Научная статья на тему 'Анализ способности одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) накапливать свинец и цинк '

Анализ способности одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) накапливать свинец и цинк Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
694
75
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Клинская Е. О.

Одной из приоритетных экологических проблем не только в России, но и во всем мире является загрязнение окружающей среды тяжелыми металлами, наносящее ущерб здоровью человека. При мониторинге загрязнения среды широко используется метод биоиндикации. Выбирая растение в качестве индикатора, необходимо знать, что аккумуляция металлов в его органах происходит не одинаково. Одни металлы в зависимости от их природы и подвижности в большей степени сорбируются в листьях, другие в корнях, поэтому важно определить какой орган растения лучше использовать для индикации загрязнения окружающей среды и организма металлами. Работа посвящена изучению одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) как аккумулирующего организма индикатора и созданию модели, характеризующей распределение двух тяжелых металлов в листовой и корневой частях растения. Биоиндикационные свойства одуванчика изучены при помощи корреляционного анализа. В работе определены концентрации свинца и цинка в разных частях (корень, лист) данного растения, отобранного в г. Биробиджане как в зоне значительных техногенных нагрузок на компоненты экосистем, так и в районах с относительно низким уровнем загрязнения. Были проанализированы корреляционные поля, уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и построены модели, описывающие распределение двух крайне различающихся миграционными свойствами металлов в надземной и подземной частях одуванчика. Модель, описывающая зависимость между аккумуляцией свинца в листьях и корнях одуванчика лекарственного, показывает, что для взаимодействия верхних и нижних частей растения характерны три диапазона аккумуляции данного металла. В первом диапазоне концентраций при низких значениях содержания свинца в листьях его количество в корнях практически не выявляется. Начиная с 1,5 мг свинца на кг сухой массы листьев наблюдается прямой пропорциональный рост содержания этого металла и в корнях (2-я зона). По достижении 10 мг/кг в листьях дальнейший рост аккумуляции металла в надземной части растения не сопровождается его накоплением в корнях (3-я зона). Модель, демонстрирующая связь между распределением цинка в листьях и корнях растения, свидетельствует о том, что никаких изменений в величине коэффициента корреляции не происходит и угол наклона кривой не меняется. Это означает, что цинк, поступающий из окружающей среды, имеет сохраняющийся характер распределения в разных частях растения. Следовательно, используя одуванчик лекарственный для мониторинга качества окружающей среды, необходимо учитывать, что при оценке свинцового загрязнения целесообразнее использовать листовые части, при оценке же загрязнения среды цинком можно использовать как верхнюю, нижнюю его части, так, очевидно, и растение целиком. Если же оценивается уровень загрязнения среды по двум элементам одновременно, то можно использовать листовую часть.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Клинская Е. О.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The analysis of dandelions abitity (TARAXACUM OFFICINALE) to accumulate lead and zinc

One of the most vital ecological problems not only in Russia, but also abroad is environment pollution by heavy metals that brings harm to human health. The method of bioindication is widely used to monitor environmental pollution. Choosing a herb as an indicator it is necessary to know that various parts of plants accumulate metals differently. Some metals according to their nature and activity tend to concentrate in leaves, others are met in roots. Thats why it is important to determine what part of the plant is the best indicator of environment pollution by metals. The aim of this work is studying the dandelion (Taraxacum officinale) as an accumulative body or an indicator and making a model, which characterizes the distribution of two heavy metals in leaves and roots of the plant. The dandelion's bioindicative abilities are studied with the help of correlative analysis. The concentration of lead and zinc in different parts of the dandelion picked in zones with heavy industries as well as in less polluted areas of Birobijan were determined and studied in the work. The correlative fields, equations of regression, coefficients of correlation were analysized. Some models describing the distribution of two basically different migrative qualities of metals in overhead and in underground parts of the dandelion were constructed. The model describing the dependence between the accumulation of lead in the dandelion's leaves and roots shows that three ranges are typical of the interaction between overhead and underground parts of the plant. In the first concentration range under low value of content of lead in leaves it's quantity in roots can hardly be seen. A direct propotional growth of the contents of lead in it's roots can be noticed starting from 1,5 mg of this metal per one kilogram of dry mass of leaves (the 2nd range). When the concentration of the metal reaches 10 mg per one kilogram of leaves the further growth of accumulation of the metal in overhead part of the plant isn't accompanied by it's content in roots (the 3rd range). The model describing the connection between the distribution of zinc in leaves and roots of the plant testifies to the fact that there are no changes in the quantity of the coefficient of the correlation and the angle of slope of the ceerve doesn't change. It means that zinc penetrating the plant has its stability in distributing among defferent parts of the dandelion. Consequently, using the dandelion as an example for monitoring the quality of the environment, it's necessary to take into consideration that it's reasonable to use leaves to value the pollution with lead; on the contrary it's possible to use the overhead parts of the dandelion as well as it's underground part to find out the way zinc pollutes the area. If it becomes necessary to value the level of the environment pollution with these two metals simultaneously dandelion's leaves may be used.

Текст научной работы на тему «Анализ способности одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) накапливать свинец и цинк »

Анализ способности одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) накапливать свинец и цинк

Клинская Е.О. (klineo@mail.ru)

Биробиджанский государственный педагогический институт

Работа посвящена изучению одуванчика лекарственного (Taraxacum officinale) как аккумулирующего организма - индикатора и созданию модели, характеризующей распределение двух тяжелых металлов, в его листовой и корневой частях. Выбирая растение в качестве индикатора, необходимо знать, что аккумуляция металлов в его органах происходит не одинаково. Одни металлы в зависимости от их природы и подвижности в большей степени сорбируются в листьях, другие - в корнях, поэтому важно определить какой орган растения лучше использовать для индикации загрязнения окружающей среды и организма металлами. В настоящее время в литературе имеются данные по накоплению свинца и цинка одуванчиком [1,2], однако анализ его как объективного индикатора, отражающего накопление металлов в среде, не обсуждается. Одним из методов, с помощью которого можно изучить биоиндикационные свойства растения данного вида на основе экспериментальных результатов по содержанию металлов в разных частях этого растения является корреляционный анализ.

Корреляционный анализ применяется для проверки гипотезы о статистической зависимости значений двух или нескольких переменных в том случае, если исследователь может их регистрировать (измерять), но не контролировать (изменять). При этом переменными могут быть данные наблюдений, экспериментов, тестирований и т. д. [3,4].

Усиление интереса в экологии к потенциалу корреляционного анализа обусловлено целым рядом причин. Этот анализ позволяет:

1) изучать широкий круг переменных;

2) получить за короткое время обобщение большого количества данных;

3) осуществить статистическое изучение динамики той или иной зависимости, которая нередко создает предпосылки к достоверному прогнозированию экологических процессов и явлений.

Обычно все методы математико-статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные [3,4,5,6,7,8]. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты проводимых в эксперименте измерений. Вторичными называются методы статистической обработки, с

помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

Чтобы получить первичные данные, мы отобрали пробы как вдоль автомобильных дорог, т. е. в зоне значительных техногенных нагрузок на компоненты экосистем, так и в районах с относительно низким уровнем загрязнения. Большинство проб были отобраны в районе перекрестков, расположенных вдоль двух главных улиц г. Биробиджана: Шолом-Алейхема, которая является частью трассы федерального значения Хабаровск - Чита, и Пионерской, также испытывающей сильную техногенную нагрузку за счет движения автотранспорта.

БИРОБИДЖАН

# Рис. 1 Карта - схема станций отбора проб О

Кроме этого пробы отбирались на ул. Димитрова, которая является крупной автомобильной развязкой, а также на въезде и выезде из города, около автомобильных заправок, вдоль железной дороги и в районах с относительно невысоким уровнем загрязнения (рис. 1).

Таблица

Содержание свинца и цинка в органах одуванчика лекарственного,

мг/кг сухой массы

Место сбора Концентрация Pb Концентрация Zn

Корни Листья Корни Листья

Ст.1 (восточный въезд в г. Биробиджан) 9,47 ± 0,37 9,49 ± 0,06 39,6 ± 0,85 45,7 ± 0,62

Ст.2 (ул. Советская 121, ж/д переезд) 2,62 ± 0,03 4,80 ± 0,27 33,07 ± 1,2 47,3 ± 1,01

Ст.3 (перекресток ул. Широкой и Советской) 3,49 ± 0,37 6,12 ± 0,36 39,0 ± 0,16 38,9 ± 0,85

Ст.4 (ул. Невская, 1а) 8,09 ± 0,71 9,82 ± 0,79 37,57 ± 0,2 37,4 ± 0,01

Ст.5 (ул. Советская, ост. автобуса «Сельхозтехника») 9,38 ± 0,40 9,80 ± 0,03 43,1 ± 0,6 40,1 ± 0,45

Ст.6 (перекресток ул. Советской и пр. 60 лет СССР, автозаправка) 2,54 ± 0,15 4,18 ± 0,27 21,28 ± 0,5 42,9 ± 0,2

Ст.7 (перекресток ул. Комсомольской и Волочаевской) 7,77± 0,30 17,05 ± 0,7 47,8 ± 0,07 39,54 ± 0,8

Ст.8 (ул. Миллера, автозаправка) 2,55 ± 0,67 8,12 ± 0,93 40,8 ± 0,3 42,6 ± 0,3

Ст.9 (перекресток ул. Комсомольской и Дзержинского) 5,24 ± 0,03 13,02 ± 0,5 41,13 ± 0,7 44,0 ± 0,17

Ст.10 (перекресток ул. Шолом-Алейхема и Пушкина) 11,4 ± 0,56 12,10 ± 0,6 46,4 ± 0,8 45,05 ± 0,4

Ст.11 (перекресток пр. 60 лет СССР и ул. Октябрьская) 2,44 ± 0,39 3,76 ± 0,18 24,78 ± 0,3 38,08 ± 1,8

Ст.12 (перекресток пр. 60 лет СССР и Театрального пер.) 2,39 ± 0,32 5,41 ± 0,26 37,2 ± 0,5 37,05 ± 0,1

Ст.13 (перекресток пр. 60 лет СССР и ул. Димитрова) 13,01 ± 0,8 18,1 ± 0,38 40,18 ± 1,3 43,28 ± 0,5

Ст.14 (перекресток ул. Димитрова и Шолом-Алейхема) 3,12 ± 0,21 16,2 ± 0,46 39,8 ± 0,08 49,1 ± 0,7

Ст.15 (ул. Пионерская, ост. «Детская больница») 5,91 ± 0,02 12,94 ± 0,6 47,15 ± 0,2 45,5 ± 1,3

Ст.16 (перекресток ул. Шолом-Алейхема и Швейного пер.) 9,63 ± 0,68 13,59 ± 0,1 55,01 ±0,63 70,3 ± 1,79

Ст.17 (ул. Шолом-Алейхема, ТЭЦ) 4,97 ± 0,48 19,9 ± 0,01 45,84 ± 0,7 52,39 ± 0,6

Ст.18 (ул. Шолом-Алейхема, ТЭЦ, автозаправка) 11,49 ± 0,2 12,17 ± 0,3 40,43 ± 1,2 41,9 ± 0,32

Ст.19 (ул. Шолом-Алейхема, школа №10) 3,98 ± 0,64 6,40 ± 0,42 42,9 ± 0,53 42,7 ± 0,6

Ст.20 (ул. Пионерская, ост. автобуса «Обувная фабрика») 1,39 ± 0,34 9,16 ± 0,81 45,9 ± 0,32 41,54 ± 0,9

Ст.21 (перекресток ул. Казакевича и Шолом-Алейхема) 4,14 ± 0,19 5,96 ± 0,49 33,1 ± 1,02 40,6 ± 0,07

Ст.22 (ул. Казакевича, ост. автобуса) 0,92 ± 0,02 3,72 ± 0,2 39,37 ± 0,5 54,8 ± 0,87

Ст.23 (ул. Парковая, автозаправка) 3,56 ± 0,05 3,74 ± 0,04 31,5 ± 1,78 61,79 ± 0,9

Ст.24 (ул. Озерная, ост. автобуса) 1,27 ± 0,31 3,51 ± 0,34 24,5 ± 0,1 40,8 ± 0,6

Ст.25 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, ост. автобуса) 1,84 ± 0,0 4,61 ± 0,08 37,06 ± 0,6 39,3 ± 0,25

Ст.26 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, шк. №6, перекресток) 6,69 ± 0,21 7,42 ± 0,13 40,97 ± 2,2 44,8 ± 0,4

Ст.27 (пос. Сопка, ул. Карла Маркса, ост. автобуса) 3,27 ± 0,16 3,97 ± 0,03 48,2 ± 0,9 52,8 ± 0,08

Ст.28 (пос. Сопка, котельная) 2,22 ± 0,06 2,86 ± 0,12 17,7 ± 0,59 39,4 ± 0,73

Ст.29 (ул. Калинина, ж/д вокзал) 5,47 ± 0,37 16,7 ± 0,03 54,3 ± 0,5 56,3 ± 0,17

Ст.30 (перекресток ул. Калинина и Димитрова) 6,93 ± 0,10 9,87 ± 0,28 44,5 ± 0,2 53,4 ± 0,7

Ст.31 (перекресток ул. Калинина и Швейного пер., ж/д переезд) 8,57 ± 0,30 8,81 ± 0,06 54,7 ± 2,3 45,05 ± 0,1

Ст.32 (пос. Лукаши, ж/д переезд) 0,76 ± 0,21 3,00 ± 0,09 24,7 ± 0,29 36,7 ± 0,27

Ст.33 (городской парк культуры и отдыха) 0,44 ± 0,1 1,5 ± 0,01 28,7 ± 1,08 35,5 ± 2,12

Ст.34 (пос. Тукалевский, ст. Юнатов) 1,2 ± 0,1 1,8 ± 0,2 20,9 ± 0,36 20,4 ± 0,6

Ст.35 (Биробиджан-2) 0,5 ± 0,08 0,7 ± 0,05 31,9 ± 1,4 38,7 ± 1,3

Ст.36 (пос. Заречье) 1,2 ± 0,0 3,9 ± 0,1 28,4 ± 0,4 34,9 ± 0,07

Ст.37 (пос. Лукаши, окраина) 0,53 ± 0,13 3,8 ± 0,2 20,8 ± 0,42 30,6 ± 0,2

Ст.38 (микрорайон Бумагина, р. Бира) 0,2 ± 0,007 3,6 ± 0,1 29,4 ± 0,37 38,8 ± 0,9

Ст.39 (пос. Железнодорожный) 0,13 ± 0,1 3,3 ± 0,3 25,5 ± 0,4 35,1 ± 0,5

Ст.40 (пос. Аремовский) 0,26 ± 0,06 2,6 ± 0,09 20,8 ± 1,1 37,7 ± 1,1

Исследования были выполнены летом 2002 - 2003 гг. На каждой станции в сухую погоду отбиралось по 3 - 4 растения. Далее их разделяли на корни и листья, брали усредненную пробу из надземной и подземной частей и делали из них три параллельных анализа. Предварительно листовую и корневую части очищали от механического загрязнения, промывали водопроводной, затем дистиллированной водой, обсушили на воздухе при 250 - 300С и досушивали в сушильном шкафу при 85 - 90 С. Высушенные листья и корни измельчали и гомогенизировали.

Пробы минерализовали азотной кислотой (НЫ03) марки ОСЧ, упаривали до сухих солей, растворяли в 10 мл двухпроцентной азотной кислоты и анализировали методом атомно - абсорбционной спектрофотометрии на содержание в них свинца и цинка. Чистота эксперимента проверялась с помощью холостых проб.

Результаты анализа представлены в таблице.

Известно, что существует несколько путей поступления химических элементов и их соединений в растения, основными из которых являются корневое питание, газообмен, обменная адсорбция с поверхностью листовой пластинки [9,10,11]. Сведения о распределении тяжелых металлов по органам растений весьма противоречивы [12,13]. Одни авторы указывают на большую аккумуляцию их в надземных органах [14], другие - в корнях [11]. Из полученных нами данных видно, что концентрации свинца в надземной части одуванчика лекарственного гораздо выше, чем в подземной части, что связано с развитостью его листовой поверхности, которая способна удерживать сорбированный свинец длительное время. В то же время концентрации цинка в корневой части на некоторых станциях отбора превышают концентрации в листьях, хотя в некоторых пробах встречается обратное распределение. Поэтому мы попытались выяснить взаимоотношение между содержанием свинца и цинка в листьях и корнях одуванчика лекарственного.

/1

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

Предварительный анализ структуры связи осуществляется с помощью корреляционных полей. На основании анализа корреляционного поля легко решить вопрос о наличии или отсутствии связи, проследить ее характер (линейная, нелинейная, функциональная или стохастическая) и ее тенденцию (положительная, отрицательная). Таким путем нами были построены корреляционные поля (рисунки 2,3), отражающие связь между концентрациями свинца и цинка в надземных и подземных частях одуванчика.

Коэффициент корреляции между концентрациями свинца в разных частях растения равен 0,71 (рис.2). Это говорит о том, что связь между переменными (листьями и корнями) существует и является сильной. Используя математические методы, мы получили для данной совокупности следующее уравнение регрессии:

У (х) = 0,48х + 0,564 (1)

Так, согласно уравнению (1), увеличение свинца в листьях одуванчика на 1 мг/кг влечет за собой увеличение концентрации свинца в корнях на 0,48 или на 48%.

одуванчика лекарственного Концентрация Ъп в корнях, мг/кг

На рисунке 3 показана корреляция между концентрациями Zn в верхней и нижней частях одуванчика. Как видно, коэффициент корреляции равен 0,64, что говорит о средней прямо пропорциональной связи между содержанием цинка в корнях и листьях этого растения. Уравнение регрессии имеет вид:

У (х) = 0,6х + 21,6 (2)

Из уравнения (2) следует, что увеличение концентрации цинка в корнях на 1 мг/кг влечет за собой подъем его содержания в листьях на 0,6 или на 60%.

Анализируя корреляционное поле для свинца (рис.2) мы видим, что точки, соответствующие уровню связи делятся на две группы: 1-й участок включает точки, параметры которых по оси X расположены между 0 и 10; 2-й участок объединяет точки, координаты которых по оси X лежат в пределах от 10 до 25. Разделение поля на два участка позволяет пересчитать коэффициент корреляции и уравнение регрессии для каждого их них (рисунки 4, 5).

Для первого участка (рис. 4) уточненный коэффициент корреляции равен 0,8, что говорит о сильной прямо пропорциональной линейной зависимости между переменными, каковыми являются концентрации свинца в листьях и корнях. Иначе говоря, чем выше концентрация свинца в листьях одуванчика, тем выше она в корнях и наоборот.

11 12"

х

Концентрация РЬ в листьях, мг/кг

Для данной группы проб уравнение регрессии выглядит так:

У (х) = 0,8х -1,3

(3)

14 12 10 8 6 4 2

Для второго участка (рис. 5) коэффициент корреляции равен -0,3, что говорит об очень слабой обратной пропорциональной зависимости. Уравнение регрессии для этой группы проб имеет вид:

У (х) = -0,3х +12,5 (4)

Из уравнения (4) следует, что увеличение содержания свинца в листьях одуванчика лекарственного на 1 мг/кг, начиная с уровня 12 мг/кг, влечет за собой уменьшение концентрации свинца в корнях на 0,3 или на 30%.

Поскольку выборка данных на рис. 5 мала, а коэффициент перед переменной х (0,3) в уравнении 4 незначителен, нельзя сделать строгого заключения об обратно пропорциональной зависимости между переменными. Вероятнее всего, здесь будет наблюдаться не излом кривой, а выход на плато, т. е. наступление насыщения уровня содержания свинца в корнях.

Таким образом, проанализировав корреляционные поля, уравнения регрессии и коэффициенты корреляции можно с помощью модели описать свойства одуванчика лекарственного как аккумулирующего организма-индикатора (рисунки 6, 3).

16«

>5

О

&

О

£ 125

х

0 2 4 6 8 10 12

Концентрация РЬ в листьях, мг/кг сухой массы

Рис. 6. Диапазоны накопления свинца одуванчиком лекарственным

Рис. 6 показывает,

Рис. 5. Связь между содержанием свинца в листьях и корнях

одуванчика лекарственного (2-й участок) что одуванчик имеет три

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

диапазона аккумуляции

свинца. В первом диапазоне накопительные способности растения низкие. При этом накопление происходит только в листьях и не сопровождается перераспределением металла в корневую часть.

Второй диапазон отражает прямо пропорциональную линейную зависимость, говорящую о том, что чем выше концентрация свинца в листьях одуванчика лекарственного, тем выше она и корнях.

Третий диапазон отражает уровень насыщения корней свинцом, хотя его аккумуляция в листьях продолжается.

В отличие от рис. 2, на рис. 3, где показана связь между распределением цинка в листьях и корнях одуванчика, никаких изменений в величине коэффициента корреляции не происходит и угол наклона кривой не меняется. Это означает, что цинк, поступающий из окружающей среды, имеет сохраняющий характер распределения в разных частях растения.

Таким образом, данные модели (рисунки 6, 3) подтверждают известную информацию о природе металлов и их подвижности, характеризуют механизмы поступления свинца и цинка в одуванчик. Так, если свинец, поступающий в основном из атмосферных выпадений, сорбируется листовой пластиной одуванчика лекарственного и затем частично перераспределяется в корневую часть, то цинк, являясь намного более сильным мигрантом в окружающей среде [12,15,16], может поступать в растение, как через листья, так и через корни, т. е. аккумулироваться как из атмосферных выпадений, так и из почвы.

Следовательно, используя одуванчик лекарственный как индикатор качества среды, необходимо учитывать, что при оценке свинцового загрязнения целесообразнее использовать листовые части, при оценке же загрязнения среды цинком можно использовать как верхнюю или нижнюю его части, так, очевидно, и растение целиком.

Список литературы

1. Шихова Н.С. Биогеохимическая оценка состояния среды // Экология. 1997, № 2, С. 146 - 149.

2. Соболева Е.В. Свинец в почве и растениях как показатель воздействия автотранспорта на среду г. Уссурийска. Дисс. канд. биол. наук. Владивосток, 2003. -137 с.

3. Ферстер, Б. Ренц. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов. Перевод с немецкого и предисловие В. М. Ивановой. Москва. «Финансы и статистика», 1983, - 220 с.

4. Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ. Изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин, под ред. С.А. Айвазян. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 487 с.

5. Лакин Г.Ф. Биометрия. М., Изд. "Высшая школа", 1990, 352 с.

6. Мацкевич И. П., Свирид Г. П. Высшая математика: Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. - Мн.: Высш. шк., 1993 - 269 с.

7. Гмурман В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. Изд. 6-е, стер. - М.: Высш. шк., 1998. - 479 с.

8. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник / О. Ю. Ермолаев. - М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2002. - 336с.

9. Виноградов А.П. Основные закономерности в распределении микроэлементов между растениями и средой // Микроэлементы в жизни растений и животных. М.: Наука, 1985. С.7-20.

10. Кабата - Пендиас А., Пендиас Х. Микроэлементы в почвах и растениях. М.: Мир, 1989. 439 с.

11. Павлов Б.К., Грошева Е.И., Бейм А.М. Оценка уровней техногенного накопления тяжелых металлов компонентами растительности лесных экосистем, существенно различающихся геохимическим фоном // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 1989. Т. 12. С.204-210.

12. Добровольский В.В. География микроэлементов. Глобальное рассеивание. М.: Мысль, 1983. 272 с.

13. Ильин В.Б. Тяжелые металлы в системе почва-растение. Новосибирск: Наука, 1991. 151 с.

14. Ковалевский А.Л. Основные закономерности формирования химического состава растений // Биогеохимия растений. Улан-Удэ: Бурятское книжное издательство, 1969. С. 6-28.

15. Христофорова Н.К. Биоиндикация и мониторинг загрязнения морских вод тяжелыми металлами. Л.: Наука, 1989. 192 с.

16. Христофорова Н.К., Шулькин В.М., Кавун В.Я., Чернова Е.Н. Тяжелые металлы в промысловых и культивируемых моллюсках залива Петра Великого. Владивосток: Дальнаука, 1994. 296 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.