Безопасность в техносфере, 2010, №1

В ТЕХНОСФЕРЕ тт

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ И ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЖУРНАЛ

■  
НеОросетввое моделирование 

загрязнения воздуха

■  
Мобильный комплекс 

для очистки грунта

■  
Пожарные риски

■  
Причины Чернобыльской аварии

■  
Сезонный аккумулятор холода

■  
Программа дисциплины 

«Безопасность жизнедеятельности»

К статье «Экологический мониторинг черноморского бассейна 
с использованием спутниковых информационных систем»

б

Рис. 2. Карты хлорофилла MHI NASU:

а) 22 марта 2008 г., Aqua/MODIS; б) 27 марта 2008 г., Aqua/MODIS; 
в) 4 апреля 2008 г., Aqua/MODIS

В

Рис. 1. «Цветение» прибрежных вод в Черном море, 
зафиксированное Центром космических исследований ИТЦ 
«СканЭкс»:

а) 22 марта 2008 г., Terra/MODIS; а) 29 марта 2008 г., Aqua/MODIS; 
в) 10 апреля 2008 г., Aqua/MODIS

БЕЗОПАСНОСТЬ
в ТЕХНОСФЕРЕ
®ЛГЕТ¥
вм жшш2тштттшшш1
№ 1 (22J/20 10
январь-февраль

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИИ И ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЖУРНАЛ 
SCIENTIFIC, METHODICAL AND INFORMATION MAGAZINE

Свидетельство Росохранкультуры 

П И № Ф С 77-22914 

от 17.01.2006г.

Учредитель:
Коллектив редакции журнала 

Издается:
при организационно-финансовой 
поддержке МГТУ им. Н.Э. Баумана, 
участии МЧС и М инздравсоцразвития 
России, УМО вузов по университетскому 
политехническому образованию и НМС 
по безопасности жизнедеятельности 
Минобрнауки России

Главный редактор
Владимир Девисилов 

Исполнительный директор 
Ольга Бочарова 

Ответственный секретарь
Людмила Асанова

Отдел предпечатной подготовки
Елена Попова 

Корректор
Татьяна Дзебик

Отдел реализации и рекламы
МарияДенисова

П рисланны е рукописи не возвращ аю тся.

Точка зрения р ед акци и  м ож ет 
не совпадать с  м нением  авторов 
публикуем ы х материалов.

Редакция оставляет за собой право менять 
заголовки, сокращ ать тексты  статей и вносить 
в них необходимую  стилистическую  правку 
без согласования с авторами.

П ерепечатка м атериалов до пускается 
с письм енного согласия редакции.

При цитировании ссылка 
на журнал «Безопасность 
в техносф ере- обязательна.

Письма и материалы 
для публикации 
высылать по адресу:
1 2 5 2 1 2 , г. М осква, а /я  133 
Тел./ф акс: 4 5 9 -1 3 7 7  
e-m ail: info@ russmag.ru 
http://www.russm ag.ru

Адрес редакции:
125212, Москва,
Головинское шоссе, 
д. 8, корп. 2

© ЗАО Издательство 
«Русский журнал», 2 0 1 0

Печать Издательство «Русский журнал- 

ф орм ат 60x84/8.

Бумага офсетная № 1.

Т ираж  1650 экз.

Усл.-печ. л. 7,44

Подписные индексы 
в каталоге агентства 
«Роспечать»: 

полугодовой -  18316, 

годовой -  32671

В НОМЕРЕ 
IN THIS ISSUE

КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ 
CONTROL AND MONITORING
О.Н. Исакова 
O.N. Yassakova
Экологический мониторинг черноморского бассейна
с использованием спутниковых информационных систем  
 
3
Ecological monitoring of the Black Sea Basin 
with the use of the satellite information systems

С.П. Дударов, A.C. Левушкин
S.P. Dudarov, A.S. Levushkin
Оценка последствий аварийного загрязнения воздуха 
с использованием программных средств нейросетевого
моделирования..........................  
 
 
 
7
Estimation of the impact of emergency air pollution with the help 
of programme means of the neuro-net modeling

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ 
METHODS AND MEANS OF SAFETY
Г.В. Кустарев, Д.А. Гаглоев
G.V. Kustarev, D.A. Gagloev
Мобильный комплекс очистки грунта от нефтепродуктов 
 
12
Mobile workstation of ground treatment for oil products

РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 
METHODS AND MEANS OF SAFETY

В.И. Крылов, A.P. Полянский 
V.l. Krylov, A.R. Polyansky
Сезонный аккумулятор холода -  энергосберегающая
технология для России 
 
..................... ..............................
Seasonal cold accumulator -  an energy-saving technology 
for Russia

БЕЗОПАСНОСТЬ ТРУДА 
WORK SAFETY
H.K. Кульбовская, А.Б. Бедерова 

N.K. Kulbovskaya, A.N. Bederova
Психология труда как основа управления безопасным
поведением работника 
..................................................................
Labour psychology as the basis for managing the safe workman
behaviour

Ю.Б. Курков
Y.B. Kurkov
Анализ производственного травматизма на предприятиях
Амурской области........;...,............... ........................... .........................
The analysis of industial injuries at the plants in the Amur Region

16

21

РЕДАКЦИОННЫ Й СОВЕТ:
Алёшин Николай Павлович,
заведующий кафедрой МГТУ им. Н.Э. Баумана,
академик РАН, д-р техн. наук, профессор
Бабешко Владимир Андреевич,
советник ректора Кубанского государственного университета,
академик РАН, д-р физ.-мат. наук, профессор
Касимов Николай С е р к. j b h m,
декан географического факультета Московского государственного
университета имени М.В. Ломоносова, академик РАН,
д-р геогр. наук, профессор
Махутов Николай Андреевич,
заведующий отделом Института машиноведения
им. А.А. Благонравова РАН, чл.-корр. РАН, д-р техн. наук,
профессор
Павлихин Геннадий Петрович,
проректор по международным связям МГТУ 
им. Н.Э. Баумана, д-р техн. наук, профессор 
Соломенцев Юрий Михайлович, 
президент Московского государственного технологического 
университета «Станкин», профессор, чл.-корр. РАН, д-р техн. наук 
Тарасова Наталия Павловна,
директор института устойчивого развития, заведующая кафедрой
Российского химико-технологического университета
им. Д.И. Менделеева, чл.-корр. РАН, д-р хим. наук, профессор

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ:
Васильев Андрей Витальевич,
директор института химии и инженерной экологии 
Тольяттинского государственного университета, 
заведующий кафедрой, д-р техн. наук, профессор 
Власов Валерий Александрович, 
министр лесного хозяйства Республики Татарстан, 
канд. техн. наук, профессор 
Гапонов Владимир Лаврентьевич, 
ректор Ростовской государственной
академии сельхозмашиностроения, д-р техн. наук, профессор 
Гарин Вадим Михайлович,
заведующий кафедрой Ростовского государственного университета
путей сообщения, канд. техн. наук, профессор
Девисилов Владимир Аркадьевич,
доцент кафедры «Экология и промышленная
безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана, канд. техн. наук
Дыганова Роза Яхиевна,
заведующая кафедрой «Инженерная экология
и рациональное природопользование» Казанского
государственного энергетического университета, д-р биол. наук,
профессор
Дьяченко Владимир Викторович,
заместитель директора по научной и учебной работе
Новороссийского политехнического инст итута (филиала) КубГТУ,
профессор кафедры государственного
и муниципального управления, канд. с. -х. наук, д-р геогр. наук
Егоров Александр Фёдорович,
заведующий кафедрой Российского
химико-технологического университета
им. Д.И. Менделеева, д-р техн. наук, профессор
Елохин Андрей Николаевич,
начальник отдела страхования ОАО «ЛУКОЙЛ», д-р техн. наук
Ефимов Виктор Фёдорович,
проректор по делам гражданской обороны
и чрезвычайным ситуациям МГТУ им. Н.Э. Баумана, канд. техн. наук 
Козлов Николай Павлович,
заведующий отделом НУК«Э» МГТУ им. Н.Э. Баумана,
д-р техн. наук, профессор
Кручинина Наталия Евгеньевна,
декан инженерного экологического факультета,
заведующая кафедрой «Промышленная экология» Российского
химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева,
канд. хим. наук, д-р техн. наук, профессор
Лысенский Олег Васильевич,
генеральный директор Издательства «Русский журнал», главный
редактор журнала«ОБЖ. Основы безопасности жизни»,
член Европейской ассоциации по безопасности
Майстренко Валерий Николаевич,
директор научно-исследовательского института безопасности
жизнедеятельности, чл.-корр. АН Республики Башкортостан,
профессор, д-р хим. наук
Матягина Анна Михайловна,
доцент Московского государственного университета гражданской
авиации, канд. техн. наук
Никулин Валерий Александрович,
исполнительный вице-президент Российской
инженерной академии, д-р техн. наук, профессор
Певнев Виталий Миронович,
заместитель министра труда и социального развития
по Ростовской области, канд. экон. наук
Петров Борис Германович,
руководитель Приволжского Управления Ростехнадзора России, 
к. геогр. наук, профессор 
Пушенко Сергей Леонардович, 
директор И И ЭС Ростовского государственного 
строительного университета, канд. техн. наук, профессор 
Рахманов Борис Николаевич, 
профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана, д-р техн. наук 
Рубцова Нина Борисовна, 
заведующая научным координационноинформационным отделом ГУ НИИ медицины 
труда РАМН, д-р биол. наук 
Севастьянов Борис Владимирович, 
заведующий кафедрой «Безопасность
жизнедеятельности» Ижевского государственного технического 
университета, канд. пед. наук, д-р техн. наук, профессор 
Трофименко Юрий Васильевич, 
заведующий кафедрой Московского 
автомобильно-дорожного института (государственного 
технического университета), д-р техн. наук, профессор
Фролов Анатолий Васильевич,
заведующий кафедрой «Безопасностьжизнедеятельности» 
Южно-российского государственного технического университета, 
канд. техн. наук, профессор 
Чеботарёв Станислав Стефанович,
заместитель начальника Академии гражданской защиты МЧС 
России по научной работе, д-р экон. наук, профессор

В.В. Егоров, Г.В. Терешенко, В.И. Моисеенко 
V.V. Egorov, G.V. Tereshenko

Использование компьютерных технологий в организации 

охраны труда в Хабаровском филиале

МНТК «Микрохирургия гл аза»............................................................ 28

The use of computer technologies in organizing labour safety 

at the Khabarovsk branch of the Intersectoral research 

and Technology Complex “Eye Microsurgery”

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫЕ СИТУАЦИИ 
EMERGENCY SITUATIONS
Д.В. Серов, С.С Тимофеев
D.V. Sedov, S.S. Timofeev

Оценка индивидуального пожарного риска объектов

нефтепродуктообеспечения................................................................ 32

Estimation of the individual fire risk of oil products supply units

ГЕНЕЗИС ТЕХНОГЕННЫХ КАТАСТРОФ 
GENESIS OF TECHNOLOGICAL DISASTERS
В.М. Дмитриев 
V.M. Dmitriev

Чернобыльская авария: причины катастрофы............................... 38

Chernobyl accident: causes of the disaster
ОБРАЗОВАНИЕ
EDUCATION

В.А. Девисилов 
V.A. Devisilov

Примерная программа дисциплины (курса) «Безопасность 

жизнедеятельности» (проект) (для всех направлений 

высшего профессионального образования -  бакалавриата

и специалитета).......................................................................................  48

Model programme of the discipline (course) “Life Safety” (Project)

(For all spheres of high professional education -  

bachelors and specialists)
ИНФОРМИРУЕМ ЧИТАТЕЛЯ 
INFORMATION FOR READERS

Содержание журнала «Безопасность в техносфере»

за 2009год.. 
 
........................................................ 
 
 
63

The content of the journal “Safety in technosphere” for 2009

Правила публикации статей
1. С требованиями к оформлению материалов статей можно познакомиться на сайте журнала по адресу hthh://www.russmag.ru
2. Статьи должны соответствовать профилю и тематике журнала.
3. Публикация статей аспирантов бесплатная.
4. Статьи аспирантов без соавторства докторов и кандидатов наук 
должны иметь представление доктора наук -  специалиста по тематике 
статьи.
5. К статье должна прилагаться внешняя рецензия доктора наук -  ji 
специалиста по тематике статьи (за исключением статей, авторами
и соавторами которых являются члены РАН, РАО, РАМН, РАСХН).
6. Статьи проходят дополнительное рецензирование, выполняемое 
членами редакционной коллегии или специалистами по тематике ста- | 
тьи, привлекаемыми редакцией для научной экспертизы.
7. Несоответствие предоставляемых материалов требованиям редакции может являться основанием в отказе в публикации или увели- !| 
чить ее сроки.
Редакция

Журнал «Безопасность в техносфере» включен в перечень 
ведущих научных журналов, в которых по рекомендации ВАК 
РФ  должны быть опубликованы научные результаты 
диссертаций на соискание ученых степеней доктора 
и кандидата наук.

УДК 574.583-574.64
ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ЧЕРНОМОРСКОГО 
БАССЕЙНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПУТНИКОВЫХ 
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 

ECOLOGICAL MONITORING OF THE BLACK SEA BASIN 
WITH THE USE OF THE SATELLITE INFORMATION SYSTEMS

О.Н. Исакова,
младший научный сотрудник Южного научного центра РАН, 
г. Ростов-на-Дону

O.N. Yassakova,
Junior research assistant of the South Scientific Centre of the RAS,
Rostov-na-Donu

Мониторинговые исследования « красных приливов» в акватории северо- 
восточного шельфа Черного моря проводятся специалистами Южного 
научного центра (ЮНЦ РАН) с применением космических технологий. 
Одной из задач исследований является своевременное обнаружение и диагностика «цветений воды», вызванных потенциально токсичными водорослями, в т.ч. завезенными с морским балластом. Впервые «красный прилив» в результате развития Scrippsiella trochoidea (Stein) Balech был зафиксирован в северо-восточной части Черного моря в марте 2008 г.

The monitoring researches of "red tides” in the basin of the north-eastern shelf 
of the Black Sea are carried out by experts of the South Scientific Centre (SSC 
RAS) with the use of space technologies. One of the aims of the research is the 
timely detection and diagnostics of “green scum”, caused by potentially toxic 
algae, including those carried with the sea ballast. First the “red tide” as a result 
of the proliferating of Scrippsiella trochoidea (Stein) Balech was noted in the 
north-eastern part of the Black Sea in March of 2008.

e-mail: yasak71@mail.ru

Ключевые слова: цветение воды (green scum), красные приливы (red tides), космические технологии (space 
technologies), динофитовая Scrippsiella trochoidea (Dinophysis Scrippsiella trochoidea)
О

дной из задач экологического мониторинга 
морской среды, осуществляемого с помощью 

космических технологий, является наблюдение за 
развитием «красны х приливов». Участивш иеся 

в последние десятилетия случаи «цветения воды», 
связанные с массовым развитием токсичных планктонных водорослей, являются одной из глобальных 

проблем мирового океана, привлекаю щ их к себе пристальное внимание учен ы х всего мира. 
С 70-х гг. прошлого столетия во многих странах мира 
развернуты регулярные наблюдения за появлением «красных приливов».
Фитопланктон -  начальное звено в пищевой 
цепи морей и океанов, уровень его развития опред еляет продуктивность всего водоема и запасы 

рыбных ресурсов. Две трети кислорода на Земле 
производится одноклеточными планктонными водорослями, по сути, это «легкие планеты», значение которых в поддержании газового режима атмосферы столь же высоко, как и тропических лесов. В результате усилившейся антропогенной нагр узк и  на водоем ы  ф и топ лан ктон  вы ступ ает 

в роли не только первичного продуцента, но и санитара моря.
Однако колоссально размножившиеся водоросли могут стать причиной «заморны х» явлений, при 

этом в условиях гипоксии страдают донные биоценозы и рыба. Так, «цветение воды» в прибрежной 
акватории Азовского моря и Таганрогского залива, 
вызванное развитием сине-зелены х водорослей, 

ежегодно наблюдается в летний период и сопровождается массовой гибелью  рыбы. В последние 
годы обширной зоной «цветения» в результате интенсивного размножения сине-зеленых водорослей 

в летний период охвачена значительная часть Балтийского моря, включая Финский залив. О слабление экосистемы Черного моря в результате человеческой деятельности еще в X X  столетии стало

причиной участившихся случаев «токсичных цветений» в его северо-западной части, вызванных 
развитием диноф итовы х родов P ro ro ce n tru m , 

Dinophysis, G ym nodinium  и диатомовых водорослей рода Pseudonitzschia. Массовое развитие фитопланктона таит в себе смертельную опасность 

как для морских животных, так и для людей, -  многие виды содержат токсины, способные накапливаться в рыбе и морепродуктах и передаваться по 
пищевым цепям человеку, вызывая у него симптомы от расстройства пищеварительной системы до 
смертельных исходов.

Основные виды отравлений, вызванных токсичными водорослями:

■ 
паралитическое моллюсковое отравление, 
яд сакситоксин;

• 
нейротоксическое моллюсковое отравление, 
яд бревитоксин;

■ 
сигуатерное рыбное отравление, яд сигуа- 
токсин;

• 
амнезийное моллюсковое отравление, домои- 
ковая кислота;

■ 
диарретическое моллюсковое отравление, 
вызываемое группой токсинов.

В мировых сводках имеются сообщения о более 
чем 2000 случаев отравлений людей различными 
токсинами морского происхождения и приведено 

несколько сотен случаев с фатальным исходом [1]. 
Ежегодно в мире регистрируются десятки тысяч 

случаев отравления вследствие употреблен и я 
в пищу рыбы, моллюсков и других морепродуктов, 
содержащих фитотоксины. Сакситоксин (П Я М ) — 

наиболее опасный яд из всех известных человечеству -  продуцируется некоторыми видами жгутиковых водорослей, способны х стать причиной 

«красного прилива». По некоторым данным, этот яд 
в 80 раз сильнее яда кобры и в 50 — яда кураре. Попав 
в кровь, вызывает паралич конечностей, диафрагмы 
и легочных мышц: жертва погибает от удушья [2].

В настоящее время известно около 300 видов 
рыб, способных вызвать отравления людей, — наиболее ядовитыми являю тся рифовые рыбы, обитающие в тропиках: южной части Тихого океана, 

Карибском море и северо-западном побереж ье 

Индийского океана [3]. Симптомы отравления рыбой -  онемение, тошнота, боль в мышцах и суставах, нарушение координации движения -  в ряде 
случаев наблюдаются мышечный паралич, конвульсии и смерть. Токсическое воздействие на лю дей оказывают также организмы-фильтраторы: 

моллю ски и некоторые другие беспозвоночные. 
Всего от паралитического отравления моллюсками в X IX - X X  вв. погибло около тысячи человек [4]. 
Наибольшее количество токсичных видов выявлено 
среди пресноводных сине-зеленых водорослей, которые способны приводить к массовой гибели гид- 
робионтов, водоплавающих птиц и домашних животных [5]. При длительном употреблении воды 

и рыбы из пресноводных водоемов с обильно развивающимися сине-зелеными водорослями человек 
заболевает «гаффской» болезнью, в ходе которой 
поражаются почки, нервная и мышечная системы, 

нарушаются двигательные функции, что зачастую 
приводит к летальному исходу [6]. В Азовском море 

появление такой болезни может быть связано с развитием ихтиотоксичной планктонной сине-зеленой 

водоросли Microcystis aeruginosa Kutz emend.
В результате вспышек численности токсичных 

водорослей известно много случаев массовой гибели морских млекопитающих, птиц, рыб, беспозвоночных. Почти ежегодно повторяются случаи гибели китов и дельфинов у восточного побережья 

С Ш А , в Калифорнии в начале 90-х было отмечено 
массовое отравление пеликанов, у берегов Марокко в 1996 г. произош ел замор тюленей, западные 
берега Ф лор и д ы  почти еж егодно покрываются 

тысячами тонн погибшей из-за нейротоксического 

отравления рыбы [7].
Таким образом, катастроф ические вспышки 
биомассы ядовитых водорослей и других опасных 

морских организмов представляют реальную  угрозу для здоровья человека, ресурсов рыбной промышленности и аквакультуры. Убытки мировой 

экономики от последствий вредоносного влияния 
токсичных микроводорослей могут достигать сотен миллионов долларов в год. Крупный экономический ущ ерб в период токсичных «цветений» терпят компании Японии, Норвегии и Канады, а такж е С Ш А , И та ли и  и Ф ранции, занимаю щ иеся 

производством марикультуры. Ежегодный ущерб 

от потери туристов во время красных приливов на 

курортах Ф лориды , Адриатического побережья 
Италии и в Австралии исчисляется десятками миллионов долларов [4, 8, 9].

Своевременные обнаруж ение и диагностика 
«цветений» морской воды, вызванных развитием потенциально токсичных видов водорослей, с помощью современных информационных спутниковых 

технологий необходимы не только в целях экологического мониторинга морской среды, но и в целях сохранения здоровья и жизни людей.

Мониторинговые исследования фитопланктона 
в акватории Новороссийской бухты и прилегающих 

к ней акваториях северо-восточного шельфа Черного моря проводятся сотрудниками Южного научного центра Р А Н  (Ю Н Ц Р А Н ) с 2004 г. ежемесячно. 
Исследования осуществляются в дневное время суток по разработанной сетке станций с применением флота администрации морского порта Новороссийск (А М П Н ). Одними из задач экологического

мониторинга северо-восточной части Черного моря 
с помощ ью  космических технологий являю тся 

своевременное обнаружение и диагностика «цветений» морской воды, вызванных развитием потенциально токсичных видов водорослей, в т.ч. и наиболее 
опасных, завезенных с водяным балластом судов [10]. 

К примеру, 26 марта 2008 г. от дежурного наряда пограничной службы была получена информация о наблюдении на акватории порта в районе Пенайских 

банок пятна предположительно нефтяного загрязнения. Для проверки информации был направлен катер экологического контроля. В результате исследований, проведенных с борта судна т/х «Тальянов» 
в Новороссийской бухте, нефтяное загрязнение зафиксировать не удалось. Темно-коричневый шлейф 

воды размером в несколько сотен квадратных метров, который распространялся от мыса Дооб до Восточного мола, был образован «цветущими» водами. 

«Цветение» воды в восточной и центральной частях 
бухты было вызвано небывалым ранее развитием 
морской планктонной одноклеточной водоросли отдела динофитовые Scrippsiella trochoidea (Stein) 

Balech [11]. Биомасса фитопланктона достигала 
значительны х величин (3,4 г/м3), численность -  
2010 млн кл/м3. При этом максимальная биомасса 

Scrippsiella trochoidea в центральной части бухты 
составила 3,14 г/м3. Характерно, что в акватории порта и на западном побереж ье бухты  развитие 
Scrippsiella trochoidea отмечено не было. Превалирующей в фитопланктоне этих акваторий являлась 
Skeletonema costatum (Grev.) Cleve (6120 млн кл/м3; 

1,96 г/м3). Весеннее «цветение» поверхностных вод 

после холодной зимы в результате бурного размножения фитопланктона свойственно для Черного моря 
в целом. Наличие в восточной части бухты коричневого шлейфа, а также большого количества бытового 

мусора и смытых с горных склонов Кавказа стволов 
деревьев указывало, что «цветущие» воды были занесены в акваторию бухты круговым прибрежным 
течением, которое в северо-восточной части моря направлено с востока на запад.
Наблюдения, проведенные специалистами И ТЦ  
«СканЭкс», подтвердили наши предполож ения 

о «цветении воды» в северо-восточной части моря. 

На снимках из космоса, полученных с помощью датчика M O D IS  22 марта 2008 г., отчетливо видна 

полоса взмученных вод, имеющих характерную 
д ля  х ло р о ф и лл а  зел ен у ю  окраску (рис. 1а, 

см. 2-ю страницу обложки). Полосой «цветения» 
было охвачено все северо-восточное побереж ье 

Черного моря, включая Новороссийскую и Геленд- 
жикскую бухты. У ж е 29 марта 2008 г. снимки демонстрировали, что зона «цветения» воды распространилась и на мелководный северо-западный 

ш ельф  моря (рис. 16, см. 2-ю страницу обложки).

Оптические снимки Aqua/MODIS, сделанные 10 апреля 2008 г. над исследуемой акваторией, показали, что прибрежная часть моря полностью очистилась от «цветущ их вод», что в дальнейшем подтвердили и биологические исследования (рис. 1в, 
см. 2-ю страницу обложки).
П о луч ен н ы е р е з у л ь т а т ы  коррек ти р овали  

с картам и х ло р о ф и лл а , дем он стри руем ы м и  

в это же время датчиками Aqua/MODIS (M H IN A S U  
R em ote Sensing D epartm ent). На картах от 22- 

27 марта 2008 г. повышенная концентрация хлороф илла, соответствующая «цветущ им » водам (7~ 

10 мг/м3), была зарегистрирована вдоль всей береговой полосы северо-восточной части Черного моря, 

а в безоблачную погоду — также на всей акватории 

Азовского моря (рис. 2а, 26, см. 2-ю страницу обложки). Карты, полученные от 4 апреля 2008 г., свидетельствовали о снижении концентрации хлороф илла (<  2 мг/м3) и, как следствие, завершении «цветения» воды на северо-восточном ш ельф е Черного 

моря (рис. 2в, см. 2-ю страницу обложки).
Надо отметить, что в предыдущие годы весной 

в акваториях Новороссийской и Гелендж икской 

бухт, как и на всем побережье Северного Кавказа, 
ежегодно в большом количестве развивались диатомовые водоросли, биомасса которы х достигала 

6,0 г/м3. Это явление объясняется тем, что в период 
весеннего аппвеллинга происходит подъем в верхние горизонты  моря, более богатые биогенными 

веществами глубинных вод, что и способствует интенсивной вегетации диатомовых водорослей как наиболее требовательного компонента планктона к биогенной насыщенности вод. Массовое развитие динофито- 
вых водорослей в весенний период в Новороссийской 
бухте и на прилегающей акватории в 2008 г. отмечено 

впервые. Пик численности и биомассы «панцирных 

жгутиконосцев» в условиях Черного моря обычно 
приходится на летний период года, когда концентрация биогенных веществ и, как следствие, количество диатомовых водорослей в воде снижены.

Весной 2008 г. в результате продолжительных 
проливных дождей, прошедших по фронту Черноморского побережья Кавказа, и интенсивного таяния снегов с территориальным стоком в морскую 

среду поступило значительное количество почвенной взвеси, что стало причиной массового развития динофитовых водорослей в прибрежной части 

Черного моря. Известно, что динофитовые водоросли  требовательны  к повышенному содержанию 

в воде растворенных органических веществ, при наличии которых они способны переходить на мик- 

со- и гетеротрофный рост; в условиях культуры  
их рост поддерживается почвенной вытяжкой, содержащей необходимые для их развития витамин 

В г, и органические кислоты [12, 13].

Таким образом, использование космических технологий И Т Ц  «СканЭкс» в 2008 г. позволило впервые в истории исследований зафиксировать «красный прилив» в северо-восточной части Черного 

моря и убедительно доказало возможность использования космоснимков для обнаружения обширных 
зон «цветения воды» на поверхности моря.

Одним из реальных источников инвазии новьгх 
токсических организмов в экосистему Черного моря 

являются балластные воды судов. При сбросе этих 
вод перед загрузкой в портах Р Ф  в акваторию попадают вредоносные организмы, способные не 

только прижиться в экосистеме, но и оказать существенное влияние на ее биоразнообразие и функционирование [ 14]. В современный период наибольш ие опасения вы зы вает возм ож ность в с е л е ния особо токсичных видов родов A lexa n d riu m  

и G ym nodinium , способных вызвать тяж елы е пищевые отравления у  людей [10, 15].

Новороссийский порт -  один из крупнейших портов России, объем сбрасываемого водяного балласта в его акваторию составляет 37 млн т/год — является благоприятным реципиентом для видов-все- 
ленцев. В одном литре морского балласта может

содержаться до нескольких десятков новых видов 
фитопланктона, последствия от вселения которых 
могут носить катастрофический характер, как это 

было в водах Австралии. В связи с чем проводящиеся мониторинговые исследования морской среды, осуществляемые Ю НЦ Р А Н  и А М П Н  в Новороссийской 
бухте и прилегающих к ней акваториях в целях своевременного обнаружения «красных приливов», являю тся весьма актуальными. Надо отметить, что 
в России отсутствует контроль содержания токсинов микроводорослей в пищевых продуктах морского происхождения, что ставит под угрозу безопасность населения. Сведения о составе, распределении 
и динамике развития токсичных водорослей, полученные с привлечением данных космических наблюдений, должны быть использованы для создания государственной региональной службы мониторинга 

во всех районах, где ведется добыча морских биоресурсов.
Вы раж аю  благодарност ь сот руднику И Т Ц  

«С канЭ кс» В. Затягаловой — за предоставленные 

информацию и с нимки из космоса, начальнику от дела экологии А М П Н  B.C. Бердникову — за содействие в отборе проб фитопланктона.

Список литературы
1. GEOHAB. Global Ecology and Oceanography of Harmful Algae Blooms, Science Plan/Eds.P.Glibert, G.Pitcher.- 
Baltimor; Paris: SCORIOC.-2 0 0 1 .-264p.
2. Сикачинский Г. Край дальний и наш: Век океана / Г. Сикачинский. -  М.: Мысль, 1989. — С. 27-47.
3. Ричиути Э.Р. Опасные обитатели моря /Э Р. Ричиути. — Л.: Гидрометеоиздат, 1979,- 175 с.
4. Рябушко Л.И. Атлас токсичных микроводорослей Черного и Азовского морей /Л И. Рябушко // ЭКОСИ -  
Гидрофизика. -  2003. -  140 с.
5. Schwimmer D., Schwimmer М. The role algae and phytoplankton in medicine. -  New York, 1995. -  317 p.
6. Винберг Г.Г. Токсичный фитопланктон / Г.Г. Винберг // Успехи современной биологии. -  1954. -  Т. 38. Вып. 2 (5). С. 216 226.
7. Landsberg J.H. The effects of harmful algal blooms on aquatic organisms // Reviews in Fish. Sci. -  2002. V.10. -  
№ 2 .-P . 113-390.
8. Вершинин A.O. Потенциально токсичные водоросли в составе прибрежного фитопланктона северо-восточной 
части Черного моря / А.О. Вершинин [и др.] // Океанология. -  2005. -  Т. 45. -  №  2. -  С. 240-248.
9. Вершинин А.О. Токсичные и вредные водоросли в прибрежных водах России / А.О. Вершинин, Т.Ю. Орлова // 
Океанология. -  2008. -  Т. 48. -  №  4. -  С. 568-582.
10. IMO Bulletin. То put an end to invasion of alien organisms as a result of their transportation with ballast water. -  
October, 1998.-21 p.
11. Исакова O.H. Необычное цветение воды в результате развития динофитовой водоросли Scrippsiella trochoidea 
(Stein) Balech. в акватории Новороссийской бухты Черного моря в марте 2008 года / О.Н. Исакова, B.C. Бердников // 
Морской экологический журнал. -  2008. -  Т. VII. — №  4 -  С. 98.
12. Киселев Н.А. Панцирные жгутиконосцы / Н.А. Киселев. -  М.—Л.: Изд-во АН СССР, 1950. — 280 с.
13. Кабанова Ю.Г. О культивировании в лабораторных условиях морских планктонных диатомовых и перидиние- 
вых водорослей: методика и аппаратура для океанографических исследований: Труды Ин-та океанологии / 
Ю.Г. Кабанова. -  М.: АН СССР, 1961. -  Т. XLVII. -  С. 203-215.
14. Орлова Т.Ю. Красные приливы и токсические микроводоросли в дальневосточных морях России / 
Т.Ю. Орлова // Вестник ДВО РАН. -  2005. -  №  1. -  С. 27-31.
15. Exotic species in the Aegean, Marmara, Black, Azov and Caspian Seas // Edited by Yuvenaly ZAITSEV and 
Bayram OZTURK. Published by Turkish Marine Research Foundation. Istanbul, Turkey. -  2001. -  P. 79-80.

Черное м о р е стало са м ы м  грязны м  в м ире
Самым грязным из всех морей в мире является 
Черное море, об этом заявил президент Крымской академии наук Виктор Тарасенко. По его данным, в результате повышенного содержания нефтепродуктов 
в водах Черного моря около 160 видов фауны находятся на грани вымирания. Попадание в воду нефти 
и нефтепродуктов приводит к гибели морских животных. Несмотря на снижение экономической активности в причерноморских странах, в последнее время 
экологическое состояние Черного моря ухудшается, 
поскольку продолжается массовый вылов рыбы, а также идет активное загрязнение впадающих в море рек, 
особенно стоками с полей, содержащими минеральные удобрения. Это нарушает равновесие в экологической системе моря и влечет за собой бурный рост 
фитопланктона, являющийся причиной «цветения» 
воды в прибрежной мелководной части моря. Уменьшение прозрачности воды вследствие массового развития планк-тонных водорослей может привести к исчезновению макрофитов (многоклеточных водорослей), а условия гипоксии -  к гибели морских обитателей: рыб и беспозвоночных.

УДК 504.3.054 : 004.032.26
ОЦЕНКА ПОСЛЕДСТВИЙ АВАРИЙНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ 
ВОЗДУХА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНЫХ 
СРЕДСТВ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 

ESTIMATION OF THE IMPACT OF EMERGENCY AIR 
POLLUTION WITH THE HELP OF PROGRAMME MEANS 
OF THE NEURO-NET MODELING

С.П. Дударов,
доцент, канд. техн. наук,
А.С. Левушкин,
аспирант,
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева 

S.P. Dudarov,
assistant professor, candidate o f science,
A.S. Levushkin, 
aspirant,
Russian Chemical-Engineering University n.a. DA. Mendeleev

В статье рассматривается практика использования современных программных средств нейросетевого моделирования для оценки последствий 
загрязнения воздуха в результате аварийного выброса опасного химического вещества. Показана возможность прогнозирования загрязнения 
воздуха с помощью искусственных нейронных сетей при переменных 
метеоусловиях. Проводится сравнительный анализ результатов прогнозирования с использованием различных программных средств нейросетевого моделирования.

The article deals with the practice of using up-to-date programme means of the 
neuro-net modeling for the estimation of the air pollution impact as a result 
of emergency emissions o f a dangerous chemical agent. One can see the 
opportunity of forecasting air pollution with the help of artificial neuro nets 
under changeable climate conditions. The results of forecasting are compared 
with the help of different programme means of neuro-net modeling.

e-mail: dudarov@muctr.ru

Ключевые слова: 
расчетный мониторинг (design monitoring), нейросетевое моделирование
(neuro-net modeling), загрязнение атмосферы (atmosphere pollution), 
аварийный выброс (emergency emission)
С

уществующие модели и методики оценки по- 
нения нетрадиционных подходов и методов, таких, 

следствий загрязнения атмосферного воздуха 
например, как методы искусственного интеллекта, 

предполагают наличие сложных систем аналити- 
В настоящее время в практике математическо
ческих уравнений, описывающих динамику рас- 
го моделирования используется достаточно боль
пространения примеси. В то ж е время математи- 
шое количество различных методов искусственного
ческое описание процессов распространения при- 
интеллекта, которые позволяют эффективно ре
меси загрязн яю щ его вещ ества в атм осф ере 
шать практические задачи, в т.ч. задачи экологи
предельно затруднено вследствие высокой значи- 
ческой и промышленной безопасности,
мости влияния дополнительных факторов: релье- 
Авторами ряда работ [1-4] нейросетевые моде
фа местности, метеоусловий и др. Серьезным ог- 
ли используются для решения задач прогнозирораничением сущ ествую щ их моделей и методик 
вания и идентификации источников загрязнения

является невозможность или неполнота учета этих 
атмосферного воздуха. В частности, в работах [1,2]
факторов в процессе длительного и многокиломет- 
предлож ено искусственные нейронные сети ис
рового рассеяния примеси. 
пользовать для прогнозирования последствий заУчет физических особенностей процесса загряз- 
грязнения атмосферного воздуха промышленными

нения атмосферы во временных диапазонах one- 
постоянно действующими источниками. В работе
ративного прогнозирования и повышение точное- 
[5] искусственные нейронные сети применяются

ти прогноза могут быть достигнуты путем приме- 
для прогнозирования загрязнения атмосферного

воздуха аварийными источниками при изменяющихся метеоусловиях.
В теоретическом плане искусственная нейронная сеть -  это параллельно распределенный процессор, который обладает способностью к сохранению и репрезентации опытного знания. Сигналы, поступающие на вход нейрона, усиливаются 
или ослабляются весовыми коэффициентами. Далее они суммируются, и результирую щ ий сигнал 
подается на вход блока, реализующ его активационную функцию нейрона. Функция активации преобразует полученный сигнал к выходному значению из заданного диапазона.
Функционирование нейронной сети обязательно включает два основополагающих этапа: обучение и практическое использование.
Под обучением нейронной сети понимают целенаправленный процесс изменения (настройки) 

значений весовых коэффициентов и коэффициентов смещения, итеративно повторяемый до тех 

пор, пока сеть не приобретет необходимые свойства.
Благодаря обучению сеть приобретает способность не только правильно реагировать на значения входных переменных примеров, предъявленных в ходе обучаю щ его процесса, но и хорош о 
справляться с другими наборами данных из допустимого пространства входов на этапе практического использования. В этом случае говорят, что искусственная нейронная сеть обладает свойством 
обобщения.
Обучение нейронной сети представляет собой 

задачу многопараметрической оптимизации, формулируемой следующим образом: требуется найти такие значения элементов массива весовых коэффициентов нейронной сети из области допустимых значений весовых коэффициентов, которые 
обеспечивают наименьшее значение ошибки расчета сети по данным обучающей выборки. Ошибка 

сети рассчитывается как сумма квадратов отклонений рассчитанны х вы ходов нейронной сети 

от выходов обучающей выборки, усредненная по 
количеству примеров обучающей выборки и выходов сети.

Усложнение структуры нейронной сети путем 
добавления новых скрытых слоев, нейронов в скрытых слоях, входных переменных, влияющих на значения выходов, а также за счет изменения структуры связей меж ду нейронами в сети приводит 

к значительному повышению размерности задачи 

оптимизации. В связи с этим встает вопрос о выборе метода ее решения.
В качестве эффективного метода решения такой задачи в работе [6] предложен генетический 
алгоритм обучения искусственной нейронной сети.

Главным преимуществом по сравнению с традиционно используемыми в таких задачах методами 

градиентного поиска является значительно большая вероятность найти глобальное, а не локальное 

решение и, как следствие, гораздо лучш е (с меньшей ошибкой) обучить нейронную сеть.

Генетические алгоритмы можно разделить на 

две большие группы по способу кодирования переменных: бинарные и вещественные. В бинарных алгоритмах переменные переводятся из десятичного 

представления к двоичному, в котором и производятся все дальнейшие преобразования. Недостатком алгоритмов данной группы является большой 

объем вычислений и, как следствие, большие временные затраты на поиск решения. В алгоритмах 

вещественного кодирования все преобразования 
происходят в десятичном представлении, что экономит вычислительные ресурсы и время, однако 

применение стандартных генетических операторов 
в этом случае имеет крайне низкую эффективность, 
что вынуждает разрабатывать новые генетические 

операторы вещественного кодирования, как правило, не являю щ иеся эквивалентными природным 

операторам мутации, скрещивания и инверсии [7].
Решение задач промышленной и экологической 

безопасности на основе методов искусственного 
интеллекта требует использования специализированного программного обеспечения. В качестве 
примеров решения вышеуказанных задач на основе нейросетевого моделирования рассмотрены 
продукты Neural N etw ork W izard (N N W ) компании BaseGroup Labs, специализирующейся на разработке программных продуктов и решений в области анализа данных [8], и Matlab Neural Netw ork 
Toolbox (M N N T ), являющийся одним из расширений известного математического пакета M atlab 
компании M athW orks Inc [9].
Neural N etw ork W izard -  свободно распространяемый программный эмулятор многослойной нейронной сети прямого распространения. Программа 
может применяться для анализа информации, построения модели процессов и прогнозирования. 

Основными достоинствами программы являются 
ее бесплатность, невысокие требования к вычислительны м ресурсам системы, легкость в освоении. К  недостаткам можно отнести ограниченность 

программы по классам используемых нейронных 
сетей, единственный алгоритм обучения (алгоритм 

обратного распространения ошибки), некорректное 
обучение нейронных сетей на примерах, содержащ их отрицательны е по величине переменные.

Более мощным, многофункциональным и гибким программным продуктом является распространяемый по лицензии пакет Matlab Neural Network 
Toolbox. Он позволяет не только разрабатывать,