I Биологический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова Кафедра биофизики, кафедра общей экологии apl@chronos.msu.ru (495) 939-5560 In_situ-технология контроля. - презентация

1 I Биологический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова Кафедра биофизики, кафедра общей экологии (495) In_situ-технология контроля природной среды на основе биоиндикации состояния экосистем: метод и программа расчёта локальных экологических норм Александр Петрович Левич

2 Что даёт in_situ-технология Главные результаты: Выявление факторов среды, приводящих к экологическому неблагополучию. Согласованные между собой границы классов качества по биологическим и физико-химическим показателям. Дополнительные возможности: Методика оценки качества среды в пунктах и районах экологических наблюдений. Методика ранжирования факторов среды по их вкладу в частоту случаев экологического неблагополучия. Методика сопоставления биоиндикационного потенциала различных биологических показателей состояния экосистем. Методика оценки достаточности, программ экологического мониторинга. Методика экологического прогноза качества среды по сценариям планируемых воздействий. Методика управления качеством среды.

3 Метод расчёта локальных экологических норм: алгоритм поиска границ Существенность Точность

4 Гипотетический пример: связь пола ребенка с отношением детей к фруктам Девочки Мальчики Число наблюдений в классах отношения детей к фруктам Не любят фрукты Любят фрукты Число наблюдений в классах детей по полам

5 Метод ЛЭН: критерий и ограничения поиска границ Существенность С – максимальна Точность Т > Т мин Представительность ПР > ПР мин Общее число наблюдений N > N мин Доверительная вероятность ДВ > ДВ мин Доверительная вероятность – это вероятность того, что не будут обнаружены связи (т.е. «пустая» область «b») для независимых переменных, принятых за индикатор и фактор.

6 Метод ЛЭН: исключение случайных конфигураций Представительность:

7 Метод ЛЭН: ранжирование воздействий и выявление лакун в программах мониторинга Существенные для неблагополучия факторы могут быть проранжированы по полноте их вклада в степень неблагополучия. Низкая суммарная по всем факторам полнота описания позволяет обнаружить в программе мониторинга отсутствие существенных для неблагополучия факторов.

8 Метод ЛЭН: верхние и нижние границы

9 Метод ЛЭН: три класса качества

10 Исходные данные для демонстрации Численности, биомассы видов в обществе фитопланктона (616 наблюдений) и 35 физико-химические характеристики (от 30 до 611 наблюдений) в водных объектах Нижней Волги в гг. Индикаторы: - показатели выравненности численностей видов в сообществе; - параметры экспоненциального рангового распределения; - средняя масса клеток; - индекс разнообразия видов в сообществе по численности; - индекс сапробности сообщества. Факторы: температура воды, взвешенные вещества, расход воды, прозрачность, цветность, pH, O 2, H 2 S, Mg, Cl -, SO 4 2-, сумма ионов, Na + + K +, жёсткость, Ca, окисляемость, БПК 5, NH 4 +, NO 2, NO 3, N суммарный, PO 4 3-, Fe, Сu, Zn, Ni, Cr, Pb, Co, Hg, Cd, фенолы, нефтепродукты, СПАВ.

11 Биоиндикационные показатели

12 Экспоненциальное ранговое распределение z = 0,2z = 0,5 z = 0,8

13 Режимы расчётов и параметры ограничений поиска Ищем нижнюю границу нормы для индикаторов, а для факторов верхнюю и нижнюю границы совместно, а также каждую из них по отдельности. Можно проводить расчёт по всем наблюдениям, а можно для сокращения времени расчётов делить диапазоны переменных на отрезки и искать границы только в узлах сетки разбиения. Параметры поиска Варианты расчётов Т мин 0,85 0,900,95 ПР мин 0,200,250,200,15 ДВ мин 0,90 N мин 50

14 Зависимость доверительной вероятности от других параметров поиска

15 Некоторые критерии сопоставления биоиндикационных показателей Высокое в сравнении с другими индикаторами количество факторов среды, вызывающих неприемлемые значения этого индикатора. Низкая чувствительность к погрешностям отбора и обработки проб. Более высокое среднее значение критерия существенности факторов, влияющих на индикатор. Более жесткие границы нормы для существенных факторов (т.е. выполнение более жестких природоохранных требований). Соображения о высокой технологичности применения индикатора (инструментальность, себестоимость, время обработки проб и др.).

16 Значения отношения среднемноголетнего значения показателей к значениям ГНИ и ГНФ на створах Нижней Волги Красным шрифтом обозначены неблагополучные оценки Верхнее Лебяжье Красный Яр Ильинка ЦКККамызякПодчалык ПОСАксарайский рукав Болда Селитренное Среднее по створам Число наблюдений Биоиндикатор Средний размер клетки 0,850,790,820,80 1,220,910,740,900,810,86 Физико-химические факторы Цветность по Рt-Co шкале 0,860,840,921,030,840,731,030,580,600,520,80 Прозрачность, м 0,981,040,991,041,13 1,150,900,960,901,02 Сумма ионов, мг/л 0,991,060,651,031,011,001,010,850,900,800,93 Азот нитратный, мг/л 0,691,000,780,700,871,030,800,920,820,950,86 рН 1,00 1,011,00 0,99 1,021,00 Азот нитритный, мг/л 0,430,210,690,630,380,800,510,150,13 0,41 БПК 5 0,570,740,820,800,840,860,660,460,450,560,68 Кальций, мг/л 1,010,890,720,900,930,860,900,800,850,770,86 Магний, мг/л 0,830,920,670,940,890,820,890,810,830,720,83 Взвешенные вещества, мг/л 0,831,210,870,891,110,671,001,081,460,640,98 Нефтепродукты, мг/л 0,660,711,150,731,100,760,700,530,590,530,75 Кремнекислота, мг/л Si 1,151,070,751,000,990,721,030,610,670,500,85 Na+K, мг/л 0,340,920,520,770,750,910,770,570,620,560,67 Хлориды, мг/л 0,960,931,720,980,970,990,981,010,901,211,07 Сульфаты, мг/л 0,820,860,570,870,820,790,800,710,760,700,77 Медь, мг/л 0,710,650,870,850,390,710,871,000,941,450,84 Фосфаты, мг/л Р 0,520,710,430,420,570,710,430,230,280,320,46 Жёсткость, мг-экв/л 0,950,900,710,910,920,850,900,800,850,760,86 ХПК, мг/л 0,630,67 0,660,630,750,630,930,791,120,75 Цинк, мг/л 0,961,661,751,262,520,351,621,240,911,911,42 Железо общее, мг/л 1,140,350,850,660,400,410,400,550,470,410,56 Среднее по факторам 0,810,870,860,850,910,820,860,75 0,79

17 Предварительная подготовка данных 1. Нечувствительность метода к наличию выпадающих значений. 2. Сравнение влияния среды и погрешностей измерения индикаторных показателей. 3. Выявление групп совместно действующих факторов и «делегатов» от этих групп (таблица 6 в программе). 4. Выявление групп наблюдений однородных по отношению к действию факторов, изменяющих индикаторные показатели, но не влияющих на экологическое состояние индикатора.