Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методика геоинформационного моделирования природно ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий 10
1.1. Понятие природно-ресурсного потенциала и способы его описания 10
1.2. Методы и средства картографического отображения природно-ресурсного потенциала 21
1.3. Методика геоинформационного моделирования природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий 29
1.4. Выводы 37
Глава 2. Проектирование специализированной базы данных при геоинформационном моделировании природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий 40
2.1. Основные принципы и подходы к проектированию и разработке баз данных в задачах инвентаризации и мониторинга природных ресурсов 40
2.2. Разработка концептуальной модели БД 50
2.3. Разработка информационно-логической (даталогической) структуры бд 62
2.4. Разработка физической модели БД 72
2.5. Выводы 87
Глава 3. Технология геоинформационного моделирования природно ресурсного потенциала на основе комплексного использования программно-инструментальных средств гис и внешней
Специализированной базы данных 89
3.1. Основные типы данных, используемые при геоинформационном моделировании прп интенсивно развивающихся территорий 89
3.2. Основные этапы процесса моделирования природно-ресурсного потенциала с использованием внешней БД 101
3.3. Особенности практической реализации технологии при использовании различных программно-инструментальных оболочек гис 112
3.4. Выводы 125
Глава 4. Практическая апробация технологии геоинформационного моделирования природно-ресурсного потенциала с использованием разработанной БД 127
4.1. Крупномасштабное моделирование природно-ресурсного потенциала на примере подольского района московской области 127
4.2. Мелкомасштабное моделирование природно-ресурсного потенциала на примере Московской области 141
4.3. Анализ результатов численного моделирования и перспективы их практического использования 154
4.4. Выводы 158
Заключение 159
Список литературы
- Методы и средства картографического отображения природно-ресурсного потенциала
- Разработка концептуальной модели БД
- Основные этапы процесса моделирования природно-ресурсного потенциала с использованием внешней БД
- Мелкомасштабное моделирование природно-ресурсного потенциала на примере Московской области
Введение к работе
Актуальность темы диссертации
Современные масштабы изъятия человеком продукции природных экосистем, а также их частичное или полное уничтожение под давлением индустриализации, ведут к деградации природной среды крупных промышленных регионов. Для разработки эффективных методов и технологий защиты почвенных, растительных и водных ресурсов от невосполнимых потерь необходим совместный анализ большого количества разнообразных показателей экологического состояния территории. В связи с этим возникает необходимость введения обобщенного показателя состояния природной среды региона - природно-ресурсного потенциала (ПРП). Моделирование и картографическое отображение такого показателя средствами ГИС дает наглядную картину экологического состояния территории, а также его изменения при определенных сценариях землепользования и промышленного развития региона.
Распространенные в настоящее время программно-инструментальных оболочки ГИС, как правило, включают функции, осуществляющие пространственные операции наложения с объектами карты. Однако они далеко не всегда позволяют выполнить необходимые для расчета ПРП аналитические операции над данными, характеризующими состояние экосистем. Кроме того, организация семантических данных имеет свои особенности в каждой ГИС-оболочке, что требует в каждом случае разработки специального программного обеспечения.
Таким образом, становится очевидна актуальность разработки специализированной расчетной базы данных с возможностью ее подключения к любой из наиболее распространенных программно-инструментальных оболочек ГИС. Взаимосвязь расчетной базы данных с ГИС предоставляет дополнительные возможности визуального анализа и исследования пространственных взаимосвязей между типами экосистем и характеристиками их экологического состояния.
Цели и задачи
Целью диссертационной работы является разработка специализированной базы данных при геоинформационном моделировании природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий.
Для достижения данной цели были решены следующие задачи:
Проведен анализ существующих определений и способов расчета комплексных показателей состояния природной среды.
Определены требования к численному показателю природно-ресурсного потенциала при его отображении как непрерывной функции географических координат.
Разработана концептуальная, даталогическая и физическая модели данных при геоинформационном моделировании природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий.
Разработана методика геоинформационного моделирования природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий на основе разработанной модели данных.
Проведена апробация методики совместного использования БД и ГИС для расчета природно-ресурсного потенциала интенсивно-развивающихся территорий.
Научная новизна работы состоит в следующем:
Разработана универсальная модель данных для расчета природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий, позволяющая выполнять его расчет для всех типов природных и полуприродных экосистем.
Разработана методика совместного использования БД и ГИС для расчета природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий.
Разработана и практически апробирована физическая модель БД на базе СУБД MS Access во взаимодействии с различными программно-инструментальными оболочками ГИС.
4. Показаны преимущества мелкомасштабного моделирования природно-ресурсного потенциала перед крупномасштабным моделированием. Основные результаты, выносимые на защиту
Разработаны концептуальная и даталогическая модели специализированной БД при геоинформационном моделировании природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий.
Разработаны методика и программное обеспечение расчета численного показателя природно-ресурсного потенциала экосистем на интенсивно развивающихся территориях при его картографическом отображении как непрерывной функции географических координат.
Получены карты природно-ресурсного потенциала для территории Московской области, подтверждающие выбранную методику расчета природно-ресурсного потенциала при геоинформационном моделировании.
Апробация работы
Апробация производилась в рамках темы «Разработка научно-методических и технических основ управления ресурсным потенциалом экологического региона центральной России на примере Окского бассейна» федеральной целевой программы «Исследования и разработка по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы».
Основные результаты работы по теме диссертации докладывались и обсуждались на 64-й научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК, посвященной 230-й годовщине со дня его основания (7-8 апреля, 2009) и на 66-й научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК (5-6 апреля, 2011).
Публикации
Основные результаты, полученные в диссертационной работе, представлены в 3 научных публикациях, в том числе одна статья в журнале, вошедшем в перечень ВАК РФ.
Объем и структура
Диссертационная работа объемом 184 страницы состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 41 рисунок, 2 таблицы.
Методы и средства картографического отображения природно-ресурсного потенциала
Разработки эффективных методов и технологий защиты природных ресурсов интенсивно развивающихся территорий от невосполнимых потерь требуют совместного анализа большого количества разнообразных показателей их экологического состояния. Свести воедино разрозненные данные по исследуемой территории позволяет введение обобщенного показателя состояния природной-среды региона [29].
Обобщенный показатель, адекватно отражающий тенденции динамических изменений природной среды региона в ходе ее естественной эволюции и под воздействием внешних (природно-климатических и антропогенных) факторов, принято называть природно-ресурсным потенциалом региона. Моделирование и картографическое отображение ПРП средствами ГИС позволяет получить наглядную и наиболее полную картину экологической ситуации в регионе.
Современные масштабы изъятия человеком продукции природных экосистем, а также их частичное или полное уничтожение под давлением индустриализации, ведут к деградации природной среды крупных промышленных регионов. Проблема оценки состояния природных ресурсов является актуальной задачей на протяжении последних лет. Многие исследователи предлагают различные определения и подходы к расчету состояния природных ресурсов [67,70-71,75]. При этом не существует единого метода расчета интегрального показателя состояния.
Природно-ресурсный- потенциал территории - определенный предельно допустимый объем изъятия, добычи всех природных ресурсов из территориальной природно-ресурсной системы за максимально длительный период ее освоения при самых эффективных научно-технических способах освоения и при условии, сохранения ее нормального экологического качества [2]:
Ресурсы могут существовать и без их изъятия, как они существовали много миллионов лет до появления цивилизации. Человек.: использует для своего жизнеобеспечения результаты функционирования экосистем; локального, регионального и глобального масштаба;
Ресурсы, накопленные; в--, прошлые эпохи развития- биосферы: и: законсервированные в земной? коре,, относятся к-, невозобновимым. - Их: количество- ограничено разведанными и перспективными; запасами: По мере использования они истощаются без пополнения и компенсации..
Ресурсы», накопленные: в результате современных -процессов? функционирования; экосистему находятся; в состоянии» динамического равновесия: с факторами внешней; среды;. Они постоянно: обновляются с определенным; характерными временем; в; течение: которого- происходит процесс уравновешивания: баланса:: прихода ж расхода? вещества в: метаболизме экосистем. Такие ресурсы, относятся? к возобновимым; Естественньїйїдисбаланс здоровой природной-экосистемы не превышает 10% массы ее вещества чаще всего он находится в пределах: 1%. Вмешательство-человека увеличивает дисбаланс вещества экосистемы и? приводит, к: ее: деградации: Безболезненно изымать можно только часть» прироста биологической продукции (биомассы);
Возможности использования человеком природных ресурсов;.региона. зависят не только от их общего запаса и динамики возобновления но и от их качества. Следовательно интегральный показатель ПРП должен включать, в% себя количественную и качественную компоненты.
Количественный? показатель (природный; потенциал), отражает реализацию экосистемой потенциальных природных условий [7,8]; Для; количественной- оценки можно- воспользоваться понятием «биосферный потенциал», . предложенным в [9]; Главная функция? биосферы по определению В.И! Вернадского [11] - геохимическое превращение вещества и энергии, перевод неорганического в органическое. В этом случае интенсивность и устойчивость процессов, которые протекают в нижнем трофическом уровне, определяются следующими характеристиками растительности: продуктивность и биомасса. При этом отмечено, что произведение этих показателей показывает биосферные свойства биогеоценозов значительно лучше, чем отдельно взятые величины продуктивности и биомассы [90]. Данное произведение будет максимальным для лесов среднего возраста и минимальным для молодого и старого леса (из-за малой биомассы и малой продуктивности соответственно). Для лесных систем биосферный потенциал [9] можно представить в виде произведения биомассы древостоя на продуктивность фотосинтеза: где М- масса древостоя на единицу площади, т — его продуктивность к единице площади.
Благодаря биосферному потенциалу становится возможным определить такие понятия, как относительный вклад этой территории в биосферные процессы, а также устойчивость природных систем по отношению к антропогенному воздействию.
В роли комплексного показателя состояния территории также может выступать хозяйственный потенциал - показатель, отражающий возможности хозяйственного использования территории, биогеоценозов и природных экосистем [7]. Хозяйственный потенциал подвергается воздействию ряда факторов как природного, так и антропогенного происхождения.
Ведущую роль в формировании хозяйственного потенциала играет плодородие почвы. Плодородие - важнейшая хозяйственная характеристика почвенного покрова, определяющая способность почвы удовлетворять потребности растений в питательных веществах, влаге, воздухе. Именно плодородие обеспечивает урожайность сельскохозяйственных культур и продуктивность растительных сообществ. Естественное плодородие почвы определяется содержанием в ней гумуса, которое очень сильно дифференцируется в различных видах почв. Так, например, на черноземах степной экосистемы гумусовый слой имеет глубину от 60 до 100 см и более, а на каштановых суглинистых всего 10 см.
Разработка концептуальной модели БД
Логическое (даталогическое) проектирование - создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных, например, реляционной модели данных. На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но может не учитываться специфика конкретной СУБД. Результатом является концептуальная схема БД, включающая определение всех информационных единиц и связей, в том числе задание типов, характеристик и имен. Преобразование концептуальной модели в логическую модель, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.
На этапе информационно-логического проектирования встает вопрос о выборе типа моделей данных. В теории систем управления базами данных выделяют модели трех основных типов: иерархическую, сетевую и реляционную.
Иерархическая модель данных представляет собой совокупность элементов, расположенных в порядке их подчинения от общего к частному и образующих перевернутое дерево (граф). Данная модель характеризуется такими параметрами, как уровни, узлы (элементы), связи. Принцип работы модели таков, что несколько узлов более низкого уровня соединяются при помощи связи с одним узлом более высокого уровня.
Достоинствами иерархической модели данных являются эффективное использование памяти ЭВМ и хорошие показатели времени выполнения основных операций над данными. Данная модель удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.
Недостаток иерархической модели - ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.
Сетевая модель данных - логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода. Разница между иерархической моделью данных и сетевой состоит в том, что в иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.
Достоинство сетевой модели данных - возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произвольных связей.
Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе, а также сложность для понимания и выполнения обработки информации в БД обычным пользователем. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей между записями. Системы на основе сетевой модели не получили широкого распространения на практике.
Реляционная модель данных основывается на математических принципах, вытекающих непосредственно из теории множеств и логики предикатов [72]. Эти принципы впервые были применены в области моделирования данных в конце 60-х гг. доктором Е.Ф. Коддом, в то время работавшим в IBM, а впервые опубликованы - в 1970 г. Реляционная модель определяет способ представления данных (структуру данных), методы защиты данных (целостность данных), а также операции, выполняемые с данными (манипулирование данными). Реляционная модель данных - гибкий и эффективный способ хранения и манипулирования данными, что делает эту модель наиболее популярным инструментом для разработки баз данных. Иерархические и сетевые базы данных являются гораздо менее распространенными, чем реляционные и не могут быть реализованы с помощью наиболее популярных СУБД, входящих в состав программного обеспечения ЭВМ
В рамках реляционной модели-данные представлены в;виде отношения на концептуальном; уровне; однако; при этом; совсем , не дается/никаких4 указаний, каким образом данные будут реализованыша физическом уровне.
В действительности отношения; не нуждаются? в; физическом представлении. Некий набор- записей: может соответствовать- некоей физической;таблице,„ размещенной на диске, а может быть, сформирован из, столбцов нескольких; десятков- таблиц с; вычисляемыми полями, значения; которых вообще нигде не хранятся. Такой набор- записей является отношением; поскольку, организован в виде строк и столбцов; и его значения - скаляры. Его? существование абсолютно1никак не зависит от физической; реализации.
Принцип, замыкания заключается; в том, что и базовые таблицы, и результаты операций над ними на концептуальном уровне представляются; как отношения. Он позволяет непосредственно использовать результаты; одной операции в качестве исходных данных для выполнения другой;
Часто при описании логической структуры реляционной БД указывают, по каким полям надо индексировать отношение, а для ключевых полей индексация предусматривается автоматически. Индексация занимает промежуточное положение между логической и физической структурой данных. Она определяет способ логического упорядочения данных и доступ к ним, но при этом создаются вспомогательные индексные файлы, что меняет общую структуру БД.
Главными достоинствами реляционной модели данных являются простота, понятность и удобство физической реализации-на ЭВМ. Именно это и явилось для пользователя основной причиной их широкого использования. Проблемы же эффективности обработки данных этого типа оказались технически вполне разрешимыми. При проектировании. реляционной БД применяются строгие правила, базирующиеся на-математическом аппарате. Полная- независимость данных. При- изменении структуры реляционной модели изменения, которые требуется произвести в, прикладных программах, минимальны. Для построения запросов и написания прикладных программ нет необходимости знания конкретной организации:-БД во внешней памяти.
Основные этапы процесса моделирования природно-ресурсного потенциала с использованием внешней БД
Наличие электронных карт региона существенно облегчает задачу создания целостной системы моделирования-ПРП. К сожалению, далеко не всегда на исследуемую территорию имеются цифровые карты, а следовательно, приходится работать t с бумажными экземплярами. Как правило, в первую очередь, следует использовать топографическую карту местности, а также почвенную и. геоботаническую. Часто в качестве хорошего источника, информации, по растительности выступают лесотаксационные описания и планы на лесонасаждения лесничеств, а также карты сельскохозяйственных угодий.
Методика электронного- картографирования предполагает перевод всей картографической информации вщифровуюформу (цифрование карт). Перевод карт на бумажной основе в цифровую форму осуществляется -в два этапа: - перевод карты в растровую цифровую форму (сканирование); - перевод карты из растровой, в векторную цифровую форму (векторизация). ,
На этапе векторизации- осуществляется отбор, элементов содержаниям карт с целью» минимизации;, избыточности, информации; согласования» содержания карт и исключения элементов дублирования;
Учитывая, что- часто на исследуемую территорию бумажные карты оказываются устаревшими; то возникает необходимость актуализации данных. Вместе с тем, сравнительный анализ исходного картографического материала и новых сведений позволит осуществить оценку динамики ключевых показателей-природно-ресурсного потенциала региона:
Анализ изменений ПРГЬ и электронное картографирование современного состояния, региона может быть осуществлено следующими способами: - привлечение новых фондовых источников (готового материала) для картографирования; - картографирование по материалам аэрокосмической съемки; картографирование по результатам полевого обследования территории.
Ввиду того, что возможности привлечения готового материала для картографирования часто ограничены изтза трудной доступности или по причине их отсутствия, то при разработке методики моделирования ПРП интенсивно развивающихся территорий основное внимание необходимо уделить использованию космической информации.высокого разрешения.
Характеристики аппаратуры позволяют дешифрировать значительную часть топографических объектов, однако достоверное дешифрирование растительного покрова, в частности, породного состава лесов, по ним затруднительно.
Главной проблемой оценки экологического состояния территорий является отсутствие систематизированных данных экологических обследований, что обусловлено несогласованностью работ экологических служб, разнообразием целей и методик экологических обследований. В связи с этим при моделировании ПРП приходится пользоваться множеством разнообразных источников информации с различными способами (и-зачастую" большой неопределенностью) пространственной привязки и уровнем пространственной генерализации данных.
Эколого-геохимические данные, к которым относятся показатели» характеризующие степень загрязнения токсичными элементами и-веществами почв, поверхностных вод и воздушного бассейна, могут быть представлены в следующем виде. 1. В виде карт загрязнений определенной компоненты природной-среды по отдельным видам или группам токсичных элементов и веществ (например, карты загрязнений почв тяжелыми металлами). 2. В виде эколого-геохимической карты региона, представленной ареалами определенного уровня экологической опасности, выраженной в условных единицах (баллах). 3. В виде справочных таблиц по состоянию окружающей среды определенных административных единиц. 4. В виде справочных таблиц по состоянию пахотных земель в рамках сельскохозяйственных предприятий или целых районов. 5. В виде табличных материалов локальных экологических обследований определенных участков территории.
Значительная неопределенность границ распространения загрязнений во многих случаях ограничивает возможности детализации и, следовательно, масштаба картографического отображения ПРП, хотя в идеальном случае масштаб картографирования, должен определяться размерами обследуемой территории. Однако, учитывая, что данные по растительному составу и особенно по фитомассе природных экосистем являются, весьма приближенными, максимальная возможная детальность описания, типов растительности для природных экосистем лесной зоны, определяется масштабом лесотаксационных планов?, (1:50000).- Учитывая, что базовый контур природной экосистемы определяется в границах определенного типа почв, длямоделирования ПРП целесообразно использование почвенных карт масштабов, начиная, с 1:100000 и мельче. Использование почвенных карт более крупного масштаба требует более высокой степени детализации типов растительного покрова, чем дает лесотаксационное описание. С учетом того, что наземные методы определения фитомассы выполняются-с точностью 10-20% [40], такая детализация не имеет практического смысла: Кроме того, следует учитывать, что использование даже среднемасштабных почвенных карт (масштабов 1:100000 - 1:300000) требует сбора больших объемов данных по составу почв,.что весьма затруднительно, а с учетом того, что интегральный показатель ПРП не может быть слишком дробным в силу высокой локальной изменчивости [35], и неоправданно.
Мелкомасштабное моделирование природно-ресурсного потенциала на примере Московской области
Среднегодовое количество осадков — 550 мм с колебаниями в отдельные годы от 390 до 850 мм. Максимум осадков выпадает летом — 390- мм, причем наибольшее количество приходится на июль (75 мм). Минимальное количество осадков приходится на зиму — 160 мм, причем меньше всего выпадает в феврале (29 мм). В теплую часть года преобладают дожди средней интенсивности, хорошо, увлажняющие почву. Устойчивый снежный покров образуется, в среднем, в конце ноября. В первой-второй декаде марта глубина снежного покрова достигает своего максимума. Среднее значение этого показателя - 40 см с возможными колебаниями от 16 до 70 см. Средняя сила ветра 2,5 м/с.
В Подольском районе преобладают дерново-слабоподзолистые и дерново-среднеподзолистые почвы с пятнами светло-серых лесных. Подольский район расположен на границе распространения дерново-подзолистых и серых лесных почв, на стыке смешанных (елово-широколиственных) и широколиственных лесов:
В4 значительной мере особенности почвенного покрова Подольского района определяются спецификой-почвообразующих, пород, среди которых наибольшее распространение имеют покровные суглинки.
На территории Подольского района наиболее распространеныдерново-среднеподзолистые почвы нормального увлажнения, занимающие около 74% территории. Они приурочены, главным образом, к водоразделам и слабопологим склонам. Почвы имеют среднесуглинистый состав, среднемощный органогенный горизонт и хорошо узнаваемый подзолистый горизонт белесовато-бурого цвета и пластинчатой структуры.
Дерново-слабоподзолистые почвы, приуроченные в основном, к слабопологим склонам, водоразделов занимают значительно меньшие по площади территории (около 2,5 %) и чаще встречаются в северной и северовосточной части района. Дерново-сильноподзолистые почвы занимают на территории Подольского района незначительные участки и формируются на почвообразующих породах облегченного механического состава.
Подольский район представляет собой административно-территориальную единицу и муниципальное образование на юге Московской области. Административным центром района является город Подольск (не входящий в состав района). Помимо Подольска муниципальный район окружает территорию не входящих в его состав городов- областного подчинения Климовска, Щербинки и Троицка.
Площадь района составляет около 1060 км2. На севере и северо-западе Подольский район граничит с Наро-Фоминским районом Московской области, на севере с Ленинским районом, на востоке с Домодедовским районом, на,юге с Чеховским районом, с городами .Щербинкой, Подольском и Климовском в восточной «части и Троицком в северной-части, а также на юго-западе сЖуковскимрайономКалужской области.
Подольскийрайотвключает в себя 219 населенных пунктов, Вікоторьтх проживает 78,2 тыс. человек (11,9 тыс. городского населения и 66,3 тыс. -сельского).
Район пересекают крупные транспортные артерии, такие как Симферопольское и Калужское шоссе, которые наряду с близостью к Москве и эстетической1 привлекательностью ландшафтов1 создают условия для массового дачного строительства. Если добавить к этому весьма активное сельскохозяйственное использование территории, то наличие серьезного антропогенного воздействия на природные комплексы района становится очевидным.
При оценке современного состояния окружающей среды в районе помимо природных особенностей следует учитывать значительное техногенное воздействие, связанное с высокой степенью урбанизированности района; а также с влиянием городов Подольска и Москвы.
Экономика района представлена 1932 предприятиями и организациями, среди которых наиболее значимые: Подольский завод цветных металлов, Краснопахорскии завод изделий из металлических порошков, Пищевой комбинат «Подольский», «Крестовский пушно-меховой t комплекс» и др. Также производится оборудование тепловой и ядерной энергетики на ЗиО-Подольск. К крупнейшим сельскохозяйственным предприятиям района относятся: «Кленово-Чегодаево», ОПХ «Дубровицы», .муниципальное предприятие «Сынково»,.«Знамя Подмосковья». Также в деревне Софьино -фармацевтический производственный комплекс «Сердикс» компании «Сервье», в деревне Яковлево - Яковлевская чаеразвесочная фабрика.
Основное направление сельскохозяйственного производства района -молочное животноводство. На западе района возле деревни Рыжово расположен крупный автоматизированный молочный комплекс «Рыжово». Важнейшие дополнительные отрасли - производство картофеля, мяса крупного рогатого скота, зерна.
В районе производится камвольная пряжа, цельномолочная продукция, комбикорма, металлический порошок, свинцовые и цинковые сплавы, вторичный» алюминий.
Что касается земельных ресурсов, то их процент загрязнения возникает в основном из-за чрезмерных выбросов доз минеральных и органических удобрений и сбросов неочищенных стоков сельскохозяйственных и животноводческих предприятий.
