ГЕОЭКОЛОГИЯ. ИНЖЕНЕРНАЯ ГЕОЛОГИЯ. ГИДРОГЕОЛОГИЯ. ГЕОКРИОЛОГИЯ, 2015, № 3, с. 268-279
МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
УДК 504.064.2.001.18:551.5 78.4
АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В ПОВЕРХНОСТНОМ СЛОЕ ПОЧВЫ УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ (LUR МЕТОД)
© 2015 г. А. Г. Буевич, А. М. Сафина, А. П. Сергеев, А. Н. Вараксин,
А. Н. Медведев
Институт промышленной экологии Уральского отделения Российской академии наук
(ИПЭ УрО РАН),
ул. С. Ковалевской, д. 20, г. Екатеринбург, 620219 Россия. E-mail: iie@ecko.uran.ru
Поступила в редакцию 8.05.2014 г.
После исправления 8.09.2014 г.
Работа посвящена применению метода Land Use Regression (LUR) для построения полей распределения загрязняющих веществ в верхнем слое почвенного покрова урбанизированных территорий на примере микрорайона г. Екатеринбурга. LUR - новый подход для описания распределения загрязняющих веществ в поверхностном слое почвы. Метод сочетает инструментальные измерения распределения загрязняющих веществ, построение статистических моделей на основе экспериментальных данных о распределении загрязняющих веществ и данных географических информационных систем (ГИС). Для исследования отобраны пробы почвы и произведен их химический анализ. Проведен анализ регрессионных моделей для описания пространственного распределения загрязняющих веществ на основе экспериментальных данных о загрязнении почвы и географической информации микрорайона Втузгородок г. Екатеринбурга.
Ключевые слова: Land Use Regression, регрессионная модель, методы интерполяции, методы моделирования рассеяния, однофакторный анализ.
ВВЕДЕНИЕ
Применение математического моделирования позволяет решать задачи описания распределения загрязняющих веществ (ЗВ) в почвенном покрове населенных пунктов. При исследовании распределения ЗВ в крупных городах и промышленных центрах возникают значительные сложности, связанные с существенным вкладом в общее загрязнение локальных источников (автотранспорт, промышленные зоны и т.п.), что обусловливает неравномерность их распределения в почвенном покрове и требует особых методов описания.
Цель настоящего исследования - применение ЬиЯ метода для описания распределения загрязняющих веществ в почвенном покрове урбанизированной территории на примере микрорайона Втузгородок г. Екатеринбурга.
МЕТОД LAND USE REGRESSION Описание метода LUR
Для составления карт распределения ЗВ в почвенном покрове традиционно используются два типа методов: интерполяции измерений и моделирования рассеивания.
Эффективность различных методов пространственной интерполяции зависит от реальной пространственной неоднородности распределения моделируемого загрязняющего вещества, а также качества первичных экспериментальных данных (например, плотность отбора проб, выбор мест отбора проб). В большинстве случаев методы пространственной интерполяции могут быть использованы только для регионального масштаба.
Land Use Regression (LUR) - метод построения математических моделей распределения ЗВ. Ин-
Рис. 1. Алгоритм моделирования LUR.
формационная основа метода - географические данные исследуемой территории, данные специальной измерительной кампании о концентрациях ЗВ в почвенном покрове в определенном числе мест города и регрессионный анализ для определения взаимосвязей измеренных концентраций и полученных географических переменных. В различных исследованиях отличаются используемые исходные географические данные, методы измерения концентраций ЗВ, а также особенности применения регрессионного анализа для построения моделей распределения ЗВ в почвенном покрове. Из-за значительных местных особенностей способы применения метода различны в каждом исследовании. В настоящее время метод LUR не стандартизирован и не оформлен в виде строгого алгоритма.
Основные этапы работы по построению модели LUR:
- измерения концентраций загрязняющих веществ в почве,
- поиск источников географической информации,
- статистический анализ полученных экспериментальных и расчетных данных,
- создание на основе полученной статистической модели карты распределения загрязняющих веществ в почвенном покрове исследуемого города.
Метод LUR впервые был применен в 1996 г., первое название метода Regressionmapping (регрессионная картография) [5]. В настоящее время этот метод чаще называют Land Use Regression. Применяют данный метод, который продолжает развиваться и изменяться, по-разному, но в каж-
дом исследовании имеются общие основные этапы работы (рис. 1).
В исследовании места отбора проб выбираются таким образом, чтобы в результате мониторинга получить весь спектр возможных концентраций ЗВ в городе. Далее для каждого места измерения вычисляется ряд географических переменных, которые, предположительно, могут быть связаны с распределением ЗВ. Используются географические переменные, описывающие местоположение точек измерения, тип землепользования, плотность застройки, показатели интенсивности автомобильного движения и другие. Затем проводится регрессионный анализ для определения взаимосвязей измеренных концентраций и полученных географических переменных. В результате получается регрессионное уравнение, которое может быть использовано для оценки концентраций ЗВ в любой точке города.
В отличие от методов интерполяции метод ЬиЯ, кроме данных об измеренных концентрациях, для построения поверхности распределения загрязняющих веществ использует различные доступные данные ГИС, включение которых в анализ значительно улучшает модель, пространственное разрешение результатов моделирования, позволяя ограничиться лишь небольшим количеством измерений. Выбор числа мест отбора проб ограничен физическими и материальными возможностями исследователя, наличием необходимого измерительного оборудования. Строгой методики для определения количества мест отбора проб не разработано. Среди ранее проведенных исследований количество проб варьировалось от 18 до 120. Число проб должно зависеть от местных особенностей, ожидаемых вариаций измеряемых концентраций, а также размера области, в которой проводится исследование. В предыдущих
работах, использующих LUR, анализ для моделирования уровней распределения загрязняющих веществ крупного города считалось целесообразным использовать от 40 до 80 мест отбора проб [3]. Такое число мест измерений обусловлено необходимым объемом данных для статистического анализа и, по мнению исследователей [3], не зависит от размеров города.
В Канаде [4, 8] был применен алгоритм для определения мест отбора проб, в котором учитывалась информация о транспортной сети и местах жительства изучаемой группы населения. Идея заключалась в том, чтобы расположить больше точек пробоотбора в местах, где предположительно больше пространственная неоднородность концентрации ЗВ (которая оценивалась по плотности загруженных дорог), и выделить районы города с наибольшим числом проживающих там участников исследования.
Для исследуемого города создается геоинформационная модель, база географических данных, в которую включают данные о распределении автомобильных дорог, различных типов землепользования, топографических параметров местности, плотности населения и другие. С помощью технологий ГИС на основе полученной базы географических данных вычисляются переменные -предикторы, описывающие места измерений.
Обычно удается преобразовать собранную информацию в 50-150 различных географических переменных. В окончательном варианте в модели LUR, как правило, включается от 2 до 8 переменных. Поскольку априори неизвестно, какие переменные имеют наибольшую взаимосвязь с уровнем загрязнения данного конкретного населенного пункта, неизвестно какого размера должна быть буферная зона предиктора для лучшего описания взаимосвязи с загрязнением, то изначально рассчитывается большой набор потенциальных переменных - предикторов. Например, исследование [7] включало 55 потенциальных предикторов, исследование [9] - 140 предикторов.
Географические данные редко находятся в необходимом для моделирования формате. Для моделирования LUR используются растровые форматы географических данных, все векторные форматы преобразуются в растровые. Кроме прямого преобразования вектор - растр используются различные инструменты ГИС для пространственной обработки данных: оценка расстояния до объектов, оценка плотности объектов и другие.
Для характеристики плотности дорог различных типов, площади парковых, индустриальных, жилых зон и других параметров в координатах мест измерений формируются буферные зоны -круги разных радиусов. Затем средствами ГИС производится расчет длины дорог, попавших внутрь круговой буферной зоны, площади парковых зон и т.п. Таким образом, современные технологии ГИС позволяют получить множество переменных с любыми размерами буферных зон. Выбор размеров должен быть основан на информации о вероятном распределении ЗВ. Однако, когда нет четких данных о требуемых размерах буферных зон для характеристики определенных параметров, то можно вычислить большое количество переменных с различными размерами буферных зон. Размеры могут быть от самых малых, например, несколько метров, насколько позволяет пространственное разрешение входных данных, до очень больших до 1000 м. Строить буферные зоны более 1 км нет необходимости, так как теряется предметный смысл переменных.
Направления развития метода Land Use Regression
Метод LUR был разработан и впервые применен в Европе [5, 7] для оценки персональных экспозиций к автотранспортным выбросам для эпидемиологических исследований с большим числом участников. Несмотря на частое применение на западе, метод Land Use Regression в Российской Федерации не использовался до 2012 г.
Для создания карты распределения ЗВ конкретной территории необходимо провести поиск доступных источников информации. Каждому источнику информации необходимо дать оценку возможности взаимосвязи с загрязнением, а затем на основе собственных предположений создать максимально возможное количество вариантов переменных, отражающих рассматриваемые взаимосвязи. Каждая созданная переменная, по сут
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.