CC BY
51
Биология
удалении (50-60 км) от источника загрязнения осадков и, соответственно, об обеспеченности древесных растений влагой. Количество выпадающих осадков влияет на интенсивность роста древостоев. В этом случае прямая зависимость характера древесно-кольцевых хронологий КПП 2 и средневзвешенных значений концентрации взвешенных веществ не обязательно является примером стимулирования роста древостоев в условиях фонового уровня загрязнения. Возможно, рост и того, и другого показателя наблюдается в связи с увеличением уровня выпадающих осадков.
Результаты сопоставление динамики индексов радиального прироста КПП 1 и средневзвешенных значений концентраций
диоксида серы, рассчитанных для мая-июня, указывают на возможность стимулирования роста деревьев сосны в результате действия на них малых концентраций SO2, что является подтверждением фактов, приведенных в ряде литературных источников [Смит 1985; Innes and Oleksyn 2000]. Значимых корреляций, подтверждающих негативное влияние диоксида серы на рост деревьев, расположенных в зоне сильного загрязнения, получено не было, однако полученные результаты указывают на возможность такого эффекта.
Динамика индексов радиального прироста древостоев КПП 1 и ИПП, расположенных рядом с источником выбросов, не несет в себе четкого отражения климатического
сигнала, на который в данных условиях накладывает отпечаток влияние атмосферного загрязнения. Атмосферный воздух в районе действия СУМЗа характеризуется высоким уровнем содержания в нем взвешенных веществ, что может являться причиной изменения теплового режима территории (рис. 3), а также нарушения режима солнечного освещения.
Работа выполнена благодаря финансовой поддержке РФФИ (грант 09-04-01004). Авторы выражают благодарность Е. В. Воробейчику и Р. М. Хантемирову за ценные замечания и предложения, которые были высказаны ими в ходе обработки и анализа данных, а также обсуждения статьи.
Литература
1. 1IPCC. Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge : Cambridge University Press; New York, 2001. P. 881.
2. Шиятов С. Г., Терентьев М. М., Фомин В. В. Пространственно-временная динамика лесотундровых сообществ на Урале // Экология. 2005. № 2. С. 69-75.
3. Шиятов С. Г., Терентьев М. М., Фомин В. В., Циммерманн Н. Е. Вертикальный и горизонтальный сдвиги верхней границы редколесий и сомкнутых лесов в XX столетии на Урале // Экология. 2007. № 4. С. 243-248.
4. Капралов Д. С., Шиятов С. Г., Моисеев П. А., Фомин В. В. Изменения в составе, структуре и высотном положении мелколесий на верхнем пределе их произрастания в горах Северного Урала // Экология. 2006. № 6. С. 403-409.
5. Ivshin A., Shiyatov S. The assessment of subtundra forests degradation by dendrochronological methods in the Norilsk industrial area // Dendrochronologia. 1995. V. 13. P. 113-126.
6. Фомин В. В., Шавнин С. А. Влияние горного рельефа и аэропромышленных загрязнений на биометрические характеристики сосновых древостоев // Экология. 2002. № 3. С. 170-174.
7. Schulze E. D., Beck E., Muller-Hohenstein K. Plant ecology // Springer. Berlin-Heidelberg, 2005. P. 440.
8. Augustaitis A. A New Imitative Model to Predict the Impact of Air Pollutants on Scots Pine Health and Radial Increment // Water, Air, Soil Pollut. 1999. V. 116. P. 437-442.
9. Смит У. Лес и атмосфера: Взаимодействие между лесными экосистемами и примесями атмосферного воздуха // Прогресс. 1985. 432 с.
10. Innes J., Oleksyn J. Forest Dynamics in Heavily Polluted Regions // Oxford : CABI Publishing, 2000. P. 248.
11. Колесников Б. П., Зубарева Р. С., Смолоногов Е. П. Лесорастительные условия и типы лесов Свердловской области: Практическое руководство // Свердловск : УНЦ АН СССР, 1973. 178 с.
12. Шиятов С. Г., Ваганов Е. А., Кирдянов А. В., Круглов В. Б., Мазепа В. С., Наурзбаев М. М., Хантемиров Р. М. Методы дендрохронологии. Часть I. Основы дендрохронологии. Сбор и получение древесно-кольцевой информации // Красноярск, 2000. 79 с.
13. Ловелиус Н. В. Изменчивость прироста деревьев // Наука. 1979. 230 с.
14. Cook E. A time series analysis approach to tree-ring standardization // Tucson : University of Arizona, 1985. P. 171.
15. Метеорологический ежемесячник // Новосибирск. 1962-2002. Ч. 2.
16. Педь Д. А. О показателе засух и избыточного увлажнения // Труды гидрометеоцентра СССР. Вып. 156. 1975. С. 19-38.
17. Лебеденко Л. А. Динамика размножения камбиальных клеток у сосны и ели // Восстановление леса на северо-западе РСФСР : сб. тр. Лен. НИИЛХ, 1978. С. 101-111.
18. Матвеев Л. Т. Влияние большого города на метеорологический режим // Известия РАН. Серия географическая. 2007. № 4. С.97-102.
экологическая оценка территории в зоне действия атмосферных промышленных загрязнений медеплавильного производства
в. в. фомин,
кандидат сельскохозяйственных наук, доцент,
А. А. ниКолАЕв, аспирант, уральский Глту
620100, г. Екатеринбург, Сибирский тракт, д. 37
Ключевые слова: состояние древостоев, экологическое зонирование, климат, аэропромышленные загрязнения, цифровая модель рельефа, Средний Урал.
Keywords: tree stands state, ecological zoning, climate, air pollution, digital elevation
Цель и методика исследований.
Древесная растительность, произрастающая в условиях горно-увалистого рельефа местности на территории, прилегающей к крупному промышленному узлу (г. Ревда, Свердловская область), находится под воздействием разнообразных экологических
факторов, уровни действия которых изменяются в пространстве и времени. Цель работы — комплексная экологическая оценка территории в зоне действия атмосферных промышленных загрязнений на основе геоинформационной модели пространства.
model, the Middle Urals.
В ходе выполнения международного проекта INTAS 93-1645 сотрудниками Уральского государственного лесотехнического университета и Института экологии растений и животных УрО РАН были собраны, обработаны и проанализированы данные о состоянии сосновых древостоев
Биологий Ьь
на 119 и лишайниковых синузий на 133 пробных площадях, находящихся на разном удалении от основного источника загрязнения атмосферы — Среднеуральского медеплавильного завода (СУМЗ). Было проведено определение содержания серы в хвое сосны и талломах лишайников, а также металлов в почве. На основе этих данных была создана геоинформационноая модель пространства — серия векторных и растровых слоев, характеризующих состояние компонентов растительных сообществ и содержание поллютантов в субстратах. На основе топографической карты масштаба 1:200000 цифрованием в ГИС ARC/INFO (ESRI, США) была создана серия векторных тематических слоев: гидрологическая сеть, водные объекты, изолинии и отметки высот, дорожная сеть и населенные пункты. С использованием алгоритма TOPOGRID была создана гидрологически корректная цифровая модель рельефа.
Для достижения поставленной цели необходимо дополнить модель данными, которые характеризуют как морфологические особенности земной поверхности и инсоляционный режим участков территории, так и пространственные закономерности изменения температуры и осадков в районе исследований. С использованием функций морфологического анализа на основе ЦМР в ГИС ARC/INFO были получены следующие серии растров: уклон (крутизна) и экспозиция склона, а также кривизна участков поверхности. Они позволяют косвенно оценить характеристики гидрологического режима территории. С использованием модели SOLARFLUX [1] проведены расчеты поступления прямой солнечной радиации. Эта модель позволяет провести оценку степени прогревания участков исследуемой территории.
Изучение пространственных закономерностей изменения температуры и осадков проводили на основе данных 7 метеорологических станций, расположенных на исследуемой территории или вблизи нее: Бисерть (307 м над у. м.), Михайловск (287 м над у. м.), Кузино (337 м над у. м.), Дружинино (345 м над у. м.), Ревда (324 м над у. м.), Екатеринбург (280 м над у. м.), Сысерть (56.48551 с. ш., 60.80848 в. д., 245 м над у. м.). На основе среднемесячных значений были рассчитаны средние величины выпавших осадков в сутки на каждой метеостанции. Данные были проанализированы за периоды с 1966 по 1978 и с 1980 по 1987. В эти годы на всех метеостанциях отсутствуют пробелы в рядах данных. В гео-информационной системе были построены статистические поверхности тренда.
Также были проведены прямые измерения значений температуры воздуха на высоте 3 метра над поверхностью земли с использованием автоматических термодатчиков (StowAway TidbiT Data Logger, Onset Computer Corp., США), установленных в сосновых древостоях на пяти пробных площадях. В 2010 году были проведены измерения глубины снегового покрова на 54 пробных площадях, расположенных в разных частях района исследований. Количество замеров на каждой из них — 30. Пробные площади подбирали на удалении не менее 100 метров от автомобильных
дорог в прогалинах древостоев, для исключения вероятности формирования снежных заносов и влияния на глубину покрова снега, падающего с крон деревьев. На данных участках также проведен сбор образцов снега для анализа кислотности талой воды. Измерение pH образцов снеговой воды проводили на рН-метре Анион 4100 (ООО НПП Инфраспак-Аналит, Новосибирск, Россия).
Результаты исследований.
Пространственный анализ статистических поверхностей распределения осадков позволил установить, что в 15-ти годах из проанализированных временных интервалов (с 1966 по 1978 и с 1980 по 1987 гг.) наблюдается тренд снижения суточных сумм осадков в юго-восточном направлении. На рисунке 1 приведены графики хода суточных величин осадков на метеостанциях Бисерть, Ревда и Сысерть, которые расположены вдоль направления градиента выпадения осадков (с северо-запада на юго-восток).
На рисунке 2 представлено изображение растра, ячейки которого содержат значения поступившей прямой солнечной радиации (дж/м2 за период с 14.03.2010 по 14.04.2010 г.), карта-схемы размещения автоматических термодатчиков и снегомерных пробных площадей с нанесенными значениями глубины снегового покрова и величинами pH снеговой воды. Видно, что данные снегомерных измерений свидетельствуют о наличие тренда снижения глубины снега в районе исследований с запада на восток. Таким образом, в западной части района исследований, лежащей перед (направление задано преобладающими западными ветрами) горным хребтом Шайтанский увал, снега выпадает больше, чем в его центральной и восточной частях. Сравнительный анализ среднесуточных данных температуры воздуха на пробных площадях свидетельствуют о том, что температура воздуха в теплый период в центральной и восточной частях района исследований несколько выше (на 1-2 градуса), чем в его западной части.
Нанесенные на карту величины pH снеговой воды свидетельствуют о мозаичности распределения значений данного показателя в пространстве. При этом можно проследить наличие некоторого тренда
его величин с запада на восток, косвенно свидетельствующего о возможном влиянии завода на уровень загрязнения снега. Необходимо отметить неожиданные результаты анализа pH снеговой воды в импакт-ной зоне. Полученные данные свидетельствуют, что величины pH воды, полученные из снега, собранного в этой зоне, как правило, лежат в диапазоне 6,3-6,8. При этом пространственный анализ содержания пол-лютантов в почве, серы в хвое, морфофизиологических параметров состояния дре-востоев и данных о состоянии лишайниковых синузий свидетельствует о наиболее сильном негативном воздействии аэро-промвыбросов завода на древесную растительность в данной зоне. Возможной причиной такого эффекта является влияние на pH снеговой воды горнообогатительной фабрики и шламоотвалов, которые расположены в этой зоне. Визуально установлено, что в зимний период снег в данном районе регулярно покрывается слоем серой пыли. Требуется проведения анализа pH образцов грунта, собранных на шламоот-валах, для оценки возможного влияния на уровень кислотности.
Анализ комплексного влияния на глубину снегового покрова параметров местоположения снегомерных пробных площадей и инсоляционного режима был выполнен с использованием множественного регрессионного анализа. В качестве зависимой переменной была использована глубина снегового покрова (см), а независимых переменных — значения абсциссы и ординаты (км) в универсальной поперечной проекции Меркатора, аппликата — высота над уровнем моря (м), величина прямой солнечной радиации, крутизна склона (град.) и кривизна поверхности (отн. ед.). Величина R2adj, равная 0,42 данной модели, не позволяет использовать ее для расчета значений глубины снега на всей исследуемой территории. При этом модель позволила оценить знак и степень влияния независимых переменных на исследуемый параметр.
Коэффициенты при переменных крутизны склона и кривизна поверхности, которые должны способствовать или препятствовать снегонакоплению, в данной модели не были статистически значимы на уровне менее 0,05. Коэффициенты
2,2
2,1
2
1,9
1,8
1.7
1,6
1,5
1.4
1,3
1,2
1,1
1
0,9
0,8
0,7
-Бисерть
■Ревда
Сысерть
1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008
Гад
Рисунок 1
19
Биология
при абсциссе, ординате и аппликате значимы на уровне менее 0,05. Кроме градиента снижения глубины снега при продвижении с юго-востока на северо-запад данное уравнение показывает, что значения глубины снега также возрастают с высотой. Коэффициент при переменной «прямая солнечная радиация» (значим на уровне 0,1) имеет отрицательное значение. Это означает, что при увеличении величины прямой солнечной радиации наблюдается снижение глубины снега. Так как измерения проводились в весенний период, на более продолжительно освещаемых и, соответственно, лучше прогреваемых участках снег подтаивает и проседает.
Описанные выше закономерности свидетельствуют о наличии признаков качественной адекватности модели. Для повышения ее количественной адекватности необходимо увеличение количества пробных площадей и поиск дополнительных информативных параметров, которые могут быть использованы в качестве независимых переменных модели.
Сравнительный анализ пространственных данных, входящих в геоинформаци-онную модель пространства, свидетельствует о том, что рельеф играет важную роль в формировании мезоклимата и опосредованно через него — в пространственном распределении поллютантов по территории, а также в состоянии древостоев и лишайниковых синузий. На рисунке 3 приведены изображения поверхностей, построенных с использованием ЦМР и обобщенных показателей состояния древостоев, рассчитанных по комплексу морфометрических характеристик. Расчет показателей состояния производится с использованием модели, основанной на функции желательности Харрингтона [2]. Поверхность была получена методом пространственной интерполяции «кригинг» на основе значений обобщенных показателей состояния 119 временных пробных площадей. Видно, что местоположение и конфигурация зон поверхности состояния совпадает с крупными элементами рельефа.
В районе исследований преобладают западные ветры. Данный фактор в сочетании с аэропромышленными загрязнениями СУМЗа, а также негативного воздействия г. Екатеринбурга (прилегает непосредственно к восточной части района исследований), в значительности степени обуславливает расположение зон низкими значениями обобщенных показателей состояния, т. е. зон с относительно плохим состоянием древостоев.
Качественное изменение в пространстве значений ОПС древостоев или содержания поллютантов в субстрате характеризуют морфологические характеристики статистической поверхности состояния — значения градиента и кривизны. Смена знака
Б
”г_
-
- s' ^ і
' n - > V'V
*fTr Z v is ^ ^4.
■s^k - bit.-,.
îv’'
В
кривизны характеризует смену характера изменений (роста или снижения) величин исследуемого параметра. Использование нулевого значения кривизны поверхности позволяет сегментировать ее на зоны, однородные по характеру изменений. В пределах каждой из этих областей становится возможным более детальный анализ причин, обуславливающих размер, форму, конфигурацию зон, а также диапазон изменений значений параметра состояния, которые можно оценить при помощи зональных функций в геоинформационной системе.
Таким образом, геостатистические модели, полученные с использованием значений интегральных параметров состояния древостоев, адекватно описывают пространственные закономерности изменения состояния растительности в условиях загрязнения атмосферы промышленными выбросами крупного источника выбросов. Расположение, размер и конфигурация зон состояния древостоев, а также величина градиента его изменения, кроме местоположения источника аэропромвыбросов, в значительной степени определяются особенностями макрорельефа района и ветровыми условиями.
Работа выполнена благодаря финансовой поддержке РФФИ (грант 09-04-01004). Авторы выражают благодарность Н. В. Мариной и Г. Н. Новоселовой за помощь в определении pH снеговой воды.
À # *<■ • F*.
•'*$'**■ '."■■5 -fS’.. '
.Ji" > і з^
?-:• . Ч-Ч-
еіЖжші : ±
Рисунок 2
Рисунок 3
Г
Литература
1. Hetrick W. A., Rich P. M., Barnes F. J., Weiss S. B. GIS-based solar radiation flux models. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing Technical Papers. Vol. 3. GIS. Photogrammetry and Modeling. 1993. P. 132-143.
2. Фомин В. В., Шавнин С. А. Влияние горного рельефа и аэропромышленных загрязнений на биометрические характеристики сосновых древостоев // Экология. 2002. № 3. С. 170-174.
