ПРОСТРОВА ОЦІНКА ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ ВОДИ У ДРОГОБИЦЬКОМУ РАЙОНІ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2450-8640.2023.1.2Ключові слова:
Дрогобицький район, моніторинг, якість води, просторовий аналізАнотація
Джерела децентралізованого водопостачання продовжують посідати важливе місце забезпеченні водою цілого ряду регіонів. Попри те, що централізоване водопостачання є надійнішим, децентралізоване водопостачання можна розглядати як резерв. Крім того, інформація про якість води джерел децентралізованого водопостачання дозволяє додатково оцінити стан водних ресурсів у регіоні. Моніторингові дослідження якості води зазвичай передбачають відбір проб, їх хімічний аналіз та формування бази даних про якість води. Разом з тим у практику починає впроваджуватися просторовий аналіз розташування джерел забруднення або джерел з чистою водою. Такий аналіз дозволяє виявити райони забруднень, визначити вплив факторів довкілля та антропогенних факторів на якість води. Просторовий аналіз передбачає використання геоінформаційних (ГІС) та складання електронних та інтерактивних карт. Допоміжними інструментами для просторового аналізу можуть служити інші програмні продукти, наприклад Excel або Tableau. У них можуть створюватися файли даних, а нові можливості цих додатків дозволяють також створювати тематичні карти. Об’єктом проведеного дослідження були води джерел децентралізованого водопостачання у Дрогобицькому районі. До водних ресурсів на території входять притоки Дністра, ряд водосховищ, вода підземних джерел. Водопостачання міст району здійснюється за рахунок джерел централізованого водопостачання, у той час, як у сільській місцевості використовуються також джерела децентралізованого водопостачання. Для дослідження було відібрано проби води у 17 населених пунктах району. Аналізувалися 13 показників якості води. Дані аналізу прив’язувалися до координат населеного пункту, у якому відбиралися проби води. На основі отриманих даних складися електронні карти. Проведений аналіз показників якості води показав, що умовно їх можна розділити на дві групи. До першої групи належать показники, що не залежать від місця відбору проби та є практично однаковими для всіх населених пунктів. Це pH, запах, вміст нітритів, магнію. Другу групу складають показники, що відрізняються залежно від місця відбору проби. До таких належать вміст хлоридів та сульфатів, вміст заліза, загальна твердість, вміст фторидів та нітратів. Значення цих показників є найменшим для об’єктів дослідження, розташованих у південно-східній частині району. Таким чином, можна зробити висновок, що саме у південно-східній частині району вода джерел децентралізованого водопостачання характеризується найвищими показниками якості. Слід зазначити, що у всіх досліджуваних пробах показники якості не перевищували допустимого значення, проте саме у південно- східній частині району якість води є найвищою. Виконання просторового аналізу є додатковим інструментом моніторингу якості води. З його допомогою можна складати інтерактивні карти, оцінювати вплив факторів на якість води, розробляти управлінські рішення у межах району.
Посилання
Benenson I. (2011). Geospatial analysis and visualization: keeping pace with the data explosion. Comput Environ Urban Syst 35:91–92
Boroomandnia, A., Bozorg-Haddad, O., Pradhan, B., & Datta, A. (2021). GIS Application in Water Resource Management. In O. Bozorg-Haddad (Ed.), Essential Tools for Water Resources Analysis, Planning, and Management pp. 125-152
Department of Ecology and Natural Resources of the Lviv Regional Administration. Retrieved from: http://www.ecology.lviv.ua (accessed date 25.05.2023)
DSTU 7525:2014 Drinking water. Requirements and methods of quality control (in Ukrainian)
Ecological mapping and the basics of GIS technologies. Education guide / A.P. Bagmet, S.G. Gerasimov, O.V. Pshoniak Zhytomyr: Publishing House "Zhytomyr National Agroecological University", 2010. 256 p.
Geoinformation technologies in ecology. I.V. Pitak, A.A. Negadailov, I.H. Masikevych and others. Sumy: Ministry of Education and Science, Youth and Sports of Ukraine, 2012.
Geospatial Technology: Application in Water Resources Management; Oulidi, H.J., Fadil, A., Semane, N.E., Eds.; Advances in science, technology & innovation (ASTI) IEREK Interdisciplinary series for sustainable development; Springer: Cham, Switzerland, 2020.
Goldmajer J. (2021). Advanced Excel Essentials. Apress Berkeley, CA
Interactive map of drinking water quality Retrieved from: https://magneticonemt.com/m1gis-interaktivna-karta-yakosti-pitnoyi-vodi/
Jarvis P., Fawell J. (2021). Lead in drinking water – An ongoing public health concern? Curr Opin Environ Sci Health, 20:100239.
Jones B. (2014). Communicating data with Tableau. O’Reilly Media, Sebastopol Law M, Collins A (2015). Getting to know ArcGIS for desktop, 4th edn. ESRI Press, Redlands 12. Leigh N.G., Lee H. (2019). Sustainable and resilient urban water systems: the role of decentralization and planning. Sustainability, 11:918.
Morozov V.V. (2006). GIS in water and land resources management [Text]: Education. manual / V.V. Morozov; Kherson State University. - Kherson: KSU Publishing House. 91 p.
Murray A. (2021). Advanced Excel Success. A Practical Guide to Mastering Excel. Apress Berkeley, CA
National reports on the state of the natural environment in Ukraine: [electronic resource]. Retrieved from: http://www.nature.org.ua/
Peck G. (2014). Tableau 8 the official guide. McGraw-Hill Education, New York 17. Regional report on the state of the environment in the Lviv region in 2020. Retrieved from: https://drive.google.com/file/d/1g1KQADR (accessed date 25.05.2023) (in Ukrainian)
Semchuk Y.S., Yascholt A.R. (2013). Geostatistical analysis of groundwater pollution based on the data of well water quality observations in the region. / Bulletin of the Vinnytsia Polytechnic Institute. No. 3, pp. 17-21.
Szewrański, S., Kazak, J., Sylla, M., Świąder, M. (2017). Spatial Data Analysis with the Use of ArcGIS and Tableau Systems. In: Ivan, I., Singleton, A., Horák, J., Inspektor, T. (eds) The Rise of Big Spatial Data. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-45123-7_24
Tonny J. Oyana, Florence Margai (2015). Spatial Analysis: Statistics, Visualization, and Computational Methods/ CRC Press, Boca Ralton
Using ArcGIS Geostatistical Analyst / [Johnston K., Ver Hoef J., Krivoruchko K., Lucas N.]. USA : ESRI, 2003. 306 p.