Мониторинг загрязнения водной среды реки Херота с помощью методов биоиндикации

свое отражение в отчетах  и различных публикациях.

      Необходимость биоиндикационных  исследований привела к расширению  работ

и  включению  нетрадиционных  объектов  исследований  для  оценки  состояния

водотоков,  таких,  как  водные  микромицеты  (В.А.Терехова,  Т.А.Семенова),

водяные  клещи  (П.В.Тузовский),  основные  группы   мейофауны   (А.А.Шошин,

Е.А.Бычек), а также данные по отдельным индикаторным  группам – хирономиды

(Т.Д.Зинченко), моллюск полиморфа  (П.И.Антонов). Данные  по  обработке   всей

накопленной информации, в сравнении  с другими  изученными  реками,  легли  в

основу созданной базы данных (В.К.Шитиков).

    .  Сделаны  выводы,  свидетельствующие  о  том,  что  главной   причиной

      эвтрофирования реки  служит повышенная нагрузка на  единицу  поверхности

      или объема реки  поступающих  биогенных  элементов,  в  первую  очередь

      фосфора и азота.

    . Показано, что в составе сточных вод от  промышленных  предприятий

      содержатся высокотоксичные  вещества, способствующие или препятствующие

      утилизации биогенов  и эвтрофированию.  Процессы,  протекающие  в  реке

      зависят от гидрохимического состава водной биомассы, следовательно  от

      поступления в  реки биогенных элементов   с  очищенными  и  неочищенными

      бытовыми и промышленными  сточными водами.

    . Выявлены участки рек  с признаками снижения удельной  активности бентоса

      в процессе утилизации органического вещества.

    . Микробиологические исследования  позволили  очертить  участок   реки  с

      наиболее высоким  уровнем токсического загрязнения.

      Проведенные   комплексные   исследований    представляют    обобщенную

характеристику антропогенных  изменений  водных  экосистем  и  демонстрируют

индикационные особенности  различных  компонент  и  параметров  экосистем  в

условиях эвтрофирования и загрязнения  водотоков.

      Совокупность полученных  данных по  альгофлоре,  содержанию  хлорофилла

«а» в планктоне и донных отложениях, развитию микробиальной микрофлоры  дают

сходные результаты оценки высокого и  устойчивого  на  протяжении  ряда  лет

уровня загрязнения реки.

      Донные сообщества  рассматриваются  как  наиболее  надежные  индикаторы

оценки качества воды. Они  отражают  кумулятивные  процессы  в  водотоках  и

позволяют  наиболее  надежно  оценить  количественно  участие  зообентоса  в

процессах  самоочищения   реки.   При   воздействии   стойкого   химического

загрязнения уменьшается роль бентоса  в процессе самоочищения реки в связи  с

подавлением его развития(1).

      Высокие индикационные  свойства характерны для  хирономид,  гидракарин,

микромицетов  и  нематод.  В  местах  выпуска  высокотоксичных  сточных  вод

организмы отсутствуют или зафиксированы  локально  виды  с  явно  выраженными

морфологическими уродствами. Достоверность  полученных оценок  подтверждается

скоррелированностью   ответа   разных   таксономических   групп.    Сходство

результатов,   полученных   при   изучении   разных   видов    гидробионтов,

подтверждает надежность сделанных  выводов.

      Результаты изучения  видовой и трофической структуры  хирономидофауны  в

условиях загрязнения различной  степени позволяют выявить  взаимосвязь  между

уровнем  загрязнения,  видовым  составом,  количеством  личинок,   а   также

степенью морфологических уродств.

      Для комплексной  оценки влияния факторов окружающей  среды  на  видовой

состав и популяционные характеристики зообентоса  малых  рек  Краснодарского

края  был   сформирован   банк   данных,   включающий   следующие   основные

информационные и программные  компоненты:

    . базу гидрологических  и гидрохимических данных;

    . сведения о видовом  составе, численности и биомассе  зообентоса;

    .  пакет  математических  программ,  реализующий  статистический  анализ

      изучаемых факторов.

      Данные в базе  представляют  собой  упорядоченный   массив  результатов

инструментальных измерений, сопряженный  по времени и  месту  отбора  проб  и

содержащий следующие показатели:

    . ширина, глубина и скорость  течения реки в точке замера;

    . тип грунтовых отложений,  прозрачность и содержание хлорофилла  в воде;

    . температура воды,  насыщенность  кислородом,  pH,  БПК  и   ХПК  как  в

      придонном, так и в поверхностном слое;

    . концентрации биогенных  и техногенных химических соединений  (различные

      формы азота и  фосфора, фенолы, нефтепродукты и  т.д.);

    .  показатели  биологической   и  химической  окисляемости   органических

      веществ(2).

      Численность и  биомасса  бентоса  вводилась   в  базу  с  использованием

справочника, построенного по иерархическому принципу (класс, отряд,  группа,

вид)  и  содержащего  дополнительные   кинетические   константы   и   другие

характеристики жизнедеятельности организмов.

      Обработка данных,  находящиxся  в  базе,  осуществлялась  в  несколько

этапов:

    . первичная обработка,  включающая расчет индексов  доминирования   видов,

      значений  характеристик   энергетического  баланса  (траты   на   обмен,

      продукция, рацион, ассимиляция органического вещества  и др.), а  также

      обобщенных показателей  продукции, ассимиляции  и   биоразнообразия  для

      донных биоценозов;

    .   многофакторный   дисперсионный   анализ,   имеющий   целью   оценить

      статистическую значимость  влияния  таких  факторов,  как  сезонный  и

      многолетний     тренд,     ландшафтно-географические      особенности,

      распределение показателей  по поперечному профилю реки,  в  зависимости

      от типа грунта и т.д.;

    . кластерный анализ, позволяющий  проводить  сравнение  степени   сходства

      между группами  наблюдений и осуществлять территориальное  районирование

      объектов (станций  наблюдения и рек в целом);

    .  многофакторный  регрессионный   анализ,   осуществляющий   структурную

      идентификацию   связи   между   факторами   среды   и   популяционными

      показателями зообентоса.

      Базы данных реализованы  в виде стандартных DBF-файлов  и  функционируют

под  управлением   многофункциональной   Clipper-программы.   Математическая

обработка данных реализована как  средствами оригинальных  программ  авторов,

так и в  общепризнанных  статистических  пакетах.  Конструкция  базы  данных

позволяет существенно  расширить  ее  содержимое  за  счет  включения  новой

информации как по новым группам  биологических  объектов,  так  и  по  новым

обследуемым   регионам.   Используя    информацию    базы    данных,    были

проанализированы   различные   зависимости    показателя    таксономического

разнообразия (индекс Шеннона), рассчитанные в пространстве и времени.

      Анализ проведенных  зависимостей позволил  рекомендовать   использование

разнообразия дафний как основы при проведении биоиндикационных  исследований

на различных водотоках. Создание базы данных позволило оценить структуру и

динамику донных сообществ водотоков, дать  предложения  по  оценке  качества

воды  равнинных  рек,  оценить  видовое  разнообразие,   дать   рекомендации

методического  характера.  Так,  например,  при  использовании  дафний,  как

биоиндикаторов, должны осуществляться следующие правила:

    . биоиндикация  должна  проходить  в  относительно  короткий  промежуток

      времени;

    . объекты  для  биоиндикации  должны  быть  многочисленными   и  обладать

      одинаковыми качествами.

       Таким образом,  как показал анализ состояния  вопроса анализа состояния

качества   вод   рек   в   настоящее   время   наиболее   перспективным    и

распространенным является метод  биоиндикации,  основанный  на  использовании

дафний.  Этот  метод  дает  возможность  с  достаточной   достоверностью   и

сравнительно просто определить степень  загрязнения вод реки.

 

 

 

          Глава  2. Методика организации мониторинговых  наблюдений.

      Основная  цель  всякой   программы   мониторинга   —   информационная.

Результатом ее должно быть получение  информации,  устранение  той  или  иной

неопределенности или, напротив,  выявление  недостатка  информации.  Поэтому

естественным образом цель программы  мониторинга может быть направлена на:

        1. Получение информации, связанной с конкретной проблемой.

        2.  Представление   информации   для   различных   типов   аудитории

           (заинтересованной  общественности,  администрации   предприятия,

             государственных органов) и ее  распространение.

      Под задачами  мы  понимаем  конкретные  действия  или  этапы  на  пути

достижения цели.

      В любом случае, задачи подчинены целям. В рамках  грамотно составленной

программы не может быть задач, выходящих  за пределы цели, не имеющих  к  ней

отношения и т.п.

      На основе поставленной  цели следует определить  приоритеты  —  объекты

мониторинга и определяемые  параметры.  Объекты  понимаются  здесь  в  самом

широком смысле слова — как антропогенные, так и  природные.  Например,  если

цель программы связана с состоянием реки, то выбор объекта  может  выглядеть

как  определение  предприятия  или  конкретного  стока,  на  котором   будут

сконцентрированы усилия по мониторингу. В некоторых  случаях  выбор  объекта

однозначно вытекает из поставленной проблемы, а  иногда  представляет  собой

содержательную и  нетривиальную  задачу.  Как  правило,  сначала  на  основе

поставленных  целей  и  задач  выбираются  объекты  мониторинга,   а   затем

определяемые параметры. Однако возможен и обратный  порядок,  особенно  если

заранее известно, что проблема связана  с определенным веществом.

      Перед формированием  долгосрочной программы  мониторинга   целесообразно

провести рекогносцировочные (предварительные) исследования.  На  этом  этапе

важным является сбор всей уже имеющейся информации по  проблеме  (включая  и

ту, которую можно  использовать  в  ее  решении)  и  ее  анализ.  Любые  уже

имеющиеся сведения следует использовать эффективно, даже если в них  и  есть

какие-то очевидные  неточности  или  «белые  пятна».  Одним  из  эффективных

приемов выбора приоритетов является картирование  источников  воздействия  и

составление  их  предварительных  «портретов»  по  литературным   сведениям.

Список  портретных  характеристик   послужит   основой   для  интерпретации

результатов измерений.

      Для водных объектов  удобно  устанавливать  так   называемые  маркерные

характеристики,  позволяющие  составить  представление  об  общем  характере

загрязнения, не осуществляя полной программы измерений.

      Как видно, многие характеристики, в том числе и маркерные, повторяются

в различных графах таблицы. Эта  неопределенность  может  быть  устранена  с

помощью  картирования,  к  которому  полезно  прибегать  в  любой  ситуации.

Однако, например, то утверждение, что избыточное  содержание  ионов аммония

служит маркерным показателем  бытового и  сельскохозяйственного  загрязнения,

справедливо  в  подавляющем  большинстве  случаев.  Проверкой  может   стать

определение содержания общего фосфора  и других  типичных  для  хозяйственно-

бытовых и сельскохозяйственных источников воздействия факторов(11).

      Заметное повышение  минерализации поверхностных вод   является  сигналом

притока  чуждого  раствора  (например,  это  может  быть   и   сброс   более

минерализованных, но не требующих очистки подземных  вод,  использованных  в

системе охлаждения).

      Важной  характеристикой   водных  экосистем   являются   также   донные

отложения.  Аккумулируя  тяжелые  металлы,  радионуклиды  и  высокотоксичные

органические вещества,  донные  отложения,  с  одной  стороны,  способствуют

самоочищению водных  сред,  а  с  другой  —  представляют  собой  постоянный

источник вторичного загрязнения  водоемов. Донные отложения  —  перспективный

объект анализа, отражающий многолетнюю  картину  загрязнения  (особенно  —  в

малопроточных водоемах).

      Когда выбраны  контролируемые параметры, необходимо  определить число  и

расположение мест пробоотбора (наблюдения) и  временной  режим  отбора  проб

(проведения наблюдений). При этом  необходимо  избегать  поспешных  выводов,

которые могут оказаться ошибочными.  Например,  если  вы  хотите  проверить,

насколько сточные  воды  предприятия  загрязняют  реку,  необходимо  выбрать

точки отбора проб ниже и выше по течению  места их сброса:  может  оказаться,

что вода в реке уже сильно загрязнена интересующим вас  веществом,  а  вклад

предприятия весьма незначителен.

      Следует особо  подчеркнуть, что при планировании  мониторинга  выбросов