СОДЕРЖАНИЕ - Российская академия наук

СОДЕРЖАНИЕ

Том 48, номер 1, 2021

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ И РЕЖИМ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

Причины и закономерности естественных процессов отмирания и активизации рукавов неприливных дельт

М. В. Михайлова 3

Проточные озера мира: анализ количественных параметров и их влияния на характер колебаний стока озерных рек

О. В. Соколова, Т. Ю. Выручалкина, И. В. Соломонова, С. Г. Добровольский 10

Особенности рассредоточения стока воды и взвешенных наносов в половодье в раздвоенном русле нижней Оби (в пределах ХМАО-Югры)

Р. С. Чалов, А. А. Камышев, А. А. Куракова, А. С. Завадский 22

ГИДРОХИМИЯ, ГИДРОБИОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

Анализ многолетних изменений зон аноксии в Можайском водохранилище по результатам модельных расчетов

Ю. С. Даценко, В. В. Пуклаков 34

Пластиковое загрязнение прибрежных поверхностных вод среднего и южного Байкала

О. В. Ильина, М. Ю. Колобов, В. В. Ильинский 42

Динамика морфофункциональных групп фитопланктона Рыбинского водохранилища и оценка качества его вод по индексу сообществ

Л. Г. Корнева, В. В. Соловьева 52

Распределение химических элементов между компонентами экосистемы в губе Белой (озеро Имандра, Мурманская область)

А. С. Павлова, С. С. Сандимиров, Л. П. Кудрявцева 61

Вариабельность трофии донных биотопов Горьковского водохранилищапо осадочным пигментам

Н. А. Тимофеева, Л. Е. Сигарева, В. В. Законнов 70

Нитрозамины в водных экосистемах: источники, образование, токсичность, экологический риск (обзор) 1. Структура, свойства, источники поступленияи образование в водоемах

И. И. Руднева, С. О. Омельченко 80

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВОД СУШИ С ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ

Формирование и баланс атмосферных осадков, поверхностных и подземных вод южных склонов Хибинского массива (по данным изотопного состава кислорода и водорода)

А. В. Гудков, И. В. Токарев, И. Н. Толстихин 90

Сценарные прогнозы изменения снегозапасов в связи с возможными изменениями климата в различных районах земного шара

Е. М. Гусев, О. Н. Насонова, Е. Э. Ковалев, Е. А. Шурхно 100

Правила для авторов 114

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ, 2021, том 48, № 1, с. 3–9

3

ПРИЧИНЫ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ ЕСТЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ОТМИРАНИЯ И АКТИВИЗАЦИИ

РУКАВОВ НЕПРИЛИВНЫХ ДЕЛЬТ1

© 2021 г. М. В. Михайлова*Институт водных проблем РАН, Москва, 119333 Россия

*e-mail: [email protected]Поступила в редакцию 19.01.2020 г.

После доработки 17.03.2020 г.Принята к публикации 09.06.2020 г.

На основе теории динамической устойчивости дельтовых рукавов и причин ее нарушения доказананедолговечность многорукавных дельтовых систем. Рассмотрены типичные случаи такой недолго-вечности и естественные причины отмирания одних рукавов и активизации других. Приведеныпримеры этих процессов в разных дельтах.

Ключевые слова: речная дельта, рукав, проток, процессы отмирания и активизации дельтовых водо-токов.DOI: 10.31857/S0321059621010211

Речные дельты – одни из самых изменчивыхгеографических объектов. Особенно изменчиварусловая сеть дельт. Одни рукава заиливаются иотмирают, другие, наоборот, – размываются и ак-тивизируются. Эти процессы могут быть есте-ственными, а также антропогенными, связанны-ми с водозабором, инженерными мероприятиямив рукавах и пр. Статья посвящена только есте-ственным процессам отмирания или активиза-ции рукавов в неприливных дельтах.

Задачи статьи следующие: 1) усовершенство-вать разработанные ранее положения теории ди-намической устойчивости речных русел, а такжедельтовых рукавов, установить причины наруше-ния этой устойчивости; 2) детально рассмотретьпричины и закономерности естественных про-цессов отмирания и активизации рукавов дельт ивызванного этими процессами перераспределе-ния стока воды и наносов между рукавами;3) объяснить, почему многорукавные дельтовыерусловые системы недолговечны; 4) привестипримеры по конкретным дельтам России и зару-бежных стран.

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ДИНАМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ РУСЛОВЫХ СИСТЕМ

И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ К РЕЧНЫМ ДЕЛЬТАМДинамически устойчивые русла (в том числе

дельтовые рукава) – это водотоки, в течение от-носительно длительного времени сохраняющиесвои средние гидрологические и морфометриче-ские характеристики (расход воды и наносов,средняя скорость течения, ширина, средняя глу-бина, мутность воды). В таких руслах могут про-исходить только врéменные изменения некото-рых характеристик потока и русла, связанные сперемещением донных песчаных гряд. Послесмещения такой гряды вниз по течению прежниехарактеристики потока и русла восстанавливаются.

В [2] для неприливных дельт получены следу-ющие формулы для динамически устойчивыхдельтовых рукавов:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)В0, h0, V0, ω0, I0 – динамически устойчивые шири-на русла, средняя глубина, средняя скорость тече-ния, площадь поперечного сечения, равная В0h0,

1 Работа выполнена в рамках Государственного заданияИВП РАН (тема № 0147-2019-0001, государственная реги-страция № АААА-А18-118022090056-0).

1 20 ,B fB K Q=

1 30 ,h fh K Q=

1 60 ,V fV K Q=

5 60 ,fK Qωω =

1 90 ,I fI K Q−=

УДК 556.54:551.468

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫИ РЕЖИМ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

4

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ том 48 № 1 2021

МИХАЙЛОВА

уклон водной поверхности; K – эмпирическиекоэффициенты, индивидуальные для каждойдельты, причем , а сумма по-казателей степени в формулах (1)–(3) равна 1.Qf – это руслоформирующий расход воды, кото-рый определяет все остальные характеристикипотока и русла. Этот расход воды соответствуетлибо среднему расходу воды на максимуме поло-водья, либо – “руслонаполняющему” расходуводы, при котором поток заполняет русло побровки поймы. Для каждой рассмотренной авто-рами [2] дельты величины K оказались разными.

Обратная связь уклона водной поверхности срасходом воды в эмпирической формуле (5) тре-бует пояснения. Действительно, во многих мно-горукавных неприливных дельтах с дробящимисяв сторону приемного водоема рукавами (в дельтахВолги, Лены, Дуная) эта связь подтверждаетсяданными измерений [2, 3]. Часто такая связь ин-терпретируется как выпуклая кривая гидравличе-ского спада. Это неверно: гидравлический спаддолжен сопровождаться ростом скорости потокавдоль течения. Но часто этого не происходит:скорость течения уменьшается по формуле (3) помере дробления русел. Давно установлено, чточем меньше водоток, тем больше в нем уклон вод-ной поверхности. Характерный пример – устье-вая область Амазонки. У этой крупной реки оченьмаленький уклон водной поверхности. Именнопоэтому в устье Амазонки наибольшая среди дру-гих рек дальность проникновения прилива(>900 км). Из устьев российских рек типичныйпример – устьевая область Енисея. Здесь наи-большая для всех рек мира дальность распростра-нения нагона (~900 км).

Отмеченные особенности объясняет разрабо-танная М.А. Великановым теория взаимодей-ствия речного потока и русла. Согласно одному

1B h V VK K K K Kω= =

из постулатов этой теории, любая река на каждомсвоем участке стремится пропустить поступаю-щие из притоков наносы без аккумуляции и раз-мыва русла. Это, в свою очередь, требует сохране-ния вдоль реки мало меняющейся скорости тече-ния. Следствие этих рассуждений – вывод, чторазмер динамически устойчивого русла (напри-мер, его глубина h) и уклон водной поверхности Iдолжны изменяться в противоположном направ-лении. Напишем формулу Шези: (С –коэффициент Шези, в большей мере зависящийот коэффициента шероховатости русла, чем отглубины). Увеличение размера русла должносопровождаться уменьшением уклона водной по-верхности , что подтверждается измерениямив рукавах неприливных дельт.

Величины динамически устойчивых характе-ристик потока и русла в разных дельтах определя-лись следующим образом. Принималась гипотеза,что в конкретной дельте отклонения измеренныхгидрологических и морфометрических характе-ристик от их средних значений в положительнуюили отрицательную сторону равновероятны, асредние значения этих характеристик и есть ис-комые величины динамически устойчивых ха-рактеристик потока и русла в конкретной дельте.Результаты определения таких характеристик прируслоформирующих расходах воды приведены втабл. 1.

Порядок перечисления дельт и характеристикдинамически устойчивых русел их рукавов в табл. 1не случаен. От верхней к нижней строке таблицывеличины KB, Kh, Kω в целом уменьшаются, а KV иKI – увеличиваются. Это может быть объясненотем, что от одной дельты к другой в том же на-правлении возрастает содержание наносов в по-токе. А это требует увеличения транспортирую-щей способности водного потока, т.е. возрастанияскорости течения и, соответственно, уменьше-ния B, h, ω (при одинаковых руслоформирую-щих расходах Qf) и уменьшения всех коэффици-ентов в формулах (1)–(4).

Коэффициенты К, как видно из табл. 1, инди-видуальны для каждой дельты и зависят от сте-пени нагрузки потока наносами. Для поискасвязей коэффициентов К со средней мутностьюводы s предприняты дополнительные исследова-ния (с участием автора статьи) [1, 3, 6].

Полученные результаты подтвердили выводыпрежних исследований [4]: динамически устой-чивые характеристики русел рукавов В0, h0, V0, I0, ω0(те же характеристики, что в формулах (1)–(5))связаны с мутностью s зависимостью: K = ksx. Длядельт рек с мутностью s < 1 кг/м3 при руслофор-мирующих расходах воды Qf получены универ-сальные для неприливных дельт формулы:

V C hI=

h

I

Таблица 1. Коэффициенты K в гидролого-морфомет-рических зависимостях для рукавов различных дельтпо [4]

Река KB Kh KV Kω KI

Енисей 25.0 0.28 0.14 7

Печора 10.0 0.50 0.20 5

Лена 21.0 0.28 0.17 5.9

Обь 12.5 0.40 0.20 5

Волга 7.0 0.57 0.25 4.0 5.3

Дунай 5.9 0.61 0.28 3.6 8.0

Кубань 4.8 0.62 0.34 3.0

Кура 4.9 0.49 0.42 2.4

Терек 4.3 0.47 0.50 2.0 40.0

Амударья 4.6 0.36 0.60 1.7 31.7


ПРИЧИНЫ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ ЕСТЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ 5

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)Для дельт рек с мутностью s > 1 кг/м3:

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)В формуле (11) коэффициент KB не зависит от s.

Анализ этих зависимостей позволяет сделатьеще один важный вывод: чем больше наносов вречной воде (мутность воды), тем больше должныбыть средняя скорость течения и создающий ееуклон водной поверхности и тем меньше попе-речное сечение устойчивого русла.

КРИТЕРИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РУКАВОВ ДЕЛЬТ

Как показали многочисленные исследования,между фактическими (измеренными) характери-стиками рукавов В, h, V, I, ω и их динамическиустойчивыми значениями В0, h0, V0, I0, ω0 для за-иливающихся и отмирающих рукавов типичнысоотношения:

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)а для размывающихся и активизирующихся –обратные соотношения:

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)Приведенные соотношения показывают, что

для определения тенденции развития рукавовнаиболее показательно сравнение величин ши-

1 2 0.350 4.60 ,B Q s−=

1 3 0.160 0.65 ,h Q s=

1 6 0.190 0.34 ,V Q s=

5 6 0.190 2.94 ,Q sω =

1 95 0.170 8.26 10 .I Q s−−= ×

1 20 4.60 ,B Q=

1 3 0.330 0.65 ,h Q s=

1 6 0.330 0.34 ,V Q s=

5 6 0.330 2.94 ,Q sω =

1 95 1.10 8.26 10 .I Q s−−= ×

0,B B>

0,H h<

0,V V<

0,ω > ω

0 0,B h B h>

0,B B<

0,H h>

0,V V>

0,ω < ω

0 0.B h B h<

рины русла h и h0. Ширина русла – наиболее кон-сервативная характеристика, она изменяется зна-чительно медленнее, чем глубина русла. Этообъясняется тем, что глинистые отложения, сла-гающие берега русел, более устойчивы к размыву.Как размыв, так и занесение русел в первую оче-редь ведут к изменению обычно подвижных дон-ных отложений (песка, илистого песка) в цен-тральной части русла.

Показательными критериями при оценке тен-денции деформации русел рукавов также могутслужить естественные изменения длины рукава.Так, при волновом размыве устья рукава умень-шается длина рукава и возрастает уклон его вод-ной поверхности, что ведет к увеличению скоро-сти течения (согласно формуле Шези) и активи-зации рукава. Наоборот, выдвижение рукава вморе сопровождается увеличением длины русла иуменьшением уклона его водной поверхности.Это, в свою очередь, приводит к уменьшениюскорости течения и транспортирующей способ-ности потока, что либо при значительном удли-нении рукава ведет к ускорению его отмирания,либо уменьшает интенсивность активизации раз-мывающегося до этого рукава.

ОСНОВНЫЕ ПРИЧИНЫ ЕСТЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ОТМИРАНИЯ

И АКТИВИЗАЦИИ РУКАВОВ НЕПРИЛИВНЫХ ДЕЛЬТ

В качестве примера рассмотрим простейшуюдвухрукавную дельту, состоящую из смежных ру-кавов – левого и правого (соответственно рук. 1 ирук. 2) (рис. 1а). Оба рукава впадают в один и тотже приемный водоем с неизменным среднимуровнем. Предположим, что начальное состояниеобоих рукавов динамически устойчиво, и поэто-му в них никаких необратимых (однонаправлен-ных) русловых деформаций не происходит. Обарукава имеют одинаковые руслоформирующиерасходы воды и сток наносов, одинаковые шири-ну, среднюю глубину, длину и коэффициент ше-роховатости. Предположим, что в рук. 1 появи-лись первые признаки его отмирания, т.е. в немуменьшился сток воды и наносов, стало прояв-ляться обмеление и зарастание русла. При этомнаблюдениями установлены явные причины этихизменений в рук. 1. Одновременно в рук. 2 про-явились некоторые признаки его активизации,например увеличение водного стока. Никаких яв-ных причин этого наблюдениями не выявлено.Поэтому можно предположить, что изменения врук. 2 – реакция на начало отмирания в рук. 1.Позже признаки отмирания рук. 1 стали прояв-ляться сильнее.

Причины изменений, происходящих в рас-сматриваемой дельте, можно разделить на тригруппы: 1) причины начавшегося отмирания рук. 1,

6


МИХАЙЛОВА

зафиксированные наблюдениями; 2) причины,также зафиксированные наблюдениями, привед-шие к усугублению, усилению и ускорению отми-рания рук. 1; 3) причины активизации рук. 2 какреакции на отмирание рук. 1.

В первую группу вошли:частичное перекрытие истока рук. 1 в резуль-

тате смещающейся вдоль левого берега рекикрупной песчаной гряды, например побочня пе-реката (рис. 1б);

частичное перекрытие устья рук. 1 продуктамиволнового размыва морского берега левее устьярук. 1 (рис. 1в).

Перекрытие истока и устья рук. 1 могут про-изойти и одновременно, и в разное время. Но ихпоследствия для рук. 1 будут одинаковыми: обаэти события приведут к уменьшению стока водыи наносов рук. 1 и к началу его отмирания.

Ко второй группе причин можно отнести:

климатически обусловленное уменьшение стокареки; этот фактор ускоряет уменьшение стока врук. 1 и вместе с другими факторами способствуетего отмиранию; уменьшение стока воды рекипрактически не сказывается на режиме рук. 2, таккак компенсируется ростом стока воды этого ру-кава в результате перераспределения стока изрук. 1 в рук. 2;

увеличение длины рук. 1 вследствие его вы-движения на обмелевшее устьевое взморье в ре-зультате вдольберегового перемещения продук-тов волнового размыва (рис. 1г);

размыв одного из берегов рук. 1 и образованиеизлучины (рис. 1д), что также должно привести кувеличению длины рукава и ускорению его отми-рания;

Рис. 1. Примеры естественных причин отмирания одного из смежных рукавов и активизации другого: оба рукава в со-стоянии динамического равновесия (а); частичное перекрытие истока одного из рукавов побочнем переката (б); ча-стичное перекрытие устья рукава морской песчаной косой (в); выдвижение рукава на мелководный участок устьевоговзморья (г); формирование излучины в рукаве (д); увеличение шероховатости дна рукава (е). Вертикальная стрелка –направление перераспределения стока.

(а) (б)

(в) (г)

(д) (е)



усиление зарастания теряющего свой стокрук. 1, что увеличит коэффициент шероховатостиего дна и еще больше уменьшит расход воды иускорит отмирание рук. 1 (рис. 1е).

В третью группу причин, способствующих от-миранию рук. 1 и, наоборот, активизации рук. 2,входит прогрессирующее уменьшение стока врук. 1 и, наоборот, увеличение в рук. 2, что явля-ется следствием перераспределения стока водыиз рук. 1 в рук. 2.

Возникает вопрос: какова будет дальнейшаясудьба отмирающего рук. 1 и активизирующегосярук. 2? Чаще всего процесс отмирания и деграда-ции одного из рукавов дельты оказывается необ-ратимым. В конце концов этот рукав прекращаетсвое существование, а смежный рукав, наоборот,забрав весь сток реки или главного (подводящего)рукава, продолжает развиваться. В качестве при-мера можно привести многолетние изменения всистеме Старостамбульского рук. в дельте Дуная [1].Еще в середине ХХ в. от крупного дельтового Ста-ростамбульского рук. вправо отходил достаточноводоносный рук. Средний. Ниже по течению онделился на два рукава – Отножный (левый) иПесчаный (правый). Эти рукава выходили наприглубое устьевое взморье – прибрежную частьЧерного моря. Сползание большой песчаной гря-ды на исток рук. Среднего и занесение устьев ру-кавов Отножного и Песчаного во время сильныхосенних и зимних штормов продуктами волново-го размыва морского берега привело к быстромуотмиранию этой системы. Уже в начале XXI в. си-стема рукавов Средний–Отножный–Песчаныйпрекратила свое существование, исток рук. Сред-него и устья рукавов Отножного и Песчаногозаросли. В итоге доступ к садам и огородам по бе-регам рук. Среднего стал невозможным. Былапредпринята попытка восстановить сток в отми-рающей системе при помощи искусственного ка-нала на входе в рук. Средний, но она не дала ре-зультата. В настоящее время во внутренней частибывшей системы Средний–Отножный–Песча-ный в остатках их русел сохранились лишь болот-ца и древесная растительность на старых прирус-ловых валах. Параллельные друг другу линии де-ревьев хорошо видны на фоне обширныхзарослей тростника на современных космическихснимках.

Размыв песчаных тел, блокирующих исток илиустье рукава, – событие редкое. Также редки слу-чаи “конкурирующего” развития смежных рука-вов. Это может случиться вследствие переменно-го ускорения выдвижения смежных рукавов в мо-ре. Автору статьи известен лишь один такойпример: повторившееся несколько раз перерас-пределение стока и изменение тенденции разви-тия двух систем рукавов в дельте Дуная – Очаков-ского (левого) и Старостамбульского (правого) [1].

ГИДРАВЛИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ ОТМИРАНИЯ И АКТИВИЗАЦИИ

СМЕЖНЫХ РУКАВОВГлавные последствия отмирания и активиза-

ции рукавов – это изменение распределения сто-ка воды между ними.

Сначала рассмотрим закономерности распре-деления стока воды между смежными рукавами вусловиях неизменности их гидрологических иморфометрических характеристик. Для этого ис-пользуем формулу Шези–Маннинга:

(26)

где V – средняя скорость потока, м/с; h – егосредняя глубина, м; I – уклон водной поверхно-сти (величина безразмерная); n – коэффициентшероховатости дна русла, с/м1/3.

Умножим левую и правую части формулы (26)на площадь поперечного сечения, равную Bh (В –ширина русла). Кроме того, выразим уклон I че-рез Δz/L (Δz – полное падение уровня вдоль рука-ва, м; L – длина рукава, м). В результате получим

(27)здесь Q – любой расход воды в истоке рукава,м3/с, в том числе руслоформирующий или русло-наполняющий.

Возьмем русловую систему из двух смежныхрукавов, которые имеют в начале системы общийузел разветвления, а в ее конце впадают в один итот же водоем с приглубым взморьем. Такая си-стема может быть двухрукавной дельтой с левымрук. 1 и правым рук. 2, в которую поступает стокреки либо сток более крупного (подводящего) ру-кава.

Рассмотрим закономерности распределениярасходов воды между смежными рукавами 1 и 2при неизменных начальных условиях. Используяформулу (27) для двух смежных рукавов, получим

(28)

При выводе формулы учитываем, что величи-ны падения уровня в обоих рукавах одинаковы,т.е. Δz1 = Δz2.

Структура формулы (28) свидетельствует оследующем: 1) основное влияние на распределе-ние расходов воды между смежными рукавамиоказывает соотношение их глубин; 2) если одинрукав выдвинут в море и имеет длину бóльшую,чем смежный, то доля его стока в системе мень-ше. Если рукав короче смежного (вне зависимо-сти от причин), то доля его стока в системе боль-ше; 3) разная шероховатость дна в рукавах (обра-зование гряд и их размыв, зарастание дна водной

1 6

,hV C hI hIn

= =

5 3 1 2 1 2 1,Q Bh z L n− −= Δ

5 3 1 21 1 1 2 2

2 2 2 1 1

.Q B h L nQ B h L n

=

8


МИХАЙЛОВА

растительностью) оказывает похожее влияние нараспределение расходов воды между рукавами.

Для расчета распределения стока между рука-вами более сложной системы применяется рядметодов [3–5], например кривые расходов Q == f(H), метод итераций, разработанный в ААНИИ,метод общих модулей сопротивления. Последнийметод разработан в ГОИН; он позволяет аналити-чески и без итераций и подбора рассчитыватьраспределение расходов воды в разветвляющейсясистеме рукавов любой сложности (последова-тельном, параллельном и последовательно-па-раллельном соединении).

Теперь от неизменяющегося распределениястока по рукавам дельты перейдем к изменяюще-муся распределению во времени, т.е. к перерас-пределению стока воды между рукавами.

Следует различать сезонное и многолетнее пе-рераспределение стока между рукавами дельты.Типичный пример сезонного перераспределениястока: в половодье бóльшая часть стока воды рекипоступает в широкий, но мелководный рукав, а вмежень, наоборот, – в узкий, но глубокий смеж-ный рукав. В очень низкую межень почти весьводный сток реки может сосредоточиться в глу-боком рукаве. Подобное перераспределение сто-ка повторяется каждый год и не приводит к необ-ратимым русловым деформациям.

Многолетние изменения распределения стокамежду рукавами, как правило, необратимы и ве-дут к отмиранию одного рукава, активизациисмежного рукава и перераспределению в негостока воды.

Для оценки характера многолетнего перерас-пределения стока воды между смежными рукава-ми возможны разные подходы.

Качественная характеристика процесса тако-ва: отмирающий рукав теряет свой сток, а активи-зирующийся – увеличивает.

Количественную оценку этого процесса мож-но сделать несколькими способами: 1) путем из-мерения расхода воды в период половодья в обо-их рукавах с интервалом в несколько лет; 2) путемприменения формулы (28), по данным с интерва-лом в несколько лет. Изменения ширины руселрукавов, их глубины, длины, шероховатости ихдна будут характеризовать увеличение расхода водном из рукавов и уменьшения в другом или об-ратную ситуацию. Как отмечено выше, наиболеепоказательно при этом изменение глубины всмежных рукавах.

Прогноз ожидаемого перераспределения сто-ка воды между смежными рукавами дать сложнее.Для такого прогноза можно воспользоваться:1) методом тенденции – экстраполируя измене-ние измеренных или вычисленных расходов водына предстоящие годы в обоих рукавах; 2) дляоценки процесса отмирания или активизации ру-

кавов воспользоваться критериями по формулам(16)–(25); 3) вычислить характеристики динами-чески устойчивых рукавов дельты по формулам (6)–(15) и сравнить их с измеренными в разные годы.

При всех перечисленных подходах надо учи-тывать связь процессов в дельте с величиной сто-ка наносов. Чем он больше, тем быстрее протека-ют процессы перераспределения стока между ру-кавами и дельтоформирования в целом.

ВЫВОДЫ

Многорукавные системы в неприливных дель-тах недолговечны. Одни рукава отмирают, дру-гие, наоборот, активизируются. При этом стокводы и наносов перераспределяется из отмираю-щих рукавов в активизирующиеся. Процессы от-мирания и активизации могут быть естественны-ми и антропогенными. Антропогенные процессывызваны хозяйственной деятельностью как в реч-ных бассейнах (например, в результате регулиро-вания стока), так и в самих дельтах (вследствиеводозабора, выправления и углубления рукавовдля улучшения судоходных условий и т.п.). В ста-тье рассмотрены только естественные процессыотмирания и активизации рукавов.

Описаны процессы отмирания и активизациидвух смежных рукавов, изначально находящихсяв состоянии динамической устойчивости и име-ющих одинаковые гидролого-морфометрическиехарактеристики (расход воды, ширину, длину,коэффициент шероховатости). Естественнымипричинами отмирания одного из смежных рука-вов могут быть: частичное перекрытие истока од-ного из рукавов сползающими вдоль рекископившимися песчаными наносами, напримерпобочнем переката; частичное перекрытие устьярукава перемещающейся вдоль морского берегапесчаной косой; выдвижение рукава на мелко-водный участок устьевого взморья, сопровожда-ющееся удлинением рукава; формирование излу-чины в рукаве, увеличивающей его длину; увели-чение шероховатости дна рукава в результатезарастания водной растительностью; естествен-ное уменьшение стока воды, поступающего в рас-сматриваемые системы рукавов. Перечисленныепроцессы ведут к перераспределению стока.

Следует различать понятия “распределениестока” и “перераспределение стока” в русловыхсистемах рукавов дельт. Так, например, распреде-ление стока (отношение расходов воды) в системеиз двух рукавов характеризует неизменную гид-рологическую ситуацию на любом временнóм от-резке (в частности, в среднем за сезон или год).Перераспределение стока в той же системе рука-вов отражает изменение гидрологической ситуа-ции во времени (например, между сезонами илигодами). Для оценки распределения стока воды



между двумя смежными рукавами в статье ис-пользуется формула Шези–Маннинга. Повтор-ные (через несколько лет) расчеты позволяютоценить интенсивность перераспределения сто-ка. Чем больше сток наносов реки, тем короче“время жизни” отмирающего рукава.

Задачами дальнейших исследований должныстать: оценка воздействия антропогенных факто-ров на русловые системы неприливных дельт;учет влияния эвстатического повышения или по-нижения уровня моря на многорукавную дельту.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Гидрология дельты Дуная. М.: ГЕОС, 2004. 448 с.2. Михайлов В.Н., Михайлова М.В. Физические осно-

вы гидрологических и морфологических процес-

сов в речных дельтах // Вестн. РФФИ. 2013. № 2 (78).С. 26–33.

3. Михайлов В.Н., Михайлова М.В., Магрицкий Д.В.Основы гидрологии устьев рек. М.: Триумф, 2018.313 с.

4. Михайлов В.Н., Рогов М.М., Чистяков А.А. Речныедельты. Гидролого-морфологические процессы.Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 280 с.

5. Руководство по расчету элементов гидрологиче-ского режима в прибрежной зоне морей и в устьяхрек при инженерных изысканиях. М.: Гидроме-теоиздат, 1973. 535 с.

6. Устья рек Каспийского региона: история форми-рования, современные гидролого-морфологиче-ские процессы и опасные гидрологические явле-ния. М.: ГЕОС, 2013. 702 с.


10

ПРОТОЧНЫЕ ОЗЕРА МИРА: АНАЛИЗ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ И ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕР КОЛЕБАНИЙ

СТОКА ОЗЕРНЫХ РЕК1

© 2021 г. О. В. Соколоваa, Т. Ю. Выручалкинаa,И. В. Соломоноваa, С. Г. Добровольскийa, *

aИнститут водных проблем РАН, Москва, 119333 Россия

*е-mail: [email protected]Поступила в редакцию 03.06.2020 г.


Сформирован объединенный архив данных по проточным озерам мира и многолетним изменениямстока регулируемых ими рек. Проанализированы особенности параметров озерных рек и их зависи-мости от характеристик озер. Высказана гипотеза о глобальной инвариантности коэффициента во-дообмена озер по отношению к среднему объему стока через озера. Изучено влияние коэффициентаводообмена озер на многолетние изменения стока регулируемых рек. Показано, что с увеличениемкоэффициента в среднем уменьшается коррелированность годового, максимального и минималь-ного стока смежных лет, а также средние порядки авторегрессионных моделей для описания мно-голетних изменений всех видов стока. Описано явление “перемежающейся нестационарности” длярядов годовых значений стока части озерных рек.

Ключевые слова: проточные озера, озерные реки, многолетние изменения, эффект “перемежающейсянестационарности”.DOI: 10.31857/S0321059621010260

ВВЕДЕНИЕЦель настоящей работы – совместный коли-

чественный анализ характеристик проточныхозер мира и закономерностей стока озерных рек.Попытки обобщить информацию по озерам мирапредпринимались в большом количестве работ.Прежде всего следует отметить фундаментальныепубликации в этой области Института озероведе-ния РАН – работы В.А. Румянцева и соавторов[8–11], а также глобальную базу данных MGLD-MSSL [23] (в работе [23] приведена обширнаябиблиография по глобальным озерным базамданных), издания [7, 12]. В основном перечислен-ные исследования и обобщения базируются наспутниковых данных, которые позволяют судитьо числе озер, их общей площади, длине береговойлинии, а также – с использованием ряда допуще-ний и упрощений – об объемах воды в озерах,суммированных в пределах крупных регионов иглобально. В настоящей работе предлагается до-

полнить перечисленные исследования и другиеработы такого плана анализом параметров техпроточных озер мира, для которых имеютсядлинные (не менее 20 лет) ряды стока регулируе-мых этими озерами рек, а также имеются расчетыхарактеристик многолетних изменений стока.Представляется, что в глобальном масштабе та-кое исследование проводится впервые. Для до-стижения поставленных в работе целей впервыесформирован объединенный архив данных попроточным озерам с использованием информа-ции из указанных ниже источников и по стокуозерных рек – в формате электронных таблиц,позволяющем проводить расчеты при помощиспециализированного алгоритмического языка.Для анализа закономерностей изменчивости изу-чаемых параметров во времени использована но-вая, предложенная авторами система статистиче-ских и стохастических оценок, основанная натеории случайных функций и ее прикладных ме-тодах.

В общей сложности использованы данныемноголетних наблюдений в 376 створах на озер-ных реках (1128 рядов годового, максимального иминимального стока) – в сравнении с данными

1 Работа выполнена в рамках темы РАН № 0147-2019-0003(государственная регистрация № АААА-А18-118022090105-5)и № 0147-2019-0001 (государственная регистрация№ АААА-А18-118022090056-0), а также при поддержкеРФФИ (проект № 19-05-00375).

УДК 528.8,556.5



ПРОТОЧНЫЕ ОЗЕРА МИРА 11

наблюдений в 1660 створax на реках мира “основ-ного” типа (неозерных незарегулированных).Анализируются характеристики 249 проточныхозер, взаимосвязи между этими характеристиками,а также связи между параметрами озер и парамет-рами многолетних изменений стока регулируемыхими рек – раздельно для различных генетическихтипов озер. Продемонстрированы принципиаль-ные различия между структурой многолетних ко-лебаний озерных и неозерных рек и существен-ные различия характера влияния на режим стокапараметров ледниковых и тектонических озер.Одним из наиболее существенных и неожидан-ных результатов работы представляется вывод онезависимости, в среднем, коэффициента водо-обмена озер обоих генетических типов от среднейвеличины стока соответствующих озерных рек.

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕВ работе использован архив данных по стоку

озерных рек, созданный авторами статьи для376 створов озерных рек мира (описание архива иисточники информации – в [1, 2]). Архив пред-ставляет собой набор из 1128 рядов величин годо-вого, максимального и минимального стока про-должительностью ≥20 лет. Расположение створовпоказано на рис. 1. Выделяются три основныхареала использованных в работе створов: северо-американский (198 створов), североевропей-ский (76) и североазиатский (72). Вне этих ареа-

лов на всей остальной территории суши находят-ся лишь 30 створов. Представляется, что этицифры отражают соотношение количества про-точных озер в различных регионах Земли: подав-ляющая их часть – озера ледникового, моренногопроисхождения, сосредоточенные в северных ча-стях Америки и Евразии (классификация озерпринята по [6, 13]).

Параметры водосборных бассейнов, замыкае-мых представленными в работе створами, а такжерезультаты анализа многолетних рядов годового,максимального и минимального стока методами,предложенными авторами и рассмотренныминиже, помещены в электронные таблицы фирмыStatSoft.

Указанный архив объединен в том же форматеэлектронных таблиц с архивом данных по пара-метрам соответствующих проточных озер (дан-ные из [4, 17–28] и из архивов авторов). В итогеосновная часть сводной таблицы включает в себяданные по 142 параметрам стока регулируемыхрек и по характеристикам соответствующих про-точных озер. Для проточных озер в таблицу вклю-чены следующие количественные параметры:1) код озера по генетической классификацииозерных котловин; 2) и 3) географические коор-динаты озера; 4) площадь поверхности озера;5) объем озера; 6) максимальная глубина озера;7) средняя глубина озера; 8) длина береговой ли-нии; 9) площадь водосборного бассейна озера.

Рис. 1. Расположение использованных в работе створов на озерных реках. Цифрами обозначены основные ареалыозер: 1 – североамериканский, 2 – североевропейский, 3 – североазиатский. Отрицательные значения градусов на го-ризонтальной оси (долгот) и вертикальной оси (широт) соответствуют западному и южному полушариям.

‒60

0

80

40

‒40

60

20

‒20

0‒50‒100‒150 15050 100

Шир

ота,

гра

д.

Долгота, град.

1

2 3

12


СОКОЛОВА и др.

Кроме того, в таблицу добавлялись ячейки, со-держащие относительные величины, модули ве-личин, логарифмы, а также ряд дополнительныхрасчетных параметров, например – коэффици-ент изрезанности береговой линии, коэффици-ент водообмена и др.

В соответствии с генетической классификаци-ей озерных котловин изучаемые озера разделенына три группы: ледникового происхождения (мо-ренные и моренно-тектонические) – 60.2%, тек-тонического происхождения (включая озера, об-разованные кратерами вулканов) – 9.7%, прочегопроисхождения – 30.1%.

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ МНОГОЛЕТНИХ ИЗМЕНЕНИЙ СТОКАДля анализа наблюденных рядов стока авто-

рами статьи предприняты попытки совершен-ствования обычно используемых в таких случаяхметодов и формул расчета статистических и сто-хастических параметров – в свою очередь, бази-рующихся на теории случайных функций [5, 15,16, 29, 30]. Так, предложена новая поправка к тра-диционной выборочной оценке (r1выб) коррели-рованности между значениями речного стокасмежных лет (N – длина ряда, годы):

(1)

Выражение (1) играет роль поправки Резни-ковского–Костиной. Как видно из формулы, приувеличении длины ряда выражение (1) стремитсяк нулю, а формула для выборочного коэффици-ента автокорреляции приближается к обычнойоценке.

Сравнение оценок (1) с оценками Резников-ского–Костиной показывает, что первые облада-ют существенно меньшей смещенностью. Оцен-ки Резниковского–Костиной предпочтительнеетолько для значений коэффициента автокорреля-ции ~0.9, которые практически не встречаютсяпри анализе многолетних рядов стока. Во всехостальных случаях – при значениях коэффици-ента от –0.9 до +0.8 – предлагаемые в настоящейработе оценки обладают преимуществом: для

1выб1выб

21выб 1выб

2

0.945 3.05

4.73 18.6 25.4 .

rrN

r rN

+Δ = +

+ ++

20-летних рядов средняя смещенность авторскихоценок по всем коэффициентам меньше в 27 раз,а для 40-летних рядов в 55 раз. В диапазоне наи-более распространенных значений коэффициен-тов автокорреляции – от 0.0 до 0.3 – оценки (1)уменьшают смещенность оценок Резниковско-го–Костиной в 7–236 раз (при длине рядов 20 и40 лет). Для более значительных длин рядов оцен-ки (1) также предпочтительнее оценок Резников-ского–Костиной, хотя смещенность и тех и дру-гих, естественно, уменьшается при увеличении N.

Авторами статьи также предложена новая мо-дификация метода Акаике оценки порядков сто-хастических (авторегрессионных) моделей М дляописания многолетних изменений речного стока.Эта модификация устраняет недостаток суще-ствующих методов – сильную зависимость оце-нок от длины рядов наблюдений. В предложен-ном авторами подходе все длины рядов условноприравниваются к единой (стандартной); такоеусовершенствование необходимо, так как все на-блюденные ряды стока, использованные в насто-ящей работе, разной длины. В настоящем случаевыбрана единая длина рядов – 40 лет, примерносоответствующая средней длине ряда наблюде-ний над стоком на реках мира, превышающей20 лет (минимальное технически допустимое зна-чение). Указанное “уравнивание” достигаетсяумножением критерия Акаике АС [2] при нулевомпорядке на специально подобранный корректи-рующий множитель КАС (r1 – аналог r1выб):

(2)

Значения коэффициентов а для каждой изподобластей значений N и r1 приведены в табл. 1.

Проверка введенного критерия на всех доступ-ных авторам рядах годового стока неозерныхнезарегулированных рек России (571 ряд) показа-ла, что при применении формулы (2) устраняетсязависимость оценок порядков авторегрессион-ных моделей от длины рядов; а именно: при пере-ходе от длин рядов 20 лет к длинам рядов порядка110 лет критерий Акаике дает среднее увеличениепорядка моделей на ~1, что существенно и кри-тично; применение формулы (2) приводит к неменяющейся, в среднем, оценке порядков, рав-ной ~0.5.

2 3 1 41 1 5 6 12 ( ).AC

a a r aK a r a a rN N+= + + + +

Таблица 1. Значения коэффициента а в уравнении (2)

Диапазоны значений r1 и N a1 a2 a3 a4 a5 a6

0.0 ≤ r1 ≤ 0.9, 20 ≤ N ≤ 40 0.879 6.249 7.260 –76.32 –0.127 –0.04020.0 ≤ r1 ≤ 0.9, 40 <N ≤ 200 1.009 1.941 18.16 –104.0 –0.423 –0.0254

–0.9 ≤ r1< 0.0, 20 ≤ N ≤ 40 0.947 2.260 –5.61 –25.44 0.055 –0.0899–0.9 ≤ r1< 0.0, 40 <N ≤ 200 1.008 2.094 –17.2 –109.3 0.397 –0.0245



Исключительно важен при анализе как наблю-денных, так и модельных рядов стока вопрос остационарности процессов. С точки зрения авто-ров, до недавних пор в гидрологии понятие ста-ционарности зачастую неправомерно подменя-лось понятием однородности, само определениекоторой, с точки зрения теории случайных функ-ций, некорректно. Для изучения вопроса о стаци-онарности или нестационарности измененийстока авторами предложены новые двусторонниекритерии применимости нулевой гипотезы – раз-дельно для стационарности/нестационарностипо математическому ожиданию (среднему значе-нию), стандарту (дисперсиям), автокоррелиро-ванности (коррелированности стока смежныхлет). Критерий оценки стационарности/нестаци-онарности по математическому ожиданию осно-вывался на оценке стандартов разностей междувыборочными средними значениями Мвыб раз-личных сегментов рядов (пересчитанных в выбо-рочные значения гауссовских случайных вели-чин), в случае стационарности процессов – длярядов длиной ≥40 лет. Стандарты разностей,в свою очередь, аппроксимированы аналитиче-скими выражениями, полученными по результа-там экспериментов методом Монте–Карло:

(3)

Аналогично получены формулы для оценкистандартов разностей стандартов и автокоррели-рованностей для различных сегментов рядов [2].

Добавим также, что приведенные выше фор-мулы получены с использованием нового, пред-ложенного авторами экономичного алгоритма ге-нерирования псевдослучайных гауссовских чи-сел; использованы также промежуточные, новыеформулы для оценок стандартов случайных кор-релированных по времени последовательностей(описаны в [2]).

Окончательно для оценки степени стационар-ности/нестационарности рядов стока были вве-дены “индексы” стационарности по среднемузначению ISM, по стандартам ISS и по коррелиро-ванности стока смежных лет ISR. Индексы пред-ставляют собой частное от деления разности оце-нок соответствующего параметра, осредненныхпо различным сегментам ряда, на величины, рас-считанные по формуле (3) и по аналогичнымформулам для автокоррелированности и стандар-тов. Единичные, по модулю, выборочные зна-чения индексов стационарности соответствуютстандартным отклонениям, присущим абсолют-но стационарным (во введенном авторами пони-

( )( )

2 MK 1 MKвыб выб

1

1 12

15.3279 12.135

239.147 lg(1 )[0.3702 0.0011lg(1 )]

5 lg 10.

.

07

M M

rN

r rN

σ − =− −

+

−

− −

= +

− −

мании) последовательностям, значениe 1.96 соот-ветствуeт двум стандартам.

АНАЛИЗ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОТОЧНЫХ ОЗЕР

Оценка плотности вероятности практическивсех параметров озер, перечисленных в разделе“Исходные данные”, в первом приближении тя-готеет к геометрическому распределению (рис. 2а).В ряде случаев применимыми оказались более де-тальные (в то же время сравнительно простые)аналитические аппроксимации плотности веро-ятности; например, в случае максимальных глу-бин озер – логнормальное распределение (рис. 2б).Следует, однако, заметить, что даже в такого родаслучаях определенным преимуществом обладаютгеометрические аппроксимации – как своей уни-версальностью, так и тем, что они позволяют“обойти” проблему самых малых озер, непосред-ственный анализ параметров которых невозмо-жен из-за их громадного количества, отсутствиясоответствующей информации и неопределенно-сти границ между понятиями “озеро”, “пруд”,“болото” и т.д.

В табл. 2 приведены средние значения количе-ственных параметров проточных озер мира дляобобщения информации данного раздела и пер-воначального анализа архива данных озер и регу-лируемых ими рек. Для повышения значимостистатистических оценок озера моренного и море-но-тектонического происхождения объединены втабл. 2 в один генетический тип – “ледниковые”,а тектонические и вулканические – в тип “текто-нические”.

При сравнении двух основных обобщенныхтипов озер – “ледниковых” и “тектонических” –прежде всего обращает на себя внимание то, чтоплощади поверхности озер и площади водосбор-ных бассейнов имеют один порядок, однако зна-чения других основных параметров существеннорасходятся. Так, средняя глубина у озер первоготипа в 3 раза меньше, чем у второго, средний объ-ем на порядок меньше (табл. 2). Соответственно,коэффициент проточности в первом случае в ра-зы, а площадь водосборного бассейна – в полторараза больше, чем во втором. Эта закономерность,очевидно, объясняется менее пересеченным ха-рактером местности вокруг озер ледниковогопроисхождения, чем водосборов озер тектониче-ского происхождения, само название которых го-ворит об интенсивных геологических процессахна соответствующих территориях.

Повторим, что в рассматриваемый архив во-шли данные лишь по малой части проточных озермира, поэтому приведенные в табл. 2 средние ве-личины скорее ориентировочны. Тем не менеепредставляется, что таблица отражает принципи-

14



альные различия между параметрами двух основ-ных групп проточных озер.

Представляют интерес соотношения междузначениями коэффициентов водообмена озер итеми величинами, по которым они рассчитыва-ются, – объемами озер и средним потоком черезозеро – для озер различного генетического типа.Парадоксальнo то, что график зависимости ко-эффициента водообмена озер ледникового про-исхождения от среднего потока через озера ука-зывает на отсутствие статистически значимой за-висимости (рис. 3а). Напротив, графиксоотношений коэффициентов и объемов озер(рис. 3б) показывает четкую связь, близкую к ли-нейной в билогарифмических шкалах, с танген-сом угла наклона линии регрессии, равным при-мерно –0.3. Так как объем находится в знамена-теле формулы для коэффициента, априориможно было бы ожидать более быстрого умень-шения значения коэффициента водообмена сувеличением объемов озер. По-видимому, свое-образная форма графика на рис. 3 – следствие

специфических соотношений водных потоков ирельефа местности в областях ледниковых озер.

Интересно то, что для озер тектоническогопроисхождения также отсутствует зависимостькоэффициента водообмена от среднего годовогостока из озера: коэффициент линии регрессии вэтом случае составляет величину даже меньшую,чем в уравнении на рис. 3а, –0.45. В то же времякоэффициент в уравнении регрессии, аналогич-ном уравнению на рис. 3б, составляет –0.66 – на-много меньшую величину, чем для ледниковыхозер.

Возвращаясь к описанному выше неожидан-ному результату исследования –“глобальной ин-вариантности” коэффициента водообмена озерпо отношению к среднему стоку из озер (что под-тверждается и малым значением парной корреля-ции между величинами на осях графика 3а – все-го 0.02), можно попытаться дать объяснение это-му эффекту. С точки зрения авторов статьи,объяснением может быть намного большее раз-нообразие объемов озер по сравнению со стоком

Рис. 2. Гистограммы плотностей вероятности максимальной глубины проточных озер: а – исходные величины, б – ло-гарифмы максимальных глубин. Сплошные кривые – аналитические аппроксимации геометрическим (а) и нормаль-ным (б) распределением.

0

100

40

80

20

60

506.5254.21.8 758.8

Чис

ло о

зер

Максимальная глубина, м

(а)

0

40

25

35

20

15

5

10

30

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.50.50 4.0

Чис

ло о

зер

Максимальная глубина, м

(б)

Таблица 2. Средние значения количественных параметров озер мира

Группы озер по происхождению

Площадь зеркала, км2

Средняя глубина, м

Объем озера, км3

Коэффициент водообмена, %

Площадь водосбора, км2

Ледниковые 1980 26.4 144.9 13.0 74694

Тектонические 2311 78.4 1499.0 1.9 50710

Прочие 1476 38.6 429.6 23.6 20338

Все 1855 35.3 299.6 14.4 56663



из озер. Так, диапазон рассмотренных величингодового стока из ледниковых озер составляетоколо трех порядков (от 0.27 до 286 км3/год), в товремя как диапазон объемов изучаемых озер со-ставляет более пяти порядков (от 0.0155 до 5000 км3).Соответственно, дисперсия вариаций объемовозер в ~170 раз превышает дисперсию вариацийгодовых объемов стока. Иными словами, объемыозер намного сильнее влияют на коэффициентводообмена, чем объемы стока. Фундаменталь-ной причиной этого является принципиальнаяразница размерностей ключевых объектов, фор-мирующих основные параметры: водосборныебассейны, формирующие сток, в первом прибли-жении существенно двуxмерны, в то время каккотловины озер, определяющие объем озерныхвод, трехмерны.

В качественном, географическом плане “азо-нальность”, т.е. слабая зависимость, “внутренне-го водообмена озер” (связанного с коэффициен-том водообмена) от стока через озеро отмеченаК.К. Эдельштейном [14].

ПАРАМЕТРЫ СТОКА ОЗЕРНЫХ РЕК И ЕГО МНОГОЛЕТНИХ КОЛЕБАНИЙ

Представляет интерес сопоставление парамет-ров стока озерных рек и его многолетних колеба-ний со стоком рек “основного” типа (по класси-фикации [1]) – неозерных незарегулированных –количество использованных створов на которых вупомянутой работе составило 1660. Средняя пло-щадь водосборного бассейна всех исследованныхозерных рек, в том числе и не входивших в объ-единенный с параметрами озер архив (59795 км2),

несколько меньше площади бассейнов рек основ-ного типа (68275 км2), хотя и имеет тот же поря-док. Близки также и средние значения годовогослоя стока для рек обoих типов – соответственно339 и 325 мм. В то же время средний годовой стокозерных рек в ~2 раза меньше аналогичной вели-чины для рек основного типа – соответственно11.4 и 23.2 км3/год.

Существенно различие особенностей сезон-ных изменений стока озерных рек и рек основно-го типа. Для характеристики сезонных колебанийстока авторами введен “индекс сезонной измен-чивости стока” IS, представляющий собой част-ное от деления разности между средними значе-ниями стока в наиболее и наименее многоводныемесяцы на среднюю величину годового стока(при этом все величины должны иметь одинако-вые размерности, например – м3/с). Если для рекосновного типа в среднем IS = 3.0, то для озерныхрек величина почти в полтора раза меньше: IS = 2.2.Очевидно, что озера, таким образом, играют рольдемпфирования сезонных колебаний. Интересното, что близки количественные результаты демп-фирования стока другими типами емкости влаги –водохранилищами и горными ледниками: для рексоответствующего типа питания средняя величи-на IS составляет 2.2 и 2.1.

Очень существенна разница между типамистохастических моделей, описывающих много-летние изменения стока озерных рек и неозерныхнезарегулированных рек. На рис. 4 показаны ги-стограммы распределения рядов годового стокапо наиболее характерным параметрам – поряд-кам авторегрессионных моделей (к использова-

Рис. 3. Соотношения между коэффициентами водообмена озер ледникового происхождения и средним годовым по-током через ледниковые озера (а), объемами озер (б), в билогарифмических шкалах. Прямая линия – линейная ап-проксимация методом наименьших средних квадратов. Пунктирные линии обозначают 95%-й доверительный интер-вал для линии регрессии. Овал – 95%-й эллипс рассеяния.

‒3

3

2

1

0

‒2

‒1

1.0‒1.0 1.5 2.0 2.50.5‒0.5 0

Коэ

фф

ицие

нт в

одоо

бмен

а, lo

g

Средний годовой сток, км3, log

(а)

Y = 0.0629 + 0.0215X

‒3

3

2

1

0

‒2

‒1

4‒6 6 8 102‒4 ‒2 0

Коэ

фф

ицие

нт в

одоо

бмен

а, lo

g

Объем озера, км3, log

(б)

Y = 0.4778 ‒ 0.2893X

16



нию которых приводит метод наибольшей энтро-пии, широко применяющийся в настоящее времядля анализа временных рядов в науках о Земле).

График на рис. 4 показывает, что если для ос-новного типа рек модели с нулевым порядком ав-торегрессии (так называемый “белый шум”) аб-солютно преобладают над моделями всех другихпорядков, то для озерных рек, напротив, ведущаяроль принадлежит ненулевым порядкам (моделитак называемых “марковских цепей”). Инымисловами, сток озерных рек значительно болееинерционен во времени по сравнению со стокомрек основного типа. Очевидно, что это обстоя-тельство объясняется инерционностью озер –промежуточных аккумуляторов речного стока.

Проведенное авторами исследование позволя-ет более детально изучить особенности измене-ний речного стока, регулируемого озерами раз-личных генетических типов. Табл. 3 показывает,что различия коэффициента вариации CV междувеличинами стока рек, регулируемых ледниковы-ми и тектоническими озерами, невелики, причемдля всех видов стока. Вместе с тем коррелирован-ность r1 годового и максимального стока смеж-ных лет для “тектонических” рек на ~0.1 (суще-ственная величина для данного параметра)превышает аналогичную величину для рек, выте-кающих из озер ледникового происхождения.Очевидно, что это связано с намного более значи-тельным объемом озер тектонического проис-хождения. Этим же обстоятельством объясняетсяпринципиальное различие между средними по-рядками М авторегрессионных моделей макси-мального стока: соответственно 0.393 и 0.550.Иными словами, если при описании многолет-них изменений максимального стока рек, выте-кающих из ледниковых озер, преобладает модель

белого шума, то соответствующая модель для“тектонических” рек ближе к модели марковско-го типа. Для рядов годового и минимального сто-ка обоих типов озерных рек модель простой мар-ковской цепи – процесса авторегрессии первогопорядка – преобладает.

СООТНОШЕНИЯ МЕЖДУ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ МНОГОЛЕТНИХ ИЗМЕНЕНИЙ

СТОКА ОЗЕРНЫХ РЕК И ПАРАМЕТРАМИ ОЗЕР

Представляет интерес соотношение общей из-менчивости стока озерных рек, CV годового стока,с параметрами озер – прежде всего со среднимиобъемами проходящей через озеро воды. Соот-ветствующий график для озер ледникового про-исхождения показан на рис. 5.

Полезно сопоставить указанный график с ана-логичным графиком для рек основного типа –нeозерных незарегулированных [3]. В случаеозерных рек зависимость в первом, линейномприближении описывается законом –1/6, в товремя как зависимость для рек основного типасоответствует закону –1/2. Показательно, что CVдля рек основного типа не только существеннопревышает значение коэффициента для рек озер-ного питания, но и в большей степени зависит отсреднего стока. По-видимому, отмеченная зако-номерность связана с общим демпфирующимвлиянием озера на регулируемый им поток. От-метим, что наклон линии регрессии в случае тек-тонических озер еще меньше, чем на рис. 5, и ста-тистически значимо неотличим от нуля.

Расчеты показывают, что наблюдается четкаясвязь между параметрами озер (в данном случае

Рис. 4. Гистограммы порядков авторегрессионных моделей, описывающих многолетние колебания годового стокарек. а – реки основного типа (неозерные незарегулированные); б – озерные реки. 1 – исходные ряды; 2 – ряды, пере-считанные в выборочные значения гауссовских случайных величин.

0

500

600

400

300

200

100

10 2 3 4 5

Чис

ло с

твор

ов

Порядки моделей авторегрессии, М

(а)

12

0

100

160

140

120

80

60

40

20

10 2 3 4

Чис

ло с

твор

ов

Порядки моделей авторегрессии, М

(б)

12



прежде всего коэффициентами водообмена озер)и размахом сезонных колебаний стока озерныхрек. На рис. 6 помещены соответствующие гра-фики для двух основных обобщенных типов озер.

Один из основных параметров многолетнихколебаний речного стока – коррелированностьмежду величинами стока смежных лет r1. В [2, 3]

показано, что эта характеристика, соответствую-щая модели авторегрессии первого порядка(в свою очередь, преобладающих при описаниистока озерных рек), в основном определяет струк-туру изменений стока в климатических, в пони-мании К. Хассельманна, масштабах времени.На рис. 7 показаны зависимости r1 от коэффици-ента водообмена.

Приведем график зависимости средних поряд-ков моделей авторегрессии М от основного пара-метра озер – коэффициента водообмена напримере озер тектонической группы (рис. 8).Порядок М – агрегированная характеристика,обобщающая структуру колебаний стока в клима-тическом масштабе времени. Характерно умень-шение среднего порядка авторегрессии для всехвидов стока с увеличением коэффициента водо-обмена. При этом для всех видов стока преобла-дающими остаются модели первого порядка: вовсем диапазоне величин коэффициента водооб-мена М имеет значения 1.0 ± 0.4.

СТАЦИОНАРНОСТЬ СТОКА ОЗЕРНЫХ РЕК И ЯВЛЕНИЕ ПЕРЕМЕЖАЮЩЕЙСЯ

НЕСТАЦИОНАРНОСТИ

Все сказанное выше относится к анализу мно-голетних рядов стока озерных рек при предполо-жении об их принадлежности к реализациям ста-ционарных случайных последовательностей.Вместе с тем именно для стока озерных рек харак-терна заметная доля рядов, содержащих стати-

Таблица 3. Средние параметры многолетних изменений стока регулируемых озерами рек (CV – коэффициентвариации; r1 – коррелированность между величинами стока смежных лет; М – средний порядок модели авторе-грессии; M1 – средний обобщенный порядок авторегрессии, приравниваемый к единице при М > 1)

Виды стока ПараметрРеки, зарегулированные озерами, следующих типов

ледниковые тектонические

Годовой CV 0.270 0.265

r1 0.309 0.401

M 0.670 0.850

M1 0.574 0.750

Максимальный CV 0.332 0.325

r1 0.147 0.225

M 0.393 0.550

M1 0.384 0.400

Минимальный CV 0.350 0.365

r1 0.383 0.396

M 0.920 0.907

M1 0.705 0.700

Рис. 5. Зависимость коэффициента вариации CV го-дового стока озерной реки от средней годовой вели-чины стока (в билогарифмических шкалах). Наклон-ная прямая – линейная аппроксимация поля точекметодом пространственно-взвешенных наименьшихсредних квадратов. Пунктирные линии – 95%-й до-верительный интервал для линии регрессии. Овалобозначает 95%-й эллипс рассеяния.

–1.2

0

–0.4

–0.2

–0.6

–0.8

–1.0

0.5 2.01.51.0 2.5 3.0 4.03.5

Коэ

фф

ицие

нт в

ариа

ции

Средний годовой сток, м3/с, log

годо

вого

сто

ка, l

og

Y = 0.2478 ‒ 0.1678X

18



Рис. 6. Зависимости индексов сезонности IS от коэффициентов водообмена озер ледниковой (а) и тектонической (б)групп. Экспоненциальные аппроксимации.

0.8

1.3

1.2

1.1

1.0

0.9

0 40302010 50

Инд

екс

сезо

ннос

ти, I

S

Коэффициент водообмена

y = 1.1754exp(‒0.0048x)

(а)

0.8

2.0

1.2

1.6

1.4

1.8

1.0

0 4 5 6 7321 8

Инд

екс

сезо

ннос

ти, I

S


y = 1.6498exp(‒0.0587x)

(б)

Рис. 7. Зависимости коррелированности годового (1), максимального (2), минимального (3) стока озерных рек смеж-ных лет от коэффициентов водообмена озер ледниковой (а) и тектонической (б) групп. Аппроксимация методом экс-понент.

0.5

0.1

0.3

0.2

0.4

0 4 5 6 7321

Кор

рели

рова

ннос

ть

сток

а см

ежны

х ле

т, r 1


(б)

123

0.05

0.45

0.20

0.25

0.35

0.30

0.40

0.15

0.10

0 4 6 14122 108

Кор

рели

рова

ннос

ть

сток

а см

ежны

х ле

т, r 1


(а)123

Таблица 4. Проценты рядов стока, характеризующиеся наличием “перемежающейся” нестационарности(в скобках – доля, %, рядов различной длины, характеризующихся наличием нестационарностей типа монотон-ных трендов)

Тип реки Годовой сток Максимальный сток Минимальный сток

Основной +4% (+4%) 0% (+4%) +12% (+17%)

Озерный +12% (+11%) +9% (+19%) +20% (+23%)

Ледниковый –5% (+10%) +1% (+6%) +21% (+30%)



стически значимые тренды – неслучайные изме-нения матожидания – как монотонного, так и пе-ремежающегося типов – чередование внутриодного и того же ряда сегментов с положительны-ми и отрицательными статистически значимымитрендами средних значений, а также стационар-ных сегментов. В табл. 4 приведены определен-ным образом рассчитанные доли многолетнихрядов стока озерных рек, характеризующиеся яв-лением “перемежающейся” (ПН) и “монотон-ной” нестационарности в сравнении с соответ-ствующими долями рядов стока рек основноготипа и рек ледникового питания.

Табл. 4 показывает, что доля рядов стока озер-ных рек с ПН, как правило, в разы превышает со-ответствующую долю для основного типа рек(не зарегулированных озерами и плотинами и не

ледникового питания). Особенно велика рас-сматриваемая доля для рядов минимального сто-ка: ~1/5 всех рядов. В этом отношении ряды стокаозерных рек ближе к рядам стока рек ледниковогопитания.

В качестве примера многолетних измененийстока озерной реки, характеризующихся явлени-ем ПН, на рис. 9 приведен график колебанийсреднегодовых расходов р. Ниагары в створеКвинстон за 141 год. На рис. 10 продемонстриро-вана статистическая значимость явления ПН – из-менения индекса ISM, принципы расчета которогоизложены в [2].

Для реализаций стационарных последователь-ностей, пересчитанных в выборочные значениягауссовских случайных величин, ISM распределеннормально, с единичным стандартом. График нарис. 10 показывает, что статистически значимыеотрицательные тренды первой половины рядасменились статистически значимыми положи-тельными трендами второй половины ряда.

ЗАКЛЮЧЕНИЕПодавляющее число озер имеет ледниковое

(моренное или морено-тектоническое) проис-хождение. Такого рода озера и ближайшие к нимстворы озерных рек в основном группируются впределах трех отчетливо выраженных ареалов –североамериканского, североевропейского и се-вероазиатского.

Для многолетних рядов стока озерных рекхарактерна повышенная – по сравнению снеозерными незарегулированными реками – до-ля описывающих эти ряды нестационарных по

Рис. 8. Зависимости порядков авторегрессионныхмоделей годового (1), максимального (2), минималь-ного (3) стока озерных рек от коэффициентов водо-обмена озер тектонической группы. Аналитическаяаппроксимация осуществлена методом экспонент.

0.2

0.8

0.4

0.6

1.4

1.2

1.0

0 4 5 6 7321 8Пор

ядок

про

цесс

а ав

торе

грес

сии,

M

Коэффициента водообмена

123

Рис. 9. Изменения среднегодового стока р. Ниагары встворе Квинстон.

4000

6500

7500

7000

6000

5500

5000

4500

1860 1940192019001880 1960 1980 2000Сре

днег

одов

ой с

ток

р. Н

иага

рыв

Кви

нсто

не, м

3 /с

Время, годы

Рис. 10. Изменения индексов стационарности посреднему ISM (точки) годового стока р. Ниагары.Кривая — аппроксимация методом робастной ре-грессии. Отрезки обозначают длину сегментов, по ко-торым оценивались значения индекса.

–5

0

2

43

5

1

–1–2–3–4

1860 1940192019001880 1960 1980 2000

Инд

екс

стац

иона

рнос

ти

по с

редн

ему,

ISM

Время, годы

20



математическому ожиданию последовательно-стей. Причем указанная нестационарность имееткак монотонный характер, так и характер “пере-межающейся нестационарности”.

В то время как средние величины площадизеркала и площади водосборных бассейнов длядвух основных обобщенных типов озер (леднико-вых и тектонических) имеют один порядок, мате-матические ожидания остальных параметров:средних и максимальных глубин, длин береговойлинии, в особенности объемов, – для тектониче-ской группы озер существенно больше.

Плотности вероятности всех основных пара-метров озер в первом приближении описываютсягеометрическими распределениями. Для ряда па-раметров в качестве второго приближения при-менимы более детальные типы аналитическихраспределений – логнормальное, логэкстремаль-ное и т.п.

Парадоксально то, что в среднем коэффици-ент водообмена как ледниковых, так и тектониче-ских озер не зависит статистически значимо отсредней величины стока из озера. Напротив, за-висимость коэффициента водообмена от объемаозера в среднем ярко выражена.

В целом, для тех рядов стока озерных рек, длякоторых приемлема гипотеза стационарности,характерны повышенные по сравнению с неозер-ными незарегулированными реками (“основнойтип”) значения автокоррелированности и пони-женные значения коэффициентов вариации всехвидов стока. Для озерных рек, в отличие от рекосновного типа, типично преобладание авторе-грессионных моделей первого и высших поряд-ков над моделями нулевого порядка (белого шума).Причем автокоррелированность стока и средниепорядки авторегрессии выше для тектонических,чем для ледниковых, озер.

Осредненные зависимости коэффициентов ва-риации C

v годового стока озерных рек от среднего

стока отличаются от аналогичных зависимостейдля основного типа рек (“закон степени минусодна вторая”).

При увеличении коэффициента водообменадля обоих обобщенных типов озер и для всех ви-дов стока (годового, максимального и минималь-ного) отмечается уменьшение коэффициента се-зонности (относительной амплитуды сезонныхколебаний) и автокоррелированности стока.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Добровольский С.Г. Межгодовые и многолетние из-

менения стока рек мира // Вод. ресурсы. 2011.Т. 38. № 6. С. 643–660.

2. Добровольский С.Г. Глобальные изменения речногостока. М.: Геос, 2011. 660 с.

3. Добровольский С.Г. Глобальная гидрология. Про-цессы и прогнозы. М.: Геос, 2017. 526 с.

4. Доманицкий А.П., Дубровина Р.Г., Исаева А.И. Рекии озера Советского Союза: Справочные данные /Под ред. А.А. Соколова. Л.: Гидрометеоиздат, 1971.104 с.

5. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероят-ностей. М.: Наука, 1974, 119с.

6. Мякишева Н.В. Многокритериальная классифика-ция озер. СПб.: РГГМУ, 2009. 160 с.

7. Реки и озера мира. М.: Энциклопедия, 2012. 917 с.8. Румянцев В.А., Драбкова В.Г. Великие озера мира.

СПб.: Лема, 2012. 372 с.9. Румянцев В.А., Драбкова В.Г., Измайлова А.В. Боль-

шие озера в условиях полярных и умеренных широтЗемли // Изв. РГО. 2010. Т. 142. Вып. 3. С. 11–18.

10. Румянцев В.А., Драбкова В.Г., Измайлова А.В. Боль-шие озера Европы: ресурсный потенциал и эколо-гические проблемы // Изв. РГО. 2011. Т. 143.Вып. 2. С. 1–14.

11. Румянцев В.А., Измайлова А.В., Ульянова Т.Ю. Ин-формационная система “Озера Земли” // Изв. РГО.2009. Т. 141. Вып. 3. С. 8–14.

12. Рянжин С.В. Новые оценки глобальной площади иобъема воды естественных озер мира // Докл.РАН. 2005. Т. 401 (2). С. 253–257.

13. Эдельштейн К.К. Лимнология. М.: Юрайт, 2017.398 с.

14. Эдельштейн К.К. Гидрология материков. М.: Ака-демия, 2005. 303 с.

15. Яглом А.М. Введение в теорию стационарных слу-чайных функций // Успехи математических наук.1952. Т. 7. Вып. 5 (51). С. 3–168.

16. Яглом А.М. Корреляционная теория стационарныхслучайных функций. С примерами из метеороло-гии. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 280 с.

17. The National Map. [Электронный ресурс]. URL:http://www.geonames.usgs.gov (дата обращения:03.02.2020)

18. ILEC World Lake Database. [Электронный ресурс].URL: http://www.wldb.ilec.or.jp (дата обращения:03.02.2020)

19. Järviwiki by the Finnish Environment Institute(SYKE). [Электронный ресурс]. URL:http://www.jarviwiki.fi (дата обращения: 03.02.2020)

20. Lakepedia. [Электронный ресурс]. URL: http://www.lakepedia.com/ (дата обращения: 03.02.2020)

21. Lehner B., Doll P. Development and validation of aglobal database of lakes, reservoirs and wetlands //J. Hydrol. 2004. V. 296. P. 1–22.

22. Messager M.L., Lehner B., Grill G. et al. Estimating thevolume and age of water stored in global lakes using ageo-statistical approach // Nat. Commun. 2016. V. 7.P. 13603.

23. Ryanzhin S.V., Geller W. Reviews of the MGLD-MSSLGlobal Lakes Database // Int. J. Lakes Rivers. 2006.V. 1 (2). P. 50–60.

24. Starosolszky O. Lake hydraulics // Hydrol. Sci. 1974.V. 19 (1). P. 99–114.



25. Swedish Meteorological and Hydrological Institute(SMHI). [Электронный ресурс]. URL: http://www.vattenwebb.smhi.se (дата обращения: 03.02.2020)

26. The Norwegian Water Resources and Energy Directorate(NVE). [Электронный ресурс]. URL: http://www.nve.no (дата обращения: 03.02.2020)

27. Topographic Information of Natural ResourcesCanada (NRCan). [Электронный ресурс]. URL:http://www.nrcan.gc.ca (дата обращения:03.02.2020)

28. UNEP Africa’s Lakes: Atlas of Our Changing Environ-ment. Nairobi, Kenya: UNEP, DEWA Earth Print,2006. 90 p. [Электронный ресурс]. http://hdl.han-dle.net/20.500.11822/9137 (дата обращения: 03.02.2020)

29. Yaglom A.M. An introduction to the theory of stationaryrandom functions. N. Y.: Prentice-Hall, EnglewoodCliffs, 1962. 235 p.

30. Yaglom A.M. Correlation theory of stationary and relat-ed random functions. Berlin: Springer, 1987. V. 1. Basicresults. 526 p.


22

ОСОБЕННОСТИ РАССРЕДОТОЧЕНИЯ СТОКА ВОДЫИ ВЗВЕШЕННЫХ НАНОСОВ В ПОЛОВОДЬЕ В РАЗДВОЕННОМ РУСЛЕ

НИЖНЕЙ ОБИ (В ПРЕДЕЛАХ ХМАО-ЮГРЫ)1

© 2021 г. Р. С. Чаловa, *, А. А. Камышевa, **, А. А. Кураковаa, ***, А. С. Завадскийa, ****aМосковский государственный университет им. М.В. Ломоносова,

Москва, 119899 Россия*e-mail: [email protected]

**e-mail: [email protected]***e-mail: [email protected]****e-mail: [email protected]Поступила в редакцию 20.04.2020 г.


Раздвоенное русло представляет собой редко встречающийся и практически неизученный тип раз-ветвленного русла, рассредоточение стока в котором оказывает решающее влияние на водныйтранспорт, осуществление хозяйственной деятельности и освоение водных ресурсов. В статье впер-вые дается анализ рассредоточения стока воды и взвешенных наносов по двум основным рукавамраздвоенного русла нижней Оби – Малой и Горной Оби, многочисленным пойменным протокам(ответвлениям), обеспечивающим гидравлическую связь между ними и крупным притоком нижнейОби – р. Северной Сосьвой. Показано, что для обоих рукавов характерны значительные колебаниярасхода воды, обусловленные вторичным раздвоением русел рукавов, рассредоточением стока врусловых разветвлениях рукавов, постоянным отвлечением порой значительной части стока в пой-менные протоки (ответвления) и возвращением воды ниже по течению. Выявлены общие тенден-ции распределения стока воды для раздвоенных русел и описываются причины, определяющие рас-средоточение стока воды по рукавам. Большое влияние на Малую Обь оказывает гидравлическаясвязь с р. Северной Сосьвой по пойменным протокам, забирающим из нее большую часть стока во-ды. Для развития русла Горной Оби важную роль играет ограничивающее воздействие правого ко-ренного берега. В обоих рукавах раздвоенного русла нижней Оби в половодье при невысокой мут-ности наблюдается слабая тенденция к уменьшению ее вниз по течению. Вместе с тем уменьшениевниз по реке расходов взвешенных наносов имеет более выраженный тренд и отражает общую на-правленную аккумуляцию наносов на нижней Оби.

Ключевые слова: русловые процессы, раздвоенное русло, Обь, рассредоточение стока, взвешенныенаносы, мутность.DOI: 10.31857/S0321059621010120

ВВЕДЕНИЕ

Рассредоточение стока в разветвлениях реч-

ных русел имеет большое значение для выявле-ния роли рукавов в русловом режиме рек, прогно-зирования их переформирований, оценки небла-гоприятных воздействий на состояние водныхпутей сообщения и обоснования проектов обес-печения безопасного судоходства, условий хозяй-ственной деятельности на приречных территори-ях, использования водных и других речных ресур-сов [1, 8, 15, 17, 19]. Среди всего многообразиярусел рек, разветвленных на рукава, раздвоенныерусла – редко встречающееся и наиболее своеоб-разное явление, которое до сих пор остается слабоизученным (особенно в сравнении с “обычными”,даже сложными русловыми разветвлениями – со-пряженными, параллельно-рукавными и др.) [16].

1 Работа выполнена по госзаданию кафедры гидрологии су-ши и Лаборатории эрозии почв и русловых процессовим. Н.И. Маккавеева географического факультета МГУ(№ АААА-А16-116032810084-0 – морфодинамическая ти-пизация русел раздвоенного русла) при финансовой под-держке РНФ (проект 18-17-00086 – натурные исследова-ния, сток воды и наносов в разветвлениях разных уровней)и РФФИ (проекты 19-35-90101 – гидроморфология и пере-формирования широкопойменных русел крупнейших рав-нинных рек (на примере Оби и Лены, 18-05-487 – про-странственное проявление экстремальноой маловодностиводного пути) и технической поддержке Администрации“Обь-Иртышводпути” и Ханты-Мансийского окружногоуправления водных путей.

УДК 627.152.122



ОСОБЕННОСТИ РАССРЕДОТОЧЕНИЯ СТОКА ВОДЫ 23

Они представляют такую разновидность разветв-лений, в которых реки разделяются на два или бо-лее самостоятельных протяженных (десятки и да-же сотни километров) рукавa, разделенных другот друга крупными пойменными массивами, про-ходящих в противоположных частях, а при нали-чии более двух таких рукавов – и посерединеочень широкого днища долины, сохраняющихмежду собой гидравлическую связь по многочис-ленным пойменным протокам [11–13] иобразующих самый высокий структурный уро-вень разветвленности [14]. Примеры такого раз-двоенного русла – реки Волга и Ахтуба [6], Дон иАксай [7], Днестр и Турунчук [3] и многие другие,нередко обозначающиеся на картах и в справоч-никах как “реки” (реки Ахтуба, Аксай) [11, 12].Однако рассредоточение стока на реках с раздво-енным руслом практически не изучалось (оцени-валась лишь их относительная водность), распре-деление расходов воды (Q, м3/с) по рукавам огра-ничивалось лишь русловыми разветвлениями [1, 4,5, 15, 17]. Необходимость его изучения возрастаетв связи с отмеченной тенденцией усиления раз-ветвленности русел при увеличении водностибольших рек [18] и прохождении эксремальновысоких паводков [20].

На нижней Оби раздвоенное русло отличаетсяособенно высокой многорукавностью (до четы-рех таких рукавов на одном поперечнике), делаю-щей его уникальным среди всех рек Земли и постепени раздробленности реки (соответственно,по рассредоточенности стока), и по длине участкараспространения, и по ширине охвата рукавамиднища долины. Впервые на Оби оно появляется всреднем течении выше г. Сургута и продолжаетсядо слияния с р. Иртыш: здесь от Оби ответвляют-ся в левую часть днища долины три следующихдруг за другом рукава, отстоящие от основногорусла на 15–25 км и забирающие до 30% расходаводы: Юганская Обь, протоки Большая Салым-ская и Неулева, впадающая в Иртыш тремя рука-вами [3]. В нижнем течении Обь разделяется надва основных рукава – левую Малую Обь и пра-вую Горную Обь, из которых последняя уже нижеустья р. Северной Сосьвы называется БольшойОбью.

Экспедиционные исследования в июне 2019 г.позволили впервые в пределах этого раздвоенно-го русла в нижнем течении Оби в пределах Ханты-Мансийского автономного округа – Югры(ХМАО-Югры) измерить расходы воды с одно-временным отбором проб на мутность во всех ос-новных рукавах и многих пойменных протоках ивыявить основные закономерности рассредото-чения стока воды и наносов по рукавам в услови-ях половодья при затопленной пойме и активномоттоке воды в пойменные потоки.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАЗДВОЕННОГО РУСЛА

Раздвоенное русло на нижней Оби (рис. 1) на-чинается ниже с. Перегрёбного, где река, огибаязападную оконечность Сибирских увалов (Бело-горский материк), меняет свое направление с се-веро-западного на северное, увеличивается ши-рина поймы сначала до 20 км, а затем до 60 км, ипроисходит разделение реки на Горную Обь(по измерениям на пике половодья в 2019 г. –8412 м3/с) и Малую Обь (15044 м3/с). Перед трех-кратным расширением поймы от Малой Обиотделяется вправо в ее центральную часть Тогот-ская Обь – рукав длиной 64 км, образующий вто-ричное раздвоение русла (в свою очередь, от нееответвляется протока Нюлас длиной 22 км, созда-ющая раздвоение русла уже третьего порядка).Ниже по течению отходят влево по нормали кМалой Оби и впадают в р. Северную Сосьву круп-ные пойменные протоки: Лапорская, ограничи-вающая с севера возвышенность Люлинвор (здесьпроисходит резкое расширение поймы до 60 км),и Пырсым, а затем и Вайсова, создающая очеред-ное раздвоение русла Малой Оби. По существу,Северная Сосьва в низовьях представляет собойобъединенный поток самой реки, двух крупныхобских пойменных проток (г.п. Берёзово измеря-ет уже сток притока и частично – главной реки) ипротоки Вайсовой. К этому в половодье добавля-ется слив с поймы в Северную Сосьву обских водс затопленной поймы.

Вторичная раздвоенность русла свойственна иГорной Оби, от которой отделяется вправо Со-мутнельская протока (длиной 26 км), котораяпринимает правый приток Оби – р. Казым. В ре-зультате Обь оказывается разделенной на слож-ную сеть субпараллельных рукавов, создающихуникальное рассредоточение стока, превращаю-щее крупнейшую реку в сложную сеть рукавов,соизмеримых по водности и морфометрическимхарактеристикам со средними реками, и поймен-ных проток, что осложняет, в первую очередь,воднотранспортное использование реки.

Ниже слияния Малой Оби с Тоготской Обью изатем с Северной Сосьвой пересекает под боль-шим углом пойму Оби собирающая воды из впа-дающих в нее пойменных проток и стекающие сзатопленной поймы (благодаря ее почти попереч-ному направлению) короткая протока БольшойНюрик длиной 24 км – аналог очередного раздво-ения русла. Соединяясь с Горной Обью, она су-щественно увеличивает ее водность, а Горная Обьполучает название Большая Обь.

МЕТОДИКА И СОСТАВ РАБОТЭкспедиционные исследования проходили с 8

по 21 июня 2019 г. Измерения расходов воды про-

24


ЧАЛОВ и др.

водились в рукавах, образующих раздвоенноерусла, в рукавах русловых разветвлений Малой иГорной Оби, в наиболее крупных и некоторых не-больших пойменных протоках, а также в устьяхпритоков – Северной Сосьвы и Казыма. Измери-тельные створы назначались таким образом, что-бы получить наиболее полную информацию ораспределении расходов воды, и ими были пере-крыты все рукава по поперечнику днища долиныв узлах разделения Малой и Горной Оби и в раз-ветвлениях обоих рукавов раздвоенного русла,при отходе от них рукавов раздвоений 2-го поряд-ка и в наиболее крупных пойменных протоках.В ряде случаев расходы воды в отдельных рукавахрусловых разветвлений определялись без измере-ний – расчетом на основе баланса стока (т.е. поданным измерений расхода воды в смежных рука-вах выше или ниже разветвления). На заходе и пе-ред устьем рукавов наиболее крупных и сложныхразветвлений, а также в начале и конце рабочегодня осуществлялось полное перекрытие гидро-створами Малой или Горной Оби. Это позволялообеспечивать снижение погрешностей при расче-те расходов воды в рукавах, в которых измеренияне проводились, а также учитывать, хотя и в пер-вом приближении, долю стока воды, проходящейпо затопленной пойме и по неучтенным малымпойменным протокам.

Измерения скоростей течения и расходов водыпроводились акустическим допплеровскимопределителем скоростей течения воды ADCP(“Acoustic Doppler Current Profiler”) типа “SontekRiverSurveyor М9” (погрешность определениярасхода воды ≤5%). Для оценки скоростей тече-ния и расходов на участках с глубинами, меньши-ми, чем те, при которых можно использоватьADCP, в программном обеспечении приборапредусмотрены численные экстраполяционныеметоды. Запись и обработка данных измеренийADCP проводились с помощью программы обра-ботки данных “RiverSurveyor Live”.

Исследования выполнялись на пике полово-дья при прохождении максимальных расходовводы и практически неизменном уровне воды (попгт Белогорье и пгт Октябрьский на нижнейОби), их колебания за все время составляли 5–7 см. Всего измерено 99 расходов воды, в том чис-ле перекрывающих Малую и Горную Обь – 30.Расчет расходов воды выполнен для 69 рукавоврусловых разветвлений. В узле разделения Оби наМалую и Горную Обь измерения проведены два-жды с интервалом в 8 дней, но при практическине изменившейся водности реки.

Для определения расходов взвешенных нано-сов одновременно с измерениями расходов водыQ (м3/с) проводился отбор проб воды для опеде-ления мутности s (мг/л). Массовое определение s

Рис. 1. Общая схема раздвоенного русла нижней Оби (в пределах ХМАО-Югры). 1 – коренные берега; 2 – пойма; 3 –русло Оби, рукавов раздвоенного русла и нижнего течения р. Северной Сосьвы; 4 – наиболее крупные пойменныепротоки; 5 – границы участков Малой и Горной Оби; 6 – выделенные участки измерений Малой (м) и Горной (г) Оби,в пределах которых измерялись расходы воды. Здесь и на рис. 3–5 пр. – протока.

Северная СосьваСеверо-Сосьвинская

возвышенность

п. Березово

N

пр. П

ырс

им

ВозвышенностьЛюлинвор

пр. ЛапорскаяМалая Обь

Малая Обь

1мс. Перегребное

Горная Обь

Горная Обь

Белогорскийматерик

пр. Тогот

1г

2м

2м

3м

3г

пр. Нюлас

пр. Громыч

пр. В

айсо

ва

Тоготская Обь

с. Полноват

пр. Чухлай

пр. Бол. Ню

рик

пр. Ванзеват

ская

р. К

азым

пр. Сомутнельская

Полуйскаявозвышенность

0 15 30 км1 2 3 4 5 6

2г



стало возможным благодаря применению мето-дов турбидиметрии, т.е. анализа проб воды, осно-ванном на измерении количества света, поглоща-емого при прохождении его луча через кювету(пробирку) с речной водой, помещаемую в при-бор – турбидиметр. Полученные показатели оп-тической мутности NTU (Nephelometric TurbidityUnit) пересчитывались в весовые показатели мут-ности по кривой их связи с измеренной реальноймутностью (г/м3) (рис. 2). Всего отобрано 18 пробна определение мутности путем фильтрования и102 пробы – на NTU. Диапазон оптической мут-ности для отфильтрованных проб составил 28 NTU(максимальное значение – 38.5, минимальное –10.5), коэффициент корреляции равен 0.8. Приэтом диапазон весовой мутности составляет 64 г/м3

(максимальное значение – 82.7, минимальное –18.7 г/м3). Максимальные значения мутностиприходятся на стрежневые зоны, минимальные –на пойменные протоки со значительной долейпопадающих в них осветленных пойменных вод.

РАССРЕДОТОЧЕНИЕ СТОКА

В табл. 1 приведены измеренные расходы водыв основных рукавах раздвоенного русла нижнейОби, в некоторых наиболее крупных пойменныхпротоках, вызывающих перераспределение стокапо их длине, а также в притоках Оби – СевернойСосьве и Казыме.

Малая Обь

Отвлечение 38% суммарного стока Оби в пра-вый рукав раздвоенного русла – Горную Обь, рас-средоточение стока воды по пойменным прото-кам (ответвлениям) и рукавам приводят к значи-тельному изменению водности Малой Оби внизпо течению. В связи с этим ее можно разделить на

три основных участка: 1) исток Малой Оби – ис-ток Тоготской Оби; 2) исток – устье ТоготскойОби; 3) устье Тоготской Оби – исток протокиБольшой Нюрик.

На первом участке 1м (рис. 1) ширина поймыувеличивается от 14 до 25 км, русло, продолжаясеверо-западное направление Оби выше по тече-нию, перемещается от правого коренного берега(Белогорский материк) у с. Перегрёбного к лево-му борту долины, представленному склонами се-верной оконечности возвышенности Люлинвор идалее следует вдоль или вблизи них. Расход водык узлу разделения с Тоготской Обью уменьшаетсяот 15044 до 13902 м3/с благодаря оттоку воды(1142 м3/с) на затопленную пойму и частично впойменные протоки (из-за маловодности изме-рения в них не производились; крупные поймен-ные протоки в пределах участка вновь впадают вМалую Обь). В начале участка развитие крутойизлучины привело к размыву в ее привершиннойчасти пойменной перемычки, отделявшей руслоМалой Оби от текущей субпараллельно ей прото-ки. Водность ее увеличилась (до 31%) и, как след-ствие, образовалось пойменно-русловое разветв-ление. Шпора излучины Малой Оби, в вершинекоторой находится узел ее разветвления с Нары-карской протокой, состоит из двух островов –Межьюр и Безымянного. Это обусловливаетсложную систему рассредоточения стока (рис. 3,табл. 2), в результате чего в основном рукаве Ма-лой Оби (в нижнем крыле излучины № 5 на рис. 3)остается половина расхода воды в ней (или 29% отстока Оби в целом), создавая вместе с перефор-мированиями самого русла серьезные затрудне-ния для судоходства.

Участок 2м на Малой Оби (рис. 1) отличаетсяпоследовательным снижением стока по длине ру-кава. Это обусловлено оттоком в Тоготскую Обьболее половины (60%) общего расхода воды, рез-ким расширением поймы до 60 км, отвлечениемзначительной его части в левобережные поймен-ным протоки, несущие свой сток в р. СевернуюСосьву, – Лапорскую (1153 м3/с, или 19%) и Пыр-сим (435 м3/с, 10%), сливом (по ориентировоч-ным подсчетам) 512 м3/с на затопленную пойму ираздвоением Малой Оби в связи с отходом от неевлево протоки Вайсова, забирающей из нее2490 м3/с воды (67% стока в половодье 2019 г.).После этого расход воды Малой Оби уменьшает-ся до 2323 м3/с, что создает неблагоприятныеусловия для судоходства ниже по течению вплотьдо слияния с Тоготской Обью из-за недостаточ-ной водности для обеспечения необходимых глу-бин по основному водному пути.

Анализ отметок водной поверхности на МалойОби и на Северной Сосьве, выполненный по то-пографическим картам, не обнаружил между ни-ми поперечного перепада меженных уровней.

Рис. 2. Кривая связи оптической NTU и весовой мут-ности s.

90

4050607080

302010

0 10 20 30 40 50

s, г/м3

NTU

26


ЧАЛОВ и др.

Таблица 1. Расходы воды в рукавах раздвоенного русла нижней Оби в половодье (измерено в июне 2019 г.)

* Суммарный расход Северной Сосьвы, проток Лапорской, Пырсим и Вайсова, левого притока – р. Вогулки.

Рукава, пойменные протоки, притоки Q, м3/с

Q, %

от Оби от Малой или Горной Оби

Узел разветвления Малой и Горной Оби

Малая Обь 15044 64 100

Горная Обь 8412 36 100

Малая Обь

Исток Малой Оби – разделение Малой и Тоготской Оби

Малая Обь 5595 24 40

Тоготская Обь 8364 36 60

Разделение Малой и Тоготской Оби – исток протоки Пырсим

Лапорская 1153 5 19

Пырсим 435 2 10

Исток протоки Пырсим – разделение Малой Оби и протоки Вайсова

Вайсова 2490 11 67


Разделение Малой Оби и протоки Вайсова – слияние Малой и Тоготской Оби


Тоготская Обь 6747 29 77

Слияние Малой и Тоготской Оби – слияние Малой Оби и р. Северной Сосьвы


р. Северная Сосьва 6652* 28 48

Слияние Малой Оби и р. Северной Сосьвы – разделение Малой Оби и протоки Большой Нюрик


Большой Нюрик 5048 22 41

Горная Обь

Исток Горной Оби – разделение Горной Оби и Сомутнельской протоки


Сомутнельская 2568 11 42

р. Казым 1651 7 20

Между разделением и слиянием Горной Оби и Сомутнельской протоки


Сомутнельская 4219 18 53

Слияние протоки Большой Нюрик и Горной Оби

Большой Нюрик 12566 54 71


Большая Обь 17771 76 100



Можно полагать, что формирование проток меж-ду Малой Обью и Северной Сосьвой обусловленоперекосом водной поверхности во время полово-дья из-за большего подъема уровней на Оби, чемна Северной Сосьве, и большей ее водностью:выше впадения в Северную Сосьву Лапорскойпротоки расход в ней, по измерениям в июне 2019 г.,составил 2574 м3/с, тогда как на Малой Оби онбыл более чем в 2 раза больше и почти равен рас-ходу воды в протоке Вайсова (2490 м3/с). Общийпереток обских вод по пойменным протокам ипротоке Вайсова в 1.6 раза больше расхода воды вСеверной Сосьве (без учета поступления воды сзатопленной поймы).

Большая водность протоки Вайсова обуслов-лена благоприятными для захода в нее потока

гидравлическими условиями, сложившимися наизлучине, в привершинной части которой она бе-рет начало, являясь продолжением ее верхнегокрыла по сравнению с другими протоками.

На Малой Оби имеется несколько русловыхразветвлений. В истоках Лапорской протокиэто – пойменно-русловое разветвление, по мор-фологии аналогичное Межъюрско-Нарыкарско-му. В отличие от последнего, здесь более развитлевый рукав – бывшая пойменная протока, став-шая судоходной и забирающая из Малой Оби 46%ее расхода воды. Такое же равнозначное распре-деление расходов воды (в соотношении 2/3) ха-рактерно для встечающихся одиночных разветв-лений, на фоне общей понижающейся водностиМалой Оби оно существенно для состояния вод-

Рис. 3. Схема Межьюрского–Нарыкарского пойменно-руслового разветвления. Цифры – створы измерения расходовводы (табл. 2). Здесь и на рис. 4 и 5 пр. – протока.

пр. Мулигортская

пр. Прямая

пр. Мор

оховск

ая

о. Межьюр

о. Осетр

овый

пр. Вологодская

пр. Правобережная

о. Нарыкарскийпр. Нарыкарская

1

2

3

45

67

8

9

10

Таблица 2. Распределение расходов воды в Межьюрском-Нарыкарском разветвлении

№ створа Рукав, протокаРасход воды

м3/с доля от расхода Малой Оби, %

1 Судоходный у о. Осетрового 11498 862 Мороховская 1873 143 Правобережная 1643 124 Правая у о. Межьюр 811 65 Судоходный – протока Межьюрская 6795 516 Заход в Нарыкарскую протоку 4122 317 Пойменная Прямая 252 28 Судоходный в нижней части Разветвления о. Нарыкарский 9249 659 Выход Нарыкарской протоки 4945 35

10 Мулигортская 823 6

28


ЧАЛОВ и др.

ного пути. Другие разветвления, связанные с ост-ровами на крыльях, и в привершинных частях из-лучин, и в одностороннем разветвлении менеезначимы (от 8 до 20% расхода воды в половодье; вмежень некоторые из них пересыхают).

На участке 3м (рис. 1) ширина поймы ≤40 км,ответвляются лишь маловодные пойменные про-токи. Тоготская Обь, водность которой от истокак устью сократилась на ~1500 м3/с, обеспечиваетздесь почти трехкратное увеличение стока МалойОби. Слияние с Северной Сосьвой увеличиваетрасход воды в ней еще на 48% ‒ от 8776 до12451 м3/с, причем непосредственно нижеее устья зафиксирован максимальный расход ‒13 876 м3/с.

Ниже слияния Малой Оби и Северной Сосьвычасть стока (~400 м3/с) затопляет пойму, а затемпочти половину расхода воды забирает протокаБольшой Нюрик (5041 м3/с, 41%), по которой ос-новная в настоящее время трасса судового ходаперемещается из Малой Оби в Большую Обь.К слиянию с Горной Обью расход воды в ней воз-растает в ~2.5 раза (12566 м3/с) за счет слива в неевод с поймы, которую она пересекает практиче-ски поперек, и впадения в протоку БольшойНюрик нескольких пойменных проток (рис. 4,табл. 3). Среди них только пойменная протокаЧухлай увеличивает сток в ~2 раза, собирая в себе

воды пойменных проток, вытекающих из Малойи Горной Оби. Подобное увеличение стока харак-терно и для ряда других пойменных проток, одна-ко они затем впадают в Малую Обь. Так, водностьпротоки Громыч, забирающей из Малой Оби 15%расхода воды (673 м3/с), при слиянии с ней ужениже захода в протоку Вайсова составляет 43%(~1000 м3/с), что очень существенно для состоя-ния здесь водного пути.

Горная Обь

На Горной Оби измеренные в половодье рас-ходы воды меняются от 8412 м3/с в узле разделе-ния с Малой Обью до 5205 м3/с перед слиянием спротокой Большой Нюрик. На первых 90 км отистока на участке 1г (рис. 1), где она проходитвдоль правого ведущего коренного берега (Бело-горского материка) в левобережную пойму, из неев небольшие пойменные протоки отвлекаетсявсего 0.5% (439 м3/с) стока, и лишь в конце участ-ка 16% расхода воды (1342 м3/с) уходят в протокуТогот, пересекающую по диагонали пойму и впа-дающую в Тоготскую Обь. Русло здесь в основ-ном прямолинейное неразветвленное, чередую-щееся с одиночными разветвлениями, в которыхрасход воды распределяется почти поровну (55 и45%), либо его большая часть (до 87%) проходит

Таблица 3. Распределение расходов воды между Малой и Горной Обью, р. Северной Сосьвой, протокойБольшой Нюрик и пойменными потоками (измерения в июне 2019 г.)

№ Протока/рукавРасход воды,

Q, м3/с

Доля стока, %, относительно

Малой Обив створах 2 и 3

Горной Обив створе 10

протоки Большой Нюрик в створах 4 и 9

1 Северная Сосьва 6652 92.1 128 –

2 Малая Обь 7224 100 139 –

3 Малая Обь 8403 100 161 166

4 Большой Нюрик 5048 60.1 97.0 100

5 Верхний Нюрик 461 5.49 – 9.1

6 Средний Нюрик 62 0.86 – 1.2

7 Сухой Нюрик 409 4.87 – 8.1

8 Протока Чухлай 4820 66.7 – 95.4

9 Большой Нюрик 12566 149 241 153

10 Горная Обь 5205 72.1, 61.9 100 103, 41.4

11 Ванзеватская 2582 – 49.6 –

12 Чухрым-Мухт 2710 – 52.1 –

13 Юрьеская 766 – 14.7 –

14 Горная Обь 2389 – 45.9 –



слева или справа от образующих их островов в за-висимости от местных условий. В конце участканиже крупного мыса находится крутая прорван-ная излучина, в которой 55% стока сосредотачи-вается в левом изогнутом рукаве (т.е. идет соб-ственно по излучине), тогда как спрямляющийрукав забирает 45% расхода воды. В вершине из-лучины берет начало протока Тогот, и в нижнемее крыле доля стока в Горной Оби снижается до39%, что обусловливает определенные осложне-ния для судоходства.

Ниже 90 км от истока (выше с. Полноват) вли-яние коренного берега ослабевает, русло смеща-ется сначала влево от него, а затем в долину Обиоткрывается широкая пойма р. Казымы (расходводы, по измерениям в половодье 2019 г., –1651 м3/с). Отсюда вниз по течению на участке 2г(рис. 1) происходит дальнейшее уменьшение рас-хода воды в Горной Оби до 3428 м3/с из-за отвле-чения воды в левобережные протоки, а затем по-чти половина (42%) расхода воды – в правый ру-

Рис. 4. Распределение расходов воды в половодье 2019 г. между Малой и Горной Обью, р. Северной Сосьвой, протокойБольшой Нюрик и пойменными протоками. Цифры – створы измерений (табл. 3).

Северная Сосьва

N

Малая Обь

Малая Обь

Горная Обь

пр. Средний Нюрик

пр. Чухлай

пр. Больш

ой Ню

рик

пр. Сухой Н

юрик

пр. Ванзеватская

0 5 10 км

пр. Верхний Н

юрик

пр. Чухрым-Мухт

пр. Щ

учья

пр. Юрьевская

1

2

3

4

5

6

7

89

10

11

12

13

14

30


ЧАЛОВ и др.

кав раздвоенного русла – протоку Со-мутнельскую, в которой находится устье р. Казы-мы. В результате в Горной Оби (перед слиянием сСомутнельской протокой) осталось меньше по-ловины расхода воды, причем в одиночных раз-ветвлениях и прорванных излучинах его доля восновном (судоходном) рукаве сокращается ещедо 30%. Следствие этого – практически полноепрекращение судоходства на этом участке ГорнойОби.

При слиянии с Сомутнельской протокой, стокводы которой, включая воды р. Казымы, соста-вляет больше половины его (53%) в Горной Оби,расход ее увеличивается до 7973 м3/с на участке 3г(рис. 1). Однако ниже по течению (табл. 3) он сно-ва сокращается вследствие сначала отвлечениятрети ее стока в левую Ванзеватскую пойменнуюпротоку, пополняющую сток протоки БольшойНюрик, а затем еще 13% – в правую Юрьевскуюпойменную протоку, впадающую уже в БольшуюОбь.

Слияние Горной Оби (ее расход в устье5205 м3/с) и протоки Большой Нюрик (12566 м3/с)образует Большую Обь, суммарный расход воды вкоторой равен 17771 м3/с, превращая ее в боль-ший по водности и главный судоходный рукавраздвоенного русла нижней Оби в пределах ужетерритории Ямало-Ненецкого АО.

МУТНОСТЬ ВОДЫ И РАСХОДЫ ВЗВЕШЕННЫХ НАНОСОВ

В узле разделения реки на Горную и МалуюОбь (рис. 5) мутность Малой Оби (56 г/м3), потоккоторой находится под направляющим воздей-ствием мыса правого коренного берега, выше,чем в Горной (34 г/м3), отходящей от Малой Обипочти по нормали. Расход взвешенных наносов вМалой Оби (765.9 кг/с) в 2.5 раза превышает тако-вой в Горной Оби (282.6 кг/с). Это различие со-храняется по всей длине раздвоенного русла, че-му благоприятствуют расположение русла Гор-ной Оби вдоль правого коренного берега ибYльшая интенсивность русловых деформаций наМалой Оби, проявляющаяся в размывах поймен-ных берегов: для Малой Оби в среднем – от 1.1 до3.8, максимально – 6.2 м/год; на Горной Оби – всреднем от 1.0 до 2.9, максимально – ≤4.0 м/год.

Для Горной Оби характерны сравнительно не-большие колебания мутности (максимальная – 41,минимальная – 25 г/м3). Мутность в Малой Обименяется в широких пределах и повсеместно вы-ше, чем на Горной Оби. Максимальное значение(70.5 г/м3) отмечено в правом рукаве Цигарскогоразветвления, минимальное (38.1 г/м3) – непо-средственно ниже истока протоки Вайсова. Нижеслияния с Северной Сосьвой мутность воды вМалой Оби (46.4 кг/м3) больше, чем в устье Се-верной Сосьвы (39.4 г/м3); ниже слияния отмече-

Рис. 5. Изменение мутности, г/м3, по длине в раздвоенном русле нижней Оби: 1 ‒ <30 г/м3, 2 – от 30 до 33, 3 – от 33 до36, 4 – от 36 до 39, 5 – от 39 до 42, 6 – от 42 до 45, 7 – от 45 до 48, 8 – от 48 до 51, 9 – >51 г/м3.

Северная СосьваСеверо-Сосьвинская

возвышенность

п. Березово

N

пр. П

ырс

им

ВозвышенностьЛюлинворпр. Лапорская

Малая Обь

Малая Обь

с. Перегребное

Горная Обь

Горная Обь

Белогорскийматерик

пр. Тогот

пр. Нюлас

пр. Громыч

пр. В

айсо

ва

Тоготская Обь

с. Полноват

пр. Чухлай

пр. Бол. Ню

рикпр. В

анзеватская

р. К

азым

пр. Сомутнельская

Полуйскаявозвышенность

0 15 30 км

1 2 3 4 5 6 7 8 9



ны различия мутности в поперечном сечении по-тока: у левого берега, со стороны которого нахо-дится устье Северной Сосьвы, – 34.4, у правогоберега – 46.4 г/м3.

В узле разделения Малой и Тоготской Оби обарукава существенно различаются по мутности(соответственно 53.9 и 36.0 г/м3), хотя водностьпоследней в 1.5 раза больше: Тоготская Обь отхо-дит от Малой почти под прямым углом, распола-гаясь у вогнутого берега почти в вершине ее излу-чины. Но при этом сток наносов в половодье вобоих рукавах практически одинаков (301.5 и301.3 г/м3), хотя мутность воды в Тоготской Обибольше (51.7 г/м3 против 39.3 г/м3 в Малой Оби).Очевидно, она отражает большую активностьрусловых деформаций в ней.

В узле разделения Малой Оби и протоки Боль-шой Нюрик мутность практически одинакова –соответственно 40.2 и 41.6 г/м3. По длине (всего24 км) протоки Большой Нюрик мутность увели-чивается незначительно – до 44.7 г/м3 при ростеводности более чем в 2 раза, что связано со сли-вом в нее осветленных вод с затопленной поймыи из пойменных проток.

Вдоль обоих рукавов раздвоенного русла нафоне существенных колебаний, определяемыхместными условиями (наличием русловых раз-ветвлений, ответвлением или впадением поймен-

ных проток, сливом вод с затопленной поймы,размывами берегов и т.д.), прослеживается общееснижение мутности (рис. 5). Действительно, наМалой Оби в верхней ее части преобладают зна-чения >70, в нижней – до 30–40, на Горной Оби –от 40 до 30 г/м3. Это коррелирует с продольнымвдоль основных рукавов изменением величинрасходов взвешенных наносов (табл. 4), которыедифференцируется по выделенным участкам.На Малой Оби от ее истока до ответвления прото-ки Вайсова включительно расход взвешенных на-носов уменьшается более чем в 20 раз (при сни-жении расхода воды в ~7 раз). Соответственно,аккумуляция наносов приводит к тому, что воз-растает количество перекатов, которые, особеннониже истока протоки Вайсова, лимитируют судо-ходство по глубине.

Увеличение расхода воды в Малой Оби послеслияния с Тоготской Обью, а затем с СевернойСосьвой (объединенный расход с протоками Ла-порской, Пырсим и Вайсова) более чем в 4 раза исоответствующий рост транспортирующей спо-собности потока обусловливают повышение расхо-да взвешенных наносов почти в 6 раз (до 477.3 кг/с),но затем к истоку протоки Большой Нюрик онснижается до 140 кг/с.

Аналогичные изменения, хотя и с меньшейамплитудой, происходят по длине Горной Оби.От ее истока расходы взвешенных наносов сни-

Таблица 4. Изменения расходов взвешенных наносов в половодье по длине Малой и Горной Оби

№ Створ (расположение) Мутность, г/м3 Расход взвешенных наносов, кг/с

Малая Обь

1 Исток (с. Перегребное) 56 765.9

2 Исток Тоготской Оби 53.9 301.5

3 Исток протоки Вайсова 38.1 34.4

4 Слияние с Тоготской Обью 39.3 79.7

5 Перед слиянием с р. Северной Сосьвой 46.4 262.1

6 Ниже слияния с р. Северной Сосьвой 34.4 477.3

7 Перед истоком протоки Большой Нюрик 40.2 337.4

Горная Обь

1 Исток (с. Перегребное) 34.0 282.0

2 с. Полноват 31.9–34.4 198.8

3 Левый рукав раздвоенного русло 32.7 112.8

4 Ниже слияния с Сомутнельской протокой 30.2–32.6 237.9

5 Перед слиянием с протокой Большой Нюрик 34.5 179.9

32


ЧАЛОВ и др.

жаются, особенно сильно – после ответвленияСомутнельской протоки. Ниже слияния с ней и сувеличением расхода воды более чем в 2 раза онвозрастает всего в 2.1 раза, но далее к слиянию спротокой Большой Нюрик вновь уменьшается.Таким образом, для обоих рукавов раздвоенногорусла нижней Оби характерно продольное умень-шение стока взвешенных наносов во время поло-водья.

ЗАКЛЮЧЕНИЕРаздвоенное русло нижней Оби (Малая и Гор-

ная Обь) в пределах ХМАО-Югры создает в поло-водье уникальное рассредоточение стока круп-нейшей реки по многочисленным рукавам и про-токам. Расходы воды в Малой Оби, доля стокакоторой в истоке составляет 64%, уменьшаютсяболее чем в 7.5 раз (до 9%) почти до слияния с ле-вым притоком – р. Северной Сосьвой вследствиеотвлечения значительной их части в крупные ру-кава – Тоготскую Обь и протоку Вайсова, в кото-рых они превышают таковые в Малой Оби, и вмногочисленные пойменные протоки, расчленя-ющие расширяющуюся до 60 км пойму. При этомВайсова протока и две пойменные – Лапорская иПырсим, сливаясь с Северной Сосьвой, увеличи-вают расход воды в ней в половодье до значений,намного превышающих расход в Малой Оби.Лишь при соединении ее с Тоготской Обью вод-ность становится соизмеримой с притоком в егоустьевом створе. Однако ниже истока протокиВайсова происходит быстрый “сбор” вод рукавови проток в Малую Обь, и к истоку протоки Боль-шой Нюрик – последнему раздвоению русла Ма-лой Оби – расход воды в ней практически восста-навливается, хотя и частично за счет вод СевернойСосьвы. При этом ширина поймы сокращаетсядо 40 км. Часть рассредоточенного стока по пой-менным протокам между Малой и Горной Обью иводы, затопившие пойму, сливаются в протокуБольшой Нюрик, пересекающую пойму Оби по-чти поперек, вызывая увеличение в ней расхода в~2.5 раза. Это приводит к тому, что ниже слиянияГорной Оби с протокой Большой Нюрик сток во-ды перераспределяется в пользу Горной Оби, ко-торая начиная отсюда называется БольшойОбью. Такое объединение рассредоточенного порукавам и протокам стока в двух основных рука-вах отличает нижнюю Обь от устьевых областейрек с направленным рассредоточением стока.

На Горной Оби, большая часть которой прохо-дит вдоль правого коренного берега, отвлечениеиз нее стока воды в пойменные протоки не стользначительно. Но при слиянии с р. Казым от нееответвляется правый рукав – протока Сомутнель-ская, забирающая 42% расхода воды, в нее впада-ет приток, благодаря чему водность протоки пре-вышает водность Горной Оби.

Мутность воды, измеренная в половодье, вМалой и Горной Оби невелика. По обоим основ-ным рукавам прослеживается слабо выраженнаятенденция к ее уменьшению. Более выраженоуменьшение расходов взвешенных наносов, ко-торое происходит на фоне значительных колеба-ний из-за отвлечения части стока в рукава раздво-ений русла, пойменные протоки, рукава русловыхразветвлений и в целом отражает направленнуюаккумуляцию наносов на нижней Оби.

Выявленные закономерности рассредоточе-ния стока воды и взвешенных наносов следуетучитывать при решении водохозяйственных иводнотранспортных проблем при освоении при-родных ресурсов Нижнего Приобья.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Алексеевский Н.И., Чалов С.Р. Гидрологические

функции разветвленного русла. М.: Геогр. фак.МГУ, 2009. 240 с.

2. Байдин С.С. Сток и уровни воды в дельте Волги.М.: Гидрометеоиздат, 1962. 337 с.

3. Борик С.А. Комплексные экспериментальные ис-следования и оценка влияния русловых карьеровна гидрологический режим равнинной реки(на примере нижнего Днестра). Автореф. дис. …канд. геогр. наук. Одесса: ОГМИ, 1987. 17 с.

4. Дугина И.О., Сальников В.И. К вопросу перерас-пределения стока р. Амур у г. Хабаровска // Тез.докл. Всерос. гидрол. Съезда. Секция 6. Проблемырусловых процессов, эрозии и наносов. СПб.,2004. С. 68–70.

5. Ермакова А.С., Кирик О.М. Морфология и пере-формирования русла на Усть-Алданском участкеЛены // Геоморфология. 2006. № 2. С. 62–83.

6. Зайцев А.А., Иванов В.В., Коротаев В.Н., Лабути-на И.А., Лукьянова С.А., Ли Цзунсянь, Римский-Кор-саков Н.А., Рычагов Г.И., Свиточ А.А., Сидорчук А.Ю.,Чернов А.В. Нижняя Волга: геоморфология, палео-география и русловая морфодинамика. М.: ГЕОС,2002. 242 с.

7. Иванов В.В., Коротаев В.Н., Пронин А.А., Римский-Корсаков Н.А., Чернов А.В. Геоморфология поймыи динамика русла Нижнего Дона // Вест. Моск.ун-та. Сер. 5, География. 2013. № 6. С. 63–67.

8. Камышев А.А., Рулёва С.Н., Чалов Р.С. Рассредото-чение стока воды в разветвлениях русла среднейОби // Географ. Вестн. 2017. № 3 (42). С. 48–53.

9. Михайлов В.Н., Рогов М.М., Макарова Т.А., Полон-ский В.Ф. динамика гидрографической сети не-приливных устьев рек. М.: Гидрометеоиздат, 1979.294 с.

10. Симонов А.И. Гидрология устьевой области КубаниМ.: Гидрометеоиздат, 1958. 140 с.

11. Чалов Р.С. Географические исследования русло-вых процессов. М.: Изд-во МГУ, 1979. 232 с.

12. Чалов Р.С. Морфологические типы русел равнин-ных рек, разветвленных на рукава // Вод. ресурсы.1998. Т. 25. № 2. С. 179–185.



13. Чалов Р.С. Русловедение: теория, география, прак-тика. Т. 1. Русловые процессы: факторы, механиз-мы, формы проявления и условия формированияречных русел. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. 608 с.

14. Чалов Р.С. Сложно-разветвленные русла равнин-ных рек: условия формирования, морфология идеформации // Вод. ресурсы. 2001. Т. 28. № 2.С. 166–171.

15. Чалов С.Р., Федоровский А.Н. Разветвления рекбассейна Северной Двины // Вод. хоз-во России.2009. № 6. С. 37–52.

16. Чалов Р.С., Чалов С.Р., Алексеевский Н.И. Струк-турные уровни формирования и типизация раз-ветвленных русел рек // Вест. Моск. ун-та. Сер. 5,География. 2011. № 4. С. 8–15.

17. Чернышов Ф.М. Повышение эффективности путе-вых работ на многорукавных участках рек. Ново-сибирск: Изд-во НИИВТ, 1973. 324 с.

18. Egozi R., Ashmore P. Experimental analysis of braidedchannel pattern respose to increased discharge //J. Geophys. Res. Earth. Surf. 2009. P. 941–962.

19. Latrubesse E.M. Patterns of anabranching channels:The ultimate end-member adjustment of mega rivers //Geomorphol. 2008. V. 101. Iss. 1–2. P. 130–145.

20. Schuurman F., Kleinhans M.G. Bar dynamics and bifur-cation in a modelled braided sand-bed river //Earth. Surf. Process landforms. 2015. V. 40. Iss. 10.P. 1318–1333.


34

АНАЛИЗ МНОГОЛЕТНИХ ИЗМЕНЕНИЙ ЗОН АНОКСИИВ МОЖАЙСКОМ ВОДОХРАНИЛИЩЕ

ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ1

© 2021 г. Ю. С. Даценкоa, *, В. В. Пуклаковa

aМосковский государственный университет им. М.В. Ломоносова,Москва, 119991 Россия



Проанализированы результаты модельных расчетов характеристик зон аноксии в Можайском водо-хранилище за 57-летний период. Для расчетов использована двумерная боксовая гидрологическаямодель водохранилища, позволяющая с суточным шагом по времени рассчитывать изменения зна-чений экологических переменных. Установлены основные закономерности формирования и раз-вития бескислородных условий в различных частях водохранилища. Выявлены факторы, определя-ющие пространственно-временные особенности распределения зон аноксии в водохранилище вразличные годы. Получены эмпирические зависимости объемов зон аноксии от характеристикустойчивости водной массы водохранилища и индекса цветения, характеризующего интенсивностьпервичного продуцирования в экосистеме водохранилища. Отмеченная тенденция роста объемовзон аноксии за рассматриваемый период характеризует прогрессирующее эвтрофирование Можай-ского водохранилища.

Ключевые слова: Можайское водохранилище, кислородный режим, зоны аноксии, индекс цветенияводы, градиент температуры воды, эвтрофирование.DOI: 10.31857/S0321059621010132

ВВЕДЕНИЕ

Особое внимание лимнологов к режиму рас-творенного в воде водоемов кислорода вызванотем, что изменения его концентрации интеграль-но отражают особенности сложного круговоротабиогенных элементов (БЭ) и органических ве-ществ (ОВ) в экосистеме водоемов, обусловлен-ного комплексом продукционно-деструкцион-ных и динамических процессов.

В глубоких водохранилищах с ярко выражен-ной плотностной стратификацией в летний периодособенности внутриводоемных процессов зави-сят от вертикальной неоднородности физических(плотность, температура), химических (концен-трации БЭ и ОВ) и биологических (водные орга-низмы, растительность) компонентов экосисте-мы. Процесс фотосинтеза протекает только вверхнем фотическом слое, а деструкция ОВ про-исходит во всей толще воды.

Задача оценки пространственно-временныхизменений растворенного кислорода (РК) чрез-вычайно актуальна для таких водохранилищ, осо-бенно для тех из них, что используются в качествеисточников водоснабжения крупных городов.Можайское водохранилище, входящее в системуводоснабжения г. Москвы, – типичный примертакого водохранилища. В период летней и зимнейстагнации в нем наблюдается резко выраженнаястратификация РК, как правило, с возникнове-нием зон аноксии с содержанием в их водноймассе РК < 2 мг/л.

Отсутствие РК в воде существенно влияет нахарактер трансформации многих химических со-единений, особенно на границе вода–дно, поэто-му анализ формирования зон аноксии представ-ляет особый интерес. Изменение объемов такихзон, глубины их образования и длительности су-ществования служит важным фактором интен-сивности и направленности круговорота веществв экосистеме. Хорошо известно резкое возраста-ние внутренней биогенной нагрузки при появле-нии аноксии в придонных слоях водоемов [7].Аноксия оказывает существенное влияние на

1 Работа выполнена по плану НИР кафедры гидрологии су-ши Географического факультета МГУ (государственноезадание № АААА–А16–116032810054–3) и при финансо-вой поддержке РФФИ (проект 18-05-01066).

УДК 556.551(470.311)



АНАЛИЗ МНОГОЛЕТНИХ ИЗМЕНЕНИЙ ЗОН АНОКСИИ 35

развитие ихтиофауны водоемов и может приво-дить к изменению характера трофических взаи-модействий в экосистеме.

Наблюдения за режимом РК за время эксплуа-тации Можайского водохранилища проводилисьпериодически с разной частотой и простран-ственной дискретностью. По результатам этихнаблюдений и анализа структуры водных массустановлены наиболее общие черты кислородно-го режима в водохранилище, которые сохраняют-ся от года к году – образование и постепенное втечение лета заглубление термо- и оксиклина, ихотносительно горизонтальное положение вдольводоема, формирование и динамика зон аноксии[4–6].

Колебания уровня воды в водохранилище иизменчивость синоптической ситуации в течениевегетационного периода обусловливают разнооб-разные пространственно-временные особенно-сти распределения РК в водохранилище и дина-мику зон аноксии в отдельные годы: сроки и ме-ста образования таких зон, их объемы, режимразвития и исчезновения и т.п. Полевыми наблю-дениями, которые всегда дискретны и нерегуляр-ны, установить ведущие факторы закономерно-стей распределения зон аноксии чрезвычайносложно. Эффективным инструментом при анали-зе межгодовых особенностей кислородного ре-жима водохранилища может служить математи-ческое моделирование его гидрологического ре-жима за многолетний период на основе хорошоверифицированной на примере данного водоемаматематической модели, позволяющей имитиро-вать изменения его гидроэкологического состоя-ния в результате воздействия внешних и внутри-водоемных факторов с шагом по времени ≤1 сут.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

В настоящее время в литературе описано мно-го экологических моделей водных экосистем раз-ного уровня, сложности и назначения, наиболееподробный обзор которых представлен в [9]. Онииспользуют разнообразный математический ап-парат, основаны на научных концепциях, кото-рые допускают различную формализацию. Са-мым перспективным направлением в области ма-тематического моделирования водных экосистемследует считать создание имитационных (неред-ко называемых портретными) моделей. В этихмоделях исследуются по возможности все основ-ные взаимосвязи компонентов конкретной эко-системы в пространстве и времени в сочетании сразнообразными по своей природе внешнимивоздействиями на водоем [1, 8].

Имитационные математические модели эко-систем и модели качества воды водоемов строятся

обычно по модульному принципу и всегда со-держат как минимум два относительно самостоя-тельных блока: гидрологический (гидродинами-ческий), определяющий перенос и перемешиваниепассивных субстанций в водоеме, и экологиче-ский, описывающий кинетику внутриводоемнойтрансформации неконсервативных переменныхсостояния экосистемы. Гидрологический блокпризван решать задачи тепломассообмена в водо-еме. В этом блоке рассчитываются процессы про-странственно-временных изменений концентра-ций веществ в результате внешнего гидрометео-рологического воздействия на водные массыводоема. По способу представления простран-ственной структуры гидрологические блоки под-разделяются на точечные (с сосредоточеннымипараметрами), резервуарные (боксовые, камер-ные), непрерывные (с распределенными пара-метрами).

Непрерывные модели, как правило, формули-руются в виде дифференциальных уравнений счастными производными, т.е. массоперенос вних описывается уравнениями адвекции и турбу-лентной диффузии. При этом решение трехмер-ной и даже двухмерной задачи сопряжено со зна-чительными математическими и техническимитрудностями вычислительного плана. К тому жеидентификация и верификация таких моделейтребует большого числа экспериментальныхданных, которыми редко располагает исследова-тель [10].

На практике часто применяют упрощенныеодномерные (в основном концептуально-детер-минированные) имитационные модели [12]. Наи-более известная из таких моделей – одномернаямодель качества воды CE-QUAL-R1 [16]. В по-следнее время в литературе все чаще встречаютсяработы по моделированию водных экосистемс использованием двухмерной (x,z)-модели CE-QUAL-W2 [17], несмотря на наличие вычисли-тельных сложностей, свойственных многомер-ным моделям, и необходимости предварительнойоценки (“настройки”) многих значений входя-щих в нее параметров.

Если характер задачи требует более простогоучета пространственных неоднородностей, ис-пользуются боксовые модели. В таких моделяхисследуемое пространство водоема разбиваетсяна несколько отсеков в соответствии с морфомет-рическими особенностями водоема. В реальныхводоемах всегда можно выделить достаточнокрупные части (отсеки с примерно однороднымиусловиями), динамику состава воды в которыхможно описать одномерной по вертикали моде-лью. Последовательная реализация алгоритмовточечных моделей каждого такого отсека начинаяот верховьев водохранилища позволяет объеди-нить одномерные модели в целостную модель

36


ДАЦЕНКО, ПУКЛАКОВ

экосистемы водоема. Между отсеками происхо-дит обмен веществом, который по физическомусмыслу представляет собой результирующий ад-вективный перенос и в простейшем случае оце-нивается по водному балансу. Такой принцип,несмотря на очевидное упрощение динамическихявлений, несомненно перспективен не толькодля формального описания физического фонаэкосистемы, но и для понимания и объяснениясложного сочетания процессов, определяющихвнутренний водообмен водоема. Особенностьэтого подхода связана с тем, что боксовую модельчисленно реализовать значительно проще, чемнепрерывную, поэтому такой подход во многихслучаях вполне оправдан.

К подобному типу моделей относится гидро-логическая модель водохранилищ (ГМВ-МГУ),разработанная на географическом факультете МГУ[14, 18]. Она основана на подходах к моделирова-нию, использовавшихся в одномерной моделикачества воды СE-QUAL-R1, и по своей структу-ре представляет собой боксовую квазидвумернуюпродольно-вертикальную модель водохранили-ща, включающую в себя блоки расчета теплома-сообмена (гидродинамический блок) и характе-ристик качества воды (экологический блок). Во-дохранилище в модели схематизируется в видесовокупности состыкованных между собой лопа-стей, представляющих собой затопленные присоздании водохранилища долины рек. Каждаялопасть делится в продольном направлении нарасчетные отсеки-плесы с учетом их морфомет-рических и гидродинамических особенностей.Все отсеки разбиваются по вертикали на горизон-тальные боксы толщиной 1 м, в пределах которыхводная масса на каждом расчетном шаге по вре-мени предполагается однородной. При последо-вательном выполнении расчетов от отсека к отсе-ку начиная с верховьев водоема к каждому из нихприменим алгоритм классической одномерной(по вертикали) модели, детально изложенный в [16].

Расчет по модели выполняется с шагом по вре-мени 1 сут на основе метода суперпозиции в сле-дующей последовательности для каждого расчет-ного шага по времени: трансформация метеодан-ных над водной поверхностью; изменение уровняводы в водохранилище; трансформация характе-ристик качества воды в боксах в результате внут-римассовых процессов; оценка теплового балан-са и динамики снежно-ледяного покрова; верти-кальное перемешивание в результате воздействияветра, свободной и вынужденной конвекции(циркуляция Ленгмюра); горизонтальный водо-обмен между отсеками в результате стоковых,плотностных, ветровых и компенсационных те-чений. Уравнение состояния воды представлено в

виде зависимости ее плотности от температуры иэлектропроводности для пресной воды гидрокар-бонатного и сульфатного классов [13]. Сток водыиз приплотинного плеса водохранилища задаетсяс учетом селективности водозабора по зависимо-стям Бохена и Грейса [12]. В конце каждого рас-четного шага выполняется контроль баланса ве-щества и энергии в отсеках. Наиболее полноеописание алгоритма модели, ее верификации,практического применения для диагностическихи прогностических расчетов режима водохрани-лищ Московского региона представлено в [2].

Выбор этой модели для решения поставлен-ной задачи по оценке многолетних изменений ха-рактеристик зон аноксии в Можайском водохра-нилище определен тем, что в ее алгоритме дляописания гидрометеорологических процессовиспользовались методики, рекомендованные длягидрологических расчетов при проектировании иэксплуатации водохранилищ России [11], реали-зация которых основана на стандартной гидроме-теорологической информации Росгидромета исети мониторинга загрязнения окружающей сре-ды, а также простотой алгоритма численного ре-шения ее уравнений на основе явной конечно-разностной схемы.

Можайское водохранилище – типичное до-линное водохранилище, созданное в 1961 г. и осу-ществляющее многолетнее регулирование стокаверховий р. Москвы. Оно имеет низкий коэффи-циент водообмена и поэтому постоянно страти-фицировано летом. Сравнительно небольшие егоразмеры (длина 28 км, площадь 30 км2, глубина до22 м) позволяют проводить детальные полевыеисследования по всей акватории водохранилищаза короткое время методом квазисинхронныхгидрологических съемок [13]. По трофическомусостоянию это водохранилище относится к сла-боэвтрофным водоемaм, для которых характернызначительные сезонные колебания концентра-ций РК.

Водохранилище достаточно хорошо изученокак с гидрологической, так и с экологической то-чек зрения [5]. По нему накоплен обширный ма-териал данных наблюдений в Красновидовскойлаборатории по изучению водохранилищ МГУим. М.В. Ломоносова, работающей на водоеме с1965 г. по настоящее время. Полевые исследова-ния проводятся в виде гидролого-гидрохимиче-ских съемок по всему водохранилищу, рейдовыхнаблюдений в средней части водоема и гидроло-го-гидрохимических наблюдений на его основ-ных притоках. В годы наиболее детальных наблю-дений средняя частота проведения съемок со-ставляла 1 раз в месяц, наблюдений на рейдовой



вертикали – 1 раз в неделю; количество проб во-ды, отбиравшихся в реках в разные фазы их вод-ного режима, – до 100 проб на каждом из водо-мерных постов.

Пространственная схематизация Можайскоговодохранилища для модельных расчетов преду-сматривает деление его по продольной оси на18 отдельных отсеков от устья р. Москвы дo при-плотинной частью водоема (рис. 1).

Сравнение результатов расчетов гидрологиче-ского режима Можайского водохранилища с дан-ными наблюдений за режимом РК в отдельныегоды, имеющие наиболее полный объем инфор-мации, показало хорошие результаты по стати-стическим показателям. Средняя квадратическаяошибка расчета содержания РК меняется от 1.57до 2.22 мг/л при длине рядов сравнения от 286 до1876, а величина индекса Тейла, широко исполь-зующегося в моделировании для оценки расхож-дения реальных и модельных значений [19], –от 0.10 до 0.36 (его значение <0.4 свидетельствуето хорошем качестве расчета).

При вычислении изменений концентрацииРК в результате внутримассовых процессов (фо-тосинтеза, дыхания гидробионтов, разложениядетрита, окисления органических и восстанов-ленных веществ, нитрификации), а также газооб-мена с атмосферой в модели используется следу-ющее балансовое уравнение:

(1)

в котором представлены концентрации: DO –растворенного в воде кислорода, CD – детрита,CDOM – нестойкого ОВ, CRTF – стойкого ОВ, CS –сульфидов, CFe – железа, CMn – марганца, CNH –аммонийного иона, мг/л; биомассы: Ba – фито-планктона, Bz – зоопланктона, Bf – рыб, г С/м3;стехиометрические коэффициенты: δag – при фо-тосинтезе; δar, δf, δz – при дыхании фитопланкто-на, рыб, зоопланктона; δD, δDOM, δRTF – при разло-жении детрита, нестойкого и стойкого ОВ; δS, δFe,δMn – при окислении сульфидов, железа, марган-ца; δNH – при нитрификации; скорости процес-сов: Kag – роста фитопланктона; Kar, Kf, Kz – поте-ри биомассы на дыхание фитопланктона, рыб,зоопланктона; KD, KDOM, KRFR – при разложениидетрита, нестойкого и стойкого ОВ; KS, KFe, KMn –при окислении сульфидов, железа и марганца;KNH – потребления РК при нитрификации, 1/сут;KL – обмена РК между водой и атмосферой,м/сут; Kbot – потребления РК донными отложе-ниями, г/(м2 сут); температурные коэффициенты:γ1D – разложения детрита, γ1Do – разложения ОВ,

( )sur20

bot bot 1

1 o

1 o S S S

Fe Fe Fe Mn Mn Mn NH NH 1N NH

O

O* O

,

ag ag a ar ar a

L f f f z z zT

D D D D

DOM DOM D DOM

RFR RFR D RFR

D K B K Bt

F K D D K B K B

K F V K CK C

K C K CK C K C K C

−

Δ = δ − δ +Δ

+ − − δ − δ −− θ − δ γ −

− δ γ −− δ γ − δ −

− δ − δ − δ γ

Рис. 1. Схематизация Можайского водохранилища: 1 – номера расчетных отсеков, 2 – границы отсеков, 3 – станциинаблюдений, 4 – затопленные русла рек.

р. Москва

р. Лусянка

Дамба

Колочскийгидроузел

р. Колочь

Можайскийгидроузел

1

1

2

2

3

3

4

4

5 6

7

8

8

9

10

11 1213

14 15 16

1718

38



γ1N – нитрификации; θ – параметр температур-ной коррекции скорости потребления РК донны-ми отложениями; Fsur – площадь поверхности, м2;Fbot – площадь донных отложений, м2; V – объембокса, м3; T – температура, °С; t – время, сут.

Для оценки многолетних изменений режимаРК в Можайском водохранилище выполненырасчеты с суточным разрешением за период с 1961по 2017 г. Гидрометеорологическая информация,необходимая для расчетов, задавалась по даннымметеостанции г. Можайск, расположенной в 3 кмниже плотины водохранилища и гидрометриче-ских постов р. Москва – Барски, р. Лусянка –Черники, расположенных, соответственно, в 3 и2 км от мест впадения этих рек в водохранилище,а также по данным перекачки воды из р. КолочиКолочским гидроузлом. В результате выполнен-ных расчетов получены 57-летние ряды среднесу-точных значений следующих показателей:

объемы зон аноксии в каждом из 18-ти расчет-ных отсеков водохранилища, млн м3;

доля зон аноксии в общем объеме отсека водо-хранилища, %;

длительность существования зон аноксии в те-чение года в каждом отсеке, сут;

средние за год градиенты температуры воды вслое температурного скачка, град/м.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВРасчеты по модели показали, что в Можай-

ском водохранилище аноксидные зоны отмеча-ются ежегодно. Длительность их существованиязависит от глубины и увеличивается от верхнихмелководных отсеков водохранилища к глубоко-водному приплотинному. На рис. 2 показано рас-пределение зон аноксии в Можайском водохра-нилище на примере среднего по гидрометеороло-гическим условиям 1999 г.

В начале зимы аноксия наблюдается в придон-ных слоях нижней части водохранилища (от 15-годо 18-го приплотинного отсека). В апреле с нача-лом весеннего наполнения водохранилища анок-сидные зоны исчезают вследствие полного кон-вективного перемешивания его водной массы. Снаступлением вегетационного периода появив-шиеся зоны аноксии в июне распространяютсяуже по всему водохранилищу. Однако, если вприплотинном отсеке аноксия существует посто-янно в течение всего лета, то в верхних отсекахона периодически исчезает вследствие ветровогоперемешивания водных масс. В результате сра-ботки водохранилища и уменьшения глубиндальность распространения такой периодическойаноксии к концу лета смещается к средней частиводохранилища, а в конце сентября при наступ-лении осеннего перемешивания водной толщиона исчезает везде, в том числе и в приплотинном

отсеке. В период осеннего перемешивания вод-ные массы всех районов водохранилища содер-жат близкое к полному насыщению количествоРК. Лишь в декабре в водохранилище вновь появ-ляется аноксия в придонных слоях его нижнихотсеков.

Такое распределение достаточно типично длявсех лет, но под влиянием гидрометеорологиче-ских условий сроки появления зон аноксии и ко-личество отсеков, в которых они наблюдаются,меняется. Эти условия определяют среднюю дли-тельность существования зон аноксии в водохра-нилище, заметно меняющуюся в различные годы.Многолетние колебания длительности существо-вания зон аноксии в водохранилище в различныхчастях водохранилища показаны на рис. 3.

Средняя длительность существования анок-сидных зон в водохранилище нарастает от верхо-вьев к плотине, однако в межгодовой изменчиво-сти сохраняется синхронность колебаний этогопоказателя. Наиболее похожи колебания дли-тельности зон аноксии на приплотинном и сред-нем участках водохранилища, в которых из-забольших глубин не происходит полного переме-шивания, в отличие от верхнего района водохра-нилища, где ветровое перемешивание нередкодостигает дна.

Зоны аноксии почти всегда занимают придон-ные слои, этим и обусловлена бóльшая длитель-ность их существования в приплотинной части,чем в других частях водохранилища. При этомсредний за год объем воды в зонах аноксии неве-лик и составляет небольшую долю от общего объ-ема водохранилища. Рассчитанные величинысреднего объема воды в зонах аноксии колеба-лись за рассматриваемый период от 1.5 до 12 млнм3, по отношению к среднему годовому объемуводохранилища это составляет 1–7%. Однако примноголетних изменениях кислородного режимаводохранилища отмечается явно выраженнаятенденция увеличения объемов воды в этих зонах(рис. 4).

Максимальные в течение года аноксидные зо-ны в Можайском водохранилище формировалисьв основном в июле–августе, их объемы колеба-лись от 8 до 84 млн м3 (5–40% общего объема во-доема), что хорошо согласуется с данными на-блюдений во время многолетних гидролого-гид-рохимических съемок в водоеме [4]. Причемрезультаты расчетов показали, что аноксидныезоны с объемом вод >30% объема водохранилищастали формироваться лишь с начала 2000-х гг.,средняя длительность существования аноксид-ных зон с объемом вод >20% объема водохрани-лища в 2000–2018 гг. достигла 30 сут (максималь-ная – 62), тогда как в 1970–1990-х гг. она состав-ляла 13 сут и не превышала 27 сут.



Формирование аноксидных условий в водо-хранилищах происходит в результате интенсив-ного потребления РК на окисление оседающегона дно ОВ и резкого снижения интенсивностивертикального обмена придонных и насыщенныхРК поверхностных слоев воды в результате воз-никновения плотностной стратификации в водо-хранилище. Косвенным показателем интенсив-ности вертикального обмена в водохранилищеможет служить среднегодовая величина верти-кального градиента температуры воды. Этот гра-диент зависит, главным образом, от гидрометео-рологических условий в летний период и в Мо-

жайском водохранилище колеблется от 0.4 до1 град/м. Доминирующая роль градиента темпе-ратуры в слое скачка в формировании зон анок-сии в водохранилище подтверждается статисти-чески значимой зависимостью длительностисуществования аноксии от среднего температур-ного градиента в слое скачка с коэффициентомкорреляции 0.74 (рис. 5а).

Вторым важным фактором развития аноксид-ных условий в водохранилище следует считать ве-личину первичной продуктивности его экосистемы.Интенсивность образования автохтонного ОВ ввегетационный период в водохранилище можно

Рис. 2. Распределение зон аноксии в отсеках Можайского водохранилища в 1999 г.

Номера отсеков1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Мес

яцы

I

II

III

IV

V

VI

VII

VIII

IX

X

XI

XII

40



характеризовать предложенным в работе [15] ин-дексом цветения воды (ИЦВ), представляющимсобой сумму среднесуточных величин биомассыразличных групп фитопланктона в период цвете-ния водохранилища:

(2)

τ1 и τ2 – первые и последние сутки цветения; Bi –биомасса всего фитопланктона в i-тые сутки цве-тения, г/м3.

Прогрессирующее эвтрофирование Можай-ского водохранилища обусловило устойчивуютенденцию роста биомассы фитопланктона и

2

1

ИЦВ ,i

ii

B=τ

=τ=

ИЦВ, установленную как по данным наблюденийна водохранилище, так и по результатам модели-рования его гидрологического режима [3, 15].Многолетниe значения ИЦВ и объемы вод в зо-нах аноксии показывают статистически значи-мую корреляционную связь между ними(рис. 5б).

Несомненно, что именно этот фактор ростапродуктивности водохранилища определяет от-меченную авторами тенденцию роста объемоввод в зонах аноксии Можайского водохранилищаза многолетний период.

ВЫВОДЫВ результате модельных расчетов многолетних

пространственно-временных изменений содер-

Рис. 3. Многолетние изменения длительности суще-ствования зон аноксии в верхнем (4), среднем (13) иприплотинном (18) отсеках Можайского водохрани-лища.

250

300

350

200

150

100

50

01960 1970 1980 1990 2000 2010

Отсек 4 Отсек 13 Отсек 18

Дли

тель

ност

ь зо

н ан

окси

и, с

ут

Годы

Рис. 4. Многолетние изменения среднегодовых объе-мов воды в зонах аноксии в Можайском водохрани-лище.

10

12

14

8

6

4

2

01960 1970 1980 1990 20102010

Объ

ем в

оды

в з

онах

ано

ксии

, млн

м3

Годы

Рис. 5. Зависимости длительности существования зон аноксии в Можайском водохранилище от среднего градиентатемпературы в слое скачка (а) и объема воды в зонах аноксии в его приплотинном отсеке от индекса цветения воды (б).

250230

290270

330310

210190170150

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1

(a)

Дли

тель

ност

ь ан

окси

и

Средний градиент температуры в слоетермоклина, град/м

(18-

й от

сек)

, сут

2

4

6

8

10

0 200 400 800600 1000

(б)

Объ

ем в

оды

в з

онах

ано

ксии

, млн

м3

ИЦВ, мг/л

(18-

й от

сек)



жания РК и объемов вод в зонах аноксии установ-лены закономерности формирования и рас-пространения аноксидных условий в типичномдолинном стратифицированном Можайском во-дохранилище. К главным факторам, определяю-щим динамику аноксидных зон, следует отнестиплотностную стратификацию водной толщи во-дохранилища и интенсивность первичного про-дуцирования. В многолетнем аспекте отмеченоярко выраженное увеличение объемов вод в зонаханоксии, обусловленное прогрессирующим эв-трофированием водохранилища и ростом егопервичной продуктивности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Воинов А.А. Имитационное моделирование в эко-

логии: озера, пруды, водохранилища // Математи-ческое моделирование: Методы описания и иссле-дования сложных систем / Под ред. А.А. Самарского.М.: Наука, 1989. С. 99–120.

2. Гидроэкологический режим водохранилищ Под-московья (наблюдения, диагноз, прогноз) / Подред. К.К. Эдельштейна. М.: Перо, 2015. 286 с.

3. Даценко Ю.С., Пуклаков В.В., Эдельштейн К.К.Анализ влияния абиотических факторов на разви-тие фитопланктона в малопроточном стратифици-рованном водохранилище // Тр. КарНЦ РАН.Сер. Лимнология. №10. 2017. С. 75–85.

4. Ерина О.Н. Режим растворенного кислорода встратифицированных водохранилищах москво-рецкой системы водоснабжения г. Москвы. Авто-реф. дис. … канд. геогр. наук. М.: МГУ, 2015. 26 с.

5. Комплексные исследования водохранилищ. Вып. 3.Можайское водохранилище. М.: Изд-во МГУ,1979. 400 с.

6. Майоров А.Б. Внутригодовое изменение содержа-ния кислорода в эвтрофном водохранилище //Вод. ресурсы. 2000. Т. 27. № 5. С. 600–608.

7. Мартынова М.В. Донные отложения как составля-ющая лимнических экосистем. М.: Наука, 2010.242 с.

8. Меншуткин В.В. Искусство моделирования (эколо-гия, физиология, эволюция). Петрозаводск; СПб.,2010. 416 с.

9. Меншуткин В.В., Руховец Л.А., Филатов Н.Н. Мо-делирование экосистем пресноводных озер (об-зор) 2. Модели экосистем пресноводных озер //Вод. ресурсы. 2014. Т. 41. № 1. С. 24–38.

10. Подгорный К.А. Математическое моделированиепресноводных экосистем нестратифицированныхводоемов (алгоритмы и численные методы). Ры-бинск: Рыбин. дом печати, 2003. 328 с.

11. Руководство по гидрологическим расчетам припроектировании водохранилищ. Л.: Гидрометео-издат, 1983. 368 с.

12. Хендерсон-Селлерс Б. Инженерная лимнология.Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 336 с.

13. Эдельштейн К.К. Водные массы долинных водо-хранилищ. М.: Изд-во МГУ, 1991. 176 с.

14. Эдельштейн К.К., Гречушникова М.Г., Даценко Ю.С.,Пуклаков В.В. Диагностическое моделированиевнутриводоемных процессов в водохранилищах //Вод. ресурсы. 2012. Т. 39. № 4. С. 437–451.

15. Эдельштейн К.К., Пуклаков В.В., Даценко Ю.С.Экспериментально-теоретические основы диа-гноза и прогноза цветения в водохранилищах ис-точниках муниципального водоснабжения // ВодаMAGAZINE. 2017. № 4 (116). С. 34–40.

16. CE-QUAL-R1. A Numerical One-DimensionalModel of Reservoir Water Quality. User’s manual. Re-port E-82-1. US Army Engineer Waterways Experi-ment Station Environmental Laboratory. Vicksburg,Mississippi, 1982. 508 p.

17. Cole T.M., Wels S.A. CE-QUAL-W2: A two-dimen-sional, laterally averaged, Hydrodynamic and WaterQuality Model, Version 3.6. User Manual. Portland:Department of Civil and Environ. Engineering. Port-land State Univ., 2011. 736 p.

18. Puklakov V. Mathematical Model of the Heat and MassTransfer Processes in a Stratified Reservoir // Int. Re-vuegcs. Hydrobiol. 80. 1995. № 1. P. 49–59.

19. Theil H. Economics and Information Theory. Amster-dam: North-Holland Publishing Company, 1967. 488 p.


42

ПЛАСТИКОВОЕ ЗАГРЯЗНЕНИЕ ПРИБРЕЖНЫХ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД СРЕДНЕГО И ЮЖНОГО БАЙКАЛА1

© 2021 г. О. В. Ильинаa, *, М. Ю. Колобовa, В. В. Ильинскийa

aМосковский государственный университет им. М.В. Ломоносова,Москва, 119234 Россия



Впервые проведена оценка содержания пластиковых частиц в поверхностных водах оз. Байкал.Проведен анализ на содержание частиц пластика в траловых пробах, отобранных в прибрежной зо-не наиболее населенного юго-восточного побережья и в Малом Море – одном из самых популяр-ных туристических мест на Байкале. В пересчете на площадь водной поверхности концентрация ча-стиц составила от 19 000 до 75000 пластиковых частиц на 1 км2 при среднем значении 42000 частицна 1 км2, что соответствует высокой степени пластикового загрязнения. По химическому составучастицы идентифицированы как полиэтилен, полипропилен и полистирол. Предполагается, чтомикропластик, обнаруженный в ходе исследования, – продукт распада различных бытовых упако-вочных материалов.

Ключевые слова: пресноводные экосистемы, пластиковое загрязнение, количественный анализ,микропластик, озеро Байкал.DOI: 10.31857/S0321059621010181

Проблема загрязнения водных экосистем син-тетическими полимерами впервые была обозна-чена в 1960-е гг. практически одновременно с на-чалом их массового производства. За прошедшеевремя в океане сформировались разновеликие“мусорные пятна” – обширные скопления пла-стиковых отходов в циклических зонах океанскихтечений [13, 23, 25, 26].

В настоящее время существует несколько ста-бильных крупных “мусорных пятен” в океанскихциклических зонах: в северной и южной частяхТихого и Атлантического океанов и в Индийскомокеане [13]. Фрагменты пластика обнаружены всамых удаленных зонах Мирового океана [9],в том числе в глубоководных донных пробах [17, 19].

Пластиковые поллютанты в зависимости отразмеров делят на три основные категории: мик-ропластик, мезопластик и макропластик. В боль-шинстве работ эти категории соотносят с макси-мальным линейным размером <5 мм, от 5 до 20 мми >20 мм соответственно [8, 24]. Отдельно неко-

торые исследователи выделяют категорию нано-пластика (обычно в этом качестве принимаютсячастицы, имеющие максимальный линейныйразмер <100 нм) [21]. Данная классификация раз-мерных категорий – наиболее распространеннаяи используется в большинстве работ, включаяданную, но ее нельзя назвать общепризнанной:некоторые авторы предлагают использовать иныеграницы, например относят к микропластику ча-стицы размером <1 мм [7].

Проблема загрязнения пластиком водоемов натерритории России изучена недостаточно. Суще-ствует ряд исследований, направленных на изуче-ние полимерного загрязнения внешних террито-риальных вод. В частности, такие работы прово-дились на Балтийском море [32] и в зал. ПетраВеликого Японского моря [1]. Что касается внут-ренних водоемов России, количественные оцен-ки содержания пластика в их водах практическиотсутствуют. Большой интерес для исследованийпредставляет оз. Байкал – олиготрофный водоем,характеризующийся высоким биоразнообразиеми обилием эндемичных видов, а также уникаль-ной системой самоочищения, что делает его цен-нейшим резервуаром питьевой воды [3]. В настоя-щее время вследствие интенсивного антропоген-ного воздействия в экосистеме озера происходят

1 Работа выполнена в рамках Программы развития “Мос-ковского государственного университета им. М.В. Ломо-носова” до 2020 года, приоритетное направление – “Раци-ональное природопользование и устойчивое развитиерегионов России” и при поддержке Фонда “Глобал Грин-грантс / Global Greengrants Fund” (грант No 60-184).

УДК 574.6,504.064

ГИДРОХИМИЯ, ГИДРОБИОЛОГИЯ,ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ


ПЛАСТИКОВОЕ ЗАГРЯЗНЕНИЕ ПРИБРЕЖНЫХ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД 43

заметные изменения, связанные как с локальнымэвтрофированием прибрежной зоны, так и с ря-дом других негативных процессов [4, 30].

Особый природоохранный статус оз. Байкал,регламентируемый Федеральным законом № 94-ФЗот 01.05.1999 [6], накладывает ограничения настроительство и функционирование полигонов,пунктов переработки и утилизации твердых бы-товых отходов (ТБО) вблизи его береговой линии.Это привело к отрицательным последствиям –многолетнему функционированию необорудо-ванных полигонов ТБО либо их полному отсут-ствию, особенно в малых населенных пунктах.Этот факт многократно увеличивает риски попа-дания пластиковых отходов в озеро. Стихийныйтуризм также способствует накоплению пласти-ковых отходов в прибрежной зоне с большой ве-роятностью их дальнейшего попадания в воду.Учитывая значительную общую численность на-селения, проживающего в водосборном бассейнеозера (почти 1300000 человек [4]), такую вероят-ность можно оценить как высокую. Можноутверждать, что прибрежная зона оз. Байкал слу-жит местом аккумуляции пластиковых отходов.

Целью настоящей работы было изучение рас-пределения, размерного и химического составапластиковых частиц в поверхностном слое водыприбрежной зоны оз. Байкал в нескольких гео-графических точках рядом с наиболее населен-ными или популярными туристическими места-ми на Байкале.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКАСбор материала для исследования проводился

в июле 2017 г. на трех участках юго-восточногопобережья оз. Байкал (рис. 1) от пос. Танхой допос. Новый Энхалук (пробы TR01, TR02, TR03) ина участке, расположенном в средней частиоз. Байкал, в прол. Малое море вблизи о. Ольхон(TR07), посредством одновременной буксировкив поверхностном слое воды (0–100 см) трех оди-наковых конусообразных сетей за судном. Сум-марная длина путей траления составила 17.78 км,площадь – 0.01068 км2. Все транссекты распола-гались на удалении до 2 км от береговой линии.Объем воды, профильтрованной сетями, оцени-вается в 1676 м3 (табл. 1).

Сети изготовлены с использованием сетки изнержавеющей стали с размером ячеек 300 мкм.Каждая сеть общей длиной 60 см имела форму ко-нуса с устьем диаметром 20 см и стакан-коллек-тор для сбора сконцентрированных проб. Букси-ровка сетей за судном проводилась со скоростью2–3 узла. Координаты начальной и конечной то-чек буксировки фиксировались с помощьюGPS-трекера.

При подготовке и анализе проб воды исполь-зовалась модифицированная стандартная мето-дика, рекомендованная Национальным управле-нием океанических и атмосферных исследованийСША (NOAA) [24]. Пробоподготовка заключа-лась в мокрой минерализации собранных проб ивключала в себя неспецифическое окисление ис-ходной смеси в 30%-м растворе перекиси водородаи дальнейшую плотностную сепарацию в насы-щенном растворе хлорида натрия. Для последую-щего анализа продукты сепарации переносили наполиамидные фильтры.

Анализ проб проводился в пылезащищенномбоксе, в процессе работы использовалась защит-ная хлопчатобумажная одежда, максимально ис-ключалось использование оборудования и рас-ходных материалов, содержащих пластик. Анали-зируемые полиамидные фильтры хранились встеклянных чашках Петри. Контроль загрязне-ния артефактным микропластиком в процессеаналитической работы осуществлялся методомпараллельного анализа “пустых” фильтров.

Идентификация и подсчет частиц микропла-стика проводилиcь под бинокулярным микро-скопом с рабочим увеличением ×10–×50. Поми-мо визуальных признаков, частицы тестирова-лись на пластичное плавление “тестом горячейиглы”. Весь размерный диапазон был условноразделен на размерные группы с интервалом 0.2мм. Группы обозначались по минимальному раз-меру, далее в тексте под размером частиц имеетсяв виду размерный диапазон. Каждая идентифи-цированная частица заносилась в базу данных,фотографировалась, фиксировались ее форма,

Рис. 1. Картосхема мест отбора проб на содержаниечастиц пластика в поверхностном слое воды оз. Бай-кал в августе 2017 г. Места отбора проб: TR1 – 1,TR2 – 2, TR3 – 3, TR7 – 4.

оз. Байкал

Новый Энхалук

Улан-УдэБабушкин

Танхой

Иркутск

Хужир

Северобайкальск

12

3

4

3

21

44


ИЛЬИНА и др.

размеры и цвет. В зависимости от соотношениялинейных размеров частицы ее относили к фраг-ментам, пленкам или волокнам [18].

Концентрация частиц пластика определяласькак количество и масса обнаруженных частиц наединицу площади водной поверхности и объемпрофильтрованной сетью воды. Площадь воднойповерхности вычислялась как произведение дли-ны пути траления и ширины сети, объем – какпроизведение длины пути траления и площадиустья сети. Для каждой станции вычислялось со-отношение суммарного количества или массыобнаруженных частиц и суммарной площади тра-лений или объема профильтрованной воды.Среднее вычисляли как отношение суммарногоколичества или массы всех обнаруженных частицк суммарной площади или объему профильтро-ванной воды.

Масса частиц пластика оценивалась как про-изведение графически вычисленного объема ча-стицы и средней плотности условного полимера.Последнюю принимали равной 0.90 г/см3 в соот-ветствии со средней плотностью преобладающихв поверхностном слое типов полимеров (поли-этилен – 0.91–0.94, полипропилен – 0.83–0.85 г/см3). Индивидуальный объем частиц рас-считывался методом анализа микрофотографий вграфической программе Kompas, v14.0. Ошибкаданного метода, вычисленная на контрольныхчастицах, – в интервале 5–39% (в среднем 24%) взависимости от формы и материала частиц. Навзгляд авторов статьи, подобная погрешностьприемлема с учетом того, что прямое взвешива-ние микрочастиц также дает значительные ана-литические ошибки вследствие невозможностиотделения частиц микропластика от органиче-ской поверхностной пленки, что приводит к су-

щественному завышению полученных значений[26]. Кроме того, в ходе манипуляций при прямомвзвешивании неизбежны потери численно преоб-ладающих в выборках частиц размером <1–2 мм,особенно микроволокон, что приводит к заниже-нию оценок их массовой доли относительно дру-гих размерных фракций.

Чувствительность метода оценивалась с помо-щью внесения в пробы контрольных частиц, име-ющих в составе флуоресцентные красители [32].Чувствительность определялась как отношениеколичества определенных фрагментов к общемуколичеству фрагментов, помещенных в пробу из-начально.

Состав частиц определялся методом ИК-спек-трометрии. В качестве образцов отобрано десятьчастиц пластика, имеющих размер ≥2 × 2 мм.Инфракрасные спектры регистрировались наспектрометре “Perkin Elmer Spectrum One”, осна-щенном приставкой “Universal ATR Accessory”для измерений в режиме нарушенного полноговнутреннего отражения. Химический состав про-анализированных образцов устанавливали мето-дом сравнения полученных спектральных сигна-тур с эталонными по данным [5, 29].

РЕЗУЛЬТАТЫПроведен анализ четырех траловых проб.

В пробах обнаружено 446 частиц пластика. Опре-делены размеры и оценена масса 440 частиц –суммарно она составила 71.07 мг (табл. 2). По раз-мерным характеристикам 91.6% частиц отнесенык микропластику, 7.5% – к мезопластику, 0.9% –к макропластику. Диапазон размеров большин-ства частиц – 0.2–32.8 мм, масса – 0.00004–20.8 мг. Шесть частиц, не вошедших в списоканализируемых, классифицированы как волокна

Таблица 1. Координаты мест отбора и характеристики траловых проб на содержание частиц пластика в поверх-ностном слое воды оз. Байкал в августе 2017 г.

Проба

Координаты отбора пробы Характеристики пробы

начало траления окончание траления

длина пути траления, км

объем профильтрованной

воды, м3

площадь траления, км2

TR01 51°34′44.26″ с.ш. 51°35′23″ с.ш. 3.80 358 0.00228105°12′8.28″ в.д. 105°15′15.81″ в.д.

TR02 51°43′13.48″ с.ш. 51°44′05.24″ с.ш. 5.24 494 0.003144105°50′45.82″ в.д. 105°55′06.25″ в.д.

TR03 52°28′15.79″ с.ш. 52°29′47.11″ с.ш. 5.01 472 0.003006106°52′58.33″ в.д. 106°56′48.67″ в.д.

TR07 53°11′27.00″ с.ш. 53°10′57.00″ с.ш. 3.73 352 0.002238107°17′10.00″ в.д. 107°13′55.00″ в.д.

Суммарно – – 17.78 1676 0.010668



с размерами <3 мм. Их исключение существенноне повлияло на результаты анализа.

Частицы пластика обнаружены во всех трало-вых пробах, однако уловистость одновременноиспользуемых сетей была разной. Так, стандарт-ная ошибка для пробы TR01 составила 7.6% отсреднего значения, для TR02 – 1.7, для TR03 –9.9, для TR07 – 5.5%. На единицу площади сред-нее количество частиц пластика на четырех стан-циях менялось от 14912 до 75 382 частиц/км2 присредней величине 41807 частиц/км2 (табл. 2).Суммарное массовое содержание частиц менялосьот 0.39 до 20.77 г/км2 при среднем значении6.66 г/км2. Средние концентрации и массы длявсех четырех станций составили 0.27 частиц/м3 и42.41 мкг/м3 соответственно.

В полученной выборке преобладали прозрач-ные и белые частицы (рис. 2). Их относительноеколичество составило 45.3 и 35.4% соответствен-но. Это соответствует соотношению, известномуиз [18]. Третью по встречаемости цветовую груп-пу составляли зеленые частицы (6.1%). Преиму-щественно они были представлены толстыми по-липропиленовыми волокнами. Вероятно, их ис-точником были брошенные рыболовные сети,которые составляют значительную долю пласти-кового загрязнения берега.

Весь обнаруженный микро-, мезо- и макро-пластик классифицирован как вторичный, воз-никший при разрушении более крупных фрак-ций, за исключением одного фрагмента, который,предположительно, относился к микросферам.Практически все частицы вторичного пластикаимели следы разрушения: царапины, трещины,неровные края. Некоторые частицы были хруп-кими и в процессе анализа разрушались на болеемелкие фрагменты.

Количество частиц, которые можно охаракте-ризовать как вспененный материал, ≤10 (2% об-щего числа). Из-за их плотной текстуры и малыхразмеров (<1 мм) не всегда возможно достоверноподтвердить их принадлежность к определеннойфракции. Все они отнесены к категории фраг-ментов.

По форме в общей выборке частиц преоблада-ли пленки (59.6%). Они также преобладали в про-бах TR02 (66.2%) и TR07 (74.4%) (рис. 3), в кото-рых обнаружено наибольшее содержание частицпластика (табл. 2). В пробах TR01 и TR03 с отно-сительно малым количеством частиц пластикапреобладали волокна. Их доля составила 62 и 50%соответственно (рис. 3, табл. 2).

По размерным категориям частицы пластикараспределены неравномерно. Большинство ча-стиц имело размеры от 0.2 до 3.2 мм (83.4%) с яв-ным преобладанием размеров 0.4–1.6 мм (55.7%)(рис. 4). В процессе исследований в пробах обна-ружены частицы размером вплоть до 32.8 мм. До-ля таких частиц (5–32.8 мм), относимых к мезо- имакропластику, составила 8.4% в общей выборке.

Таблица 2. Показатели загрязнения траловых проб пластиковыми частицами и пересчет в концентрации и сум-марные массы на единицу площади поверхностных вод

ПробаКоличество

частиц в пробе, шт.

Типовые формы частиц, экз/км2 Суммарная масса

частиц, мг

Количество, экз/км2

Общая масса, г/км2

фрагменты пленки волокна

TR01 34 2632 3070 9211 0.89 14912 0.39TR02 237 20038 49936 5407 21.06 75382 0.48TR03 58 4657 4990 9647 2.63 19295 0.87TR07 117 9830 38874 3575 46.49 52279 20.77

Суммарно 446 37157 96870 27840 71.07 41807 6.66

Рис. 2. Распределение частиц пластика в общей вы-борке по цветности.

Черный (2.0)

Красный (2.5)

Желтый (3.6)

Синий (4.7)

Зеленый (6.1)

Белый (35.4)

Прозрачный (45.3)

10010 20 30 40 50 60 70 80 900Доля в общей выборке, %

46



На рис. 4 верхняя граница диапазона размеров ча-стиц – 9.0 мм, поскольку частицы большего раз-мера встречены в пробах в единичных экземпля-рах и их присутствие не влияет на общую карти-ну, однако это необходимо отметить. Во всехпробах обнаружено 10 таких частиц с размерами11, 13, 15, 17, 20, 27, 28 и 33 мм. С другой стороны,малое количество в пробах частиц размером<0.3 мм, скорее всего, связано с размером ячеисетного конуса используемых сетей – 0.3 мм, атакже с методом их учета. Трудность обнаруже-

ния таких частиц увеличивается обратно пропор-циональнo их линейному размеру.

Распределение частиц по массе вполне зако-номерно сдвинуто в сторону фракций большегоразмера, их доля в общей массе обнаруженногопластика преобладает. На рис. 5 отображены мас-совые доли наиболее часто встречаемых размеровчастиц в диапазоне до 9.0 мм. Необходимо отме-тить, что крупные и единично встреченные ча-стицы >9 мм, о которых шла речь ранее, в данномслучае вносят 50% массы в общую выборку. Болеетого, это значение может быть недооценено сбольшой вероятностью вследствие малого коли-чества обнаруженных крупных частиц.

Массовая доля микропластика в общей выбор-ке составляет 42.4, мезопластика – 12.4, макро-пластика – 45.2%. В пробе TR07 преобладали бо-лее крупные частицы. Массовая доля микропла-стика в ней составляла только 20.6%, а 66.5%(30.94 мг) общей массы пластика составляла мас-са двух частиц крупной пленки, относящихся кмезо- и макропластику (1.7% общего числа ча-стиц в пробе). Этот факт может быть следствиемкак близости источников загрязнения, так именьшей интенсивности разрушения пластика вакватории Малого Моря из-за относительно низ-кой волновой активности по сравнению с откры-той частью Байкала.

В выборке из десяти частиц, для которых про-водилось определение химического состава, по-лиэтилен составлял 50, полипропилен – 40, поли-стирол – 10%.

Рис. 3. Содержание, %, основных форм частиц пла-стика в отдельных траловых пробах и в общей выбор-ке. Цветовые обозначения: черный – пленки,серый – фрагменты, белый – волокна.

TR01 TR02 TR03 TR07 сумма

61.8

20.6

17.6

7.2

66.2

26.6

50.0

25.9

24.1

16.8

59.6

23.5

6.8

74.4

18.8

Рис. 4. Процентное распределение частиц пластика в размерном диапазоне общей выборки проб.

0

6

4

2

8

10

12

14

Мезопластик

0.2 0.8 1.4 2.0 2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 6.2 6.8 7.4 8.0 8.6

Размер частиц, мм

Микропластик

Дол

я в

общ

ей в

ыбо

рке,

%



Чувствительность метода обнаружения, ис-пользованного в процессе анализа, оценена какдостаточно высокая – 96 ± 4%. Загрязнение со-ставило не более одной частицы на пробу, что со-ответствует 0.9% количества всех обнаруженныхчастиц. Все артефактные частицы по форме отно-сились к волокнам.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВОбследованные в работе районы Байкала раз-

личаются по расположению относительно воз-можных источников загрязнения пластиком.Участок рядом с пос. Танхой, вероятно, в наи-меньшей степени антропогенно нагружен из всехчетырех обследованных. Поселок находится назаметном удалении от крупных городов, располо-жен непосредственно рядом с Байкальским запо-ведником, и его население составляет всего~1 тыс. чел. В пос. Новый Энхалук численностьнаселения еще ниже (~200 чел.). Однако этот по-селок – популярное туристическое место, он рас-положен в 25 км от устья р. Селенги, которая при-знaнo основным источником поступления раз-личных видов загрязнений в оз. Байкал [2].Бабушкин – достаточно крупный город в при-брежной зоне Байкала (население – 4500 чел.).В последние годы испытывают значительныйприток туристов пос. Хужир и прол. Малое Море –одни из наиболее популярных туристическихмест на Байкале с активным судоходством и еже-годной посещаемостью почти 600 тыс. чел.На о. Ольхон расположены автомобильные кем-пинги, в которых нет налаженного обращения с

ТБО. Как следствие, они могут быть еще однимисточником пластикового загрязнения водоема.

Полученные концентрации пластиковых ча-стиц в воде обследованных районов в целом соот-ветствуют общей картине распределения антро-погенной нагрузки в этих районах. Самое малоеколичество пластиковых частиц обнаружено впробе TR01 (пос. Танхой, максимальное – в про-бе TR02 (г. Бабушкин). Максимальная суммарнаямасса частиц (46.5 мг) отмечена в пробе TR07 изпрол. Малое море, минимальная – в пробе TR01из акватории рядом с пос. Танхой (табл. 2).

Необходимо отметить, что в пробах, отобран-ных в районах у Байкала с высокой вероятностьюзагрязнения (г. Бабушкин, о. Ольхон), преобла-дают широкоформатные типы пластика (пленки,фрагменты), а в пробах, отобранных на удаленииот вероятных крупных источников загрязнения, –волокна. Пленки распределены по акватории не-однородно. Количество пленок наиболее сильноварьирует в местах отбора проб; волокна же ха-рактеризуются более равномерным распределе-нием (рис. 3).

Преобладания пленок в выборке не отмечено.В большинстве научных публикаций наиболеeраспространенным типом пластикового загряз-нения поверхностных вод признанo загрязнениефрагментами частиц [12, 18, 26]. Обнаруженные вбайкальских пробах пленки представлены глав-ным образом прозрачными или белыми (обесцве-ченными) обрывками, предположительно, воз-никающими при механическом разрушении по-лиэтиленовой и полипропиленовой упаковки,

Рис. 5. Суммарные массы частиц пластика разных размеров в диапазоне общей выборки проб.

0

3

2

1

4

5

6

Мезопластик

0.2 0.8 1.4 2.0 2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 6.2 6.8 7.4 8.0 8.6

Размер частиц, мм

Микропластик

Мас

са, м

г

48



массово отмеченной вдоль береговой линии озе-ра.

Сравнение данных о содержании пластиковыхчастиц в разных водоемах, полученных различ-ными группами исследователей, зачастую затруд-нено из-за отсутствия унифицированных мето-дик [18]. Тем не менее данные [12, 14, 16, 25] поз-воляют привести некоторое сравнение. Так,среднее количество частиц на единицу поверхно-сти, полученное для Байкала (41807 частиц/км2) –достаточно высокое даже по сравнению с водое-мами, имеющими большую степень антропоген-ной нагрузки (табл. 3). Для Великих озер (Гурон,Супериор и Эри) в [14] приведено практическиидентичное содержание пластика в поверхност-ных водах. При этом в прибрежной зоне у этихозер проживает почти 16 млн чел., что в ~10 разпревышает население всей территории водосбор-ного бассейна оз. Байкал. В монгольском оз. Хуб-сугул, расположенном в 200 км к ЮЗ от Байкала,обнаружено загрязнение микропластиком, кото-рое в два раза ниже полученных авторами статьиоценок. Тем не менее этот показатель интерпре-тирован как очень высокий [16].

Необходимо учитывать, что уловистостьпланктонных сетей, которые применялись в на-стоящем исследовании, может быть иной (из-закруглого входного отверстия и буксировки в по-верхностном слое воды), чем у сетей с прямо-угольным устьем, например конструктивного ти-па “манта”, которые применяются другими ис-следователями.

Сравнение обследованных участков оз. Байкалпо загрязнению пластиком с различными зонамиМирового Океана показывает сходный порядоквеличин. В исследовании Атлантического, Тихо-го и Индийского океанов описано содержаниепластика в поверхностных водах в диапазоне1000–100000 частиц/км2 [13]. Полученная автора-ми настоящей статьи максимальная концентра-ция пластика в поверхностных водах для Байкала(75000 частиц/км2) близкa к верхней границе диа-пазона, описанного для Мирового Океана в [13].Величины содержания пластика в поверхностныхводах оз. Байкал, по оценке авторов статьи, име-ют тот же порядок, что и осредненные величины

для субтропических зон аккумуляции пластико-вых отходов (“мусорных пятен”) [12]. Однако онив 20 раз выше оценок, полученных для тропиче-ских и умеренных широт теми же исследователя-ми, и только в 8 раз ниже оценок, полученных длязоны северного тихоокеанского мусорного пятна[25].

Надо отметить, что полученные авторами дан-ной работы оценки количественного распределе-ния масс выделенных размерных групп (табл. 4)близки к полученными в [13]. Наибольшее рас-хождение наблюдается для наиболее крупнойразмерной группы (>4.75 мм). Этот факт можетсвидетельствовать о том, что количественное со-держание микропластика – наиболее информа-тивный показатель при оценке пластикового за-грязнения поверхностных вод, особенно принебольшом количестве проведенных тралений.Оценка содержания макропластика прямопропорционально и в большей степени зависитот величины выборки по сравнению с мик-рофракциями. Сходство результатов может сви-детельствовать о подобии процессов формирова-ния и распределения пластиковых частиц в Бай-кале и в Мировом океане, включая самые ихразные стадии – биодеградацию и аккумуляцию наберегу [22].

Результаты анализа состава произвольно вы-бранных частиц пластика оказались вполне зако-номерны. Полиэтилен, полипропилен и полисти-рол относятся к наиболее массовым полимернымматериалам. Они и обнаруживаются наиболее ча-сто в поверхностных слоях воды. Другие широкораспространенные полимеры – полиэтиленте-рефталат и поливинилхлорид – не обнаруженыпри анализе. Их плотность превышает плотностьводы, поэтому их скорее можно обнаружить вдонных отложениях [7]. Определить химическийсостав волокон используемыми методами былоневозможно по причине их малых размеров. По-этому их химический состав, предположительноотличающийся от состава пленок и фрагментов,остался не определенным. Известно, что волокнамогут состоять из полиамидов, полиэфиров илиполимеров на основе акриловой и метакриловойкислот [11].

Таблица 3. Сравнительное содержание пластика в поверхностных водах оз. Байкал и других пресноводных водо-емов (прочерк – отсутствие данных)

ВодоемКонцентрация частиц, экз/км2 Суммарная масса частиц, г/км2 Количество

траленийминимум среднее максимум минимум среднее максимум

оз. Байкал 14912 41807 75382 0.39 6.66 20.77 12Великие озера (Гурон, Супериор, Эри) [14]

0 43000 466305 – – – 21

оз. Хубсугул, Монголия [16] 997 20264 44435 – – – 9



Наличие токсического эффекта от существую-щего пластикового загрязнения оз. Байкал пред-ставляется маловероятным. Токсические эффектымикро- и нанопластика в лабораторных условияхфиксировались при концентрациях пластика≥0.5 мг/л [10, 20, 28, 31]. В то же время среднеесодержание пластика, обнаруженное автораминастоящей статьи в поверхностном слое воды, со-ставило всего 42.4 нг/л для всего размерного диа-пазона пластиковых частиц и только 17.9 нг/л –для микропластика. Таким образом, концентрации,при которых токсические эффекты наблюдалисьдругими исследователями, превышали наблюдав-шиеся авторами статьи на четыре порядка. Полу-ченные данные могут быть занижены из-за мет-рологических характеристик и ограничений вуловистости сетей и из-за отсутствия оценки со-держания частиц микропластика с размерами<0.3 мм. Их количество может превышать сум-марное содержание более крупных фракций, приэтом с уменьшением размеров частиц пластикаони получают более широкие возможности длявзаимодействия с живыми организмами [21].Также нельзя исключать возможность накопле-ния малых частиц в тканях организмов-фильтра-торов, в том числе эндемичных байкальских гу-бок рода Lubomirskiidae, а также передачи токсич-ных соединений по трофической цепи и ихнакопления на ее верхних уровнях [15, 27].

Данная работа – первая оценка степени пла-стикового загрязнения оз. Байкал. Полученныеданные относятся к участкам акватории озера снаибольшей антропогенной нагрузкой. В аквато-рии Байкала рядом с малонаселенными северны-ми прибрежными районами, а также на большомудалении от берега содержание пластика в по-верхностных водах может заметно paзличаться.Кроме того, возможные последствия этого за-грязнения требуют отдельной тщательной оценки.

ВЫВОДЫСреднее содержание пластиковых частиц в по-

верхностном слое воды у юго-восточного и запад-ного побережья оз. Байкал в количественном эк-виваленте соответствует высокому уровню пла-стикового загрязнения и сопоставимо с ихсодержанием в циклических зонах океанских те-чений.

Полученные данные следует интерпретиро-вать как имеющие локальный характер и отнестик наиболее антропогенно нагруженным зонам во-доема. Уровень пластикового загрязнения по-верхностных вод в северной части озера у малона-селенных территорий, в зонах, относящихся кособо охраняемым природным территориям, мо-жет значительно отличаться от установленного вданной работе. Для получения общих оценок за-грязнения оз. Байкал необходимы дальнейшиеисследования, включающие в себя выполнениетралений на продольном и поперечных разрезахпо всей акватории озера.

Среди обнаруженных частиц преобладаютпрозрачные или обесцвеченные пленки – пред-положительно, фрагменты разрушенной пище-вой упаковки, в массе отмеченной вдоль берего-вой линии озера.

В составе выделенного микропластика преоб-ладают полиэтилен, полипропилен и полистиролкак наиболее распространенные полимеры, име-ющие положительную плавучесть.

Количественное соотношение размерных групппластиковых частиц, полученное для исследован-ной акватории, очень сходно с соотношениями,определенными для загрязненных пластиком зонМирового Океана. Подобное совпадение можетуказывать на сходные механизмы появления иразрушения пластика в обследованных зонахБайкала и Мирового Океана.

Вероятно, концентрации частиц микропла-стика и мезопластика – наиболее информативны

Таблица 4. Соотношение количественных и массовых долей размерных групп пластиковых частиц в поверх-ностных водах пресноводных водоемов и Мирового Океана (прочерк – отсутствие данных)

Водоем, зона

Соотношение количественных долей размерных групп частиц пластика, %

Соотношение массовых долей размерных групп, %

Кол

ичес

тво

трал

ений

0.33–1.00 мм 1.01–4.75 мм >4.75 мм 0.33–1.00 мм 1.01–4.75 мм >4.75 мм

оз. Байкал 34.3 56.2 9.4 4.6 36.1 59.3 12оз. Хубсугул, Монголия [16] 41.0 40.0 19.0 – – – 9Северное Тихоокеанское мусорное пятно [25]

52.5 40.1 7.4 – – – 11

Суммарно – Атлантиче-ский, Тихий, Индийский океаны [13]

34.9 57.5 7.6 2.6 10.6 86.8 680

50



для оценки пластикового загрязнения, особеннопри малой выборке.

Концентрации пластика в обследованных зо-нах оз. Байкал на четыре порядка ниже концен-траций, при которых проявлялись токсическиеэффекты микропластика в лабораторных услови-ях. Следует учесть, что полученные данные по со-держанию в воде микропластика размером <0.2 ммобъективно занижены в силу метрологическиххарактеристик сетей.

Авторы выражают признательность сотрудни-кам АНО “Байкальский интерактивный экологи-ческий центр” (г. Иркутск) и лично М.П. Рихва-новой за помощь в проведении данной работы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Блиновская Я.Ю., Якименко А.Л. Анализ загрязне-

ния залива Петра Великого (Японского моря)микропластиком // Успехи современного есте-ствознания. 2018. № 1. С. 68–73.

2. Вотинцев К.К. Химический баланс оз. Байкал и не-которые аспекты прогнозирования его возможныхизменений // География и природ. ресурсы. 1982.№ 3. С. 50–55.

3. Грачев М.А. О современном состоянии экологиче-ской системы озера Байкал. Новосибирск: Изд-воСО РАН, 2002. 153 с.

4. Зилов Е.А. Современное состояние антропогенно-го воздействия на озеро Байкал // Журн. сибир-ского федерального ун-та. 2013. № 6. С. 388–404.

5. Инфракрасная спектроскопия полимеров / Подред. И. Деханта. М.: Химия, 1976. 472 с

6. Федеральный закон от 01.05.1999 N 94-ФЗ“Об охране озера Байкал”.

7. Andrady A.A. Persistence of plastic litter in the oceans //Marine Anthropogenic Litter / Eds M. Bergmann,L. Gutow, M. Klages. Bremerhaven: Springer, 2015.P. 57–72.

8. Arthur C., Baker J., Bamford H. In Proc. Int. Res.Workshop on the Occurrence, Effects and Fate of Mi-croplastic Marine Debris // NOAA Technical Mem-orandum NOS-OR & R-30. NOAA Silver Spring.2008. P. 530. https://pdfs.semanticscholar.org/e80d/0f228133223e7-d0c76266d3510d69bfdd755.pdf

9. Barnes D.K.A., Galgani F., Thompson R.C., Barlaz M.Accumulation and fragmentation of plastic debris inglobal environments // Philos. Trans. R. Soc. 2009.V. 364. P. 1985–1998.

10. Browne M.A., Niven S.J., Galloway T.S., Rowland S.J.,Thompson R.C. Microplastic moves pollutants and ad-ditives to worms, reducing functions linked to healthand biodiversity // Current Biol. 2013. V. 23. P. 2388–2392.

11. Browne M.A. Sources and pathways of microplastics tohabitats // Marine Anthropogenic Litter / Eds M. Berg-mann, L. Gutow, M. Klages. Bremerhaven: Springer,2015. P. 229–244.

12. Cózar A., Martí E., Duarte C.M., García-de-Lomas J.,van Sebille E., Ballatore T.J., Eguíluz V.M., González-

Gordillo I.J., Pedrotti M.L., Echevarría F., Troublè R.,Irigoien X. The Arctic Ocean as a dead end for f loatingplastics in the North Atlantic branch of the Thermoha-line Circulation // Sci. Adv. 2017. V. 3. P. 1–8.

13. Eriksen M., Lebreton L.C.M., Carson H.S., Thiel M.,Moore C.J., Borerro J.S., Galgani F., Ryan P.G., Reisser J.Plastic Pollution in the World’s Oceans: More than 5Trillion Plastic Pieces Weighing over 250000 TonsAfloat at Sea // PLoS ONE. 2014. V. 9 (12). P. 1–15.

14. Eriksen M., Mason S., Wilson S., Box C., Zellers A., Ed-wards W., Farley H., Amato S. Microplastic pollution inthe surface waters of the Laurentian Great Lakes // MarPollut. Bull. 2013. V. 77 (1, 2). P. 177–182.

15. Farrell P., Nelson K. Trophic level transfer of microplas-tic: Mytilus edulis (L.) to Carcinus maenas (L.) // Env.Pollut. 2013. V. 177. P. 1–3.

16. Free C.M., Jensen O.P., Mason S.A., Eriksen M., Wil-liamson N.J., Boldgiv B. High-levels of microplasticpollution in a large, remote, mountain lake // Mar. Pol-lut. Bull. 2014. V. 85 (1). P. 156–63.

17. Galgani F., Leaute J. P., Moguedet P., Souplet A., Verin Y.,Carpentier A. et al. Litter on the sea f loor along Europe-an coasts // Mar. Pollut. Bull. 2000. V. 40. P. 516–527.

18. Hidalgo-Ruz V., Gutow L., Thompson R.C., Thiel M. Mi-croplastics in the marine environment: a review of themethods used for identification and quantification //Environ. Sci. Technol. 2012. V. 46. P. 3060–3075.

19. Holmström A. Plastic films on the bottom of the Skager-rak // Nature. 1975. V. 255. P. 622–623.

20. Jeong C.-B., Kang H.M., Lee Y.H., Kim M.-S., Lee J.-S.,Seo J.S., Wang M., Lee J.-S. Nanoplastic Ingestion En-hances Toxicity of Persistent Organic Pollutants(POPs) in the Monogonont Rotifer Brachionus kore-anus via Multixenobiotic Resistance (MXR) Disrup-tion // Env. Sci. and Tech. 2018. V. 52. P. 11411–11418.

21. Koelmans A.A., Besseling E., Shim W.J. Nanoplastics inthe Aquatic Environment. Critical Review // MarineAnthropogenic Litter / Eds M. Bergmann, L. Gutow,M. Klages. Bremerhaven: Springer, 2015. P. 325–340.

22. Lebreton L., Egger M., Slat B. A global mass budget forpositively buoyant macroplastic debris in the ocean //Sci. Rep. 2019. V. 9. 12922. [Электронный ресурс].сhttps://elibrary.ru/title_about.asp?id=33781

23. Lusher A. Microplastics in the marine environment:distribution, interactions and effects // Marine Anthro-pogenic Litter / Eds M. Bergmann, L. Gutow, M. Klages.Bremerhaven: Springer, 2015. P. 245–308.

24. Masura J., Baker J., Foster G., Arthur C. Laboratorymethods for the analysis of microplastics in the marineenvironment: recommendations for quantifying syn-thetic particles in watersand sediments // NOAA Tech.Memorandum NOS-OR&R-48. 2015. 31 p.

25. Moore C.J., Moore S.L., Leecaster M.K., Weisberg S.B.A comparison of plastic and plankton in the North Pa-cific central gyre // Mar. Pollut. Bull. 2001. V. 42.P. 1297–1300.

26. Morét-Ferguson S., Lavender Law K., Proskurowski G.,Murphy E.K., Peacock E.E., Reddy C.M. The size, mass,and composition of plastic debris in the western NorthAtlantic Ocean // Mar. Pollut. Bull. 2010. V. 60.P. 1873–1878.



27. Rochman C.M. The Complex Mixture, Fate and Toxic-ity of Chemicals Associated with Plastic Debris in theMarine Environment // Marine Anthropogenic Litter /Eds M. Bergmann, L. Gutow, M. Klages. Bremerhaven:Springer, 2015. P. 117–140.

28. Sjollema S.B., Redondo-Hasselerharm P., Leslie H.A.,Kraak M.H., Vethaak A.D. Do plastic particles affectmicroalgal photosynthesis and growth? //Aquat. Toxi-col. 2016. V. 170. P. 259–261.

29. Socrates G. Infrared and Raman Characteristic GroupFrequencies. Tables and Charts. Chichester: John Wi-ley and Sons, 2001. 347 p.

30. Timoshkin O.A., Samsonov D.P., Yamamuro M., Kup-chinsky A.B., Bukshuk N.A. Rapid ecological change inthe coastal zone of Lake Baikal (East Siberia): Is the siteof the world’s greatest freshwater biodiversity in dan-ger? // J. of Great Lakes Res. 2016. V. 42. P. 487–497.

31. Zhang C., Chen X., Wang J., Tan L. Toxic effects of mi-croplastic on marine microalgae Skeletonema costatum:Interactions between microplastic and algae // Env.Pollut. 2017. V. 220. P. 1282–1288.

32. Zobkov M.B., Esiukova E.E. Microplastics in Baltic bot-tom sediments: Quantification procedures and first re-sults // Mar. Pollut. Bull. 2017. V. 114. P. 724–732.


52

ДИНАМИКА МОРФОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГРУПП ФИТОПЛАНКТОНА РЫБИНСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА

ЕГО ВОД ПО ИНДЕКСУ СООБЩЕСТВ1

© 2021 г. Л. Г. Корневаa, *, В. В. Соловьеваa

aИнститут биологии внутренних вод им. И.Д. Папанина РАН, пос. Борок, Ярославская обл., 152742 Россия



На основе результатов исследования фитопланктона разных плесов Рыбинского водохранилища в2000–2005 гг. проведен анализ изменения соотношения видов, представляющих различные морфо-функциональные группы, выделенные по физиологическим, морфологическим и экологическимпоказателям [29]. Дана оценка качества вод по индексу сообществ Q, разработанного с учетом про-порций этих групп, и проведено сопоставление результатов этой оценки с полученной по значени-ям индекса сапробности Пантле–Букк и биомассы фитопланктона.

Ключевые слова: фитопланктон, функциональные группы, индекс сообществ, биомасса, сапроб-ность, Рыбинское водохранилище, качество воды.DOI: 10.31857/S032105962101020X

В современную эпоху, когда из-за увеличениянаселения, урбанизации, индустриализации ихимизации сельского хозяйства наблюдается рез-кое ухудшение качества пресных вод, необходимрегулярный мониторинг качества водных ресур-сов, необходимый для сохранения их удовлетво-рительного состояния и рационального исполь-зования. Для этого наряду с физико-химическимипоказателями широко используют биологиче-ские. Фитопланктон как первичный продуценторганического вещества и источник кислорода вводе – ключевой индикатор состояния воднойсреды. До сих пор оценка качества вод Рыбинско-го водохранилища (Верхняя Волга) проводилась спомощью индекса сапробности Пантле–Букк вмодификации Сладечека [1, 5, 9, 16] и по значе-ниям биомассы фитопланктона [5, 7]. Однако этипоказатели позволяют оценить только степеньорганического загрязнения вод и их уровень тро-фии. Для реализации Европейской Водной ра-мочной директивы с целью сохранения и восста-новления водных экосистем предложено оцениватьэкологический статус водоемов по структурнымпоказателям фитопланктона [20]. Для этого с уче-том экологических преференций отдельных ви-

дов планктонных водорослей в Норвегии, Ав-стрии и Словении используют индекс BI (BrettumIndex), в Германии – PTSI (Phytoplankton TaxaSeen Index), а в Швеции и Италии – TPI (Trofisktplanktonindex) [24]. К наиболее простым и удоб-ным показателям экологического состояния во-доемов можно отнести “венгерский” индекс со-обществ (Q) [25], расчет которого основан на из-менении соотношения функциональных группфитопланктона, различающихся по физиологи-ческим, морфологическим и экологическим при-знакам [23, 29]. В разработанной классификацииэтих групп каждая имеет буквенно-цифровойкод. Помимо определенной совокупности видовводорослей, код включает в себя характеристикисреды обитания, формирующей этот комплекс.Авторы классификации исходили из того, что со-общество в целом может быть более показатель-ным параметром состояния вод, чем отдельныеиндикаторные виды. Данная система создаваласьв ходе исследований, проводимых на озерах в Ан-глии, и была успешно применена и для рек [19,27]. Использование индекса Q рекомендованодля разных регионов мира. Его преимущество со-стоит в том, что он не предназначен для оценкипоследствий какой-либо одной формы антропо-генного воздействия [25]. К настоящему временичисло выделенных функциональных групп водо-

1 Работа выполнена в рамках государственного задания№ АААА-А18-118012690096-1 и при частичной поддержкеРФФИ (проект № 18-04-01069).

УДК 574.583(28):581



ДИНАМИКА МОРФОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГРУПП 53

рослей приближается к 40, они различаются поколичеству входящих в них таксонов [26].

Цель настоящего исследования – проследитьдинамику морфофункциональных групп фито-планктона различных плесов Рыбинского водо-хранилища, дать оценку качества вод Рыбинскоговодохранилища с помощью Q и сравнить ее ре-зультаты с полученными по значениям индексасапробности и биомассы фитопланктона.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для этой цели проведен анализ таксономи-ческого состава и биомассы фитопланктона в203-х пробах, собранных на 30-ти станциях (рис. 1),расположенных в различных плесах Рыбинскоговодохранилища с мая по октябрь 2000–2005 гг.В водохранилище (площадь 4550 км2, средняяглубина 5.6 м, коэффициент условного водообме-на 1.9) условно выделяют центральное озеровид-ное расширение и участки, расположенные побывшим руслам рек Волги, Мологи и Шексны.Воды различных плесов различаются по гидроло-гическим и физико-химическим показателям[17, 18].

Отбор проб проводили пластмассовым метро-вым батометром системы Элгморка объемом 4 лпоследовательно с каждого метрового горизонта

от поверхности до дна, смешивая затем в одну ин-тегральную. Пробы воды концентрировали путемпрямой фильтрации поочередно через мембран-ные фильтры с диаметром пор 5 и 1.2 мкм под дав-лением не более 20.3–30.4 кПа. Консервацию жи-вого фитопланктона проводили раствором Люго-ля с добавлением формалина и ледяной уксуснойкислоты. Численность водорослей оценивали в ка-мере “Учинская-2” объемом 0.02 мл при 450-крат-ном увеличении, биомассу определяли обычнымсчетно-объемным методом [11]. Виды, составляв-шие ≥10% общей биомассы фитопланктона, от-носили к доминирующим. Оценку качества водыпроводили с помощью индекса сообществ Q:

где Pi – доля биомассы i-й функциональной груп-пы в общей биомассе фитопланктона; F – коэф-фициент (фактор F), установленный для i-й функ-циональной группы для определенного типа во-доема по [25].

Поскольку доминирующие виды в 81% случаевв сумме составляли >85% общей биомассы, авто-ры посчитали возможным использовать для рас-чета индекса Q соотношение биомассы только ве-дущих, входящих в состав отдельных функцио-нальных видов групп фитопланктона всоответствии с [25, 26, 29]. Правомерность такогоподхода подтверждалась и высоким значениемкоэффициентa корреляции (0.9) между индекса-ми, рассчитанными по биомассе доминирую-щих видов и совокупности всех видов в пробе.Расчет Q проводили для каждой пробы с последу-ющим осреднением по плесам и водохранилищав целом. Соответствие видов кодам различныхфункциональных групп проводили согласнопредложенным классификациям [25, 26, 29]. Диа-пазон значений коэффициентов F (номера фак-тора) для выявленных функциональных ассоциа-ций водорослей в планктоне Рыбинского водо-хранилища заимствовали из типологии,разработанной для европейских озер 2-го типа –щелочных, где преобладают гидрокарбонатныеионы, с площадью акватории >100 км2 [25]. Вели-чина фактора F в таких водоемах варьирует от 0 до5. Его наибольшее значение (5) присваиваюткомплексам видов, обитающих в стабильныхприродных условиях, неизмененных при внеш-нем воздействии, а самое низкое (0) – тем, чтообитают в сильно нарушенных экосистемах. Приплохом качестве поверхностных вод Q приобре-тает наименьшие значения – 0–1, при удовлетво-рительном – 1–2, при умеренном – 2–3, при хо-рошем – 3–4 и при высоком – 4–5 [25].

Оценку сходства состава доминирующих ви-дов проводили с помощью индекса Сёренсена [12].Сапробность оценивали с помощью индексаПантле–Букк в модификации Сладечека [32].При этом индикаторную значимость видов опре-

,Q PiF=

Рис. 1. Картосхема территории расположения стан-ций в Волжском (I), Моложском (II), Шекснинском(III) и Главном (IV) плесах Рыбинского водохранили-ща в 2000–2005 гг.

Череповец

Весьегонск

I

II

III

IV

Рыбинск

Углич

54


КОРНЕВА, СОЛОВЬЕВА

деляли по спискам [37]. Оценку качества водыпроводили по биомассе фитопланктона и сапроб-ности согласно критериям, разработанным длякомплексной экологической классификации ка-чества поверхностных вод суши [14]. При оценкесвязи Q с другими параметрами качества воды ис-пользовали его значения, рассчитанные по сово-купности всех видов, обнаруженных в пробе,имеющих код отдельных функциональных групп.Оценку связи биотических и абиотических пара-метров осуществляли с помощью коэффициентадетерминации для линейной регрессии и коэф-фициента ранговой корреляции Спирмена.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯВ 2000–2005 гг. состав доминирующих ком-

плексов фитопланктона Рыбинского водохрани-лища был сформирован цианобактериями (Cya-nobacteria) – 9 видoв водорослей, диатомовыми(Bacillariophyta) – 19, золотистыми (Chrysophy-ta) – 1, криптофитовыми (Cryptophyta) – 4, дино-фитовыми (Dinophyta) – 2 и зелеными (Chloro-phyta) – 5. Их максимальное количество отмече-но в планктоне Волжского плеса (28 видов),которое плавно снижалось в Главном (23),Шекснинском (18) и Моложском (14) плесах.Наибольшим сходством (по коэффициенту Сёрен-сена) доминирующего состава характеризовалсяфитопланктон северных плесов – Шекснинскогои Моложского (71%), наименьшим – Главного иШекснинского (14%). Большинство доминантовсоответствовало определенным функциональ-ным группам водорослей (табл. 1), каждая из ко-торых имеет буквенный код в разработаннойшкале [26, 29], за исключением диатомовых:Cyclostephanos invisitatus (M.H. Hohn, Heller.)E.C. Ther., Stoermer and Håk., который входил всостав доминирующего комплекса с 1978 г. [4], иAcanthoceras zachariasii (Brun) Sim., который лиди-ровал в 2005 г. [7], а также из динофлагеллят Peri-diniopsis kevei Grigorszky et Vasas (среди доминан-тов с 2005 г.). В соответствии с результатами,полученными на р. Нарве [27], Stephanodiscusbinderianus (Kütz.) Krieg. отнесли к группе B.

В весенний период в составе фитопланктонаводохранилища преобладали криптофитовые идиатомовые водоросли. В Волжском плесе пре-имущественно вегетировали представителигрупп: D (Cyclostephanos invisitatus и Stephanodiscushantzschii Grun.), B (S. minutulus (Kütz.) Cleve &Möll. и S. binderanus) и Y (Komma caudata(L.Geitler) D.R.A. Hill, Cryptomonas ovata Ehr. иC. curvata Ehr.). Наряду с ними лидировала Aula-coseira subarctica (O. Müll.) Haworth (код В), основ-ной доминант Моложского плеса. В Главном иШекснинском плесах преимущественно развива-лись виды из группы В (Aulacoseira islandica(O. Müll.) Sim. и Stephanodiscus binderanus).

На спаде развития весеннего комплекса фито-планктона в Волжском плесе состав доминантовпрактически не менялся, увеличивалась лишь до-ля (%) биомассы видов из функциональной груп-пы В. В центральной части водоема основнуюбиомассу создавали диатомовые из группы: C (As-terionella formosa Hass.), P (Fragilaria crotonensisKitt.) и B (Stephanodiscus neoastraea (Håk. & Hickel)emend. Casper, Scheffler et Augsten). В Моложскомплесе господствовали виды из группы P – Aulaco-seira granulata (Ehr.) Sim. и A. subarctica. Состав до-минирующего комплекса водорослей Шекснин-ского плеса был более разнообразным. Наряду сдиатомовыми Tabellaria fenestrata (Lyngb.) Kütz.(код N) и видами из родов Aulacoseira Thw. и Steph-anodiscus Ehr. в его верхнем участке развивалисьзеленые водоросли из групп Х2 (Chlamydomonas re-inhardtii P.A. Dang.) и G (Pandorina morum (O.F.Müll.) Bory de Saint-Vincent). С 2004 г. Actinocyclusnormanii (Greg.) Hust. (код D), ранее входивший вчисло ведущих видов только в Шекснинском пле-се, отмечен в Главном и нижних участках Волж-ского и Моложского плесов.

В летний период и до конца осени по всей ак-ватории водохранилища активно вегетировалицианобактерии из групп H1 (Aphanizomenon flos-aquae Ralfs ex Bornet & Flahault, виды из рода Dol-ichospermum (Ralfs ex Bornet & Flahault) P. Wacklin,L. Hoffmann & Kom.) и M (Microcystis aeruginosa(Kütz.) Kütz., M. wesenbergii (Kom.) Kom. in Kondr.).Безгетероцистные цианобактерии из групп LO (изрода Gloeocapsa Kütz.), Н2 (из рода Gloeotrichia Ag.)и М (из рода Microcystis (Kütz.) Elenk.) преимуще-ственно развивались в восточной части водоема(от Шекснинского плеса до плотины РыбинскойГЭС (рис. 1)), диазотрофы из рода Dolichospermum(группа Н1) – в западной части, начиная с Мо-ложского плеса. В Волжском плесе вкладгруппы Н1 (Aphanizomenon flos-aquae) в общуюбиомассу фитопланктона был наименьшим приих преимущественной вегетации в нижней расши-ренной части, прилегающей к акватории Главно-го плеса. На данном участке отмечалась высокаяпредставленность фитофлагеллят из групп Y (ди-нофлагеляты из рода Glenodinium Ehr.) и X2 (зеле-ные из рода Chlamydomonas Ehr.).

В период позднеe летo – осень на всей аквато-рии водоема совместно с цианобактериями изгрупп H1 и М продолжали развиваться диатомо-вые из групп Р, В и D (Aulacoseira granulata, A. sub-arctica, Skeletonema subsalsum (Cleve-Euler) Bethge,Stephanodiscus binderanus, S. hantzschii, S. neoas-traea). В конце сентября – начале октября в составдоминирующего комплекса входила Aulacoseiraislandica.

Таким образом, доминирующий состав фито-планктона Рыбинского водохранилища был в ос-новном представлен шестью функциональными



Таблица 1. Представленность различных функциональных групп (код) фитопланктона в плесах Рыбинского во-дохранилища в 2000–2005 гг. (здесь и в табл. 2, на рис. 2: В – Волжский, М – Моложский, Ш – Шекснинский,Г – Главный плесы; F – значение фактора F; 1 – доминирование, 0 – отсутствие доминирования; LO – крупно-клеточные динофлагелляты, некоторые хроококковые цианобактерии, обитатели мелководных и глубоковод-ных, олиго-эвтрофных средних и больших озер; Н2 – азотфиксирующие цианобактерии (Anabaena lemmermanniiP.G. Richter, Gloeotrichia echinulata P.G. Richter), толерантные к низкому содержанию биогенных веществ и чув-ствительные к перемешиванию и световому лимитированию, обитатели олиго-мезотрофных стратифицирован-ных озер или мезотрофных мелководных озер с хорошими световыми условиями; М – виды рода Microcyctis,предпочитающие эвтрофные-гипертрофные небольшие водоемы, толерантные к высокой световой инсоляциии чувствительные к проточности и низкой освещенности; H1 – азотфиксирующие цианобактерии эвтрофных,стратифицированных и мелководных озер с низким содержанием азота, чувствительные к перемешиванию во-ды, световому лимитированию, низкому содержанию фосфора; Е – золотистые водоросли (Dinobryon, Mallo-monas, Synura), предпочитающие мелководные олиготрофные водоемы, толерантные к низкому содержаниюбиогенных веществ в воде, способные переходить к миксотрофии, чувствительные к дефициту CO2; В – диато-мовые водоросли, обитатели перемешиваемых мезотрофных малых и средних озер, толерантные к световому ли-митированию, чувствительные к стратификации и повышению рН; D – диатомовые, предпочитающие мелко-водные хорошо перемешиваемые воды, включая реки, чувствительные к снижению биогенов; С – виды, пред-почитающие перемешиваемые малые и средние эвтрофные озера, толерантные к световому и углеродномулимитированию, чувствительные к стратификации и снижению концентрации кремния; P – виды, обитающиев мелководных эвтрофных озерах со средней глубиной 2–3 м и более, а также в перемешиваемом эпилимнионестратифицированных озер; Тв – обитатели лотических экосистем (реки, ручьи); N – виды, обитающие в мелко-водных мезотрофных озерах со средней глубиной 2–3 м и более, а также в перемешиваемом эпилимнионе стра-тифицированных озер, чувствительные к повышению рН; МР – обитатели перемешиваемых водоемов с высо-ким содержанием минеральной взвеси; Y – фитофлагеляты, обитатели мелководных богатых биогенами водое-мов, толерантные к световому лимитированию, способные жить в разнообразных лентических экосистемах принизком прессе хищников; X2 – жгутиковые, обитатели мезо-эвтрофных водоемов, толерантные к стратифика-ции, чувствительные к перемешиванию и выеданию фильтраторами; G – зеленые жгутиковые, обитающие встратифицированных эвтрофных небольших озерах и крупных водохранилищах в период стагнации; J – хлоро-кокковые зеленые водоросли, обитатели мелководных богатых питательными веществами водоемов, чувстви-тельные к световому лимитированию; F – колониальные зеленые водоросли, обитатели глубоко перешиваемыхмезотрофных вод с высокой прозрачностью, чувствительные к дефициту CO2 и толерантные к содержанию био-генов и высокой мутности)

Код F В М Ш Г

LО 3 0 0 0 1

H2 3 0 0 1 0

M 0 1 1 1 1

H1 1 1 1 1 1

E 2 1 0 0 1

B 2 1 1 1 1

D 4 1 1 1 1

C 4 1 0 1 1

P 5 1 1 1 1

TВ 5 1 0 1 1

N 2 1 1 1 1

MP 5 1 0 0 1

Y 3 1 1 0 1

X2 3.5 1 0 1 0

G 0 1 0 1 0

J 2 0 0 0 1

F 5 0 0 0 1

56



группами: В, Н1, P, D, M и С. Относительныйвклад этих групп в общую биомассу фитопланк-тона значительно варьировал: В – 31 ± 4, Н1 –20 ± 3, Р – 13 ± 3, D – 9 ± 3, М – 10 ± 3, С – 4 ± 1%.Биомассы доминантов из других категорий со-ставляли ≤1% каждая.

В Волжском плесе развивались преимуще-ственно водоросли из групп В, D, Н1; в Молож-ском – В, Р, Н1; в Шекснинском – В, М, H1, D, P;в Главном – Н1, В, М, С, Р (табл. 2).

Индекс Q варьировал от 0.4 до 4.3. Его средне-месячная величина постепенно снижалась отпоздней весны (2.0 ± 0.0 – 2.9 ± 0.3) к лету–осени(1.3 ± 0.1 – 2.2 ± 0.8) на всех исследуемых участках(рис. 2).

Наибольшая сезонная вариабельность Q про-слеживалась в Главном плесе (коэффициент ва-риации 46%). Она снижалась в Шекснинском иВолжском плесах (37 и 40% соответственно) ипринимала наименьшее значение в Моложском(23%). Максимальные средние значения Q полу-чены в весенний период в Волжском плесе (2.9 ± 0.3)и минимальные – в августе–октябре в Главномплесе (1.3 ± 0.1).

Статистический анализ показал, что Q поло-жительно коррелировал с вкладом (%) в общуючисленность и биомассу диатомовых водорослейи концентрацией общего азота, а отрицательно –с индексом сапробности, общей численностью идолей цианобактерий (табл. 3).

В среднем за исследованный период наиболь-шее значение Q получено для вод Моложскогоплеса (2.5 ± 0.1), что означает их “умеренное ка-

Таблица 2. Относительный вклад, %, основных функциональных групп в общую биомассу фитопланктонав различных плесах Рыбинского водохранилища в 2000–2005 гг.

Функциональные группы В М Ш Г

M 7 ± 2 6 ± 3 14 ± 3 16 ± 2H1 14 ± 4 15 ± 5 11 ± 2 25 ± 3D 16 ± 3 7 ± 2 12 ± 3 5 ± 1C 4 ± 1 3 ± 1 9 ± 2 11 ± 2B 23 ± 4 34 ± 7 27 ± 3 19 ± 3P 8 ± 2 19 ± 5 10 ± 2 10 ± 1

Прочие 28 ± 4 16 ± 5 17 ± 2 14 ± 1

Рис. 2. Сезонная динамика среднего индекса сооб-ществ Q различных плесов Рыбинского водохранили-ща в 2000–2005 гг.

0

3

2

1

V VIIVI VIII IX X

Q

Месяц

В М Ш Г

Таблица 3. Статистические параметры связи индекса Q c отдельными биотическими и абиотическими показате-лями (R – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, p – уровень значимости)

* Недостоверная связь.

Показатель Коэффициент корреляции Спирмена

Параметры линейной регрессии

R F p<

Общая численность, тыс. кл/л –0.30 –0.32 23.46 0.000

Общая биомасса, г/м3 –0.05* –0.09* 1.62 0.203

Индекс сапробности –0.17 –0.18 6.84 0.009Численность цианобактерий, % –0.66 –0.54 82.44 0.0000Биомасса цианобактерий, % –0.74 –0.77 286.1 0.000Общий азот, мг/л 0.35 0.40 7.84 0.008Численность диатомовых, % 0.76 0.61 116.7 0.000Биомасса диатомовых, % 0.78 0.78 314.3 0.000



чество”. Значение Q снижалось в Шекснинском(2.2 ± 0.2) и Волжском (2.1 ± 0.1) плесах и дости-гало наименьших величин в Главном (1.8 ± 0.1),что свидетельствовало о низком качестве его вод.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Проведенный анализ показал, что выявлен-ные доминирующие виды фитопланктона, при-надлежащие к различным группам (кодам) в со-ответствии с разработанной морфофункциональ-ной классификацией [29], чаще присутствуют наразличных участках водохранилища совместно.Большая их часть встречалась и до строительстваплотины Рыбинской ГЭС в реках Волге, Шекснеи Мологе [2, 3]. После создания водохранилищадоминирующий комплекс стал пополняться но-выми видами.

C 1954 г. в группе В, представленной таксона-ми рода Aulacoseira, регистрируются водоросли изрода Stephanodiscus (Stephanodiscus neoastraea, с1978 г. – S. minutulus) и с 2000 г. – Lindavia radiosa(Grun.) De Toni and Forti [4, 8]. В 1980-х гг. в со-став доминирующего комплекса включена Cyclo-tella meneginiana Kütz. (группа С) [12]. В 1960-е гг.группу D дополнили Stephanodiscus hantzschii иSkeletonema subsalsum и в 1980–1990-е гг. – Actino-cyclus normanii [4, 8]. Виды из родов PeridiniopsisLemm. и Cryptomonas Ehr. (группа Y) отмечались вчисле ведущих с 1950-х гг. [4]. В 1970-е гг. к нимприсоедились Komma caudata и Cryptomonas ovata,в 1980-е гг. – Cryptomonas marssonii Skuja, Peridini-opsis quadridens (Stein) Bour., в 1990-е гг. – P. penar-dii (Lemm.) Bour., в 2000 г. – P. kevei и Cryptomonascurvata [4, 8, 12]. Зеленые – Carteria multifilis (Fres.)O. Dill и Chlamydomonas reinhardii, а также крипто-фитовые – Rhodomonas lens Pascher (групп Х2) во-шли в доминирующий комплекс фитопланктонав период настоящих исследований.

Состав ведущих видов из других функциональ-ных групп с течением времени практическиостался неизменным. Наиболее часто существен-ный вклад в общую биомассу вносили диатомо-вые (Aulacoseira granulata, Diatoma tenuis Ag. иFragilaria crotonensis) из группы P и цианобакте-рии из ассоциаций H1 (диазотрофы Dolichosper-mum planctonicum (Brunnth.) Wacklin et al., D. flos-aquae (Lyngb.) Wacklin et al., D. spiroides (Klebahn)Wacklin et al. и Aphanizomenon flos-aquae) и М (Mi-crocystis aeruginosa, M. viridis (A. Br. in Rabenh.)Lemm. и M. wesenbergii). До создания Рыбинскоговодохранилища цианобактерии преимуществен-но вегетировали в озерах междуречья и на под-пертых участках устьев рек [3]. Золотистые водо-росли из родов Dinobryon Ehr. и Mallomonas Pertyиз группы Е регистрировались в составе фито-планктона до заполнения водохранилища [2, 3].В период настоящих исследований только Dino-

bryon divergens O.E. Imhof был выявлен в числе ве-дущих в Волжском и Главном плесах. В послед-нем фиксировались таксоны из ассоциаций LO, Jи F. Доминанты из группы LO наиболее часто от-мечались в 1950–1960-е гг. [4, 8, 15] и в основномбыли представлены, как и в настоящих наблюде-ниях, жгутиковыми крупноклеточными видамииз рода Peridinium Ehr. и цианобактериями из по-рядка Chroococcales. В группе J, сформированнойиз зеленых водорослей, образующих ценобии,преобладал Pediastrum boryanum (Turp.) Menegh.[8, 12]. Колониальные зеленые из группы F раз-нообразно были представлены в начале 1960-х гг.,а c середины 1990-х гг. преимущественно разви-вался Sphaerocystis planctonica (Korsh.) Bourr. [8].

В числе ведущих видов на акватории водохра-нилища не зарегистрированы: Aphanothece clatrataWest & G.S. West (группа К) и Planktolyngbya lim-netica (Lemm.) Kom.-Legn. et Cronb. (группа S1), Cer-atium hirundinella (O.F. Müll.) Dujardin (группа Lm),Trachelomonas volvocina (Ehr.) Ehr. (группа W2),превалирующие в конце 1950-х – начале 1960-х гг.и в 1980-е гг., и Schroederia setigera (Schröd.) Lemm.(группа Х3) – в конце 1990-х гг. [4, 8]. Количестводоминантов в группе Тв и МР уменьшилось.

Выявленные с учетом предшествующих ре-зультатов [6] закономерности сезонной сукцес-сии развития фитопланктона показали, что в ве-сенний период преобладали виды, свойственныемезотрофным (группа В, Моложский плес), мезо-эвтрофным (группы В и С, Шекснинский и Глав-ный плесы) и эвтрофным (группа D, Волжскийплес) водоемам. Летом основную биомассу фито-планктона водохранилища создавали ассоциа-ции, предпочитающие эвтрофные воды, – D, Р,M и H1. Осенью совместно с диатомовыми изгрупп В (Моложский и Главный плесы) и Р(Волжский и Шекснинский плесы) продолжаливегетацию цианобактерии из групп Н1 и М повсей акватории водохранилища. Таким образом,разнообразие альгоценозов с общими абиотиче-скими предпочтениями увеличивалось от весны косени. Это хорошо согласуется с физико-химиче-скими данными. Наибольшие различия междуучастками Рыбинского водохранилища по хими-ческому составу и физическим свойствам водныхмасс наблюдаются весной, а летом и осенью онинезначительны [17].

В целом, согласно морфофункциональнойклассификации [29], в 2000-е гг. в Рыбинском во-дохранилище развивались преимущественно во-доросли, характерные для мелководных мезо-трофных и эвтрофных вод. Это виды, толерантныек световому лимитированию (функциональныегруппы B, C, P, Y, G, J), дефициту углерода (С, P, H1),биогенных веществ (N, E, F, H1, Н2, Lo), чувстви-тельные к перемешиванию (X2, M, H1, H2, Lo) и

58



стратификации (B, C, N, P), реагирующие на по-вышение рН (B, N), дефицит кремния (группы B,C, P), биогенных веществ (D, G) и углерода (E, F).

Качество воды исследованных участков Ры-бинского водохранилища (табл. 4) по индексу са-пробности и общей биомассе фитопланктона всреднем соответствовало 3-му классу, удовлетво-рительной чистоте [14], а по индексу Q – 3-му клас-су, умеренному загрязнению [25], что вполнесопоставимо между ними. Результаты статисти-ческого анализа показали, что состояние экоси-стемы Рыбинского водохранилища по Q ухудша-лось по мере увеличения численности и вклада(доли) цианобактерий, а также уровня органиче-ского загрязнения (сапробности). Степень связиQ с индексом сапробности была самая низкая(табл. 3), поскольку сапробность выражает толь-ко уровень органического загрязнения, а индекссообществ – общее состояние вод. При этомулучшение качества воды сопровождалось увели-чением концентрации общего азота. К концу1970-х гг. среди гидробиологов сформировалосьустойчивое мнение о прямой связи эвтрофирова-ния и ухудшения качества воды с увеличениемконцентрации фосфора в озерах умеренных ши-рот [30, 31, 35, 36]. В последние годы разрабатыва-ется новая парадигма N- и P-лимитирования возерах [21, 22]. Исходя из соотношения А. Ред-филда [28], в эвтрофных и гипертрофных водахсоотношение N : P низкое, что благоприятно идля роста цианобактерий [33, 34]. В олиго-мезо-трофных озерах число N : P увеличивается. Экс-периментально показано, что его увеличение бла-гоприятно для развития зеленых водорослей [10].

Из этого следует, что азота больше в низкопро-дуктивных водах, а поскольку индекс сообществувеличивается при хорошем состоянии вод, тоположительная связь Q с концентрацией общегоазота вполне правомерна.

ВЫВОДЫ

В начале 2000-х гг. в фитопланктоне Рыбин-ского водохранилища развивались преимуще-ственно ассоциации, чувствительные к переме-шиванию (группы M, H1) и стратификации (B, C, P),толерантные к дефициту света (B, C, P, Y), угле-рода (С, P, H1), предпочитающие достаточное со-держание кремния (B, C, P) и других биогенныхэлементов (D). Разнообразие функциональныхгрупп, обладающих общими абиотическими тре-бованиями, возрастало от весны к осени. Индекссообществ Q менялся от 0.4 до 4.3, а его среднеме-сячная величина постепенно понижалась отпоздней весны к осени. Снижение его значений,что свидетельствовало об ухудшении качества водРыбинского водохранилища, прослеживалось помере увеличения суммарной численности фито-планктона, доли численности и биомассы ци-анобактерий и сапробности. Анализ качества водпо индексу сообществ, биомассе фитопланктонаи индексу сапробности дал сходные результаты,однако для получения адекватной оценки каче-ства вод необходимо использовать комплекс раз-личных показателей.

Авторы выражают искреннюю благодарностькоманде экспедиционного флота ИБВВ РАНи Т.П. Зайкиной за помощь в сборе материала.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Волга и ее жизнь / Под ред. Н.В. Буторина,Ф.Д. Мордухай-Болтовского. Л.: Наука, 1978. 348 с.

2. Грезе Б.С. О планктоне Шексны, Мологи и Сити //Тр. Ярослав. естеств.-ист. и краевед. общ-ва. 1928.Т. IV. Вып. 2. С. 11–17.

3. Есырева В.И. Флора водорослей р. Волги от Ры-бинска до г. Горького // Тр. Ботан. сада МГУ. 1945.Вып. 82. С. 10–90.

Таблица 4. Изменение индекса сообществ Q, сапробности S, общей биомассы фитопланктона Вобщ, г/м3, долибиомассы цианобактерий Вциано, %, диатомовых водорослей Вдиат, %, в различных плесах Рыбинского водохра-нилища в 2000–2005 гг. (n – число проб)

Плес Q S Вобщ Вциано Вдиат n

Моложский 2.5 ± 0.1 2.08 ± 0.07 3.6 ± 0.9 21 ± 5 66 ± 6 17

Шекснинский 2.2 ± 0.2 1.97 ± 0.03 2.2 ± 0.3 26 ± 5 64 ± 5 31

Волжский 2.1 ± 0.1 2.07 ± 0.04 1.8 ± 0.3 20 ± 5 64 ± 5 37

Главный 1.8 ± 0.1 1.92 ± 0.04 2.1 ± 0.2 40 ± 3 52 ± 3 118

Водохранилище 2.5 ± 0.1 1.98 ± 0.01 2.3 ± 0.1 33 ± 2 57 ± 2 203



4. Корнева Л.Г. Сукцессия фитопланктона // Эколо-гия фитопланктона Рыбинского водохранилища.Тольятти, 1999. С. 89–148.

5. Корнева Л.Г. Фитопланктон Рыбинского водохра-нилища: состав, особенности распределения, по-следствия эвтрофирования // Современное состо-яние экосистемы Рыбинского водохранилища.СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. С. 50–113.

6. Корнева Л.Г., Соловьева В.В. Опыт использованияморфофункциональной классификации пресно-водных водорослей для оценки динамики и про-странственного распределения ассоциаций фито-планктона Рыбинского водохранилища // Яро-славский педагогич. вестн. 2012. Т. 3. № 3. С. 110–114.

7. Корнева Л.Г., Соловьева В.В., Макарова О.С. Разно-образие и динамика планктонных альгоценозовводохранилищ Верхней и Средней Волги (Рыбин-ское, Горьковское, Чебоксарское) в условиях эв-трофирования и изменения климата // Экология,морфология и систематика водных растений. Яро-славль: Филигрань, 2016. С. 35–45.

8. Корнева Л.Г., Соловьева В.В., Митропольская И.В. и др.Сообщества фитопланктона водохранилищ Верх-ней Волги // Экологические проблемы ВерхнейВолги. Ярославль: ЯГТУ, 2001. С. 87–93.

9. Кузьмин Г.В., Охапкин А.Г., Ильинский А.Л. Фито-планктон как индикатор сапробности вод Главно-го плеса Рыбинского водохранилища //Биология низших организмов. Тр. ИБВВ РАН.1978. Вып. 40 (43). С. 36–52.

10. Левич А.П., Булгаков Н.Г. О возможности регули-рования видовой структуры лабораторного альго-ценоза // Изв. РАН. Сер. биол. 1993. № 4. С. 569–578.

11. Методика изучения биогеоценозов внутреннихводоемов / Под. ред. Ф.Д. Мордухай-Болтовского.М.: Наука, 1975. 240 с.

12. Митропольская И.В. Структура и динамика фито-планктона Рыбинского водохранилища. Автореф.дис. … канд. биол. наук. М: МГУ, 2010. 27 с.

13. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его из-мерение. М.: Мир, 1992. 184 с.

14. Оксиюк О.П., Жукинский В.Н., Брагинский Л.П. и др.Комплексная экологическая классификация каче-ства поверхностных вод суши // Гидробиол. журн.1993. Т. 29. № 4. С. 62–77.

15. Рыбинское водохранилище и его жизнь. Л.: Наука,1972. 364 с.

16. Соловьева В.В., Корнева Л.Г. Современная характе-ристика сапробности Рыбинского водохранилищапо фитопланктону // Вода: химия и экология. 2012.№ 5. С. 18–23.

17. Степанова И.Э., Бикбулатов Э.С., Бикбулатова Е.М.Закономерности динамики содержания биоген-ных элементов в водах Рыбинского водохранили-ща за годы его существования // Вода: химия иэкология. 2013. № 1. С. 15–28.

18. Фортунатов М.А. Цветность и прозрачность водРыбинского водохранилища как показатель егорежима // Тр. Ин-та биол. водохранилищ. М.; Л.:АН СССР, 1959. Вып. 2 (5). С. 246–357.

19. Devercelli M. Changes in phytoplankton morpho-func-tional groups induced by extreme hydroclimatic eventsin the Middle Paraná River (Argentina) // Hydrobiolo-gia. 2010. V. 639. P. 5–19.

20. Directive of the European Parliament and of the Coun-cil 2000/60EC Establishing a Framework for Commu-nity Action in the Field of Water Policy. EuropeanCommission PE-CONS 3639/1/100. Rev. 1. Luxem-bourg: EC Parliament and Council, 2000.

21. Guildford S.J., Hecky R.E. Total nitrogen, total phos-phorus, and nutrient limitation in lakes and oceans:Is there a common relationship? // Limnol. Oceanogr.2000. V. 45 (6). P. 1213–1223.

22. James J. Elser, Matthew E.S. Bracken, Elsa E. Cleland,Daniel S. Gruner, W. Stanley Harpole, Helmut Hille-brand, Jacqueline T. Ngai, Eric W. Seabloom, Jonathan B.Shurin, Jennifer E. Smith. Global analysis of nitrogenand phosphorus limitation of primary producers infreshwater, marine and terrestrial ecosystems // Ecol.Letters. 2007. V. 10 P. 1135–1142.

23. Kruk C., Mazzeo N., Lacerot G., Reynolds C.S. Classifi-cation schemes for phytoplankton: A local validation ofa functional approach to the analysis of species tempo-ral replacement // J. Plankton Res. 2002. V. 24. № 9.P. 901–912.

24. Marchetto A., Mariani M.A., Luglie A., Sechi N. A nu-merical index for evaluating phytoplankton response tochanges in nutrient levels in deep mediterranean reser-voirs // J. Limnol. 2009. V. 68. № 1. P. 106–121.

25. Padisák J., Borics G., Grigorszky I., Soróczki-Pintér É.Use of phytoplankton assemblages for monitoring eco-logical status of lakes within the Water Framework Di-rective: the assemblage index // Hydrobiologia. 2006.V. 553. P. 1–14.

26. Padisák J., Crossetti L.O., Naselli-Flores L. Use andmisuse in the application of the phytoplankton func-tional classification: a critical review with updates //Hydrobiologia. 2009. V. 621. P. 1–19.

27. Piirsoo K., Pall P., Tuvikene A., Viik M., Vilbaste S. As-sessment of water quality in a large lowland river (Nar-va, Estonia/Russia) using a new Hungarian potamo-planktic method // Estonian J. Ecol. 2010. V. 59. № 4.P. 243–258.

28. Redfield A.C. On the proportion of organic derivativesin sea water and their relation to the composition ofplankton // James Johnstone Memorial Volume. Liver-pool: Univ. Press of Liverpool, 1934. P. 176–192.

29. Reynolds C.S., Huszar V., Kruk C., Naselli-Flores L.,Melo S. Towards a functional classification of the fresh-water phytoplankton // J. Plankton Res. 2002. V. 24.№ 5. P. 417–428.

30. Schindler D.W. Eutrophication and recovery in experi-mental lakes: Implications for lake management // Sci.1974. V. 184. № 4139. P. 897–899.

31. Schindler D.W., Fee E.J., Ruszcynski T. Phosphorus in-put and its consequences for phytoplankton standingcrop and production in the Experimental Lakes Areaand in similar lakes // J. Fish. Res. Board Can. 1978.V. 35. P. 190–196.

32. Sládeček V. System of Water Quality from the BiologicalPoint of View // Arch. Hydrobiol. 1973. Beih. 7. Ergeb-nisse der Limnologie. Heft 7. P. 1–218.

60



33. Smith V.H. Low N to P favor dominance by blue-greenalgae in lake phytoplankton // Sci. 1983. V. 221.P. 669–671.

34. Suttle C., Cochlan W.P., Stockner J.G. Size-dependentammonium and phosphate uptake, and N : P supply ra-tios in an oligotrophic lake // Can. J. Fish. and Aquat.Sci. 1991. V. 48. P. 1226–1234.

35. Vollenweider R.A. Advances in defining critical loadinglevels of phosphorus in lake eutrophication // Mem.Inst. Ital. Idrobiol. 1976. V. 33. P. 53–83.

36. Vollenweider R.A. Input-output models // Schweiz. Z.Hydrol. 1975. V. 37. P. 53–84.

37. Wegl R. Index für die Limnosaprobität // Wasser undAbwasser. 1983. Band 26. 175 p.


61

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВМЕЖДУ КОМПОНЕНТАМИ ЭКОСИСТЕМЫ В ГУБЕ БЕЛОЙ

(ОЗЕРО ИМАНДРА, МУРМАНСКАЯ ОБЛАСТЬ)1

© 2021 г. А. С. Павловаa, *, С. С. Сандимировa, Л. П. Кудрявцеваa

aИнститут проблем промышленной экологии Севера КНЦ РАН,г. Апатиты, 184209 Россия*e-mail: [email protected]

Поступила в редакцию 08.07.2019 г.После доработки 17.03.2020 г.

Принята к публикации 09.06.2020 г.

Рассмотрено влияние крупного горнорудного комплекса АО “Апатит” на водную экосистемуоз. Имандра. Приведены гидрохимические данные, характеризующие зону загрязнения, показанораспределение и накопление химических элементов между абиотическими и биотическими компо-нентами экосистемы: вода, донные отложения, сестон, рыба. Приведены доказательства, что суб-арктическое озеро в результате загрязнения по содержанию биогенных элементов стало соответ-ствовать эвтрофному статусу, возросли концентрации Al, Sr и Mn в 2–3 раза, Cu и Ni − в 4–6 раз посравнению с их условно “фоновыми” значениями. Дана оценка биогенного и минерального вкладав формирование донных отложений, а также биодоступности и аккумуляции металлов водными ор-ганизмами.

Ключевые слова: озеро Имандра, донные отложения, сестон, коэффициент загрязнения, коэффици-ент накопления.DOI: 10.31857/S0321059621010235

ВВЕДЕНИЕДобыча апатит-нефелиновых руд Хибинского

щелочного массива приводит к интенсивнымпроцессам выщелачивания химических элемен-тов, содержащихся в этих породах, и к увеличе-нию их поступления в водную среду. Оценить ка-чество среды водных экосистем, а также степеньантропогенного влияния можно как по абиотиче-ским параметрам, так и по биотическим с приме-нением биоиндикации. При этом многие хими-ческие элементы, входящие в состав загрязняю-щих веществ, естественным образом включаютсяв биогеохимические циклы. В поверхностных во-дах планктонные организмы и рыбы взаимодей-ствуют с растворенными и взвешенными форма-ми микроэлементов через различные процессы:активное биологическое поглощение, адсорб-цию-десорбцию, питание зоопланктона, агрега-цию частиц, микробиологическое разложение ит.д. Корректная оценка накопления того илииного элемента в организме животных должнабыть основана на сравнении его содержания в

тканях и на усредненном пищевом субстрате(включая воду).

Цель настоящего исследования – современнаяхарактеристика химического состава поверхност-ных вод, донных отложений (ДО) и изучение осо-бенностей распределения химических элементов,поступающих со стоками горнопромышленногопроизводства, между абиотическими и биотиче-скими компонентами экосистемы губы Белойоз. Имандра.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫИмандра − самый крупный водоем в Мурман-

ской области: длина озера – 109 км, средняя шири-на – 3.2 км, площадь с островами – 880.5 км2, сред-няя глубина – 13 м, объем воды – 10.9 км3. Пло-щадь территории водосбора (1379 водотока)составляет 12300 км2 [12]. Губа Белая расположенав юго-восточной части плеса Большая Имандра, ив настоящее время на ее берегах сформировалсяландшафт, представленный серией отстойников –“хвостов” обогащения апатитового сырья (рис. 1).После отсечения части ее акватории дамбой с це-лью складирования там отходов апатит-нефелино-вых обогатительных фабрик (АНОФ) АО “Апатит”

1 Работа выполнена в рамках темы НИР (№ 0226-2019-0045)и хоздоговора “Оценка современного состояния и само-очищающей способности поверхностных вод в зоне дея-тельности промышленных объектов АО “Апатит”.

УДК 574.524:574.64:550.47


62


ПАВЛОВА и др.

губа представляет собой довольно узкий залив, вкоторый впадает р. Белая. АО “Апатит” с 1930 г. (напротяжении 90 лет) сбрасывает по р. Белой сточ-ные воды (производственные, шахтные, ливне-вые), содержащие тысячи тонн взвешенных ве-ществ, сульфатов, хлоридов, десятки тонн фосфо-ра, нефтепродуктов и других загрязняющихвеществ, применяемых в процессе флотации апа-тит-нефелиновых руд (ОП-4, талловые масла идр.). Сюда также сбрасываются коммунально-бы-товые сточные воды городов Кировска и Апатиты[11].

Отбор проб воды и образцов сестона в губе Бе-лой проводился в летне-осенний период 2011 г.Всего отобрано 20 проб воды и 3 пробы сестонадля химического анализа. Пробы воды отбирали сразных горизонтов батометром Рутнера. ДО ото-браны в августе 2012 г. пробоотборником откры-того гравитационного типа “Skogheim” [18]. ДОделили на слои высотой 1 см. Отбор проб дляопределения видового состава фитопланктонапроводился по общепринятым методикам гидро-биологического мониторинга [15]. Сестон отби-рался с помощью планктонной сети Апштейнаметодом траления за лодкой по водоему в толщеводы на глубине ~3 м в течение 1–3 ч, чтобы со-брать необходимую для химического анализамассу образца 30–50 г в сыром весе. По конструк-ции планктонная сеть близка к классической зоо-планктонной сети Апштейна с планктонным ста-каном, диаметром 400 мм, длиной 1000 мм и с раз-мерами пор 29 мкм.

Отлов сига обыкновенного (Coregonus lavaretus L.)проводился в 2012 г. с использованием стандарт-ного набора ставных сетей длиной 25 м и высотой1.5 м с размерами ячеи 10, 16, 20, 31, 36, 40, 45 ммиз нейлонового монофиламента с диаметром ни-ти 0.15 мм для сетей с малой ячеей и 0.17 мм длясетей с большой ячеей.

Аналитические методы исследования вод,включая химический анализ компонентов и ихпервичную подготовку, проводились по стан-дартным сертифицированным методикам изме-рений. Анализ воды включал в себя определениеpH, щелочности, ионного состава (Na+, K+, Ca2+,Mg2+, Cl–, ) и биогенных компонентов ( ,Si, ). Катионы Na+, K+, Ca2+, Mg2+

определялись на атомно-абсорбционном спек-трофотометре “Perkin-Elmer360” в режиме пла-менной атомизации. Анионы Cl–, , определялись методом жидкостной хроматогра-фии “WatersHPLS” с кондуктометрическим де-тектором “Waters 432”. Si, , Pобщ, Nобщ и

определялись фотометрическим методом.

Концентрации металлов (Al, Fe, Mn, Sr, Cu,Ni, Zn, Co, Cr, Cd) в воде, ДО, сестоне и рыбеопределяли атомно-абсорбционным методом сатомизацией в графитовой печи на приборе“Aanalyst 800”, а также с использованием атомно-абсорбционного спектрофотометра “Perkin-El-mer 360” в режиме пламенной атомизации. Со-

24SO −

4NH+

3NO ,− 34PO −

24SO −

3NO−

34PO −

3NO ,−

4NH+

Рис. 1. Картосхема района исследований.

губа Белая

р. Белая

хвостохранилище АНОФ-2

оз. Мал.Вудъявр

оз. Бол.Вудъявр

Апатиты

оз. Имандра

оз. Имандра

хвостохранилище АНОФ-3

Кировск

р. Белая

р. Жемчужная

р. Мал. Белая


РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ 63

держание ртути определяли методом атомно-аб-сорбционной спектроскопии холодного пара наприборе “FIMS-100 Perkin-Elmer”.

По методике И.В. Родюшкина [14] определя-лись формы металлов Al, Fe, Mn, Sr и Cu: взве-шенные и растворимые (лабильные формы − ис-тинные ионы, гидратированные ионы и ионы всоставе неустойчивых комплексов, нелабильные −устойчивые комплексные соединения металлов).

Пробы ДО также высушивались при 105°С, да-лее для определения общих концентраций метал-лов навеску образца (0.4 г) разлагали в 4 млHNO3конц в автоклаве с тефлоновым вкладышемпри 140°С в течение 4 ч. В пробах сестона и ДОтакже определяли зольность [4].

Первичная подготовка проб сестона и рыбыпроводилась методом разложения высушенныхпри 105°С образцов в смеси кислот HNO3конц иHClконц в микроволновой системе “Speedwave™MWS-3”.

Для контроля качества измерений элементов вводе использовались государственные стандарт-ные образцы (ГСО). Для внутреннего контролякачества процедуры пробоподготовки и качестваизмерений донных отложений и планктонныхобразцов общей массой 30–50 г в сыром виде про-водилась минерализация сертифицированного об-разца морского седимента PACS-2 (Canada 08/1997),для контроля ихтиологических проб использова-лись сертифицированные образцы мышцы акулыDORM-2 (Canada09/1999) и DORM-3 (Cana-da02/2007) [13].

Для оценки степени загрязнения пресновод-ного озера химическими веществами использова-ны коэффициенты загрязнения (Cf) Hákanson длядонных отложений [17].В качестве модели мине-ральной взвеси взяты кларки элементов в земнойкоре по А.П. Виноградову [3].

Для каждого элемента вклад биогенной доли(Мебио) определялся в общем виде, согласно вы-ражению [6]:

где Мебио – долевое участие i-го химического эле-мента в образце, %; Сiсестон, СiДО – содержаниеi-го химического элемента в сестоне и донномосадке; ЗДО, Зсестон – зольность ДО и сестонa соот-ветственно, %.

Степень накопления химических элементовразличными компонентами экосистемы оцени-валась с помощью безразмерного коэффициентанакопления (Кн) как отношение концентрацииэлемента в данном компоненте к его концентра-ции в воде [2, 6]:

Сiкомпонент – содержание i-го химического элемен-та в компоненте среды, мг/кгсух в; Сiвода– содержа-ние i-го химического элемента в воде, мг/л. По-рядок величин Кн рассматривается в шкале лога-рифмов lgКн.

Исследуемые формы элементов и их соедине-ний определялись расчетным путем с использо-ванием программного комплекса “CHEAQS” [19]по набору гидрохимических параметров пробыводы.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕГидрохимическая характеристика

губы Белой оз. ИмандраВода оз. Имандра в природном ее состоянии

относилась к нейтральной с pH от 6.4 до 7.2 [9].В конце 1990-х–начале 2000-х гг. pH вод в губеБелой менялся от 7.33 до 7.82 в зависимости отгидрологического сезона [10, 11]. В настоящеевремя рН воды в губе Белой увеличился в сторонуподщелачивания – 7.27–8.74. Минерализация со-ставляет в среднем 81 мг/л, что в 3 раза превышаетестественное природное значение (20–30 мг/л).Для природных вод Кольского Севера типичнопреобладание в анионном составе и Ca2+−в катионном. Поступление промышленных сточ-ных вод в водоем обусловливает не только повы-шение общего содержания солей, но и изменениесоотношения главных ионов в воде губы Белой.В минерализации воды отмечается повышениедоли сульфатов, среди катионов – натрия:

В доиндустриальный период оз. Имандра ха-рактеризовалось как олиготрофный водоем с до-статочно низким содержанием соединений азота(NO3 до 35 мкг/л) и фосфора (PO4 до 8 мкг/л).Обогащение воды биогенными элементами –

основной критерий процесса эвтрофирования.Развитие промышленности на территории побе-режья озера способствует интенсивному поступ-лению в него промышленных, а также хозяй-ственно-бытовых сточных вод. Концентрация

( )( )( )сестон до

биоДО сестон

100 С 100 З Me ,

С 100 Зi

i

× −=

−

компонентн

вода

С ,С

i

i

К =

3HCO−

24 3 3

2 2

SO (44) HCO (40) Cl (15)NO (1) 81 мг л рH 7.65.

Na (65) Ca (18) К (9) Mg (8)М

− − − −

+ + + +

64



общего фосфора и азота в осенний период в губеБелой варьировали от 19 до 97 мкгP/л и от 200 до661 мкгN/л, а среднее содержание фосфатов инитратов составляло 15 и 347 мкгN/л соответ-ственно. По классификации С.П. Китаева [5], во-да в губе Белой в настоящее время соответствуетэвтрофному статусу. Концентрация кремния всреднем составляет 0.28 мг/л.

Для оценки степени загрязнения озера метал-лами в качестве условно-фоновых принятыусредненные концентрации в удаленных от про-мышленных узлов водоемах Кольского п-ова:Al < 30, Sr < 26, Ni < 1, Cu < 1 мкг/л [11]. В периодинтенсивного антропогенного воздействия по-ступление в водоем стоков от АО “Апатит” при-вело к увеличению в нем содержания тяжелых ме-таллов. В период исследования концентрации Alи Sr превысили “фоновые” значения в среднем в3 раза. Эти элементы – основные компонентысточных вод АО “Апатит” – поступают в губу Бе-лую в составе тонкодисперсных взвесей нефели-на после фильтрации технологических стоков че-рез дамбу хвостохранилища, а также в результатепыления хвостохранилищ. Наблюдается увеличе-ние содержания Cu и Ni в 4–6 раз (табл. 1). Повы-шение концентраций Cu и Ni связано с их по-ступлением в водоем в составе сточных вод мед-но-никелевого комбината, расположенного всеверной части оз. Имандра на расстоянии от не-го ~30 км, а также воздушным путем. СодержаниеFe и Mn составляет в среднем 37 и 12 мкг/л соот-ветственно. По данным [11] приняты условно-фоновые концентрации Fe (34 мкг/л) и Mn(5.6 мкг/л). Таким образом, наблюдается превы-шение содержания Mn в 2 раза. Концентрация Znв губе Белой составляет ~ 1.5 мкг/л, что соответ-ствует ее условно-фоновым значениям (2 мкг/л).Содержание Co, Pb и Cr – в пределах обнаруже-ния концентрации − 0.2 мкг/л, а Cd − 0.05 мкг/л.

Al и Fe находились преимущественно вовзвешенных формах – от 80 до 90% от общего со-держания (табл. 2), которые представлены в видегидроксидных и оксидных соединений этих ме-таллов, в том числе с сорбированными пленкамиорганических веществ гумусовой природы. Ла-бильные формы Al и Fe представлены соединени-ями с ионами хлоридов и гидроксогруппами. Ос-новная форма Sr – лабильная, в наиболее токсич-ной ионной форме Sr содержится более чем на97%. Mn находился преимущественно во взве-шенной форме, образованной окислами с соеди-нениями Fe, органическим веществом и сорбиро-ванными ионами других металлов.

Распределение Cu по формам в результате по-следовательного разделения согласуется с данны-ми проведенных расчетов и указывает на болеевысокое содержание растворенных форм – в томчисле комплексов с гумусовыми лигандами и не-

органическими анионами (хлориды, гидроксо-группы).

Ионы Zn в большей степени находятся в ла-бильной форме в виде гидроксо-соединений. Ла-бильная ионная форма Ni2+ составляет >90%. Pbпредставлен как в лабильной, так и в нелабиль-ной форме, >50% его соединений – лабильныегидроксо-соединения.

Химический состав ДО

Попадая в водную экосистему, химические ве-щества распределяются между компонентамиэтой водной среды – часть растворяется в воде,образуя ионы металлов, гидратированные ионы иионы в составе неустойчивых комплексов, частьнаходится в виде взвесей. Также элементы сорби-руются и аккумулируются гидробионтами, абольшая их доля удерживается ДО [7–9, 14]. В ДОгубы Белой отмечается максимальное содержа-ние большинства металлов среди других компо-нентов экосистемы (табл. 3).

В верхних слоях ДО губы Белой содержание Al,Fe, Mn, Zn и Co в среднем в 1.5 раза выше, чем внижних “условно-фоновых” слоях. Аккумуляцияметаллов Sr, Cu, Pb в слое 0–3 см увеличиваeтся в2.5–3 раз, а Cd и Hg – до 4 раз по отношению книжним слоям ДО. Отмечается высокое содержа-ние Ni в верхних слоях – до 10 раз относительно“условно фоновых” концентраций. Это увеличе-ние, как отмечалось выше, связано с их накопле-нием в результате поступления в составе сточныхвод медно-никелевого комбината, а также с аэро-техногенным переносом. По рассматриваемымэлементам степень загрязнения ДО в губе Белойменяется от умеренной (по Al, Fe, Mn, Zn и Co) дозначительной (по Sr, Cu, Cd и Pb). Высокая сте-пень загрязнения отмечена по Ni и Hg (Cf > 6).

При оценке вклада биогенной и минеральнойформ металлов, поступающих через сестон в ДОозера, установлено, что от 39 до 45% Hg и Cd по-ставляется через органическое вещество сестона.На долю биогенной составляющей Zn и Pb при-ходится от 10 до 20%. Для большинства рассмат-риваемых металлов Мебио не превышает 10%. ДОв губе Белой формируются главным образом засчет минеральных компонентов, однако не ис-ключается и некоторый вклад конституционных(биогенных) элементов скелетных и покровныхтканей планктонных организмов. Как отмеченов [6], существует методическая проблема геохи-мической интерпретации вещественного составапроб планктона с целью отнесения их либо к чи-сто планктонным образцам, либо к пробам сесто-на (смесь планктона, органического детрита иминеральной взвеси), для ее решения необходи-мы более углубленные исследования.



Таксономический и химический состав сестона

В составе фитопланктонного сообщества –главной части сестона – обнаружено 104 таксонаводорослей: Bacillariophyta – 53, Chlorophyta – 24,Cyanophyta – 15, Chrysophyta – 4, Dinophyta – 3,Charophyta – 5. В течение всего вегетационногопериода в общей биомассе фитопланктона доми-нировали диатомовые водоросли. Массовыепредставители (до 80% численности) фитопланк-тона – 4 вида диатомовых водорослей: Aulaco-seiraislandicavar. helvetica O. Müll., DiatomatenueAg.var. tenue, AsterionellaformosaHass. var. formosa, Fragi-lariacrotonensisKitt. var. Crotonensis [1].

Химический анализ вод и сестона губы Белойпоказал, что содержание металлов варьирует вшироких пределах (рис. 2) и распределяется для

сестона в ряду: Al > Fe > Mn > Sr > Ni > Zn > Cu >> Cr ≥ Pb > Co > Cd > Hg. Наиболее большое на-копление отмечено для элементов Al (в среднем6838 мкг/гсух в) и Fe (в среднем 4302 мкг/гсух в). Со-держание Mn составляет в среднем 234 мкг/гсух в.

Содержание металлов в органах и тканях сига (Coregonuslavaretus L)

Металлы неравномерно накапливаются в ор-ганах и тканях рыб. Наиболее высокие содержа-ния Al отмечены в жабрах (до 46.9 мкг/гсух в), что,вероятно, связано с адсорбированием взвешен-ных частиц металла на жаберном аппарате. Cuглавным образом депонируются в печени рыб.Приоритетным органом – накопителем металлов

Таблица 1. Гидрохимические показатели губы Белой (здесь и в табл. 3 в числителе – среднее, в знаменателе –минимальное–максимальное значения)

Показатель, размерность Значение Показатель, размерность Значение

pH Na, мгл–1

Электропроводность, (20°С), мкСмсм–1 K, мгл–1

Щелочность, мкэквл–1 Mg, мгл–1

Органическое вещество, мгСл–1 Al, мкг/л

Pобщ, мкгл–1 Fe, мкг/л

мкгPл–1 Mn, мкг/л

Nобщ, мкгл–1 Sr, мкг/л

мкгNл–1 Cu, мкг/л

мкгNл–1 Ni, мкг/л

мгл–1 Zn, мкг/л

мгл–1 Cd, мкг/л

Cl– , мгл–1 Co, мкг/л <0.2

Si, мгл–1 Pb, мкг/л

Ca, мгл–1 Cr, мкг/л

7.657.27 8.74−

17.016.0 18.0−

104103 135−

3.603.16 4.40−

454391 570−

1.010.89 1.09−

3.42.9 3.8−

9146 175−

5519 97−

3713 62−

34PO ,− 15

2 51−12

4.9 31−

406200 661−

6755 87−

3NO ,− 347176 478−

4.13.7 4.6−

4NH ,+ 343 85−

6.24.9 8.6−

3HCO ,− 2624 30−

1.50.4 4.5−

24SO ,− 22

20 23−0.05

0.01 0.18−

5.65.4 5.7−

0.280.05 0.66−

0.20.1 0.3−

4.213.95–4.60

0.20.1 0.6−

66



Fe, Ni, Cd, Co, Pb и Hg в организме сига являютсяпочки. В скелетной ткани максимально аккуму-лируются Sr (в среднем 859 мкг/гсух в) и Mn(до 41.5 мкг/гсух в). Аккумуляция Sr и Mn в скелетеобусловлена биологическими свойствами эле-ментов, оказываeт влияние на процессы костеоб-разования [16]. Cr накапливается в скелетныхтканях: составляя в жабрах 0.55, в скелете –0.44 мкг/гсух в.

Элементы Sr, Zn и Hg в большей степени на-капливаются в организме сига, что, вероятно,обусловлено биологическими свойствами самихэлементов. Так, соединения Sr близки по свой-ствам к соединениям Ca и оказывают влияние напроцессы костеобразования, полностью заменяяпоследний, а также на активность ряда фермен-

тов – каталазы, карбоангидразы и щелочной фос-фатазы. Zn активно включается в биологическиециклы, являясь металлоферментом, достаточноравномерно распределяется между органами итканями рыб. Ртуть преимущественно концен-трируется в жировой и мышечной тканях до 70%[16].

Расчеты коэффициентов накопления Кнd и Кнtпоказали, что биодоступность металлов для вод-ных организмов, в частности для рыб, определя-ется преимущественно их растворимыми форма-ми миграции в водной массе (табл. 4). Так, напри-мер, Sr, для которого основной формой являетсянаиболее токсичная – лабильная, полностью на-капливается из воды системами организма рыб,главным образом костными тканями.

Таблица 2. Формы нахождения металлов в водной толще губы Белой и долевое распределение взвешенной и рас-творимой форм металлов (%)

Эле

мен

т Горизонт pH

Взвешенная форма Растворимая форма Растворимая, расчетные данные

мкг/л доля,%

расчет,%

нела

биль

ная,

мкг

/л

лаби

льна

я,м

кг/л

доля

, %

нела

биль

ная,

% лаби

льна

я,% вс

его,

%

Al Поверхность 7.54 92.2 81 75 1.6 20.2 19 2.9 22.1 2510 м 7.36 154 88 87 2.9 18.3 12 1 12 13

Fe Поверхность 7.54 24 86 85 2.6 1.4 14 8.5 6.5 1510 м 7.36 56.2 91 89 4.3 1.5 9 6.5 4.5 11

Sr Поверхность 7.54 11.6 14 10 0.1 70.3 86 5 85 9010 м 7.36 11.6 13 10 0.3 75.1 87 5 85 90

Mn Поверхность 7.54 9.8 98 99 0.1 0.1 2 0.3 0.7 110 м 7.36 30.2 97 99 0.3 0.5 3 0.3 0.7 1

Cu Поверхность 7.54 1.6 30 29 1 1.1 70 16 55 7110 м 7.36 1.6 38 42 1.2 1.4 62 13 45 58

Рис. 2. Среднее содержание металлов в компонентах экосистемы губы Белой.

0

5060708090

100

40302010

мкг

/л

Вода

Al Fe Mn Sr Ni Zn Cu Cr Pb Co Cd Hg0.1

1

10

100

1000

10000

мкг

/г с

ух. в

еса

Сестон

Al Fe Mn Sr Ni Zn Cu Cr Pb Co Cd Hg



Высокие коэффициенты накопления Al, Fe иMn, а также элементов Ni, Cd, Pb и Cr в сестонегубы Белoй, вероятно, связаны не только с биона-коплением металлов в живых планктонных орга-низмах, но также с процессами сорбции ионовметаллов (в частности, адсорбции тонкодисперс-ных взвесей, представленных как минеральной,так и органической составляющей, на поверхно-сти клеточных мембран организмов) и их способ-ностью вступать в комплексообразование с орга-ническими (например, продуктами метаболизмафитопланктона) и органоминеральными веще-ствами [7, 16].

Проведенные исследования показали, что хи-мические элементы, поступающие в губу Белуюоз. Имандра, интенсивно накапливаются в раз-личных компонентах его экосистемы. Причем,уровни накопления неодинаковы и определяются

специфическими свойствами как самих элемен-тов, так и особенностями систем организмов, вкоторых происходит их аккумуляция [2, 6].

Для анализа малых выборок и оценки степенизависимости между переменными были приме-нены методы непараметрической статистики.Анализ содержания загрязняющих веществ в во-де, ДО и рыбе, а также коэффициента загрязне-ния показал высокие корреляционные зависимо-сти: коэффициент корреляции Пирсона: R2 == 0.645 – 0.973 (p < 0.002). Пространственноераспределение также показало высокую степеньзависимости исследуемых параметров при срав-нении с гидрохимическими показателям.

Таким образом, антропогенное загрязнение вгубе Белой, накладываясь на природные процес-сы, оказывает существенное влияние на них, сти-

Таблица 3. Содержание металлов в ДО губы Белой (Cf – коэффициенты загрязнения; Мебио – вклад биогеннойдоли металлов через сестон в ДО, %; кларки элементов в земной коре по [3])

ЭлементДО, мкг/гсух в, n = 10

Cf Мебио, % Кларки0–3 см нижний слой

Зольность, % 87.5 91 ≈100

Al 1.4 3 80500

Fe 1.2 5 46500

Mn 2 2 1000

Sr 3.2 2 340

Cu 3.1 4 47

Ni 12 3 58

Zn 1.4 13 83

Cd 5.2 45 0.13

Co 1.6 3 18

Pb 3.5 17 16

Cr 0.7 8 83

Hg 8.2 39 0.083

5480336393 80145−

3916323000 52551−

2437722247 26364−

2061513770 22210−

29751045 6566−

2016909 2846−

23031083 5242−

792281 1600−

272190 389−

11287 126−

855498 1574−

82.625.7 165−

12588 146−

9169.2 113−

0.440.21 0.73−

0.10.04 0.17−

28.725.8 38.7−

1813.2 21.8−

12.810.1 14.5−

5.501.82 9.92−

33.524.4 41.4−

4838.7 58.1−

0.270.16 0.38−

0.060.02 0.24−

68



мулируя процессы эвтрофирования, а также обо-гащения вод токсичными микроэлементами, ко-гда водоем подвергается воздействию прямыхпромышленных стоков.

ВЫВОДЫВ результате долговременного воздействия

горнопромышленного комплекса АО “Апатит”на воду в губе Белой она претерпела техногеннуютрансформацию. Величина pH воды увеличилaсьв сторону подщелачивания, изменилось соотно-шение главных ионов минерализации: в анион-ном составе преобладающими стали сульфаты, вкатионном – натрий. В настоящее время вода посодержанию биогенных элементов имеет эвтроф-ный статус. Концентрации Al, Sr и Mn увеличи-лись в 2–3 раза, Cu и Ni − в 4–6 раз по сравнениюс их условно “фоновыми” значениями в удален-ных от промышленных узлов водоемах Кольскогоп-ова.

Al, Fe, а также Mn преимущественно находят-ся во взвешенном состоянии. Cu преобладает врастворимой форме: в комплексах с гумусовымилигандами и неорганическими анионами – хло-риды, гидроксогруппы. Основной формой Sr яв-ляется лабильная, представленная Sr2+ более чемна 97%. В лабильной форме преобладает Zn и Ni.

Степень загрязнения ДО оз. Имандра в районегубы Белой меняется от умеренной (Al, Fe, Mn,Zn и Co) до значительной (Sr, Cu, Cd и Pb). Высо-кая степень загрязнения отмечена для Ni и Hg(Cf > 6). Поступление рассматриваемых металловв ДО связано, главным образом, с химическимиэлементами минерального происхождения и ме-нее значимо – с органическим веществом сестона.

Биодоступность металлов водными организ-мами определяется преимущественно их формойнахождения в водной среде, а также их физико-химическими особенностями.

В организмах рыб выявлены следующие зако-номерности: приоритетным органом – накопите-лем тяжелых металлов являются почки; для пече-ни характерна высокая степень обогащения Zn,Hg и Cu; Cd концентрируется в печени и почках;костные ткани обогащены Sr.


1. Вандыш О.И., Денисов Д.Б., Черепанов А.А., Горба-чева Т.А., Кашулин Н.А. Особенности планктонныхсообществ губы Белой озера Имандра при долго-временном воздействии сточных вод горнорудно-го производства // Тр. КНЦ РАН. Прикладнаяэкология Севера. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН,2013. Вып. 3. С. 35–67.

2. Ветров В.А., Кузнецова А.И. Микроэлементы вприродных средах региона озера Байкал / Под ред.М.И. Кузьмина. Новосибирск: Изд-во СО РАН,НИЦ ОИГГМ, 1997. 234 с.

3. Виноградов А.П. Средние содержания химическихэлементов в главных типах изверженных горныхпород земной коры // Геохимия. 1962. № 7. С. 555–571.

4. Даувальтер В.А. Исследование физического и хи-мического состава донных отложений при оценкеэкологического состояния водоемов: учеб. посо-бие по дисциплине “Геохимия окружающей сре-ды”. Мурманск: Изд-во МГТУ, 2006. 84 с.

5. Китаев С.П. Основы лимнологии для гидробиоло-гов и ихтиологов / Под ред. Л.В. Карабановой. Пет-розаводск: Изд-во КарНЦ РАН, 2007. 395 с.

Таблица 4. Коэффициенты накопления в компонентах среды (Кнt − относительно общего содержания металла,Кнd – относительно растворимой формы металла)

* Коэффициенты накопления рассчитаны относительно предела обнаружения Hg методом холодного пара (≤0.05 мкг/л Hg)(ГОСТ Р 51212-98).

Компонент Коэффициент Fe Al Sr Mn Cu Ni Cd Co Zn Pb Cr Hg

Сестон Кнt 5.2 4.9 3.2 4.3 4 5.2 4.5 4.2 5.2 4.7 4.5 3.8*

МышцыКнt 2.6 1.4 2.2 2.2 2.3 2 1.9 2.3 4.4 1.8 2.9 3.5*Кнd 3.5 2.1 2.3 3.5 2.5 – – – – – – –

ПеченьКнt 3.7 1.8 1.9 2.9 3.7 2.4 3.1 2.7 5.2 2.4 2.8 3.6*Кнd 4.6 2.6 2 4.3 4 – – – – – – –

ПочкиКнt 4 2.1 2.1 2.7 3.3 2.8 4.1 3.7 5.2 2.8 3.2 3.7*Кнd 4.8 2.7 2.2 4 3.5 – – – – – – –

ЖабрыКнt 3.7 2.6 3.5 3.4 2.8 2.6 3 2.9 5.4 2.9 3.5 3.4*Кнd 4.6 3.5 3.5 4.8 2.9 – – – – – – –

СкелетКнt 2.8 1.8 4.1 3.6 2.3 2.7 2.2 2 5.2 2.4 3.4 3.2*Кнd 3.7 2.4 4.1 4.9 2.7 – – – – – – –



6. Леонова Г.А. Геохимическая роль планктона кон-тинентальных водоемов Сибири в концентрирова-нии и биоседиментации микроэлементов. Ново-сибирск: Гео, 2012. 314 с.

7. Линник П.Н., Набиванец Б.И. Формы миграции ме-таллов в пресных поверхностных водах. Л.: Гидро-метеоиздат, 1986. 270 с.

8. Малиновский Д.Н. Особенности миграции загряз-няющих веществ в районах разработки апатитоне-фелиновых месторождений Мурманской области.Дис. … канд. геогр. наук. Апатиты: КНЦ РАН,1999. 236 с.

9. Материалы к изучению вод Кольского полуостро-ва. Мурманск: Кольская база АН СССР, 1940.С. 45–98.

10. Моисеенко Т.И., Гашкина Н.А. Формирование хи-мического состава вод Мурманской области вусловиях функционирования горнорудных и ме-таллургических производств // Арктика: экологияи экономика. 2015. № 4 (20). С. 4–13.

11. Моисеенко Т.И., Даувальтер В.А., Лукин А.А., Куд-рявцева Л.П., Ильяшук Б.П., Ильяшук Е.А., Санди-миров С.С., Каган Л.Я., Вандыш О.И., Шаров А.Н.,Шарова Ю.Н., Королева И.М. Антропогенные мо-дификации экосистемы озера Имандра // Отв. ред.Т.И. Моисеенко. М.: Наука, 2002. 403 с.: ил.

12. Моисеенко Т.И., Яковлев В.А. Антропогенные пре-образования водных экосистем Кольского Севера.Л.: Наука, 1990. 220 с.

13. Павлова А.С., Кашулин Н.А., Денисов Д.Б., Терен-тьев П.М., Кашулина Т.Г., Даувальтер В.А. Распре-деление химических элементов между компонен-тами экосистемы арктического озера БольшойВудъявр (Хибины, Мурманская область) // Сибир-ский экол. журн. 2019. № 3. С. 348–366.

14. Родюшкин И.В. Формы нахождения металлов в во-де озера Имандра // Проблемы химического ибиологического мониторинга экологического со-стояния водных объектов Кольского полуострова.Апатиты: КНЦ РАН, 1995. С. 55–64.

15. Руководство по методам гидробиологическогоанализа поверхностных вод и донных отложений /Под ред. В.А. Абакумова. СПб.: Гидрометеоизат,1992. 305 с.

16. Чистяков Ю.В. Основы бионеорганической химии //М.: Химия, Колос-с, 2007. 539 с.

17. Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollu-tion control – sedimentological approach // Water Res.1980. V. 17. № 36. P. 663.

18. Skogheim O.K. Rapport fra Arungenprosjektet. Oslo:NLH, 1979. № 2. 7 p.

19. Verweij W. CHemical Equilibria in AQuatic Systems(CHEAQS) Next program. 2014. [Электронный ре-сурс]. URL: http://www.cheaqs.eu/index.html (датаобращения: 20.05.2019)


70

ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ ТРОФИИ ДОННЫХ БИОТОПОВ ГОРЬКОВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА ПО ОСАДОЧНЫМ ПИГМЕНТАМ

© 2021 г. Н. А. Тимофееваa, *, Л. Е. Сигареваa, В. В. Законновa

aИнститут биологии внутренних вод им. И.Д. Папанина РАН, пос. Борок, Ярославская обл., 152742 Россия



Представлены новые данные по содержанию растительных пигментов и органического вещества вдонных отложениях русловых, пойменных и приустьевых биотопов Горьковского водохранилища(Верхняя Волга, Россия). Выявлены закономерности распределения осадочного хлорофилла а ипродуктов его деградации – феопигментов в зависимости от скорости течения, глубины и характерагрунта. Оценены трофические условия в донных отложениях по суммарному содержанию хлоро-филла а и феопигментов с учетом районирования водохранилища по абиотическим факторам.Средняя концентрация осадочных пигментов, рассчитанная с учетом площадей донных отложенийразного типа, в 2009–2010 гг. (25.3 ± 1.5 мкг/г сухого грунта) меньше, чем в годы предыдущих на-блюдений – 1996–1998 и 2001 гг. (59.1 и 31.9 ± 3.7 мкг/г соответственно). Трофическое состояниебентали водохранилища сохраняется мезотрофным.

Ключевые слова: хлорофилл, феопигменты, донные отложения, трофическое состояние, Горьков-ское водохранилище.DOI: 10.31857/S0321059621010272

ВВЕДЕНИЕ

Контроль качества водных ресурсов приобре-тает особое значение в условиях резких климати-ческих колебаний, наблюдаемых в последние де-сятилетия. Отслеживание изменений продуктив-ности водных экосистем позволяет своевременновыявлять трансформацию характеристик воднойсреды. В изучении динамики процессов в водое-ме и на водосборе важная роль принадлежит дон-ным отложениям (ДО) [21, 24], а среди показате-лей бентали – растительным пигментам [25, 27,32, 37]. Осадочный хлорофилл а (Хл a) и его дери-ваты – индикаторы трофического состояния, по-скольку их концентрации положительно корре-лируют с показателями продуктивности фито-планктона [26, 29], мейо- и макрозообентоса [23,30, 15], концентрациями в ДО органического ве-щества (ОВ), общего азота и фосфора [16, 20, 28].Осадочные пигменты широко используются в ра-ботах на озерах и значительно реже в динамичныхэкосистемах водохранилищ в связи с простран-ственными градиентами морфологических, гид-рологических, гидрохимических и биологическиххарактеристик [15, 19, 39, 40]. В то же время этиуникальные индикаторы весьма информативны

для экологического мониторинга водохранилищ –резервуаров пресной воды.

Цель работы – изучение пространственной ва-риабельности трофии бентали Горьковского во-дохранилища на основе анализа содержания рас-тительных пигментов в ДО разнотипных биото-пов – русловых, пойменных и приустьевых.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯГорьковское водохранилище (создано в 1955–

1957 гг.) – четвертое в Волжском каскаде, сильновытянутый водоем сложного долинного типа(длина – 430 км, объем – 8.7 км3, площадь –1591 км2, средняя глубина – 5.5, максимальная –21 м, коэффициент водообмена – 6.1 год–1) играетзначительную роль в водоснабжении Ярослав-ской, Костромской и Ивановской областей [18].По особенностям морфометрии и гидродинами-ки в водохранилище выделяют участки выклини-вания подпора, переходный, предплотинный иКостромское расширение – обособленный мел-ководный залив [1]. Основной продуцент ОВ вводоеме – фитопланктон, в формировании био-массы которого главная роль принадлежит диато-мовым и синезеленым водорослям [5, 8]. Трофи-

УДК 556.555.6:581.132



ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ ТРОФИИ ДОННЫХ БИОТОПОВ 71

ческое состояние экосистемы по биомассе фито-планктона оценивается как мезотрофное, посодержанию Хл a в планктоне – от мезотрофногодо эвтрофного [6, 8, 34]. Степень зарастания аква-тории водохранилища высшей водной раститель-ностью незначительна (1.4%), наиболее зарос-ший макрофитами участок – Костромское рас-ширение (21.5%) [17, 10]. В грунтовом комплексепо площади доминируют крупнозернистые нано-сы (50%), менее распространены тонкодисперс-ные отложения (32%) и трансформированныегрунты (18%). Средняя толщина ДО ~13 см, средне-годовое осадконакопление – 2.3 мм [4].

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯПробы ДО отбирали от Рыбинска до Костро-

мы на 52 станциях в июне 2009 г., в Костромскомрасширении – на 28 станциях в июле 2009 г.,от Костромы до Городца – на 113 станциях в авгу-сте 2010 г. (рис. 1). Основная часть станций отно-силась к бывшему руслу и поймам (глубины 0.9–21 м). Кроме того, были проанализированы при-устьевые зоны 15 малых, а также пяти более круп-ных рек (Которосль, Кострома, Мера, Немда иУнжа), впадающих в водохранилище. В девятипритоках дополнительно отбирали пробы вышепо течению. ДО извлекали модифицированнымдночерпателем Экмана–Берджа (ДАК-250, Рос-

сия), для анализа брали пробы из верхнего 5-сан-тиметрового слоя.

Растительные пигменты определяли спектро-фотометрическим методом в 90%-м ацетоновомэкстракте. Концентрацию Хл a и продуктов егодеградации – феопигментов (Ф) – рассчитывалипо уравнениям Лоренцена [31] на 1 г ОВ (мг/гОВ), на 1 г сухого грунта (мкг/г) и на 1 м2 сырогогрунта толщиной 1 мм (мг/м2 мм). Концентрацияпигментов в расчете на ОВ характеризует его ка-чество – происхождение (аллохтонное, автохтон-ное) и степень деструкции [38]. КонцентрациюХл + Ф (мг/м2 мм – среднее содержание в 1 ммверхнего 5-сантиметрового слоя отложений пло-щадью 1 м2) использовали для сравнения с лите-ратурными данными по содержанию Хл a в стол-бе воды (мг/м2) и первичной продукции фито-планктона. В качестве показателей соотношениякаротиноидов и Хл a в ДО использовали отноше-ние оптических плотностей экстракта в максиму-мах поглощения этих пигментов (480 и 665 нм)без поправки (E480/E665) и с поправкой (E480/1.7E665к)на дериваты Хл a. Значения индексов, превыша-ющие величины для фитопланктона (0.8–1.0), от-ражают более интенсивное разрушение Хл a, анизкие – каротиноидов.

Гранулометрический анализ ДО выполнялиметодом мокрого рассеивания через сита с диа-

Рис. 1. Картосхема грунтовой съемки Горьковского водохранилища в 2009–2010 гг.: трансекты в зоне выклиниванияподпора (I) и переходном участке (II), сетка станций в предплотинном районе (III) и Костромском расширении (IV).

Рыбинск

Ярославль

Кострома

КинешмаРешма

р. Немда р. Унжа

р. Елнать

Юревец

III

II

IV

I

Чкаловск

Городец

0 25 50 75 100 км

72


ТИМОФЕЕВА и др.

метром отверстий от 2 до 0.05 мм на электромаг-нитной просеивающей установке “Analysette-3”(фирма “Alfred Fritsch & СО”, Германия). Содер-жание ОВ определяли по изменению массы грун-та при прокаливании при 600°С, естественнуювлажность и воздушно-сухую объемную массу от-ложений – традиционными методами [2]. Для ха-рактеристики гидродинамической активностииспользовали формализованный показатель сред-ней придонной скорости течения (V, м/с), инте-грирующий стоковые и ветровые течения, кото-рый рассчитывали на основе среднего диаметрачастиц ДО по уравнению связи, полученному дляГорьковского водохранилища [4].

Для оценки трофии использовали концентра-цию Хл + Ф в расчете на сухой грунт согласно[35]: олиготрофная категория <13 мкг/г сухогогрунта, мезотрофная – 13–60, эвтрофная – 60–120, гипертрофная >120. Трофическое состояниевсей бентали водохранилища оценивали по сред-невзвешенной концентрации Хл + Ф в слое 0–5 см, рассчитанной с учетом соотношения пло-щадей отложений разного типа [4].

Результаты обработаны с помощью пакетовпрограмм MS Excel и Statistica 6.0. Изменчивостьпоказателей оценивали по коэффициенту вариа-ции C

v. Для оценки количественной связи между

изучаемыми характеристиками использовали ко-эффициенты парной корреляции Пирсона (P << 0.05). Анализ массива данных по разным пока-зателям проводили методом главных компонент.В таблицах приведены средние арифметическиезначения величин со стандартной ошибкой. До-стоверность различий средних значений оцени-вали по t-критерию Стьюдента (P < 0.05).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯАбиотические условия на участках водохранилища

Участок выклинивания подпора от Рыбин-ской плотины до Костромского расширения –наиболее узкая русловая часть Горьковского во-дохранилища со сравнительно небольшими глу-бинами и высокой скоростью течения (табл. 1).Основную часть ложа здесь занимают пески иилистые пески. Переходный участок, выделяе-мый ниже по течению до устья р. Елнати, харак-теризуется расширением акватории за счет затоп-ления пологого левого берега и приустьевыхобластей притоков, увеличением глубины, за-медлением стоковых течений и возрастаниемареалов илов при доминировании песчаных на-носов. Предплотинный, или озерный, участок от-личается наибольшей шириной и глубиной, по-ниженной гидродинамической активностью ипреобладанием илов (песчанистый, глинистый ибурый илы) в глубоководной зоне. Костромскоерасширение мелководно и слабо заболочено, на

станциях наблюдений преобладали глинистыеилы. На русле градиент гидродинамической ак-тивности по продольной оси водоема выраженсильнее, чем у берегов (табл. 1). В верхнем и сред-нем участках скорость течения на русле заметнобольше, чем на поймах, а в предплотинном райо-не эти различия нивелируются. В приустьевыхучастках притоков пониженная гидродинамиче-ская активность отмечалась повсеместно (табл. 1).

Водно-физические и гранулометрические ха-рактеристики ДО отражали увеличение заиленияот верховьев к плотине. Так, от участка выклини-вания подпора к переходному и далее к предпло-тинному уменьшались средние значения воздуш-но-сухой объемной массы (соответственно 0.99 ±± 0.07, 0.83 ± 0.05, 0.68 ± 0.06 г/см3), увеличивалисьсодержание суммарной фракции пелита и алев-рита (<0.1 мм) (37 ± 5, 62 ± 5, 74 ± 3%) и влажность(40 ± 2, 48 ± 2, 58 ± 2%) отложений.

Содержание ОВ в образцах ДО, отобранных наосновной территории ложа, менялось в пределах0.5–32.3% и только в Костромском расширении вторфянистом иле достигало 65.1%. Наиболее ча-сто встречались величины <30%, что обусловленопреобладанием минеральных вторичных отложе-ний в грунтовом комплексе. Среднее содержаниеОВ достоверно увеличивалось от верхнего участ-ка к нижнему, причем такая тенденция отмеча-лась как на русловых, так и на пойменных стан-циях, а в Костромском расширении оно былосходным с таковым в нижнем районе (табл. 1).

Состояние пигментного фонда ДОВ донных биотопах на большинстве станций

пигменты находились в разрушенном состоянии.Относительное содержание Ф в верхнем слое от-ложений варьировало от 11 до 100% и чаще пре-вышало 70% Хл + Ф (C

v = 16%). Рассматриваемый

показатель не зависел от типа ДО и несколькоувеличивался с возрастанием глубины (r = 0.36).В литорали относительное содержание Ф изредкасоставляло <50%, среднее значение показателя(70 ± 5%) было достоверно меньше, чем в глубо-ководной зоне (87 ± 1%).

Пигментные индексы Е480/Е665 и Е480/1.7Е665ксвидетельствовали о разной степени трансформа-ции Хл a и каротиноидов в ДО. Индекс E480/Е665изменялся от 0.8 до 6.5 (C

v = 30%), Е480/1.7Е665к –

от 0.5 до 4.2 (Cv = 28%) при соответствующих

средних 3.2 ± 0.1 и 2.1 ± 0.0. Минимальные вели-чины были характерны для торфянистого ила,максимальные – для серого глинистого ила.Средние значения для почвы и песчаных наносовменьше, чем для илов (табл. 2). В отложениях ли-торали показатели Е480/Е665 и Е480/1.7Е665к (соот-ветственно 2.6 ± 0.2 и 1.8 ± 0.1) слабо отличалисьот таковых в глубоководной зоне (3.3 ± 0.1 и 2.1 ±



± 0.0) из-за большой толщины исследуемого слояотложений (5 см), в котором растительный мате-риал находится в разрушенном виде. ИндексЕ480/1.7Е665к в верхнем и среднем участках был до-стоверно больше, чем в предплотинном районе,где более благоприятны условия для сохраненияпигментов (пониженное содержание кислорода удна) (рис. 2).

Горизонтальное распределениеосадочных пигментов

Удельное содержание Хл + Ф в ОВ варьирова-ло от 0.01 до 2.61 мг/г ОВ (C

v = 82%). Низкие ве-

личины (0.01–0.03 мг/г ОВ) получены для размы-тых почв, высокие (1.73–2.61 мг/г ОВ) – для пес-ков и илистых песков литорали при низкой долепродуктов распада Хл a. Наиболее часто (66%)встречались значения (<0.5 мг/г ОВ), которые надва порядка меньше содержания Хл в ОВ водо-рослей. Концентрации Хл + Ф в диапазонах 0.5–1,1–2 и >2 мг/г ОВ составляли соответственно 27, 6

и 1% выборки. Отмечено достоверное убываниесодержания Хл + Ф в ОВ грунтов от участка вы-клинивания подпора (0.84 ± 0.09) к переходному(0.48 ± 0.04) и предплотинному (0.37 ± 0.02) засчет пойменных и приустьевых территорий(рис. 2). Невысокие концентрации Хл + Ф (0.22 ±± 0.02 мг/г ОВ) были отмечены в Костромскомрасширении.

Валовое содержание Хл + Ф в расчете на сухуюмассу отложений изменялось в широких пределах(0.4–188 мкг/г сухого грунта, C

v = 85%). Низкие

значения были характерны для русловых песков,максимальное – для глинистого ила в районеплотины (на глубине 21 м). Среднее для русла,поймы и приустьевых областей притоков содер-жание Хл + Ф достоверно не различалось научастках выклинивания подпора (38.5 ± 6.2), пе-реходном (35.2 ± 3.5) и предплотинном (46.1 ±± 4.7 мкг/г сухого грунта), но на русле существен-но увеличивалось от верховий к плотине (рис. 2).На поперечных разрезах в зоне выклинивания

Таблица 1. Некоторые абиотические характеристики участков и ДО Горьковского водохранилища (1 – у правогоберега, 2 – бывшее русло, 3 – у левого берега, 4 – приустьевые участки)

* В верхнем (5 см) слое ДО.

Участок Зона Глубина, м V, м/с Фракция<0.1 мм*, % ОВ*, %

Выклинивания подпора 1 4.8 ± 1.2 0.28 ± 0.05 28.4 ± 7.9 3.2 ± 1.12 9.1 ± 0.1 0.60 ± 0.19 25.8 ± 16.0 3.1 ± 1.63 5.5 ± 1.3 0.21 ± 0.03 34.8 ± 8.3 5.0 ± 1.54 3.1 ± 0.7 0.14 ± 0.01 55.6 ± 8.9 5.8 ± 0.9

Переходный 1 6.0 ± 1.2 0.20 ± 0.04 50.5 ± 8.6 6.0 ± 0.82 12.0 ± 0.8 0.33 ± 0.13 44.9 ± 12.9 8.1 ± 1.43 6.8 ± 0.8 0.11 ± 0.01 78.6 ± 5.2 8.5 ± 1.24 6.9 ± 0.7 0.14 ± 0.02 61.6 ± 11.7 7.7 ± 1.7

Предплотинный 1 9.1 ± 0.7 0.11 ± 0.01 77.0 ± 5.0 11.2 ± 1.32 15.7 ± 0.9 0.09 ± 0.02 80.9 ± 5.5 13.5 ± 1.13 7.3 ± 0.8 0.13 ± 0.02 66.8 ± 6.7 11.1 ± 2.24 7.7 ± 1.1 0.13 ± 0.03 69.7 ± 10.7 8.6 ± 1.3

Костромское расширение – 4.4 ± 0.5 0.18 ± 0.04 71.4 ± 5.0 11.4 ± 2.2

Таблица 2. Содержание ОВ и растительных пигментов в верхнем (5 см) слое ДО разного типа Горьковскоговодохранилища

Тип грунта ОВ, % Хл + Ф, мкг/г сухого грунта

Хл + Ф,мг/г ОВ

Е480/Е665 Е480/1.7Е665к

Размытая почва 8.8 ± 0.7 6.3 ± 3.1 0.07 ± 0.03 2.5 ± 0.3 1.6 ± 0.2Песок 1.4 ± 0.3 9.2 ± 3.3 0.59 ± 0.21 2.1 ± 0.2 1.5 ± 0.1Илистый песок 2.7 ± 0.3 13.4 ± 2.1 0.59 ± 0.10 2.7 ± 0.2 1.8 ± 0.1Песчанистый ил 6.0 ± 0.6 24.9 ± 3.9 0.43 ± 0.05 3.7 ± 0.2 2.3 ± 0.1Серый глинистый ил 11.9 ± 0.5 53.9 ± 3.1 0.48 ± 0.03 3.5 ± 0.1 2.2 ± 0.0

74



подпора концентрации Хл + Ф (мкг/г сухогогрунта) на русле меньше, чем на поймах, в пере-ходном участке различия не выявлены, в предп-лотинном районе максимальное содержание пиг-ментов приурочено к затопленному руслу р. Вол-ги (рис. 2). В приустьевых участках притоковконцентрации осадочных пигментов были сход-ны с таковыми на поймах (рис. 2). Высокое содер-жание Хл + Ф (78–105 мкг/г сухого грунта) отме-чалось в устьях рек Норы, Шиголости, Кубани,Шачи, Сунжи и Меры. Выявлено, что концентра-ции осадочных пигментов и ОВ в приустьевых зо-нах, как правило, больше, чем на участках рек вы-ше по течению (рис. 3).

Концентрация Хл + Ф в расчете на единицуплощади дна варьировала от 0.8 до 76.9 мг/м2 мм(C

v = 64%). Низкие концентрации отмечены в

русловых песках в верховьях водохранилища; вы-сокие – в глинистых илах, содержащих остаткивысшей водной растительности; в приустьевыхзонах притоков (р. Нора и Шиголость). Наиболеечасто (64%) встречались величины в диапазоне 10–30, среднее значение составило 21.0 ± 1.0 мг/м2 мм.

Пространственная динамика осадочных пиг-ментов в значительной степени была обусловленанеоднородностью распределения разных типовДО. Концентрация Хл + Ф в расчете на сухойгрунт наиболее сильно менялась в зависимости оттипа отложений, увеличиваясь от почв и песков килам. (табл. 2). Концентрация Хл + Ф наиболеетесно связана с водно-физическими свойствамигрунтов – влажностью и объемной массой, а так-же с содержанием ОВ (рис. 4). Менее выраженызависимости концентрации пигментов от показа-телей гранулометрического состава (рис. 4). Ха-рактер связей концентрации ОВ, как и пигмен-тов, неодинаков с разными показателями грунта:влажностью (r = 0.80), воздушно-сухой объемноймассой (r = –0.69), содержанием суммарнойфракции пелита и алеврита (r = 0.51), среднимдиаметром частиц (r = –0.32). Как правило, тес-нота всех связей усиливалась при анализе толькорусловых станций из-за наиболее сильного гра-диента абиотических условий.

В настоящей работе впервые для Горьковскоговодохранилища установлена умеренная отрица-тельная связь концентрации осадочных пигмен-тов с показателем скорости течения как для всегомассива данных (рис. 4), так и отдельных зон дна –русла (r = –0.57), левобережной (r = –0.55) и пра-вобережной пойм (r = –0.34), приустьевых райо-нов (r = –0.53). Связь концентрации осадочныхпигментов с глубиной положительная для русло-вых станций по продольному профилю (r = 0.67).В то же время по поперечным разрезам (для рус-ла, пойм и приустьевых территорий) связь Хл + Фс глубиной неодинакова: в зоне выклиниванияподпора – отрицательная (r = –0.33), в переход-

ном участке не выявляется, а в предплотинном –положительная (r = 0.67). Смена направлениясвязи обусловлена изменениями соотношенияскоростей течения на русле и поймах (табл. 1).

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Основа формирования продуктивности водое-ма и, соответственно, оценки его трофическогостатуса – первичная продукция, но часто исполь-зуют показатели развития организмов других тро-фических уровней. Оценка трофического состоя-ния водохранилищ представляет особые трудно-сти из-за пространственной неоднородностираспределения гидробионтов в пелагиали и бен-тали. Особенности морфометрии, гидродинами-

Рис. 2. Средние концентрации Хл + Ф (а), мг/г ОВ, Хл ++ Ф (б), мкг/г сухого грунта, значения индексаЕ480/1.7Е665к (в) в верхнем (5 см) слое ДО в зонах иссле-дования Горьковского водохранилища: 1 – у правогоберега, 2 – бывшее русло, 3 – у левого берега, 4 – при-устьевые зоны. Участки: I – выклинивания подпора,II – переходный, III – предплотинный.

Участки

0

3

2

1

III III

отн. ед.(в)

0

80

40

60

20

III III

мкг/г сухого грунта(б)

0

1.6

0.8

1.2

0.4

III III

мг/г ОВ(а)

1234



ки, свойства водных масс влияют на распределе-ние планктонных водорослей и продуктивностьучастков водохранилищ [6, 9, 22]. В бентали оби-лие донных организмов зависит от типа грунта,скорости течения, кислородного и термическогорежимa [7, 33, 36]. При использовании осадочныхпигментов как показателей трофии следует учи-тывать характеристики биотопов. Первые рабо-ты, посвященные изучению содержания пигмен-тов в ДО Горьковского водохранилища, проводи-лись в 1996–1998 и 2001 гг. на 33–42 русловых ипойменных станциях [13, 14]. Было показано, чтогоризонтальное распределение Хл a и его дерива-тов в поверхностных отложениях характеризуетсяувеличением концентраций от верховьев к плоти-не и от русла к пойме. Трофический статус водое-ма по содержанию осадочных пигментов оцени-вался как мезотрофный.

В настоящей работе на Горьковском водохра-нилище, впервые выполненной по расширеннойсетке станций, включающей зоны русла, поймы,приустьевые участки притоков и Костромскоерасширение, учтено разнообразие условий седи-ментации взвеси и осадкообразования в водохра-нилище. Показано, что изменчивость содержа-ния осадочных пигментов как показателей тро-фии связана с пространственной структуройгрунтового комплекса, отражающей характерпротекающих на участках водоема физических,химических и биологических процессов. Основ-ной вклад в формирование трофии бентали вно-сят песчанистый и серый глинистый илы, в кото-рых концентрации растительных пигментов и ОВболее высокие, чем в отложениях другого типа(табл. 2).

Для выявления неоднородности трофическихусловий в бентали проанализировали методомглавных компонент массив данных по восьми по-казателям (глубина, придонное течение, показа-тели ДО: валовая концентрация Хл + Ф, содержа-ние ОВ, средний диаметр, содержание частиц<0.1 мм, воздушно-сухая объемная масса, влаж-ность). Первый фактор по оси абсцисс объяснял62.4% общей дисперсии исходных переменных иотражал характеристики ДО. Второй фактор пооси ординат учитывал 17.1% вариации и в основ-ном был связан с глубиной и скоростью течения.Расположение точек на графике позволилоструктурировать станции по трем группам, разли-чающимся по содержанию Хл + Ф и ОВ в ДО(рис. 5). Средняя концентрация Хл + Ф в группе Iсоставила 3.4 ± 1.2, II – 34.0 ± 2.2, III –111 ± 17.3 мкг/г сухого грунта; содержание ОВ –1.0 ± 0.1, 8.5 ± ± 0.4, 28.7 ± 7.0% соответственно.В группу I (n = 12) входят станции с высокой ско-ростью течения (0.65 ± 0.07 м/с) и песчаными от-ложениями. Группа III (n = 7) объединяет глубо-ководные (11–22 м) станции нижнего районапредплотинного участка со слабым течением(0.07 ± 0.01 м/с), занятые глинистыми илами, атакже участок в Костромском расширении с тор-фянистым илом. Большинство станций попадаетв группу II, в пределах которой постепенно сни-жается скорость течения и увеличивается содер-жание ОВ и Хл + Ф. Эти данные показывают, чтонаиболее резко различаются по трофическимусловиям русловые отложения в зонах выклини-вания подпора и вблизи плотины.

Разграничение всего массива данныхконцентраций Хл + Ф в ДО по категориям тро-

Рис. 3. Концентрации Хл + Ф (а), мкг/г сухого грунта, и ОВ (б) в верхнем (5 см) слое ДО на речных (1) иприустьевых (2) участках притоков Горьковского водохранилища: 1 – Ить, 2 – Которосль, 3 – Шиголость, 4 – Костро-ма, 5 – Шача, 6 – Мера, 7 – Елнать, 8 – Немда, 9 – Ячменка.

0

120

40

80

4321 5 6 7 98

Хл + Ф, мкг/г (а)

0

18

6

12

4321 5 6 7 98

ОВ, % (б)

Притоки

12

76



Рис. 4. Связи содержания Хл + Ф, мкг/г сухого грунта, со скоростью течения (а) и характеристиками ДО: воздушно-сухойобъемной массой (ОМ) (б), влажностью (в), концентрацией ОВ (г), % сухой массы грунта, содержанием суммарной алев-ритовой и пелитовой фракции (д) и средним диаметром Md n частиц (е). Уравнения регрессии: y = 1.9x–1.23, r2 = 0.37 (a);y = 12.73x–1.53, r2 = 0.53 (б); y = 1.74exp(0.05x), r2 = 0.58 (в); y = 3.75x0.96, r2 = 0.49 (г); y = 4.86exp(0.02x), r2 = 0.32 (д);y = 52.65exp(–5.59x), r2 = 0.34 (е).

0

200

100

40 80

(д)

<0.1 мм, %

0

200

100

40 80

(в)

Вл, %0 4020 60

(г)

ОВ, %

0 0.5 1.0

(е)

Md, мм

0

200

100

0.4 0.8

(а)

V, м/с

Хл + Ф

0 1 2

(б)

ОМ, г/см3

Хл + Ф



фии показало следующие величины: олиготроф-ной категории – 22, мезотрофной – 61, эвтроф-ной – 16, гипертрофной – 2%. Средние концен-трации Хл + Ф в ДО разного типа (табл. 2)варьируют от олиготрофных (трансформирован-ная почва, песок) до мезотрофных (илистый пе-сок, песчанистый и глинистый илы). В простран-ственном аспекте наиболее значительно меняют-ся трофические условия в отложениях русловойложбины: в зоне выклинивания подпора – олиго-трофные, на переходном участке – мезотрофные,в предплотинном районе – эвтрофные (рис. 2).Приустьевые зоны притоков, правобережная илевобережная поймы по среднему содержаниюосадочных пигментов во всех участках водоемаотносятся к мезотрофным территориям (рис. 2).

Средневзвешенная концентрации Хл + Ф сучетом соотношения площадей отложений раз-ного типа (25.3 ± 1.5 мкг/г сухого грунта) характе-ризует состояние бентали Горьковского водохра-нилища в 2009–2010 гг. как мезотрофное, что со-ответствует категории трофии в прежние годы.В то же время средняя концентрация в 2009–2010 гг. меньше, чем в 1996–1998 и 2001 гг. (59.1 и31.9 мкг/г сухого грунта соответственно) [13, 14].Уменьшение обусловлено снижением среднейконцентрации Хл + Ф в песчанистом иле от 65.4до 24.9, в глинистом иле от 168 до 53.9 мкг/г сухо-го грунта.

Средняя для водоема концентрация Хл + Ф врасчете на 1 м2 дна (с учетом соотношения грун-тов разного типа) составила 18.1 ± 1.3 мг/м2 мм.Эта величина соответствует 24% концентрации Хл aв столбе воды (мг/м2), рассчитанной по [9]. Кон-

центрация Хл + Ф (41.6 мг/м2) в среднегодовомслое (2.3 мм) ДО в пересчете на условную биомас-су водорослей составляет 0.49% годовой первич-ной продукции фитопланктона, что сходно с со-ответствующими величинами для других волж-ских водохранилищ (0.49–0.75%) [12]. Такиепоказатели содержания растительных пигментовв ДО свидетельствуют о высокой степени утили-зации первичной продукции в экосистеме Горь-ковского водохранилища.

Данные по осадочным пигментам согласуютсяс показателями первичной и вторичной продук-ций. Например, по биомассе фитопланктонаГорьковское водохранилище считается мезо-трофным [6], по Хл a фитопланктона трофиче-ский статус варьирует от мезотрофного до эв-трофного [8, 34]. Высокие концентрации Хл + Ф врусловых отложениях предплотинного района,как правило, сочетаются с увеличением биомас-сы планктонных водорослей [5]. Распределениеосадочных пигментов сходно с таковым макрозо-обентоса. Так, биомасса макрозообентоса на рус-ле увеличивается от 4.7 г/м2 в речном районе до15.8 г/м2 в озеровидном. В то же время на озерномучастке биомасса на пойме (4.3 г/м2) меньше, чемна русле [11]. Во временном аспекте уменьшениеконцентрации осадочных пигментов согласуетсяс уменьшением ихтиомассы в Горьковском водо-хранилище в 2010 г. [3].

ВЫВОДЫ

Впервые изучена вариабельность трофии бен-тали Горьковского водохранилища по осадочнымпигментам на основе расширенной сетки стан-ций, охватывающей русловые, пойменные и при-устьевые биотопы. Наибольшие изменения кон-центрации осадочных пигментов (от олиготроф-ных до эвтрофных значений) отмечены на руслепо продольному профилю водохранилища. Соот-ношение концентраций Хл + Ф в ДО русла и пой-мы зависит от гидроэкологических характери-стик участков водоема. В приустьевых зонах при-токов концентрации осадочных пигментовсходны с таковыми на поймах. Трофическое со-стояние водоема в целом оценивается как мезо-трофное при более низкой средней концентра-ции Хл + Ф в ДО по сравнению с предыдущим пе-риодом. Основные факторы пространственныхизменений трофии бентали водохранилища, вы-явленные методом главных компонент, – свой-ства ДО и гидродинамика. Изменения содержа-ния растительных пигментов в ДО согласуются споказателями первичной и вторичной продукцийводохранилища.

Рис. 5. Взаимное расположение станций Горьковско-го водохранилища на плоскости двух главных компо-нент, обобщающих содержание осадочных пигмен-тов и ОВ, гранулометрические и водно-физическиепоказатели ДО, скорость течения и глубину. I, II,III – группы станций.

–6

2

0

–2

–4

–8 0–2–4–6 2 4 6

Фактор 2

Фактор 1

III

III

78



СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Буторин Н.В. Гидробиологические процессы и ди-

намика водных масс в водохранилищах Волжскогокаскада. Л.: Наука, 1969. 322 с.

2. Буторин Н.В., Зиминова Н.А., Курдин В.П. Донныеотложения верхневолжских водохранилищ. Л.:Наука, 1975. 159 с.

3. Герасимов Ю.В., Малин М.И., Соломатин Ю.И., Ба-заров М.И., Бражник С.Ю. Распределение и струк-тура рыбного населения в водохранилищах Волж-ского каскада в 1980-е и 2010-е гг. // Тр. Ин-та био-логии внутр. вод РАН. 2018. № 82 (85). С. 82−106.

4. Законнов В.В., Костров А.В., Законнова А.В. Про-странственно-временная трансформация грунто-вого комплекса водохранилищ Волги. Сообщение4. Роль берегозащиты в формировании донных от-ложений Горьковского водохранилища // Вод.хоз-во России: проблемы, технологии, управле-ние. 2017. № 4. С. 60−74.

5. Корнева Л.Г. Фитопланктон водохранилищ бассей-на Волги. Кострома: Костромской печ. дом, 2015.284 с.

6. Корнева Л.Г., Соловьева В.В., Макарова О.С. Разно-образие и динамика планктонных альгоценозовводохранилищ Верхней и Средней Волги (Рыбин-ское, Горьковское, Чебоксарское) в условиях эв-трофирования и изменения климата // Тр. Ин-табиологии внутр. вод РАН. 2016. № 76 (79). С. 35–45.

7. Литвинов А.С., Баканов А.И., Законнов В.В., Кочет-кова М.Ю. О связи показателей донных сообществс некоторыми характеристиками среды их обита-ния // Вод. ресурсы. 2004. Т. 31. № 5. С. 611–618.

8. Минеева Н.М. Первичная продукция планктона вводохранилищах Волги. Ярославль: Принтхаус,2009. 279 с.

9. Минеева Н.М., Литвинов А.С., Степанова И.Э., Ко-четкова М.Ю. Содержание хлорофилла и факторыего пространственного распределения в водохра-нилищах Средней Волги // Биология внутр. вод.2008. № 1. С. 68–77.

10. Папченков В.Г., Лисицина Л.И., Довбня И.В., Арте-менко В.И. Водная растительность Костромскогорасширения Горьковского водохранилища // Бо-тан. журн. 1994. Т. 79. № 11. С. 35–45.

11. Перова С.Н. Структура макрозообентоса Горьков-ского водохранилища в начале XXI века // Биоло-гия внутр. вод. 2010. № 2. С. 44–50.

12. Сигарева Л.Е. Хлорофилл в донных отложенияхволжских водоемов. М.: Товарищество науч. изда-ний КМК, 2012. 217 с.

13. Сигарева Л.Е., Тимофеева Н.А. Изучение связи со-держания растительных пигментов в донных отло-жениях с показателями трофического состоянияГорьковского водохранилища // Вод. ресурсы.2001. № 6. С. 742−757.

14. Сигарева Л.Е., Тимофеева Н.А., Законнов В.В. Срав-нительный анализ содержания растительных пиг-ментов в донных отложениях Горьковского и Че-боксарского водохранилищ // Поволжский экол.журн. 2010. № 3. С. 313−322.

15. Тимофеева Н.А., Перова С.Н., Сигарева Л.Е. Рас-пределение осадочных пигментов и макрозообен-тоса в глубоководной зоне Рыбинского водохра-

нилища // Сибирский экол. журн. 2018. № 6.С. 766−775.

16. Тимофеева Н.А., Сигарева Л.Е. Взаимосвязи кон-центраций растительных пигментов с азотом ифосфором в донных отложениях водохранилищ //Вод. ресурсы. 2004. Т. 31. № 3. С. 332−336.

17. Экзерцев В.А., Лисицына Л.И. Изучение раститель-ных ресурсов водохранилищ волжского каскада //Биологические ресурсы водохранилищ. М.: Наука,1984. С. 89–99.

18. Экологические проблемы Верхней Волги. Яро-славль: Изд-во ЯГТУ, 2001. 427 с.

19. Adams M.S., Prentki R.T. Sedimentary pigments as anindex of the trophic status of Lake Mead // Hydrobio-logia. 1986. V. 143. P. 71–77.

20. Brenner M., Binford M.W. Relationships between con-centrations of sedimentary variables and trophic state inFlorida lakes // Can. J. Fish. Aquat. Sci. 1988. V. 45.P. 294–300.

21. Burge D.R.L., Edlund M.B., Frisch D. Paleolimnologyand resurrection ecology: The future of reconstructingthe past // Evolutionary Applications. 2018. V. 11. № 1.P. 42–59.

22. Caputo L., Naselli-Flores L., Ordonez J., Armengol J.Phytoplankton distribution along trophic gradientswithin and among reservoirs in Catalonia (Spain) //Freshwater Biol. 2008. V. 53. № 12. P. 2543–2556.

23. Cochrane S.K.J., Denisenko S.G., Renaud P.E., Em-blow C.S., Ambrose Jr.W.G., Ellingsen I.H., Skarðhamar J.Benthic macrofauna and productivity regimes in theBarents Sea: ecological implications in a changing Arc-tic // J. Sea Res. 2009. V. 61. № 4. P. 222–233.

24. Elchyshyn L., Goyette J.-O., Saulnier-Talbot É., Ma-ranger R., Nozais C., Solomon C.T., Gregory-Eaves I.Quantifying the effects of hydrological changes onlong-term water quality trends in temperate reservoirs:insights from a multi-scale, paleolimnological study //J. Paleolimnol. 2018. V. 60. № 3. P. 361–379.

25. Florian C.R., Miller G.H., Fogel M.L., Wolfe A.P., Vine-brooke R.D., Geisrdóttir Á. 2015. Algal pigments in Arc-tic lake sediments record biogeochemical changes dueto Holocene climate variability and anthropogenicglobal change // J. Paleolimnol. 2015. V. 54. № 1.P. 53–69.

26. Guilizzoni P., Bonomi G., Galanti G., Ruggiu D. Rela-tionship between sedimentary pigments and primaryproduction: evidence from core analyses of twelve Ital-ian lakes // Hydrobiologia. 1983. V. 103. № 1. P. 103–106.

27. Jiménez L., Romero-Viana L., Conde-Porcuna J.M.,Pérez-Martínez C. Sedimentary photosynthetic pig-ments as indicators of climate and watershed perturba-tions in an alpine lake in southern Spain // Limnetica.2015. V. 34. № 2. P. 439–454.

28. Koomklang J., Yamaguchi H., Ichimi K., Tada K. A rolefor a superficial sediment layer in upward nutrient f lux-es across the overlying water–sediment interface //J. Oceanogr. 2018. V. 74. № 1. P. 13–21.

29. Leavitt P.R., Findlay D.L. Comparison of fossil pig-ments with 20 years of phytoplankton data from eutro-phic Lake 227, Experimental Lakes Area, Ontario //Can. J. Fish. Aquat. Sci. 1994. V. 51. № 10. P. 2286–2299.



30. Liu X., Zhang Z., Wu Y., Huang Y., Zhang Y. Distribu-tion of sediment chloroplastic pigments in the southernYellow Sea, China // J. Ocean Univ. China 2005. V. 4.№ 2. P. 163–172.

31. Lorenzen C.J. Determination of chlorophyll and phaeo-pigments: spectrophotometric equations // Limnol.Oceanogr. 1967. V. 12. № 2. P. 343–346.

32. Makri S., Lami A., Lods-Crozet B., Loizeau J.-L. Re-construction of trophic state shifts over the past 90years in a eutrophicated lake in western Switzerland, in-ferred from the sedimentary record of photosyntheticpigments // J. Paleolimnol. 2019. V. 61. № 2. P. 129–145.

33. Mimier D., Żbikowski J. Effect of substrate change onmacrozoobenthos structure // Ecological Questions.2017. V. 27. P.109–118.

34. Mineeva N.M. Composition and content of photosyn-thetic pigments in plankton of the Volga River reser-voirs (2015–2016) // Тр. Ин-та биологии внутр. водРАН. 2018. № 81 (84). С. 85–96.

35. Möller W.A.A., Scharf B.W. The content of chlorophyllin the sediment of the volcanic maar lakes in the Eifelregion (Germany) as an indicator for eutrophication //Hydrobiologia. 1986. V. 143. P. 327–329.

36. Real M., Rieradevall M., Prat N. Chironomus species(Diptera: Chironomidae) in the profundal benthos ofSpanish reservoirs and lakes: Factor affecting distribu-tion patterns // Freshwater Biol. 2000. V. 43. № 1.P. 1−18.

37. Reavie E.D., Edlund M.B., Andresen N.A., Engstrom D.R.,Leavitt P.R., Schottler S., Cai M. Paleolimnology of theLake of the Woods southern basin: Continued waterquality degradation despite lower nutrient influx //Lake and Reservoir Management. 2017. V. 33. № 4.P. 369–385.

38. Swain E.B. Measurement and interpretation of sedi-mentary pigments // Freshwater Biol. 1985. V. 15. № 1.P. 53–75.

39. Tse T.J., Doig L.E., Leavitt P.R., Quiñones-Rivera Z.J.,Codling G., Lucas B.T., Liber K., Giesy J.P., Wheater H.,Jones P.D. Long-term spatial trends in sedimentary al-gal pigments in a narrow river-valley reservoir, LakeDiefenbaker, Canada // J. Great Lakes Res. 2015. V. 41.Suppl. 2. P. 56–66.

40. Waters M.N., Golladay S.W., Patrick C.H., Smoak J.M.,Shivers S.D. The potential effects of river regulation andwatershed land use on sediment characteristics and lakeprimary producers in a large reservoir // Hydrobiolo-gia. 2015. V. 749. № 1. P. 15–30.


80

НИТРОЗАМИНЫ В ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ: ИСТОЧНИКИ, ОБРАЗОВАНИЕ, ТОКСИЧНОСТЬ, ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ РИСК (ОБЗОР)

1. СТРУКТУРА, СВОЙСТВА, ИСТОЧНИКИ ПОСТУПЛЕНИЯИ ОБРАЗОВАНИЕ В ВОДОЕМАХ1

© 2021 г. И. И. Рудневаa, *, С. О. Омельченкоb, **aФИЦ “Институт биологии южных морей им. А.О. Ковалевского РАН”, Севастополь, 229011 Россия

bГБОУ дополнительного профессионального образования Республики Крым, Крымский республиканский институт постдипломного педагогического образования,

Симферополь, 295000 Россия*e-mail: [email protected]

**e-mail: [email protected]Поступила в редакцию 22.04.2020 г.


В связи с насыщением природных вод соединениями азота в результате естественных процессов иантропогенной деятельности возникает проблема исследования путей их миграции, трансформа-ции в гидросфере и в гидробионтах. Один из путей трансформации азота в природной среде – обра-зование нитрозаминов – токсических соединений, проявляющих канцерогенные, мутагенные и те-ратогенные свойства и оказывающих токсическое действие на живые организмы. Основные источ-ники поступления азотсодержащих соединений, предшественников нитрозаминов, в водныеобъекты – сельскохозяйственные, промышленные и коммунальные сточные воды. Рассмотреныпути синтеза нитрозаминов в водной среде и в организмах, приведены основные методы анализаэтих соединений, распространение и трансформация в гидросфере, а также пути снижения их кон-центрации и современные способы их удаления из водных объектов.

Ключевые слова: нитраты, нитриты, нитрозамины, свойства, синтез, методы определения и удале-ния, загрязнение.DOI: 10.31857/S0321059621010259

ВВЕДЕНИЕКачество воды – результат совокупности при-

родных процессов и хозяйственной деятельностичеловека, приводящей к антропогенному загряз-нению гидросферы. Эрозия почв вызывает по-мутнение и образование осадков в водных объек-тах. Трансформация органических загрязнителейсвязана с потреблением большого количествакислорода, что приводит к резкому, подчас ката-строфическому сокращению его в воде, а насы-щение водной среды соединениями азота и фос-фора провоцирует эвтрофирование. Пестициды,синтетические органические компоненты и тя-желые металлы, содержащиеся в промышленных

и сельскохозяйственных сточных водах, а такжефармпрепараты, гормоны, средства личной гиги-ены и продукты их разложения токсичны длябиоты и оказывают другое, пока не изученноевлияние на экосистемы. Токсины в питьевой во-де могут приводить к различным заболеваниям.Помимо этого, увеличение в атмосфере содержа-ния окислов углерода, серы и азота также влияетна физико-химические свойства воды и ее при-годность для использования как в питьевых це-лях, так и для нормального существования биоты.

Азот – важнейший элемент и лимитирующийфактор водных экосистем, он оказывает суще-ственное влияние на их состояние и функциони-рование, особенно при производстве первичнойпродукции [43, 49]. Азот, входящий в состав орга-нических растворенных веществ (РОВ), – актив-ный компонент донных осадков, поскольку 12–72% этого элемента в составе РОВ используютбактерии и микроводоросли [33]; его доступностьи миграция играют важную роль в динамических

1 Работа выполнена по теме государственного заданияФИЦ “Институт биологии южных морей им. А.О. Кова-левского РАН” “Функциональные, метаболические и ток-сикологические аспекты существования гидробионтов иих популяций в биотопах с различным физико-химиче-ским режимом” (государственная регистрация АААА-А18-118021490093-4).

УДК 591.105

ГИДРОХИМИЯ, ГИДРОБИОЛОГИЯ,ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ


НИТРОЗАМИНЫ В ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ 81

процессах минерализации, иммобилизации, по-глощении и абсорбции растениями, на чем осно-ван цикл азота в водных экосистемах [39]. Азотпоглощается из РОВ гидробионтами для синтезамногих важных биологических молекул – моче-вины, растворимых аминокислот, белков, нукле-иновых и гуминовых кислот и других органиче-ских соединений [30]. Соединения азота широкораспространены в гидросфере, куда они попада-ют со сточными водами промышленных и сель-скохозяйственных комплексов, предприятийкоммунального хозяйства, а также с атмосферны-ми осадками. Изменение содержания азота в вод-ной экосистеме не только влияет на физико-хи-мические свойства воды, донных осадков,структуру и состав гидробионтов [60], но такженегативно сказывается на качестве воды, способ-ствует развитию эвтрофирования, что в значи-тельной степени ухудшает здоровье водных оби-тателей [30, 31, 42, 45] и создает опасность дляздоровья человека [38, 58]. Процессы трансфор-мации азота в биосфере оказывают существенноевлияние на природную среду и на деятельностьлюдей. В настоящее время в связи с глобальнымиклиматическими изменениями на планете и ан-тропогенной активностью происходят измененияи в определяющих геохимических циклах ве-ществ, включая цикл азота [15].

В связи с этим актуальна еще одна проблема,связанная с избыточными концентрациями азот-содержащих соединений в воде, в результате чеговозможно образование различных азотсодержа-щих соединений с токсичными и иными вредны-ми свойствами. К ним, в частности, относятсянитрозамины (НА), которые отличаются высо-кой стабильностью, устойчивы к температуре и ксвету, могут длительно сохраняться в окружаю-щей среде, не подвергаясь разложению. НА син-тезируются в процессе реакций нитрозирования,в результате взаимодействия вторичных и третич-ных аминов с нитритами и нитратами. Исследо-вание круговорота азота в биосфере и путей обра-зования НА весьма актуально для водной эколо-гии и включает в себя несколько аспектов:

определение источников НА;изучение процессов образования и трансфор-

мации этих соединений в природной среде в це-лом и в водных объектах в частности;

изучение содержания НА в среде в зависимо-сти от уровня ее эвтрофирования и антропоген-ного загрязнения;

анализ взаимодействия НА с другими загряз-нителями, в том числе “новыми”, к которым от-носятся фармпрепараты, гормоны, пластик и т.д.;

разработка методов и способов утилизации НАи их удаления из водоемов.

Цель настоящей работы заключалась в анализепутей образования, трансформации и влияния

НА на водные экосистемы, роли антропогенныхпроцессов в их распространении в гидросфере,описании методов и способов удаления НА изводных объектов.

СТРУКТУРА И ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА НИТРОЗАМИНОВ

К N-нитрозосоединениям (НС) относятся со-единения типа:

Общая для НС – только группа N–NO, R – ал-кильный, арильный или алициклический ради-кал, а R* может быть представлен эфирными,ароматическими, амидной и другими группами,от которых зависят их специфические химиче-ские, физические и биологические свойства[19, 22, 24, 51].

НА – маслянистые жидкости или твердые ве-щества, слабо растворимые в воде и хорошо рас-творимые во многих органических растворите-лях. Среди них есть летучие соединения, которыеможно перегнать с водяным паром, на чем осно-ваны методы их выделения и идентификации. НАдостаточно стабильные вещества, они не разру-шаются растворами щелочей и разбавленныхкислот и почти не подвержены действию рассе-янного света, что обеспечивает их устойчивость идлительность нахождения в окружающей среде.

Строение и сравнительно легкая подвижностьπ-электронов в молекулах НА обусловливают ихвысокую реакционную способность. Они могутпротонироваться, образовывать водородные свя-зи со спиртами, фенолами, присоединять некото-рые вещества, например галоидные алкилы, со-здавать комплексы с различными солями. Подвлиянием разбавленных минеральных кислотпроисходит денитрозирование НС, которое уско-ряется при повышении их концентрации. Наибо-лее активно реакция протекает в ледяной уксус-ной кислоте в присутствии НВr. Расщепление N–N-связи происходит при действии УФ-света илиγ-облучения. НС устойчивы к воздействию тем-пературы (200–250°С) и подвергаются пиролизупри 400–500°С. В целом НА – стабильные соеди-нения, которые медленно разлагаются на светуили в водных растворах кислот. Физическиесвойства N-нитрозаминов зависят от природы за-мещающих групп. Некоторые из них, напримерN-нитрозодиметиламин, представляют собоймаслянистые жидкости, хорошо растворяющиесяв органических растворителях, другие, напри-мер N-нитрозодифениламин, – твердые веще-ства, практически нерастворимые в воде. Значи-тельно различаются и коэффициенты распреде-ления этих веществ в системе липид/вода.

N NOR

R*.

82


РУДНЕВА, ОМЕЛЬЧЕНКО

Максимумы УФ-поглощения НА в воде – в обла-сти 230–240 и 330–350 нм [2, 7, 19].

Наиболее опасны НА, проявляющие выражен-ный канцерогенный эффект, следующие [11, 12]:

Синтез НА происходит путем введения нитро-зо группы во вторичные амины или амиды нит-ритом натрия в слабокислой среде, оксидомазота(III), оксидом азота(I), а также реакциейвторичных аминов с нитритом натрия и формаль-дегидом или хлоралем. НА образуются в результа-те реакции нитрозирования, в которой в качественитрозируемых соединений могут выступать раз-личные моно-, ди- и полиамины и другие азотсо-держащие вещества. Быстро и легко нитрозиру-ются вторичные и третичные амины и соедине-ния, содержащие группы (CH3)2N– и (С2Н5)2N–.Нитрозирующими агентами служат производныеазотистой кислоты XNO (X-галоген, NO2, NO3,

, OR), нитрозоний-катион и др. Нитрит-иони свободная HNO2 в кислой среде превращаютсяв активные нитрозирующие агенты, а в присут-ствии галогенводородных кислот – в соответству-ющие нитрозилгалогениды [19, 25, 26, 37]. В реак-ции нитрозирования участвуют первичные, тре-тичные и четвертичные амины, но наиболееактивно и с наибольшим выходом протекает ре-акция с вторичными аминами. Нитрозированиепроисходит в присутствии нитрита натрия, чтоимеет большое биологическое значение в связи сшироким распространением последнего в окру-жающей среде, где наиболее часто обнаружива-ются два представителя этого класса вредных ве-ществ – нитрозодиметиламин и нитрозодиэтил-амин. Нитраты при определенных условиях могутвосстанавливаться в нитриты, которые в кислойсреде дают азотистую кислоту, а она, взаимодей-ствуя с вторичными и третичными аминами, об-разует канцерогенные нитрозамины [1]:

Следует отметить, что при переработке водныхбиологических ресурсов и других пищевых про-дуктов также синтезируются НА, более 100 соеди-нений из которых в зависимости от природы ра-дикала могут проявлять канцерогенное действие.Наиболее часто в пищевых продуктах обнаружи-ваются нитрозодиметиламин и нитрозодиэтил-амин.

Существенный интерес представляет реакцияперенитрозирования (транснитрозирования), прикоторой в качестве нитрозирующих агентов могутвыступать различные НС [9]. В результате этойреакции могут образовываться активные канце-рогены из соединений, у которых канцерогенноедействие отсутствует или выражено слабо. Реак-ция перенитрозирования может проходить в раз-личных объектах и в организме. Вторичные ами-ны нитрозируются нитратами после их превра-щения в NO2 или NO.

Менее изучено взаимодействие нитрозирую-щих агентов с первичными аминами, при кото-ром выход НА незначителен. Нитрозированиютретичных аминов предшествует стадия расщеп-ления. Третичные амины нитрозируются труд-нее, чем вторичные, и даже при оптимальныхусловиях их выход редко достигает 40–50% [32].Четвертичные аммонийные соединения нитро-зируются менее активно, чем третичные амины,реакция протекает при повышенной температуреи высоких концентрациях реагирующих соедине-

N N OH3C

H3C(N-нитрозодиметиламин),

N N O

H3C CH2 CH2 CH2

H3C CH2 CH2 CH2

(N-нитроздибутиламин),

N N OH3C CH2

H3C CH2(N-нитрозодиэтиламин),

N N O (N-нитрозопиперидин),

N N O (N-нитрозопирролидин).

2ОН+

NH + HONOR'

R"N

R'

R"NO + H2O.

амин N-нитрозаминазотистаякислота

2NO ,−



ний, причем выход НА невелик. За счет реакциинитрозирования многие НС легко синтезируютсяв природной среде и различных организмах [9].В качестве нитрозируемых соединений могут вы-ступать различные моно-, ди- и полиамины идругие азотсодержащие вещества. Быстро и легкопроисходит реакция вторичных и третичных ами-нов с нитратами и нитритами, особенно с нитра-том натрия [19].

Таким образом, образование НА происходиткак в природной среде, так и в организмах, в томчисле в продуктах питания, получаемых из вод-ных биологических ресурсов, что представляетнепосредственную опасность для здоровья людей.

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НИТРОЗАМИНОВ В ВОДЕ И В ГИДРОБИОНТАХ

Для определения НА используются различныеметоды экстракции, разделения и последующегоанализа. Выделяют НА из образцов путем вакуум-ной возгонки или перегонки с паром, экстракци-ей минеральными маслами, на колонках с цеоли-том или твердофазной экстракцией [57, 61]. Одиниз перспективных методов выделения N-нитро-замнов основан на их неспецифическом взаимо-действии с нафионом, в результате чего ониконцентрируются на поверхности электрода помеханизму твердофазной экстракции. Предел об-наружения для большинства N-нитрозаминовсоставляет 0.3 мкмоль/л, время накопления со-ставляет 30 мин. Указанный электрод может ра-ботать и как сенсор при определении N-нитроза-минов в газовой фазе, что позволяет анализиро-вать присутствующие в атмосферном воздухеультрамикроконцентрации (~0.001 мг/м3) оченьтоксичного М-нитрозоди-метиламина.

Для идентификации НА применяются следу-ющие физико-химические методы: спектрофото-метрия, хроматография, электрохимия и хемилю-минесценция.

Спектрофотометрические методы определенияможно разделить на 4 группы: нитрование арома-тических органических соединений (особеннофенолов); окисление органических соединений;восстановление нитрат-ионов до нитрит-ионов;поглощение нитратов в УФ-области спектра. По-лучаемые соединения имеют максимум светопо-глощения в ближней УФ- и видимой областяхспектра. Интенсивность светопоглощения про-порциональна содержанию нитратов в анализи-руемой пробе [55].

Для определения летучих НА применяютсяхроматографические методы – газовая и газо-жидкостная хроматография. Газохроматографи-ческий метод определения обладает высокой чув-ствительностью и достаточной точностью, но егонедостаток – влияние сопутствующих веществ на

результаты анализа. Наличие галогенидов приво-дит к занижению результатов определения содер-жания НА в образцах, а загрязненность сернойкислотой нитратами – к их завышению.

Метод газожидкостной хроматографии основанна нитровании органических соединений арома-тического ряда – бензола и его производных вприсутствии серной кислоты, разделении их с по-мощью колонки, заполненной специальнымисорбентами, испарении и количественном опре-делении нитропроизводных пламенно-иониза-ционным детектором или детекторами электрон-ного захвата. В настоящее время используютсякомбинированные методы газохроматографиче-ского анализа и масс-спектрометрии с высокимразрешением (ГХМС с программированием тем-пературы и капиллярные (или микронасадочныекапиллярные) колонки с высокотемпературныминеподвижными жидкими фазами и полярныминеподвижными фазами). Для идентификацииразных НА разработан метод ион-положительнойхимической ионизационной масс-спектромет-рии, где в качестве газа используется метан илиаммоний [61].

Для анализа НА используют флуориметриче-ский метод, основанный на выделении летучихНА путем перегонки с паром; экстракции хлори-стым метиленом из водного дистиллята; концен-трировании экстракта; денитрозировании НАбромистым водородом в уксусной кислоте; алки-лировании образовавшихся аминов реактивомКАЭ с получением флуоресцирующих КАЭ-про-изводных, которые затем разделяют методом тон-кослойной хроматографии на пластинках с сили-кагелем. Идентификацию НА проводят при срав-нении подвижности в тонком слое силикагеляфлуоресцирующих КАЭ-производных из образцас подвижностью соответствующих стандартныхпроизводных: диметиламина (КАЭ-ДМА), диэтил-амина (КАЭ-ДЭА), дипропиламина (КАЭ-ДПА). Воснове полуколичественного определения лежитвизуальное сравнение интенсивности флуорес-ценции пятен КАЭ-производных из образца с ин-тенсивностью флуоресценции пятен стандарт-ных соединений. Для количественного определе-ния их извлекают из сорбента и измеряютфлуоресценцию КАЭ-производных на флуори-метре [13].

Для определения НА используют также хеми-люминесцентный метод, суть которого состоит ввыделении летучих НА путем перегонки с паром,экстракции хлористым метиленом НА из водногодистиллята, концентрировании экстракта, разде-лении смеси методом газожидкостной хромато-графии и количественном определении немоди-фицированных НА с помощью высокоселективногои высокочувствительного хемилюминесцентногодетектора. Для идентификации НА применяют

84



разновидность хемилюминесцентного детектора –анализатора термической энергии. Его принципдействия основан на том, что выходящие из хро-матографической колонки в токе газа-носителяНА подвергаются каталитическому разложениюпри повышенной температуре с образованиеммоноксида азота NO, который с потоком газа-но-сителя поступает в реакционную камеру, где реа-гирует с озоном, подаваемым в ту же камеру с по-током воздуха. При этом образуются возбужден-ные молекулы диоксида азота NO2, теряющиеэнергию возбуждения в виде квантов красногосвета, которые выделяются с помощью темно-красных светофильтров и улавливаются фото-умножителем. Чувствительность детектора оченьвысока, что позволяет определять содержание НАв пробе на уровне сотен пикограммов на кило-грамм [44].

Наиболее распространенный метод определе-ния НА в воде и водных экстрактах пищевых про-дуктов – потенциометрический (ионометрический),основанный на измерении потенциала, возника-ющего на мембране ионоселективного электродапри погружении последнего в раствор, содержа-щий нитрат-ионы. Метод достаточно прост, хо-рошо изучен, экспериментально отработан иобеспечен аппаратурой, дает возможность быстрополучить результат, в том числе в мутных и окра-шенных средах. Чувствительность и избиратель-ность метода зависят от свойств нитратселектив-ного электрода, определяются свойством егомембраны [44].

В последнее время для определения источни-ков поступления НА и их детекции применяютизотопные методы, сорбцию на мембранныхмикросорбентах с дальнейшей идентификациейизвестными методами и другие [48]. При этомдальнейшая стратегия разработки методическихподходов определения содержания НА направленана увеличение скорости и повышение чувстви-тельности. Это достигается с помощью комбини-рования разных методов, прежде всего хроматогра-фических и масс-спектрометрических. Эффек-тивное применение комбинированных методовпозволяет определить содержание НА в объектахисследования от 0.001–5 до 2–100 нг/мл для жид-костей и от 2–50 до 4–100 нг/г для пищевыхпродуктов. Пределы определения составляют0.0005–2 нг/мл, 2–5 нг/г – для жидких и биологи-ческих субстанций соответственно, время опре-деления составляет 1–1.5 ч [29].

ИСТОЧНИКИ ПОСТУПЛЕНИЯ, ОБРАЗОВАНИЕ И НАКОПЛЕНИЕ

НИТРОЗАМИНОВ В ВОДНОЙ СРЕДЕОсновными источниками образования нитро-

заминов в водной среде являются сточные водыпромышленных и коммунальных предприятий,

содержащие повышенные концентрации органи-ческого и минерального азота, а также поверх-ностные стоки с сельскохозяйственных угодийпосле применения минеральных удобрений, ово-ще- и силосохранилищ, животноводческих ком-плексов, свалки различных пищевых и раститель-ных отходов [3, 9, 20, 21, 53, 54] (рис. 1). Значи-тельное количество азотсодержащих соединенийпоступает в окружающую среду со сточными во-дами различных видов производств, мг/л Nобщ:птицефермы – 10–190, перегонные заводы –1200, пивоварни – 25–35, предприятия по пере-работке морепродуктов – 25–405, заводы по про-изводству молочной продукции – 60–310, мясо-перерабатывающая промышленность – 90–700,фабрики по изготовлению предметов личной ги-гиены и фармпрепаратов – 15–130 [50]. Там, гдедля питьевых целей используются подземные во-ды с повышенной концентрацией нитратов, хло-рирование в целях их дезинфекции может приве-сти к образованию канцерогенных НА. Содержа-щиеся в атмосфере твердые частицы (пыль,песок, зола, сажа и аэрозоли органической (высо-комолекулярные соединения) и неорганическойприроды адсорбируют на своей поверхности мно-гие опасные соединения, включая НА [4].

В воде НА синтезируются в результате реакцийперехода одной формы азота в другую и появле-ния окислов азота. В этих процессах принимаютактивное участие микроорганизмы, использую-щие минеральные соединения азота как источ-ник кислорода и образующие при этом в качествепромежуточных продуктов окислы азота, являю-щиеся предшественниками НА. При разложениибиомассы микроводорослей происходит обога-щение воды аммиаком, служащим предшествен-ником синтеза НА [10, 11]. Присутствие в водое-мах нитратов и нитритов наряду с фосфатами идругими биогенами значительно усиливает про-цесс эвтрофирования [14], во время которого по-являются другие предшественники НА – амины.

Амины интенсивно образуются в почве и вы-мываются в водоемы, где поглощаются гидро-бионтами, включая рыб [17]. Образованию ами-нов способствует интенсивный рост биомассыводорослей, характерный для эвтрофных водое-мов. Повышение биологической продуктивностиводных объектов приводит к увеличению содер-жания в них аминов. Водоросли могут служитьисточником образования канцерогенных НС, таккак они способны синтезировать легко нитрози-руемые амины при наличии катализаторов нит-розирования среди их метаболитов [19, 21]. Водо-росли, как и высшие растения, ассимилируютнитраты из воды и с помощью фермента нитра-тредуктазы превращают их в нитриты. Обнаруже-на прямая корреляция между интенсивностьюприроста водорослевой массы и концентрациейнитритов в воде. При загрязнении водоемов нит-



ратами (нитритами) водоросли могут синтезиро-вать НС. Предполагают, что в природных услови-ях в местах ветровых сгонов водорослевых масспри сбраживании органических веществ сестонапонижается кислотность воды, что вместе с обра-зованием формальдегида, карбонильных и другихсоединений создает благоприятные условия длясинтеза НС [5, 12, 18, 19, 53, 54]. При этом наибо-лее часто в объектах окружающей среды встреча-ются N-нитрозодиметиламин (НДМА) и N-нит-розодиэтиламин (НДЭА), а в отдельных случаях −N-нитрозопирролидин (НПир) и N-нитрозопи-перидин (НПип), которые образовались в резуль-тате нитрозирования солей аминов [19, 27, 34].

НС могут образовываться в воде в результатене только химических, но и фотохимических про-цессов. НА легко синтезируются в водных раство-рах из вторичных аминов и N2O3 в ходе фотолити-ческой реакции [16, 26, 33]:

а НА и N-нитрамины – из вторичных аминов иN2O4:

Образование НА под действием солнечногосвета отмечено в воде с низким содержанием кис-лорода, поскольку последний ускоряет фотоде-градацию НС [28, 38]. При наличии предшествен-ников эта реакция может происходить в естествен-ной среде, а в случае “закисления” водоемов при

R2NH + N2O3 R2N-NO + NO2 + H2O,HO–

R2NH + N2O4R2N-NO + NO3 + H2OHO

R2N-NO2 + NO2 + H2O.

–

снижении значений рН отмечено повышение об-разования НС [61].

В настоящее время предполагают возмож-ность образовании НА из так называемых “новыхзагрязнителей”, которые попадают в водную сре-ду в результате как природных процессов, так ихозяйственной деятельности человека или их со-вокупности. Нерегулируемый сброс химическихзагрязнителей – только малая часть всех поллю-тантов, которые присутствуют в окружающейсреде, но их концентрации, пути миграции итрансформации пока не изучены, что создает до-полнительный риск для водных экосистем и че-ловека [23, 56]. На эти вещества обратили внима-ние в последние 10–15 лет, но многие из них досих пор не идентифицированы и вряд ли будутопределены в ближайшем будущем. Они присут-ствуют в поверхностных и грунтовых водах, к нимотносятся фармпрепараты и средства личной ги-гиены, микропластик, а также другие компонен-ты, которые используются в повседневной жиз-ни. Эти вещества разделены на три категории: кпервой относятся соединения, которые недавноиспользуются в хозяйственной деятельности лю-дей; ко второй – вещества, длительное времяприсутствующие в окружающей среде, но тольконедавно научились их идентифицировать и уде-лять им повышенное внимание (фармпрепара-ты); к третьей – известные давно, но только в по-следние годы проявилось их негативное действиена окружающую среду и биоту (гормоны). Самаяглавная проблема заключается в том, что инфор-мация об этих соединениях в окружающей среде,их поведении и трансформации крайне ограниче-

Рис. 1. Источники и пути образования НА в водных экосистемах.

Солнечное излучение

Атмосферный азот

Частицы пыли

Фотохимические реакции → НА

Суша Озеро Продукты жизнедеятельностирастений и животных

Эвтрофирование

Микробная активность

НА

Сельскохозяйственные стоки (удобрения, птицефермы,

животноводческие компании)

Рекреация

Эрозия

Коммунальные и промышленные стоки (пищевая,

перерабатывающая фармацевтическая, косметологичесная)

86



на, а методы определения далеко не совершенны.В то же время эти поллютанты проявляют биоло-гическую активность и способны накапливатьсяв биоте и экосистемах, но поскольку пути их ми-грации и трансформации практически не изуче-ны, то определить их потенциальный риск непредставляется возможным.

Таким образом, азотсодержащие соединенияиграют важную роль в образовании канцероген-ных НА, являющихся самой потенциально опас-ной группой веществ для здоровья не только гид-робионтов, но и человека, использующего в пищуводные биологические ресурсы. В связи с этимважное значение имеют методы определения НАкак в окружающей среде, так и в гидробионтах,где они могут накапливаться и образовываться врезультате переработки.

Как показано выше, НА попадают в окружаю-щую среду из внешних источников природного иантропогенного происхождения и могут синтези-роваться в среде и в организмах (рис. 1). НА в водеобразуются в результате реакций перехода однойформы азота в другую и появления окислов азота.В этих процессах принимают активное участиемикроорганизмы, использующие минеральныесоединения азота как источник кислорода и об-разующие при этом в числе промежуточных про-дуктов окислы азота, являющиеся предшествен-никами НА. Другой процесс, приводящий кпоявлению НА в воде, связан с развитием фито-планктона, содержащего большие количества ор-ганического вещества, в том числе нитраты инитриты. При отмирании фитопланктона образу-ется значительное количество аммиака, которыйв результате последующих химических реакцийприводит к образованию НА [28]. Под действиемсолнечного света возможно образование НА в во-де с низким содержанием кислорода, посколькупоследний ускоряет фотодеградацию нитрозосо-единений. Быстрый распад НА происходит поддействием УФ-излучения, причем на фотохими-ческое разложение оказывают влияние содержа-ние кислорода, рН воды, температура, ее мине-ральный состав, присутствующие микроорганиз-мы и другие факторы [28, 36, 53]. Наряду сестественными путями деградации НА в гидро-сфере активно разрабатываются способы и мето-ды их удаления из водной среды.

МЕТОДЫ УДАЛЕНИЯ НИТРОЗАМИНОВ ИЗ ВОДНОЙ СРЕДЫ

Изменение потока поступающих биогенныхэлементов существенным образом влияет наструктуру водного объекта и процессы, происхо-дящие в нем: меняется уровень биопродуктивно-сти, видовой состав биоты, нарушаются трофиче-ские связи, соотношение продукции и деструк-ции [6]. Поскольку основные предшественники

НА – азотсодержащие соединения, поступающиев среду в результате как естественных процессов,так и антропогенной деятельности, совершенноочевидно, что для снижения риска образованияэтих опасных соединений необходимо разраба-тывать методы снижения их содержания в воднойсреде. В настоящее время все стоки, содержащиебиогены, можно разделить на три категории в за-висимости от концентрации в них этих компо-нентов [47]:

разбавленные сточные воды, содержащие<40 мг P/л и <0.1 г N/л; в этом случае концентра-ция биогенов существенно варьирует и извлече-ние этих компонентов зависит от экономическойэффективности способа их утилизации;

концентрированные стоки, в которых содер-жание фосфора составляет >60 мг P/л и аммония0.1–5 г N/л; в этом случае они могут быть исполь-зованы в качестве удобрений в сельском хозяй-ствe, а фосфор может быть осажден в виде фосфа-тов кальция и использоваться в дальнейшем;

концентрированные стоки, содержащие >5 г N/л;для удаления азотсодержащих веществ в этомслучае применяются разные физико-химическиеметоды, которые технически и экономически вы-годны [50, 58].

Значительная часть НА образуется в водоемахв условиях эвтрофирования, важнейшие методыснижения образования НС в среде делятся на двегруппы: 1) мероприятия, проводимые на водо-сборе и направленные на снижение поступлениябиогенов с суши в водоемы; 2) мероприятия, про-водимые непосредственно в водоеме [8]. К пер-вой группе относятся мероприятия по оптимиза-ции сельскохозяйственной активности, контрольза внесением удобрений и гербицидов, строи-тельство очистных сооружений животноводче-ских комплексов и др. К мероприятиям второйгруппы, осуществляемым непосредственно в во-доеме, относятся перекачка воды, искусственнаяциркуляция, аэрация, химическое осаждение иинактивация биогенов, известкование, покрытиедонных осадков различными материалами, пре-пятствующими развитию макрофитов, дноуглу-бительные работы и др.

НА образуются в процессе обеззараживанияводы (в том числе питьевой) озонированием. Дляпредотвращения этих процессов используютсяразличные штаммы микроорганизмов, которыеспособны утилизировать аммиак и тем самымснижать концентрацию предшественников НА [52].Так, например, бактерии Pseudomonas stutzey, им-мобилизованные на полидопаминовых пласти-нах, при оптимальных условиях могут утилизиро-вать до 28 мг NO3-N за 22 ч [35]. Положительныйэффект также получен при использовании мик-роводорослей Chlorella sorokiniana и Scenedesmusspecies, иммобилизованных на бусинах альгината



натрия. В экспериментальных условиях показа-но, что при оптимальном режиме эти микроводо-росли могут удалять из грунтовых вод до 90% нит-ратов за 9 и 12 дней соответственно. Обнаружено,что иммобилизованные клетки действуют значи-тельно эффективнее, чем те, которые находилисьв суспензии. Таким образом, использование им-мобилизованных микроорганизмов – эффектив-ный, относительно дешевый, нетоксичный методутилизации нитросоединений из природных вод[46]. Удаление избыточных количеств биогеновпроводят с помощью специальных установок, гдеони осаждаются [56, 59]. Один из эффективныхметодов уменьшения концентрации НА в окру-жающей среде – создание специальных условий,при которых происходит их разложение на менееопасные компоненты, снижение содержания ихпредшественников, или же изменение условий,при которых происходит их синтез. Эксперимен-ты показали, что один из предшественников НА(НДМА) – метадон, который интенсивно разла-гается под действием солнечного света в присут-ствии NHCl2. Увеличение содержания Cl2/N по-вышает деградацию метадона, а дальнейшее сни-жение рН существенно ускоряет эту реакцию.Присутствие нитратов также сокращает деграда-цию метадона и образование НДМА. Таким обра-зом, образование НДМА увеличивается с увели-чением Cl2/N и рН, но снижается в присутствиинитратов [41].

В настоящее время в мире накоплен достаточ-ный опыт по оздоровлению водоемов. Однакопоиск и разработка новых эффективных методовснижения концентрации азотсодержащих соеди-нений в природных и сточных водах – важнейшаязадача, направленная на предотвращение загряз-нения гидросферы. При этом важно оценить эко-логический риск содержания биогенов в водныхобъектах и их потенциальную опасность для здо-ровья экосистемы и человека.

ЗАКЛЮЧЕНИЕТрансформация соединений азота, попадаю-

щих в среду в результате естественных процессови антропогенной деятельности, может происхо-дить несколькими путями, в том числе приводитьк образованию чрезвычайно опасных соединений –НА, проявляющих токсические, мутагенные,канцерогенные эффекты. В настоящее времяводные экосистемы подвергаются активному ан-тропогенному воздействию, способствующему ихзагрязнению различными ксенобиотиками, в томчисле азотсодержащими веществами – предше-ственниками НА, а также самими НА. Накопле-ние этих соединений в воде изменяет ее физико-химические свойства, а также эволюционно сло-жившиеся циклы биогенных элементов, в первуюочередь азота. Результат этих процессов – появ-

ление новых путей трансформации азота, приво-дящих к накоплению в гидросфере потенциальноопасных и токсичных соединений, которые спо-собны передаваться по существующим трофиче-ским цепям с эффектом усиления. Избыточный инеконтролируемый сброс коммунальных, про-мышленных и сельскохозяйственных сточныхвод в водные объекты влечет за собой нарушениеестественного баланса веществ в экосистемах истимулирует накопление в воде предшественни-ков НА, представляющих реальную угрозу здоро-вью гидробионтов и человека. Дальнейшее изуче-ние путей миграции НА и их взаимодействия сдругими загрязнителями, в том числе “новыми”,с учетом изменения климатических факторов вводоемах, различающихся своим генезисом,представляет несомненный интерес и имеетпрактическое значение, так как регулированиекачества воды – важнейшая задача, которая ре-шается между водопользователями, чтобы мини-мизировать экологический риск для здоровья об-щества, сохранить водную среду, ее биологиче-ские и минеральные ресурсы, рекреационную иэстетическую значимость для общества.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Бандман А.Л., Волкова Н.В., Грехова Т.Д., Гудзов-

ский Г.А. Вредные химические вещества. Неорга-нические соединения элементов V–VIII групп:Справочное издание / Под ред. В.А. Филова. Л.: Хи-мия, 1989. 592 с.

2. Вальтер А.И., Касаткина О.А., Петренко А.Е. К ме-тодике анализа нитрозаминов в пищевых продук-тах // Гигиена и санитария. 1996. № 6. С. 49–50.

3. Воронин В.М., Литвинов Н.Н., Казачков В.И., Ша-марин А.А., Журков В.С. Изучение зависимостиканцерогенного эффекта от концентрации N-нит-розодиэтиламин // Вопр. онкологии. 1989. Т. 35.№ 6. С. 685–689.

4. Гичев Ю.П. Загрязнение окружающей среды и здо-ровье человека. М.; Новосибирск: Центр экологи-ческой политики России, 2003. 230 с.

5. Дмитриенко Н.П., Кишко О., Шандаренко С.Г. О ро-ли ксантиноксидазы в цитотоксическом действиинитратов и нитритов // Укр. биохим. журн. 2001.Т. 73. № 6. С. 113–117.

6. Драбкина В.Г. Причины и пути деградации водое-мов // Теория и практика восстановления внут-ренних водоемов. СПб.: Лема, 2007. С. 113–120.

7. Зульфигаров О.С., Юрченко В.В. КанцерогенныеN-нитрозамины, токсические свойства, образо-вание, определение // Современные проблемытоксикологии. 2005. № 1. С. 53–57.

8. Измайлова А.В. Зарубежный опыт восстановлениявнутренних водоемов (по материалам электрон-ной базы данных “Озера Земли” // Теория и прак-тика восстановления внутренних водоемов. СПб.:Лема, 2007. С. 15–162.

9. Ильницкий А.П., Юрченко В.А., Жукова Г.Ф., Ерми-лов В.Б. Оценка степени канцерогенной опасности

88



малых доз нитритов // Вопр. онкологии. 1989.Т. 36. № 7. С. 843–847.

10. Клоченко П.Д., Михайленко В.М., Шевченко Т.Ф.Влияние N-нитрозаминов на развитие фито-планктона // Гидробиол. журн. 2001. Т. 37. № 4.С. 30–38.

11. Клоченко П.Д., Сакевич А.И., Усенко О.М., Шевчен-ко Т.Ф. Изменение структуры фитопланктона подвоздействием мочевины // Гидробиол. жур. 2000.Т. 36. № 6. С. 62–74.

12. Костюковский Я.Л., Меламед Д.Б. КанцерогенныеN-нитрозамины, образование, свойства, анализ //Успехи химии 1988. Т. 57. № 4. С. 625–655.

13. Методические указания по методам контроля: Ме-тодические указания, УК 4.4.1.011-93 Определениелетучих N-нитрозаминов в продовольственномсырье и пищевых продуктах. 1993.

14. Моисеенко Т.И. Эволюция биогеохимических цик-лов в современных условиях антропогенных на-грузок: пределы воздействия // Геохимия. 2017.№ 10. С. 1–22.

15. Моисеенко Т.И., Руднева И.И. Глобальное загряз-нения и функции азота в гидросфере // ДАН. 2008.Т. 420. № 3. С. 395–400.

16. Нитраты, нитриты и N-нитрозосоединения. Гиги-енические критерии состояния окружающей сре-ды. Женева: ВОЗ, 1981. 118 с.

17. Омельченко С.О. Сезонная динамика содержаниянитрозаминов у некоторых видов черноморскихрыб // Агроэкол. журн. 2006. № 1. С. 72–75.

18. Омельченко С.О. Экотоксикологическая оценканекоторых видов черноморских рыб // Уч. зап. Та-врического нац. ун-та. Сер. биология, химия. 2012.Т. 25. № 4. С. 144–149.

19. Рубенчик Б.Л. Образование канцерогенов из со-единений азота. Киев: Наук. думка, 1990. 220 с.

20. Руднева И.И., Мельникова Е.Б., Кузьминова Н.С.,Омельченко С.О., Залевская И.Н., Симчук Г.В.Оценка влияния минеральных соединений азотана донных рыб в бухтах Черного моря // Вод. ре-сурсы. 2008. Т. 35. № 4. С. 260–267.

21. Сальникова Л.С. Нитрозамины. М.: Центр между-народных проектов ГКНТ, 1983. 31 с.

22. Станкевич С.В., Мактаз Э.Д., Кульбич Т.С. Содер-жание N-нитрозаминов в водных объектах в связис антропогенным эвтрофированием // Гигиена на-селенных мест. 1988. С. 26–31.

23. Терехова В.А., Руднева И.И., Поромов А.А., Парамо-нова А.И., Кыдралиева К.А. Распространение и био-логические эффекты антибиотиков в водных эко-системах (обзор) // Вода: химия и экология. 2019.№ 3–6. С. 92–112.

24. Тутельян В.А., Лунева Н.В. О механизме остроготоксичного действия N-нитрозодиметиламина //Фармакология и токсикология. 1983. № 9. С. 111–114.

25. Худолей В.В. Роль возраста в канцерогенезе, инду-цированном N-нитрозодиметиламином и N-ди-метилнитрамином у амфибий // Вопр. онкологии.1981. Т. 27. № 10. С. 67–71.

26. Худолей В.В., Малавей В.К., Барч Х. Изучение мута-генных свойств канцерогенных N-нитрозаминовin vivo и in vitro. Вопр. онкологии. 1981. Т. 27. № 7.С. 843–847.

27. Экотоксикологические исследования прибрежнойчерноморской ихтиофауны в районе Севастополя /Под ред. И.И. Рудневой. М.: ГЕОС, 2016. 360 с.

28. Abidi S.L., Dawson V.K., Hubley R.C. Potential for ni-trosamine formation in seven fishery chemicals // Theprogressive Fish-Culturist. 1986. № 48. P. 302–302.

29. Amelin V.G., Bol’shakov D.S. Rapid Identification andDetermination of N-Nitrosamines in Food Products byUltra-High-Performance Liquid Chromatography–High Molecules // J. Analytical Chem. 2019. V. 74.P. 39–46.

30. Antia N.J., Harrison P.J., Oliveira L., Anita N.J., Harri-son P.J., Oliveira L. The role of dissolved organic nitro-gen in phytoplankton nutrition, cell biology and ecolo-gy // Phycologia. 1991. V. 30. P. 1–89.

31. Bamba D., Coulibaly M., Robert D. Nitrogen-containingorganic compounds: origins, toxicity and conditions oftheir photocatalytic mineralization over TiO2 // Sci. TotalEnviron. 2017. V. 580. P. 1489–1504.

32. Bartsch H., Camus A., Malaveille C. Comparative muta-genicity of N-nitrosamines in a semisolid and a liquidincubation system in the presence of rat or human tis-sue fractions, Mutation Research // Fundamental andMolecular Mechanisms of Mutagenesis. 1976. V. 37.№ 2, 3. P. 149–162.

33. Berman T., Chava S. Algal Growth on Organic Com-pounds as Nitrogen Sources // J. Plankton Res. 1999.V. 21. P. 1423–1437.

34. Bieniarz K., Epler P., Kime D., Sokolowska-Mikolajczyk M.,W. Popek W., Mikolajczyk T. Effects of N, N-dimethyl-nitrosamine (DMNA) on in vitro oocyte maturationand embryonic development of fertilized eggs of carp(Cyprinus carpio L.) kept in eutrophied ponds // J. Ap-pl. Toxicol. 1996. V. 16. P. 153–156.

35. Boroumand Y., Razmjou A. Mussel inspired bacteriallddenitrification of water using fractal patterns of poly-dopamine // J. Water Process Engineering. 2020. V. 33.P. 101–105.

36. Deane E.E., Woo N.Y. Impact of nitrite exposure on en-docrine, osmoregulatory and cytoprotective functionsin the marine teleost // Sparus sarba. 2007. V. 32. P.85–93.

37. Fong Y.Y. Methods for limiting the content of dimethyl-nitrosamine in the Chinese marine salt fish // FoodCosmet. Toxicol. Biochem. Pathol (Hong Kong). 1976.V. 14. 2. P. 95–98.

38. Gebus-Czupyt B., Chmiel S., Trembaczowski A., Pelc A.,Halas S. Simultaneous preparation of N2 and CO2 fromwater nitrates for δ15N and δ18O analysis on the exampleof the Zemborzycki Reservoir studies // Chemosphere.2020. V. 248. P. 125–154.

39. Gomathi Devi L., Girish Kumar S., Mohan Reddy K.,Munikrishnappa C. Photo degradation of methyl orangean azo dye by advanced Fenton process using zero va-lent metallic iron: influence of various reaction param-eters and its degradation mechanism // J. Hazard. Ma-ter. 2009. V. 164. № 2–3. P. 45–467.



40. Holst J., Brackin R., Robinson N. Soluble inorganic andorganic nitrogen in two Australian soils under sugar-cane cultivation. // Agric. Ecosyst. Environ. 2012.V. 155. P. 16–26.

41. Hsieh M-Ch., Wei-Po W., Lai L.A., Yu-Chen Lin Y-Ch.Sunlight photolysis mitigates the formation of N-nitro-sodimethylamine (NDMA) during the chloraminationof methadone // Chem. Engineer. J. 2020. V. 384.P. 123307.

42. Hu L., Yu J., Hongmei Luo H., Wang H., Xu P., Zhang Y.Simultaneous recovery of ammonium, potassium andmagnesium from produced water by struvite precipita-tion // Chem. Engineer. J. 2020. V. 382. 123001.

43. Jensen F.B. Nitrite disrupts multiple physiological func-tions in aquatic animals // Comp. Biochem. Physiol.Pt A. Mol. Integr. Physiol. 2003. V. 135. № 1. P. 9–24.

44. Kim O.K., Park Y.B., Lee T.G., Kim I.S., Kang J.H.,Jun K.S., Park D.Ch., Kim S.B. Degradation of nitrateas a nitrosamine precursor by brown algae Ecklonia ca-va // J. Korean Fish. 1996. V. 29. № 6. P. 914–916.

45. Liu H., Chen Z., Guan Y., Xu S. Role and application ofiron in water treatment for nitrogen removal: a review //Chemosph. 2018. V. 204. P. 51–62.

46. Mollamohammada S., Hassan A.A., Dahab M. NitrateRemoval from Groundwater Using Immobilized Het-erotrophic Algae // Water, Air, & Soil Pollution. 2020.V. 231. Article number 26.

47. Mulder A. The quest for sustainable nitrogen removaltechnologies // Water Sci. Technol. 2003. V. 48. № 1.P. 67–75.

48. Naing N.N., Sze Chieh Tan S.Ch., Lee H.K. 16 – Micro-solid-phase extraction // Handbooks in Separation Sci-ence. Amsterdam: Elsevier Inc., 2020. P. 443–471.

49. Nowlin W.H., Evarts J.L., Vanni M.J. Release Rates andPotential Fates of Nitrogen and Phosphorus From Sed-iments in a Eutrophic Reservoir // Freshw. Biol. 2010.V. 50. P. 301–322.

50. Pedemonte D.C., Frison N., Tayà C., Ponsa S., Fatone F.Chemical and Biological Processes for Nutrients Re-moval and Recovery // Waste Management: Concepts,Methodologies, Tools, and Applications. Hershey,Pennsylvania: IGI Global USA, 2020. P. 37–48.

51. Priya E.R., Ravichandrana S., Gobinatha Th., Tilvib S.,Devib P.S. Functional characterization of anti-cancer

sphingolipids from the marine crab Dromia dehanni //Chem. Phys. Lipids. 2019. V. 221. P. 73–82.

52. Qiu Y., Bei E., Wang Y., Wang J., Zhang X., Chen Ch.One representative water supply system in China withnitrosamine concern: Challenges and treatment strate-gies // J. Environ. Sci. 2020. V. 88. P. 12–20.

53. Rudneva I.I., Kuzminova N.S., Omelchenko S.O. Traceelements and nitrosamines concentration in Black Seaelasmobranch species // Asian J. Biol. Life Sci. 2012.V. 1. № 1. P. 51– 57.

54. Rudneva I.I., Melnikova E.B., Omelchenko S.O. Sea-sonal variations of nitrosamine content in some BlackSea fish species // Turk. J. of Fish. Aquat. Sci. 2008.V. 8. № 2. P. 283– 287.

55. Singh P., Singhb M.K., Bega Y.R., Nisha G.R. A reviewon spectroscopic methods for determination of nitriteand nitrate in environmental samples // Talanta. 2019.V. 191. P. 364–381.

56. Stefanakis A.I., Becker J.A. A Review of Emerging Con-taminants in Water: Classification, Sources, and Poten-tial Risks. // Waste Management: Concepts, Method-ologies, Tools, and Applications. Hershey, Pennsylva-nia: IGI Global USA, 2020. P. 26–37.

57. Verstraete W., Van de Caveyea P., Diamantis V. Maxi-mum use of resources present in domestic ‘‘used water” //Bioresour. Technol. 2009. V. 100. P. 5537–5545.

58. Wang Z., Zhang B., Borthwick A.G.L., Feng C., Ni J.Utilization of single-chamber microbial fuel cells as re-newable power sources for electrochemical degradationof nitrogen-containing organic compounds // Chem.Eng. J. 2015. V. 280. P. 99–105.

59. Wang Z., Zheng J., Tang J., Wang X., Wu Z. A pilot-scale forward osmosis membrane system for concen-trating low-strength municipal wastewater: perfor-mance and implications // Sci. Rep. 2016. Article num-ber 21653.

60. Wood M., Kajimura M., Mommsen T., Waish P. Alkalinetide and nitrogen conservation after feeding in an elas(Squalus acanthias) // J. Exp. Biol. 2005. V. 208. № 14.P. 2693–2705.

61. Yurchenko V.V., Molder U. Volatile N-Nitrosamines invarious fish products. // Food Chem. 2006. V. 96.P. 325–333.


90

ФОРМИРОВАНИЕ И БАЛАНС АТМОСФЕРНЫХ ОСАДКОВ, ПОВЕРХНОСТНЫХ И ПОДЗЕМНЫХ ВОД ЮЖНЫХ СКЛОНОВ

ХИБИНСКОГО МАССИВА (ПО ДАННЫМ ИЗОТОПНОГО СОСТАВА КИСЛОРОДА И ВОДОРОДА)1

© 2021 г. А. В. Гудковa, И. В. Токаревb, *, И. Н. Толстихинa, **aГеологический Институт КНЦ РАН, Апатиты, 184209 Россия

bНаучный парк СПбГУ, Санкт-Петербург, 199155 Россия*e-mail: [email protected]

**e-mail: [email protected]Поступила в редакцию 04.12.2018 г.


Значения δ2Н и δ18О в атмосферных осадках Хибин варьируют в пределах –147 ≤ δ2Н ≤ –37‰,–20 ≤ δ18О ≤ –4‰ и близки к глобальной линии осадков для северного полушария; легкие значения(с положительным дейтериевым избытком) типичны для снегов, а тяжелые – для дождей. Данныепо изотопному составу вод открытых водоемов и подземных вод свидетельствуют об их формирова-нии за счет атмосферных осадков. Течение (и подземная миграция) сопровождается смешением та-лых и дождевых вод; эффективность смешения может быть оценена по уменьшению диапазона ва-риации значений δ2Н и δ18О. Согласно изотопным данным, воды главного водоема региона –оз. Имандра – возникли вследствие смешения талых и дождевых вод в пропорции, близкой к 1 : 1.

Ключевые слова: осадки, реки, подземные воды, изотопы, водород, кислород, Хибины.DOI: 10.31857/S0321059621010168

Проблема формирования и идентификации водразличного происхождения и состава – фунда-ментальная в геологии и гидрогеологии. Болеетого, проблема имеет важный прикладной ас-пект: вода необходима для жизнеобеспечения ихозяйственной деятельности человека. В связи сэтим анализ современного состояния, ресурсов икачества вод, а также их изменения в результатеантропогенного воздействия и быстрых климати-ческих изменений представляется особенно акту-альным.

Наиболее перспективен для такого анализаизотопно-геохимический подход, позволяющийохарактеризовать как источники атмосферныхосадков, поверхностных и подземных вод, так ивременные шкалы некоторых процессов, такихкак время миграции подземных вод и смешениеподземных вод разного возраста и происхожде-ния. Важнейшие сведения заключены в изотоп-ном составе самих вод, фиксирующем многие па-раметры физико-географической обстановки во

время формирования атмосферных осадков, атакже источники поверхностных и подземныхвод и смешение вод разных источников. Особен-но информативны парные изотопные характери-стики (изотопно-кислородные – δ18О и дейтерие-вые – δ2H). В условиях формирования атмосфер-ных осадков при низких значениях температуры,в том числе в условиях крайнего Севера, такие ха-рактеристики позволяют использовать дополни-тельный изотопный параметр – дейтериевый из-быток.

Основным полигоном для исследования ис-точников и эволюции природных вод с использо-ванием изотопных систем были выбраны южныесклоны Хибинского массива (Кольский п-ов), ха-рактеризующиеся достаточно плотным населе-нием, интенсивными горно-рудными работамии, соответственно, большим потреблением пи-тьевых и технических вод – с одной стороны, ивлиянием антропогенных процессов на качествовод – с другой. До настоящего времени выполне-но небольшое число анализов изотопного составаосадков и поверхностных (преимущественно та-

1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ(проект 18-05-70004, “Ресурсы Арктики”).

УДК 556

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВОД СУШИС ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ


ФОРМИРОВАНИЕ И БАЛАНС АТМОСФЕРНЫХ ОСАДКОВ 91

лых) вод Хибин [5]. Изотопный состав подземныхвод практически не изучался.

Ранее гидрогеологические системы Хибин ис-следовались авторами с использованием изотоп-ных трассеров 3H, 3Hе, 4He и 20Ne. Показано, чтоподземные воды водозабора “Центральный”(южные склоны Хибинского массива, Коль-ский п-ов) – смесь молодых (>90%) и древних(до 10%) подземных вод. Возраст молодой под-земной воды, определенный методом 3H–3Hе(3H),оказался равным 21 ± 1.5 г. Возраст сравнительнодревней воды, оцененный методом U–Th–4He,составляет ~50 тыс. лет [1, 14].

Моделирование условий формирования при-родных вод в пределах Хибинского массива врамках системы вода–порода показало, что вре-меннáя шкала и температура оказывают основ-ной вклад в изменение окислительно-восстано-вительных условий, которые способствуют содо-образованию и связанному с этим всплескуконцентраций гидрокарбонатов, фтора, алюми-ния [2].

В настоящей работе исследование процессовформирования атмосферных осадков, поверх-ностных и подземных вод южных склонов Хибинпроводилось посредством систематического опро-бования вод и круглогодичного мониторингаосадков с последующим анализом изотопного со-става водорода и кислорода.

РАЙОН И ОБЪЕКТЫ ОПРОБОВАНИЯДля проведения работ по исследованию источ-

ников и баланса вод юго-западных склонов Хи-бин отбирались и анализировались образцы осад-ков (дождя и снега), вод открытых водоемов (реки озер) и подземных вод – водозаборных скважини самоизливающихся источников. Такой подходобеспечил возможность анализа и сопоставленияданных для всех природных вод региона. Крометого, для исследования эволюции изотопного со-става пробы воды отбирались несколько раз в го-ду в одних и тех же пунктах опробования.

Для мониторинга изотопного состава атмо-сферных осадков (дождя и снега) был организо-ван пункт отбора проб воды и снега в г. Апатиты.

Опробование снежного покрова проведенодля южного и западного склонов г. Айкуайвен-чорр, северо-западного склона г. Кукисвумчорр,долины озер Малый и Большой Вудъявр и далее кюго-западу до окрестностей г. Апатиты (рис. 1).

Воды открытых водоемов опробовались отвершин и склонов Хибин до главного водоемаКольского п-ова – оз. Имандрa. Так, начиная с

апреля 2012 г. повторные опробования вод по-верхностных водоемов – ручьев, рек и озер Ки-ровско-Апатитского районов – проводилось в ос-новном по маршруту: ущелье Кукисвумчорр,оз. Малый Вудъявр, р. Вудъяврйок, оз. БольшойВудъявр, р. Белая (г. Кировск) (рис. 1), устьер. Белой, оз. Имандра (возле Йокостровского мо-ста, [3]). Опробования выполнялись 2–3 раза вгод: 1) весной (начало таяния снега); 2) в июне(завершающая стадия таяния снега); 3) во второйполовине августа и в октябре, когда главный ис-точник поверхностных вод – дождевые воды.

Для анализа источников подземных вод систе-матически опробовались скважины водозаборов“Центральный”, “Ключевой”, самоизливающие-ся скважины в пос. Юкспоррйок на 23-м км доро-ги Апатиты–Кукисвумчорр (рис. 1) и некоторыхдругих источников. К настоящему времени вы-полнено почти 300 анализов дождевой, поверх-ностной и подземной воды и снега Кировско-Апатитского района. В работу также включеныданные из [5], посвященные преимущественноизотопному составу талых вод.

МЕТОДИКА ОТБОРА И АНАЛИЗА ПРОБ ВОДЫ И СНЕГА

Для отбора проб снега был изготовлен простойпробоотборник – труба длиной 1.5 м и диаметром0.1 м, стенки которой заострены с одного конца.Труба вбивалась в толщу снега, как правило, навсю глубину накопившегося пласта (т.е. отбира-лись валовые пробы). Затем снег выдавливалсяпоршнем из трубы в полиэтиленовый пакет испрессовывался в нем; накопившаяся после пол-ного таяния вода сливалась в пробирку емкостью20 см3 и плотно закрывалась пластиковой завин-чивающейся пробкой. Пробы воды открытых во-доемов отбирались непосредственно в пробирки10–20 мл. Пробы осадков отбирались в стеклян-ную емкость, установленную на крыше зданияПолярного Геофизического Института РАН; не-посредственно после выпадения осадков собран-ная в эту емкость вода переливалась в стандарт-ную пробирку. Пробирки до анализа хранились втемном прохладном месте. Пробы подземныхвод (ПВ) и озерных вод для датирования методом3Н-3Не(3Н) отбирались в цельностальные пробо-отборники.

Измерения изотопного состава водорода икислорода выполнялись в Ресурсных центрах“Геомодель” и РДМИ Научного парка СПбГУ.Использовался лазерный анализатор изотопногосостава воды “Picarro L-2120-I”. Погрешность из-мерений составляет ±0.1‰ по кислороду-18 и

92


ГУДКОВ и др.

±1‰ по дейтерию. Повторные анализы пробподтвердили эти оценки. В качестве стандартовиспользованы внутрилабораторные образцысравнения, привязанные к стандартам МАГАТЭV-SMOW-2, GISP и SLAP. Результаты измерений,‰, представлены относительно SMOW (рис. 2).Изотопные анализы нескольких образцов снегавыполнены также методом масс-спектрометрии(Е.О. Дубинина, ИГЕМ РАН). Результаты изме-рений, полученные для одних и тех же образцов вразных лабораториях и разными методами, сов-падают в пределах погрешности измерения. Ме-тодика датирования 3Н-3Не(3Н) рассмотрена вработе [1].

АТМОСФЕРНЫЕ ОСАДКИИзотопные составы водорода (δ2Н) и кислоро-

да (δ18О) атмосферных осадков юго-западныхсклонов Хибин варьируют: в дождевых водах впределах –95 ≤ δ2Н ≤ –37‰, –13 ≤ δ18О ≤ –4‰, ав образцах снега –147 ≤ δ2Н ≤ –95‰, –20 ≤ δ18О ≤≤ –13‰ соответственно (рис. 2). За пределы этихдиапазонов попадают значения для трех образцов

дождевой воды (всего проанализировано 20 об-разцов) и двух образцов снега (90 образцов).Самая легкая дождевая вода (δ2Н = –115‰,δ18О = –16.2‰) была отобрана в октябре (2013 г.),в рассматриваемом районе в это время часто вы-падает снег. Самый тяжелый снег (δ2Н = –81‰,δ18О = –11.8‰), напротив, отобран в конце апре-ля, во время оттепелей.

Вариации значений δ2Н и δ18О в атмосферныхосадках в течение года закономерны (рис. 9 в[12]): наиболее “тяжелые” осадки (δ2Н ~ –40‰,δ18О ~ –5‰) выпадают в июле–августе, “легкие”(δ2Н ~ –130‰, δ18О ~ –17‰) – в январе–декабре.

Измеренные значения δ2Н и δ18О близки к ли-нии метеорологических осадков северного полу-шария [9], далее в тексте и на рисунках обознача-емой МОСП:

(1)

По сравнению с глобальной линией Крэйга (δ2Н == 8δ18О + 10‰ [8]) эта линия характеризуется не-сколько большими угловым наклоном и водород-ным избытком.

2 18Н 8.1 О 11‰.δ = δ +

Рис. 1. Схематическая карта расположения мест опробования снегов (1), вод открытых водоемов – рек, озер (2), под-земных вод – источников, скважин (3) в районе г. Кировска; основные дороги района (4). Несколько проб вод откры-тых водоемов (в том числе воды р. Белой и оз. Имандра) и подземных источников отобраны к западу от представлен-ного на схеме района [3].

оз. МалыйВудъявр

оз. БольшойВудъявр

пос. Кукисвумчорр 1

2

3

4

г. Кукисвумчорр

г. Айкуайвенчоррг. Кировск

г. Расвумчорр

Водозабор“Центральный”

Водозабор“Ключевой”

г. В

удъя

врчо

рр

р. Саамск

ая

р. Подъемная

р. Б

елая

р. Вудъяврйок



В принципе наблюдаемый изотопный составосадков определяется многими процессами:

а) испарением вод – прежде всего океаниче-ских, обеспечивающих ∼90% атмосферных осад-ков [12], но также и вод открытых континенталь-ных водоемов, появлением атмосферной влаги,изотопный состав которой зависит от температу-ры, солености и изотопного состава испаряю-щейся воды, а также от степени равновесия про-цесса испарения [9];

б) эволюцией изотопного состава атмосфер-ной влаги в ходе переноса воздушных масс к рай-ону выпадения осадков, результаты которой за-висят от температуры, процессов формированияосадков и соотношения выпавшей и сохранив-шейся влаги [6];

в) формированием и выпадением осадков, со-провождаемым фракционированием, зависящим

от температуры и соотношения масс пара и ка-пель воды (или пара и кристаллов льда, снежинок[11, 16].

Хотя эти процессы могут быть разнонаправ-ленными и результативный (измеряемый) изо-топный состав осадков может оказаться недоста-точным для прояснения картины их формирова-ния и эволюции – в первом приближениинаиболее важен вклад температуры на всех этапах(пункты а–в), а также степень равновесностипроцессов испарения/конденсации. Именно рав-новесное фракционирование изотопов при раз-ной температуре приводит к величине коэффи-циента наклона линии МОСП, близкой к 8 (урав-нение (1)), и к широким диапазонам значенийδ2Н и δ18О вдоль этой линии (рис. 2 в [9]).

Однако в формировании осадков участвуют инеравновесные процессы, их вклад также отра-

Рис. 2. Изотопный состав атмосферных осадков, дождей и снегов, юго-западных склонов Хибин (Кировского и Апа-титского районов). δ2Н = 1000 × [((2Н/H)ОБР/(2Н /H)SMOW) – 1)]‰, δ18О = 1000 × [((18O/16O)ОБР/(18O/16O)SMOW) –– 1]‰, ОБР – соотношения изотопов водорода (2Н/H) или кислорода (18O/16O) измеренные в образце, SMOW – та-кие же отношения в международном стандарте океанической воды, 2Н/Н = (155.76 ± 0.05) × 10-6, 18О/16О = (2005.20 ±± 0.45) × 10–6. Осадки Хибин: 1 – снег, склоны Хибин; 2 – снег, предгорье Хибин; 3 – снег, средние значения δ2Н иδ18О; 4 – дождь, предгорье Хибин; 5 – дождь, средние значения; 6 – дождь в окрестностях г. Кировска по данным [5];7 – дождь в окрестностях Порьей губы [5]; 8 – дейтериевый избыток dИЗБ; для примера показаны dИЗБ = 3.1‰ дляобразца дождевой воды (δ2Н = –103‰ и δ18О = –13.1‰) и dИЗБ = +15.8‰ для образца снега (на врезке, δ2Н = –113‰ иδ18О = –15.9‰). На врезке: снег юго-западного склона г. Айкуайвенчорр, одинаковыми значками показаны повтор-ные пробы; числа – высота мест опробования, метры над уровнем моря (отбор 2013 г).

–150

–80–85–90–95

–100–105–100–115–120–125–130–135–140–145

–75

–35–40–45–50–55–60–65–70

0–20 –18 –16 –14 –12 –10 –8 –6 –4 –2δ18O‰

1

δ2 H‰

δ2 H‰

2345678

–124

–106–108–110–112–114–116–118–120–122

–17.5

600

700

800

400

500

MO

CП

MO

CП

–17 –16.5 –15.5–16 –15–14.5

94



жен в уравнении линии МОСП. Скорость дости-жения изотопного равновесия между реагирую-щими фазами (с) для разных молекул воды раз-лична:

(2)поэтому кинетические процессы, например –быстрое удаление одной из фаз, приводят к от-клонению изотопного состава фаз(ы) от равно-весного. Из неравенства (2) следует, что соотно-шение изотопов О18/О16 более чувствительно квкладу кинетических процессов по сравнению сотношением D/H. Сам факт корреляции осадковсеверного полушария вдоль линии МОСП свиде-тельствует о том, что они возникли при участиидвух процессов.

1. Формирование океанического пара в неравно-весном процессе – испарении при достаточнобыстром удалении пара от поверхности воды.В результате этого (и ряда других процессов, вызы-вающих неравновесное фракционирование [9, 10,12, 15]) возник избыток дейтерия:

(3)

относительно вклада тяжелого изотопа кислорода.Избыток дейтерия закономерно меняется в течениегода: большой избыток (в среднем +15‰) наблю-дается в зимние (декабрь, январь), минимальный(+7‰) – в летние месяцы (июль, август [12]).

2. Формирование осадков из водного пара входе равновесной конденсации при разной тем-пературе.

Принимая, что основной источник влаги врассматриваемом районе – Северная Атлантикаи учитывая открытость Баренцева моря зимой(температурные условия испарения меняются неочень сильно), получим, что основную роль вформировании изотопного состава атмосферныхосадков Хибин играют процессы, связанные с пе-реносом (б) и выпадением (в) осадков.

Сопоставление среднегодовой температурыТ, °С, региона с изотопным составом снега в немпоказало, что эти два параметра коррелируют(рис. 3 в [9]) с линией регрессии δ18О = 0.69 Т –13.6‰. Для среднего изотопного состава кисло-рода в снегах Хибин (δ18О = –15‰ (рис. 2)) этоуравнение регрессии дает среднегодовую темпе-ратуру –2°С – близкую к наблюдаемой: от –4°Сна вершинах Хибин до –1°С у их подножья. Aвто-ры [6] сопоставили среднегодовую температурурайона и изотопный состав кислорода в осадках.Согласно полученной ими корреляции, темпера-туре ~2°С соответствует δ18О осадков в пределахот –10 до ‒20‰ в соответствии с данными рис. 2.Подобные корреляции наблюдаются (с несколь-

16 16 182 2(H O ) (HDO ) (H O ),c c с> >

2 18изб Н 8.1 О 11‰d = δ − δ = +

ко варьирующими углами наклона) и в других ре-гионах, например – в Приполярном Урале [5].Эти результаты свидетельствуют о существен-ном вкладе процессов (в) в формирование осад-ков и, в частности, осадков над Хибинами.

Как следует из рис. 2, фигуративные точкиизотопного состава осадков Хибин обычно не-сколько смещены относительно линии МОСП(уравнение (1)): дождевые воды ниже, а снега –выше линии. Такое распределение точек свиде-тельствует о вкладе неравновесных процессовфракционирования изотопов в баланс выпадаю-щей влаги. В ходе выпадения дождевых осадков втеплое летнее время падающие капли дождябыстро испаряются, отделяются от равновесногос ними пара, изотопный состав воды в них откло-няется вправо от линии МОСП.

При неравновесном испарении из большого ихорошо перемешиваемого водного резервуара(изотопный состав воды в котором постоянен)изотопный состав пара, удаляемого, например,сильным ветром от поверхности раздела, откло-няется влево от линии МОСП: пар в этом случае“легче” равновесного, поскольку “легкие” моле-кулы Н2О16 переходят в пар раньше, а “тяжелые”молекулы Н2О18 – позже других молекул воды.Если эти процессы протекали в Северной Атлан-тике (в Баренцевом море) в холодное ветреноезимнее время, пар характеризовался “легким”изотопным составом при положительном значе-нии dизб, которое, как индикатор неравновесныхусловий, увеличивалось вместе со скоростью ре-акции (испарения и удаления пара). Конденса-ция такого легкого пара при разной температуреприводила к возникновению “легкого” снега,обычно с “равновесными” изотопными соотно-шениями. Рис. 2 иллюстрирует результаты изо-топного анализа снегов; фигуративные точкирасположены параллельно – выше линии МОСПс примерно одинаковым положительным dизб; наврезке рис. 2 в качестве примера приведено dизб =+15.8‰ для выделенного образца снега.

Эти простые объяснения небольших dизб атмо-сферных осадков Хибин представляются наибо-лее вероятными; возможно, имел место вклад идругих процессов. Детальные исследования при-роды dизб и его использование для анализа нерав-новесных процессов можно найти в [9–11, 13, 15].

Упомянутая выше зависимость изотопного со-става осадков от температуры воздуха, при кото-рой происходит их конденсация, отражается и наоблегчении осадков с высотой горных массивов(средний температурный градиент составляет0.5°С на 100 м подъема). Так, например, как сле-



дует из сводки данных на рис 3.7 в работе [5], зна-чение δ18О менялось от 0‰ на уровне моря до‒25‰ на высотах 4–7 км. Хотя при сравнительномалыx высотныx перепадax (<600 м) в Хибинах непредполагаются существенные изменения изо-топного состава снега, опробование проводилосьс учетом высоты отбора.

Анализы валовых проб снега юго-западныхсклонов Хибин привели к несколько неожидан-ному результату – существенному различию изо-топного состава в пробах, отобранных в пределаходного склона на близких высотах и расположен-ных на расстояниях ∼100 м одна от другой, на-пример на высотах 600 и 500 м (рис. 2). На юго-за-падном (обращенном к г. Кировску) склоне г. Ай-куайвенчорр наиболее легкий снег был отобран всередине склона (проба 600 м). На других склонахвариации изотопного состава оказались меньши-ми, чем на Айкуайвенчорр.

Для объяснения этих наблюдений нужны до-полнительные данные. Резкие колебания изотоп-ного состава соседних проб не должны иметь ме-сто при сильных ветрах, типичных для склоновХибин и приводящих к перемешиванию снега.Более вероятны “поздние” изменения уже сле-жавшегося снега, тем более что пробы отбиралисьвесной (апрель), когда температура воздуха вдневное время регулярно существенно поднима-лась (>0°С); во время отбора проб, показанных наврезке на рис. 2, температура воздуха была 12°С.

Полученные результаты, по-видимому, неаномальные. Так, анализ изотопной динамикиснега на Полярном Урале показал, что значенияδ18О летнего снега больше зимнего на 2–3‰; об-разующиеся из снега кристаллы льда еще тяжелеена ~10‰ (рис. 4.8 в [5]). Существенное утяжеле-ние снега в ходе его метаморфизма отмечалось вработе [17]. Не исключено и взаимодействие сне-га с влагой, образующейся при испарении под-

Рис. 3. Изотопный состав поверхностных вод (ручьев, рек, озер) в сравнении с атмосферными осадками (дожди –светло-серая область; снега – темно-серая область), юго-западные склоны Хибин (Кировский и Апатитский районы).1, 2 – поверхностные воды и среднее значение для них соответственно: 3 – оз. Имандра; 4 – талые воды (средние зна-чения). На врезке: 5 – талые воды Хибин по данным [5]; воды р. Вудъяврйок: 6 – июнь, 7 – август. Остальные обозна-чения как на рис. 2.

–85

–90

–95

–100

–105

–100

–115

–120

–60

–65

–70

–75

–80

–20

Снега

–18 –16 –14 –12 –10 –8δ18O‰

1

δ2 H‰

2

3

4

–116

–92

567

–96

–100

–104

–108

–16

MOCП

MO

CП

–15.5 –15 –14–14.5 –13.5 –13

Дожди

–112

96



земных вод, круглогодично действующие источ-ники которых наблюдаются на склонах г. Айку-айвенчорр.

ВОДЫ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОДОЕМОВИзотопный состав вод открытых водоемов ва-

рьирует в пределах 115 ≤ δ2Н ≤ –87‰, –15 ≤ δ18О ≤≤ –11.5‰, т.е. в намного более узком диапазонепо сравнению с атмосферными осадками (рис. 3):наглядно виден главный эффект течения поверх-ностных вод – перемешивание вод разных источ-ников. Даже изотопный состав талых вод, ото-бранных непосредственно вблизи снежников, ва-рьирует в намного более узком диапазоне посравнению с весенними снегами (рис. 2, 3). Этиданные свидетельствуют о формировании вод от-крытых водоемов за счет дождей и талых вод.

Эволюция изотопного состава вод в течениегода, особенно в близких к склонам Хибин водо-емах, в основном определяется временем таянияснегов на вершинах и склонах гор. Воды, ото-бранные в период интенсивного таяния (обычнов конце мая – в июне), характеризуются легкими,близкими к типичным для талых вод значениямиδ2Н и δ18О, а воды позднего лета – ранней осени,преимущественные источники которых – дожди,характеризуются более тяжелой водой. Наиболеедетальные данные имеются для р. Вудъяврйок,которая дренирует предгорную долину оз. МалыйВудъявр (рис. 3).

Изотопный состав вод основного базиса дре-нирования – оз. Имандрa и больших рек, такихкак Белая, мало зависит от времени года. Соотно-шение вклада талых вод снегов и дождевых вод вбалансе оз. Имандрa может быть определено с ис-пользованием полученных изотопных данных.Доля дождевых вод Фдв может быть определена изуравнения баланса:

(4)

где δ18О – отношения изотопов кислорода в дож-девых водах, талых водах и в воде оз. Имандра(подстрочные индексы соответственно ДВ, ТВ,ИМ). Решая уравнение баланса (4) и подставляясредние значения δ18Оим = –12.03‰, δ18Отв == ‒15‰ и δ18Одв = –9‰ (рис. 3), находим (изданных по изотопному составу кислорода) соот-ношение ТВ/ДВ ~ 1:

(5)

Используя данные для водорода (δ2Ним = –89.68‰,δ2Нтв = –108‰ и δ2Ндв = –65‰), получаем близ-

18 18 18дв дв тв дв им( )О Ф О 1 Ф О ,δ + δ − = δ

18дв

18 18 18 18им тв дв тв

( )

(

Ф О

О О О О 0.49) ( .)

δ == δ − δ δ − δ =

кое значение вклада дождевых вод: Фдв(δ2Н) == 0.43.

Отметим, что такое соотношение осадков из-вестно из анализа климата Кольского п-ова [4].Таким образом, два разных независимых подходапривели к одной и той же оценке вклада разныхосадков в поверхностные воды региона. При этомтрудоемкость оценки баланса по изотопнымтрассерам в разы меньше, чем оценки с использо-ванием стандартных гидрологических методов.

На первый взгляд, воды, стекающие с юго-за-падных склонов Хибин, не могут вносить суще-ственный вклад в оз. Имандра, поскольку сред-ние значения δ2Н и δ18О (–89.7 и –12.0‰) этихвод заметно меньшие, чем в воде озера (рис. 3).Однако отметим, что выше приведены средне-арифметические значения измеренных δ2H иδ18О, в то время как расчет баланса должен бази-роваться на оценках средневзвешенных значе-ний. Сравнение изотопного состава вод озера иустья Белой, дренирующей весь рассматривае-мый район (включающий несколько озер), пока-зывает, что в июне и сентябре δ2Н и δ18О вэтой реке мало различаются и имеют средниезначения δ2Н = –94‰, δ18О = –12.8‰, которыеотличаются от таковых в оз. Имандра всего наΔ(δ2Н) ≅ –4‰ и Δ(δ18О) ≅ –1‰.

ПОДЗЕМНЫЕ ВОДЫ

Изотопный состав ПВ варьирует в еще болееузком диапазоне по сравнению с водами откры-тых водоемов: –108 ≤ δ2Н ≤ –95‰, –15 ≤ ≤ δ18О ≤–12.5‰. Средние значения δ2Н и δ18О подземныхвод близки к таковым в водах открытых водоемов(рис. 4). Воды родников на горных склонах, опро-бованных в период таяния снегов, не отличаютсяпо изотопному состав от снега (рис. 2) и талых вод(рис. 3). Таким образом, для ПВ также справед-лив сделанный выше вывод об атмосферныхосадках как источнике вод и об осреднении осад-ков, выпавших в разное время, в ходе миграцииподземных вод. Вклад “древних” вод, характери-зующихся изотопно-тяжелым кислородом (след-ствие процессов взаимодействия вода–порода[7]), не фиксируется измеренными значениямиδ18О ПВ исследуемого района (рис. 4), хотя дати-рование 3Н–3Не(3Н) свидетельствует о неболь-шом вкладе относительно “древней” подземнойводы (возрастом ~50000 лет) в воды водозабора“Центральный” [1, 14]. Весьма малая концентра-ция атмосферного Не в ПВ и существенные поте-ри радиогенного Не породами земной коры дела-ют Не более чувствительным индикатором вклада



древней подземной воды, чем ее изотопный со-став.

Важная особенность водозабора “Централь-ный” – разный изотопный состав ПВ, отобран-ных в разные годы, в то время как результаты, по-лученные для проб воды разных скважин, ото-бранных в течение одного года, близки (рис. 3). Этозамечание справедливо и для воды скважины “23км”, для которой на врезке к рис. 4 показаныосредненные за год значения δ2Н и δ18О.

Здесь следует отметить, что возраст вод – вре-мя подземной миграции и перемешивания – дляэтих скважин существенно различен. Согласнодатированию методом 3Н-3Не(3Н), возраст водводозабора “Центральный” составляет 21 +/–1.5 го-да, в то время как возраст вод скважины “23-йкм” – ~1 год в пределах погрешности датирова-ния [1]. Эти данные можно интерпретировать каксвидетельство преимущественно поршневого ха-рактера фильтрации подземных вод к водозабору“Центральный” в породах с низкими коэффици-ентами гидродисперсии.

Для полуколичественных оценок и сравненийможно рассматривать “параметр смешения” –соотношение R наблюдаемых различий изотоп-ных составов ПВ в разное время (например

Δ(δ18О)пв = δ18О(2008) – δ18О(2012)) и гипотетиче-ских “входных” различий между талыми δ18ОТВ идождевыми δ18ОДВ водами:

(6)

В принципе, отношение (6) может меняться от 1(перемешивания вод не происходит) до 0 (полноеперемешивание дождевых и талых вод). Согласноврезке на рис. 4, для подземных вод водозабора“Центральный” наблюдается следующее разли-чие изотопного состава кислорода: Δ(δ18О)пв == δ18О(2008) – δ18О(2012) ≅ –1‰. Различие изо-топного состава кислорода потенциальных ис-точников вод водозабора, погрузившихся подземлю 21 год тому назад, неизвестно. Для грубойоценки предположим, что источниками были“средний талый снег” (δ18Отв = –15‰) и “сред-ний дождь” (δ18Омв = –9‰) и что различие изо-топного состава кислорода между снегом и до-ждем 21 год тому назад было тождественно совре-менному – 6‰ (различие средних значений длядождя и снега (рис. 2)). Тогда параметр смешенияпо кислороду близок к R(18О) = 0.17. Повторивэтот расчет для дейтерия, получим R(2Н) ≅ 0.2.Эти данные наряду с оценками возраста вод будут

18 18 18 18пв дв тв( ) ( )( О) О О О .R = Δ δ δ − δ

Рис. 4. Изотопный состав подземных вод в сравнении с атмосферными осадками (дожди – светло-серая область; снега –темно-серая область), юго-западные склоны Хибин (Кировский и Апатитский районы): 1 – источники, скважины; 2 –средние значения δ2Н и δ18О для подземных вод. На врезке: изотопный состав вод скважин; 3 – водозабора “Централь-ный”; 4 – “23-й км”; числа возле групп точек – годы отбора. Остальные обозначения как на рис. 2, 3.

–85

–90

–95

–100

–105

–110

–60

–65

–70

–75

–80

Снега

–18 –16 –14 –12 –10 –8δ18O‰

1δ2 H‰

2

–110

–96

2014

2013

2012

2011

2008

34

–98

–100

–104

–102

–106

–108

–15

MO

CП

–14.6 –14.2 –13.8 –13.4

Дожди

98



использованы для моделирования миграции ПВюго-западных склонов Хибин.

ВЫВОДЫ

По изотопному составу атмосферные осадкиюго-западных склонов Хибин близки к глобаль-ной линии осадков северного полушария, опре-деляемой уравнением δ2Н = 8.1 δ18О + 11‰ [9].Измеренные значения δ2Н и δ18О варьируют вшироких пределах (147 ≤ δ2Н ≤ –37‰, –20 ≤ δ18О ≤≤ –4‰), причем легкие значения с положитель-ным дейтериевым избытком типичны для снега, атяжелые – для дождей. Согласно изотопным дан-ным, происхождение осадков соответствует стан-дартной модели неравновесного фракционирова-ния при испарении океанической воды (при бо-лее выраженном отклонении от равновесия взимнее время – возможно вследствие более ин-тенсивных ветров) с последующим близким кравновесному фракционированием атмосфернойвлаги при выпадении осадков. Обнаружены су-щественные вариации изотопного состава вало-вых проб снега, отобранных на склонах Хибин,при незначительном удалении мест отбора пробдруг от друга по горизонтали и по высоте. Трендак облегчению снега с высотой не обнаружено.

Изотопный состав вод открытых водоемов вовсех случаях находится в пределах, определенныхатмосферными осадками района, что свидетель-ствует о формировании вод за счет атмосферныхосадков. Эти данные также говорят об интенсив-ном смешении вод при их течении, приводящемук “осреднению” изотопного состава и сужениюпределов вариации значений δ2Н и δ18О.

Эволюция изотопного состава вод в течениегода в основном определяется временем таянияснегов. Воды склонов Хибин, отобранные в пери-од интенсивного таяния, характеризуются “лег-кими”, близкими к типичным для снега и талыхвод значениями δ2Н и δ18О, а воды позднего летаи ранней осени – более “тяжелыми” изотопнымисоставами. Этот тезис иллюстрируется детальны-ми данными, полученными для р. Вудъяврйок,которая дренирует предгорную долину оз. МалыйВудъявр. Согласно изотопным данным, водыглавного водоема региона – оз. Имандра – воз-никли вследствие смешения талых и дождевыхвод в пропорции ~1 : 1.

Для подземных вод также справедлив вывод обатмосферных осадках как источнике их воспол-нения. Обнаруженный при датировании методом3Н–3Не(3Н) вклад “древних” подземных вод в во-ды водозабора “Центральный” не фиксируется

изотопным составом подземных вод вследствиезначительно меньших вариаций концентрацийдейтерия и кислорода-18 по сравнению с Не.Межгодовые вариации изотопного состава водводозабора “Центральный” свидетельствуют обих неполном перемешивании в ходе ∼20-летнеймиграции, что указывает на близкий к поршнево-му характер фильтрационного процесса.

Авторы признательны О.Е. Дубининой (ИГЕМРАН) за содействие в работе, рецензенту и ред-коллегии журнала – за весьма полезные кон-структивные замечания.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Гудков А.В., Каменский И.Л., Мелихова Г.С., Ски-

ба В.И., Токарев И.В., Толстихин И.Н. Тритий-ге-лий-3 метод и его применение для датированияподземных вод (на примере Кировского горнопро-мышленного района, Мурманская область // Гео-химия. 2014. Вып. 7. С. 646–654.

2. Калинников В.Т., Мазухина С.И., Маслобоев В.А.,Чудненко К.В., Максимова В.В. Физико-химиче-ские факторы некондиционности химического со-става природных вод Хибинского массива // ДАН.2014. Т. 458. Вып. 5. С. 551–554.

3. Карта ЮЗ склонов Хибин. [Электронный ресурс]. https://www.google.com/maps/@67.6272937,33.4816331,11z

4. Климат Кольского полуострова. [Электронныйресурс]. http://www.protown.ru/information/hide/4346.html

5. Чижова Ю.Н. Изотопно-геохимические особен-ности снежного покрова и ледникового льда в раз-ных гляциологических условиях Приэльбрусья,Полярного Урала и Хибин. Дис. … канд. геогр. на-ук. М.: РГБ, 2006. М.: 178 с.

6. Alley R.B., Cuffey K.M. Oxygen- and hydrogen-isotopicratios of water in precipitation: Beyond paleothermome-try // Reviews Miner. Geochem. 2001. V. 44. Chapter 9.P. 527–553.

7. Barth S.R. Geochemical and boron, oxygen and hydro-gen isotopic constraints on the origin of salinityin groundwaters from the crystalline basement of theAlpine Foreland // Appl. Geochem. 2000. V. 15.P. 937–952.

8. Craig H. Isotopic variations in meteoric waters // Sci.1961. V. 133. P. 1702–1703.

9. Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation// Tellus.1964. V. 16. P. 436–468.

10. Delattre H., Vallet-Coulomb C., Sonzogni C. Deuteriumexcess in the atmospheric water vapour of a Mediterra-nean coastal wetland: regional vs. local signatures //Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15. P. 10167–10181.

11. Environmental isotopes in hydrological cycle. Princi-pals and applications / Ed. W.G. Mook // Int. Hydrol.Program. Paris: UNESCO, 2001. V. I–VI.

12. Gat J.R. Oxygen and hydrogen isotopes in the hydro-logic cycle // Ann. Rev. Earth Planet. Sci. 1996. V. 2.P. 225–262.



13. Johnsen S.J., Dansgaard W., White J.W.C. The origin ofArctic precipitation under present and glacial condi-tions // Tellus. 1989. V. 41B. P. 452–468.

14. Kamensky I.L., Tokarev I.V., Tolstikhin I.N. 3H-3Hedating: A case for mixing of young and old groundwa-ters // Geochem. Cosmochem. Acta. 1991. V. 55.P. 2895–2899.

15. Petit J.R., White J.W.C., Young N.W., Jouzel J., Korotkev-ich Y.S. Deuterium excess in recent Antarctic snow //J. Geophys. Res. 1991. V. 96. P. 5113–5122.

16. Salamalikis V., Argiriou A.A., Dotsik E. Isotopic model-ing of the sub-cloud evaporation effect in precipitation //

Sci. Total Environ. 2016. V. 544. P. 1059–1072. [Элек-тронный ресурс]. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.11.072

17. Taylor S., Feng X., Kirchner J.W., Osterhuber R., Klaue B.,Renshaw C.E. Isotopic evolution of a seasonal snow-pack and its melt // Water Resour. Res. 2001. V. 37.№ 3. P. 759–769.

18. Vimeux F., Masson V., Jouzel J., Petit J.R., Steig E.J., Sti-evenard M., Vaikmae R., White J.W.C. Holocene hydro-logical cycle changes in Southern Hemisphere docu-mented in East Antarctic deuterium excess records //Climate Dynamics. 2001. V. 17. P. 503–513.


100

СЦЕНАРНЫЕ ПРОГНОЗЫ ИЗМЕНЕНИЯ СНЕГОЗАПАСОВВ СВЯЗИ С ВОЗМОЖНЫМИ ИЗМЕНЕНИЯМИ КЛИМАТА

В РАЗЛИЧНЫХ РАЙОНАХ ЗЕМНОГО ШАРА1

© 2021 г. Е. М. Гусевa, *, О. Н. Насоноваa, Е. Э. Ковалевa, Е. А. Шурхноa

aИнститут водных проблем РАН, Москва, 119333 Россия



В рамках международного проекта “The Earth System Models – Snow Models Intercomparison Project”на десяти экспериментальных снегомерных площадках, расположенных в различных районах зем-ного шара, исследована способность разработанной авторами статьи модели взаимодействия под-стилающей поверхности суши с атмосферой SWAP воспроизводить характеристики динамикиснежного покрова в современный период. Разработана методика сценарного прогнозирования из-менения характеристик формирования снежного покрова в течение XXI в. с использованием рядовметеорологических элементов, рассчитанных с помощью моделей общей циркуляции атмосферы иокеана. На основе разработанной методики получены количественные оценки изменения характе-ристик формирования снежного покрова в течение XXI в. в районах расположения снегомерныхплощадок в связи с возможными изменениями климата.

Ключевые слова: проект ESM-SnowMIP, модели формирования снежного покрова, модель взаимо-действия поверхности суши с атмосферой SWAP, снегозапасы, RCP-сценарии изменения климата.DOI: 10.31857/S032105962101017X

ВВЕДЕНИЕСнег – важнейшая составляющая криосферы.

Благодаря своим особым физическим свойствам(в первую очередь, высокому альбедо и, как пра-вило, низкой теплопроводности) он выполняетсущественную функцию в климатической системеи гидрологическом цикле на планете. Снежныйпокров в высоких и средних широтах осуществ-ляет долговременную регуляцию составляющихводного баланса рассматриваемой территории,это некий своеобразный буфер, накапливающийатмосферные осадки зимой и теряющий их в про-цессе весеннего снеготаяния, определяя при этомспецифический для данных широт годовой ходсоставляющих водного баланса [2]. От толщиныснежного покрова зависит степень промерзаниясезонно-промерзающих почв, их инфильтраци-онные свойства, а значит и разделение поступаю-щих на их поверхность в период весеннего сне-готаяния талых вод и осадков между поверхност-ным стоком и почвенными влагозапасами.Высокое альбедо снега определяет положитель-

ную обратную связь изменения снегозапасов склиматическими изменениями, усиливая послед-ние [3, 23].

Изменения мощности снежного покрова и егосезонного хода влияют на климат, водные ресур-сы (в частности, на речной сток) и, соответствен-но, на условия жизни человека. Наблюдаемые внастоящее время глобальные и региональные(преимущественно в Северном полушарии) трен-ды продолжительности залегания снежного по-крова и его площади в последние десятилетия по-чти неизменно отрицательны [10, 11] (за исклю-чением высоких северных широт [18, 24]) исвязаны с тенденцией глобального потепления напланете [4, 6]. Прогнозы изменения характери-стик снежного покрова в целом соответствуютданным последних наблюдений за ним [5, 10, 19],но вопрос − каковы количественные показателиуказанных тенденций в будущем − пока крайнеактуален. Поэтому все более актуальными стано-вятся модели формирования снежного покрова,позволяющие осуществлять прогностическиерасчеты динамики данного элемента криосферыв будущем. В связи с этим в 2013 г. по инициативеруководителей Всемирной программы исследо-

1 Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (про-ект 16-17-10039).

УДК 556.124.2

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВОД СУШИС ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ


СЦЕНАРНЫЕ ПРОГНОЗЫ ИЗМЕНЕНИЯ СНЕГОЗАПАСОВ 101

ваний климата (ВПИК) был организован между-народный проект “The Earth System Models –Snow Models Intercomparison Project” (ESM-Snow-MIP) в рамках “Grand Challenge Melting Ice &Global Consequences”. Проект призван обеспе-чить прогресс в понимании процессов, связанных сформированием снежного покрова, и системати-зировать полученные знания в глобальных и ре-гиональных климатических и гидрологическихмоделях в контексте происходящих глобальныхизменений.

Авторы настоящей статьи – участники проек-та ESM-SnowMIP [11]. В связи с этим целями ра-боты стали: а) проверка способности разработан-ной авторами статьи модели взаимодействия под-стилающей поверхности суши с атмосферойSWAP (Soil Water – Atmosphere – Plants) воспро-изводить характеристики динамики снежногопокрова в современный период на основе данныхнаблюдений, полученных в рамках ESM-Snow-MIP на десяти экспериментальных снегомерныхплощадках в различных районах земного шара;б) разработка методики сценарного прогнозиро-вания изменения характеристик снежного покро-ва с использованием рядов метеорологическихэлементов, рассчитанных с помощью моделей об-щей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО);в) на основе разработанной методики количе-ственная оценка изменений характеристик фор-мирования снежного покрова для вышеупомяну-тых площадок в связи с возможным изменениемклимата в XXI в.

ИССЛЕДУЕМЫЕ ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ОБЪЕКТЫ

Географические объекты исследования – де-сять выбранных в проекте ESM-SnowMIP экспе-риментальных снегомерных площадок, предна-значенных для многолетнего наблюдения за ди-намикой снежного покрова в различных местахземного шара (табл. 1) [11, 15]. Отметим, что из-заслабого развития исследований формированияснежного покрова в немногочисленных объектахюжного полушария все экспериментальные пло-щадки проекта ESM-SnowMIP оказались в север-ном полушарии планеты.

Районы расположения площадок различаютсяприродными условиями: климатом (бореальный,морской, арктический, альпийский), типом почв,высотой над уровнем моря, поверхностным по-кровом (от практически оголенной почвы на пло-щадках Senator Beck и Weissfluhjoch до хвойных илиственных лесов на трех площадках BERMS).Это позволяет выяснить возможности моделиSWAP по воспроизведению динамики характери-стик снежного покрова в исторический (базовый)период (т.е. в период наблюдений за снежным по-кровом) в широком спектре природных условий,а также проанализировать связь с этими условия-ми закономерностей вероятных изменений ха-рактеристик формирования снежного покрова,вызванных ожидаемыми климатическими изме-нениями.

Следует отметить, что расчеты характеристикснежного покрова для исторического периодавыполнялись в рамках проекта ESM-SnowMIP, вкотором участвовало 28 моделей, разработанныхисследователями 14 стран и включающих в себя

Таблица 1. Cнегомерные площадки для многолетнего наблюдения за динамикой снежного покрова [2, 11](BERMS – Boreal Ecosystem Research and Monitoring Sites)

Экспериментальная площадка (код площадки) Широта Долгота

Вы

сота

на

д ур

овне

м

мор

я, м

Расч

етны

й ис

тори

ческ

ий

пери

од, г

оды

Климат

Лит

ерат

урны

й ис

точн

ик,

где

опис

ан

объе

кт

BERMS Old Aspen, Канада (oas) 53.63° с.ш. 106.20° з.д. 600 1997−2010 Бореальный [3]BERMS Old Black Spruce, Канада (obs) 53.99° с.ш. 105.12° з.д 629 1997−2010 » [3]BERMS Old Jack Pine, Канада (ojp) 53.92° с.ш. 104.69° з.д 579 1997−2010 » [3]Col de Porte, Франция (cdp) 45.30° с.ш. 5.77° в.д. 1325 1994−2014 Альпийский [16]Reynolds Mountain East, США (rme) 43.06° с.ш. 116.75° з.д. 2060 1988−2008 » [27]Sapporo, Япония (sap) 43.08° с.ш. 141.34° в.д. 15 2005−2015 Морской [22]Senator Beck, США (snb) 37.91° с.ш. 107.73° з.д 3714 2005–2015 Альпийский [13]Sodankylä, Финляндия (sod) 67.37° с.ш. 26.63° в.д. 179 2007−2014 Арктический [8]Swamp Angel, США (swa) 37.91° с.ш. 107.71° з.д 3371 2005−2015 Альпийский [13]Weissfluhjoch, Швейцария (wfj) 46.83° с.ш. 9.81° в.д. 2540 1996−2016 » [30]

102


ГУСЕВ и др.

модели взаимодействия подстилающей поверх-ности суши с атмосферой, гидрологические мо-дели и модели формирования снежного покрова(табл. 2). Это позволило при решении задачи (а)провести сопоставление качества воспроизведе-ния характеристик снежного покрова модельюSWAP и другими участвовавшими в проекте мо-делями.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Модель SWAP

Основным методическим инструментом, ис-пользуемым для расчета динамики характеристикснежного покрова, послужила модель взаимодей-ствия подстилающей поверхности суши с атмо-сферой (в англоязычной литературе – LSM (LandSurface Model)) SWAP, разработанная в Институте

водных проблем РАН [1]. В ее основу положенофизико-математическое описание процессов теп-ло- и влагообмена, происходящих в системе грун-товые воды–почва–растительный/снежный по-кров–приземный слой атмосферы. Модель поз-воляет рассчитывать составляющие водного итеплового балансов, различные характеристикигидрологического режима наземных экосистем иречных бассейнов, имеющих разные простран-ственные масштабы и находящихся в различныхприродных условиях.

В случае значительного по пространственныммасштабам и неоднородного по природным усло-виям и характеристикам подстилающей поверх-ности объекта (большой речной бассейн, регион,континент и т.д.) выполняется переход от моделилокального масштаба к ее мезомасштабному ана-логу (“upscaling”, регионализация) [1]. Выходны-

Таблица 2. Модели, по которым проводились расчеты формирования снежного покрова в исторический периоддля снегомерных площадок в рамках проекта ESM-SnowMIP [2, 11] (LSS − Land Surface Scheme)

Модель Тип модели

BCC_AVIM LSS в BCC-ESMCABLE LSS в ACCESSCRHM Гидрологическая модельCLASS LSS в CanESMCLM5 LSS в CESMCoLM LSS в BNU-ESM и CAS-ESMCrocus Физическая модель формирования снежного покроваEC-Earth LSS в EC-EarthESCIMO Модель энергетического баланса снежного покроваESCROC Мультифизическая модель формирования снежного покрова (35-членный ансамбль)FSM Мультифизическая модель формирования снежного покрова (32-членный ансамбль)HTESSEL LSS в системе оперативных прогнозов ECMWFHTESSELML LSS в исследовательской системе прогнозов ECMWFISBA-ES LSS в CNRM-CMISBA-MEB LSS в CNRM-CMJSBACH LSS в MPI-ESMJSBACH3_PF LSS в MPI-ESMJULES LSS в UKESMMATSIRO LSS в MIROCMOSES LSS в HadCM3ORCHIDEE-E LSS в IPSL-CMORCHIDEE-I LSS iв IPSL-CMRUC LSS в системе оперативных прогнозов NOAA/NCEPSMAP Физическая модель формирования снежного покроваSNOWPACK Физическая модель формирования снежного покроваSPONSOR Гидрологическая модельSWAP LSSVEG3D Модель формирования режима почвы и растительного покрова



ми переменными модели служат значения раз-личных составляющих водного и теплового ба-лансов, а также показатели динамики водного итеплового режимов рассматриваемой системы.Выходных переменных может быть до несколь-ких десятков.

В отношении воспроизведения динамикиснежного покрова SWAP представляет собой мо-дель, отличительные особенности которой –ее простота в сочетании с достаточной физиче-ской обоснованностью и рациональностью с точ-ки зрения используемых модельных средств. Приэтом рациональность обусловлена применениемпреимущественно аналитических методов реше-ния систем уравнений (в то время как в большин-стве существующих моделей используются чис-ленные методы) и стремлением к сокращению,по мере возможности, числа параметров модели.Модель описывает формирование снегозапасовна подстилающей поверхности суши для случаевкак низкой растительности (полевые участки),которая в зимнее время находится под снегом,так и высокой растительности (лесные участки),когда снежный покров формируется под пологомлеса.

Информационное обеспечение SWAP для базового периода

Информационное обеспечение модели SWAPвключает в себя: 1) необходимую для заданияверхних граничных условий приземную метеоро-логическую информацию (атмосферные осадки,температура и влажность воздуха, интенсивностьприходящих потоков длинноволновой и корот-коволновой радиации, скорость ветра и атмо-сферное давление); 2) параметры подстилающейповерхности (характеристики почвы, раститель-ности, рельефа и др.), идентифицирующие иссле-дуемый объект; 3) гидрологические характери-стики для калибровки и проверки модели(в частности, такими данными могут служить из-меренные за ряд лет снегозапасы).

Информацию о входных метеорологическиххарактеристиках, измеренных на площадкахESM-SnowMIP с часовым временным шагом в те-чение базового периода (различного для каждойплощадки (табл. 1)), обеспечивали организаторыпроекта ESM-SnowMIP [11, 15]. Параметры поч-вы и растительного покрова задавались на основекачественного описания исследуемых объектов[11, 15], а также с использованием информации изглобальных баз данных международного проектаGSWP2 [7, 31]. Что касается калибровки парамет-ров модели, то в настоящей работе она проведенатолько для параметров зависимости такой важ-ной характеристики снежного покрова, как аль-бедо α [9, 23], от его плотности ρ для каждой издесяти площадок [2]. Продолжительность перио-

да калибровки, как правило, была небольшой –1–2 года (максимум семь лет), калибровка прово-дилась вручную и весьма приближенно по дан-ным, которые удалось найти в литературных ис-точниках [3, 8, 13, 16, 22, 27, 30].

Информационное обеспечение SWAP при проведении прогностических расчетов

Для прогностических расчетов изменения ха-рактеристик снежного покрова в районах распо-ложения площадок использовались суточныезначения метеорологических элементов за пери-од с 1980 по 2099 г., рассчитанные по пяти МОЦАО:HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, GFDL-ESM2M и NorESM1-M [12] − длячетырех сценариев изменения климата семействаRCP (Representative Concentration Pathways) [17]:RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 и RCP8.5, использован-ных при подготовке 5-го оценочного доклада IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change). Этиданные предоставлены организаторами междуна-родного проекта ISI-MIP2 [29], в котором авторынастоящей статьи также принимали участие.Числа при аббревиатурах сценариев соответству-ют приращению величин приходящей радиации(Вт/м2) в 2100 г., вызванному увеличением эмис-сии парниковых газов в атмосферу по сравнениюс доиндустриальным периодом. Большие числасоответствуют более агрессивным антропоген-ным сценариям, обусловленным повышеннойэмиссией парниковых газов в атмосферу и слабы-ми мерами по ограничению их выбросов. Ис-пользованы метеорологические данные, рассчи-танные для ячейки регулярной сетки размером0.5° × 0.5°, в которой расположена соответствую-щая снегомерная площадка.

Необходимо отметить следующие обстоятель-ства. Во-первых, значения метеорологическиххарактеристик, полученные с помощью указан-ных выше МОЦАО, − средние для полуградуснойячейки суши, размер которой намного превыша-ет размеры снегомерных площадок. Во-вторых,расчетные шаги по времени при исторических ипрогностических расчетах разные, что обусловле-но имеющимся метеорологическим обеспечени-ем. В-третьих, рассчитанные значения метеоро-логических элементов с помощью МОЦАО в на-стоящее время демонстрируют систематическиеошибки (смещение) из-за грубого простран-ственного разрешения, упрощенной параметри-зации физических и термодинамических про-цессов, использования численных схем или не-полного знания процессов климатическойсистемы [25].

Поэтому полученные с помощью МОЦАОзначения метеорологических характеристик врайонах расположения снегомерных площадокбыли подвергнуты так называемой постпроцес-

104


ГУСЕВ и др.

синговой bias-коррекции [21] с целью уменьше-ния возможных систематических ошибок расчетахарактеристик снежного покрова. Коррекция(своя для каждой МОЦАО) проводилась по соот-ветствующим значениям метеорологических ха-рактеристик, измеренных на снегомерных пло-щадках в исторический период. При этом к рас-считанным по различным МОЦАО значениямтемпературы воздуха прибавлялось ее смещение(разное для разных месяцев), рассчитанное какразность среднемноголетних среднемесячныхзначений измеренной и смоделированной темпе-ратуры воздуха в базовый период. Что касаетсяостальных метеорологических элементов, то оникорректировались с помощью поправочных мно-жителей (также различных для разных месяцев),полученных как отношение среднемноголетнихсреднемесячных значений измеренной рассмат-риваемой характеристики к ее модельным значе-ниям. Корректировались общие осадки P (суммажидких Pl и твердых Ps). Доля жидких осадков Plдля конкретного срока определялась на основезависимости Pl (T), T − температура воздуха.Функция Pl (T) для каждой снегомерной площад-ки находилась эмпирически на основе измерен-ных значений Pl и Ps в базовый период.

Скорректированные для каждой МОЦАО ря-ды смоделированных метеорологических элемен-тов использовались для воспроизведения суточ-ных значений снегозапасов для каждой площад-ки за исторический период с помощью моделиSWAP. На их основе получен климатический(осредненный за исторический период) годовойход суточных величин снегозапасов SWE(t), t –время, сут. Степень соответствия полученныхклиматических SWE(t) измеренным оказаласьразной для разных МОЦАО. Это естественно, по-скольку bias-коррекция входных для SWAP ме-теорологических данных (особенно если она неочень качественная, сделана по месячным дан-ным, не учитывает суточного хода радиации илитемпературы) не гарантирует высокой степениблизости климатических значений, полученных врезультате модельных расчетов, к данным изме-рений. Она в среднем гарантирует соответствиеклиматических значений входных смоделирован-ных величин измеренным, а поскольку затемсмоделированные входные данные проходят че-рез сильно нелинейный оператор (гидрологиче-скую модель или, как в данном случае, LSMSWAP, которaя отличается от “природного”оператора), то смоделированные климатическиеSWE(t) будут близкими к измеренным климати-ческим SWE(t), но степень их близости для метео-рологических данных, полученных на основе раз-личных МОЦАО, может оказаться разной.

Поэтому после проведенных расчетов SWE(t)для каждой снегомерной площадки из пяти

МОЦАО была выбрана одна оптимальная, прииспользовании которой климатический годовойход рассчитанных SWE(t) для базового периода внаибольшей мере соответствовал климатическо-му годовому ходу измеренных SWE(t), или приотсутствии таковой выбирались 2 или 3 МОЦАО,для которых ансамблевое осреднение получен-ных на их основе SWE(t) приводило к наибольше-му их соответствию данным измерений.

Скорректированные ряды метеорологическихэлементов, выбранных указанным образом длякаждой снегомерной площадки МОЦАО, ис-пользованы для прогностических расчетов раз-личных характеристик формирования снежногопокрова (с 2016 по 2099 г.) для каждого RCP-сце-нария. После этого полученные характеристикибыли осреднены по трем климатическим периодам:базовому и двум прогностическим (2036−2060 и2075−2099 гг.) для анализа изменения климатиче-ских значений характеристик снежного покрова,вызванного возможными изменениями климата.

ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты исследований для исторического периода

Как отмечено выше, основная задача исследо-ваний для исторического периода − проверкаспособности LSM-модели SWAP воспроизводитьразличные характеристики динамики снежногопокрова на основе сравнения модельных расче-тов с данными соответствующих измерений наэкспериментальных снегомерных площадках, гдеобычно измерялись такие характеристики, какснегозапасы SWE, высота снежного покрова h,температура его поверхности Tsurf [14, 15]. Изме-рения проводились вручную и/или с помощьюавтоматических датчиков. При этом на разныхплощадках был выполнен разный объем наблю-дений: где-то отсутствовали автоматические из-мерения, где-то был сокращенный спектр наблю-даемых характеристик (например, отсутствовалиизмерения температуры поверхности снега).

В качестве примера на рис. 1 приведено сопо-ставление динамики смоделированных и изме-ренных значений снегозапасов, высоты снежногопокрова и среднесуточной температуры его по-верхности для снегомерной площадки Col dePorte, расположенной в районе одного из перева-лов французских Альп (табл. 1) и обладающейполным объемом данных наблюдений за характе-ристиками снежного покрова. Приведенные нарис. 1 результаты свидетельствуют о хорошемвоспроизведении моделью SWAP натурных дан-ных для площадки Col de Porte.

Полученные результаты по другим снегомер-ным площадкам также демонстрируют вполне



приемлемое соответствие рассчитанных на осно-ве SWAP характеристик снежного покрова изме-ренным. В частности, на рис. 2а приведены сред-неквадратические ошибки RMSEn смоделирован-ных для каждой площадки SWE на основеучаствовавших в проекте ESM-SnowMIP моде-лей, а на рис. 2б − RMSEn смоделированной Tsurfдля каждой модели, рассчитывающей эту харак-теристику, и пяти площадок, на которых она из-мерялась. При этом ошибки на рис. 2а, 2б норми-рованы на стандартное отклонение измеренныхSWE и Tsurf для каждой рассматриваемой площад-ки. RMSEn > 1 означает, что для этой площадкисоответствующая модель воспроизводит динами-ку измеренной характеристики не лучше просто-го среднего по периоду ее наблюдений. Участво-вавшие в проекте модели ранжированы по значе-ниям RMSEn, осредненным для соответствующеймодели по всем площадкам. Как видно, модельSWAP находится в числе первых из 26 моделей.

Приведенные результаты свидетельствуют овполне удовлетворительном качестве воспроиз-ведения моделью SWAP динамики снегозапасовдля исследуемых площадок, что дало возмож-ность попытаться осуществить сценарное про-гнозирование изменения характеристик форми-рования снежного покрова, вызванных возмож-ными изменениями климата, для ESM-SnowMIP

площадок, расположенных в районах с различ-ными природными условиями.

Результаты проведения bias-коррекции метеорологических данных,

полученных с помощью разных МОЦАО

Второй отмеченной выше задачей исследова-ния была разработка методики сценарного про-гнозирования изменения характеристик форми-рования снежного покрова с использованием ря-дов метеорологических элементов, рассчитанныхс помощью МОЦАО (в англоязычной литературе –GCMs − Global Climate Models). Отмечено, чтоэти ряды, полученные для каждой снегомернойплощадки и каждой используемой МОЦАО, бы-ли подвергнуты построцессинговой bias-коррек-ции с целью достижения лучшего соответствиярассчитанной климатической годовой динамикиснегозапасов SWE(t) ее наблюденному аналогу.

На рис. 3 для базового периода представленытраектории климатической (усредненной по ба-зовому периоду) годовой динамики снегозапасовSWE(t), рассчитанных по модели SWAP с исполь-зованием откорректированных рядов метеороло-гических элементов, рассчитанных по выбран-ным (как описано выше) для каждой площадкиМОЦАО. Здесь же для сравнения представлены

Рис. 1. Наблюденная (1) и рассчитанная на основе модели SWAP (2) динамика снегозапасов SWE, высоты снежногопокрова hsn и температуры его поверхности Tsurf для площадки Col de Porte. NS − эффективность расчета по Нэшу–Саклиффу [20], Corr − коэффициент корреляции между рассчитанными и измеренными величинами.

1995

30

20

10

0

–10

–20

Tsu

rf, °C

2.5

2.0

1.5

0.5

0

h sn,

м800

400

0

SWE

, м

м

1997 1999

NS = 0.87

NS = 0.77

Corr = 0.96

Corr = 0.96

NS = 0.85

Corr = 0.94

1 2

2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

Годы

106


ГУСЕВ и др.

климатические SWE(t), рассчитанные по данным

измерения снегозапасов на соответствующих

площадках [14], а также климатические SWE(t),

рассчитанные в предыдущем разделе по модели

SWAP с использованием измеренных значений

метеорологических элементов на площадках.

Представленные на рис. 3 результаты свиде-

тельствуют о том, что климатическая годовая ди-

намика SWE для всех снегомерных площадок,

рассчитанная с использованием модели SWAP и

скорректированных результатов МОЦАО, впол-

не удовлетворительно соответствует климатиче-

ской годовой динамике как измеренных снегоза-

пасов [14], так и рассчитанных с использованием

SWAP по измеренным метеорологическим дан-

ным. Значения критериев согласия между рас-

считанными снегозапасами с использованием

различной метеорологии (измеренной и рассчи-

танной с помощью климатических моделей)очень высоки: значения NS для разных площадок –0.88−0.99, коэффициент корреляции Corr –от 0.92 до 0.99. Полученные результаты позволя-ют сделать вывод о возможности проведения про-гностических расчетов изменения характеристикформирования снегозапасов в районах располо-жения снегомерных площадок до 2099 г. для ука-занных выше четырех сценариев семейства RCP.

Результаты сценарного прогнозирования изменения характеристик климатической внутригодовой динамики формирования снегозапасов в районах

снегомерных площадок в XXI в. в связи с возможными изменениями климата

Прогностические сценарные расчеты динами-ки SWE проведены для каждого RCP-сценария ссуточным шагом для периода 2016−2099 гг. Далее

Рис. 2. Нормализованные среднеквадратические ошибки RMSEn (ранжированные в порядке возрастания осреднен-ных по площадкам значений RMSEn) расчета режимных характеристик формирования снежного покрова для экспе-риментальных площадок проекта ESM-SnowMIP и участвующих в нем моделей формирования снежного покрова(табл. 2): а – расчета SWE для 26 моделей проекта ESM-SnowMIP и десяти площадок (серые кружки − модель SWAP,пустые − остальные модели, черные кружки − осредненные значения по ансамблю моделей) [2, 11]; б – расчета Tsurfдля 25 моделей проекта ESM-SnowMIP для пяти площадок [14] (коды площадок (табл. 1) приведены на рисунке).

0

1

(б)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Ранг моделей

SW

AP

cdp snd

swa wfj средняя по площадкам

sap

Но

рм

ал

изо

ва

нн

ая

ср

ед

нек

ва

др

ати

чес

ка

я

ош

иб

ка

ра

сч

ета

Tsu

rf

0

(а)2.5

2.0

1.5

1.0

2.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Ранг моделей

Ан

са

мб

ль

Но

рм

ал

изо

ва

нн

ая

ср

ед

нек

ва

др

ати

чес

ка

я

ош

иб

ка

ра

сч

ета

SW

E

SW

AP



Рис. 3. Климатическая годовая динамика SWE(t) для снегомерных площадок (приведенные коды площадок расшиф-рованы в табл. 1) в базовый период, рассчитанная с использованием метеорологических данных, полученных (1) поданным наблюдений на площадках, (2) в результате расчетов по различным GСMs (сокращенные названия использо-ванных GСMs даны на рисунке). Представлены климатические среднемесячные значения SWE, полученные по дан-ным их многолетних измерений (3) [14].

400123

cdp obs

Используемые

GCMs:

GFDL, HadGEM,

MIROC


GCMs:

GFDL, NorESM

SWE, мм SWE, мм

300

200

100

0

90

60

30

0

90

oas ojp

Используемая

GCM:

IPSL


GCM:

GFDL

SWE, мм SWE, мм

60

30

0

80

60

40

20

0

600

rme sap


GCM:

GFDL


GCM:

IPSL

SWE, мм SWE, мм

400

200

0

200

150

100

50

0

600

snb sod


GCMs:

IPSL, HadGEM


GCMs:

GFDL, MIROC

SWE, мм SWE, мм

400

200

0

200

150

100

50

0

600

800

swawfj


GCMs:

HadGEM, IPSL


GCMs:

HadGEM, IPSL

SWE, мм SWE, мм

400

200

0X XII II IV VI VIII

Месяцы

1000

600

800

400

200

0X XII II IV VI VIII

Месяцы

108


ГУСЕВ и др.

для каждой снегомерной площадки были выделе-ны три климатических периода: базовый Р0(табл. 1) и два прогностических: Р1 в серединеXXI в. (2036−2060 гг.) и Р2 − в конце (2075−2099 гг.).По выделенным периодам проведено осреднениерассчитанных характеристик формирования сне-гозапасов с целью получения их климатическихзначений для соответствующего периода, чтопозволило провести анализ изменения характе-ристик формирования SWE для разных климати-ческих периодов в течение XXI в.

В частности, на рис. 4 представлены получен-ные результаты климатической внутригодовойдинамики снегозапасов для периодов Р0, Р1 и Р2для всех площадок для климатического сценарияRCP6.0, взятого в качестве среднего по сценари-ям. Видно, что в течение XXI в. для всех площадокклиматические снегозапасы уменьшаются, приэтом, как правило, происходит сдвиг начала фор-мирования снежного покрова на более поздниедаты, а схода снежного покрова − на более ран-ние. Хотя климатические снегозапасы с течениемвремени уменьшаются на всех площадках, сте-пень уменьшения как абсолютных, так и относи-тельных их значений (по отношению к снегозапа-сам базового периода) на различных площадках,различающихся природными условиями в силусвоего географического расположения, разная.

Основные факторы, влияющие на изменениеклиматических снегозапасов в различных райо-нах земного шара, − вызванные изменениямиклимата изменения климатической температурыи климатических осадков (прежде всего твердых)[5, 10]. Рассмотрим значения указанных характе-ристик для разных площадок ESM-SnowMIPв базовый период, их последующие изменения ивызванные ими изменения ряда климатическиххарактеристик формирования снегозапасов кконцу XXI в. (период Р2) (рис. 5).

На рис. 5а приведены высоты над уровнем мо-ря для всех площадок ESM-SnowMIP, которые,наряду с географической широтой и долготойплощадки, в значительной мере определяют кли-матические значения температуры воздуха ТP0 и

годовых осадков РP0 в базовый период в районе ее

расположения (рис. 5б, 5в).

Можно заметить (рис. 5в), что климатическиеосадки горных районов (площадки cdp и wfj вАльпах, rme, snb и swa в Скалистых горах Север-ной Америки) гораздо больше осадков в равнин-ных районах (sod в Финляндии и площадки oas,obs и ojp в Канаде). Исключение − равнинныйрайон с обильными осадками площадки Саппоро(sap), находящейся в ~20 км от Японского моря ив 50 км от Тихого океана. Что касается температу-ры, то большая часть площадок ESM-SnowMIPрасположена в относительно холодных районах(с ТP0 в диапазоне от –1.2 до 1.8°С) (рис. 5б). Толь-

ко три площадки характеризуются относительнотеплым климатом: самая южная из равнинных, сморским климатом sap (ТP0 = 8.9°С); горные cdp

(ТP0 = 6.2°С) и rme (ТP0 = 5.0°С), расположенные

существенно ниже над уровнем моря, чем другиегорные площадки. Отметим, что равнинные пло-щадки находятся гораздо севернее горных (за ис-ключением площадки sap, находящейся пример-но на одной широте с горной площадкой rme)(табл. 1).

На рис. 5г приведено осредненное по всемRCP-сценариям относительное изменение об-щих климатических годовых осадков ΔPP2 в пери-

од P2 по сравнению с периодом Р0. Для равнин-ных площадок имеет место относительное увели-чение количества осадков − наибольшее − нанаиболее северной площадке в районе п. Содан-кюля (Sodankylä) в северной части Финляндии.Для горных площадок, расположенных в болееюжных районах, изменение общих осадков имеетменее выраженную пространственную законо-мерность и может быть как положительным, так иотрицательным в зависимости от высоты положе-ния площадки, ориентации горного склона, розыветров и т.д.

Как отмечено ранее, основные факторы, опре-деляющие климатическое изменение снегозапа-сов, − изменение климатической температурывоздуха и климатических твердых осадков. Нарис. 5д для всех RCP-сценариев и всех площадокпоказаны изменения климатической температу-ры воздуха ΔTP2 в период P2 по сравнению с ΔTP0

для периода Р0. Можно отметить, что значенияΔTP2 положительны, более или менее близки для

всех площадок (усредненные по RCP-сценариямΔTP2 − в диапазоне 2−4°С) и сильно зависят от

рассматриваемого сценария (диапазон разбросаΔTP2 по RCP-сценариям (~5°С) больше, чем по

площадкам).

При изменении климата увеличение общегоколичества выпадающих осадков P (рис. 5г)должно увеличивать и количество твердых осад-ков Ps, однако их доля в общих осадках уменьша-

ется из-за увеличения температуры воздуха. Ре-зультирующий эффект относительного измене-ния годового количества твердых осадков ΔPsP2

в период Р2 по сравнению с ΔPsP0 в период Р0 для

всех RCP-сценариев и площадок показан нарис. 5е. Количественные показатели ΔPsP2 также

чувствительны к выбранному сценарию. В целомдля всех высокогорных площадок и всех клима-тических сценариев количество твердых осадковк концу XXI в. уменьшается. Это же происходит ина равнинной площадке sap. Для остальных рав-нинных площадок ситуация неоднозначная − мо-жет иметь место как относительное уменьшение,так и небольшое увеличение количества твердых



Рис. 4. Климатическая внутригодовая динамика снегозапасов SWE для периодов Р0 (1), Р1 (2) и Р2 (3) для ESM-SnowMIP площадок для климатического сценария RCP6.0.

400123

cdp obs


GCMs:

GFDL, HadGEM,

MIROC


GCMs:

GFDL, NorESM

SWE, мм

200

0

80

40

0

80

oas ojp


GCM:

IPSL


GCM:

GFDL

SWE, мм

40

0

80

40

0

500

rme sap


GCM:

GFDL


GCM:

IPSL

SWE, мм

250

0

200

100

0

800

600

snb sod


GCMs:

IPSL, HadGEM


GCMs:

GFDL, MIROC

SWE, мм

400

200

0

200

100

0

800

swawfj


GCMs:

HadGEM, IPSL


GCMs:

HadGEM, IPSL

SWE, мм

400

0

X XII II IV VI VIII

Месяцы

900

600

300

0

X XII II IV VI VIII

Месяцы

110


ГУСЕВ и др.

осадков, причем возможно варьирование по зна-ку даже для одной площадки при разных RCP-сценариях (площадки ojp и obs). Следует отме-тить, что наибольшее относительное уменьшениетвердых осадков ожидается в районах площадокsap и cdp, характеризующихся наибольшими зна-чениями климатической температуры воздуха(рис. 5б). В районах этих площадок продолжи-тельность холодного периода в исторический пе-риод наименьшая, при сравнительно близкихприращениях температуры на разных площадках(рис. 5д) приводящая к большему относительно-му сокращению холодного периода, что проявля-ется в более заметном сокращении продолжи-тельности устойчивого залегания снежного по-крова (рис. 5ж) и в бóльших по абсолютнойвеличине значениях ΔPsP2.

Рассмотренные особенности ΔTP2 и ΔPsP2 на

разных снегомерных площадках приводят к соот-ветствующим особенностям изменения снегоза-пасов к концу XXI в. На рис. 5з и 5и для разныхRCP-сценариев представлены соответственноабсолютные и относительные изменения клима-тических среднегодовых величин снегозапасов впериод Р2 – ΔSWEP2 по сравнению с SWEP0. Вид-

но, что в районах всех площадок климатическиеснегозапасы уменьшаются. При этом количе-

ственные показатели такого уменьшения суще-ственно зависят от рассматриваемого климатиче-ского сценария. Наибольшее по абсолютной ве-личине сокращение климатических снегозапасовпроисходит в горных районах (рис. 5з), где гораз-до больше и сами снегозапасы (рис. 4). При этомимеется тенденция некоторого уменьшенияΔSWEP2 с высотой горных площадок (рис. 5a, 5и).

Среди равнинных площадок наибольшее умень-шение климатических SWE демонстрирует пло-щадка sap, для которой в наибольшей степени со-кращается количество твердых осадков (рис. 5е).Относительное сокращение климатических сред-негодовых снегозапасов (рис. 5и) в наибольшейстепени происходит на площадках sap и cdp(рис. 4), что хорошо коррелирует с наибольшимотносительным уменьшением количества твер-дых осадков на этих площадках − среднее по сце-нариям значение ΔSWEP2 достигает 70% (рис. 5е).

Представляет интерес сравнение некоторыхполученных результатов с результатами другихисследований. Так, в [28] приведены результатыпрогнозирования изменений SWE в XXI в. на11 горных станциях Швейцарии, рассчитанныхна основе разработанной швейцарским Феде-ральным институтом исследований снега и лавинмодели формирования снежного покрова SNOW-

Рис. 5. Изменение характеристик формирования снежного покрова в районах площадок ESM-SnowMIP к концу XXI в.(в период P2) по сравнению с базовым периодом (Р0). а – высота над уровнем моря площадок ESM-SnowMIP; б, в – кли-матическая температура воздуха и климатические осадки на площадках в базовый период Р0; г – среднее по RCP-сцена-риям изменение к концу XXI в. общих климатических осадков; д – изменение к концу XXI в. климатической температу-ры воздуха; е – изменение климатических твердых осадков; ж – продолжительность устойчивого залегания снежногопокрова tcover кл для климатических периодов P0 и P2; з, и – абсолютное и относительное изменение к концу XXI в. кли-матических среднегодовых снегозапасов.

4000

H, м

(а)

sap sod ojp oas obs cdprme wfj swa snb

3000

2000

1000

0

20

ΔPP2, %

(г)

sap sod ojp oas obs cdp rmewfj swa snb

15105

–50

(з)sap sod ojp oas obs cdprme wfj swa snb

–180

–50

–50

–100 –100

–120

–60 RCP2.6RCP4.5

RCP6.0

RCP8.5

Среднее по сценариям

0

10

TP0, °C ΔTP2, °C

ΔSWEP2, мм/год

ΔSWEP2, %

ΔPs,

P2,

%t co

ver,

кл,

су

т

(б)

sap sod ojp oas obs cdprme wfj swa snb

6 4

0

0

0

0

8

2

–2

(д)

sap sod ojp oas obscdp rme wfj swa snb


(и)

2000

PP0, мм/год (в)

(ж)


sap sod ojp oas obs cdp rme wfj swa snb

1500

1000

500 300 P0 P2:

200

100

0

(e)



PACK (также участвовавшей в ESM-SnowMIP) иметеорологических данных, полученных с помо-щью десяти региональных климатических моде-лей. Исследования [28] подтвердили, что относи-тельное снижение климатических SWE уменьша-ется с высотой положения станции и составляетк концу века ~32% для высокогорных станций(>2500 м).

В частности, для высокогорной ст. Вайсфлюйо(Weissfluhjoch) (площадка wfj) медианное значе-ние климатических SWE уменьшается на 125 мм(32%) по сравнению с базовым периодом в [28](1984–2010 гг.). В настоящей работе усредненноепо четырем RCP-сценариям сокращение клима-тического среднегодового значения SWE к концуXXI в. для площадки wfj составляет 101 мм (32%)по отношению к базовому периоду Р0 (1996–2016гг.). Таким образом, представленные в даннойстатье результаты близки к результатам [28].

В [26] приведена оценка возможных измене-ний характеристик снежного покрова в Финлян-дии в 2080−2089 гг. по сравнению с историческимпериодом 1980−1989 гг. Основным инструментомисследования также послужила модель SNOW-PACK, использованная для расчета SWE в шестиразных районах Финляндии. Метеорологическиеданные получены с помощью региональной кли-матической модели (RCAO). При проведениисценарных расчетов изменений динамики SWEиспользованы IPCC-сценарии эмиссии парнико-вых газов семейства SRES: A2 и B2. Полученныерезультаты показали, что, как и в настоящей ра-боте, климатические снегозапасы и продолжи-тельность залегания снежного покрова к концуXXI в. уменьшаются во всех районах Финляндиидля обоих SRES-сценариев.

Среди рассмотренных в настоящей работеплощадок ESM-SnowMIP одна − площадка sod −расположена на севере Финляндии. Примерно втом же регионе находится рассмотренная в [26]снегомерная ст. Оуланка (Oulanka). Приведенныев [26] оценки показывают, что к концу XXI в. кли-матические среднегодовые снегозапасы сокра-тятся на ст. Оуланка на 16 мм по отношению к ба-зовому периоду. Согласно исследованиям авто-ров статьи, усредненные по RCP-сценариямсреднегодовые снегозапасы в районе площадкиsod уменьшатся по отношению к историческомупериоду на 13 мм. Таким образом, результаты на-стоящей работы в целом согласуются с результа-тами [26].

Следует заметить, что, хотя все рассмотренныев международном проекте ESM-SnowMIP пло-щадки продемонстрировали сокращение в XXI в.мощности и продолжительности залегания снеж-ного покрова, существуют районы в высоких ши-ротах (в частности, северные части Канады и Си-бири), в которых может наблюдаться противопо-

ложная тенденция [5, 10]. Поэтому желательнодополнить проект ESM-SnowMIP включениемэкспериментальных площадок, расположенных вподобных районах.

ВЫВОДЫ

В рамках международного проекта ESM-SnowMIP на десяти экспериментальных снего-мерных площадках, расположенных в различныхрайонах земного шара, на основе данных наблю-дений проведена проверка способности разрабо-танной авторами статьи модели взаимодействияподстилающей поверхности суши с атмосферойSWAP воспроизводить характеристики динамикиснежного покрова в современный период. Сопо-ставление результатов моделирования с данныминаблюдений, а также с результатами, полученны-ми в рамках проекта ESM-SnowMIP модельерамидругих стран, показало, что модель SWAP по ка-честву воспроизведения динамики характеристикснежного покрова находится в числе лучших ми-ровых моделей.

Разработана методика сценарного прогнози-рования изменения характеристик формирова-ния снежного покрова с использованием рядовметеорологических элементов, полученных с по-мощью МОЦАО. На основе разработанной мето-дики получены количественные оценки измене-ния характеристик формирования снежногопокрова в течение XXI в. для снегомерных пло-щадок ESM-SnowMIP в соответствии с RCP-сце-нариями изменения климата.

Показано, что климатическая годовая дина-мика снегозапасов SWE для всех снегомерныхплощадок, рассчитанная с использованием моде-ли SWAP и скорректированных результатов раз-личных МОЦАО для исторического периода,вполне удовлетворительно соответствует клима-тической годовой динамике SWE, основанной наданных многолетних измерений, а также клима-тической годовой динамике SWE, рассчитаннойпо данным метеорологических измерений в райо-нах площадок.

С использованием разработанной методикипрогнозирования изменений климатических зна-чений характеристик снежного покрова для всехснегомерных площадок получены прогностиче-ские оценки изменения климатических снегоза-пасов SWE для двух прогностических периодов(2036−2060 и 2075−2099 гг.) в соответствии сRCP-сценариями изменения климата. Получен-ные результаты показали, что в течение XXI в. навсех площадках ожидается сокращение мощно-сти и продолжительности залегания снежногопокрова.

Исследованы закономерности влияния при-родных условий (характеристик климата и высо-

112


ГУСЕВ и др.

ты над уровнем моря) на изменение климатиче-ских снегозапасов в районах, где находятся снего-мерные площадки. Показано, что наибольшеесокращение мощности снежного покрова и дли-тельности его залегания происходит в наиболеетеплых районах, и относительное сокращениеклиматических снегозапасов в горных районахуменьшается с увеличением высоты положенияплощадки.

Авторы выражают признательность организа-торам проекта ESM-SnowMIP и персональноР. Эссери и С. Менард (Эдинбургский универси-тет, Великобритания) за обеспечение необходи-мой для модельных расчетов информацией.


1. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- ивлагообмена поверхности суши с атмосферой.М.: Наука, 2010. 328 с.

2. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Расчеты формированияснежного покрова в различных природных усло-виях на основе модели взаимодействия поверхно-сти суши с атмосферой SWAP // Лед и снег. 2019.Т. 59. № 2. С. 167–181. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-2-401

3. Bartlett P.A., MacKay M.D., Verseghy D.L. Modifiedsnow algorithms in the Canadian land surface scheme:Model runs and sensitivity analysis at three boreal foreststands // Atmosphere-Ocean. 2006. V. 44. № 3.P. 207−222. https://doi.org/10.3137/ao.440301

4. Brown R.D., Mote P.W. The response of NorthernHemisphere snow cover to a changing climate //J. Clim. 2009. V. 22. P. 2124–2145. https://doi.org/10.1175/2008JCLI2665.1

5. Climate Change and Water. Technical Paper of the Inter-governmental Panel on Climate Change / Eds B.C. Bates,Z.W. Kundzewicz, S. Wu, J.P. Palutikof. Geneva: IPCCSecretariat, 2008. 210 p.

6. Derksen C., Brown R. Spring snow cover extent reduc-tions in the 2008-2012 period exceeding climate modelprojections // Geophys. Res. Letters. 2012. V. 39. P. 1–6. https://doi.org/10.1029/2012GL053387

7. Dirmeyer P., Gao X., Oki T. The Second Global SoilWetness Project. Science and Implementation Plan //IGPO Publ. Series. Silver Spring: Int. GEWEX ProjectOffice, 2002. № 37. 75 p.

8. Essery R., Kontu A., Lemmetyinen J., Dumont M.,Ménard C.B. A 7-year dataset for driving and evaluatingsnow models at an Arctic site (Sodankylä, Finland) //Geosci. Instrumentation, Methods Data Syst. 2016.V. 5. P. 219−227. https://doi.org/10.5194/gi-5-219-2016

9. Flanner M.G., Shell K.M., Barlage M., Perovich D.K.,Tschudi M.A. Radiative forcing and albedo feedbackfrom the Northern Hemisphere cryosphere between1979 and 2008 // Nat. Geosci. 2011. V. 4. P. 151–155. https://doi.org/10.1038/ngeo1062

10. Hosaka M., Nohara D., Kitoh A. Changes in Snow Cov-er and Snow Water Equivalent Due to Global Warming

Simulated by a 20km-mesh Global Atmospheric Model //SOLA. 2005. V. 1. P. 093‒096. https://doi.org/10.2151/sola.2005‒025

11. Krinner G., Derksen C., Essery R., Flanner M., Hage-mann S., Clark M., Hall A., Rott H., Brutel-Vuilmet C.,Kim H., Ménard C.B., Mudryk L., Thackeray C., Wang L.,Arduini G., Balsamo G., Bartlett P., Boike J., Boone A.,Chéruy F., Colin J., Cuntz M., Dai Y., Decharme B., Der-ry J., Ducharne A., Dutra E., Fang X., Fierz C., Ghat-tas J., Gusev Y., Haverd V., Kontu A., Lafaysse M.,Law R., Lawrence D., Li W., Marke T., Marks D., Naso-nova O., Nitta T., Niwano M., Pomeroy J., Raleigh M.S.,Schaedler G., Semenov V., Smirnova T., Stacke T.,Strasser U., Svenson S., Turkov D., Wang T., Wever N.,Yuan H., Zhou W. ESM-SnowMIP. Assessing modelsand quantifying snow-related climate feedbacks //Geosci. Model Dev. 2018. V. 11. P. 5027–5049.

12. Krysanova V., Hattermann F.F. Intercomparison of cli-mate change impacts in 12 large river basins: overviewof methods and summary of results // ClimaticChange. 2017. V. 141. P. 363–379. https://doi.org/10.1007/s10584-017-1919-y

13. Landry C.C., Buck K.A., Raleigh M.S., Clark M.P.Mountain system monitoring at Senator Beck Basin,San Juan Mountains, Colorado: A new integrative datasource to develop and evaluate models of snow and hy-drologic processes // Water Resour. Res. 2014. V. 50.P. 1773–1788. https://doi.org/10.1002/2013WR013711

14. Menard C.B., Essery R., Arduini G., Bartlett P., Boone A.,Brutel-Vuilmet C., Burke E., Cuntz M., Dai Y., De-charme B., Dutra E., Fang X., Fierz C., Gusev Y., Hage-mann S., Haverd V., Kim H., Krinner G., Lafaysse M.,Marke T., Nasonova O., Nitta T., Niwano M., Pomeroy J.,Schädler G., Semenov V., Smirnova T., Strasser U., Sw-enson S., Turkov D., Wever N., Yuan H. Scientific andhuman errors in a snow model intercomparison // Bull.Am. Meteorol. Soc. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329

15. Ménard C.B., Essery R., Barr A., Bartlett P., Derry J.,Dumont M., Fier C., Kim H., Kontu A., Lejeune Y.,Marks D., Niwano M., Raleigh M., Wang,L., Wever N.Meteorological and evaluation datasets for snow mod-elling at 10 reference sites: description of in situ and bi-as-corrected reanalysis data // Earth Syst. Sci. Data.2019. V. 11. P. 865–880. https://doi.org/10.5194/essd-11-865-2019

16. Morin S., LejeuneY., Lesaffre B., Panel J.-M., Poncet D.,David P., Sudul M. An 18-years long (1993–2011) snowand meteorological dataset from a mid-altitude moun-tain site (Col de Porte, France, 1325 m alt.) for drivingand evaluating snowpack models // Earth Syst. Sci. Da-ta. 2012. V. 4. P. 13−21. https://doi.org/10.5194/essd-4-13-2012

17. Moss R., Babiker M., Brinkman S., Calvo E., Carter T.,Edmonds J., Elgizouli I., Emor S., Erda L., Hibbard K.,Jones R., Kainuma M., Kelleher J., Lamarque J.F., Man-ning M., Matthews B., Meehl J.L., Meyer L., Mitchell J.,Nakicenovic N., O’Neill B., Pichs R., Riahi K., Rose S.,Runci P., Stouffer R., van Vuuren D., Weyant J., Wil-banks T., van Ypersele J.P., Zurek M. Towards New Sce-narios for Analysis of Emissions, Climate Change, Im-



pacts, and Response Strategies. Geneva: IPCC Secre-tariat, 2008.132 p.

18. Mote P.W., Li S., Lettenmaier D. P., Xiao M., Engel R.Dramatic declines in snowpack in the western US //NPJ Clim. Atmos. Sci. 2018. V. 1. [Электронный ре-сурс]. URL: https://www.nature.com/articles/s41612-018-0012-1#citeas (дата обращения: 12.12.2020) https://doi.org/10.1038/s41612-018-0012-1

19. Mudryk L.R., Kushner P. J., Derksen C., Thackeray C.Snow cover response to temperature in observationaland climate model ensembles // Geophys. Res. Lett.2017. V. 44. P. 919–926. https://doi.org/10.1002/2016GL071789

20. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River f low forecasting throughconceptual models: 1 A discussion of principles //J. Hydrol. 1970. V. 10. № 3. P. 282–290.

21. Navarro-Racines C.E., Tarapues-Montenegro J.E.,Ramírez-Villegas J.A. Bias-correction in the CCAFS-Climate Portal: A description of methodologies. Deci-sion and Policy Analysis (DAPA) Research Area. Inter-national Center for Tropical Agriculture (CIAT). Cali,Colombia. 2015. [Электронный ресурс]. URL:http:// http://ccafs-climate.org/downloads/docs/BC_methods_explaining_v2.pdf (дата обращения:412.2020)

22. Niwano M., Aoki T., Kuchiki K., Hosaka M., Kodama Y.Snow Metamorphism and Albedo Process (SMAP)model for climate studies: Model validation using me-teorological and snow impurity data measured at Sap-poro, Japan // J. Geophys. Res. Earth Surf. 2012.V. 117. P. 1–18. https://doi.org/10.1029/2011JF002239

23. Qu X., Hall A. On the persistent spread in snow-albedofeedback // Clim. Dyn. 2014. V. 42. P. 69–81. https://doi.org/10.1007/s00382-013-1774-0

24. Räisänen J. Warmer climate: Less or more snow? //Clim. Dyn. 2008. V. 30. P. 307–319. https://doi.org/10.1007/s00382-007-0289-y

25. Ramirez-Villegas J., Challinor A., Thornton P., Jarvis A.Implications of regional improvement in global climatemodels for agricultural impact research // Environ.Res. Letters. 2013. V. 8. № 2. P. 024018. https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/2/024018

26. Rasmus S., Räisänen J., Lehning M. Estimating snowconditions in Finland in the late 21st century using theSNOWPACK model with regional climate scenario da-ta as input // Annals Glaciol. 2004. V. 38. P. 238−244.

27. Reba M.L., Marks D., Seyfried M., Winstral A., Kumar M.,Flerchinger G. A long-term data set for hydrologic mod-eling in a snow-dominated mountain catchment // Wa-ter Resour. Res. 2011. V. 47. P. 1–7. https://doi.org/10.1029/2010WR010030

28. Schmucki E., Marty C., Fierz C., Lehning M. Simula-tions of 21st century snow response to climate change inSwitzerland from a set of RCMs // Int. J. Climatol.V. 35. № 11. P. 3262–3273. https://doi.org/10.1002/joc.4205

29. Warszawski L., Frieler K., Huber V., Piontek F., Serdec-zny O., Schewe J. The inter-sectoral impact model inter-comparison project (ISI–MIP): project framework //PNAS. 2014. V. 111. № 9. P. 3228–3232. https://doi.org/10.1073/pnas.1312330110

30. WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF.Weissfluhjoch dataset for ESM-SnowMIP. 2017. https://doi.org/10.16904/16 [Электронный ресурс].URL: http://www.envidat.ch/dataset/snowmip (датаобращения: 3.12.2020)

31. Zhao M., Dirmeyer P. Production and Analysis ofGSWP-2 near-surface meteorology data sets // COLATechnical Report. Calverton: Center for Ocean–Land–Atmosphere Studies. 2003. № 159. 38 p.


114

ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВDOI: 10.31857/S0321059621010247

1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.1. Тематика1.1.1. Журнал “Водные Ресурсы” принимает

рукописи по следующим тематикам:– водные ресурсы и режим водных объектов;– гидрофизические процессы;– гидрохимия, гидробиология, экологические

аспекты;– взаимодействие вод суши с окружающей

средой;– использование водных ресурсов, экономи-

ческие и правовые аспекты.1.2. Особые замечания1.2.1. Рукописи, не соответствующие прави-

лам, будут возвращены авторам.1.2.2. Все статьи публикуются в порядке оче-

редности.1.2.3. Рукописи авторам не возвращаются, ре-

дакция вправе не вступать в переписку с авторами.1.2.4. Редакция ведет переписку с корреспон-

дирующим автором, указанным в заявке.1.2.5. Рукописи на английском языке прини-

маются в англоязычной версии журнала – “Wa-terResources”1.

1.3. Форма подачи материалов1.3.1. Рукописи в журнал подаются через автор-

ский портал на сайте издательства2.1.3.2. Авторам, ранее не публиковавшим ста-

тьи через веб-форму, необходимо зарегистриро-ваться.

1.3.3.Имена первого и корреспондирующегоавторов в тексте статьи должны соответствоватьименам первого и корреспондирующего авторовв заявке, отправленной через авторский портал.

1.3.4. Перед подачей рукописи рекомендуетсяознакомиться с правилами работы с авторскимпорталом3.

2. ТРЕБОВАНИЯ К КОМПЛЕКТНОСТИ2.1. В редакцию журнала необходимо предо-

ставить следующие материалы:1) экспертное заключение4, гарантирующее,

что соответствующий материал не содержит сек-ретных сведений и может быть опубликован в от-крытой печати;

2) лицензионный договор5, подписанный ав-тором и всеми соавторами;

3) договор о передаче авторского права6;4) текст статьи полностью в двух файлах:– в формате PDF со вставленными по месту в

тексте рисунками и таблицами;– в формате DOC (DOCX или RTF) с таблица-

ми и рисунками в конце статьи;5) каждый рисунок (если есть) в отдельном

файле (требования к рисункам изложены в разде-ле “Иллюстрации”);

6) графики, построенные в EXCEL (если есть)в отдельных файлах (требования к оформлениютаблиц изложены в разделе “Таблицы”).

3. ТРЕБОВАНИЯ К СТРУКТУРЕ РУКОПИСИ3.1. Рукопись должна содержать:1) название, максимально конкретное и ин-

формативное;2) полный список авторов (инициалы и фами-

лии);3) полное название организации и ее почтовый

адрес с указанием города, индекса и страны (на-звание организации должно быть связано с име-нем автора сноской);

4) электронный адрес автора, ответственногоза переписку с редакцией, — корреспондирую-щего авторa (адрес должен быть связан с именемавтора сноской);

5) аннотацию статьи, информирующую о том,какие вопросы поставлены для исследования,описывающую методы и главные результаты ис-

1 https://www.pleiades.online/en/journal/watres/2 https://publish.sciencejournals.ru/3 https://www.pleiades.online/pub/ris/AuthorPortal_User_Man-

ual_ru.pdf

4 http://iwp.ru/upload/medialibrary/fb0/fb069498f15611-fae267f726eac34d0b.doc

5 https://www.iwp.ru/upload/mediali-brary/a7b/a7bc29b7f9b129df5d4bb0f53bb22295.doc

6 http://iwp.ru/upload/medialibrary/0d9/0d98ba4f404-dad7bc891f224fac0906d.doc


ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВ 115

следования и не содержащую ссылки на другиеработы;

6) ключевые слова (5–10 слов);7) основной текст, состоящий из нескольких

разделов;8) выводы (заключение);9) список литературы, отражающий современ-

ное состояние исследуемой области.3.2. При отсутствии хотя бы одного из указан-

ных выше элементов рукопись может быть откло-нена редакцией без рассмотрения.

3.3. Благодарности могут быть размещены вконце текста статьи перед списком литературы суказанием имени и в скобках – организации.

3.4. Ссылки на поддержку работы научнымифондами с указанием в скобках номеров и/илиназваний проектов делаются сноской от заголов-ка статьи.

4. ТРЕБОВАНИЯ К ФОРМАТУ РУКОПИСИ4.1. Общие требования к формату4.1.1. Текст статьи не должен превышать 40 ты-

сяч знаков с пробелами, рисунками и спискомлитературы.

4.1.2. Краткие сообщения предоставляются вобъеме 3–5 страниц текста, и в них не должнобыть более трех рисунков.

4.1.3. Заголовок не должен быть набран толькозаглавными буквами.

4.1.4. Текст не должен быть набран колонками.4.1.5. Размер полей должен быть равен 25 мм.4.1.6. Абзацы текста должны быть набраны с

полуторным межстрочным интервалом.4.1.7. Весь текст рукописи должен быть набран

шрифтом Times New Roman, 12 пт.4.1.8. Страницы должны быть пронумерованы.4.1.9. Строки рукописи не должны быть прону-

мерованы.4.1.10. Перед началом статьи перед заголовком

указывается индекс по Универсальной десятич-ной классификации (УДК).

4.1.11. Используются физические единицы иобозначения, принятые в международной систе-ме единиц СИ (ГОСТ 8.417-20027).

4.1.12. Нельзя заменять буквы русского алфа-вита сходными по начертанию латинскими бук-вами.

4.1.13. Буква “ё” может использоваться тольков фамилиях, названиях организаций и географи-ческих названиях.

4.1.14. Десятичные числа должны быть набра-ны через точку (например, 0.25, а не 0,25).

7 http://docs.cntd.ru/document/1200031406

4.1.15. Индексы должны быть расшифрованыв тексте.

4.1.16. Даты оформляются по образцу: чис-ло.месяц.год (например, 02.05.2020).

4.1.17. Географические названия должны соот-ветствовать атласу последнего издания.

4.1.18. Для кавычек используется обозначение“…” (не используется «…»).

4.1.19. Иностранные имена и фамилии, назва-ния учреждений, фирм и продукции должныбыть транслитерированы, в скобках должно бытьдано их оригинальное написание (за исключени-ем общеизвестных имен и имен, приведенных всписке литературы).

4.1.20. Внутритекстовые ссылки на литератур-ный источник должны быть сделаны в виде ука-занного в квадратных скобках числа, соответству-ющего порядковому номеру источника в спискелитературы (например, [5]).

4.1.21. Ссылка на несколько источников даетсяв квадратных скобках с номерами источников че-рез запятую (например, [5, 7, 12]).

4.1.22. Ссылка на диапазон источников даетсяв квадратных скобках с номерами источников,разделенными тире (например, [1–4]).

4.2. Сокращения и аббревиатуры4.2.1. Все используемые сокращения должны

быть расшифрованы при первом упоминаниисправа в скобках (исключение — общеупотре-бляемые сокращения).

4.2.2. Сокращения из нескольких слов необхо-димо разделять пробелами: 760 мм рт. ст.; т. пл.;пр. гр. (исключение — самые общеупотре-бляемые сокращения: и т.д.; и т.п.; т.е.).

4.2.3. Необходимо использовать сокращениягеографических координат: с.ш. (северная широ-та), ю.ш. (южная широта), в.д. (восточная долго-та), з.д. (западная долгота).

4.2.4. Стороны горизонта сокращаются заглав-ными буквами без тире и дефисов (например,юго-западный — ЮЗ, а не Ю-З или ю-з).

4.2.5. Аббревиатуры или формулы химическихсоединений, употребляемые как прилагательные,пишутся через дефис: pH-метр, УФ-излучение(но – излучение УФ).

4.3. Точки и пробелы4.3.1. Точка не ставится после:– “УДК”;– заголовка статьи;– списка авторов;– названий таблиц;– после сокращений размерностей: с – секунда,

г – грамм, мин – минута, сут – сутки, град – градус;– некоторых сокращений (млн – миллион);

116


ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВ

– в подстрочных индексах (Tпов – температураповерхности, Tтр – температура точки росы).

4.3.2. Точка ставится после:– сносок;– примечаний к таблице;– подписей к рисункам;– краткой аннотации;– ключевых слов;– сокращений: мес. – месяц, г. – год, а также

город, р. – река, оз. – озеро.4.3.3. Пробелы употребляются:– в ссылках на рисунки и таблицы: рис. 1, табл. 2;– между знаками номера, параграфа и числом:

№ 1, § 5.65;– в географических координатах: 56.5° с.ш.;

85.0° в.д.;– в географических названиях после сокраще-

ния с точкой: р. Енисей, г. Новосибирск;– между инициалами и фамилией: А.А. Ива-

нов, исключение: перечисление авторов в загла-вии статьи, где пробелы ставятся между инициа-лами: А. А. Иванов.

4.3.4. Числа с буквами в обозначениях набира-ются без пробелов: табл. 1, рис. 1а.

4.3.5. Кавычки и скобки не отделяются пробе-лами от заключенных в них слов: (при 20 м/с), (а).

4.4. Дефисы и тире4.4.1. Тире с пробелами используется для обо-

значения текстового тире (например: … где b –длина сегмента).

4.4.2. Тире без пробелов используется:– для обозначения системы, смеси, границ, за-

висимости (пример: система вода–порода; гра-ница вода–дно; формула Шези–Маннинга; об-ласть Алтай–Саяны);

– для обозначения интервала “от–до”, (при-мер: январь–февраль; температура 30–35°С;С. 1–5, [7–12]).

4.4.3. Дефис используется без пробелов.4.5. Размерности4.5.1. Размерности отделяются от цифры про-

белом (900 км2, 5 м/с), кроме градусов, процен-тов, промилле: 90°, 20°C, 50%, 10‰.

4.5.2. При перечислении, а также в числовыхинтервалах размерность приводится лишь для по-следнего числа (5, 10, 15 экз.; 18–20 г/м3), за ис-ключением угловых градусов: 5°–10° (не 5–10°).

4.5.3. Обозначение градусов Цельсия – 5°C, ане 5°.

4.5.4. Размерности при переменных выделяют-ся запятыми (T, °С; Q, м3/год), при подлогариф-мических величинах – квадратными скобками:ln t[min].

4.6. Формулы4.6.1. Без использования внедренных рамок в

предложении в строке набираются одиночныепеременные, простые математические и химиче-ские формулы ((например, a2 + b2 = c2, H2SO4),математические знаки.

4.6.2. Выносные математические формулы(оформляемые отдельной строкой) должны наби-раться в рамке редактора формул целиком. Наборформул из составных элементов (часть текст,часть – внедренная рамка) не допускается.

4.6.3. Формулы набираются при помощивстроенной функции WORD или с использовани-ем редактора формул (Equation, MathType).

4.6.4. Для формул, набранных в редактореформул, должны использоваться общие установ-ки шрифтов, размера символов и их размещенияв тексте.

4.6.5. В формулах латинские буквы печатаютсякурсивом (за исключением сокращения слов),русские и греческие – прямо.

4.6.6. Все числа более 10000, набранные араб-скими цифрами, разбиваются пробелами по трицифры справа налево (3556125758).

4.7. Список литературы4.7.1. Затекстовый список литературы состав-

ляется в алфавитном порядке по фамилии перво-го автора. Сначала указываются источники нарусском языке, затем источники на иностранныхязыках (также в алфавитном порядке).

4.7.2. Затекстовый список литературы должениметь сквозную нумерацию.

4.7.3. Должны быть указаны фамилии и ини-циалы авторов.

4.7.4. Фамилии и инициалы авторов выделя-ются курсивом.

4.7.5. Инициалы ставятся после фамилий авто-ров и редакторов и не разделяются пробеламимежду собой: Иванов А.А., Petrov B.B.

4.7.6. Пример записи для случая публикациипод редакцией: Название труда / Под ред.В.А. Филова.

4.7.7. Год, том, номер журнала и т.п. разделя-ются между собой и отделяются от соответствую-щих цифр пробелами: 1992. Т. 29. № 2. С. 213. или1992. V. 29. № 2. P. 213.

4.7.8. Перед годом издания после названия из-дательства или города (если издательства нет)ставится запятая.

4.7.9. Затекстовая ссылка на монографиюдолжна соответствовать следующему примеру:Израэль Ю.А., Цыбань А.В. Антропогенная эколо-гия океана. М.: Наука, 2009. 532 с.

4.7.10. Затекстовая ссылка на сборник должнасоответствовать следующему примеру: Алексеев-ский Н.И., Ободовский А.Г., Самохин М.А. Меха-


ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВ 117

низмы изменения уровней воды в реках // Эрози-онные и русловые процессы. М.: Изд-во МГУ,2005. Вып. 4. С. 216−237.

4.7.11. Затекстовая ссылка на периодическоеиздание (журнал, серийный труд и т.д) должна со-ответствовать следующему примеру: Эдельш-тейн К.К., Смахтина О.Ю. Генетическая структу-ра речного стока и химико-статистический методвыделения ее элементов // Вод. ресурсы. 1991.№ 5. С. 5–20.

4.7.12. Затекстовые ссылки на диссертации иавторефераты диссертаций должны соответство-вать следующему примеру: Иванов В.В. Условияформирования, гидрологоморфометрические за-висимости и деформации относительно прямо-линейных, неразветвленных русел. Автореф.дис. … канд. геогр. наук. М.: МГУ, 1989. М.: 23 с.

4.7.13. Не допускаются ссылки на неопублико-ванные работы и отчеты.

4.8. Таблицы4.8.1. Каждая таблица располагается на отдель-

ном листе после текста статьи и списка литературы.4.8.2. Таблицы без ячеек, набранные с помо-

щью пробелов и (или) табуляций, не принимаются.4.8.3. Таблицы нумеруются арабскими цифра-

ми по порядку упоминания их в тексте.4.8.4. После номера следует название таблицы.4.8.5. Первая ссылка на каждую таблицу в тек-

сте должна быть выделена серым фоном (и т.д.).

4.8.6. Все столбцы в таблицах должны бытьразделены вертикальными линиями.

4.8.7. Горизонтальными линиями выделяютсятолько шапка и последняя строка таблицы.

4.8.8. Размер шрифта в таблицах – 10 pt.4.8.9. Слово “таблица” и ее номер пишутся по-

лужирным шрифтом, название таблицы – светлым.4.8.10. Примечание к таблице дается после ее

заголовка в скобках без слова “примечание”.4.8.11. Сноски под таблицами пишутся шриф-

том в 9 pt.4.9. Иллюстрации4.9.1. Все рисунки должны быть расположены

в конце статьи с соответствующими подрисуноч-ными подписями.

4.9.2. Каждый рисунок должен быть на отдель-ном листе.

4.9.3. Рисунки не должны быть сгруппированыпо ячейкам таблицы или каким-либо аналогич-ным способом.

4.9.4. Каждый рисунок должен быть предо-ставлен отдельным файлом формата JPEG.

4.9.5. Карты и схемы с мелкими деталями мож-но предоставить в отдельных файлах форматаTIFF.

табл. 1

4.9.6. Названия файлов с рисунками должнысодержать фамилию первого автора и порядко-вый номер рисунка в тексте (например, “Ива-нов_рис1.jpeg”).

4.9.7. Первая ссылка на каждый рисунок долж-на быть выделена серым фоном ( и т.д.).

4.9.8. Подрисуночные подписи должны бытьнабраны шрифтом в 10 pt. Допускается использо-вание шрифта в 9pt или 8pt (карты, чертежи).

4.9.9. Оси на графиках должны быть подписаны.4.9.10. Надписи одного порядка (надписи на

осях, номера кривых и т.п.) должны быть набра-ны одним размером и шрифтом.

4.9.11. Громоздкие надписи на рисунках следу-ет заменять номерами или символами курсивом,а их расшифровку выносить в подписи к рисункам.

4.9.12. Обозначения частей рисунка заключа-ются в скобки и пишутся прямо: (а), (б) и т.д.,располагаются над соответствующими частямирисунка посередине.

4.9.13. На картосхемах пишутся:– названия крупных водных объектов (моря,

океаны) – прописными буквами курсивом;– названия рек, озер – строчными курсивом;– горных стран и хребтов – прописными прямо;– населенных пунктов – прямо и только гори-

зонтально.4.9.14. Подрисуночные подписи должны соот-

ветствовать следующему примеру: Рис. 2. Профи-ли дна устьевого шельфа против северной (а),центральной (б) и южной (в) частей дельты Года-вари.

4.9.15. Фон рисунка должен быть белого цвета.4.9.16. Графики и диаграммы желательно гото-

вить в векторных графических редакторах; онидолжны иметь разрешение не ниже 600 dpi.

4.9.17. Полутоновые иллюстрации должны иметьразрешение не ниже 300 dpi.

4.9.18. Комбинированные полутоновые/штри-ховые иллюстрации должны иметь разрешение нениже 600 dpi.

4.9.19. Толщина линий на иллюстрациях долж-на быть не меньше 0.5 pt.

4.9.20. Надписи на иллюстрации не должнысоприкасаться с ее другими частями.

4.9.21. Публикация цветных иллюстраций впечатной версии журнала платная.

5. РЕЦЕНЗИРОВАНИЕ5.1. Все поступившие в редакцию рукописи

проходят анонимное рецензирование.5.2. Если статья возвращается рецензентом с

замечаниями, то она направляется автору для до-работки.

рис. 1

118


ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВ

5.3. Доработанная статья, а также ответ на за-мечания рецензента должны быть присланы в ре-дакцию в течение двух месяцев с момента направ-ления авторам рецензии. По истечении этого сро-ка она рассматривается как вновь поступившая.

5.4. Доработанная статья подается в редакциюс полным комплектом документов, перечислен-ным в пунктах 2.4–2.6.

5.5. Текст доработанной рукописи подлежитпроверке на соответствие требованиям настоя-щих правил.

5.6. Окончательное решение о принятии ста-тьи выносится редакционной коллегией журнала.

6. ЮРИДИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ6.1. Если в статье используются материалы

(рисунки, таблицы), ранее опубликованные вдругих источниках (в том числе, если они публи-ковались автором статьи), должны быть предо-ставлены письменные разрешения авторов этихматериалов на публикацию в журнале “Водныересурсы”. Ответственность за нарушение автор-ских прав полностью лежит на авторах предостав-ленных материалов.

6.2. Отправка рукописи в редакцию журнала“Водные ресурсы” по почте, через авторскийпортал на сайте либо любым другим способомозначает согласие авторов с настоящими прави-лами.

СОДЕРЖАНИЕ - Российская академия наук

Documents

Transcript of СОДЕРЖАНИЕ - Российская академия наук