Основные тенденции временного хода концентраций приоритетных поллютантов в осадках прибрежных акваторий Владивостока (залив Петра Великого Японского моря)

Исследованы изменения концентраций углеводородов, фенолов, суммы ДДТ и его производных, Cu, Pb, Fe, Ni, соотношений ДДД/ДДЭ и ДДД+ДДЭ/ДДТ, а также общего уровня химического загрязнения (индекс TPF) в 1982−2017 гг. в осадках на станциях Общегосударственной службы наблюдений. На основе применения процедур разведочного, конфирматорного факторного и кросскорреляционного анализа, а также классификационных построений, использующих теорию нечетких множеств, показано, что временной ход концентраций загрязняющих веществ и их производных индексов представлен четырьмя типами балансовых кривых (профилей) — первичного и вторичного загрязнения, экспоненциального роста и полимодальной динамики. Эти профили соответствуют двум основным источникам загрязнения — индустриальному, который объединяет стоки Владивостока и близлежащих поселений, эоловый разнос и приток загрязняющих веществ из-за выпадения осадков, и терригенному — поступлению загрязнителей из водотоков, впадающих в Амурский и Уссурийский заливы. Действие первого источника преобладает в бухтах Золотой Рог, Диомид и прол. Босфор Восточный, второго — в Амурском и Уссурийском заливах; открытое прибрежье Владивостока испытывает влияние обоих источников с доминированием второго. Терригенный источник, в связи с различиями процессов, которые обеспечивают динамику балансовых кривых, следует подразделять на «обычный», включающий профили вторичного загрязнения и экспоненциального роста, и «экстремальный» (профили полимодальной динамики). У профилей вторичного загрязнения относительно таковых первичного наблюдается запаздывание в достижении максимума (6–7 лет). Другое свойство большинства профилей этого типа — их обратная связь с расходом воды р. Раздольной, в результате чего поступление ее вод ведет к снижению концентраций Cu и Pb в осадках (разбавляющий эффект). В группе экспоненциального роста связь временного хода профилей и расхода воды положительна — приток вод р. Раздольной увеличивает содержание Fe, Ni и фенолов, причем рост концентраций последних отражает усиление эвтрофикации. Временные изменения выделенных профилей обусловлены соотношением процессов поступления и «самоочищения» осадков, причем динамика факторов, входящих в данные группы, довольно точно отражает последовательность внешних событий — спад экономической активности и ее некоторое оживление, снижение применения тетраэтилсвинца и полный запрет этой присадки, экстремальные паводковые явления и т.д.

1. Белан Т.А., Мощенко А.В., Лишавская Т.С. Долговременные изменения уровня загрязнения морской среды и состава бентоса в заливе Петра Великого // Динамика морских экосистем и современные проблемы сохранения биологического потенциала морей России. — Владивосток : Дальнаука, 2007. — С. 50–74.

2. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA® — Статистический анализ и обработка данных в среде Windows® : моногр. — М. : Инф.-издат. дом «Филинъ», 1998. — 608 с.

3. Галиулин Р.В., Галиулина Р.А. Эколого-геохимическая оценка «отпечатков» стойких хлорорганических пестицидов в системе почва — поверхностная вода // Агрохимия. — 2008. — № 1. — С. 52–56.

4. Данченков М.А., Глубоков Н.В. Океанография бухты Золотой Рог // Дальневосточные моря и их бассейны: биоразнообразие, ресурсы, экологические проблемы : сб. мат-лов Второй Всерос. конф. с междунар. участием, приуроч. к году экологии в России. — Владивосток : ДВФУ, 2017. — С. 65–66.

5. Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R : пер. с англ. П.А. Волковой : моногр. — М. : ДМК Пресс, 2014. — 588 с.

6. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ : пер. с англ. : моногр. — М. : Финансы и статистика, 1989. — 215 с.

7. Мощенко А.В., Белан Т.А. Метод оценки антропогенного нарушения сообществ макрозообентоса рыхлых грунтов // Биол. моря. — 2008. — Т. 34, № 4. — С. 279–292.

8. Мощенко А.В., Белан Т.А. Новые методы оценки экологического состояния природной среды Дальневосточных морей России // Динамика морских экосистем и современные проблемы сохранения биологического потенциала морей России. — Владивосток : Дальнаука, 2007. — С. 276–313.

9. Мощенко А.В., Белан Т.А., Борисов Б.М. и др. Современное загрязнение донных отложений и экологическое состояние макрозообентоса в прибрежной зоне Владивостока (залив Петра Великого Японского моря) // Изв. ТИНРО. — 2019. — Т. 196. — С. 155−181. DOI: 10.26428/1606-9919-2019-196-155-181.

10. Мощенко А.В., Белан Т.А., Лишавская Т.С. и др. Многолетняя динамика концентраций приоритетных поллютантов и общего уровня химического загрязнения прибрежных акваторий Владивостока (залив Петра Великого Японского моря) // Изв. ТИНРО. — 2020. — Т. 200, вып. 2. — С. 377–400. DOI: 10.26428/1606-9919-2020-200-377-400.

11. Мощенко А.В., Белан Т.А., Лишавская Т.С., Борисов Б.М. Экологическое состояние морской среды и макрозообентоса у южной оконечности полуострова Муравьева-Амурского // Тр. ДВНИГМИ. — 2017. — Вып. 155. — С. 178–220.

12. Ростов И.Д., Рудых Н.И., Ростов В.И. Межгодовая динамика уровня загрязненности акваторий залива Петра Великого за последние 40 лет // Вестн. ДВО РАН. — 2015. — № 6. — С. 49–63.

13. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R : моногр. — Тольятти : Кассандра, 2013. — 314 с.

14. Шулькин В.М. Металлы в экосистемах морских мелководий : моногр. — Владивосток : Дальнаука, 2004. — 279 с.

15. Шулькин В.М., Струков А.Ю. Влияние межгодовой изменчивости речного стока на геохимию эстуарных и прибрежно-морских донных отложений // Геологическая эволюция взаимодействия воды с горными породами : мат-лы 3-й Всерос. конф. с междунар. участием. — Улан-Удэ : БНЦ СО РАН, 2018. — С. 210−213. DOI: 10.31554/978-5-7925-0536-0-2018-210-213.

16. Belan T.A., Moshchenko A.V. Polychaete taxocenes variability associated with sediment pollution loading in the Peter the Great Bay (the East Sea/Japan Sea) // Ocean Science J. — 2005. — Vol. 40, № 1. — P. 1–10.

17. Bollen K.A. Overall fit in covariance structure models: Two types of sample size effects // Psychological Bull. — 1990. — Vol. 107, № 2. — P. 256–259. DOI: 10.1037/0033-2909.107.2.256.

18. Doong R.A., Sun Y.C., Liao P.L. et al. Distribution and fate of organochlorine pesticide residues in sediments from the selected rivers in Taiwan // Chemosphere. — 2002. — Vol. 48, № 2. — P. 237–246.

19. Hayton J.C., Allen D.G., Scarpello V. Factor Retention Decisions in Exploratory Factor Analysis: A Tutorial on Parallel Analysis // Organizational Research Methods. — 2004. — Vol. 7. — P. 191–205. DOI: 10.1177/1094428104263675.

20. Moshchenko A.V., Belan T.A. Ecological state and long-term changes of macrozoobenthos in the northern part of Amursky Bay (Sea of Japan) // Ecological studies and the state of the ecosystem of Amursky Bay and the estuarine zone of the Razdolnaya River (Sea of Japan). — Vladivostok : Dalnauka, 2008. — Vol. 1. — P. 61–91.

21. Moshchenko A.V., Chernova A.S., Lishavskaya T.S. Some features of long-term changes of the marine environment in the inner part of Amursky Bay (Peter the Great Bay, Sea of Japan) // Pacific Oceanography. — 2008. — Vol. 4, № 1–2. — P. 98−108.

22. Tan L., He M., Men B., Lin C. Distribution and sources of organochlorine pesticides in water and sediments from Daliao River estuary of Liaodong Bay, Bohai Sea (China) // Estuarine, Coastal and Shelf Science. — 2009. — Vol. 84, № 1. — P. 119–127. DOI: 10.1016/j.ecss.2009.06.013.