Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://herba.msu.ru/journalsplus/Herba/algae/15.html
Дата изменения: Mon Nov 2 16:31:41 2015
Дата индексирования: Sun Apr 10 08:03:48 2016
Кодировка: koi8-r
Untitled Document

СВЯЗЬ ГИДРОХИМИЧЕСКИХ И БИОТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В МОДЕЛИ

Существует множество методов оценки состояния водных экосистем по различным параметрам. В то же время большинство из них применимо не ко всем категориям водных объектов и факторов воздействия. Известно лишь несколько разработанных методов интегральных оценок, позволяющих применять их на любых водных объектах и для оценки большинства факторов воздействия. Так, например, количество растворенной в воде органики является интегральным показателем состояния вод и водных экосистем в целом, так как складывается из органических веществ, возникших в процессе жизнедеятельности организмов на всех трофических уровнях, а также внесенных с бассейна водосбора в результате природных и антропогенных процессов.

Биотические компоненты водных экосистем отражают трофический статус водного объекта, который, в свою очередь, зависит от количества органических веществ, растворенных в воде. В соответствии с этим популяции, виды и сообщества организмов имеют определенный уровень толерантности в сложившихся условиях. Исследование изменений, происходящих в структуре популяций и сообществ, позволяют оценить состояние всей экосистемы.

Наиболее перспективным объектом для оценки состояния водных экосистем по нашему мнению являются водоросли - первичное и очень информативное звено трофических цепей. Кроме того, в отличии от других групп гидробионтов, водоросли встречаются везде, где есть вода.

При изменении содержания органических веществ в воде изменяется видовой состав водорослей и, как правило, их обилие. Те виды, которые определенно реагируют на изменения условий среды, являются видами-индикаторами. У водорослей выделяются индикаторные организмы на рН среды, соленость, органическое загрязнение и др. В континентальных водоемах России обитают около 10 тысяч видов микроскопических водорослей. ндикаторными является сравнительно небольшое число видов, около 1000, но они самые распространенные и массовые. Практически нет биотопов, где бы не встречались водоросли. Поэтому оценка состояния водных экосистем, основанная на биоиндикации с помощью водорослей, позволяет сравнивать водные объекты разного типа и расположенные в различных регионах.

Методы биоиндикации разрабатываются уже давно, примерно с начала нашего века. В настоящее время сложилось три системы оценки качества вод, построенных на индикаторном значении таксонов. Наиболее оперативной и позволяющей охватить большую территорию сетью постоянно дающих информацию станций, является система, применяемая французскими коллегами (Лафон, 1988; Лафон и др., 1988), основанная на определении водорослей до крупных таксонов. Однако при этом оценки степени загрязнения слишком приблизительны. Система Кольквица-Марсона (Вислоух, 1916), получившая позднее имя Пантле-Бука (Pantle, Buck, 1955) и модифицированная В.Сладечеком (Сладечек, 1967; Макрушин, 1974а,б, 1978; Sladecek, 1973, 1976, 1978, 1986), применяется широко в странах восточной и центральной Европы, а в России метод Сладечека вошел составной частью в систему сбора данных мониторинга Госкомгидромета. Метод основан на понятии сапробности - способности организмов выживать в загрязненной органикой среде. Виды-индикаторы сапробности имеют в этой системе свой вес, выраженный в виде индекса s числом от 0 до 4. Степень же загрязнения в месте отбора пробы водорослей определяется по набору видов-индикаторов, обитающих в исследуемом месте и обилию их в пробе. Третий метод разработан в последние годы японскими коллегами под руководством Т.Ватанабе (Watanabe et al., 1986a,b,1988a,b). В основе его также анализ сообщества видов-индикаторов сапробности, имеющих свой индикаторный вес. Однако, метод разработан только для диатомовых водорослей, хотя и являющихся наиболее распространенной группой, но не охватывающей всего разнообразия водных экосистем, что является существенным недостатком метода. Индекс органического загрязнения по сообществу диатомовых - DAIpo - изменяется от 0 до 100 и обнаруживает высокую степень корреляции со многими физико-химическими показателями вод. Особенно четко прослеживается связь DAIpo с электропроводностью.

Объединение различных параметров качества воды, как физико-химических, так и биологических, включая биоиндикационные (Баринова, 1992) и соотнесение индексов Пантле-Бука и Ватанабе представляют собой оригинальную разработку. Остальные физико-химические и продукционные показатели водных экосистем были взяты из ранее опубликованных работ (Жукинский и др., 1976; Единые критерии..., 1982; Романенко и др., 1990; Sladecek, 1973). Сопоставление индексов Пантле-Бука и индексов Ватанабе к настоящему моменту представляется не только необходимым, но и весьма продуктивным. Метод Пантле-Бука, применяемый в течение многих лет, дает большое количество информации по оценке органического загрязнения водоемов и водотоков, причем в пространственно-временном виде. Хорошо отработанные в этой системе представления о самоочищении приложены к конкретным типам водных объектов. Кроме того, интервалы изменения индексов сапробности (S) соотнесены с различными характеристиками воды, как среды обитания гидробионтов через классы качества вод, причем список параметров соответствия физико-химических и продукционных показателей индексам сапробности может быть довольно большим (Романенко и др., 1990).

В системе Ватанабе, индексы которой сопоставляются нами с индексами S, хорошо статистически отработаны зависимости между DAIpo и числом видов в сообществе водорослей, а также DAIpo и структурными характеристиками сообщества, отраженными в индексах Шеннона (Н). Таким образом, сопоставление индексов в обеих системах значительно расширяет возможности для интерпретации данных, получаемых по разным системам оценки качества вод.

При сопоставлении объединенных из разных систем данных важными оказались не только область изменения индекса Шеннона, но и интервалы минимальных и максимальных значений в каждой из зон самоочищения или классе качества вод. Области изменения индексов Шеннона (Н) и числа видов (N), полученные японскими коллегами и очерченные нами для сообществ проточных и непроточных водоемов, были проверены и дополнены на примерах расчетов по водоемам и водотокам юга бореальной части России - Приморском и Хабаровском краях (Баринова, 1990; Баринова, Медведева, 1987, 1990; Медведева и др., 1986), а также на материалах, полученных в Индии на р.Ганг (Laal et al., 1982). Проанализированные материалы не выявили ни одного случая отклонения от очерченного нами поля точек (рис. 13).

При более подробном рассмотрении рисунка видно, что с увеличением количества органики, т.е. с уменьшением DAIpo и увеличением S, число видов в сообществе сначала возрастает (при DAIpo=50 видовое богатство сообщества - наибольшее), а затем постепенно падает с продолжающимся увеличением органического загрязнения. Сообщество обогащается до определенного предела, причем его состав формируется как за счет видов, характерных для водной экосистемы в соответствующей стадии сукцессии или уровню загрязнения, так и эврибионтных видов, толерантных к органическому загрязнению. При увеличении количества органики аборигенные виды замещаются эврибионтными при общем снижении числа видов и повышении продуктивности. Эта зависимость проанализирована и подтверждена на примере многолетних наблюдений за вновь созданным водоемом, биота которого проходит последовательные сукцессионные стадии (Баринова, 1990) и промышленно загрязняемой малой реке (Медведева и др., 1986). Однако, видовая характеристика конкретного сообщества недостаточна для оценки состояния водной экосистемы в целом.

В структурных характеристиках сообщества прослеживаются следующие закономерности. С увеличением азотно-фосфорной нагрузки сообщество ультаолиготрофного водоема постепенно повышает свое видовое разнообразие, причем размах изменчивости Н становится максимальным в середине олигосапробной зоны самоочищения при DAIpo около 65. Дальнейшее повышение количества органики приводит к значительному колебанию Н от 0 до максимальных значений, что отражает нестабильность таких показателей сообщества в этот период, как численность и видовой состав сообщества. При еще большем органическом загрязнении (и DAIpo ниже 30, S больше 2,5) происходит упрощение структуры сообщества одновременно с увеличением биомассы оставшихся видов.

Рассмотрение показателей среды по классам качества вод (Романенко и др., 1990) и изменчивости показателей биоразнообразия сообществ дает представление об интервалах взвимосвязанных изменений этих показателей в соответствии с сукцессионным процессом. Это дает возможность оценки состояния экосистемы в целом как единства среды и обитающих в ней организмов. Такая оценка нужна не только для анализа современного состояния среды и биоты на конкретном водном объекте, но и для прогноза изменений и степени устойчивости конкретной водной экосистемы к антропогенным воздействиям. Таким образом, описанная система взаимосвязей и закономерностей может служить моделью функционирования водных экосистем. На основе этой модели можно оценить состояние водной экосистемы, имея только некоторые из параметров. Чаще всего имеется лишь набор гидрохимических характеристик и иногда также продукционных. В этом случае, основываясь на классификации имеющихся химических параметров среды, проводится экстраполяция на ось значений индексов сапробности, а затем на параметры видового богатства и биоразнообразия. При наличии данных по видовому разнообразию или индексам сапробности в любой из систем, проводится обратная операция. Число видов или индекс сапробности определяет зону в координатах N - DAIpo (или S) в виде поля (области). Как показывает опыт, наибольшее значение имеет нижняя часть фигуры поля точек, отражающая зависимость структуры сообщества и показателей среды. Размеры выделенного поля показывают широту экологических характеристик биоты. При равной ширине (т.е. равных областях изменения индексов сапробности) большая высота Н указывает на большую изменчивость физико-химических условий при равном количестве органики. Ширина амплитуды Н отражает сложность структуры биоты.

Таким образом, имея даже небольшой набор различных характеристик среды и биоты, на основе предлагаемой модели можно получить представление о состоянии экосистемы в целом и изменчивости недостающих компонентов.

Предложенное нами сопоставление индексов сапробности в разных системах дает еще одну возможность - получить интегральную характеристику водного объекта по индексу загрязнения RPIs. Индекс изначально предложен Т. Ватанабе для системы DAIpo, но теперь мы можем привлечь к оценкам данные Госкомгидромета по S и сделать на основе индексов Пантле-Бука интегральную оценку загрязнения водного объекта в целом. RPIs или RPId позволяют сравнивать загрязнение рек или их участков, чего DAIpo или S дать не могут. Расчет RPIs настолько несложен, а индекс настолько информативен, что представляется необходимым включить его в число показателей, определяемых на водных объектах системой мониторинга.

Для того, чтобы полно и достоверно охарактеризовать состояние водной экосистемы предложенным методом, желательно иметь продукционные и гидрохимические показатели или данные по ним, полученные экстраполированием. Для оценки по биотическим показателям нужны данные, характеризующие сообщества микроводорослей. Это число видов в сообществе, по которым определяется H, S, DAIpo или соотношение обилия особей по видам (в долях, % или абсолютное), откуда можно рассчитать H, S, DAIpo и число видов.

После отбора пробы водорослей определяются: число видов в сообществе N, число особей по видам, индексы Шеннона, Пантле-Бука или Ватанабе (S или DAIpo), находят область по рисунку. После этого в координатах H - DAIpo (или S) также находят область на фигуре поля точек. Сопоставление полученных данных с продкуционными и гидрохимическими позволяют оценить состояние анализируемой экосистемы.