Geo-ecological assessment of the Caspian Sea coastal zone in Aktau

Full Text

Введение

Почвы прибрежной зоны Каспийского моря являются основной средой, подвергаемой влиянию техногенного загрязнения, поступающего в ходе антропогенной деятельности. Среди поллютантов в почвенном слое побережья Каспийского моря стоит отметить преобладание тяжёлых металлов [1], которые поступают в неё из атмосферы и водной среды, а после аккумулируются растениями либо вымываются в ходе эрозии [2]. Поступление тяжёлых металлов в прибрежные почвы, помимо влияния наземных источников, может быть обусловлено разливами [3] и сжиганием нефти, поскольку такие металлы как свинец, медь, цинк, никель и хром, образуют оксиды, которые имеют высокую скорость высвобождения при сжигании нефтяного шлама [4].

Накопление основной массы загрязняющих веществ происходит в гумусовом горизонте почвы, поскольку именно здесь они химически связаны с другими компонентами, включая алюмосиликаты, несиликатные минералы и органическое вещество [5]. Некоторые тяжёлые металлы способны замещать ионы натрия и калия в кристаллической структуре почвы [6], таким образом мигрируя и закрепляясь в плодородном слое почвы. Таким образом, переносимые соединения металлов связаны с вредными экологическими последствиями загрязнения почвы [7].

Миграция и накопление тяжёлых металлов в почве приводит к их переносу по трофической цепи, в которой последующим аккумулятором являются растения и животные. Для предотвращения экологического риска, возможного по причине недолжного наблюдения, необходим экологический контроль.

С целью экологического контроля за состоянием объектов окружающей среды проведение мониторинга является основным инструментом геоэкологических исследований.

Дистанционный мониторинг почвы и наблюдение за загрязнением проводятся на различных уровнях, включающих наземный мониторинг, аэрокосмическую съёмку и компьютерные методы обработки спутниковых данных [8]. В данной работе были использованы все уровни мониторинга для получения более полного объёма данных об экологическом состоянии почв прибрежной зоны Каспийского моря у с. Шапагатова (Мангистауская область).

Учитывая негативное воздействие тяжёлых металлов на растительность [9], а также на агрохимический состав почвы [10], уровень деградации биомассы является одним из показателей экологического состояния объектов окружающей среды.

Таким образом, цель работы заключается в комплексном геоэкологическом исследовании, что включает оценку временной динамики индекса NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index – нормализованный индекс разности растительности), на территории с. Шапагатова для определения его потенциала как индикатора накопления тяжёлых металлов в почвах и направлена на анализ влияния антропогенной деятельности на морскую и прибрежную зоны Каспийского моря.

Материалы и методы

Объектом исследования являются почвенные образцы на 4 исследовательских площадках (далее – ИП) и анализ спутниковых снимков территории, на которой расположены точки отбора проб.

Исследования проводились по маршрутной методике, в рамках которой были определены четыре исследовательские площадки: ИП-1, ИП-2, ИП-3 и контрольная площадка ИП-4. Отбор проб осуществлялся в 2019, 2021 и 2023 гг.

Почвенный анализ

Почвенные пробы были отобраны в соответствии с общепринятой методикой, описанной в стандарте ГОСТ 17.4.4.02.84¹. Пробы были взяты на глубине от 5 до 20 см единовременно в течение дня. После этого образцы почвы были высушены до состояния воздушной сухости при комнатной температуре и просеяны через сито с диаметром отверстий 1 мм.

Для определения содержания тяжёлых металлов в почве использовался метод атомно-абсорбционной спектрометрии на установке МГА-915М² в аккредитованной лаборатории ТОО «Accu Test»³. Измерены подвижные формы таких металлов, как свинец, никель, хром, ртуть, ванадий, медь, железо, цинк.

Для изучения агрохимических свойств почв были определены содержание гумуса, цвет, гранулометрический состав, валовый азот, подвижные соединения калия и фосфора, а также подвижные соединения для карбонатных почв и другие характеристики.

Точка мониторинга ИП-1 находится вблизи пос. Акшукур, на расстоянии 303,65 м от береговой линии моря. ИП-2 расположена у автомагистрали Актау – Форт-Шевченко, на расстоянии 1635,1 м от ИП-1, рядом с открытым складом удобрений и материалов для дорожного строительства.

ИП-3 находится в районе частных построек в пригороде с. Шапагатова, на расстоянии 2135 м от ИП-2. Контрольная точка ИП-4 находится на расстоянии 9578 м от ИП-3 и была выбрана для мониторинга воздействия окружающей среды. На рис. 1 изображена карта точек отбора проб почвы в прибрежной зоне, составленная в программном комплексе (далее – ПК) QGis 3.32⁴.

 

Рисунок 1. Карта точек отбора проб почвы

Figure 1. Map of soil sampling sites

 

Методы геоинформационных технологий

Для загрузки космоснимков и выбора наилучших вариантов использовалась платформа Sentinel Hub через сервер EO Browser. Снимки, отобранные с облачностью до 30%, обеспечивали хорошую видимость. Использовались снимки от космического спутника Sentinel-2 с разрешением до 10 м [11]. В ПК QGIS 3.32 обрабатывались спутниковые снимки, проводились расчёт индекса NDVI и создание карт сбора образцов почв.

NDVI является показателем, отражающим уровень здоровья и количества растительности на участке земной поверхности. Для вычисления NDVI применяется формула, основанная на значениях инфракрасного и красного каналов снимков.

Индекс NDVI рассчитывается по формуле:

$NVDI=\frac{NIR-RED}{NIR+RED}$ (1)

где NIR (англ. Near Infrared – ближний инфракрасный) – значения пикселей из ближнего инфракрасного канала; RED (пер. с. англ. «красный») – значения пикселей из красного канала [12].

Результаты вычисления NDVI представлены численным значением, которое изменяется в пределах от -1 до 1 (рис. 2). Эти значения отражают степень зелёного покрытия на анализируемой территории. Высокие значения индекса NDVI, приближенные к 1, свидетельствуют о наличии обширного и здорового растительного слоя. Низкие значения индекса NDVI, приближенные к -1, указывают на ограниченное или отсутствующее густое покрытие растительностью. Значение индекса NDVI около нуля говорят о преобладании негустой растительности или обнажённых грунтовых поверхностей. Путём применения данного расчёта создается карта NDVI, которая визуализирует пространственные данные зелёных областей на исследуемой территории [11].

 

Рисунок 2. Дискретная шкала NDVI

Figure 2. Discrete NDVI scale

 

Для оценки здоровья и плотности растительного покрова был выбран участок у береговых линий г. Актау, что охватывает район отбора проб почв.

Результаты и обсуждения

На изучаемых участках в северо-восточном направлении преобладают бурые пустынные почвы, а на глубине, где расположен верхний засоленный горизонт, преимущественно встречаются солончаковые или солончаковатые почвы. Содержание гумуса в верхнем слое варьируется от 1,18 до 2,63%, но снижается до 0,42–0,97% в глубоких слоях. Биогенные элементы в этих почвах представлены на невысоком уровне. Обычно чем более тяжёлый гранулометрический состав, тем выше обменная ёмкость, которая варьируется от 9,62 до 32,15 мг-экв/100 г. В почвенно-поглощающем комплексе преобладает обменный магний (40–80% от общей ёмкости обмена). Реакция водных суспензий в этих почвах слабощелочная или близка к нейтральной (рН 6,85–7,41).

Характеристика агрохимических показателей почв (табл. 1) на данной территории указывает на низкое содержание органического вещества, щелочную реакцию почвенных растворов, их подверженность засолению и слабую устойчивость к воздействию человеческой деятельности.

рН почвы является основным показателем, влияющим на растворимость и мобильность тяжёлых металлов в почве, учитывая то, что влияние на удерживаемость тяжёлых металлов иных агрохимических показателей может различаться в зависимости от вида растительности, характерного для исследуемых почв [13]. Исходя из результатов данного исследования, можно отметить небольшое повышение рН (табл. 1) при тенденции снижения индекса NDVI (рис. 2). Вероятно, это связано с влиянием Каспийского моря, в котором также отмечено постепенное повышение рН с 8,47 до 8,54 в период с 1996 по 2022 гг. [14]. Растения, произрастающие в области исследования, аккумулировали тяжёлые металлы (рис. 3) и погибали, по причине чего происходила эрозия, и почвенные слои, больше не удерживаемые корнями растений, имели более высокую подверженность приливам воды. Подобное влияние, вероятно, способствовало постепенному увеличению кислотно-щелочного показателя почвы, особенно на участках ИП-2 и ИП-3, где отмечен сдвиг реакции среды в сторону слабощелочной (до рН 7,52 и 7,63 соответственно в 2021 г.). Таким образом, повышение рН в этих точках рассматривается как вторичный эффект, обусловленный нарушением растительного покрова и усилением эрозионных процессов.

 

Рисунок 3. Динамика концентрации обнаруженной в почвенных образцах меди в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 3. Dynamics of copper concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

 

Таблица 1. Физико-химические свойства почвы исследовательских площадок в 2019 и 2021 гг.

Table 1. Physico-chemical soil indicators at research sites, 2019–2021

Физико-химические характеристики почвы Soil physico-chemical characteristics	Исследовательские площадки / Research sites
	ИП-1 / RS-1		ИП-2 / RS-2		ИП-3 / RS-3		ИП-4 (фон) / RS-4 (background)
	2019	2021	2019	2021	2019	2021	2019	2021
Гумус, % Humus, %	1,18	1,19	1,39	1,41	1,47	1,48	2,62	2,63
Азот общий, % Total nitrogen, %	0,26	0,24	0,34	0,36	0,39	0,41	0,27	0,28
Фосфор (валовый), мг/кг Phosphorus (total), mg/kg	1660,3	1662	472,5	473,4	515,17	516,15	2004	2003,8
Карбонаты, % Carbonates, %	3,11	3,13	1,77	1,78	1,82	1,84	2,75	2,77
Ёмкость обмена, мг-экв/100 г Cation exchange capacity, meq/100 g	9,62	9,65	22,85	22,89	24,15	24,89	32,15	32,19
Обменный кальций, мг-экв/100 г Exchangeable calcium, meq/100 g	1,5	1,7	4	4,2	5	5,2	1,3	1,4
Обменный магний, мг-экв/100 г Exchangeable magnesium, meq/100 g	7,11	7,12	17	17,2	18,45	18,5	11,7	11,8
Обменный натрий, мг-экв/100 г Exchangeable sodium, meq/100 g	0,61	0,63	0,93	0,95	0,97	0,98	16,13	16,29
Сумма солей, мг-экв/100 г Total salts, meq/100 g	0,57	0,59	1,06	1,07	1,3	1,33	0,2	0,24
рН	7,39	7,42	7,1	7,52	7,41	7,63	6,85	6,87

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена предельно допустимая концентрация (далее – ПДК) 3 мг/кг

The red dashed line indicates the maximum allowable concentration (MAC) of 3 mg/kg

 

Изучение наличия содержания тяжёлых металлов в почве имеет важное практическое значение. Учитывая потенциально негативный эффект тяжёлых металлов, важно следить за их содержанием с целью недопущения превышений нормативов ПДК [15].

Полученные результаты анализа почв свидетельствуют о резком снижении концентраций всех тяжёлых металлов в течение пяти лет исследования. Данная динамика представлена на рис. 3 на примере меди. Было отмечено превышение ПДК меди в 2019 г. в 1,6 раз, однако значения данного показателя снизились в 22 раза к 2023 г. Подобное явление может быть связано с несколькими факторами, включающими естественную ремедиацию почв, эрозионные процессы и выщелачивание.

Учитывая то, что основными источниками загрязнения вблизи территории исследования являются автотранспорт, хвостохранилище «Кошкар-Ата» и промышленные объекты, нельзя не отметить начатые в 2021 г. рекультивационные работы по засыпке местного грунта на хвостохранилище и создание защитной зелёной полосы [16].

Стоит также отметить высокие фоновые концентрации хрома, цинка, никеля и мышьяка, характерные для местных почв (табл. 2).

 

Таблица 2. Концентрации тяжёлых металлов в кларках земной коры и их фоновое содержание в почвах исследуемого района, мг/кг

Table 2. Heavy metal concentrations in crustal clarke values and their background levels in soils of the study area, mg/kg

Элемент Element	КларкиЗ.К Crustal clarke value	Фон Background
Медь (Cu)	47	6,4
Никель (Ni)	58	17,2
Мышьяк (As)	1,7 (5,0)	7,7
Кадмий (Cd)	0,13	0,9
Хром (Cr)	83 (70)	21,2
Свинец (Pb)	16	10,1
Цинк (Zn)	83	16

 

Мышьяк превышает ПДК на всех исследованных участках, причём наибольшее превышение отмечается именно на фоновой ИП-4. Это объясняется природными процессами, характерными для Мангистауской области, связанными с естественными процессами накопления и миграции мышьяка [16].

Наиболее распространённым в 2019 г. являлось загрязнение цинком, которое показало резкое снижение в 2021 г. и оставалось стабильным по данным 2023 г. При этом содержание меди ощутимо снизилось в 2023 г. в сравнении с изменениями между 2019 и 2021 гг. Похожую динамику показало содержание никеля и хрома в почвенных образцах: сначала снижение в 3,1 раз и 2,7 раз в 2021 г., далее снижение в 21 раз и в 79 раз в 2023 г. (рис. 4–5). Особое внимание стоит обратить на снижение концентраций свинца и кадмия, которые относительно мышьяка (рис. 6), никеля и хрома не должны иметь высоких фоновых значений, и хотя превышение ПДК для этих показателей не было отмечено, снижение их концентраций говорит о наличии техногенного воздействия, которое снизилось в период 2021–2023 гг. (рис. 8–9), что соответствует времени начала ремедиационных работ на хвостохранилище «Кошкар-Ата».

 

Рисунок 4. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах хрома в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 4. Dynamics of chromium concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023.

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 6 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 6 mg/kg.

 

Рисунок 5. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах никеля в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 5 Dynamics of nickel concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 4 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 4 mg/kg.

 

Рисунок 6. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах мышьяка в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 6. Dynamics of arsenic concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 2 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 2 mg/kg.

 

Рисунок 7. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах цинка в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 7. Dynamics of zinc concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 23 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 23 mg/kg.

 

Рисунок 8. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах свинца в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 8. Dynamics of lead concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 32 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 32 mg/kg.

Рисунок 9. Динамика концентрации обнаруженного в почвенных образцах кадмия в 2019, 2021 и 2023 гг.

Figure 9. Dynamics of cadmium concentration in soil samples in 2019, 2021, and 2023

Красной пунктирной линией на рисунке обозначена ПДК 0,5 мг/кг.

The red dashed line indicates the MAC of 0.5 mg/kg.

 

Это приводит к выводу, что влияние разливов и сжигания нефти на почвы прибрежной зоны в области исследования было минимальным.

Таким образом, наибольшее снижение было характерно для точек ИП-2 и ИП-3, что очень чётко коррелирует с результатами анализа NDVI (рис. 10). Согласно рис. 10, по дискретной шкале NDVI (рис. 2) наиболее низкие показатели индекса характерны в местах отбора проб ИП-2 и ИП-3. В данных точках отмечены более высокие концентрации тяжёлых металлов относительно других точек отбора.

 

Рисунок 10. Космоснимки с индексом NDVI

Figure 10. Satellite images with NDVI index

a) 26.04.2019; б) 15.04.2021; в) 10.04.2023

 

В особенности превышения в данных точках отбора отмечены для кадмия, никеля и меди. Содержание цинка в анализируемых почвах не превышало ПДК и показало дальнейшую тенденцию к уменьшению с каждым годом исследования (рис. 7).

Превышения ПДК кадмия на 2019 г. составляли 9,4 и 7,2 ПДК для ИП-2 и ИП-3 соответственно. Данные показатели снизились в 2023 г. в 156 и 164 раза для ИП-2 и ИП-3 соответственно.

В 2019 г. отмечается высокий вегетационный индекс (рис. 10, а). Это может указывать на отложенный эффект загрязнения или компенсаторные механизмы растений.

В 2021 г. при снижении загрязнения, но сохранении Cd выше ПДК, фотосинтетическая активность растительности снизилась (рис. 10, б), это может указывать на включение ремедиационных механизмов растений.

В 2023 г. NDVI имел показатель от -1 до 0,66 (рис. 10, в), что указывают на отсутствие растительности на некоторых участках и зоны с относительно здоровой и густой растительностью. В целом это указывает на некоторое восстановление деградированной экосистемы.

На исследуемом участке первоначальные значения NDVI были высокими, что указывало на здоровую и густую растительность. Например, значения NDVI в районе ИП-1, ИП-2 и ИП-3 находились в диапазоне от 0,5 до 0,7, что свидетельствовало о высокой плотности и активности фотосинтетической деятельности растений (рис. 10, а). Однако в ходе последующих наблюдений было зафиксировано значительное снижение показателей NDVI. В 2021 г. значения NDVI на всех исследовательских площадках упали до 0 или ниже, что указывает на серьёзные проблемы с растительностью (рис. 10, б). Значения NDVI, близкие к 0, свидетельствуют о слабой или мёртвой растительности либо об отсутствии растительного покрова. Такое резкое снижение NDVI может быть вызвано несколькими факторами, включая загрязнение тяжёлыми металлами, засуху, истощение почвенного покрова, заболевания растений или антропогенное воздействие. Таким образом, снижение значений NDVI до 0 является тревожным сигналом, указывающим на ухудшение здоровья растительности и возможное разрушение экосистемы на исследуемом участке.

Согласно анализу спектрального снимка за 2023 г., минимальное значение NDVI составляет -1 (рис. 10, в), что может указывать на отсутствие растительности или её существенные проблемы. Максимальное значение 0,667642 находится в среднем диапазоне, что может свидетельствовать о частичном сохранении растительности, но всё ещё может указывать на присутствие проблем.

Заключение

В области исследования обнаружено влияние техногенных факторов на почву и растительность. Загрязнение преимущественно исходило от наземных источников, поскольку с учётом естественной фиторемедиации и отсутствия постоянного повышения концентрации тяжёлых металлов понижение показателей тяжёлых металлов в период исследования было резким, но стабильным. Это соответствует периоду начала рекультивации земель хвостохранилища «Кошкар-Ата». Несмотря на то, что частым источником загрязнения тяжёлыми металлами почв прибрежных зон является сжигание или разлив нефти, непосредственно в данном случае подобные источники оказали минимальное влияние.

Анализ индекса NDVI за 2023 г. показал, что растительный слой, подверженный в ранние годы исследования вредному воздействию, начал восстанавливаться, что чётко коррелирует с очень низкими концентрациями тяжёлых металлов в почве в 2023 г.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Источник финансирования. Данные исследования финансировались Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан, грант ИРН BR24992964 «Разработка интегрированных энергосберегающих технологий для развития экологической устойчивости и эффективности морских операций в казахстанском секторе Каспийского моря», ИРН AP19175679 «Комплексное исследование и оценка экологического состояния Восточного побережья Каспийского моря в районе города Актау».

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Джаналиева Н.Ш., Серикбаева А.К. – анализ и проверка результатов исследований, написание и редактирование рукописи; Сейткожина Д. и Алдакова М.Д. – детальный анализ, проведение исследований, интерпретация и систематизация результатов, подготовка рисунков; Сырлыбеккызы С., Алтыбаева Ж.К. – работа с источниками, подготовка литературного обзора и табличных данных.

ADDITIONAL INFORMATION

Funding source. This research was funded by the Committee of Science of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan under grant IRN BR24992964 “Development of Integrated Energy-Saving Technologies for Enhancing Environmental Sustainability and Efficiency of Marine Operations in the Kazakhstani Sector of the Caspian Sea” and grant IRN AP19175679 “Comprehensive Study and Assessment of the Ecological State of the Eastern Caspian Coast in the Aktau Area.”

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. The greatest contribution is distributed as follows: Nurgul Sh. Dzhanaliyeva, Akmaral K. Serikbayeva analyzed and validated the data and contributed to writing and editing the manuscript; Damira A. Seitkozhina, Madina DZh. Aldakova carried out detailed analyses, conducted the experiments, interpreted and systematized the results, and prepared the figure; Samal Syrlybekkyzy, Zhanssaule K. Altybayeva reviewed the literature, analyzed the sources, and prepared the tables.

 

¹ ГОСТ 17.4.4.02-84. Охрана природы. Почвы. Методы отбора и подготовки проб для химического, бактериологического, гельминтологического анализа.

² Атомно-абсорбционная спектрометрия с электротермической атомизацией и Зеемановской коррекцией неселективного поглощения. lumex.ru/news/113.php.

³ Основная деятельность – проведение тестирования и сертификации продукции на соответствие стандартам безопасности и качества. eng.yu.edu.kz/ru/accutest-zhshs.

⁴ Настольная ГИС для создания, редактирования, визуализации, анализа и публикации геопространственной информации. qgis.org.

About the authors

Nurgul Sh. Dzhanaliyeva

Yessenov University

Email: nurgul.janaliyeva@yu.edu.kz
ORCID iD: 0000-0002-9823-0255

PhD

Kazakhstan, Aktau

Akmaral K. Serikbayeva

Yessenov University

Email: serikbayeva.akmaral@yu.edu.kz
ORCID iD: 0000-0001-8030-8934

Professor

Kazakhstan, Aktau

Damira A. Seitkozhina

Yessenov University

Email: damiraseit@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-7535-9750
Kazakhstan, Aktau

Madina D. Aldakova

Branch of KMG Engineering “KazNIPImunaigaz”

Author for correspondence.
Email: m.aldakova@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0009-5737-7216
Kazakhstan, Aktau

Samal Syrlybekkyzy

Yessenov University

Email: syrlybekkyzy.samal@yu.edu.kz
ORCID iD: 0000-0002-0260-0611

PhD, Professor

Kazakhstan, Aktau

Zhanssaule K. Altybayeva

Yessenov University

Email: zhahsaule.altybayeva@yu.edu.kz
ORCID iD: 0000-0002-8404-2157
Kazakhstan, Aktau

References

Supplementary files