Методическое пособие 764

ет на устойчивость почвенной биоты, зеленых насаждений и другие экологические функции, определяющие условия проживания и качество жизни населения [4]. В городской среде поллютант чаще всего образуется под воздействием процессов сгорания органического топлива

ипоступает в почвенный покров из загрязненного атмосферного воздуха в составе пыли и аэрозолей, в результате выбросов многих промышленных предприятий, транспорта и отопительных систем [5, 3].

Уровни содержания поллютантов в городских почвах определяются не только интенсивностью выпадения загрязняющих веществ из атмосферы, но и совокупностью природных

иландшафтных факторов. Поэтому цель работы – определить уровни содержания БП в поверхностных горизонтах почв различных функциональных зон Алушты, а также изучить факторы, влияющие на его накопления.

Детальные эколого-геохимические исследования Алушты проводились впервые в июне 2016 г. в южной части Крымского полуострова на территории г. Алушты, где значительный вклад в загрязнение города вносят предприятия теплоэнергетики, пищевой промышленности, производство строительных материалов. Алушта является одним из транспортных узлов полуострова, поэтому главным источником выбросов БП в атмосферу города является транспорт, в том числе транзитный. На полевом этапе методом «конверта» в пяти повторностях было отобрано 49 проб поверхностных (0-15 см) горизонтов антропогенно-измененных почв в разных функциональных зонах (транспортная, селитебная, селитебно-рекреационная, рекреационная, агрогенная, промышленная). В качестве регионального фона (n=5) послужили поверхностные горизонты коричневых почв в пределах южного склона хребта Демерджи, недалеко от с. Лучистое.

Вотобранных образцах в Эколого-геохимическом центре географического факультета МГУ измерялись рН потенциометрией, электропроводность (EC) – кондуктометрией, содержание органического углерода (Cорг) – методом Тюрина, гранулометрический состав – лазерной гранулометрией. Определение содержания БП проводилось методом низкотемпературной спектрофлуориметрии в условиях эффекта Шпольского в лаборатории Углеродистых веществ биосферы географического факультета МГУ с использованием международного сертифицированного стандарта 2260а Национального института стандартов и технологий (США), точность определения ± 25 % (аналитик Н.И. Хлынина). Данный метод широко применяется для изучения форм и факторов накопления полициклических ароматических углеводородов (в том числе, БП) в почвах и снежном покрове при техногенном загрязнении [6; 7; 8; 9]. При оценке степени экологической опасности (Ko) загрязнения почв содержание БП сравнивалось с его предельной допустимой концентрацией (ПДК) [10]. Для выявления техногенных геохимических аномалий БП рассчитывались коэффициенты концентрации Кс = С/Сф и рассеяния Кр = Сф/С для поверхностных горизонтов почв, где С – содержание БП в городских почвах, нг/г; Сф – в фоновых почвах, нг/г.

Среднее содержание БП в городских почвах составляет 60,3 нг/г, что превышает фон в 121 раз, а ПДК в 3 раза (таблица).

Бенз(а)пирен в поверхностных горизонтах почв функциональных зон Алушты

* Функциональные зоны: Т – транспортная, П – промышленная, С – селитебная, С-Р – сели- тебно-рекреационная, Р – рекреационная, А – агрогенная.

21

Функциональные зоны по степени накопления БП в почвах образуют ряд: транспортная (Кс = 222) > селитебная (130) > селитебно-рекреационная (99) > рекреационная (95) > промышленная (41) > агрогенная (17). Аккумуляция БП в почвах транспортной зоны связана с эмиссией выхлопных газов, содержащих БП как продукт неполного сгорания топлива. Высокое содержание БП установлено также в поверхностных горизонтах почв селитебной и се- литебно-рекреационной зон из-за их поступления с пылевыми частицами, образующимися при сжигании угля для отопления жилых домов, и наличием автомобильного движения, что в совокупности определяет высокий уровень загрязнения почв. Относительно низкое содержание БП в почвенном покрове агрогенной зоны объясняется незначительным содержанием способного накапливать БП органического вещества почв (2,2 %) и удаленностью от источников техногенного воздействия. Кроме того, распашка и перемешивание верхних горизонтов почв приводит к улучшенной аэрации, быстрому разложению и выносу БП из почвенного профиля [11]. Накопление БП в почвах рекреационной зоны связано, вероятно, с переносом поллютанта воздушным путем с выбросами промышленных предприятий, автотранспорта и отопительных станций, расположенных рядом с данной зоной.

В целом, в зону чрезвычайной экологической опасности (> 5 ПДК) попадают около 23 % проб поверхностных горизонтов почв, у 20 % зафиксирован опасный уровень загрязнения (2-5 ПДК). Допустимый (1-2 ПДК) и неопасный (< 1 ПДК) уровни наблюдаются у 16 % и 41 % проб почв.

Анализ пространственной структуры загрязнения почв Алушты выявил несколько техногенных геохимических аномалий с опасными и чрезвычайно опасными уровнями. В городских почвах под влиянием выбросов автотранспорта сформировались две контрастные аномалии БП с Ko > 15, расположенные в северо-западной (ул. Партизанская) и югозападной части города. Высокие концентрации БП с чрезвычайно опасным (Ko > 5) и опасным (Ko = 2-5) уровнями обнаружены в почвах вблизи крупных и средних дорог в северной (ул. Ленина), центральной (Ялтинское шоссе), юго-западной (ул. Комсомольская) и южной (ул. Набережная) частях Алушты. Аномалии в центре и юго-западной части сформировались под влиянием выбросов автотранспорта, а также эксплуатации заправочных станций, в результате чего происходит эмиссия автомобильного топлива и масел, содержащих БП. Образование северной аномалии в селитебной зоне на ул. Туристов обусловлено близостью источников отопления и воздействием автотранспорта.

Для выявления факторов, контролирующих накопление БП в поверхностных горизонтах почв Алушты, был проведен линейный регрессионный анализ в пакете SPLUS с построением дендрограмм (метод регрессионных деревьев) с учетом количественных и качественных факторов: высота над уровнем моря и удаленность от береговой линии; функциональные зоны с различной специализацией и составом выбросов; роды элементарных геохимических ландшафтов (ЭГЛ), определяющие интенсивность латеральной миграции поллютантов; физико-химические свойства почв – pH, EC, содержание Сорг, оксидов Fe, Mn, Al, фракций

PM1, PM1-10, PM10-50, PM>50.

Результаты показывают, что содержание БП контролируется, преимущественно, фи- зико-химическими свойствами почв (содержание оксидов Fe, Cорг, EC, гранулометрический состав) и характером использования территории (функциональное зонирование). Наиболее значимым фактором аккумуляции поллютанта в почвах является повышенные содержания Сорг, что приводит к увеличению концентрации БП в 3 раза на органоминеральном геохимическом барьере (рисунок). Вторым по значимости фактором при содержании Fe2O3 > 3,8 % является функциональное зонирование города. Так, максимальное содержание БП зафиксировано в почвах транспортной зоны. В остальных зонах города накопление БП определялось общим содержанием водорастворимых солей, косвенно определяемых по величине электропроводности водной вытяжки почв (EC).

При более высоких показателях EC (> 149 мкСм/см) накопление поллютанта в почве связано с его сорбцией органическим веществом на органоминеральном барьере. В почвах

22

Алушты при Сорг > 2,3 % интенсивность аккумуляции БП увеличивается в 3 раза на сорбци- онно-седиментационном геохимическом барьере с уменьшением доли частиц крупного песка

(PM>50).

Распределение БП в поверхностных горизонтах почв Алушты в зависимости от ландшафтных и техногенных факторов. Для каждого конечного узла приводится среднее значение концентрации поллютанта, коэффициент вариации Cv и число точек опробования (n). Функциональные зоны: П – промышленная, Т – транспортная, С – селитебная,

С-Р – селитебно-рекреационная, Р – рекреационная, А – агрогенная

Таким образом, бенз(а)пирен представляет большую экологическую опасность, чрезвычайно опасный уровень загрязнения почв которым установлен почти на четверти территории Алушты, преимущественно в почвах транспортной зоны. Его накопление контролируется целым рядом факторов – содержанием Cорг, оксидов Fe, гранулометрическим составом, величиной EC, принадлежностью к функциональной зоне, однако ведущую роль в их аккумуляции играет сорбция органическим веществом почв, что подтверждается данными других исследователей [12, 3, 11].

Работа выполнена в рамках Крымской комплексной экспедиции Русского географического общества.

Литература

1.Касимов, Н.С. Регионы и города России: интегральная оценка экологического состояния / Н.С. Касимов, В.Р. Битюкова, С.М. Малхазова, Н.Е. Кошелева, Е.М. Никифорова, Н.В. Шартова, Д.В. Власов, С.А. Тимонин, В.Н. Крайнов. – М.: ИП Филимонов М.В., 2014. – 560 с.

2.Jacob, J. The significance of polycyclic aromatic hydrocarbons as environmental carcinogens. 35 years research on PAH – a retrospective / J. Jacob // Polycyclic Aromatic Compounds. – 2008. – Vol. 28. – P. 242-272.

3.Кошелева, Н.Е. Многолетняя динамика и факторы накопления бенз(а)пирена в городских почвах (на примере ВАО Москвы) / Н.Е. Кошелева, Е.М. Никифорова // Вестник

Моск. ун та. Сер. 17, почв. – 2011. – № 2. – С. 25 34.

4.Добровольский, Г.В. Экология почв. Учение об экологических функциях почв / Г.В. Добровольский, Е.Д. Никитин. – М.: Издательство МГУ, 2012. – 412 с.

5.Геннадиев, А.Н. Геохимия полициклических ароматических углеводородов в горных породах и почвах / А.Н. Геннадиев, Ю.И. Пиковский, В.Н. Флоровская, Т.А. Алексеева, И.С. Козин, А.И. Оглоблина, М.Е. Раменская, Т.А. Теплицкая, Е.И. Шурубор. – М.: Изд-во

23

Моск. ун-та, 1996. – 192 с.

6.Геннадиев, А.Н. Формы и факторы накопления полициклических ароматических углеводородов в почвах при техногенном загрязнении (Московская область) / А.Н. Геннадиев, Ю.И. Пиковский, С.С. Чернянский, Т.А. Алексеева, Р.Г. Ковач // Почвоведение. – 2004. –

№7. – С. 804-818.

7.Чернянский, С.С. Особенности формирования аномалий полиароматических углеводородов в почвенном покрове / С.С. Чернянский, Ю.В. Волосатова, А.А. Краснопеева // Вестник Моск. ун-та. Сер. 5, геогр. – 2007. – № 2. – С. 31-37.

8.Цибарт, А.С. Полициклические ароматические углеводороды в почвах: источники, поведение, индикационное значение (обзор) / А.С. Цибарт, А.Н. Геннадиев // Почвоведение.

– 2013. – № 7. – С. 788-802.

9.Жидкин, А.П. Поступление и поведение полициклических ароматических углеводородов в пахотных, залежных и лесных почвах таежной зоны (Тверская область) / А.П. Жидкин, А.Н. Геннадиев, Т.С. Кошовский // Почвоведение. – 2017. – № 3. – С. 311-320.

10.ГН 2.1.7.2041-06. Предельно допустимые концентрации (ПДК) химических веществ в почве. – М., 2006. – 9 с.

11.Kasimov, N.S. Benzo(a)pyrene in urban environments of eastern Moscow: pollution levels and critical loads / N.S. Kasimov, N.E. Kosheleva, E.M. Nikiforova, D.V. Vlasov // Atmospheric Chemistry and Physics. – 2017. – Vol. 17. – P. 2217-2227.

12.Геннадиев, А.Н. Геохимия полициклических ароматических углеводородоа в связи с гумусным и структурным состоянием почв / А.Н. Геннадиев, С.С. Чернявский, Ю.И. Пиковский, Т.А. Алексеева // География и окружающая среда. – СПб.: Наука, 2003. – С. 123133.

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

L.A. Bezberdaya, D.V. Vlasov

FACTORS OF ACCUMULATION OF BENZO[A]PYRENE IN SOILS OF ALUSHTA CITY

The accumulation of benzo[a]pyrene in urban soils of various functional zones of Alushta has been determined. Its average content is 60.3 ng/g, which exceeds the background in 121 times, and the Maximum permissible concentration in 3 times. Extremely dangerous environmental situation is about 25% of area of the city, where benzo[a]pyrene is accumulated mainly in the soils of the transport zone. Contrasting geochemical anomalies have been identified with a dangerous and extremely dangerous level of pollution in the north-western and south-western parts of the city. The accumulation of pollutant is controlled mainly by the physicochemical properties of soils (organic matter content, granulometric composition of soils, electrical conductivity of water extract). The main influence on the accumulation of benzo[a]pyrene in soils is exerted by organic matter, the increase in its content leads to an increase in the rate of accumulation of pollutant by a factor of three

Keywords: benzo[a]pyrene, urban soils, pollution

Lomonosov Moscow State University

УДК 614.8

А.Г. Белов

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ ТРАВМАТИЗМА НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Описаны вероятностные распределения числа несчастных случаев на промышленных предприятиях Ключевые слова: модели травматизма

При построении вероятностных моделей производственного травматизма несчастный случай трактуется как случайное событие, происходящее под влиянием различных факторов. Производственные травмы не являются фатально неизбежными, но если на предприятии имеются факторы, представляющие какую-нибудь опасность для человека, то вероятность

24

травмирования того или иного работника не равна нулю.

Для разработки эффективных мер, направленных на уменьшение вероятности несчастных случаев и, следовательно, на значимое уменьшение частоты травматизма, необходимо изучение статистики и вероятностной природы происходящих несчастных случаев.

Следует отметить, что в результате несчастного случая может быть как один, так несколько пострадавших. В статистической отчетности о травматизме указывается число пострадавших, а не случаев. Однако в большинстве отраслей групповые случаи встречаются крайне редко и поэтому число пострадавших практически равно числу несчастных случаев.

Для применения в анализе производственного травматизма статистических методов важно знать общий вид распределения числа несчастных случаев за определенный отрезок времени (день, неделя, месяц, квартал, год). Любой статистический материал, собранный исследователем, может служить лишь для проверки различных гипотез о виде распределения или для оценки параметров гипотетического распределения. Чтобы выдвигать какие-либо гипотезы о распределении числа несчастных случаев, мы должны располагать вероятностными моделями производственного травматизма.

Общая модель травматизма. Зафиксируем некоторую единицу времени, например, день и рассмотрим некоторый производственный коллектив, состоящий из рабочих одной или нескольких профессий. В ходе производственного процесса естественно возникают различные опасные ситуации, которые могут привести к несчастным случаям. Очевидно, многие опасные ситуации в течение рабочего дня повторяются в соответствии с циклом выполняемых операций и характеризуются одинаковой вероятностью появления несчастного случая. Таким образом, все опасные ситуации, возникшие в течение рабочего дня, можно разбить на некоторое число групп. Каждая группа объединяет ситуации с одинаковой вероятностью травмирования. Обозначим число таких групп через k . Для построения модели нам необходимо знать характер изменения ото дня ко дню числа k , числа опасных ситуаций N i и

вероятности травмирования pi для каждой группы опасных ситуаций (i 1,...,k) . Статистика, необходимая для оценки или проверки каких-либо гипотез о поведении этих величин, должна состоять из результатов ежедневных наблюдений величин k, N1 ,..., Nk и частот несчастных случаев 1 ,..., k , относящихся к соответствующим группам опасных ситуаций. Ве-

k

личина, распределение которой нас интересует, есть i - общее число несчастных

i 1

случаев, имеющих место на данном предприятии в течение одного дня.

Необходимо отметить, что сложно организовать на достаточно большом предприятии ежедневные наблюдения по определению всех интересующих нас величин: k, Ni , i . Что же

касается ежедневных наблюдений общего числа несчастных случаев за день, то такую статистику ведут все предприятия. Учитывая этот факт, мы ограничимся в дальнейшем лишь рядом весьма простых предположений о характере изменения параметров модели. Насколько эти предположения правдоподобны, покажет статистическая проверка адекватности нашей модели выборочным данным, полученным при ежедневном подсчете общего числа несчастных случаев на предприятии.

Вполне возможно, что различные предположения о характере изменения параметров модели приведут к одному и тому же распределению величины . Если исследователя интересует не только окончательное распределение числа несчастных случаев, но также сама модель травматизма, то ему придется более детально вникнуть в специфику исследуемого предприятия, не ограничиваясь, лишь подсчетом общего числа несчастных случаев. Что именно должно интересовать исследователя, будет видно из нижеследующих уточнений общей вероятностной модели травматизма.

Биномиальная модель. Представим себе производственный коллектив, состоящий из рабочих одной профессии, причем все рабочие находятся в одинаковых условиях, выполня-

25

ют одинаковую работу и сталкиваются с одними и теми же опасностями. Естественно предположить, что на таком производстве существует лишь одна группа опасных ситуаций (k 1) , т.е. рабочие сталкиваются с опасными ситуациями, имеющими одинаковую вероят-

ность травмирования. Остальные группы опасных ситуаций мы просто не учитываем из-за их малочисленности или слишком малой вероятности травмирования.

Пусть далее, в этом коллективе за наблюдаемый период не устраняются старые и не появляются новые причины травматизма (нет существенных изменений в характере выполняемых операций, технологии, оборудовании, уровня механизации, составе, персонала, интенсификации труда, организационных мероприятий по профилактике травматизма и т.д.). Тогда можно считать, что как число N опасных ситуаций, так и вероятность p травмирова-

ния постоянны за весь наблюдаемый период и не меняются ото дня ко дню. Употребляя термины теории статистического эксперимента, можно сказать, что каждый день мы «ставим N экспериментов», причем при каждом эксперименте с постоянной вероятностью p может

осуществится событие – несчастный случай на производстве.

При таких предположениях, число несчастных случаев за день подчиняется биномиальному распределению, т.е. вероятность того, что за любой день произойдет ровно n несчастных случаев определяется по формуле:

Пуассоновская модель. В большинстве производства опасность возникает периодически, при выполнении определенных операций. Например, для штамповщика характерная опасность травмирования возникает при рабочем ходе пресса. Число таких опасных ситуаций N прямо пропорционально количеству обработанных деталей. В результате общее число опасных ситуаций в производственном коллективе, когда может произойти несчастный случай, оказывается чрезвычайно большим (N ) . Тем не менее, несчастные случаи обычно происходят редко, что свидетельствует о весьма малой вероятности их осуществления в каждой из опасных ситуаций ( p 0) . По-видимому, здесь сказываются такие факторы, как осторожность рабочих, систематический контроль и инструктаж по безопасности труда и т.п. Если есть какие-либо основания считать, что произведение Ni pi i в любой

группе опасных ситуаций остается неизменным за весь наблюдаемый период времени, то при достаточно больших N i и малых pi вероятность того, что в i - ой группе опасных си-

туаций произойдет за день ровно ni несчастных случаев описывается законом Пуассона [1]

Поскольку общее число несчастных случаев за день, равное сумме несчастных случаев, происшедших в каждой группе опасных ситуаций, то, в силу свойства воспроизводимости закона Пуассона по параметру, величина также описывается законом Пуассона, но

мирования для всех групп несчастных случаев. Более того, эти вероятности могут меняться ото дня ко дню вместе с соответствующим числом опасных ситуаций, лишь бы произведения N i pi оставались неизменными. В пользу такого предположения можно привести, например,

следующий (чисто эвристически) довод: если где-то по какой-либо причине возникает много опасных ситуаций, то там усиливается контроль по технике безопасности, рабочий становится более внимательным и вероятность травмирования уменьшается обратно пропорциональ-

26

но числу опасных ситуаций.

Отметим также, не приводя очевидных выкладок, что пуассоновское распределение числа несчастных случаев получается из биномиальной модели не только при достаточно больших N и малых p . Вероятность p может быть достаточно большой, а число опасных

ситуаций мало, но если само N меняется изо дня в день случайным образом, и при этом распределяется по дням согласно закону Пуассона (2) с некоторым параметром , то и число несчастных случаев будет следовать закону Пуассона с параметром p .

Ясно, что в условиях установившегося режима производства, распределение Пуассона кажется наиболее правдоподобным. Следующая модель позволяет получить распределение числа несчастных случаев c учетом нарушения стационарности производственного процесса на предприятии.

Отрицательно-биномиальная модель. Эта модель является обобщением пуассоновской модели [1] и предполагает, что параметр распределения может меняться ото дня ко дню случайным образом, следуя весьма общему закону распределения, а именно так называемому гамма-распределению. Тогда результаты наблюдений можно интерпретировать как выборку из смеси пуассоновских распределений с различными значениями параметра . Если значения , меняясь ото дня ко дню случайным образом, не имеют тенденцию накапливаться около наиболее типичных значений, то распределение можно с определенной степенью точности аппроксимировать гамма-распределением и вероятность того, что за день произойдет ровно n несчастных случаев равна:

Пуассона.

Распределение (3) получено нами при наиболее общих предположениях о характере возникновения несчастных случаев и является следствием наиболее общей вероятностной моделью травматизма. Однако следует отметить, что оно не содержит в себе как частный случай биномиальное распределение, справедливость которого при исследовании травматизма в однородных коллективах (например, в рамках небольшого участка или цеха какоголибо предприятия) не может быть полностью исключено.

Итак, начав с самой простейшей вероятностной модели появления несчастных случаев на производстве и постепенно обогащая эту модель путем учета других факторов, влияющих на вероятность травмирования, мы пришли к статистической задаче выбора между тремя конкурирующими гипотезами о виде распределения числа несчастных случаев за единицу времени: биномиальное (1), пуассоновское (2) или отрицательно-биномиальное (3). Среди гипотетических распределений закон Пуассона естественно классифицировать как «нулевую» гипотезу и использовать собранную статистику по травматизму в первую очередь для проверки гипотезы пуассоновости, рассматривая биномиальное и отрицательнобиномиальное распределения как альтернативные к распределению Пуассона. Такая постановка задачи вполне естественна, поскольку распределение Пуассона является предельным как для биномиального (N , p 0, Np const) , так и для отрицательно-биномиального

( 0 ) распределений [1]. Решение сформулированной задачи будет продемонстрировано

при анализе конкретного статистического материала в следующей работе. Литература

1. Белов А.Г., Галкин В.Я., Уфимцев М.В. Вероятностно-статистические задачи при экспериментальном разделении множественных процессов // Учебное пособие. - М.: Изд-во

27

МГУ, 1985. - 141с.

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

A.G. Belov

PROBABILISTIC MODELS OF TRAUMATISM ON INDUSTRIAL ENTERPRISES

Probabilistic distributions of the number of accidents at industrial enterprises are described

Key words: models of traumatism

Lomonosov Moscow State University

УДК 625.783+625.784

М.Н. Апталаев

О ВЛИЯНИИ ИСКУССТВЕННЫХ ВНУТРИГРУНТОВЫХ ИСТОЧНИКОВ ТЕПЛА НА СОСТОЯНИЕ ДОРОЖНОГО ПОКРЫТИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

Продемонстрирована взаимосвязь между образованием и накоплением деформаций дорожной одежды и воднотепловым режимом конструкционных слоев дорожной одежды. Описан натурный эксперимент по изучению теплового режима грунтовых массивов с наличием и без наличия искусственных внутригрунтовых источников тепла

Ключевые слова: дорожная одежда, водно-тепловой режим, внутригрунтовый источник тепла, эксперимент, пучи-

ны

Автомобильный транспорт является одной из важнейших отраслей народного хозяйства страны и занимает лидирующее положение в транспортном обеспечении всех субъектов экономики и населения Российской Федерации.

По данным Росстата большая часть населения России проживает в городах – до 76 % на 1 января 2016 года. Данный показатель стабильно растет из года в год, увеличение численности городского населения требует роста жилищного фонда городов, развития их социальной, производственной и транспортной инфраструктуры.

Возведение новых городских районов неотрывно связано со строительством дорог, улиц и сетей инженерных коммуникаций. При этом практически невозможно избежать пересечений объектов автотранспортной и инженерной инфраструктуры.

Следует также учитывать, что автомобильные дороги федерального значения на значительном протяжении проходят по территории городов и других населенных пунктов, что приводит к снижению скорости движения транспортных потоков, и росту численности до- рожно-транспортных происшествии [1].

Помимо этого отмечается развитие сетей инженерных коммуникаций. Из доклада министра регионального развития Российской Федерации В.Ф. Басаргина на 10-м Всероссийском Форуме жилищно-коммунального хозяйства, первое - это повышение устойчивости функционирования отрасли и проведение капитального ремонта, модернизация инженерной инфраструктуры, ликвидация аварийного жилья [2].

Несмотря на наблюдающуюся положительную тенденцию в области развития транспортной инфраструктуры, проблема неудовлетворительного состояния и старения фондов дорог и сетей инженерных коммуникаций стоит по-прежнему достаточно остро. Автомобильные дороги с усовершенствованным покрытием на территории России на большей своей протяженности характеризуются низкими показателями качества покрытия, и требуют проведения дополнительных работ по реконструированию и ремонту дорожного полотна. Тоже относится и к тепловым сетям.

Влияние на состояние дорог оказывают не только транспорт, но и природоклиматические условия [3]. Наиболее интенсивно воздействию динамических нагрузок и

28

погодно-климатических факторов подвержено покрытие. Значительная доля автомобильных дорог Российской Федерации эксплуатируются в неблагоприятных либо крайне неблагоприятных климатических условиях. Холодная зима, частые перепады температуры в комплексе с воздействием транспорта оказывают на покрытие разрушительное воздействие.

Одним из следствий неудовлетворительного состояния улично-дорожной сети (УДС) является рост числа дорожно-транспортных происшествий (ДТП). Статистические данные ГИБДД РФ демонстрируют, что до 25% от общего числа допущенных ДТП произошли по причине неудовлетворительного состояния дорог и улиц.

Таким образом, необходимость разработки мероприятий по повышению безопасности дорожного движения является важной и первостепенной задачей развития Российской Федерации в ближайшие годы. Также актуальным вопросом является проблема развития дорожной инфраструктуры. Для достижения обозначенных целей требуется, помимо всего прочего, обеспечить надежность и длительность эксплуатации дорожных одежд УДС страны.

Главное негативное воздействие на дорогу оказывает вода. Основные источники увлажнения дорожной конструкции: атмосферные осадки, просачивающиеся через трещины в покрытии, обочины (особенно в местах сопряжения с проезжей частью); вода, застаивающаяся на поверхности полотна, в боковых резервах и кюветах вследствие затрудненного поверхностного стока и увлажняющая грунт земляного полотна в процессе молекулярного и капиллярного передвижения; подземная вода, поднимающаяся по капиллярам, особенно при промерзании конструкции и близком к поверхности дороги залегании подземных вод; парообразная вода, перемещающаяся от теплых слоев к более холодным [4].

Особенно опасно промерзание связанного влажного грунта. Мороз проникает в зависимости от климатических условий примерно от 0,80 до 2,50 м в глубину грунта. До этой глубины (глубины промерзания) вода, находящаяся в грунте, может замерзать. При этом объем воды увеличивается примерно на 10 % [5]. Так как во влажном пространстве в порах связанного грунта нет места для увеличения объема, то грунт начинает подниматься кверху. При этом говорят о морозном пучении грунта.

Водно-тепловой режим – закономерность изменения в. течение года влажности и температуры верхних слоев грунта земляного полотна, свойственная данной дорожноклиматической зоне и местным гидрогеологическим условиям [88].

В условиях строительства автомобильных дорог на территории городов невозможно избежать пересечения автодорог и сетей инженерных коммуникаций. При этом трубопровод сети теплоснабжения является мощным внтутригрунтовым источником тепла, оказывающим значительное влияние на водно-тепловой режим грунтового массива в окрестностях трубопровода [6].

Взаимодействие современных теплопроводов с грунтовым массивом земляного полотна, а также дорожной одеждой мало изучено, в нормативных документах по проектированию и строительству встречаются лишь общие рекомендации. Отсутствуют какие-либо указания или правила, непосредственно относящиеся к снижению взаимного влияния теплового источника и грунтовой среды земляного полотна.

Для изучения влияния внутригрунтовых источников тепла на водно-тепловой режим грунтового массива был проведен натурный эксперимент. Эксперимент длился с октября 2014 г. по июнь 2016 г. на территории г. Лысьвы Пермского края.

Эксперимент состоял в наблюдении за тепловым режимом грунтового массива на выбранных объектах, а также в фиксации количества и параметров дефектов дорожных покрытий на объектах.

Эксперимент проводился на двух объектах:

-участок автодрома с усовершенствованным дорожным покрытием и теплотрассой, проходящей под дорожной одеждой автодрома, фотография участка представлена на рис. 1;

-участок автодрома с усовершенствованным дорожным покрытием без наличия в грунте искусственных источников тепла, фотография участка представлена на рис. 2.

29