Моделирование природных систем

 

Таблица 2. Районирование территории РТ по степени

техногенного воздействия (см. рис. 3)

Категория состояния техногенно-преобразованного геологического пространства	Математическая форма	Баллы
Благоприятная	менее (х-s)	0-0,04
Удовлетворительная	от (х-s) до (х+s)	0,04-1,20
Напряженная	от (х+s) до (х+2s)	1,20-1,78
Кризисная	от (х-2s) до (х+3s)	1,78-2,36
Катастрофическая	более (х+3s)	более 2,36

Примечание. x – среднее содержание; s – стандартное отклонение 

пределах ячейки и их условные баллы влияния на геологическое пространство (см. табл. 1). Это позволило районировать территорию РТ по категориям состояния техногенно-преобразованного геологического пространства с учетом статистических параметров, полученных при обработке численной информации (табл. 2). Техногенная модель РТ соответствует традиционному масштабу 1:500 000 или региональному уровню генерализации.

По сравнению с 2D картой функционального зонирования (см. рис. 2), техногенная 3D модель (см. рис. 3) отличается мозаичной структурой, что может свидетельствовать о локальном влиянии антропогенной и техногенной деятельности на окружающее пространство. Численная техногенная 3D модель позволяет использовать ее для интеграции количественной, балльной и качественной информации. Например, для создания интегральной геоэкологической модели РТ использовались модели различных сред геологического пространства (табл. 3) путем создания общего грида, соответствующего таковому для техногенной модели. Количество конкретных данных для построения отдельных моделей варьировало от 2556 (модель

Таблица 3. Факторные нагрузки геологического пространства РТ

Номер модели	Модель	Весовые нагрузки факторов и их интерпретация
		геодинами- ческий	химический	стратигра- фический	геоэколо- гический	физический
1	Гравиметрическая	0,01	–0,05	0,10	0,02	0,81
2	Магнитометрическая	0,03	0,12	–0,04	0,06	0,70
3	Неоднородность распределения электромагнитного поля в осадочном чехле	–0,10	–0,03	–0,01	0,05	0,93
4	Кровля фундамента	0,88	0,05	0,21	–0,04	0,01
5	Электрическая проводимость	–0,76	–0,25	–0,05	–0,15	0,05
6	Геологическая	–0,28	–0,14	0,89	–0,11	0,02
7	Осадочно-петрографическая	0,26	0,13	–0,91	0,04	–0,07
8	Минерагеническая	0,42	0,34	0,21	0,25	0,05
9	Содержание SiO2	–0,05	–0,89	–0,03	0,06	0,03
10	Содержание CaO	0,17	0,86	0,18	0,09	–0,02
11	Содержание P2O5	–0,78	0,14	–0,16	0,18	0,03
12	Рельеф современный	0,33	0,19	0,02	–0,75	0,11
13	Техногенная нагрузка	0,23	0,10	–0,12	0,72	0,20
Вес фактора, %		19,1	14,1	13,9	9,6	9,3
Приведенный вес фактора, %		28,9	21,4	21,1	14,5	14,1

Примечание. Выделены значимые факторные нагрузки

 

фундамента) до 1265863 (модель современного рельефа). При этом устанавливается корреляционная зависимость между отдельными средами, которые затем совместно анализируются статистическими методами и по полученным коэффициентам факторных нагрузок строится новая математическая модель изучаемого объекта. На более продвинутых стадиях геоэкологического исследования применяется направленный факторный эксперимент. Главные задачи данного этапа изучения сложного объекта сводятся к нахождению минимального числа существенных факторов, с достаточной полнотой описывающих явление или процесс, и построению интегрального параметра, значения которого определяются факторными весами сред. Затем для данного набора признаков строится модель, которую можно ранжировать по значениям факторных весов.

Для системного анализа геологического пространства необходимы количественные данные по строению изучаемой территории, которые в большинстве случаев представлены в растровом формате. Поэтому на основе геологической карты масштаба 1:200000 с нанесением шестиугольной сетки автором создана цифровая стратиграфическая модель РТ (Сунгатуллин, 2006). Каждой ячейке, попадающей в область распространения отложений определенного стратона, присвоен балл, соответствующий его абсолютному возрасту. Это позволило построить для территории РТ геологическую модель, а с учетом математической обработки разных сред (см. табл. 3) - интегральную стратиграфическую модель, в формировании которой основная роль принадлежит геологической, осадочно-петрографической и минерагенической моделям. Анализ тектонического облика и геодинамики основывался на компьютерных моделях, построенных по данным глубоких, структурных и картировочных скважин. Чтобы модель привела к получению научных и практических результатов, она должна иметь следствия, которые могут быть сопоставлены с эмпирическими данными, т. е. модель должна быть адекватна реальному объекту (Современные.., 1984; Шарапов, 1989). Наиболее эффективным способом проверки истинности геологической модели является бурение скважин. Верификация компьютерных структурных моделей проведена нами с помощью проходки почти 100 скважин глубиной 100-200 м в зоне сочленения Северо– и Южно–Татарского сводов (Сунгатуллин, 2001). При сравнении моделей с природной геологической ситуацией по пересечению скважинами границ маркирующих горизонтов погрешность компьютерного прогноза составила ±5-10 м, или 3–10 %, что является достаточно убедительным доводом в пользу компьютерного моделирования.

Статистическая обработка матрицы значений 3D моделей территории РТ (см. табл. 3) выявила пять факторов, соответствующих степени воздействия каждого из них на техногенно-преобразованное геологическое пространство. Первый фактор в основном влияет на значения таких параметров, как кровля фундамента, электрическая проводимость осадочного чехла и содержание фосфора в породах. Исходя из наиболее значимого показателя (кровля фундамента), данный фактор получил название «геодинамического фактора». Для второго по значимости фактора основные факторные нагрузки обусловлены содержаниями кремнезема и кальция, и поэтому данный фактор назван «химическим». Третий фактор связан с геологической и осадочно-петрографической моделями, отражая, таким образом, возрастные и литологические особенности изучаемой территории, и поэтому данная факторная нагрузка получила название «стратиграфической». Четвертый фактор определяется моделью техногенной нагрузки и современным рельефом, что позволило нам назвать его «геоэкологическим», отражающим влияние техногенеза на геологическое пространство. И, наконец, пятый фактор четко определяется основными физическими показателями и интерпретируется как физический фактор.

Создание интегральной геоэкологической модели территории РТ (рис. 4) основывалось на выделенном геоэкологическом факторе с совместным анализом отдельных моделей и их вкладом в общую информацию о техногенно-преобразованном геологическом пространстве (см. табл. 3). Количественные параметры геоэкологической модели получены с помощью весовых факторных нагрузок всех моделей по следующей формуле:

 

0,72∙Z13+0,25∙Z8+0,18∙Z11+0,09∙Z10+0,06∙Z9+0,06∙Z2+0,05∙Z3+0,04∙Z7+0,02∙Z1

Zэ = --------------------------------------------------------------------------------------------------

0,75∙Z12 +0,15∙Z5 +0,11∙Z6 +0,04∙Z4

 

где Zэ – численная величина параметра в отдельной ячейке для интегральной геоэкологической модели; Zn – численная величина параметра в соответствующей ячейке для отдельной модели; n – номер модели (см. табл. 3).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Общий вес геоэкологического фактора составляет 14,5 % объема всей современной информации о техногенно-преобразованном пространстве (см. табл. 3). Созданная интегральная геоэкологическая 3D модель обладает ресурсностью, мобильностью, оперативностью и базируется на численных значениях как отдельных составляющих параметров, так и интегральной модели в целом. Например, по сравнению с техногенной моделью (см. рис. 3), интегральная геоэкологическая модель показывает различие между промышленно-урбанизированными территориями (значение Zэ менее минус 1,5) и участками разрабатываемых месторождений нефти (значение Zэ более 2,0). Кроме того, интегральная модель сглаживает многочисленные сложности совмещения и ранжирования различных параметров техногеосистемы, а также позволяет провести районирование с помощью математических методов.

Для многих промышленно-урбанизированных территорий сегодня назрела необходимость создания мониторинговой сети изучения отдельных сред, а показатели их состояния могут служить основой для создания прогнозного моделирования природных и техногенных процессов в окружающей среде. Поэтому системный анализ экологического состояния геологического пространства проведен нами для подобных площадей РТ (Сунгатуллин, 2001, 2008, 2009). Целью геоэкологического моделирования на Набережно-Челнинской площади явилась оценка современного состояния поверхностной и подземной гидросфер с решением двух задач: выявления природных и техногенных факторов, воздействующих на элементы гидросферы, и создания компьютерных моделей гидросферы для учета и прогноза взаимодействия гидросферы с другими средами геологического пространства и техносферой. Для построения интегральных моделей использовались цифровые данные по современному рельефу, стратиграфическому и тектоническому строению, химическому составу пород, подземных и поверхностных вод, минерагеническому потенциалу, физическим характеристикам и техногенной нагрузке (табл. 4). С помощью кластерного анализа выделены и сопоставлены группы «природных» и «техногенных» элементов поверхностной и подземной гидросфер. В поверхностных водах происходит сокращение

 

Таблица 4. Факторные нагрузки для Набережно-Челнинской

площади РТ (см. рис. 5)

Модель	Весовые нагрузки факторов и их интерпретация
	литологии-ческий	гидрогео-логический	гидроло-гический	физический	неотекто-нический
1. Рельеф современный	0,15	0,03	-0,02	-0,01	-0,88
2. Кровля фундамента	-0,03	0,11	0,86	0,00	0,24
3. Техногенная нагрузка	0,41	0,63	0,23	-0,08	-0,08
4. Геологическая	0,89	0,10	-0,05	0,13	-0,04
5. Осадочно-петрографическая	-0,81	0,04	-0,12	-0,13	0,24
6. Минерагеническая	0,10	0,67	0,55	0,03	0,12
7. Гравиметрическая	0,22	-0,46	0,11	0,55	0,43
8. Магнитометрическая	0,03	-0,06	-0,11	0,89	0,01
9. Содержание СаО в породах	-0,65	0,08	0,16	0,40	-0,22
10. Гидрохимическая модель подземных вод	0,15	-0,88	0,09	0,06	0,03
11. Гидрохимическая модель поверхностных вод	0,01	-0,02	0,72	-0,10	-0,40
Вес фактора, %	19,48	16,88	15,35	11,92	11,75

Примечание. Выделены значимые факторные нагрузки

 

 

 

 
 «природной» группы элементов до 7 компонентов, тогда как в подземной гидросфере их количество достигает 14. Факторный анализ позволил определить, что «природный» фактор подземной и поверхностной гидросфер формируется только за счет макрокомпонентов. В подземной гидросфере значимым параметром «природного» фактора являются кальций и хлор, а в поверхностной гидросфере – натрий, калий, магний, железо и сульфат-ион.

Цифровые модели вод исследованной территории позволили выполнить системный анализ и геоэкологическую интерпретацию данных (Сунгатуллин, 2008). Так, стало возможным выявить факторы, характеризующие геологическую, гидросферную, физическую и неотектоническую составляющие (см. табл. 4). Аналогично вышеприведенному алгоритму созданы интегральные модели поверхностной и подземной гидросфер для Набережно-Челнинской площади (рис. 5). По весу каждого из факторов (см. табл. 4) можно установить долю введённых данных от объёма геоэкологической информации. Например, интегральные модели подземной и поверхностной гидросфер содержат 1/3 часть всей современной информации, что свидетельствует о важности исследования гидросферы как центрального элемента техногеосистемы. Наряду с химизмом поверхностных и подземных вод, интегральные гидросферные модели включают в себя также информацию о других средах, что фиксируется значимыми факторными нагрузками последних в интегральных гидросферных моделях (см. табл. 4).

Интерпретация интегральной модели зависит от ее целевой направленности. Так, с помощью модели подземной гидросферы Набережно-Челнинской площади выделяются области развития защищенных и незащищенных от загрязнения подземных вод (см. рис. 5, А). Подобную информацию можно использовать как в экологических, так и в поисковых целях для решения актуальной проблемы водоснабжения г. Набережные Челны за счет подземных источников (Сунгатуллин, 2009). Наиболее перспективными объектами для питьевого водоснабжения следует считать участки недр с условным параметром менее минус 20, которые расположены на левобережье Нижнекамского водохранилища в нескольких километрах от города. Интегральная модель поверхностной гидросферы выделяет области развития относительно чистых и загрязненных речных вод (см. рис. 5, Б). Подобные модели применимы при мониторинговых исследованиях и определении стоимости природных ресурсов отдельных территорий. Поэтому при экологических прогнозах особенно важна актуализация информации путем периодического сбора данных, обратной связи и модернизации интегральной модели. Такие модели могут создаваться для отдельных объектов, площадей, регионов и в целом для России, а получаемая информация пригодна, соответственно, для решения задач локального, регионального и федерального уровней.