РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ В АТМОСФЕРНЫХ АЭРОЗОЛЯХ ГОРОДОВ ЗЕРАВШАНСКОЙ ДОЛИНЫ

АННОТАЦИЯ

Изучены закономерности пространственно-временного распределения концентраций элементов в атмосферных аэрозолях крупных городов Зеравшанской долины. Концентрации элементов были определены с помощью высокочувствительного инструментального нейтронно-активационного метода. Полученным результатам даны объяснения в рамках статистических методов с учетом метеорологических параметров и расположения промышленных предприятий в указанных городах. Выявлено, что для ряда элементов (Sc, Fe, Th, РЗЭ) и пыли во внутригодовом ходе концентраций характерны максимумы в теплый сезон года и для данной группы элементов в городской внешней среде доминирует вклад природных источников аэрозолей. Установлено, что для Hg, Se, Zn, As, Au, Cr, U, Co в атмосферном воздухе городов преобладает максимумы в холодный период года и в функциях распределений элементов в аэрозолях для холодного периода года характерны более высокие значения стандартного отклонения, чем для теплого периода, что связано с включением в этот период допольнительных антропогенных источников (энергетических установок, котельных и т.д.) загрязнения атмосферного воздуха городов.

ABSTRACT

The patterns of spatiotemporal distribution of element concentrations in atmospheric aerosols of large cities of the Zeravshan Valley were studied. Element concentrations were determined using a highly sensitive instrumental neutron activation method. The results obtained are explained within the framework of statistical methods, taking into account meteorological parameters and the location of industrial enterprises in these cities. It has been revealed that for a number of elements (Sc, Fe, Th, REE) and dust, the intra-annual variation of concentrations is characterized by maximums in the warm season of the year, and for this group of elements in the urban external environment the contribution of natural sources of aerosols dominates. It has been established that for Hg, Se, Zn, As, Au, Cr, U, Co in the atmospheric air of cities, maximums predominate in the cold period of the year and the distribution functions of elements in aerosols for the cold period of the year are characterized by higher standard deviation values than for the warm period period, which is associated with the inclusion during this period of additional anthropogenic sources (power plants, boiler houses, etc.) of urban air pollution.

Ключевые слова: анализ, окружающая среда, атмосферный воздух, аэрозоль, метал, долина.  

Keywords: analysis, environment, atmospheric air, aerosol, metal, valley.

Проблема изучения состава и закономерностей пространственно-временных и концентрационно-размерных распределений атмосферных аэрозолей становится особенно актуальной в связи с повышением уровня загрязненности окружающей среды, обусловленной деятельностью человека: с возрастанием числа транспортных средств, производственных мощностей и т.д. Аэрозоли, поступающие в воздух в результате такой деятельности, могут нанести существенный вред растительному и животному миру, а также стать причиной заболевания людей [8].

В последние годы ядерно-физические методы анализа стали все шире применяться и в области экологии [1]. Это, в частности, связано с тем, что действующая в Узбекистане общегосударственная служба наблюдений и контроля загрязненности окружающей среды осуществляет контроль за загрязнением атмосферного воздуха в городах и промышленных центрах в основном по ограниченному кругу ингредиентов (пыль, SO_2, NO_2, СО и др). Для большинства городов недостаточно данных по элементному составу атмосферных аэрозолей, в особенности, по тяжёлым металлам. К числу таких городов относятся крупные города Зеравшанской долины – Бухара, Самарканд и Навои. Данный регион характеризуется наличием обширных биогеохимических ареалов, полиметаллических месторождений, развитой горнодобывающей, горнообогательной, химической и машиностроительной промышленностью и сельского хозяйства, а также большого парка автотранспорта.

Для объективной оценки качества атмосферного воздуха городов Бухары, Самарканда и Навои и выбора приоритетных ингредиентов, подлежащих контролю по сети действующих служб, представляет большой интерес получение данных о содержании и распределении тяжёлых металлов в этих городах.

В настоящей работе приводятся результаты исследования концентраций элементов, в том числе тяжелых металлов, в атмосферных аэрозолях указанных городов и закономерностей их пространственно-временного распределения.

Методы исследования

Концентрации элементов были определены с помощью высокочувствительного инструментального нейтронно-активационного метода [1].

Атмосферные аэрозоли ежедневно отбирались на фильтры АФА-ХА (за исключением воскресных и праздничных дней) в течение года в наиболее эффективных опорных постах контроля Гидрометеорологической службы: в г. Самарканде пост № 2 (обозначаемый в дальнейшем как С2), в г. Бухаре пост № 1 (Б1) и в г. Навои посты № 3 (Н3) и № 2 (Н2), причем, за исключением поста № 3 г. Навои, все другие посты расположены в непосредственной близости от дорог.

С целью изучения влияния метеорологических факторов на концентрации изученных элементов в дни отбора проб аэрозолей были зафиксированы такие основные метеопараметры, как температура, влажность, давление воздуха, скорость и направление ветра, количество выпавших осадков и т.д. Для сопоставления и выявления генетических связей были использованы данные Гидрометеорологической службы [6] по основным газовым ингредиентам таким, как: SO₂, CO и NO₂.

С помощью аспирационного устройства через фильтры АФА-ХА прокачивалось около 7–10 м³ воздуха. Затем в лабораторных условиях фильтры высушивались, запаивались в полиэтиленовые пакетики и вместе с эталонами помещались в алюминиевый пенал для облучения в канале реактора ВВР-СМ.

Накопление и обработка гамма-спектрометрической информации производились на установке, содержащей два спектрометрических тракта с Ge(Li) детекторами объемом 80 см³ и мини-ЭВМ ИСКРА-226 с помощью программы СОСНАА [9]. Правильность анализа контролировали путем параллельного облучения и сравнения стандартных образцов воздуха (СВ), воды (СОВ1-СОВ5), почв (СП1-СП3) и международных стандартных образцов (ЕОР, ЕNО) [4]. Стандартная ошибка при элементо-определении составила 5–20 % для различных элементов.

Статистическая обработка данных производилась на персональном компьютере с помощью стандартной программы STATGRAPHICS [3]. Применение статистических методов позволяет повысить информативность данных наблюдений элементов, выявить основные факторы, влияющие на процессы распространения, рассеивания элементов в атмосферных аэрозолях и в ряде случаев определить их количественные характеристики.

В частности, необходимость применения дисперсионного анализа в вопросах экологии диктуется тем, что он позволяет обоснованно (со статистической точки зрения) проводить сравнение данных для разных городов, а также для разных периодов года, отвечающих различным уровням действия определенных факторов, что позволяет избежать необоснованных выводов об экологической ситуации и ее динамике.

Предварительный анализ распределения концентрации элементов в рамках критерия Колмогорова-Смирнова показал, что распределение во всех случаях близко к логнормальному. Затем из полученной выборки (логарифмированных) данных были исключены резко выделяющиеся (сомнительные) наблюдения в рамках критерия Томпсона [5]. При этом число исключенных наблюдений, как правило, составило 5–6 % от общей выборки для различных элементов. Далее данные подвергались дисперсионному анализу [2; 3] с целью обнаружения значимых различий данных для разных городов, а также для разных периодов года, отвечающим различным уровням действия определенных факторов.

Заметим, что при дисперсионном анализе конкретные уровни действия («значения») факторов в расчетах непосредственно не используются, и они, как правило, носят качественный характер и служат только для различения групп данных.

При наличии факторов, уровни которых представимы количественно, например, такие как метеорологические параметры, и к тому же отвечающие именно времени отбора проб, возникает естественное желание получить не качественную, а количественную связь концентрации элементов со значениями этих параметров.

Приближенную, но достаточно наглядную зависимость можно получить в рамках линейного регрессионного анализа. В таблице 1 приводятся коэффициенты уравнений регрессий, которые нами получены в рамках пошаговой множественной линейной регрессии [3; 5], где в качестве независимых переменных выступали основные метеорологические параметры – температура, влажность воздуха, давление и скорость ветра.

Как видно из таблицы 1, скорость ветра значимо связана с концентрацией элементов только для г. Бухары, причем  с ростом скорости ветра возрастает их скопление. Противоположная зависимость наблюдается только для Вr и Sb. Усиление ветра приводит к разбавлению воздуха этого района и снижению сосредоточения элементов локального происхождения.

Таблица 1.

Коэффициенты метеорологических параметров в уравнениях регрессии для концентрации элементов

Для концентрации элементов (за исключением случаев Сr и Еu) в атмосферных аэрозолях г. Бухары зависимость от влажности воздуха практически отсутствует. Данный факт можно объяснить, по-видимому, относительной сухостью воздуха этого города по сравнению с атмосферой городов Навои и Самарканда [8; 9] (Зимой относительная влажность воздуха составила 66 % – в Бухаре, 75 % – в Самарканде, и 78 % – в Навои). В городах Навои и Самарканде наблюдается вполне объяснимый характер зависимости концентрации большинства элементов от влажности воздуха, а, именно, их уменьшение с изменением воздушных параметров. Вместе с тем, трудно объяснимым представляется отсутствие зависимости от скорости ветра для всех элементов в вышеуказанных городах, что может быть связано с линейностью приближения. Причина этого возможно еще и в том, что такие параметры, как скорость и направление ветра, очень изменчивы, и их мгновенные значения определяются, как правило, очень приближенно. Результаты, в самом деле, могут заметно отличаться от их средних значений за определенный отрезок времени (например, за полчаса), в течение которого в действительности формируется данный уровень загрязненности атмосферы.

Таким образом, влияние скорости и направления ветра на концентрацию пыли и вышеуказанных элементов, по-видимому, может быть обнаружено не по их мгновенным значениям, а по средним результатам за сравнительно длительный период. Нами в этой связи были использованы среднемесячные скорости и направления ветров (табл. 2).

Таблица 2.

Среднемесячные характеристики ветра в городах Зеравшанской долины за изученный период

В качестве преобладающего направления ветра за месяц было взято его результирующая направленность за соответствующий период с устойчивостью не меньшей, чем 0.5. При этом близкие направления ветров объединялись в один класс. Результирующая их направленность с устойчивостью меньшей, чем 0.5 считалась смесью ветров различного направления, объединяясь, следовательно, в другой класс.

В Бухаре в относительно теплый период года явно преобладают северные ветры с устойчивостью, приближающейся в некоторые месяцы к 1, так что вышесказанное замечание меньше всего касается результатов для г. Бухары. Для городов Самарканда и Навои достаточно устойчивыми являются восточный и юго-восточный ветры. Ветры разделялись по скорости также на два класса: выше и ниже среднегодовой. Среднемесячные скорости ветров за исследованный период составили в Самарканде 2,2 – 3,4 м/с, в Бухаре 3,6 – 4,6 м/с, а в Навои 1,9 – 2,8 м/с.

Поскольку мы располагали данными за весь год, то в качестве наиболее естественного фактора, влияющего на концентрацию элементов, можно рассматривать сезонность с двумя уровнями: теплый (выше среднегодовой температуры) и относительно холодный (ниже среднегодовой температуры) периоды года. Другим важным условием является различие в расположении стационарных постов отбора проб, конкретные условия в ближайшем окружении этих пунктов сбора: наличие промышленных предприятий, автотрасс и т.д.

Для исследования значимости фактора поста, выборки для различных объектов, данные объединялись попарно. Таким образом, для четырех постов имеем шесть вариантов объединения типа С2+Н3, С2+Н2 и т. п. При проведении одно- и двухфакторных дисперсионных анализов концентраций элементов использованы условные числа (см. табл. 3), характеризующие степень связи концентрации элементов с факторами. Число “0” отвечает незначимости влияния фактора или совместного воздействия двух факторов на уровне значимости α=0.05. Остальные числа отвечают значимому влиянию факторов:

1 – 0.05>α≥10^-2;  2 – 10^-2>α≥10^-3;  3 – 10^-3>α≥10^-4;  4 – α< 10^-4     (4)

Таблица 3.

Степени связи концентраций элементов с сезонностью, местом расположения поста, и их взаимодействием, согласно результатам дисперсионного анализа

Как видно из таблицы 3, чувствительными к сезонности в большинстве случаев оказались Fe, Hg, Na, Th и Au; практически для всех постов значимо отличаются среднегодовые концентрации пыли, редкоземельных элементов (РЗЭ), а также Sb, Br, Na, Cs и Th. Особо интересным является тот факт, что важность влияния взаимодействия факторов сезонности и места расположения поста в основном наблюдается для выборок, в которых участвуют данные для г. Бухары. Это свидетельствует о том, что сезонные изменения концентрации элементов в г. Бухаре не только количественно, но и качественно отличаются от таковых для двух других городов Зеравшанской долины.

Если в последних для элементов, имеющих почвенную природу, в основном наблюдается значительное уменьшение их концентрации в холодный период года – для Na, Sc, Fe, Co, Cs, Eu и Th в Самарканде, для Na, Sc, Fe, Co, Cs, La, Sm и Th в Навои (Н3), для Sc, Fe,  Co, Cs, La, Sm, Eu и Th в Навои (Н2) (табл.4), то в Бухаре, концентрация большинства элементов, в том числе преимущественно почвенных, зимой увеличивается. Этот, на первый взгляд, несколько неожиданный факт, можно объяснить расположением промышленных предприятий и климатическими особенностями, в том числе учитывая розу ветров рассматриваемых городов.

Таблица 4.

Значения средних концентраций элементов в атмосферных аэрозолях городов Зеравшанской долины, в нг/м³

Примечание:

*Значения концентрации элементов, которые значимо не отличались (согласно дисперсионному анализу на уровне значимости =0.05) в теплый и холодный периоды года, подчеркнуты; 

**Значения концентраций для Fe приведены в 100ˑнг/м³.

В г. Навои, как уже говорилось, преобладающим направлением ветра является восточное и юго-восточное, которые, однако, не носят сезонный характер. Поэтому большинство, в том числе крупных, промышленных предприятий, расположенных за пределами города в западном и юго-западном направлениях, в одинаковой мере загрязняют атмосферу как в теплый, так и в холодный периоды года, но в значительно меншей степени (учитывая розу ветров), чем следовало бы ожидать. Вместе с тем, основными источниками загрязнения воздуха города в течение всего года являются такие предприятия, как хлопкоочистительный и ремонтно-механический заводы, расположенные на стороне преобладающего направления ветра. “Чисто” сезонные эффекты также проявляются в г. Самарканде примерно по той же причине, а именно, из-за постоянного уровня загрязнения атмосферного воздуха сверх сезонного фона промышленными предприятиями, такими как ПО “Металлообработка”, опытно-механический завод и завод “Красный двигатель”, которые расположены восточнее и юго-восточнее относительно месторасположения поста, причем в самом городе. В связи с этим заметим (см. табл. 3 и табл. 4), что уровень загрязнения воздуха большинством элементов (Fe, Co, Zn, Au, Sc, La, Sm, Eu, Th) в г. Самарканде заметно выше, чем в двух других городах.

Что касается г. Бухары, то здесь, во-первых, следует принять во внимание такие факторы, как количество выпавших (как правило, в относительно холодный период года) осадков, которых в г. Бухаре (83 мм) заметно меньше, чем в городах Навои (125 мм) и Самарканде (318 мм), и среднюю скорость ветра, которая в г. Бухаре по сравнению с другими городами почти в два раза выше. Эти обстоятельства благоприятствуют выветриванию почвы в г. Бухаре приблизительно в одинаковой степени как в теплый, так и в относительно холодный период года, и в значительной мере уменшают эффект сезонности.

Таблица 5.

Степени связи концентраций элементов с состоянием почвы
(сухая - влажная), согласно результатам дисперсионного анализа

Действительно, как показали результаты однофакторного дисперсионного анализа (табл. 5), где в роли фактора выступало состояние почвы (сухая-влажная), концентрация всех элементов (за исключением Cr, Cs и Sm) и пыли в атмосфере г. Бухары значимо не отличались при сухой и влажной почвах. В тоже время, в двух других городах концентрации большинства элементов значительно отличались при сухой и влажной почвах (причем при влажной почве концентрация элементов уменьшаются). Исключение составили Cr, Br и Hg для Самарканда, Na, Cr, Br, Au и Hg для поста Н2 и Br, Sb, Eu, Au и Hg для поста Н3 г. Навои. Сказанное позволяет рассматривать дорожную пыль как один из основных источников элементного состава аэрозолей. Заметим также, что содержание Br и Hg во всех случаях не зависят от состояния почвы, что указывает на их техногенное происхождение. Во-вторых, как уже отмечалось, в Бухаре в теплый период года явно преобладают северные ветры (повторяемость 60–70 %). А поздней осенью и зимой заметно возрастает повторяемость восточных и юго-восточных ветров (30–35 %). В этом направлении находится большинство промышленных предприятий, в том числе завод железобетонных изделий и керамзита, комбинат строительных материалов, домостроительный комбинат, асфальтобетонный завод и т.д. Некоторые из этих предприятий по степени загрязнения окружающей среды значительно превосходят сходные предприятия г. Навои (для сравнения в таблице 6 приведен элементный состав аэрозольных выбросов завода железобетонных изделий и керамзита (ЖБИК) в Бухаре и Навоийского цементного завода, отобранных нами из труб этих заводов).

Таблица 6.

Концентрация элементов в аэрозольных выбросах некоторых предприятий в атмосферу городов Зеравшанской долины, в мг/кг

Эти обстоятельства, а также наложение выбросов отопительных печей и котельных, работающих в холодный период года, по-видимому, не только подавляют чисто сезонные эффекты, но и приводят к значимому увеличению в этот период концентрации РЗЭ, Cr, Cs, Hg, Na, Sc и Zn по сравнению с теплым периодом года.

Результаты двух- и однофакторных дисперсионных анализов, где в качестве одного из факторов выступало направление ветра, а в качестве другого – его скорость, показывают, что направление и в особенности, скорость ветра значительно влияют на концентрацию большинства элементов во всех городах (табл. 7).

Таблица 7.

Степени связи концентраций элементов с направлением и скоростью ветра, и их взаимодействием, согласно результатам дисперсионного анализа

Фактор взаимодействия направления и скорости ветра является более существенным в Навои, чем в Бухаре. Значимость фактора взаимодействия может свидетельствовать о наличии двух, скажем, ближнего и относительно далекого источников данного элемента, один из которых преобладает при  низких скоростях ветра, а второй – при высоких. Ближайшим источником, в силу расположения постов пробоотбора вблизи дорог интенсивного движения, является транспорт и местная почва, а также промышленные предприятия, находящиеся в самом городе, а далеким соответственно – промышленные предприятия, находящиеся за городом. Такая ситуация в большей степени, по-видимому, реализуется в Навои. Например, концентрации Sb и Hg при низких скоростях ветров и стационарных процессах составляют 8,6 нг/м³ и 8,8 нг/м³, а при высоких – соответственно 11,1 нг/м³ и 11,2 нг/м³. Данное повышение концентрации этих вредных веществ можно связать с их далекими источниками – химическими предприятиями, находящимися за городом. В то же время, в г. Самарканде, где основные промышленные предприятия расположены в самом городе, концентрация ряда элементов (Na, Fe, Co, Br, Hg и Th) значимо увеличиваются при низких скоростях ветров и стационарных процессах.

Таким образом, концентрация большинства элементов в атмосферных аэрозолях городов Зеравшанской долины очень чувствительна к месту и времени пробоотбора и метеорологическим параметрам. Различие между постами пробоотбора, сезонами года, а также преобладающими направлениями и скоростями ветров часто удобней установить на основе дискриминантных функций, основанных на небольшом числе наиболее характерных или информативных элементов.

В рамках дискриминантного анализа выборку наблюдений, в принципе, можно разбить на произвольное число классов. Однако, в большинстве случаев бывает достаточным разбиение на два наиболее важных класса. В этом случае формулировка задачи представляется наиболее удобной.

Пусть имеется два класса p-мерных объектов X (x₁, x₂,…, x_p) с N₁ и N₂ реализациями. Из этих p-мерных объектов конструируется одномерная переменная, задающая разбиение наблюдений на классы,

                                                                                   (5)

Где коэффициенты  находятся из условия максимизации функции

                                                                          (6)

первом и во втором классах, а s² (D) – дисперсия переменной, оцениваемая путем объединения данных для обоих классов.

Когда коэффициенты c_i известны, то соотнесение конкретной реализации наблюдений к одному из двух классов осуществляется путем сравнения величины D с пороговым значением D_porog. При этом, если D> D_porog, то данная реализация относится к первому случаю, если же D <D_porog, то – ко второму классу.

В рамках линейного дискриминантного анализа определены дискриминантные функции для различных факторов, влияющих на концентрацию элементов в аэрозолях изученных городов. Наиболее информативными элементами, достаточными для дискриминации различных уровней факторов, всегда оказывались только те, которые в рамках дисперсионного анализа значимо отличались для соответствующих факторов (классов) разных городов или для разных периодов года, отвечающих различным уровням действия определенных факторов. Это представляется очень важным моментом с точки зрения реализации дискриминантного анализа – наиболее трудоемкого метода статистической обработки. А именно: результаты дисперсионного анализа можно использовать для отсева наиболее вероятных для включения в дискриминантную функцию элементов, что существенно ускоряет процесс построения такой функции. Например, в нашем случае время расчетов уменьшалось примерно на порядок по сравнению с обычным способом, когда все элементы без исключения проверялись для включения в дискриминантную функцию. В таблице 8 приводятся полученные нами коэффициенты дискриминантных функций, там же приведен коэффициент оправдываемости разделения (К_опр.), показывающий долю (в процентах) правильно разделенных на классы наблюдений.

Таблица 8.

Параметры дискриминантной функции для разделения классов данных

Из таблицы 8 видно, что для Бухары наиболее характерным элементом, отличающим этот город от других, является Nа. Это, по-видимому, объясняется тем, что засоленность почвы Бухары выше засоленности почв Навои и Самарканда. На данный факт указывают также наши анализы содержания элементов в почвах этих городов и прилегающих районов. Можно предполагать, что определенный вклад в содержании Nа в атмосферу Бухары вносится экологической обстановкой в Приаралье, в силу более близкого расположения г. Бухары к Аральскому морю по сравнению с двумя другими городами, а также явным преобладанием в Бухаре северных ветров.

Как видно, направление ветров в Бухаре, в первую очередь, дискриминируются натрием. Однако, оказалось, что содержание Nа в атмосфере г. Бухары увеличивается при преобладании восточных и юго-восточных ветров. Это увеличение обусловлено, по-видимому, локальными источниками: местной почвой и промышленными предприятиями строительных материалов, расположенными в восточной и юго-восточной стороне города. Следовательно, пока вклад Аральского моря, если он и есть, не заметен на фоне воздействия вышеуказанных источников. Однако, можно предположить, что накопление соли в местной почве происходило за достаточно долгий период, в том числе под влиянием экологической обстановки в Приаралье, поэтому нельзя исключить роль Аральского моря.

Основные результаты и выводы работы заключаются в следующем:

1. В рамках методов статистической обработки таких, как регрессионный, дисперсионный и дискриминантный анализы, изучены закономерности пространственно-временного распределения концентраций элементов в атмосферных аэрозолях крупных городов Зеравшанской долины. В частности, предложен эффективный подход для проведения дискриминантного анализа, заключающийся в использовании при этом результатов дисперсионного анализа.
2. Среди рассмотренных городов г. Самарканд выделяется относительно высоким содержанием практически всех изученных элементов в атмосферных аэрозолях, что, по-видимому, обусловлено заметным вкладом промышленных предприятий, которые здесь, в отличие от других городов, в основном расположены в самом городе.
3. Сезонный ход концентраций элементов в г. Бухаре резко отличается от таковых в Самарканде и Навои. Это обусловливается прежде всего заметно меньшим количеством осадков и более высокими скоростями ветров в Бухаре, чем в двух других городах, что в определенной мере подавляет чисто сезонные эффекты в концентрации элементов в Бухаре. “Включение” техногенных источников загрязнения атмосферы в в холодный период года, в частности, за счет сезонных изменений преобладающего направления ветра приводит к увеличению в данный период концентраций элементов.
4. Наиболее характерным элементом, отличающим город Бухару от остальных, является Nа, что, по-видимому, обусловлено относительно высокой степенью засоленности почвы Бухары.
5. Атмосферные аэрозоли в непосредственной близости дорог резко выделяются большим содержанием Br, Sb и Hg, что указывает на определенную роль транспорта. Однако, основными источниками Br, Sb и Нg, по-видимому, все-таки являются промышленные предприятия. То же самое можно сказать относительно присхождения Сr.
6. Основными источниками Nа, Sс, Fe, Th и РЗЭ являются дорожная пыль и почва. Вклад промышленных предприятий в загрязнение атмосферного воздуха в наибольшей степени проявляется в г. Самарканде. Этот источник элементов проявляется и в других городах при определенных направлениях ветров.
7. Метеорологические условия заметным образом влияют на формирование и поведение элементного состава аэрозолей городов Самарканда, Навои и Бухары. При этом наиболее характерными метеопараметрами являются: скорость и направление ветра – для г. Бухары, направление ветра и влажность воздуха – для г. Навои, и влажность воздуха – для г. Самарканда.
8. Несмотря на несхожее поведение элементного состава аэрозолей в разных городах Зеравшанской долины, в особенности, в зависимости от метеорологических параметров, по среднегодовым концентрациям элементов города Бухара и Навои более близки друг к другу.
9. Полученные данные могут использоваться в организациях Министерства Экологии, охраны окружающей среды и изменения климата, Узгидромета, УЗЦНЗПС (Узбекский центр по наблюдению за загрязнением проридной среды), в частности для:

• зонирования территорий городов по уровням загрязнения токсичными элементами и выявлению степени риска групп населения, проживающих в этих районах;
• организации и размещения постов мониторинга за состоянием загрязнения атмосферы токсичными и подобными им элементами в городах и в районах расположения промышленных предприятий;
• разработки мероприятий по снижению вредных выбросов токсичных элементов промышленных предприятий.

Полученные данные также могут использоваться  в Секции питания и связанных со здоровьем и окружающей средой исследований Международного агентства по атомной энергии для составления мировой сводки загрязненности атмосферы.

Дальнейшие исследования заключаются в изучении пространственно-временного распределения содержания и форм миграции элементов в сопредельных природных объектах (атмосферный воздух, осадки, почва, природные воды) в одном регионе и, в частности, в городах Зеравшанской долины.

Список литературы:

1. Активационный анализ. Методология и применение. – Сб. науч. тр. /АН УзССР. Ин-т ядерной физики. – Ташкент: ФАН, 1990. – 244 с.
2. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 294 с.
3. Компьютерная биометрика /под ред В.Н. Носова. – М.: МГУ, 1990. –232 с.
4. Лонцих С.В., Петров Л.Л. Стандартные образцы состава природных сред. – Новосибирск: Наука, 1988. – 277 с.
5. Мюллер П., Нoйманн П., Шторм Р. Таблицы о математической статистике. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 278 с.
6. Обзор состояния загрязнения атмосферного воздуха и выбросов вредных веществ в городах на территории сети Узгидромета. – Ташкент: УзУГКС, 1998. – 26 с.
7. Пановский Г.А., Брайер Г.В. Статистические методы в метеорологии. – Л. : Гидрометеоиздат. 1972. – 210 с.
8. Райст П. Аэрозоли. – М.: Мир. 1987. – 278с.
9. Тиллаев Т., Чуров М.В., Чупринин М.В. Программное обеспечение автоматизированных гамма-спектров на базе многоканальных анализаторов «в линии» с микро-ЭВМ // V Всесоюзн. сов. по активационному анализу и другим радиоаналитическим методам. – Т.1. – Ташкент, 1987. – С. 93.