Оценка потенциального геоэкологического риска загрязнения почвенного покрова при освоении коренных месторождений алмазов (на примере Далдыно-Алакитского горнопромышленного района)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В промышленных регионах потенциально токсичные элементы служат важнейшими индикаторами загрязнения окружающей среды, создавая потенциальный риск для экологии и здоровья экосистемы, а также человека. Почва является главным геохимическим поглотителем различных загрязняющих веществ и представляет собой среду для переноса многих загрязняющих веществ в атмосферу, гидросферу и биомассу. Поэтому необходимо провести комплексное исследование геоэкологических рисков от потенциально токсичных элементов в почвах.

Цель. Оценка потенциального геоэкологического риска загрязнения почвенного покрова на территории промышленной площадки Удачнинского горно-обогатительного комбината с использованием различных индексов оценки загрязнения.

Объекты. Доминирующие типы почв северо-таежных ландшафтов Далдынского кимберлитового поля.

Методы. Атомно-абсорбционный, статистические методы.

Результаты и выводы. Проведена оценка потенциальных источников загрязнения почв и геоэкологических рисков с использованием таких показателей загрязнения, как индекс геоаккумуляции, индекс Немерова, индекс загрязнения, индекс нагрузки загрязнения, потенциальный экологический риск. Результаты анализа данных индексов и рисков показали, что почвы территории исследования преимущественно загрязнены Ni, Co, Cr и Mn. Высокий потенциальный экологический риск имели 19,51 % объектов в зоне исследования по Mn и Ni, а низкий потенциальный экологический риск – всего 4,87 %. Анализ пространственного распределения различных индексов загрязнения показал схожие картинки, где выявлены локальные точки с высокими значениями индексов загрязнения. Горячие точки отмечены на участках воздействия отвала трубки «Удачный» и «Зарница» хвостохранилища № 2.

Об авторах

Анна Григорьевна Гололобова

Институт геологии алмаза и благородных металлов СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nuta0687@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0813-5404

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

Россия, 677980, г. Якутск, пр. Ленина, 39

Список литературы

  1. Health risk assessment associated to heavy metal pollution levels in Mediterranean environment soils: a case study in the watershed of Sebkhet Ariana, Tunisia / A. Ghouma, A. Aydi, J.A.R. Martin, M. Gasmi // Arabian Journal of Geosciences. – 2022. – Vol. 15. – P. 716. doi: 10.1007/s12517-022-09877-8 .
  2. Urban soil and human health: review / G. Li, G.X. Sun, Y. Ren, X.S. Luo, Y.G. Zhu // European Journal of Soil Science. – 2018. – Vol. 69. – P. 196–215. doi: 10.1111/ejss.12518 .
  3. The spatial distribution of potentially toxic elements in the mountain forest topsoils (the Silesian Beskids, southern Poland) / O. Rahmonov, M. Sobala, D. Środek, D. Karkosz, S. Pytel., M. Rahmonov // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14. – P. 338. doi: 10.1038/s41598-023-50817-7
  4. Vareda J.P., Valente A.J.M., Duraes L.J. Assessment of heavy metal pollution from anthropogenic activities and remediation strategies: a review // Journal of Environmental Management. – 2019. – Vol. 246. – P. 101–118. doi: 10.1016/j.jenvman.2019.05.126 .
  5. Heavy metals in soil and plants after long-term sewage irrigation at Tianjin China: a case study assessments / W. Meng, Z. Wang, B. Hu, Z. Wang, H. Li, R.C. Goodman // Agricultural Water Management. – 2016. – Vol. 171. – P. 153–161. doi: 10.1016/j.agwat.2016.03.013
  6. Бугаева Г.Г., Когут А.В. Факторы экологического риска в зоне действия открытых горных работ // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2007. – ОВ 15. – С. 292–296.
  7. Калыбеков Т. Системный анализ геоэкологического риска технологических процессов открытых горных работ // Горный журнал Казахстана. – 2013. – № 7. – С. 41–43.
  8. Kabata-Pendias A. Trace elements in soils and plants. 4th ed. – Boca Raton: CRS Press, 2010. – 548 p.
  9. Identifying the origins and spatial distributions of heavy metals in soils of Ju country (Eastern China) using multivariate and geostatistical approach / J. Lv, Y. Liu, Z. Zhang, J. Dai, B. Dai, Y. Zhu // Journal of Soils and Sediments. – 2015. – Vol. 15. – P. 163–178. doi: 10.1007/s11368-014-0937-x .
  10. Худякова Л.И., Войлошников О.В. Геокологические риски при разработке месторождений с магнийсиликатными породами и пути их снижения // Горный информационно-аналитический вестник. – 2018. – № 2. – С. 111–117. doi: 10.25018/0236-1493-2018-2-0-111-117 .
  11. Миронова С.И. Растительные сукцессии на природно-техногенных ландшафтах Западной Якутии и их оптимизация. – М.: ИД «Академия Естествознания», 2016. – 140 с.
  12. Геоэкологическая ситуация в районе Айхальского ГОКа / Я. Легостаева, И. Козлова, В. Попов, Д. Ноев // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Северо-Востока России. – Якутск, 8 апреля 2020. – Якутск: СВФУ, 2020. – С. 485.
  13. Мерзлотно-гидрогеологические условия Восточной Сибири / В.В. Шепелев, О.Н. Толстихин, В.М. Пигузова, Н.М. Никитина, Н.С. Ломовцева, Л.Д. Иванова, И.А. Некрасов. – Новосибирск: Наука, 1984. – 191 с.
  14. Легостаева Я.Б., Гололобова А.Г. Особенности распределения микроэлементов в почвах фоновых и импактных зон на участках алмазодобычи на северо-западе сибирской платформы // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332. – № 9. – С. 142–153. doi: 10.18799/24131830/2021/9/3364
  15. Gololobova A., Legostaeva Y. An assessment of the impact of the mining industry on soil and plant contamination by potentially toxic elements in boreal forests // Forests. – 2023. – Vol. 14. – P. 1641. doi: 10.3390/f14081641.
  16. IUSS Working Group WRB, 2022. 4th ed. World Reference Base for Soil Resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. – Vienna, Austria: International Union of Soil Sciences, 2022. – 236 p.
  17. Aitchison J. The statistical analysis of compositional data. – London, U.K.: Chapman and Hall, 1986. – 416 p.
  18. Aitchison J. The statistical analysis of compositional data. – Caldwell, NJ, USA: Blackburn Press, 2003. – 460 p.
  19. Pawlowsky-Glahn V., Buccianti, A. Compositional data analysis: theory and applications. – Wiley: Chichester, UK: West Sussex, UK, 2011. – 819 p.
  20. The concept of compositional data analysis in practice – total major element concentrations in agricultural and grazing land soils of Europe / C. Reimann, P. Filzmoser, K. Fabian, K. Hron, M. Birke, A. Demetriades, E. Dinelli, A. Ladenberger // Science of The Total Environment. – 2012. – Vol. 426. – P. 196–210. doi: 10.1016/j.scitotenv.2012.02.032.
  21. Lawley C. Compositional symmetry between Earth’s crustal building blocks // Geochemical Perspectives Letters. – 2016. – Vol. 2 (2). – P. 117–126. doi: 10.7185/geochemlet.1612.
  22. Müller G. Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine River // Geojournal. – 1969. – Vol. 2. – P. 108–118.
  23. Contamination and health risk assessment of heavy metals in China’s lead–zinc mine tailings: a meta-analysis / X.Q. Kan, Y.Q. Dong, L. Feng, M. Zhou, H.B. Hou // Chemosphere. – 2021. – Vol. 267. – P. 128909. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.128909.
  24. Loska K., Wiechula D., Korus I. Metal contamination of farming soils affected by industry // Environment International. – 2004. – Vol. 30. – P. 159–165. doi: 10.1016/S0160-4120(03)00157-0.
  25. Evaluation of the potential risks of heavy metal contamination in rice paddy soils around an abandoned Hg mine area in Southwest China / B. Adlane, Z. Xu, X. Xu, L. Lian, J. Han, G. Qiu // Acta Geochimica. – 2020. – Vol. 39. – P. 85–95. doi: 10.1007/s11631-019-00364-8.
  26. Ambient trace element background concentrations in soils and their use in risk assessment / M.M. Díez, F. Simón, C. Martín, I. Dorronsoro, C. García, G. Van // Science of the Total Environment. – 2009. – Vol. 407. – P. 4622–4632. doi: 10.1016/j.scitotenv.2009.05.012.
  27. Spatial distribution and source identification of heavy metals in surface soils in a typical coal mine city, Lianyuan, China / J. Liang, C.T. Feng, G.M. Zeng, X. Gao, M.Z. Zhong, X.D. Li, X. Li, X.Y. He, Y.L. Fang // Environmental Pollution. – 2017. – Vol. 225. – P. 681–690. doi: 10.1016/j.envpol.2017.03.057.
  28. Heavy metal(loid)s in the topsoil of urban parks in Beijing, China: concentrations, potential sources, and risk assessment / L. Liu, Q. Liu, J. Ma, H. Wu, Y. Qu, Y. Gong, S. Yang, Y. An, Y. Zhou // Environmental Pollution. – 2020. – Vol. 260. – P. 114083. doi: 10.1016/j.envpol.2020.114083.
  29. Ajani G.E., Popoola S.O., Oyatola O.O. Evaluation of the pollution status of lagos coastal waters and sediments, using physicochemical characteristics, contamination factor, Nemerow pollution index, ecological risk and potential ecological risk index // International Journal of Environment and Climate Change. – 2021. – Vol. 11. – P. 1–16. doi: 10.9734/IJECC/2020/XXXXX.
  30. Health risk assessment of heavy metal(loid)s in park soils of the largest megacity in China by using Monte Carlo simulation coupled with positive matrix factorization model / J. Huang, Y. Wu, J. Sun, X. Li, X. Geng, M. Zhao, T. Sun, Z. Fan // Journal of Hazardous Materials. – 2021. – Vol. 415. – P. 125629. doi: 10.1016/j.jhazmat.2021.125629.
  31. Problems in the assessment of heavy-metal levels in estuaries and the formation of a pollution index / D.L. Tomlinson, J.G. Wilson, C.R. Harris, D.W. Jeffrey // Helgolander Meeresun. – 1980. – Vol. 33. – P. 566–575. doi: 10.1007/BF02414780.
  32. Varol M. Assessment of heavy metal contamination in sediments of the Tigris River (Turkey) using pollution indices and multivariate statistical techniques // Journal of Hazardous Materials. – 2011. – Vol. 195. – P. 355–364. doi: 10.1016/j.jhazmat.2011.08.051.
  33. Abliz A., Shi Q., Abulizi A. Contamination status and health risk assessment of soil heavy metals in the Northern slope of Eastern Tianshan Mountains industrial belt in Xinjiang, Northwest China // Forests. – 2022. – Vol. 13. – P. 1914. doi: 10.3390/f13111914.
  34. Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollution control-a sedimentological approach // Water Research. – 1980. – Vol. 14. – P. 975–1001. doi: 10.1016/0043-1354(80)90143-8.
  35. Characteristics and potential ecological risks of heavy metal content in the soil of a Plateau Alpine mining area in the Qilian Mountains / F. Zhang, G. Cao, S. Cao, Z. Zhang, H. Li, G. Jiang // Land. – 2023. – Vol. 12. – P. 1727. doi: 10.3390/land12091727.
  36. Ruey-An D., Yu-Tin L. Characterization and distribution of polycyclic aromatic hydrocarbon contaminations in surface sediment and water from Gao-ping River Taiwan // Water Research. – 2004. – Vol. 38 (7). – P. 1733–1744. doi: 10.1016/j.watres.2003.12.042.
  37. A new ecological risk assessment index for metal elements in sediments based on receptor model, speciation, and toxicity coefficient by taking the Nansihu Lake as an example / W. Zhuang, Q. Wang, L. Tang, J. Liu, W. Yue, Y. Liu, L. Yongxia, Z. Fengxia, C. Qing, W. Mantang // Ecological Indicators – 2018. – Vol. 89. – P. 725–737. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.02.033.
  38. Assessment of heavy metal pollution in soil and associated risks in the environs adjacent to a heavy mineral sand mine on the South Coast of Kenya / P.K. Kilavi, M.I. Kaniu, J.P. Patel, I.T. Usman // Water, Air and Soil Pollution. – 2023. – Vol. 234. – P. 748. doi: 10.1007/s11270-023-06751-5.
  39. Distribution characteristics and potential ecological risk assessment of heavy metals in soils around Shannan landfill site, Tibet / W. Zhou, Z. Dan, D. Meng, P. Zhou, K. Chang, Q. Zhuoma, J. Wang, F. Xu, G. Chen // Environmental Geochemistry and Health. – 2023. – Vol. 45. – P. 393–407. doi: 10.1007/s10653-022-01349-y.
  40. Pollution level, ecological risk assessment and vertical distribution pattern analysis of heavy metals in the tailings dam of an abandon lead-zinc mine / Q. Wang, J. Cai, F. Gao, Z. Li, M. Zhang // Sustainability. – 2023. – Vol. 15. – P. 11987. doi: 10.3390/su151511987.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

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».