Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ видового разнообразия сообществ в целях биоиндикации качества окружающей среды. Методы определения допустимых уровней воздействия вредных факторов (краткий обзор литературы) 13
1.1. Анализ видового разнообразия сообществ в целях биоиндикации качества окружающей среды 13
1.2. Методы определения допустимых уровней воздействия вредных факторов 17
Глава 2. Исходные данные и методы их сбора 22
2.1. Описание баз данных по фитопланктону бассейнов рек Дон, Волга, Енисей и рек Приазоья 22
2.2. Описание базы данных по физико-химическим показателям воды бассейна реки Дон 24
2.3. Описание базы данных по макрозообентосу озер Республики Марий Эл. Методы сбора и обработки данных. Физико-географическое описание района исследований 25
Глава 3. Методы анализа данных 29
Глава 4. Предварительный анализ данных по водным объектам бассейнов рек Волга, Енисей, Дон и рек Приазовья 39
4.1. Результаты расчетов параметров ранговых распределений по приближенным формулам 39
4.2. Результаты расчетов параметров регрессионных моделей ранговых распределений с помощью линейного оценивания 40
4.3. Результаты детерминационного анализа 42
4.4. Выводы из результатов предварительного анализа и задачи дальнейшего исследования 45
Глава 5. Оценка экологического состояния озер национального парка "Марий Чодра" Республики Марий Эл по показателям макрозообентоса 51
Глава 6. Учет особенностей обработки проб и выбор характеристик разнообразия для
биоиндикации 60
6.1. Учет особенностей обработки проб фитопланктона и выбор характеристик разнообразия для биоиндикации водных объектов бассейнов рек Дон и Волга 60
6.2. Учет особенностей обработки проб зообентоса озер Республики Марий Эл и выбор характеристик разнообразия для биоиндикации 76
Глава 7. Градуировка показателей разнообразия и поиск экологически допустимых уровней абиотических факторов 83
7.1. Градуировка показателей разнообразия фитопланктона бассейна реки Дон 83
7.2. Градуировка показателей разнообразия зообентоса озер Республики Марий Эл 85
7.3. Поиск экологически допустимых уровней абиотических факторов для бассейна реки Дон 86
Заключение 92
Выводы 93
Список литературы 95
Приложение 119
- Анализ видового разнообразия сообществ в целях биоиндикации качества окружающей среды
- Описание баз данных по фитопланктону бассейнов рек Дон, Волга, Енисей и рек Приазоья
- Результаты расчетов параметров регрессионных моделей ранговых распределений с помощью линейного оценивания
Введение к работе
Актуальность темы. В условиях интенсивной техногенной нагрузки на природные экосистемы особую актуальность приобретает проблема адекватной оценки качества водной среды, без решения которой невозможно эффективно управлять водными экосистемами. В структуре экологического мониторинга в последние десятилетия широко распространены методы биологического контроля. С точки зрения экологического нормирования факторов среды биоиндикация состояния природных систем является наиболее обоснованным подходом, так как предполагает учет отклика реального многовидового сообщества на реальную многокомпонентную нагрузку взаимодействующих факторов среды (Абакумов, Сущеня, 1991; Левич и др., 2004).
Пути решения проблемы. Для реализации биотического подхода необходимы методы получения оценок состояния сообществ, с помощью которых можно было бы отличить благополучную экосистему от экосистемы, в которой произошли нарушения, вызванные внешними (в первую очередь - антропогенными) воздействиями. Настоящая работа ориентирована на методические вопросы, касающиеся возможности использования для целей биоиндикации количественных показателей видового разнообразия фитопланктона, полученных по многолетним данным государственного экологического мониторинга пресных вод России, и зообентоса озер Республики Марий Эл.
Один из инструментов оценки биоразнообразия сообществ - анализ ранговых распределений численностей видов. Многие исследования подтверждают, что в нормальном (ненарушенном, фоновом и т.п.) состоянии сообщества параметр рангового распределения заключен в определенном диапазоне значений, поэтому величина параметра может служить числовым выражением наличия или отсутствия нарушений в структуре изучаемых сообществ. Эти параметры более чувствительны к воздействиям, нарушающим нормальное функционирование сообществ, чем иные количественные характеристики их структуры (общая численность, число видов), так как одинаковые значения целостных характеристик могут быть обусловлены разными ранговыми распределениями. Аналогичными свойствами обладают и такие показатели разнообразия как индексы доминирования.
При наличии значений индикаторных характеристик, полученных по биологическим показателям, и данных о потенциально опасных для биоты факторах среды появляется возможность провести экологическую диагностику, то есть выявить факторы, способствующие возникновению экологического неблагополучия, и проранжировать их по величине вклада в степень неблагополучия.
Результаты диагностики, в свою очередь, позволяют установить экологически допустимые уровни (ЭДУ) факторов среды, то есть такие уровни, выход за пределы которых приводит к нарушению состояния биоты. Полученные ЭДУ учитывают не изолированные вредные воздействия, а реально сложившиеся в природе комплексы потенциально вредных воздействий. Кроме того, ЭДУ носят региональный характер, т.е. зависят от фонового уровня абиотических факторов, и, следовательно, позволяют учитывать адаптацию организмов к многолетним воздействиям различных факторов, а также климатические, хозяйственные и другие специфические характеристики природного объекта. Метод ЭДУ позволяет нормировать воздействия с учетом категории использования водного объекта и целей водопотребления.
Цели и задачи исследования. Цель диссертационной работы - поиск точных, простых в расчетах и адаптированных к массовым данным государственного мониторинга методов биоиндикации, основанных на изучении видового разнообразия сообществ, в частности, ранговых распределений численностей гидробионтов. Методы необходимы для оценки экологического состояния водных объектов и поиска экологически допустимых уровней абиотических факторов.
Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:
выбрать для целей биоиндикации показатели, измеряющие разнообразие сообществ;
выбрать наиболее точный и простой в расчетах метод оценивания параметров ранговых распределений для массовых данных мониторинга;
оценить адекватность различных моделей ранговых распределений;
выявить зависимость показателей разнообразия от особенностей обработки проб (погрешностей в определении численностей организмов, неполноты представленного сообщества);
разработать методические приемы, позволяющие исключить влияние на индикаторы особенностей обработки проб;
исследовать зависимость индикаторов от географического расположения места отбора пробы, климатических условий, гидрохимического статуса водоема, сезона исследований;
провести градуировку используемых индикаторов на шкале "благополучие-неблагополучие" состояния биоты, то есть отыскать границу между их значениями, соответствующими благополучным и неблагополучным состояниям;
выбрать наиболее адекватный биологический индикатор;
рассчитать экологически допустимые уровни абиотических факторов с учетом природных особенностей водных объектов;
оценить вклад каждого из анализируемых абиотических факторов в степень экологического неблагополучия;
11. предложить способ поиска экологически допустимых уровней абиотических
факторов с учетом назначения водного объекта;
оценить степень полноты программ мониторинга;
апробировать предложенные подходы на данных мониторинга ряда водных объектов России.
Научная новизна работы. Полученные в диссертационной работе результаты впервые позволили преодолеть ряд методических трудностей, возникающих при использовании данных о численности организмов фитопланктона и зообентоса в биоиндикации качества пресных вод. В применении к показателям разнообразия проанализированы особенности обработки проб фитопланктона и зообентоса в системе биологического мониторинга (погрешности в определении численностей организмов, количество представленных видов). Предложены способы исключить зависимость выравненности распределений от перечисленных особенностей. Учтена зависимость показателей от факторов, не влияющих на степень экологического благополучия (географического расположения места отбора пробы, климатических условий, сезона наблюдений).
Впервые рассчитаны границы между значениями параметров ранговых распределений и индексов доминирования, соответствующими благополучным и неблагополучным состояниям фитопланктона рек Волги и Дона, а также макрозообентоса озер Республики Марий Эл. Выбраны наиболее пригодные для анализа биоразнообразия показатели с учетом чувствительности к подсчету численностей особей, количества доступных для анализа наблюдений и простоты расчетов.
На основе полученных оценок состояния по показателям разнообразия для водных объектов бассейна реки Дон впервые установлены экологически допустимые уровни воздействия факторов окружающей среды, выход за пределы которых приводит к переходу экосистемы за границы благополучия. Установленные величины ЭДУ носят региональный и сезонный характер, т.е. найдены для конкретной географической области, экосистемы и сезона исследования. Предложен способ нормирования воздействий с учетом категории использования природного объекта (для заповедных объектов и зон рекреации, объектов хозяйственного назначения и техногенных объектов) и для водных объектов комплексного назначения при различных требованиях к качеству воды (например, питьевая вода, вода
для производственно-технических целей, для коммунального использования, для сельскохозяйственных целей).
Практическая значимость работы. Полученные результаты могут быть использованы в практике экологического контроля природных объектов.
Предложенные в диссертационной работе методы биоиндикации, основанные на анализе ранговых распределениях численности и индексов доминирования, адаптированы к массовым данным государственного мониторинга и являются точными и простыми в расчетах способами оценок состояния сообществ гидробионтов.
Рассчитанные границы между значениями индикаторов, соответствующие границам благополучия состояний фитопланктонных и зообентосных сообществ в рассмотренных в работе водных объектах, могут быть использованы для оценки качества поверхностных вод исследователями, научными и природоохранными организациями.
Результаты диагностики и рассчитанные экологически допустимые уровни абиотических факторов среды могут быть использованы для экологического контроля водных объектов различного назначения. Результаты работы были использованы при выполнении ряда научных и прикладных проектов по грантам РФФИ №№ 03-04-48500а, 06-04-48466а, а также при выполнении договоров: с Московским комитетом по науке и технологиям (грант 1.1.87) по теме "Методика оценки состояния городских экосистем по ранговым распределениям численности организмов в сообществах" (2005 г.), с Министерством экологии и природопользования Правительства Московской области по теме "Разработка рекомендаций по оценке качества вод на основе биологических показателей и по экологической диагностике вредных воздействий для водных объектов, находящихся на территории Московской области" (2007 г.), с Федеральным агентством водных ресурсов РФ по теме "Разработка Методических рекомендаций по оценке и прогнозированию изменения состояния водных объектов" (2007 г.).
Апробация работы и публикации. Результаты работы были доложены и обсуждены на Второй Международной научной конференции "Озерные экосистемы: Биологические процессы, антропогенная трансформация, качество воды" (Минск-Нарочь, 22-26 сентября, 2003), на конференции молодых ученых "Экологические механизмы динамики и устойчивости биоты" (Екатеринбург, 19-23 апреля, 2004), на XII международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов - 2005" (Москва, 18-23 апреля, 2005), на VIII Всероссийском популяционном семинаре (Нижний Новгород, 11-15 апреля, 2005), на IX съезде гидробиологического общества РАН (Тольятти, 18-22 сентября, 2006), на Международной конференции "Биоиндикация в мониторинге пресноводных экоси-
стем" (Санкт-Петербург, 23-27 октября, 2006), на XV международной конференции "Математика. Компьютер. Образование" (Дубна, 28 января - 2 февраля, 2008). По теме диссертации опубликовано 15 работ (из них три статьи, опубликованы в журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией). Три статьи приняты к печати в журналах "Водные ресурсы", "Вестник МГУ. Серия 16. Биология" и в сборнике научных трудов "Математика. Компьютер. Образование".
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, выводов, списка литературы и двух приложений. Работа представляет собой рукопись на 193 страницах, включает 32 рисунка и 19 таблиц. В списке литературы содержится 301 наименование, из них 81 - иностранных авторов.
Общая характеристика и этапы работы. В целях биоиндикации качества вод и поиска экологически допустимых уровней абиотических факторов исследована возможность использования количественных характеристик видового разнообразия фитопланктона, полученных по многолетним данным государственного экологического мониторинга пресных вод России. Для решения задач биоиндикации также исследованы количественные характеристики организмов зообентоса озер Республики Марий Эл. В основе подхода лежит анализ видового разнообразия сообществ гидробионтов. В качестве инструментов оценки биоразнообразия сообществ использованы параметры ранговых распределений численностей видов и индексы доминирования.
На первом этапе методических исследований оценки параметров были проведены для экспоненциальной и гиперболической и дзета моделей более простыми в расчетах способами: по приближенным формулам (Булгаков и др., 2005) и с помощью регрессионной модели в линеаризованной форме (Забурдаева и др., 2005). Результаты данного этапа исследования показали: 1) необходимость исключить из дальнейшего анализа материалы по дзета-модели, так как применение двухпараметрической модели при полноте и точности имеющихся гидробиологических данных является неоправданным; 2) необходимость более точных оценок параметров методом нелинейного оценивания, так как операция логарифмирования в линеаризованных моделях искажает истинные значения параметров.
В ходе анализа также обнаружено, что изменчивость параметров обязана не только факторам среды, но и 1) особенностям обработки проб фитопланктона в системе биологического мониторинга; 2) зависимости параметров от факторов, не имеющих отношения к экологическому благополучию.
В использованных материалах, в силу принятых в системе биологического мониторинга методов оценки качества вод (Руководство..., 1992), приведены значения общей
численности фитопланктона и численностей нескольких доминирующих видов индикаторов сапробности для каждого из отделов водорослей. Часто оказывается, что неучтенные виды одного из отделов более обильны, чем учтенные виды из других отделов. Параметры ранговых распределений сильно зависят от того, какое число доминирующих видов-индикаторов из реально содержащихся в пробе видов включено в анализ.
Еще одна особенность обработки проб состоит в наличии существенной погрешности в оценке численности клеток. Таким образом, необходимо: разработать методические приемы, помогающие исключить зависимости параметров от числа видов в пробе и от погрешностей в оценке численностей видов, а также провести анализ зависимости характеристик разнообразия от факторов, не имеющих отношения к экологическому благополучию.
Следующий этап работы позволил решить многие задачи, которые были поставлены ранее. Для этого были использованы данные о фитопланктоне Донского и Волжского бассейнов.
Для того, чтобы снизить влияние погрешностей в подсчете численностей редких видов, предложено исключить из анализируемого массива пробы, суммарная численность сообщества индикаторов в которых составляет менее 30% численности полного сообщества, а также исключить из каждой пробы виды с относительной численностью менее 5%.
Дальнейший расчет параметров ранговых распределений проведен методом нелинейного оценивания. Анализ адекватности моделей показал, что и гиперболическая, и экспоненциальная модели достаточно адекватно описывают данные. Несколько более высокий коэффициент детерминации характерен для параметра z экспоненциальной модели, но отличие в степени адекватности гиперболической и экспоненциальной моделей явно незначительно. Более того, если оценку адекватности проводить с учетом ошибок в определении численностей видов, которые в среднем составляет 20% , то обе модели попадают в коридор ошибок, т.е. являются одинаково и полностью адекватными. Таким образом, применение каждой из этих моделей одинаково допустимо.
В интервале числа сохраненных в пробе видов от 2 до 8 наблюдается самая сильная зависимость параметров ранговых распределений от этого числа (другими словами, зависимость выравненное видового разнообразия от видового богатства). Исключить указанную зависимость можно, сохранив в анализируемом массиве только пробы, например, с количеством видов не менее 4, отбросив пятый и все последующие виды. Однако это приведет к резкому сокращению доступных анализу наблюдений, в то время как для достоверности результатов биоиндикации следует использовать их как можно больше. Чтобы сохранить достаточное количество наблюдений, можно рассматривать в каждой пробе
один или два доминирующих вида. Достоинства такого рассмотрения: численности первых двух видов определены с наименьшими в сравнении с последующим видами ошибками, и для дальнейшего анализа сохранено максимальное количество проб.
Таким образом, параметры ранговых распределений двухвидовых проб могут быть
рассчитаны без статистического оценивания по простым формулам: z2= у и
Нелинейный параметр рангового распределения экспоненциальной модели z4, рассчитанный по первым четырем видам тех проб, число видов в которых не менее четырех, должен быть менее чувствителен, чем параметр z2, к погрешностям в подсчете численностей за счет взаимной компенсации разнонаправленных погрешностей в большем, чем для параметра г2, числе точек. В то же время применение параметра z4 ограничивает нас в количестве наблюдений, доступных для анализа.
Использование индекса доминирования dx=\- у позволяет сохранить для анализа
наибольшее количество наблюдений, так как для его расчета достаточно знать обилие
лишь одного вида. Индекс доминирования d2 = 1
учитывает численности пер-
вых двух доминирующих видов.
Следующий этапом методического исследования была попытка выяснить с помощью дисперсионного анализа, как влияют на биотические показатели те факторы, от которых не зависит экологическое благополучие (сезон наблюдений, принадлежность пробы к тому или иному типу водного объекта, географическое расположение места отборы пробы). С целью исключить влияние этих факторов, поиск границ между значениями индексов, соответствующими благополучным и неблагополучным состояниям сообществ, решено проводить отдельно в каждой из групп, в которых используемые параметры статистически значимо отличались.
Для оценки изменчивости биотических показателей, обусловленных погрешностями в обработке проб, проанализированы значения исследуемых показателей разнообразия в 50 параллельных пробах фитопланктона залива Чупа Белого моря.
Отдельный этап исследований составил анализ видового разнообразия сообществ макрозообентоса девятнадцати озер Республики Марий Эл. Анализ осуществлен с помощью параметров ранговых распределений экспоненциальной и гиперболической моделей, рассчитанных методом нелинейного оценивания, и индексов доминирования dx и d2. С
целью исключить зависимость параметров от количества представленных видов в пробе использованы параметры z2 и Р2, рассчитанные по двум доминирующим видам, а также
г3 и Pj, рассчитанные по трем доминирующим видам.
Для снижения влияния погрешностей, возникающих при подсчете численностей организмов зообентоса, из массива данных исключены виды, представленные менее чем 10 особями. Для того чтобы соотнести различия показателей разнообразия с влиянием антропогенных воздействий на зообентос, проанализирована зависимость этих показателей от гидрохимического режима озера. Предполагалось, что различия в гидрохимии озер могли отразиться на показателях разнообразия макрозообентоса. Дисперсионный анализ распределений используемых нами индикаторных характеристик не показал статистически значимых отличий этих показателей в исследуемых группах, то есть за длительный период существования озер сообщества зообентоса приспособились к естественному гидрохимическому фону.
Следующим необходимым этапом использования биотических индексов в качестве шкал для целей биоиндикации и дальнейшего поиска экологически допустимых уровней физико-химических параметров (ЭДУ), является их градуировка по степени экологического благополучия-неблагополучия. Наличие гидрохимических данных и значений *инди-каторных характеристик для водных объектов бассейна реки Дон позволяет провести градуировку индикаторных характеристик. Поиск границ индикации (градуировку показателей разнообразия) и величин ЭДУ осуществляли отдельно в группах, в которых дисперсионный анализ показал статистически значимое различие индексов.
Анализ распределения значений индексов разнообразия в зависимости от принадлежности или непринадлежности озера к особо охраняемым природным территориям (ООПТ) позволил осуществить градуировку индексов разнообразия, полученных при анализе видового разнообразия зообентоса озер Республики Марий Эл. В качестве границы благополучия показателей разнообразия приняты их средние значения в охраняемых озерах, условия в которых можно отнести к эталонным.
На основе полученных оценок состояния по характеристикам разнообразия для водных объектов бассейна реки Дон установлены ЭДУ факторов окружающей среды, выход за пределы которых приводит к переходу экосистемы за границы благополучия. Анализируемые факторы проранжированы по величине их вклада в степень неблагополучия. Установленные нормативы ЭДУ имеют региональный и сезонный характер, т.е. найдены для конкретной географической области, экосистемы и сезона исследования. Предложен способ нормирования воздействий с учетом категории использования природного объекта
(для заповедных объектов и зон рекреации, объектов хозяйственного назначения и техногенных объектов). Оценена степень полноты программ мониторинга.
Личный вклад автора. Автором самостоятельно собран и проанализирован материал по макрозообентосу 19 озер Республики Марий Эл; дополнена информационная система "Фундаментальные проблемы оценки состояния экосистем и экологического нормирования" (). Автор принимал непосредственное участие в постановке проблемы и поиске решений поставленных задач. Соискателем собран и критически проанализирован материал по методам нормирования неблагоприятных воздействий и использованию биологических идентификаторов в мониторинге окружающей среды.
Анализ видового разнообразия сообществ в целях биоиндикации качества окружающей среды
В структуре экологического мониторинга в последние десятилетия широкое распространение получают методы биологического контроля. Биоиндикация в природных сообществах позволяет оценивать их состояние по целому комплексу биотических показателей и часто предоставляет единственную возможность получения информации о влиянии взаимодействующих факторов среды на биоту (Spang, 1996). К таким факторам относятся не только концентрации химических веществ, но и климатические условия, скорости переноса веществ в водной или воздушной среде, эрозионные процессы в почве, соленость воды и т.д.
Обширный обзор литературы, посвященный использованию биологических идентификаторов в мониторинге окружающей среды, в частности, методам биоиндикации в связи с большим объемом приведен в первой главе приложения 1. В данном разделе отмечены ключевые моменты, имеющее отношение непосредственно к анализу видового разнообразия в целях биоиндикации окружающей среды. Ниже приведена аннотация обзора, помещенного в приложении 1.
В первом разделе первой главы обзора описываются принципы лабораторного биотестирования качества водной среды. Приводятся основные направления, объекты и показатели токсичности, используемые в лабораторных токсикологических опытах.
Во втором разделе первой главы обзора содержится информация об общих принципах и задачах биоиндикации. Приводится перечень требований к биоиндикаторам. Второй раздел первой главы состоит из нескольких подразделов.
Первый подраздел посвящен структурному анализу в биомониторинге. Подробно описаны как стандартные системы экологического контроля, такие как классификатор качества пресных вод Роскомгидромета и используемые в нем индексы (в том числе их модификации), так и новые подходы и разрабатываемые индексы, широко распространенные в России и за рубежом. Описан опыт применения различных методов структурного анализа в биомониторинге, приведены трудности в их использовании и в интерпретации некоторых индексов.
Во втором подразделе подробно описывается метод ранговых распределений для биоиндикации состояния окружающей среды. Приведены существующие модели ранговых распределений видов по обилию (модель геометрических рядов Мотомура, модель "разломанного стержня" Мак-Артура, гиперболическая модель, предложенная А.П.Левичем, и дзета-модель). Описаны логнормальное распределение Ф.Престона и логарифмические ряды Р.Фишера, основанные на графиках частотного распределения численностей видов. Приведен опыт исследователей, использующих метод ранговых распределений, основанный на частоте встречаемости видов и их биомассе в ранжированном ряду, а также на сравнении видов рангового распределения биомассы или численности.
Третий подраздел описывает концепцию применения эталонных экосистем и как частного случая эталонных створов водных объектов в мониторинге окружающей среды. Рассмотрены требования, предъявляемые к эталонным створам и проблемы, с которыми сталкивается исследователи, использующие такой подход.
В четвертом подразделе приведено описание использования в качестве биоиндикаторов функциональных экосистемных показателей: интенсивности общего метаболизма биоценоза, оцениваемого через продукционные характеристики; анализа трофической структуры биоцензов; анализа этологической структуры; анализа численности различных эколого-физиологических групп.
Пятый подраздел посвящен оценке состояния биоты, основанной на отклонениях от нормального функционирования отдельных организмов, приведены примеры морфологических, биохимических, цитогенетических, иммунологических подходов, которые позволяют судить об определенных нарушениях в экосистемах, связанных, в том числе, и с влиянием окружающей среды.
В практике экологического контроля природной среды наиболее употребительны способы индикации, основанные на изучении структурных показателей сообществ организмов. Одним из таких подходов является анализ видовой структуры, особенностей распределения численности и биомассы организмов.
Как известно, биоразнообразие является достаточно чувствительной шкалой оценки условий среды. Применение индексов разнообразия сообществ в индикаторных целях основывается на положении, что структура сообщества может изменяться в связи с изменениями окружающей среды и что степень изменений в структуре сообщества, которая отражается в числовом выражении индексов, может быть использована для оценки интенсивности воздействия (Хэллауэл, 1977). Известно, что видовое разнообразие слагается из двух компонентов (Одум, 1986): видового богатства, или плотности видов, которое характеризуется общим числом имеющихся видов и выравненности, основанной на относительном обилии или другом показателе значимости вида и положении его в структуре доминирования.
Методов количественной оценки биоразнообразия существует достаточное множество.
Описание баз данных по фитопланктону бассейнов рек Дон, Волга, Енисей и рек Приазоья
Исходным материалом для исследований речных экосистем служили данные Росгидромета о гидробиологических показателях (данные о численности и количестве видов фитопланктона) исследуемых водных объектов. Данные получены из информационной системы "Фундаментальные проблемы оценки состояния экосистем и экологического нормирования" (http://ecograde.belozersky.msu.ru).
Проанализированы биологические данные, относящиеся к бассейнам Дона, Волги, Енисея и рекам Приазовья, к 66 водным объектам и к 481 створу наблюдений за 1978— 1997 гг. Информация представлена в виде таблицы, созданной посредством табличного редактора Microsoft Excel 2000.
Всего проанализировано 2145 дато-створов. База данных представлена полями, перечисленными в табл. 2.1.
Бассейн реки Дон представлен данными о фитопланктоне на 220 створах за период наблюдений с 1978 по 1988 гг. и включает в себя следующие водные объекты: водохранилища - Веселовское, Пролетарское, Цимлянское; реки - Айдар, Бахмут, Белая, Боровая, Дон, Казенный Торец, Калитва, Лозовая, Лопань, Лугань, Маныч, Северский Донец, Средний Егорлык, Сухой Торец, Уды, Оскол (всего 1018 наблюдений).
Реки Приазовья представлены данными о фитопланктоне, а также данными о температуре и прозрачности на 22 створах рек Кальчик и Кальмиус за 1979, 1983-1985, 1987, 1988 гг. (всего 175 наблюдений).
Бассейн реки Волга представлен данными о фитопланктоне, а также данными о температуре и прозрачности на 143 створах в 36 водных объектах (реках и водохранилищах) Волжского бассейна в 1979-1982, 1988, 1989, 1992, 1995, 1997 гг. (всего 698 наблюдений).
База данных подбассейна Верхней Волги включает Горьковское, Иваньковское, Рыбинское, Угличское водохранилища и реки - Ить, Коровка, Корожечна, Которосль, Москва, Нара, Протва, Сить, Черемуха, Юхоть, Яуза.
Подбассейн Средней Волги включает Ветлянское, Сурское водохранилища и реки -Безенчук, Большая Кинель, Кондурча, Криуша, Кутулук, Падовая, Пенза, Самара, Свияга, Сок, Сургут, Съезжая, Чагра, Чапаевка. Подбассейн Нижней Волги включает реки Бузан, Волга и рукава - Бахтемир, Болда, Кизань.
Бассейн реки Енисей представлен данными о фитопланктоне, а также данными о температуре и прозрачности на 96 створах в 9 водных объектах подбассейна реки Ангара за 1995 и 1996 гг. (всего 254 наблюдений) и включает Братское и Иркутское водохранилища, а также реки - Ангара, Белая, Иркут, Кая, Китой, Олха, Ушаковка.
Для оценки изменчивости биотических показателей, обусловленных погрешностями в обработке проб, использованы данные по 50 параллельным пробам фитопланктона залива Чупа Белого моря (Кольцова и др., 1971).
Результаты расчетов параметров регрессионных моделей ранговых распределений с помощью линейного оценивания
Результаты расчетов параметров по приближенным расчетам и с помощью регрессионной модели были использованы для определения пригодности имеющихся данных для выявления зависимости значений параметра от района отбора пробы (с учетом степени антропогенного воздействия в разных районах), от времени отбора пробы (с учетом изменения интенсивности антропогенного воздействия в разные годы), от сезона отбора (с учетом изменения адаптированности фитопланктона к антропогенным воздействиям при смене сезонов). При обнаружении закономерностей в варьировании параметров в зависимости от пространственно-временного фактора появляется возможность нанесения этих значений на шкалу качества вод, одна часть которой (например, при бинарной оценке качества) соответствует ненарушенному, а другая - нарушенному состоянию экосистемы.
С помощью детерминационного анализа (ДА) устанавливали сопряженности между качественными градациями значений параметров и пространственно-временными характеристиками гидробиологических наблюдений, отображенными в табл. 4.1.
Согласно теории детерминационного анализа, значимость сопряженностей устанавливали при помощи критерия точности. Точность - это доля случаев, когда сопряженность подтверждается среди всех случаев ее применения (например, если из 690 наблюдений в регионе р. Северский Донец в 385 наблюдениях были зарегистрированы высокие значения z, то точность сопряженности "если проба относилась к подбассейну р. Северский Донец, то значение z было высоким" вычисляли как (385/690)100% = 56%). Значимыми признавали те пространственно-временные характеристики, точность сопряженности для которых была не менее 50% и не менее чем на 10% выше, чем для других характеристик.
Результаты детерминационного анализа параметров, полученных по приближенным расчетам (Булгаков и др., 2005). Весь ряд значений параметров z и р для каждого гидрографического района разбивали на два равнонаполненных класса (в каждом классе примерно одинаковое количество наблюдений). Далее измеряли сопряженность между высоким значением z (от 0.668 до 1 в бассейне реки Дон и рек Приазовья, от 0.506 до 1 в бассейне реки Волга, от 0.737 до 0.886 в бассейне реки Енисей) или низким значением (3 (от 0 до 1.26 в бассейне реки Дон и рек Приазовья, от 0 до 1.34 в бассейне реки Волга, от 0.29 до 1.93 в бассейне реки Енисей), с одной стороны, и всеми возможными категориями времени и места отбора проб - с другой. В бассейне реки Дон и рек Приазовья повышенные значения z характерны для створов наблюдения в подбассейне Северского Донца, а также для периода наблюдений до 1980-х гг. Для сезона наблюдений значимых сопряженностей выявлено не было. В бассейне реки Волга повышенные значения z наблюдались до 1990-х гг. и в весенний период. Сходные сопряженности найдены для низких значений р : по региону исследований - подбассейн Нижней Волги, по периоду сбора проб - до 1990-х гг., по сезону года - весна. В водных объектах подбассейна реки Ангары повышение z отмечено на створах, расположенных вдали от Иркутска, в 1996 г. (по сравнению с 1995 г.), в осенний период. Напротив, более низкие р зарегистрированы в 1995 г. Значимых различий между "иркутскими" и "неиркутскими" створами и между сезонами года по этому параметру не обнаружены. Результаты детерминационного анализа параметров, полученных с помощью регрессионных моделей ранговых распределений методом линейного оценивания (За-бурдаева и др., 2005). Так как результаты линейного оценивания показали, что гиперболическая модель более адекватна, чем экспоненциальная, изучали вариабельность параметра Р гиперболической модели ранговых распределений в зависимости от сезона, года и района отбора проб. Для этого числовые значения параметра Р были преобразованы в качественную переменную, т.е. весь ряд значений параметра был разбит на два класса: р 1.7 и Р 1.7 (значение 1.7 близко к медианам распределений значений параметра Р).
При помощи детерминационного анализа была исследована сопряженность между значениями Р 1.7 и всеми возможными категориями времени и места отбора проб (табл. 4.2). В бассейне реки Дон и рек Приазовья низкие значения параметра р, соответствующее более "равномерному" распределению видов в сообществе, характерны для периода времени после 1984 г.
