Север и рынок. 2017, N 1.

THE AMPLITUDE-FREQUENCY ANALYSIS OF THE EXPERIMENTAL DATA ON THE EFFECTS OF EMISSIONS OF METALLURGICAL PLANT ON THE ENVIRONMENT IN THE FAR NORTH O. B. Butusov , Professor Moscow Polytechnical University, Moscow, Russia N. I. Redikul'tseva, Associate Professor Moscow University for the Humanities, Moscow, Russia O. P. Nikiforova , Associate Professor State University of Management, Moscow, Russia Abstract. A new method for analyzing and forecasting the impact of metallurgical enterprises on the environment in the Far North by using the amplitude-frequency characteristics, has been devoloped. The method used mathematical model of "exposure — response" relationship. The mathematical models were obtained using experimental data and identification algorithms. The experimental data on the "exposure — response” dependencies have been obtained as a result of field studies of natural ecosystems in the area around the metallurgical plant "Pechenganikel" on the Kola Peninsula. The proposed method includes three steps. At the first stage multicomponent experimental data were converted into a small number of integral indices. At the second stage mathematical model of "exposure — response” dependencies was obtained using integral indices and identification methods. At the third stage mathematical models were studied using the amplitude-frequency analysis techniques. As a result it was found that there is a positive influence on the "response” parameters, originated from the periodic structures of landscape elements that were smaller than the size of the zone of influence of the metallurgical plant. Keywords: nature management, mathematical modeling, "exposure — response” dependence, integral indices, identification models, amplitude-frequency and phase-frequency response. Введение. Известно, что рациональное экологосбалансированное природопользование является необходимым условием современной экономики. Этот тезис приобретает особенно важное значение для «хрупкой», легко уязвимой природной среды Крайнего Севера. В задачах анализа промышленного воздействия на экологическое состояние природной среды большое значение имеет анализ техногенного воздействия выбросов промышленных предприятий на окружающую среду (ОС). Сложность проблемы заключается в том, что техногенное воздействие является многокомпонентным [1-3]. Множеству показателей «дозы» соответствует множество показателей «эффекта». В результате математическая модель «доза — эффект» зависимостей имеет достаточно большой порядок, что неизбежно приводит к сложности ее математического анализа и сложности прогнозирования динамики природных систем (ПС) в условиях техногенного воздействия. В условиях Крайнего Севера данная проблема становится особенно актуальной по причине небольших вегетационных периодов и ограниченных размеров экологической ниши ПС. Одним из путей решения проблемы многокомпонентности является использование интегральных показателей. В работах [4-6] получена методика построения интегральных показателей по экспериментальным данным «доза — эффект» зависимостей. Проанализированы и исследованы экспериментальные данные о результатах воздействия на ОС металлургического комбината «Печенганикель» (МКПН), расположенного на Кольском полуострове. В качестве показателей «дозы» были использованы приведенные к интервалу [0, 1] нормализованные данные о загрязнении снежного покрова 10 тяжелыми металлами (Zn, Cu, Mn, Ni, Co, Pb, Cd, Hg, As, Se). В качестве показателей «эффекта» — 8 следующих показателей: y (1) — фитомасса травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ); y(2) — общее проективное покрытие (ОПП) ТКЯ; y(3) — число видов ТКЯ; y (4), y (5), y (6) — биомасса, численность и число таксономических групп почвенной мезофауны; y(7), y(8) — альгофлористические показатели фитосохранности почвы (коэффициенты Kch, Kpl). Разработанная в [4-6] методика основана на решении интервальных уравнений для показателей «дозы» и «эффекта», с помощью которой были получены три класса эквивалентности для показателей эффекта. Показатели, объединенные в один класс эквивалентности, коррелированы между собой и могут быть представлены общим интегральным показателем [7-10]. Таким образом, 129