Одним из универсальных способов контроля над аддитивной нагрузкой на природные объекты и состоянием приземной атмосферы является мониторинг снегового покрова [2]. Химический состав снегового покрова формируется под влиянием ряда факторов: поступления различных химических примесей вместе с выпадающими атмосферными осадками, поглощения снегом газов из воздуха и оседания из атмосферы твердых частиц, взаимодействия снегового покрова с земной поверхностью (почвенно-растительным покровом). Существенное влияние на химический состав снега оказывает деятельность человека [5]. Поскольку современные системы исследования геохимии окружающей среды, как и интернет-средства представления результатов геоэкологического мониторинга основаны на геоинформационных технологиях, актуальной задачей является реализация геоинформационного подхода к обеспечению снегогеохимических наблюдений, что требует исследования способов картографирования получаемых данных в наиболее удобном для анализа виде.
В качестве модельных использованы данные геоэкологических исследований в районе Иркутского алюминиевого завода [6], т.к. исследуя предшествующие работы, был сделан вывод, что ИркАЗ, как промышленный центр оказывает мощное воздействие на состав атмосферных осадков, и на экосистемы в целом [1]. Первая выливка алюминия была произведена в 1962 году, поэтому можно считать, что уже более полувека ИркАЗ является наиболее значимым источником загрязнения атмосферы иркутской промышленной зоны. Сеть отбора проб сформирована в соответствии с розой ветров, рельефом и расположением основных источников загрязнений, она является неравномерной, что типично для данного класса исследований. Расстояния между точками находятся в интервале от 500 м. до 5 км.
Геоэкологическое картографирование, отвечающее качеству уникальной природной среды на Прибайкальских природных территориях, возможно только на основе научно обоснованного регионального геохимического фона [3]. Для его вычисления использован следующий способ. Вначале вычислены среднее и медиана для фактических значений, затем из всей выборки данных удалены ураганные содержания элементов, и вычислены средние и медианна для усредненных значений. Это позволяет улучшить результаты пространственной интерполяции. Например, используя в качестве фона для пылевой нагрузки медиану, рассчитанную без ураганных значений, удалось выявить на карте не обнаруженную ранее зону трёхкратного превышения фона.
На основе полученных фоновых концентраций выполнялось построение моноэлементных и полиэлементных карт. Использовалась среда Surfer, из существующих методов интерполяции, наиболее приемлемый результат (при данной сети пробоотбора) был получен методом Kriging (кригинг). В поле геометрия сетки линий (Grid line geometry) поле интервал (spacing) по широте и долготе установлено равным 50 метрам. Модели вариограммы используется две: линейная и гауссиан, наклон (slope) длинна (length) и аристо (aristo) остаются стандартными, т.е. равны единице. Радиусы эллипса поиска использовались 6000 метров.
Моноэлементные карты распределения химических элементов для рассматриваемого района весьма показательны (рис. 1). Данные карты отражают закономерности распределения отдельных элементов в пространстве и позволяют обнаруживать локальные источники техногенных веществ.
Рис. 1. Полиэлементные карты распределения химических элементов в снежном покрове
в Шелеховском районе Иркутской области (Al, мкг/л; Na, мкг/л; F, мг/л)
Рис. 2. Полиэлементная карта Al, F, и Na
Воздействие алюминиевой промышленности проявлено в значительном количестве показателей, в том числе, вышеприведенных Al, Na, F. Видно, что район основной нагрузки у данных элементов очень схож, однако ореол распространения у них разный и поэтому нельзя объективно оценить нагрузку группы данных элементов. Кроме того, для повышения оперативности визуального анализа в рамках классических геоинформационных систем, значительное количество карт монополей целесообразно генерализовать в несколько высокоинформативных показателей [4], отражающих ассоциации элементов, маркирующих определенные источники воздействий.
Полиэлементные карты строились по следующей методике. Выбирались группы химических элементов при помощи корреляции данных анализа проб снегового покрова. В группу выделялись элементы коэффициент корреляции, между которыми превышал 0,8. Далее вычислялся коэффициент концентраций для каждого из элементов каждой пробы, по следующей формуле: KC = С/СФ, где С – процентное содержание элемента в пробе, СФ – фоновое содержание. И уже по коэффициенту концентрации строились полиэлементные карты. Параметры интерполяции для построения полиэлементных карт использовались те же, что и при построении моноэлементных. Созданные полиэлементные карты отражают локальные концентрации групп химических элементов. Данный способ полиэлементных построений нивелирует определяющий вклад компонента с максимальной из всех концентрацией [7], источник воздействий четко фиксируется, а форма аномалии отражает розу ветров (рис. 2).