Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Изменения в природных биологических системах - Федоров В.Д

..pdf
Скачиваний:
41
Добавлен:
24.05.2014
Размер:
3.71 Mб
Скачать

Федоров В.Д. Проблема оценки нормы и патологии состояния экосис5 тем // Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидроби5 ологическим показателям. Л., Гидрометеоиздат, 1977. С. 6–12.

Woodiwiss F.S. The biological system of stream classification used by the Trent River Board // Chem. and Ind., 1964. 7. P. 1–12.

В сб. Самоочищение и биоиндикация загрязненных вод, 1980.

1. «Интересы экосистемы» – это, конечно, чистой воды антропо! морфизм. Такому любителю российской поэзии, как В.Д. Федоров, на! верняка хорошо известно, что отсутствие каких бы то ни было интересов у «равнодушной природы» было отмечено еще 26 декабря 1829 г. А.С. Пушкиным. (См. «Сочинения», 8!е изд., т.2, стр.252).

Может показаться, что с концепцией ПДК разделались раз и навсегда, но не тут!то было! Еще через 15 лет такие авторитеты, как В.А. Аба! кумов и Л.М. Сущеня, еще раз подвергли эту концепцию столь же убийст! венной критике, используя практически те же аргументы, да еще на анг! лийском языке (V.A. Abakumov, L.M. Sushenya, Hydrobiological monitoring of the state of freshwater ecosystem and ways to its improvement.// Ecological Modifications and Criteria for Ecological Standardization. St.Petersburg, Gidrometeoisdat, 1992, p.33). Ну и что? Может быть, если бы эта ста! тья была написана по!русски, те, «кому ведать надлежит», и восприня! ли бы эту критику!

Впрочем, я со своей стороны могу привести абсолютно ненаучный, но вполне прагматический довод в защиту ПДК. Эти «предельно допу! стимые» значения концентраций для очень многих ядовитых веществ, установленные по всем современным правилам водной токсикологии, в действительности намного ниже (иногда раз в 100), чем такое их со! держание в воде водоемов, при котором можно обнаружить какие!либо нежелательные изменения в структуре водных сообществ.

2.Иными словами, на основе ПДК устанавливаются гораздо более жесткие нормативы сброса сточных вод в реки и озера, чем это необхо! димо из экологических соображений. Может быть в настоящее время, в период «дикого капитализма» это не так уж плохо?

3.См., однако, комментарий к статье «Проблема предельно допус тимых воздействий антропогенного фактора с позиций эколога».

301

ОЦЕНКА ПАРЦИАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ В ПРИРОДНЫХ СООБЩЕСТВАХ

Предложен косвенный метод оценки парциальной активности по5 пуляций на основе анализа активности природных сообществ сход5 ного видового состава и сходной структуры, но с измененным видовым соотношением особей. Различие в активностях сравниваемых проб с измененным соотношением численностей позволяет найти оценки парциальных активностей путем решения системы линейных уравне5 ний. С помощью предлагаемого метода получены величины интен5 сивности дыхания для двух массовых форм зоопланктона Белого мо5 ря – Microsetella norvegica (Boeck) и Acartia longiremis (Lill).

Состояние экологических систем в общем случае определяется их составом (набором видов), структурой (разнообразием меж5 и внутрипопуляционных связей) и функционированием (изменением во времени основных характеристик биотической и абиотической составляющих биогеоценозов вследствие их взаимодействия). Для понимания механизма возникновения, развития и гибели природ5 ных экосистем необходимо иметь сведения о функциональной роли отдельных популяций, слагающих сообщество, о вкладе каждой из них в трансформацию органического вещества, консервирование и обесценивание энергии. Такой подход к установлению места отдель5 ных популяций в функционировании систем позволяет ввести поня5 тие о парциальной активности популяций [3], определяющей их долю в масштабе процессов, осуществляемых всеми партнерами сообще5 ства (например, дыхание), или только группой функционально од5 нотипных организмов (например, фотосинтез). При подобном подходе понятие парциальной активности оказывается чисто эколо5 гическим понятием, а различные подходы к ее оценке порождают одну из интереснейших задач современной экологии. Пригодные способы ее решения, несомненно, оказали бы влияние на развитие целого ряда разделов экологии, важных в теоретическом и практи5 ческом отношениях. Так, возможность определять долю активности отдельных популяций, вероятно, возродила бы интерес к различ5 ным формальным способам оценки видового разнообразия и сход5 ства (например, измерение дыхания отдельных популяций вместо определения их численности и биомассы); регистрация изменений активности отдельных популяций в естественных природных комп5 лексах видов при воздействии антропогенных факторов, позволила бы судить о степени вредности исследуемых концентраций потенци5 ально опасных веществ для конкретных экосистем.

Немногочисленные попытки оценить величины парциальной ак5 тивности популяций относятся к так называемым прямым методам,

302

когда экспериментатор либо пытается разложить общую регистриру5 емую активность сообщества по отдельным видам пропорционально распределению меток среди организмов (например, при использова5 нии радиоавтографического метода при работе с микроводорослями [4], либо руководствуется интуицией [2]. Чисто практические труд5 ности, связанные с несовершенством радиоавтографического метода,

иневозможность экспериментальной проверки результатов, получен5 ных с помощью интуитивно5логического анализа, служат объектив5 ным препятствием к признанию перспективности указанных подходов.

Ниже излагается новый подход к оценке парциальной активнос5 ти популяций в сообществе, который позволяет отнести различные способы оценки парциальной активности к категории так называе5 мых косвенных методов (по аналогии с терминологией, сложившей5 ся в теории обработки измерений). В основе этого подхода лежит анализ активности природных сообществ сходного видового состава

исходной структуры, но и с измененным соотношением особей [3]. Последнего можно достичь, осторожно изменяя в опыте соотноше5 ние численности: например, при работе с мелкими организмами планктона – механическим отбором из пробы выборок, содержа5 щих микроскопления особей; или условиями осуществления самого эксперимента – так называемым методом планируемых добавок, или сравнением выборок, содержащих на момент их анализа разные соотношения численности. Тогда регистрируемые различия в актив5 ностях сообществ, связанные с функционированием в течение вре5 мени эксперимента совокупностей образующих сообщество особей, дадут возможность найти оценки парциальных активностей путем решения системы линейных уравнений. Это возможно, разумеется, лишь при допущении, что изменение активности происходит про5 порционально изменению численности особей, т.е. в условиях, ког5 да выбранные функциональные характеристики не зависят (или мало зависят) от их плотности, а следовательно, все наблюдаемые разли5 чия активностей в эксперименте должны быть отнесены только к изменению соотношения численностей в сравниваемых пробах.

Если это условие в опыте выполняется, то для всех сравниваемых образцов должна наблюдаться приблизительно прямая линейная за5 висимость между ростом суммарной активности проб (Y) и суммар5 ной численностью особей популяций, в них присутствующих (N), т.е.

(1) а , где ni численность популяции i5го вида; w 5 число

видов. В этом случае можно написать уравнение вида

(2)

303

где n1, n2 ... nw учтенные численности особей i5х популяций для всех w5видов, содержащихся в пробах, а1, а2 ... аw – средняя активность одной особи i5вида. Тогда теоретически достаточно срав5 нить w проб, содержащих различные соотношения численностей i5х видов, и решить полученную систему из w уравнений, получив оценки

а1, а2 ... аw.

В практической работе, однако, такой схемой расчета пользовать5 ся неудобно по целому ряду соображений. Так, все опорные величи5 ны в уравнении (2) – Y, n1, n2 ... nw – определяются с ошибками. Ошибка особенно велика при определении количества малочислен5 ных видов, а постановка параллельных определений затруднена. Вопрос об ошибках величины Y осложняется по тем же причинам. Вопрос о точности косвенных измерений довольно сложен, так как точность решения системы уравнений зависит, грубо говоря, от того, насколько отличается от нуля ее определитель. Над преодолением трудностей, связанных с обработкой косвенных измерений, работа5 ют в настоящее время Е.Г. Угер и Т.В. Полякова. Наконец, реше5 ние многокомпонентной системы уравнений требует при использо5 вании электронно5вычислительной машины (ЭВМ) относительно долгой предварительной подготовки материала.

Мы предлагаем другой прием анализа данных. Будем рассмат5 ривать все сообщество, состоящее из w видов и N особей,как двух5 компонентную систему, состоящую из численности какой5либо популяции n1 и численности (N–n1) всех прочих видов (w–1). Тог5 да можно написать уравнение

(3)

Очевидно, что решение системы уравнений относительно двух неизвестных гораздо проще, чем системы [2], и теоретически может быть сведено к необходимости анализа только двух проб. После получения оценки а1 значение а(w51) отбрасывается как промежуточ5 ное. Можно получить информацию о парциальной активности дру5 гой популяции (например, следующая в ранжированном по численности убывающем ряду – n2), согласно уравнению

(4)

и т.д. Такой прием последовательного извлечения информации о парциальных активностях отдельных популяций имеет ряд преиму5 ществ перед каноническим способом, описанным выше. Все оценки, полученные по первому способу, взаимозависимы, так что ошибка в определении численности (а следовательно, и величины аk) одного из видов (k) автоматически приводит к неверным оценкам всех про5 чих величин парциальных активностей. Во втором случае ошибка в оценке одного из коэффициентов активности значительно меньше

304

влияет на величины остальных коэффициентов, поскольку сам спо5 соб последовательного расчета оценок активности дает менее зави5 симые и жестко связанные значения аi. Можно рассчитывать величины аi не для всех популяций, а только для массовых видов, различия в относительных численностях которых в пределах срав5 ниваемых проб достаточно надежны. Количество анализируемых проб (вариантов соотношения численностей) при этом может быть существенно сокращено, надежность оценок аi повышена за счет отбора для сопоставления (см. ниже) вариантов и т.д.

Для проверки эффективности предлагаемого метода были прове5 дены опыты по определению потребления кислорода мелкими план5 ктонными ракообразными в течение летнего времени 1978 г. на базе Беломорской станции кафедры общей экологии и гидробиологии Московского университета. Выбор в качестве функционального по5 казателя потребления кислорода был продиктован возможностью проверки результатов косвенного расчета парциальных активнос5 тей этих организмов данными Л.М. Сущени [1], полученными с помощью прямых измерений интенсивности обмена различных пред5 ставителей ракообразных.

Планктонные пробы, отобранные малой сетью Джудея, разбавляли 205кратным количеством морской воды и доставляли в лабораторию. Для опыта животных отлавливали пипеткой и помещали в респиро5 метры с профильтрованной морской водой. Такая процедура обеспе5 чивала случайные колебания численности в различных вариантах опыта. Строго говоря, об ошибках величины потребления кислорода можно было бы судить по параллельным определениям, т.е. по опре5 делениям из нескольких проб одного объема с одинаковой плотностью планктона и сходным соотношением численностей видов, образую5 щих сообщества. Последнее условие, как отмечалось выше, практичес5 ки невыполнимо, так как сама процедура разделения пробы на серию подпроб привносит дополнительную (к определению численностей) ошибку вследствие того, что соотношение численностей в подпробах несколько смещается. Поэтому было признано целесообразным про5 изводить измерения величины Y манометрически для каждой пробы последовательно через 1 ч в течение нескольких часов. Очевидно, что это не настоящие параллельные определения, но об ошибке вели5 чины Y можно судить в какой5то мере и по этим данным.

После окончания эксперимента в пробах (после фиксации) произ5 водили учет численностей планктонных организмов. В таблице 1 приведены результаты одного из таких опытов, поставленного 11 августа 1978 г. Как видно из таблицы, массовыми формами в этот период были Microsetelta norvegica (Boeck) и Acartia longiremis (Lill), численность которых составляла примерно 2/3 от суммарной числен5 ности планктонных животных. Поэтому для иллюстрации эффектив5

305

Таблица 1

ЧИСЛЕННОСТЬ ОСОБЕЙ И СКОРОСТЬ ПОТРЕБЛЕНИЯ КИСЛОРОДА (В МКЛ В 1 ЧАС) В ПРОБАХ С РАЗНЫМ СООТНОШЕНИЕМ ЧИСЛЕННОСТЕЙ ДОМИНИРУЮЩИХ ФОРМ ЗООПЛАНКТОНА

Microsetella

Acartia

Прочие

 

 

 

 

norvegica

longiremis

виды

N

 

 

Y

опыта

 

 

 

(n )

(n

)

(n3)

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

1

2650

2900

3650

9200

0,404

0,460

75

2

1350

1800

1500

4650

0,409

0,632

45

3

350

2050

1550

3950

0,097

1,079

40

4

300

1225

1125

2650

0,113

0,860

26

5

250

625

1125

2000

0,143

0,455

11

6

175

200

500

875

0,250

0,296

7

7

250

400

2275

925

0,370

0,762

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ности предлагаемого метода было признано возможным ограничить5 ся определением парциальных активностей названных форм.

Температуру в опыте поддерживали примерно равной темпера5 туре воды в момент отлова животных на соответствующем горизон5 те. В приведенном эксперименте поддерживали температуру 8°С при колебаниях ее в течение времени эксперимента 0,5°С.

Рис. 1. Потребление кислорода в пробах зоопланктона в зависимости от суммарной численности особей N

Данные, представленные на рис. 1, свидетельствуют об отсутствии заметного влияния возрастания плотности особей в условиях данного опыта на потребление кислорода планктоном. Рис. 2 иллюстрирует изменение численности Microsetella norvegica и Acartia longiremis. На основании этих данных как будто следует, что «лучшими» для

306

определения величин аm и аa надо считать варианты опытов, в кото5 рых положительная скоррелированность между ni и (N– ni) мини5 мальна. Так, хорошими а priori для расчета аi должны считаться

пары вариантов с различающимися соотношениями .

Рис. 2. Диаграмма отношений ni и (N–ni) для Microsetella norvegica (A) и для Acartia longiremis (Б). На оси абсцисс – численность прочих видов

Например, «хорошими» в таблице 1 кажутся пробы № 2 и 4, в которых соотношения Microsetella norvegica с прочими видами со5 ставляют 0,409 и 0,113 (рассчитанное на основе этой пары значение аm = 8,60). Несомненно «плохими» для сопоставления должны счи5

таться пробы № 1 и 2 с соотношениями , равными 0,404 и 0,

409. Неудивительно, что мы получаем при этом совершенно бес5 смысленную оценку аm = 408,0. Возникает искушение отбросить «плохие» (т.е. скоррелированные) варианты опытов. Тогда возни5 кает вопрос: а сколько проб окажется достаточным для корректного вычисления значений аi? И еще вопрос: а какие, собственно, вели5 чины аi следует признать коррективными и почему? Для ответа на эти вопросы пришлось проделать громоздкую, хотя и не бесполез5 ную работу. Из общей формулы:

(5)

определяющей число подмножеств из m элементов (m = 2,..., 7), содержащихся в множестве из n элементов (n = 7), становится яс5 ным, что существует 21 вариант сочетаний по «двойкам» проб (срав5 ниваются всевозможные комбинации двух проб из 7 существующих вариантов опытов), например, начало ряда 1,2–1,3, ...35 сочетаний по «тройкам», 35 сочетаний по «четверкам», 21 – по «пятеркам», 7 – по «шестеркам» и один вариант для «семерки». Чтобы решить, какой результат в оценке аi надежнее и, следовательно, действи5

307

тельно лучше, следует сопоставить оценки средних аi, полученных при расчетах «двоек» проб, «троек» и т.д. на основании сравнения соответствующих им величин доверительных интервалов. Вероят5 ность попадания в доверительный интервал искомой величины, рав5 ная 0,95, выглядит для наших целей вполне приемлемой, и нас интересует при этом порядок величины доверительных интервалов. Применяем метод наименьших квадратов с весами, отвечающими дисперсиям отдельных опытов, для каждого параметра аi записыва5 ем найденный доверительный интервал.

Рис. 3.

На рис. 3 показан характер изменений оценок аm и аa, а также соответствующих им величин интервалов при расчетах по «трой5 кам» (т.е. расчет по результатам, полученным во всех возможных комбинациях по 3 результата из 7, например, 1, 2, 3 – 1, 2, 4 –... и т.д., всего в 35 комбинациях), по «четверкам» и т.д. Результаты по «двойкам» настолько вариабельны, что их трудно чисто практичес5 ки нанести на график в одном масштабе с другими результатами. Поэтому они приведены в соответствующей колонке наряду с дру5 гими оценками аi и Si лишь в итоговой таблице 2. В той же таблице приведены данные оценок аi и Si, произведенных по всем результа5 там с помощью ЭВМ с 95%5ным доверительным интервалом. Для сопоставления найденных оценок коэффициентов применительно к Microsetella norvegica и Acartia longiremis с оценками, полученны5

308

ми другими способами, в последней колонке таблицы 2 приведены данные, рассчитанные по материалам Л.М. Сущени [1]. Рассмотре5 ние данных, представленных на рисунке 3, а также итоговых ре5 зультатов таблицы 2 позволяет сделать несколько важных в прак5 тическом отношении выводов.

1. При расчете аi предлагаемым выше способом для получения достоверных оценок следует использовать результаты серии опы5 тов, в которых исследуется не менее 5 вариаций соотношений ви5 дов, интересующих исследователя. Несмотря на довольно близкие величины оценок аi, полученные по результатам обработки проб по «четверкам» и т.д. 95%5ные доверительные интервалы оценок пере5 крываются по всех без исключения вариантах только начиная с «пя5 терок», т.е. использования для оценок двух коэффициентов резуль5 татов опытов с 5 разными соотношениями численностей. Сужение коридора 95%5ных доверительных интервалов по мере перехода от «двоек» к «тройкам», от «троек» к «четверкам» и т.д. (см. табл. 2) также однозначно указывает на необходимость включения в расчет возможно большего числа результатов опытов с разными соотноше5 ниями численностей.

Таблица 2

ОЦЕНКИ ПАРЦИАЛЬНЫХ АКТИВНОСТЕЙ ОСОБЕЙ MICROSETELLA NORVEGICA И ACARTIA LONGIREMIS, ОПРЕДЕ5 ЛЕННЫХ РАЗЛИЧНЫМИ СПОСОБАМИ

Вид

Показате5

«Двой5

«Трой5

«Чет5

«Пя5

«Шес5

«Се5

МНК

По лит.

ли

ки»

ки»

верки»

терки»

терки»

мерки»

данным

 

весами)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Micro5

Средние

11,47

7,71

9,75

9,89

10,19

9,33

 

7,55

setella

по всевоз5

131,20

18,62

10,69

8,53

7,39

3,20

 

 

norve5

можным

21

35

35

21

7

1

 

 

gica

комбина5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

циям

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р=0,95

2,78

2,27

10,76

11,33

11,19

 

9,3

 

 

30,65

21,59

11,07

8,52

7,40

 

3,21

 

 

 

 

 

 

 

17

9

16

14

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Acartia

Средние

59,55

15,37

16,74

16,67

16,57

17,2

 

 

longi5

по всевоз5

202,59

10,81

8,42

6,77

6,12

5,6

 

 

remis

можным

21

35

35

21

7

1

 

 

 

комбина5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

циям

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р=0,95

14,58

17,12

18,22

17,71

16,99

 

17,12

 

 

 

11,75

12,78

9,87

7,53

6,40

 

2,68

 

 

 

19

10

10

6

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

309

2.При интерпретации результатов следует иметь в виду, что до5 верительные интервалы находятся довольно грубо. Постановка па5 раллельных опытов с пробами одинакового количественного состава, по5видимому, не слишком преуменьшает дисперсию величины Y, найденную по наблюдениям в последовательные часы. Поскольку вклад дисперсии Y в общую дисперсию составляет примерно поло5 вину, а остальное дают ошибки в определении численностей, то не5 которое улучшение (в смысле надежности получения оценок парциальных активностей) можно ожидать лишь при микроскопи5 ровании большого количества камер с животными.

3.Если нанести на условную шкалу отношений , градуи5

рованную для Microsetella norvegica и Acartia longiremis от 0 до 1,1 (рис. 4), данные таблицы 1, то сразу обращает на себя внимание

более равномерное распределение отношений ( для Acartia longiremis близкое отношение наблюдается только в одном случае – пробы № 1 и 5), чем распределение (гораздо более высокая

скоррелированность в вариантах опыта). Вследствие этого можно полагать, что оценки аi, полученные для Acartia longiremis, несколько более надежны, чем оценки парциальной активности, полученные для Microsetella norvegica.

Рис. 4. Распределение отношений

на условной шкале для

Microsetella norvegica и Acartia longiremis

4. Величины скорости потребления кислорода, полученные пред5 лагаемым методом для Microsetella norvegica и Acartia longiremis, близки к оценкам, полученным другими авторами [1]. Окончатель5 ное уравнение, полученное после обработки на ЭВМ всех результа5 тов, имеет вид

Y = 9,43 nm + 17,12 na + 0,16 nn

(6)

В заключение автор приносит глубокую благодарность за по5 мощь и обсуждение настоящей работы В.И. Тутубалину, Е.Г.Угер и Т.В. Поляковой.

310

Соседние файлы в предмете Биология