Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методы и спектральная аппаратура для оценки экологического состояния растительности по оптическим характеристикам 12
1.1. Методы оценки экологического состояния растительности по оптическим характеристикам 12
1.2. Физические основы применения спектральной аппаратуры в дистанционном зондировании 24
1.2.1. Отражательная способность в дистанционном зондировании 27
1.3. Приборы дистанционного зондирования для спектральных измерений в полевых условиях 34
ГЛАВА 2. Особенности изменений оптических свойств индикаторных видов растительности под воздействием загрязнения тяжелыми металлами 43
2.1. Взаимодействие света с листом 43
2.2. Влияние внешних факторов на спектральные характеристики растений 46
2.3. Пигменты листьев и их спектральные характеристики 55
2.4. Оптическое зондирование и оценка экологического состояния растений 58
2.5. Цветообразующие факторы листа в различных диапазонах спектра 60
2.6. Индикаторные виды городской растительности для диагностики загрязнения тяжелыми металлами: Сё, Си, Хп, Ре, Мп, РЬ 62
ГЛАВА 3. Спектральная аппаратура и методика проведения измерений 64
3.1. Полевой фотоэлектрический спектрометр 64
3.2. Аппаратно-программный комплекс «Радуга» 70
3.3. Методика проведения полевых и лабораторных экспериментов 72
3.4. Статистический анализ экспериментальных данных 74
ГЛАВА 4. Разработка метода оценки экологического состояния растительности в условиях загрязнения тяжелыми металлами с использованием спектральной аппаратуры 85
4.1. Исследование спектров отражения индикаторных видов растительности в полевых условиях 85
4.2. Исследование фонового спектра отражения индикаторных видов городской растительности 95
4.3. Исследование влияния тяжелых металлов на спектры отражения растений в контролируемых условиях 97
4.4. Метод дистанционной оценки загрязнения индикаторных видов растительности тяжелыми металлами
- Физические основы применения спектральной аппаратуры в дистанционном зондировании
- Влияние внешних факторов на спектральные характеристики растений
- Аппаратно-программный комплекс «Радуга»
- Исследование фонового спектра отражения индикаторных видов городской растительности
Введение к работе
В настоящее время Россия активно развивается, что влечет за собой расширение жилищного и производственного комплекса, развитие инфраструктуры. Особенно активно ведется строительство в крупных городах и на территориях, прилегающих к ним, так как рынок ориентирован на потребителей, наибольший процент которых сосредоточен в мегаполисах. Интенсивное строительство и стремительное увеличение количества автотранспорта влекут за собой динамичное изменение экологической обстановки, которая выходит за пределы норм, допустимых для безопасной жизни и деятельности человека и окружающей среды. Чтобы контролировать экологическую обстановку, необходимы недорогие и простые в использовании экспресс-методы оценки состояния окружающей среды, которые позволят своевременно реагировать и устранять загрязнения превышающие допустимые уровни и представляющие опасность.
Загрязнение одного региона влияет на экологическое состояние соседних территорий. Поэтому, эта проблема имеет международный характер, так как все большее значение приобретает отслеживание и оценка трансграничного переноса загрязнений [1, 2, 23, 92, 93].
Переход на путь устойчивого развития общества, провозглашенный ООН и принятый Россией в 1996г. [3], предусматривает применение дистанционных методов исследования, на основе которых может проводиться диагностика состояния природных экосистем на больших территориях. Стратегия устойчивого развития предполагает проведение оценки состояния биосферы, определение степени ее изменчивости и прогноз состояния, как следствие вмешательства человека в биосферный круговорот вещества и энергии. В этой связи актуальным является установление и изучение признаков, характеризующих состояние экосистем, и разработка имитационных моделей, адекватно отображающих их эволюцию под влиянием антропогенных воздействий. [4]
Одними из основных поллютантов атмосферы и почвенного покрова мегаполисов являются тяжелые металлы. Они являются активными комплексообразователями, способны к окислительно-восстановительным реакциям, что обуславливает их высокую биологическую активность и токсичное воздействие на живые организмы. Однако, в докладе [5] на тридцать первой сессии руководящего органа Совместной программы наблюдения и оценки распространения загрязнителей воздуха на большие расстояния в Европе (ЕМЕП) ООН в 2007 г. отмечена ограниченность массивов данных по пространственному распределению выбросов тяжелых металлов и полное отсутствие измерений в некоторых районах Европы. В докладе подчеркнута необходимость дальнейших исследований для совершенствования методов сбора информации о содержании в окружающей среде тяжелых металлов и продемонстрирована полезность данных с высоким разрешением во времени для понимания некоторых расхождений между смоделированными параметрами и результатами измерений.
Наиболее заметный вклад в ухудшение экологической ситуации вносят металлургическая и химическая промышленность. Такие гиганты, как Североникель (г. Мончегорск), ЛАЭС (г. Сосновый Бор), Сибур Холдинг (г. Москва и др.), Еврохим (г. Москва и др.), ООО НПФ "Балтийская мануфактура" (г. Санкт-Петербург), ООО Петербургский Красный Химик (г. Санкт-Петербург) и т.д. сильно загрязняют окружающую среду отходами производства. Поэтому, в городах, где расположены эти предприятия, широко распространены даже у детей такие серьезные заболевания, как аллергия, астма, дерматит, туберкулез, рак, врожденные патологии, нарушения работы иммунной системы и пр. В связи с этим серьезное внимание [6-12, 22, 23] стали уделять методам оценки экологической обстановки и борьбе с загрязнениями окружающей среды, в том числе такими поллютантами, как тяжелые металлы.
Целью диссертационной работы является исследование влияния тяжелых металлов на спектральную отражательную способность растений и разработка на этой основе экспресс-метода дистанционной количественной оценки загрязнения городской растительности тяжелыми металлами с помощью спектральной аппаратуры в видимом и ближнем ИК диапазонах спектра.
Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих задач:
Исследование влияния тяжелых металлов на спектральную отражательную способность растений.
Выявление индикаторных видов городской растительности для изучения влияния тяжелых металлов на спектры отражения растений.
Определение информативных параметров спектра отражения для оценки влияния отдельных тяжелых металлов на растительность.
Измерение фонового спектра отражения излучения индикаторными видами растительности для оценки состояния природной среды.
Исследование корреляционно-регрессионной связи информативных оптических параметров с содержанием тяжелых металлов в растениях.
Разработка метода дистанционной экспресс-оценки загрязнения растительности тяжелыми металлами.
Разработка аппаратно-программного комплекса для экспресс-оценки степени загрязнения индикаторных видов растений тяжелыми металлами.
Методы исследования и аппаратура. В работе использовались: полевой фотоэлектрический спектрометр ПФС, работающий в видимом диапазоне спектра и новый аппаратно-программный комплекс «Радуга», работающий в видимом и ближнем ИК диапазонах, разработанный и изготовленный нами для реализации задач исследования. Экспериментальные данные обрабатывались статистическими методами. Методы корреляционного анализа использовались для установления корреляций между спектральными параметрами и концентрациями химических соединений в исследуемых растениях. Методы регрессионного анализа применялись при установлении математических зависимостей изменений исследуемых оптических параметров от изменения концентраций тяжелых металлов. Для анализа содержания исследуемых металлов в растениях применялся метод атомно-абсорбционной спектрометрии.
Научные положения, выносимые на защиту:
Установлены корреляционные связи и регрессионные зависимости между оптическими параметрами листьев и концентрациями тяжелых металлов в растениях.
Установлены индикаторные виды городской растительности: мать-и- мачеха обыкновенная (Tussilago farfara L.), одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale L.), мятлик луговой (Роа Pratensis) для дистанционной экспресс-оценки загрязнения территорий тяжелыми металлами по спектральным информативным параметрам с помощью спектральной аппаратуры.
Для дистанционной оценки загрязнения тяжелыми металлами по регрессионным зависимостям каждый индикаторный вид растительности имеет свой, отличный от других набор спектральных информативных параметров: одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale L.) — Rsoo/R^ib R550/R4S5, R550/R620, R450/R735, R435/R500, R435/R620 - для определения содержания Fe, Си, Zn; мать-и-мачеха обыкновенная (Tussilago farfara L.) — R550/R485? R670/R62Cb R435/R670, R485/R685 - для определения содержания Fe, Mn, Zn; мятлик луговой (Роа Pratensis) — R670/R620, R435/R670, R435/R635 - Для определения содержания Ni, Pb.
Разработанный в результате исследования аппаратно-программный комплекс "Радуга" обеспечивает в режиме реального времени оценку загрязнения индикаторных видов растительности тяжелыми металлами по значениям индивидуальных спектральных информативных параметров.
Установленные индивидуальные спектральные индексы, представляющие собой отношения коэффициентов спектральной яркости позволяют проводить дистанционную количественную оценку содержания тяжелых металлов: Бе, Си, Zn, Мп, РЬ, №, Сс1 в индикаторных видах городской растительности.
Установление фоновых спектральных отражательных характеристик индикаторных видов растительности г. Санкт-Петербурга позволяет классифицировать уровни загрязнения для городских условий от "чисто" до "сильное загрязнение" с соответствующими количественными характеристиками (концентрациями металлов).
Разработанный новый метод и реализация его в виде аппаратно- программного комплекса «Радуга» позволяют дистанционно количественно оценивать уровень загрязнения растительности тяжелыми металлами. Заявки на патент на изобретение приняты к рассмотрению патентным бюро РФ (№2009115106 и №2009115097 от 20.04.09). Программная часть комплекса защищена регистрацией в государственном реестре. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ "Радуга" №2009611157 от 30.12.2008. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ "Пофос" №2009611158 от 30.12.2008.
"Исследование и разработка фундаментальных основ и новых методологий дистанционного зондирования природной среды в оптическом и радио- диапазонах электромагнитного спектра". ФИЕТ/КЭОП-35, 2006-2009.
"Разработка теоретических основ и исследование нового поколения методов контроля физического состояния материальных, природных
Ботаническом институте РАН им. В.Л.Комарова в лаборатории Экологии и растительных сообществ для оценки экологического состояния городских территорий.
СПбГУ на кафедре геоэкологии и природопользования факультета географии и геоэкологии в магистерских курсах «Токсическое действие тяжелых металлов на высшие растения» и «Механизмы устойчивости растений к тяжелым металлам».
СПбГЭТУ «ЛЭТИ» - в дисциплинах «Оптико-электронные системы дистанционного зондирования» и «Расчет и конструирование лазерных и оптико-электронных систем».
XI Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика - 2008». 22-24 октября 2008 г. Санкт-Петербург.
Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2007 г.
X Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2006 (РИ-2006)», Санкт-Петербург, 24-26 октября 2006 г.
The VI International Youth Environmental Forum «Ecobaltica'2006», St.- Petersburg, Russia, June 27-29, 2006.
Четвертая открытая Всероссийская конференция. Москва, ИКИ РАН, 1317 ноября 2006 г.
Третья открытая Всероссийская конференция. Москва, ИКИ РАН, 14-17 ноября 2005 г.
31st International Symposium on Remote Sensing of Environment, June 20-24, 2005, Saint-Petersburg.
Политехнический симпозиум «Молодые ученые — промышленности Северо-Западного региона», декабрь 2005 г.
Политехнический симпозиум «Молодые ученые — промышленности Северо-Западного региона», декабрь 2006 г.
Научная новизна. В процессе проведения исследований получены новые научные результаты:
Впервые по результатам экспериментальных исследований и на основании корреляционного анализа установлены индикаторные виды городской растительности для дистанционной оценки загрязнения тяжелыми металлами: одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale L.), мать-и- мачеха обыкновенная (Tussilago farfara L.), мятлик луговой (Роа Pratensis).
Впервые определены индивидуальные спектральные индексы в виде отношений коэффициентов спектральных яркостей, учитывающие особенности физиологии растений, значения которых связаны с уровнями содержания тяжелых металлов Fe, Си, Zn, Mn, Pb, Ni, Cd в установленных индикаторных видах городской растительности.
Впервые по результатам экспериментальных наблюдений и на основании комплексной биохимической и геохимической оценок тестовых участков Санкт-Петербурга была выявлена территория, на которой спектр отражения установленных индикаторных видов растительности является фоновым для городских условий, установлены и экспериментально исследованы их фоновые спектральные характеристики.
Разработан новый метод дистанционной количественной экспресс- оценки загрязнения окружающей среды тяжелыми металлами, основанный на измерении индивидуальных спектральных индексов индикаторных видов растительности и определения по их значениям уровня загрязнения в соответствии с корреляционно-регрессионными таблицами.
Разработан аппаратно-программный комплекс "Радуга", реализующий на практике метод дистанционной количественной экспресс-оценки загрязнения индикаторных видов растительности тяжелыми металлами, позволяющий оперативно оценить уровень загрязнения.
Теоретическая и практическая значимость результатов работы состоит в том, что:
1. Установленные индикаторные виды городской растительности позволяют разрабатывать методы дистанционной экспресс-оценки уровня загрязнения окружающей среды тяжелыми металлами.
Реализация и внедрение результатов исследований: Теоретические положения, методики расчета и результаты
исследований диссертации использованы в 3 НИР, выполненных в течение
2006-2009 гг.:
объектов и живых организмов в условиях экологического неблагополучия". КЭОП-37, 2007-2009.
3. "Разработка теоретических основ физики и технологии создания систем квантовой и оптической электроники". КЭОП-40, 2009-2010.
Результаты диссертационной работы используются в организациях:
Апробация результатов работы. Основные положения
диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и
симпозиумах:
10.14-я международная междисциплинарная конференция молодых ученых и специалистов «Человек. Природа. Общество. Актуальные проблемы.». Санкт-Петербург, 8-28 декабря 2005 г. 11.59-й, 60-й и 61-й научно-технических конференциях профессорско- преподавательского состава университета (СПбГЭТУ).
Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 25 работах, из них: 3 публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК, 2 свидетельства о регистрации программ, 2 заявки на авторские свидетельства на изобретения, принятых к рассмотрению, 5 статей в других изданиях, 13 докладов, получивших одобрение на 10 международных, всероссийских и межвузовских научно-практических конференциях [76, 77, 96, 97, 99-119].
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав с выводами, заключения. Она изложена на 109 страницах машинописного текста, включает 31 рисунок, 5 таблиц, 14 страниц приложений и содержит список литературы из 119 наименований.
Физические основы применения спектральной аппаратуры в дистанционном зондировании
Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) означает получение информации о состоянии земной поверхности по измеренным на расстоянии, без непосредственного контакта датчиков с поверхностью, характеристикам электромагнитного излучения. Датчики могут быть установлены на космических аппаратах, самолетах и других носителях.
Основным источником излучения для дистанционного зондирования в ближнем УФ, видимом и ближнем ИК диапазонах является Солнце. Спектр энергии солнечного излучения максимален на длине волны 0,47 мкм, быстро убывает с уменьшением длины волны, а при увеличении длины волны - плавно уменьшается (рис. 1.1). Энергетический спектр Солнца хорошо аппроксимируется энергетическим спектром абсолютно черного тела с температурой 5800К.
После прохождения солнечного излучения через атмосферу Земли, его спектр изменяется из-за частичного поглощения в атмосфере. Диапазоны спектра, в которых поглощение минимально («окна прозрачности») используются при дистанционном зондировании природных объектов на поверхности Земли. В других диапазонах очень сильное поглощение обусловлено различными компонентами атмосферы и используется для зондирования самой атмосферы.
В ультрафиолетовом диапазоне большая часть излучения поглощается кислородом и озоном. Ультрафиолетовое излучение из поддиапазона С (короче 295 нм) поглощается и озоном, и кислородом атмосферы, поэтому поверхности Земли достигает очень малая его часть. Ультрафиолетовое излучение из поддиапазона В (295 - 320 нм) поглощается озоном и то, какая его часть достигнет поверхности, зависит от содержания озона в атмосфере. Большая часть ультрафиолетового излучения из поддиапазона А (320 - 400 нм) не поглощается ни кислородом, ни озоном атмосферы и достигает поверхности Земли.
Так как данные ДЗЗ, полученные с датчиков космического базирования, характеризуются большой степенью зависимости от прозрачности атмосферы, на космических аппаратах устанавливаются многоканальные датчики, расположенные в «окнах прозрачности» земной атмосферы. Кроме того, применение многоканальных датчиков обусловлено спектральными свойствами исследуемых объектов.
Сама возможность идентификации и классификации объектов по информации ДЗЗ основывается на том, что объекты разных типов - растительность, вода, почвы, горные породы и т.д. - по разному отражают и поглощают электромагнитное излучение в том или ином диапазоне длин волн (рис. 1.2), В связи с этим, эффективным методом при исследовании природных объектов является многозональная съемка с использованием диапазонов, в которых спектральные характеристики объектов обладают характерными спектральных свойств исследуемых объектов и выборе зависимостей, связывающих значения дистанционно измеренных яркостей с искомыми параметрами среды (типы растительности, фазы вегетации, проективное покрытие при мониторинге фитоценозов, содержание фитопланктона, минеральных взвешенных веществ, органического вещества при мониторинге водной среды, экологическое состояние растительности и воды и т.п.). Достоверность количественных результатов анализа определяется тем, насколько точно известны характер зависимости и значения коэффициентов зависимости спектральных характеристик исследуемых объектов от параметров среды. Характер и коэффициенты этой зависимости определяют в результате проведения наземных экспериментов по одновременному измерению спектральных характеристик и исследуемых свойств природного объекта на тестовых участках.
При аэрокосмических или наземных съемках растительности, воды и других природных образований их спектральные отражательные свойства характеризуются либо спектральным альбедо (СА), либо коэффициентами спектральной яркости (КСЯ).
Спектральное альбедо А представляет собой отношение величиныполусферического потока радиации , отраженного поверхностью, к падающему ) в интервале длин волн (Л,Л + АХ), в данном направлении и при данных условиях освещения (освещение может быть диффузным или направленным под определенным углом) представляет собой отношение яркости исследуемой поверхности в данном направлении L(&,(р) к яркости в том же направленииx(3,(p) ортотропной (отражающей по закону Ламберта) полностью отражающей поверхности, находящейся при тех же условиях освещения:(1.3) Интегральный коэффициент яркости находится аналогично интегральному альбедо: m P)=i (1.4) Между спектральным альбедо и коэффициентом спектральной яркости существует известная зависимость:
В естественных условиях яркость исследуемой поверхности, освещенной прямыми лучами Солнца при зенитном расстоянии ZQ и диффузным излучением дневного неба, обычно измеряется в направлении нормальном к поверхности & = 0. В этом случае коэффициент спектральной яркости Rxfo) в интервале длин волн (Л,Л + АЛ) определяется как отношение яркости горизонтальной поверхности L(Z0) в нормальном к ней направлении к Ь(2о) при освещении обеих поверхностей суммарным потоком солнечной радиации (прямой солнечной радиации при зенитном расстоянии Солнца и диффузной радиацией дневного неба):(1.6) Для интегрального коэффициента отражения: (1.7)Для спектрального и интегрального альбедо естественных поверхностей могут быть записаны следующие выражения: Измерения КСЯ проводятся как на поверхности Земли, так и с помощью аэрокосмических носителей, причем оба способа дополняют друг друга. Спектральное и интегральное альбедо и связанные с ними спектральные и интегральные коэффициенты отражения различных подстилающих поверхностей относятся к числу наиболее существенных метеорологических параметров, измерения которых из космоса дают возможность создать глобальную систему слежения за параметрами атмосферы и подстилающей поверхности. Такая система позволяет не только систематически изучать разнообразные свойства атмосферы, океана, суши и ледяного покрова, но и использовать эти данные для мониторинга климата и экологических аномалий.
Влияние внешних факторов на спектральные характеристики растений
Развитие и физиологическое состояние растительности определяются влиянием ряда внешних факторов. Важнейшие из них: тип почвы, характеристика питательных веществ в почве, характеристика вод (соответственно влажность почвы), солнечная радиация, климатические условия и ежегодные изменения окружающей среды (фенология). Растения реагируют на изменения окружающей среды изменениями содержания пигмента, структуры листьев, а также изменениями свойств поверхности листьев и влагосодержания в них. Такая реакция растений в соответствии со всем вышеизложенным всегда воздействует на свойства спектрального отражения и поглощения света их листвой и становится особенно очевидной, если экстремальным состоянием окружающей среды растения поставлены в неблагоприятные условия, например при высокой концентрации в почве или грунтовых водах тяжелых металлов. Нехватка влаги в листьях приводит к падению отражательной способности листьев в ближнем инфракрасном диапазоне (рис. 2.4). Физиологический стресс у растения выявляется также по изменениям его спектральных характеристик в видимом диапазоне света, так как хлорофилл чувствительно реагирует на все изменения в обмене веществ и при неблагоприятных условиях вырождается. Как следствие происходит поглощение листом незначительной части светового потока в голубой и красной зонах спектра. В процентном выражении доля отраженного листом светового потока в видимом диапазоне возрастает (рис. 2.4). Поэтому на аэрофотоснимках в голубой и красной зонах угнетенная растительность оказывается более светлой, чем здоровые растения того же вида. Эта зависимость спектральных характеристик растительности в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах от физиологического состояния имеет большое значение для дистанционного зондирования, так как эта увеличивающаяся яркость используется как признак аномального спектра растительности, который во многих случаях при интерпретации становится индикатором локальных или региональных заболеваний или угнетенности растений.
На рис. 2.5 приведены спектральные характеристики растений, произрастающих на незагрязненных почвах и почвах с высокой концентрацией тяжелых металлов. В обоих примерах отражательная способность угнетенных растений намного сильнее, чем у здоровых деревьев (см. рис. 2.9). Подобная зависимость авторами [46] установлена и при спектрометрировании растительности в районе сульфидной свинцово-цинко- медной минерализации. Было обнаружено, что интенсивность отражения листвой белого дуба на почвах с высокой концентрацией тяжелых металлов по сравнению с деревьями на контрольных фоновых почвах повышается в интервалах 0,63-0,69 и 1,55-1,75 мкм. В качестве причин указываются особенности строения хлорофилла (сильное отражение в красной зоне) и изменение содержания воды в листьях, вызывающее сильное отражение в ближнем инфракрасном диапазоне (рис. 2.4).
В интервале 0,76-0,9 мкм различий в спектральной яркости угнетенных и нормальных деревьев не установлено. Из этих наблюдений авторы [46] делают вывод, что клеточная структура листьев, ответственная за отражение в самом ближнем инфракрасном диапазоне, не повреждена, или случайно поврежденные клетки оказались не охваченными измерениями в относительно широком диапазоне спектра. Эти наблюдения интересны еще и тем, что концентрация Хп и Мп в листве дубов примерно соответствует концентрации этих элементов в почве, а содержание РЬ и Си было даже выше их содержания в почве.
Авторами [47] установлено, что не все популяции растений, произрастающих на переобогащенных тяжелыми металлами почвах в районах месторождений показывают высокую концентрацию металлов в ткани листа. Было также установлено, что поглощение и количество поглощенных тяжелых металлов зависят от вида растения (т. е. существует селективное, избирательное поглощение металлов).Дпина волны, мкм
Рис. 2.5. Различия в отражательной способности красной и бальзамовой сосны на почвах с нормальным и повышенным содержанием металлов. Жирной линией обозначены спектральные зоны, важные для дистанционного зондирования, а-бальзамовая сосна: I- аномальная группа (10 деревьев): Мо 225 млн"1, Си 7700 млн"1 (в почве); П-контрольная группа (10 деревьев): Мо 5 млн"1, Си 7 млн"1 (в почве); б-красная сосна: Ш-контрольная группа (9 деревьев): Мо 6 млн"1, Си 8 млн"1 (в почве); ГУ-аномальная группа (15 деревьев): Мо 975 млн"1, Си 500 млн"1 (в почве).
При этом в хвое и ветвях вечнозеленых растений, в общем, концентрация металлов меньше, чем в листве и ветвях лиственных деревьев.
Как пишут авторы [46], характерные различия в коэффициентах спектров яркостей растений на нормальной и минерализованной почве особенно выделяются при очевидном проявлении старения, т.е. при пожелтении листьев. Так, например, по наблюдениям ОагсИ ТР. [48], повышенные концентрации Си, 2л\ и Мо в некоторых видах растений обнаруживаются как в начале листообразования, так и во время цветения, а аномальные концентрации N1, РЬ, Сг, Со, Бе, А1, В и Мп появляются в листьях растений только незадолго до пожелтения осенью. Кроме того, авторы [49] установили, что поглощение металлов в середине периода вегетации того или иного вида растений меняется и в определенное время мешает поглощению железа и других питательных веществ из почвы. В работе [48] авторы локализовали геоботанические аномалии, вызванные тяжелыми металлами, даже на относительно грубых по разрешению изображениях мультиспектрального сканера «Лэндсат», на снимках, сделанных весной в апреле-мае. Спектральные каналы многозонального сканера, снимающего в видимом и среднем (отраженном) инфракрасном диапазонах (как, например, установленные для тематического картирования на спутниках «Лэндсат-4 и -5», имеют лучшие предпосылки для локализации стрессовых фитоценозов, т. е. сообществ растений, находящихся на угнетенном состоянии. Как уже описывалось выше, изменения пигмента (хлорофилла) и содержания воды в листве могут вызывать значительные изменения ее спектрального отражения. Камера ТМ поставляет соответствующие данные в каналах 3 (0,63-0,69 мкм) и 5 (0,155-1,75 мкм). К моменту установки
Аппаратно-программный комплекс «Радуга»
Для спектральной оценки уровня загрязнений необходимо иметь «чистую кривую». В лабораторных условиях в этом качестве выступают спектры отражения контрольных (не загрязненных) растений, а в природе - фоновый спектр. Измерение «фоновой кривой» - сложная задача, так как необходим тщательный подбор и комплексная оценка фоновой территории.
Для этой цели была проведена геохимическая и геоботаническая индикация территории Санкт-Петербурга и выбран тестовый участок,удовлетворяющий фоновым городским условиям - на территории Юнтоловского заказника.
В период проведения исследования во время каждого эксперимента проводились измерения спектров отражения индикаторных видов растительности на нескольких тестовых участках на фоновой территории. Фоновая кривая, представленная на рис. 4.5, является результатом усреднения кривых КСЯ за вышеуказанный период с точностью ±10%. Результаты химического анализа приведены в табл. 4.4.
Вид кривой хорошо согласуется с классификацией Кринова [84]. Незначительное содержание тяжелых металлов в собранных образцах свидетельствует об относительной экологической чистоте фоновой территории. Следовательно кривую на рисунке 4.5 можно считать фоновой при оценке загрязнения окружающей среды тяжелыми металлами.
Спектры отражения индикаторных видов растений, измеренные в других районах города отличаются от фонового (см. приложение). Но установить связь между уровнями содержания тяжелых металлов и КСЯ на одной длине волны, в отличие от спектральных индексов, не удалось.
Для изучения индивидуального и комплексного воздействия тяжелых металлов на спектры отражения растений нами были проведены эксперименты в лабораторных условиях. Было исследовано воздействие Си, Ъп, Сё и их комбинаций на овес (сорт «Астор») и саженцы огурцов. Растения для лабораторных экспериментов выращивались 14 дней на питательном растворе, затем разделялись на группы. Контрольные растения росли на смеси солей, а в опытные - вносили в доступной для растений форме тяжелые металлы в определенной концентрации. На первом этапе подготовленные растения высаживались на 8 разных растворов: № - 2х 10-5 моль/л ; № - 3 10-5 моль/л ; Тп - 3 х 10-4 моль/л ; Ъп - 5 х 10-4 моль/л ; Си - 2х 10-5 моль/л ; Си - 3х 10-5 моль/л ; са-1x10-4 моль/л ; Сс1 — 2x10-4 моль/л.
Контрольные образцы оставались на чистом питательном растворе. На втором этапе подготовленные растения высаживались на 2 раствора: № + гп : 2x10-5+ 3x10-4 моль/л Си + Сс1 : 2x10-5 + 1x10-4 моль/л
Спектрометрирование образцов и взятие проб для лабораторного анализа проводилось с интервалом в 2 дня.
На 6-й день после высаживания на растворы металлов, под воздействием N1 наблюдалось обесцвечивание отдельных листьев; под воздействием 2п на отдельных листьях появились небольшие хлорозы (пожелтение) и некрозы (коричневые омертвевшие пятна); под воздействием Си некоторые листья подверглись хлорозу; под воздействием С(3 наблюдались наибольшие хлорозы и некрозы.лабораторного эксперимента.
На 10-й день под воздействием № почти на всех листьях проявился межжилковый хлороз; растения под воздействием Хп оказались в хорошем состоянии, сравнимом с контрольными; под воздействием Си кончики листьев подверглись некрозам в большей степени, чем хлорозам, но в целом состояние листьев хорошее; растения под воздействием Сс1 оказались в наихудшем состоянии, с хлорозами и некрозами, отдельные листья полностью коричневые и сухие.
В результате проведения лабораторного эксперимента было изучено влияние отдельных тяжелых металлов и их комплексов на основные цветообразующие пигменты растений (рис 4.6, П20, П21). Под воздействием металлов содержание хлорофилла и каротиноидов в листьях овса постоянно снижалось, причем под воздействием комплексов металлов это снижение происходило значительно быстрее. Лабораторный опыт подтвердил наличие влияния металлов на содержание основных цветообразующих пигментов в растениях, что свидетельствует о возможности дистанционной оценки содержания металлов по спектральным отражательным характеристикам.
Таким образом, на основе установленных в результате многолетних экспериментов зависимостей нами сформулирован экспресс-метод дистанционной оценки загрязнения растительности тяжелыми металлами [118, 119]:
Метод дистанционной экспресс-оценки загрязнения городской растительности тяжелыми металлами состоит из следующих этапов:1. Для экспресс-оценки загрязнения растительности тяжелыми металлами необходимо использовать один из следующих видов растительности:- Одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale L.) — для оценки загрязнения Fe, Си, Zn и их соединениями;- Мать-и-мачеху обыкновенную (Tussilago farfara L.) - для оценки загрязнения Fe, Mn, Zn и их соединениями;- Мятлик луговой (Роа Pratensis) - для оценки загрязнения Ni, Pb и их соединениями.
Применение двух или трех видов растительности увеличивает степень достоверности оценки.2. Выбор тестового участка с индикаторным видом растительности.3. Измерение коэффициентов спектральных яркостей листьев индикаторного вида растительности и вычисление спектральных индексов, установленных в данной работе и приведенных в табл.2-4.4. Оценка уровня содержания тяжелых металлов по эталонным таблицам 2-4, составленным в результате проведенного исследования.
Для реализации метода разработан аппаратно-программный комплекс «Радуга» состоящий из спектрометра и управляющей программы (см. рис. 3.4). Для съемки спектров необходимо предварительно указать время интегрирования сигнала. После измерения спектров отраженного и падающего излучений программа рассчитывает спектры КСЯ, вычисляет спектральные индексы и в зависимости от выбора оператором индикаторного растения показывает результат анализа загрязнения для каждого из предусмотренных тяжелых металлов в соответствии с табл. 2-4 в виде уровней: «чисто», «среднее загрязнение» или «сильное загрязнение», которым соответствуют количественные значения металлов. Такая реализация метода позволяет дистанционно оценивать загрязнение индикаторных видов растительности тяжелыми металлами.
Исследование фонового спектра отражения индикаторных видов городской растительности
В качестве тестовых видов растений были выбраны: мать-и-мачеха обыкновенная (Tussilago farfara L.), одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale L.), мятлик луговой (Роа Pratensis) и сныть обыкновенная (Aegopdium podagrria).
Измерение яркости в спектральной области 400-1100 нм проводили с помощью спектрометров "Радуга" и ПФС (см. п. 3.1, 3.2) на расстоянии 1,5 м от исследуемого объекта в условиях низкой облачности в интервале времени с 11 до 16 часов (см. рис. П1-П12). Погрешность измерения яркости 3%.
Содержание тяжелых металлов в листьях растений определяли атомно- абсорбционным методом (см. п. 3.3).
Лабораторный анализ отобранных видов растений на наличие Fe, Си, Mn, Zn, Pb, Ni показал различное содержание металлов в этих образцах. При этом на кривых КСЯ мать-и-мачехи, одуванчика и мятлика наблюдались различные положения минимума, соответствующего красной полосе поглощения хлорофилла, и значительная разница в значениях КСЯ при Ъ 550нм - т. е. эффекты, отмеченные в работах [78-80]. На кривых КСЯ сныти такие различия не наблюдались.
Эксперименты проводились ежегодно, на протяжении всего периода вегетации растений - в июне, августе и сентябре по методике, описанной в параграфе 3.3 «Методика проведения полевых и лабораторных экспериментов». В первый год проведения экспериментов были установлены корреляции содержания тяжелых металлов в мать-и-мачехе, одуванчике и траве со спектральными характеристиками этих растений, тогда как для сныти не было установлено аналогичных значимых корреляций, и она была исключена из исследования.
В результате 4 лет проведения экспериментов была накоплена статистически значимая информация по данным полевых спектральных и лабораторных измерений [76, 77, 101-103, 105-114].
При дистанционном зондировании особый интерес представляет определение концентрации отдельных металлов. Однако это трудная задача, поскольку наблюдаемые изменения в спектрах являются результатом суммарного воздействия поглощенных металлов, а взаимодействие химических элементов при их поступлении в растение может быть антогонистическим и синергетическим. Очевидно, количественно можно оценить содержание лишь тех металлов, которые вносят наибольший вклад в изменение спектров отражения. Наше исследование [76, 77] показало, что для мать-и-мачехи такими металлами являются: железо, цинк, марганец; для одуванчика: железо, цинк, медь; для мятлика: никель, свинец.
Анализ спектральных свойств растительности основывался на использовании спектральных индексов, представляющих собой отношение двух КСЯ на определенных длинах волн: R /R - Так как КСЯ не чувствительны к изменению освещенности, то и спектральные индексы обладают тем же свойством, и это значительно упрощает анализ результатов измерений при применении метода.
Загрязнение окружающей среды тяжелыми металлами оказывает влияние на физиолого-биохимические процессы растений, вызывая перераспределение их пигментного состава. Это приводит к изменению экстремумов и точек пересечения спектров поглощения основных пигментов растений (см. рис. 2.10). В результате происходит изменение оптических характеристик растений в видимом диапазоне спектра. Виролайнен A.B. установлено [98], что все эти изменения могут быть учтены с помощью следующих спектральных параметров:нм - максимум спектра поглощения хлорофилла а (XJIa); 450 нм - пересечение кривых спектра поглощения XJIa, XJIb и -каротина; 465 нм - максимум спектра поглощения ХЛЬ;485 нм - минимум спектра поглощения р-каротина, пересечение с кривой поглощения ХЛЬ;500 нм - пересечение минимумов спектра поглощения ХЛа и ХЛЬ, максимумпоглощения р-каротина; 550 нм - пересечение минимумов спектров поглощения ХЛа и ХЛЬ; 585 нм - пересечение минимумов спектров поглощения ХЛа и ХЛЬ; 620 нм - пересечение спектров поглощения ХЛа и ХЛЬ; 635 нм - максимум спектра поглощения ХЛЬ; 670 нм - максимум спектра поглощения ХЛа; 685 нм - максимум спектра поглощения ХЛа; 735 нм - минимумы спектра поглощения ХЛа и ХЛЬ.
Перечисленные спектральные индексы рассчитывались по данным полевых измерений. Корреляционный анализ спектральных индексов и содержания тяжелых металлов в растениях по результатам атомно- абсорбционного анализа проводился с целью установления спектральных индексов, реагирующих на загрязнение.
Лабораторный анализ проб растений с тестовых участков показал различное содержание тяжелых металлов Ре, С 1, Си, Ъп, Мп в разных районах города (см. табл. П1-П6). Согласно таблицам, тестовые участки в Приморском районе находятся в зоне наименьшего загрязнения, в Петроградском и Василеостровском — в зоне среднего загрязнения, Кировском - в зоне максимального загрязнения.
При проведении корреляционно-регрессионного анализа рассчитывались коэффициенты корреляции между спектральными индексами и концентрациями тяжелых металлов, определенных атомно- абсорбционным методом. Корреляционный анализ проводился с целью установления наличия взаимосвязи между спектральными индексами и концентрациями тяжелых металлов в листьях растений. Таблицы коэффициентов корреляции (см. табл. П7-П9) показывают, какие из спектральных индексов связаны с уровнем содержания каждого металла.
