VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Оценка качества среды становится принципиально важной задачей, как при планировании, так и при осуществлении любых мероприятий по природопользованию, созданию и реконструкции городских рекреационных зон (лесопарки, парки, скверы, сады, бульвары и т.д.), охране природы и обеспечению экологической безопасности.

Актуальность экологического мониторинга приобрела особую значимость в конце ХХ в. в связи с увеличением антропогенного воздействия на окружающую среду. Наряду с традиционными методами контроля химического загрязнения путем исследования проб воды, воздуха, почв, существуют методы биоиндикации, основанные на изменении морфологических структур живых организмов под влиянием техногенных поллютантов [5].

Любой организм или популяция обладают чёткими пределами толерантности по отношению к факторам окружающей среды. Значения какого-либо фактора, выходящие за пределы зоны оптимума, оказывают негативное воздействие на организмы, что приводит к изменению их морфо - физиологических особенностей. Таким образом, состояние организма, его стабильность (как способность к развитию без нарушений и ошибок), численность и структура популяции отражают благоприятность окружающей среды и являются чувствительными индикаторами качества природных экосистем. На этом основан ряд методов биоиндикации.

Наиболее ярким критерием состояния окружающей среды является наличие и концентрация в почве, воздухе или воде тех или иных микроорганизмов. Например, тест на кишечную палочку (Escherichia coli), обитающую в кишечнике человека, но отсутствующую (в норме) во внешней среде, даёт возможность оценить степень загрязнения водоёмов сточными водами. Установление общего микробного числа в водоеме позволяет определять класс воды по бактериальным показателям. Качество воды оценивается так же по сапробности водной экосистемы (наличие и количество Euglena viridis, Scenedesmus acuminatus, Spirogyra sygmoidae, Closterium acerosum, Closterium moniliferum, Cyclotella menengiana, Cymbella vesiculosa, Diatoma vulgare, Melosira varians, Navicula viridula, Navicula cryptocephala, Nitzschia acicularis, Nitzshia palea, Surirella ovate, Chilidonella cuculata, Colpoda cuculus) и видовому разнообразию макрофитов (Utricularia minor, U. australis, Myriophillum spicatum, M. verticillatum, Potamogeton perfoliatus, Elodea canadensis, P. crispus, P. pectinatus, Ranunculus circinatus, P. nodosus). Оценка трофических свойств водоема проводится с использованием в качестве объектов исследования высших растений (Nuphar lutea, Myriophyllum alterniflorum, Potamogeton lucens, P. compressus, Lemna trisulca, Elodea canadensis, Carex vesicaria).

Качество воздуха оценивается по проективному покрытию лишайниками (Parmelia, Hypogymnia, Evernia и др.) стволов деревьев. В качестве тест-объекта в радио- и общеэкологических исследованиях часто используется сосна обыкновенная (Pinus sylvestris). Оценка качества среды осуществляется по состоянию хвои.

Одним из перспективных подходов для интегральной характеристики качества среды является оценка состояния живых организмов по стабильности развития, которая характеризуется уровнем флуктуирующей асимметрии морфологических структур [1].　

Наиболее часто применяется оценка стабильности живых организмов по уровню асимметрии морфологических структур, в частности выраженности флуктуирующей асимметрии.　Флуктуирующая асимметрия　(ФА) представляет собой незначительные ненаправленные различия между правой и левой сторонами и является результатом ошибок в ходе индивидуального развития организма. При нормальном состоянии окружающей среды их уровень минимален, при возрастающем негативном воздействии увеличивается, что ведет к повышению асимметрии [2, 6]. Показатель ФА позволяет фиксировать даже незначительные отклонения параметров среды, еще не приводящих к существенному снижению жизнеспособности особи [3]. В условиях урбосреды на величину ФА оказывают влияние комплекс факторов: удаленность насаждений от источников загрязнения (промзон, автодорог), рельеф местности, роза ветров. При использовании метода ФА в качестве объектов могут выступать как представители флоры, так и фауны. Например, для оценки качества водной среды используют различные виды рыб.

Целью исследования явилась оценка качества урбосреды в районе Северное Измайлово г. Москвы с использованием метода флуктуирующей асимметрии листовой пластинки берёзы повислой (Betula Pendula Roth).

Объектом исследования для определения степени нарушения стабильности развития выбрана берёза повислая (Betula pendula Roth). Сбор материала проводился в сентябре 2014 года в ВАО города Москвы на участках, прилегающих к улице Щёлковское шоссе согласно методике «Флуктуирующая асимметрия древесных и травянистых форм растений как тест-система оценки качества среды» [4]. Для экспресс-оценки было собрано 400 образцов листьев берёзы повислой (Betula pendula Roth) (рис.1) в 4-х точках, в каждой из которых отбиралось по 100 образцов с нескольких деревьев.

Для оценки величин ФА исследованы 5 билатеральных признаков, характеризующих общие особенности листа, удобные для учета и дающие возможность однозначной оценки (рис.1).

1 - ширина левой и правой половинок листа;

2 - расстояние от основания до конца жилки второго порядка, второй от основания листа;

3 - расстояние между основаниями первой и второй жилок второго порядка;

4 - расстояние между концами первой и второй жилок второго порядка;

5 - угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой второго порядка.

Рисунок 1 - Схема промеров, используемых для оценки стабильности развития берёзы повислой (Betula pendula Roth).

Измерения проводились на гербаризованном материале с помощью штангенциркуля, линейки и транспортира. Для мерных признаков величина асимметрии у растений рассчитывается как различие в промерах слева и справа, отнесенное к сумме промеров на двух сторонах. Интегральным показателем стабильности развития для комплекса мерных признаков является средняя величина относительного различия между сторонами на признак. Этот показатель рассчитывается как среднее арифметическое суммы относительной величины асимметрии по всем признакам у каждой особи, отнесенное к числу используемых признаков. Сначала вычисляется относительная величина асимметрии для каждого признака. Для этого модуль разности между промерами слева (Л) и справа (П) делят на сумму этих же промеров:

|Л-П| / |Л+П|

Затем вычисляют показатель асимметрии для каждого листа. Для этого суммируют значения относительных величин асимметрии по всем признакам и делят на число признаков. На последнем этапе вычисляется интегральный показатель стабильности развития - величина среднего относительного различия между сторонами на признак. Для этого вычисляют среднюю арифметическую величину асимметрии для выборки листьев. Это значение округляется до третьего знака после запятой. Для оценки степени выявленных отклонений от нормы использовали балльную шкалу оценки, характеризующую уровень загрязнения территории на основе показателя ФА (табл. 1).

Таблица 1 - Пятибалльная шкала оценки отклонений состояния организма от условной нормы по величине интегрального показателя стабильности развития для берёзы повислой (Betula pendula Roth) [2].

I - чисто; II - относительно чисто («норма»); III - загрязнено («тревога»); IV - грязно («опасно»); V- очень грязно («вредно»)

Затем рассчитали среднюю относительную величину асимметрии на признак для 5 промеров листа у 400 растений. Результаты расчета средней относительной величины приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Показатели ФА Betula pendula Roth в обследованных точках.

Обследованные пункты характеризуются уровнем ФА листьев Betula Pendula Roth, превышающим величину условной нормы (<0,040). Наиболее высокие показатели зафиксированы в пункте 1 (ФА=0,057), что соответствует V баллу по шкале оценки качества среды по величине флуктуирующей асимметрии и характеризуется как критическое состояние окружающей среды. Наименее загрязнёнными являются 2, 3 и 4 пункты исследования, средний показатель ФА листьев Betula Pendula Roth составил 0,046, что соответствует III баллу по шкале оценки качества среды и характеризуется как средний уровень отклонений от нормы.

Данная взаимосвязь показателей ФА в данной урбосреде обусловлена непосредственной близостью пунктов исследования к источникам загрязнения, формой рельефа, направлением преобладающих ветров. Ведущее место в загрязнении среды занимает автомобильный транспорт (80%). Особой интенсивностью движения и, следовательно, объемами выбросов отличается участок дороги Щёлковское шоссе. Также на территории округа располагаются и другие объекты, влияющие на качество среды в исследуемом районе: Московский автовокзал, экспериментальный оптико-механический завод №　106 Министерства обороны РФ и др.

Таким образом, полученные данные указывают на высокий уровень ФА в районе исследования. Показатели превышают условную норму (<0,040) в каждой из 4 исследованных выборок. Уровень загрязнения находится в пределах от III до V баллов, что позволяет охарактеризовать район исследования как загрязнённый.

Литература

1. Биологический контроль окружающей среды: биоиндикация и биотестирование: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / О.П. Мелехова, Е.И. Егорова, Т.И. Евсеева и др.; под ред. О.П. Мелеховой и Е.И. Егоровой. - М.: Издательский центр «Академия», 2007. - 288 с.　
2. Захаров В.М., Баранов А.С., Борисов В. И. и др. Здоровье среды: методика оценки. М.: Центр экологической политики России, 2000. - 66 с.
3. Корона В.В., Васильев А.Г. Строение и изменчивость листьев растений: основы модульной теории. 2-е изд, испр. и доп.- Екатеринбург. - 2007.- 280с.
4. Мукминов М.Н., Шуралев Э.А. Методы биоиндикации - Казань.- 2011. - 48с.
5. Рамза С.С., Гречнева А.Н. Интегральная экспресс-оценка качества среды по флуктуирующей асимметрии листовой пластины берёзы повислой (betula pendula roth) // Материалы VI Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум» URL: http://www.scienceforum.ru/2014/542/1949 (дата обращения: 23.11.2014).
6. Palmer A.R. Strobeck C. Fluctuating asymmetry as a measure of developmental stability: implications of nonnormal distributions and power of statistical tests// Acta Zool. Fenn. 1992. - Vol. 191. P. 57-72