Технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга

Булгаков, Николай Гурьевич

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга
ВАК РФ 03.00.16, Экология

Автореферат диссертации по теме "Технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга"

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В.Ломоносова Биологический факультет

на правах рукописи

Николай Гурьевич Булгаков

ТЕХНОЛОГИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ ПО ДАННЫМ БИОЛОГИЧЕСКОГО И ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКОГО

МОНИТОРИНГА

03.00.16 — экология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

Москва. 2003.

Работа выполнена на кафедре общей экологии Биологического факультета Московского государственного университета имени М.ВЛомоносова

Научный консультант:

доктор биологических наук А.П.Левич

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

Ведущая организация: Институт глобального климата и экологии РАН

Защита состоится 23 октября 2003 г. в 15.30 на заседании Диссертационного совета Д.501.001.55 при Московском государственном университете им. М.В.Ломоносова по адресу: Москва, 119899, Ленинские горы, МГУ, Биологический факультет, аудитория 389.

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

Автореферат разослан /¿^сентября 2003 г.

Отзыв в двух экземплярах просим направлять по адресу: 119899, Москва, Воробьевы горы, МГУ, Биологический факультет, каф. гидробиологии, Диссертационный совет Д.501.001.55.

Факс (095)939-4309 e-mail: adm@adm.bio.msu.ru

Ученый секретарь Совета кандидат биологических наук

Н.В.Карташева

2оо

■дат

/Актуальность работы. В условиях усиливающегося антропогенного воздействия на природные экосистемы настоящая работа приобретают особую актуальность, поскольку направлена на создание такой технологии экологического контроля, которая в 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 адекватные методы исследования, реализованные в рамках настоящей технологии.

Цель и задачи работы. Целью настоящей 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 для экологического контроля крупнейших пресноводных бассейнов 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 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. Научная новизна работы заключается в построении технологии контроля природной среды, основанной на оригинальных методах статистической обработки данных экологического мониторинга. При этом в основу технологии 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 пс}гфощаям®*© ЯЩВННдерло-

БИБЛИОТЕКА

С.Петер! 09 ЗОв

гического 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 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.

Практическая значимость работы. Основные положения работы могут стать базой для практической реализации полноэтапной системы экологического контроля природных объектов, а разработанные нормативы экологически допустимых уровней — стать альтернативой существующим нормативам ПДК. Результаты работы были использованы при выполнении ряда научных тем: "Экологическая оценка состояния водных экосистем и экологическое обоснование водоохранных мероприятий для бассейнов рек южного и восточного склонов СССР и Средней Азии в составе схемы комплексного использования и охраны водных ресурсов СССР" в рамках договора с ВО "Союзводопроект" (1991, 1992 гг.); "Оценка экологического состояния и экологическое обоснование нормативов водоохранных мероприятий водных объектов бассейна Нижнего Дона" в рамках договора с Донским бассейновым водохозяйственным объединением (ДБВО) (1992, 1993 гг.). Разработан проект нормативного документа в виде практических рекомендаций по применению оценок экологического со-

стояния по биологическим показателям и нормативов экологически допустимых воздействий для водных объектов бассейна Нижнего Дона.

Разработана информационная система (ИС) "Экология пресных вод России", объединяющая данные гидробиологического и физико-химического мониторинга рек, озер и водохранилищ на территории бывшего СССР и в перспективе предназначенная для осуществления экспертно-аналитических функций контроля водной среды в СНГ и странах Балтии. ИС доступна для свободного пользования в сети Интернет.

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 реа-лизовывать все необходимые этапы анализа данных в технологии экологического контроля: оценку состояния; 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.

2) 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.

3) Реализованные в исследовании методы позволяют при проведении экологического контроля соблюдать принцип региональное™, 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.

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

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

6) 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.

Публикации. По теме диссертации опубликованы и находятся в печати 31 работа, в том числе один обзор, подготовлена к печати глава в учебное пособие по экологическому мониторингу.

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

Личный вклад диссертанта. Проведены первичная обработка и систематизация данных полевых наблюдений (сопоставление створов наблюдения, включенных в программы гидробиологического и физико-химического мониторинга, синхронизация биологических и физико-химических проб по времени отбора) в пресноводных объектах России и сопредельных стран. Обобщены и систематизированы разрозненные концепции и методы оценки экологического состояния, определения допустимых уровней абиотических факторов. На их основе построена технология регионального контроля природной среды. Разра-

ботана методика применения детерминационного анализа многомерных данных для целей биоиндикации, экологической диагностики, экологического нормирования и других этапов экологического контроля. Проведена апробация технологии на данных биологического и физико-химического мониторинга всех крупнейших пресноводных бассейнов на территории бывшего СССР за период с 1975 по 1991 гг. Сделан сравнительный анализ исследованных бассейнов по величине полученных экологически допустимых уровней факторов среды. Создана компьютерная информационная система "Экология пресных вод России и сопредельных стран".

Структура диссертации. Диссертация включает введение, девять глав, заключение, выводы, список литературы и три приложения. Общий объем работы — 274 страницы. В качестве иллюстративного материала представлены 35 таблиц и 25 рисунков. Список цитируемых публикаций насчитывает 251 работу, из них 77 — иностранных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 1. Материалы и методы исследования

В работе нами были использованы данные экологического мониторинга, проведенного Роскомгидрометом в 1975-1991 гг. в следующих пресноводных бассейнах: Западная Двина, Неман, Дунай, Днестр, Днепр, Волга, Дон, Обь, Енисей, Лена, Амур, Сырдарья.

Исходные гидробиологические данные включали в себя сведения о численности. и биомассе фито-, зоопланктона, перифитона и зообентоса. Оценку экологического состояния проводили отдельно для толщи воды (по показателям индексов сапробности фито- и зоопланктона, перифитона) и для грунтов (по показателям олигохетных и биотических индексов зообентоса). В результате по каждому створу наблюдения ежегодно имели по две среднегодовые оценки состояния на 5-балльной экспертной шкале, соответствующей экологическим модификациям состояния сообществ (Абакумов, 1991), где 1 баллу соответствует наибольшее экологическое благополучие, а 5 баллам — наибольшее неблагополучие. Чтобы оценить экологическое состояние водной толщи, брали наихудший из имеющихся баллов по трем группам организмов.

В качестве абиотических факторов исследовали среднегодовые и максимальные (для концентрации кислорода — минимальные) за год значения следующих показателей: БПК5, ХПК, концентрации растворенного кислорода, азо-

та нитратного, нитритного и аммонийного, общего фосфора, цинка, железа, меди, никеля, ртути, свинца, хрома, кадмия, магния, кальция, нефтепродуктов, фенолов, летучих фенолов, СПАВ, сероводорода, метилмеркаптана, формальдегида, лигнина, лигносульфоната, альфа-ГХЦГ, гамма-ГХЦГ, ксантогенатов, ро-данидов, цианидов, мышьяка, рН (в бассейне Дона также среднемесячные значения), взвешенных веществ, гексахлорана, линдана, метанола, алюминия, ДДТ, ДДЦ, ДДЕ, натрия, сульфатов, хлоридов, фторидов, бора, пропанида, сатурна; минерализация, сумма ионов. Кроме того, в бассейне Дона при анализе также учитывали среднемесячные значения температуры воды и водности.

При исследования экосистем рек Элисты и Суры для биоиндикации использовали соответственно ранговые распределения численностей размерно-морфологических групп перифитона и численности сапробных групп зоопланктона.

Для реализации различных этапов технологии экологического контроля нами была разработана методика с использованием детерминационного анализа (ДА) многомерных данных, созданного первоначально для проведения социологических исследований (Чесноков, 1982).

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

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

Технология ДА позволяет работать не только с полным массивом данных, но и выделять из него субмассивы, задавая определенный контекст. Контекст в ДА — это набор признаков, выполняющих особую роль. Он ограничивает ана-

лизируемые данные подвыборкой только тех наблюдений, которые обладают указанными признаками. Задать котекст — это значит предложить ДА-системе работать так, словно в анализируемом массиве данных не существует никаких других наблюдений, кроме тех, которые обладают выделенными признаками. При анализе экологических данных это бывает полезным, когда необходимо ограничить выборку либо определенным периодом времени, либо определенным географическим местоположением, либо однородными климатическими, хозяйственными, территориальными или иными условиями.

В ДА предусмотрена также возможность многофакторного анализа. Соответствующая процедура позволяет вычислить вклад каждого фактора в суммарную точность и полноту, реализующиеся в случае одновременного применения всех факторов. Совместное действие нескольких факторов на сообщество может быть проанализировано также с помощью задания контекста, где контекстом будут служить определенные диапазоны значений каких-либо абиотических факторов, или путем объединения нескольких переменных в одну вторичную.

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

Описание процедур ДА в применении к анализу экологических данных, а также описание методов экологически допустимых уровней факторов среды, метода ранговых распределений и метода функции желательности приведены в разделах, касающихся реализации технологии регионального контроля природной среды.

2. Этапы анализа данных

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 (см. например Абакумов, 1991; Абакумов, Сущеня, 1991; Организация и проведение..., 1992; Воробейчик и др., 1994; Ге-лашвили и др., 2001а,б, 2002), объединяющие наиболее эффективные подходы к оценке и диагностике их экологического состояния, к нормированию и ранжированию потенциально опасных внешних воздействий, к прогнозу и регулированию степени экологического благополучия биоты.

Анализ данных экологического мониторинга должен состоять из нескольких этапов, окончание каждого из которых знаменует собой получение самостоятельного 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 ущерба для биоты.

На первом этапе происходит оценка экологического состояния (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, воздействие которых может вызывать экологическое неблагополучие экосистемы.

За выявлением потенциально опасных для экосистемы факторов следует экологическое нормирование их уровней, т.е. определение границ значений факторов, выход за которые превращает экосистемы из благополучной в неблагополучную.

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

Рисунок 1. Схема анализа данных экологического мониторинга

Реализация всех перечисленных этапов позволяет получить необходимый 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, состоящих в экологическом

прогнозе степени неблагополучия экосистемы, исходя из реальных текущих значений факторов, в управлении качеством окружающей среды (возвращении биотического компонента экосистемы к состоянию, предшествовавшему появлению нарушений) и в пополнении программ физико-химического мониторинга (если это необходимо).

3. Концепции экологического контроля

При оценке реальной или потенциальной угрозы опасного для организмов загрязнения вод исследования взаимодействия компонентов экосистем с веществами, поступающими в среду, ведутся в трех направлениях: 1) обоснование предотвращения опасных уровней загрязнения вод; 2) оценка состояния экосистем, подвергающихся антропогенному воздействию и 3) текущий контроль качества водной среды (Филенко, 1991). Основанием первого из этих направлений является концепция критериев качества водной среды, реализуемая на основе лабораторных токсикологических тестов в виде ПДК, ориентировочных безопасных уровней воздействия (ОБУВ) и др. Суть приема токсикологического контроля заключается в относительно кратковременном наблюдении за какой-либо характеристикой тест-организмов, помещенных в исследуемую среду. Биотестирование с применением гидробионтов может быть использовано для оценки токсичности загрязняемых природных вод, контроля токсичности сточных вод, ускоренной оценки экстрактов, смывов и сред с санитарно-гигиеническими целями.

В.Д.Федоров (1974) обратил внимание, что, во-первых, ПДК устанавливаются, когда действие различных концентраций одного загрязнителя изучается на фоне поддержания постоянства условий эксперимента благодаря фиксированным уровням всех прочих факторов, во-вторых, действие отдельных загрязнителей исследуется изолированно, т.е. в отсутствие иных загрязнителей, в то время как в реальной жизни имеет место комбинированное воздействие на биосистемы многих факторов, в-третьих, действие отдельных загрязнителей, как правило, изучается в лаборатории на отдельных видах, выхваченных из обстановки естественного окружения другими видами и потому ведущими себя иначе. Регулярный долговременный контроль природной среды требует совершенно иных подходов к оценке последствий абиотического воздействия для реальных природных многовидовых сообществ и к поиску среди комплекса абиотических факторов причин возникающих в сообществах отклонений от экологи-

ческого благополучия. Очевидно, что действующая в настоящее время концепция, основанная на нормативах ПДК, не может дать объективную информацию о реальных уровнях допустимого абиотического воздействия на реальные экосистемы в силу целого ряда причин (Абакумов, Сущеня, 1991):

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

— ПДК принимаются как единые нормативы для огромных административных территорий (порядка одной шестой части суши), в то время как действие загрязняющих веществ зависит от специфических фоновых, климатических, хозяйственных и многих других характеристик конкретного региона. Вследствие этого использование единых ПДК в районах с различными экологическими условиями в реальной практике неоправданно.

— За несколько десятилетий в результате достаточно дорогостоящих исследований для водоемов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового назначения установлено около тысячи ПДК, тогда как число загрязняющих веществ антропогенного происхождения превысило миллионы наименований и ежегодно синтезируется около четверти миллиона новых химических веществ. Кроме того, при попадании в воду или воздух сбросов различных предприятий при их химическом взаимодействии образуются вещества разнообразной химической природы, которые действуют на биоценозы принципиально иначе, чем их составляющие. Более того, в результате происходящих химических реакций и превращений химических элементов в водной среде происходит образование новых соединений, которые могут быть более или менее токсичными, чем исходные ингредиенты. Таким образом, при взаимодействии факторов может проявляться аддитивность, синергизм или антагонизм. При этом, естественно, синергическое действие факторов представляет наибольшую опасность для организмов. Известно также, что не более чем для 10% нормированных веществ обеспечено методами обнаружения на уровне ПДК.

— На организмы, помимо химического загрязнения, оказывают негативное влияние многие другие факторы, например, тепловое, радиационное, электромагнитное или биологическое загрязнения. И хотя контроль за многими "нехимическими" воздействиями в принципе возможен в лабораторных условиях,

проведение подобных экспериментов сопряжено со значительными трудностями, связанными с их большой трудоемкостью.

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

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

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

4. Трудности приложения математической статистики к анализу данных

мониторинга

Для реализации биотического подхода необходимы: 1) методы получения оценок состояния сообществ, с помощью которых можно было бы отличить экологически благополучную экосистему от экосистемы, в которой произошли существенные изменения, вызванные внешними воздействиями; 2) методы выявления тех физико-химических характеристик экосистемы, которые ответственны за изменение состояния сообщества и его выход за установленные границы нормального существования. Это, очевидно, должны быть математические методы анализа, позволяющие выделить в многомерном пространстве экологических факторов область экологического благополучия и установить границы ЭДУ для обнаруженных повреждающих воздействий.

Речь идет об анализе данных экологического мониторинга реальных природных объектов, т.е. об анализе огромных массивов экологических данных. Такой анализ доступен лишь современным информационным технологиям, работающим с компьютерными базами экологических данных.

Вместе с тем использование для обработки экологических данных традиционно применяемых статистических методов (корреляционного, факторного, регрессионного анализа) имеет ряд ограничений. Известно, в частности, что регрессионный и дисперсионный анализ базируются на ряде довольно жестких предпосылок, из которых назовем 3 наиболее важных: 1) результаты наблюдений должны быть независимыми случайными величинами, распределенными нормально; 2) выборочные оценки дисперсий переменных должны быть однородны, т.е. не должны зависеть от величин самих переменных; 3) ошибки в определении независимых переменных должны быть в идеальном случае равны нулю или, по крайней мере, пренебрежимо малы по сравнению с ошибкой в определении величины результатов наблюдений.

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

Перечисленные ограничения и недостатки традиционной статистики не свойственны предлагаемым в диссертации методам обработки многомерных экологических данных.

5. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды

Биотическая концепция контроля природной среды лежит в основе разработанной нами технологии экологического контроля. Главная задача этой технологии — выявить в пространстве абиотических факторов границы между областями нормального и патологического функционирования природных объектов. Такие границы названы экологически допустимыми уровнями (ЭДУ) нарушающих воздействий.

Для реализации подобной технологии контроля наряду с методами, обеспечивающими индикацию состояния биотического компонента экосистемы, необходимы математические методы выявления тех физико-химических характеристик экосистемы, которые ответственны за изменение состояния сообщества и его выход за установленные границы нормального существования. С помощью этих методов можно также установить ЭДУ для обнаруженных повреждающих воздействий. Всем этим требованиям отвечает метод ЭДУ (Замолодчи-ков, 1992,1993; Левич, Терехин, 1997).

5.1. Пространство наблюдений, область нормального функционирования и экологически допустимые уровни факторов среды

Совокупность значений биотических и абиотических показателей, синхронизированных по времени и месту отбора проб, может быть наглядно представлена в виде следующего геометрического образа: в многомерном пространстве биотических факторов совокупность наблюдений представлена "облаком" точек (рис. 2а), каждая из которых отмечена маркером оценки состояния (в простейшем случае это два "цвета", а именно — "хорошо" (нормальное состояние) и "плохо" (патологическое состояние)). В идеальном случае совокупность "хороших" точек образует компактную область нормального функционирования экосистемы. Граница этой области и представляет собой объект исследования для метода ЭДУ. Если область нормального функционирования аппроксимировать многомерным кубом, то проекции области нормального функционирования на оси пространства абиотических факторов окажутся количественными интервалами изменения каждого из факторов, соответствующими пределам ЭДУ.

Для реальных совокупностей наблюдений границы области нормального функционирования нечетки и размыты (рис. 26). Поэтому в методе ЭДУ ис-

пользуются процедуры оптимального распознавания образов из детерминаци-онного 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.).

Фактор 1

гч — -+------

I +++-

— —+- +-------

Фактор 1

Рисунок 2. Область нормального функционирования (знаки «плюс») в окружении области аномального функционирования (знаки "минус") в пространстве факторов среды; а — идеальный случай, б — неидеальный случай

5.2. Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды

Поставленная задача выделения в пространстве факторов области нормального функционирования экосистемы и расчета границ этой области по каждому из факторов решается с помощью метода ЭДУ. Выход за пределы ЭДУ интерпретируется как переход экосистемы из благополучного в неблагополучное состояние.

В реальных экосистемах, как правило, обнаруживаются наблюдения, 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 детерминационного анализа (ДА) многомерных данных (Чесноков, 1982).

Биотическая переменная

благополучие

неблагополучие

60 точек'.

10 точек

. 40 точек

ЭДУ

Абиотический фактор

Рисунок 3. Гипотетический пример распределения благополучных и неблагополучных наблюдений при соблюдении и несоблюдении ЭДУ

Для разъяснения смысла этих критериев обратимся к диаграмме, где по оси абсцисс отложено значение воздействующего фактора, а по оси ординат — оценка состояния биотического компонента (рис. 3). Если обозначить количество наблюдений в левом верхнем квадранте (ЭДУ не превышен, и состояние биоты благополучно) как а, в правом верхнем (ЭДУ превышен, но состояние биоты по-прежнему благополучно) — как Ъ, в левом нижнем (ЭДУ не превы-

шен, а состояние биоты неблагополучно) — как с, в правом нижнем (ЭДУ превышен, и состояние биоты благополучно) ■— как то точность (Т) — это доля наблюдений, когда сопряженность подтверждается, среди всех наблюдений в определенном диапазоне значений объясняющей переменной, т.е.

Т = —100%; полнота (П) — это доля наблюдений, когда сопряженность подо + а

тверждается, среди всех наблюдений, в определенном диапазоне значений объясняемой переменной, т.е. П = 100%. Другими словами, точность — это

с + с/

частотная оценка достаточности сопряженности, а полнота — частотная оценка необходимости сопряженности. На рис. 3 показана гипотетическая связь между двумя экологическими переменными.

Для гипотетической сопряженности «если значение абиотического фактора превышало ЭДУ, то наблюдалось экологическое неблагополучие биотической

40 40

переменной» Т =-100% = 40%, а П =-100% = 80%. Соответственно,

40 + 60 40+10

в идеальном случае должна наблюдаться 100%-я точность (все заданные значения объясняющей переменной сопряжены только с заданным значением объясняемой переменной и ни с каким другим) и 100%-я полнота (все заданные значения объясняемой переменной встречаются только вместе с заданным значением объясняющей переменной и ни с каким другим). Есть несколько причин нарушений идеального случая. Первая из них — статистический разброс и погрешности измерений, в результате чего могут появиться точки в правом верхнем и левом нижнем квадрантах. Вторая причина — воздействие на экосистему факторов среды, отличающихся от рассматриваемого, которые могут вызывать экологическое неблагополучие при значениях исходного фактора, меньших ЭДУ. Это приводит к снижению полноты, т.е. к появлению точек в левом нижнем квадранте, но никак не отражается на точности (не добавляет точек на диаграмме в правом верхнем квадранте).

Диаграмма расчета ЭДУ по реальным данным (оценка состояния по фитопланктону и концентрация ионов аммония) приведена на рис. 4. Здесь точность

42 42

полученного ЭДУ (0.985 мг/л) равна 100% = 75%, а полнота — ^ ^

100% = 37%.

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. 5). Тогда формулы для расчета точности и полноты запишутся сле-

дующим образом: Т =-^ + /—

а + с + (] + /

100%, п=

¿ + е + /

■100%.

Оценка состояния 1-

■ -?##4#64462 86216 2 1

1 3 1111 111 11 1

71ЭЗ#578#5 11 11 1

3115 4 4 122 313 2 1 1 1

11 2

5--

0.007 НИН.

е. 986 ЭДУ

7.350 макс.

102 14

73 42

Концентрация , мг/л

Число наблюдений: 231 Точность: 75% Полнота: 37%

44 6

32 18

Рисунок 4. 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

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 состояния экосистемы, заданном минимальном пороге точности и максимальной полноте.

Если факторов среды несколько, то предлагается многофакторный подход к определению ЭДУ. В этом случае будем считать наблюдение неблагополучным, если значение хотя бы одного из факторов превышает свой ЭДУ. Тогда соответствующим образом переопределяются значения а, Ъ, с, <1 (числа наблюдений). Принимается, что а — число точек, где состояние экосистемы благопо-

лучно, а границы ЭДУ не превышены для всех факторов; Ъ — число точек, где состояние экосистемы благополучно, а границы ЭДУ превышены хотя бы для одного фактора; с — число точек, где состояние экосистемы неблагополучно, а границы ЭДУ не превышены для всех факторов; г/ — число точек, где состояние экосистемы неблагополучно, а границы ЭДУ превышены хотя бы для одного фактора. При таком переопределении а, Ь, с и с1 формулы для Т и П сохраняют прежний вид. Полученное "суммарное" значение П не меньше одномерных значений, однако объединенная точность может стать меньше заданного минимального порога.

Биотическая

переменная

благополучие

неблагополучие

ЭДУ!

ЭДУ2

Абиотический фактор

Рисунок 5. Оптимизация числовой переменной при установлении двусторонней границы ЭДУ

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

После проведения описанных выше процедур метода ЭДУ все участвующие в анализе причин экологического неблагополучия абиотические факторы могут быть разделены на две группы: предзначимые, т.е. те, для которых ЭДУ

найдены в пределах наименьшего и наибольшего значений данной переменной в исходном массиве данных, и незначимые, т.е. те, для которых все встречавшиеся в массиве данных значения соответствовали только благополучным оценкам объясняемой биотической характеристики. Отсутствие вычисленной величины ЭДУ для незначимых переменных говорит о том, что соответствующие нормативы для них лежат вне пределов встречавшихся за исследованный период значений. Для предзначимых факторов результатом исследования является вычисленная величина ЭДУ. Однако не все предзначимые факторы могут быть признаны истинными причинами возникающего неблагополучия биоты. Для идентификации таких причин предназначен процесс отбора среди предзначимых факторов значимых, т.е. тех, которые дают наибольший вклад в описание экологического неблагополучия.

Критерии значимости:

— соблюдение минимального порогового значения (как правило, не менее 50%) точности детерминации "превышение ЭДУ влечет неблагополучную оценку"

— высокая полнота соответствующей детерминации;

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

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

Значимые факторы и соответствующие значения их ЭДУ могут быть про-ранжированы по критерию полнены. В соответствии с этим некоторый фактор, несоблюдение ЭДУ для которого в 80% случаев сопряжено с экологическим неблагополучием, должен быть определен как более значимый, чем фактор, у которого полно1а равна 70% (при том же минимальном пороге точности). Т.е. чем большее число неблагополучных случаев может быть объяснено превышением ЭДУ именно данного фактора, тем более значим данный фактор при объяснении экологического неблагополучия.

5.3. Реализация технологии диагностики экологического состояния и нормирования факторов среды по данным гидробиологического и физико-химического мониторинга на примере рек бассейна Дона

С помощью метода ЭДУ проводили экологическую диагностику и нормирование в реках и водохранилищах нижнего течения реки Дон по данным мо-

ниторинга в 1975-1991 гг. (Булгаков и др., 1995, 1997; Левин и др., 1996, 1998). Всего был исследован 31 створ наблюдения (на реках Дон, Маныч, Северский Донец, водохранилищах Цимлянском, Веселовском), на которых отбирали как гидробиологические, так и физико-химические пробы. Оценки состояния соответствующих экосистем проводили по шести биотическим индикаторам: 1) классам качества вод по планктону и перифитону, 2) классу качества вод по зообентосу, 3) уловам судака и берша; 4) уловам леща, 5) уловам чехони; 6) урожайности осетра и леща. Первые два индикатора свидетельствуют о структурных перестройках в сообществах. Ихтиологические индикаторы являются показателями эффективности функционирования экосистемы. Классы качества из пн. 1 и 2 были взяты из классификатора вод Роскомгидромета (Организация и проведение..., 1992).

Граница между нормальными и патологическими состояниями экосистем представляет собой предмет соглашения между исследователями или лицами, принимающими решения. Согласно методу экологических модификаций (Абакумов, 1991; Руководство..., 1992) состояние природных сообществ можно классифицировать по 5-балльной шкале. Предложено для фито-, зоопланктона и перифитона считать нормальными фоновое состояние и состояние экологического напряжения (оценки 1 и 2), неблагополучными — состояния с элементами регресса, а также состояния экологическою и метаболического регресса (оценки 3, 4 и 5). Граница нормы соответствует величине 2.75. Для зообентоса граница нормы и патологии лежит между состояниями с элементами экологического регресса и состояниями с явно выраженными признаками регресса (оценка границы 3.75).

Для ихтиологических переменных определение границы было более сложным. Сначала для каждого из четырех ихтиологических идентификаторов подсчитывали среднемноголетнее значение. Величины уловов и урожайности, входящие в интервал от минимальной величины до средней между минимальной и среднемноголетней величинами, оценивались баллом 3; уловы и урожайность из интервала от средней между максимальной и среднемноголетней величинами до максимальной величины — баллом 1. Промежуточным значениям уловов и урожайности была присвоена оценка 2. Затем для каждого года наблюдений выводилась общая оценка состояния ихтиофауны как среднеарифметическое от оценок для каждого вида рыбы. В некоторых случаях общее состояние ихтиофауны невозможно было оценить каким-либо одним баллом и в результате возникали промежуточные оценки 1-2 и 2-3. К неблагополучному отнесено со-

стояние ихтиофауны с оценками 2-3 и 3, к условно благополучному — с оценками 1, i-2 и 2.

В качестве абиотических воздействий на биоту рассматривали 34 показателя: концентрации азота аммонийного, азота нитритного, азота нитратного, нефтепродуктов, фенолов, синтетических поверхностно-активных веществ (СПАВ), меди, цинка, взвешенных веществ, кальция, магния, хлоридов, фосфора минерального, железа, марганца, сульфатов, а-гексахлорциклогексана (а-ГХЦГ), у-гсксахлорциклогексана (у-ГХЦГ), дихлордифенилтрихлорэтана (ДДТ), дихлордифенилхлорэтана (ДЦЭ), БПК5, ХПК, содержание растворенного кислорода, рН, минерализация, расход воды, температура воды.

Метод ЭДУ позволяет использовать при расчетах экологических нормативов не только текущие значения переменных, но и различные типы усреднений. Так, в данном случае для всех гидрохимических характеристик, кроме рН, анализировали влияние на биоту как экстремальных значений (минимальных для растворенного кислорода и максимальных для всех остальных ингредиентов), так и среднегодовых. Для рН, температуры и расходов воды в анализе участвовали среднемесячные значения.

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

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

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

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

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

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

Таблица 1. Значения ЭДУ значимых факторов бассейна Дона, вычисленные для разных биотических идентификаторов, в.у. — верхний уровень; н.у. — нижний уровень; макс. ■—- максимальное значение за год; мин. — минимальное значение за год; сред. — среднесезонное значение. Температура выражена в долях от среднемноголетнего значения, пестициды в мкг/л, остальные абиотические переменные — в мг/л (или безразмерны).

_Абиотический фактор_| ЭДУ | Точность, % [ Полнота, %

Планктон и перифитон

Температура (май), в.у. 0.982 82 85

Водность (июнь), н.у. 1.036 81 55

Водность (май), н.у. 0.723 81 52

рН (июль) н.у. 7.73 86 48

рН (июнь) н.у. 7.92 80 35

у-ГХЦГ макс. 0.093 100 31

Температура (сентябрь), н.у. 0.930 86 30

Кислород мин. 4.03 83 18

Суммарные точность и полнота 76 96

Таблица 1 (Продолжение) Абиотический фактор 1 эду Точность, % Полнота, %

Зообентос

Температура (май), в.у. 0.976 80 80

Водность (май), н.у. 0.664 92 55

рН (июль) н.у. 7.86 80 63

у-ГХЦГ макс. 0.039 92 55

Кислород мин. 5.25 80 24

ДДЭ сред. 0.002 81 87

Температура (апрель), в.у. 1.024 81 65

Температура (июнь), в.у. 1.019 81 76

у-ГХЦГ сред. 0.011 86 57

ДДЭ макс. 0.012 86 80

Водность (август), н.у. 0.994 80 75

рН (март), н.у. 7.65 82 56

а-ГХЦГ макс. 0.025 80 42

рН (январь), н.у. 7.72 80 47

Температура (апрель), н.у. 0.673 86 43

Цинк сред. 0.01 83 28

Температура (январь), н.у. 0.176 83 71

Азот нитратный сред., в.у. 1.179 83 22

Водность (средняя за год), в.у. 1.361 83 24

Температура (сентябрь), в.у. 1.094 80 27

Температура (октябрь), в.у. 1.162 80 22

Суммарные точность и полнота 76 97

Уловы судака и берша

Цинк сред. 0.016 83 38

ХПК сред. 20.5 86 75

ХПК макс. 40.1 80 50

Суммарные точность и полнота 79 85

Уловы леща

Азот нитритный сред. 0.045 89 67

Взвешенные вещества макс. 2.105 83 36

рН (средний за год), в.у. 8.17 83 62

Суммарные точность и полнота 80 86

Уловы чехони

Азот нитратный сред., в.у. 0.175 80 57

Водность (средняя за год), в.у. 0.969 80 57

Азот нитритный сред. 0.008 81 93

Медь макс. 0.013 83 71

Азот нитратный макс. 0.36 82 90

Водность (май), в.у. 0.93 88 88

Таблица 1 (Продолжение) Абиотический фактор ЭДУ Точность, % Полнота, %

Уловы чехони

Водность (октябрь), в.у. 0.905 80 89

Водность (ноябрь), в.у. 0.888 80 100

рН (апрель), в.у. 7.62 80 100

БПК5 сред. 3.73 80 80

Медь сред. 0.004 88 78

Суммарные точность и полнота 78 100

Урожайность леща и осет ра

Кислород мин. 6.51 80 65

а-ГХЦГ макс. 0.013 90 73

у-ГХЦГ сред. 0.002 83 100

рН (март), н.у. 7.9 80 55

Азот нитритный макс. 0.111 80 86

Фенолы макс. 0.01 81 78

рН (май), н.у. 8.17 90 86

Сульфаты сред., в.у. 195 85 58

Цинк макс. 0.023 80 33

Сульфаты макс. 196 83 100

Суммарные точность и полнота 77 100

Нижний порог точности расчета ЭДУ был установлен на уровне 80%. Среднесезонные и среднемесячные значения ЭДУ могут служить ориентировочными нормативами допустимого воздействия того или другого фактора, в соответствии с которыми можно строить природоохранную деятельность в продолжение определенного промежутка времени, т.е. так варьировать уровни сбросов или гидрологические показатели, чтобы к концу месяца или года не выйти за границы предписанной средней величины. В то же время максимальные за год ЭДУ являются прямым руководством к действию, представляя собой по сути нормативы аварийных сбросов химикатов или чрезвычайной гидрологической обстановки. Эти ЭДУ предполагают соблюдение их в любой момент календарного года. Среднесезонные и максимальные за год ЭДУ могут различаться в несколько раз. Так, для зообентоса ЭДУ максимальной концентрации у-ГХЦГ (0.039) примерно в 3.5 раза превысил ЭДУ среднесезонной концентрации (0.011).

Дополнительным результатом нормирования для рН, относительной температуры, водности являются хронограммы (графики изменения по месяцам года) ЭДУ или ЭБГ их среднемесячных значений. Пример хронограмм для относительной температуры и рН, влияющих на состояние планктона и перифи-тона, приведен на рис. 6. Помесячное нормирование указанных физико-

Относительная температура 6

5 ■ 4

3 •■

2 1

8 7

I, I I I I.

16 I 18

Месяцы

Н-1-1—\—л—н—ь

Б 7 8 9 18 11 1

Верхняя ЭБГ 5.95 3.63 3.35 1.90 1.34 1.16 1.39 1.28 1.29 1.44 4.61 2.49 Верхний ЭДУ 5.95 3.63 3.35 1.9Ш 1.20 1.16 1.24 1.20 1.29 1.30 4.61 2.49 Нижний ЭДУ О.вЗ 8.06 8.05 0.58 0.84 8.65 8.90 0.96 8.93 8.68 8.09 8.84 Нижняя ЭБГ 0.03 0.06 0.05 0.14 0.58 0.65 0.11 0.53 0.87 0.32 0.89 8.84

Водородный показатель 10

6 •

ч—ь

I * 1

123456769 Ю 11 12 Верхняя ЭБГ 8.65 8.20 8.30 8.70 8.40 9.12 8.40 8.58 8.40 8.81 8.50 8.23 Верхний ЭДУ 8.65 8.20 8.23 8.66 8.40 9.12 8.40 8.53 8.48 8.81 8.58 8.23 Нижний ЭДУ 7.57 6.82 6.50 7.16 6.00 6.00 7.73 6.80 7.81 6.08 5.98 6.78 Нижняя ЭБГ 6.58 6.02 6.50 6.58 6.00 6.80 6.02 6.00 6.00 6.80 5.98 6.70

Рисунок 6. Динамика ЭДУ и ЭБГ переменных "Относительная температура" (а), "рН" (б), для оценки состояния планктона и перифитона. Тонкие линии обозначают интервалы значений переменной, в пределах которых оценка экологического состояния благополучна. Утолщенные столбики показывают интервал значений от ЭДУ до ЭБГ, в пределах которого урожайность падает ниже границы благополучия. Отсутствие столбика означает, что данный фактор является незначимым 26

химических показателей необходимо при решении следующих проблем экологически безопасного природопользования:

— расчеты нормативов безвозвратного водопотребления;

— установление допустимых границ теплового загрязнения или прогноз экологических последствий изменения климата;

— расчеты нормативов закисляющих и защелачивающих водоемы сбросов или прогноз экологических последствий трансграничного переноса кислотных осадков.

На основе полученных значений ЭДУ воздействующих на биоту факторов можно прогнозировать экологическое состояние природного объекта по заданным сценариям абиотических факторов среды. Практически метод прогноза сводится к выяснению того, по какую сторону границы нормального функционирования, или экологически допустимого уровня, лежит каждое из прогнозируемых в сценарии значений абиотического фактора.

В табл. 2 представлен прогноз экологического состояния водных экосистем Нижнего Дона на 1991 г. в виде сопоставления значений вычисленных ЭДУ значимых факторов по данным 1975-1990 гг. и сценариев этих факторов в прогнозируемом году по всем створам наблюдения. Рядом с прогнозируемыми оценками экологического состояния (благополучие или неблагополучие) приведены реальные оценки, полученные по данным гидробиологических наблюдений в 1991 г.

Достоверность прогноза может быть выражена количественными критериями суммарных точности и полноты. Суммарная точность для набора значений факторов равна доле неблагополучных наблюдений среди всех наблюдений, где ЭДУ не соблюдено хотя бы для одной переменной из набора (100%), а суммарная полнота набора есть доля наблюдений, где ЭДУ не соблюдено хотя бы для одной переменной, среди всех неблагополучных наблюдений (43%). Т.е. в тех случаях, когда значения максимальной за год концентрации у-ГХЦГ и минимального за год содержания кислорода выходили за пределы ЭДУ, всегда наблюдали экологическое неблагополучие по планктону и перифитону. В то же время из всех случаев зарегистрированного неблагополучия только 43% были связаны с несоблюдением ЭДУ по указанным факторам. Последнее обстоятельство объясняется тем, что в 1991 г. в программу физико-химического мониторинга не были включены другие шесть значимых для неблагополучия планктона и перифитона переменных из табл. 1. Таким образом, низкая суммарная полнота для комплекса воздействующих факторов свидетельствует о неполноте программ мониторинга, о том, что истинные причины неблагополучия кроются среди неисследованных факторов среды.

Таблица 2. Прогноз экологического состояния планктона и перифитона бассейна Нижнего Дона на 1991 г. по сценарию значимых гидрохимических факторов (плюс — благополучное состояние, минус — неблагополучное состояние, макс. — максимальное значение, мин. — минимальное значение)

Оценка экологическо- Значения значимых фак-

Водный объект, створ наблюдения го состояния торов в 1991 г.

прогнозируемая реальная у-ГХЦГ макс., мкг/л Кислород мин., мг/л

Цимлянское водохрани-

лище - - 0 2.1

г. Волгодонск - - 0 3.52

пос. Нижний Чир + - 0.009 4.14

хутор Красноярский - - 0 3.15

с. Жуковское + - - 6.63

Ростовская АЭС

река Дон + 0.013 4.75

г. Волгодонск + - 0.063 6.73

г. Семикаракорск - - 1.531 5.44

пос. Багаевский, выше - - 0.276 6.1

пос. Багаевский, ниже - - 0.208 7.02

г. Ростов-на-Дону + + 0 10.1

г. Азов + - 0 9.8

хутор Колузаево + + 0 10.3

рукав Переволока, о. Пере- + + 0 10.8

бойный

рукав Песчаный

+ - 0 10.14

Веселовское водохрани- + - 0 9.14

лище

г. Пролетарск

с. Новоселка + - 0 9

река Маныч

устье

ЭДУ 0.093 4.03

Достаточно низкая полнота прогноза связана с тем, что большая часть значимых для неблагополучия планктона факторов (водность, температура, рН) не была включена в программу физико-химического мониторинга

После получения нормативов ЭДУ на основе анализа всего массива данных каждое отдельное наблюдение, относящееся к определенному значимому фактору среды, к определенному створу и к определенному периоду (году, месяцу), может быть проанализировано с точки зрения его "вредности" для биотических компонентов экосистемы. Для анализа удобно выразить уровень фактора в долях ЭДУ. Например, если известен ряд наблюдений некоторого фактора по определенному створу за несколько лет, то можно анализировать устойчивость вредного воздействия данного фактора на рассматриваемом створе. Для этого достаточно выразить в "единицах ЭДУ" среднемноголетнее значение фактора на данном створе.

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

5.4. Управление качеством окружающей среды

Рассчитанные ЭДУ значимых факторов дают возможность управлять качеством окружающей среды, т.е. генерировать и выбирать пути восстановления неблагополучных экосистем. Для решения этой задачи необходимо измерить "близость" каждого из воздействующих факторов к границе области нормального функционирования экосистемы и рассчитать диапазон такого изменения факторов, которое необходимо для возврата экосистемы к экологическому благополучию (рис. 7): для восстановления нормального функционирования экосистемы с вектором факторов В достаточно уменьшить фактор 2 на величину

более, чем Дфг • Для восстановления нормального функционирования экосистемы с вектором факторов С необходимо уменьшить фактор 1 на величину боР г* лее, чем Дф) , и вместе с этим фактор 2 — на величину более, чем Дф;Г . Отбор

путей производится с учётом экономических, технологических, социальных и других издержек для различных вариантов возвращения.

фактор 1

ДфС

+ + + ++++ ++++ ++++

АфС

фактор 2

Рисунок 7. Управление качеством среды с целью возвращения в область нормального функционирования биоты. Плюсами обозначена область экологического благополучия, минусами — область экологического неблагополучия

6. Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных

стран

6.1. Сравнение речных бассейнов по значениям ЭДУ значимых факторов среды

Кроме бассейна Дона, по значениям индексов сапробности фито-, зоопланктона и зообентоса с помощью метода ЭДУ была проведена диагностика экологического состояния и рассчитаны экологически допустимые уровни значимых для экологического неблагополучия абиотических факторов и в других бассейнах рек бывшего СССР: а) европейской части — Западной Двины, Немана, Дуная, Днестра, Днепра, Волги (подбассейны Верхней, Средней и Нижней Волги); б) азиатской части — Оби (район КАТЭКа и подбассейн Иртыша), Енисея (район Забайкалья, подбассейны Ангары и Верхнего Енисея), Лены, Амура (подбассейны Уссури и собственно Амура), Сырдарьи. ЭДУ для Дуная, Днест-

ра, Днепра, Волги и Сырдарьи взяты из работы Д.Г.Замолодчикова (1993). Для того чтобы сравнить между собой исследованные бассейны рек по наборам значимых факторов и значениям их ЭДУ, отдельно для европейской и азиатской частей провели ранжирование бассейнов и подбассейнов по относительной величине ЭДУ или ЭБГ (ОЭДУ), усредненной по тем переменным, которые измерялись во всех (для европейской части) или в большинстве (для азиатской части) бассейнах. Для этого минимальное среди всех бассейнов значение ЭДУ или ЭБГ для данной переменной принимали за единицу, а в остальных бассейнах ОЭДУ рассчитывали как отношение его ЭДУ или ЭБГ к минимальному. Например, в европейской части для МН4 наименьшим (0.05 мг/л) было значение ЭДУ в бассейне Дуная. Соответственно ОЭДУ для Дуная равнялось 1, для Западной Двины (0.1/0.05) — 2, для Немана (0.38/0.05) — 7.6 и т.д. В европейской части при несовпадении значений нормативов какой-либо переменной в толще воды (планктон и перифитон) и грунтах (зообентос) брали наименьшее (т.е. наиболее жесткое) из двух значений. В азиатской части анализ вели раздельно для двух групп организмов. После того как в каждом бассейне и подбассейне были получены ОЭДУ, для участвовавших в анализе переменных, вычисляли среднее по всем переменным значение ОЭДУ (рис. 8).

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

Всего в анализ была включена 21 пресноводная экосистема (10 бассейнов и подбассейнов европейской части бывшего СССР и 11 бассейнов и подбассейнов азиатской части). В некоторых экосистемах ЭДУ или ЭБГ факторов были найдены только для одной из групп организмов — фитопланктона или зообен-тоса. Таким образом, с учетом того, что 12 из 21 исследованной экосистемы, были представлены дважды (отдельно для планктонных и бентосных видов), всего получилось 33 набора ЭДУ.

Для обобщающего анализа были отобраны абиотические переменные, ЭДУ или ЭБГ для которых были найдены не менее чем в 7 из исследованных экосистем. Все абиотические переменные, участвовавшие в анализе, были разделены на 4 группы: биогенные элементы (азот аммонийный, нитритный, нитратный, фосфор минеральный); металлы (Ре, Си, 2п), органические загрязните-

14-| 12-

аю

Западная Нпни Дунак Верхняя Наш Волга Средой .фпелр Дкнка Волга Волга Волга

Днестр

25-

20-

S 15 -о

1S S X

110-О

0 и-'——■—1-т-1-1-1-1-1-1-1-1

КАТЭК Иртыш Зава*- Ангар» Верхний Beci Леш Аиур Уссури Ben Сырдарья калм Emnft Еюптей Амур

Рисунок 8. Ранжирование речных бассейнов по средней величине ОЭДУ физико-химических факторов; а — водная толща бассейнов европейской части бывшего СССР; б — водная толща (1) и грунты (2) бассейнов азиатской части бывшего

ли (нефтепродукты, СПАВ, фенолы); показатели, свидетельствующие о характере продукционно-деструкционных процессов в водоеме (БПК5, ХПК, концентрация кислорода, pH). Для корректного сравнения речных экосистем по значениям ЭДУ, проводили ранжирование бассейнов и подбассейнов по относительной величине ОЭДУ, усредненной по всем перечисленным выше переменным.

Пять указанных числовых переменных ОЭДУ были преобразованы в качественные, т.е. весь ряд значений делили на два примерно равнонаполненных класса (16 и 17 наблюдений в каждом). После этого измеряли сопряженность между низким (высоким) значением каждого из 5 ОЭДУ (объясняемые признаки) и принадлежностью бассейнов к определенной широте (высокие широты, низкие широты или промежуточная зона) и климату (морской, умеренный или континентальный) (объясняющие признаки). Значимость сопряженностей устанавливали при помощи критерия точности.

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

Замечено также ужесточение ЭДУ в водоемах промежуточной (за исключением ОЭДУ продукционно-деструкционных характеристик), и в определенной степени — континентальной (за исключением ОЭДУ органических загрязнителей) климатических зон по сравнению с водоемами, подверженными морскому климату (рис. 10).

Судя по рис. 9 и 10, наибольшую адаптированность к внешним воздействиям (т.е. более широкие границы ЭДУ) демонстрируют бассейны и подбассей-ны, расположенные в южной части бывшего СССР и испытывающие воздействие морского климата — Нижний Дон, Дунай, Днестр, Днепр, Амур и Уссури. В связи с этим исследовали сопряженность "если экосистема расположена в южной широте и относится к морскому климату, то ЭДУ в ней более мягкие". Оказывается (рис. 11), что для всех категорий абиотических переменных, кроме продукционно-деструкционных показателей, процент экосистем с более мягкими ЭДУ существенно больше среди отмеченных выше 6-ти экосистем, нежели среди экосистем, расположенных севернее и обладающих более выраженной континентальностью.

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА С.Петербурт

ОЭ К» «т

□1 н2 03

ОЭДУ

Биогенные

элементы

Металлы

Ор1анические загрязнители

ОС)©

Рисунок 9. Значения точности сопряжснностей между усредненными ЭДУ и I еографической широтой расположения бассейна или подбассейна. а — северные бассейны, б — бассейны промежуточной зоны, в — южные бассейны. 1 — жесткие ЭДУ, 2 — мягкие ЭДУ, 3 — нет значений ЭДУ

ОЭДУ Биогенные Металлы Органические Продукционно-

элементы загрязнители деструкционные

характеристики

Рисунок 10. Вклад климатических групп бассейнов и подбассейнов в категорию наблюдений с жесткими усредненными ЭДУ. 1 — морской климат, 2 — умеренный климат, 3 — континентальный климат

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

ОЭДУ

Биогенные элементы

I I I

галлы Органические Продукционно.

загрязнители деструкционные характеристики

Рисунок 11. Сравнение двух типов экосистем по точности сопряженности с мягкими усредненными ЭДУ. 1 — южные экосистемы с морским климатом, 2 — прочие экосистемы

6.2. Сравнение рассчитанных ЭДУ с нормативами ПДК

Если рассматривать все исследованные пресноводные бассейны в целом, то по большинству переменных значения ЭДУ, как правило, превышают нормативы ПДК. Например, в Амуре почти по всем факторам, кроме хрома, СПАВ, апьфа-ГХЦГ и гамма-ГХЦГ, ЭДУ выше ПДК. Существуют переменные, для которых отношение ЭДУ/ПДК всегда либо больше (нефтепродукты, медь), ли-

бо меньше (азот нитратов) единицы. Для того чтобы сравнить ЭДУ с ПДК независимо о г бассейна, для 14 наиболее распространенных значимых переменных рассчитывали средние по всем бассейнам величины. На рис. 12 представлены логарифмы отношения усредненных ЭДУ к ПДК.

Как видно, только для трех переменных (концентрации растворенного кислорода, СПАВ, хрома) нормативы ПДК завышены по сравнению с ЭДУ (т.е. являются более мягкими). Для большинства же переменных ЭДУ имеют более широкие границы, чем ПДК, что, возможно, отражает приспособленность сообществ к многолетнему воздействию повышенных нагрузок.

2,5 2 1,5 1

0,5 О

£ -0,5 -1 -1,5 -2

НФПР Фе

1МЬ1

БПК5 КНд

Си

Ре

ЛИ

са

О,

СПАВ

Абиотические переменные

Сг

Рисунок 12. Соотношение значений ЭДУ и ПДК значимых абиотических факторов для пресноводных бассейнов России и сопредельных стран

6.3. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Элисты, индексированного по параметрам ранговых распределений сообществ фитоперифитона

Изучение сообществ перифитона проводили в 1992-1993 гг. в трех водоемах Калмыкии: реке Элиста и Ярмарочном и Улан-Эргинском прудах, расположенных на этой реке (Максимов, Булгаков, Джабруева, 1997; Максимов, Джабруева, Булгаков, Терехин, 1997).

Для характеристики состояния фитоперифитонных сообществ исследовали ранговые распределения размерно-морфологических групп микроводорослей. Каждый вид был отнесен к одной из 32 размерно-морфологических групп (16

для одноклеточных и 16 для колониальных форм водорослей). Ранговые распределения размерно-морфологических групп фитоперифитона описывали с помощью дзета-модели (Левич, 1980):

"(0 = сх'~1 / ? ■>

где п(/) - численность клеток размерно-морфологической группы с рангом / в ряду по убыванию численности, % и у — параметры распределения. Раздельное оценивание обоих параметров проводили методом нелинейного регрессионного анализа.

Таблица 3. Экологически допустимые уровни факторов среды, значимых для возникновения экологического неблагополучия фитоперифитона р. Элисты

Фактор ЭДУ, мг/л Точность, % Полнота, %

бпк5 3.6 80 72

Аммонийный азот 1.7 81 44

ХПК 35.6 83 40

Железо 0.7 80 16

Для параметров % и у строили функцию желательности, т.е. функцию, которая конкретным значениям экологических параметров ставит в соответствие условные баллы экологического состояния на шкале от 0 (наихудшее значение) до 1 (наилучшее значение). Значения желательности, меньшие или равные 0.7, относили к неблагоприятным, большие 0.7 — к благоприятным. Затем вычисляли обобщенную желательность для двух параметров. Для выявления причин экологического неблагополучия с помощью метода ЭДУ использовали значения рН, сухого остатка, ХПК, БПК5, концентраций взвешенных веществ, нефтепродуктов, хлоридов, сульфатов, азота нитратного, азота нитритного, азота аммонийного, железа, хрома, фосфора фосфатов, кальция, магния и меди. Из них только четыре фактора оказались значимыми для возникновения отклонения от нормы при заданном пороге полноты 15% (табл. 3). Обращает на себя внимание высокое значение ЭДУ для концентрации аммонийного азота, существенно превышающее соответствующие нормативы в большинстве бассейнов из раздела 6.1. Для трех других значимых переменных величины ЭДУ сопоставимы с полученными в других бассейнах.

6.4. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, регистрируемого по изменению численности видов зоопланктона

Детерминационный анализ (ДА) был использован для проведения этапов экологической диагностики и экологического нормирования в р. Суре по показателям сообщества зоопланктона. Гидрохимические и гидробиологические пробы отбирали в 1994-1997 гг. В качестве гидробиологических показателей исследовали общую численность и численности сапробных групп (олиго-Р-сапробов и (3-сапробов). Граница между экологическим благополучием (высокая численность) и экологическим неблагополучием (низкая численность) была проведена таким образом, чтобы количество благополучных и неблагополучных наблюдений было примерно равным. Среди измеряемых физико-химических переменных в анализе принимали участие 12 показателей: БПК5 (БПК), концентрации железа (Бе), марганца (Мп), аммония (ЫН4), нитритов (N02), нитратов (Ж)з), фосфатов (Р04), углеводородов, фенолов, растворенного кислорода (Ог), взвешенных веществ, рН.

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

При оптимизации полагали, что концентрации веществ-загрязнителей (Ре, Мп, углеводородов, фенолов и взвешенных веществ), а также БПК могут приводить к снижению численности только в области высоких значений, поэтому при оптимизации искали верхний уровень "благополучного" интервала. Для содержания кислорода ситуация обратная — только снижение этого показателя может приводить к неблагоприятным последствиям для зоопланктона, поэтому отыскивали нижнюю границу интервала. Что касается концентраций аммония, нитритов, нитратов, фосфатов и рН, то заранее не накладывали никаких условий на возможные границы, поскольку как слишком высокие, так и слишком

низкие значения этих переменных могут вызывать отклонения от благополучного состояния организмов. В процессе оптимизации задавали нижнюю границу точности (51%), после чего максимизировали полноту.

Результаты нормирования (табл. 4) свидетельствуют о том, что по большинству физико-химических показателей между ЭДУ, вычисленными для разных индикаторных характеристик, не существует существенной разницы. Рядом со значениями ЭДУ проставлены значения точности и полноты. Вклад каждого фактора в возникновение экологического неблагополучия определялся полнотой.

Таблица 4. ЭДУ факторов среды для различных биологических индикаторов

(н.у. — нижний уровень; в.у. — верхний уровень)

Физико- Диапазон Значение ЭДУ (в скобках точность и полнота)

химический по- наблюдае-

казатель мых значений

для численно- для числен- для численно-

сти суммарно- ности олиго- сти р-

го зоопланк- р-сапробов сапробов

тона

ВПК (в.у.), мг/л 0.48-12.16 4.48 (51,80) 4.56 (52, 82) 4.64 (58,84)

Ре (в.у.), мг/л 0.01-5.88 0.84 (56,85) 0.84 (57, 85) 0.84 (63, 86)

02 (н.у.), мг/л 4.6-18.48 5.28 (53,88) 6.32 (53,79) 7.6 (61,70)

Мп (в.у.), мг/л 0-0.98 0.07 (56,74) 0.07 (58,75) 0.07 (64,76)

N11, (н.у.; в.у.), 0.04-2.9 0.2-1.28 (58, 0.2-1.29 (59, 0.13-1 (63,69)

мг/л 71) 71)

Ы02 (н.у.; в.у.), 0-1.58 0.04-0.2 (60, 0.03-0.24 (58, 0.03-0.16(66,

мг/л 72) 74) 71)

Ш3 (н.у.; в.у.), 0.02-6.5 0.02-0.82 (66, 0.02-0.84 (64, 0.02-0.8 (67,

мг/л 78) 76) 70)

Углеводороды 0-0.7 0.45(51,90) 0.09 (51, 75) 0.45 (56, 88)

(в.у.), мг/л

рН (н.у.; в.у.) 5.5-9.56 7.75-9.56 (57, 7.7-9.56 (60, 7.75-9.56 (65,

69) 74) 71)

Фенолы (в.у.), 0.0002- 0.0038 (55,77) 0.0038 (53, 0.016(56,100)

мг/л 0.016 74)

Р04 (н.у.; в.у.), 0-2.4 0-0.27 (54,75) 0-0.26 (57, 0-0.26 (62,73)

мг/л 75)

Взвешенные 0.4-127 16.5 (57,94) 11 (57,76) 16 (62,90)

вещества (в.у.),

мг/л

В некоторых случаях бывает необходимо осуществить этапы экологического контроля не для всего исходного массива данных, а для какой-либо его части. В ДА предусмотрена процедура контекстного анализа, т.е. выполнения диагностики, нормирования и ранжирования для части данных, выделенных, например, по пространственному или временному признаку.

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

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

Таблица 5. Сравнение ЭДУ факторов среды, вычисленных для различных периодов исследования

Физико- Значение ЭДУ для численности суммарного зоопланктона

химический показатель Контекст "19931995 гг." Контекст "19961997 гг." 1993-1997 гг.

БПК (в.у.), мг/л 2.72 8.8 4.48

Fe (в.у.), мг/л 0.84 0.84 0.84

Ог (н.у.), мг/л 10.7 4.8 5.28

Мп (в.у.), мг/л 0.07 0.06 0.07

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

N02 (н.у.; в.у.), мг/л 0.04-0.12 0.04-0.08 0.04-0.2

N03 (н.у.; в.у.), мг/л 0.02-0.75 0.03-0.59 0.02-0.82

Углеводороды (в.у.), мг/л 0.02 0.12 0.45

Таблица 5 (Продолжение)

Физико- Значение ЭДУ для численности суммарного зоопланктона

химический показатель Контекст "19931995 гг." Контекст "19961997 гг." 1993-1997 гг.

рН 7.76-9.56 7.35-8.25 7.75-9.56

Фенолы (в.у.), мг/л 0.0019 0.0034 0.0038

Р04 (н.у.; в.у.), мг/л 0.06-0.24 0-0.31 0-0.27

Взвешенные вещества (в.у.), мг/л 11.5 16.5 16.5

7. Информационное обеспечение технологии экологического контроля пресных вод России и сопредельных стран

При биотической индикации состояния экосистем, экологической диагностике и нормировании факторов среды приходится иметь дело с многомерными массивами многолетних биологических и физико-химических данных, включающих десятки тысяч наблюдений за многими десятками показателей. Для того чтобы упорядочить и систематизировать исходные данные, эффективно ими управлять, проводить необходимые расчеты (как для всего массива в целом, так и для отдельных выборок), необходимы современные компьютерные методы хранения и обработки подобной информации.

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

7.1. Структура информационной системы

ИС включает в себя набор баз данных, систему управления данными, инструкции пользователю, картографические материалы по гидрографическим районам бывшего СССР с указанием створов отбора проб, информацию о методиках отбора проб и о методах получения оценок качества пресных вод, информацию о программах химического, токсикологического, гидрологического и биологического мониторинга в речных бассейнах, об индивидуальных са-пробностях гидробионтов (Булгаков, 2001а, 20026; Булгаков и др., 2002).

Базы данных разбиты на три основных блока:

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

2) Качество пресных вод по гидробиологическим показателям.

3) Первичные гидробиологические данные.

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

Физико-химическая информация обобщает сведения, относящиеся к 9 гидрографическим районам России (Балтийский, Баренцевский, Азовский, Черноморский, Каспийский, Восточно-Сибирский, Карский, Тихоокеанский, Среднеазиатский), к 17 бассейнам (реки Северная Двина, Неман, Днепр, Днестр, Дунай, Волга, Дон, реки Приазовья, Урал, Терек, Кубань, Енисей, Амур, Уссури, Лена, реки Приморья, Сырдарья), к 350 водным объектам и к 670 створам наблюдения за 1976-1992 гг. База физико-химических данных содержит более 16000 записей (наблюдений) по 80 гидрохимическим и гидрологическим переменным. В базе данных представлены среднемесячные, среднегодовые, максимальный и минимальные за год значения переменных.

База данных о качестве пресных вод включает сведения об индексах са-пробности фитопланктона, зоопланктона, перифитона; биотических и олиго-хетных индексах зообентоса; микробиологических индексах бактериопланкто-на; классах качества вод по классификатору Росгидромета для всех групп организмов из 9 перечисленных выше гидрографических районов России за 1978—■

1996 гг. (около 17000 записей по 100 бассейнам и подбассейнам, 800 водным объектам и 3500 створам наблюдений).

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

7.2. Программная реализация информационной системы

Информационная система реализована в двух формах:

1) Программа Ecograde, разработанная как приложение в среде СУБД Microsoft Access 97. Эта программа позволяет работать с информационными картографическими материалами, со списками водных объектов, измеряемых переменных, таксонов гидробионтов; позволяет вводить и редактировать данные, вести их обработку. Для программы Ecograde созданы разделы "Описание информационной системы" (разделы: "Общая информация", "Об индексах и классах качества вод", "О методиках получения гидробиологических данных", "Справочник индивидуальных сапробностей видов фитопланктона, зоопланктона и зообентоса", "Краткое описание возможностей Access") и "Инструкции пользователю" (разделы: "Просмотр", "Поиск", "Ввод и редактирование", "Выборка", "Сортировка", "Резервирование, сжатие и восстановление").

2) Сетевая СУБД MySQL, реализованная в виде сайта в Интернете (адреса: http://ecograde.belozersky.msu.ru, http://ecograde.bio.rasu.ru). В сетевой версии представлены все перечисленные выше картографические и справочные материалы, разделы "Описания информационной системы". Для запросов к базе используется удобный пользовательский интерфейс — для любой базы данных предлагается список включенных в нее полей. Указав в окошке напротив текстовых полей искомое слово или его часть, а напротив числовых полей — искомые диапазоны значений, пользователь получает требуемую выборку записей. Отбор при этом идет по всем помеченным полям одновременно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Материалы настоящей диссертации содержат: основные теоретические предпосылки разработки полноэтапной технологии экологического контроля, аналитический обзор методов биоиндикации в водных, сухопутных и почвенных экосистемах; алгоритмы выделения потенциально опасных для биоценозов факторов неживой природы, расчета их экологически допустимых уровней; результаты экологического нормирования во всех крупнейших пресноводных бассейнах России и стран СНГ и Балтии по полному комплексу химических, физических и климатических воздействий. При реализации данной системы предлагается поставить во главу угла биотическую концепцию контроля природной среды, согласно которой состояние экосистемы оценивается по широкому комплексу биологических показателей — по численностям, биомассам, по характеристикам разнообразия, метаболизма и взаимодействия популяций, слагающих экологическое сообщество. Абиотические факторы экосистемы, в частности, загрязняющие вещества, рассматриваются не как симптомы, а как потенциальные причины экологического неблагополучия. Метод ЭДУ и детерми-национный анализ позволяют выделить в многомерном пространстве абиотических факторов области благополучного экологического состояния и рассчитать границы этих областей в виде нормативов ЭДУ. Переход экосистемы из благополучного в неблагополучное состояние может последовать сразу после выхода значений фактора за пределы ЭДУ, а может быть отдаленным последствием несоблюдения норматива. Если в качестве индикаторных фигурируют несколько биологических переменных и все они в равной степени важны для создания интегральной картины экологического состояния, то для отбора из полученных для различных переменных конкурирующих значений ЭДУ предлагается принцип наибольшей жесткости. Т.е. необходимо отобрать наименьшее среди всех значений ЭДУ для верхней границы фактора и наибольшее — для нижней границы. Если кто-то посчитает указанный принцип не соответствующим его целям, то он может предложить другой критерий отбора, например, объявить какую-либо из биотических переменных наиболее важной и ориентироваться на ЭДУ, полученные по оценкам состояния именно этой переменной.

Материалы диссертации могут быть рекомендованы в качестве теоретической базы и практического руководства следующим лицам и организациям: — региональные органы управления;

— территориальные комитеты по охране природы;

— специализированные организации, привлекаемые к работе по оценке экологического состояния территорий;

— организации, осуществляющие проектные работы;

— органы экологической экспертизы;

— заинтересованные министерства и ведомства;

Описанная в работе технология экологического контроля имеет широкий круг областей применения:

— Экологическое обоснование и планирование природоохранных мероприятий, выбор их приоритетности, оценка их экономических, технологических, экологических, социальных характеристик.

— Нормирование сбросов загрязняющих веществ, тепловых, физических, климатических и любых других типов воздействий на биоценозы. Нормирование уровней водопотребления. Прогноз последствий изменения климата.

— Проведение экологических экспертиз, обследований, паспортизаций, сертификации.

— Создание реестров экологического состояния используемых природных объектов.

— Аналитическая поддержка экологического мониторинга.

— Экологическое картирование гидрографических районов.

— Совершенствование действующих программ экологического мониторинга.

ОСНОВНЫЕ ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

— Предложена технология контроля природной среды по биотическим индикаторам. Она основана на данных регулярного биологического и физико-химического мониторинга природных объектов и начинается с этапа биоиндикации (т.е. с регистрации нарушений в структуре и функциях сообществ и биоценозов, в индивидуальных показателях отдельных видов). Вслед за этим следуют этапы экологической диагностики (отбора и ранжирования среди наблюдаемых абиотических факторов тех, что ответственны за указанное нарушение), экологического нормирования (вычисления экологически допустимых уровней (ЭДУ) воздействия отобранных факторов), экологического прогноза. Реализация всех перечисленных этапов позволяет перейти к выполнению практических

шагов, состоящих в управлении качеством окружающей среды (возвращении биотического компонента экосистемы к состоянию, предшествовавшему появлению нарушений) и в пополнении программ физико-химического мониторинга (если это необходимо).

— Проведен обзор существующих подходов к биологической оценке состояния экосистем (биотестирование, экспертные оценки, показатели эффективности функционирования биоценозов, форма кривой рангового распределения численностей видов, сравнение с эталонными экосистемами, морфологические, физиологические, биохимические, иммунологические аномалии отдельных видов) и к нормированию потенциально опасных для биоты абиотических факторов.

— На 3-балльной шкале проведена оценка экологического состояния экосистем бассейна р. Дон по ихтиологическим показателям (годовые уловы судака, берша, леща и чехони; урожайность осетра и леща).

— Для водных объектов бассейна р. Дон рассчитаны ЭДУ абиотических факторов, ответственных за экологическое неблагополучие организмов водной толщи (фито-, зоопланктон, перифитон), донных организмов (зообентос) и рыб. Для факторов, не влияющих на состояние сообществ гидробионтов, получены экологически безопасные границы (ЭБГ). Указанные этапы диагностики и нормирования осуществлены на основе одновременного анализа всех факторов. Из факторов, для которых были вычислены ЭДУ, отобраны значимые для экологического неблагополучия, т.е. удовлетворяющие заданным статистическим критериям. Значимые факторы проранжированы по степени их вклада в неудовлетворительное состояние гидробионтов. Исследовано влияние на сообщества среднегодовых и максимальных (минимальных для содержания кислорода) значений всех факторов, а также среднемесячных значений температуры воды, рН и водности. Для трех последних факторов построены хронограммы, представляющие собой помесячные динамики ЭДУ или ЭБГ в течение года. Составлен прогноз экологического состояния сообществ гидробионтов по заданным значениям значимых факторов. Проведен створовый анализ, с помощью которого все створы наблюдения разделились на две группы — те, для которых величины всех значимых факторов не выходят за пределы ЭДУ, и те, для которых хотя бы по одному фактору ЭДУ не соблюдено.

— Проведены экологическая диагностика и нормирование факторов окружающей среды в ряде бассейнов крупнейших рек России и сопредельных стран (Западная Двина, Неман, Обь, Енисей, Лена, Амур) по биотическим показате-

лям сапробности основных групп гидробионтов. В каждом бассейне выделенные значимые факторы проранжированы по степени их вклада в отклонение от нормальных значений индексов сапробности.

— Проведена оценка экологического состояния по параметрам ранговых распределений размерно-морфологических групп перифитона р. Элисты. Определены факторы среды, ответственные за отклонение от нормы параметров ранговых распределений. Рассчитаны ЭДУ этих факторов.

— Проведена оценка экологического состояния р. Суры по соотношению численностей различных сапробных групп и видов зоопланктона. Рассчитаны ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, зарегистрированного по снижению численности доминирующих видов зоопланктона, суммарного зоопланктона и олигосапробного зоопланктона.

— Проведено сравнение бассейнов рек европейской и азиатской частей России и сопредельных стран по величинам ЭДУ значимых абиотических факторов. Наибольшую адаптированность к внешним воздействиям (т.е. более широкие границы ЭДУ) демонстрируют бассейны и подбассейны, расположенные в южной части бывшего СССР и испытывающие воздействие морского климата — Нижний Дон, Дунай, Днестр, Днепр, Амур и Уссури. Сопоставление значений ЭДУ для загрязняющих веществ с нормативами предельно допустимых концентраций (ПДК) показало, что по большинству переменных интервалы ЭДУ, как правило, оказываются шире интервалов ПДК.

— Детерминационный анализ (ДА) многомерных данных адаптирован к обработке первичных данных гидробиологического и физико-химического мониторинга. Использование ДА при исследовании экосистемы р. Суры, в частности, позволило установить связи между отдельными биотическими и абиотическими компонентами природных экосистем, связи разных биотических характеристик между собой; выбрать среди нескольких биологических индикаторов те, которые наиболее адекватно отражают неблагополучие в экосистемах; благодаря возможности включения в анализ количественных переменных провести нормирование экологически опасных внешних факторов; ранжировать факторы по степени их вклада в неблагополучие биоценоза; учесть совокупное действие многих факторов; осуществить экологическую диагностику и нормирование для выборок из суммарного массива данных, задав необходимый временной или пространственный контекст.

— Создана информационная система (ИС) "Экология пресных вод России и сопредельных стран", включающая базы данных по гидробиологии (число

видов, численность и биомасса таксонов основных групп гидробионтов), по качеству вод (индексы сапробности и соответствующие им классы качества вод), физико-химическим показателям (концентрации веществ-загрязнителей, гидрологические и климатические переменные). Представленные в ИС данные охватывают период с 1975 по 1996 гг. и относятся к бассейнам всех крупнейших рек бывшего СССР (всего около 80000 записей).

ВЫВОДЫ

1. Экологическую диагностику и нормирование необходимо проводить на региональной основе в режиме реального времени функционирования экосистем на целостных сообществах взаимодействующих друг с другом видов по реальному комплексу взаимодействующих факторов окружающей среды.

2. Форма кривой рангового распределения численностей видов в сообществе оказывается весьма чувствительным индикатором состояния экосистемы. Числовым выражением отклонения от нормальной структуры ценоза могут служить параметры модели зависимости численности вида от его ранга.

3. Значения границы между благополучием и неблагополучием состояния биоты могут варьировать в зависимости от способа биоиндикации, от категории использования природного объекта, от непосредственных практических потребностей человека, потребляющего животные и растительные ресурсы данной экосистемы. Нормативы экологически допустимых уровней для одного и того же фактора окружающей среды могут меняться в пределах одной экосистемы.

4. При экологическом нормировании с помощью реализованных методов исследования экологически допустимые уровни могут быть рассчитаны не только для концентраций загрязняющих веществ, но и для любых других факторов химической и нехимической природы. Например, в водной среде — для температуры воды и водности.

5. Реализованные методы позволяют проводить региональное экологическое нормирование экосистем, регистрируя существенные различия между значениями экологически допустимых уровней (ЭДУ) абиотических факторов, вычисленных для разных природных и нолуприродных объектов.

6. Вычисленные по данным гидробиологического и физико-химического мониторинга экологически допустимые уровни факторов окружающей среды,

как правило, не совпадают со значениями предельно допустимых концентраций (ПДК) для соответствующих показателей. Если брать ситуацию в целом по России и сопредельным странам, то чаще нормативы ЭДУ оказываются мягче, чем нормативы ПДК (т.е. диапазоны ЭДУ шире диапазонов ПДК). Существуют показатели, для которых данное правило подтверждается во всех бассейнах (например, концентрация меди и нефтепродуктов).

7. Разработанная технология контроля природной среды позволяет ранжировать значимые факторы по их вкладу в возникающее неблагополучие экосистемы. На основе значений "удельного веса" каждого фактора можно составить их классификацию, учитывающую степень их нарушающего воздействия, и выстроить приоритеты при управлении качеством окружающей среды (возвращении значений факторов в границы ЭДУ).

8. Детерминационный анализ многомерных данных является эффективным средством статистической обработки данных биологического и физико-химического мониторинга, в частности для решения задач контроля природной среды. Он позволяет выбрать среди нескольких биологических индикаторов те, которые наиболее адекватно отражают неблагополучие в экосистемах; проводить этапы экологической диагностики, нормирования, ранжирования факторов окружающей среды по степени их вклада в неблагополучие биоценоза с учетом совокупного действия многих факторов, работать с выборками из полного массива данных с помощью задания контекста.

9. Применительно к водным экосистемам на территории бывшего СССР границы толерантности организмов к факторам окружающей среды оказываются более широкими в экосистемах, расположенных на юге и в зоне морского климата, нежели в северных экосистемах, обладающих более выраженной кон-тинентальностью.

Список работ по теме диссертации, опубликованных и находящихся в

печати

1. Булгаков Н.Г., Левич А.П., Никонова P.C., Саломатина Т.В. О связи между экологическими параметрами и продукционными показателями выростного рыбоводного пруда // Вестник МГУ. Сер. биол. 1992. № 2. С.57-62.

2. Замолодчиков Д.Г., Булгаков Н.Г., Гурский А.Г., Левич А.П., Чесноков C.B. К методике применения детерминационного анализа для обработки экологических данных // Научные доклады высшей школы. Биологические науки. 1992. №7. С.116-133.

3. Булгаков Н.Г., Дубинина В.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Метод поиска со-пряженностей между гидробиологическими показателями и абиотическими факторами среды на примере уловов и урожайности промысловых рыб // Изв. РАН. Сер. биол. 1995. №2. С.218-225.

4. Левич А.П., Булгаков Н.Г., Замолодчиков Д.Г. Оптимизация структуры кормовых фитопланктонных сообществ. Под ред. В.Н.Максимова. М.: Товарищество научных изданий КМК. 1996а. 136 с.

5. Левич А.П., Максимов В.Н., Булгаков Н.Г. Теоретическая и экспериментальная экология фитопланктона: управление структурой и функциями сообществ. М.: Изд-во НИЛ. 1997. 192 с.

6. Левич А.П., Терехин А.Т., Булгаков Н.Г., Абакумов В.А., Елисеев Д.А., Максимов В.Н., Качан Л.К. Экологический контроль водных объектов Нижнего Дона по биотическим идентификаторам планктона, перифитона и зообентоса // Вестник МГУ. Сер. биол. 1996. №3. С. 18-25.

7. Булгаков Н.Г., Левич А.П., Максимов В.Н. Прогноз состояния экосистем и нормирование факторов среды в водных объектах Нижнего Дона // Изв. РАН. Сер. биол. 1997. №3. С.374-379.

8. Максимов В.Н., Джабруева Л.В., Булгаков Н.Г., Терехин А.Т. Концепция выявления стрессовых состояний водных экосистем методом ранговых распределений и экологически допустимые уровни загрязняющих веществ для водоемов р. Элиста // Водные ресурсы. 1997. 24. №1. С.79-85.

9. Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Джабруева Л.В. Ранговые распределения размерно-морфологических групп микроводорослей в перифитоне и их связь с уровнем загрязнения водоема // Известия РАН. Сер. Биол. 1997. №6. С.697-704.

Ю.Носов В.Н., Булгаков Н.Г., Максимов В.Н. Построение функции желательности при анализе данных экологического мониторинга // Изв. РАН. Сер. биол. 1997. №1. С.69-74.

ll.Abakumov V.A., Bulgakov N.G., Levich А.Р., Maximov V.N. The tasks solving by information system "Ecology of Russian Freshwaters" // Proceedings of the First East-European Symposium on Advances in Databases and Information Sys-

terns (ADBIS'97). St.-Petersburg. September 2-5. 1997. St.-Pb.: Nevsky Dialect.

1997. P.65-67.

12.Levich A.P., Bulgakov N.G., Maximov V.N. Assessment and prediction of water ecosystem ecological state on biological indices and standardization of climatic and hydrological factors // INDEX-97. Abstract book of International Conference on Environmental indices. Systems Analysis Approach. St.-Petersburg, 1997. P.80.

13.Булгаков Н.Г., Левич А.П., Максимов B.H. Детерминационный анализ многомерных данных и прогноз экологического состояния биоты по показателям водности // Stochastic models of hydrological processes and their applications to problems of environmental preservation. M.: Water problem Institute.

1998. P.386-391.

14.Левич А.П., Булгаков Н.Г., Абакумов B.A., Терехин А.Т. Определение экологически допустимых уровней расходов воды по гидробиологическим показателям II Вестник МГУ. Сер. 16. Биол. 1998. №3. С.49-52.

15.Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Милованова Г.Ф. Детерминационный анализ связей между различными компонентами экосистем. Сравнение с методами традиционной статистики // Известия РАН. Сер. биол. 1999. №4. С.469-477.

16.Maximov V.N., Bulgakov N.G., Levich А.Р. Quantitative methods of ecological control: Diagnostics, standardization, and prediction // Environmental indices: Systems Analysis Approach. London: EOLSS Publishers, 1999. P.363-392.

17.Maximov V.N., Bulgakov N.G. New statistical approach to diagnostics of ecosystem trouble // INDEX-99. Abstract book of Second Biennial International Conference on Indices and indicators of sustainable development. Systems Analysis Approach. St.-Petersburg, 1999. P.90-91.

18.Максимов B.H., Булгаков Н.Г., Левич А.П. Количественные методы экологического контроля: диагностика, нормирование, прогноз // Экология и устойчивое развитие города. М. 2000. С.79-83.

19.Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Милованова Г.Ф., Левич А.П. Детерминационный анализ в экосистемах: сопряженности для биотических и абиотических компонентов // Изв. РАН. Сер. биол. 2000. №4. С.482-491.

20.Максимов В.Н., Милованова Г.Ф., Булгаков Н.Г., Левич А.П. Индикация состояния экосистем методами детерминационного анализа // Теоретические проблемы экологии и эволюции. Тольятти, 2000. С.113-120.

21.Булгаков Н.Г. Структура и функции информационной аналитической системы "Экология пресных вод России" // Малые реки: Современное экологиче-

ское состояние, актуальные проблемы. Тезисы докладов Международной научной конференции. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2001. С.39.

22.Булгаков Н.Г. Использование данных биологического и физико-химического мониторинга пресноводных экосистем для оценки антропогенного и природного воздействия на биоту // Современные проблемы биоиндикации и биомониторинга. Тезисы докладов XI Международного симпозиума по биоиндикаторам. Сыктывкар, 2001. С.21.

23.Левич А.П., Максимов В.Н, Булгаков Н.Г. Методика применения детерми-национного анализа данных мониторинга для целей экологического контроля природной среды // Успехи соврем, биол. 2001. Т.121. №2. С.131.

24.Максимов В.Н., Абакумов В.А., Булгаков Н.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Экологически допустимые уровни абиотических факторов. Исследование водных экосистем Восточной Европы // Вестник МГУ. Сер. 16. Биол. 2001. №4. С.36-41.

25.Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Левич А.П. Индикация экологического неблагополучия как основа количественных методов экологического контроля рек // Малые реки: Современное экологическое состояние, актуальные проблемы. Тезисы докладов Международной научной конференции. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2001. С.131.

26.Булгаков Н.Г. Индикация состояния природных экосистем и нормирование факторов окружающей среды. Обзор существующих подходов // Усп. соврем. биол. 2002. Т. 122. №2. С.115-135.

27.Булгаков Н.Г. Пример создания информационной системы, объединяющей данные биологического и физико-химического мониторинга пресных вод России и сопредельных стран // Труды Всероссийской научной конференции "Научный сервис в сети Интернет". М.: Изд-во Московского университета, 2002. С.34-35.

28.Булгаков Н.Г., Абакумов В.А., Иванов В.Ю. Использование данных о биологии, гидрохимии и гидрологии пресных вод России и сопредельных стран при построении компьютерной информационной системы // Изв. РАН. Сер. биол. 2002. №6. С.733-737.

29.Максимов В.Н., Абакумов В.А., Булгаков Н.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Экологически допустимые уровни абиотических факторов. Исследование пресноводных объектов азиатской части России и Узбекистана // Изв РАН. Сер. биол. 2002. №5. С.614-624.

ЗО.Булгаков Н.Г. Экологически допустимые уровни абиотических факторов в водоемах России и сопредельных стран. Зависимость от географических и климатических особенностей // Водные ресурсы. 2003 (в печати).

31 .Булгаков Н.Г. Контроль природной среды как совокупность методов биоиндикации, экологической диагностики и нормирования // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. Обзорная информация ВИНИТИ. 2003. №4. С.33-70.

32.Булгаков Н.Г., Максимов В.Н., Левич А.П. Региональный экологический контроль на основе биотических и абиотических данных мониторинга // Экологический мониторинг. Методы биологического и физико-химического мониторинга. Учебное пособие. Часть V. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 2003 (в печати).

33.Bulgakov N.G. Determination analysis as a method for diagnostics of ecosystem condition // Environmetrics. 2003 (in press).

Ошечммю » министре «Учебна» поддарафнж» Москва, Лшшкме горы, МГУ, 1 ГУшшиифный яорпус. wwwjlprmtjB e-mail: ^Imwáttpríotjn im 9Э9-ЗЗЭ8 Заказ№364,тираж 100Orr.Подписано вгеадш, 6.09.2003г.

2-ооЗГ-А

i Щьу * 14 4 О ?

Содержание диссертации, доктора биологических наук, Булгаков, Николай Гурьевич

Введение

ЧАСТЬ I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ТЕХНОЛОГИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРИРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ.

Г л а в а 1. Концепции экологического контроля.

1.1. Трудности современной концепции, основанной на нормативах предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ.

1.2. Биотическая концепция контроля природной среды.

Г л а в а 2 . Трудности приложения математической статистики к анализу данных мониторинга.

Г л а в а 3. Детерминационный анализ как метод статистической обработки многомерных экологических данных.

3.1. Процедуры детерминационного анализа.

3.2. Применение детерминационного анализа для целей экологического контроля.

3.2.1. Выбор адекватных индикаторов и границы между нормой и патологией при оценке экологического состояния.

3.2.2. Диагностика причин экологического неблагополучия.

3.2.3. Нормирование нарушающих абиотических воздействий.

3.2.4. Анализ совокупного действия факторов среды.

3.25. Роль контекстов при исследовании сопряженностей.

3.2.6. Выявление неполноты программ мониторинга.

3.3. ДА как способ исследования сопряженностей между различными компонентами экосистемы.

Глава4. Методы оценки экологического состояния по биотическим идентификаторам.

4.1. Лабораторное биотестирование качества водной среды.

4.2. Биоиндикация качества природной среды.

4.2.1. Оценка изменения структуры биоты.

4.2.2. Параметры ранговых распределений.

4.2.3. Эталонные экосистемы.

4.2.4. Функциональные экосистемные показатели.

4.2.5. Оценка состояния биоты, основанная на отклонениях от нормального функционирования отдельных организмов.

4.2.6. Критерии выбора адекватного биологического индикато- 110 Ра.

Г л а в а 5 . Метод функции желательности.

Г л а в а 6. Способы определения допустимых уровней воздействия на окружающую среду.

ЧАСТЫ1. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ НА ПРИМЕРЕ ПРЕСНОВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ.

Г л а в а 7. Метод экологически допустимых уровней факторов окружающей среды.

7.1. Пространство наблюдений, область нормального функционирования и экологически допустимые уровни факторов среды.

7.2. Использование метода ЭДУ для диагностики и нормирования факторов окружающей среды.

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.

Гл а в а 8 . Практика региональной экологической диагностики и нормирования абиотических факторов в пресноводных объектах России и сопредельных стран.

8.1. Сравнение речных бассейнов по значениям ЭДУ значимых факторов среды.

8.1.1. Исследование водных экосистем Восточной Европы.

8.1.2. Исследование водных экосистем азиатской части России и Узбекистана.

8.1.3. Зависимость значений экологически допустимых уровней факторов среды от географических и климатических особенностей бассейна и подбассейна.

8.1.4. Сравнение рассчитанных ЭДУ с нормативами ПДК.

8.2. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Элисты, определенного по параметрам ранговых распределений сообществ фитоперифитона.

8.3. ЭДУ факторов среды, значимых для экологического неблагополучия р. Суры, определенного по численности видов зоопланктона.

Гл а в а 9. Информационное обеспечение системы экологического контроля пресных вод России и сопредельных стран.

9.1. Структура информационной системы.

9.2. Программная реализация информационной системы.

9.3. Использование информационной системы для задач экологического контроля природной среды.

Введение Диссертация по биологии, на тему "Технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга"

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.

Рисунок 1. Схема анализа данных экологического мониторинга

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.

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.

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 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 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.

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 состояния; 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.

4) 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.

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.

Глава 2 посвящена особенностям обработки данных экологического мониторинга с помощью методов традиционной статистики (корреляционного, регрессионного, факторного анализа). Оказывается, что подобные данные не всегда удовлетворяют требованиям метрологии, статистической воспроизводимости и другим условиям, которые необходимы для эффективной работы указанных методов.

Альтернативным и более эффективным методом обработки данных экологического мониторинга, в частности, осуществления всех основных этапов экологического контроля природной среды является детерминационный анализ (ДА) многомерных данных, используемый для установления сопряженностей между биотическими и абиотическими компонентами экосистем (глава 3). С помощью процедур ДА возможно проведение не только экологического нормирования, но и практически всех этапов экологического контроля — выбора наиболее адекватного биотического индикатора экологического состояния, экологической диагностики (отбор факторов, приводящих к экологическому неблагополучию), ранжирования факторов риска по степени их опасности для сообществ, выявления неполноты в программах физико-химического мониторинга. Нормирование факторов риска с помощью ДА продемонстрировано на примере р. Суры и Сурского водохранилища. Здесь индикацию экологического состояния проводили по численности массовых видов зоопланктона.

То, насколько эффективна окажется технология экологического контроля, зависит прежде всего от ее начального этапа — биоиндикации состояния природного объекта, или оценки его состояния по биотическим показателям. Глава 4 диссертации посвящена аналитическому обзору существующих подходов к биотестированию (раздел 4.1) и биоиндикации (раздел 4.2). Под биотестированием понимается лабораторное определение предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ в виде пороговых величин для заданных значений смертности, плодовитости и других показателей отдельных видов гидробионтов. Одним из наиболее часто применяемых подходов к биоиндикации является исследование структурных характеристик биоценозов (раздел 4.2.1). Подобный подход может быть основан, в частности,: 1) на относительном обилии организмов, являющихся индикаторами разного рода загрязнений; 2) на индексах видового разнообразия сообществ организмов; 3) на экологических модификациях природного биоценоза. Довольно распространенной является точка зрения, согласно которой оценивать неблагополучие экосистемы следует по степени отклонения определенных параметров отдельного сообщества от некоторой статистической нормы, выведенной по данным многолетних наблюдений (раздел 4.2.2). Это могут быть, например, параметры ранговых распределений численностей или биомасс входящих в сообщество видов, размерных групп, жизненных форм и т.д.). Для биоиндикации также могут быть привлечены: динамические показатели эффективности функционирования биоценозов, т.е. значения продукции и деструкции в экосистеме; численности и биомассы отдельных биотических компонентов (раздел 4.2.3); морфологические, биохимические, цитогенетические, иммунологические характеристики отдельных организмов, населяющих данную экосистему (раздел 4.2.4); некоторые индикаторные биологические показатели в экосистеме, принятой в качестве эталона (заповедника, зоны рекреации и др.) (раздел 4.2.5). В разделе 4.2.6. речь идет о принципах выбора среди имеющихся биотических индикаторов того, который наиболее эффективно описывал бы состояние данной экосистемы.

Биоиндикация, как правило, требует перевода числовых значений индикаторной характеристики в качественные градации шкалы "норма-патология". Для этого стро

Введение 12 ится "функции желательности" (глава 5), позволяющая отображать количественные шкалы в обобщенные шкалы критериев качества.

Мировой и отечественной практике диагностики экологического неблагополучия и нормирования неблагоприятных воздействий посвящена глава 6. Представлены как методика установления государственных российских стандартов предельно допустимых концентраций (ПДК) загрязняющих веществ, так и альтернативные подходы к нормированию.

В главе 7 описываются основы метода экологически допустимых уровней (ЭДУ) факторов среды, опирающегося на концепцию экологической толерантности и биотическую концепцию экологического контроля природных экосистем. Метод позволяет при наличии биологической оценки состояния экосистемы и данных физико-химического мониторинга рассчитать диапазоны ЭДУ, которые и дали название методу. Разделы 7.1-7.2 посвящены описанию алгоритмов расчета ЭДУ, использованию дополнительных возможностей анализа данных (учет совместного действия факторов, учет запаздывания отклика биоты на внешние воздействия, построение годовых хронограмм ЭДУ и т.д.). Раздел 7.3 представляет собой пример применения метода ЭДУ для осуществления экологического контроля в бассейнах рек Дон и Сура. На основе оценок состояния по данным о наличии в пробе гидробионтов-индикаторов загрязненности (фито-, зоопланктеров и бентосных организмов) для рек и водохранилищ бассейна Дона вычислены ЭДУ значимых для возникновения экологического неблагополучия факторов, проведено их ранжирование, составлен прогноз состояния экосистем по данным физико-химического мониторинга. На примере р. Суры показана возможность осуществления этапов экологической диагностики и нормирования с применением контекста, т.е. не для всего исходного массива данных, а для отдельных подмассивов, где наблюдения сгруппированы по времени и ли месту отбора проб.

Наборы абиотических факторов экологического риска и соответствующие значения ЭДУ, кроме бассейна Дона, были получены и для многих других бассейнов крупнейших рек — Немана, Западной Двины, Днепра, Днестра, Дуная, Волги, Оби, Енисея, Ангары, Лены, Амура, Уссури, Элисты, Суры (глава 8). В разделе 8.1 приведен сравнительный анализ бассейнов по качественному составу факторов, вызывающих отклонения от нормального функционирования сообществ гидробионтов, и по величинам их ЭДУ. Здесь же описано исследование зависимости адаптированности пресноводных экосистем к внешним воздействиям от места отбора пробы (водная толща или грунты), географической широты, климата, степени удаленности от моря, плотности населения в соответствующем регионе. Результатом такой работы стала географическая и климатическая классификация регионов, основанная на изменчивости границ толерантности местных организмов. Вычисленные во всех бассейнах нормативы ЭДУ основных факторов экологического неблагополучия сопоставлены с официальными стандартами ПДК. В разделе 8.2 содержатся результаты проведения этапов биоиндикации, экологической диагностике и экологического нормирования в р. Элисте, где в качестве биотического индикатора использовали значения параметров ранговых распределений численностей размерно-морфологических групп пери-фитона. Другим объектом приложения технологии регионального экологического контроля была р. Сура (раздел 8.3). Здесь для оценки экологического состояния использовали численности массовых видов зоопланктона.

Для осуществления полноэтапной технологии экологического контроля природных вод требуется наличие, во-первых, баз многолетних данных о биологических и физико-химических характеристиках объектов, во-вторых, информационно-вычислительной системы, оснащенной компьютерными методами диагностики состояния экосистем по биотическим показателям и нормирования воздействий, нарушающих экологическое благополучие. Описанию структуры и функций подобной системы, реализованной для рек, озер и водохранилищ России и сопредельных стран, посвящена глава 9 диссертации.

Автор глубоко благодарен В.Н.Максимову, А.П.Левичу и В.А.Абакумову, чьи научные идеи и материалы послужили отправной точкой для разработки основных положений настоящей работы. Без их постоянной и незаменимой помощи при обсуждении результатов, при написании отдельных глав итоговый текст диссертации не появился бы на свет.

Автор также хочет поблагодарить Е.Л.Воробейчика, Д.Б.Гелашвили, Л.В.Джабруеву, В.Г.Дубинину, Д.Г.Замолодчикова, Т.Д.Зинченко, С.В.Мамихина, Г.Ф.Милованову, Г.С.Розенберга, А.Т.Терехина, О.Ф.Филенко, С.В.Чеснокова, В.К.Шитикова за ценные советы и участие в совместных публикациях. Автор выражает признательность М.А.Белушкину, А.А.Боголюбовой, М.В.Владимирову, В.Н.Воробьеву, Ю.В.Гелетину, А.Г.Гурскому, Д.Г.Дерягину, С.А.Карпухину, Е.И.Комаровской, А.Кравченко, В.А.Никулину, Н.В.Новиковой, А.А.Рыбакову за конкретную практическую помощь, которые очень помогли в работе над диссертацией.

ЧАСТЬ I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ТЕХНОЛОГИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРИРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

Заключение Диссертация по теме "Экология", Булгаков, Николай Гурьевич

Заключение 226 вклада в неблагополучие биоценоза с учетом совокупного действия многих факторов, работать с выборками из полного массива данных с помощью задания контекста.

Абакумов В.А. Экологические модификации и развитие биоценозов // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Труды международного симпозиума. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С. 18-40. Абакумов В.А., Сиренко Л.А. К методу контроля экологических модификаций биоценозов // Научные основы биомониторинга пресноводных экосистем. Труды советско-французского симпозиума. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. С.117-131. Абакумов В.А., Сущеня Л.М. Гидробиологический мониторинг пресноводных экосистем и пути его совершенствования // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Труды международного симпозиума. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.41-51.

Абрамов В.И., Шевченко В.А. Использование арабидопсиса (АгаЫёорз18 Йга-Напа (Ь.) Неуп11.) для мониторинга загрязнения городской среды Москвы // Тез. докл. 3 съезда по радиац. исслед. "Радиобиол., радиоэкол., радиац. безопас.". Пущино, 1997. С. 137-138.

Библиография Диссертация по биологии, доктора биологических наук, Булгаков, Николай Гурьевич, Москва

1. Аверинцев В.Г. Оценка сезонной динамики функционального состояния высокоарктических мелководных экосистем Земли Франца-Иосифа методом ABC // Проблемы экологии полярных областей. М.: Наука, 1991. Вып.2. С.23-24.

2. Аверинцев В.Г., Жуков В.И. Соотношение кумулятивных процентов биомассы и численности как показатель состояния сообществ // Пробл. четверт. палео-экол. и палеогр. сев. морей. Апатиты, 1987. С.3-4.

3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 280 с.

4. Алексеев В.А. Особенности описания древостоев в условиях атмосферного загрязнения // Взаимодействие лесных экосистем и атмосферных загрязнителей. Таллин, 1982. С.97-115.

5. Алексеев В.А. Некоторые вопросы диагностики и классификации поврежденных загрязнением лесных экосистем // Лесные экосистемы и атмосферное загрязнение. Л., 1990. С.38-54.

6. Алимов А.Ф. Динамика биомассы, продуктивность экосистем континентальных водоемов // Ж. общ. биол. 1997. 58. №3. С.27-42.

7. Арманд А.Д., Кайдакова В.В., Кушнарева Г.В., Добродеев В.Г. Определение пределов устойчивости геосистем на примере окрестностей Мончегорского металлургического комбината// Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1991. №1. С.93-104.

8. Баканов А.И. Использование комбинированных индексов для мониторинга пресноводных водоемов по зообентосу // Вод. ресурсы. 1999. 26. №1. С. 108111.

9. Баканов А.И. Использование зообентоса для мониторинга пресноводных водоемов // Биол. внутр. вод. 2000. №1. С.68-82.

10. Баканов А.И., Сметанин М.М., Шихова Н.М. О некоторых подходах к анализу и количественной оценке структур водных экосистем. Ин-т биол. внутр. вод РАН. Борок, 1998. 28 с. Деп. в ВИНИТИ 04.11.98, №3212-В98.

11. Балушкина Е.В. Хирономиды как индикаторы степени загрязнения воды // Методы биологического анализа пресных вод. Л., 1976. С. 106-118.

12. Балушкина Е.В. Применение интегрального показателя для оценки качества вод по структурным характеристикам донных сообществ // Тр. Зоол. ин-та РАН. 1997. 272. С.266-292.

13. Балушкина Е.В. Критерии и методы оценки уровня антропогенной нагрузки и качества воды // Тез. докл. междунар. науч. конф. "Малые реки: Современное экологическое состояние, актуальные проблемы". Тольятти, 2001. С. 19-20.

14. Баринова С.С. К оценке состояния водных экосистем архипелага Новая Земля (Новоземельский заповедник, Россия) // Альгология. 1998. 8. №1. С.57-62.

15. Бедова П.В. Оценка состояния водной среды в Республике Марий Эл с помощью гидробионтов // Тез. докл. Междунар. конф. "Фин.-угор мир: состояние природы и регион, стратегия защиты окру ж. среды". Сыктывкар, 1997. С.21-22.

16. Борисов Б.М. К вопросу об оценке состояния здоровья населения в условиях антропогенного загрязнения окружающей среды // Экол. пром. пр-ва. 1999. №1. С.3-6.

17. Булгаков Н.Г. Индикация состояния природных экосистем и нормирование факторов окружающей среды. Обзор существующих подходов // Усп. соврем, биол. 2002. Т.122. №2. С. 115-135.

18. Булгаков Н.Г. Экологически допустимые уровни абиотических факторов в водоемах России и сопредельных стран. Зависимость от географических и климатических особенностей // Водные ресурсы. 2003 (в печати).

19. Булгаков Н.Г., Левич А.П., Никонова P.C., Саломатина Т.В. О связи между экологическими параметрами и продукционными показателями выростного рыбоводного пруда //Вестник МГУ. Сер. биол. 1992. № 2. С.57-62.

20. Булгаков Н.Г., Дубинина В.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Метод поиска сопря-женностей между гидробиологическими показателями и абиотическими факторами среды на примере уловов и урожайности промысловых рыб // Изв. РАН. Сер. биол. 1995. №2. С.218-225.

21. Булгаков Н.Г., Левич А.П., Максимов В.Н. Прогноз состояния экосистем и нормирование факторов среды в водных объектах Нижнего Дона // Изв. РАН. Сер. биол. 1997. №3. С.374-379.

22. Булгаков Н.Г., Абакумов В.А., Иванов В.Ю. Использование данных о биологии, гидрохимии и гидрологии пресных вод России и сопредельных стран при построении компьютерной информационной системы // Известия АН. Серия биологическая. 2002. №6. С.733-737.

23. Быстрова А.К. Экология и капиталистический город. М.: Наука, 1980. 173 с.

24. Бялобок С. Регулирование загрязнения атмосферы // Загрязнение воздуха и жизнь растений. Л., 1988. С.500-531.

25. Ветров В.В., Хрупачев А.Г. Метод оценки и прогнозирования влияния вредных техногенных факторов на продолжительность жизни человека // Вестн. нов. мед. технол. 1998. 5. №3-4. С. 15-17.1. Литература 232

26. Воробейник E.JL, Садыков О.Ф., Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений. Екатеринбург: Наука, 1994. 280 с.

27. Вторжение в природную среду. Оценка воздействия. М.: Прогресс, 1983. 191 с.

28. Вудивисс Ф. Биотический индекс р. Трент. Макробеспозвоночные и биологическое обследование // Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Тр. Советско-английского сем. JI.: Гид-рометеоиздат, 1977. С. 132-161.

29. Гашев С.Н. Млекопитающие в системе экологического мониторинга (на примере Тюменской области). Автореф. дис. докт. биол. наук. Тюмень, 2001.

30. Гелашвили Д.Б., Туманов A.A., Безруков М.Е., Лисёнкова Н.В., Баринова O.K., Крестьянинов Н.П. Методологические проблемы применения биологических тест-объектов в экоаналитике. //Аналитическая химия. 1999. Т.54. С.909-917.

31. Грешта Я. Влияние промышленной загрязненности воздуха на сосновые и еловые древостой // Растительность и промышленные загрязнения. Свердловск, 1970. С.20-25.

32. Гродзинский М.Д. Эмпирические и формально-статистические методы определения областей допустимых и нормальных состояний // Научные подходы к определению норм нагрузок на ландшафты. М., 1988. С.215-224.

33. Гудериан Р. Загрязнение воздушной среды. М.: Мир, 1979. 200 с.

34. Гузев B.C., Просянников Е.В., Просянникова С.ГГ. Изменения почвенных микробиоценозов и их функционирования в экосистемах, загрязненных выбросами

35. Чернобыльской АЭС // Тез. Докл. 2 съезда О-ва почвоведов. Кн. 1. М., 1996. С.251-252.

36. Деревенская О.Ю., Мингазова Н.М. Сообщества зоопланктона озер при их загрязнении и восстановлении //Гидробиол. ж. 1998. 34. №4. С.50-55.

37. Димитриев Д.А., Шарапова О.В., Воронцова Г.М. Влияние антропогенных экологических факторов на уровень мертворожденности // Изв. Нац. акад. наук и искусств Чуваш. Респ. 1998. №3. С.73-77.

38. Дробот В.И. Структурные изменения зоопланктонных сообществ водоемов заповедника "Большая Кокшага" // Тез. докл. Междунар. конф. "Фин.-угор мир: состояние природы и регион, стратегия защиты окруж. среды". Сыктывкар, 1997. С.63-64.

39. Евланов И.А., Минеев А.К., Розенберг Г.С. Оценка состояния пресноводных экосистем по морфологическим аномалиям у личинок рыб. Тольятти: ИЭВБ РАН, 1999. 38 с.

40. Ежегодники качества поверхностных вод и эффективности проведенных водоохранных мероприятий. 1984—1991. Ростов-на-Дону. Северо-Кавказское территориальное управление по гидрометеорологии.

41. Ежегодники состояния экосистем поверхностных вод СССР (по гидробиологическим показателям). 1981—1991. Обнинск.

42. Ежегодные данные о качестве поверхностных вод суши. 1990. СевероКавказское территориальное управление по гидрометеорологии.

43. Ежеквартальные бюллетени качества поверхностных вод суши. 1975—1983. Ростов-на-Дону. Северо-Кавказское территориальное управление по гидрометеорологии.

44. Жигальский О. А. Экологическое нормирование антропогенных нагрузок // Тез. докл. 3 междунар. конф. "Освоение Севера и пробл. рекультивации". Сыктывкар, 1997. С.73-75.

45. Замолодчиков Д.Г. Оценка экологически допустимых уровней антропогенного воздействия//Докл. РАН. 1992. 324, №1. 237-239.

46. Замолодчиков Д.Г. Оценки экологически допустимых уровней антропогенного воздействия на пресноводные экосистемы // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 1993. Т.15. СПб. С.214-233.

47. Замолодчиков Д.Г., Булгаков Н.Г., Гурский А.Г., Левич А.П., Чесноков C.B. К методике применения детерминационного анализа для обработки экологических данных // Научные доклады высшей школы. Биологические науки. 1992. №7. С.116-133.

48. Захаров В. М. Здоровье среды: концепция. М.: Центр экологической политики России, 2000. 30 с.

49. Захаров В.М., Кларк Д.М. (ред.) Биотест: интегральная оценка здоровья экосистем и отдельных видов. М.: Московское отделение международного фонда1. Биотест", 1993. 68 с.

50. Захаров В. М., Баранов А. С., Борисов В. И., Валецкий А. В., Кряжева Н. Г., Чистякова Е. К., Чубинишвили А.Т. Здоровье среды: методика оценки. М.: Центр экологической политики России, 2000. 68 с.

51. ЗинченкоТ.Д., Выхристюк J1.A., Шитиков В.К. Методологический подход к оценке экологического состояния речных систем по гидрохимическим и гидробиологическим показателям // Изв. Самарского научного центра РАН. 2000. 2. №2. С.233-243.

52. Иванова М.Б. К вопросу об определении состояния озерных экосистем при антропогенном воздействии //Биол. внутр. вод. 1997. №1. С.5-12.

53. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. М.: Гидроме-теоиздат, 1984. 435 с.

54. Исакова Е.Ф., Колосова JI.B. Проведение токсикологических исследований на дафниях // Методы биотестирования качества водной среды. М.: Изд-во МГУ, 1989. С.51-62.

55. Калинин В.А., Крюк В.И., Луганский H.A., Шавнин С.А. Модель оценки состояния пораженных древостоев // Экология. 1991. №3. С.21-28.

56. Карташева Н.В., Левич А.П. Влияние загрязнения металлами на равномерность распределения численностей видов зоопланктона // Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ, 1981. С.151-155.

57. Келлер A.A., Кувакин В.И. Медицинская экология. СПб.: "Петроградский и Ко", 1998. 256 с.

58. Кимстач В.А. Классификация качества поверхностных вод в странах Европейского экономического сообщества. СПб: Гидрометеоиздат, 1993. 48 с.1. Литература 237

59. Кириенко Г.С., Васильева К.В. Особенности экологической регламентации водохозяйственной деятельности в Байкальском регионе // Сб. науч. тр. 1 Регион, науч. конф. "Пробл. геогр. Байкал, региона". Улан-Удэ, 1997. С.150-153.

60. Кобзев В.А. Взаимодействие загрязняющих почву тяжелых металлов и почвенных микроорганизмов (обзор) // Тр. Ин-та эксперимент, метеорологии. 1980. Вып. 10(86). С.51-66.

61. Комплексная экологическая оценка техногенного воздействия на экосистемы южной тайги. М.: ЦЕП Л, 1992. 246 с.

62. Кренева C.B., Гусева С.С. Экологические модификации микрозоопланктона как показатель состояния гидробиоценозов // Тр. межд. симп. "Экологические модификации и критерии экологического нормирования". Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.123-137.

63. Криволуцкий Д.А., Степанов A.M., Тихомиров Ф.А., Федоров Е.А. Экологическое нормирование на примере радиоактивного и химического загрязнения экосистем // Методы биоиндикации окружающей среды в районах АЭС. М., 1988. С.4-16.

64. Левин C.B., Гузев B.C., Асеева И.В., Бабьева И.П. Тяжелые металлы как фактор антропогенного воздействия на почвенную микробиоту // Микроорганизмы и охрана почв. М., 1989. С.5-46.

65. Левич А.П. Структура экологических сообществ. М.: Изд-во МГУ, 1980. 181 с.1. Литература 238

66. Левин А.П. Биотическая концепция контроля природной среды // Доклады

67. РАН. 1994. 337. №2. 280-282.

68. Левич А.П., Терехин А.Т. Метод расчета экологически допустимых уровней воздействия на экосистемы (метод ЭДУ) // Водные ресурсы. 1997. №3. С.328-335.

69. Левич А.П., Булгаков Н.Г., Абакумов В.А., Терехин А.Т. Определение экологически допустимых уровней расходов воды по гидробиологическим показателям // Вестник МГУ. Сер. 16. Биол. 1998. №3. С.49-52.

70. Левич А.П., Максимов В.Н, Булгаков Н.Г. Методика применения детерминаци-онного анализа данных мониторинга для целей экологического контроля природной среды //Успехи соврем, биол. 2001. Т. 121. №2. С.131.1. Литература 239

71. Лесников Л.А., Исакова Е.Ф., Колосова Л.В. Опыты на дафниях // Методические рекомендации по установлению предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ для воды рыбохозяйственных водоемов. М.: ВНИРО, 1986. С.34-48.

72. Лугаськов A.B., Ярушина М.И., Лугаськова Н.В., Степанов Л.Н. Экологическое состояние водной биоты речных экосистем на территории Курганской области. Ин-т экол. раст. и живот. УрО РАН. Екатеринбург, 1998. 48 с. Деп. в ВИНИТИ 14.01.98, №32-В98.

73. Максимов В.Н. Об одном способе оценки качества природных вод // Самоочищение и биоиндикация загрязненных вод. М.: Наука, 1980, С. 212.

74. Максимов В.Н. Проблемы комплексной оценки качества природных вод (экологические аспекты) // Гидробиологический ж. 1991а. 27. №3. С.8-13.

75. Максимов В.Н. Ранговый метод оценки сходства сообществ при анализе состояния экосистем // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. СПб.: Гидрометеоиздат, 19916. С.329-333.

76. Максимов В.Н., Ганыпина Л.А., Абакумов В.А. Оценка качества воды в реке по видовому составу фитопланктона // Известия АН СССР, сер. биол. 1983. N 5. С.731.

77. Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Джабруева Л.В. Ранговые распределения размерно-морфологических групп микроводорослей в перифитоне и их связь с1. Литература 240уровнем загрязнения водоема // Известия РАН. Сер. Биол. 19976. №6. С.697704.

78. Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Милованова Г.Ф. Детерминационный анализ связей между различными компонентами экосистем. Сравнение с методами традиционной статистики // Известия РАН. Сер. биол. 1999. № 4. С.469-477.

79. Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Милованова Г.Ф., Левич А.П. Детерминационный анализ в экосистемах: сопряженности для биотических и абиотических компонентов // Изв. РАН. Сер. биол. 2000а. №4. С.482-491.

80. Максимов В.Н., Булгаков Н.Г., Левич А.П. Количественные методы экологического контроля: диагностика, нормирование, прогноз // Экология и устойчивое развитие города. М. 20006. С.79-83.

81. Максимов В.Н., Абакумов В.А., Булгаков Н.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Экологически допустимые уровни абиотических факторов. Исследование водных экосистем Восточной Европы // Вестник МГУ. Сер. 16. Биол. 2001а. №4. С.36-41.

82. Максимов В.Н., Абакумов В.А., Булгаков Н.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. Экологически допустимые уровни абиотических факторов. Исследование пресноводных объектов азиатской части России и Узбекистана // Изв РАН. Сер. биол. 2002. №5. С.614-624.

83. Мамихин C.B. Компьютеризация экологических исследований // Вестн. Российского университета дружбы народов. Сер. Экология и безопасность жизнедеятельности. 2000. №4. С. 150-157.

84. Мелиорация и водное хозяйство. Справочник. 5. Водное хозяйство / Ред. Боро-давченко И.И. М.: Агропромиздат, 1988.

85. Методические указания по установлению эколого-рыбохозяйственных нормативов (ПДК и ОБУВ) загрязняющих веществ для воды водных объектов, имеющих рыбохозяйственное значение. М.: Изд-во ВНИРО, 1998. 145 с.

86. Методическое руководство по биотестированию воды. РД 118-02-90. М., 1991. 48 с.

87. Методы биотестирования качества водной среды. Ред. О.Ф.Филенко. М.: Изд-во МГУ, 1989. 124 с.

88. Михайловский Г.Е. Описание и оценка состояний планктонных сообществ. М.: Наука, 1988.214 с.

89. Моисеенко Т.И. Экотоксикологический подход к нормированию антропогенных нагрузок на водоемы Севера // Экология. 1998. №6. С.452-461.

90. Мосина JT.B. Новые подходы к оценке антропогенных воздействий в экосистемах с использованием биоиндикаторов // Тез. докл. 2 Съезда О-ва почвоведов. М., 1996. Кн.1. С.40-41.

91. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение. М.: Мир, 1992. 181 с.

92. Носов В.Н., Булгаков Н.Г., Максимов В.Н. Построение функции желательности при анализе данных экологического мониторинга // Изв. РАН. Сер. биол. 1997. №1. С.69-74.

93. Оксиюк О.П., Жукинский В.Н., Брагинский Л.П., Линник Г.Н., Кузьменко М.И., Кленус В.Г. Комплексная экологическая классификация качества поверхностных вод суши // Гидробиол. ж. 1993. Т.29. №4. С.62-76.

94. Организация и проведение режимных наблюдений за загрязнением поверхностных вод суши на сети Роскомгидромета. Методические указания. Охрана природы. Гидросфера. РД 52.24.309-92. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. 67 с.

95. Оценка состояния и устойчивости экосистем. М., 1992. 125 с.

96. Павловский В.А., Сафронов В.В., Розенберг Г.С., Краснощекое Г.П. Экологическая экспертиза: теория и практика (Опыт применения в Самарской области). Экологическая безопасность и устойчивое развитие Самарской области. 1997. Вып. 5. 190 с.

97. Падкин В.В. Популяционное здоровье как критерий экологической безопасности урбанизированного региона // Регион, экол. 1996. №1-2. С.89-92.

98. Пареле Э.А., Астапенок Е.Б. Тубифициды (Tubificidae, Oligochaeta) — индикаторы загрязнения водоема // Изв. АН ЛатвССР. 1975. №9. С.44-46.

99. Песенко Ю.А. Концепция видового разнообразия и индексы, его измеряющие // Ж. общ. биол. 1978. Т.39. №3. С.380-293.

100. Петин В.Г., Жураковская Г.П., Пантюхина А.Г., Рассохина A.B. Малые дозы и проблемы синергического взаимодействия факторов окружающей среды // Ра-диац. биол. радиоэкол. 1999. 39. №1. С. 113-126.

101. Плохинский H.A. Биометрия. М.: Изд-во МГУ, 1970. 336 с.

102. Поливанов B.C. О принципах классификации антропогенных систем // Пробл. регион, экол. 1997. №4. С.5-16.

103. Полякова Ю.Б. Комнатная муха Musca domestica L. (Díptera, Muscidae) как биоиндикатор техногенного загрязнения окружающей среды // Энтомол. обозрение. 1998. 77. №2. С.289-294, 523.

104. Попченко В.И. Закономерности изменения сообществ донных беспозвоночных в условиях загрязнения природной среды // Тр. сов.-франц. симп. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. С. 136-140.

105. Попченко В.И. Экологические модификации сообществ зообентоса в условиях загрязнения водных экосистем //. Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С. 144-151.

106. Попченко В.И. Экологические модификации сообщества макрозообентоса как индикаторы загрязнения водных экосистем // Биоиндикация: теория, методы, приложения. Тольятти, 1994. С.38-52.

107. Пузаченко Ю.Г. Проблемы устойчивости и нормирования // Структурно-функциональная организация и устойчивость биологических систем. Днепропетровск, 1990. С. 122-147.

108. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко А.Ю. Семантические аспекты биоразнообразия // Ж. общ. биол. 1996. Т.57. №1. С.1-43.

109. Радаев A.A. Биоэкологические закономерности стабильности развития пчелы медоносной Apis mellifera L. и их применение в биомониторинге. Автореф. дис. . канд. биол. наук. Нижний Новгород, 2001.

110. Радцэм Г.Г., Казаков Ю.Е., Вышковская Н.В. Экологические модификации в закисленных водоёмах // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.75-80.

111. Разумовский JI.B. Биоиндикация общего уровня антропогенной нагрузки методом графического сопоставления внутренней структуры диатомовых комплексов (на примере речной системы Волго-Ахтубинского междуречья). М.: ИРЦ Газпром, 1999. 72 с.

112. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем / Ред. Абакумов В.А. СПб: Гидрометеоиздат, 1992. 318 с.

113. Рябинин В.М. Лес и промышленные газы. М.: Лесн. пром-ть, 1965. 112 с.

114. Рябко Б.Я., Кудрин Б.И., Завалишин Н.Н., Кудрин А.И. Модель формирования статистической структуры биоценоза // Изв. АН СССР. Сер. биол. 1978. Вып.1. С.121-127.

115. Савинов А.Б. Анализ фенотипической изменчивости одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale Wigg.) из биотопов с разными уровнями техногенного загрязнения //Экология. 1998. №5. С.362-365.

116. Салиев А.В. Моделирование воздействия атмосферных фитотоксикантов на растения — пространственный аспект // Основы биологического контроля загрязнения окружающей среды. М., 1988. С. 137-160.

117. Сахаров В.Б. Оценка состояния байкальского фитопланктона методом функции желательности // Биол. науки. 1982. №5. С.64-68.

118. Сахаров В.Б., Ильяш Л.В. Применение метода функции желательности к анализу результатов изучения действия цинка и хрома на фитопланктон Рыбинского водохранилища//Биол. науки. 1982а. №8. С.65-68.

119. Сахаров В.Б., Ильяш Л.В. Метод функции желательности при анализе сезонной сукцессии планктона//Биол. науки. 19826. №1. С.59-66.1. Литература 245

120. Севостьянова Е.В. Кардиометеопатии — проявление экологического неблагополучия // Матер. Науч.-практ. Конф. "Сиб. стандарт жизни: экол., образ., здоровье". Новосибирск, 1997. С. 165-167.

121. Селезнев И.С. О комплексных показателях безопасности малых городов // Безопасность. 1997. №5-6. С.47-51.

122. Семин В.А. Основы рационального водопользования и охраны водной среды. М.: Высшая школа, 2001. 320 с.

123. Сиренко Л.А. Экспресс-методы изучения экологических модификаций фитоце-нозов // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.151-163.

124. Сироткина Н.В., Левич А.П. Влияние тяжелых металлов на видовую и надви-довую структуры фитопланктонного сообщества Рыбинского водохранилища // Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ, 1981. С.142-150.

125. Слепян Э.И. Принципы экологической патологии // Регион, экол. 1998. №1. С.53-79.

126. Смит У.Х. Лес и атмосфера. Взаимодействие между лесными экосистемами и примесями атмосферного воздуха. М.: Прогресс, 1985. 429 с.

127. Стандарт систем экологического менеджмента. ISO 14001. http://www.dnv.ru

128. Степанов A.M. К методике расчета индекса деградации биогеоценоза под воздействием выбросов промышленных предприятий // Мониторинг лесных экосистем. Каунас, 1986. С.201-202.

129. Степанов A.M. Методология биоиндикации и фонового мониторинга экосистем суши // Экотоксикология и охрана природы. М., 1988. С.28-108.

130. Степанов A.M. Экспериментальное определение допустимой антропогенной нагрузки на лесные экосистемы // Проблемы устойчивости биологических систем. Харьков, 1990. С.352-353.

131. Степанов A.M. Биоиндикация на уровне экосистем // Биоиндикация и биомониторинг. М., 1991. С.59-64.

132. Строганов Н.С. Методика определения токсичности водной среды // Методика биологических исследований по водной токсикологии. М.: Наука, 1971. С. 1460.

133. Тальских В.Н. Использование концепции инвариантных состояний биоценозов в экологическом мониторинге и нормировании загрязнения рек Средней Азии // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. JL: Гидрометеоиздат, 1991. С.163-184.

134. Тальских В.Н. Биологическая шкала оценки качества воды и экологического состояния водотоков Средней Азии на основе ранжирования "биологического отклика" биоценозов перифитона // Тр. Среднеаз. регион, н.-и. гидрометеорол. ин-та. 1998. №155. С.57-60.

135. Тамарина H.A., Максимов В.Н., Александрова К.В., Георгиева Е.К. Функция желательности как обобщенный критерий качества лабораторных культур насекомых // Журнал общей биологии. 1981. N 4. С.597.

136. Танканаг A.B. Расчет и картографирование величин критических нагрузок по азоту и сере на экосистемы Европейской части России // Тез. докл. 2 Откр. гор. науч. конф. мол. ученых г. Пущино. Пущино, 1997. С. 199-200.

137. Уразаев H.A., Никитин A.B., Нелупенко JI.B. Ветеринарная экология и патология животных // Вестн. ветеринарии. 1997. 4. №6.С.13-16.1. Литература 247

138. Фащук Д.Я. Географо-экологическая модель морского водоема. Автореф. дис.докт. геогр. наук. М., 1997.

139. Федоров В.Д. Особенности организации биологических систем и гипотеза "вспышки" вида в сообществе // Вестник МГУ. Сер. 16. Биология. 1970. №2. С.71-81.

140. Федоров В.Д. Новый показатель неоднородности структуры сообщества // Вестн. МГУ. Сер. биол. 1973. №2. С.94-96.

141. Федоров В.Д. К стратегии биологического мониторинга // Биол. науки. 1974. №10. С.7-17.

142. Федоров В.Д. Относительное обилие симпатрических видов и модель экспоненциально разломанного стержня // Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ, 1978. Вып.2. С.17-41.

143. Федоров В.Д., Кондрик Е.К., Левич А.П. Ранговое распределение численности фитопланктона Белого моря // Докл. АН. 1977. Т.236. №1. С.264-267.

144. Федоров В.Д., Сахаров В.Б., Левич А.П. Количественные подходы к проблеме оценки нормы и патологии экосистем // Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ, 1982. Вып.6. С.3-42.

145. Филенко О.Ф. Практические ориентиры водной токсикологии // Гидробиол. журн. 1991. Т.27. №3. С.72-74.

146. Хазиахметов P.M. Экологически-ориентированное управление структурой и функцией агроэкосистем. Автореф. дис. . докт. биол. наук. Тольятти, 2002.

147. Цветков В.Ф. Параметры критических этапов техногенной деградации сосновых насаждений Кольского полуострова // Тез. докл. конф. "Проблемы устойчивости биологических систем". Харьков, 1990. С.330-331.1. Литература 248

148. Черненькова Т.В., Степанов A.M., Гордеева М.М. Изменение организации лесных фитоценозов в условиях техногенеза // Ж. общ. биол. 1989. 50. №3. С.388-394.

149. Чесноков С.В. Детерминационный анализ социально-экономических данных. М.: Наука, 1982. 168 с.

150. Шялятене Я.А. Закономерности усыхания сосняков в зоне интенсивных промышленных выбросов // Лесн. хоз-во. 1988. №2. С.43-46.

151. Яковлев В.А. Оценка качества поверхностных вод Кольского севера по гидробиологическим показателям и данным биотестирования. Апатиты, 1988. 25 с.

152. Beckett Р.Н., Davis R.D. Upper Critical levels of toxic elements in plants // New phytol. 1977. 79. Pp.95-106.

153. Berger W.H., Parker F.L. Diversity of planctonic Evraminifera in deepsea sediments // Science. 1970. V.168. №3937. Pp. 1345-1347.

154. Beukema J.J. An evaluation of the ABC-method as applied to macrozoobenthic communities living on tidal flats in the Dutch Wadden Sea // Mar. Biol. 1988. V.99. Pp.425-433.

155. Bulgakov N.G. Determination analysis as a method for diagnostics of ecosystem condition // Environmetrics. 2003 (in press).

156. Calow P. Ecological risk assessment: Risk for what? How do we decide? // Ecotoxi-col. and Environ. Safety. 1998. 40. №1-2. Pp. 15-18.

157. Cate R.B. Jr., Nelson L.A. A simple statistical procedure for partitioning soil test correlation data into two classes // Soil Sci. Soc. Amer. Proc. 1971. 35. Pp. 658-660.

158. De Vries W. Critical deposition levels for nitrogen and sulfurs on dutch forest ecosystems // Water, Air and Soil Pollut. 1988. 42. №1-2. Pp.221-239.

159. ECE Critical Levels Workshop. United Nations Economic Commission for Europe. Final Draft Report. Bad Harzburg, 1988. 146 pp.

160. Engle V.D., Summers J.K., Gaston G.R. A benthic index of environmental condition of Gulf of Mexico estuaries//Estuaries. 1994. 17. №2. Pp.372-384.

161. Fager E.M. Diversity: a sampling study // Am. Natur. 1972. V.106. Pp.293-310.

162. Frontier S. Diversity and structure in auatic ecosystems // Oceanogr. and Mar. Biol. Annual Rev. 1985. V.23. Pp.253-278.

163. Gallup S.D., Robertson J.M., Streebin E. A comparison of macroscopic and microscopic indicators of pollution // Proc. Okla. Acad. Sci. 1970. V.50. Pp.49-56.

164. Gibson L.B. Contribs Cushman Foundat. Foraminiforal // Res. 1966. V.17. №4. Pp.117-124.

165. Gleason H.A. On the relation between species and area // Ecology. 1922. V.3. №1. Pp.156-162.

166. Good I.J. The population frequencies of species and the estimation of population parameters // Biometrika. 1953. V.40. Pp.237-264.

167. Goodnight C.J., Whitley L.S. Oligochaetes as indicators of pollution // Proc. 15th Indust. Waste Conf. Purdue Univ. Eng. Ext. 1961. Ser.106. №45. Pp. 139-142.

168. Gorham-Test C. The 1993 Regional Environmental Monitoring and Assessment Program (R-EMAP) study of Galveston Bay, Texas. Pap. Spring Meet. Gulf Estuar. Res. Soc. (GERS) // Gulf Res. Repts. 1998. 10. March. P.75.

169. Halffter G. A strategy for measuring landscape biodiversity // Biol. Int. 1998. №36. Pp.3-17.

170. Hannon B. Ecosystem flow analysis // Can. Bull. Fish. Aquat. Sci. 1985. 213. Pp.97118.

171. Heip C.A. A new index measuring evenness // J. Mar. Biol. Assoc. U.K. 1974. V.54. №3. Pp.555-557.

172. Hill M.O. Diversity and evenness: a unifying notation and its consequences // Ecology. 1973. V.54. №2. Pp.427-432.

173. Hoek G., Groot В., Schwartz J.D., Eilers P. Effects of ambient particulate matter and ozone on daily mortality in Rotterdam, the Netherlands // Arch. Environ. Health. 1997. 52. №6. Pp.455-463.

174. Jones R.H., Molitoris B.A. A statistical method for determining the breakpoint of two lines//Anal. Biochem. 1984. 141. №1. Pp.287-290.

175. Jorgensen S.E. Integration of Ecosystem Theories: a Pattern. Kluwer, Dordrecht, 1992a.

176. Jorgensen S.E. Parameters, ecological constraints and exergy // Ecol. Model. 19926. 62. Pp. 163-170.

177. Jorgensen S.E. Review and comparison of goal functions in system ecology // Vie Milieu. 1994. 44. №1. Pp. 11 -20.

178. Jorgensen S.E. Exergy and ecological buffer capacities as measures of ecosystem health// Ecosyst. Health. 1995a. 1. №3. Pp. 150-160.

179. Jorgensen S.E. The application of ecological indicators to assess the ecological condition of a lake // Lakes Reservoirs: Res. Manage. 1995b. 1. Pp. 177-182.

180. Jorgensen E.S., Mejer H. Ecological buffer capacity // Ecol. Model. 1977. 3. Pp.3961.

181. Jorgensen S.E., Mejer H.F. A holistic approach to ecological modelling // Ecol. Model. 1979. 7. Pp. 169-189.

182. Jorgensen S.E., Nielson S.N., Mejer H.F. Energy, environ, exergy and ecological modelling // Ecol. Model. 1995. 77. Pp.99-109.

183. Kaitala S., Maximov V.N. The desirability function in evaluation of the response of phytoplankton communities to toxicants // Toxicity Assessment. An international quarterly. 1986. V.l. N 1. P.86.

184. Karr J.R., Dudley D.R. Ecological perspective on water quality goals // Environ. Manag. 1981. 5. Pp.55-68.1. Литература 252

185. Larrain A., Soto Е., Bay-Schmith Е. Assessment of sediment toxicity in San Vicentebay, Central Chile, using the amphipod Ampelisca araucana II Bull. Environ. Contain. and Toxicol. 1998. 61. №3. Pp.363-369.

186. Likens G.E. Some aspects of air pollutant effects on terrestrial ecosystems and prospects for the future // AMBIO. 1989. 18. №3. Pp.172-178.

187. MacArthur R.H. Fluctuations of animal populations and measure of community stability // Ecology. 1955. V.36. №7. Pp.533-536.

188. MacArthur R.H. On the relative abundance of species // Amer. Nat. 1960. V.94. Pp.25-36.

189. Margalef R. Diversidad de especies en las comunidades naturales // Publnes. Inst. Biol. Api. Barcelona. 1951. V.9. №5.

190. Margalef R. La teoria de la información en ecologia // Mem. Real. Acad. Cieñe. Artes Barcelona. 1957. V.32. P.373-449.

191. Margalef R. Temporal succession and spatial heterogeneity in phytoplankton // Perspectives in Marine Biology. Berkeley: University of California Press, 1958. Pp.327347.

192. Maximov V.N., Bulgakov N.G., Levich A.P. Quantitative methods of ecological control: Diagnostics, standardization, and prediction // Environmental indices: Systems Analysis Approach. London: EOLSS Publishers, 1999. P.363.1. Литература 253

193. Mcintosh R.P. An index of diversity and the relation of certain concepts of diversity

194. Ecology. 1967. V.48. Pp.392-404.

195. McLaughlin S.B. Effect of air pollution on forest // Air Pollution Control Association. 1985. 35. Pp.512-534.

196. Meire P.M., Dereu J. Use of the abundance/biomass comparison method for detecting environmental stress: some considerations based on intertidal macrozoobenthos and bird communities // J. Appl. Ecol. 1990. V.27. №1. Pp.210-221.

197. Menchinick E.F. A comparison of some species-individuals diversity indices applied to samples of field insects // Ecology. 1964. V.45. Pp.859-861.

198. Miöieta K., Murin G. Vyuzitie herbärovych poloziek na spätny biomonitoring zneöis-tenia zivotheho prostredia // Zivot. prostred. 1996. 30. №5. 262-263.

199. Motomura I. Statistical treatment of association // Japan J. Zool. 1932. V.44. Pp.379383.

200. Pantle R., Buck H. Die biologische Überwachung der Gewässer und Darstellung der Ergebnisse // Gas- und Wasserwach. 1955. 96. №8. S. 1-604.

201. Peet R.K. The measurement of species diversity // Ann. Rev. Ecol. System. 1974. V.5. Pp.285-307.

202. Pielou E.C. The measurement of diversity in different types of biological collections //J. Theor. Biol. 1966. V.13. Pp.131-144.

203. Pielou E.C. Ecological diversity. New York — London — Sydney — Toronto: Wiley Interscience Publ., 1975.

204. Rapport D.J., Regier H.A., Hutchinson T.C. Ecosystem behavior under stress // Am. Nat. 1985. 125. Pp.617-640.

205. Shannon, C.E., Weaver W. The Mathematical Theory of Communication. Urbana, Illinois: Univ. of Illinois Press, 1949.

206. Sheldon A.L. Equitability indices: dependence on the species count // Ecology. 1969. V.50. №3. Pp.466-467.

207. Sienhiegwieg J. Forest community changes as bioindicators of contaminations // Proc. 14th Int. Meet. "Air Pollut. And Forest Decline". Birmensdorf, 1989. 1. Pp.245248.

208. Simpson E.H. Measurement of diversity // Nature. 1949. V.169. P.688.

209. Simpson R.W., Williams G., Petroeschevsky A., Morgan G., Rutherford S. Associations between outdoor air pollution and daily mortality in Brisbane, Australia // Arch. Environ. Health. 1997. 52. №6. Pp.442-454.

210. Singh A.K., Rattan R.K. A new approach for estimating the phytotoxicity limits // Environ. Monit. and Assess. 1987. 9. №3. Pp.269-283.

211. Sivadasan K.K., Joseph K.J. Community structure of microalgal benthos in the Cochin backwaters //Indian J. Mar. Sci. 1998. 27. 3-4. Pp.323-327.

212. Slâdecek V. System of water quality from the biological point of view // Arch. Hy-drobiol. Ergeb. Limnol. 1973. №7. 218 pp.

213. Spang W.D. Bioindikation in Rahmen raumrelevanter Planungen — Grundlagen, Bedeutung, Indikatorwahl//Heidelberg, geogr. Arb. 1996. №100. S.75-87.

214. Stevenson R.J. Diatom indicators of stream and wetland stressors in a risk management framework // Pap. 3rd Symp. Environ. Monit. and Assess. Program (EMAP). Environ. Monit. and Assess. 1998. 51. №1-2. Pp. 107-118.

215. The air quality standard for S02 and particles (Directive S02/779/EEC) and its significance for the other main air pollutants: Commission of the European Communities. Final Report. Luxembourg, 1986. 221pp.

216. Warwick R.M. A new method for detecting pollution effects on marine macrobenthic communities //Mar. Biol. 1987. V.95. №2. Pp.193-200.

217. Watanabe T. et al. Saprophilous and eurysaprobic diatom taxa to organic water pollution and diatom assemblage index (DAIpo) // Diatom. 2. 1986. Pp.23-73.

218. Watanabe T., Asai K., Houki A. Numerical water quality monitoring of organic pollution using diatom assemblages // 9th Diatom Symposium. 1988a. Pp. 123-141.

219. Watanabe T., Asai K., Houki A. Biological information closely related to the numerical index DAIpo (Diatom Assemblage Index to Organic Water Pollution) // Diatom. 19886. 4. Pp.49-58.

220. Weber L.M., Isely J.J. Water quality assessment of the Chattooga River using a macroinvertebrate biotic index // J. E. Mitchell Sci. Soc. 1997. 113. №2. Pp.37-45.

221. Whittaker R.H. Dominance and diversity in land plant communities // Science. 1965. V.147. Pp.250-260.

222. Woodiwiss F.S. The biological system of stream classification used by the Trent River Board // Chem. and Ind. 1964. 11. Pp.433-447.

223. Xu F.-L., Jorgensen S.E., Tao S. Ecological indicators for assessing freshwater ecosystem health // Ecol. Model. 1999. 116. Pp.77-106.

Информация о работе

Булгаков, Николай Гурьевич
доктора биологических наук
Москва, 2003
ВАК 03.00.16

Диссертация

Технология регионального контроля природной среды по данным биологического и физико-химического мониторинга - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы