CC BY
46
Проблемы здоровья и экологии
105
Визуальная оценка представленных графических данных позволяет сделать заключение, что, несмотря на различия в материале и форме протезов цепи слуховых косточек, амплитудночастотная характеристика исследуемых конструкций отличается незначительно. Статистически значимых различий нет во всех случаях (р > 0,05).
Заключение
По данным электроакустического эксперимента, амплитудно-частотная характеристика протеза, выполненного из титана, являющегося одним из стандартных материалов для ос-сикулопластики, в частотном диапазоне от 400 до 500 Гц составляет 347-390 мВ, протеза из тефлона — 350-392 мВ.
Звукопроводимость протеза цепи слуховых косточек из СВМПЭ в зоне частот от 400 до 5000 Гц составляет 351-394 мВ и не имеет статистически значимых отличий от аналогичных характеристик протезов из титана и тефлона во всем исследуемом диапазоне частот.
Учитывая данные проведенного нами электроакустического эксперимента, конструкция протеза цепи слуховых косточек из СВМПЭ может быть предложена по параметрам звукопроводимости к применению в отохирургии для оссикулопластики.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Плужников, М. С. Современное состояние проблемы хирургической реабилитации больных с хроническими воспалительными заболеваниями среднего уха / М. С. Плужников, В. В. Диска-ленко, Л. М. Курмашова // Вестник оториноларингологии. — 2006. — № 5. — С. 31-34.
2. Хоров, О. Г. Хирургическое лечение больных деструктивными средними отитами / О. Г. Хоров, В. Д. Меланьин. — Гродно: ГрГМУ, 2001. — 150 с
3. Weerda, H. History of auricular reconstruction / H. Weerda // Adv Otorhinolaryngol. — 2010. — № 68. — P. 1-24.
4. Новоселецкий, В. А. Анализ результатов эксперимента по применению сверхвысокомолекулярного полиэтилена высокой плотности в качестве материала для оссикулопластики / В. А. Новоселецкий, О. Г. Хоров, В. А. Струк // Ars medica. — 2011. — № 4. — С. 25-32.
5. Новоселецкий, В. А. Результаты морфологических исследований при использовании сверхвысокомолекулярного полиэтилена высокой плотности в качестве материала для оссикуло-пластики / В. А. Новоселецкий, О. Г. Хоров, М. Г. Зубрицкий // Оториноларингология. Восточная Европа. — 2012. — № 2. — С. 76-83.
6. Хоров, О. Г. Применение сверхвысокомолекулярного полиэтилена высокой плотности в отохирургии / О. Г. Хоров, В. А. Струк, В. А. Новоселецкий // Оториноларингология. Восточная Европа. — 2011. — № 4. — С. 23-29.
7. Хоров, О. Г. Избранные вопросы отологии: учеб. пособие /
O. Г. Хоров, В. Д. Меланьин. — Гродно: ГрГМУ, 2007. — 160 с.
8. New knowledge about the function of the human middle ear: development of an improved analog model / R. L. Goode [et al.] // American Journal of Otolaryngology. — 1994. — № 15. — P. 145-154.
9. Nishihara, S. Experimental study on the acoustic properties of incus replacement prostheses in a human temporal bone model / S. Nishihara, R. L. Goode // American Journal of Otolaryngology. — 1994. — № 15. — P. 485-494.
10. Standardized measurements of the sound transmission of middle ear implants using a mechanical middle ear model / H. Meister [et al.] // European Archive of Otorhinolaryngology. — 1999. — № 256. —
P. 122-127.
11. Vlaming, M.S.M.G. Studies on the mechanics of the normal human middle ear / M.S.M.G. Vlaming, L. Feenstra // Clinical Otolaryngology — 1986. — № 11. — P. 353-363.
12. Пальчун, В. Т. Оториноларингологии: рук-во для врачей / В. Т. Пальчун, А. И. Крюков. — М.: Медицина, 2001. — 616 с.
13. Семенов, Ф. В. Клинико-аудиологические методы оценки эффективности оссикулопластики с использованием титановых протезов при хирургическом лечении больных хроническим средним отитом / Ф. В. Семенов, А. К. Волик // Российская оториноларингология. — 2004. — № 4. — С. 145-148.
Поступила 31.11.2013
УДК 54.02:528.931.3 (476.2+476.7):574:005
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОЛОГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ПОЧВ В ПРОМЫШЛЕННОЙ ЗОНЕ Г. ГОМЕЛЯ
Н. И. Дроздова, Ю. М. Жученко Гомельский государственный университет им. Ф. Скорины
В работе рассматривается один из подходов к решению задачи исследования возможных взаимосвязей уровня техногенного загрязнения почв и их ферментативной активности. Преимуществом использования этих показателей является возможность не только быстрого определения изменений в экосистемах на очень ранних стадиях, но и прогнозирования степени и направленности изменений, происходящих в них.
Ключевые слова: тяжелые металлы, ферменты, ферментативная активность почв, ферментативная индикация загрязнения почв, статистические характеристики, множественная корреляция и регрессия.
EXPERIMENTAL MODELLING OF BIOLOGICAL ACTIVITY OF SOILS IN THE INDUSTRIAL ZONE OF GOMEL
N. I. Drozdova, Yu. M. Zhuchenko Gomel State University named after F. Scorina
The article considers one of the approaches to solution of the study problem of possible interrelations of the level of technogenic pollution of soils with their biological activity. The advantage of the use of these indicators is not only a possibility of fast definition of changes in ecosystems at very early stages, but also a possibility of forecasting the degree and orientation of the occurring changes.
Key words: heavy metals, enzymes, biological activity and indication of soils, statistical characteristics, multiple correlation and regress.
Проблемы здоровья и экологии
106
Введение
Прогноз загрязнения объектов биосферы в условиях интенсивного антропогенного воздействия является необходимым этапом решения комплекса проблем, связанных с организацией жизни населения на этой территории. Методы и модели, применяемые для решения этой задачи, базируются на экспериментальных данных о содержании тяжелых металлов в почве и растительности.
В условиях возросшей антропогенной нагрузки на биосферу почва, являясь элементом природной системы и находясь в динамическом равновесии со всеми другими компонентами, подвергается деградационным процессам. Потоки веществ, попадая в почву в результате антропогенной деятельности, включаются в естественные циклы, нарушая нормальное функционирование почвенной биоты, и как следствие, всей почвенной системы. Среди различных биологических критериев оценки антропогенного влияния на почвы наиболее оперативными и перспективными являются биохимические показатели, дающие сведения о динамике важнейших ферментативных процессов в почве. В каждом типе почвы в зависимости от условий накапливается определенная совокупность ферментов. Интенсивность ферментативных процессов зависит от конкретных условий: наличия и концентрации субстрата, температуры, влажности, значений рН и др. Ферментативная активность — один из показателей потенциальной активности
почв, характеризующий потенциальную способность системы сохранять гомеостаз.
Цель работы
Проведение оценки относительного вклада некоторых агрохимических показателей (рН, содержания гумуса и подвижного фосфора) и концентрации тяжелых металлов в формирование активности почвенных ферментов для выявления чувствительного прогнозного критерия уровня деградации почвы промышленной зоны.
Материалы и методы
Объектом исследований являлись образцы дерново-подзолистой почвы промышленной зоны г. Гомеля в районе ОАО «Гомельский литейный завод «Центролит».
Предметом исследования являлись агрохимические показатели почвы, ферментативная активность почвы, содержание тяжелых металлов.
На экспериментальной площади было выделено 12 пробных площадок размером 100 х 100 см, с которых методом конверта на глубину 0-20 см отбирались пробы почвы [1]. Они были высушены, перемешаны, квартованы и просеяны через сито с диаметром пор 1 мм [2, 3].
Определение содержания подвижных и валовых форм тяжелых металлов (Cu, Zn, Pb, Cd) проводилось методом атомно-абсорбционной спектрометрии с пламенной атомизацией на приборе «Solaar-M6».
Для определения агрохимических характеристик почвы были использованы стандартные методы (таблица 1) [3].
Таблица 1 — Методы определения агрохимических характеристик почвы
Агрохимическая характеристика Метод
ph Потенциометрический метод
Гидролитическая кислотность Титриметрический метод
Содержание гумуса Метод Тюрина
Содержание фосфора Метод Кирсанова
Успешному использованию ферментативного метода для индикации загрязнения почвы тяжелыми металлами способствует то важное обстоятельство, что определение активности ферментов имеет достаточно высокую точность: ошибка для гидролаз не более 5 %, а для оксидоредуктаз — не более 8 % [4]. Для определения ферментативной активности почвы использовались апробированные методические разработки. Определение активности инверта-зы проводили по методу А. И. Чундеровой.
Колориметрически определяли активности уреазы и протеазы [5, 6].
Результаты и обсуждение
Исходная информация была подвергнута статистической обработке [7, 8] по определению корреляционной связи между ферментативной активностью почв и содержанием тяжелых металлов, а также агрохимическими показателями. Результаты определения значений парных коэффициентов корреляции представлены в таблице 2.
Таблица 2 — Коэффициенты парной корреляции
Переменная Cu Zn Pb Cd P2O5 pH Гумус Инвертаза Уреаза Протеаза
Cu 1,00 0,88 0,79 0,77 -0,56 0,60 -0,71 -0,88 -0,86 -0,89
Zn 0,88 1,00 0,92 0,94 -0,56 0,66 -0,72 -0,91 -0,88 -0,90
Pb 0,79 0,92 1,00 0,94 -0,58 0,74 -0,65 -0,80 -0,86 -0,89
Cd 0,77 0,94 0,94 1,00 -0,51 0,74 -0,64 -0,85 -0,88 -0,83
Проблемы здоровья и экологии
107
Окончание таблицы 2
Переменная Cu Zn Pb Cd P205 pH Гумус Инвертаза Уреаза Протеаза
P2O5 -0,56 -0,56 -0,58 -0,51 1,00 -0,50 0,12 0,34 0,53 0,63
pH 0,60 0,66 0,74 0,74 -0,50 1,00 -0,65 -0,66 -0,89 -0,81
Гумус -0,71 -0,72 -0,65 -0,64 0,12 -0,65 1,00 0,84 0,75 0,81
Инвертаза -0,88 -0,91 -0,80 -0,85 0,34 -0,66 0,84 1,00 0,89 0,88
Уреаза -0,86 -0,88 -0,86 -0,88 0,53 -0,89 0,75 0,89 1,00 0,93
Протеаза -0,89 -0,90 -0,89 -0,83 0,63 -0,81 0,81 0,88 0,93 1,00
Из данных таблицы 2 следует, что корреляционная связь между содержанием тяжелых металлов и биологической активностью почв сильная (r= -0,80 —0,91), обратная и достоверная при уровне значимости гораздо меньше 0,05. Таким образом, концентрация тяжелых металлов существенным образом влияет на биологическую активность почв, что согласуется с результатами, полученными другими исследователями.
Линии регрессий аппроксимируются линейной функцией Пирсона типа:
CInvertasa = 8,02 - 0,10 CCu;
Clnvertasa = 8,29 - 0,15 Czn;
CInvertasa 8,61 — 1,15 CPb;
Clnvertasa = 10,23 — 67,99 Ccd;
С = a + b x Cj,
где: С, — концентрация показателя биологической активности почв инвертаза (мг глюко-зы/1 г почвы за 48 ч), уреаза (мг NH3/10 г почвы за 24 ч.), протеаза (мг глицина/10 г почвы за 24 ч.);
Cj — концентрация тяжелых металлов в почве (Cu, Zn, Pb, Cd), мг/кг;
a — свободный член уравнения регрессии; b — коэффициент регрессии. Представленные уравнения и коэффициенты регрессии также достоверны при уровне значимости р < 0,05.
CProteasa = 4,16 — 0,073 CCu;
Cproteasa = 4,32 — 0,11 Czn;
Cproteasa = 4,74 — 0,93 Cpb;
CProteasa = 5,69 — 48,5 1 CCd.
CUreasa = 0,29 — 0,006 CCu;
Cureasa = 0,30 — 0,009 Czn; Cureasa = 0,33 — 0,07 Cp^
CUreasa = 0,43 — 4,17 CCd;
Все полученные значения парных коэффициентов корреляции достоверны при уровне значимости р < 0,05. Это обстоятельство позволяет провести более глубокий статистический анализ: процедуру множественной корреляции и регрессии. В связи с этим были выполнены 15 вариантов обработки данных.
Результативным признаком (зависимая переменная) являются значения одного из показателей ферментативной активности почв (С). Независимые переменные: концентрации подвижных форм одного из тяжелых металлов и агрохимические показатели почвы, оказывающие существенное влияние на подвижность элементов (варианты 1—12). И наконец, три варианта, где в качестве независимых переменных помимо агрохимических показателей выбрано суммарное содержание меди, цинка, кадмия и свинца (варианты 13—15):
C
C
C
C
C
C
Invertasa f (CCu CP205 , CpH, CGumus,
Invertasa = f (CZn, CP205 , CpH, CGumus,
Invertasa f (CPb CP205 , CpH, CGumus>
Invertasa = f (CCd, CP205 , CpH, CGumus,
Ureasa = f (CCu,> C -'P205, CpH, CGumus)
Ureasa f (CZn,> CP205,> CpH, CGumus)
CUreasa f (CPb, CP2O5, CpH, C Gumus)
CUreasa = f (CCd, CP2O5, CpH, C Gumus)
CProteasa = f (CCu, CP2O5, CpH:; C Gumus)
CProteasa = f (CZn, CP2O5, CpH, C Gumus)
CProteasa = f (CPb, CP2O5, CpH, C Gumus)
CProteasa = f (CCd, CP2O5, CpH, C Gumus)
CInvertasa = f (CCut. Czn,> CPb:; CCd;. CP2O5, CpH,> CGumus) CUreasa = f (CCut. CZn,
CProteasa f (CCu, CZn, CPb, CCd, CP2O5, CpH, C Gumus) Результаты обработки, включая значения множественной корреляции (R), эмпирический F-критерий, уровень значимости и коэффициенты уравнения регрессии, приведены в таблицах 3 и 4.
Уравнения регрессии представлены линейными уравнениями Пирсона в таблицах 3, 4:
Ci = a + b-Cj + 0-Cp2O5 + d-CpH + e-CGumus (варианты 1—12),
Ci = a + Ь-Ccu + c-Czn + d-CPb + e-CCd + f-CP205 + g-CpH + h-CGumus (варианты 13—15), где:
С — показатель ферментативной активности почв;
Cj —концентрация тяжелых металлов в почве (Cu, Zn, Pb, Cd);
a—h — коэффициенты уравнения регрессии.
CPb, CCd, CP205, CpH, CGumus)
Таблица 3 — Параметры множественной корреляции и регрессии (инвертаза)
Инвертаза Своб. член ТМ P2O5 рН Гумус
№ R F p a b c d e
1 0,94 54,5 < 0,05 6,198 -0,074 -0,0011 -0,232 1,460
2 0,95 76,9 < 0,05 6,013 -0,123 -0,0012 -0,081 1,346
Проблемы здоровья и экологии
108
Окончание таблицы 3
Инвертаза Своб. член ТМ P2O5 рН Гумус
№ R F Р a b c d e
3 0,91 36,5 < 0,05 0,438 -0,639 0,0004 0,134 2,831
4 0,94 55,6 < 0,05 1,022 -45,49 0,0006 0,291 2,729
5 0,98 160,8 < 0,05 0,661 -0,004 -0,000043 -0,064 -0,010
6 0,97 118,3 < 0,05 0,561 -0,005 -0,00002 -0,056 0,0098
7 0,95 73,2 < 0,05 0,345 -0,028 0,000045 -0,047 0,067
8 0,96 79,1 < 0,05 0,354 -1,749 0,00006 -0,041 0,067
9 0,99 254,3 < 0,05 0,478 -0,022 0,0020 -0,258 1,552
10 0,98 218,0 < 0,05 -0,191 -0,028 0,0022 -0,211 1,693
11 0,98 247,9 < 0,05 -0,980 -0,260 0,0023 -0,126 1,873
12 0,98 186,3 < 0,05 -1,435 -9,183 0,0026 -0,136 2,040
Таблица 4 — Параметры множественной корреляции и регрессии
№ Активность R F Р Св. член Cu Zn Pb Cd P2O5 рн Гумус
a b c d e f g h
13 Инвертаза 0,97 62,12 < 0,05 8,20 -0,04 -0,10 0,42 -17,63 -0,0017 -0,16 0,87
14 Уреаза 0,98 128,0 < 0,05 0,74 -0,0027 -0,0032 0,0059 -0,12 -0,00007 -0,063 -0,03
15 Протеаза 0,99 239,8 < 0,05 1,38 -0,017 -0,020 -0,35 17,71 0,0014 -0,28 1,24
Из представленных в таблицах 3-4 данных следует, что для всех вариантов множественные коэффициенты корреляции имеют высокое значение 0,95-0,99, нулевая гипотеза об отсутствии корреляции отвергается: H0 : R = 0 и принимается альтернативная гипотеза, свидетельствующая о достоверности корреляции и регрессии, так как F > Fst при уровне значимости р < 0,05.
Взаимосвязи между переменными можно получить путем анализа результатов парной и частной корреляции, представленных в таблицах 4, 5. Частный коэффициент корреляции — это показатель, измеряющий степень сопряженности двух признаков при постоянном значении остальных.
Чтобы уяснить смысл частного коэффициента корреляции, рассмотрим результаты обработки, представленные в таблице 5.
Частный коэффициент корреляции между ферментативной активностью почв и концентрацией тяжелых металлов показывает, что
лишь часть взаимосвязи этих признаков в общей корреляции обусловлена влиянием остальных признаков для всех 12 вариантов. При этом частные коэффициенты корреляции по значению меньше парных и не изменяют направления корреляционной связи (например: для 1 варианта Cu: гп = -0,88, гч = -0,68; для 6 варианта Zn: гп = -0,88, гч = -0,72; для 7 варианта Pb: гп = -0,80, гч = -0,50; для 12 варианта Cd: Гп = -0,83, Гч = -0,42).
Аналогичное заключение необходимо сделать и в отношении частного коэффициента корреляции между ферментативной активностью почв и агрохимическими показателями: гумус (варианты 1-4, 9-12), рН (варианты 5-8, 9-12) и Р2О5 (варианты 3, 4, 7, 8). Здесь следует отметить, что частные коэффициенты корреляции в ряде случаев существенно отличаются от парных, что может свидетельствовать о более сильном влиянии остальных признаков на анализируемый признак.
Таблица 5 — Параметры парной и частной корреляции и регрессии
№ Переменные Парная корреляция Своб. член Коэф. при Х Частная корреляция
Гп t Р A b Гч t Р
1 Cu -0,88 -10,71 <0,05 8,02 -0,10 -0,68 -5,21 <0,05
P2O5 0,34 2,11 <0,05 5,13 0,003 -0,22 -1,25 0,22
рН -0,66 -5,13 <0,05 13,02 -1,16 -0,23 -1,31 0,20
Гумус 0,84 9,06 <0,05 -2,38 3,99 0,40 2,42 <0,05
2 Zn -0,91 -12,81 <0,05 8,29 -0,15 -0,78 -6,93 <0,05
P2O5 0,34 2,11 <0,05 5,13 0,003 -0,29 -1,68 0,10
рн -0,66 -5,13 <0,05 13,02 -1,16 -0,10 -0,54 0,59
Гумус 0,84 9,06 <0,05 -2,38 3,99 0,44 2,71 <0,05
3 Pb -0,80 -7,84 <0,05 8,61 -1,15 -0,50 -3,21 <0,05
P2O5 0,34 2,11 <0,05 5,13 0,003 0,08 0,44 0,66
рн -0,66 -5,13 <0,05 13,02 -1,16 0,11 0,62 0,54
Гумус 0,84 9,06 <0,05 -2,38 3,99 0,67 4,99 <0,05
Проблемы здоровья и экологии
109
Окончание таблицы 5
№ Переменные Парная корреляция Своб. член Коэф. при Х Частная корреляция
Гп t p A b Гч t p
4 Cd -0,85 -9,32 <0,05 10,23 -67,99 -0,69 -5,31 <0,05
P2O5 0,34 2,11 <0,05 5,13 0,003 0,15 0,83 0,42
рН -0,66 -5,13 <0,05 13,02 -1,16 0,27 1,57 0,13
Гумус 0,84 9,06 <0,05 -2,38 3,99 0,73 6,03 <0,05
5 Cu -0,86 -9,74 <0,05 0,29 -0,01 -0,80 -7,39 <0,05
P2O5 0,53 3,65 <0,05 0,08 0,003 -0,24 -1,37 0,18
рН -0,89 -11,18 <0,05 0,72 -0,09 -0,87 -9,98 <0,05
Гумус 0,75 6,58 <0,05 -0,27 0,21 -0,08 -0,47 0,64
6 Zn -0,88 -10,74 <0,05 0,30 -0,01 -0,72 -5,74 <0,05
P2O5 0,53 3,65 <0,05 0,08 0,003 -0,08 -0,44 0,67
рН -0,89 -11,18 <0,05 0,72 -0,09 -0,81 -7,69 <0,05
Гумус 0,75 6,58 <0,05 -0,27 0,21 0,07 0,41 0,69
7 Pb -0,86 -9,94 <0,05 0,33 -0,07 -0,50 -3,18 <0,05
P2O5 0,53 3,65 <0,05 0,08 0,003 0,20 1,13 0,27
рН -0,89 -11,18 <0,05 0,72 -0,09 -0,66 -4,92 <0,05
Гумус 0,75 6,58 <0,05 -0,27 0,21 0,43 2,69 <0,05
8 Cd -0,88 -10,78 <0,05 0,43 -4,17 -0,61 -4,27 <0,05
P2O5 0,53 3,65 <0,05 0,08 0,003 0,30 1,77 0,09
рН -0,89 -11,18 <0,05 0,72 -0,09 -0,64 -4,67 <0,05
Гумус 0,75 6,58 <0,05 -0,27 0,21 0,49 3,10 <0,05
9 Cu -0,89 -11,48 <0,05 4,16 -0,07 -0,62 -4,45 <0,05
P2O5 0,63 4,67 <0,05 1,23 0,004 0,75 6,38 <0,05
рН -0,81 -8,18 <0,05 8,89 -1,04 -0,59 -4,10 <0,05
Гумус 0,81 8,04 <0,05 -3,20 2,80 0,79 7,25 <0,05
10 Zn -0,90 -12,00 <0,05 4,32 -0,11 -0,54 -3,58 <0,05
P2O5 0,63 4,67 <0,05 1,23 0,003 0,77 6,76 <0,05
рН -0,81 -8,18 <0,05 8,89 -1,04 -0,49 -3,16 <0,05
Гумус 0,81 8,04 <0,05 -3,20 2,80 0,81 7,66 <0,05
11 Pb -0,89 -11,17 <0,05 4,74 -0,93 -0,61 -4,31 <0,05
P2O5 0,63 4,67 <0,05 1,23 0,003 0,83 8,25 <0,05
рН -0,81 -8,18 <0,05 8,89 -1,04 -0,33 -1,93 >0,05
Гумус 0,81 8,04 <0,05 -3,20 2,80 0,89 10,90 <0,05
12 Cd -0,83 -8,70 <0,05 5,69 -48,51 -0,42 -2,58 <0,05
P2O5 0,63 4,67 <0,05 1,23 0,003 0,85 9,07 <0,05
рН -0,81 -8,18 <0,05 8,89 -1,04 -0,30 -1,75 >0,05
Гумус 0,81 8,04 <0,05 -3,20 2,80 0,89 10,83 <0,05
В вариантах 9-12 частные коэффициенты корреляции между активностью протеазы и Р2О5 несколько выше по сравнению с парными.
И наконец, в ряде случаев частные коэффициенты корреляции между ферментативной активностью почв и агрохимическими показателями значительно отличаются от парного коэффициента корреляции не только по значению, но и по направлению: P2O5 (варианты 1, 2, 5, 6); рН (вариант 4).
В этих случаях влияние может быть настолько сильным, что частная корреляция оказывается недостоверной (в таблицах 5-6 в столбце гп такие случаи помечены серым фоном).
Таким образом, анализ множественной корреляции, представленный в таблице 5, свидетельствует о сложном взаимодействии независимых переменных как между собой, так и об их совместном влиянии на величину результативного признака.
Еще более сложная ситуация в интерпретации полученных результатов обработки склады-
вается при проведении процедуры множественной корреляции и регрессии между ферментативной активностью почв (инвертазы, уреазы, протеазы) и независимыми переменными (Cu, Zn, Pb, Cd, P2O5, pH, гумус).
В таблице 6 представлены результаты обработки парной и частной корреляций.
Из результатов обработки представленных в таблице данных (результативный признак инвертаза, вариант 13), Cu и Zn в особых случаях являются ведущими тяжелыми металлами, определяющими (снижающими) величину активности инвертазы в почве. Их влияние настолько сильное, что концентрации Pb и Cd в установленных пределах не дают существенного вклада: у коэффициента частной корреляции для Pb меняется знак и частные корреляции для этих тяжелых металлов недостоверны. Снижается также влияние рН и гумуса на результативный признак, а для P2O5 частная корреляция меняет направление.
Проблемы здоровья и экологии
110
Таблица 6 — Параметры парной и частной корреляции и регрессии
№ Переменные Парная корреляция Своб. член Коэф. при Х Частная корреляция
Гп t p a b Гч t p
13 Cu -0,88 -10,71 <0,05 8,02 -0,10 -0,52 -3,20 <0,05
Zn -0,91 -12,81 <0,05 8,29 -0,15 -0,40 -2,34 <0,05
Pb -0,80 -7,84 <0,05 8,61 -1,15 0,33 1,86 >0,05
Cd -0,85 -9,32 <0,05 10,23 -67,99 -0,19 -1,00 >0,05
P2O5 0,34 2,11 <0,05 5,13 0,003 -0,37 -2,11 <0,05
рН -0,66 -5,13 <0,05 13,02 -1,16 -0,17 -0,91 >0,05
Гумус 0,84 9,06 <0,05 -2,38 3,99 0,29 1,59 >0,05
14 Cu -0,86 -9,74 <0,05 0,29 -0,01 -0,70 -5,17 <0,05
Zn -0,88 -10,74 <0,05 0,30 -0,01 -0,33 -1,85 >0,05
Pb -0,86 -9,94 <0,05 0,33 -0,07 0,12 0,62 >0,05
Cd -0,88 -10,78 <0,05 0,43 -4,17 -0,03 -0,16 >0,05
P2O5 0,53 3,65 <0,05 0,08 0,0003 -0,38 -2,14 <0,05
рН -0,89 -11,18 <0,05 0,72 -0,09 -0,85 -8,36 <0,05
Гумус 0,75 6,58 <0,05 -0,27 0,21 -0,27 -1,46 >0,05
15 Cu -0,89 -11,48 <0,05 4,16 -0,07 -0,55 -3,52 <0,05
Zn -0,90 -12,00 <0,05 4,32 -0,11 -0,23 -1,27 >0,05
Pb -0,89 -11,17 <0,05 4,74 -0,93 -0,61 -4,08 <0,05
Cd -0,83 -8,70 <0,05 5,69 -48,51 0,45 2,66 <0,05
P2O5 0,63 4,67 <0,05 1,23 0,004 0,67 4,71 <0,05
рН -0,81 -8,18 <0,05 8,89 -1,04 -0,61 -4,08 <0,05
Гумус 0,81 8,04 <0,05 -3,20 2,80 0,75 5,99 <0,05
Аналогичная ситуация реализуется при анализе парной и частной корреляции, когда результативным признаком является активность уреа-зы. В этом случае концентрации Cu и рН полностью определяют активность (снижение) уреазы (вариант 14), а частные корреляции P2O5 и гумуса изменяют знак на противоположный.
В таблице 6 (вариант 15) также показано, что Cu и Pb составляют конкуренцию Zn и Cd. При этом частная корреляция между активно-
стью протеазы и концентрацией Cd становится положительной и достоверной. Величину активности протеазы также, наряду с Cu и Pb определяют значение рН среды и содержание гумуса.
Адекватности моделей прогноза изменения активности ферментов в зависимости от концентраций тяжелых металлов и агрохимических показателей почвы, определенных в условиях эксперимента, представлены на рисунках 1-4.
2,61 4,11 4,87 5,78 6,33 6,88 7,74 8,40 8,96
Измерения
b)
Измерения
Рисунок 1 — Адекватности моделей: инвертаза — ТМ, P2O5, pH, гумус а) Cu; b) Zn; c) Pb; d) Cd
Проблемы здоровья и экологии
111
a) b)
Рисунок 3 — Адекватности моделей: протеаза — ТМ, P2O5, pH, гумус; а) Си; b) Zn; c) Pb; d) Cd
C)
d)
a)
b)
Измерения
Измерения
d)
с)
Проблемы здоровья и экологии
112
Инвертаза
Расчет
Уреаза
Протеаза
Рисунок 4 —Адекватности моделей: ферментативная активность — Си; Zn; Pb; Cd ТМ, P2O5, pH, гумус
Выполненная процедура множественной корреляции и регрессии между активностью ферментов (инвертазы, уреазы и протеазы) и концентрацией тяжелых металлов, а также агрохимическими показателями позволила
Таблица 7
провести оценку относительного вклада независимых признаков в результативный признак. Оценка проведена для средних значений всех признаков. Ее результаты приведены в таблице 7.
— Долевой относительный вклад в ферментативную активность почв, %
№ Активность Cu Zn Pb Cd P2O5 рН Гумус
доля р доля р доля р доля р доля р доля р доля р
13 Инвертаза -17,3 <0,05 -28,5 <0,05 14,4 >0,05 -10,8 >0,05 -9,5 <0,05 -4,5 >0,05 8,9 >0,05
14 Уреаза -23,3 <0,05 -18,8 <0,05 4,0 >0,05 -1,5 >0,05 -8,0 <0,05 -34,7 <0,05 -6,8 >0,05
15 Протеаза -11,0 <0,05 -9,0 >0,05 -18,4 <0,05 16,5 <0,05 12,3 <0,05 -11,8 <0,05 19,5 <0,05
Из данных таблицы 7 следует, что особый вклад в снижение активности ферментов вносят тяжелые металлы (в основном медь и цинк) и рН (в случае инвертазы вклад рН недостоверен). В случае протеазы установлено, что в условиях опыта активность фермента возрастает при увеличении в почве содержания подвижного фосфора и гумуса (вариант 15). Из представленных результатов исследования следует, что более чувствительными к действию тяжелых металлов на ферментативную активность
почв являются инвертаза и уреаза. Активность данных почвенных ферментов можно использовать в качестве диагностического экспрессметода оценки загрязнения почв промышленной зоны тяжелыми металлами, в частности, медью и цинком, протеазную активность — как индикатор загрязнения почвы свинцом.
В таблице 8 представлен диапазон изменения значений независимых признаков, в пределах которых можно использовать представленные модели.
Таблица 8 — Диапазон изменения значений независимых признаков
Показатель Cu, мг/кг Zn, мг/кг Pb, мг/кг Cd, мг/кг P2O5, мг/кг ph Гумус, %
Минимум 0,86 0,69 0,41 0,016 237 3,89 1,6
Максимум 61,4 40,07 5,3 0,118 956 7 2,94
Проблемы здоровья и экологии
113
Таким образом, полученные модели следует использовать, во-первых, только в указанных диапазонах изменения значений независимых признаков, во-вторых, в приложении к промышленным зонам. Ддя того, чтобы распространить действие этих моделей на земли иного назначения, необходимы дополнительные исследования.
Выводы
1. Концентрация тяжелых металлов существенным образом влияет на ферментативную активность почв. Корреляционная связь между содержанием тяжелых металлов и активностью ферментов почв сильная, обратная и достоверная при уровне значимости гораздо меньше 0,05.
2. Множественные коэффициенты корреляции имеют высокое значение 0,95-0,99. Нулевая гипотеза об отсутствии корреляции отвергается: H0 : R = 0 и принимается альтернативная гипотеза, свидетельствующая о достоверности корреляции и регрессии, так как F > Fst при уровне значимости р < 0,05.
3. Анализ множественной корреляции свидетельствует о сложном взаимодействии независимых переменных как между собой, так и об их влиянии на величину результативного признака.
4. Адекватность моделей активности ферментов (инвертазы, уреазы и протеазы), построенных по измеренным значениям концентраций тяжелых металлов агрохимических показателей (pH, Р2О5 и гумус), характеризуется высокой степенью достоверности.
5. Из представленных результатов исследования следует, что наиболее чувствительными к действию тяжелых металлов являются инвертаза и уреаза, изменение активности которых можно использовать как чувствительный прогнозный критерий уровня деградации почвы промышленной зоны.
6. Полученные модели следует использовать: во-первых, только в указанных диапазонах изменения значений независимых признаков, во-вторых, в приложении к промышленным зонам. Для того, чтобы распространить действие этих моделей на земли иного назначения, необходимы дополнительные исследования.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гельцер, Ю. Г. Биологическая диагностика почв / Ю. Г. Гельцер. — М.: МГУ, 1986. — 79 с.
2. ГОСТ 28168-89. Почвы. Отбор проб. Издание официальное. — М.: Изд-во стандартов, 1989.
3. ГОСТ 17.4.3.01-83. Охрана природы. Почвы. Общие требования к отбору проб. Издание официальное. — М.: Изд-во стандартов, 1989.
4. Галиулин, Р. В. Ферментативная индикация загрязнения почв тяжелыми металлами / Р. В. Галиулин, Р. А. Галиулина // Агрохимия. — 2006. — № 11. — С. 84-95.
5. Минеев, В. Г. Практикум по агрохимии: учеб. пособие для вузов по спец. «Агрохимия и почвоведение» / В. Г. Минеев. — М.: МГУ, 1989. — 303 с.
6. Хазиев, Ф. Х. Методы почвенной энзимологии / Ф. Х. Ха-зиев. — М.: Наука, 1990. — 189 с.
7. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян, И. С. Еню-ков, Л. Д. Мешалкин. — М.: Наука, 1983. — 245 с.
8. Жученко, Ю. М. Информационные технологии в биологии и химии / Ю. М. Жученко. — Гомель: УО ГГУ им Ф. Скори-ны, 2010. — 148 с.
Поступила 28.03.2013
УДК 614.876.06.:621.039.58
ОЦЕНКА СРЕДНЕЙ ДОЗЫ ВНУТРЕННЕГО ОБЛУЧЕНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА ЗА СЧЕТ ЛЕСНОЙ ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ НА ТЕРРИТОРИИ ГОМЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ
М. А. Шабалева, Н. И. Булко, А. К. Козлов
Гомельский государственный медицинский университет Институт леса Национальной Академии наук Беларуси, г. Гомель
Исследовано накопление 137Cs лесной пищевой продукцией на территории Гомельского ГПЛХО. Установлены различные уровни потребления радиоцезия грибами и ягодами в зависимости от типа леса и лесорастительных условий, следов радиоактивного загрязнения. Предложено для оценки внутренней дозы облучения населения за счет лесной пищевой продукции учитывать отличия в накоплении радионуклидов грибами и ягодами в различных условиях произрастания. Рассчитаны примерные ежегодные дозы внутреннего облучения за счет употребления грибов населением на территории различных лесхозов Гомельской области.
Ключевые слова: доза внутреннего облучения, лесная пищевая продукция, грибы, ягоды, коэффициент перехода, 137Cs.
ESTIMATION OF INTERNAL DOSE ACCUMULATED IN HUMAN BODY FROM FOREST FOOD PRODUCTION
M. A. Shabaleva, N. I. Bulko, A. K. Kozlov Gomel Medical University
Forest Institute of the National Academy of Sciences of Belarus, Gomel
The accumulation of 137Cs in forest food products in Gomel region was studied. The study determined different levels of radiocaesium uptake with mushrooms and berries, depending on the type of wood, site types, traces of radioactive contamination. It was proposed to take into account the differences in accumulation of radionuclides in
