Оценка экологических рисков мелководного водоема при проведении дноуглубительных работ

Введение. Усиление антропогенного воздействия на водные объекты требует комплексных решений для оценки экологических рисков. В литературе описаны этапы оценки, возможности экологического менеджмента и экспертного анализа. Исследуется моделирование рисков в данной сфере. При этом не изучен потенциал прогнозирования рисков для состояния воды и биоразнообразия в ходе часто выполняемых гидротехнических работ, например дноуглубления. Очевидны актуальность и важное прикладное значение такого подхода. Цель исследования — описание математической модели и программного комплекса, которые позволят оценивать риски для видового разнообразия экосистемы мелководного водоема при проведении работ в акватории.
Материалы и методы. Исходной точкой моделирования было описание процесса движения водных масс по уравнениям Навье — Стокса и неразрывности при переменной плотности. Уравнение диффузии-конвекции использовали для прогнозирования переноса взвешенных и растворенных частиц и оценки влияния примесей при эвтрофикации. Создавая алгоритм, задействовали термины и определения, принятые Росстандартом для управления рисками в чрезвычайной ситуации.
Результаты исследования. Для тестирования решения взяли данные о гидромеханических работах в районе порта Архангельска. Визуализировали поля концентрации взвешенных частиц, через 0, 15, 30 и 45 минут после выгрузки грунта. Установлено, что в процессе оседания взвеси область ее распространения значительно расширяется, и это полностью согласуется с данными натурных экспериментов при проведении дноуглубительных работ. Рассчитали и свели в таблицу объемы загрязненной воды при отвалах грунта на трех участках (при однократном сбросе и в сумме). Для оценки рисков Азовского моря брали максимальные концентрации загрязняющего вещества (меди), полученные в ходе замеров, моделирования и дистанционного зондирования Земли. В тестах для определения потенциальной опасности вещества исходили из того, что его концентрация вызывает реакцию у 50 % организмов. Для рыб потенциально опасная концентрация — 4мг/л при длительности влияния 96 ч. Для зоопланктона — 50 мг/л и 48 ч. Для микроводорослей 20 мг/л и 72 ч. Получено значение нормализованного риска — Rn ≈ 0,52. Признан значимым риск концентрации меди 80 мкг/л в водах Азовского моря. Выявлена тенденция увеличения солености Азовского моря и стратификация водных масс по содержанию кислорода, что согласуется с результатами экспедиционных исследований.
Обсуждение и заключение. Разработанный подход позволил оценить изменение качества вод Азовского моря и описать некоторые трансформации акватории. Речь идет, в частности, о распространении взвешенных частиц и о районах их оседания. Указанные процессы обусловливают изменение рельефа дна, которое, в свою очередь, может привести к сокращению видового состава водоема.

1. Скворцова И.В., Смирнова И.С., Злобина З.А. Экологические риски в разрезе концепции устойчивого развития. Скиф. 2020;4(44):651–655.

2. Okeukwu EK, Okeke OC, Irefin MO, Ezeala HI, Amadi CC. Environmental Impact Assessment and Environmental Risk Assessment: Review of Concepts, Steps and Significance. IIARD International Journal of Geography and Environmental Management. 2023;9(2):25–51. https://doi.org/10.56201/ijgem.v9.no2.2023.pg25.51

3. Сергеева И.Г., Схаб Н.А. Идентификация и оценка экологических рисков компаний нефтегазового сервиса. Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2020;4(43):3–10. https://doi.org/10.17586/2310-1172-2020-13-4-3-10

4. Ionescu GH, Firoiu D, Pirvu R, Vilag RD. The Impact of ESG Factors on Market Value of Companies from Travel and Tourism Industry. Technological and Economic Development of Economy. 2019;25(5):820–849. https://doi.org/10.3846/tede.2019.10294

5. Li Cai, Chaohua He. Corporate Environmental Responsibility and Equity Prices. Journal of Business Ethics. 2014;125:617–635. https://doi.org/10.1007/s10551-013-1935-4

6. Ikram Radhouane, Mehdi Nekhili, Haithem Nagati, Gilles Paché. The Impact of Corporate Environmental Reporting on Customer-Related Performance and Market Value. Management Decision. 2018;56(7):1630–1659. https://doi.org/10.1108/MD-03-2017-0272

7. Lyon T, Yao Lu, Xinzheng Shi, Qie Yin. How Do Investors Respond to Green Company Awards in China? Ecological Economics. 2013;94:1–8. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2013.06.020

8. Yemelin PV, Kudryavtsev SS, Yemelina NK. The Methodological Approach to Environmental Risk Assessment from Man-Made Emergencies at Chemically Hazardous Sites. Environmental Engineering Research. 2021;26(4):200386. https://doi.org/10.4491/eer.2020.386

9. Ermakov S, Volkova L, Kapustina I. Ecosystems Measurement: Risk Assessment Methods and Ecological Safety Principles. Transportation Research Procedia. 2021;54:47–57. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.046

10. Yunna Han. Research on Mathematical Model of Environmental Assessment. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020;450:012035. https://doi.org/10.1088/1755-1315/450/1/012035

11. Hatefi SM, Basiri ME, Tamošaitienė J. An Evidential Model for Environmental Risk Assessment in Projects Using Dempster–Shafer Theory of Evidence. Sustainability. 2019;11(22):6329. https://doi.org/10.3390/su11226329

12. Сухорукова И.В., Чистякова Н.А. Математическая модель анализа факторов экологического риска. Вестник университета. 2023;(7):81–89. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2023-7-81-89

13. Alekseenko E, Roux B, Sukhinov A, Kotarba R, Fougere D. Coastal Hydrodynamics in a Windy Lagoon. Computers and Fluids. 2013;77:24–35. https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2013.02.003

14. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Атаян А.М., Кузнецова И.Ю., Литвинов В.Н., Никитина А.В. Математическая модель процесса осаждения на дно многокомпонентной взвеси и изменения состава донных материалов. Известия Института математики и информатики Удмуртского государственного университета. 2022;60:73–89. https://doi.org/10.35634/2226-3594-2022-60-05

15. Никитина А.В., Сухинов А.И., Угольницкий Г.А., Усов А.Б., Чистяков А.Е., Пучкин М.В. и др. Оптимальное управление устойчивым развитием при биологической реабилитации Азовского моря. Математическое моделирование. 2016;28(7):96–106.

16. Свиязова Т.Г. Управление рисками в системе менеджмента качества: экономическое содержание и классификация рисков. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2017;6:143–167.

17. Miletić A, Lučić M, Onjia A. Exposure Factors in Health Risk Assessment of Heavy Metal(loid)s in Soil and Sediment. Metals. 2023;13(7):1266. https://doi.org/10.3390/met13071266

18. Ковтун И.И., Проценко Е.А., Сухинов А.И., Чистяков А.Е. Расчет воздействия на водные биоресурсы дноуглубительных работ в Белом море. Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2016;9(2):27–38.

19. Сухинов А.И., Тишкин В.Ф., Иванов К.А., Лапин Д.В., Чистяков А.Е. Опыт моделирования гидрофизических процессов в Азовском море. В: Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности. Москва: Изд-во МГУ; 2012. С. 156–164.