Проблема изучения воздействия природных и техногенных катастроф на природную среду является актуальной. Незначительные выбросы загрязняющих веществ могут создавать неблагополучную экологическую обстановку в населенных пунктах при определенных метеорологических условиях. Природные и техногенные катастрофы, в результате которых возможно крупномасштабное загрязнение природной среды, представляет большую опасность. Эта проблема обусловлено также воздействием больших очагов горения на приземный слой атмосферы, что сопровождается климатическими (понижение температуры среды за счет задымленности территорий вызывает гибель или более позднее вызревание сельскохозяйственных культур) и экологическими последствиями [1-5]. В этой обстановке наиболее часто возникающие ситуация связаны с выбросом загрязняющих веществ (ЗВ) в окружающую природную среду (в атмосферу, воду и почву). Полное физическое моделирование, представляют интерес теоретические методы исследования – методы математического моделирования, а проведение натурное, экспериментальное изучение вышеуказанных явлений очень дорогостоящим, а в отдельных случаях не представляется возможным. Поскольку математические модели, описывающие динамику концентрации загрязняющих веществ в природной среде (воздухе, воде и почве), основаны на законах сохранения массы и характеризуются дифференциальными уравнениями в частных производных [6]. Одним из таких уравнений является уравнение диффузии вещества в однородной среде (уравнение Фика):
, (а)
где kx, ky, kz – коэффициенты диффузии; Vx, Vy, Vz – скорость движения потока в соответствующих направлениях (для случая, когда поле распространяется в потоке); q(t) – интенсивность выбросов ЗВ (функция источника загрязнения); c – концентрация примеси ЗВ; x, y, z – прямоугольные координаты.
Одним из вариантов построения математической модели поля загрязнения атмосферы местности с использованием принципа адаптации является метод группового учета аргументов (МГУА). Пример использования МГУА для решения задачи моделирования загрязнения воздушного бассейна рассмотрен в [6], однако возможность прогнозирования изменения концентрации ЗВ во времени здесь не рассматривалась.
Пусть значение концентрации загрязняющих веществ q определяется некоторой функцией 
, зависящей от 
– вектора пространственных координат и 
– вектора метеопараметров, тогда модели линейного, степенного, показательного вида определяется как:
, 
, 
(б)
где m – количество учитываемых метеопараметров; аi и аj – коэффициенты модели; а0 – свободный член.
При построении «точной» конечно-разностной вид модели определяется следующим образом:
,
где q(ti, xj, yk) – значения концентраций примеси в точке с координатами xj, yk, определяемыми следующим образом: 
, 
, 
(j,k = –1, 0, +1), (i = –2, –1,0,+1).
Следующим этапом является обработка статистической информации. В качестве внешних критериев селекции могут применяться по выбору пользователя [6]: критерий регулярности, критерий несмещенности, критерий устойчивости прогноза и два комбини-рованных критерия (1. несмещенность + регулярность, 2. несмещенность + устойчивость).
Разработанные математические модели прогнозирования состояния окружающей среды при аварийных техногенных загрязнениях ограничной части региона и изложенная методика реализация прикладной программы построение прогностической модели поля загрязнения атмосферы использованы для анализа состояние окружающей среды месторождений Жанажол и Кенкияк.
Для исследования и оценки существующего состояния использованы данные: компонентов природной среды по материалам экологического мониторинга, проводимого ТОО «Казэкоанализ»; медико-демографических условий населения – Актюбинского областного управления здравоохранения; социально-экономических условий района – данные государственных статистических агентств и средств массовой информации.
Состояние атмосферного воздуха согласно районированию территории Республики Казахстан, проведенному Казахским научно-исследовательским гидрометеорологическим институтом, по потенциалу загрязнения атмосферы (ПЗА) район расположения месторождений Жанажол и Кенкияк относятся к III-й зоне потенциала загрязнения воздуха. Эта зона характеризуется повторяемостью приземных инверсий до 40-60 % при их мощности зимой от 0,6 до 0,8 км, а летом – не более 0,4 км. Во все сезоны повторяемость скорости ветра 0-4 м/с на высоте 500 м составляет 20-30 %. Накопление примесей в атмосфере обусловлено частыми туманами во время смены барических условий в осенний и весенний периоды.
Важную роль играет также температурный режим рассматриваемой территории, определяющий стратификационные условия атмосферы, т.е. возможности вертикального перемешивания атмосферы, его размеры и интенсивность.
Описываемая территория характеризуется довольно низкой динамикой атмосферы, не создающей условия интенсивного турбулентного, а в теплый период года и конвективного обмена в нижней тропосфере и не препятствующей развитию застойных явлений. Об этом свидетельствует высокая повторяемость штилевых ситуаций, наблюдаемых в продолжение года. В среднем для рассматриваемой территории составляет 39 % от общего числа наблюдений (табл. 1).
Средние месячные значения скорости ветра не превышают показатель, характеризующий среднюю скорость на территории Казахстана (3,7 м/с), который колеблется в пределах от 2,0 до 2,9 м/с (средняя за год – 2,5 м/с).
Условия рассеивания выбросов в атмосфере с повторяемостью основных направлений ветра в приземном слое показаны в табл. 2.
В настоящее время систематические наблюдения за состоянием загрязнения атмосферного воздуха в районе проводятся Лабораторией контроля окружающей среды (ЛКОС) НГДУ «Октябрьскнефть» и ТОО «Казэкопроект» совместно с ТОО «Казэкоанализ».
Таблица 1
Среднемесячная скорость ветра и повторяемость штилей
|
Месяцы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
Среднемесячная скорость ветра(м/с) |
2,9 |
3,2 |
2,8 |
2,6 |
2,5 |
2,3 |
2,0 |
2,0 |
2,3 |
2,2 |
2,2 |
2,2 |
|
Повторяемость штилей, % |
34 |
36 |
36 |
39 |
39 |
39 |
42 |
43 |
41 |
37 |
38 |
42 |
Таблица 2
Условия рассеивания выбросов в атмосфере
|
Наименование характеристики |
Обозначение характеристики |
Числовое значение |
|
Коэффициент, зависящий от стратификации атмосферы |
А |
200 |
|
Коэффициент рельефа местности |
h |
1 |
|
Средняя максимальная температура наружного воздуха наиболее жаркого месяца года, °С |
Тнар(ж) |
33,9 |
|
Средняя температура наиболее холодного месяца года, °С |
Т нар(х) |
-11,3 |
|
Скорость ветра, повторяемость превышения которой составляет 5 % |
U* |
10 |