Методы оценки интенсивности техногенных нагрузок на окружающую среду

Метод экспертных оценок. Главное преимущество этого метода
состоит в том, что он может быть легко использован и подготовлен,
так как состоит главным образом из утверждения списка требуемых
баз данных без выделения определенных воздействий на параметры
окружающей среды, которые могут быть вызваны данным проек-
том. Этот метод призван дать основную идею в определении альтер-
натив для предложенного проекта или какой-то его части. Среди
недостатков данного метода могут быть выделены следующие:

неточное определение всей совокупности воздействий;

недостаточно четкая последовательность их определения;

возможная неэффективность из-за неполноты определения со-
ответствующих групп для оценки каждого воздействия;

субъективность оценок, не снимаемая даже большим числом
экспертов, ибо увеличение числа экспертных мнений может по-
высить объективность оценок только при гарантии независимости
и несмещенности отдельных мнений.

Широкое распространение получили экспертные оценки на
основе балльных шкал, основанные на квалифицированном ана-
лизе результатов геоэкологических исследований. Они использу-
ются применительно к сложным системам, для которых получе-
ние прямых количественных характеристик затруднено из-за от-
сутствия методик расчетов.

Работа экспертов начинается с определения иерархической си-
стемы признаков, на основании которой производится оценка
устойчивости геосистемы. Собственно экспертный анализ заклю-
чается в установлении оценок значимости и выраженности при-
знаков. Одним из способов статистического анализа (например,
по критерию Шеффе¹) оценивается согласованность результатов
работы экспертов. При удовлетворительном сходстве интеграль-
ных показателей средние балльные характеристики геосистем пе-
реносятся в базу данных, реализуемую в ГИС. Оценка устойчиво-
сти структурных частей геосистемы требует предварительного

¹ Этот апостериорный критерий применяется при дисперсионном анализе для
определения статистически значимых различий между средними показателями для
групп. Критерий Шеффе является одним из самых консервативных апостериорных
критериев.

определения существующего уровня техногенной нагрузки. С этой
целью производится полная инвентаризация источников и видов
воздействия и расчет их «рейтинговых оценок» по специальной
программе.

Метод списков. Является наиболее простым методом выявле-
ния потенциально значимых воздействий. Сущность метода за-
ключается в составлении и анализе списка компонентов окружа-
ющей среды с задачяей выделения тех из них, которые окажутся
уязвимыми при реаллизации проекта. Выявляются следующие ка-
тегории списков:

простые (списки: природных параметров без наличия методи-
ческих рекомендацийй по их измерению или интерпретации);
описательные (включают определенные природные параметры
и методические рекомендации по их измерению);

масштабные (похожи на описательные списки, но дополняют-
ся информацией, основанной на субъективно определенной вели-
чине ущерба);

масштабно-взвешенные (масштабные списки с информацией
по субъективной оценке каждого параметра в отношении другого
параметра);

вопросник (составляется из серии связанных вопросов по воз-
действиям проекта и выполняется в рамках проведения процедуры
ОВОС).

Разнообразие списков и возможностей их использования явля-
ется основным источником трудностей, связанных с их примене-
нием. Наиболее простые формы списков являются жесткими, т. е.
ограничиваются исследованием только тех элементов, которые в
них содержатся. Если они используются для анализа определенно-
го проекта и составлены специально для него, эта проблема может
быть частично снята.

Сложные списки являются более дорогостоящими с точки зре-
ния проведения процедуры ОВОС. Более того, их эффективное
использование возможно только для экспертов-профессионалов,
в то время как для экспертов они могут оказаться очень трудны-
ми для понимания, а результаты, получаемые в процессе их ис-
пользования, сомнительными.

Достоинство метода — его простота, недостатки — трудности
учета непрямых воздействий, возникающих на разных стадиях или
в связи с разными аспектами осуществления проекта.

Матрицы. Суть метода состоит в определении причинно-след-
ственных связей между возможными направлениями воздействия
и параметрами окружающей среды.

Простая матрица является двумерной, по вертикали представ-
ляется перечень параметров окружающей среды, а по горизонта-
ли — направления воздействия проекта. Таким образом, в клетках
матрицы обозначается собственно факт взаимодействия.

Количественные матрицы с весовыми коэффициентами явля-
ются модификацией простой матрицы с использованием балль-
ных оценок взаимодействий по некоторой шкале.

Наряду со списками матрицы являются основой экспертного
знания и при этом требуют небольшого объема информации.

Недостатком этого метода является то, что он не дает достаточ-
но объективных критериев в процессе принятия решений. Он не
может быть использован при мониторинге воздействий. Кроме того
все взаимодействия и зависимости представляются матрицей рав-
нозначными. При наличии эффектов отдаленных и вторичных по-
следствий такое свойство может обусловить получение результата,
прямо противоположного реальному.

В начале 70-х гг. XX в. американский эколог Леопольд предло-
жил выявлять значимые воздействия с помощью матрицы, в ко-
торой столбцы соответствуют различным этапам осуществления
проекта и видам деятельности (подготовка площадки, строитель-
ство подъездных путей, складирование отходов, вывод из экс-
плуатации и т.д.), а строки — компонентам окружающей среды
(подземные воды, флора и фауна и т.д.). На пересечении строк и
столбцов при помощи условных знаков (обычно в баллах приня-
той составителем шкалы оценок) могут указываться значимость,
степень предсказуемости, природа воздействия или другая инфор-
мация. Леопольд, в частности, составил матрицу для выявления
воздействий крупных гидроинженерных сооружений (так называ-
емая «матрица Леопольда»).

Этот метод целесообразно использовать для подготовки исход-
ных материалов и проведения ОВОС на качественном уровне. Ос-
новное преимущество матрицы Леопольда состоит в том, что она
служит контрольным списком, который включает качественную
информацию о взаимосвязях типа «причина — следствие», и к тому
же полезна в качестве источника информации о результатах. Это
открытая матрица, содержащая 100 наименований «факторов воз-
действия» на горизонтальной оси и 88 «характеристик» и «усло-
вий» окружающей среды на вертикальной.

В матрице используются как количественные, так и качествен-
ные данные, однако она не содержит средств, позволяющих их
различать. Кроме того, предсказываемые величины не учитывают
в явной форме различия будущих состояний «при осуществлении
вмешательства» и «при его отсутствии».

Объективность не является сильной стороной матрицы Леополь-
да. Каждый оценщик свободен в выборе числа в схеме ранжирова-
ния количественной шкалы от 1 до 10 000.

Несмотря на ограниченные возможности, матричный анализ
обладает несомненными достоинствами. Одно из них — нагляд-
ность, поскольку результаты анализа можно представить в единой
программе. Другое — гибкость; перечень «факторов воздействия».

«характеристик» и «условий» не является догмой, а может разра-
батываться для конкретных целей.

Матрицы помогают выявлять значимые воздействия более сис-
стематично, чем списки. С их помощью легче учитывать опыт про-
шлых проектов. Более того, матрицы могут указать не только на
возможные значимые изменения в окружающей среде, но и на те
элементы проекта, которые могут привести к серьезным экологи-
ческим воздействиям, а значит, возможно, нуждаются в альтер-
нативной проработке.

Для более систематического выявления непрямых воздействий
применяются так называемые «пошаговые» матрицы, или матри-
цы второго порядка. В таких матрицах, как показано на рис. 6.12,
выявленное воздействие на компоненты окружающей среды ис-
полъзуется для предсказания «непрямых» воздействий (второго по-
рядка), Например, воздействие на почвы, как показано на рисун-
ке, может отразиться на флоре и фауне.

Недостатком матриц, так же как и списков, является качествен-
ный и субъективный характер суждений, а также неприспо-
собленность обоих методов к выявлению непрямых, опосредован-
ных воздействий. Например, воздействие на подземные воды мо-
жет привести к изменениям в экосистемах, однако с помощью
простой матрицы выявить и отразить это невозможно. Более того,
матрицы, содержащие очень большое количество столбцов и ко-
лонок, трудны к применению.

Картографические методы. Мощным средством осуществления
ОВОС является картографическое моделирование. В этом методе
эффективно сочетаются содержательно-географические аспекты,
наглядность в представлении изучаемого объекта в картографичес-
ком материале и возможность комплексного анализа основных за-
кономерностей структуры и процессов функционирования слож-
ных геосистем.

Для процедуры ОВОС может быть использована существую-
щая картографическая основа с последующей ее отработкой в
соответствии с целями и задачами представления конкретного

объекта оценки или экспертизы. В этом случае объект (предлагае-
мый проект) должен иметь достаточно стабильные пространствен-
но-временные характеристики. Если проводится экспертиза, за-
трагивающая быстро меняющиеся процессы и явления — сезон-
ное изменение зеленого покрова, выявление зон деформации де-
ревьев, распространение лесных пожаров, загрязнение водных
объектов, распространение сине-зеленых водорослей, распреде-
ление фитопланктона, а также регистрация выбросов вредных ве-
ществ в атмосферу, анализ техногенных тепловых потоков в ат-
мосфере и водной среде — возникает необходимость в динамичес-
ком картировании с использованием аэро- и космических изобра-
жений.

Современные методы сбора и обработки данных космического
зондирования позволяют не только выполнить преобразование
изображения в цифровой код, но и обеспечить его геометричес-
кое, колориметрическое и другие преобразования для моделиро-
вания динамики развития рассматриваемых процессов.

Сочетание методов и приемов, используемых в экологической
экспертизе сложных многопараметрических систем с применени-
ем географических и картографических исследований, дает воз-
можность получения принципиально новой содержательной ин-
формации для оценки состояния и прогнозирования развития слож-
ных процессов взаимодействия конкретных объектов наблюдения
(групп объектов) или последствий разрабатываемых проектов с
компонентами природной среды.

Системно-аналитический подход к генерализации предметной
информации, в частности морфометрических характеристик рель-
ефа и ландшафта в отечественных географических исследованиях,
сочетается с междисциплинарной генерализацией.

Метод синтеза предметных моделей (математических или кар-
тографических) практически реализуется в комплексные сложные
(синтетические) модели, ориентированные на цели ОВОС, экс-
пертизы или системы территориального управления.

В методах картографического моделирования используется
предметно-ориентированный картографический материал, дан-
ные наблюдений, результаты прогносгических расчетов с исполь-
зованием математических моделей, а также обобщенные матери-
алы экспертных оценок предметных специалистов. Синтезирован-
ная таким образом информация может быть представлена в виде
тематических карт в традиционном виде или на автоматизиро-
ванных картографических сисгемах (например, АиtоСаd, МАР
INFО, АRС/INFО), функционирующих на базе фондов цифро-
вых данных.

В методе экологического картирования используются карты-схе-
мы современного состояния компонентов природной среды и ана-
литические (оценочные) карты-схемы, характеризующие интен-
сивность регионального природопользования по различным на-
правлениям. Методика разработки аналитических карт-схем пред-
усматривает их периодическую корректировку и уточнение в соот-
ветствии с реальной обстановкой и изменением планов региональ-
ного развития.

Составление экологических карт-схем для региона или отдель-
ной территории имеет большое значение для начала работы по
перспективному планированию и может рассматриваться как спо-
соб подготовки агрегированной целевой информации. При их по-
стоянном обновлении динамическая информация, которую они
предоставляют, является не только способом, но и инструмен-
том перспективного планирования эколого-экономического раз-
вития. Несомненным достоинством метода экологического кар-
тирования является использование комплексного подхода к ре-
шению конкретных задач на качественном уровне. В связи с этим
составлением и обновлением карт-схем в области регионального
природопользования должны заниматься специалисты самого вы-
сокого класса, а надежность обоснованного интегрированного
представления результатов их работы позволяет использовать дан-
ные схемы для принятия управленческих решений по широкому
спектру вопросов социально-экономического развития терри-
тории.

Однако процедура принятия решений носит качественный ха-
рактер, и достоверность прогнозных оценок вредных воздействий
на окружающую среду в каждом конкретном случае требует под-
тверждений по результатам дополнительных исследований. Таким
образом, отсутствие количественных критериев оценки, необхо-
димых для использования автоматизированных экспертно-инфор-
мационных систем, в значительной степени сужает области прак-
тического применения метода экологического картирования. Его
дальнейшее развитие предполагает введение количественного ком-
понента, разработку приемов представления информации с исполь-
ованием ЭВМ и создание специализированных ЭИС, ориентиро-
ванных как на территориальные объекты, так и на секторы эконо-
мического и социального развития конкретного региона.
Совмещенный анализ карт. К основным методам качественной
оценки воздействия можно отнести метод совмещенного анализа
карт, который был предложен в 1968 г. Яном МакХаргом (Пен-
сильванский университет). В соответствии с этим методом иссле-
дуемая территория разбивается на географические «ячейки», вы-
деляемые по координатной сетке с учетом топографических осо-
бенностей местности. Для проведения ОВОС используются аэро-
фотоснимки, топографические карты и материалы государствен-

ного земельного кадастра, полевые наблюдения, а также резуль-
таты общественных обсуждений, экспертные оценки специалис-
тов и методы случайной выборки. По каждому интересующему
фактору составляется отдельная карта анализируемой территории.
Рекомендуется для анализа использовать не более 10 карт. Прове-
дение процедуры ОВОС заключается в совмещении ячеек отдель-
ных карт последовательно или в определенном сочетании и анали-
зе на качественном уровне агрегированного воздействия результа-
тов реализации обсуждаемого проекта. Объективность метода оп-
ределяется достоверностью исходной картографической основы и
квалификацией экспертов, выполняющих ОВОС.

Суть метода состоит в представлении информации в виде схем.
планов или диаграмм, которые затем в заданной экспертом по-
следовательности накладываются друг на друга. Главное достоин-
ство метода заключается в наглядности представления информа-
ции о пространственном распределении объектов и источников
воздействия, что позволяет прогнозировать возможные последствия
от реализации крупных региональных проектов.

Метод совмещенного анализа карт независимо разрабатывался
и в нашей стране и получил название метода экологического
картирования. По сути, он является практическим приложением
ландшафтно-географических исследований. В частности, он был
использован в 1981 — 1983 гг. при разработке «Территориальной
комплексной схемы охраны природы Ленинградской области (Тер-
КСОП)».

В ТерКСОП на единой картографической основе с участием
экспертов и специалистов были составлены карты по пятнадцати
разделам. Эта работа стала методической основой для разработки
подобных территориальных комплексных схем для многих регио-
нов бывшего СССР.

Метод прекрасно работает для определения и демонстрации
масштабов распространения воздействия, наиболее полезен при
оценке альтернативных вариантов для линейных типов проектов
(нефтепроводов, автодорог и пр.), позволяя выявлять узлы нало-
жения различных воздействий.

Проблемы, возникающие при использовании этого метола,
состоят в сложности определения границ и неоднородности воз-
действий. Размытость природных границ, не учитываемая на кар-
тах, иногда может привести к смещенности оценки ситуации в
двух лежащих рядом природных выделах. Кроме того, при изобра-
жении данных на карте значительный объем детальной информа-
ции может быть потерян и не использован в процессе оценки.

Сети. Сетевой метод был разработан для определения воздей-
ствий второго, третьего и последующих порядков. Сеть по суще-
ству является диаграммой, представленной в виде последователь-
ности матриц. Таким образом, сетям присущи все достоинства и

недостатки метода матриц, за исключением возможности учета
отдаленных последствий, неуловимых методом матриц.
Сети, как показано на упрощенном примере на рис. 6.13, отра-
жают взаимодействия в экологических системах и позволяют выя-
вить непрямые воздействия намечаемой деятельности.
Недостатком метода является «разрастание» сети на каждом
шаге, так как алгоритмически невозможно отсечение малознача-
щих ветвей сети.

Метод Бателле. Попытка создания и практического использо-
вания количественных методов ОВОС, оказываемого ожидаемы-
ми последствиями различных проектов хозяйственной деятельно-
сти, была реализована в лаборатории Бателле, Колумбус (США).
Метод Бателле основан на анализе четырех основных категорий
факторов (сфер):

экологической;

физико-химической;

сферы чувственного восприятия;

сферы человеческой деятельности — социума.

Впервые данный метод был использован для оценки воздей-
ствия, оказываемого на окружающую среду ожидаемыми послед-
ствиями реализации проектов развития водных ресурсов, контро-
ля качества воды, планов сооружения автомагистралей и др. Для

каждого фактора в методе Бателле был разработан индекс каче-
ства окружающей среды, ранжированный от 0 до 1 по методу зна-
чимой функции.

Каждый фактор — индикатор воздействия — задавался как раз-
ность между существующим на момент оценки состоянием окру-
жающей среды и ее состоянием после реализации воздействия.
В классификации факторов окружающей среды каждому из них
были присвоены относительные веса. Принятый подход позволил
использовать количественную оценку или «численное взвешива-
ние» факторов для прогноза уровней воздействия и определить
разницу изменений в объектах и компонентах среды при реализа-
ции альтернативных вариантов рассматриваемых проектов.

Использование метода Бателле для целей ОВОС предусматри-
вает систематические исследования окружающей среды, предо-
ставляющие достоверную статистическую информацию, и нали-
чие единой методики составления заявлений о предполагаемом
воздействии при рассмотрении проектов. Вышеперечисленные тре-
бования являются главными составляющими надежности и до-
стоверности метода.

Анализ выполнимости главных требований показывает и недо-
статки метода. Исходная информация для ОВОС является ретрос-
пективной, а придание количественных значений весам по неко-
торым из показателей воздействия носит в достаточной мере субъек-
тивный характер, например при прогнозировании социальной
реакции различных групп населения.

Имитационные модели. Практика проведения ОВОС имела по-
ложительное значение для развития исследований в области охра-
ны окружающей среды и рационального природопользования в
конце 70-х гг. XX в. Вышеизложенные методы и подходы процедуры
ОВОС для отдельных проектов инициировали подготовку созда-
ния банков данных и баз знаний по компонентам и объектам при-
родной среды, а также сведениям о фактических и прогнозируе-
мых воздействиях реализованных и планируемых проектов в раз-
личных секторах экономики.

Таким образом, была подготовлена информационная и мето-
дическая основа для следующего шага в развитии практики про-
гнозирования и принятия решений с использованием имитацион-
ных моделей.

Достоверность прогноза зависит от правильного выбора и уче-
та всех значимых факторов негативного воздействия и адекват-
ной оценки реакции биосферного компонента — объекта воздей-
ствия.

Формально математические модели в значительной мере упро-
щают реальные процессы. Для реализации их в системе прогнози-
рования необходимо учитывать многофакторность реальных про-
цессов. Однако оптимизация проводится, как правило, по какому-то

одному параметру, остальные задаются в системе ограничений
(лимитирующие факторы). В общем виде многопараметрическая
оптимизация заключается в проигрывании вариантов, в каждом
из которых поочередно в качестве критерия оптимизации прини-
маются различные значащие факторы.

Сложности процесса моделирования многофакторньтх систем
начинаются с процедуры присвоения (интуитивного или путем
измерений) количественных значений качественным показателям
(факторам).

Набор частных математических моделей дает возможность под-
готовить исходную информацию и организовать ее наилучшим
образом для решения конкретных задач.

Выполнение прогноза по частным математическим моделям
поззволяет получить тренды достаточно простых (в пределах воз-
можностей формализации) процессов. Именно эти результаты
помогают осуществлять анализ рассматриваемых процессов с точ-
ки зрения ранжирования действующих факторов. Понятие «дей-
ствующий фактор» адекватно параметру, который определяется
однозначно, например избыточное внесение удобрений и повы-
шенное содержание биогенных компонентов в поверхностном стоке
с полей и в водоемах. В данном случае однозначно устанавливают-
сязначения поверхностного распределения удобрений. Сложна,
но принципиально возможна количественная оценка процессов
перехода биогенов в почвенные растворы и расхода их на питание
растений, почвенных микроорганизмов, а также процессов удале-
ния избыточных количеств удобрений с поверхностным стоком,
Описание процесса схематично, однако дает возможность каждый
его акт представить в виде функционального блока и сформиро-
ватъ в виде балансовой модели открытого типа. Сложные процессы
в отдельных блоках схемы могут быть сглажены путем определения
количественных значений входящих и выходящих потоков биоге-

нов.

В Информационный банк, включающий частные модели, позво-
ляет значительно сократить время разработки прогноза, так как в
арсенале экспертов имеется ретроспективный опыт с набором при-
емов и решений стандартных задач. Таким образом, создаются необходимые предпосылки для создания специализированных баз
знаний с ориентацией на цели ОВОС для конкретной территории
или сферы деятельности. Достоинство такого подхода реализуется
в создании автоматизированных экспертных систем, которые по-
зволяют проводить ОВОС новых проектов, аналоги которых уже
имеются в памяти системы. Главный недостаток заключается в от-
сутствии механизма выявления нестандартных проблем, связан-
ных с необходимостью разрешения противоречий при взаимодей-
ствии противоположных интересов и предотвращения конфликт-

ных ситуаций. В то же время отмеченный недостаток в какой-то

 

степени может быть устранен, если автоматизированная система
строится по адаптивному принципу и функционирует в диалого-
вом режиме с экспертом (группой экспертов) и разработчиком

ОВОС.

Лоцией процесса функционирования таких систем является ба-
зовая концепция и содержательное описание возможных вариан-
тов развития ожидаемых событий (сценариев) в процессе реализа-
ции рассматриваемого проекта.

Разработка сценариев для сложных комплексных проектов пре-
дусматривает введение допущений относительно тех действующих
факторов, количественные характеристики которых не поддаются
прямому измерению или формализации.

Авторы проекта приводят обоснования принятых допущений,
что является главной содержательной стороной процесса подго-
товки заявления (декларации) о предполагаемом воздействии на
окружающую среду нового или реконструируемого объекта. Имен-
но это обоснование является реперной точкой для экспертной
группы, осуществляющей процедуру ОВОС. Объективность оценки
повышается, если сценарии реализации проекта разбиваются на
отдельные поэтапные кадры. Этот прием позволяет провести про-
цедуру детальной ОВОС каждого из них и подготовить агреги-
рованную информацию для общего заключения. В итоге осуще-
ствляется поэтапная экспертиза предлагаемых в проекте тех-
нических решений по критерию экологической безопасности и
дается интегральная оценка будущему объекту как потенциаль-
ному источнику воздействия на природную среду и здоровье на-
селения.

Математическое моделирование явилось попыткой преодолеть
субъективность и неопределенность в учете как фактора време-
ни, так и отдаленных и вторичных последствий кумулятивного
характера. Первоначально эти проблемы пытались решить тради-
ционными методами математического моделирования по анало-
гии с известными объектами с помощью уже разработанного на-
учного инструментария. Как показала практика, число таких мо-
делей росло, а их практическая значимость оставалась недоста-
точной.

В качестве альтернативы классическому математическому моде-
лированию возникло так называемое имитационное моделирова-
ние, которое сочетало традиционные математические методы с
алгоритмизацией по существу всех вышеописанных качественных

методов.

Современные имитационные модели основываются на потоко-
вых диаграммах массоэнергообмена с активным использованием
(при построении структуры моделей) достижений сетевых мето-
дов. Количественные оценки интенсивности потоков позволяют
корректно отбраковывать малозначительные связи.

Методы многомерной статистики. Значительные возможности
имеет применение методов многомерной статистики: корелляции,
регрессии, кластерного и факторного анализов. При сопоставле-
ние данных о загрязнении или изменениях отдельных изучаемых
сред (например, биоиндикационных показателей в табл. 6.7) пред-
пчтительнее использовать ранговые статистические модели, ко-
торые не зависят от типа распределения факторов воздействия по
чатоте встречаемости.

Установление предельно допустимых вредных воздействий на
экосистемы предполагает разработку количественных методов оценки
устойчивости, что является методически сложной задачей. Расчет-
ные методы определения численных значений этого параметра в

настоящее время ограничены. Они могут использоваться при де-

Примечание. + согласованные изменения; - отсутствие согласованных измене-
ний; ++ тесная согласованность; {+) неустойчивая согласованность;? нет дан-
ных; +++ выносная согласованность; ххх диагональ матрицы.

тальных исследованиях отдельных компонентов системы примени-
тельно к конкретным видам воздействий. В процессе решения этой
задачи необходимо количественно охарактеризовать сами действия
и обосновать пороговые значения для компонентов геосистемы.

Контрольные вопросы

1. Какие методы могут применяться для предсказания воздействий теп-
ловой электростанции?

2. Какие критерии могут использоваться для контроля качества ОВОС?

3. Каковы возможные причины недостаточного качества экологичес-
кого обоснования и какими мерами это качество может быть улучшено?

4. Что такое экоинформатика?

5. Что такое геоинформационные системы?

6. Что представляют собой векторная и растровая модели данных ГИС?

7. Каковы принципы географического анализа экологической инфор-
мации?

8. Перечислите критерии оценки воздействия на водные объекты.

9. Назовите критерии оценки воздействия на атмосферный воздух.

 

10. Каковы критерии оценки воздействия на леса?

11. Перечислите критерии оценки воздействия на земли.

Упражнения

1. Используя данные «Экологического атласа России» (2003) и крите-
рии, приведенные в табл. 6.3, 6.4, 6.5, дайте сравнительную характери-
стику районов радиоактивного загрязнения в Брянской («Чернобыльский
след») и Челябинской (Кыштым, сброс в 1950-е гг. XX в. радиоактивных
отходов) областях (почвы, поверхностные воды, лес). Определите нали-
чие здесь зон чрезвычайной экологической ситуации.

2. Используя данные «Экологического атласа России» (2003) и крите-
рии, приведенные в табл. 6.3, 6.4, 6.5, дайте сравнительную характери-
стику очагов фтористого загрязнения вокруг Братского и Надвоицкого
алюминиевых заводов (воздух, почвы, водоемы, растительность, прояв-
ления флюороза у детей). Оцените уровень напряженности сложившейся
здесь экологической ситуации.

Список литературы

Григорьев А.А., Кондратьев К.Я. Экологически устойчивое развитие и
его возможные индикаторы // Экология, экодинамика, политика. — СПб.,
1996.-С. 464-515.

Ежегодник состояния воздуха городов и промышленных центров Со-
ветского Союза. —Л.: Гл. геофиз. обсерватория им. А. И. Воейкова, 1985-
1991.

Искусственный интеллект: Справочник. В 3 кн. — М.: Радио и связь,
1990.

Крапивин В.Ф., Кондратьев К.Я. Глобальные изменения окружающей
среды: экоинформатика. — СПб., 2002. — 724 с.

Критерии оценки экологической обстановки территорий / Под ред.

Н.Г.Рыбальского. — М.: МПР России, 1992. — 76 с.

Кулибаба В.В., Питулько В.М., Растоскуев В.В. Информационная

система «Окружающая среда региона Санкт-Петербурга»: htpp://www.ecosafe.nw.ru/WIN/ECO/read_me.htm.

ОНД-86. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вред-

ных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. — Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 96 с.

Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности /

С.А.Айвазян, В.М.Бухштабер, И.С.Енюков, Л.Д.Мешалкин. — М.: Фи-

нансы и статистика, 1989. — 607 с.

Растоскуев В. В. Информационные технологии экологической без-

опасности: htpр://www.есоsafе.nw.ru./win/ENW/Read_me.htm.

Растоскуев В. В. Экспертная система для обработки данных контроля

загрязнений атмосферы. — СПб, 1997. — 261 с.

Экология — экономика — политика / К.Я.Кондратьев, В.К.Донченко,

К.С.Лосев, А.К.Фролов. — СПб.: Научный центр РАН, 1996. — 827 с.

Саnter L.W. Еnvironmental Impact Assessment. — 2^nd Еd. — NY: МcGraw-

Hill, 1996.

Сhартап D. Water Quality Аssessments: Guide tо thе Use of Biota Sediments

and Water in Еnvironmental Моnitoring. — London, 1992.

GIS by ESRI. АrсView GIS. Руководство пользователя. — М.: ESRI: Дата+,

1996. - 376 с.

Тhе Digital Сhart оf the World for use with ARC/INFO. - Redfands:

ESRI, 1993.-89 р.

ГЛАВА7