40 лет научной работы вместе с Виктором Николаевичем Максимовым.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Экологически безопасные уровни воздействий на водные экосистемы.
Advertisements

Схема анализа данных экологического мониторинга Индикация состояния экосистем по биотическим показателям Экологическая диагностика Экологическое нормирование.
I Биологический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова кафедра биофизики, кафедра общей экологии (495) In_situ-технология контроля.
1 Основы надежности ЛА Модели формирования параметрических отказов изделий АТ.
Факторы оценки ОС Количественный фактор, определяется при аварийно-залповых выбросах, когда происходит прямое воздействие на ОС. Пространственный фактор,
Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.
Лекция 7 Постникова Ольга Алексеевна1 Тема. Элементы теории корреляции
Лекция 2 Аналитические возможности статистических показателей для анализа экономической информации о предприятии ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ – ВЫСШАЯ ШКОЛА.
Тема 3. Статические и динамические характеристики измерительных каналов Содержание 1 Принципы выбора и нормирования метрологических характеристик средств.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Теоретические основы анализа результатов прогнозирования Лекция 7.
Контроль качества на машиностроительном предприятии.
Александров А.Г ИТО Методы теории планирования экспериментов 2. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем 3. Тактическое.
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ РЕКИ БЕРСУВАНЬ ПО ОРГАНИЗМАМ ЗООБЕНТОСА.
Пастбищные и детритные пищевые цепи. Пищевой цепью называют перенос энергии от автотрофов через ряд организмов, происходящий путем поедания одних организмов.
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
1 Система мониторинга и контроля реализации планов мая 2010 г. Амурск Система мониторинга и контроля реализации планов мая 2010 г. Амурск.
Трудности и перспективы методического обеспечения разработки НДВ: базы данных, алгоритмы расчетов и программный комплекс для установления биологических.
Формализованные методы в управлении предприятием Докладчик: С.И. Шаныгин Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального.
Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.
Экологические системы. Экология рассматривает наиболее крупные уровни организации живого: популяции, сообщества и экосистемы. Напомним, что популяцией.
Транксрипт:

40 лет научной работы вместе с Виктором Николаевичем Максимовым

Ранговые распределения Ранг класса Частота встречаемости класса Закон Ципфа (Парето, Мандельброта…

Управление видовой структурой экологических сообществ

Управление составом сообщества in lab В одном из опытов участвовали четыре вида хлорококковых водорослей Scenedesmus quadricauda (Turp.) Brеb., Сhlorella vulgaris Beyer, Ankistrodesmus falcatus (Corda) Ralfs и Ankistrodesmus sp., поликультура из которых росла на двух средах со следующими начальными концентрациями биогенных элементов: среда 1 11 мг/л азота и 3 мг/л фосфора (N/P = 3.5); среда 2 50 мг/л азота и 2.5 мг/л фосфора (N/Р = 20). Относительные численности видов в поликультуре при двух отношениях азота к фосфору. А рост с учетом запасов; Б рост за счет среды. 1 Scenedesmus quadricauda, 2 Chlorella vulgaris, 3 Ankistrodesmus sp., 4 A. falcatus

Диссоцианты бактерий Экспериментальные данные составляют результаты выращивания четырех типов смешанных культур диссоциантов P.aeruginosa на 14-ти средах. В процессе роста измеряли оптическую плотность (в начале опыта, через часа, затем каждые 4-8 часов до наступления стационарной стадии). В предполагаемый момент остановки роста делали рассев для определения состава культуры. Номер среды Культура Состав по резуль­татам эксперимента (в процентах) Состав по модель­ным расчетам (в процентах) 2RS67:3369:31 SM66:3454:46 3RS62:3865:35 RM71:2974:26 SM50:5060:40 RSM43:41:1660:29:11 5RS70:3069:31 SM50:5054:46 RSM67:11:2262:23:15 RSM58:18:2462:23:15 6RM60:4073:27 SM42:5854:46 7RS61:3969:31 RM62:3873:27 SM50:5054:46 RSM62:32:662:23:15

Регулирование состава природных сообществ фитопланктона in vitro Эксперименты с природным фитопланктоном in vitro проводились в контролируемых условиях. Воду из рыбоводного пруда помещали в шесть аквариумов объемом 20 л, в которые затем добавляли суперфосфат и аммиачную селитру в разных количественных сочетаниях. С учетом природного фона в двух аквариумах отношение N/P составило 5, в двух 12, в двух 16. Исходные биомассы каждого вида во всех аквариумах были одинаковы. Полученная биомасса служила основным функциональным показателем различных систематических групп. Наблюдения за динамикой роста водорослей вели в течение 14 суток. Схема второго опыта с более широким набором исходных отношений биогенных элементов (отношение N/P составляло 2, 5, 20, 50 и 100) не имела принципиальных отличий за исключением того, что постановку опытов осуществляли в двухлитровых колбах. Зависимость усредненных конечных абсолютных биомасс от начального соотношения азота и фосфора. А – Protococcales; Б - Bacillariophyta (1), Cyanophyta (2), Volvocales (3)

Регулирование состава природных сообществ фитопланктона in situ Динамика относительных биомасс хлорококковых (A) и синезеленых (Б) в прудовом фитопланктоне Зависимость относительных биомасс размерных классов (до 0.1 нг (1), нг (2), нг (3), нг (4), свыше 3.2 нг (5)) от отношения азота к фосфору

Парадоксальное деэвторфирование вод Регулирование с помощью отношения N/P предоставляет при деэвтрофировании возможность парадоксального управления. А именно, обычный путь деэвтрофирования состоит в сниженнии фосфорной нагрузки. Но если для доминирования цианобактерий действительно существенно низкое отношение N/P, а не абсолютные дозы биогенных веществ, то добиться перехода от цветения водоема синезелёными к цветению, например, протококковыми можно и добавками в водоёмы азотных соединений, что технически и экономически гораздо доступнее, чем изъятие фосфора или его ограничение в стоках. Возникающая при повышенных дозах питательных веществ дополнительная первичная продукция (теперь уже в виде биомассы хлорококковых) легко может быть утилизирована и превращена во вторичную продукцию консументами (например, специально индуцируемыми в водоём фитопланктоядными рыбами), поскольку зелёные водоросли в отличие от многих таксонов синезелёных не являются трофическим тупиком и, как правило, не токсичны. Переход из области однофакторного лимитирования в область двухфакторного к тому же гарантирует, что биогенные вещества в среде не будут накапливаться ввиду их полного сбалансированного потребления.

Государственная тема кафедр гидробиологии, зоологии позвоночных, общей экологии: «Оценка состояния экосистем по данным экологического мониторинга» ( годы) Руководитель: д.б.н. В.Н. Максимов

Концепция экологической толерантности Эффект Доза В.Н. Максимов. Проблемы комплексной оценки Качества природных вод (экологические аспекты). //Гидробиологический журнал Т с

Постановка проблем 1) Правомерно ли отождествление природных экосистем с лабораторными объектами при нормировании качества среды? Позиция авторов: Оценку состояния природных экосистем следует проводить не по уровням факторов среды, а по биологическим индикаторам – характеристикам биотических компонент самих экосистем. Эту оценку следует проводить in situ, а не in vitro. 2) Как выбрать «правильный» биоиндикатор? (Существует ли «градусник» для экосистем?) 3) Что такое норма для состояний природных экосистем и как измерить ее нарушение? (Где расположена «красная черта» на «градуснике» для экосистем?) Возможен ли не экспертный (т.е. субъективный) выбор, а научно обоснованный расчёт границ классов качества сред? 4) Как согласовать границы классов качества сред по биологическим и физико- химическим характеристикам?

Методические проблемы анализа натурных данных На биологические индикаторы одновременно влияет множество физико-химических факторов среды, из-за чего зависимости индикаторов от факторов оказываются неоднозначными и «размытыми». Необходимо научиться отыскивать связи между такими «плохо организованными» экологическими переменными природных объектов (в отличие от "хорошо организованных" зависимостей, обнаруживаемых в лабораторных экспериментах, легко поддающихся корреляционному, регрессионному и другим видам статистического анализа). Необходимо научиться выделять из совокупного действия факторов влияние на индикаторы каждого из них.

От количественных значений к классам качества (детерминационный анализ данных) Идеальный случай Реальные наблюдения c d a b c d a b ИндикаторY неблагополучие благополучие (норма) ФакторX допустимые значения Граница нормы фактора ФакторX Граница нормы индикатора ИндикаторY неблагополучие благополучие (норма) недопустимые значения допустимые значения недопустимые значения Граница нормы индикатора Граница нормы фактора

Метод расчета локальных экологических норм. Алгоритм Существенность:

In_situ методология установления экологических норм Биоиндикация состояния экосистем Экологическая диагностика Выявление факторов, значимых и незначимых для экологического неблагополучия Экологическое нормирование Установление для биологических инди- каторных характери- стик границы нормы состояния экосистемы Установление границ нормы для факторов среды. Выход за пределы этих границ приводит к нарушению нормы биологических индикаторов Ранжирование факторов по их вкладу в степень неблагополучия Выявление неполноты программ экологического мониторинга Отбор биоиндикаторов согласно целям исследования

От границ нормы к инструментам экологического контроля Взаимосогласованные границы классов в классификаторах качества сред как по биологическим, так и по физико-химическим характеристикам. «Натурные» нормативы качества сред как замена или дополнение к лабораторным ПДК. Целевые показатели качества среды. Адаптивные аналоги фоновых значений факторов среды.

Границы нормы абиотических факторов, установленные по показателям разнообразия и сапробности фитопланктона бассейна реки Дон

Результаты поиска границ нормы фактора, установленные по показателям разнообразия фитопланктона Нижней Волги

Преимущества «натурных» нормативов (НН) перед лабораторными ПДК 1. НН локальны, а не универсальны. 2. НН учитывают фоновые концентрации веществ без необходимости их измерения. 3. НН учитывают не изолированные вредные воздействия, а реально сложившиеся в природе их полные комплексы. 4. НН учитывают многочисленные косвенные эффекты воздействий, совокупное влияние которых может быть более сильным, нежели прямое. 5. НН могут быть рассчитаны не только для загрязняющих веществ, но и для факторов нехимической природы, например, для тепловых, радиационных, гидрологических и т.д. 6. Для НН могут быть рассчитаны как верхние, так и нижние значения. 7. НН могут быть дифференцированы для природных объектов различного целевого назначения и для различных требований к качеству среды.

Параметры ранговых распределений Параметр из экспоненциальной модели (Motomura, 1932) где - численность особей i-го ранга - численность особей 1-го ранга Параметр β из гиперболической модели (Левич, 1978 ) Максимов В.Н. О ранговых распределениях в экологии сообществ с точки зрения статистики // Известия РАН. Серия биологическая. – – с

Использованные биоиндикаторы и методы их расчета Показатели размерной структуры: Средняя масса клеток в пробе: Показатели размерной структуры, характеризующие соотношение в пробе размерных классов (крупных, средних и мелких клеток) : n к – численность класса крупных клеток, n м – численность класса мелких клеток, n с – численность класса средних клеток, n кс – численность класса средних более крупных клеток, n мс – численность класса средних более мелких клеток. Два размерных класса: Три размерных класса: Четыре размерных класса: Показатели рассчитаны как тангенсы углов наклона прямых, аппроксимирующих зависимости численности размерных классов от их порядкового номера (преобразованные в диапазон от 0 до 1)

Функция желательности y(z) = d i = y (F эксп (x)) Носов В.Н., Булгаков Н.Г., Максимов В.Н. Построение функции желательности при анализе данных экологического мониторинга // Изв. РАН. Сер. биол С