Использование многомерного анализа для выделения гидрохимических маркеров антропогенного воздействия

• Л.В. Новикова

  Казанский (Приволжский) федеральный университет, РФ, 420008, РТ, г. Казань, ул. Кремлевская, д.18

  Автор

• Н.Ю. Степанова

  Казанский (Приволжский) федеральный университет, РФ, 420008, РТ, г. Казань, ул. Кремлевская, д.18

  Автор

Нефтегазодобывающая деятельность остается приоритетным
источником загрязнения водных экосистем. Однако отсутствие специфических
маркеров затрудняет идентификацию виновного в причинении накопленного
экологического ущерба. Целью работы было выявление комплекса индикатор-
ных показателей характерных для нефтедобывающей деятельности, с использо-
ванием многомерного статистического анализа. Исследование проведено на
основе 232 проб поверхностных вод, отобранных на реке Шешме, в водосбор-
ном бассейне которой ведется нефтедобыча, в сравнении с рекой Мёшей, в бас-
сейне которой осуществляется преимущество аграрное производство.
Анализировались 30 параметров, включая стандартные показатели качества
воды, элементный анализ, органические загрязняющие вещества (по ХПК,
БПК5). Применены методы описательной статистики (тест Шапиро-Уилка для
проверки нормальности), непараметрического сравнения групп (Манна-Уитни,
U-критерий), анализ главных компонент (PCA), иерархическая кластеризация
(метод Ward.D2) и метод K-средних (K-means) с валидацией, пермутационный
многомерный анализ дисперсии (PERMANOVA).
По результатам анализа гидрохимических данных реки достоверно разли-
чаются по 65.6% показателей. Выявлена триада специфических маркеров
нефтедобывающей деятельности: хлориды (в исследуемой реке медиана в 6.2
раза выше), молибден и стронций (оба маркера пластовых вод), а также кадмий
и свинец. Анализ главных компонент показал четкое разделение облаков точек
гидрохимических данных двух рек (перекрытие менее 10%). Основной вклад в
PC1 вносит барий (9.63%), в PC2 – БПК5 (10.73%). Кластеризация выделила
три уровня загрязнения: условно-чистая вода (n≈71), среднее загрязнение
(n≈140) и высокое загрязнение (n≈16 все пробы из р. Шешмы). PERMANOVA
подтвердила статистическую значимость различий (F₁,₂₂₀=19.039, p=0.001).
На основе многомерного анализа идентифицированы пять специфиче-
ских индикаторов нефтедобывающей деятельности, рекомендованные к вне-
дрению в системы производственного и экологического мониторинга. Работа
имеет важное практическое применение для идентификации источников
загрязнения и установления ответственности за накопленный экологический
ущерб в нефтедобывающих регионах, а также теоретическое значение для
развития многомерных методов экологической диагностики.

• PDF