Возможность построения алгоритма фитоиндикационной оценки загрязнения среды тяжелыми металлами
УДК 574.21:502.52:581.5
А. И. Сафонов
Донецкий национальный университет, г. Донецк, Украина, E-mail: safonov@dongu.donetsk.ua
Ключевые слова: фитоиндикация, тяжелые металлы, алгоритмизованная модель
POSSIBILITY OF ALGORITHM CONSTRUCTION
OF PHYTOINDICATIVE ESTIMATION
OF HEAVY METALS ENVIRONMENTAL POLLUTION
A. I. Safonov
Donetsk National Unversity, Donetsk, Ukraine, E-mail: safonov@dongu.donetsk.ua
Key words: phytometry, heavy metals, algorithmizational model
В условиях различного недостатка или избытка одного или нескольких химических элементов возникают адаптированные или неадаптированные формы растений; у адаптированных форм растений избыток химических элементов выводится из организма или концентрируется в нем. В последнем случае нарушается нормальный обмен веществ и возникают новые физиологически или анатомо-морфологически устойчивые формы, из которых постепенно обособляются эндемические разновидности (Корчагин, Виноградов, 1967; Дидух, Плюта, 1994; Ильин, 1997).
Основой фитоиндикационной оценки служит, с одной стороны, экологическая специфика видов, которые произрастают только в определенно установленных интервалах изменений какого-нибудь экологического фактора, а с другой – тесная взаимосвязь между биотическими и абиотическими составляющими в системе, что определяет характер функционирования систем. Внутренняя специфика фитосреды или характер почв, асинхронность развития этих компонентов совсем не обозначают отсутствие взаимосвязи между ними, а определяют специфику индикационных признаков, их суть и границы использования. Предмет фитоиндикации металлопрессинга – оценка степени загрязнения тяжелыми металлами среды с помощью признаков растений. Хотя суть, возможности, задания фитоиндикации изменяются с развитием этого научного направления и разработкой новых методик.
Проведение исследований требует четкого представления о сути, целях и способах фитоиндикации, что основывается на глубоких знаниях ее объекта, а также широкого анализа с позиций представлений места в более общей системе.
Процесс фитоиндикации включает следующие процедуры: 1) выбор фактора, 2) выбор способа и масштаба его измерения, 3) поиск индикатора на основе логического доведения его каузальных связей с данным фактором, 4) разработка шкалы изменений индикационных признаков, 5) определение степени корреляции между изменением фактора, индикатора и способа его выражения, 6) создание рабочей блок-схемы и программы для экспресс-диагностики (алгоритмизация).
На современном этапе составлена база данных по ризо-, каули-, фолио-, палино-, анто-, эмбрио- и карпологическим признакам с целью характеристики структурной организации или степени трансформации (атипичного проявления) для фитоиндикаторов (Глухов, Хижняк, Сафонов, 2001, 2003).
Применения алгоритмизованной модели в значительной степени облегчит и ускорит фитоиндикационные исследования локального и повсеместного использования с разными поисковыми, диагностическими или эколого-токсикологическими экспертными целями.
Линейно последовательный тип алгоритма может быть удобен для проведения первичной ознакомительной оценки металлопрессинга или действия фактора стресса, хотя не исключает возможности вычленения отдельных эдафо- и климатохарактеристик.
Алгоритм разветвленного типа (блочно-выборочный) при проведении серии экспериментов наиболее удобен для постоянного экологического мониторинга. Особо удачно и с большой степенью достоверности по шкалам структурной пластичности можно проводить эколого-токсикологический контроль в контрастных геохимических условиях, которые естественно и антропогенно сформированы в Донецком экономическом регионе.
Zoocenosis — 2005
Біорізноманіття та роль зооценозу в природних і антропогенних екосистемах: Матеріали ІІІ Міжнародної наукової конференції. – Д.: Вид-во ДНУ, 2005. – С. 157-158.