Способ комплексной оценки состояния окружающей среды

Изобретение относится к экологии и может быть использовано в системе мониторинга окружающей среды в зоне освоения нефтегазовых месторождений в районах Крайнего Севера. Для этого методам биоиндикации определяют наличие индикаторов в пробах среды, присутствие которых свидетельствует о ненарушенных условиях среды, обозначают их как положительные индикаторы (Ipos). Также определяют наличие индикаторов, присутствие которых свидетельствует о нарушении состояния среды, и обозначают их как отрицательные индикаторы в районе нефтегазодобычи (Nneg) и на данном участке (Ineg). Состояние окружающей среды на участке оценивают путем расчета суммарной балльной оценки (K) по формуле K=∑(n Ipos)+(Nneg-∑(n Ineg). Затем формируют эталонную шкалу с разбивкой ее по классам качества среды. Количество классов качества соответствует количеству видов-индикаторов на участке, при этом значение K, равное количеству видов-индикаторов, соответствует эталонному классу качества среды, значение K=0 определяет класс качества среды, соответствующий экологической катастрофе, а промежуточные значения K определяют классы качества, соответствующие разной степени нарушенности условий окружающей среды. Изобретение обеспечивает повышение точности и достоверности результатов оценки состояния окружающей среды в районах Крайнего Севера. 8 табл.

 

Изобретение относится к экологическому мониторингу окружающей среды методами биоиндикации, использующими в качестве биоиндикаторов для оценки состояния почв и поверхностных вод беспозвоночные организмы, и может быть использовано в системе производственного экологического мониторинга в зоне освоения нефтегазовых месторождений в районах Крайнего Севера.

Наиболее близким аналогом заявленного изобретения является способ биоиндикации среды (см. патент RU 2213350 G01N 33/24, G01N 33/18, опубл. 27.09.2003), включающий выбор группы индикаторов, формирование эталонной среды с разбивкой ее по классам качества, определение видов индикаторов, способных существовать в диапазоне классов качества эталонной среды, извлечение из среды всех возможных видов из группы индикаторов, установление по каждому классу качества среды видов индикаторов, способных существовать в диапазоне классов качества эталонной среды, и определение класса качества среды по максимальному значению суммарной классовой значимости индикаторов (Sкз)k, определяемой соотношением

(Sкз)k=Nk(ne)-1⋅102,

где Nk - количество видов индикаторов, извлеченных из среды и способных существовать в классе качества "k" эталонной среды,

(ne)k - количество видов индикаторов, существующих в классе качества "k" эталонной среды,

в котором осуществляют оценку возможности самоочищения среды путем дополнительных извлечений индикаторов из среды и определений суммарной классовой значимости индикаторов до момента расположения максимального значения суммарной классовой значимости и наибольшего после него значения в соседних областях классности качества среды, а о возможности самоочищения судят при расположении наибольшего значения относительно максимального в области понижения классности среды.

Недостатком упомянутого выше способа является низкая репрезентативность результатов в плане оценки микроэлементного статуса биоиндикаторов и невозможность экстраполяции полученных результатов на экосистему большого природного региона, а также недостаточная эффективность упомянутого выше способа оценки из-за неполного извлечения индикаторов из среды, выполняемого ручным методом.

Задачей, на решение которой направлено заявленное изобретение, является разработка доступного и эффективного способа комплексной оценки состояния окружающей среды с возможностью применения его в регионах Крайнего Севера.

Технический результат, на достижение которого направлено заявленное изобретение, заключается в повышении точности и достоверности результатов оценки состояния окружающей среды за счет более полного учета реакций беспозвоночных на нарушение условий окружающей среды.

Биоиндикация основана на тесной взаимосвязи живых организмов с условиями среды, в которой они обитают. Изменения этих условий может привести к исчезновению определенных видов организмов, наиболее чувствительных к этим изменениям и появлению других, для которых такая среда будет оптимальной. В качестве биоиндикаторов могут использоваться различные группы организмов.

Технический результат достигается за счет того, что в способе комплексной оценки состояния окружающей среды, а именно почвы и поверхностных вод в районе нефтегазодобычи, выбирают участки для взятия проб с различными типами ландшафта, находящиеся в зоне возможного загрязнения объектами производственной инфраструктуры, а также в незагрязненной зоне, причем для каждого типа ландшафта выбирают не менее двух участков, в пределах каждого из выбранных участков отбирают пробы среды и выбирают группы индикаторов, при этом для каждой группы индикаторов определяют количество видов-индикаторов, каждый из которых должен быть типичным для выбранного участка и должен быть встречен в более чем 50% проб, после чего определяют наличие индикаторов в каждой пробе, присутствие которых в каждой из упомянутых проб среды свидетельствует о ненарушенных условиях среды, обозначают их как положительные индикаторы и присваивают им балл далее определяют наличие индикаторов, присутствие которых в пробе среды свидетельствует о нарушении состояния среды, обозначают их как отрицательные индикаторы и присваивают им балл после чего оценивают состояние окружающей среды на участке в зависимости от наличия индикаторов в каждой пробе, путем расчета суммарной балльной оценки K с прибавлением одного балла за присутствие каждого вида-индикатора с баллом и прибавлением одного балла за отсутствие каждого вида-индикатора с баллом в отобранных пробах, для расчета используют соотношение:

где

n Ipos - число встреченных положительных индикаторов на данном участке,

n Ineg - число встреченных отрицательных индикаторов на данном участке,

Nneg - общее число отрицательных индикаторов в районе нефтегазодобычи, в котором осуществляют оценку качества среды,

затем формируют эталонную шкалу с разбивкой ее по классам качества среды, количество классов качества соответствует количеству видов-индикаторов на участке, при этом полученное при расчете значение K равное количеству видов-индикаторов соответствует эталонному классу качества среды, значение K=0 определяет класс качества среды, соответствующий экологической катастрофе, а промежуточные значения K, полученные при расчете, определяют классы качества, соответствующие разной степени нарушенности условий окружающей среды.

В способе комплексной оценки состояния окружающей среды исследуемой средой являются почвы и поверхностные воды. Для оценки качества почв используют группы почвенных беспозвоночных, относящиеся к микрофауне (клещи, ногохвостки и др.) и мезофауне (дождевые черви, пауки, муравьи, жуки, моллюски, многоножки, мокрицы, личинки чешуекрылых, двукрылых, прямокрылых и др.), а для поверхностных вод используют беспозвоночных, относящихся к зоопланктону (кладоцеры, коловратки и др.) и зообентосу (каланиды, амфиподы, личинки двукрылых, стрекоз, ручейников, веснянок и др.).

Способ комплексной оценки состояния окружающей среды осуществляют следующим образом.

Выбирают участки для взятия проб с различными типами ландшафта, находящиеся в зоне возможного загрязнения объектами производственной инфраструктуры, а также в незагрязненной зоне, причем для каждого типа ландшафта выбирают не менее двух участков. В пределах каждого из выбранных участков отбирают пробы среды, выявляют видовые списки исследуемых групп беспозвоночных животных, выбирают группы индикаторов, при этом для каждой группы индикаторов определяют количество видов-индикаторов, каждый из которых должен быть типичным для выбранного участка в исследуемом регионе Крайнего Севера и должен быть встречен в более чем 50% проб.

Виды-индикаторы выявляют в пределах исследуемого участка по трем критериям:

1. Вид должен быть встречен в более чем 50% проб на всех участках;

2. По результатам анализа встречаемости вид должен быть встречен в 66% проб на контрольных или на нарушенных участках соответственно;

3. По результатам однократного дисперсионного анализа (уровень статистической достоверности р<0,05) численность вида в пределах одного класса качества среды должна быть либо достоверно выше, либо достоверно ниже, чем в других классах.

По степени соответствия этим критериям (в %) определяется надежность биоиндикатора, которая должна колебаться в пределах от 50 до 100%.

Кроме того, виды - потенциальные биоиндикаторы должны быть относительно крупными по размеру, легкими в определении таксономической принадлежности и обычными для данного региона.

Для обеспечения наибольшей точности оценки состояния окружающей среды количество видов-индикаторов, входящих в биоиндикационную систему, не должно превышать семи.

В некоторых случаях можно выбирать менее 7, но не менее 4, т.к. при этом снижается репрезентативность результатов исследований (оценки).

При оценке качества почв в пределах исследуемого участка выделяют пробную площадку (10×10) м, на которой проводят отбор проб почвы буром диаметром 10 см до глубины 5 см. Из отобранных проб извлекают все возможные виды-индикаторов из размерных групп мезо- и микрофауны.

Для выделения почвенных беспозвоночных из проб используют метод термоэкстракции, что позволяет получать животных как из группы микрофауны (0,2-2 мм), так и из группы мезофауны (2-20 мм) одновременно. Для этого используют воронку Берлезе (25 см в диаметре + сеть с ячейкой 2 мм + лампа мощностью 60 Вт на расстоянии около 25 см). Воронку вставляют в колбу с фиксатором (2 части 75%-ного спирта и 1 часть глицерола). Пробу осторожно переносят в воронку и над всей этой системой размещают электролампу. Принцип действия воронки Берлезе заключается в том, что благодаря лампе накаливания в образце почвы будет создаваться градиент влажности. Поэтому почвенные микроартроподы, предпочитающие влажные места, будут самостоятельно сползать вниз воронки и оттуда падать в фиксатор.

Большая часть почвенных беспозвоночных может быть идентифицирована лишь после их фиксации. Всех беспозвоночных фиксируют при экстракции из почвы 70°-ным этиловым спиртом.

Для оценки качества поверхностных вод выбирают участок непроточного водоема, примыкающий в непосредственной близости к участку отбора проб почвы. Отбор проб бентоса проводят дночерпателем диаметром 10 см на расстоянии 1-2 метров от берега водоема. Отобранную пробу поднимают и просматривают небольшими порциями в лотке с прозрачной водой. Обитающих в отложениях беспозвоночных фиксируют в 70%-ном растворе этилового спирта. Сбор планктона проводят планктонной сетью с объемом накопительного стакана 100 мл. Фиксацию планктона проводят 4%-ным раствором формалина.

В каждой отобранной пробе (почвы и воды) определяют наличие индикаторов, присутствие которых в каждой из упомянутых проб среды свидетельствует о ненарушенных условиях среды, обозначают их как положительные индикаторы и присваивают им балл «+1», далее определяют наличие индикаторов, присутствие которых в пробе среды свидетельствует о нарушении состояния среды, обозначают их как отрицательные индикаторы и присваивают им балл «-1», после чего оценивают состояния окружающей среды на участке в зависимости от наличия индикаторов в каждой пробе, путем расчета суммарной балльной оценки K с прибавлением одного балла за присутствие каждого вида индикатора с баллом «+1» и прибавлением одного балла за отсутствие каждого вида индикатора с баллом в отобранных пробах, для расчета используют соотношение:

где

n Ipos - число встреченных положительных индикаторов на данном участке,

n Ineg - число встреченных отрицательных индикаторов на данном участке,

Nneg - общее число отрицательных индикаторов в районе нефтегазодобычи, в котором осуществляют оценку качества среды,

затем формируют эталонную шкалу с разбивкой ее по классам качества среды, количество классов качества соответствует количеству видов-индикаторов на участке, при этом полученное при расчете значение K равное количеству видов-индикаторов соответствует эталонному классу качества среды, значение K=0 определяет класс качества среды, соответствующий экологической катастрофе, а промежуточные значения K, полученные при расчете, определяют классы качества, соответствующие разной степени нарушенности условий окружающей среды.

В случае включения в биоиндикационную систему семи видов-индикаторов выделяют семь классов качества среды. Для случая, приведенного в таблице 1, наилучшему качеству окружающей среды соответствует класс 0 - эталонный класс, а участкам с полностью уничтоженным природным биогеоценозом класс 6 - экологическая катастрофа (см. таблицу 1).

Систему видов-индикаторов разрабатывают для каждого конкретного района нефтегазодобычи на примере пар контрастных участков - ненарушенных (контрольных) и загрязненных, определяемых с использованием химического анализа и превышением ПДК по основным типам загрязнений. В зависимости от наличия видов, входящих в биоиндикационную систему, каждому виду присваивается соответствующий балл биоиндикационного значения. Полученную систему балльной оценки с помощью многоуровневой системы биоиндикаторов используют для оценки качества среды во всем районе нефтегазодобычи.

При проведении долгосрочных исследований шкалу качества среды ежегодно уточняют и актуализируют по мере накопления статистических данных и межгодовых колебаний климатической обстановки в районе объектов нефтегазодобычи. Возможно увеличение или уменьшение количества классов качества среды в связи с появлением новых или исключением уже выделенных организмов из числа индикаторов состояния среды по мере развития геоэкологической ситуации.

Сущность предлагаемого решения поясняется примером оценки состояния почв в окрестностях Бованенковского нефтегазоконденсатного месторождения (НГКМ).

Для оценки качества почв используют группу Oribatida - панцирных клещей. В выборке было обнаружено 30 видов орибатид, численность которых (экз. м-2) на разных участках в окрестностях Бованенковского нефтегазоконденсатного месторождения (НГКМ) представлена в таблице 2.

Выбор видов-индикаторов среди панцирных клещей осуществлялся в результате тестирования каждого вида по трем критериям:

1. Вид должен быть встречен в более чем 50% проб на всех участках;

2. По результатам анализа встречаемости вид должен быть встречен в 66% проб на контрольных или на нарушенных участках соответственно;

3. По результатам однократного дисперсионного анализа (уровень статистической достоверности р<0,05) численность вида в пределах одного класса качества среды должна быть либо достоверно выше, либо достоверно ниже, чем в других классах.

Результаты анализа пригодности видов панцирных клещей по критериям выбора видов-индикаторов представлены в таблице 3.

В представленном массиве данных удалось выделить четыре вида-индикатора: Liacarus xylaria (Schrank 1803), Moritzoppia unicarinata (Paoli, 1908), Nothrus palustris (C.L. Koch 1839) и Oppiella nova (Oudemans 1902). Все виды кроме M. unicarinata вида являются «отрицательными» индикаторами, т.е. индикаторами, встречающимися исключительно на нарушенных участках, которым в соответствии с предлагаемым способом оценки присвоен балл «-1». М. unicarinata присваивается балл «+1».

Результаты вычисления суммарной балльной оценки состояния окружающей среды K и определения класса качества среды представлены в таблице 4.

При включении в биоиндикационную систему четырех видов-индикаторов выделяют четыре класса качества среды - 0-й, 1-й, 2-й, 3-й классы, что соответствует эталонному состоянию среды, низкой и средней степени нарушенности условий окружающей среды и экологической катастрофе. В предложенном примере участок номер 18 относится к 3-ему классу качества среды, который соответствует экологической катастрофе, участок номер 15 ко 2-ому классу качества среды, который соответствует средне нарушенным условиям окружающей среды. Остальные участки характеризуются слабой степенью нарушенности, либо эталонным состоянием среды.

Пример расчета классов качества среды на основе данных о фауне и населении почвенных беспозвоночных, зоопланктоне и зообентосе в окрестностях Бованенковского НГКМ.

Для иллюстрации работы биоиндикационной системы ниже приведен гипотетический пример расчета индекса качества окружающей среды, рассчитанный на примере данных о почвенных беспозвоночных, планктоне и зообентосе в окрестностях Бованенковского НГКМ.

Всего в гипотетической выборке было встречены представители 12 семейств почвенной мезофауны, 19 видов орибатид, 5 таксонов зоопланктона и 6 отрядов бентических организмов. Численность учтенных на разных участках животных представлена в Таблице 5 (Численность таксонов почвенных беспозвоночных, зоопланктона и зообентоса на различных участках в окрестностях Бованенковского НГКМ).

Выбор таксонов-индикаторов

Выбор видов-индикаторов среди панцирных клещей осуществлялся в результате тестирования каждого вида по критериям, описанным выше. Результаты тестирования представлены в Таблице 6 (Результаты анализа пригодности таксонов почвенных беспозвоночных, зоопланктона и зообентоса по критериям выбора групп-индикаторов).

Таким образом, в представленном массиве данных удалось выделить семь таксонов - индикаторов: пауки Aranea, имаго жуков Staphylinidae, дождевые черви Lumbricidae, панцирные клещи Ceratoppia sphaerica и Oromurcia bicuspidata, планктонные копеподиты и бентические раки Amphipoda. При этом пауки Aranea и оба вида панцирных клещей являются «отрицательными» индикаторами, т.е., встречающиеся преимущественно на нарушенных участках а все остальные - положительными. В соответствии с методикой паукам и панцирным клещам присвоен балл «-1», а остальным «+1».

Результаты вычисления классов нарушенности среды для исследованных участков представлены в Таблице 7. (Расчет класса состояния среды для предложенной системы биоиндикаторов для всех участков из гипотетического массива данных. Номера участков соответствуют таковым в Таблице 5).

В предложенном гипотетическом примере состояние участков (номера 1 и 5) соответствует экологической катастрофе, участок номер 4 характеризуется чрезвычайной степенью нарушенности условий окружающей среды и три участка (номера 6, 7 и 8) соответствуют нарушенным условиям окружающей среды. Остальные участки характеризуются слабой степенью нарушенности, либо эталонным состоянием среды. В целом, результаты проведенного ранжирования хорошо согласуются с данными натурных исследований и когерентны с оценками степени воздействия на окружающую среду, сделанную в поле и приведенную в таблице 1.

Использование предложенного метода биоиндикации возможно в течение вегетационного сезона, и не зависит от сезонных изменений численности и состава биоты пресных вод и почв. Схема отбора проб на контрольных участках и на участках разной степени нарушенности позволяет проводить сравнение их моментального состояния. Это делает предлагаемый метод независимым от времени, сезона отбора проб.

Предложенный способ комплексной оценки состояния окружающей среды позволяет ранжировать экосистемы по классам качества окружающей среды. Практическое значение способа заключается в том, что он может быть использован как интегральный метод оценки состояния окружающей среды в регионах Крайнего Севера, позволяет при незначительных затратах получить объективные результаты проводимого мониторинга. При осуществлении долгосрочных наблюдений, по мере накопления информации, возможно получение ретроспективной оценки экологического состояния окружающей среды.

Способ комплексной оценки состояния окружающей среды, а именно почвы и поверхностных вод в районе нефтегазодобычи, в котором выбирают участки для взятия проб с различными типами ландшафта, находящиеся в зоне возможного загрязнения объектами производственной инфраструктуры, а также в незагрязненной зоне, причем для каждого типа ландшафта выбирают не менее двух участков, в пределах каждого из выбранных участков отбирают пробы среды и выбирают группы индикаторов, при этом для каждой группы индикаторов определяют количество видов индикаторов, каждый из которых должен быть типичным для выбранного участка и должен быть встречен в более чем 50% проб, после чего определяют наличие индикаторов в каждой пробе, присутствие которых в каждой из упомянутых проб среды свидетельствует о ненарушенных условиях среды, обозначают их как положительные индикаторы и присваивают им балл, далее определяют наличие индикаторов, присутствие которых в пробе среды свидетельствует о нарушении состояния среды, обозначают их как отрицательные индикаторы и присваивают им балл, после чего оценивают состояние окружающей среды на участке в зависимости от наличия индикаторов в каждой пробе путем расчета суммарной балльной оценки K с прибавлением одного балла за присутствие каждого вида индикатора с баллом и прибавлением одного балла за отсутствие каждого вида индикатора с баллом в отобранных пробах, для расчета используют соотношение:

где

n Ipos - число встреченных положительных индикаторов на данном участке,

n Ineg - число встреченных отрицательных индикаторов на данном участке,

Nneg - общее число отрицательных индикаторов в районе нефтегазодобычи, в котором осуществляют оценку качества среды,

затем формируют эталонную шкалу с разбивкой ее по классам качества среды, количество классов качества соответствует количеству видов-индикаторов на участке, при этом полученное при расчете значение K, равное количеству видов-индикаторов, соответствует эталонному классу качества среды, значение K=0 определяет класс качества среды, соответствующий экологической катастрофе, а промежуточные значения K, полученные при расчете, определяют классы качества, соответствующие разной степени нарушенности условий окружающей среды.



 

Похожие патенты:

Способ агрохимического обследования земель сельскохозяйственного назначения относится к сельскому хозяйству, а именно к агрохимическому картографированию земель сельскохозяйственного назначения.

Изобретение относится к области сельского хозяйства, в частности к земледелию и растениеводству. В способе последовательно формируют, по меньшей мере, два образца семян зерновых культур: опытный и контрольный вариант образцов семян зерновых культур, обеспечивают контакт опытного образца семян с почвой с добавлением воды до достижения наименьшей влагоемкости почвы; обеспечивают контакт контрольного образца семян с песком с добавлением воды до достижения наименьшей влагоемкости песка; осуществляют выдержку указанных опытных и контрольных образцов семян до проращивания, удаляют почву и песок с пророщенных семян и помещают очищенные опытные и контрольные образцы пророщенных семян в идентичные прозрачные емкости с водой, уплотняют пророщенные семена в емкостях посредством вибрационного воздействия в вертикальной плоскости и последующего ударного воздействия на дно емкости.

Изобретение относится к области исследований свойств пород сланцевых толщ. При осуществлении способа определяют литологические типы пород в интервалах глубин сланцевой толщи.

Изобретение относится к области сельского хозяйства. В способе формируют, по меньшей мере, один обработанный раствором пестицида опытный образец семян зерновых культур и один необработанный контрольный образец семян зерновых культур, обеспечивают контакт опытного обработанного образца семян с почвой с добавлением воды до достижения наименьшей влагоемкости почвы; обеспечивают контакт контрольного образца семян с песком с добавлением воды до достижения наименьшей влагоемкости песка; осуществляют выдержку указанных опытных и контрольных образцов семян до проращивания, удаляют почву и песок с пророщенных семян и помещают очищенные опытные и контрольные образцы пророщенных семян в идентичные прозрачные емкости с водой, уплотняют пророщенные семена в емкостях посредством вибрационного воздействия в вертикальной плоскости и последующего ударного воздействия на дно емкости, при этом после вибрационного воздействия на образцы семян в емкости помещают идентичные по массе грузы, определяют насыпные объемы опытного (V2) и контрольного (V3) образцов пророщенных семян по высоте размещения груза от дна емкости, по которым определяют величину суммарного ингибирования семян опытного образца токсикозом почв и пестицидом (Иi) по формуле: Иi=((V3-V2i)/(V3-V1))*100%, где V1 - поправочный коэффициент, характеризующий насыпной объем набухших семян злаковых колосовых зерновых культур, проращивание которых осуществлялось в течение 24 часов; V2i - насыпной объем проросших семян опытного образца; V3 - насыпной объем проросших семян контрольного образца, i - порядковый номер опытного образца; по значениям насыпных объемов V2i, где i - порядковый номер опытного образца, строят кинетические зависимости изменения длины проростков для выбранной культуры при проращивании обработанных семян этой культуры на исследуемой почве от времени (toi, мин); определяют величину временного сдвига (%) для каждого образца и выбранной почвы (Ti) Ti=[(toi-tпi)/tпi]*100%, где Ti - временной сдвиг (%), tпi - время прорастания семян в песке, мин, tоi - время прорастания семян в почве до той же длины проростков, что и в песке, мин; формируют зависимость временного сдвига (Ti) от величины суммарного ингибирования (Иi) при развитии семян, определенную по насыпному объему (V2i); определяют время задержки прорастания опытного образца семян в почве по формуле Δto=1080*Ti/100, где Δto - время задержки прорастания обработанных семян в почве (мин), Ti - временной сдвиг, который определили при помощи экспериментальной кривой для величины найденного суммарного ингибирования (%).

Изобретение относится к отрасли сельского хозяйства, а именно к области исследования состояния почвы, может использоваться в сельском хозяйстве для отбора проб почвы с различной глубины и проведения исследований по некоторым ее физико-механическим и химическим свойствам.

Изобретение относится к экологии и может быть использовано для идентификации источника и времени загрязнения окружающей среды дихлордифенилтрихлорэтаном (ДДТ) в регионах Крайнего Севера.

Изобретение относится к области сельского хозяйства. Способ количественной оценки эрозионных потерь почвы с применением наземного лазерного сканера заключается в том, что устанавливают не менее трех опорных реперных точек с известными координатами для идентификации координат их размещения на местности и обеспечения повторности наблюдений либо определяют эти координаты топографо-геодезической съемкой с точностью ±1 мм; устанавливают сканирующее оборудование таким образом, чтобы лазерный сканер находился на самой нижней точке исследуемого подверженного эрозии участка; обрабатывают полученные сканы, а именно сделанные в разное время сканы размещают в единую систему координат, очищают сканы от нежелательных объектов, для каждого скана с помощью встроенных в используемую компьютерную программу алгоритмов строят цифровую трехмерную модель рельефа с шагом сетки, равным шагу сканирования, определяют объём V и толщину слоя i потери почвы от эрозии (i–) и аккумуляции (i+) смытого материала на всем выбранном участке путем вычитания разновременных цифровых моделей рельефа с помощью алгоритмов программы, поставляемой с используемым сканирующим оборудованием; выполняют вычисление показателей почвенной эрозии и аккумуляции на исследуемой территории, для чего рассчитывают слой эрозии почвы и аккумуляции почв на участке площадью S в миллиметрах по объему смыва почв V и объему аккумуляции почв V+ по экспериментально выведенным формулам i– = V–/S × 1000; i+ = V+/S × 1000; выполняют расчёт преобладающего эрозионного процесса Δi: Δi = (V+ – V–/S) × 1000; выполняют расчёт объема смыва аккумуляции почвы на единицу площади, получают интегрированный удельный показатель E: E = (V+ – V–/S) × 10000.

Изобретение относится к грунтоведению и может быть использовано при проектировании искусственных оснований фундаментов зданий и сооружений из насыпного глинистого грунта.

Изобретение относится к инженерно-геологическим изысканиям, в частности к способам определения изменения устойчивости мерзлых грунтовых оснований. Согласно заявленному способу в грунтовом основании размещают зонды, каждый из которых содержит нагревательный элемент, приемный акустический преобразователь и термометр.

Изобретение относится к области измерения содержания газа, в частности к интегрированному газонепроницаемому измерительному прибору для измерения содержания газа, основанному на принципе температурного и избыточного давления и его применения.

Изобретение относится к области медицинской микробиологии и предназначено для идентификации штаммов Yersinia pestis средневекового биовара с последующей дифференциацией по филогенетической принадлежности методом ПЦР в режиме реального времени.

Изобретение относится к производственным процессам. Многофункциональное программно-информационное устройство включает каналы приема и передачи информации, датчики состояния окружающей среды, лазерный измеритель расстояний и запыленности воздуха, световую сигнализацию, дисплей, тепловизионный модуль, громкоговоритель, счетно-решающее устройство, соединенное со всеми элементами устройства и с возможностью передачи информации на дисплей и аккумуляторную батарею.

Изобретение относится к области медицины, конкретно к гистологии и патологической анатомии. Раскрыт способ приготовления гистологических препаратов для выявления внутриклеточных липидных включений в тканях человека и животных, включающий забор образцов исследуемой ткани, фиксацию образцов ткани в 10%-ном растворе формалина, отмывку от фиксатора, обезвоживание, приготовление гистологических срезов, нанесение срезов на предметные стекла с последующей окраской срезов в растворе Судана черного «В».

Изобретение относится к медицине, а именно к хирургии, и может быть использовано для диагностики стафилококковой абдоминальной хирургической инфекции. Проводят исследование биологических жидкостей.

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для скрининга рака молочной железы и предрасположенности к нему. Проводят маммографию и УЗИ.

Изобретение относится к области медицины, а именно к способам выявления опухолевых клеток, находящихся в стадии эпителиально-мезенхимального перехода в асцитических жидкостях.

Группа изобретений относится к ускоренному и высокочувствительному способу обнаружения бактериальных патогенов. Раскрыт способ обнаружения бактерий, включающий обеспечение одной или более чем одной суспензии, причем каждая содержит по меньшей мере один вид меченых тестируемых бактериофагов, которые специфично связываются с видом бактерий, подлежащим обнаружению; добавление образца, подлежащего проверке на наличие по меньшей мере одного вида бактерий; фильтрацию полученной реакционной смеси; обнаружение комплексов бактерии-бактериофаги в концентрате; обнаружение несвязанных бактериофагов в фильтрате; обработку полученных сигналов, сгенерированных в результате обнаружения, и вывод результатов обнаружения пользователю.

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для мониторинга возможного стойкого отклонения от нормы энергетического метаболизма эритроцитов и/или нарушения структуры их мембран.

Изобретение относится к области медицины, а именно к андрологии. Способ прогнозирования высокой степени фрагментации ДНК сперматозоидов и невынашивания беременности в паре включает исследование эякулята на содержание триклозана, при обнаружении концентрации триклозана ≥0,11 нг/мл методом газовой хроматографии с масс-спектрометрическим детектированием устанавливается высокий риск фрагментации ДНК сперматозоидов и невынашивания беременности в паре.

Изобретение относится к медицине и ветеринарии и может быть использовано для идентификации видового состава нематод методом MALDI TOFF Biotyper. Для этого проводят механическую ультразвуковую гомогенизацию головного конца нематод, который предварительно обрабатывают антибиотиками широкого спектра действия.

Изобретение относится к биотехнологии и охране окружающей среды в области контроля загрязненности воды органическими веществами. Устройство содержит сосуд с испытуемой жидкостью, выполненный в виде U-образного манометра, термостат и устройство перемешивания.

Изобретение относится к экологии и может быть использовано в системе мониторинга окружающей среды в зоне освоения нефтегазовых месторождений в районах Крайнего Севера. Для этого методам биоиндикации определяют наличие индикаторов в пробах среды, присутствие которых свидетельствует о ненарушенных условиях среды, обозначают их как положительные индикаторы. Также определяют наличие индикаторов, присутствие которых свидетельствует о нарушении состояния среды, и обозначают их как отрицательные индикаторы в районе нефтегазодобычи и на данном участке. Состояние окружающей среды на участке оценивают путем расчета суммарной балльной оценки по формуле K∑+. Затем формируют эталонную шкалу с разбивкой ее по классам качества среды. Количество классов качества соответствует количеству видов-индикаторов на участке, при этом значение K, равное количеству видов-индикаторов, соответствует эталонному классу качества среды, значение K0 определяет класс качества среды, соответствующий экологической катастрофе, а промежуточные значения K определяют классы качества, соответствующие разной степени нарушенности условий окружающей среды. Изобретение обеспечивает повышение точности и достоверности результатов оценки состояния окружающей среды в районах Крайнего Севера. 8 табл.

Наверх