УДК 630*161

 

ЛЕСОВОДСТВЕННО-ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ СОСНОВЫХ ЭКОСИСТЕМ ПОДМОСКОВНОЙ МЕЩЕРЫ К ЗАГРЯЗНЕНИЮ СРЕДЫ ТЯЖЕЛЫМИ МЕТАЛЛАМИ

 

SILVICULTURAL AND ECOLOGICAL EVALUATION OF THE SUSTAINABILITY OF THE PINE ECOSYSTEMS OF THE MOSCOW MESHCHERA TO THE POLLUTION WITH HEAVY METALS

 

Рыкова Т.В. (Всероссийский научно-исследовательский институт лесоводства и механизации лесного хозяйства, г. Пушкино Московской обл., РФ)

Rykova T. V. (Аll-Russian research Institute of forestry and mechanization of forestry, Pushkino, Moscow region, Russia)

 

Представлена методика оценки влияния загрязнения окружающей среды тяжелыми металлами на состояние сосновых насаждений разных групп возраста с использованием статистического анализа корреляции между накоплением   загрязнителей в снежном покрове и  расстоянием к источнику выбросов, индексом состояния древостоев.

The technique for assessing the influence of environmental pollution by heavy metals on the state of pine plantations of different age groups is presented using statistical analysis of the correlation between the accumulation of pollutants in the snow cover and the distance to the source of emissions, the state index of stands.

 

Ключевые слова: тяжелые металлы, индекс состояния, снежный покров, выпадение загрязнителей, коэффициент корреляции

Key words: heavy metals, state index, snow cover, deposition of pollutants, correlation coefficient

 

Хозяйственная деятельность человека, связанная с добычей, транспортировкой и переработкой минерального сырья, приводит к многокомпонентному загрязнению окружающей природной среды выбросами химических веществ разнообразного агрегатного состава. Среди химических примесей, поступающих с промышленными выбросами, особую опасность для природных экосистем и человека представляют соединения тяжелых металлов (ТМ), т.е. металлов с относительной большой атомной массой более 40 или с удельным весом более 8 г/см3. Они характеризуются положительной окисленностью, зачастую переменной валентностью и имеют выраженную способность к образованию устойчивых комплексных соединений [1,2].

К металлам, которые могут оказывать существенное влияние на растения при избыточном накоплении, относятся, прежде всего, Cd (кадмий), Pb (свинец), Ni (никель), Cu (медь), Zn (цинк)иCo (кобальт) [3]. Часть этих элементов (Zn, Cu, Co) являются функциональными (входят в состав ферментов, витаминов и других биологически активных веществ, катализируют процессы синтеза органических соединений), другие (Cd, Pb, Ni,) - относятся к протоплазматическим ядам, фитотоксичность которых возрастает по мере увеличения атомной массы [4].

Миграция и перераспределение ТМ в биосфере обуславливает снижение их содержания в одних ее компонентах и обогащение других, часто представляющее опасность для объектов окружающей среды: водоемов, почвы, растительности и животных, а через них, преимущественно по трофическим цепям, и для человека. Тяжелые металлы, не подвергаясь процессам естественного разрушения, попадая в почву и постепенно накапливаясь в ней, способствует образованию техногенных аномалий в промышленно развитых регионах страны, вызывая изменение состояния лесной растительности, произрастающей на таких территориях[5,6,7].

В целях оценки влияния загрязнения среды тяжелыми металлами на сосновые насаждения нами проведены исследования на Воскресенском стационаре ФБУ ВНИИЛМ, леса которого подвержены полиэлементному воздействию выбросов комплекса предприятий химической и цементной промышленности. Для этого использовалась часть пробных площадей отдела экологии и охраны природы ВНИИЛМ, заложенных в направлениях преобладающих ветров на разном удалении от промышленных предприятий [8]. Состояние насаждений в течение трех лет оценивалось по методике ВНИИЛМ [9] (табл. 1).Данная методика предполагает оценку состояния деревьев сосны через показатели охвоенности их кроны, так как, согласно имеющимся научным данным, именно запасы ассимиляционной фитомассы во многом определяют устойчивость деревьев в условиях аэротехногенного загрязнения [10,11]

Объемы выпадения ТМ определялись через их содержание в снеге на основе химического анализа его проб, отобранных на открытых местоположениях в непосредственной близости от изучаемых насаждений. Пробы отбирались снегомером в период максимального влагонакопления на всю толщину покрова. Учитывалось содержание растворимых форм металлов, сравнительно легко поглощаемых корнями растений. Используя данные о содержании примесей в снеговых водах и результаты измерения запасов влаги в снеге (средний запас- 84 мм; максимальный запас - 129 мм), выполнены расчеты накопления (выпадения) ТМ за зимний период (табл. 1) по следующей формуле:

Nсн. =Qсн× ссн× 10-2, где:                                                                          (1)

Nсн - накопление вещества в снежном покрове за зимний период, кг/га;

Qсн- запас воды в снеге, мм;

сд- концентрация вещества в снеговых водах, мг/л;

10-2 - переводной коэффициент.

Как видно из табл.1, состояние древостоев молодняков и средневозрастных сосновых насаждений, выраженное индексом состояния,  по всему градиенту расстояния от главного источника выбросов - комбината по производству минеральных удобрений колеблется в пределах  1,38 (здоровые древостои) -  1,85 (слабо ослабленные древостои) баллов. Этот же показатель несколько хуже у приспевающих/спелых насаждений и колеблется в пределах 1,53 - 2,0 баллов. В целом следует отметить, что полученные величины индекса состояния свидетельствуют о слабом ослаблении насаждений сосны в районе наших исследований.

 

Таблица 1- Состояние древостоев в насаждениях сосны и выпадения тяжелых металлов за зимний период на пробных площадях Воскресенского стационара

п/п

№пр.

пл.

Расстояние от ИВ, км

Состав,
происхождение

Возраст, лет

Бонитет

Полнота

Запас, в т.ч. сухостоя, м3/га

Средний индекс состояния,

баллы

Накопление (кг/га) тяжелых металлов

в снеге (растворимые формы)

Cu

Zn

Ni

Co

Cd

сумма ТМ

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1. Молодняки, средневозрастные насаждения

1

1/6

4

10С,л/к

35

I

0.95

170/3

1,38

0,03

0,05

0,07

0,05

0,004

0,20

2

2

5

10С,л/к

29

Iа

0.75

165/0

1,74

0,01

0,10

0,10

0,14

0,005

0,36

3

3

4

10С,л/к

32

Iа

0.83

285/5

1,6

0,05

0,08

0,03

0,05

0,004

0,21

4

4

5

10С,ест.

37

Iб

0.5

200/8

1,65

0,01

0,20

0,20

0,01

0,006

0,43

5

7

10

10С,л/к

45

II

1.21

310/1

1,48

0,008

0,09

0,11

0,25

0,005

0,46

6

8

27

10С,л/к

45

I

1,05

280/1

1,52

0,008

0,04

0,10

0,01

0,004

0,16

7

9

16

10С,л/к

45

Iб

0.6

310/0

1,48

0,006

0,05

0,20

0,10

0,006

0,36

8

11

9

10С,ед.Е,Б;ест.

45

Iб

0.9

410/0

1,48

0,03

0,04

0,05

0,09

0,006

0,22

9

13

21

10С,л/к

45

I

1.20

375/0

1,49

0,02

0,05

0,03

0,02

0,004

0,12

10

14

20

10С,л/к

50

I

0.71

260/0

1,64

0,002

0,03

0,10

0,02

0,002

0,15

11

21

23

10 C, ест.

40

I

0,95

175/5

1,85

0,004

0,09

0,09

0,01

0,002

0,20

12

15

25

10С,ест.

55

I

1.10

450/20

1,63

0,005

0,11

0,07

0,02

0,003

0,21

13

22

30

10С,л/к

35

I

0,8

-

1,73

0,005

0,09

0,05

0,02

0,002

0,17

14

Средние значения

1,59

0,014

0,058

0,092

0,06

0,004

0,29

15

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

2. Приспевающие, спелые насаждения

14

4

1)10С ед.Л

2)10Л+К

80

I

0.78

380/0

1,53

0,02

0,30

0,02

0,04

0,004

0,38

15

5

10Сед.Б

2)10С ед.Д,Б

100

III

0.51

210/0

1,93

0,01

0,10

0,10

0,14

0,005

0,36

16

4,3

9С1Е ед.Б,ест.

80

I

0.56

235/12

2,0

0,05

0,08

0,03

0,05

0,004

0,21

17

5

10С,ест.

70;100

II

0.6

250/7

1,92

0,01

0,20

0,20

0,01

0,006

0,43

18

2

10С, ест.

65

Iа

0.88

480/19

1,93

0,05

0,08

0,03

0,05

0,004

0,21

19

9

10С,ест.

75

II

0.6

250/0

1,72

0,008

0,09

0,11

0,25

0,005

0,46

20

27

1)10С

2)10Д+Б,ест.

80

II

1.00

420/0

1,93

0,008

0,04

0,10

0,01

0,004

0,16

21

16

10С,ест.

120

II

0,5

220/0

1,65

0,006

0,05

0,20

0,10

0,006

0,36

22

13А

21

10С,ест.

90

II

0.8

330/1

1,58

0,004

0,02

0,06

0,02

0,003

0,11

23

14А

20

10С, ест.

80-100

III

0.64

310/0

1,6

0,002

0,03

0,10

0,02

0,002

0,15

24

21А

23

10 С

70

I-II

0,7

230/-

1,77

0,004

0,09

0,09

0,01

0,002

0,20

25

15А

25

10С ед. Б, ест.

80-100

II

0.7

320/3

1,6

0,005

0,11

0,07

0,02

0,003

0,21

26

22А

30

1)10С

2)10Е, ест.

110

10-40

II

0.5

0.8

-

1,72

0,005

0,09

0,05

0,02

0,002

0,17

27

Средние значения

1,71

0,014

0,098

0,089

0,057

0,004

0,26

28

Среднее по всем пробным площадям

-

0,014

0,078

0,09

0,058

0,004

0,28

 

Среднее суммарное накопление изученных тяжелых металлов в растворимом виде  на пробных площадях за  зимний период составляет около 0,3 кг/га. Объемы накопления металлов в снеге формируют следующий ряд: Ni>Zn>Co>Cu>Cd.C удалением от источника выбросов (ИВ) накопление металлов (за исключением никеля) имеет тенденцию к снижению, о  чем свидетельствует отрицательный знак коэффициента корреляции (табл. 2). Полученные результаты соответствуют выводам других авторов, отмечавших закономерное уменьшение техногенной нагрузки с увеличением расстояния от промышленных предприятий [8, 12, 13, 14].

 

Таблица 2- Величины коэффициентов корреляции между накоплением   тяжелых металлов в снежном покрове и  расстоянием к источнику выбросов, индексом состояния древостоев

Показатели

Расстояние к ИВ, км

Cu, кг/га

Zn, кг/га

Ni, кг/га

Co, кг/га

Cd, кг/га

Сумма ТМ

1. Молодняки, средневозрастные насаждения

Расстояние кИВ, км

-

-0,60

- 0,25

- 0,17

- 0,45

- 0,64

- 0,54

tрасч.

-

2,48

0,85

0,57

1,67

2,76

2,12

tтабл. P=0,95

-

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

Индекс состояния, баллы

0,30

-0,40

0,44

0,01

- 0,29

- 0,51

- 0,03

tрасч.

1,04

1,45

1,62

0,03

1,00

1,97

0,10

tтабл. P=0,95

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2. Приспевающие, спелые насаждения

Расстояние кИВ, км

-

- 0,65

- 0,48

0,02

- 0,40

- 0,62

- 0,62

tрасч.

-

2,83

1,81

0,07

1,45

2,61

2,61

tтабл. P=0,9

-

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

Индекс состояния, баллы

- 0,37

0,54

- 0,12

0,07

0,05

0,34

0,07

tрасч.

1,32

2,12

0,40

0,23

0,16

1,20

0,23

tтабл. P=0,95

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

2,2

 

Наиболее высокие значения корреляции отмечаются для выпадений  меди, кадмия, суммы изученных тяжелых металлов, наименьшие - для никеля. Оценка уровня связи между расстоянием к источнику выбросов и содержанием металлов в снеге по шкале Чедока [15,16] показывает, что для Cu, Cd и суммы ТМ  характерна  заметная теснота связи, для Co- умеренная, для оставшихся металлов - слабая теснота связи. Значимость связи по Cu, Cd и, частично, сумме ТМ, для обеих групп насаждений подтверждается оценкой величины коэффициентов корреляции через коэффициенты Стьюдента (tрасч. >tтабл.P=0,95 ); для других химических элементов значения коэффициентов корреляции следует признать не значимыми (tрасч. <tтабл.P=0,95 ). Следовательно, содержание только Cu, Cd и суммы ТМ достоверно можно считать обусловленными выбросами предприятий изучаемого промышленного комплекса.

Коэффициент корреляция между индексом состояния и расстоянием к источнику выбросов,  имеет для молодняков и средневозрастных насаждений положительный знак и слабую тесноту связи  (r = 0,30), для спелых и перестойных насаждений - отрицательный знак и примерно такое жезначение тесноты связи (r = - 0,37) (табл. 2). То есть, в первой группе насаждений при увеличении расстояния от источников выбросов наблюдается некоторое увеличения индекса состояния древостоев, то есть ухудшения их состояния; второй группе характерна обратная тенденция.

Выявленные различия в тенденциях связи состояния древостоев с расстоянием к источнику выбросов объяснимы, прежде всего, возрастными особенностями насаждений.  В частности, тренд к ухудшению состояния спелых и перестойных сосняков  с приближением к предприятиям связан, по мнению научных источников [8, 13,14]  с более высокой их чувствительностью, по сравнению с молодыми древостоями, к техногенному воздействию. Вместе с тем, статистическая обработка данных исследований показывает, что вычисленные коэффициенты корреляции между расстоянием к источнику выбросов и состоянием древостоев для обеих групп насаждений не значимы и мы можем рассматривать описанные выше закономерности только на уровне тенденций.

Связь индекса состояния древостоев с выпадениями тяжелых металлов характеризуется более сложными тенденциями. В первую очередь, следует отметить слабый уровень связи  для суммы ТМ как для молодняков и средневозрастных насаждений, так и для древостоев более старшего возраста (табл. 2).  

По отдельным тяжелым металлам характер связи выглядит иначе. Например, в более устойчивых к загрязнению молодняках и средневозрастных насаждениях положительная связь, указывающая на ухудшение состояния древостоев при увеличении нагрузок, отмечается только для цинка. По другим изученным элементам связь характеризуется отрицательным знаком, что не позволяет связать изменение состояние древостоев с изменением техногенных нагрузок загрязнителей. Для спелых и перестойных насаждений характерна более тесная отрицательная связь состояния с накоплением меди и, отчасти, кадмия, в снеге.

В целом, теснота связи только в отдельных случаях для цинка и меди можно признать на уровне умеренной; в доминирующем числе случаев она характеризуется как слабая. Подтверждением этого является также уровень связи между состоянием древостоев и накоплением в снеге растворимых форм тяжелых металлов. Для коэффициентов корреляции по всем изученным элементам в обеих группах насаждений величины расчетных коэффициенты Стьюдента ниже табличных значений (tрасч. <tтабл.P=0,95 ), на основании чего можно сделать вывод, что значения коэффициентов корреляции следует признать не значимыми. Следовательно, накопление изученных тяжелых металлов в снеге оказывает несущественное влияние на состояние сосновых насаждений района исследований.

Таким образом,  используя статистический анализ связи показателей уровня загрязнения окружающей среды с параметрами состояния лесных  насаждений можно получить объективную оценку аэротехногенного влияния на устойчивость лесов.

 

Список использованных источников

1.    Глинка Н.Л. Общая химия: Учебное пособие для вузов. 23-е изд., испр./ Под.ред. В.А.Рабиновича. Л.: Химия, 1983. 704 с., ил.

2.    Экологический энциклопедический словарь. М.:ИД «Ноосфера»,1999. 930 с.

3.    Смит У.Х. Лес и атмосфера.  М.: Прогресс, 1985. 429 с.

4.    Алексеев Ю.В. Тяжелые металлы в почвах  и растениях. Л.: Агропромиздат. Ленинградское отд-ние, 1987. 142с.

5.    Воробейчик  Е.Л., Садыков О.Ф., Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений наземных экосистем // Екатеринбург, УИФ “Наука”, 1994. 280 с.

6.    Рассеянные элементы в бореальных лесах /В.В.Никонов, Н.В. Лукина, В.С. Безель и др.; отв.ред. А.С. Исаев. М.: Наука, 2004. 616 с.

7.    Мартынюк А.А. Сосновые экосистемы в условиях аэротехногенного загрязнения. М.: ВНИИЛМ, 2004. 160 с.

8.    Мартынюк А.А.Сосновые экосистемы в условиях аэротехногенного загрязнения, их сохранение и реабилитация: дисс. … д-ра с.-х. наук. М., 2009. 380 с.

9.    Временная методика по учету сосновых насаждений, подверженных влиянию промышленных выбросов / Воронков Н.А., Жирин В.М., Касимов В.Д., Коженков Л.Л., Мартынюк А.А.// ВНИИЛМ, 1986.  35 с.

10.    Мартынюк А.А. Особенности формирования надземной фитомассы сосновых молодняков в условиях техногенного загрязнения // Лесоведение. 2008. № 1. С.39-45.

11.    Мартынюк А.А. Запасы и формирование надземной фитомассы сосновых древостоев в условиях загрязнения окружающей среды // Лесн. хоз-во. 1992. №10.  с.7.

12.    Дончева А.В. Ландшафт в зоне воздействия промышленности. М.: Лесная промышленность, 1978. 98 с.

13.    Прогностическая модель поражения растительности промвыбросами в атмосферу / Л. И. Болтнева, А. А. Игнатьев, Р, Т. Карабань [и др.] // Взаимодействие между лесными экосистемами и загрязнителями. Ч. II. Таллинн, 1982. С.137.

14.    Рунова Е.М. Влияние техногенного загрязнения на состояние хвойных древостоев : автореф. дис. - д-ра с.-х. наук / Е. М. Рунова. Красноярск, 1999. 42 с.

15.    Свалов Н.Н. Вариационная статистика. М.: МЛТИ, 1983. 79 с.; Электронное издание по статистике 1983. 154.

16.    Электронное издание -Statisica 6- [Электронный ресурс]. URL: https://myklad.org/3/7/1/statistica-6-0-2006-sistema-dlya-nauchnoj-raboty.html