Typy a zdroje kontaminace půd

Faktory ovlivňující difuzní kontaminaci lesních půd Milan SÁŇKA Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí - RECETOX, [email protected]

Pedologické dny Milovy, 2013.

Typy a zdroje kontaminace půd Kontaminace Přirozená atm. depozice

Plošná - difuzní Přirozená

Geologické podloží, záplavy

Regionální Lokální (bodové , liniové zdroje

Antropogenní

Odpadní kaly Sedimenty (záplavy) Hnojiva Ukládání odpadů, průmysl

Plynulý přechod Antropogenní atmosferická depozice Pedologické dny Milovy, 2013.

Dálkový transport těkavých POPs


Zdroje pro hodnocení difuzní kontaminace

Matematické modelování na reálných souborech dat Hodnocení projektu Interreg (Bavorsko-CZ) Předběžné výsledky projektu NAZV


Cíle analýzy Identifikace zdrojů variability v hodnotách kontaminantů půd a modelování obsahu kontaminantů v půdách ČR Analýza shrnující vliv prostorové informace a charakteristik lokalit na hladiny kontaminantů v půdách Vytvoření modelů vysvětlujících úrovně kontaminace pomocí prostorové analýzy s využitím vysvětlujících parametrů (fyzikálně chemické charakteristiky půd, nadmořská výška, pedologické charakteristiky, informace získané analýzou GIS vrstev apod.) Vytvoření distribučních map pozaďových koncentrací POPs v půdě bez „hot-spots“ Využití map k výpočtu těkání a predikce rizik Pedologické dny Milovy, 2013.

Datový soubor Data z několika projektů (v letech 2005 - 2011) poskytnutých pracovišti RECETOX, UKZUZ, AOPK Použité analýzy: Random Forests a rozhodovací stromy (CART) Koncentrace zlogaritmovány (Ln) a odstraněny odlehlé hodnoty Celkový počet lokalit PAHs – 218 lokalit PCBs – 219 lokalit DDX – 180 lokalit HCB – 192 lokalit


Predikce plošných koncentrací POPs a jejich zásob v půdě ČR rozdělena na 80 033 čtverců o velikosti 1 km2 pomocí ArcGIS 9.2 Každému čtverci byly přiřazeny hodnoty prediktorů z GIS vrstev, stejně pro lokality (mimo parametrů měřených přímo v terénu: typ půdy, organický uhlík, charakter půdy) Prediktory Antropogenní aktivita – vzdálenost od zdrojů, obydlených oblastí a komunikací, zóny znečištění NOx, SO2, obsah prašných částic v ovzduší Klimatické a topografické faktory – nadm. výška, průměrné roční teploty, průměrné roční srážky Půdní vlastnosti – půdní typ, obsah organického uhlíku, způsob využití půdy, charakter pozemku Koncentrace/zásoba POPs ve svrchní vrstvě půdy byla počítána pro každý grid, za použití reálné koncentrace POPs, objemové hmotnosti, skeletovitosti a mocnosti horizontů. Hodnoty byly specifické pro každý čtverec/grid. Pedologické dny Milovy, 2013.

Datový soubor Přes 200 lokalit a analytickými daty obsahů POPs v půdě z několika projektů


Regression tree of PCBs (n = 219) N = 219 M = 3.7 Pastures, Natural grassland, Moors and heathland, Fruit trees, Peatbogs

Land cover

N = 95 M = 2.3

<= 26.7 % Corg

Size of pop. area >785 N = 27

N = 68 M = 1.6

ID = 1

Natural grassland, Pastures, Moors, heathland, Land cover Fruit trees Peatbogs N = 45

N = 23

M = 1.3

M = 2.4

ID = 3

ID = 2

Histogram ln PCBs 71

M = 5.8 ID = 5

>521 m asl

N = 43

N = 10

M = 2.9

M = 6.2

ID = 6

ID = 7 Range of conc. of terminal nodes

14

11

10

8

6 1

0

0 -4

-3

5

0 -2

-1

0

1

2

3

kategorie

4

1

0 5

6

7

8

2 0

9

M = Geom. Mean

4

(ng.g-1)

,

Confidence Intervals (5% and 95%)

ID7

20

6

ID6

30

8

ID5

33

ID4

40

10

ID3

68.6% explained variability (crossvalidation 61,9% - 71,8%)

ID2

50

N=219

50

12

ID1

počet pozorování

N = 45

N = 53 M = 3.4

N=14 outlier

60

ID = 4

ng.g-1 )

70

M = 10.6

<= 408 Size of pop. area >408

<=521 m asl Altitude

80

> 26.7 % N = 26

N = 98 M = 4.3

M = 5.6

concentrations (

<=785

Green urban areas, arable land, Broad-leaved and Coniferous forest, Transitional woodland shrub N = 124 M = 5.2

Regression tree of HCB (n = 192) N = 192 M = 1.2 arable land

Character of soil

N = 38 M =3.2 <=176

Anthrosols, Cambisols

>176

Risk

N = 27

N = 11

M = 2.4

M = 6.6

ID = 1

ID = 2

N = 71 M = 0.6

>691

<=869m asl Altitude

M = 1.3 Anthrosols, Cambisols

N=7

N = 64

M = 0.7

ID = 4

ID = 5

ID = 3

<=365m asl (grassland)

>869m asl N = 16

N = 39 M = 1.6

M = 0.8 ID = 6

Altitude

>365m asl (Forest soil)

(character of soil)

N = 13

N = 26

M = 2.6

M = 1.3

ID = 8

ID = 7


40 29 19 8

-1

0

1

2

3

0

4

kategorie

5

6

7

2

0

8

9

10

2 0

Pedologické Milovy, 2013. M = Geom. Mean (ng.g-1dny ), Confidence Intervals (5% and 95%)

ID8

-2

2

ID7

-3

2

ID6

-4

3

ID5

0

1

4

ID4

2

1

6

ID3

20

8

ID2

58

60

10

ID1

N=9 outlier

N = 192

ng.g-1 )

Range of conc. of terminal nodes

80 počet pozorování

Fluvisols, Arenosols, Podzols, except arenic N = 55 M = 1.4

N = 28

M = 0.2

105

Histogram

Soil type

concentrations (

100

Soil type

N = 154 M = 0.9

N = 99 M = 0.8 Size of pop. area

<=691

Luvisols and Stagnosols

grassland, anthropogenic, forest and peaty soil

Regression tree of DDT (n = 180) N = 180 M = 6.5

grassland

arable land, anthropogenic, forest and peaty soil

Character of soil

N = 92 M = 2.7 Temperature > 8 °C

<= 8 °C

Land cover

<=70

Risk

>70

N = 34 M = 8.4 ID = 6

N = 12 M = 25.9 ID = 7

46

Range of conc. of terminal nodes 37


14

15 10

8

5

3

2

1 0 -2

-1

2

0 0

1

2

3

4

kategorie

5

6

7

1 8

9

20 15 10 5 0

Pedologické Milovy,Intervals 2013. (5% and 95%) M = Geom. Mean (ng.g-1) , dny Confidence

ID7

19

20

25

ID6

25

30

ID5

N=6 outlier

N = 180

30

35

ID4

35

ID1

počet pozorování

40

concentrations ( ng.g -1 )

45

ID3

Histogram

N = 42 M = 24.3 ID = 5

N = 46 M = 11.3

ID2

50

Pastures

N = 30 M = 1.2 ID = 3

N = 30 M = 0.34 ID = 2

Fluvisols,Luvisols, Chernozems,Cambisols, Gleysols, Histosols Soil type Arenosols, Podzols

N = 30 M = 7.0 ID = 1

N = 62 M = 1.7 Natural grassland

N = 88 M = 16.3

Regression tree of PAHs (n = 218) N = 218 M = 508.9 Precipitation

<= 700mm

N = 82 M = 822.1 Green urban areas, arable Natural grassland Land cover land, Broad-leaved, Pastures Coniferous and Peatbogs N = 41 Mixed forest N = 41 M = 1255.6 M = 619.8

N = 136 M = 365.3 <= 434

Size of pop. area

>434

N = 59 M = 601.4

N = 77 M = 249.3

> 700 mm

Soil type

Fluvisols Anthrosols arable land, grassland N = 30

Character of soil forest soil N = 28

M = 957

M = 457

ID = 5

ID = 7

N = 49

N = 29

N = 30

N = 29

M = 372

M = 550.4

M = 1423

ID = 2

ID = 4

ID = 6

ID = 8

17

8

6 3

kategorie

0

0

1,5 2,0 2,5 3,0

M = Geom. Mean (ng.g-1) ,

Confidence Intervals (5% and 95%)

ID8

0 0 -3,0 -2,5 -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0

500 ID7

3

ID6

3 1

1000

ID5

4

1500

ID4

8

8

2000

ID3

10

2500

ID2

N = 218

71% explained variability (crossvalidation 65,6% - 74,2,0%)

ID1

N=6 outlier

concentrations ( ng.g -1 )

14

10

Range of conc. of terminal nodes

3000

16

16 počet pozorování

M = 1856.8

19

18

2

N = 12

M = 510.1

M = 176.3 Histogram ln PAHs

12

N = 11

ID = 3

ID = 1

20

Dist. industry Luvisol <= 8.9µg m-3 NOx >8.9µg m-3 <=220m >220m Cambisol

Významnosti prediktorů

0

0.5

1

0

0.5

HCB (N=192)

PAHs (N=218)

DDT (N=218)

PCBs (N=218)

1

0

altitude temperature precipitation orgCarbon soil type landuse char. of soil size of pop. ar. dist. pop. area dist. industry dist. road class road NOx SO2 PM risk Pedologické dny Milovy, 2013.

0.5

1

0

0.5

1

Spatially resolved (grid of 1×1 km) pools of HCB (kg·km-1)

Environmental distribution of HCB depends on land cover, soil type, size of populated area and elevation. Pedologické dny Milovy, 2013.

Spatially resolved (grid of 1×1 km) pools of DDT (kg·km-1)

HCB and DDT maps clearly show higher pools in lowlands when compared to mountain soils. It is a result of using these compounds as pesticides for several decades. Pedologické dny Milovy, 2013.

Predicted concentrations of PAHs in soil


Predicted concentrations of PCBs in soil

Zastoupení DDT a jeho metabolitů v nadložním organickém horizontu podle kategorií LVS a druhového složení porostů


Obsah PAH v nadložním organickém horizontu podle druhového složení porostu Látka

Σ PAH

les n jednotky Průměr Min. Max. Medián

převaha jehličnanů 85 1918,88 532,22 5063,50 1962,20

převaha listnáčů 12 µg.kg-1 2434,57 1058,66 5871,90 2354,30


smíšený 15 2121,15 766,04 6188,50 2123,65

Vytěkávání HCB a PCB z půdy: fugacitní model


Vytěkávání POPs z půdy Vytěkávání se stává hlavním zdrojem některých POPs v životním prostředí

Cílem modelu je kvantifikovat tyto toky v průběhu roku a získat informaci o celkovém množství POPs které se dostává do ovzduší Byl použit fugacitní model. Vytěkávací tok je úměrný rozdílu fugacit mezi vzduchem a půdou Pro predikci je potřeba: - koncentrační mapy, mapy teplot vzduchu, Kow, Kaw, Corg Využití: inventura POPs, predikce budoucího vývoje změn koncentrací ve vzduchu a půdě, kalibrace hemisférického modelu


Vstupní parametry pro model těkání: Průměrná koncentrace ve vzduchu HCB = 0.175 ng / g (medián z Košetic) PCB = 0.009 ng / g (median z Košetic) Místně specifické (pro každý grid 1x1 km) - teplota (stejná pro vzduch i půdu) - organický uhlík - koncentrace v půdě

Zanedbáváme: Vliv vegetace, srážek, fázovou změnu při 0°C, rychlost větru, místně specifické vlastnosti půdy (hustota, porozita).


Organický uhlík

Průměrná roční teplota

Koncentrace PCB153

Koncentrace HCB


Průměrná lednová teplota

Vypočítaný tok HCB - leden

Průměrná červencová teplota

Vypočítaný tok HCB - červenec


Volatilizační toky HCB z půdy (ng·m-2 ·h-1)

Červenec

Leden

Volatilization maps show that pools are active source of these pollutants during warm part of year. This is in contrast to colder regions in mountains which are target places of air transport e.g. cold condensation nearly during whole year.


Lokality odběru vzorků projektu KOLEP


Závislost obsahu RP na horizontu Means and 95.0 Percent LSD Intervals

Means and 95.0 Percent LSD Intervals

0.4

0.6 0.5

0.3

0.2

Cd

Hg

0.4 0.3 0.2

0.1

0.1 0 1

2

3

4

0 1

Vrstva

2

3 Vrstva


120 100

1 – O; 2 – 0-2 cm (A), 3 – 2-10 cm; 4 – 10–20 cm

Pb

80 60 40 20 0 1

2

3

4

Vrstva


4

Závislost obsahu RP na druhovém složení porostu Means and 95.0 Percent LSD Intervals


0.34

71 66

0.3

61 Zn

Cd

0.26 56

0.22 51 0.18

46

0.14

41 J

L porost

M

J


L porost

M

Závislost obsahu RP na LVS Means and 95.0 Percent LSD Intervals


47

120 100

37

80 As

Pb

27 60

17 40 7

20

-3

0 1

2

3

4

1

stupen

2

3 stupen

1 – fluvizemě; 2 – LVS 1-3; 3 – LVS 4-6; 4 – LVS 7-8


4

DĚKUJI ZA POZORNOST

Typy a zdroje kontaminace půd

Recommend Documents