CC BY
75Анализ способности одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) накапливать свинец и цинк
Клинская Е.О. ([email protected])
Биробиджанский государственный педагогический институт
Работа посвящена изучению одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) как аккумулирующего организма - индикатора и созданию модели, характеризующей распределение двух тяжелых металлов, в его листовой и корневой частях. Выбирая растение в качестве индикатора, необходимо знать, что аккумуляция металлов в его органах происходит не одинаково. Одни металлы в зависимости от их природы и подвижности в большей степени сорбируются в листьях, другие - в корнях, поэтому важно определить какой орган растения лучше использовать для индикации загрязнения окружающей среды и организма металлами. В настоящее время в литературе имеются данные по накоплению свинца и цинка одуванчиком [1,2], однако анализ его как объективного индикатора, отражающего накопление металлов в среде, не обсуждается. Одним из методов, с помощью которого можно изучить биоиндикационные свойства растения данного вида на основе экспериментальных результатов по содержанию металлов в разных частях этого растения является корреляционный анализ.
Корреляционный анализ применяется для проверки гипотезы о статистической зависимости значений двух или нескольких переменных в том случае, если исследователь может их регистрировать (измерять), но не контролировать (изменять). При этом переменными могут быть данные наблюдений, экспериментов, тестирований и т. д. [3,4].
Усиление интереса в экологии к потенциалу корреляционного анализа обусловлено целым рядом причин. Этот анализ позволяет:
1) изучать широкий круг переменных;
2) получить за короткое время обобщение большого количества данных;
3) осуществить статистическое изучение динамики той или иной зависимости, которая нередко создает предпосылки к достоверному прогнозированию экологических процессов и явлений.
Обычно все методы математико-статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные [3,4,5,6,7,8]. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты проводимых в эксперименте измерений. Вторичными называются методы статистической обработки, с
помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.
Чтобы получить первичные данные, мы отобрали пробы как вдоль автомобильных дорог, т. е. в зоне значительных техногенных нагрузок на компоненты экосистем, так и в районах с относительно низким уровнем загрязнения. Большинство проб были отобраны в районе перекрестков, расположенных вдоль двух главных улиц г. Биробиджана: Шолом-Алейхема, которая является частью трассы федерального значения Хабаровск - Чита, и Пионерской, также испытывающей сильную техногенную нагрузку за счет движения автотранспорта.
БИРОБИДЖАН
# Рис. 1 Карта - схема станций отбора проб О
Кроме этого пробы отбирались на ул. Димитрова, которая является крупной автомобильной развязкой, а также на въезде и выезде из города, около автомобильных заправок, вдоль железной дороги и в районах с относительно невысоким уровнем загрязнения (рис. 1).
Таблица
Содержание свинца и цинка в органах одуванчика лекарственного,
мг/кг сухой массы
Место сбора Концентрация Pb Концентрация Zn
Корни Листья Корни Листья
Ст.1 (восточный въезд в г. Биробиджан) 9,47 ± 0,37 9,49 ± 0,06 39,6 ± 0,85 45,7 ± 0,62
Ст.2 (ул. Советская 121, ж/д переезд) 2,62 ± 0,03 4,80 ± 0,27 33,07 ± 1,2 47,3 ± 1,01
Ст.3 (перекресток ул. Широкой и Советской) 3,49 ± 0,37 6,12 ± 0,36 39,0 ± 0,16 38,9 ± 0,85
Ст.4 (ул. Невская, 1а) 8,09 ± 0,71 9,82 ± 0,79 37,57 ± 0,2 37,4 ± 0,01
Ст.5 (ул. Советская, ост. автобуса «Сельхозтехника») 9,38 ± 0,40 9,80 ± 0,03 43,1 ± 0,6 40,1 ± 0,45
Ст.6 (перекресток ул. Советской и пр. 60 лет СССР, автозаправка) 2,54 ± 0,15 4,18 ± 0,27 21,28 ± 0,5 42,9 ± 0,2
Ст.7 (перекресток ул. Комсомольской и Волочаевской) 7,77± 0,30 17,05 ± 0,7 47,8 ± 0,07 39,54 ± 0,8
Ст.8 (ул. Миллера, автозаправка) 2,55 ± 0,67 8,12 ± 0,93 40,8 ± 0,3 42,6 ± 0,3
Ст.9 (перекресток ул. Комсомольской и Дзержинского) 5,24 ± 0,03 13,02 ± 0,5 41,13 ± 0,7 44,0 ± 0,17
Ст.10 (перекресток ул. Шолом-Алейхема и Пушкина) 11,4 ± 0,56 12,10 ± 0,6 46,4 ± 0,8 45,05 ± 0,4
Ст.11 (перекресток пр. 60 лет СССР и ул. Октябрьская) 2,44 ± 0,39 3,76 ± 0,18 24,78 ± 0,3 38,08 ± 1,8
Ст.12 (перекресток пр. 60 лет СССР и Театрального пер.) 2,39 ± 0,32 5,41 ± 0,26 37,2 ± 0,5 37,05 ± 0,1
Ст.13 (перекресток пр. 60 лет СССР и ул. Димитрова) 13,01 ± 0,8 18,1 ± 0,38 40,18 ± 1,3 43,28 ± 0,5
Ст.14 (перекресток ул. Димитрова и Шолом-Алейхема) 3,12 ± 0,21 16,2 ± 0,46 39,8 ± 0,08 49,1 ± 0,7
Ст.15 (ул. Пионерская, ост. «Детская больница») 5,91 ± 0,02 12,94 ± 0,6 47,15 ± 0,2 45,5 ± 1,3
Ст.16 (перекресток ул. Шолом-Алейхема и Швейного пер.) 9,63 ± 0,68 13,59 ± 0,1 55,01 ±0,63 70,3 ± 1,79
Ст.17 (ул. Шолом-Алейхема, ТЭЦ) 4,97 ± 0,48 19,9 ± 0,01 45,84 ± 0,7 52,39 ± 0,6
Ст.18 (ул. Шолом-Алейхема, ТЭЦ, автозаправка) 11,49 ± 0,2 12,17 ± 0,3 40,43 ± 1,2 41,9 ± 0,32
Ст.19 (ул. Шолом-Алейхема, школа №10) 3,98 ± 0,64 6,40 ± 0,42 42,9 ± 0,53 42,7 ± 0,6
Ст.20 (ул. Пионерская, ост. автобуса «Обувная фабрика») 1,39 ± 0,34 9,16 ± 0,81 45,9 ± 0,32 41,54 ± 0,9
Ст.21 (перекресток ул. Казакевича и Шолом-Алейхема) 4,14 ± 0,19 5,96 ± 0,49 33,1 ± 1,02 40,6 ± 0,07
Ст.22 (ул. Казакевича, ост. автобуса) 0,92 ± 0,02 3,72 ± 0,2 39,37 ± 0,5 54,8 ± 0,87
Ст.23 (ул. Парковая, автозаправка) 3,56 ± 0,05 3,74 ± 0,04 31,5 ± 1,78 61,79 ± 0,9
Ст.24 (ул. Озерная, ост. автобуса) 1,27 ± 0,31 3,51 ± 0,34 24,5 ± 0,1 40,8 ± 0,6
Ст.25 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, ост. автобуса) 1,84 ± 0,0 4,61 ± 0,08 37,06 ± 0,6 39,3 ± 0,25
Ст.26 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, шк. №6, перекресток) 6,69 ± 0,21 7,42 ± 0,13 40,97 ± 2,2 44,8 ± 0,4
Ст.27 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, ост. автобуса) 3,27 ± 0,16 3,97 ± 0,03 48,2 ± 0,9 52,8 ± 0,08
Ст.28 (пос. Сопка, котельная) 2,22 ± 0,06 2,86 ± 0,12 17,7 ± 0,59 39,4 ± 0,73
Ст.29 (ул. Калинина, ж/д вокзал) 5,47 ± 0,37 16,7 ± 0,03 54,3 ± 0,5 56,3 ± 0,17
Ст.30 (перекресток ул. Калинина и Димитрова) 6,93 ± 0,10 9,87 ± 0,28 44,5 ± 0,2 53,4 ± 0,7
Ст.31 (перекресток ул. Калинина и Швейного пер., ж/д переезд) 8,57 ± 0,30 8,81 ± 0,06 54,7 ± 2,3 45,05 ± 0,1
Ст.32 (пос. Лукаши, ж/д переезд) 0,76 ± 0,21 3,00 ± 0,09 24,7 ± 0,29 36,7 ± 0,27
Ст.33 (городской парк культуры и отдыха) 0,44 ± 0,1 1,5 ± 0,01 28,7 ± 1,08 35,5 ± 2,12
Ст.34 (пос. Тукалевский, ст. Юнатов) 1,2 ± 0,1 1,8 ± 0,2 20,9 ± 0,36 20,4 ± 0,6
Ст.35 (Биробиджан-2) 0,5 ± 0,08 0,7 ± 0,05 31,9 ± 1,4 38,7 ± 1,3
Ст.36 (пос. Заречье) 1,2 ± 0,0 3,9 ± 0,1 28,4 ± 0,4 34,9 ± 0,07
Ст.37 (пос. Лукаши, окраина) 0,53 ± 0,13 3,8 ± 0,2 20,8 ± 0,42 30,6 ± 0,2
Ст.38 (микрорайон Бумагина, р. Бира) 0,2 ± 0,007 3,6 ± 0,1 29,4 ± 0,37 38,8 ± 0,9
Ст.39 (пос. Железнодорожный) 0,13 ± 0,1 3,3 ± 0,3 25,5 ± 0,4 35,1 ± 0,5
Ст.40 (пос. Аремовский) 0,26 ± 0,06 2,6 ± 0,09 20,8 ± 1,1 37,7 ± 1,1
Исследования были выполнены летом 2002 - 2003 гг. На каждой станции в сухую погоду отбиралось по 3 - 4 растения. Далее их разделяли на корни и листья, брали усредненную пробу из надземной и подземной частей и делали из них три параллельных анализа. Предварительно листовую и корневую части очищали от механического загрязнения, промывали водопроводной, затем дистиллированной водой, обсушили на воздухе при 250 - 300С и досушивали в сушильном шкафу при 85 - 90 С. Высушенные листья и корни измельчали и гомогенизировали.
Пробы минерализовали азотной кислотой (НЫ03) марки ОСЧ, упаривали до сухих солей, растворяли в 10 мл двухпроцентной азотной кислоты и анализировали методом атомно - абсорбционной спектрофотометрии на содержание в них свинца и цинка. Чистота эксперимента проверялась с помощью холостых проб.
Результаты анализа представлены в таблице.
Известно, что существует несколько путей поступления химических элементов и их соединений в растения, основными из которых являются корневое питание, газообмен, обменная адсорбция с поверхностью листовой пластинки [9,10,11]. Сведения о распределении тяжелых металлов по органам растений весьма противоречивы [12,13]. Одни авторы указывают на большую аккумуляцию их в надземных органах [14], другие - в корнях [11]. Из полученных нами данных видно, что концентрации свинца в надземной части одуванчика лекарственного гораздо выше, чем в подземной части, что связано с развитостью его листовой поверхности, которая способна удерживать сорбированный свинец длительное время. В то же время концентрации цинка в корневой части на некоторых станциях отбора превышают концентрации в листьях, хотя в некоторых пробах встречается обратное распределение. Поэтому мы попытались выяснить взаимоотношение между содержанием свинца и цинка в листьях и корнях одуванчика лекарственного.
/1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Предварительный анализ структуры связи осуществляется с помощью корреляционных полей. На основании анализа корреляционного поля легко решить вопрос о наличии или отсутствии связи, проследить ее характер (линейная, нелинейная, функциональная или стохастическая) и ее тенденцию (положительная, отрицательная). Таким путем нами были построены корреляционные поля (рисунки 2,3), отражающие связь между концентрациями свинца и цинка в надземных и подземных частях одуванчика.
Коэффициент корреляции между концентрациями свинца в разных частях растения равен 0,71 (рис.2). Это говорит о том, что связь между переменными (листьями и корнями) существует и является сильной. Используя математические методы, мы получили для данной совокупности следующее уравнение регрессии:
У (х) = 0,48х + 0,564 (1)
Так, согласно уравнению (1), увеличение свинца в листьях одуванчика на 1 мг/кг влечет за собой увеличение концентрации свинца в корнях на 0,48 или на 48%.
одуванчика лекарственного Концентрация Ъп в корнях, мг/кг
На рисунке 3 показана корреляция между концентрациями Zn в верхней и нижней частях одуванчика. Как видно, коэффициент корреляции равен 0,64, что говорит о средней прямо пропорциональной связи между содержанием цинка в корнях и листьях этого растения. Уравнение регрессии имеет вид:
У (х) = 0,6х + 21,6 (2)
Из уравнения (2) следует, что увеличение концентрации цинка в корнях на 1 мг/кг влечет за собой подъем его содержания в листьях на 0,6 или на 60%.
Анализируя корреляционное поле для свинца (рис.2) мы видим, что точки, соответствующие уровню связи делятся на две группы: 1-й участок включает точки, параметры которых по оси X расположены между 0 и 10; 2-й участок объединяет точки, координаты которых по оси X лежат в пределах от 10 до 25. Разделение поля на два участка позволяет пересчитать коэффициент корреляции и уравнение регрессии для каждого их них (рисунки 4, 5).
Для первого участка (рис. 4) уточненный коэффициент корреляции равен 0,8, что говорит о сильной прямо пропорциональной линейной зависимости между переменными, каковыми являются концентрации свинца в листьях и корнях. Иначе говоря, чем выше концентрация свинца в листьях одуванчика, тем выше она в корнях и наоборот.
11 12"
х
Концентрация РЬ в листьях, мг/кг
Для данной группы проб уравнение регрессии выглядит так:
У (х) = 0,8х -1,3
(3)
14 12 10 8 6 4 2
Для второго участка (рис. 5) коэффициент корреляции равен -0,3, что говорит об очень слабой обратной пропорциональной зависимости. Уравнение регрессии для этой группы проб имеет вид:
У (х) = -0,3х +12,5 (4)
Из уравнения (4) следует, что увеличение содержания свинца в листьях одуванчика лекарственного на 1 мг/кг, начиная с уровня 12 мг/кг, влечет за собой уменьшение концентрации свинца в корнях на 0,3 или на 30%.
Поскольку выборка данных на рис. 5 мала, а коэффициент перед переменной х (0,3) в уравнении 4 незначителен, нельзя сделать строгого заключения об обратно пропорциональной зависимости между переменными. Вероятнее всего, здесь будет наблюдаться не излом кривой, а выход на плато, т. е. наступление насыщения уровня содержания свинца в корнях.
Таким образом, проанализировав корреляционные поля, уравнения регрессии и коэффициенты корреляции можно с помощью модели описать свойства одуванчика лекарственного как аккумулирующего организма-индикатора (рисунки 6, 3).
16«
>5
О
&
О
£ 125
х
0 2 4 6 8 10 12
Концентрация РЬ в листьях, мг/кг сухой массы
Рис. 6. Диапазоны накопления свинца одуванчиком лекарственным
Рис. 6 показывает,
Рис. 5. Связь между содержанием свинца в листьях и корнях
одуванчика лекарственного (2-й участок) что одуванчик имеет три
диапазона аккумуляции
свинца. В первом диапазоне накопительные способности растения низкие. При этом накопление происходит только в листьях и не сопровождается перераспределением металла в корневую часть.
Второй диапазон отражает прямо пропорциональную линейную зависимость, говорящую о том, что чем выше концентрация свинца в листьях одуванчика лекарственного, тем выше она и корнях.
Третий диапазон отражает уровень насыщения корней свинцом, хотя его аккумуляция в листьях продолжается.
В отличие от рис. 2, на рис. 3, где показана связь между распределением цинка в листьях и корнях одуванчика, никаких изменений в величине коэффициента корреляции не происходит и угол наклона кривой не меняется. Это означает, что цинк, поступающий из окружающей среды, имеет сохраняющий характер распределения в разных частях растения.
Таким образом, данные модели (рисунки 6, 3) подтверждают известную информацию о природе металлов и их подвижности, характеризуют механизмы поступления свинца и цинка в одуванчик. Так, если свинец, поступающий в основном из атмосферных выпадений, сорбируется листовой пластиной одуванчика лекарственного и затем частично перераспределяется в корневую часть, то цинк, являясь намного более сильным мигрантом в окружающей среде [12,15,16], может поступать в растение, как через листья, так и через корни, т. е. аккумулироваться как из атмосферных выпадений, так и из почвы.
Следовательно, используя одуванчик лекарственный как индикатор качества среды, необходимо учитывать, что при оценке свинцового загрязнения целесообразнее использовать листовые части, при оценке же загрязнения среды цинком можно использовать как верхнюю или нижнюю его части, так, очевидно, и растение целиком.
Список литературы
1. Шихова Н.С. Биогеохимическая оценка состояния среды // Экология. 1997, № 2, С. 146 - 149.
2. Соболева Е.В. Свинец в почве и растениях как показатель воздействия автотранспорта на среду г. Уссурийска. Дисс. канд. биол. наук. Владивосток, 2003. -137 с.
3. Ферстер, Б. Ренц. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов. Перевод с немецкого и предисловие В. М. Ивановой. Москва. «Финансы и статистика», 1983, - 220 с.
4. Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ. Изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин, под ред. С.А. Айвазян. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 487 с.
5. Лакин Г.Ф. Биометрия. М., Изд. "Высшая школа", 1990, 352 с.
6. Мацкевич И. П., Свирид Г. П. Высшая математика: Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. - Мн.: Высш. шк., 1993 - 269 с.
7. Гмурман В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. Изд. 6-е, стер. - М.: Высш. шк., 1998. - 479 с.
8. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник / О. Ю. Ермолаев. - М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2002. - 336с.
9. Виноградов А.П. Основные закономерности в распределении микроэлементов между растениями и средой // Микроэлементы в жизни растений и животных. М.: Наука, 1985. С.7-20.
10. Кабата - Пендиас А., Пендиас Х. Микроэлементы в почвах и растениях. М.: Мир, 1989. 439 с.
11. Павлов Б.К., Грошева Е.И., Бейм А.М. Оценка уровней техногенного накопления тяжелых металлов компонентами растительности лесных экосистем, существенно различающихся геохимическим фоном // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 1989. Т. 12. С.204-210.
12. Добровольский В.В. География микроэлементов. Глобальное рассеивание. М.: Мысль, 1983. 272 с.
13. Ильин В.Б. Тяжелые металлы в системе почва-растение. Новосибирск: Наука, 1991. 151 с.
14. Ковалевский А.Л. Основные закономерности формирования химического состава растений // Биогеохимия растений. Улан-Удэ: Бурятское книжное издательство, 1969. С. 6-28.
15. Христофорова Н.К. Биоиндикация и мониторинг загрязнения морских вод тяжелыми металлами. Л.: Наука, 1989. 192 с.
16. Христофорова Н.К., Шулькин В.М., Кавун В.Я., Чернова Е.Н. Тяжелые металлы в промысловых и культивируемых моллюсках залива Петра Великого. Владивосток: Дальнаука, 1994. 296 с.
