Расчет индекса качества воды и его использование для оценки качества воды озера Севан

封面

如何引用文章

全文:

详细

Приведен пример выбора и реализации метода оценки качества воды для крупного высокогорного озера с многолетним нестабильным уровневым режимом и переменной морфометрией (искусственное понижение уровня на 19 м и последующий подъем на 4 м и более). Выбор методологии для оценки качества воды такого водоема требует нестандартных решений. Для этого использована современная модификация метода экспертной панели Дельфи. Метод обеспечивает количественную оценку качества воды по отношению к исходному/желательному состоянию, к которому стремятся менеджеры для достижения и поддержания качества воды. Индекс качества воды оз. Севан SWQI основан на семи приоритетных показателях с учетом веса каждого из них. Многолетняя динамика индекса подтвердила управленческое воздействие повышения уровня озера на качество воды: “плохое” качество воды (минимальное значение SWQI = 20) классифицировано в годы наименьшего (1976–1990 гг.), a “хорошее” (максимальное значение SWQI = 69) – наибольшего (2016–2020 гг.) уровня (коэффициент корреляции – 0.82). Среди преимуществ использованной модели SWQI можно отметить относительно небольшую зависимость индекса от наличия базы данных и возможность по результатам оценки сбалансировать экологические и социально-экономические интересы. Общий подход к модели SWQI может быть использован для оценки качества воды подобных озер по всему миру.

作者简介

Центр эколого-ноосферных исследований НАН РА

编辑信件的主要联系方式.
Email: gayane.babayan@cens.am
Армения, 0025, Ереван

УНЦ “Нарочанская биологическая станция им. Г.Г. Винберга”
Беларусского государственного университета

编辑信件的主要联系方式.
Email: hannazhukava@gmail.com
Беларусь, 220030, Минск

УНЦ “Нарочанская биологическая станция им. Г.Г. Винберга”
Беларусского государственного университета

编辑信件的主要联系方式.
Email: veres.julia.naroch@gmail.com
Беларусь, 220030, Минск

参考

  1. Армстат. Ереван: Статистический комитет РА, 2000–2021. (На армянском яз.). https://armstat.am/ru/?nid=12
  2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. М.: Диалектика, 2007. 912 с.
  3. Закон oб озере Севан. 2001. Правительство РА. Arlis. Армянская информационная правовая система. (На армянском яз.). https://www.e-gov.am.
  4. Интегральная оценка экологического состояния озера Севан (GEO – Lake Sevan). Докл. Ассоциации “За УЧР”/UNEPCom. Ереван, 2011. 42 c. https://gridarendal-website-live.s3.amazonaws.com/ production/documents/:s_document/92/original/sevan-report—fin.pdf?1483646517
  5. Минприроды РФ. Приказ от 04.07.2007 № 169 “Об утверждении Методических указаний по разработке схем комплексного использования и охраны водных объектов” (регистрация Минюста РФ 10.08.2007 № 9979). https://base.garant.ru/12155160/
  6. Национальный атлас Армении. Ереван, 2007. 229 с. (На армянском яз.). http://www.armmonitoring.am/ - home.
  7. Национальный парк Севан РА. Отчеты и материалы исследований. 2000–2020. (На армянском яз.). https://sevanpark.am/
  8. Оганесян Р. Озеро Севан вчера, сегодня. Ереван: НАН РА, 1994. 478 с.
  9. Оганесян Р., Парпаров А. Экологические аспекты севанской проблемы // Тр. Севанской гидробиологической станции. Ереван, 1983. С. 18–21.
  10. Правительство РА. Решение № 1211 от 22 июля 2021 года. О внесении изменений и дополнений в решение Правительства Республики Армения от 22 января 2011 г. № 75. (На армянском яз.). https:// www.e-gov.am.
  11. Центр гидрометеорологии и мониторинга РА, База данных. 2000–2020. (На армянском яз.). http:// www.armmonitoring.am/#home.
  12. Abbasi T., Abbasi S. Water Quality Indices // Environ. Earth Sci. 2014. № 71. P. 4625–4628.
  13. Babayan G., Reshetnyak O., Zakrutkin V. A comparative assessment of river water quality in mountain regions of Russia and Armenia // Water Resours. 2021. 48. № 1. P. 102–110.
  14. Banda T., Kumarasamy M. Development of Water Quality Indices (WQIs): A Review // Pol. J. Environ. Stud. 2020. 29. № 3. P. 2011–2021.
  15. Brown R., Mc Clelland N., Deininger R., Tozer R. A Water Quality Index – Do We Dare? // Water Sewage Works. 1970. P. 339–343.
  16. CCME. Canadian water quality guidelines for the protection of aquatic life: CCME Water Quality Index 1.0, User’s manual // Canadian Environmental quality guidelines, 1999. Winnipeg, Manitoba: Canadian Council Ministers Environ., 2001.
  17. Cude C. Oregon water quality index: a tool for evaluating water quality management effectiveness // J. Am. Water Res. Association. 2001. № 37. P.125–137.
  18. Feng Yu., Zheng B., Jia H., Peng J., Zhou X. Influence of social and economic development on water quality in Dongting Lake // Ecol. Indicators. 2021. № 131. P. 108–220.
  19. Gal G., Zohary T. Development and application of a sustainability index for a lake ecosystem // Hydrobiologia. 2017. № 800. P. 207–223.
  20. Gitau M., Chen J., Ma Z. Water Quality Indices as Tools for Decision Making and Management // Water Resour. Manage. 2016. № 30. P. 2591–2610.
  21. Hamilton D., Parparov A. Comparative Assessment of Water Quality with the Trophic Level Index and the Delphi Method in Lakes Rotoiti and Rotorua, New Zealand // Water Qual. Res. J. Can. 2010. 45. № 4. P. 479–489.
  22. Horton R. An index-number system for rating water quality // J. Water Pollut. Con. Fed. 1965. 37. № 3. P. 300–306.
  23. Lumb A., Sharma T., Bibeault J. A Review of Genesis and Evolution of Water Quality Index (WQI) and Some Future Directions // Water Qual. Expo Health. 2011. № 3. P. 11–24.
  24. Noges T. Relationships between morphometry, geographic location and water quality parameters of European lakes // Hydrobiologia. 2009. № 633. P. 33–43.
  25. Othman F. et al. Efficient river water quality index prediction considering minimal number of inputs variables // Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. 2020. V. 14. № 1. P. 751–763.
  26. Ott W. Environmental indices: theory and practice. Michigan, U.S.A.: Ann Arbor Sci. Publ., 1978. 371p.
  27. Parparov A., Hambright D. Composite water quality: evaluation and management feedbacks // Water Quality Res. J. Canada. 2007. 42. № 1. P. 20–25.
  28. Parparov A., Hambright K., Hakanson L., Ostapenia A. Water quality quantification: basics and implementation // Hydrobiologia. 2006. 560. № 1. P. 227–237.
  29. Sivaranjani S., Singh S., Rakshit A. Water Quality Assessment with Water Quality Indices // Int. J. of Bioresour. Sci. 2015. 2. № 2. P. 85–94.
  30. Smith D. A better water quality indexing system for rivers and streams // Water Res. 1990. 24. P. 1237–1244.
  31. Sudha M., Ravichandran S., Sakthivadivel R. Water Bodies Protection Index for assessing the sustainability status of lakes under the influence of urbanization: a case study of south Chennai, India // Environ. Dev. Sustain. 2013. 15. P. 1157–1171.
  32. Sutadian A., Muttil N., Yilmaz A., Perera B. Development of river water quality indices—a review // Environ. Monit. Assess. 2016. 188. P. 1–29.
  33. Uddin Md., Nash S., Olbert A. A review of water quality index models and their use for assessing surface water quality // Ecol. Indicators. 2021. 122. P. 107 218–107 239.
  34. Water Framework Directive (WFD) 2000/60/EC of the European parliament and of the council // Official J. Europ. Communities. 2000. P. L327/1–L327/72.
  35. Wu T., Wang S., Su B., Wu H., Wan G. Understanding the water quality change of the Yilong Lake based on comprehensive assessment methods // Ecol. Indicators. 2021. V. 126. P. 107 714–107 721.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2.

下载 (235KB)
索引源数据
3.

下载 (158KB)
索引源数据
4.

下载 (161KB)
索引源数据

版权所有 © Г.Г. Бабаян, А.А. Жукова, Ю.К. Верес, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».