Корреляционный анализ гидрохимических и микробиологических показателей на примере реки Ингу-Ягун в акватории Г. Когалыма

Размещено на http://www.allbest.ru/

Корреляционный анализ гидрохимических и микробиологических показателей на примере реки Ингу-Ягун в акватории Г. Когалыма

Прушинская Я.В., студент магистратуры, БУ ВО «Сургутский государственный университет»

Аннотация

Объектом исследования является р. Ингу-Ягун, протекающая в акватории г. Когалыма и его окрестностей. В статье показан корреляционный анализ данных, который позволяет выявить взаимосвязи между анализируемыми показателями качества поверхностных пресных вод. Оценка качества поверхностных вод проводилась по гидрохимическим и микробиологическим показателям в различные гидрологические сезоны 2017 и 2020 гг.

Ключевые слова: мониторинг поверхностных вод, коэффициент корреляции Пирсона, малые реки, корреляционный анализ.

Key words: surface water monitoring, Pearson correlation coefficient, minor rivers, correlation analysis.

Вода - это важный компонент жизни на Земле. Вода играет огромную роль в создании климата, в круговороте веществ.

В природе, вода не встречается в чистом виде, из-за взаимодействия с другими объектами. Ведь вода является хорошим растворителем. Поэтому играют одну из главных ролей в преобразовании облика Земли.

Люди повсеместно используют воду в своих целях: подземные воды - водоснабжение; озера, реки и моря - транспорт, рыбный промысел и т.д. [1].

Антропогенная нагрузка на водные объекты с каждым годом возрастает в связи с ростом городов и населения. В России урбанизация происходит интенсивно. За последние сто лет, процент городского населения вырос до 75%. Высокая плотность населения и значительный промышленный потенциал способствуют тому, что урбанизированные территории становятся преобладающими источниками загрязнения поверхностных вод [2].

Техногенное воздействие на поверхностные воды приводит к их истощению, засорению и загрязнению. Качество воды большинства рек Российской Федерации не соответствует нормативным требованиям. Так, крупные реки России оцениваются как “загрязненные”, а их притоки как “грязные” [3].

Для Ханты-Мансийского автономного округа воздействие на поверхностные воды связано, прежде всего, с деятельностью нефтегазодобывающих предприятий и сопутствующей инфраструктуры. Это может привести к изменению гидрохимического режима водных объектов, нарушению режима речного стока, загрязнению поверхностных вод. Экосистемы малых рек весьма уязвимы к антропогенному влиянию, так как имеют невысокую способность противостоять загрязнениям, что обусловлено коротким вегетационным периодом [4].

Пробы воды отбирались в 5 контрольных створах в периоды половодья, осенней и зимней межени 2017 и 2020 гг. в соответствии с требованиями ГОСТ 31861-2012 [5]. Пробы анализировались по следующим показателям

химического состава: растворенный кислород, БПК₅, перманганатная

окисляемость, концентрация нефтепродуктов, общего железа, биогенных ионов. Выявлялась численность сапрофитных гетеротрофных, фенолрезистентных, санитарно-показательных микроорганизмов.

Полученные данные были обработаны в статистической программе и представлены коэффицентами линейной корелляции [6].

Термин «корреляция» появился в XIX в. благодаря работам английского математика Карла Пирсона и английского антрополога и психолога Френсиса Гальтона. Корреляция или корреляционная зависимость - это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин. Корреляционные связи различаются по тесноте (силе) связи и количеству признаков. По тесноте корреляционной связи принято выделять: функциональную, тесную

(сильную), среднюю (умеренную), слабую, нулевую (отсутствующую) виды связи. По количеству признаков корреляция может быть парной (между двумя признаками) и множественной (между несколькими признаками). Форма парной корреляции может быть линейной, описываемой линейной функцией регрессии, и нелинейной (криволинейной), описываемой нелинейными функциями. Линейная корреляция, в свою очередь, может быть положительной («прямой») и отрицательной («обратной»). При положительной корреляции при возрастании одного признака в среднем увеличивается другой, в случае же отрицательной корреляции при возрастании одного признака другой в среднем уменьшается. Коэффициент линейной корреляции Пирсона используется для оценки тесноты связи между двумя переменными в случаях, если: рассматриваемая связь линейная; обе переменные измерены в сильных шкалах (реляционной или интервальной) [7].

На рисунке 1 показаны корреляционные связи статистически взаимосвязанных величин, которые отображены коэффициентами корреляции Пирсона г. Установлена сильная положительная взаимосвязь между такими показателями как: КИ4-БПК5, КНд-ПО, NH4-O2, КНд-ФРБ, ПО-РО4, ПО-СГБ, рН-С1, Fe-NO2.

Рисунок 1. Результаты корреляционного анализа

Полученные корреляционные взаимосвязи демонстрируют экологическое благополучие с точки зрения процессов самоочищения водного объекта. Коэффициенты корреляции численности бактерий с концентрациями органических веществ показывают, что органика имеет природное происхождение и эффективно вовлекается в биологический круговорот. Так же взаимосвязь между нитритами и железом указывает на то, что железо в восстановительных условиях становится подвижным, а благодаря взаимодействию с нитритами, происходит окисление до трехвалентного железа.

Исходя из графика, мы видим сильные отрицательные корреляционные зависимости органических веществ с водородным показателем и хлорид ионами. Действительно, слабокислые и кислые рН в водоеме формируются в результате смыва с площади водосбора органических соединений гумусового ряда, в том числе гуминовых и фульвокислот. Отрицательная корреляция концентраций хлорид-ионов и органических веществ подтверждает преимущественно природное происхождение органики в реке. Так как в промытых почвах ненарушенных водосборов хлоридов содержится очень мало.

Список литературы

1. Алекин О.А. Основы гидрохимии. - Л.: Гидрометоиздат, 1953. -

295 с.

2. Антропогенная нагрузка на реки урбанизированных территорий / Курочкина, Богомолова, Киров // Вестник МГСУ . - 2016 . - №28 . - С. 100-109

3. Маркин В.Н., Раткович Л.Д., Соколова С.А. Комплексное использование водных ресурсов и охрана водных объектов Часть 1// Учебное пособие. - М.: Кафедра Комплексного использования водных ресурсов и гидравлики, 2015. - 62 с.

4. Шорникова Е.А. Характеристика гидрохимического режима малых рек Среднего Приобьявразличным характером антропогеннойнагрузки // Человек и Север: Антропология, археология, экология: Матер.всеросс. конф., 24-26 марта 2009 г. - Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2009. Вып. 1. - С. 375-378.

5. ГОСТ 31861-2012 Вода. Общие требования к отбору проб.

6. Шорникова Е.А. Методические рекомендации по планированию, организации и ведению мониторинга поверхностных водотоков: гидрохимические и микробиологические методы. - Сургут: Дефис, 2007. - 88 с.

7. Харченко М.А. Корреляционный анализ: Учебное пособие для вузов. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 31 с.

Размещено на Allbest.ru