловых площадок по химическим показателям техногенных грунтов (табл. 3.4) установлено: в слое отбора 0,0-0,2 м концентрация превышает предельно допустимые значения по свинцу в 2,8 раза, мышьяку в 9,5 раза, кадмию в 50,1 раза, цинку в 16,1 раза, никелю в 5,3 раза, кобальту в 5,2 раза, хрому в 2,3 раза, меди в 3,3 раза, марганцу в 3,3 раза, бенз(а)пирену в 3,5 раза, нефтепродуктам в 6,5 раза. Превышения ПДК по ртути, в отличие от территории локализации свалочных масс, на иловых площадках не обнаружены, максимальные значения составляют 0,5 ПДК.
Значения суммарных показателей загрязнения грунтов тяжелыми металлами относительно регионального фона варьируются от 1 до 497 (рис. 3.4), относительно локального фона (максимальные значения концентраций тяжелых металлов горизонта 0,0-0,2 м территории НовоОрловской ОЭЗ) для объекта исследования от 3 до 463. Распределение концентраций элементов и органических соединений схоже с полигоном ТБО. Величины усов (наблюдения, попавшие ниже 25% и выше 75% квартили) по свинцу, никелю и кобальту практически симметричны, что указывает на «равномерность» загрязнения и характерность данных поллютантов для иловых осадках сточных вод.
На территории иловых площадок геохимический ряд представлен следующей последовательностью поллютантов, согласно величине значений коэффициентов концентрации: относительно регионального геохимического фона (цифрами отражены значения величины коэффициента концентрации, показывающего во сколько раз выявленные содержания выше фоновых) Cd442,1 Hg48,5 Zn34,4 Cr24,7 Mn21,2 As11,5 Pb8,7 Ni6,9 Co6,3 Cu5,5; относительно локального фона для объекта исследования (Ново-Орловский лесопарк) Cd300,7 Cr134,4 Ni36,2 Zn33,0 As20,0 Co9,3 Hg9,1 Mn9,1 Pb7,0 Cu3,1.
Грунты территории иловых площадок горизонта 0,0-0,2 м по степени химического загрязнения соответствуют «чрезвычайно опасной» категории загрязнения.
В слое отбора 0,2-1,0 м концентрации (табл. 3.5) превышают предельно допустимые значения по свинцу в 2,0 раза, мышьяку в 7,4 раза, кадмию в 33,2 раза, цинку в 11,4 раза, никелю в 3,7 раза, кобальту в 3,7 раза, хрому в 1,6 раза, меди в 2,1 раза, марганцу в 2,4 раза, бенз(а)пирену в 2,2 раза , нефтепродуктам в 3,9 раза. Превышения ПДК по ртути, в отличие от территории локализации свалочных масс, на иловых площадках не обнаружены, максимальные значения составляют 0,3 ПДК.
Значения суммарных показателей загрязнения грунтов тяжелыми металлами относительно регионального фона варьируются от 1 до 300 (рис. 3.5), относительно локального фона (максимальные значения концентраций тяжелых металлов горизонта 0,2-1,0 м территории НовоОрловской ОЭЗ) для объекта исследования от 18 до 818. Таким образом, на территории иловых площадок относительно регионального фона зафиксированы области, в которых не наблюдаются превышения фоновых концентраций ни по одному из анализируемых элементов или органических соединений. Тенденции распределения концентраций поллютантов в сравнении с горизонтом 0,0-0,2 м в целом сохраняются. В отличие от аналогичных горизонтов грунтов территории полигона ТБО, распределение по кадмию в большей степени является отрицательным. Это может указывать, уже на этапе описательной статистики, на возможные различия в индикаторных поллютантов для свалочных масс бытовых отходов и иловых осадков.
Геохимический ряд представлен следующей последовательностью поллютантов, согласно величине значений коэффициентов концентрации: относительно регионального геохимического фона (цифрами отражены значения величины коэффициента концентрации, показывающего во сколько раз выявленные содержания выше фоновых) Cd272,0 Hg26,9 Zn24,4 Cr17,6 Mn15,1 As8,5 Pb5,0 Ni4,9 Co4,5 Cu4,1; относительно локального фона для объекта исследования (НовоОрловский лесопарк) Cd462,4 Cr348,4 Ni82,8 As79,4 Co63,7 Hg53,8 Zn51,6 Mn12,3 Pb11,3 Cu4,6.
Уменьшение концентраций поллютантов по сравнению с вышележащим горизонтом 0,0-0,2 м наблюдается по всем элементам и соединениям на величину до 2 ПДК.
Последовательность элементов в геохимическом ряду относительно регионального фона в целом остается также неизменной. Относительно локального фона для объекта, геохимический ряд элементов постоянно изменяется, ввиду отличия генезиса антропогенных грунтов тела полигона и почвообразующих разностей пород района исследования.
Грунты территории иловых площадок горизонта 0,2-1,0 м по степени химического загрязнения соответствуют «чрезвычайно опасной» категории загрязнения. На рисунке 3.5 видно, что ореол загрязнения с высокими концентрация суммарного показателя локализован в горизонтах до глубины 1 м. Подобную ситуацию можно наблюдать на карте-схеме загрязнения грунтов полигона «Северный» нефтепродуктами (рис. 3.6).
В результате исследования территории иловых площадок по химическим показателям грунтов (табл. 3.6) в слое отбора 1,0-2,0 м установлено: концентрации превышают предельно допустимые значения по мышьяку в 4,1 раза, кадмию в 18,3 раза, цинку в 5,7 раза, никелю в 1,9 раза, кобальту в 1,9 раза, меди в 1,1 раза, марганцу в 1,2 раза, бенз(а)пирену в 1,1 раза, нефтепродуктов в 1,3 раза. Превышений предельно допустимых концентраций по свинцу и хрому в грунтах иловых площадок горизонта 1,0-2,0 м не зафиксировано.
Значения суммарных показателей загрязнения грунтов тяжелыми металлами относительно регионального фона варьируются от 5 до 1310 (рис. 3.7), относительно локального фона (максимальные значения концентраций тяжелых металлов горизонта 1,0-2,0 м территории
Ново-Орловской ОЭЗ) для объекта исследования от 5 до 163.
На территории иловых площадок геохимический ряд представлен следующей последовательностью поллютантов, согласно величине значений коэффициентов концентрации: относительно регионального геохимического фона (цифрами отражены значения величины коэффициента концентрации, показывающего во сколько раз выявленные содержания выше фоновых) Cd149,6 Hg14,8 Zn12,2 Cr8,8 Mn7,5 As4,7 Pb2,5 Ni2,4 Cu2,3 Co2,2; относительно локального фона для объекта исследования (Ново-Орловский лесопарк) Cr10973,8 Cd2543,1 As1222,7 Ni128,6 Pb52,2 Co46,2 Hg44,4 Zn37,9 Mn10,6 Cu7,7.
Грунты территории иловых площадок горизонта 1,0-2,0 м по степени химического загрязнения соответствуют «чрезвычайно опасной» категории загрязнения. Уменьшение концентраций поллютантов по сравнению с вышележащим горизонтом 0,2-1,0 м наблюдается по всем элементам и соединениям примерно в два раза. Последовательность элементов в геохимическом ряду относительно регионального и локального фона с увеличением глубины остается неизменной.
В результате исследования территории иловых площадок по химическим показателям грунтов (табл. 3.7) в слое отбора 2,0-3,0 м установлено: концентрация превышает предельно допустимые значения по мышьяку в 2,1 раза, кадмию в 9,3 раза, цинку в 2,9 раза, Превышений по остальным элементам и соединениям в грунтах иловых площадок горизонта 2,0-3,0 м не зафиксировано.
Значения суммарных показателей загрязнения грунтов тяжелыми металлами относительно регионального фона варьируются от 1 до 84 (рис. 3.8), относительно локального фона (максимальные значения концентраций тяжелых металлов горизонта 2,0-3,0 м территории Ново-Орловской ОЭЗ) для объекта исследования от 237 до 7581. Закономерности распределения поллютантов на территории иловых площадок относительно вышележащих горизонтов грунтов сохраняются и с увеличением глубины становятся схожими с полигоном ТБО, распределение отрицательное за исключением кобальта.
На территории иловых площадок геохимический ряд представлен следующей последовательностью поллютантов, согласно величине значений коэффициентов концентрации: относительно регионального геохимического фона (цифрами отражены значения величины коэффициента концентрации, показывающего во сколько раз выявленные содержания выше фоновых) Cd78,5 Hg7,6 Zn6,1 Cr4,4 Mn3,8 As2,4 Pb1,5 Ni1,2 Cu1,5 Co1,1; относительно локального фона для объекта исследования (Ново-Орловский лесопарк) Cr5486,9 Cd1334,2 Ni1331,4 As623,6 Pb377,2 Co200,6 Zn50,6 Hg22,6 Cu14,9 Mn3,6.
Грунты горизонта 2,0-3,0 м территории полигона «Северный» по степени химического загрязнения соответствуют «чрезвычайно опасной» категории загрязнения. Уменьшение концентраций поллютантов по сравнению с вышележащим горизонтом 1,0-2,0 м наблюдается по всем элементам и соединениям примерно в два раза. Последовательность элементов в геохимическом ряду относительно регионального и локального фона с увеличением глубины в целом остается неизменной. Ореол загрязнения на территории полигона «Северный» можно считать локализованным в поверхностных горизонтах грунтов до глубины 1 м в «старой» северозападной части иловых площадок (рис. 3.8). В нижележащих исследуемых горизонтах концентрации по всем элементам и органических соединениям значительно уменьшаются и можно прогнозировать, что на глубинах свыше 3 м они близки к фоновым значениям.
Факторный и кластерный анализ
Метод факторного анализа представляет собой ветвь многомерного анализа случайных величин, который исследует внутреннюю структуру корреляционной матрицы. Он объясняет всю ковариационную (корреляционную) матрицу минимальным числом гипотетических переменных или факторов, и ориентируется на изучении именно корреляционных связей.
Применение факторного анализа позволяет искать скрытые закономерности и сжимает информацию путем описания процесса факторами, число которых значительно меньше первоначальных признаков, что в свою очередь, благоприятно сказывается на последующей интерпретации геохимической информации.
Дальнейшая математическая обработка данных проводилась с использованием факторного и кластерного анализа, основное назначение которых – описание состава и степени взаимосвязи (конкордантности) элементов в геохимических ассоциациях, характерных для каждой функциональной геоэкологической зоны [43]. Также факторный анализ следует расценивать не только как прием, упорядочивающий кажущуюся хаотичность изучаемых явлений, но и как метод, генерирующий новые гипотезы.
Гипотеза факторного анализа о существовании небольшого числа скрытых (латентных) факторов, через которые линейно выражаются все анализируемые переменные и в которых содержится вся существенная информация, соответствует понятию парагенетических ассоциаций, которые должны быть обусловлены одним общим геохимическим процессом или источником поступления элементов и веществ [43]. При этом «…парагенетическая ассоциация – это группа сонаходящихся в конкретном природном объекте элементов, сходно (как по интенсивности, так и по знаку) реагирующих на изменение параметров среды и характеризующихся в связи с этим сопряженностью и однонаправленностью изменения их содержаний в пространстве объекта» [53, 20].
Для отбора значимых факторов использовался графический метод «критерий каменистой осыпи» [25], при котором количество факторов соответствует резкому изменению градиента собственных значений фактора в зависимости от его номера.
Для проверки надежности выделенных ассоциаций элементов была использована такая характеристика как общность (доля дисперсии отдельных переменных, принадлежащая общим факторам и разделяемая с другими переменными). По интерпретируемым ассоциациям проводилась сравнительная характеристика исследуемых участков. Вместе с множественными коэффициентами корреляции были подсчитаны коэффициенты детерминации, которые использовались как дополнительный фактор (мера) связи одной переменной от множества других. Так как значения последних увеличивается от добавления в модель новых переменных (даже если переменные не влияют на объясняемую), для сравнения различных участков они использованы не были (количество анализируемых элементов на объектах исследования отличается).
Помимо вращения осей факторных нагрузок и подсчета множественных коэффициентов корреляции был применен иерархический факторный анализ, как дополнительная мера проверки качества интерпретации. Согласно ему, вначале определяются кластеры и в их пределах происходит вращение осей. Затем вычисляются корреляции между найденными косоугольными факторами и из полученной матрицы выделяются ортогональные факторы. Они разделяют изменчивость в переменных на относящуюся к общей (вторичные факторы) и частным дисперсиям (первичные факторы), что косвенно указывает на существование, наряду с особенностями распределения элементов в зависимости от подстилающих пород, миграции техногенных потоков между функциональными зонами.
Если факторный анализ исследует связи между объектами наблюдениями – значениями концентраций поллютантов в почвах и грунтах, то кластерный анализ – один из методов классификации многомерных статистических наблюдений. После проведение факторного анализа возможно находить в пространстве факторов группировки переменных, лежащих близко друг к другу. Оба метода не только не исключают, но и дополняют друг друга. При этом если одной из главных задач факторного анализа является снижение размерности набора переменных путем выделения скрытых за ним факторов, адекватно описывающих изучаемое явление, то кластерный анализ остается на уровне непосредственно наблюдаемых величин и пытается агрегировать их на определенные группы. Метод кластерного анализа не связан с получением наилучших проекций совокупности точек наблюдения в пространстве меньшей размерности и выделением скрытых, но объективно существующих факторов.
Метод факторного анализа принято считать статистическим, так как в его природе лежат предположения о природе изучаемой совокупности. В самой модели факторного анализа предполагается, что связь между m переменными является отражением корреляционной зависимости этих переменных с k m взаимно некоррелированными общими факторами.
«Главными целями факторного анализа являются: сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных» [31]. Поэтому факторный анализ использовался в данной работе для первоначального сокращения данных и как первоначальный этап их последующей классификации.
Количество значимых факторов определялось с помощью графического метода Критерия каменистой осыпи [78]. Согласно этому методу число рассматриваемых факторов принимается равным месту на графике (рис. 4.1), где происходит максимальное замедление убывания собственных значений слева на право. Процедура выделения значимых факторов все-таки полностью зависит от того, что принимается за случайную изменчивость, то есть от конкретных целей и задач, которые ставит перед собой исследователь. Для всех исследуемых объектов и геохимических выборок функциональных зон количество значимых факторов принято равным 3. При этом, значимость на распределение переменных Фактора 1 составляет 30,4%, Фактора 2 – 24,1%, Фактора 3 – 12,2% (табл. 4.1, табл. 4.2, рис. 4.2).
Цель факторного анализа состоит в выявлении среди большого числа наблюдаемых переменных, в данном случае органических и неорганических поллютантов, гипотетических величин, содержательно интерпретируемых и наиболее просто объясняющих совокупность изучаемых переменных. Факторы должны соответствовать исходным данным, определять значения наблюдаемых переменных и служить кратким описанием существующих связей между ними. Факторные нагрузки должны оставаться постоянными от выборки к выборке и как можно слабее реагировать на введение новой переменной. Каждая переменная должна иметь наиболее простое факторное объяснение. Однако решение, полученное методом факторного анализа, не всегда удовлетворяет этим требованиям. Факторы, выделенные с его помощью, ортогональны, а распределение долей дисперсии переменных по факторам весьма произвольно. Такие факторы редко содержательно интерпретируются, а их нагрузка изменяется от выборки к выборке.
Несмотря на то, что факторный анализ позволяет уменьшить число параметров до приемлемых размеров, дать содержательную интерпретацию факторов возможно далеко не всегда. В этих случаях используется
Целью вращения факторных осей является перераспределение переменных на расположенные как можно дальше друг от друга группы, лежащие на гиперплоскостях ординат, то есть ортогональные к соответствующим факторам, и группы, характеризующиеся большими нагрузками факторов. В нашем случае было использовано варимакс вращение целью которого была максимизация дисперсии (изменчивости) фактора (новой переменной) и минимизация разброса вокруг нее (табл. 4.3, рис. 4.3).
«Кластерный анализ является одним из методов классификации многомерных статистических наблюдений. Его основная задача состоит в разбиении всего множества точек на подмножества (кластеры) так, чтобы однородные (сходные) точки принадлежали одному кластеру, а разнородные – разным кластерам.» [31]. В данной работе использовано объединение подходов факторного и кластерного анализа, которые в свою очередь приняты дополнением друг друга и проверкой правильности интерпретации результатов перед переходом к последующих этапам оценки геохимической информации. При этом если одной из главных задач факторного анализа является снижение размерности набора переменных путем выделения скрытых за ним факторов, адекватно описывающих изучаемое явление, то кластерный анализ остается на уровне непосредственно наблюдаемых величин и пытается агрегировать их на определенные группы. В свою очередь метод кластерного анализа не связан с получением наилучших проекций совокупности точек наблюдения в пространстве меньшей размерности и выделением скрытых, но объективно существующих факторов.
По результатам многомерного статистического моделирования, симбиоза факторного и кластерного анализа, можно утверждать, что все выделенные ассоциации элементов корректно интерпретированы и отличаются высокой степенью надежности. А исследуемые процессы описаны в достаточно полной мере с учетом выбранного масштабного размера модели.
Кластирование в рамках данной проводилось методом одиночной связи при использовании в качестве меры сходства метрики 1-Pearson R – обратной величины коэффициенту корреляции Пирсона (рис. 4.4, табл. 4.4, табл. 4.5, рис. 4.5). Параллельная оценка результатов факторного и кластерного анализа позволила с большей точность выделить парагенетические портреты каждой функциональной зоны и антропогенно-модифицированных объектов, и также являлась методом проверки интерпретации.
Комплексная рекультивация полигона «Новоселки»
Первостепенной задачей в области экологии Ленинградской области на сегодняшний день продолжает оставаться проблема утилизации твердых бытовых отходов многомиллионного города Санкт-Петербурга.
Объем отходов мегаполиса составляет более 1,7 млн. тонн в год. По прогнозным данным к 2020 году данная цифра достигнет 2 млн. тонн в год. Существующие полигоны по приему бытовых отходов города Санкт-Петербург: полигон «Северная Самарка» (ПТО-2), полигон ТБО близ поселка Лепсари (ООО «Полигон ТБО»), – на сегодняшний день практически исчерпали свои ресурсы. Таким образом, при существующей системе обращения с отходами, сроки эксплуатации полигонов ограничиваются 10 годами. Более того, большинство действующих мест складирования бытовых отходов проектировались и создавались еще в прошлом веке и уже не отвечают современным экологическим требованиям безопасности. В условиях отсутствия альтернативных объектов приема ТБО, закрытие полигонов провоцирует появление несанкционированных свалок и резкое ухудшение экологической безопасности и обстановки в регионе.
Проблема реабилитации загрязненных территорий также остается одной из актуальнейших экологических проблем Российской Федерации. Площади, занимаемые полигонами на территории области, составляют более 270 га, при чем большая их часть является несанкционированными или не рекультивированными. Закрытые полигоны и свалки бытовых отходов, хранилища и места размещения промышленно-строительных отходов являются преобладающим типом объектов с накопленным экологическим ущербом на территории Ленинградской области. Они являются фактором санитарного риска для здоровья населения – постоянного и сезонно-рекреационного, так и источником потенциального возможного загрязнения окружающей среды.
Все вышеперечисленные проблемы говорят о том, что необходимо выработать стратегию по рекультивации полигонов ТБО, который будет отвечать не только экологическим требованиям, включающих в большинстве случаев исключительно консервацию геоэкологического объекта, но и ряд управленческих мер по оптимизации территориальных схем по обращению с отходами. Полигон ТБО «Новоселки» официально закрыт с 9 августа 2017 года и именно на его примере удобно будет рассмотреть возможный, наиболее оптимальный вариант рекультивации.
Негативному воздействию на окружающую среду, как показали результаты Главы 6.1, подвергаются в большей степени поверхностные воды и Осташковский озерно-ледниковый надморенный слабоводоносный локально водоупорный горизонт, ореол загрязнения направлен в юго-западном направлении в строну Лахтинского разлива и Финского залива, в долгосрочной перспективе под значимым влиянием антропогенной нагрузки оказывается водоносный Полюстровский горизонт.
Таким образом, комплекс мер по рекультивации должен включить в себя три направления: инженерно-техническое, биологическое и «адаптационное» по отношению к окружающей природной среде и существующей Территориальной схеме обращения с отходами – создание подобия Экотехнопарка. Последнее выходит за рамки комплекса рекультивации полигонов ТБО, но является наиболее значимым фактором, оказывающим влияние на дальнейшее развитие и использование территорий, образование новых свалок или строительство лицензированных полигонов бытовых отходов. Полная реализация всех стадий рекультивации позволит говорить о создании на базе бывшего полигона ТБО и проблем, связанных с его закрытием, полноценного Экотехнопарка замкнутого цикла.
Полигон твердых бытовых отходов (или твердых коммунальных отходов) «Новоселки» относится к историческим местам складирования и можно ожидать, что период затухания биохимических процессов в свалочном теле будет происходить достаточно продолжительное время. Также, из-за долгого периода эксплуатации полигона, различные его части значимо отличаются интенсивностью биохимических процессов, протекающих внутри, стадиями минерализацией свалочных масс, что вносит определенные затруднения в выборе однозначного подхода и методик консервации и адаптации антропогенно-модифицированного тела к окружающей природной среде.
На этапе инженерно-технической рекультивации, в первую очередь, должны быть изолированы поверхностные водотоки – увеличен глиняный вал в северо-западном секторе полигона и создано второе кольцо обводных канав. В наиболее «молодых» западной и центральной областях полигона должна быть создана система активной дегазации с экранным водо- и газонепроницаемым защитным покрытием, сетью коллекторных трубопроводов и газовых скважин для отведения и транспорта свалочного газа (на третьем этапе он будет отводиться на установку по обогащению метана) (рис. 6.6). Особое внимание должно быть уделено устройству экранного покрытия, так как оно должно в течение длительно периода времени быть устойчивым к внутренним и внешним факторам, обеспечивать сохранение целостности, газо- и водонепроницаемость. Существует ряд зарубежных методик и рекомендаций по устройству экранов для полигонов ТБО [96], относительно которых отечественными исследователями уже предложены конструкции с учетом программ импортозамещения [46].
Для отведения биогаза из тела полигона должна быть реализована система газовых скважин. Перед этим, для составления детального плана антропогенно-модифицированного геоэкологического объекта и выделения зональных участков различной интенсивности выбросов биогаза должна быть осуществлена предварительная газогеохимическая съемка на поверхности полигона. По ее результатам создаются подробные карты эмиссии биогаза, выделяются области с практическим ее отсутствием (на которых возможна реализация упрощенного однослойного экрана), корректируется сетка скважин газоотведения и предполагаемые объемы. На рисунке 6.8 представлено устройство газовой скважины для закрытых полигонов.
В рамках инженерно-технологической стадии должен быть спроектирован и запущен в эксплуатацию комплекс по очистке дренажных вод, юго-западнее полигона ТБО. За последние годы, основываясь на зарубежном и отечественном опыте [60], методы и подходы к очистке сточных вод претерпели множество усовершенствований и модернизаций. В рамках данной работы подробно они рассматриваться не будут. Можно выделить только некоторые отличительные особенности, которым должен соответствовать комплекс по очистке дренажных сточных вод, а именно, включать в себя следующие узлы: блок электрохимической обработки, блок фильтрации, блок обратноосмотического обессоливания и глубокой очистки, блок финишной адсорбционной доочистки. Через комплекс по очистке дренажных вод помимо поверхностного стока возможно также прохождение откачиваемых подземных вод свалочного тела.
Направление биологической рекультивации основывается на фиторемедиации района распространения ореола загрязнения в поверхностных слоях грунтов, представленного в Главе 3.2. Для данных целей область юго-западнее полигона ТБО дополнительно может быть засажена многолетними растениями, накапливающими в наземных и подземных частях значительные концентрации тяжелых металлов и способных формировать популяции с высокой продуктивностью. Среди таких можно отметить следующие виды, произрастающие на территории исследования: вейник наземный [34], одуванчик лекарственный и полынь обыкновенная [32].
Принятые в существующем проекте рекультивации решения полностью совпадают с рекомендованными автором. Этап создания Экотехнопарка выходит за рамки предполагаемых действий и является стратегической задачей, реализация которой должна выполнятся совместно с новыми инвестиционными программами в сфере обращения с отходами.
Большинство полигонов твердых коммунальных и твердых бытовых отходов располагаются южнее города Санкт-Петербург. При этом, в северном направлении «Новоселки» были самыми крупным и единственным полигоном. На сегодняшний день транспортное плечо для большинства образователей отходов в северных районах города и прилегающей к ним Ленинградской области становится чрезмерно большим. Отсутствие мусороперегрузочных станций и мусоросортировочных комплексов только усугубляет сложившуюся ситуацию. Можно утверждать, что данный факт в ближайшие годы спровоцирует образование множества несанкционированных стихийных свалок вдоль основных транспортных магистралей Ленинградской области и в новостроящихся районах Санкт-Петербурга. Без альтернативных предложений закрытие полигона ТБО, как локального антропогенно-модифицированного объекта, в рамках региона только ухудшит экологическую ситуацию. Поэтому создание комплекса по переработке отходов рядом с закрытым полигонам ТБО не только дополнит инженерно-технический этап рекультивации, позволит впервые в России создать полноценный производственный кластер Экотехнопарка, но сохранит и оптимизирует существующую логистику Территориальной схемы обращения с отходами Санкт-Петербурга и Ленинградской области.
Неотъемлемой частью плана рекультивации полигона ТБО «Новоселки» является строительство завода по переработке твердых бытовых отходов рядом с рекультивируемым свалочным телом. Производственные мощности комплекса должны отвечать потребностям населения и быть не менее 200 000 т/год. Ниже будет приведено описание ключевых составных частей и производственных процессов комплекса мусоросортировки, на базе которого, в перспективе, можно будет создать полноценный производственный кластер Экотехнопарка.
Комплекс делится на два модуля (два равнозначных по размерам ангара закрытого типа примыкающих друг к другу): площадку приема отходов и цех по сортировке отходов. В ангаре приема отходов располагается: мостовой кран с захватом, движущийся пол, первичный вскрыватель пакетов, конвейерное оборудование. На данном этапе отсеивается строительный мусор и мелкая фракция (пыль, песок, смет), что из практики составляет до 45% от общего объема поступаемого мусора.