
- •Использование морфометрических признаков
- •Растения-индикатора Betula pendula
- •Для оценки качества среды
- •Реферат
- •Биологические методы анализа
- •Растения-индикаторы. Биоиндикационные исследования
- •2.1 Индикаторная роль растительности при экологических исследованиях
- •3.2 Виды-биоиндикаторы
- •3.4 Методика анализа флуктуирующей асимметрии
- •4. Объект исследований и методы исследований
- •5. Автоматизированный компьютерный анализ симметрии листа Betula pendula
- •6. Результаты исследованиЙ
- •2. Методы определения элементов
- •2.1 Рентгенофлуоресцентный анализ
- •2.2 Подготовка проб к анализу
- •2.3 Физические принципы.
- •3. Материалы и методы
- •4. Результаты и обсуждение
4. Объект исследований и методы исследований
В качестве объекта для анализа морфометрических признаков нами использовались листья Betula pendula. Сбор материала проводился в период май-июнь после завершения интенсивного роста листьев. На предварительно определенных территориях материал собирался с деревьев, произрастающих в сходных экологических условиях (уровень влажности, температура и т.д.). Для анализа использовались только средневозрастные деревья. Выборка листьев производилась с нескольких близко растущих деревьев до 100 листьев с каждого. Листья брались из нижней части кроны, на уровне поднятой руки, с максимального количества доступных веток по всему периметру дерева. Использовали листья только с укороченных побегов. Если собранный материал невозможно было обработать сразу, то до 8 суток его хранили в холодильнике. Для более длительного хранения использовали фиксатор – 70% спирт.
5. Автоматизированный компьютерный анализ симметрии листа Betula pendula
Для ускорения и оптимизации исследований нами был разработан программный комплекс, который состоит из двух частей. Первая, и основная, представляет собой программу с графическим интерфейсом, предназначенную для замеров основных топологических параметров, таких как длина жилки первого порядка, ширина листа, угол между жилками. Вторая часть программного комплекса – небольшая программа, производящая автоматическую обработку промежуточных данных и сведение результатов измерений в таблицу.
В графическом модуле пользователю предоставляется возможность расставить серию точек, на основании которых будут произведены измерения. Отметив вершину главной жилки, программа автоматически измеряет ее длину, ширину листа по обе стороны от нее, а при аналогичной расстановке точек на второй жилке еще и угол, под которым вторая жилка отходит от главной. В случае ошибки, произведенное измерение можно исправить.
Для определения ширины листа программа производит его оконтуривание и сохранение полученного контура для дальнейшего использования. Сама процедура основывается на применении клеточных автоматов. Этот подход заключается в разбиении изображения на «клетки», способные вычислять некоторое значение исходя из значений клеток-соседей. Непосредственно алгоритм сравнительно простой и нетребовательный, а при необходимости – легко масштабируемый и распараллеливаемый вследствие независимой обработки каждой из клеток, для получения еще большей производительности[10].
В качестве форматов изображения была включена поддержка пяти наиболее общепринятых: BMP, JPEG, GIF, TIFF, PNG. Сама поддержка реализована при помощи открытой интернет-библиотеки FreeImage, которая представляет собой удобный функционал для считывания и обработки изображения, независимо от исходного формата. Промежуточные данные об измерениях хранятся XML-формате и считываются при помощи еще одной открытой интернет-программе Expat[11,12,13]. Последняя характеризуется высокой производительностью и заслуженной востребованностью в сравнении с множеством аналогичных продуктов [13]. Последняя стадия преобразования, из XML-формата в XLS(Microsoft Excel Spreadsheet) реализована при помощи программного обеспечения MiniExcel. Таким образом, программа имеет явно выраженную модульную и легко расширяемую структуру.
Обработка данных с использованием этого программного комплекса состоит из следующей последовательности действий:
каждый лист сканируется и сохраняется в цифровом формате. К плюсам такого подхода можно отнести легкость размножения и передачи полученного изображения, отсутствие необходимости работать непосредственно с листом и, вследствие чего, опасности его как-либо повредить;
при помощи программы производится расстановка на каждом из изображений контрольных точек. Сами измерения параметров производятся автоматически в соответствии с заданным алгоритмом. Следует отметить повышенную точность такого подхода, так как в процессе исключается использование низкоточных измерительных приборов, таких как линейка и транспортир. Кроме того, облегчается такая задача, как измерение длины кривой;
полученные промежуточные данные сохраняются и, впоследствии, передаются программе-обработчику для преобразования их в конечный вариант – сводную таблицу измерений в формате Microsoft Excel. Этот этап обработки данных также имеет ряд преимуществ, поскольку не требует ручного ввода полученных результатов, а значит, исключает возможность неправильного введения данных и экономит время.
Предварительные исследования подтвердили высокую эффективность разработанного программного обеспечения и позволяют ускорить обработку материала в 10-15 раз по сравнению со стандартным «ручным» способом.
Нами в каждой наблюдаемой точке было собрано по 100 листьев Betula pendula с одного дерева. Сбор листьев производился согласно стандартной методики. Далее при помощи программы для автоматизированного компьютерного анализа «Pendula», снимались показания по интересующим морфометрическим признакам c отсканированных листовых пластинок.
В процессе обработки собранного материала, с каждого листа снимались показатели по пяти дублирующимся параметрам (с левой и правой стороны листа) (рис.1):
Рис. 1. Последовательность снятия показателей с листовой пластинки
1(О). ширина половинки листа;
2(О). длина второй жилки второго порядка от основания листа;
3(О). расстояние между основаниями первой и второй жилок второго порядка;
4(О). расстояние между концами этих жилок;
5(О). угол между главной жилкой и второй от основания жилкой второго порядка.
Полученные данные автоматически заносились в таблицу (рис. 2)
Рисунок 2. Пример таблицы с введенными данными (БЭЛЗ. Шихто-составной цех).
П
№
Длина
жилки первого порядка
Ширина
листа
Длина
2й жилки 2го порядка
Расстояние
от 1й до 2й жилки 2го порядка у основания
листа.
Расстояние
от 1й до 2й жилки 2го порядка у края
листа.
Угол
наклона 2й жилки 2го порядка
Слева
Справа
Слева
Справа
Слева
Справа
Слева
Справа
Слева
Справа
1
35,45621
11,02834
12,31734
18,60541
19,34987
3,677278
3,752571
5,900735
7,579313
35,56311
53,22863
2
34,80069
9,722222
11,38974
19,14302
20,27261
3,613781
3,497133
8,051963
8,335648
50,18186
56,39334
3
34,22716
9,445466
9,587358
16,60463
16,73712
2,671581
2,503855
6,164539
6,030081
43,30535
40,96229
4
28,59702
11,61114
12,43889
17,96839
17,42101
2,594659
2,461117
5,503226
6,529255
41,5182
46,47631
5
37,2054
9,183486
10,98628
20,05298
20,76345
3,483316
3,621779
7,211531
6,063578
42,03384
46,90148
6
33,95304
9,306592
11,53531
16,83365
18,14348
4,585437
4,463933
5,788518
6,961091
33,55896
33,44677
7
35,85013
15,14144
13,89514
21,92465
21,67824
2,781248
4,307795
8,01715
7,267486
44,85884
39,82
8
31,87496
9,731147
10,28153
15,94563
16,74069
3,911147
3,516386
4,722222
5,59879
35,95505
37,09352
9
36,2358
9,940021
11,07808
16,98595
16,892
5,571159
5,146391
6,639121
6,704177
34,58607
40,33314
10
35,352
11,54868
12,93532
19,68992
18,30859
3,911147
2,808854
7,345371
4,926152
35,93858
42,97035
11
31,1653
11,38974
11,66667
18,36257
18,04968
2,791632
2,916667
7,511565
6,719984
39,87877
35,77442
12
31,67245
11,25
10,69535
19,53649
18,03471
3,068156
4,479032
6,811222
6,112689
33,93999
36,50008
13
24,68473
9,88846
10,62296
14,06469
15,21541
2,832789
3,068156
5,402403
5,361183
43,44249
38,70419
14
31,9018
10,43517
10,32366
15,44796
17,39664
3,242394
2,919972
6,689775
6,372261
42,98003
36,60165
15
39,04691
8,767619
10,425
16,72501
18,75823
3,474999
3,336226
5,624571
6,434019
40,46152
42,75517
16
32,53302
7,78893
8,337962
16,11111
15,48845
2,791632
3,379313
5,933336
6,58515
40,30095
35,41241
17
28,82869
10,61387
10,1854
16,03239
15,65414
2,696734
1,988586
5,559027
6,150442
40,91438
50,03604
18
33,562
10,5884
12,70055
18,96211
19,30056
2,503855
2,671581
7,267486
7,385038
40,15433
42,07053
19
29,0801
9,72619
11,25086
16,19704
16,1359
3,055556
3,474999
5,973837
6,408484
49,76364
45
20
29,01633
7,838306
9,664511
13,84687
15,82442
3,197462
2,919972
4,534706
5,830026
52,69605
48,57633
21
32,10703
11,11111
11,52861
17,36229
6,106374
3,472222
2,808854
7,15918
6,682826
41,18593
17,19854
22
38,9466
11,25086
13,7507
20,98511
22,51004
2,777778
2,929864
7,650244
8,482462
45,36494
42,6223
23
32,09316
7,223558
8,611111
14,1117
14,65067
3,10565
3,068156
4,658475
5,402403
40,07109
43,91629
24
28,55539
9,908922
9,785508
16,61955
16,54127
2,808854
3,197462
5,531197
5,761797
31,55581
37,02496
25
35,62471
9,757871
10,46194
18,12698
18,15431
4,314507
4,385459
5,978679
6,731456
39,65603
35,0219
26
31,94444
11,94444
11,52778
18,66493
18,35172
3,068156
3,497133
6,402461
6,194195
45,90938
47,48955
27
27,35901
9,481138
10,02408
15,47162
16,15057
2,777778
2,916667
5,416667
5,719795
35,22411
39,54694
28
29,79841
9,940021
10,76725
16,00841
17,4622
2,260947
2,534484
5,00771
6,462439
38,32871
47,00968
29
31,39511
9,309701
11,80637
15,1357
17,31271
3,621779
3,497133
4,85118
6,009252
45,88855
43,09068
30
28,34555
10,60023
10,17308
15,82871
15,80484
1,934498
3,611111
4,581228
6,030081
38,96703
37,34983
31
34,37209
12,50077
11,39228
19,11729
18,75823
2,929864
2,377395
6,719984
6,194195
41,19463
44,70002
32
31,12103
8,75
10,55647
15,47778
16,43955
3,613781
3,752571
5,983516
6,551376
43,46133
42,35023
33
28,82852
9,322125
9,176131
14,98585
14,22171
4,932022
4,658475
5,550345
4,783104
30,77425
35,47967
n
Коэффициент флуктуирующей асимметрии представляет собой математическую дисперсию различий между сторонами относительно некой средней величины различия, имеющего место в рассматриваемой выборке. Метод достаточно строг с математической точки зрения, что позволяет проводить анализ полученных результатов с использованием обычных статистических подходов.
Для планирования практических действий по охране окружающей среды и оздоровлению экологической обстановки наиболее удобна укрупненная оценка качества среды – экологическое районирование. С этой целью используется абсолютная, 5-балльная оценка качества окружающей среды по степени отклонения ее состояния от экологической оптимальности (табл. 1).
Таблица 1. Пятибалльная шкала оценки значения коэффициента флуктуирующей асимметрии
-
балл
Значение показателя
Примечание
1
< 0,035
ситуация условно нормальная
2
0,035-0,040
небольшие отклонения от нормального состояния
3
0,040-0,045
существенные нарушения
4
0,045-0,055
опасные нарушения
5
> 0,055
критическое состояние
Баллом 1, как правило, характеризуются участки, практически не затронутые человеческой деятельностью, например, территории заповедников. 5-ти баллам соответствуют гибнущие экосистемы в районах с чрезвычайной антропогенной нагрузкой. На практике такие участки встречались, например, в радиоактивно-зараженных районах и вблизи некоторых химических предприятий. Таким образом, абсолютная шкала предоставляет возможность сравнивать между собой любые территории и участки. Промежуточные значения коэффициента асимметрии (2-4 балла) характеризуют различную степень загрязнения в пределах средних величин показателя с учётом характеристических факторов.