
- •М.В. Горшков экологический мониторинг Учебное пособие
- •Введение
- •Курс лекций раздел 1. Научные основы экологического мониторинга
- •Раздел 2. Приоритетные контролируемые параметры природной среды
- •2.1 Контроль качества воздуха
- •2.2 Контроль качества воды
- •2.3 Контроль качества почвы
- •Характеристика почвы по санитарному числу [54]
- •2.4 Контроль качества продуктов питания
- •2.5 Контроль воздействия физических факторов
- •2.6 Контроль воздействия ксенобиотиков
- •2.7 Контроль воздействия неорганических соединений
- •Раздел 3. Виды мониторинга и пути его реализации
- •Уровни мониторинга [12]
- •Раздел 4. Фоновый мониторинг. Методы отбора и консервации проб
- •4.1 Отбор проб атмосферного воздуха
- •4.2 Отбор проб воды
- •Способы консервации, особенности отбора и хранения проб [30]
- •4.3 Отбор проб почвы
- •Раздел 5. Всемирная метеорологическая организация и международный мониторинг загрязнения биосферы
- •Раздел 6. Национальный мониторинг российской федерации
- •Раздел 7. Региональный мониторинг
- •Раздел 8. Локальный мониторинг
- •Раздел 9. Медико-экологический мониторинг
- •Раздел 10. Основы биологического мониторинга
- •10.1 Биоиндикация
- •10.2 Оценка биологического разнообразия
- •Шкала обилия Друде и шкала обилия Хульта (балльная)
- •Тема 11. Мониторинг радиационного загрязнения природной среды
- •Классификация радионуклидов по степени биологического воздействия
- •Тема 12. Автоматизированные системы контроля окружающей среды (аскос)
- •12.1 Аэрокосмический мониторинг и данные дистанционного зондирования
- •1 Канал (голубой):
- •6 Канал (длинноволновый инфракрасный или тепловой):
- •7 Канал (средний, или коротковолновый инфракрасный):
- •8 Канал (панхроматический - 4,3,2):
- •12.2 Моделирование процессов и применение геоинформационных систем
- •12.3 Интеллектуальные системы для целей экологического мониторинга
- •12.3 Экологические информационные системы
- •Список использованной литературы для курса лекций
- •Интернет ресурсы:
- •Практикум тема 1. Оценка приоритетных контролируемых параметров природной среды
- •Пробы воды реки Амур
- •Лабораторная работа №1.
- •Тема 2. Статистическая обработка экологических результатов
- •2.1 Описательная статистика
- •2.2 Параметрические и непараметрические критерии
- •2.3 Графическое представление данных
- •2.4 Статистическая связь. Корреляционный анализ
- •2.5 Дисперсионный анализ
- •Логическая схема однофакторного дисперсионного комплекса
- •Лабораторная работа №2.
- •2.6 Регрессионный анализ
- •2.7 Анализ временных рядов
- •Тема 3. Биологический мониторинг и оценка интегральных экологических показателей
- •3.1 Биоиндикация
- •Лабораторная работа №3.
- •3.2 Оценка биологического разнообразия сообществ
- •Лабораторная работа №4.
- •Тема 4. Информационные технологии для экологического мониторинга
- •4.1 Пакет статистических программ Statistica
- •Состав и температура проб воды Амурского и Уссурийского заливов (Дулепов, Лескова, 2006)
- •4.2 Редактор электронных таблиц ms Excel
- •Тема 5. Локальный экологический мониторинг. Эколого-инженерная документация
- •5.1 Технологии очистки от загрязнений Воздух
- •Список использованной литературы при подготовке практикума
- •Приложения к курсу лекций
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в воздухе (Шелковников, 2007).
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в воде (Шелковников, 2007).
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в почве (Шелковников, 2007).
- •Приложение к практикуму Матрица пересечения для водорослей-макрофитов залива Восток (Японское море), рассчитано по данным в.Ф. Макиенко (1975)
- •Матрица пересечений для ботанического памятника природы «Приморский комплекс», рассчитано в.П. Селедца (2005)
- •Матрица пересечения для водорослей-макрофитов дв побережья России, рассчитано по данным н.Г. Клочковой (1997)
- •Оглавление
10.2 Оценка биологического разнообразия
Весьма сложным методом, но колоссально информативным является оценка таксономического разнообразия. Исследователю при использовании упомянутых методов оценки не требуется исследовать колоссальные базы мониторинговых данных по абиотическому компоненту и определять различные смешанные эффекты этих взаимодействий – наличие определённых видов уже говорит само за себя, но данные методы позволяют делать выводы не только по наличию видов-биоиндикаторов, а по совокупности всей компонентов «биологического разнообразия» (биоразнообразия).
Понятие «биологическое разнообразие» за весьма короткий отрезок времени получило большое количество толкований. В биологическом смысле рассматриваются представления о внутривидовом, видовом и надвидовом (ценотическом) разнообразии жизни. Однако, позднее, сначала деятели охраны природы, а затем и ученые стали говорить об экосистемном и ландшафтном разнообразии как объектах сохранения, а, соответственно, изучения и выделения в природе.
В 1992 г. на Конференции ООН по окружающей среде и развитию была принята «Конвенция о биологическом разнообразии», к которой присоединилось большинство стран на планете, а, следовательно, сложнейшая и многообразнейшая проблема биоразнообразия приобрела еще и политическое звучание.
Большинство исследователей сходятся во мнении, что словосочетание «биологическое разнообразие» впервые применил Г. Бэйтс в 1892 г. в работе «Натуралист на Амазонке», когда описывал свои впечатления от встречи около 700 разных видов бабочек за время часовой экскурсии. Однако основные научные концепции биоразнообразия были сформулированы лишь в середине ХХ века, что напрямую связано с развитием количественных методов в биологии. Особенно отметим работы Р. Уиттекера, в которых была предложена организация уровней экосистемного разнообразия и исследованы зависимости биоразнообразия от факторов окружающей среды.
Обратим внимание, что исследование различных аспектов биоразнообразия является одним из магистральных направлений концепции устойчивого развития. Устойчивое развитие определяют как управляемый процесс коэволюционного развития природы и общества. Как деятельность, устойчивое развитие нуждается в поддержке мощной информационной базы цифровых данных по экологическим, социально-демографическим, производственно-экономическим условиям и тенденциям их развития. На основе этих данных строятся модели экономического благополучия и проводятся научные исследования.
Здесь мы сталкиваемся с рядом проблем. Во-первых, объемы первичной информации устойчивого развития территорий, даже локального уровня, очень велики. В связи с этим проявляется проблема накопления, целенаправленного структурирования и обработки колоссального объема информации. Во-вторых, существует проблема получения качественно новой информации на основе первичной (здесь следует отметить, что на данный момент накопилось большое количество тематической информации в различных форматах) и прогнозирования. Анализ информации невозможен без адекватного математического аппарата и на его разработку в различных областях тратится «львиная доля» ресурсов. В-третьих, необходима единая концептуальная система, объединяющая этапы сбора, обработки, анализа информации и прогноза.
В настоящее время существует несколько попыток реализации информационных систем с экологическим наполнением. Как правило, подразумевается реализация с помощью некоторой ЭИС (экологическая информационная система) или БИС (биоинформационная система). Но основанная проблема всех систем – это математическое обоснование. Определим для начала основные показатели биологического мониторинга.
Встречаемость (частота встречаемости, коэффициент встречаемости) – это относительное число выборок (участков), в которых встречается вид. Если выборка состоит из 100 учетных площадок, а вид отмечен на 43, то и встречаемость равна 43%. При встречаемости 25%, вид встречается в каждой четвертой площадке учета и он случайный. Высокая встречаемость, если вид отмечен более, чем на 50% учетных площадок. Обычно закладывается 50 учетных площадок, но не менее 25.
Обилие – это количество особей вида на единице площади или объема. Наиболее часто используются шкалы обилия Друде и Хульта (табл. 9.2).
Покрытие – процент площади, покрываемой надземными частями растений. Процент площади, занятой основаниями растений – истинное покрытие, верхними частями – проективное. Проективное покрытие – обязательный показатель при изучении надпочвенного покрова. При изучении древесно-кустарниковых ярусов синонимом проективного покрытия служит сомкнутость – отношение площади проекций крон к площади занимаемого участка; в отличие от проективного покрытия сомкнутость измеряется в долях от единицы. Истинное покрытие для древостоя – сумма площадей поперечного сечения стволов и полнота, определяется расчетным путем по данным перечета древостоя.
Таблица 9.2