Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА В ПОЧВЕ ПРИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕНИИ

Семенова Н.Н.1,2, Орлова Е.Е.1, Орлова Н.Е.1

1СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия agro@bio.pu.ru

2ФГБНУ ВИЗР, Санкт-Петербург, Россия vizrspb@mailru.com

Аннотация: рассматривается математическая модель динамики содержания органического углерода в почвах сельскохозяйственного назначения на основе его разделения на стабильную и лабильную составляющие. На основе этой модели разработан алгоритм определения содержания компонент смеси по известному разложению целого и некоторым предположениям о характере деструкции .компонент. Найдены особенности распределения органического углерода между лабильной и стабильной компонентами при нефтезагрязнении.

Введение

В настоящее время одним из методов анализа динамики органического вещества (ОВ) почв является аппарат современной теории динамических систем. Разработаны различные кинетические модели поведения органического вещества в биокосных системах разного уровня; сложные поликомпонентные модели динамики ОВ, описывающие поведение во времени нескольких (от 4 и более) фракций, связанных друг с другом балансовыми соотношениями. Динамические модели экологических систем используются, как правило, для оценки негативных последствий влияния различного рода антропогенных воздействий (например.нефтезагрязнения) на разных иерархических уровнях. Математическую модель, описывающую воздействие на экологическую систему на уровне почвенного ценоза, следует отнести к низшему иерархическому уровню, однако такая модель необходимый элемент при изучении негативной роли НП и на более высоких уровнях. В данном сообщении рассматривается модель деструкции органического вещества почвы с учетом неравномерности поведения ее лабильной и стабильной частей в рамках предположений о линейности протекающих в рассматриваемой системе процессов, причем линейность предполагается во всех фракциях гумусового вещества, по крайней мере, в начальный период процесса (порядка одного года).

Целью данного сообщения является решение проблемы идентификации параметров модели разложения стабильной и лабильной составляющих органического вещества почвы в предположении что в основном лабильная часть органического вещества почвы представлена фульвокислотами и первой фракцией гуминовых кислот, а стабильная определяется второй и третьей фракциями гуминовых кислот и нерастворимым остатком. Приведенный пример дает возможность найти особенности перераспределения стабильной и лабильной частей органического вещества почвы при нефтезагрязнении.

Материалы, методы, результаты

Эксперимент проводился на хорошо окультуренной дерново-подзолистой суглинистой почве на карбонатной морене, характеристика которой представлена в работе (Орлова и др., 2013). Образцы почвы для модельного лабораторного эксперимента отбирались с глубины 5 см в конце вегетационного сезона. Описание опыта по нефтезагрязнению и определения фракций органического вещества по вариантам опыта дано в (Орлова и др., 2014)

Методы исследования основаны на предположениях о линейности изменений во всех фракциях органического вещества почвы. Скорости убыли органического углерода по фракциям приведены в таблице 1 (в условиях лабораторного эксперимента притока свежего органического вещества не было), увеличение содержания стабильной части происходит в первый момент загрязнения нефтью. Предполагается также, что лабильная часть гумуса в ос-

166

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

новном разлагается почвенными микроорганизмами и ввиду ее бóльшей доступности скорость разложения лабильной части на порядок больше стабильной (в рамках кинетики первого порядка). Уравнение модели при этих предположениях имеет вид:

C общ(t) = C S (t)e- l S (t ) + C L (t)e- l L (t )

(*)

l S = 0.1l L

По соотношениям (*) была проведена идентификация параметра λL, которая показала удовлетворительное соответствие с данными проведенного эксперимента. Проверка модели осуществлялась воспроизведением динамики углерода с привлечением данных о фракционном составе органического вещества почвы по вариантам опыта по нефтезагрязнению.

Таблица 1. Скорости убыли органического углерода дифференцировано по фракциям (%углерода/год).

ГКI*- Iая фракция гуминовых кислот (I=1,2,3)

Выводы

1.Предложен алгоритм позволяющий определять стабильную и лабильную составляющие органического углерода.

2.Предложенный метод позволил выявить меньшее количество углерода, приходящееся на лабильную часть, при нефтезагрязнении, причем стабильная часть в основном пополняется нерастворимым остатком.

3.Динамика органического углерода демонстрирует усиление процесса разложения при минимальном загрязнении в 1 %, причем независимо от того повторное или первичное загрязнение наблюдается.

4.Необходимо проведение опыта с послойным определением содержания органического вещества по фракциям для почв разных типов и другого гранулометрического состава.

Литература

Орлова Е.Е., Кирсанов А.Д., Бакина Л.Г. Особенности применения анализа фракционно-группового состава гумуса при исследовании нефтезагрязненных почв /Наследие И.В. Тюрина в современных исследованиях в почвоведении: Материалы Международной научной конференции. Казань, 15-17 октября 2013. Казань: Изд-во «Отечество», 2013. C. 44-48.

167

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

Орлова Е.Е., Иванова А.В., Лабутова Н.М. Влияние нефтезагрязнения на элементный состав гуминовых кислот дерново-подзолистых почв/ Труды Международной научной конференции «Экология и биология почв, Ростов-на-Дону, 17–19 ноября 2014 г.», Ростов-на-Дону, 2014, С. 335-338.

168

Материалы Четвертой конференции«Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ХИМИЧЕСКОМ МЕТОДЕ ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ

Семенова Н.Н.1,2, Сухорученко Г.И.2, ВолгаревС.А.2, Долженко О.В.2, Зациорский А.С.1,2

1СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия nnsemenova@yandex.ru

2ГНУ ВИЗР РАСХН, Санкт-Петербург, Россия vizrspb@mail333.com

Аннотация: рассматриваются динамические имитационные модели поведения пестицидов в агробиоценозе и их реализация в виде компьютерных систем. Разработаны компьютерные программы поведения пестицидов в некоторых частях агробиоценоза и программы, оценивающие их экологическую безопасность и эффективность. Определяется место этих компьютерных программ среди программ-аналогов, созданных в различных аграрных университетах-центрах компьютерного моделирования.

Компьютерное моделирование стало одним из основных средств разработки стратегии и тактики применения химических средств защиты растений. В конце 80-х и в 90-е годы прошлого века , когда широко известными стали факты проникновения ряда пестицидов в грунтовые воды и возникновения опасности загрязнения питьевой воды, появилось большое количество математических моделей, оценивающих миграционную активность пестицидов. Особенно остро данная проблема стояла перед Нидерландами, так как именно на ее территории достаточно близко залегают грунтовые воды, а для Европы в целом характерна близость водоемов к сельскохозяйственным угодьям. Именно в эти годы в ВИЗР были разработаны математические модели PESTINS (PESTicide IN Soil) и PESTINL (PESTicide IN Leaves). На базе модели PESTINS была создана одноименная имитационная система, предназначенная для анализа поведения пестицидов в различных климатических зонах с учетом характерных для данной местности метеорологических условий, типов почв и режимов орошения. Использование PESTINS для проведения компьютерных экспериментов давало возможность оценивать пролонгированность действия и экологическую безопасность применяемых препаратов (Семенова и др., 1999), В разработках ВИЗР акцент был сделан на загрязнении почв остаточным количеством пестицидов, так как уровень залегания грунтовых вод в целом по России недостаточно хорошо изучен, а правила внесения пестицидов достаточно жестко регламентируют их применение вблизи открытых водных поверхностей.

Можно выделить два направления развития моделей поведения пестицидов в разных частях агроценозов. Оба направления тесно связаны с процедурой регистрации пестицидов в Европейском союзе (EU).В рамках первого направления было разработано ряд сценариев для оценки их экологической безопасности. Одной из основных моделей, получившей значительное практическое применение стала модель PEARL (Pesticide Emission Assessment at Regional and Local scales), в различных модификациях. В ее создании приняли участие ведущие специалисты крупнейших европейских центров, в первую очередь Нидерландов (Alterra Wageningen UR , RIVM - the Netherlands National Institute for Public Health and the Environment (Dutch: RIjksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu)), занимающихся математическим моде-

лированием (van der Linden et al, 2001). Второе направление связано с разработкой индикаторов (индексов), оценивающих риски применения пестицидов (Tiktak et al 2012).

На сайте моделей пестицидов EU представлен достаточно большой перечень моделей, многие их которых основаны на использовании моделей, разработанных в 80-90ые годы прошлого века. В первую очередь это модифицированная модель PRZM (Pesticide Root Zone Model, Carsel et.al., 1984-1998),) PESTINS занимает промежуточное положение между моделью PRZM, имеющей прикладной характер и моделью LEACHMP (Leaching Model Pesticide; Hutson and Wagenet 1987-1995), имеющей бóльшую проработку процессов, определяющих

169

Материалы Четвертой конференции«Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

поведение пестицидов в агроценозе. Модель PEARL является по существу модификацией модели PESTLA (Boesten and van der Linden, 1991-1998).

Модели сгруппированы в 3группы. Первая группа содержит модели, определяющие воздействие пестицидов на окружающую среду. Модель MAPEST, оценивающая временное и пространственное влияние пестицидов на различные популяции беспозвоночных, основана на модели поведенческого характера TOXSWA, которая определяет концентрации пестицидов в поверхностных водах. Вторая модель, входящая в данную группу, PERPEST, оценивает воздействие пестицидов на пресноводные организмы и в основном ориентирована на литературные данные. Модели оценивающие такую интегральную характеристику, как риск применения пестицидов, в основном принадлежат ко второму направлению создания моделей, т.е. к моделям, использующим в своих алгоритмах индексы риска применения пестицидов. В

описание данного направления включены три программы: HARE (HARmonizid environmental Indicators for pesticides risk), использующая индикаторы, пригодные при оценке пестицидов применяющихся в сельском хозяйстве стран EU; NMI 3 – модель, также использующая индикаторы, но специфиче-

ские для Нидерландов. Модель PRIMET (Pesticides RIsks in the tropics to Man, Environment and Trade) используется для развивающихся стран (в качестве примера на сайте приведена Эфиопия). Остальные 5 "поведенческих (fate)" моделей: уже упоминавшиеся PEARL, имитирующая поведение пестицидов в почве – для оценки проникновения в грунтовые воды; TOXSWA, - для оценки токсичности препаратов, а также две модели Cascade и Droplet – для оценки поведения пестицидов в поверхностных водах и модель SWASH, (Surface WAter Scenarios Help) необходимая при калибровке сценариев различного уровня в компьютерной оболочке FOCUS, которая в первую очередь создавалась для проведения компьютерных экспериментов на основе имитационной модели PEARL. В этой оболочке могут решаться проблемы связанные с применением пестицидов, как на локальном, так и на региональном уровнях. Отметим, что вычисления по модели Cascade соответствуют шкале в 10км2.

В ВИЗР разработаны индексы пестицидной нагрузки на почву за вегетационный период. Эти индексы включают некоторые обобщенные характеристики почвенноклиматических условий, а также широкий набор экотоксикологических параметров, характеризующих процессы транслокации и деградации пестицидов, и позволяют рекомендовать к применению наиболее безопасный пестицид (Семенова и др., 2012). На этих индексах основаны алгоритмы компьютерных программ PESTLOAD и PESTOPTIMA.

Выводы. 1.Оценка экологической опасности пестицидов на основе моделей их поведения проводилась на первом этапе разработки процессных моделей в 80-90ые годы XX века. Этому соответствует создание в ВИЗР моделей PESTINS и PESTINL. 2. Математические модели являющиеся обобщением моделей локального уровня (например, раработанные в ВИЗР программы PESTLOAD и PESTOPTIMA) дают возможность решать проблемы применения пестицидов на региональном уровне. Создание оболочки FOCUS позволило вывести процесс регистрации пестицидов в EU на автоматизированный, качественно более высокий, но менее затратный уровень.

Литература

Boesten, J.J.T.I. and A.M.A. van der Linden, 1991. Modeling the influence of sorption and transformation on pesticide leaching and persistence.//J. of Environ. Qual. 20: 425-435.

Carsel R.F et al. User’s manual for the pesticide root zone model: Release 1. -U.S. Environmental Protection Agency, 1984. EPA-600/3-84-109.

Hutson J.L., Wagenet R.J. LEACHMP: A model for similarity the leaching and chemistry of solutes in the plant root zone. -New-York State Agric. Exp. Stn. Search Series. 1987. 117 p.

Leistra M., van der Linden AMA., Boesten JJTI,, Tiktak A. and van den Berg F. PEARL model for pesticide behaviors and emissions in soil-plant systems: description of the processes.2001, Alterra Rep 13, Wageningen University and Research Centre, Wageningen University. 115 pp

170

Материалы Четвертой конференции«Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

Tiktak A, Hendriks RFA, Boesten JJTI (2012). Simulation of pesticide leaching towards surface water in a pipe-drained clay soil in the Netherlands. Pest Manag. Sci. 68: 290-302

Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Петрова Т.М., Терлеев В.В. Детерминированные модели поведения пестицидов в почве. Методология построения, структура, принципы, использования. СПб.- Пушкин: ВИЗР РАСХН. 1999. 92с

Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Сухорученко Г.И. Оценка локального риска применения пестицидов с использованием метода анализа иерархий// Вестник защиты растений 2012. №3. С. 3-9.

171

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ И КРАТНОСТЬ ОБРАЗОВАНИЯ БИООТХОДОВ НА МОЛОЧНЫХ ФЕРМАХ

Сидорова В.Ю.

1ФГБУН ВНИИМЖ, Москва, Россия gdi20071@yandex.ru

Аннотация. Статья представляет собой один их вариантов исследования свойств моделей с изменяемыми параметрами на примере изучения кратности образования биоотходов в молочном животноводстве

Экологическое состояние окружающей среды перестало быть безопасной областью разведения животных. Сроки их производственного использования значительно сокращаются из-за поглощения огромных объемов воды и кормов, загрязненных окислами азота, углерода, пыли, токсичными соединениями тяжелых металлов (Сидорова, 2014).

Среди основных загрязняющих веществ: производственные: зола и углекислый газ от котелен на твердом или дизельном топливе; аммиак – от деятельности машинно-тракторного парка, навозохранилища, овощехранилища, фекальных очистных сооружений; бензол – от деятельности столярного цеха, древесная пыль – от деятельности столярного цеха; - бытовые: твердые бытовые отходы. Животные, испытывая негативное воздействие окружающей среды, сами по себе также являются источниками заражения и загрязнения, как это видно на рисунке 1.

Рисунок 1 - Схема загрязнения животноводческого предприятия

Для наиболее полного учета биоотходов, выделяемых животными, мы воспользовались экологическим вариантом генетико-технологической модели по эксплуатации молочного предприятия, показанном на рисунке 2.

Основные факторы

Рисунок 2 - Экологическая характеристика основных факторов предприятия по производству молока

Производственные операции, связанные с выделением биоотходов по классам экологической опасности, показаны контрастными цветами (зеленый – 4 класс, желтый – 3 класс, оранжевый – 2 класс, красный -1 класс).

Применяя эколого-технологическую модель с изменяемыми параметрами можно определять количество образующихся биоотходов по видам, в том числе на перспективу, для поиска наилучших решений их возможной утилизации, как это видно на таблице 1.

172

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

Таблица 1. Модель образования биоотходов

Математическое выражение модели (п*k*d); для нахождения общего количества это выражение необходимо повторить i число раз. Все параметры изменяемые, прямо или опосредованно связанные друг с другом; вместо значения «115» может быть включен индикатор кратности биоотходов (x= z/ Σn* Σ d). То есть Σn* Σ d ,будет равна z, в том числе, если третий сомножитель равен x.

Все показатели значений количества животных (n) – изменяемые параметры, находящееся в числовом промежутке от Σn = 1 до … j-го числа, но практически от 1 до 250…300. Все показатели количества дней (суток) периода - изменяемые параметры, находящееся в числовом промежутке от Σd = от 1 до … g-го числа, но практически от 1 дня до 180-360. По величине значения х (кратности образования биоотходов), можно судить об интенсивности их образования, для того, чтобы принять меры к их своевременной утилизации.

Кратность образования биоотходов непосредственно связана с показателем суточной нормы (начальным уровнем) образования отходов. Это – дискретная величина, и выражается в отдельных средних значениях: 80 кг – для коров, 120 кг – для быков-производителей, 40 кг

– для молодняка, и 15 кг – для телят. По величине х – кратности образования биоотходов, можно сделать приблизительные расчеты величины образования биоотходов на перспективу: z = Σn* Σ d* х, моделируя ситуацию по всем показателям, кроме х (рисунок 3).

а в с Рисунок 3. Показатель уменьшения одного из параметров модели при: а. Одновременном

увеличении двух других; в. Одновременном уменьшении двух других; с. Одновременном увеличении и уменьшении двух других

Установлено, что при величине х от 3.5 до 7.5 – интенсивность высокая, и следует принимать меры по изысканию дополнительных источников утилизации, а от 8.5 до 29.5 – интенсивность образования низкая, и можно продолжать использовать универсальный, принятый в хозяйстве метод разгрузки навозохранилищ. При известной величине кратности образования биоотходов (х) рассчитывают величину их образования на перспективу.

Литература

Сидорова В.Ю. Инновации и окружающая среда в молочном скотоводстве //Мат-лы междн. науч.-практ. конф. «Повышение конкурентоспособности и задачи кадрового обеспечения».- Пос. Быково Моск. обл.-2014 -

Вып. 20. – с.211-213.

173