Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Математические модели переноса загрязнений 5
1.1. Математические модели переноса загрязнений в воздухе 5
1.1.1. Расчёт загрязнения атмосферы выбросами одиночного источника 8
1.1.2. Расчёт загрязнения атмосферы выбросами линейного источника 9
1.1.3. Расчёт загрязнения атмосферы выбросами группы источников 10
1.1.4. Учёт влияния рельефа местности при расчёте загрязнения атмосферы 11
1.2. Математические модели переноса загрязнений в водной среде 16
1.2.1. Статистические методы расчета 17
1.2.2. Имитационные модели 21
1.2.3. Прогноз качества воды на основе модели РК-БПК 23
1.2.4. Модель экосистемы водоема 25
1.3. Комплексная экологическая модель "Атмосфера - водОсбор - Река" 25
1.4. Имитационное моделирование экосистем речных бассейнов 30
Глава 2. Загрязнения атмосферы г. Дакка 32
2.1 Описание источников загрязнения атмосферы г. Дакка 32
2.2 Вычисление объемов эмиссии отдельных источников загрязнений 33
2.3 Чувствительность расположения пунктов наблюдения к источникам загрязнения 36
2.4 Определение оптимального расположения заданного числа пунктов наблюдения 37
Глава 3. Математическое моделирование качества воды 41
3.1. Речная система и территория водосбора 41
3.2. Расположение и характеристика источников выбросов в водной среде 43
3.2.1. Точечные источники 43
3.2.2. Распределенные источники 47
3.2.3 Оценка объемов поступающих в водную среду загрязнений 48
3.3. Характеристика загрязняющих веществ 49
3.4 Модель качества воды 50
3.5. Гидродинамическая модели переноса загрязнений mike11 52
3.6 Настройка модели качества воды реки buriganga 54
Глава 4. Экспериментальные исследования 58
4.1. Анализ данных о качестве воды речной системы мегаполиса дакка 58
4.1.1. План отбора образцов 58
4.1.2. Методика отбора образцов 58
4.1.3. Выбор показателей качества воды 59
4.1.4. Отбор данных и образцов речной воды 59
4.2. Измерения концентраций загрязняющих веществ 61
4.3. Оценка воздействия загрязнений на окружающую среду 65
4.3.1. Имитационное моделирование качества воды 65
4.3.2. Сценарии развития экологической ситуации 65
Заключение 70
Список литературы 71
- Учёт влияния рельефа местности при расчёте загрязнения атмосферы
- Вычисление объемов эмиссии отдельных источников загрязнений
- Расположение и характеристика источников выбросов в водной среде
- Измерения концентраций загрязняющих веществ
Введение к работе
Речная вода - ресурс, от количества и качества которого в значительной степени зависит сама жизнь населения в мире. Поэтому проблема борьбы с загрязнениями водной среды является одной из актуальнейших задач, особенно для стран Азии и Африки. Загрязняющие вещества, поступающие в водные бассейны, могут быть условно разделены на пять групп: органические, неорганические, осадки, радиоактивные материалы и теплота. При оценке воздействия загрязняющих веществ следует учитывать два обстоятельства: природа загрязняющих веществ, поступающих в водную среду, и потенциальная возможность использования воды для определенных целей. Обычно, стандарты качества воды определены в терминах различных физических, химических и бактериологических параметров воды в зависимости от предполагаемого использования. Возможность использования воды зависит от соответствия этим стандартам.
Развитие промышленности и рост плотности населения в крупных городах, в прилежащих к мегаполисам территориях, а также увеличение потребления удобрений и агрохимикатов вызывает во всем мире повышенное внимание к разработке стандартов качества воды и оценке качества воды. Значительное увеличение сброса необработанных индустриальных и бытовых отходов происходит особенно в развивающихся странах на фоне недостаточного развития канализационной сети и отсутствия контроля за промышленными выбросами.
Необработанные промышленные отходы могут содержать ядовитые вещества, например, хром от кожевенных заводов, который в избыточном количестве может вызывать болезни и массовую гибель рыб. При использовании для бытовых целей речная вода, содержащая ядовитые вещества, может неблагоприятно влиять на здоровье населения.
Необработанные бытовые сточные воды содержат главным образом биологически деградирующие загрязняющие вещества, которые приводит к уменьшению концентрации кислорода в водной среде. В то же время, концентрация растворенного кислорода является параметром самой высокой важности для состояния водной системы. Наиболее строгие стандарты качества воды связаны с параметрами, которые влияют на концентрацию кислорода.
4 Нами была исследования проблема оценки загрязнения воды реки BURIGANGA
(Dhaka city, Bangladesh).
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:
Проанализировать систему контроля и обработки данных в центрах экологического контроля г. Дакка;
Сформулировать интегральный критерий для оценки воздействия химических и биологических загрязнений на водную среду города;
Выбрать на основе литературных данных модели, описывающие распространения загрязнений в водной среде и адаптировать их применительно к водным бассейнам г. Дакка;
На основе экспериментальных данных, собранных в пунктах экологического контроля г. Дакка, просчитать, используя методы математического и имитационного моделирования, сценарии распространения химических и биологических загрязнений, для различных экологических условий.
Учёт влияния рельефа местности при расчёте загрязнения атмосферы
Влияние рельефа местности на значение максимальной приземной концентрации см от одиночного источника учитывается безразмерным коэффициентом г в формулах (1.1) и др. Значение г устанавливается на основе анализа картографического материала, освещающего рельеф местности в радиусе до 50 высот наиболее высокого источника выбросов, но не менее чем до 2 км. Если в окрестности рассматриваемого источника выбросов можно выделить отдельные изолированные препятствия (гряду, гребень, ложбину, уступ), то поправочный коэффициент на рельеф г определяется по формуле г=1+ф(гт-1), (1.5) где гт определяется по таблице в зависимости от формы рельефа и безразмерных величин ni = H/ho ип2 = ао/по. Здесь учтены Н - высота источника; ho - высота (или глубина) препятствия; ао - полуширина гряды, холма, ложбины или протяжённость бокового склона уступа.
Значение функции ср определяется исключительно по графикам, поэтому здесь нецелесообразно приводить таблицу для определения rm и далее детально описывать требуемые расчёты, хотя это очень интересная тема. Отметим лишь, что при определении расстояния хм , на котором приземная концентрация достигает максимального значения см, учёт влияния рельефа местности достигается умножением полученного результата на отношение І.І/д/г + 0.2
Подведём некоторые итоги. Столь подробное рассмотрение утверждённой методики расчёта концентраций вредных веществ вызвано в основном тем, что в ней описаны все основные задачи, подлежащие решению при определении экологической обстановки на данной территории. Несомненный интерес представляют и предлагаемые пути их решения. Но нужно иметь в виду, что данная методика позволяет получить лишь интегральные, усреднённые значения концентраций, и не ориентирована на быстрые, динамичные изменения ситуации, которые необходимо прослеживать в задачах оперативного слежения и контроля за состоянием атмосферы. Задачи такого типа требуют иных моделей, непосредственно описывающих протекание процессов распространения загрязнений.
Распространение примесей в атмосфере происходит путём рассеивания в результате турбулентной диффузии и ветрового переноса [2]. Интенсивность атмосферной диффузии зависит от спектра турбулентных вихрей и размеров облака выброса. Спектр вихрей в атмосфере определяется главным образом двумя факторами: вертикальным распределением температуры в атмосфере и скоростью ветра. Поэтому аналитический подход состоит в получении моделей, описывающих эти процессы [1,5,11 и др]. Наибольшее распространение получили диффузионные модели. В них формализация подхода сводится к описанию динамической трансформации полей концентрации примесей дифференциальными уравнениями типа полного уравнения диффузии при некоторых упрощающих предположениях, поскольку точное решение связано со значительными трудностями - как информационными (определение граничных и начальных условий), так и вычислительными (выбор алгоритмов и параметров численного интегрирования уравнений). К тому же опыт показывает, что если идти по пути всё большей детализации параметров уравнений и всё более полного учёта внешних воздействий, мы столкнёмся с трудностями более серьёзными, чем сама цель, так как сбор подобной информации и её формализация будут связаны с большими затратами, а зачастую и с технически невыполнимыми проблемами. Поэтому модели должны базироваться на реально доступной информации и аппроксимации решений исходных уравнений [2,18].
Решение (1.11) отыскивается при нулевых граничных условиях вдали от источника при заданном потоке примеси через сферу, заключающую источник. Для построения аналитического решения (1.11) задаются какой-либо удобной аппроксимацией зависимости скорости ветра и коэффициентов диффузии от высоты. Численные методы решения основываются на введении «псевдовязкости» [ 9,15 ].
Результаты, полученные к настоящему моменту на основе (1.11) с помощью численных методов, удовлетворительно описывают процессы диффузии в вертикальном направлении. Однако имеются значительные трудности расчета диффузии в горизонтальном направлении, особенно на больших расстояниях от источника. В силу указанного обстоятельства на расстояниях локального масштаба предпочтительнее применение гауссовых моделей; на региональном и глобальном масштабах адекватные результаты дают трехмерные К - теории, которые учитывают следующие факторы: реальные профили температур, скорость и направление ветра на разных высотах и т.д. Отметим также, что более полный учёт конкретных особенностей задачи (рельеф местности, наличие зелёных зон и застроек и т.д.) приводит к необходимости введения корректирующих коэффициентов, значения которых определяются эмпирическим путём [1,11].
Таким путём можно получить модели достаточно точные при определённых условиях, для которых выполнены аппроксимация и эмпирический подбор. Но в них ещё не учитывается (или учитывается частично) случайность, в первую очередь, метеорологических условий. Случайными являются не только природные, но и антропогенные процессы, например кратковременные выбросы и др. Для учёта в модели случайных факторов можно предложить два пути: статистический анализ их предыстории; или же непосредственное их измерение. Первый требует меньших затрат (но требует данные для обработки), и в публикациях [3,8,14 и др.] представлены некоторые результаты применения статистических методов. К их преимуществам относятся разработанность математического аппарата и простота реализации, а к недостаткам - требование стационарности и отсутствие в них физической сущности протекающих процессов. Второй путь реализуется путём организации наземных пунктов наблюдения; зондирования атмосферы, включая космическое, и т.д. Это более дорогостоящий вариант, и в реальной ситуации трудно собрать полностью всю информацию, необходимую для работы модели. Поэтому возникают задачи наиболее полного анализа и использования получаемых данных для корректировки применяемых моделей.
Синтетические модели ( объединяют все эти направления ) 1.2. Математические модели переноса загрязнений в водной среде Вопросы формирования стока химических веществ на водосборном бассейне занимают одно из центральных мест в анализе состояния водных экосистем. В литературе широко отражен мировой опыт изучения процессов миграции и трансформации загрязняющих веществ в водоемах и водотоках.
Методы оценки стока химических веществ можно группировать по области применения: урбанизированные территории, сельскохозяйственные площади и т. д. Можно различать по масштабам, пространственному: водосборы крупной, средней, малой рек; поле и временному: год; сезон; месяц; событие, например, ливень. Модели различаются перечнями рассматриваемых ингредиентов. В их числе могут быть биогенные вещества, органика, в том числе токсичная, микроэлементы, главные ионы и т.д. Широк диапазон моделей по степеням организации воспроизведения природных процессов и используемому математическому описанию.
Можно выделить две группы методов: первая — сводка эмпирических расчетных методов, широко используемых на практике. Как правило, эти методы не имеют строгого обоснования и весьма слабо связаны с воспроизведением реальных механизмов природных процессов. Данный пробел восполняется в этих методах использованием статистической обработки большого объема данных мониторинга для различных ландшафтных типов территорий и гидрологических периодов. Такие методы просты в использовании, требуют сравнительно мало исходных физико -химических данных и зачастую достаточны для поддержки многих управленческих решений, предварительных прогнозов и проч.
Вычисление объемов эмиссии отдельных источников загрязнений
Определение экологической обстановки в городе, т.е. величин загрязнений в любой точке города. Классическая интерполяция возможна лишь при большом числе пунктов наблюдения, что не реально по экономическим причинам. Однако здесь возможно применение неклассических, не полиномиальных методов, но для этого нужно использовать математические модели переноса загрязнении. Они должны содержать минимальное число настраиваемых параметров, обеспечивающее требуемую точность, и возникает двойственная ситуация: или определить значения параметров модели (прямая задача), или использовать информацию от ПН для определения экологической обстановки (обратная задача). Рассмотрим возможности решения этих задач и условия, необходимые для этого. Опишем вначале первую задачу.
Определение параметров упрощенных моделей (при известных эмиссиях). Наибольшее применение [23] получили в настоящие время модели, в которых распространение загрязнение описывается экспоненциальной функцией: z(s) = Z ехр(-я S) ; (2.1) где s - расстояние до источника загрязнения; Z - эмиссия источника, или загрязнённость в точке s = 0; а - интегральный параметр модели, который требуется определить по данным пунктов наблюдений. Если эмиссии источников известны, то из (1) следует, что для определения величины а можно составить уравнение с одним неизвестным п Л Z,. exp(f .) = и; (2 2) где п есть число всех источников, влияющих на данный ПН, и - измеренная величина загрязнения в данном ПН. Отметим, что определение значения, а по данным одного измерения не будет точным из-за погрешностей экспериментальных данных. Поэтому, имея m пунктов наблюдения, желательно использовать все их данные и определять параметр по условию наилучшего совпадения расчётных и измеренных значений загрязнённости по совокупности ПН.
Если же эмиссии неизвестны, то имеются следующие возможности. Перейдем теперь к обратной задаче. Вычисление эмиссий отдельных источников загрязнений по данным пунктов наблюдения [22]. В этом случае имеем п неизвестных эмиссий, и для их определения желательно иметь не менее п ПН. Пусть действительное число ПН равно т; опишем алгоритмы решения задачи для различных соотношений между пит. Введём следующие обозначения: Fjk - расстояние от і-го источника загрязнении до k-го ПН; величину ЄХр(-а Г;к) обозначим через Cj 1) Пусть m = п. Этот случай относится к задаче интерполяции, характерным свойством которой является отсутствие сглаживания погрешностей измерений. Но её решение выполняется по очень простой схеме и требует самых минимальных компьютерных ресурсов. В данном случае мы имеем систему линейных относительно Zj алгебраических уравнений n-го порядка, из которой легко определяются неизвестные эмиссии Zj п Yjcikzi =ик\к = \,..,п (2.з) /=i При этом Cjk должны быть известны, т.е. известен параметр а ; в противном случае число ПН необходимо увеличить. Это - следующий случай. 2) Теперь m п. Имеем задачу аппроксимации, в которой происходит сглаживание шумов наблюдений, но и алгоритм требует большего объёма вычислений. Перепишем систему (2) в матричном виде: С z = и, где С - матрица с элементами Cjk, a z и и - векторы. В рассматриваемом случае матрица С не квадратная, система не имеет единственного решения, и чтобы его получить, будем использовать метод наименьших квадратов. Тогда искомое решение будет получено из матричного уравнения Ст С z = Ст и , где символ Т означает транспонирование. В этом случае можно определить и параметр а, подобрав его значение по минимуму невязки 11С z — и 11 . 3) Третий случай, и наиболее реальный, когда число ПН меньше числа источников загрязнений [21], m п . Система уравнений вида (2) содержит п неизвестных и m уравнений; число неизвестных больше числа уравнений, и для получения единственного решения требуются дополнительные условия. Достаточно интересным представляется получение решения при условии минимума суммы эмиссий всех источников загрязнении.
Тогда мы приходим к следующей формулировке задачи. Найти минимум целевой функции F(z) п (2.4) при ограничениях-равенствах к = 2-і С к І ик = (2.5) т Составим функцию Лагранжа: где Я, - вектор множителей Лагранжа. Минимизация функции (2.6) по Z и X приводит к следующей системе линейных алгебраических уравнений: H\V = f, (2.7) где Н - клеточная матрица вида Н = і ; т" Е_ і С С \о (2.8) с клетками Е - единичная матрицапхп; С - матрица n х m с элементами с ; С - транспонированная mxn матрица С; О - нулевая матрица m х m ; известный вектор f размером n+m с элементами {0 0 ... О щ иг ... ит }. Решением системы будет вектор w с элементами { Zi Z2 ... Z„ X,i Х.2 n } Отметим, что в этом случае определить значения параметров модели не представляется возможным, т.к. невязка для исходной системы всегда равна нулю. Подведём итоги обсуждения возможностей решения этих двух классов задач (прямой и обратной). Как мы видели, определить параметры модели, используя данные ПН, можно в двух случаях: если число ПН больше числа источников загрязнении; в противном же случае требуется дополнительная информация о величинах эмиссий этих источников. Если же ни один из этих случаев реализовать нельзя, то остаётся единственная возможность - приближенная оценка параметров в соответствии с рекомендациями в [1 и др.] (формулы Смита-Хаскера и др.). После определения параметров модели можно решать очень широкий класс задач оценки и экологической ситуации, и эффективности функционирования самих ПН.
Для простоты выкладок расчётные формулы были приведены для безветренной погоды. При учёте ветра расчётные формулы изменятся, но качественные результаты полностью сохраняются.
Расположение и характеристика источников выбросов в водной среде
Основные точечные источники, оказывающие виляние на загрязнение реки Buriganga можно условно разделить на 3 группы: 1 Группа: Шлюзовые ворота вдоль насыпи объединенной системы защиты от наводнений г.Дакка (DIFP - Dhaka Integrated Flood Protection). 2 Группа: Городская канализация вдоль реки Buriganga, включая канал Dholai Khal. 3 Группа: Сток PSTP и канал Kashirpur Khal. Следует отметить, что существует множество неточечных источников загрязнений, поступающих в систему рек Turag-Buriganga-Dhaleswari и происходящих как от промышленных, так и от бытовых отходов. Так как трудно подсчитать отдельно загрязнение от всех этих неточечных источников, при расчете загрязнений, поступающих от них, принимают во внимание суммарный вклад загрязнений от этих источников.
Подробное описание основных источников загрязнений приводится ниже. Группа 1: Вдоль дамбы DIFP находится 11 шлюзовых ворот, шлюзы S1-S3 спускают воду в канал Tongi. Эти три шлюза пропускают воду из дренажной системы через небольшие каналы, а именно Diabari и Abdullapur Khal. Эти каналы не подвергаются действию загрязнений какого либо типа. Поэтому считали, что через эти шлюзы не поступает загрязнений.
Шлюз S-4 спускает воду из Mirpur 12, Pallabi и прилегающих низинных территорий через канал Degun, который также сообщается с каналами Diabari, Abdullapur и Baunia Khal. Хотя во время полевых исследований не было обнаружено заметного эффекта загрязнения воды, моделирование качества воды указывал на возможное загрязнение. Это свидетельствует о том, что канал Degun Khal является основным носителем бытовых сточных вод этого района. Однако, это предположение должно быть подтверждено экспериментально.
Шлюз S-5 спускает воду из Mirpur с участков А,В и С через рукав канала Kalyanpur. Во время полевых исследований не было зафиксировано заметных эффектов загрязнение. Поступление загрязнений через этот шлюз было установлено в процессе моделирования качества воды. Оценки этих загрязнений также должны быть подтверждены экспериментально.
Вода из шлюзов S-4 и S-5 поступает в 4 зону. В начале данной работы зона не имела канализации. Однако, недавно в этой зоне установлены канализационные трубы. Если 4 зона была бы полностью обеспечена канализаций, и сточные воды направлялись бы непосредственно в канал Degun, то качество воды в реке Turag заметно ухудшилось бы.
Шлюз S-б спускает дождевую воду из осушаемых территорий, включающей Mohammodpur, Darassalam, Kalyanpur и прилегающие территории вдоль канала Kalyanpur и части канала Ramchandrapur Khal. Бытовые стоки, собираемые с этой территории, также вытекают через этот шлюз. Здесь находится насосная станция, которая работает в период подъема воды в реке Buriganga, когда невозможно течение через этот шлюз под действием силы тяжести. Количество загрязнений, проходящих через этот шлюз, также оценивалась с помощью модели качества воды. Поскольку во время полевых исследований было установлено, что сточные воды не ухудшили цвет и не обнаруживали плохой запах, этот шлюз не был включен в программу непосредственных измерений сточных вод. Предполагаемое количество загрязнений в этом шлюзе необходимо подтвердить экспериментально.
Шлюз S-7 наиболее загрязненный среди десяти шлюзовых ворот. Стоки кожевенной промышленности из района Hazaribagh в основном протекают через эти шлюзовые ворота, так же как и бытовые сточные воды из соседних, не обеспеченных канализацией районов, собираемые каналом Kantasur. Кроме этого, воды из канала Ramchandrapur частично проходят через этот шлюз. Сточные воды из целого ряда районов также протекают через этот шлюз. Это следующие районы: Rayer bazar,Nimtala, Sultanganj, Zigatalt, Charakghata, Nawabganj, Gajmahal, Kantasur и западный Dhanmondi. Через этот шлюз сбрасываются зловонные сточные воды, имеющие очень темный цвет. Перед сбрасыванием в Turag отходы кожевенный промышленности сливают в отстойник, называемый "Nimtala ВееГ.
Через шлюз S-8 сбрасываются сточные воды из не обеспеченных канализацией (или частично оснащенных канализацией) районов: Borhanpur,Kanipara и Battala Majar. Кроме этого, небольшая часть стоков кожевенной промышленности сбрасывается через этот шлюз. Характеристика стоков (с точки зрения цвета и запаха) аналогична характеристики стоков, проходящих через шлюз S-7. Однако, скорость течение здесь намного ниже, чем для шлюза S-7.
Шлюз S-9 пропускает сточные воды из не оснащенных канализацией (или частично оснащенных канализацией) районов, а именно, Pilkhana, Enayetganj, Ganaktuli, Azimpur, Bhagalpur и Nawabganj. Через шлюз S-10 сбрасываются сточные воды из Shahidnagar, Balughat и Amligola.
Шлюз S-11 не функционировал во время полевых исследований, проведенных в данной работе. Недавно, после завершение строительных работ, шлюз был открыт. Кроме того, поскольку эти шлюзовые ворота не действовали в период, для которого была построена модель качества воды, не сочли необходимом включать этот шлюз в модель в качестве точеного источника. Однако, необходимо уделить больше внимание этому шлюзу, поскольку через него сбрасываются сточные воды в реку Turag.
Вдоль реки Buriganga находится 41 водоотвод, включая канал Dholai, которые собирают сточные воды (и дождевую воду) и сбрасывают их в реку Buriganga. Водоотводы тянутся от Postagala-Shashanghat до реки Buriganga. Сливы части водоотводов изготовлены из железных труб, некоторые сливы выложены кирпичом, остальные сливы представляют собой земляные каналы, например, канал Dholai. Точное измерение течение сточных вод из всех этих водоотводов было невозможно провести по техническим причинам. Течения были измерены только для канала Dholai, где образцы отбирали для оценки нагрузки влажным методом. Для остатка 40 водоотводов была проведена оценка нагрузки сухим методом . В модели качества воды стоки 40 городских водоотводов рассматривали как точеные источники загрязнения.
Канал Dholai, известный также как канал Sutrapur, является наиболее загрязненным точечным источником, впадающим в реку Buriganga. Через канал Dholai в Buriganga сбрасывается около на схеме Technoconsult канал Manda другим каналом соединен с каналом Gazaria, который впадает реку Balu. Однако, в ходе полевых исследований было установлено, что канал Manda не соединяется с каналом Dholai. за базарным местам, расположении около дороги Dayaganj. Недавно канал Manda прилегающие к нему низменные территории были наполнены для образование новой естественной среды. Канал Gazaria до сих пор существует к соединен с каналом Dholai. Территории осушаемые каналом Dholai, к сожалению, нельзя точно определить. Группа 3:
Станция очистки сточных вод Pagla (PSTP - Pagla Sewage Treatment Plant). Серьезность загрязнения от PSTP незначительно по сравнению с двумя другими основными источниками загрязненней, а именно шлюза S-7 и канала Dholai. Хотя конструкция PSTP рассчитана на среднюю подачу сточных вод 96.000 м3/день и максимальную подачу 120.000 м3/день, было установлено, что подача сточных вод никогда не достигала среднего значения 96.000 м3/день. Обычно PSTP функционирует на 55-60% от своей средней мощности.
Измерения концентраций загрязняющих веществ
Образцы речной воды были собраны на 11 участках мониторинга в три периода, и образцы сточных вод были собраны на б участках мониторинга в два периода. Несмотря на то, что общее количество образцов, проанализированных в ходе данной работы велико, количество проанализированных образцов, приходящееся на одну точку контроля, недостаточно для предсказания тренда или диапазона изменения большинства параметров качества воды. Так как значение концентрации РК измеряли в каждой точке контроле по 9-10 часов во всех случаях, изменение концентрации РК за изученный период в реках Turag, Buriganga и Dhaleswari может быть описано. Для подведения итогов анализа данных, полученных как в ходе анализов на месте контроля, так и в лаборатории, считали, что точки мониторинга от BURI-1 до BURI-3 представляют состояние реки Turag, BURI-4 до BURI-8 состояние реки Buriganga, и от BURI-1 до BURI-3 - реки Dhaleswari. Минимальные и максимальные измеренные концентрации приведены в таблице 6.
Из-за необходимости проведения большого количества измерений в ограниченное время, анализ проб речной воды и сточных вод был выполнен в трех лабораториях г. Дакка. Однако результаты измерений концентраций загрязняющих веществ в различных лабораториях совпадают не полностью. Отчасти это может быть объяснено различиями в методах анализов и классах точности приборов, а также возможным несовершенством методики измерений. Сопоставление результатов измерений приведено в таблицах 7 и 8. Таблица 7. Сравнение результатов анализов, проведенных в различных лабораториях (8.02.1995-22.02.1995)
В - образец взят на 1м выше дна реки - образец сточных вод 64 Кроме того, были использованы данные о качестве речной воды г. Дакка, полученные в результате длительных наблюдений на станции очистки сточных вод Pagla (p. Buriganga) за период 1980-1994 гг. Станция очистки сточных вод спроектирована в расчете на обработку бытовых стоков примерно четверти городского населения Дакки (1150 тыс.чел. из 4320 тыс.чел. по состоянию на 1987 г.). Очистка сточных вод двухступенчатая: 1) осаждение твердых взвешенных частиц в отстойниках 2) хлорирование осветленных вод
Очищенные воды сбрасываются в реку Buriganga. Осажденные вещества подвергаются высушиванию для сокращения объема твердых отходов. Средний и максимальный проектный объем обрабатываемых сточных вод составляет 96,000 м3/день и 120,000 м /день соответственно.
Разработанные математические модели были применены для выработки рекомендаций по улучшению качества речной воды мегаполиса Дакка. Для этого были рассчитаны 10 сценариев развития экологической обстановки при различных условиях загрязнения. Были рассмотрены варианты сокращения объемов промышленных выбросов, ввод новых очистных сооружений и перенос точек выброса загрязнений. Несмотря на то, что сценарии виртуальные, т.е. снижение объемов выбросов и перенос заводов не осуществлены на практике, тем не менее предполагается осуществить часть мер за счет целевого финансирования. Предполагаемый источник финансирования - международные инвестиционные проекты Азиатского Банка Развития.
В качестве исходных данных об уровнях концентрации растворенного кислорода в речной воде мегаполиса Дакка были взяты расчетные величины, полученные по результатам калибровки гидродинамической модели и модели качества речной воды. Уровни концентрации РК в исходных условиях составляют 1.95, 0.23 и 3.79 мг/л в реках Turag, Buriganga и Dhaleswari соответственно, т.е. не достигают рекомендуемой стандартами качества воды величины 4 мг/л [82]. В качестве возможных мер по улучшению состава воды были рассмотрены варианты сокращения объемов выбросов, ввод новых очистных сооружений, работа существующей станции очистки сточных вод с максимальной загрузкой и перенос точек выброса загрязнений. В соответствии с предполагаемым сценарием менялись объемы выбросов и положение точек выбросов в речную систему. Результаты расчета профилей концентрации РК по новым данным были сопоставлены с исходным профилем.
В качестве одного из возможных способов улучшения экологической ситуации мегаполиса Дакка рассматривался перенос кожевенного завода из района Hazaribag за пределы территории мегаполиса. Данный сценарий построен в предположении о том, что на соответствующем участке речной системы полностью отсутствуют промышленные выбросы, имеются лишь бытовые сточные воды, сбрасываемые в точке S-7. Модель качкества воды предсказывает в такой ситуации увеличение минимальнойй концентрации растворенного кислорода до 2,75 мг/л. Однако в реках Buriganga и Dhaleswari рост концентрации РК не предсказывается. .Таким образом, перенос единственного завода не окажет существенного влияния на состояние речной системы в целом.
Для улучшения экологической ситуации было также предложено построить новую станцию очистки сточных вод в промышленном районе Hazaribag для обработки как промышленных, так и бытовых сточных вод. Так как удаление выбросов только от кожевенного завода (сценарий 1) не приводит к улучшению состава воды, был рассмотрен вариант 60%-ной очистки выбросов (снижение БПК) источников S-7, городской канализации City Drains и канала Dholai Khal. В результате расчетов получено небольшое улучшение качества воды в реке Turag и более существенное в реках Buriganga и Dhaleswari.
В данном сценарии предполагалась 60%-ная очистка всех сточных вод, поступающих в речную систему Turag-Buriganga. Очищенные сточные воды сбрасываются в реку Dhaleswari. Это приводит к ухудшению состава воды в ней, но положительно сказывается на состоянии рек Turag и Buriganga.
Также, как и в третьем сценарии, предполагалась 60%-ная очистка всех сточных вод, поступающих в речную систему Turag-Buriganga. Однако очищенные сточные воды сбрасываются в реку Dhaleswari за городской чертой. В данном случае стандарты качества воды соблюдаются на всем протяжении рек в черте города, за исключением области, непосредственно прилегающей к точке сброса сточных вод.
Данный сценарий предполагает 100%-ное использование мощностей станции очистки сточных вод Pagla (PSTP). В настоящее время станция работает с 55%—65% загрузкой. Однако результаты расчетов незначительно отличаются от исходных условий.
В районах Zinzira и Keraniganj имеется ряд распределенных источников, объемы выбросов которых трудно поддаются оценке. В данном сценарии предполагалось увеличение объемов выбросов органических веществ на 2000 кг/день в точке 28 км. Минимальные значения концентрации РК снизятся весьма незначительно.
В данном случае предполагалось полное отсутствие органических загрязняющих веществ (БПК=0) в точке выбросов S-7, втором по величине источнике выбросов. Было обнаружено, что на участке реки Turag концентрация РК возрастет до 3,05 иг/л, в то время, как на других участках практически ничего не изменится.
Канал Dholai Khal является самым крупным источником поступленя БПК в речную систему. Кроме того, он характеризуется неблагоприятной санитарной обстановкой. Поэтому был рассмотрен вариант полного прекращения сброса неочищенных стоков данного источника. Однако, кроме незначительного роста концентрации РК в реке Buriganga, этот сценарий мало отличается от исходных условий.
По данному сценарию предполагалось отсутствие поступления органических загрязнений через городскую канализацию City Drains. К сожалению, и в этом случае концентрация РК изменится незначительно, только лишь на участке реки Turag концентрация РК слегка возрастет.
