авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 |

Гурьевич булгаков технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга

-- [ Страница 1 ] --
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В.Ломоносова Биологический факультет

на правах рукописи

УДК 577.4:591.524.12 Николай Гурьевич Булгаков ТЕХНОЛОГИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ ПО ДАННЫМ БИОЛОГИЧЕСКОГО И ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА 03.00.16 — экология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

Москва. 2003.

Работа выполнена на кафедре общей экологии Биологического факультета Мос ковского государственного университета имени М.В.Ломоносова

Научный консультант:

доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник А.П.Левич

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук Д.Б.Гелашвили доктор физико-математических наук Е.В.Веницианов доктор биологических наук С.В.Мамихин

Ведущая организация: Институт глобального климата и экологии РАН

Защита состоится 2003 г. в на заседании Диссертационного совета Д.501.001.55 при Московском государственном университете им.

М.В.Ломоносова по адресу: Москва, 119899, Ленинские горы, МГУ, Биологиче ский факультет, аудитория 389.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Биологического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова.

Автореферат разослан 2003 г.

Ученый секретарь Совета кандидат биологических наук Н.В.Карташева Актуальность работы. В условиях усиливающегося антропогенного воз действия на природные экосистемы настоящая работа приобретает особую ак туальность, поскольку направлена на создание такой технологии экологическо го контроля, которая в на основе сбора сведений о биотическом и абиотиче ском компонентах экосистемы обеспечивает своевременную и адекватную оценку степени неблагополучия экосистем, а также предлагает пути восстанов ления нарушенных экосистем. Для эффективного хранения, систематизации и статистической обработки таких сведений, представляющих огромные масси вы многомерных данных, требуются адекватные методы исследования, реали зованные в рамках настоящей технологии.

Цель и задачи работы. Целью настоящей работы является создание тех нологии анализа данных экологического мониторинга, основанной на новей ших методах анализа многомерных биологических и физико-химических дан ных мониторинга природных объектов, и апробация ее для экологического контроля крупнейших пресноводных бассейнов России и сопредельных стран.

Следует отметить, что технология может быть применена к любому типу вод ных, наземных, почвенных экосистем, для которых существуют данные биоло гического и физико-химического мониторинга. В рамках поставленной цели прежде всего решаются задачи биоиндикации (оценки состояния по биотиче ским показателям), экологической диагностики (отбора среди абиотических факторов тех, которые ответственны за неблагополучное экологическое со стояние), экологического нормирования и ранжирования абиотических факто ров по степени вклада в неблагополучие. Кроме того, в круг задач входят со ставление годовых хронограмм (динамики по месяцам года) экологически до пустимых уровней (ЭДУ) абиотических факторов;

выделение благополучных и неблагополучных с экологической точки зрения участков в пределах исследуе мого региона;

прогноз экологического состояния по значениям факторов, на рушающих экологическое благополучие;

сравнение отдельных географических зон по величине ЭДУ абиотических факторов.

Научная новизна работы. Научная новизна работы заключается в опре делении экологического контроля природных объектов (водоемов, водотоков, водных бассейнов, лесных массивов, сельскохозяйственных угодий, урбанизи рованных территорий и т.д.) как нескольких последовательных и обязательных этапов научного исследования: оценки экологического состояния;

диагностики причин возникающего неблагополучия биоценозов;

экологического нормиро вания, т.е. установления допустимых уровней воздействия факторов окружаю щей среды;

ранжирования абиотических факторов по степени их потенциаль ной опасности для экосистемы;

прогноза экологического состояния по предла гаемым значениям абиотических факторов;

управления качеством окружающей среды для обеспечения стабильного экологического благополучия;

выявления неполноты программ физико-химического мониторинга. При этом в основу технологии контроля положена биотическая концепция, согласно которой для оценки экологического состояния используются данные биологического мони торинга природных объектов, а физико-химические показатели выступают как потенциальные причины возникающих отклонений от структурной или функ циональной нормы в сообществах. Анализ потенциальных причин экологиче ского неблагополучия осуществляется на многофакторной основе, т.е. оцени вается влияние на сообщества не каждого из факторов по отдельности, а в со вокупности с учетом их взаимодействия. По сути речь идет об анализе данных т.н. "пассивного" природного эксперимента, когда в течение достаточно про должительного промежутка времени собираются сведения о некоторых инди каторных характеристиках видов и сообществ и одновременно регистрируются значения потенциально опасных для биоты абиотических факторов. При этом установленные нормативы ЭДУ имеют региональный характер, т.е. справедли вы только для конкретного местообитания, экосистемы, географической облас ти и т.д.;

определение ЭДУ проводится не только для концентраций химиче ских веществ, но и для любых других воздействий (климатических, радиаци онных и др.);

исследуется влияние на биоту не только текущих, но и предшест вующих значений факторов окружающей среды, т.е. с учетом запаздывания от клика.

Впервые для исследования связей между биологическими и физико химическими переменными адаптирован и применен детерминационный ана лиз (ДА), характерная особенность которого в том, что в нем наряду с количе ственными, числовыми переменными можно ввести качественные, нечисловые.

С помощью ДА решается основополагающая задача экологического контроля — нормирование абиотических факторов, т.е. нахождение на множестве значе ний любой переменной, отражающем варьирование значений фактора, такого интервала, при котором возникает неблагополучие экологического состояния.

Практическая значимость работы. Основные положения работы могут стать базой для практической реализации полноэтапной системы экологиче ского контроля природных объектов, а разработанные нормативы экологически допустимых уровней — стать альтернативой существующим нормативам ПДК.

Результаты работы были использованы при выполнении ряда научных тем:

"Экологическая оценка состояния водных экосистем и экологическое обосно вание водоохранных мероприятий для бассейнов рек южного и восточного склонов СССР и Средней Азии в составе схемы комплексного использования и охраны водных ресурсов СССР" в рамках договора с ВО "Союзводопроект" (1991, 1992 гг.);

"Оценка экологического состояния и экологическое обоснова ние нормативов водоохранных мероприятий водных объектов бассейна Ниж него Дона" в рамках договора с Донским бассейновым водохозяйственным объединением (ДБВО) (1992, 1993 гг.). Разработан проект нормативного доку мента в виде практических рекомендаций по применению оценок экологиче ского состояния по биологическим показателям и нормативов экологически допустимых воздействий для водных объектов бассейна Нижнего Дона.

Разработана ъИюЗТЖЦёЧМюМTdиИЭЗЧюёЖёОешюТМTfиЭЗТЖЖМTdи[ видх М экосистемы из благополучного в неблагополучное состояние. Т.е. мерой эколо гического неблагополучия служат нарушения, зарегистрированные в биоте, а уровни абиотических факторов выступают не как симптомы, а как возможные причины неблагоприятных биологических последствий, ранжированные по степени их вклада в эти последствия.

3) Реализованные в исследовании методы позволяют при проведении эко логического контроля соблюдать принцип региональности, так как рассчитан ные для одной экосистемы нормы допустимого воздействия неприменимы для другой в силу различий, в частности, в климате, в природном фоне, в видовом составе, в типе природопользования, в степени адаптированности организмов к многолетним воздействиям различных факторов.

4) Предложенные методы нормирования применимы не только к химиче ским веществам, но и к любым абиотическим факторам, воздействующим на природные сообщества. Например, к температуре, скорости ветра, уровням во ды, интенсивности водопотребления, радиоактивным загрязнениям и т.д.

5) Нормативы ЭДУ по каждому из факторов среды учитывают все реально действующие в экосистеме нарушающие воздействия и все возможные взаимо действия между действующими факторами.

6) Процедуры детерминационного анализа эффективны при обработке данных экологического мониторинга. Они позволяют работать с данными, не доступными традиционным методам математической статистики, выявлять адекватные биологические индикаторы экологического неблагополучия, ана лизировать экологические данные в любом необходимом контексте, автомати зировать диагностику, нормирование и ранжирование нарушающих воздейст вий.

Публикации. По теме диссертации опубликованы и находятся в печати работа, в том числе один обзор, подготовлена к печати глава в учебное пособие по экологическому мониторингу.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на научном семинаре Ихтиологической комиссии РФ (Москва, 1995), на Международной конференции "Environmental Indices. Systems Analysis Approach" (С.-Петербург, 1997), на Первом Восточно-Европейском симпозиуме по развитию баз данных и информационных систем (ADBIS'97) (С.-Петербург, 1997), на международной конференции "Indices and Indicators of Sustainable Development: Systems Analysis Approach" (INENCO'99) (С.-Петербург, 1999), на Третьих Любищев ских чтениях "Теоретические проблемы экологии и эволюции" (Тольятти, 2000), на Всероссийской конференции "Экология и устойчивое развитие горо да" (Москва, 2000), на Международной конференции "Малые реки: Современ ное экологическое состояние, актуальные проблемы" (Тольятти, 2001), на XI Международном симпозиуме по биоиндикаторам (Сыктывкар, 2001), на Все российской конференции "Научный сервис в сети Интернет" (Абрау-Дюрсо, 2002).

Структура диссертации. Диссертация включает введение, шесть глав, за ключение, выводы, список литературы и три приложения. Общий объем работы — 270 страниц. В качестве иллюстративного материала представлены 35 таб лиц и 22 рисунка. Список цитируемых публикаций насчитывает 247 работ, из них 77 — иностранных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Этапы анализа данных Технология контроля природной среды должна складываться из экологи ческого мониторинга (сбора и хранения данных наблюдений за биотической и абиотической составляющими экосистемы) и анализа полученных данных, на основе которого принимаются решения о перспективах функционирования и практического использования экосистемы. То есть, необходимы методики ис следования природных экосистем, объединяющие наиболее эффективные под ходы к оценке и диагностике их экологического состояния, к нормированию и ранжированию потенциально опасных внешних воздействий, к прогнозу и ре гулированию степени экологического благополучия биоты Анализ данных экологического мониторинга должен состоять из несколь ких этапов, окончание каждого из которых знаменует собой получение само стоятельного результата (рис. 1). Однако только прохождение всего пути от первого этапа до последнего позволяет полностью установить стратегию пер спективного использования изучаемой экосистемы, рационально планировать антропогенные нагрузки с тем, чтобы не допустить ущерба для биоты.

На первом этапе происходит оценка экологического состояния (биоинди кация) природного объекта, т.е. измерение степени его экологического небла гополучия на шкале “норма-патология” по индикаторным характеристикам со обществ и отдельных видов. Для различных типов экосистем и различных ти пов организмов существуют разные методы такой оценки.

Следующим этапом является экологическая диагностика, заключающаяся в выявлении неблагоприятных факторов неживой природы, воздействие кото рых может вызывать экологическое неблагополучие экосистемы.

Индикация со стояния экосистем по биотическим показателям Экологическая диагно стика Экологическое норми рование Экологическое ранжи рование абиотических факторов Управление ка- Выявление не Экологический чеством окру- полноты про прогноз жающей среды грамм физико химического мониторинга Рисунок 1. Схема анализа данных экологического мониторинга За выявлением потенциально опасных для экосистемы факторов следует экологическое нормирование их уровней, т.е. определение границ значений факторов, выход за которые превращает экосистемы из благополучной в небла гополучную.

Вклад отдельных факторов в степень экологического неблагополучия, как правило, неодинаков. На основе величины этого вклада можно провести сле дующий этап, называемый ранжированием факторов.

Реализация всех перечисленных этапов позволяет получить необходимый результат — перечень абиотических факторов, приводящих к экологическому неблагополучию, экологически допустимые уровни этих факторов, ранжиро ванных по степени их экологической значимости. После этого есть возмож ность перейти к выполнению практических шагов, состоящих в экологическом прогнозе степени неблагополучия экосистемы, исходя из реальных текущих значений факторов, в управлении качеством окружающей среды (возвращении биотического компонента экосистемы к состоянию, предшествовавшему появ лению нарушений) и в пополнении программ физико-химического мониторинга (если это необходимо).

2. Концепции экологического контроля При оценке реальной или потенциальной угрозы опасного для организмов загрязнения вод исследования взаимодействия компонентов экосистем с веще ствами, поступающими в среду, ведутся в трех направлениях: 1) обоснование предотвращения опасных уровней загрязнения вод;

2) оценка состояния экоси стем, подвергающихся антропогенному воздействию и 3) текущий контроль качества водной среды (Филенко, 1991). Основанием первого из этих направ лений является концепция критериев качества водной среды, реализуемая на основе лабораторных токсикологических тестов в виде ПДК, ориентировочных безопасных уровней воздействия (ОБУВ) и др. Суть приема токсикологическо го контроля заключается в относительно кратковременном наблюдении за ка кой-либо характеристикой тест-организмов, помещенных в исследуемую среду.

Биотестирование с применением гидробионтов может быть использовано для оценки токсичности загрязняемых природных вод, контроля токсичности сточ ных вод, ускоренной оценки экстрактов, смывов и сред с санитарно гигиеническими целями.

В.Д.Федоров (1974) обратил внимание, что, во-первых, ПДК устанавлива ются, когда действие различных концентраций одного загрязнителя изучается на фоне поддержания постоянства условий эксперимента благодаря фиксиро ванным уровням всех прочих факторов, во-вторых, действие отдельных загряз нителей исследуется изолированно, т.е. в отсутствие иных загрязнителей, в то время как в реальной жизни имеет место комбинированное воздействие на био системы многих факторов, в-третьих, действие отдельных загрязнителей, как правило, изучается в лаборатории на отдельных видах, выхваченных из обста новки естественного окружения другими видами и потому ведущими себя ина че. Регулярный долговременный контроль природной среды требует совер шенно иных подходов к оценке последствий абиотического воздействия для реальных природных многовидовых сообществ и к поиску среди комплекса абиотических факторов причин возникающих в сообществах отклонений от экологического благополучия. Очевидно, что действующая в настоящее время концепция, основанная на нормативах ПДК, не может дать объективную ин формацию о реальных уровнях допустимого абиотического воздействия на ре альные экосистемы в силу целого ряда причин (Абакумов, Сущеня, 1991):

— Нормативы ПДК определяются в лабораторных условиях в краткосроч ных (дни) и хронических (недели) экспериментах на изолированных популяци ях организмов, принадлежащих к небольшому числу тестовых видов, по огра ниченному набору физиологических и поведенческих реакций для отдельных видов по отношению к отдельным факторам без какого-либо учета их возмож ного взаимодействия, поэтому экстраполяция нормативов ПДК на реальные природные объекты неправомерна.

— ПДК принимаются как единые нормативы для огромных администра тивных территорий (порядка одной шестой части суши), в то время как дейст вие загрязняющих веществ зависит от специфических фоновых, климатиче ских, хозяйственных и многих других характеристик конкретного региона.

Вследствие этого использование единых ПДК в районах с различными эколо гическими условиями в реальной практике неоправданно.

— За несколько десятилетий в результате достаточно дорогостоящих ис следований для водоемов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового на значения установлено около тысячи ПДК, тогда как число загрязняющих ве ществ антропогенного происхождения превысило миллионы наименований и ежегодно синтезируется около четверти миллиона новых химических веществ.

Кроме того, при попадании в воду или воздух сбросов различных предприятий при их химическом взаимодействии образуются вещества разнообразной хи мической природы, которые действуют на биоценозы принципиально иначе, чем их составляющие. Более того, в результате происходящих химических ре акций и превращений химических элементов в водной среде происходит обра зование новых соединений, которые могут быть более или менее токсичными, чем исходные ингредиенты. Таким образом, при взаимодействии факторов мо жет проявляться аддитивность, синергизм или антагонизм. При этом, естест венно, синергическое действие факторов представляет наибольшую опасность для организмов. Известно также, что не более чем для 10% нормированных веществ обеспечено методами обнаружения на уровне ПДК.

— На организмы, помимо химического загрязнения, оказывают негатив ное влияние многие другие факторы, например, тепловое, радиационное, элек тромагнитное или биологическое загрязнения. И хотя контроль за многими "нехимическими" воздействиями в принципе возможен в лабораторных усло виях, проведение подобных экспериментов сопряжено со значительными труд ностями, связанными с их большой трудоемкостью.

Альтернативой методологии ПДК могла бы служить концепция экологи ческой толерантности (Максимов, 1991а), согласно которой для любой эколо гической системы можно найти такие пределы изменений экологических фак торов, при которых сохраняют относительную стабильность некоторые инди каторные признаки. В указанном смысле можно отождествить пределы эколо гической толерантности с границами, внутри которых состояние экосистемы можно считать нормальным. Диапазон значений переменной между верхним и нижним пределами толерантности можно тогда считать экологически допус тимым уровнем воздействия.

Исходя из концепции экологической толерантности, возникает возмож ность сменить “химический” (основанный на методологии ПДК) подход к осу ществлению экологического контроля на биотический подход. Этот подход предполагает существование причинно-следственной связи между уровнями воздействий на биоту и откликом биоты. Согласно биотическому подходу, оценки экологического состояния на шкале “благополучие - неблагополучие” должны проводиться по комплексу биотических показателей, а не по уровням абиотических факторов. Задачи биотического подхода — во-первых, провести оценки экологического состояния по биотическим показателям, во-вторых, вы явить в пространстве абиотических факторов границы между областями нор мального и патологического функционирования природных объектов. Такие границы предлагаются взамен границ ПДК и называются экологически допус тимыми уровнями (ЭДУ) нарушающих воздействий.

Такой подход оказывается весьма гибким, потому что, во-первых, полу ченные нормативы ЭДУ по прошествии определенного промежутка времени могут быть подвергнуты корректировке в соответствии с накопленным биотой в результате ее развития адаптационным потенциалом, во-вторых, применение этих нормативов строго ограничено региональным контекстом, т.е. их значения справедливы только в пределах той территории, где были собраны первичные данные для соответствующих расчетов.

3. Трудности приложения математической статистики к анализу данных мониторинга Для реализации биотического подхода необходимы: 1) методы получения оценок состояния сообществ, с помощью которых можно было бы отличить экологически благополучную экосистему от экосистемы, в которой произошли существенные изменения, вызванные внешними воздействиями;

2) методы вы явления тех физико-химических характеристик экосистемы, которые ответст венны за изменение состояния сообщества и его выход за установленные гра ницы нормального существования. Это, очевидно, должны быть математиче ские методы анализа, позволяющие выделить в многомерном пространстве эко логических факторов область экологического благополучия и установить гра ницы ЭДУ для обнаруженных повреждающих воздействий.

Речь идет об анализе данных экологического мониторинга реальных при родных объектов, т.е. об анализе огромных массивов экологических данных.

Такой анализ доступен лишь современным информационным технологиям, ра ботающим с компьютерными базами экологических данных.

Вместе с тем использование для обработки экологических данных тради ционно применяемых статистических методов (корреляционного, факторного, регрессионного анализа) имеет ряд ограничений. Известно, в частности, что регрессионный и дисперсионный анализ базируются на ряде довольно жестких предпосылок, из которых назовем 3 наиболее важных: 1) результаты наблюде ний должны быть независимыми случайными величинами, распределенными нормально;

2) выборочные оценки дисперсий переменных должны быть одно родны, т.е. не должны зависеть от величин самих переменных;

3) ошибки в оп ределении независимых переменных должны быть в идеальном случае равны нулю или, по крайней мере, пренебрежимо малы по сравнению с ошибкой в определении величины результатов наблюдений.

Традиционные статистические подходы часто не приспособлены к обра ботке данных, сочетающей числовые и нечисловые (качественные) перемен ные, к совместному анализу данных по объектам разной природы и разных уровней описания, к анализу нелинейных взаимосвязей переменных, хотя именно нелинейные связи преобладают в реальных экосистемах.

Перечисленные ограничения и недостатки традиционной статистики не свойственны методу детерминационного анализа (ДА).

4. Детерминационный анализ как метод обработки многомерных экологи ческих данных Детерминационный анализ (ДА) многомерных данных, созданный перво начально для проведения социологических исследований (Чесноков, 1982), в применении к экологическим данным позволяет решать разнообразные задачи, возникающие на отдельных этапах экологического контроля. Процедуры ДА реализованы в прикладном пакете программ “ДА-система”, разработанном фирмой "Контекст".

Характерная особенность ДА в том, что в нем наряду с количественными, числовыми, признаками данных можно ввести их качественные, нечисловые, признаки. При этом анализ качественных и количественных данных ведется с помощью единых процедур. При исследовании сопряженности между двумя переменными объясняющая переменная может быть как качественной, так и количественной, а объясняемая переменная — всегда качественная.

ДА устанавливает связь (сопряженность) между двумя переменными, одна из которых является объясняющей (качественной или количественной), а дру гая — объясняемой (всегда качественной). При этом сопряженностью называ ется условное суждение вида “если x, то y”, где переменная x называется объяс няющей переменной, а переменная y — объясняемой переменной. Значимость такой сопряженности задается критериями точности и полноты. Точность и полнота — это условные частоты данного правила: точность — доля случаев, когда сопряженность подтверждается, среди всех случаев, когда имеет место x;

полнота — доля случаев, когда правило подтверждается, среди всех случаев, когда имеет место y.

Технология ДА позволяет работать не только с полным массивом данных, но и выделять из него субмассивы, задавая определенный контекст. Контекст в ДА — это набор признаков, выполняющих особую роль. Он ограничивает ана лизируемые данные подвыборкой только тех наблюдений, которые обладают указанными признаками. Задать контекст — это значит предложить ДА системе работать так, словно в анализируемом массиве данных не существует никаких других наблюдений, кроме тех, которые обладают выделенными при знаками. При анализе экологических данных это бывает полезным, когда необ ходимо ограничить выборку либо определенным периодом времени, либо оп ределенным географическим местоположением, либо однородными климати ческими, хозяйственными, территориальными или иными условиями.

В ДА предусмотрена также возможность многофакторного анализа. Соот ветствующая процедура позволяет вычислить вклад каждого фактора в сум марную точность и полноту, реализующиеся в случае одновременного приме нения всех факторов. Совместное действие нескольких факторов на сообщест во может быть проанализировано также с помощью задания контекста, где контекстом будут служить определенные диапазоны значений каких-либо абиотических факторов, или путем объединения нескольких переменных в од ну вторичную.

С помощью ДА можно также найти такую точку на множестве значений числовой объясняющей переменной, что значения переменной выше (либо ни же) этой точки наилучшим образом объясняют заданную сопряженность, где объясняемой выступает некоторая качественная переменная. Наилучшим в том смысле, что точность сопряженности не ниже заданной при том, что полнота сопряженности при заданных условиях наибольшая. Соответствующая проце дура в ДА называется оптимизацией числовой переменной.

5. Методы оценки экологического состояния по биотическим идентифика торам Как было указано выше, для реализации биотического подхода к экологи ческому контролю необходимы методы биоиндикации тех или иных наруше ний в экосистеме, происходящих под влиянием внешних воздействий. Спектр таких методов достаточно обширен (Булгаков, 2002а;

Булгаков и др., 2003), а сами они различаются по числу видов-индикаторов, сигнализирующих об ус ловиях существования биоценозов, по характеру индикаторных показателей (структура и функционирование биоценозов, морфология и биохимия отдель ных видов).

В настоящей работе для оценки состояния пресноводных экосистем ис пользовали три способа биоиндикации:

1) По структурным характеристикам биоценозов, т.е. способы индика ции, основанные на колебаниях видовой структуры природных сообществ, что находит выражение, в частности, в изменении представительности организмов, являющихся индикаторами различных химических загрязнений или любых других воздействий. Для этого использовали классы качества вод, основанные на индексах сапробности, олигохетных индексах и биотических индексах Ву дивисса.

2) По параметрам ранговых распределений. Рассматривали ранговые рас пределения численностей видов, размерных и морфологических групп. Непо средственным объектом анализа при этом являлись количественные значения параметров рангового распределения.

3) По показателям эффективности функционирования экосистем, т.е. по значениям продукционных показателей отдельных компонентов биоты. В ча стности, для оценки состояния водных объектов Нижнего Дона использовали данные о многолетней динамике уловов и урожайности промысловых рыб.

6. Метод функции желательности Если при биоиндикации используются различные числовые индексы, па раметры ранговых распределений и т.п., для окончательной оценки состояния экосистем необходим метод отображения множества полученных величин на какую-либо разновидность шкалы “норма - патология” (благополучие - небла гополучие), например, метод функции желательности. Последняя может быть построена и для любой физико-химической переменной, оказывающей влияние на благополучие экосистемы.

7. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды Биотическая концепция контроля природной среды лежит в основе техно логии экологического контроля. Главная задача этой технологии — выявить в пространстве абиотических факторов границы между областями нормального и патологического функционирования природных объектов. Такие границы на званы экологически допустимыми уровнями (ЭДУ) нарушающих воздействий.

Для реализации подобной технологии контроля наряду с методами, обес печивающими индикацию состояния биотического компонента экосистемы, необходимы математические методы выявления тех физико-химических харак теристик экосистемы, которые ответственны за изменение состояния сообще ства и его выход за установленные границы нормального существования. С помощью этих методов можно также установить ЭДУ для обнаруженных по вреждающих воздействий. Всем этим требованиям отвечает метод ЭДУ (Замо лодчиков, 1992, 1993;

Левич, Терехин, 1997).

7.1. Пространство наблюдений, область нормального функционирования и эко логически допустимые уровни факторов среды Совокупность значений биотических и абиотических показателей, син хронизированных по времени и месту отбора проб, может быть наглядно пред ставлена в виде следующего геометрического образа: в многомерном про странстве биотических факторов совокупность наблюдений представлена “об лаком” точек (рис. 2а), каждая из которых отмечена маркером оценки состоя ния (в простейшем случае это два “цвета”, а именно — “хорошо” (нормальное состояние) и “плохо” (патологическое состояние)). В идеальном случае сово купность “хороших” точек образует компактную область нормального функ ционирования экосистемы. Граница этой области и представляет собой объект исследования для метода ЭДУ. Если область нормального функционирования аппроксимировать многомерным кубом, то проекции области нормального функционирования на оси пространства абиотических факторов окажутся ко личественными интервалами изменения каждого из факторов, соответствую щими пределам ЭДУ.

Для реальных совокупностей наблюдений границы области нормального функционирования нечетки и размыты (рис. 2б). Поэтому в методе ЭДУ ис пользуются процедуры оптимального распознавания образов из детерминаци онного анализа. Если оценки состояния не бинарны, то метод позволяет полу чать нормативы различной степени жесткости: сдвиг границы между оценками, объявленными благополучными и неблагополучными, меняет границу области нормального функционирования в пространстве действующих факторов, а с нею — нормативы ЭДУ. Таким образом, появляется возможность вводить диф ференцированные нормативы допустимых воздействий для различных катего рий природных объектов (например, заповедных зон, рекреаций, хозяйствен ных территорий, зон дампинга и др.).

Рисунок 2. Область нормального функционирования (знаки «плюс») в окру жении области аномального функционирования (знаки "минус") в простран стве факторов среды;

а — идеальный случай, б — неидеальный случай 7.2. Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды Поставленная задача выделения в пространстве факторов области нор мального функционирования экосистемы и расчета границ этой области по ка ждому из факторов решается с помощью метода ЭДУ (Замолодчиков, 1992, 1993;

Левич, Терехин, 1997;

Максимов, Булгаков, Милованова, Левич, 2000;

Левич, Максимов, Булгаков, 2001;

Булгаков, Максимов, Левич, 2003;

Bulgakov, 2003). Выход за пределы ЭДУ интерпретируется как переход экосистемы из благополучного в неблагополучное состояние.

В реальных экосистемах, как правило, обнаруживаются наблюдения, соот ветствующие благополучию экосистемы при превышении ЭДУ и, наоборот, неблагополучию экосистемы при соблюдении ЭДУ. От того, каков процент та ких точек от общего количества наблюдений, зависит уровень значимости ана лизируемой переменной. Существует два критерия значимости — точность и полнота, привлеченные из теории детерминационного анализа (ДА) многомер ных данных (Чесноков, 1982).

Рисунок 3. Гипотетический пример распределения благополучных и неблаго получных наблюдений при соблюдении и несоблюдении ЭДУ Для разъяснения смысла этих критериев обратимся к диаграмме, где по оси абсцисс отложено значение воздействующего фактора, а по оси ординат — оценка состояния биотического компонента (рис. 3). Если обозначить количе ство наблюдений в левом верхнем квадранте (ЭДУ не превышен, и состояние биоты благополучно) как a, в правом верхнем (ЭДУ превышен, но состояние биоты по-прежнему благополучно) — как b, в левом нижнем (ЭДУ не превы шен, а состояние биоты неблагополучно) — как c, в правом нижнем (ЭДУ пре вышен, и состояние биоты благополучно) — как d, то точность (Т) — это доля наблюдений, когда сопряженность подтверждается, среди всех наблюдений в определенном диапазоне значений объясняющей переменной, т.е.

d 100%;

полнота (П) — это доля наблюдений, когда сопряженность под Т= b+d тверждается, среди всех наблюдений, в определенном диапазоне значений объ d ясняемой переменной, т.е. П = 100%. Другими словами, точность — это c+d частотная оценка достаточности сопряженности, а полнота — частотная оценка необходимости сопряженности. На рис. 3 показана гипотетическая связь между двумя экологическими переменными.

Для гипотетической сопряженности «если значение абиотического факто ра превышало ЭДУ, то наблюдалось экологическое неблагополучие биотиче 40 ской переменной» Т = 100% = 40%, а П = 100% = 80%. Соответст 40 + 60 40 + венно, в идеальном случае должна наблюдаться 100%-я точность (все заданные значения объясняющей переменной сопряжены только с заданным значением объясняемой переменной и ни с каким другим) и 100%-я полнота (все заданные значения объясняемой переменной встречаются только вместе с заданным зна чением объясняющей переменной и ни с каким другим). Есть несколько при чин нарушений идеального случая. Первая из них — статистический разброс и погрешности измерений, в результате чего могут появиться точки в правом верхнем и левом нижнем квадрантах. Вторая причина — воздействие на экоси стему факторов среды, отличающихся от рассматриваемого, которые могут вы зывать экологическое неблагополучие при значениях исходного фактора, меньших ЭДУ. Это приводит к снижению полноты, т.е. к появлению точек в левом нижнем квадранте, но никак не отражается на точности (не добавляет точек на диаграмме в правом верхнем квадранте).

Диаграмма расчета ЭДУ по реальным данным (оценка состояния по фито планктону и концентрация ионов аммония) приведена на рис. 4. Здесь точность 42 полученного ЭДУ (0.985 мг/л) равна 100% = 75%, а полнота — 42 + 16 42 + 100% = 37%.

В том случае, если неблагополучие биоты связано как со слишком высо кими, так и со слишком низкими значениями переменной (например, концен трации солей азота, фосфора, кальция, магния, калия, марганца, хлоридов, сульфатов и др.), оптимальным должен быть интервал ее значений посередине шкалы (рис. 5). Тогда формулы для расчета точности и полноты запишутся сле d+ f d+ f дующим образом: Т = 100%, П = 100%.

a+c+d + f d +e+ f Рисунок 4. Реальная диаграмма распределения наблюдений за экологическим со стоянием фитопланктона для одномерного пространства факторов (концентрация ионов аммония). Цифры указывают число наблюдений с координатами, соответст вующими данной точке координатной плоскости;

знак # означает, что число наблю дений было более 9. На уменьшенной диаграмме слева внизу цифры обозначают ко личество наблюдений в каждом квадранте;

на такой же диаграмме справа внизу ука зано процентное соотношение наблюдений в каждом квадранте Рисунок 5. Оптимизация числовой переменной при установлении двусторонней гра ницы ЭДУ Таким образом, определить влияние x на y — значит, в первую очередь, найти оптимальное значение ЭДУ (или ЭДУ1 и ЭДУ2 в случае двусторонней границы) при заданном значении границы между благополучием и неблагопо лучием состояния экосистемы, заданном минимальном пороге точности и мак симальной полноте.

Если факторов среды несколько, то предлагается многофакторный подход к определению ЭДУ. В этом случае будем считать наблюдение неблагополуч ным, если значение хотя бы одного из факторов превышает свой ЭДУ. Тогда соответствующим образом переопределяются значения a, b, c, d (числа наблю дений). Принимается, что a — число точек, где состояние экосистемы благопо лучно, а границы ЭДУ не превышены для всех факторов;

b — число точек, где состояние экосистемы благополучно, а границы ЭДУ превышены хотя бы для одного фактора;

c — число точек, где состояние экосистемы неблагополучно, а границы ЭДУ не превышены для всех факторов;

d — число точек, где состоя ние экосистемы неблагополучно, а границы ЭДУ превышены хотя бы для од ного фактора. При таком переопределении a, b, c и d формулы для T и П сохра няют прежний вид. Полученное "суммарное" значение П не меньше одномер ных значений, однако объединенная точность может стать меньше заданного минимального порога.

При многофакторном подходе предлагается следующий алгоритм расчета ЭДУ. Сначала с помощью двухфакторного метода находятся два фактора, даю щие наибольшую полноту. После этого к найденному ядру из двух переменных поочередно добавляется каждый из оставшихся факторов. Для каждого из до бавляемых факторов вычисляется оптимальное значение ЭДУ и соответствую щая ему совместная трехфакторная полнота (значения ЭДУ для переменных ядра берутся из предыдущего анализа и не меняются). В качестве третьего фак тора к ядру добавляется тот, которому соответствует максимальная совместная полнота, приводящая к наибольшему ее увеличению при переходе от двухфак торного анализа к трехфакторному. Затем аналогично трехфакторное ядро рас ширяется до четырехфакторного и т.д.

После проведения описанных выше процедур метода ЭДУ все участвую щие в анализе причин экологического неблагополучия абиотические факторы могут быть разделены на две группы: предзначимые, т.е. те, для которых ЭДУ найдены в пределах наименьшего и наибольшего значений данной переменной в исходном массиве данных, и незначимые, т.е. те, для которых все встречав шиеся в массиве данных значения соответствовали только благополучным оценкам объясняемой биотической характеристики. Отсутствие вычисленной величины ЭДУ для незначимых переменных говорит о том, что соответствую щие нормативы для них лежат вне пределов встречавшихся за исследованный период значений. Для предзначимых факторов результатом исследования явля ется вычисленная величина ЭДУ. Однако не все предзначимые факторы могут быть признаны истинными причинами возникающего неблагополучия биоты.

Для идентификации таких причин предназначен процесс отбора среди пред значимых факторов значимых, т.е. тех, которые дают наибольший вклад в опи сание экологического неблагополучия.

Критерии значимости:

— соблюдение минимального порогового значения (как правило, не менее 50%) точности детерминации "превышение ЭДУ влечет неблагополуч ную оценку" — высокая полнота соответствующей детерминации;

— достаточное (не менее 30%) количество как благополучных, так и не благополучных наблюдений;

— некоторые экспертные априорные соображения о влиянии данной абио тической переменной на данную биотическую характеристику.

Значимые факторы и соответствующие значения их ЭДУ могут быть про ранжированы по критерию полноты. В соответствии с этим некоторый фактор, несоблюдение ЭДУ для которого в 80% случаев сопряжено с экологическим неблагополучием, должен быть определен как более значимый, чем фактор, у которого полнота равна 70% (при том же минимальном пороге точности). Т.е.

чем большее число неблагополучных случаев может быть объяснено превыше нием ЭДУ именно данного фактора, тем более значим данный фактор при объ яснении экологического неблагополучия.

7.3. Реализация технологии диагностики экологического состояния и нормиро вания факторов среды по данным гидробиологического и физико-химического мониторинга на примере рек бассейна Дона С помощью метода ЭДУ проводили экологическую диагностику и норми рование в реках и водохранилищах нижнего течения реки Дон по данным мо ниторинга в 1975-1991 гг. (Булгаков и др., 1995, 1997;

Левич и др., 1996, 1998).

Всего был исследован 31 створ наблюдения (на реках Дон, Маныч, Северский Донец, водохранилищах Цимлянском, Веселовском), на которых отбирали как гидробиологические, так и физико-химические пробы. Оценки состояния соот ветствующих экосистем проводили по шести биотическим индикаторам: 1) классам качества вод по планктону и перифитону, 2) классу качества вод по зообентосу, 3) уловам судака и берша;

4) уловам леща, 5) уловам чехони;

6) урожайности осетра и леща. Первые два индикатора свидетельствуют о струк турных перестройках в сообществах. Ихтиологические индикаторы являются показателями эффективности функционирования экосистемы. Классы качества из пп. 1 и 2 были взяты из классификатора вод Роскомгидромета (Организация и проведение..., 1992).

Граница между нормальными и патологическими состояниями экосистем представляет собой предмет соглашения между исследователями или лицами, принимающими решения. Согласно методу экологических модификаций (Аба кумов, 1991;

Руководство…, 1992) состояние природных сообществ можно классифицировать по 5-балльной шкале. Предложено для фито-, зоопланктона и перифитона считать нормальными фоновое состояние и состояние экологи ческого напряжения (оценки 1 и 2), неблагополучными — состояния с элемен тами регресса, а также состояния экологического и метаболического регресса (оценки 3, 4 и 5). Граница нормы соответствует величине 2.75. Для зообентоса граница нормы и патологии лежит между состояниями с элементами экологи ческого регресса и состояниями с явно выраженными признаками регресса (оценка границы 3.75).

Для ихтиологических переменных определение границы было более слож ным. Сначала для каждого из четырех ихтиологических идентификаторов под считывали среднемноголетнее значение. Величины уловов и урожайности, вхо дящие в интервал от минимальной величины до средней между минимальной и среднемноголетней величинами, оценивались баллом 3;

уловы и урожайность из интервала от средней между максимальной и среднемноголетней величина ми до максимальной величины — баллом 1. Промежуточным значениям уловов и урожайности была присвоена оценка 2. Затем для каждого года наблюдений выводилась общая оценка состояния ихтиофауны как среднеарифметическое от оценок для каждого вида рыбы. В некоторых случаях общее состояние ихтио фауны невозможно было оценить каким-либо одним баллом и в результате воз никали промежуточные оценки 1-2 и 2-3. К неблагополучному отнесено со стояние ихтиофауны с оценками 2-3 и 3, к условно благополучному — с оцен ками 1, 1-2 и 2.

В качестве абиотических воздействий на биоту рассматривали 34 показа теля: концентрации азота аммонийного, азота нитритного, азота нитратного, нефтепродуктов, фенолов, синтетических поверхностно-активных веществ (СПАВ), меди, цинка, взвешенных веществ, кальция, магния, хлоридов, фосфо ра минерального, железа, марганца, сульфатов, -гексахлорциклогексана ( ГХЦГ), -гексахлорциклогексана (-ГХЦГ), дихлордифенилтрихлорэтана (ДДТ), дихлордифенилхлорэтана (ДДЭ), БПК5, ХПК, содержание растворенно го кислорода, pH, минерализация, расход воды, температура воды.

Метод ЭДУ позволяет использовать при расчетах экологических нормати вов не только текущие значения переменных, но и различные типы усреднений.

Так, в данном случае для всех гидрохимических характеристик, кроме pH, ана лизировали влияние на биоту как экстремальных значений (минимальных для растворенного кислорода и максимальных для всех остальных ингредиентов), так и среднегодовых. Для pH, температуры и расходов воды в анализе участво вали среднемесячные значения.

Для расходов воды, температуры и взвешенных веществ в анализе участ вовали относительные величины: отношения абсолютных значений к средне многолетнему для данного створа значению (для расходов воды этот показа тель называется водностью). Выбор указанных характеристик объясняется их явной "створоспецифичностью" и адаптированностью локальных створовых сообществ к долговременным условиям обитания. Остальные переменные уча ствовали в анализе в виде своих абсолютных значений.

Для концентраций биогенных элементов (нитраты, фосфор, аммоний, сульфаты, магний, железо, кальций, марганец), водности, температуры и водо родного показателя допустимые границы описывались как в области высоких, так и в области низких значений. Для остальных переменных, кроме кислорода, допустимыми считались любые малые значения, и граница недопустимости устанавливалась только для высоких значений. Для растворенного кислорода недопустимыми полагались только низкие его значения.

Текущее состояние гидробионтов, безусловно, может зависеть не только от текущего состояния среды, но и от предшествующих им состояний. Чтобы учесть запаздывание реакций гидробионтов на текущие воздействия и эффект накапливания последних, анализировали влияние на организмы значений абио тических переменных в предшествующие годы. Для планктона, перифитона и бентоса анализировали данные за три года (текущий и два предшествующих).

Для уловов судака с бершом, леща и чехони — за шесть лет (текущий и пять предшествующих), поскольку основную массу уловов составляли особи от се голеток до шестилеток. Для урожайности осетра и леща учитывали влияние факторов первой половины текущего года (или для ряда переменных их харак теристики за год).

Метод ЭДУ позволил разделить все абиотические переменные на предзна чимые и незначимые. Результатом исследования для предзначимых факторов является вычисленная величина ЭДУ. Для незначимых факторов результат ис следования — минимальная и максимальная границы значений фактора за ис следованный период. Эти величины, названные экологически безопасными границами (ЭБГ), при экологическом нормировании могут служить ориенти рами границ экологически безопасных значений, которые для данного фактора заведомо не приводят к экологическому неблагополучию. Насколько указан ные ЭБГ далеки от потенциально существующих вне их интервала величин ЭДУ остается неизвестным.

В соответствии с перечисленными ранее критериями для каждого биоти ческого индикатора из предзначимых были отобраны физико-химические фак торы, значимые для возникновения экологического неблагополучия (табл. 1).

Таблица 1. Значения ЭДУ значимых факторов бассейна Дона, вычисленные для разных биотических идентификаторов. в.у. — верхний уровень;

н.у. — нижний уровень;

макс. — максимальное значение за год;

мин. — минимальное значение за год;

сред. — среднесезонное значение. Температура выражена в долях от среднемноголетнего значения, пестициды в мкг/л, остальные абиоти ческие переменные — в мг/л (или безразмерны).

Абиотический фактор ЭДУ Точность, Полнота, % Планктон и перифитон Температура (май), в.у. 0.982 82 Водность (июнь), н.у. 1.036 81 Водность (май), н.у. 0.723 81 pH (июль) н.у. 7.73 86 pH (июнь) н.у. 7.92 80 0.093 100 -ГХЦГ макс.

Температура (сентябрь), н.у. 0.930 86 Кислород мин. 4.03 83 Суммарные точность и полнота 76 Зообентос Температура (май), в.у. 0.976 80 Водность (май), н.у. 0.664 92 pH (июль) н.у. 7.86 80 Таблица 1 (Продолжение) Зообентос 0.039 92 -ГХЦГ макс.

Кислород мин. 5.25 80 ДДЭ сред. 0.002 81 Температура (апрель), в.у. 1.024 81 Температура (июнь), в.у. 1.019 81 0.011 86 -ГХЦГ сред.

ДДЭ макс. 0.012 86 Водность (август), н.у. 0.994 80 pH (март), н.у. 7.65 82 0.025 80 -ГХЦГ макс.

pH (январь), н.у. 7.72 80 Температура (апрель), н.у. 0.673 86 Цинк сред. 0.01 83 Температура (январь), н.у. 0.176 83 Азот нитратный сред., в.у. 1.179 83 Водность (средняя за год), в.у. 1.361 83 Температура (сентябрь), в.у. 1.094 80 Температура (октябрь), в.у. 1.162 80 Суммарные точность и полнота 76 Уловы судака и берша Цинк сред. 0.016 83 ХПК сред. 20.5 86 ХПК макс. 40.1 80 Суммарные точность и полнота 79 Уловы леща Азот нитритный сред. 0.045 89 Взвешенные вещества макс. 2.105 83 pH (средний за год), в.у. 8.17 83 Суммарные точность и полнота 80 Уловы чехони Азот нитратный сред., в.у. 0.175 80 Водность (средняя за год), в.у. 0.969 80 Азот нитритный сред. 0.008 81 Медь макс. 0.013 83 Азот нитратный макс. 0.36 82 Водность (май), в.у. 0.93 88 Водность (октябрь), в.у. 0.905 80 Водность (ноябрь), в.у. 0.888 80 pH (апрель), в.у. 7.62 80 Таблица 1 (Продолжение) Уловы чехони БПК5 сред. 3.73 80 Медь сред. 0.004 88 Суммарные точность и полнота 78 Урожайность леща и осетра Кислород мин. 6.51 80 0.013 90 -ГХЦГ макс.

0.002 83 -ГХЦГ сред.

pH (март), н.у. 7.9 80 Азот нитритный макс. 0.111 80 Фенолы макс. 0.01 81 pH (май), н.у. 8.17 90 Сульфаты сред., в.у. 195 85 Цинк макс. 0.023 80 Сульфаты макс. 196 83 Суммарные точность и полнота 77 Нижний порог точности расчета ЭДУ был установлен на уровне 80%.

Среднесезонные и среднемесячные значения ЭДУ могут служить ориентиро вочными нормативами допустимого воздействия того или другого фактора, в соответствии с которыми можно строить природоохранную деятельность в продолжение определенного промежутка времени, т.е. так варьировать уровни сбросов или гидрологические показатели, чтобы к концу месяца или года не выйти за границы предписанной средней величины. В то же время максималь ные за год ЭДУ являются прямым руководством к действию, представляя со бой по сути нормативы аварийных сбросов химикатов или чрезвычайной гид рологической обстановки. Эти ЭДУ предполагают соблюдение их в любой мо мент календарного года. Среднесезонные и максимальные за год ЭДУ могут различаться в несколько раз. Так, для зообентоса ЭДУ максимальной концен трации -ГХЦГ (0.039) примерно в 3.5 раза превысил ЭДУ среднесезонной концентрации (0.011).

Дополнительным результатом нормирования для pH, относительной тем пературы, водности являются хронограммы (графики изменения по месяцам года) ЭДУ или ЭБГ их среднемесячных значений. Пример хронограмм для от носительной температуры и pH, влияющих на состояние планктона и перифи тона, приведен на рис. 6. Помесячное нормирование указанных физико химических показателей необходимо при решении следующих проблем эколо гически безопасного природопользования:

Рисунок 6. Динамика ЭДУ и ЭБГ переменных "Относительная температура" (а), "pH" (б), для оценки состояния планктона и перифитона. Тонкие линии обозначают интервалы значений переменной, в пределах которых оценка экологического состояния благополучна. Утолщенные столбики показывают интервал значений от ЭДУ до ЭБГ, в пределах которого урожайность падает ниже границы благополучия. Отсутствие столбика означает, что данный фак тор является незначимым расчеты нормативов безвозвратного водопотребления;

установление допустимых границ теплового загрязнения или прогноз эко логических последствий изменения климата;

расчеты нормативов закисляющих и защелачивающих водоемы сбросов или прогноз экологических последствий трансграничного переноса кислот ных осадков.

М sЖЦёХиЦюФХОашТТЭЗЖТЖ]TJижRЦЦМЦЭЗёЖТХМTfЦИЧЗъёЖъМюМ воздествующих на биот М Таблица 2. Прогноз экологического состояния планктона и перифитона бас сейна Нижнего Дона на 1991 г. по сценарию значимых гидрохимических фак торов (плюс — благополучное состояние, минус — неблагополучное состоя ние, макс. — максимальное значение, мин. — минимальное значение) Оценка экологическо- Значения значимых фак го состояния торов в 1991 г.

Водный объект, створ на прогнози- реаль- Кислород -ГХЦГ блюдения руемая ная макс., мкг/л мин., мг/л Цимлянское водохрани лище - - 0 2. г. Волгодонск - - 0 3. пос. Нижний Чир + - 0.009 4. хутор Красноярский - - 0 3. с. Жуковское + - - 6. Ростовская АЭС река Дон + - 0.013 4. г. Волгодонск + - 0.063 6. г. Семикаракорск - - 1.531 5. пос. Багаевский, выше - - 0.276 6. пос. Багаевский, ниже - - 0.208 7. г. Ростов-на-Дону + + 0 10. г. Азов + - 0 9. хутор Колузаево + + 0 10. рукав Переволока, о. Пе- + + 0 10. ребойный рукав Песчаный + - 0 10. Веселовское водохрани- + - 0 9. лище г. Пролетарск с. Новоселка + - 0 река Маныч устье ЭДУ 0.093 4. Достаточно низкая полнота прогноза связана с тем, что большая часть зна чимых для неблагополучия планктона факторов (водность, температура, pH) не была включена в программу физико-химического мониторинга После получения нормативов ЭДУ на основе анализа всего массива дан ных каждое отдельное наблюдение, относящееся к определенному значимому фактору среды, к определенному створу и к определенному периоду (году, ме сяцу), может быть проанализировано с точки зрения его "вредности" для био тических компонентов экосистемы. Для анализа удобно выразить уровень фак тора в долях ЭДУ. Например, если известен ряд наблюдений некоторого фак тора по определенному створу за несколько лет, то можно анализировать ус тойчивость вредного воздействия данного фактора на рассматриваемом створе.

Для этого достаточно выразить в "единицах ЭДУ" среднемноголетнее значение фактора на данном створе.

Соответствующая работа для створов Нижнего Дона была проведена по всем значимым факторам каждого из биотических идентификаторов. Из всех створов отобрали те, для которых среднемноголетние величины значимых абиотических переменных выходят за пределы ЭДУ (выше верхних ЭДУ или ниже нижних ЭДУ). Также соблюдали следующее условие: данная переменная на данном створе наблюдалась не менее пяти лет. В результате из 31 исследо ванного створа бассейна Дона было выделено 15 неблагополучных створов, для которых наблюдалось несоблюдение ЭДУ хотя бы по одному абиотиче скому фактору и хотя бы для одного из 6 биотических индикаторов.

7.4. Управление качеством окружающей среды Рассчитанные ЭДУ значимых факторов дают возможность управлять ка чеством окружающей среды, т.е. генерировать и выбирать пути восстановления неблагополучных экосистем. Для решения этой задачи необходимо измерить “близость” каждого из воздействующих факторов к границе области нормаль ного функционирования экосистемы и рассчитать диапазон такого изменения факторов, которое необходимо для возврата экосистемы к экологическому бла гополучию (рис. 7): для восстановления нормального функционирования эко системы с вектором факторов B достаточно уменьшить фактор 2 на величину более, чем фB. Для восстановления нормального функционирования экоси стемы с вектором факторов C необходимо уменьшить фактор 1 на величину Рисунок 7. Управление качеством среды с целью возвращения в область нор мального функционирования биоты. Плюсами обозначена область экологиче ского благополучия, минусами — область экологического неблагополучия более, чем ф1, и вместе с этим фактор 2 — на величину более, чем фC. От C бор путей производится с учётом экономических, технологических, социаль ных и других издержек для различных вариантов возвращения.

8. Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных стран 8.1. Сравнение речных бассейнов по значениям ЭДУ значимых факторов среды Кроме бассейна Дона, по значениям индексов сапробности фито-, зоо планктона и зообентоса с помощью метода ЭДУ была проведена диагностика экологического состояния и рассчитаны экологически допустимые уровни зна чимых для экологического неблагополучия абиотических факторов и в других бассейнах рек бывшего СССР: а) европейской части — Западной Двины, Не мана, Дуная, Днестра, Днепра, Волги (подбассейны Верхней, Средней и Ниж ней Волги);

б) азиатской части — Оби (район КАТЭКа и подбассейн Иртыша), Енисея (район Забайкалья, подбассейны Ангары и Верхнего Енисея), Лены, Амура (подбассейны Уссури и собственно Амура), Сырдарьи. ЭДУ для Дуная, Днестра, Днепра, Волги и Сырдарьи взяты из работы Д.Г.Замолодчикова (1993). Для того чтобы сравнить между собой исследованные бассейны рек по наборам значимых факторов и значениям их ЭДУ, отдельно для европейской и азиатской частей провели ранжирование бассейнов и подбассейнов по относи тельной величине ЭДУ или ЭБГ (ОЭДУ), усредненной по тем переменным, ко торые измерялись во всех (для европейской части) или в большинстве (для ази атской части) бассейнах. Для этого минимальное среди всех бассейнов значе ние ЭДУ или ЭБГ для данной переменной принимали за единицу, а в осталь ных бассейнах ОЭДУ рассчитывали как отношение его ЭДУ или ЭБГ к мини мальному. Например, в европейской части для NH4 наименьшим (0.05 мг/л) было значение ЭДУ в бассейне Дуная. Соответственно ОЭДУ для Дуная равня лось 1, для Западной Двины (0.1/0.05) — 2, для Немана (0.38/0.05) — 7.6 и т.д.

В европейской части при несовпадении значений нормативов какой-либо пе ременной в толще воды (планктон и перифитон) и грунтах (зообентос) брали наименьшее (т.е. наиболее жесткое) из двух значений. В азиатской части ана лиз вели раздельно для двух групп организмов. После того как в каждом бас сейне и подбассейне были получены ОЭДУ, для участвовавших в анализе пе ременных, вычисляли среднее по всем переменным значение ОЭДУ (рис. 8).

На основе полученных наборов ЭДУ факторов среды, значимых для эко логического неблагополучия гидробионтов во всех исследованных бассейнах на территории бывшего СССР с помощью детерминационного анализа была изучена зависимость величин ЭДУ пресных вод на всей территории бывшего СССР от географических и климатических особенностей региона исследова ния.

Всего в анализ была включена 21 пресноводная экосистема (10 бассейнов и подбассейнов европейской части бывшего СССР и 11 бассейнов и подбас сейнов азиатской части). В некоторых экосистемах ЭДУ или ЭБГ факторов бы ли найдены только для одной из групп организмов — фитопланктона или зоо бентоса. Таким образом, с учетом того, что 12 из 21 исследованной экосисте мы, были представлены дважды (отдельно для планктонных и бентосных ви дов), всего получилось 33 набора ЭДУ.

Для обобщающего анализа были отобраны абиотические переменные, ЭДУ или ЭБГ для которых были найдены не менее чем в 7 из исследованных экосистем. Все абиотические переменные, участвовавшие в анализе, были раз делены на 4 группы: биогенные элементы (азот аммонийный, нитритный, нит ратный, фосфор минеральный);

металлы (Fe, Cu, Zn), органические загрязните ли (нефтепродукты, СПАВ, фенолы);

показатели, свидетельствующие о харак тере продукционно-деструкционных процессов в водоеме (БПК5, ХПК, концен трация кислорода, pH). Для корректного сравнения речных экосистем по зна чениям ЭДУ, проводили ранжирование бассейнов и подбассейнов по относи тельной величине ОЭДУ, усредненной по всем перечисленным выше перемен ным.

Рисунок 8. Ранжирование речных бассейнов по средней величине ОЭДУ физико химических факторов;

а — водная толща бассейнов европейской части бывшего СССР;

б — водная толща (1) и грунты (2) бассейнов азиатской части бывшего СССР Пять указанных числовых переменных ОЭДУ были преобразованы в каче ственные, т.е. весь ряд значений делили на два примерно равнонаполненных класса (16 и 17 наблюдений в каждом). После этого измеряли сопряженность между низким (высоким) значением каждого из 5 ОЭДУ (объясняемые призна ки) и принадлежностью бассейнов к определенной широте (высокие широты, низкие широты или промежуточная зона) и климату (морской, умеренный или континентальный) (объясняющие признаки). Значимость сопряженностей ус танавливали при помощи критерия точности.

Изображенные на рис. 9 диаграммы демонстрируют соотношение количе ства экосистем с жесткими и мягкими ОЭДУ среди всех экосистем данной ши роты. Присутствие на диаграммах секторов, обозначающих отсутствие данных, связано с тем, что в некоторых бассейнах и подбассейнах в программу физико химических наблюдений не вошла ни одна переменная внутри групп "метал лы", "органические загрязнители" и "продукционно-деструкционные показате ли". Видна тенденция расширения границ ЭДУ по мере продвижения с севера на юг. Т.е. для северных экосистем (Западная Двина, Неман, Верхняя Волга, Лена) характерны жесткие нормативы ЭДУ (точность сопряженностей для не которых ОЭДУ достигает 100%). Среди южных экосистем, напротив, сущест венно преобладают те, в которых ЭДУ более мягкие. Экосистемы, располо женные посередине, занимают промежуточное положение.

Замечено также ужесточение ЭДУ в водоемах промежуточной (за исклю чением ОЭДУ продукционно-деструкционных характеристик), и в определен ной степени — континентальной (за исключением ОЭДУ органических загряз нителей) климатических зон по сравнению с водоемами, подверженными мор скому климату (рис. 10).

Судя по рис. 9 и 10, наибольшую адаптированность к внешним воздейст виям (т.е. более широкие границы ЭДУ) демонстрируют бассейны и подбас сейны, расположенные в южной части бывшего СССР и испытывающие воз действие морского климата — Нижний Дон, Дунай, Днестр, Днепр, Амур и Ус сури. В связи с этим исследовали сопряженность "если экосистема расположе на в южной широте и относится к морскому климату, то ЭДУ в ней более мяг кие". Оказывается (рис. 11), что для всех категорий абиотических переменных, кроме продукционно-деструкционных показателей, процент экосистем с более мягкими ЭДУ существенно больше среди отмеченных выше 6-ти экосистем, нежели среди экосистем, расположенных севернее и обладающих более выра женной континентальностью.

а б в 21% ОЭДУ 42% 58% 79% Биогенные 17% 21% элементы 79% 83% 7% Металлы 40% 43% 42% 58% 60% 50% Органические загрязнители 33% 34% 43% 57% 33% Продукционно 9% деструкционные 40% 43% характеристики 33% 58% 57% 60% Рисунок 9. Значения точности сопряженностей между усредненными ЭДУ и географической широтой расположения бассейна или подбассейна. а — север ные бассейны, б — бассейны промежуточной зоны, в — южные бассейны. 1 — жесткие ЭДУ, 2 — мягкие ЭДУ, 3 — нет значений ЭДУ 180 1 2 Точность, % ОЭДУ Биогенные Металлы Органические Продукционно элементы загрязнители деструкционные характеристики Рисунок 10. Вклад климатических групп бассейнов и подбассейнов в катего рию наблюдений с жесткими усредненными ЭДУ. 1 — морской климат, 2 — умеренный климат, 3 — континентальный климат 1 Точность, % ОЭДУ Биогенные Металлы Органические Продукционно элементы загрязнители деструкционные характеристики Рисунок 11. Сравнение двух типов экосистем по точности сопряженности с мягкими усредненными ЭДУ. 1 — южные экосистемы с морским климатом, — прочие экосистемы 8.2. Сравнение рассчитанных ЭДУ с нормативами ПДК Если рассматривать все исследованные пресноводные бассейны в целом, то по большинству переменных значения ЭДУ, как правило, превышают нор мативы ПДК. Например, в Амуре почти по всем факторам, кроме хрома, СПАВ, альфа-ГХЦГ и гамма-ГХЦГ, ЭДУ выше ПДК. Существуют переменные, для которых отношение ЭДУ/ПДК всегда либо больше (нефтепродукты, медь), либо меньше (азот нитратов) единицы. Для того чтобы сравнить ЭДУ с ПДК независимо от бассейна, для 14 наиболее распространенных значимых пере менных рассчитывали средние по всем бассейнам величины. На рис. 12 пред ставлены логарифмы отношения усредненных ЭДУ к ПДК.

Как видно, только для трех переменных (концентрации растворенного ки слорода, СПАВ, хрома) нормативы ПДК завышены по сравнению с ЭДУ (т.е.

являются более мягкими). Для большинства же переменных ЭДУ имеют более широкие границы, чем ПДК, что, возможно, отражает приспособленность со обществ к многолетнему воздействию повышенных нагрузок.

2, Cu Фенолы НФПР Cd 1,5 Zn ln(ЭДУ/ПДК) БПК 5 NH4 NO2 Ni Fe 0, -0, СПАВ -1 O -1,5 Cr - Абиотические переменные Рисунок 12. Соотношение значений ЭДУ и ПДК значимых абиотических фак торов для пресноводных бассейнов России и сопредельных стран 8.3. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Элисты, индексированного по параметрам ранговых распределений сооб ществ фитоперифитона Изучение сообществ перифитона проводили в 1992-1993 гг. в трех водо емах Калмыкии: реке Элиста и Ярмарочном и Улан-Эргинском прудах, распо ложенных на этой реке (Максимов, Булгаков, Джабруева, 1997;

Максимов, Джабруева, Булгаков, Терехин, 1997).

Для характеристики состояния фитоперифитонных сообществ исследова ли ранговые распределения размерно-морфологических групп микроводорос лей. Каждый вид был отнесен к одной из 32 размерно-морфологических групп (16 для одноклеточных и 16 для колониальных форм водорослей). Ранговые распределения размерно-морфологических групп фитоперифитона описывали с помощью дзета-модели (Левич, 1980):

n(i) = сi 1 / i, где n(i) - численность клеток размерно-морфологической группы с рангом i в ряду по убыванию численности, и — параметры распределения. Раздельное оценивание обоих параметров проводили методом нелинейного регрессионно го анализа.

Таблица 3. Экологически допустимые уровни факторов среды, значимых для возникновения экологического неблагополучия фитоперифитона р. Элисты Фактор ЭДУ, мг/л Точность, % Полнота, % БПК5 3.6 80 Аммонийный азот 1.7 81 ХПК 35.6 83 Железо 0.7 80 Для параметров и строили функцию желательности, т.е. функцию, ко торая конкретным значениям экологических параметров ставит в соответствие условные баллы экологического состояния на шкале от 0 (наихудшее значение) до 1 (наилучшее значение). Значения желательности, меньшие или равные 0.7, относили к неблагоприятным, большие 0.7 — к благоприятным. Затем вычис ляли обобщенную желательность для двух параметров. Для выявления причин экологического неблагополучия с помощью метода ЭДУ использовали значе ния pH, сухого остатка, ХПК, БПК5, концентраций взвешенных веществ, неф тепродуктов, хлоридов, сульфатов, азота нитратного, азота нитритного, азота аммонийного, железа, хрома, фосфора фосфатов, кальция, магния и меди. Из них только четыре фактора оказались значимыми для возникновения отклоне ния от нормы при заданном пороге полноты 15% (табл. 3). Обращает на себя внимание высокое значение ЭДУ для концентрации аммонийного азота, суще ственно превышающее соответствующие нормативы в большинстве бассейнов из раздела 8.1. Для трех других значимых переменных величины ЭДУ сопоста вимы с полученными в других бассейнах.

8.4. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Су ры, регистрируемого по изменению численности видов зоопланктона Детерминационный анализ (ДА) был использован для проведения этапов экологической диагностики и экологического нормирования в р. Суре по пока зателям сообщества зоопланктона. Гидрохимические и гидробиологические пробы отбирали в 1994-1997 гг. В качестве гидробиологических показателей исследовали общую численность и численности сапробных групп (олиго- сапробов и -сапробов). Граница между экологическим благополучием (высо кая численность) и экологическим неблагополучием (низкая численность) была проведена таким образом, чтобы количество благополучных и неблагополуч ных наблюдений было примерно равным. Среди измеряемых физико химических переменных в анализе принимали участие 12 показателей: БПК (БПК), концентрации железа (Fe), марганца (Mn), аммония (NH4), нитритов (NO2), нитратов (NO3), фосфатов (PO4), углеводородов, фенолов, растворенного кислорода (O2), взвешенных веществ, pH.

С помощью процедуры оптимизации ДА решали задачу экологического нормирования, т.е. нахождения на множестве значений числовой переменной такого интервала, что совокупность значений этой переменной в пределах гра ниц интервала с наибольшей точностью и полнотой объясняет значения чис ленности, соответствующие экологическому благополучию. ДА позволяет для факторов, которые могут вызывать экологическое неблагополучие как в облас ти высоких, так и в области низких значений, рассчитывать нижнюю и верх нюю границы ЭДУ одновременно. Для этого исследуют сопряженность "если значение фактора находится в пределах между нижним и верхним ЭДУ, то эко логическое состояние благополучно". Автоматическое задание минимального порога точности и полноты дает возможность сразу исключить из анализа не значимые объясняющие переменные.

При оптимизации полагали, что концентрации веществ-загрязнителей (Fe, Mn, углеводородов, фенолов и взвешенных веществ), а также БПК могут при водить к снижению численности только в области высоких значений, поэтому при оптимизации искали верхний уровень “благополучного” интервала. Для содержания кислорода ситуация обратная — только снижение этого показателя может приводить к неблагоприятным последствиям для зоопланктона, поэтому отыскивали нижнюю границу интервала. Что касается концентраций аммония, нитритов, нитратов, фосфатов и pH, то заранее не накладывали никаких усло вий на возможные границы, поскольку как слишком высокие, так и слишком низкие значения этих переменных могут вызывать отклонения от благополуч ного состояния организмов. В процессе оптимизации задавали нижнюю грани цу точности (51%), после чего максимизировали полноту.

Результаты нормирования (табл. 4) свидетельствуют о том, что по боль шинству физико-химических показателей между ЭДУ, вычисленными для раз ных индикаторных характеристик, не существует существенной разницы. Ря дом со значениями ЭДУ проставлены значения точности и полноты. Вклад ка ждого фактора в возникновение экологического неблагополучия определялся полнотой.

Таблица 4. ЭДУ факторов среды для различных биологических индикаторов (н.у. — нижний уровень;

в.у. — верхний уровень) Физико- Диапазон Значение ЭДУ (в скобках точность и полнота) химический по- наблюдае казатель мых значе ний для численно- для числен- для численно сти суммарно- ности олиго- сти го зоопланк- -сапробов сапробов тона БПК (в.у.), мг/л 0.48-12.16 4.48 (51, 80) 4.56 (52, 82) 4.64 (58, 84) Fe (в.у.), мг/л 0.01-5.88 0.84 (56, 85) 0.84 (57, 85) 0.84 (63, 86) O2 (н.у.), мг/л 4.6-18.48 5.28 (53, 88) 6.32 (53, 79) 7.6 (61, 70) Mn (в.у.), мг/л 0-0.98 0.07 (56, 74) 0.07 (58, 75) 0.07 (64, 76) NH4 (н.у.;

в.у.), 0.04-2.9 0.2-1.28 (58, 0.2-1.29 (59, 0.13-1 (63, 69) мг/л 71) 71) NO2 (н.у.;

в.у.), 0-1.58 0.04-0.2 (60, 0.03-0.24 (58, 0.03-0.16 (66, мг/л 72) 74) 71) NO3 (н.у.;

в.у.), 0.02-6.5 0.02-0.82 (66, 0.02-0.84 (64, 0.02-0.8 (67, мг/л 78) 76) 70) Углеводороды 0-0.7 0.45 (51, 90) 0.09 (51, 75) 0.45 (56, 88) (в.у.), мг/л pH (н.у.;

в.у.) 5.5-9.56 7.75-9.56 (57, 7.7-9.56 (60, 7.75-9.56 (65, 69) 74) 71) Фенолы (в.у.), 0.0002- 0.0038 (55, 77) 0.0038 (53, 0.016 (56, 100) мг/л 0.016 74) Таблица 4 (продолжение) Физико- Диапазон Значение ЭДУ (в скобках точность и полнота) химический по- наблюдае казатель мых значе ний для численно- для числен- для численно сти суммарно- ности олиго- сти го зоопланк- -сапробов сапробов тона PO4 (н.у.;

в.у.), 0-2.4 0-0.27 (54, 75) 0-0.26 (57, 0-0.26 (62, 73) мг/л 75) Взвешенные ве- 0.4-127 16.5 (57, 94) 11 (57, 76) 16 (62, 90) щества (в.у.), мг/л В некоторых случаях бывает необходимо осуществить этапы экологиче ского контроля не для всего исходного массива данных, а для какой-либо его части. В ДА предусмотрена процедура контекстного анализа, т.е. выполнения диагностики, нормирования и ранжирования для части данных, выделенных, например, по пространственному или временному признаку.

В табл. 5 показано, как изменяются рассчитанные величины ЭДУ значи мых факторов в зависимости от периода наблюдений (временной контекст).

Обращает на себя внимание факт повышения толерантности зоопланкто ценоза по отношению к большинству факторов в 1996-1997 гг. по сравнению с начальным периодом исследования. Диапазоны ЭДУ таких факторов, как БПК, содержание кислорода, концентрации аммонийного азота, углеводородов, фе нолов, фосфатов, взвешенных веществ со временем стали шире, что может сви детельствовать о постепенной адаптации сообщества к условиям данного водо ема. Интервалы ЭДУ для нитратного, нитритного азота и марганца несколько сузились, хотя и в небольшой степени, что скорее всего говорит о стабилизиро вавшемся отклике зоопланктона на эти воздействия. Снижение значений ЭДУ для pH, по-видимому, — знак того, что произошло смещение зоны толерантно сти зоопланктонных организмов в сторону более кислой среды.

Таблица 5. Сравнение ЭДУ факторов среды, вычисленных для различных пе риодов исследования Физико- Значение ЭДУ для численности суммарного зоопланктона химический Контекст “1993- Контекст “1996- 1993-1997 гг.

показатель 1995 гг.” 1997 гг.” БПК (в.у.), мг/л 2.72 8.8 4. Fe (в.у.), мг/л 0.84 0.84 0. O2 (н.у.), мг/л 10.7 4.8 5. Mn (в.у.), мг/л 0.07 0.06 0. NH4 (н.у.;

в.у.), 0.2-0.63 0.13-1.28 0.2-1. мг/л NO2 (н.у.;

в.у.), 0.04-0.12 0.04-0.08 0.04-0. мг/л NO3 (н.у.;

в.у.), 0.02-0.75 0.03-0.59 0.02-0. мг/л Углеводороды 0.02 0.12 0. (в.у.), мг/л pH 7.76-9.56 7.35-8.25 7.75-9. Фенолы (в.у.), 0.0019 0.0034 0. мг/л PO4 (н.у.;

в.у.), 0.06-0.24 0-0.31 0-0. мг/л Взвешенные 11.5 16.5 16. вещества (в.у.), мг/л 9. Информационное обеспечение технологии экологического контроля пре сных вод России и сопредельных стран При биотической индикации состояния экосистем, экологической диагно стике и нормировании факторов среды приходится иметь дело с многомерны ми массивами многолетних биологических и физико-химических данных, включающих десятки тысяч наблюдений за многими десятками показателей.

Для того чтобы упорядочить и систематизировать исходные данные, эффек тивно ими управлять, проводить необходимые расчеты (как для всего массива в целом, так и для отдельных выборок), необходимы современные компьютер ные методы хранения и обработки подобной информации.

Начиная с середины 1970-х гг. в бывшем СССР, а затем и в России функ ционирует сеть наблюдений Госкомгидромета (Роскомгидромета), где по еди ным методикам для десятков водных бассейнов, сотен водных объектов и ты сяч створов в течение десятилетий собираются количественные данные о сот нях видов водных организмов, принадлежащих ко всем основным группам гидробионтов, о нескольких десятках абиотических показателей (концентрации загрязняющих веществ, БПК5, ХПК, содержание растворенного кислорода, pH, температура и расходы воды). Перенос с бумажных носителей, объединение и систематизация перечисленных данных в электронной информационной сис теме (ИС) "Экология пресных вод России и сопредельных стран" стало первым шагом на пути создания экспертно-аналитической компьютерной системы, предназначенной для осуществления полноэтапного регионального экологиче ского контроля пресноводных объектов на всей территории бывшего СССР.

9.1. Структура информационной системы ИС включает в себя набор баз данных, систему управления данными, ин струкции пользователю, картографические материалы по гидрографическим районам бывшего СССР с указанием створов отбора проб, информацию о ме тодиках отбора проб и о методах получения оценок качества пресных вод, ин формацию о программах химического, токсикологического, гидрологического и биологического мониторинга в речных бассейнах, об индивидуальных са пробностях гидробионтов (Булгаков, 2001а, 2002б;

Булгаков и др., 2002).

Базы данных разбиты на три основных блока:

1) Физико-химические характеристики водной среды (гидрохимические показатели, концентрации загрязняющих веществ, гидрологические парамет ры).

2) Качество пресных вод по гидробиологическим показателям.

3) Первичные гидробиологические данные.

Все три указанные группы включают в себя обязательный набор полей — гидрографический район, бассейн, подбассейн, водный объект (река, озеро, во дохранилище, канал), координаты створа, створ, год отбора пробы, месяц от бора пробы, день отбора пробы, время отбора пробы.

Физико-химическая информация обобщает сведения, относящиеся к 9 гид рографическим районам России (Балтийский, Баренцевский, Азовский, Черно морский, Каспийский, Восточно-Сибирский, Карский, Тихоокеанский, Средне азиатский), к 17 бассейнам (реки Северная Двина, Неман, Днепр, Днестр, Ду най, Волга, Дон, реки Приазовья, Урал, Терек, Кубань, Енисей, Амур, Уссури, Лена, реки Приморья, Сырдарья), к 350 водным объектам и к 670 створам на блюдения за 1976-1992 гг. База физико-химических данных содержит более 16000 записей (наблюдений) по 80 гидрохимическим и гидрологическим пере менным. В базе данных представлены среднемесячные, среднегодовые, макси мальный и минимальные за год значения переменных.

База данных о качестве пресных вод включает сведения об индексах са пробности фитопланктона, зоопланктона, перифитона;

биотических и олиго хетных индексах зообентоса;

микробиологических индексах бактериопланкто на;

классах качества вод по классификатору Росгидромета для всех групп орга низмов из 9 перечисленных выше гидрографических районов России за 1978— 1996 гг. (около 17000 записей по 100 бассейнам и подбассейнам, 800 водным объектам и 3500 створам наблюдений).

База первичных гидробиологических данных делится на подбазы данных по фитопланктону, зоопланктону, бактериопланктону, перифитону, зообентосу, макрофитам для Азовского (1978—1987, 1991 и 1994 гг.), Каспийского (1976, 1979—1982, 1988—1989, 1992 и 1995 гг.) и Карского (1995 и 1996 гг.) гидро графических районов России, что составляет около 65000 записей, относящих ся к 1273 видам гидробионтов из 10 бассейнов и подбассейнов, 46 водных объ ектов и 250 створов наблюдения. Информация включает данные о числе видов, численностях и биомассах таксонов фитопланктона, зоопланктона, перифито на, зообентоса, макрофитов. Кроме того, представлена микробиологическая информация и информация о пигментном составе фитопланктона.

9.2. Программная реализация информационной системы Информационная система реализована в двух формах:

1) Программа Ecograde, разработанная как приложение в среде СУБД Microsoft Access 97. Эта программа позволяет работать с информационными картографическими материалами, со списками водных объектов, измеряемых переменных, таксонов гидробионтов;

позволяет вводить и редактировать дан ные, вести их обработку. Для программы Ecograde созданы разделы "Описание информационной системы" (разделы: "Общая информация", "Об индексах и классах качества вод", "О методиках получения гидробиологических данных", "Справочник индивидуальных сапробностей видов фитопланктона, зоопланк тона и зообентоса", "Краткое описание возможностей Access") и "Инструкции пользователю" (разделы: "Просмотр", "Поиск", "Ввод и редактирование", "Вы борка", "Сортировка", "Резервирование, сжатие и восстановление").

2) Сетевая СУБД MySQL, реализованная в виде сайта в Интернете (адреса:

http://ecograde.belozersky.msu.ru, http://ecograde.bio.msu.ru). В сетевой версии представлены все перечисленные выше картографические и справочные мате риалы, разделы "Описания информационной системы". Для запросов к базе ис пользуется удобный пользовательский интерфейс — для любой базы данных предлагается список включенных в нее полей. Указав в окошке напротив тек стовых полей искомое слово или его часть, а напротив числовых полей — ис комые диапазоны значений, пользователь получает требуемую выборку запи сей. Отбор при этом идет по всем помеченным полям одновременно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Материалы настоящей диссертации содержат: основные теоретические предпосылки разработки полноэтапной технологии экологического контроля, аналитический обзор методов биоиндикации в водных, сухопутных и почвен ных экосистемах;

алгоритмы выделения потенциально опасных для биоценозов факторов неживой природы, расчета их экологически допустимых уровней;



Pages:   || 2 |
 




 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.