Оценка возможных изменений биогенной нагрузки на Онежское озеро под воздействием антропогенных и климатических факторов

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Собрана информация об основных источниках биогенной нагрузки на водосборе Онежского озера, а также имеющихся данных натурных наблюдений за поступлением азота и фосфора в озеро. С использованием методов математического моделирования выполнена оценка сельскохозяйственной нагрузки на озеро и возможного ее снижения в результате внедрения наилучших доступных технологий в сельскохозяйственное производство. Показано, что уменьшение сельскохозяйственной нагрузки после внедрения наилучших доступных технологий едва ли существенно повлияет на экологическое состояние Онежского озера. Проведены имитационные расчеты увеличения поступления в озеро N и P от рыбоводческих хозяйств водосбора при условии сохранения темпов роста рыборазведения на водных объектах водосбора к 2050 г. Показано, что в этом случае можно ожидать возрастание биогенной нагрузки на озеро на 3.9% по P и на 1.9% по N по сравнению с настоящим временем. При этом наиболее значимое увеличение выноса биогенных элементов может быть характерно для Заонежья: 11.2% по P и 10.6% по N. Дана оценка возможного изменения поступления N и P в озеро к концу XXI в. в результате изменения стока с водосбора при условии реализации двух RCP-сценариев. Это RCP 2.6 и RCP 8.5 – лучший и худший с точки зрения воздействия на окружающую среду. Реализация сценария RCP 2.6 может привести к повсеместному снижению биогенной нагрузки на озеро до 12.9% по N и 20.5% по P за счет уменьшения стока. При реализации экологически неблагополучного сценария RCP 8.5 можно ожидать увеличения стока и соответствующего увеличения выноса N на 16.9% и P – на 26.7% со всего водосбора.

Full Text

Restricted Access

About the authors

С. А. Кондратьев

Институт озероведения РАН

Author for correspondence.
Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

А. Ю. Брюханов

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства – филиал Федерального научного агроинженерного центра ВИМ

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

М. В. Шмакова

Институт озероведения РАН

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

А. М. Расулова

Институт озероведения РАН

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

Н. Е. Галахина

Институт водных проблем Севера КарНЦ РАН

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Петрозаводск

М. Б. Зобков

Институт водных проблем Севера КарНЦ РАН

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Петрозаводск

Э. В. Васильев

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства – филиал Федерального научного агроинженерного центра ВИМ

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

Н. С. Обломкова

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства – филиал Федерального научного агроинженерного центра ВИМ

Email: 3718470@gmail.com
Russian Federation, Санкт-Петербург

References

  1. Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Обломкова Н.С., Огуздин А.С., Субботин И.А. Методика определения биогенной нагрузки сельскохозяйственного производства на водные объекты // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2016. № 89. С.175–183.
  2. ГОСТ Р 56828.15-2016 “Наилучшие доступные технологии. Термины и определения.
  3. Государственный водный кадастр. Многолетние данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши. Т. 1. РСФСР. Вып. 7. Бассейны рек Балтийского моря, Онежского и Ладожского озер. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 220 с.
  4. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Карелия в 2019 году. Петрозаводск, 2020. 248 с.
  5. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Карелия в 2020 году. Петрозаводск, 2021. 277 с.
  6. Китаев С.П. Ильмаст Н.В., Стелигова О.П. Методы оценки биогенной нагрузки от форелевых ферм на водные экосистемы. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2006. 38 с.
  7. Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Воздействие будущих климатических изменений на сток с водосбора Онежского озера // Тр. КарНЦ РАН. 2022. № 6. С. 41–49.
  8. Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Математическое моделирование массопереноса в системе водосбор – водоток – водоем. СПб.: Нестор-История, 2019. 246 c.
  9. Лозовик П.А., Бородулина Г.С., Карпечко Ю.В., Кондратьев С.А., Литвиненко А.В., Литвинова И.А. Биогенная нагрузка на Онежское озеро по данным натурных наблюдений // Тр. КарНЦ РАН. Cер. Лимнология. 2016. № 5. С. 35–52.
  10. Поздняков Ш.Р., Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Игнатьева Н.В., Шмакова М.В., Минакова Е.А., Расулова А.М., Обломкова Н.С., Васильев Э.В., Терехов А.В. Перспективы сокращения выноса биогенных элементов с речных водосборов за счет внедрения наилучших доступных технологий (НДТ) сельскохозяйственного производства (по результатам моделирования) // Вод. ресурсы. 2020. № 5. С. 588–602.
  11. Сабылина А.В. Поступление в Онежское озеро органического углерода, общего фосфора и общегоазота с речным стоком и вынос с водами р. Свири в 1965–2008 годах // Тр. КарНЦ РАН. 2016. № 9. С. 68–77.
  12. Applied methodology for the PLC-6 assessment // Baltic Marine Environment Protection Commission / Ed. Lars M. Svendsen. Finland: HELCOM, 2019. 59 p.
  13. Buchhorn M., Lesiv M., Tsendbazar N.-E. et al. Copernicus Global Land Cover Layers-Collection 2. Remote Sensing 2020. V. 12. № 108. P. 1044. https://doi.org/10.3390/rs12061044
  14. Tsendbazar N.E., Tarko A., Linlin L. et al. Copernicus Global Land Service: Land Cover 100 m. Version 3. Globe 2015–2019. Validation Rep. Zenodo, Geneve, Switzerland, 2020. https://doi/org/10.5281/zenodo.3938974
  15. Vuuren D.P., Jae K., Kainuma M. et al. The representative concentration pathways: an overview // Climatic Change. 2011. V. 109. P. 5–31.
  16. Guidelines for the annual and periodical compilation and reporting of waterborne pollution inputs to the Baltic Sea (PLC-Water). Helsinki: HELCOM Publ., 2015. 143 p.
  17. Helcom Baltic Sea Action Plan. Helsinki: Helsinki Commission Publ., 2007. 103 p.
  18. Land Cover Classification System (LCCS). Version 2. Classification Concepts and User Manual / Ed. A. Di Gregorio. № 8. Rome: FAO Environ. Natural Resour. Service Ser., 2005. 208 p.
  19. Meinshausen M. The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300 // Climatic Change. 2011. V. 109. P. 213–241. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0156-z
  20. Moss R.H. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature. 2010. V. 463. P. 747–756.
  21. Nakicenovic N., Swart R. IPCC Special Report on Emissions Scenarios. Cambridge: Cambridge Univ. Press., 2000. 129 p.
  22. Rogelj J., Meinshausen M., Knutti R. Global warming under old and new scenarios using IPCC climate sensitivity range estimates // Nature Clim. Change. 2012. № 2. P. 248–253.
  23. Wayne G.P. The Beginner’s Guide to Representative Concentration Pathways // Skeptical Sci. 2013. August. 24 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Hydrographic structure of the Onega Lake basin: catchments of the Shuya (1) and Suna (2) rivers, Zaonezhye (3), catchments of the eastern tributaries (4), Vodla (5), southern (6) and western (7) tributaries

Download (227KB)
3. Fig. 2. Cropped area (a) and livestock manure yield (b) of the studied sub-basins

Download (280KB)
4. Fig. 3. Fractional contribution of phosphorus (a) and nitrogen (b) discharge from the studied sub-basins to the total load on Lake Onega in 2021 (year of average water availability): 1 - Vodla River, 2 - Shuya River, 3 - Suna River, 4 - western tributaries, 5 - Zaonezhye River, 6 - eastern tributaries, 7 - southern tributaries

Download (98KB)
5. Fig. 4. Production of fish farms in the catchment of the Shuya River. Shuya (1), Zaonezhye (2), catchment of the river. Suna (3) and the whole lake catchment (4) for the period 2006-2023, as well as the results of linear extrapolation of the graphs for the period up to 2050

Download (64KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».