MODELIRANJE I PROCENA DIFUZNOG ZAGAĐENJA VODOTOKOVA SLIVA KOLUBARE *

Nebojša Veljković, Tatjana Dopuđa-Glišić, Milorad Jovičić, Dragana Vidojević * Rad predstavlja izvod iz publikacije Poboljšanje sistema

za procenu difuznog zagađenja voda u Srbiji – Studija slučaja za sliv Kolubare, koja je objavljena u okviru istoimenog projekta prema ugovoru o saradnji između tada Ministarstva životne sredine i prostornog planiranja i Agencije za zaštitu životne sredine Kraljevine Švedske (2010-2012).

22. mart 2017. RHMZ Srbije, Beograd

Najbolji način za utvrđivanje masenog protoka je kontinualno merenje protoka i koncentracije zagađenja u vodotoku, jer samo proizvod ovih izmerenih vrednosti daje tačnu veličinu tereta zagađenja. Postoje različita ograničenja za ovakav pristup, a pre svih finansijska, zato se u savremenoj praksi pristupa modeliranju kao načinu procenjivanja masenog protoka.

Uvod Osim same kvantifikacije lokacija kao izvora difuznog zagađenja voda, poseban problem je utvrđivanje masenog protoka količine zagađenja koje prođe u određenom vremenskom intervalu kao posledica oticaja sa definisanog prostorno ograničenog područja.

Razvojem prirodnih nauka, a pre svega kompjuterske tehnike, pod pojmom modela se najčešće podrazumevaju matematički izrazi kojima se simuliraju dinamički procesi u nekoj oblasti istraživanja, pod istim ili različitim početnim pretpostavkama, odnosno različitim scenarijima. Razvoj i primena matematičkih modela, naročito u oblasti životne sredine, uključuje i korišćenje geografskog informacionog sistema (GIS), kao svog integralnog dela. Primer takvog pristupa je primena matematičkog modela za upravljanje difuznim zagađenjem, koji je za sliv reke Kolubare u ovom radu predstavljen zajedno sa rezultatima istraživanja. Struktura podataka za modeliranje opterećenja difuznog zagađenja voda U procesu poboljšanja sistema za procenu difuznog zagađenja voda u Srbiji, u projektu za sliv Kolubare primenjen je FyrisNP model koji je razvijen na švedskom Univerzitetu poljoprivrednih nauka u Upsali (Department of Aquatic Sceince and Assessment at Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala). FyrisNP model simulira opterećenja nutrijentima na nivou sliva, izračunavajući doprinose uzvodnih podslivova po izvorima zagađenja. Osnovna svrha modela je da proceni efekat različitih mera, preduzetih u cilju redukcije nutrijenata na nivou sliva.

FyrisNP model simulira opterećenja nutrijentima na nivou sliva, izračunavajući doprinose uzvodnih podslivova po izvorima zagađenja. Osnovna svrha modela je da proceni efekat različitih mera, preduzetih u cilju redukcije nutrijenata na nivou sliva.

Ulazni podaci za FyrisNP obuhvataju prostorne podloge i alfanumeričke podatke koji su grupisani u osam glavnih kategorija: a) delineacija podslivova, b) korišćenje zemljišta, c) EMEP/MSC-W model za depoziciju azota, d) proceđena koncentracija azota i fosfora u oticaju sa oranica i pašnjaka, e) akumulacije, f) mali tačkasti zagađivači – razuđena domaćinstva na ruralnom području, g) manji tačkasti zagađivači – odlagalište stajnjaka, i h) veliki tačkasti zagađivači – urbani i industrijski kanalizacioni sistemi. Osim ovih, u model ulaze i niz drugih: rezultati monitoringa kvaliteta površinskih voda, specifični oticaj sa podslivova, specifične koncentracije azota i fosfora u oticaju sa nepoljoprivrednih površina, itd. Osnovni korak u modeliranju je identifikacija podslivova koja je izvršena na bazi prostornih podataka o ispustima tačkastih zagađivača, hidrološkim stanicama i stanicama za monitoring kvaliteta voda. Definisane su tačke u odnosu na koje se određuju podslivovi, odnosno formiran je novi vektorski sloj sa tačkama u odnosu na koje je izvršena delineacija sliva Kolubare. Korišćenjem ArcGIS alata u procesu delineacije dobijena su 52 podsliva (Oznake podslivova 2....55; 31 i 32 su pripojeni).

Podslivovi reke Kolubare dobijeni delineacijom

Učitavanje ulaznih podataka urađena je korišćenjem različitih aplikacija opšte i posebne primene, kao što su: MSExcel, MSAccess, ArcGis AutoCad, određene su vrednosti neophodnih ulaznih parametara. Podaci su sistematizovani u formi ulaznog fajla (input file) u xls formatu sa 8 worksheets-ova: Catchment, COBS, Major point sources, Minor point sources, Temperature, Type specific concentration, Specific runoff, Storage.

Učitavanje ulaznih podataka - Load the input file: Simulacija sa FyrisNP započinje definisanjem radnog direktorijuma, radnog prostora i projekta, odnosno učitavanjem fajla sa ulaznim podacima (1)

Prozor Data omogućava pregled svih ulaznih podatka neophodnih za rad modela u tabelarnom obliku u strukturi definisanoj ulaznim fajlom.

Ovaj prozor sadrži podatke o: podslivovima (1), emisiji velikih tačkastih zagađivača (2), emisiji malih tačkastih zagađivača (3), specifičnim koncentracijama azota/fosfora u procednim vodama sa različito korišćenog zemljišta (4), srednje mesečnoj temperaturi vode u slivu (5), osrednjenim vrednostima izmerenih koncentracija ukupnog azota/fosfora na mesečnom nivou (6).

Tabela u prozoru Minor point sources (3) sadrži podatke o opterećenju od malih tačkastih izvora zagađenja kao što su razuđena naselja sa septičkim jamama i procenjenom opterećenju od domaćih životinja (goveda, svinje, živina, ...).

Procenjeni maseni protoci u kg/mesec koji potiču od domaćinstava koja nisu priključena na kanalizacioni sistem i odlagališta stajnjaka prikazani su na nivou podslivova.

Aplikacijski prozor Result omogućava pregled izlaznih podataka iz modela koji se dobijaju izvršenjem upita: Internal load, Sources, Apportionment and Catchment control.

U prozoru aplikacije Results, nakon izvršenja upita Internal load (1), prikazani su bruto i neto maseni protoci ukupnog azota/fosfora zasebno po svakom podslivu

Rezultati – procena opterećenja i raspodela izvora zagađenja

Izlazni dijagrami procene opterećenja i raspodele izvora zagađenja

Izlazni rezultati za ukupan azot

Nakon izvršenja sledećeg upita Sources, grafički su prikazani bruto doprinosi ukupnog azota, od pojedinačnih izvora zagađenja (Arable, Forest, Urban, Major point sources, Households), na nivou podslivova. Na dijagramu preovlađuje žuta boja koja predstavlja opterećenje od poljoprivrednog zemljišta, crvena boja dominira u podslivovima gde su ispusti kanalizacionih sistema većih gradova (podsliv 2-Obrenovac, podsliv 16-Lazarevac, podsliv 39-Valjevo).

Nakon izvršenja upita Apportionment, za izabrani podsliv, dobijaju se relativne vrednosti masenog protoka ukupnog azota, od pojedinačnih izvora zagađenja (Arable, Forest, Urban, Major point sources, Households) na izlazu iz izabranog podsliva uključujući uticaje sa svih uzvodnih podslivova.

Iz uticaja svih zagađivača na najnizvodniju tačku u slivu Kolubare (ušće reke Kolubare u reku Savu), uočava se da oko 80% zagađenja potiče sa poljoprivrednih površina (Arable 79,8%) kao difuznog izvora zagađenja.

Izlazni rezultati, dobijeni nakon izvršenja upita Catchment control, prikazani su strukturom stabla, sa tačno definisanim međusobnim vezama i uzvodno/nizvodnim poretkom podslivova. Bojom su vizuelizovani intenziteti opterećenja ukupnog azota za svaki podsliv. Bruto opterećenje ukupnog azota (kg) sumarno od svih izvora zagađenja sa svakog podsliva zasebno u odnosu na najnizvodniju tačku sliva Kolubare sumarno za period 2006 - 2010.

Izlazni rezultati za ukupan fosfor

Nakon izvršenja upita Sources dobijaju se relativne vrednosti bruto doprinosa ukupnog fosfora, od pojedinačnih izvora zagađenja (Arable, Forest, Urban, Major point sources, Households) na nivou podslivova. Na dijagramu preovlađuje crvena boja koja predstavlja opterećenje od velikih tačkastih zagađivača, gde su ispusti kanalizacionih sistema većih gradova (podsliv 2-Obrenovac, podsliv 9- RB Kolubara prerada, podsliv 16-Lazarevac, podsliv-34 Mionica, podsliv 39-Valjevo).

Nakon izvršenja upita Apportionment, za izabrani podsliv, dobijaju se relativne vrednosti masenog protoka ukupnog fosfora, od pojedinačnih izvora zagađenja (Arable, Forest, Urban, Major point sources, Households) na izlazu iz izabranog podsliva uključujući i uticaje sa svih uzvodnih podslivova.

Iz uticaja svih zagađivača na najnizvodniju tačku u slivu Kolubare (ušće reke Kolubare u reku Savu), uočava se da oko 50% zagađenja ukupnim fosforom potiče od velikih tačkastih zagađivača, dok svega 7% potiče od šuma kao difuznog izvora zagađenja

Izlazni rezultati, dobijeni nakon izvršenja upita Catchment control, prikazani su strukturom stabla, sa tačno definisanim međusobnim vezama i uzvodno/nizvodnim poretkom podslivova. Bojom su vizuelizovani intenziteti opterećenja ukupnog fosfora za svaki podsliv (od plave 76 kg do crvene 139.474,5 kg).

Bruto opterećenje ukupnog fosfora (kg) sumarno od svih izvora zagađenja sa svakog podsliva zasebno u odnosu na najnizvodniju tačku sliva Kolubare pokazuje da najveće bruto opterećenje ukupnim fosforom potiče iz podsliva-39 u kome se nalazi ispust kanalizacionog sistema grada Valjeva.

Zaključak

Pouzdanost rezultata opterećenja nutrijentima dobijenih korišćenjem FyrisNP modela za sliv Kolubare upućuje da ovaj model treba koristiti u postupku usvajanja i primene Nitratne Direktive (Council Directive 91/676/EEC). Primena ovakvog modela treba da bude sastavni deo Plana upravljanja vodnim područjem (član 33 stav 2, Zakona o vodama, Sl. glasnik RS 30/10).

Tačniji podaci o prostornom rasporedu useva po podslivimima mogu se dobiti korišćenjem satelitskih i aerofoto snimaka, što povećava tačnost izlaznih rezultata. Dobijanje podataka na osnovu ovih podloga podrazumeva dodatni budžet.

Da bi procena modela bila tačnija, u odnosu na podatke koji se odnose na upotrebu mineralnih i organskih đubriva prema vrstama i količinama, neophodno je uvesti vođenje statistike o njihovoj prostornoj i vremenskoj dinamici upotrebe.

Uspostavljanje pouzdanog nacionalnog registra komunalnih i industrijskih kanalizacionih sistema, kao koncentrisanih zagađivača, je preduslov za tačniju procenu koncentracija i neto i bruto masenog protoka ukupnog azota i ukupnog fosfora korišćenjem FyrisNP modela.

Osvrt: Aktuelni pokazatelji stanja uticaja iz rasutih izvora zagađenja obezbeđuju se kontinuiranim namenskim monitoringom (Strategija upravljanja vodama na teritoriji Republike Srbije do 2034. godine, MPZŽS, 2016, str. 163).

Globalna platforma nastala zahvaljujući informacionogjtehnologiji kao nijedna kreativna platforma pre toga, omogućuje da pojedinci, grupe, kompanije i univerziteti bilo gde u svetu sarađuju – radi inovacija, proizvodnje, obrazovanja, istraživanja, zabave i, nažalost, vođenja ratova.

Kevin Keli, časopis „Vajerd“ (2005), prema navodu: Tomas L. Fridman, Svet je ravan (2007)