Содержание к диссертации
Введение
ЧАСТЬ I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ТЕХНОЛОГИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРИРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ 15
Г л а в а 1. Концепции экологического контроля 15
1.1. Трудности современной концепции, основанной на нормативах предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ 15
1.2. Биотическая концепция контроля природной среды 20
Глава 2 Трудности приложения математической статистики к анализу данных мониторинга 25
Г л а в а 3. Детерминационный анализ как метод статистической обработки многомерных экологических данных 36
3.1. Процедуры детерминационного анализа 37
3.2. Применение детерминационного анализа для целей экологического контроля 40
3.2.1. Выбор адекватных индикаторов и границы между нормой и патологией при оценке экологического состояния 41
3.2.2. Диагностика причин экологического неблагополучия 45
3.2.3. Нормирование нарушающих абиотических воздействий 47
3.2.4. Анализ совокупного действия факторов среды 49
3.25. Роль контекстов при исследовании сопряженностеи 54
3.2.6. Выявление неполноты программ мониторинга 59
3.3. ДА как способ исследования сопряженностеи между различными компонентами экосистемы 60
Г л а в а 4. Методы оценки экологического состояния по биотическим идентификаторам 66
4.1. Лабораторное биотестирование качества водной среды 67
4.2. Биоиндикация качества природной среды 70
4.2.1. Оценка изменения структуры биоты 73
4.2.2. Параметры ранговых распределений 87
4.2.3. Эталонные экосистемы 96
4.2.4. Функциональные экосистемные показатели 98
4.2.5. Оценка состояния биоты, основанная на отклонениях от нормального функционирования отдельных организмов 103
4.2.6. Критерии выбора адекватного биологического индикатора
Глава 5. Метод функции желательности ИЗ
Г л а в а 6. Способы определения допустимых уровней воздействия на окружающую среду 122
ЧАСТЫ1. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ НА ПРИМЕРЕ ПРЕСНОВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ 133
Г л а в а 7. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды 133
7.1. Пространство наблюдений, область нормального функционирования и экологически допустимые уровни факторов среды 134
7.2. Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды 136
7.3. Технология диагностики экологического состояния и нормирование факторов среды по данным гидробиологического и физико-химического мониторинга на примере рек бассейна Дона и реки Суры 148
Г л а в а 8 Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных стран 177
8.1. Сравнение речных бассейнов по значениям ЭДУ значимых факторов среды 177
8.1.1. Исследование водных экосистем Восточной Европы 177
8.1.2. Исследование водных экосистем азиатской части России и Узбекистана 182
8.1.3. Зависимость значений экологически допустимых уровней факторов среды от географических и климатических особенностей бассейна и подбассейна 188
8.1.4. Сравнение рассчитанных ЭДУ с нормативами ПДК 196
8.2. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Элисты, определенного по параметрам ранговых распределений сообществ фитоперифитона 198
8.3. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, определенного по численности видов зоопланктона 204
Г л а в а 9. Информационное обеспечение системы экологического контроля пресных вод России и сопредельных стран 209
9.1. Структура информационной системы 210
9.2. Программная реализация информационной системы 215
9.3. Использование информационной системы для задач экологического контроля природной среды 217
Заключение 220
Литература 227
- Выбор адекватных индикаторов и границы между нормой и патологией при оценке экологического состояния
- Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды
- ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, определенного по численности видов зоопланктона
Введение к работе
В условиях усиливающегося антропогенного воздействия на природные экосистемы особую актуальность приобретают работы, направленные на создание такой технологии экологического контроля, которая на основе сбора сведений о биотическом и абиотическом компонентах экосистемы обеспечивает своевременную и адекватную оценку степени неблагополучия экосистем, а также предлагает пути восстановления нарушенных экосистем. Для эффективного хранения, систематизации и статистической обработки таких сведений, представляющих огромные массивы многомерных данных, требуются соответствующие адекватные методы исследования.
Технология контроля природной среды должна складываться из экологического 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 исследования природных экосистем, объединяющие наиболее эффективные подходы к оценке и диагностике их экологического состояния, к нормированию и ранжированию потенциально опасных внеш-
Введение 2
них воздействий, к прогнозу и регулированию степени экологического благополучия
биоты
Например, для водных экосистем под гидробиологическим мониторингом понимается (Абакумов, Сущеня, 1991) сбор и обработка проб, относящихся к различным биоценозам исследуемой реки, озера, водохранилища, части моря или океана. Имеются в виду биоценозы фитопланктона, зоопланктона, перифитона, зообентоса, бактери-опланктона, макрофитов. Результатом гидробиологического мониторинга является подсчет числа видов внутри каждой из указанных экологических группировок, определение численности и биомассы массовых видов, более крупных таксонов и всей экологической группировки в целом.
Физико-химический мониторинг водной среды включает в себя определение концентраций загрязняющих веществ (хлорорганических соединений, пестицидов, синтетических поверхностно-активных веществ, фенолов, нефтепродуктов, сероводорода и др.), биогенных элементов (нитратов, нитритов, солей аммония, фосфатов, хлоридов, сульфатов, солей калия, кальция, натрия), тяжелых металлов (кадмия, цинка, олова, свинца и др.), биохимического и химического потребления кислорода, рН, температуры воды, гидрологических характеристик водной среды (уровня и расходов воды, водности).
Анализ данных проведенного экологического мониторинга состоит из нескольких последовательных этапов, окончание каждого из которых знаменует собой получение самостоятельного экологического результата (рис. 1). Однако только прохождение всего пути от первого этапа до последнего позволяет полностью установить стратегию перспективного использования изучаемой экосистемы, рационально планировать антропогенные нагрузки с тем, чтобы не допустить неблагополучия биоты.
Введение
Индикация состояния экосистем по биотическим показателям
Экологическая диагностика
Экологическое нормирование
Экологическое ранжирование абиотических факторов
Экологический прогноз
Управление качеством окружающей среды
Выявление неполноты программ физико-химического мониторинга
Рисунок 1. Схема анализа данных экологического мониторинга
Введение 4
На первом этапе происходит экологическая оценка (биоиндикация) природного
объекта, т.е. измерение степени его экологического неблагополучия на шкале "норма-патология" по индикаторным характеристикам сообществ и отдельных видов. Для различных типов экосистем и различных типов организмов существуют разные методы такой оценки.
Следующим этапом является экологическая диагностика, заключающаяся в выявлении неблагоприятных факторов неживой природы, которые могут вызывать экологическое неблагополучие природного объекта.
За выявлением потенциально опасных для экосистемы факторов следует экологическое нормирование их уровней, т.е. вычисление границ значений факторов, выход за пределы которых превращает состояние экосистемы из благополучного в неблагополучное.
Вклад отдельных факторов в степень экологического неблагополучия, как правило, неодинаков. На основе величины этого вклада можно провести следующий этап, называемый ранжированием факторов.
Реализация всех перечисленных этапов позволяет получить необходимый экологический результат — перечень абиотических факторов, приводящих к экологическому неблагополучию, экологически допустимые уровни этих факторов, ранжированных по степени их экологической значимости. После этого есть возможность перейти к выполнению практических шагов, носящих характер конкретных рекомендаций:
1) Зная экологически опасные уровни факторов, можно осуществлять экологический прогноз степени неблагополучия экосистемы на перспективу, исходя из предлагаемых значений факторов.
Введение 5
2) Этап управления качеством среды тесно связан с предыдущим, так как можно
не ожидать ухудшения экологического состояния природного объекта на основе неблагоприятного экологического прогноза, а самим воздействовать на экосистему, снижая значения опасных воздействий до экологически допустимых уровней и подводя таким образом биоценозы к условиям безопасного существования.
Кроме того, результаты диагностики и нормирования могут привести к выводу о том, что количество предусмотренных программой физико-химического мониторинга показателей не охватывает всех возможных причин отклонения биоты от нормального функционирования.
В упрощенном виде экологический контроль природной среды можно представить как двухуровневую технологию, состоящую из: 1) поиска ответа на вопрос, "здорова" или "нездорова" экосистема, а если нездорова, то в какой степени; 2) выяснения причин "нездоровья" и создания методов "лечения".
Целью работы является создание технологии анализа данных экологического мониторинга, основанной на новейших методах анализа многомерных биологических и физико-химических данных мониторинга природных объектов, и апробация ее на крупнейших пресноводных бассейнах России и сопредельных стран. Следует отметить, что технология может быть применена к любому типу водных, наземных, почвенных экосистем, для которых существуют данные биологического и физико-химического мониторинга. В рамках поставленной цели прежде всего решаются задачи биоиндикации (оценки состояния по биотическим показателям), экологической диагностики (отбора среди абиотических факторов тех, которые ответственны за неблагополучное экологическое состояние), экологического нормирования и ранжирования абиотических факторов по степени вклада в неблагополучие. Кроме того, в
Введение 5
круг задач входят составление годовых хронограмм (динамики по месяцам года) экологически допустимых уровней (ЭДУ) абиотических факторов; выделение благополучных и неблагополучных с экологической точки зрения участков в пределах исследуемого региона; прогноз экологического состояния по значениям факторов, нарушающих экологическое благополучие; сравнение отдельных географических зон по величине ЭДУ абиотических факторов.
Научная новизна работы заключается в определении экологического контроля природных объектов (водоемов, водотоков, водных бассейнов, лесных массивов, сельскохозяйственных угодий, урбанизированных территорий и т.д.) как нескольких последовательных и обязательных этапов научного исследования: оценки экологического состояния; диагностики причин возникающего неблагополучия биоценозов; экологического нормирования, т.е. установления допустимых уровней воздействия факторов окружающей среды; ранжирования абиотических факторов по степени их потенциальной опасности для экосистемы; прогноза экологического состояния по предлагаемым 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 мониторинга природных объектов, а физико-химические показатели выступают как потенциальные причины возникающих отклонений от структурной или функциональной нормы в сообществах. Анализ потенциальных причин экологического неблагополучия осуществляется на многофакторной основе, т.е. оценивается влияние на сообщества не каждого из факторов по отдельности, а в совокупности с учетом их взаимодействия. По сути речь
Введение 7
идет об анализе данных т.н. "пассивного" природного эксперимента, когда в течение достаточно продолжительного промежутка времени собираются сведения о некоторых индикаторных характеристиках видов и сообществ и одновременно регистрируются значения потенциально опасных для биоты абиотических факторов. При этом установленные нормативы ЭДУ имеют региональный характер, т.е. справедливы только для конкретного местообитания, экосистемы, географической области и т.д.; определение ЭДУ проводится не только для концентраций химических веществ, но и для любых других воздействий (климатических, радиационных и др.); исследуется влияние на биоту не только текущих, но и предшествующих значений факторов окружающей среды, т.е. с учетом запаздывания отклика.
Впервые для исследования связей между биологическими и физико-химическими переменными адаптирован и применен детерминационный анализ (ДА), характерная особенность которого в том, что в нем наряду с количественными, числовыми переменными можно ввести качественные, нечисловые. С помощью ДА решается основополагающая задача экологического контроля — нормирование абиотических факторов, т.е. нахождение на множестве значений любой переменной, отражающем варьирование значений фактора, такого интервала, при котором возникает неблагополучие экологического состояния.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1) Реализованные в исследовании методы обработки данных регулярного биотического и физико-химического мониторинга позволяют вести экологический контроль за природными и полуприродными объектами на основе биоиндикации их экологического состояния. Предложенные методы позволяют реализовывать все необходимые этапы анализа данных в технологии экологического контроля: оценку состоя-
Введение g
ния; поиск факторов, ответственных за экологическое неблагополучие биоты; нормирование нарушающих воздействий; ранжирование этих факторов по степени их воздействия на биоценозы; а также экологический прогноз, управление качеством окружающей среды, выявление неполноты программ абиотического мониторинга.
При наличии оценок экологического состояния, проведенных по биологическим показателям, и данных о потенциально опасных для биоты факторах среды, полученных в том же месте и в тот же момент времени, методы, реализованные в исследовании, позволяют выделить в многомерном пространстве факторов среды область экологического благополучия экосистемы. Границы этой области представляют собой экологически допустимые уровни (ЭДУ) факторов среды, выход за пределы которых переводит биотический компонент экосистемы из благополучного в неблагополучное состояние. Т.е. мерой экологического 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.
Реализованные в исследовании методы позволяют при проведении экологического контроля соблюдать принцип региональности, так как рассчитанные 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.
Предложенные методы нормирования применимы не только к химическим веществам, но и к любым абиотическим факторам, воздействующим на природные
Введение 9
сообщества. Например, к температуре, скорости ветра, уровням воды, интенсивности водопотребления, радиоактивным загрязнениям и т.д.
Нормативы ЭДУ по каждому из факторов среды учитывают все реально действующие в экосистеме нарушающие воздействия и все возможные взаимодействия между действующими факторами.
Процедуры детерминационного анализа эффективны при обработке данных экологического мониторинга. Они позволяют работать с данными, недоступными традиционным методам математической статистики, выявлять адекватные биологические индикаторы экологического неблагополучия, анализировать экологические данные в любом необходимом контексте, автоматизировать диагностику, нормирование и ранжирование нарушающих воздействий.
Общая характеристика и структура работы:
Известно, что ранее в СССР, а теперь и в России, для обоснования предотвращения опасных уровней загрязнения вод используется концепция критериев качества водной среды, реализуемая на основе лабораторных токсикологических тестов в виде предельно допустимых концентраций (ПДК), ориентировочных безопасных уровней воздействия (ОБУВ) и др. Суть токсикологического контроля заключается в относительно кратковременном наблюдении за какой-либо характеристикой тест-организмов, помещенных в исследуемую среду. Глава 1 указывает на особенности концепции ПДК, не позволяющие считать ее эффективным инструментом экологического контроля, и описывает альтернативные принципы технологии экологического контроля, опирающиеся на биотическую концепцию.
Введение Ю
Выбор адекватных индикаторов и границы между нормой и патологией при оценке экологического состояния
Исходя из схемы проведения экологического контроля (рис. 1 во Введении), выбор биотического индикатора, наиболее адекватно описывающего "здоровье" ("нездоровье") экосистемы, представляется важнейшим этапом всей технологии экологического контроля. От этого этапа зависит эффективность всех дальнейших шагов по установлению нормативов допустимого воздействия факторов среды и, в конечном счете, по проведению конкретных природоохранных мероприятий.
Для решения этой задачи с помощью пакета ДА был проведен ряд подготовительных операций. В физико-химическом массиве данных каждая из 12 исследованных числовых переменных была преобразована во вторичную качественную переменную, для чего весь ряд значений был разбит на классы в соответствии с 6-балльным классификатором качества по гидрохимическим показателям (Оксиюк и др., 1993), где 1-му классу соответствует наиболее благополучное значение, а 6-му — наименее благополучное. В качестве индикаторных характеристик зоопланктонного сообщества выбрали: 1) общую численность зоопланктона; 2) численность экологических групп зоопланктона, классифицированных на основе сапробности (способности организмов жить при большом содержании загрязняющих веществ в среде) входящих в них видов: в порядке возрастания стойкости к загрязнителям — группы олигоса-пробных видов, группы олиго-р-сапробных видов, группы (3-сапробных видов; 3) класс качества вод (Руководство..., 1992), рассчитанный по величинам индекса сапробности зоопланктоценоза (Pantle, Buck, 1955; Sladecek, 1973) Очевидно, что экологическое неблагополучие зоопланктона или какой-либо его составляющей должно
Детерминационный анализ как метод статистической обработки многомерных экологических данных характеризоваться низкой численностью, а экологическое благополучие — наоборот, высоким обилием населяющих ценоз организмов. Возникает вопрос, какие значения численности считать низкими, а какие — высокими? В нашем случае численность каждой из указанных групп была разделена на два примерно равнонаполненных класса: "мало" (низкая численность или отсутствие) и "много" (высокая численность). Известно, что при обработке таких биотических характеристик, как численность или биомасса отдельных групп гидробионтов, наличие в массиве данных нулевых или пропущенных значений сказывается на результативности традиционных статистических методов (Максимов и др., 1999), поскольку в действительности значение численности, равное нулю, совсем не обязательно говорит о его отсутствии в пробе. При существующих методиках измерения численности вполне вероятно, что ни один экземпляр вида с низким обилием просто не попадает в поле зрения исследователя. Существуют ситуации, когда при введении качественного признака "Низкая численность зоопланктона" оправдано включение в него нулевых проб с тем, чтобы не задумываться, как относиться к нулевым значениям — действительно ли их приравнивать к нулю или считать пропущенными.
Впрочем, возможны и иные подходы к проведению границы между нормой и отклонением от нормы. Так, при наличии выборки с большим числом наблюдений за длительный промежуток времени (порядка нескольких десятков лет) более эффективным было бы вычислить среднемноголетнее значение численности и считать экологическим благополучием и неблагополучием ситуации, когда численность была соответственно выше и ниже этого значения.
Объясняемыми признаками служили низкие численности суммарного зоопланктона, олигосапробов, олиго-Р-сапробов, (3-сапробов, высокая численность р-сапробов,
. Детерминационный анализ как метод статистической обработки многомерных экологических данных а также 3-й (соответствующий максимальным наблюдаемым значениям индекса са-пробности) класс качества вод. Объясняющими признаками служили классы качества каждой физико-химической переменной (в случае малой наполненности несколько классов объединяли в один). При исследовании сопряженности численности с классами качества отбирали тот из них, для которого получена наивысшая точность сопряженности. В случае если величины точности для следующих по значению классов были меньше максимального значения не более чем на 5%, более значимым считали класс с максимальной полнотой. Например, при исследовании влияния концентрации Р04 на низкую численность олигосапробов оказалось, что самые высокие точности получены для 2-го (50%) и 3-го (51%) классов Р04. В то же время полнота оказалась значительно выше для 2-го класса (58% против 34%), поэтому истинной признали сопряженность, где объясняющей переменной был 2-й класс качества. В зависимости от переменной благополучными считали классы качества с 1-го по 3-й, неблагополучными — со 2-го по 6-й. Т.е. для тех переменных, для которых классы качества с 3-го по 6-й содержали малое количество наблюдений, благополучным считали только 1 -й класс. В том случае, если все классы оказывались примерно равнонаполненными, классы с 1-го по 3-й характеризовали экологическое благополучие, а классы с 4-го по 6-й — неблагополучие. Табл. 3.1 показывает, какие индикаторные биологические характеристики, свидетельствующие об ухудшении экологической обстановки (низкая численность всего зоопланктона и его олигосапробной составляющей, высокий индекс сапробности зоопланктоценоза), наиболее адекватно отражают степень ущерба от увеличения внешнего воздействия. Снижение численности зоопланктона в целом, олиго-р-сапробов и Р-сапробов было сопряжено с неблагополучными классами качества вод по большинству (8-9) физико-химических показателей, тогда как количество
. Детерминационный анализ как метод статистической обработки многомерных экологических данных переменных, объясняющих в области неблагополучных значений три других характеристики, составило менее 50% от общего числа абиотических параметров. Особый интерес вызывает поведение Р-сапробных (мезосапробных) организмов, которые занимают промежуточное между олиго- и полисапробами положение в водоеме по характеру отклика на рост внешней нагрузки. В изученном нами случае Р-сапробы оказались ближе к олигосапробам, поскольку увеличение концентраций большинства веществ и снижение содержания кислорода приводят, скорее, к падению их численности.
Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды
Для реальных совокупностей наблюдений границы области нормального функционирования нечетки и размыты (рис. 7.16). Поэтому в методе ЭДУ используются процедуры оптимального распознавания образов, многомерного статистического и детерминационного анализа. Если оценки состояния не бинарны, то метод позволяет получать 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 дифференцированные нормативы допустимых воздействий для различных категорий природных объектов (например, заповедных зон, рекреаций, хозяйственных территорий, зон дампинга и др.). ЭДУ, полученные на основе оценок по различным биотическим идентификаторам, естественно, могут различаться. Для выбора "истинного" норматива следует, как и в случае отбора оценок состояния, или выбрать приоритетный идентификатор, или, применив принцип наибольшей жесткости, отобрать наиболее безопасный для биоты норматив.
Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды
Поставленная задача выделения в пространстве факторов области нормального функционирования экосистемы (в форме многомерного параллелепипеда) и расчета границ этой области (т.е. величин ЭДУ) по каждому из факторов решается с помощью метода многомерного анализа данных, который для простоты далее будем называть методом ЭДУ (Замолодчиков, 1992, 1993; Левич, Терехин, 1997; Максимов и др.,
Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды 1 37 2000а; Левич и др., 2001). Выход за пределы ЭДУ будем интерпретировать как переход системы из благополучного в неблагополучное состояние.
Идеальная диаграмма распределения наблюдений для одномерного пространства факторов. Сектор 1 — благополучные наблюдения при соблюдении ЭДУ; сектор 2 — благополучные наблюдения при несоблюдении ЭДУ; 3 — неблагополучные наблюдения при соблюдении ЭДУ; 4 — неблагополучные наблюдения при несоблюдении ЭДУ
На рис. 7.2 показано распределение наблюдений для идеального случая одномерного пространства факторов с простой областью нормального функционирования (при всех значениях фактора, меньших ЭДУ, состояние экосистемы благополучно). Однако в реальности, как правило, обнаруживаются точки, соответствующие благополучию экосистемы при превышении ЭДУ и, наоборот, неблагополучию экосистемы при соблюдении ЭДУ. От того, каков процент таких точек от общего количества наблюдений, зависит уровень значимости анализируемой переменной. Существует два критерия значимости — точность и полнота, — привлеченные из теории детермина-ционного анализа (ДА) многомерных данных (см. главу 3).
Рассмотрим, как с помощью указанных критериев устанавливается степень связи (сопряженности) между определенными признаками двух переменных. При этом сопряженностью называется условное суждение вида "если х, то у", где х и у — это определенные признаки соответственно объясняющей и объясняемой переменных. Обо Глава 7. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды значим количество наблюдений в квадрантах 1, 2, 3 и 4 соответственно как а, Ь, с и d. Точность и полнота — это условные частоты данной сопряженности. При исследовании сопряженности "если значение абиотической (объясняющей) переменной выходит за границы ЭДУ ("много"), то значение биотической (объясняемой) переменной неблагополучно ("мало"). Тогда точность (Т) — доля случаев, когда сопряженность подтверждается, среди всех случаев, в которых имеет место объясняющий признак,
т.е. Т = 100%; полнота (П) — доля случаев, когда сопряженность подтверждает b + d
ся, среди всех случаев, в которых имеет место объясняемый признак, т.е.
ГТ= 100%. Другими словами, точность — это частотная оценка достаточности
сопряженности, а полнота — частотная оценка необходимости сопряженности. Вычислим, например, точность и полноту для конкретной сопряженности «если значение концентрации фенолов было высоким (превышало ЭДУ), то наблюдалась низкая общая численность зоопланктона (экологическое неблагополучие)». Допустим, что для концентрации фенолов количество наблюдений в классе "много" равно 100, а для численности зоопланктона число наблюдений в классе "мало" — 50. Количество совпавших наблюдений составило 40. Следовательно, Т = (40/100)100% = 40%, а П = (40/50)100% = 80% (рис. 7.3а). Соответственно, 100%-я точность означает, что все заданные значения объясняющей переменной сопряжены только с заданным значением объясняемой переменной и ни с каким другим (рис. 7.36), а 100%-я полнота — что все заданные значения объясняемой переменной встречаются только вместе с заданным значением объясняющей переменной и ни с каким другим (рис. 7.3в).
. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды
Если ищется только верхняя допустимая граница оптимизируемой переменной (например, для водных экосистем — концентрации веществ-загрязнителей, БПК5, ХПК) или нижняя граница (концентрация растворенного кислорода), то график зависимости биотической характеристики от абиотической переменной носит вид, как на рис. 7.3. В том случае, если неблагополучие биоты связано как со слишком высокими, так и со слишком низкими значениями переменной (например, концентрации солей азота, фосфора, кальция, магния, калия, марганца, хлоридов, сульфатов и др.), оптимальным должен быть интервал ее значений посередине шкалы (рис. 7.4). Тогда формулы для расчета точности и полноты запишутся следующим образом:
Оптимизация числовой переменной при установлении двусторонней границы
Таким образом, определить влияние х на у — значит, в первую очередь, найти оптимальное значение ЭДУ (или ЭДУ] и ЭДУ2 в случае двусторонней границы) при заданном значении границы между благополучием и неблагополучием ("мало" и
Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды "много") состояния экосистемы и заданных минимальных порогах точности и полноты.
Диаграмма расчета ЭДУ по реальным данным (оценка состояния по фитопланктону и концентрация ионов аммония) приведена на рис. 7.5. Здесь точность полученного ЭДУ (0.985 мг/л) равна - - 100% = 75%, а полнота - — 100% = 37%.
Есть несколько причин нарушений идеального случая, изображенного на рис. 7.3. Первая из них — статистический разброс и погрешности измерений, в результате чего могут появиться точки в квадрантах 2 и 3 на диаграмме. Вторая причина — воздействие на экосистему факторов среды, отличающихся от рассматриваемого, кото Оценка состояния
Реальная диаграмма распределения наблюдений за экологическим состоянием фитопланктона для одномерного пространства факторов (концентрация ионов аммония). Цифры указывают число наблюдений с координатами, соответствующими данной точке координатной плоскости; знак # означает, что число наблюдений было более 9. На уменьшенной диаграмме слева внизу цифры обозначают количество наблюдений в каждом квадранте; на такой же диаграмме справа внизу указано процентное соотношение наблюдений в каждом квадранте
Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей средырые могут вызывать экологическое неблагополучие при значениях исходного фактора, меньших ЭДУ. Это приводит к снижению полноты, т.е. к появлению точек в квадранте 3 на диаграмме, но никак не отражается на точности (не добавляет точек на диаграмме в квадранте 2). Чем более значим данный фактор при объяснении экологического неблагополучия (или чем большее число неблагополучных случаев может быть объяснено превышением ЭДУ именно данного фактора), тем выше критерий полноты.
ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, определенного по численности видов зоопланктона
С помощью процедуры оптимизации детерминационного анализа (ДА) для экосистемы р. Суры в районе Сурского водохранилища определяли ЭДУ как диапазоны значений абиотических факторов, приводящих к снижению численности отдельных видов зоопланктона (Максимов и др., 2000а).
В работе были использованы данные по гидрохимии, гидрологии (1-й массив) и гидробиологии (численность видов зоопланктона, 2-й массив) на трех участках р. Суры — собственно река, Сурское водохранилище и приплотинный участок водохранилища. Пробы отбирали в течение пяти лет (1993-1997) в реке и водохранилище только в летние месяцы (несколько проб в месяц), в приплотинном участке — раз в месяц в течение всего года. Общее количество наблюдений составило: по гидрохимии и гидрологии — 215, по гидробиологии — 199.
В соответствии с 6-балльным классификатором качества по гидрохимическим показателям (Оксиюк и др., 1993), где 1-му классу соответствует наиболее благополучное значение, а 6-му — наименее благополучное, для анализа были отобраны . Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в 205
пресноводных объектах России и сопредельных стран переменных, значения которых менялись в пределах минимум 4-х классов качества. Это БГЖ5 (БПК), концентрации железа (Fe), марганца (Мп), аммония (NH4), нитритов (N02), нитратов (N03), фосфатов (Р04), углеводородов, фенолов, растворенного кислорода (02), взвешенных веществ, рН.
Во 2-м массиве были отобраны 11 видов и 3 личиночные стадии зоопланктона, которые встречались не менее, чем в 20% наблюдений: Bosmina coregoni, Bosmina longirostris, Chydorus sphaericus, Daphnia cucullata, Daphnia longispina, Epistylis sp., Euchlanis dilatata, Eudiaptomus sp., Eudiaptomus gracilis, Keratella quadrata, Mesocyclops leuckarti, личинки Copepoda, прочие личинки, науплии. Каждая из 14 групп была разделена на два класса: "мало" (низкая численность или отсутствие) и "много" (высокая численность).
При разбиении численностей видов на классы "мало" и "много" нулевые пробы не отбрасывали, а относили к классу "мало" (см. раздел 3.2.1). В нашем случае, поскольку доля наблюдений с нулевыми численностями практически для всех видов превышала 50%, классы "мало" и "много" сильно отличались по наполненности. Так как в класс "мало" попали, кроме нулевых, значения численности меньше 0.15 103 кл/л, он оказался примерно в 3 раза больше по числу наблюдений, чем класс "много". Из-за этого в качестве объясняемого признака рассматривали численности видов в классе "мало". В противоположном случае точности исследуемых правил были бы слишком низки, чтобы отличить самое ценное правило от менее ценных.
Предварительно проведенный средствами ДА анализ сопряженностей между численностями видов показал, что существуют три организма Epistylis sp., Euchlanis dilatata и Eudiaptomus gracilis, которые обнаруживают высокие численности при низких обилиях практически всех остальных видов и личиночных стадий, оставаясь при
Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных стран этом отрицательно сопряженными и друг с другом. Оставшиеся 8 видов и 3 личиночные стадии образуют достаточно устойчивую группу, внутри которой снижение численности всех организмов взаимно сопряжено. Численности 3-х первых видов, как следует из анализа, не сопряжены ни с остальными видами, ни друг с другом.
Для оценки влияния колебаний гидрохимических и гидрологических показателей на численность отдельных видов устанавливали, какой интервал на шкале значений абиотических переменных наиболее точно и полно объясняет высокие численности видов. При этом предполагалось, что БПК, концентрация Fe, Мп, углеводородов, фенолов и взвешенных веществ может приводить к снижению численности только в области высоких значений этих показателей, поэтому при оптимизации задавали верхний уровень искомого интервала. Для содержания кислорода ситуация обратная — только снижение этого показателя может приводить к неблагоприятным последствиям для зоопланктона, поэтому фиксировали нижнюю границу интервала. Что касается концентраций аммония, нитритов, нитратов, фосфатов, температуры и рН, то заранее не накладывали никаких условий на их возможные границы, поскольку как слишком высокие, так и слишком низкие значения этих переменных могут вызывать отклонения от благополучного состояния организмов. Так как нужные классы объясняемых переменных (высокие численности видов) получились малонаполненными (для большинства видов — 25-30% от общего числа проб), а количество наблюдений в пределах оптимизируемого диапазона абиотических факторов, наоборот, было большим (как правило, более 50%) нельзя было рассчитывать на высокую точность исследуемых правил: как правило, она не превышает 30-40%. Поэтому при оптимизации задавали нижнюю границу полноты (51%), после чего максимизировали точность.
Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных стран Результаты расчетов (табл. 8.5) показывают, что И-видовая группировка взаимно сопряженных по численности зоопланктеров, демонстрирует, как правило, однородность по отношению к значениям безопасных диапазонов абиотических факторов. Безопасность в данном случае понимается как состояние организма, при котором его численность остается в пределах выбранных нами высоких значений. Здесь численность отдельных видов и личиночных стадий зоопланктона является индикатором экологического состояния биоценоза, в силу чего полученные диапазоны можно называть экологически допустимыми уровнями (ЭДУ) факторов, воздействующих на биоценоз (Левич, 1994; Maximov et al., 1999). Если же рассмотреть отклики 3-х не попавших в указанную группу видов, то заметно, что по отношению ко многим факторам они более толерантны, т.е. ЭДУ этих факторов имеют более широкие границы. Для Epistylis sp. это относится к концентрациям Fe, Мп, 02, аммония (верхний уровень), нитритов (нижний уровень), фенолов, фосфатов (верхний уровень); для Euchlanis dilatata — к БПК, концентрациям Fe, О2, Мп, аммония (верхний уровень), нитритов (верхний уровень), углеводородов, фосфатов (верхний уровень), взвешенных веществ, рН (нижний уровень), температуре (верхний уровень); для Eudiaptomus gracilis — к концентрации нитритов (нижний уровень), нитратов (верхний уровень), рН (нижний уровень), фосфатов (верхний уровень), температуре (нижний уровень). Вместе с тем, по большинству показателей найденные для этих 3-х видов ЭДУ существенно различаются, что, видимо, еще раз говорит об особом положении каждого из них в сообществе зоопланктона. По большинству показателей (кроме концентраций марганца, нитритов, нитратов, содержания кислорода) полученные границы ЭДУ оказываются шире стандартных нормативов ПДК. Так что можно утверждать, что зоо-планктонное сообщество р. Суры достаточно устойчиво к действию внешних факторов, а определенные в лабораторных условиях ПДК не вполне отражают его адаптационный потенциал.
![Методическое обеспечение экоаналитического контроля технологических сред в зонах предприятий по утилизации О-изобутил-S-[(2-диэтиламино)этил] метилтиофосфоната (RVX)](/i/i/4708/572659.png "Методическое обеспечение экоаналитического контроля технологических сред в зонах предприятий по утилизации О-изобутил-S-[(2-диэтиламино)этил] метилтиофосфоната (RVX) Густылева Людмила Константиновна")
