Почвоведы РУДН выяснили, что для горожан «зеленые» окраины могут быть опаснее загрязненного центра
Промышленное загрязнение почв тяжелыми металлами несет риск для здоровья человека. Опасные вещества из почв попадают в воду, пыль и растения. Интенсивность этих процессов зависит от характеристик почвы — органического вещества, кислотности и структуры. Например, более плотные почвы работают как геохимический барьер — задерживают вредные вещества в себе и не пускают их дальше. Традиционный подход к экологическому мониторингу не учитывает эту барьерную роль и оценивает риски только по концентрации загрязнителей — так можно упустить потенциально опасные для здоровья горожан зоны или, наоборот, переоценить опасность. Почвоведы РУДН составили первую карту Москвы, на которой наряду со степенью загрязненности тяжелыми металлами учтена и способность почв выполнять роль геохимического барьера.
Эксперимент был сфокусирован на девяти административных районах Москвы площадью более 1000 км2. Главные источники загрязнения на этой территории — промышленные предприятия и автомобильный транспорт. В рамках работы были взяты образцы почв с 224 точек на территории общественных пространств, спальных районов и промышленных зон. Образцы высушили и измельчили, а затем измерили структуру почвы, содержание органического вещества и кислотность. На основе этих параметров почвоведы рассчитали способность образцов удерживать в себе загрязняющие вещества. Затем с помощью спектрального анализа измерили концентрацию тяжелых металлов — никеля, кадмия, марганца, свинца, меди, цинка, мышьяка и ртути. Затем научные сотрудники составили отдельные карты для концентраций всех 8 металлов и способности почвы их удерживать, а затем собрали все данные на сводной карте.
В более 30% образцов концентрация тяжелый металлов превышала нормы, которые установлены Роспотребнадзором. Например, для меди предельно допустимое содержание в 1 кг почвы в зависимости от ее типа — от 33 до 132 мг, для мышьяка — от 2 до 10 мг. В некоторых случаях нормы превышались в 2-5 раз. Сильнее всего оказались поражены общественные пространства в центре города. Однако у суглинистой почвы с щелочной кислотностью, которая характерна для центра Москвы, высокий индекс барьерной активности — то есть она способна связывать загрязнение. В то же время у более песчаной и кислой почвы на окраинах города, где концентрация вредных веществ ниже, барьерная функция слаба — она не может противостоять даже относительно низкому загрязнению. Почвоведы сделали вывод, что для качественной оценки экологической ситуации необходимо оценивать одновременно и загрязнение, и способность почв его останавливать. Традиционный подход к мониторингу загрязнения почвы, который учитывает только концентрации вредных веществ, не дает адекватно оценить риски.
«Построенные нами карты уровней загрязненности и качества почв как геохимических барьеров не совпадают. В некоторых случаях способность почв связывать тяжелые металлы компенсирует высокий уровень загрязнения, а где-то, как в зеленых зонах на окраинах Москвы, почвы не удерживают даже сравнительно небольшое количество загрязнителей. Этот результат показывает, что нельзя подходить к оценке экологических рисков узко: важно оценивать не только загрязненность саму по себе, но и свойства почв», — Ольга Ромзайкина, научный сотрудник лаборатории РУДН «Смарт технологии устойчивого развития городской среды в условиях глобальных изменений».
Результаты исследования опубликованы в Journal of Environmental Quality.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.