Методы оценки интенсивности техногенных нагрузок на окружающую среду

Метод экспертных оценок. Главное преимущество этого метода состоит в том, что он может быть легко использован и подготовлен, так как состоит главным образом из утверждения списка требуемых баз данных без выделения определенных воздействий на параметры окружающей среды, которые могут быть вызваны данным проектом.

Этот метод служит для выработки основной идеи в определении альтернатив для предложенного проекта или какой-то его части. Среди недостатков экспертных оценок могут быть выделены следующие:

• неточное определение всей совокупности воздействий;

• недостаточно четкая последовательность их определения;

• возможная неэффективность из-за неполноты определения соответствующих групп для опенки каждого воздействия;

• субъективность оценок, не снимаемая даже большим числом экспертов, ибо увеличение числа экспертных мнений может повысить объективность оценок только при гарантии независимости и несмещенности отдельных мнений.

Широкое распространение получили экспертные оценки на основе балльных шкал, основанные на квалифицированном анализе результатов геоэкологических исследований. Они используются применительно к сложным системам, для которых получение прямых количественных характеристик затруднено из-за отсутствия методик расчетов.

Работа экспертов начинается с определения иерархической системы признаков, на основании которой проводится оценка устойчивости геосистемы. Собственно экспертный анализ заключается в установлении оценок значимости и выраженности признаков. Одним из способов статистического анализа (например, по критерию Шеффе1) оценивается согласованность результатов работы экспертов. При удовлетворительном сходстве интегральных показателей средние балльные характеристики геосистем переносят в базу данных, реализуемую в ГИС. Оценка устойчивости структурных частей геосистемы требует предварительного определения существующею уровня техногенной нагрузки. С этой целью проводится полная инвентаризация источников и видов воздействия и расчет их «рейтинговых оценок» по специальной программе.

Метод списков. Является наиболее простым методом выявления потенциально значимых воздействий. Суть метода заключается в составлении и анализе списка компонентов окружающей среды с задачей выделения тех из них, которые окажутся уязвимыми при реализации проекта. Выявляют следующие категории списков:

• простые (списки природных параметров без наличия методических рекомендаций по их измерению или интерпретации);

• описательные (включают определенные природные параметры и методические рекомендации по их измерению);

• масштабные (похожи на описательные списки, но дополняются информацией, основанной на субъективно определенной величине ущерба);

• масштабно-взвешенные (масштабные списки с информацией по субъективной оценке каждого параметра в отношении другого параметра);

• вопросник (составляется из серии связанных вопросов по воздействиям проекта и выполняется в рамках проведения процедуры ОВОС).

Разнообразие списков и возможностей их использования является основным источником трудностей, связанных с их применением. Наиболее простые формы списков являются жесткими, т.е. ограничиваются исследованием только тех элементов, которые в них содержатся. Если они используются для анализа определенного проекта и составлены специально для него, эта проблема может быть частично снята.

Сложные списки являются более дорогостоящими с точки зрения проведения процедуры ОВОС. Более того, их эффективное использование возможно только для экспертов-профессионалов, в то время как для неэкспертов они могут оказаться очень трудными для понимания, а результаты, получаемые в процессе их использования, сомнительными.

Достоинство метода — простота, недостатки — трудности учета непрямых воздействий, возникающих на разных стадиях или в связи с разными аспектами осуществления проекта.

Матричный анализ. Суть метода состоит в определении причинно-следственных связей между возможными направлениями воздействия и параметрами окружающей среды.

Простая матрица является двумерной, где по вертикали представляется перечень параметров окружающей среды, а по горизонтали — направления воздействия проекта. Таким образом, в клетках матрицы обозначается собственно факт взаимодействия.

Количественные матрицы с весовыми коэффициентами являются модификацией простой матрицы с использованием балльных оценок взаимодействий по некоторой шкале.

Наряду со списками матрицы являются основой экспертного знания и при этом требуют небольшого объема информации.

Недостатком этого метода является то, что он не дает достаточно объективных критериев в процессе принятия решений. Он не может быть использован при мониторинге воздействий. Кроме того, все взаимодействия и зависимости представляются матрицей равнозначными. При наличии эффектов отдаленных и вторичных последствий такое свойство может обусловить получение результата, прямо противоположного реальному.

В начале 70-х гг. XX в. американский эколог О. Леопольд предложил выявлять значимые воздействия с помощью матрицы, в которой столбцы соответствуют различным этапам осуществления проекта и видам деятельности (подготовка площадки, строительство подъездных путей, складирование отходов, вывод из эксплуатации и т.д.), а строки — компонентам окружающей среды (подземные воды, флора и фауна и т.д.). На пересечении строк и столбцов при помощи условных знаков (обычно в баллах принятой составителем шкалы оценок) можно указывать значимость, степень предсказуемости, природу воздействия или другую информацию. О. Леопольд, в частности, составил матрицу для выявления воздействий крупных гидроинженерных сооружений (так называемая матрица Леопольда).

Этот метод целесообразно использовать для подготовки исходных материалов и проведения ОВОС на качественном уровне. Основное преимущество матрицы Леопольда состоит в том, что она служит контрольным списком, который включает качественную информацию о взаимосвязях типа причина —следствие и к тому же полезна в качестве источника информации о результатах. Это открытая матрица, содержащая 100 наименований «факторов воздействия» на горизонтальной оси и 88 «характеристик» и «условий» окружающей среды на вертикальной оси.

В матрице используют как количественные, так и качественные данные, однако она не содержит средств, позволяющих их различать. Кроме того, предсказываемые величины не учитывают в явной форме различия будущих состояний «при осуществлении вмешательства» и «при его отсутствии».

Объективность не является сильной стороной матрицы Леопольда. Каждый оценщик свободен в выборе числа в схеме ранжирования количественной шкалы от 1 до 10 000.

Несмотря на ограниченные возможности, матричный анализ обладает несомненными достоинствами. Одно из них — наглядность, поскольку результаты анализа можно представить в единой программе. Другое — гибкость: перечень «факторов воздействия», «характеристик» и «условий» не является догмой, а может разрабатываться для конкретных целей.

Матрицы помогают выявлять значимые воздействия более систематично, чем списки. С помощью матриц легче учитывать опыт прошлых проектов.

Более того, матрицы могут указать не только на возможные значимые изменения в окружающей среде, но и на те элементы проекта, которые могут привести к серьезным экологическим воздействиям, а значит, возможно, нуждаются в альтернативной проработке.

Для более систематического выявления непрямых воздействий применяют так называемые «пошаговые» матрицы или матрицы второго порядка. В таких матрицах, как показано на рис. 6.12, выявленное («Отрицательное», «Положительное») воздействие на компоненты окружающей среды используется для предсказания «непрямых» воздействий (второго порядка). Например, воздействие на почвы, как показано на рисунке, может отразиться на флоре и фауне.

Рис. 6.12. Упрощенная «пошаговая» матрица воздействий

Недостатком матричного анализа, так же как и метода списков, является качественный и субъективный характер суждений, а также неприспособленность обоих методов к выявлению непрямых, опосредованных воздействий. Например, воздействие на подземные воды может привести к изменениям в экосистемах, однако с помощью простой матрицы выявить и отразить это невозможно. Более того, матрицы, содержащие очень большое количество столбцов и колонок, сложны в применении.

Картографический метод. Мощным средством осуществления ОВОС является картографическое моделирование. В этом направлении эффективно сочетаются содержательно-географические аспекты, наглядность в представлении изучаемого объекта в картографическом материале и возможность комплексного анализа основных закономерностей структуры и процессов функционирования сложных геосистем.

Для процедуры ОВОС может быть использована существующая картографическая основа с последующей ее отработкой в соответствии с целями и задачами представления конкретного объекта оценки или экспертизы. В этом случае объект (предлагаемый проект) должен иметь достаточно стабильные пространственно-временные характеристики. Если проводится экспертиза, затрагивающая быстро меняющиеся процессы и явления: сезонное изменение зеленого покрова, выявление зон деформации деревьев, распространение лесных пожаров, загрязнение водных объектов, распространение сине-зеленых водорослей, распределение фитопланктона, а также регистрация выбросов вредных веществ в атмосферу, анализ техногенных тепловых потоков в атмосфере и водной среде, то возникает необходимость в динамическом картировании с использованием аэро- и космических изображений.

Современные методы сбора и обработки данных космического зондирования позволяют не только выполнить преобразование изображения в цифровой код, но и обеспечить его геометрическое, колориметрическое и другие преобразования для моделирования динамики развития рассматриваемых процессов.

Сочетание методов и приемов, используемых в экологической экспертизе сложных многопараметрических систем с применением географических и картографических исследований, дает возможность получения принципиально новой содержательной информации для оценки состояния и прогнозирования развития сложных процессов взаимодействия конкретных объектов наблюдения (групп объектов) или последствий разрабатываемых проектов с компонентами природной среды.

Системно-аналитический подход к генерализации предметной информации, в частности морфометрических характеристик рельефа и ландшафта, в отечественных географических исследованиях сочетается с междисциплинарной генерализацией.

Практически реализуется метод синтеза предметных моделей (математических или картографических) в комплексные сложные (синтетические) модели, ориентированные на цели ОВОС, экспертизы или системы территориального управления.

В картографическом моделировании используется предметноориентированный картографический материал, данные наблюдений, результаты прогностических расчетов с использованием математических моделей, а также обобщенные материалы экспертных оценок предметных специалистов. Синтезированная таким образом информация может быть представлена в виде тематических карт в традиционном виде или на автоматизированных картографических системах (например, AutoCad, МАР/INFO, ARC/INFO), функционирующих на базе фондов цифровых данных.

В методе экологического картирования используют карты-схемы современного состояния компонентов природной среды и аналитические (оценочные) карты-схемы, характеризующие интенсивность регионального природопользования по различным направлениям. Методика разработки аналитических карт-схем предусматривает их периодическую корректировку и уточнение в соответствии с реальной обстановкой и изменением планов регионального развития.

Составление экологических карт-схем для региона или отдельной территории имеет большое значение для начала работы по перспективному планированию и может рассматриваться как способ подготовки агрегированной целевой информации. При постоянном обновлении карт-схем динамическая информация, которую они предоставляют, является не только способом, но и инструментом перспективного планирования эколого-экономического развития. Несомненным достоинством метода экологического картирования является использование комплексного подхода к решению конкретных задач на качественном уровне. В связи с этим составлением и обновлением карт-схем в области регионального природопользования должны заниматься специалисты самого высокого класса, а надежность обоснованного интегрированного представления результатов их работы позволяет использовать данные схемы для принятия управленческих решений по широкому спектру вопросов социально-экономического развития территории.

Однако процедура принятия решений носит качественный характер, и достоверность прогнозных оценок вредных воздействий на окружающую среду в каждом конкретном случае требует подтверждений по результатам дополнительных исследований. Таким образом, отсутствие количественных критериев оценки, необходимых для использования автоматизированных экспертноинформационных систем, в значительной степени сужает области практического применения метода экологического картирования.

Его дальнейшее развитие предполагает введение количественного компонента, разработку приемов представления информации с использованием ЭВМ и создание специализированных экспертно-информационных систем, ориентированных как на территориальные объекты, так и на секторы экономического и социального развития конкретного региона.

Совмещенный анализ карт. К основным методам качественной оценки воздействия можно отнести метод совмещенного анализа карт, который был предложен в 1968 г. Я.МакХаргом (Пенсильванский университет). В соответствии с этим методом исследуемая территория разбивается на географические «ячейки», выделяемые по координатной сетке с учетом топографических особенностей местности.

Для проведения ОВОС используют аэрофотоснимки, топографические карты и материалы Государственного земельного кадастра, полевые наблюдения, а также результаты общественных обсуждений, экспертные оценки специалистов и методы случайной выборки. По каждому интересующему фактору составляют отдельную карту анализируемой территории. Рекомендуется для анализа использовать не более 10 карт. Проведение процедуры ОВОС заключается в совмещении ячеек отдельных карт последовательно или в определенном сочетании и анализе на качественном уровне агрегированного воздействия результатов реализации обсуждаемого проекта. Объективность метода определяется достоверностью исходной картографической основы и квалификацией экспертов, выполняющих ОВОС.

Суть метода состоит в представлении информации в виде схем, планов или диаграмм, которые затем в заданной экспертом последовательности накладывают друг на друга.

Главное достоинство метода заключается в наглядности представления информации о пространственном распределении объектов и источников воздействия, что позволяет прогнозировать возможные последствия от реализации крупных региональных проектов.

Метод прекрасно работает для определения и демонстрации масштабов распространения воздействия, является наиболее полезным при оценке альтернативных вариантов для линейных типов проектов (нефтепроводов, автодорог и пр.), позволяя выявлять узлы наложения различных воздействий.

Проблемы, возникающие при использовании этого метода, состоят в сложности определения границ и неоднородности воздействий. Размытость природных границ, не учитываемая на картах, иногда может привести к смещенности оценки ситуации в двух рядом лежащих природных выделах. Кроме того, при изображении данных на карте значительный объем детальной информации может быть потерян и не использован в процессе оценки.

Метод совмещенного анализа карт независимо разрабатывался и в нашей стране и получил название метода экологического картирования. По сути, он является практическим приложением ландшафтно-географических исследований; в частности, он был использован в 1981 — 1983-е гг. при разработке Территориальной комплексной схемы охраны природы Ленинградской области (ТерКСОП).

В ТерКСОП на единой картографической основе с участием экспертов и специалистов были составлены карты по 15 разделам. Эта работа стала методической основой для разработки подобных территориальных комплексных схем для многих регионов бывшего СССР.

Сетевой метод. Метод был разработан для определения воздействий второго, третьего и последующих порядков. Сеть по существу является диаграммой, представленной в виде последовательности матриц. Таким образом, сетям присущи все достоинства и недостатки метода матриц за исключением возможности учета отдаленных последствий, чего не дает метод матриц.

Сети, как показано на упрощенном примере на рис. 6.13, отражают взаимодействия в экологических системах и позволяют выявить непрямые воздействия намечаемой деятельности.

Рис. 6.13. Выявление воздействий сетевым методом (L.W. Canter, 1996)

Недостатком метода является «разрастание» сети на каждом шаге, ибо алгоритмически невозможно отсечение малозначащих ветвей сети.

Метод Бателле. Попытка создания и практического использования количественных методов оценки воздействия на окружающую среду, оказываемого ожидаемыми последствиями различных проектов хозяйственной деятельности, была реализована в лаборатории Бателле, Колумбус (США).

Метод Бателле основан на анализе четырех основных категорий факторов (сфер): экологической, физико-химической, сферы чувственного восприятия и сферы человеческой деятельности — социума. Впервые данный метод был использован для оценки воздействия, оказываемого на окружающую среду ожидаемыми последствиями реализации проектов развития водных ресурсов, контроля качества воды, планов сооружения автомагистралей и др. Для каждого фактора в методе Бателле был разработан индекс качества окружающей среды, ранжированный от нуля до единицы по методу значимой функции.

Каждый фактор — индикатор воздействия задавался как разность между существующим на момент оценки состоянием окружающей среды и ее состоянием после реализации воздействия. В классификации факторов окружающей среды каждому из них был присвоен относительный вес. Принятый подход позволил использовать количественную оценку или «численное взвешивание» факторов для прогноза уровней воздействия и определить разницу изменений в объектах и компонентах среды при реализации альтернативных вариантов рассматриваемых проектов.

Использование метода Бателле для целей ОВОС предусматривает систематические исследования окружающей среды, предоставляющие достоверную статистическую информацию, и наличие единой методики составления Заявлений о предполагаемом воздействии при рассмотрении проектов. Перечисленные требования являются главными составляющими надежности и достоверности метода. Анализ выполнимости главных требований показывает и недостатки метода. Исходная информация для ОВОС является ретроспективной, а придание количественных значений весам по некоторым из показателей воздействия носит в достаточной мере субъективный характер, например при прогнозировании социальной реакции различных групп населения.

Имитационные модели. Практика проведения ОВОС имела положительное значение для развития исследований в области охраны окружающей среды и рационального природопользования в конце 1970-х гг. Изложенные выше методы и подходы процедуры ОВОС для отдельных проектов инициировали подготовку создания банков данных и баз знаний по компонентам и объектам природной среды, а также сведениям о фактических и прогнозируемых воздействиях реализованных и планируемых проектов в различных секторах экономики. Таким образом, была подготовлена информационная и методическая основа для следующего шага в развитии практики прогнозирования и принятия решений с использованием имитационных моделей.

Достоверность прогноза зависит от правильного выбора и учета всех значимых факторов негативного воздействия и адекватной оценки реакции биосферного компонента — объекта воздействия.

Формально математические модели в значительной мере упрощают реальные процессы. Для их реализации в системе прогнозирования необходимо учитывать многофакторность реальных процессов. Однако оптимизация проводится, как правило, по какому-то одному параметру, остальные задают в системе ограничений (лимитирующие факторы). В общем виде многопараметрическая оптимизация заключается в проигрывании вариантов, в каждом из которых поочередно в качестве критерия оптимизации принимают различные значащие факторы.

Сложности процесса моделирования многофакторных систем начинаются с процедуры присвоения (интуитивного или путем измерений) количественных значений качественным показателям (факторам).

Набор частных математических моделей дает возможность подготовить исходную информацию и организовать ее наилучшим образом для решения конкретных задач. Выполнение прогноза по частным математическим моделям позволяет получить тренды достаточно простых (в пределах возможностей формализации) процессов. Именно эти результаты помогают осуществлять анализ рассматриваемых процессов с точки зрения ранжирования действующих факторов. Понятие «действующий фактор» адекватно параметру, который определяется однозначно, например избыточное внесение удобрений и повышенное содержание биогенных компонентов в поверхностном стоке с полей и в водоемах. В данном случае однозначно устанавливают значения поверхностного распределения удобрений. Сложна, но принципиально возможна количественная оценка процессов перехода биогенов в почвенные растворы и расхода их на питание растений, почвенных микроорганизмов, а также процессов удаления избыточных количеств удобрений с поверхностным стоком. Описание процесса схематично, однако дает возможность представить каждый его акт в виде функционального блока и сформировать в виде балансовой модели открытого типа. Сложные процессы в отдельных блоках схемы могут быть сглажены путем определения значений входящих и выходящих потоков биогенов.

Информационный банк, включающий частные модели, позволяет значительно сократить время разработки прогноза, так как в арсенале экспертов имеется ретроспективный опыт с набором приемов и решений стандартных задач. Таким образом, создаются необходимые предпосылки для создания специализированных баз знаний с ориентацией на цели ОВОС для конкретной территории или сферы деятельности. Достоинство такого подхода реализуется в создании автоматизированных экспертных систем, которые позволяют проводить ОВОС новых проектов и аналоги которых уже имеются в памяти системы. Главный недостаток заключается в отсутствии механизма выявления нестандартных проблем, связанных с необходимостью разрешения противоречий при взаимодействии противоположных интересов и предотвращения конфликтных ситуаций. В то же время отмеченный недостаток в какой-то степени может быть устранен, если автоматизированная система строится по адаптивному принципу и функционирует в диалоговом режиме с экспертом (группой экспертов) и разработчиком ОВОС.

Лоцией процесса функционирования таких систем является базовая концепция и содержательное описание возможных вариантов развития ожидаемых событий (сценариев) в процессе реализации рассматриваемого проекта. Разработка сценариев для сложных комплексных проектов предусматривает введение допущений относительно тех действующих факторов, количественные характеристики которых не поддаются прямому измерению или формализации. Авторы проекта приводят обоснования принятых допущений, что является главной содержательной стороной процесса подготовки Заявления (декларации) о предполагаемом воздействии на окружающую среду нового или реконструируемого объекта. Именно это обоснование является реперной точкой для экспертной группы, осуществляющей процедуру ОВОС. Объективность оценки повышается, если сценарии реализации проекта разбивают на отдельные поэтапные кадры. Этот прием позволяет провести процедуру детальной ОВОС каждого из них и подготовить агрегированную информацию для общего заключения. В итоге осуществляется поэтапная экспертиза предлагаемых в проекте технических решений по критерию экологической безопасности и дается интегральная оценка будущему объекту как потенциальному источнику воздействия на природную среду и здоровье населения.

Математическое моделирование явилось попыткой преодолеть субъективность и неопределенность в учете как фактора времени, так и отдаленных и вторичных последствий кумулятивного характера. Первоначально эти проблемы пытались решить традиционными методами математического моделирования по аналогии с известными объектами с помощью уже разработанного научного инструментария. Как показала практика, число таких моделей росло, а их практическая значимость оставалась недостаточной.

В качестве альтернативы классическому математическому моделированию возникло так называемое имитационное моделирование, которое сочетало традиционные математические методы с алгоритмизацией по существу всех описанных качественных методов. Современные имитационные модели основываются на потоковых диаграммах массоэнергообмена с активным использованием (при построении структуры моделей) достижений сетевых методов. Количественные оценки интенсивности потоков позволяют корректно отбраковывать малозначительные связи.

Широкое распространение получило имитационное моделирование с целью оценок уровня загрязнения почв и в прогнозировании допустимых значений пестицидных нагрузок на агроландшафты путем анализа двух групп процессов, протекающих одновременно. Первая группа объединяет процессы элиминирования химикатов в агроценозе: эмиссия при наземной обработке посевов, разложение под воздействием биотических и абиотических факторов, улетучивание, поверхностный сток. Во вторую группу входят процессы локализации пестицидов в почве и растительном покрове: вертикальная миграция в надземной части агроценоза и почве, перехват и проникновение в растительные ткани обрабатываемой культуры, взаимодействие с почвой, поглощение корневой системой растения. Процессы деградации пестицидов неразрывно связаны с местом их локализации, а следовательно, с перемещением в пространстве и перераспределением в растениях и почве.

Детерминированные динамические модели, в основе которых лежит именно такое описание миграции вещества в почве, называют моделями конвективно-дисперсионного переноса (КДП- модели). Первые КДП-модели для системы почва —пестицид появились еще в начале 70-х гг. XX в. Позднее были созданы прикладные КДП-модели поведения пестицидов в полевых условиях: PESTLA, MACRO, PESTINS, SOIL, OPUS, AQVASALT. Эти модели имеют преимущества перед эмпирическими моделями деградации пестицидов, в частности по детальности описания механизмов взаимодействия пестицидов с почвой. Можно ожидать, что использование таких моделей приведет к успешному решению задачи прогноза и анализа возникновения критических ситуаций в случае применения пестицидов в сельском хозяйстве.

Когда склоновый сток и эрозия значительны, используют гидрологические модели, определяющие динамику влагозапасов в почве на уровне водосбора.

В моделях LEACHMP, RZWQM, PESTINS миграция пестицида в почве рассматривается для трех его состояний: жидкого, твердого, газообразного, учитывается равновесная и неравновесная адсорбция с линейными и нелинейными изотермами, различие в сорбционных эффектах для тупиковых и проточных пор и то, что деградация пестицидов в разных фазах почвы происходит с различной скоростью.

В начале XXI в. появились новые версии моделей, основанных на фундаментальных исследованиях физических, физико-химических и биохимических процессов в системе почва —пестицид — окружающая среда (Macro_Vers.5: Larsbo, Jarvis, 2003; PEARL: Leistra et al., 2000; Boesten, 2004). Продемонстрированы широкие возможности использования существующих моделей как для оценки угрозы проникновения отдельных пестицидов в грунтовые воды, так и для стандартизации оценки экологической опасности пестицидов.

На основе созданных имитационных моделей получены обобщенные модели поведения пестицидов в почве (табл. 6.7).

Таблица 6.7

Обобщенные модели поведения пестицидов в почве (данные Н.Н. Семеновой, 2004)

Процесс	Модель конвективного переноса	Модель точечная
равновесная	неравновесная	фрактальная
Описание процессов
Влагоперенос	Стационарные влаж­ность и водный поток	Стационарная влажность, отсутствие миграции
Массоперенос	Уравнение поршне­вого вытеснения	—	—	—
Сорбция	Линейная равно­весная	Линейная равно­весная	Линейная нерав­новесная	Линейная нерав­новесная с учетом нерегулярности границы
Деградация	Кинетика 1-го поряд­ка, интегральный показатель деграда­ции	Кинетика 1-го по­рядка, интегральный показатель дегра­дации	Кинетика 1-го по­рядка, влияние сорбции	Кинетика 1-го по­рядка, влияние сорбции
Переход в газо­образную фазу	Закон Генри	Закон Генри	—	—
Взаимодействие с корневой системой	Упрошенная модель роста корней, пас­сивный транспорт	Упрощенная модель роста корней, пас­сивный транспорт
Процесс	Модель конвективного переноса	Модель точечная
равновесная	неравновесная	фрактальная
Условия применения
Свойства среды	Изотропная в гори­зонтальной плоскости среда	Однородная среда	Неоднородная среда с регулярной границей	Неоднородная среда с нерегу­лярной границей
Соответствующие эмпирические модели
Типы эмпириче­ских зависимостей	—	Экспонента	Сум ма двух экспонент	Степенная

Методы многомерной статистики. Значительные возможности имеет применение методов многомерной статистики: корреляции, регрессии, кластерного и факторного анализа.

Таблица 6.8

Ранговая корреляция между распространением ряда токсикантов в изученных средах и биоиндикационными показателями

	Биоиндикационный показатель состояния сосновых биоценозов
Среда, токсикант	Дефолиация (потеря хвои) всей кроны	Дехромация (изменение окраски) всей кроны	Возраст хвои	Лихеноиндикация (сокращение видового состава и проективного покрытия)
Мхи:
РЬ	+	+	-	+
Zn	+	-	+	+
S	+	+	+	+
Са	+		(+)	+
Fe	+	-	+	(+)
Гумус:
РЬ	+	-	-	+
Zn	+	+	+	-
S	+	+	++	+
Почвы:
Са	++	++	++	++
S	++	+++	++	+
Fe	+	+	+	+
РЬ	+	+	-	+
Zn	+	+	+	+
Си	+	-	(+)	+
V	+	?	?	+
Дефолиация	XXX	—	+	+
Дехромация	-	XXX	+	++
Возраст хвои	+	+	XXX	+
Лихено-индикация	+	++	+	XXX

Примечание. + согласованные изменения; - отсутствие согласованных изменений; ++ тесная согласованность; +++ высокая согласованность; (+) неустойчивая согласованность; ? — нет данных; ххх — диагональ матрицы.

При сопоставлении данных о загрязнении или изменениях отдельных изучаемых сред (например, биоиндикационных показателей в табл. 6.8) предпочтительнее использовать ранговые статистические модели, которые не зависят от типа распределения факторов воздействия по частоте встречаемости.

Установление предельно допустимых вредных воздействий на экосистемы предполагает разработку количественных методов оценки устойчивости, что является методически сложной задачей. Область применения расчетных методов определения значений этого параметра в настоящее время ограничена. Они могут использоваться лишь при детальных исследованиях отдельных компонентов системы применительно к конкретным видам воздействий. В процессе решения этой задачи необходимо количественно охарактеризовать сами действия и обосновать пороговые значения для компонентов геосистемы.

«Метод перевоплощения». Процедура ОВОС является (или должна быть) независимой и имеет одну цель — обеспечение экологически безопасного развития. Эта цель в большинстве проектов представляется в виде системы ограничений, затрудняющих и удорожающих реализацию проекта.

Разработчики ОВОС, имеющие опыт острых дискуссий с авторами и лоббистами проектов, с целью утверждения своих заключений используют чрезвычайно эффективный прием. Условно его можно назвать методом перевоплощения. В соответствии с ним разработчик ОВОС берет за основу расчетные модели целевых процессов будущего объекта, вводит критерий экологической безопасности (например, в виде заданной минимальной интенсивности выбросов вредных веществ) и повторяет расчеты авторов проекта с учетом этого критерия. Полученные результаты могут в значительной мере отличаться от тех, которые содержатся в предлагаемом проекте. Такой прием эффективен в случае, если авторы проекта принимают концепцию минимизации воздействия, а исходная информация достоверна и поддается формализации. В условиях неопределенности данных обоснования проекта, приведенных в заявлении, разработчики ОВОС имеют право потребовать от авторов проекта их раскрытия и дополнительной проработки или исследования проекта.

Контрольные вопросы и задания

1. Какие методы могут применяться для прогнозирования воздействий тепловой электростанции на окружающую среду?

2. Какие критерии могут использоваться для контроля качества ОВОС?

3. Каковы возможные причины недостаточного качества экологического обоснования и какими мерами это качество может быть улучшено?

4. В чем состоят особенности оценки техногенного воздействия на земли, объекты недр и другие компоненты литосферы в полярных, гу- мидных и аридных ландшафтных зонах?

5. Охарактеризуйте понятие «экоинформатика».

6. Дайте характеристику геоинформационным системам.<