VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Одним из достаточно широко распространённых методов биомониторинга является метод флуктуирующей асимметрии. В своей работе мы постарались с помощью этого метода оценить состояние окружающей среды в пределах . Чкаловского микрорайона г. Ростова-на-Дону. В этом районе находится один из корпусов Южного Федерального университета, где обучаются студенты по нескольким направлениям.

Возникновение билатеральной симметрии является важным эволюционным достижением, раскрывающим большие возможности для дифференцировки организма. Поскольку в природе строение живых тел не бывает совершенным, естественно, встречаются и самые различные, как направленные, так и случайные, отклонения от билатеральной симметрии (асимметрия).

Флуктуирующая асимметрия является результатом неспособности организмов развиваться по точно определенным путям. При флуктуирующей асимметрии различия между сторонами не являются строго генетически детерминированными и в значительной степени зависят от внешних условий. Флуктуирующая асимметрия (в отличие от других типов асимметрии) не имеет самостоятельного адаптивного значения, а является выражением незначительных ненаправленных нарушений симметрии, которые находятся в пределах определенного люфта, допускаемого естественным отбором, и не оказывают ощутимого влияния на жизнеспособность. Такое положение является вполне естественным, т.к. значительные различия между сторонами могут иметь место в природе лишь в том случае, если они носят приспособительный характер.

При анализе флуктуирующей асимметрии оценивается величина математической дисперсии различий между сторонами от некоторого среднего различия между сторонами, имеющего место в рассматриваемой выборке. Величина дисперсии асимметрии не зависит от абсолютных размеров признака. При этом получается точная количественная оценка величины флуктуирующей асимметрии даже при наличии направленной асимметрии. Метод строг с математической точки зрения, что позволяет проводить анализ полученных результатов с использованием обычных статистических подходов.

Высокий показатель асимметрии указывает на не оптимальность среды обитания исследуемых объектов. Показатель реагирует на изменение любого фактора (откликается повышением на изменение фактора) и стабилен при адаптации к изменившимся условиям (на стадии привыкания показатель постепенно снижается). Таким образом, на основании периодического вычисления этого показателя можно проследить изменения условий обитания объекта окружающей среды.

Методика может быть использована для определения предельно допустимых нагрузок на определенный регион и выявления зон экологического бедствия.

Наши исследования были проведены на территории Чкаловского микрорайона г. Ростова-на-Дону. Ветры и поднимаемая ими пыль оказывают существенное влияние на экологические условия. Наиболее крупные источники загрязнения – это Таганрог, Новочеркасск и разумеется сам г.Ростов-на-Дону. В непосредственной близости от нашего посёлка расположены такие заводы, как «Сельмаш», «Прибор», «Горизонт», на территории посёлка Чкаловский находится фармацевтическая фабрика и ряд скоростных магистралей, которые обуславливают выбросы загрязняющих веществ. Не меньшее влияние на экологическое состояние города, а соответственно и растительности, влияют подземные воды. Большинство подземных вод у нас характеризуются высокими значениями минерализации, жесткости и концентрации сульфатов. Подземные воды также загрязнены марганцем, нефтепродуктами, нитратами, аммиаком, фенолами.

Отрицательное воздействие на состояние всех живых организмов оказывают, так называемые, литохимические аномалии. В нашем микрорайоне установлены литохимические аномалии ванадия. К счастью, его концентрация постепенно уменьшается в связи с переводом ТЭЦ на газовое топливо. А вот аномалия марганца не уменьшаются, хотя и незначительно превышает значения ПДК и связаны с применением в дорожном строительстве металлургических шлаков цехов серого и ковкого чугуна Ростсельмаша. В лесопарковой зоне зафиксированы повышенные количества (близкие или несколько превышающие значения ПДК) ванадия и цинка. Кроме того, отмечены локальные участки загрязнения верхнего слоя почвы свинцом.

Для оценки последствий антропогенного воздействия нами было выбрано 7 учётных площадок с разной степенью антропогенной нагрузки:

Учётная площадка 1 - пер. Гуковский (район СКА) – здесь расположены одноэтажные дома, интенсивность движения автомобильного транспорта небольшая, рядом расположена роща.

Учётная площадка 2 – 2ой соседний переулок – дома 5ти-9ти этажные интенсивность движения автомобильного транспорта небольшая, рядом расположена роща

Учётная площадка 3 – Украинская ул.-Ухтомский пер. – дома разной этажности, движение автомобильного транспорта среднее по интенсивности

Учётная площадка 4 –Татарская улица дома разной этажности, движение автомобильного транспорта среднее по интенсивности

Учётная площадка 5 – ул.Вятская - пер.Днепровский – дома повышенной этажности Интенсивный поток автотранспорта, остановка городского транспорта, часты транспортные пробки.

Учётная площадка 6 – ул. Киргизская - ул. 50летия РСМ. Движение автотранспорта интенсивное, рядом расположена фармацевтическая фабрика и отдельные цеха Ростсельмаша.

Учётная площадка 7 – Щепкинское лесничество, где антропогенная нагрузка существенно снижена для оценки условного фонового уровня. Расстояние до северной окраины города 6,5 км.

В работе использована методика, которая носит название «Оценка стабильности развития живых организмов по уровню асимметрии морфологических структур (флуктуирующая асимметрия)». Эта методика рассмотрена сотрудниками Министерства природных ресурсов Российской Федерации и утверждена распоряжением Росэкологии от 16.10.2003 приказ № 460р (Методические рекомендации…, 2003).

Определение величины ФА билатеральных морфологических структур при использовании пластического признака производится путем просчета числа (размеров) определенных структур слева и справа. Величина асимметрии вычисляется путем деления разницы в промерах на двух сторонах на их сумму.

Нами выбран тополь чёрный (Populus nigra L), как одно из самых распространённых деревьев города. Сбор материала проводили после остановки роста листьев, т.е. в августе-сентябре. Каждая выборка включала в себя 100 листьев (по 10 листьев с 10 деревьев). Листья на каждой точке собирались с 10-12 взрослых деревьев с хорошо развитой кроной, находящихся в сходных экологических условиях, т.е. собирались листья с разных сторон света, а также с разных сторон по отношению к проезжей части дороги, у отдельно стоящих деревьев. Условия затенения являются стрессовыми и могут существенно снижать стабильность развития растений. Листья собирали из нижней части кроны, примерно с одинаковых размеров. Сильно отличающиеся по размеру или поврежденные листья выбраковывались.

С каждого листа снимались показатели по трем промерам с левой и правой сторон листа.

1 – ширина левой и правой половинок листа. В самом широком месте листа циркулем отмечали расстояние от границы центральной жилки до края листа и определяли длину по линейке

2 – расстояние между основаниями первой и второй жилками второго порядка. Циркулем отмечали расстояние от границы центральной жилки до края листа и определяли длину по линейке

3 – угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой второго порядка измеряли транспортиром. Для этого центр основания окошка транспортира совмещают с точкой ответвления второй жилки второго порядка от центральной жилки. Эта точка соответствует вершине угла. Кромку основания транспортира надо совместить с лучом, идущим из вершины угла и проходящим через точку ответвления третьей жилки второго порядка. Второй луч, образующий измеряемый угол, получают, используя линейку. Этот луч идет из вершины угла и проходит по касательной к внутренней стороне второй жилки второго порядка.

Для оценки степени нарушения стабильности развития использовалось значение интегрального показателя асимметрии (величина среднего относительного различия на признак). Для каждого промеренного листа вычислялись относительные величины асимметрии для каждого из признаков. Для этого разность между промерами слева (L) и справа (R) делили на сумму этих промеров: a = (L-R)/(L+R).

Затем вычисляли показатель асимметрии для каждого листа (Р). Для этого суммировали значения относительных величин асимметрии по каждому признаку и разделили на число признаков: Р = (a1+a2+a3)/3 Статистический анализ выполняли в программе Excel.

Данная методика представляет интерес как с научной точки зрения, так и с познавательно-воспитательной точки зрения. Подобную работу могут выполнить школьники средних и старших классов как на уроках биологи или математики, так и на занятиях экологического кружка. Предварительно познакомившись с понятиями «симметрия в жизни организмов», «типы симметрии», элементами вариационной статистики, они вполне могут провести исследование около школы, дома и т.п. и получить выводы о состоянии окружающей среды.

Распределение показателей ФА не подчиняются нормальному закону, поэтому результаты измерений анализировали с помощью критерия U-критерия Манна-Уитни. Существует несколько способов использования критерия и несколько вариантов таблиц критических значений, соответствующих этим способам. Этот метод определяет, достаточно ли мала зона перекрещивающихся значений между двумя рядами. Чем меньше область перекрещивающихся значений, тем более вероятно, что различия достоверны. Эмпирическое значение критерия U отражает то, насколько велика зона совпадения между рядами. Поэтому чем меньше критерий U_эмп, тем более вероятно, что различия достоверны. Мы использовали программу для автоматических расчётов коэффициента (Попов, 2005)

В результате проведенных измерений мы получили слдедующие данные. Ширина листьев (от главной жилки до края листа) колебалась от 35 см до 91 см. При сравнении ширины листьев на разных участках (табл. 1) следует отметить следующее. Разница заметна, например, на участках 5 и 6 – размеры меньше (в среднем 49,29+0,63 и 46,63+0,53 мм), чем на контрольном участке 7 (в среднем 55,68+0,69 и 54,89+0,67). Эта разница статистически достоверна (при Р=95%). Следует отметить, что мы собирали в основном средние по размерам листья. Для тополя характерна гетерофилия, кроме того, появляются и молодые листья, которые имеют более мелкие размеры. Поэтому делать вывод о том, что в загрязнённых участках листья тополя имеют меньшие размеры неправомочно.

Изучая второй признак - расстояние между основаниями первой и второй жилки второго порядка мы отметили, что наименьшее расстояние - 8 мм, максимальное расстояние – 29 мм. Если сравнить средние размеры этого параметра на контрольном участке (17,53+0,53; 17,34+0,51) и на участках по предположениям наиболее загрязнённым (13,26+0,39; 13,42+0,36; 16,63+0,41; 16,26+0,4), то статистически достоверная разница существует между участком 5 и контролем, в между участком 6 и контролем такой разницы нет. Но виды загрязнения разные, можно предположить, что разные виды загрязнителей по-разному влияют на рост листа, формирование жилок. Если пытаться объяснить влияние загрязнителей на рост листа в ширину, рост и формирование жилок, то несомненно необходимы дальнейшие исследования, прежде, чем можно перейти к каким-либо выводам.

Аналогично можно говорить и о третьем признаке – угол между жилкой второго порядка и центральной жилкой. Размер угла колеблется в очень широких пределах от 35⁰ до 88⁰. Средние арифметические значения этого показателя на разных участках колеблются от 61,34⁰+0,59 (участок 5) до 67,96⁰+0,9 (участок 1). Объяснить существует ли связь измеряемого угла с уровнем загрязнения сложно. Дело в том, что в большинстве случаев больший угол имеется у более мелких листьев.

Несомненно показатель флуктуирующей асимметрии имеет более информативное значение. Величина флуктуирующей асимметрии различных, даже нескоррелированных между собой признаков часто показывает согласованные изменения. Таким образом, информация, получаемая в отношении лишь ограниченного набора морфологических признаков, позволяет охарактеризовать уровень стабильности развития организма в целом. Популяционная оценка выражается средней арифметической величин интегрального показателя стабильности развития всех особей в выборке.

При анализе флуктуирующей асимметрии оценивается величина математической дисперсии различий между сторонами от некоторого среднего различия между сторонами, имеющего место в рассматриваемой выборке. Величина дисперсии асимметрии не зависит от абсолютных размеров признака. При этом получается точная количественная оценка величины флуктуирующей асимметрии даже при наличии направленной асимметрии. Метод строг с математической точки зрения, что позволяет проводить анализ полученных результатов с использованием обычных статистических подходов.

Высокий показатель асимметрии указывает на неоптимальность среды обитания исследуемых объектов. Показатель реагирует на изменение любого фактора (откликается повышением на изменение фактора) и стабилен при адаптации к изменившимся условиям (на стадии привыкания показатель постепенно снижается). Таким образом, на основании периодического вычисления этого показателя можно проследить изменения условий обитания объекта окружающей среды.

Данные по расчётам коэффициентов флуктуирующей асимметрии листьев тополя чёрного представлены в таблице 4.

Таблица 4

Коэффициенты флуктуирующей асимметрии листьев тополя чёрного в зависимости от места сбора

№ участка	Флуктуирующая асимметрия
	№ признака			Х
	1	2	3
1	0,014+0,001	0,05+0,005	0,049+0,002	0,038+0,002
2	0,026+0,002	0,060+0,006	0,040+0,003	0,042+0,002
3	0,030+0,002	0,058+0,004	0,032+0,002	0,040+0,002
4	0,026+0,002	0,057+0,004	0,039+0,002	0,041+0,002
5	0,048+0,002	0,081+0,006	0,033+0,002	0,054+0,002
6	0,049+0,003	0,069+0,004	0,037+0,002	0,052+0,002
7	0,020+0,001	0,047+0,004	0,023+0,002	0,030+0,002

Тополь чёрный уже включался в работу по определению ФА, и для него разработана 5-балльная шкала оценки стабильности развития (по баллам ранжированы средняя величина показателя стабильности развития — ФА и связанная с ФА характеристика действующего стрессора):

1 балл — соответственно < 0,040 и норма

2 балла — 0,040-0,044 переход от нормы к загрязнению

3 балла — 0,045-0,049 загрязнение

4 балла — 0,050-0,054 сильное загрязнение

5 баллов — > 0,054 критическое загрязнение

Проанализируем коэффициент ФА на выбранных нами участках.

Участок 1. Коэффициент ФА оказался соответствующим норме (0,038+0,002). Минимальная нагрузка транспорта, близость рощи положительно сказываются на состоянии окружающей среды и соответственно на растениях. Вместе с тем между участком 1 и контрольным участком 7 существует статистически достоверная разница (табл 5). Видимо сказывается общее загрязнение воздуха в городе. Как уже было отмечено на основании анализа коэффициента ФА можно лишь констатировать загрязнение, но нельзя выявить, что именно загрязнено: вода, почва, воздух, и тем более нельзя определить конкретное вещество-загрязнитель.

Участок 2. Коэффициент ФА несколько выше нормы (0,042+0,002). Нам представлялась, что это чистый район: не слишком высокая автомобильная нагрузка, близость рощи, относительно далеко от завода. Но повышенное значение ФА может быть связана и с какими-то нам неизвестными факторами, обуславливающими общее состояние среды. При знакомстве с литературными источниками нам стало известно, что на территории Чкаловского посёлка имеются локальные аномалии марганца, которые хотя и незначительно, но превышают значения ПДК и связаны с применением в дорожном строительстве металлургических шлаков цехов серого и ковкого чугуна Ростсельмаша. Вместе с тем статистически достоверных отличий по сравнению с контрольным участком не установлено (табл.5).

исунке 8 изображены изменения ФА у растений участков 1,2 и контрольного участка 7. Достаточно чётко видно, что абсолютное большинство листьев на контрольном участке имеют ФА в пределах 0,02-0,03. На участках 1 и 2 также большинство листьев имею подобные пределы ФА, вместе с тем достаточно много листьев имеют ФА существенно выше 0,04-0,08 и даже выше, что несомненно свидетельствует о воздействии на растения каких-то отрицательных факторов.

Участок 3. Критерий ФА на этом участке 0,040+0,002, этот показатель находится на границе 1 и 2го баллов степени загрязнения, т.е. растения вроде бы мало отреагировали на менее благоприятные условия (увеличение интенсивности транспорта). Установлена статистически достоверная разница ФА на этом участке и контрольном (табл.5).

Участок 4. Здесь ФА = 0,041+0,002, что соответствует по шкале степени загрязнённости – 2 балла, статистически достоверная разница с контрольным участком существует (табл.5).

Между участками 3 и 4 статистически достоверной разницы в показателях ФА нет. Это вполне понятно, так как условия в целом сходны: дома разной этажности, примерно одинаковое расстояние от крупных автомобильных трасс. На рисунке 9 четко прослеживается, что по сравнению с контрольным участком коэффициент ФА листьев смещён вправо, значительное количество листьев имеет ФА=0,03-0,06.

Участок 5. Коэффициент ФА = 0,054+0,002. Этот показатель соответствует сильному загрязнению среды. Влияние интенсивного транспортного потока, светофор, постоянные пробки, остановка значительного количества автобусов, транспорта приезжающего на рынок отрицательно сказываются на состоянии среды. Ясно видны просчёты архитекторов, организаторов движения. Необходимо было отнести рынок несколько вглубь, что вполне позволяет пространство и посадить деревья в несколько рядов, что несомненно улучшило бы обстановку. Далее, конечно, необходимо проанализировать причины транспортных пробок и ликвидировать их. Большую часть вредных веществ выбрасывают машины именно в тот момент, когда они постоянно меняют скорость, останавливаются, начинают двигаться. Для остановок транспорта необходимо сделать «карманы», что также вполне возможно, место есть. Несомненно это снизило бы возникновение пробок.

Участок 6. Коэффициент ФА равен 0,052+0,002. Отрицательное влияние несомненно оказывает как транспорт, так и близость двух заводов: Фармацевтическая фабрика, а также относительно недалеко расположены цеха Ростсельмаша. Разница коэффициента ФА участков 5 и 6 с контрольным участком статистически достоверна. Между коэффициентами ФА участков 5 и 6 статистически достоверной разницы нет (табл.2). Большинство листьев на участках 5 и 6 имели ФА от 0,04 до 0,08.

Так как трассы расположенные около участка 5 и участка 6 одинаково нагружены, а коэффициенты практически одинаковы, то можно предположить, что существенного отрицательного влияния заводы не оказывают. Разумеется это только предположение, требующее проверки. Надо заложить несколько пробных площадок в этих двух районах.

Таким образом, тополь чёрный одинаково отреагировал на разные виды загрязнения – усилением флуктуирующей асимметрии. Чёрный тополь может быть использован для оценки загрязнения среды. Значение коэффициента ФА для листьев в экологически более чистой зоне (Щепкинское лесничество) и участки 1 и 2 Чкаловского посёлка было ниже, чем в загрязненной (участки 5 и 6). Вместе с тем участки 3 и 4, которые мы предположили как умеренно загрязнённые не дали существенного увеличения коэффициента ФА. Поэтому в дальнейшем целесообразно исследовать другие виды деревьев, широко распространённые в г.Ростове-на-Дону, для выявления биоиндикаторных видов, т.е. видов, которые более ярко отреагируют на загрязнения.

Среди трёх измеренных нами признаков в равной степени информативными оказались признаки 1 (ширина левой и правой половинок листа) и признак 2 (расстояние между основаниями первой и второй жилками второго порядка). Критерии ФА по этим показателям резко изменяются в ответ на загрязнение.

Признак 3 (угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой второго порядка) представляется нам менее важным, т.к. в ответ на повышение загрязнения этот показатель ФА не всегда менялся. Вместе с тем прото отбросить этот показатель нецелесообразно. На участке 1, который несомненно более загрязнён, чем участок 7 (контроль). Именно этот показатель дал наибольшее отклонение. Может быть показатели по разному реагируют на те или иные формы загрязнения. Этот вопрос требует дальнейшего изучения. Если наше предположение, о том, что разные показатели симметрии по-разному реагируют на различные виды загрязнения, то это было бы очень интересным и важным. Тогда по отдельным показателям можно было бы судить о тех или иных формах загрязнения. А не просто констатировать – есть нарушение симметрии (критерий ФА большой), значит загрязнение среды значительное.

Таким образом, информация, получаемая в отношении лишь ограниченного набора морфологических признаков, позволяет охарактеризовать уровень стабильности организма в целом, оценить суммарное воздействие всего многообразия отрицательных факторов воздействия окружающей среды на организм и дать оценку качеству окружающей среды.

Предельная простота методик сбора биологического материала, первичных замеров и расчетов предоставляет возможность участия школьников, причём не только старших классов, но и учащихся более младших групп. Эти измерения вполне можно проводить учащимися младших классов на уроках математики. Оценка среды в окрестностях школы, мест проживания школьников, понимание результатов реакции организмов на загрязнение является одной из форм экологического воспитания и образования. Очень интересными были бы длительные мониторинговые наблюдения, что под силу школьникам под руководством учителя. Участие школьников в реальной, посильной экологической работе с последующим доведением до них результатов совместной деятельности решает целый ряд задач:

- создание сети наблюдательных постов;

- получение первичной информации (биоматериала);

- объединение школ (школьников) участием в едином региональном экологическом проекте;

- формирование у школьников навыков полевых экологических наблюдений;

- усвоение и закрепление экологических знаний в процессе подготовки и проведения практической работы;

- привитие экологического мышления, пропаганда экологического образа жизни путем получения наглядных представлений о влиянии человека на окружающую среду;

- повышение престижа природоохранной деятельности у участников социально значимого мероприятия.

Таким образом, . В целом, проведенное исследование позволяет считать тополь чёрный биоиндикаторной культурой. Тополь чёрный может быть использован для оценки загрязнения среды по коэффициентам флуктуирующей асимметрии

Среди трёх измеренных нами признаков в равной степени информативными оказались признаки 1 (ширина левой и правой половинок листа) и признак 2 (расстояние между основаниями первой и второй жилками второго порядка). Критерии ФА по этим показателям резко изменяются в ответ на загрязнение. У признака 3 (угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой второго порядка) чётко выраженной корреляции с уровнем загрязнения не выявлено

Степень загрязнённости пос. Чкаловский является неоднородной. Повышенный показатель ФА на участках 3 и 4 и высокий показатель ФА на участках 5 и 6 свидетельствует, что среда обитания исследуемого вида, тополя чёрного, далеко не оптимальна. Уровень загрязнённости территории пос.Чкаловский превышает допустимую на участках 3-6.

Список литературы

1. Долгова Д. Оценка состояния окружающей среды в г.Липецке на основе анализа стабильности развития клена платановидного //Биоиндикация, Обнинск, 2004

2. Захаров В. М. Асимметрия животных (популяционно-феногене тический подход). М. 1987. 216 с.

3. Кряжева Н.Г., Чистякова Е.К., Захаров В.М. Анализ стабильности развития берёзы повислой в условиях химического загрязнения // Экология, 1996. №6. С.441-444.

4. Кузнецов М.Н., Голышкин Л.В. Сравнительная характеристика особенностей флуктуирующей асимметрии листьев яблони в разных экологических условиях// Сельхозяйственная биология, 2008, № 3, с.72-77

5. Методические рекомендации по выполнению оценки качества среды по состоянию живых существ, Министерство природных ресурсов Российской Федерации, Москва, 2003

6. Попов О.А. Назначение U-критерия Манна-Уитни, 2005

http://www.psychol-ok.ru/statistics/mann-whitney/

1. Приваленко В.В. Экологические проблемы г.Ростова-на-Дону//Северо-Кавказский научный центр высшей школы, 2000. №1 (21).

Приваленко В.В. Экологические проблемы г.Ростова-на-Дону, 2002 http://rostov.kavkaz-uzel.ru/articles/20282.

Код для цитирования: Скопировать