CC BY
105
УДК 581.92
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ФЛОР ТЕХНОГЕННЫХ ЭКОТОПОВ
В СТЕПНОЙ ЗОНЕ
В.К. Тохтарь
Белгородский
государственный
университет
Россия, 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85
E-mail: [email protected]
В результате исследования флор техногенных экотопов, формирующихся в степной зоне, установлено, что закономерности развития растительного покрова могут быть раскрыты с помощью мощных современных методов статистического анализа, совокупности экологических и флористических градиентов. Использование современных методов многомерной статистики позволяет не только определить статистические дистанции между различными флорами, но и в перспективе осуществлять прогноз их формирования.
Ключевые слова: флора, антропогенное воздействие, методы многомерной статистики, прогноз.
Введение
Учитывая специфику условий техногенных экотопов в степной зоне, к одним из наиболее важных климатических факторов, которые могут быть лимитирующими, относится количество выпадаемых осадков, а из экологических — степень доступности воды для растений. Некоторые отличия, наблюдаемые при формировании структур флор техногенных экотопов в различных природно-климатических условиях, объясняются, в первую очередь, условиями увлажнения. Это подтверждается анализом спектров жизненных форм флор техногенных экотопов Европы по водному режиму.
В то же время флоры, формирующиеся в различных техногенных экотопах, находятся в сильной зависимости от комплекса локальных экологических, в первую очередь антропогенных, факторов среды. Основными из них являются: 1) доступность воды в экотопах. A priori мы можем расположить некоторые контрастные, крайние по этому параметру экотопы по градиенту таким образом: недействующие затопленные карьеры, искусственные водохранилища металлургических заводов и шахтные отстойники — железные дороги, отвалы и действующие золоотвалы. Остальные экотопы, очевидно, занимают промежуточное положение между ними; 2) богатство почв: от бедных почвенных условий золоотвалов до комбинатов хлебопродуктов, на которых присутствует большое количество органических остатков; 3) кислотность почв: от щелочной реакции содовых комбинатов, флюсово-доломитных и шлаковых отвалов — до нейтральных золоотвалов и недавно отсыпанных терриконов с повышенной кислотностью почвогрунтов; 4) засоление: от субстратов, на которых засоление является слабым, например территории песчаных карьеров до крайних по этой характеристике засоленных территорий солевых шахт и засоленных территорий закрытых угольных шахт; 5) тяжелые металлы: от бедных по содержанию тяжелых металлов территорий известковых, песчаных карьеров, территорий комбинатов хлебопродуктов до крайне насыщенных этими веществами территорий металлургических заводов, терриконников угольных шахт и отвалов ртутной промышленности. По результатам наших исследований можно сделать вывод о том, что количество тяжелых металлов в почвогрунтах техногенных экотопов не является детерминирующим развитие флор отдельного класса, поскольку образование растительного покрова здесь может происходить за счет устойчивых популяций и экотипов пластичных видов, успешно произрастающих и в других экотопах; 6) токсичность субстрата: практически отсутствует в пределах слабонарушенных экотопов, например, на комбинатах хлебопродуктов, территориях ряда карьеров, нетоксичных отвалов и промышленных площадок. Вредные химические вещества сконцентрированы, в основном, в пределах предприятий химической отрасли: на химических заводах, коксохимических комбинатах, металлургических заводах. Несомненно, что определенные особенности в формирование растительного покрова конкретных предпри-
ятий вносит характер завозимого на их территорию сырья для производственной деятельности.
Тем не менее, расположить и классифицировать флоры на основании вышеизложенных рассуждений в большинстве случаев невозможно. Оценить специфичное воздействие факторов можно лишь благодаря мониторингу и комплексному анализу их результирующего действия на формирование структуры флоры, хотя в условиях техногенеза даже один фактор очень часто может быть определяющим. В большинстве случаев наиболее существенным современным фактором развития флор техногенных экотопов является токсичность эдафотопа.
Объекты и методы исследования
Объектами исследования были флоры техногенных экотопов, формирующихся в степной зоне сопредельных административных областей России (Белгородская) и Украины (Луганская). Структуры флор анализировались с помощью дискриминантного анализа в среде пакета программ Statistica 6.0.
Результаты и обсуждение
Создание системы мониторинга должно предполагать осуществление оценки состояния экосистем с помощью биоиндикационных и камеральных лабораторных методов, а также на основе нормирования факторов окружающей среды (Ковелено-ва, 1999; Красногорская, 2000; Сагателян, Аревшатян, 2001; Булгаков, 2002). Достаточно точное представление о степени антропогенной трансформированности флоры дает использование методов многомерной статистики, особенно при анализе структур флор.
Осуществление вероятностного прогноза развития флор в зависимости от степени и характера действия антропогенного фактора является очень важной задачей исследования, позволяющей предвидеть негативные последствия создания новых техногенных объектов. Прогнозирование флористической ситуации может быть осуществлено на основании долговременного анализа данных мониторинга флор, полученных опытным путем с помощью методов математического анализа. К сожалению, эта область знаний в биологии еще не является разработанной настолько, чтобы можно было говорить о возможности детального и всеобъемлющего прогноза развития сложных биосистем. Однако на основании долгосрочного мониторинга, изучения динамики флортехногенных экотопов возможны не только определение общих тенденций их формирования, но и прогнозная оценка будущих изменений.
Прогнозирование формирования флор в конкретных экологических условиях техногенных экотопов базируется на необходимости точного знания основных характеристик и размеров экологических ниш видов, их толерантности к различным условиям, границ пессимумов и оптимумов. Поэтому данное научное направление находится на стыке таких наук, как биоиндикация и фитогеография. Оно имеет немало точек соприкосновения с изучением формирования и развития флор и сукцессионных процессов, происходящих в условиях экологически своеобразных субстратов.
Развитие сукцессионных флор конкретных техногенных экотопов можно прогнозировать с высокой долей вероятности. Особенно это касается флор заброшенных карьеров, которые с течением времени заполняются просачивающейся грунтовой водой, и здесь формируются гидрофильные флоры зонально-рудерального типа, вне зависимости от вида добываемого сырья. Флористическая ситуация, возникающая при закрытии шахт, также легко прогнозируема, поскольку в результате выхода шахтных вод на поверхность происходит засоление близлежащих территорий и общая галофи-тизация растительного покрова. На основе детального изучения этого процесса можно достаточно точно прогнозировать появление тех или иных, наиболее обильных и обычно не столь многочисленных в таких антропогенных условиях видов.
Флоры рекультивированных техногенных экотопов очень разнообразны, поскольку они формируются в зависимости от типа экотопа, способа рекультивации и используемых для этого видов. Тем не менее, общая динамика формирования таких флор происхо-
дит в направлении зональных, хотя и с высокой долей присутствия в них интродуцентов и адвентивных видов. Хотя в некоторых случаях, как, например, на рекультивированных шламовых отвалах Славянского содового завода, с течением времени большинство высеянных культурных видов растений исчезли, поскольку были вытеснены местными видами. Поэтому ассортимент интродуцируемых для рекультивации видов должен быть подобран очень тщательно и в зависимости от целей проводимой работы. Прогнозирование развития флористической ситуации в рекультивированных экотопах возможно с большей долей вероятности из-за направленного воздействия человека на процессы флорогенеза, изначальной запланированности результатов такого воздействия и наличия опыта рекультивации в подобных условиях.
Флоры действующих предприятий формируются в направлении образования достаточно стабильных антропофильных группировок растений и, в целом, антропо-толерантных флор, которые со временем стабилизируются и приближаются к состоянию, наиболее отвечающему экологическим градиентам среды. Особенно это касается наименее изменчивых во времени флор-детерминантов, в частности, флор коксохимических и металлургических предприятий.
Прогноз развития флоры, формирующейся в результате предполагаемого строительства конкретного техногенного объекта, может быть достаточно точным в случае, если он будет построен на основе данных, касающихся таких же, но уже изученных ранее флор, их временной динамики, локальной флористической ситуации, оценки факторов окружающей среды и экологических амплитуд видов. С использованием такого мониторингового подхода вполне возможно предсказание, если не появления конкретных видов, то, по крайней мере, их потенциальной возможности произрастать здесь. Выявление же структуры флор техногенных экотопов в различных антропогенных условиях возможно с высокой степенью достоверности при использовании методов многомерной статистики. Наиболее перспективным можно считать методы регрессионного анализа, однако их использование все же трудоемко и требует значительного времени для изучения комплекса данных и выявления зависимостей. Большие перспективы сулят недавно разработанные методы прогноза изменения статистических данных во времени (например, пакеты программ ARIMA и др.), которые входят в мощные современные компьютерные программы в среде Statistica, Systat, Matlab, SPSS, MathCAD и др. (Huntley et al., 1995). Кроме того, прогноз развития флор может быть осуществлен и с помощью достаточно обычных в настоящее время методов факторного анализа, доступных во многих компьютерных программах. В таком случае на первый план выходит умение исследователя формализовать биологические данные, необходимые для построения статистического прогноза, поскольку специальные прогнозные программы развития флор или растительного покрова в настоящее время еще не разработаны. Однако, в любом случае, такое исследование становится возможным только в результате долговременного мониторингового изучения массива данных о ходе формирования флор в различные временные периоды их развития.
При классифицировании флор методами многомерной статистики были выведены межгрупповые зависимости структур различных флор техногенных объектов на основе количественных соотношений различных групп, характеризующих их систематические и типологические спектры. Эти соотношения достаточно точно характеризуют специфичность классифицированных ранее флор техногенных экотопов по степени их антропогенной трансформированности, сукцессионной динамичности, толерантности к антропогенному воздействию и др. Они достаточно консервативны, поэтому будут соблюдаться и при формировании флор в местах строительства новых техногенных объектов на юго-востоке Украины, что позволяет нам не только отнести к конкретным классам изучаемую флору, но и предвидеть характер изменений в ее структуре, зная особенности формирования структур флор техногенных экотопов. Поскольку типология всех изученных флор была осуществлена с помощью дискриминантного анализа, формализация отношения между структурами флор достигается с помощью определения дистанций между ними (табл.).
Таблица
Сходство-различие структур флор техногенных экотопов, формирующихся в степной зоне на основе дистанций Махаланобиса от центроидов групп
Наблюдаемая классификация флор Дистанции Махаланобиса от центроидов групп
отвалы карьеры золоотвалы ГРЭС промплощ. металлург. КХП коксохим.
р=.16667 р=.08333 р=.16667 р=.08333 р=.22222 р=.11111 р=.08333 р=.08333
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 Отвалов 19.6653 63.8348 75.8578 47.8438 49.7456 73.1631 153.7336 41.6006
* 2 Отвалов 20.6109 46.3552 53.3346 48.8994 33.4878 48.4180 96.2987 18.7849
3 Карьеров 51.5351 6.7303 127.9646 14.5383 42.7326 19.9203 117.6427 35.6547
4 Золоотвалов 59.2831 88.2038 17.4148 89.9987 50.9739 83.4634 139.4817 28.0853
5 ГРЭС 45.1617 24.3079 99.4422 10.0786 16.9934 16.4880 131.5854 17.6064
6 Золоотвалов 102.3127 157.9485 18.9076 157.3768 130.6990 155.9692 203.3970 71.9332
7 ГРЭС 87.4980 25.3190 168.8344 9.2740 56.2058 26.6786 127.5817 45.6959
8 ГРЭС 75.9890 38.9679 171.3094 12.9688 56.2005 36.7834 150.6895 51.8681
9 Золоотвалов 78.6109 129.1982 14.5278 113.3592 90.5863 127.1301 122.9968 38.2620
10 Промышленных площадок 44.6646 40.6882 85.9636 30.1947 16.6816 27.9637 141.9435 17.8671
11 Золоотвалов 78.8078 115.6704 19.1838 125.7308 111.9054 138.4405 146.3905 58.6494
12 Золоотвалов 61.4262 102.8790 14.9411 103.8874 78.7323 111.7339 143.6269 38.8296
13 Золоотвалов 90.8876 130.4603 19.9816 132.3076 112.7266 128.5703 149.2241 55.2361
14 Промышленных площадок 29.5562 33.3613 84.2284 26.3080 14.6464 25.7714 121.0792 16.0634
15 Промышленных площадок 43.5169 42.9524 107.9538 27.6751 16.5178 25.8105 152.6699 26.3097
16 Металлургических заводов 43.0805 27.9000 112.6491 23.1191 18.9373 8.9700 107.5913 22.8972
*17 Промышленных площадок 39.9998 45.4803 58.2683 34.5022 16.3538 29.1390 87.2290 9.2315
18 Отвалов 20.5480 68.7165 98.6301 57.6495 55.2464 67.1371 129.0517 44.9923
19 Комбинаты хлебопродуктов 144.5797 112.7361 170.0858 120.1531 173.2978 146.6090 8.2464 92.2849
20 Комбинаты хлебопродуктов 162.6856 130.8955 170.1109 149.8120 192.4837 165.9801 8.8096 104.6859
16 НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ ЕЯ Серия Естественные науки. 2010. № 15(86). Выпуск 12
Окончание табл.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
21 Комбинаты хлебопродуктов 176.2665 132.5936 209.6791 136.8950 181.4922 145.4825 12.2688 103.2188
22 Коксохимических заводов 37.2918 43.7574 52.2564 29.7960 8.223 25.5018 118.9471 4.3898
23 Коксохимических заводов 28.6366 42.0721 37.2478 35.7149 21.8959 32.7669 94.8020 5.7773
24 Отвалов 19.6453 67.7862 86.0374 69.3854 65.5053 73.3813 129.6365 47.3371
25 Промышленных площадок 60.2648 71.6710 109.0632 41.7039 23.1694 41.1984 172.4002 31.3935
26 Промышленных площадок 43.9096 53.5781 94.1075 43.4275 16.7704 37.8826 143.5412 30.9445
27 Промышленных площадок 58.3760 54.1830 78.3161 40.4774 15.5617 39.7106 169.5736 20.9592
28 Карьеров 99.4625 12.1998 191.5638 46.1730 90.9864 41.4081 145.6942 75.5410
29 Металлургических заводов 119.3950 33.5594 176.2145 30.1737 67.8887 17.6445 174.7500 58.6642
30 Металлургических заводов 62.7818 24.2046 110.1155 22.7337 19.6475 11.4568 129.9707 21.6522
31 Металлургических заводов 45.6735 18.7524 132.8905 15.4430 29.4693 6.7136 131.2969 29.8683
32 Коксохимических заводов 52.1808 49.6898 61.5993 34.7059 29.1786 39.9690 74.4834 7.2006
33 Карьеров 63.8434 9.8706 116.7192 24.3630 46.6198 25.5849 112.3643 35.7566
34 Отвалов 21.4545 78.3410 79.4199 73.4815 56.1178 74.7029 164.9928 47.2034
35 Промышленных площадок 52.1813 50.4879 101.6087 35.2298 15.2254 31.6502 148.0864 24.1971
36 Отвалов 20.0882 58.7201 95.1041 69.5453 60.1343 71.5876 138.8977 51.9307
Примечание: * - неудовлетворительная классификация структуры флоры с помощью дискриминантного анализа; промплощ. -промышленные площадки; металлург. - металлургические заводы; КХП - комбинаты хлебопродуктов; коксохим. - коксохимические заводы.
НАУЧНЫЬ ВЬДиМии I И Щ иерия ьстественные науки. 2Ши. № 1Й(ЬЬ). выпуск 12 1 /
Из данных, представленных в таблице, можно сделать выводы не только о степени взаимосвязанности между структурами флор, но и, до определенной степени, прогнозировать характер будущих изменений в структуре флоры в ответ на возникновение специфичного антропогенного воздействия. Оценка структур флор и их взаиморасположение между дискриминантными каноническими осями задается специальными уравнениями, которые описывают их в зависимости от соотношений в них различных групп видов. Уже само существование таких уравнений дает возможность с оптимизмом смотреть на возможность прогнозирования изменений структур флор, происходящих в ответ на действие техногенных факторов.
Детальная разработка учеными подходов и методов прогнозирования формирования растительного покрова в ответ на антропогенное воздействие высокой достовер-ностии разрешающей способности — впереди, хотя эта задача, на основе имеющихся в настоящее время результатов, не представляется невыполнимой, и в скором времени, вероятно, может быть решена. Основные закономерности формирования растительного покрова могут быть раскрыты с помощью мощных современных методов статистического анализа совокупности экологических и флористических градиентов, сопутствующих сложению флор и растительных группировок на основе долгосрочного мониторинга антропогенной динамики флор и факторов, детерминирующих их развитие.
Исследования проводились в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», ГК № 16.740.11.0053 от 01.09.2010
1. Булгаков Н.Г. Индикация состояния природных экосистем и нормирование факторов окружающей среды: обзор существующих подходов // Успехи совр. биологии. — 2002. — Т. 122, № 2. - С. 115-135.
2. Ковеленова Л.М. О некоторых проблемах использования высших растений в качестве фитоиндикаторов техногенного загрязнения городской среды // Вопр. экол. и охраны природы в лесостеп. и степ. зонах. - Самара: Изд-во Самарск. ун-та, 1999. - С. 137-144.
3. Красногорская Н.Н. Методы контроля загрязнения окружающей среды на модели растительных объектов / / Вестн. УГАТУ. - 2000. - № 2. - С. 85-90.
4. Сагателян А.К., Аревшатян С.Г. Использование растений в изучении техногенных биогеохимических провинций // 11 Междунар. симпозиум по биоиндикаторам. - Сыктывкар: Б. и., 2001. - С. 164.
5. Huntley B., Berry P., Cramer W., McDonald A.P. Modelling present and potential future ranges of some European higher plants using climate response surfaces // J. Biogeogr. - 1995. -
Заключение
Список литературы
Vol. 22. - № 6. - P. 967-1001.
PROGNOSTICATION OF FLORA FORMATION OF TECHNOGENIC ECOTOPES
IN STEPPE ZONE
V.K. Tokhtar
Belgorod State University
Pobedy St., 85, Belgorod, 308015, Russia
As a result of the investigation of floras of technogenic ecotopes forming in steppe zone, it is established that regularities of plant cover development can be detected by means of modern powerful methods of statistic analysis of the totality of ecological and floristic gradients. The use of modern multidimentional statistical methods allow not only to determine statistical distances between different flora structures but also in prospect to produce a forecast of their formation.
E-mail: [email protected]
Key words: flora, anthropogenic pressure, methods of multidimentional statistics, prognosis
