ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ В ЖИЛОЙ И ТРАНСПОРТНО-МАГИСТРАЛЬНОЙ ЗОНАХ ГОРОДА УФЫ (СОВЕТСКИЙ РАЙОН)

EVALUATION OF THE AIR CONDITION IN THE RESIDENTIAL AND TRANSPORT ZONES OF UFA CITY (SOVIET AREA)

Советский район – самый густонаселенный в городе Уфа. На 1 км2 территории приходится более 11 тысяч человек. В районе проживают более 179 тысяч человек [1, 2].

Район расположен на пересечении железнодорожных, автомобильных магистралей. Здесь находятся железнодорожный вокзал станции «Уфа» и главные транспортные артерии столицы – проспекты Октября и Салавата Юлаева.

Общее количество крупных и средних предприятий на 1 января 2019 года составило 279, в том числе промышленных – 36, строительно-монтажных – 12, транспортных – 7. В районе осуществляют свою деятель-ность более 12 тысяч субъектов малого и среднего предпринимательства

На настоящее время в районе действует 8 крупных промышленных преприятий: АО «Уфимский тепловозоремонтный завод», филиал ОАО «Газпром газораспределение Уфа», ОАО УПО «Геофизприбор», «АО НПФ Геофизика», АО «Уфимский Завод Микроэлектроники «Магнетрон», АО «УАП «Гидравлика», АО «УЗЭМИК», ГУП РБ «Уфимский полиграфкомбинат».

Развитая инфраструктура района свидетельствует о необходимости проведения геоэкологического мониторинга окружающей среды [3].

Анализ данных по экологической обстановке в Уфе показывает, что одной из наиболее острых проблем является загрязнение атмосферного воздуха. Качество атмосферного воздуха формируется главным образом выбросами различных соединений от стационарных и передвижных источников. Это и определяет экологическую картину города и района [4].

Объем валовых выбросов от стационарных источников в Советском районе г. Уфы в 2018 году составил 18 тыс. т.

Экологическое состояние Советского района г. Уфы характеризует также сравнительный анализ объемов выбросов в расчете на единицу площади застройки на одного жителя. Плотность выбросов загрязняющих веществ на 1 га территории составляет 3,16 т [5, 6].

Загрязнение атмосферного воздуха негативно влияет на окружающую среду, на здоровье населения.  Содержащиеся в атмосфере вредные вещества проникают в человеческий организм при контакте с поверхностью кожи или слизистой оболочкой, что приводит к  раздражению большей частью дыхательных путей, вызывая астму, бронхит, ухудшается общее состояние здоровья человека: появляются головные боли, тошнота, чувство слабости, снижается или теряется трудоспособность.

Анализа данных статистического медицинского информационно – аналитического центра г. Уфы за 2018 год [7] показывает, что болезни органов дыхания занимают лидирующее место среди эколого-зависимых заболеваний, что вероятно связано в основном с загрязнением атмосферного воздуха (рис. 1).

http://meridian-journal.ru/uploads/2020/05/4130-3.PNG

Рисунок 1 – Структура эколого-зависимой заболеваемости населения

г. Уфа за 2018 год

Анализ болезней органов дыхания по районам г. Уфы показывает, что Советский район относится к менее загрязненному району, чем Орджоникидзевский район (рис. 2).

 

Рисунок  2 – Структура болезней органов дыхания по районам
г. Уфа за 2018 год

Таким образом, качество воздушной среды  играет важную роль. Поэтому необходимо постоянно следить за состоянием атмосферы города.

Одним из наиболее информативных индикаторов загрязнения окружающей среды является снежный покров, позволяющий оценить количество и вид выбросов промышленных предприятий, автотранспорта в зимний период. Актуальность изучения снега в санитарно-гигиеническом отношении обусловлена также тем, что снеговой покров на территории г. Уфа сохраняется не менее 5 месяцев. Данные о содержании химических веществ в снеге являются практически единственным материалом для оценки реального загрязнения воздушной среды в зимний период на территориях крупных городов, так как снежный покров накапливает в своем составе практически все вещества, поступающие в атмосферу. В связи с этим снег можно рассматривать как своеобразный индикатор загрязнения окружающей среды.

Проанализировав снег на определённой территории, можно сделать вывод о чистоте и экологическом состоянии атмосферного воздуха, поверхностного слоя почвы и близлежащих водоёмов, так как это компоненты природных экосистем. Они тесно взаимосвязаны между собой и нарушение в одном из них ведёт к нарушению деятельности всего биогеоценоза, что в свою очередь приводит к негативным последствиям, влияющим на здоровье самого человека [8].

Данное исследование посвящено проблеме накопления токсичных ве-ществ в снеге и влиянию талых вод на развитие растений. Объектом исследования является снеговой покров, как накопитель загрязняющих веществ атмосферы, взятый из разных зон Советского района города Уфы.

Одним из подходов изучения состояния снегового покрова является метод биотестирования, который и был использован в данной работе.

Биотестирование – метод определения качества среды по реакции живых организмов (тест-объектов). Энергия прорастания и всхожесть семян – важные показатели качества среды, потому что в этот период растения наиболее чувствительны к условиям среды [9].

При отборе проб снежного покрова руководствовались ГОСТ 17.1.5.05–85. Общие требования к отбору проб поверхностных и морских вод, льда и атмосферных осадков [10].

Пробы снега были отобраны в двух зонах Советского района города Уфы: в жилой зоне (ул. Революционная, 72) и в зоне интенсивного движения автомобилей (перекресток улиц Мингажева, 8 Марта и проспекта Октября).

Места отбора проб снега приведены на рисунке 3.

Рисунок 3 – Карта-схема отбора проб снега:

А – пробы снега в зоне интенсивного движения автомобилей;

 Б – пробы снега в жилой зоне

 

Результаты отбора проб (органолептические показатели) показывают, что самый чистый снег оказался в образцах, взятых в жилой зоне. Снег белый, талая вода без запаха, бесцветна, отсутствуют посторонние примеси. Самым грязным оказался снег в образцах, взятых в транспортной зоне. Цвет снега серый, обусловлен пылью и сажей, ощущается неприятный запах, цвет талой воды – тёмный, при отстаивании образуется осадок.

Для проведения биотестирования в качестве тест-растений были использованы семена укропа, петрушки, ячменя и пшеницы, и проведена оценка их прорастаемости.

Метод биологической оценки токсичности снега по проросткам растений индикаторов проводился в двух вариантах: семена поливались талой водой из снега у дороги и снега в глубине двора. В качестве контроля использовалась питьевая вода «Красный ключ».

Для анализа снега данным методом использовалась методика «Исследование снега методом биотестирования» [11].

Полученные результаты биотестирования снега в жилой зоне и зоне интенсивного движения автомобилей отражены в таблицах 1 и 2 соответственно.

Таблица 1 – Характеристика токсичности снега в жилой зоне (проба 1) Советского района г. Уфа по биотестированию (март 2020)

№ про-бы

Координаты отбора

Энер-гия проростка, %

Вид растения

M±m

корня

M±m

проростка

Индекс токсичности

По кор-ню

По проростку

1

54.732901, 55.969553

73,3

Укроп

19,8±4,8

9,7±2,3

1,89

0,31

1

54.732901, 55.969553

80,0

Петрушка

11,2±6,4

3,3±2,1

1,01

1,18

К

-

66,7

Укроп

10,5±3,4

31,7±9,7

-

-

К

-

80,0

Петрушка

11,1±1,3

2,8±1,2

-

-

1

54.732901, 55.969553

70,0

Ячмень

48,1±9,4

42,5±12,4

0,87

1,60

1

54.732901, 55.969553

60,0

Пшеница

49,6±9,8

45,8±9,8

0,89

1,72

К

-

60,0

Ячмень

55,3±17,6

26,5±10,6

-

-

К

-

60,0

Пшеница

56,5±13,9

23,2±12,9

-

-

Таблица 2 – Характеристика токсичности снега в зоне интенсивного движения автомобилей (проба 2) Советского района г. Уфа по биотестированию (март 2020)

№ пробы

Координаты отбора

Энергия проростка, %

Вид растения

M±m

корня

M±m

проростка

Индекс токсичности

По корню

По проростку

2

54.737047, 55.971596

66,7

Укроп

9,4±7,1

34,4±26,2

0,89

1,09

2

54.737047, 55.971596

80,0

Петрушка

10,6±5,2

2,2±0,7

0,95

0,79

К

-

66,7

Укроп

10,5±3,4

31,7±9,7

-

-

К

-

80,0

Петрушка

11,1±1,3

2,8±1,2

-

-

2

54.737047, 55.971596

50,0

Ячмень

41,3±10,6

23,2±8,1

0,73

1,00

2

54.737047, 55.971596

50,0

Пшеница

36,6±9,9

45,1±13,2

0,64

1,94

К

-

60,0

Ячмень

55,3±17,6

26,5±10,6

-

-

К

-

60,0

Пшеница

56,5±13,9

23,2±12,9

-

-

Представим полученные данные из таблицы 1 и 2 на диаграмме, чтобы можно было визуально оценить результаты (рис. 4).

Рисунок 4 – Сравнительный анализ тест-объектов (растений) на чистоту снегового покрова в жилой зоне и в зоне интенсивного движения автомобилей

 

По полученным данным можно сделать вывод, что укроп и петрушка лучше взошли как в чистых пробах, собранных в жилой зоне, так и в грязных пробах, собранных в зоне интенсивного движения автомобилей. У ячменя и пшеницы наблюдается самая наибольшая длина прорастания как корня, так и проростка. По длине корня и проростка отсутствует ощутимая разница между жилой зоной и зоной интенсивного движения автомобилей, но всё же немного длиннее проросли растения в чистых пробах из жилой зоны. Из всех тест-объектов наибольшую всхожесть показала петрушка: как в жилой зоне, так и в зоне интенсивного движения автомобилей – 80%.

Сравнительный анализ тест-объектов по индексу токсичности представлен на рисунке 5.

Рисунок 5 – Значения индекса токсичности снегового покрова в жилой зоне (проба 1) и зоне интенсивного движения автомобилей (проба 2)

 

Индекс токсичности для укропа и пшеницы относительно высокий в зоне интенсивного движения автомобилей.

По результатам биотестирования выяснено, что показатели всех видов растений не имеют существенных отличий от контроля. Сравнение жилой и транспортной зоны показало, что процент всхожести в жилой зоне выше, чем у дороги, выхлопные газы подавляют рост и развитие растений. В соответствии с тем, что отсутствует большая разница результатов биоиндикации в жилой зоне и у дороги, можно сделать вывод о благоприятной экологической обстановке Советского района.

Литература:

1 Оказова З.П., Гаппоева В.С., Исаева С.Э. Место биоиндикации в системе экологического мониторинга  // Успехи современной науки. – 2017. –  Том 1, №8. – С. 25-33.

2 Мовсесова В. В., Степанян А. А., Сердюкова А. И., Губанов Р. С. Геоэкологическая оценка городских территорий (на примере г. Ставрополя) //   Естественные и точные науки. – 2017. – С. 97 – 101.

3 Ревич Б. А., Сает Р. С., Смтрнова Р. С. Методические рекомендации по оценке степени загрязнения атмосферного воздуха населенных пунктов металлами по их содержанию в снежном покрове и почве. Москва: ИМГРЭ, 1990.

4 Багандоеа Л. М., Ашурбекова Т. Н. Современное состояние проблемы анализа природной среды, биомониторинга и биоиндикации антропогенных воздейств // Юг России: экология, развитие. – 2011. – №3. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennoe-sostoyanie-problemy-analiza-prirodnoy-sredy-biomonitoringa-i-bioindikatsii-antropogennyh-vozdeystv (дата обращения: 10.04.2020).

5 Гапенко П.С., Щеглова А.С., Межова Ю.В., Герасимова Л.А. Биотестирование зимних осадков на территории Красноярской урбоэкосистемы // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2015. – С. 739-741.

6 Рассадина Е.В. Биоиндикация и ее место в системе мониторинга окружающей среды // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. – 2007. – С. 48-53.

7 Сборник МИАЦ Заболеваемость населения РБ 2018. –  URL: http://xn----7sbezt1a4b.xn--p1ai/activities/sborniki.php

8 Курамшина Н.Г., Гизетдинова А.А., Зиганшина Л.Б., Рахматуллина А.Н. Геоэкологическая оценка территории города Уфы (Советский район) по биоиндикации снежного покрова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2019. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/geoekologicheskaya-otsenka-territorii-goroda-ufy-sovetskiy-rayon-po-bioindikatsii-snezhnogo-pokrova/viewer.

9 Шадманова Т. Х., Чуйков Ю. С. Экологические основы биоиндикационных исследований // Астраханский вестник экологического образования. – 2012. – №2. – С. 157-164.

10 Клевцова М.А., Михеев А.А., Якунин А.И. Экологическая оценка загрязнения воздушной среды биоиндикационными методами // Приволж-ский научный вестник. – 2015. – №3-2 (43). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekologicheskaya-otsenka-zagryazneniya-vozdushnoy-sredy-bioindikatsionnymi-metodami (дата обращения: 10.04.2020).

11 Хазимуллина Ю.З. Биотестирование воды и снежного покрова на содержание тяжелых металлов // Молодежный научный форум: Естествен-ные и медицинские науки: электр. сб. ст. по мат. II междунар. студ. науч. практ. конф. №2(2). – 2017. –  С. 22-34.