Пространственно-временные тенденции и прогноз содержания некоторых химических элементов в почвах Армении

Оценка пространственно-временной динамики накопления химических элементов (ХЭ), в частности тяжёлых металлов (ТМ), в почвах является одной из приоритетных задач современной экологии . Для Армении, отличающейся сложным рельефом и сочетанием промышленных, сельскохозяйственных и горнодобывающих районов, важным направлением исследований является выявление пространственных различий в составе почв и оценка их изменений под влиянием природных и антропогенных факторов .

Целью настоящей работы является определение пространственных особенностей распределения и тенденций изменения содержания ХЭ в почвах различных регионов Армении, а также прогноз их динамики с использованием статистических моделей временных рядов.

Исследование охватывает три региона Армении: Раздан - промышленно развитый город в центральной части страны, характеризующийся значительной техногенной нагрузкой; Гавар -урбанизированный район с вулканическими почвами и геохимически активными породами и Мартуни - преимущественно сельскохозяйственная зона вблизи озера Севан.

Отбор проб проводился из верхнего слоя почвы (0-20 см) в различных подучастках каждого региона. Элементный состав почвенных проб определялся методом прямого рентгенофлуоресцентного анализа (РФА) с использованием портативного анализатора Thermo Scientific™ Niton™ . В анализ были включены 13 элементов: Zr, Sr, Rb, Pb, As, Zn, Cu, Ni, Fe, Mn, Cr, V и Ba.

Для анализа временной динамики использовались три метода прогнозирования: линейная регрессия (LR), экспоненциальное сглаживание (ETS) и локально-взвешенная регрессия (LOESS) .

Каждая модель применялась индивидуально к средним годовым значениям по регионам, что позволило оценить вероятные изменения концентраций металлов.

Анализ показал выраженные пространственные различия между исследуемыми районами: Раздан характеризуется наиболее высокими уровнями Pb, Cu, Cr и Co вследствие промышленной и транспортной деятельности. Гавар демонстрирует повышенные содержания Ni и V, обусловленные особенностями геохимического состава пород региона. В Мартуни зафиксированы наименьшие концентрации элементов, что отражает сельскохозяйственный характер землепользования и слабое антропогенное воздействие.

Прогнозные расчёты показали, что:

• тенденции снижения Pb и As сохраняются во всех регионах, что свидетельствует о постепенном ослаблении техногенного давления;
• для Cr и V во многих моделях наблюдается устойчивый рост, связанный с активизацией процессов минерализации и выветривания пород;
• содержание Cu и Zn остаётся стабильным или незначительно возрастает, отражая сохранение умеренной антропогенной нагрузки;
• наименее выраженные изменения прогнозируются для Fe и Mn, что подтверждает их литогенную природу.

Применение различных моделей позволило выявить устойчивые тенденции снижения содержания Pb и As и роста Cr и V, подтверждая надёжность прогноза.

Таким образом, применение нескольких моделей позволило повысить достоверность прогноза и показать различия в поведении металлов между промышленными, урбанизированными и аграрными территориями.

Выводы

Почвы Раздана сохраняют признаки промышленного загрязнения, однако тенденции снижения Pb и As указывает на возможное улучшение экологической ситуации.

Для Гавара характерно геогенное обогащение Ni и V, которое в перспективе может усиливаться из-за природных процессов.

Почвы Мартуни характеризуются наименьшими концентрациями исследуемых элементов, что указывает на слабое антропогенное воздействие и относительную чистоту территории. Использование комбинированных статистических моделей позволяет не только оценить текущее состояние, но и предсказать возможные изменения, что важно для планирования мониторинга и природоохранных мероприятий.

Литература

1. R.E. Avalyan, A.L. Atoyants, A.R. Sukiasyan, A.A. Kirakosyan, P. A. Yesayan, R.M. Aroutiounian Assessment of the condition and mutagenic potential of arable soils based on the soil-plant system, issue 3 (2025).
2. A. Sukiasyan, M. Kalantaryan, A. Atoyants, A. Kirakosyan, R. Aroutiounian A Combined Approach to the Assessment of the Level of Pollution and Toxicity by Macro- and Trace Elements of the Territories of Armenia with Different Anthropogenic Loads (2024).
3. Thermo scientific sample collection and preparation tools for exploration and mining .
4. J. Gareth, W. Daniela, H. Trevor, T. Robert, T. Jonathan An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (2023).
5. W. S. Cleveland, S. J. Devlin Locally Weighted Regression: An Approach to Regression Analysis by Local Fitting // Journal of the American Statistical Association. V. 83 (1988).
6. R. J. Hyndman, A. B. Koehler, R. D. Snyder, S. Grose A state space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods // International Journal of Forecasting, V. 18 (2002).

Автор: Есаян П.А. Национальный политехнический университет Армении (НПУА), Армения, г. Ереван