Максимально Fj(D = 1,7) и минимально Fj(D = 1,2) переносимые значения факторов являются теми лимитирующими значениями, за пределами которых существование экосистемы уже невозможно [Арнольд, 2004; Трубецков, 2011].
Близость фрактальной меры техногенного преобразования экосистемы к характеристическим показателям ее устойчивости определяет следующую оценку экологического риска:
(5)
где Re (0,1) - вероятность экологического риска,
Q - предполагаемая величина ущерба от техногенного воздействия.
Заключение
Анализ решений вероятности экологического риска (5) для исследуемого технопри- родного объекта сводится к оценке предельности смещений его состояний относительно экологического оптимума и ранжированию возникших при этом экологических рисков:
- решениям D = 1,5; Re = 0 соответствует наиболее благоприятная динамика экосистемы, при которой загрязнения утилизируются без затрат биоресурса. В этом состоянии обеспечивается наиболее продуктивный метаболизм экосистемы, определяющий максимальную развитость структуры при минимизации экологических рисков;
- решениям 1,2 < D < 1,7; 0 < Re < 1соответстствует саморегулируемая динамика экосистемы, при которой обеспечивается утилизация загрязнений с частичными затратами биоресурса, восстанавливаемыми естественным образом после снятия нагрузки;
- решениям D - (1,2V1,7); йе - Соответствует неустойчивая динамика (бистабильность) экосистемы, при которой утрачиваются свойства резистентности (саморегуляции состояний) в результате истощения биоресурса. В этом состоянии ресурса экосистемы явно недостаточно, чтобы запустить саморегуляцию, а, значит, утилизировать поступающие извне загрязнения;
- решениям D > 1,7; Re = 1 соответствует наиболее неблагоприятная, кризисная динамика, при которой наблюдаются необратимые качественные изменения экосистемы, несмотря на снятие внешней нагрузки.
Когда водная экосистема по причине негативного воздействия техногенных факторов приходит к дисбалансу (выведению из динамической устойчивости) в своём существовании, который выражается, например, в массовом развитии сине-зеленых водорослей, тогда возникает потребность в управляющем воздействии. Отличным примером управления геоэкологическими рисками при современном водопользовании является альгоремедиция водных объектов различного назначения с одновременным контролем состояния экосистемы согласно приведенному методологическому подходу.
Таким образом, разработанная модель воздействия антропогенных факторов на водную экосистему позволяет на основе опытных данных оценить предельно допустимую экологическую нагрузку (ПДЭН), обеспечить наиболее приемлемые параметры хозяйственной деятельности и контроль за восстановлением нарушенных экосистем.
Список литературы
1. Арнольд В.И. 2004. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. М., Изд-во МЦНМО, 32 с. Баскакова А.Г., Иванова Е.Ю., Куролап С.А. 2020. Оценка содержания генотоксических соединений в поверхностных водах Донского бассейна на территории Воронежской области. Региональные геосистемы, 44 (2): 221-230.
2. Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Махутов Н.А. 2000. Управление риском и устойчивое развитие: Человеческое измерение. Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, 8 (6): 12-26.
3. Иванова Е.Ю. 2020. Аккумуляция генотоксических соединений некоторыми компонентами водных и прибрежных экосистем Воронежского водохранилища. Региональные геосистемы, 44 (1): 113-120.
4. Коронкевич Н.И., Мельник К.С. 2017. Изменение стока реки Москвы в результате антропогенных воздействий. Водные ресурсы, 44 (1): 3-14.
5. Кочуров Б.И., Ивашкина И.В., Ермакова Ю.И. 2021. Самоорганизация и саморазвитие урбогеосистем. География и природные ресурсы, 42(3):37-44.
6. Кульнев В.В., Насонов А.Н., Цветков И.В., Межова Л.А. 2021. Оценка техногенной нагруженности Нижнетагильского городского пруда и управление геоэкологическими рисками на основе мультифрактальной динамики. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Науки о Земле, 21 (1): 4-11.
7. Кульнев В.В., Почечун В.А. 2016. Применение альголизации питьевых водоемов Нижнетагильского промышленного узла. Медицина труда и промышленная экология, 1: 2022.
8. Лисецкий Ф.Н., Дегтярь А.В., Буряк Ж.А., Павлюк Я.В., Нарожняя А.Г., Землякова А.В., Маринина О.А. 2015. Реки и водные объекты Белогорья. Белгород, Константа, 362 с.
9. Подгорный К.А. 2017. Требования и подходы к разработке биологических индикаторов и проведению интегрированного анализа состояния водных экосистем: обзор. Труды АтлантНИРО, 1 (4): 5-45
10. Трубецков Д.И. 2011. Феномен математической модели Лотки-Вольтерры и сходных с ней. Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, 19 (2): 69-88.
11. Ясинский С.В., Гуров Ф.Н., Шилькрот Г.С. 2007. Метод оценки выноса биогенных элементов в овражно-балочную и речную сеть малой реки. Известия Российской академии наук. Серия географическая, 4: 44-53.
12. Ясинский С.В., Сидорова М.В. 2018. Динамика водоёмкости в России и её регионах. Вопросы географии,145: 406-413.
13. Koronkevich N.I., Barabanova E.A., Georgiadi A.G., Zaitseva I.S. 2020. Environmental and Economic Indicators of Anthropogenic Impacts on Water Resources in Russia and the World. Herald of the Russian Academy of Sciences, 90 (4), 428-436.
14. Krupa E., Barinova S., Romanova S., Aubakirova M., Ainabaeva N. 2020. Planktonic invertebrates in the assessment of long-term change in water quality of the sorbulak wastewater disposal system (Kazakhstan). Water, 12 (12): 3409.
15. Moon B.-H., Seo G.-T., Jang D.-J., Kim S.-S. 2007. Size and fractal dimension of particles in the River Nakdong. Water Science and Technology, 55 (1-2): 113-120.
16. Wang X.J., Jiang R.G., Xie J.C., Wang Y.P., Zhang Y.J., Wang J., Wen C.C. 2018. Spatiotemporal variability of runoff using fractal dimension in the Weihe River Basin. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 191 (1): 012059.
17. Zhiltsov S.S., Zonn I.S., Semenov A.V., Grishin O.E., Markova E.A. 2020. Role of water resources in the modern world. The Handbook of Environmental Chemistry, 105:13-29.
Reference
1. Arnol'd V.I. 2004. "Zhestkie" i "myagkie" matematicheskie modeli ["Hard" and "soft" mathematical models]. Moskow, Pabl. MTsNMO, 32 p.
2. Baskakova A.G., Ivanova E.Yu., Kurolap S.A. 2020. Assessment of the content of genotoxic compounds in natural waters on the example of the Don basin in the Voronezh region. Regional Geosystems, 44 (2): 221-230 (in Russian).
3. Vorob'ev Yu.L., Malinetskiy G.G., Makhutov N.A. 2000. Risk Management and Sustainable Development. Humanitarian Dimension. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 8 (6): 12-26 (in Russian).
4. Ivanova E.Y. 2020. The accumulation of genotoxic compounds some components of the aquatic and coastal ecosystems of the Voronezh reservoir. Regional Geosystems, 44 (1): 113-120 (in Russian).
5. Koronkevich N.I., Mel'nik K.S. 2017. Changes in Moskva r. runoff under anthropogenic impacts. Water Resources, 44 (1): 1-11 (in Russian).
6. Kochurov B.I., Ivashkina I.V., Ermakova Yu.I. 2021. Self-Organization and Self-Development of Urbogeosystems. Geography and Natural Resources, 42 (3): 37-44 (in Russian).
7. Kul'nev V.V., Nasonov A.N., Tsvetkov I.V., Mezhova L.A. 2021. Assessment of Technogenic Load of Nizhny Tagil City Pond and Environmental Risk Management Based on Multifractal Dynamics. Izvestiya of Saratov University. Earth Sciences, 21 (1): 4-11 (in Russian).
8. Kul'nev V.V., Pochechun V.A. 2016. Algolization of drinkable water basins in Nizhny Tagil industrial complex. Russian Journal of Occupational Health and Industrial Ecology, 1: 20-22 (in Russian).
9. Lisetskii F.N., Degtyar A.V., Buryak Zh.A., Pavluk Ya.V., Narozhnyaya A.G., Zemlyakova A.V., Marinina O.A. 2015. Reki i vodnyye obyekty Belogoria [Rivers and water bodies of Belogorye]. Belgorod, Pabl. Constanta, 362 p.
10. Podgornyy K.A. 2017. Requirements and approaches for developing biological indicators and performing an integrated analysis of aquatic ecosystems state: an overview. Trudy AtlantNIRO, 1 (4): 5-45 (in Russian).
11. Trubetskov D.I. 2011. Phenomenon of Lotka-Volterra Mathematical Model and Similar Models. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 19 (2): 69-88 (in Russian).
12. Yasinsky S.V., Goorov F.N., Shilkrot G.S. 2007. Method of Driffed-Over Evaluation of Biogenic Elements to Ravine-Balka and River System by Small River. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, 4: 44-53 (in Russian).
13. Yasinsky S.V., Sidorova M.V. 2018. Dynamics of water intensity of the economy in Russia and its regions. Questions of geography, 145: 406-413 (in Russian).
14. Koronkevich N.I., Barabanova E.A., Georgiadi A.G., Zaitseva I.S. 2020. Environmental and Economic Indicators of Anthropogenic Impacts on Water Resources in Russia and the World. Herald of the Russian Academy of Sciences, 90 (4), 428-436.
15. Krupa E., Barinova S., Romanova S., Aubakirova M., Ainabaeva N. 2020. Planktonic invertebrates in the assessment of long-term change in water quality of the sorbulak wastewater disposal system (Kazakhstan). Water, 12 (12): 3409.
16. Moon B.-H., Seo G.-T., Jang D.-J., Kim S.-S. 2007. Size and fractal dimension of particles in the River Nakdong. Water Science and Technology, 55 (1-2): 113-120.
17. Wang X.J., Jiang R.G., Xie J.C., Wang Y.P., Zhang Y.J., Wang J., Wen C.C. 2018. Spatiotemporal variability of runoff using fractal dimension in the Weihe River Basin. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 191 (1)
18. Zhiltsov S.S., Zonn I.S., Semenov A.V., Grishin O.E., Markova E.A. 2020. Role of water resources in the modern world. The Handbook of Environmental Chemistry, 105:13-29.