Двухконтурная модель формирования и прогноза окислительно-восстановительных условий в озерах

Всеволод Сергеевич Валиев, Дмитрий Владимирович Иванов, Асель Биляловна Александрова, Ирек Ильгизарович Зиганшин, Рустам Равилевич Хасанов, Vsevolod Valiev, Dmitry Ivanov, Asel Alexandrova, Irek Ziganshin, Rustam Khasanov

Аннотация


Пресноводные озера, выступая аккумуляторами вещества, поступающего с водосборных территорий, подвержены риску внутренней биогенной и токсической нагрузки, инициируемой сменой окислительно-восстановительных условий на границе «вода – донные отложения». На основе синхронизированных данных по химическому и гранулометрическому составу почв водосборов, донных отложений, а также гидрохимическим характеристикам водных масс 38 озер Республики Татарстан предложена и верифицирована двухконтурная модель регуляции окислительно-восстановительного режима водоемов. Модель включает динамический редокс-контур, регулируемый постседиментационными процессами трансформации лабильного органического вещества, и стабилизирующий сорбционный контур, связанный с накоплением в донных отложениях устойчивого органического вещества (гумуса) и тонкодисперсных минеральных частиц терригенного генезиса. С использованием гидрохимических индикаторов (соотношение NH4+/NO3, ХПК/БПК5, концентрации O2, Fe, Mn, PO43‒) формализованы четыре фазы (зоны) окислительно-восстановительного состояния системы – от аэробной до сульфатредукционной. Методом Random Forest установлено, что положение водоема/его участка в описываемом фазовом пространстве с высокой точностью (R2=0.91, accuracy=0.89) предсказывается всего четырьмя стабильными параметрами: содержанием органического вещества в донных отложениях (вектор активации редокс-процессов), содержанием тонкодисперсных частиц в почвах водосбора (вектор стабилизации), а также содержанием азота в почвах и пелитовой фракции в осадках. Результаты обосновывают переход от реактивного мониторинга качества воды к проактивному управлению факторами водосбора и открывают возможности для количественного прогнозирования устойчивости озерных экосистем к эвтрофированию и вторичному загрязнению.


Ключевые слова


озера; водосбор; окислительно-восстановительный режим; внутренняя биогенная нагрузка; модели; прогнозная оценка

Полный текст:

PDF

Литература


Бикбулатов Э. С. Биоэлементы и их трансформация в водных экосистемах. Рыбинск: Рыбинский дом печати, 2009. 289 с.

Гарькуша Д. Н., Федоров Ю. А. Метан и сероводород в донных отложениях водохранилищ и прудов бассейна Азовского моря // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2022. № 3. С. 45–61. doi: 10.18522/1026-2237-2022-3-45-61

Задереев Е. С., Толомеев А. П., Дроботов А. В., Колмакова А. А. Влияние погодных условий на пространственную и сезонную динамику растворенных и взвешенных биогенных элементов в водной толще меромиктического озера Шира // Сибирский экологический журнал. 2014. Т. 21, № 4. С. 515–530.

Лапин И. А., Красюков В. Н. Роль гумусовых веществ в процессах комплексообразования и миграции металлов в природных водах // Водные ресурсы. 1986. № 1. С. 134–144.

Летова М. С. Реализация регрессионных и классификационных задач с помощью метода RandomForest // E-Scio. 2017. № 8. С. 15–21.

Линник П. Н., Зубко А. В., Зубенко И. Б., Малиновская Л. А. Адсорбция тяжелых металлов донными отложениями в присутствии гумусовых веществ // Гидробиологический журнал. 2005. Т. 41, № 3. С. 104–119.

Мартынова М. В. Донные отложения как составляющая лимнических экосистем. М.: Наука, 2010. 243 с.

Осколков В. М., Шаханов Н. И., Варфоломеев И. А., Юдина О. В., Виноградова Л. Н., Ершов Е. В. Применение параллельных вычислений для прогнозирования на основе алгоритма машинного обучения RandomForest // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 2017): Сб. мат-лов XIII Междунар. науч.-техн. конф. Курск, 2017. С. 267–269.

Рубан А. С., Рудмин М. А., Мазуров А. К., Милевский Я. В., Семилетов И. П., Гершелис Е. В., Дударев О. В. Геохимические особенности донных осадков в областях разгрузки метан-содержащих флюидов на внешнем шельфе моря Лаптевых // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринггеоресурсов. 2021. Т. 332, № 12. C. 76–89. doi: 10.18799/24131830/2021/12/3374

Cangemi M., Di Leonardo R., Bellanca A., Cundy A., Neri R., Angelone M. Geochemistry and mineralogy of sediments and authigenic carbonates from the Malta Plateau, Strait of Sicily (Central Mediterranean): relationships with mud/fluid release from a mud volcano system // Chem. Geol. 2010. Vol. 276. P. 294–308. doi: 10.1016/j.chemgeo.2010.06.014

Hu Y., Feng D., Liang Q., Xia Z., Chen L., Chen D. Impact of anaerobic oxidation of methane on the geochemical cycle of redox-sensitive elements at cold-seep sites of the northern South China Sea // Deep-Sea Research II. 2015. Vol. 122. P. 84–94. doi: 10.1016/j.dsr2.2015.06.012

Lupa B., Hendrickson E. L., Leigh J. A., Whitman W. B.Formate-dependent H2 production by the mesophilic methanogen Methanococcusmaripaludis // Appl. Environ. Microbiol. 2008. Vol. 74, no. 21. Р. 6584–6590. doi: 10.1128/AEM.01455-08

Ragsdale S. W. Enzymology of the Wood-Ljungdahl pathway of acetogenesis // Annals of the New York Academy of Sciences. 2008. Vol. 1125. P. 129–136. doi: 10.1196/annals.1419.015

Redshaw C. J., Mason C. F., Hayes C. R., Roberts R. D. Factors, influencing phosphate exchange across the sediment-water interface of eutrophic reservoirs // Hydrobiology. 1990. Vol. 192. P. 233‒245.

Watkins A. J., Watkins A. J., Roussel E. G., Parkes R. J., Sass H. Glycine betaine as a direct substrate for methanogens (Methanococcoides spp.) // Appl. Environ. Microbiol. 2014. Vol. 80, no. 1. P. 289–293. doi: 10.1128/AEM.03076-13




DOI: http://dx.doi.org/10.17076/lim2323

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© Труды КарНЦ РАН, 2014-2019