ГИДРОХИМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И КАЧЕСТВО ПОДЗЕМНЫХ ВОД СОСНОВСКОГО РАЙОНА ЧЕЛЯБИНСКОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ОРОШЕНИЯ
Рубрики: БИОЛОГИЯ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Аннотация. Цель исследования заключалась в оценке качества подземных вод, используемых для орошения индивидуальных участков жителей Сосновского района Челябинской области. Материал: 73 пробы, отобранные в колодцах и скважинах на территории частных земельных участков сел, коттеджных поселков и садовых некоммерческих товариществ. Методы: определены 30 показателей состава воды (общие показатели – 6, главные ионы и карбонат-ион – 8, соединения азота, фосфора и органическое вещество – 5, тяжелые металлы и кремний – 11) с использованием капиллярного электрофореза, атомной абсорбции, потенциометрии, спектрофотометрии и кондуктометрии. Статистический анализ включал расчет средних значений с 95-процентными доверительными интервалами (95 % ДИ), вычисленными бутстрепом (для цензурированных наблюдений использовался метод Каплана – Мейера), относительные частоты (в %) с 95 % ДИ (метод Джеффриса и одновременные ДИ по Уилсону). Данные визуализировали с использованием диаграмм Пайпера и Гиббса. Используемые программы: PAST, Scout 2008, R, DescTool, GW_Chart, КyPlot, QGIS. Результаты. На территории Сосновского района Челябинской области преобладают гидрокарбонатные магниево-кальциевые подземные воды c рН 7,39 (95 % ДИ: от 7,30 до 7,48) и минерализацией 651 мг/дм3 (95 % ДИ: от 598 до 720). С использованием диаграмм Пайпера и Гиббса установлено, что ведущими процессами формирования химического состава вод являются: 1) растворение минералов кальцит-доломитового ряда осадочных пород, 2) растворение и ионный обмен полевых шпатов в составе гранитов с кальцитом. По величине минерализации и рискам хлоридного засоления, натриевого осолонцевания, магниевого осолонцевания и содообразования доля проб воды I и II категории качества для целей орошения составляет 65,7 %. Имеются превышения нормативов по концентрации NO3– (24,7 % проб), Ba (68,3 %), Cd (30,4 %), Fe (15,3 %), Mn (12,9 %), Pb (6,3 %).

Ключевые слова:
подземные воды, химический состав, диаграмма Пайпера, диаграмма Гиббса, гидрогеохимические процессы, орошение, качество
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

1. Бреславский А. С. Время изучать пригороды // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2017. Т. 17. № 2. С. 636-644. DOI:https://doi.org/10.22363/2313-2272-2017-17-4-636-644.

2. Русанов А. В. Субурбанизация и жилищное строительство в Московской области // Народонаселение. 2017. № 2. С. 103-111.

3. Никитина Т. И. Влияние демографической ситуации на уровень устойчивого развития сельских территорий Челябинской области // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2018. № 8. С. 273-278.

4. Инвестиционный паспорт района 2018 год [Электронный ресурс] // Официальный сайт Сосновского муниципального района Челябинской области. URL: http://www.chelsosna.ru (дата обращения: 10.04.2020).

5. Rounds S. Alkalinity Calculator [e-resource] // USGS Oregon Water Science Center. 2013. URL: http://or.water.usgs.gov/alk/alk.html (appeal date: 05.03.2020).

6. ГОСТ Р 51309-99 Вода питьевая. Определения содержания элементов методами атомной спектрометрии. Москва: Стандартинформ, 2010. 42 с.

7. Hammer O., Harper D. A. T, Ryan P. D. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis // Palaeontologia Electronica. 2001. No. 1. Pp. 1-9.

8. Zimmerman J.Y. Abstract Scout [e-resource] / EPA: National Exposure Research Laboratory Environmental Sciences. URL: https://archive.epa.gov/esd/archive-scout/web/html (appeal date: 02.04.2020).

9. Nocerino J., Singh A., Maichle R., Armbya N., Singh A. K. Scout 2008 Version 1.0. User Guide Part I. Washington: U.S. Environmental Protection Agency, 2008. 244 p.

10. Руководство по контролю и регулированию почвенного плодородия орошаемых земель / Под ред. В. Н. Щедрина. Новочеркасск: РосНИИПМ, 2017. 141 с.

11. Signorell A., et al. DescTools: Tools for Descriptive Statistics. R package version 0.99.34 от 12.03.2020 [e-resource]. URL: https://cran.r-project.org/package=DescTools (appeal date: 10.04.2020).

12. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. Austria, Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2016 [e-resource]. URL: https://www.R-project.org (appeal date: 10.04.2020).

13. Winston R. B. Graphical User Interface for MODFLOW, Version 4: U. S. Geological Survey Open-File Report 00-315, 2000. 27 p.

14. Yoshioka K. KyPlot - A user-oriented tool for statistical data analysis and visualization. Computional Statistics. 2002. Vol. 17. No. 3. Pp. 425-437.

15. Основы гидрогеологии. Гидрогеохимия / Под ред. С. Л. Шварцева. Новосибирск: Наука, 1982. 288 с.

16. Piper A. M. A graphic procedure in geochemical interpretation of water analyses // Transactions of the American Geophysical Union. 1944. Vol. 25. Pp. 914-923.

17. Дуров С. А. Классификация природных вод и графическое изображение их состава // Доклады АН СССР. 1948. Т. 59. № 1. С. 87-90.

18. Ravikumar P., Somashekar R. K., Prakash K. L. A comparative study on usage of Durov and Piper diagrams to interpret hydrochemical processes in groundwater from SRLIS river basin, Karnataka, India // Elixir international journal. Earth Science. 2015. Vol. 80. Pp. 31073-31077.

19. Obeidat A. M., Rimawi O. Characteristics and genesis of the groundwater resources associated with oil shale deposits in the Azraq and Harrana Basins, Jordan // Journal of Water Resource and Protection. 2017. Vol. 9. Pp. 121-138. DOI:https://doi.org/10.4236/jwarp.2017.92010.

20. Ziani D., Abderrahmane B., Boumazbeur A., Benaabidate L. Water quality assessment for drinking and irrigation using major ions chemistry in the semiarid region: case of Djacer Spring, Algeria // Asian Journal of Earth Sciences. 2017. Vol. 10. No. 1. Pp. 9-21. DOI:https://doi.org/10.3923/ajes.2017.9.21.

21. Nyika J., Onyari E. Hydrogeochemical analysis and spatial distribution of groundwater quality in Roundhill landfill vicinity of South Africa // Air, Soil and Water Research. 2019. Vol. 12. Pp. 1-8. DOI:https://doi.org/10.1177/1178622119872771.

22. Hounslow А. Water Quality Data: Analysis and Interpretation. CRC Press, 1995. 416 p.

23. Gibbs R. J. Mechanisms Controlling World Water Chemistry // Science, New Series. 1970. Vol. 170. No. 3962. P. 1088-1090.

24. Marandi A., Shand P. Groundwater chemistry and the Gibbs Diagram // Applied Geochemistry. 2018. Vol. 97. Pp. 209-2012. DOI:https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2018.07.00.

25. Huizenga J. M. Characterisation of the inorganic chemistry of surface waters in South Africa // Water SA. 2011. Vol. 37. No. 3. Pp. 401-410. DOI:https://doi.org/10.4314/wsa.v37i3.68491.

26. Кукарин В. В., Буров А. Г., Серебровский А. А., Кожевников А. М., Аристов А. Н. Схема территориального планирования (корректировка) Сосновского муниципального района Челябинской области. Пояснительная записка // Материалы по обоснованию схемы территориального планирования. Челябинск: ПК «Головной проектный институт Челябинскгражданпроект», 2014. 106 с.

27. Афонин В. И., Коршунков И. Н. Энцилопедия Челябинск [Электронный ресурс] // Воды поверхностные и подземные. URL: http://www.book-chel.ru/ind.php?what=card&id=4867 (дата обращения: 10.04.2020)

28. Солодкий Н. Ф., Шамриков А. С., Погребенков В. М. Минерально-сырьевая база Урала для керамической, огнеупорной и стекольной промышленности: справочное пособие / Под ред. проф. Г. Н. Масленниковой. Томск: Изд-во ТПУ, 2009. 332 с.

29. Шкуратова И. А., Донник И. М., Трапезников А. В., Исаева А. Г. Верещак Н. А., Кривоногова А. С., Баранова А. А. Методология экологического мониторинга аграрных предприятий в зоне Урала // Аграрный вестник Урала. 2012. Т. 94. № 2. С. 60-62.

Войти или Создать
* Забыли пароль?