Чупрова Виктория Олеговна, Ниденталь Вера Дмитриевна

Введение

В настоящее время урбанизация и рост городов привели к тому, что большая часть населения планеты проживает именно в городах, городских агломерациях или мегалополисах. Интенсивное насыщение атмосферы газообразными и пылевидными отходами за последние десятилетия ведёт к ухудшению условий существования человека, созданию угрозы здоровья населения. В связи с этим

всё более актуальными становятся методы экологического контроля над состоянием окружающей среды, особенно за изменениями, обусловленными антропогенными причинами[1].

В этих целях все чаще применяется и используется достаточно эффективный и недорогой способ мониторинга среды – биоиндикация, т.е. использование живых организмов для оценки состояния окружающей среды.

Биоиндикаторы — это организмы, реагирующие на изменения окружающей среды своим присутствием или отсутствием, изменением внешнего вида, химического состава, поведения[11]. При экологическом мониторинге загрязнений использование биологических индикаторов часто дает более ценную информацию, чем прямая оценка загрязнения приборами, так как биологические индикаторы реагируют сразу на весь комплекс загрязнений. Кроме того, обладая «памятью», биологические индикаторы своими реакциями отражают загрязнения за длительный период[11].

1. Цель, задачи  работы

Гипотеза:  Крапиву двудомную, как и берёзу повислую, можно использовать для оценки чистоты воздуха в городе

Объект нашего исследования – крапива двудомная как биоиндикатор

Предмет – флуктуирующая асимметрия как метод биоиндикации

Целью данной работы является сравнение березы повислой и крапивы двудомной как индикаторов воздушного бассейна г. Ухта.

Для реализации данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Определить тип берез и крапивы на территории города Ухты.
2. Определить степень флуктуирующей асимметрии берёзы повислой и крапивы двудомной, произрастающих в разных районах города.
3. Оценить возможность использования выбранных биоиндикаторов для мониторинга чистоты воздуха г. Ухты.
   1. Литературный обзор

Изучение литературных источников [10] показало, что свойства березы повислой (Bétula péndula)  как биоиндикатора хорошо исследованы и часто используются для мониторинга воздушных бассейнов разных территорий.
Это достаточно надежный индикатор суммарного загрязнения воздуха в городах. На нашей секции лицейского научного общества также использовалась береза повислая [8,9] в 2010 году для создания экологической карты города Ухты.

Мы узнали, что крапива двудомная используется как биоиндикатор почвы [11], однако, ни разу не встречали упоминания этого растения при мониторинге воздушных бассейнов. Поэтому мы решили посмотреть, можно ли использовать крапиву для оценки загрязнения воздуха. В качестве эталона была взята береза повислая как хорошо эксплуатируемый для этих целей индикатор.

1. Определение видов растений для оценки чистоты воздушного бассейна города Ухты

Учитывая, что экологический каркас любого города образован разными по происхождению, назначению и структуре насаждениями, важно в первую очередь определить вид дерева и использовать только один его тип, для "чистоты" данных. Береза - один из наиболее известных и хорошо изученных вид деревьев, а значит получить достаточно полную информацию о его биологических особенностях, распространении и практическом применении не составило особого труда. Для изучения воздушного бассейна города Ухты, являются представители семейства березы повислой. Не стоит забывать, что чем старше дерево, тем меньше влияние на флуктуации.

1. В качестве растения, которые мы будем сравнивать с уже известным биоиндикатором - березой повислой, мы взяли крапиву двудомную, которая встречается в тех же местах, где и древесное растение. Крапива также используется как индикатор[11]
2. Методика исследований

Ни для кого не секрет, что живые организмы очень чувствительны к изменениям в окружающей их среде. И чтобы живой организм был хорошим биоиндикатором, у него должны проявляться достаточно выразительно ответы на эти изменения. Одним из таких выразительных ответов оказалось нарушением симметрии в строении некоторых организмов и их частей. [5,6]

Отечественные и зарубежные ученые исследовали, насколько строго соблюдают разные организмы симметричность признаков с левой и правой стороны и обнаружили, что при ухудшении состояния среды все чаще возникают сбои в точном соответствии лево- и правосторонних признаков. На этом основан метод флуктуирующей асимметрии.

В принципе годятся любые признаки, которые можно аккуратно измерить и сравнить между собой. Лучше использовать для одного и того же организма несколько признаков. Чтобы удобнее было сравнивать между собой оценки для разных признаков, величину асимметрии следует учитывать в относительных величинах. А именно, нужно учитывать не просто разницу в цифрах, измерив, признаки слева и справа. Ученые советуют учитывать относительную величину, которая получается, если разницу в цифрах для левой и правой стороны разделить на их сумму. Чтобы по результатам таких измерений и расчетов сделать вывод о качестве природной среды, будут исследованы 5 районов города по 15 образцов с каждого пункта. Результаты рассчитываются по среднему арифметическому значению.[2]

2.Практическая часть

2.1 Оборудование и материал

• Линейка 10 см с ценой деления 1 мм
• Циркуль-измеритель
• Микрокалькулятор

2.2. Сбор материала

2.2.1 Крапива

Сборы крапивы двудомной(urticadioica)мы начали в августе, так как собирать крапиву нужно в период цветения. Важно собирать в солнечную погоду.

Сушили растение под прессом около двух недель в одинаковых условиях, при комнатной температуре.

2.2.2 Береза

Очень важно точно установить вид растения и собирать листья именно с березы повислой. Все деревья, листья которых  будут измеряться для получения оценок асимметрии, должны быть примерно одного возраста и размера, а также расти в похожих условиях по освещенности, влажности и т.д. Рекомендуется вообще исследовать деревья, растущие на открытых участках, так как даже небольшая затененность может вызвать у березы нарушения стабильности развития.       

У березы повислой листья собирают из нижней части кроны равномерно вокруг дерева со всех доступных веток. Выбираются побеги одного типа, например, только укороченные побеги. Листья выбираются также примерно одинаковые, среднего размера. Собирается немного больше листьев, чем нужно для измерений, на тот случай, если часть из них повредится или потеряется.  Все листья для одной выборки необходимо сложить в полиэтиленовый пакет, туда же вложить этикетку. На этикетке указать номер выборки, место сбора, дату сбора.

Собранные листья можно хранить несколько дней в полиэтиленовом пакете на нижней полке холодильника.[13]

2.3. Проведение измерений

2.3.1. Крапива.

Для измерений лист крапивы нужно положить перед собой внутренней стороной вверх. У каждого листа измеряют по три признака справа и слева, как показано на рис.2.

Признаки 1-3 оценивают с помощью циркуля-измерителя.Результаты исследований заносятся в таблицу.

Рис.2. Схема морфологических признаков, используемых для оценки стабильности развития крапивы двудомной.

1. Длина жилки второго порядка;

2. Расстояние между концами второй и третьей жилок;

3. Диагональ от начала жилки второго порядка до конца жилки третьего порядка.

2.3.2. Берёза.

Для измерения лист березы нужно положить перед собой внутренней стороной вверх. У каждого листа измеряют по три признака справа и слева, как показано на рис.3.

Признаки 1-3 оценивают с помощью циркуля-измерителя.Результаты исследований заносятся в таблицу.

Рис.3. Схема морфологических признаков, используемых для оценки стабильности развития берёзы повислой.

1. Длина жилки второго порядка;

2. Расстояние между концами второй и третьей жилок;

3. Диагональ от начала жилки второго порядка до конца жилки третьего порядка.

2.4.Обработка и оформление результатов исследования

2.4.1. Крапива

Величину асимметрии у растений рассчитывают как отношение разницы в оценках слева и справа к сумме этих оценок. Чтобы получить интегральный показатель стабильности развития, сначала рассчитывают среднюю относительную величину асимметрии по всем признакам для каждого листа,  сложив относительные величины асимметрии по каждому признаку и поделив эту сумму на число признаков. Затем рассчитывают среднее арифметическое по этому показателю для всех листьев с одной модельной площадки[3]

1. Сначала для каждого листа вычисляются относительные величины асимметрии по каждому отдельному признаку. При этом модуль разности между оценками признаков слева (L) и справа (R) делят на сумму этих же оценок:

/ ,

Например: Лист №5(таблица 2), признак 1

/  =  / = 3/27=0,111

Полученные величины заносятся в соответствующие графы таблиц.

2. Затем вычисляют величину асимметрии для каждого листа по всем признакам. Для этого суммируют значения относительных величин асимметрии по каждому признаку и делят на число признаков.

Например, для листа 5 (см. табл.2) : (0,111 + 0,111 + 0)/3 = 0,074

Результаты вычислений заносят в последнюю графу таблицы (см. таблицы 2).

1. На последнем этапе вычисляется интегральный показатель стабильности развития - величина среднего относительного различия между сторонами на признак. Для этого вычисляют среднее арифметическое всех величин асимметрии для каждого листа (они занесены в последние графы таблиц). Это значение округляется до третьего знака после запятой. 

   Для пгт. Ярега характерна большая антропогенная нагрузка на воздушный бассейн. Здесь расположены шахты по добыче тяжёлой нефти.

   Для улицы Мира характерна самая большая антропогенная нагрузка на воздушный бассейн, потому что здесь самый большой поток машин, проходит развязка потока грузовых машин, едущих в город, и объезжающих Ухту в направлении Сосногорска и северных посёлков.

   Для ТЦ «Ярмарка»  характерна большая антропогенная нагрузка на воздушный бассейн, так как он находится вблизи с НПЗ.

   Для детского парка характерна самая небольшая антропогенная нагрузка на воздушный бассейн, потому что он находится в месте, отдаленным от машин, строек, промышленных объектов.

   Для взрослого парка характерна малая антропогенная нагрузка на воздушный бассейн, связанная в основном с рекой, в которую выбрасываются разнообразные отходы. 

   Из представленных результатов видно, что в разных точках обследования среднее значение асимметрии достаточно отличается, антропогенная нагрузка разная, поэтому можно предположить, что средняя величина асимметрии зависит от антропогенной нагрузки на данной территории.

   Таблица №11. Итоговая таблица

2. Однако анализ значений флуктуирующей асимметрии по таблице 11 даёт нам право сделать вывод, что в самых чистых местах города (Детский парк, взрослый парк) у крапивы показатель аномально высок, тогда как у берёзы - соответствует информации о чистоте воздуха [14]. Следовательно, на асимметрию листа крапивы либо влияет не чистота воздуха, либо накладывается на этот фактор какой – то ещё, более важный. Анализ литературных источников показал, что крапива используется как индикатор качества почвы [14], и мы подтвердили, что действительно асимметрия листа в большей степени зависит не от качества воздуха, а от почвы, крапиву нельзя использовать в качестве биоиндикатора чистоты воздуха.

   Вывод:

   Гипотеза не подтвердилась, крапиву нельзя использовать в качестве биоиндикатора чистоты воздушного бассейна.

   Для продолжения работы мы считаем необходимым использовать полученные результаты для оценки чистоты воздушного бассейна города. Для этого мы расширим перечень точек мониторинга, также сравним данные, полученные другими методами и полученные 5 лет назад.