CC BY
15
УДК 581.1
DOI: 10.24412/1728-323X-2022-2-9-12
ИЗМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛИСТА TILIA CORDATA MILL. ПРИ ВОЗДЕЙСТВИИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ
Е. А. Ерофеева, доктор биологических наук, профессор, ele77785674@yandex.ru,
М. Д. Кузнецов, аспирант, maxim2895@mail.ru,
В. П. Юнина, старший преподаватель, ecocenter_nngu@mail.ru,
М. В. Сидоренко, кандидат биологических наук, доцент, eco_smv@mail.ru,
В. А. Басуров, кандидат биологических наук, доцент, basurov@mail.ru,
А. А. Нижегородцев, кандидат биологических наук, доцент, ecotoxnn@yandex.ru,
О. С. Лисицына, аспирант, foxbox13@yandex.ru,
А. Б. Савинов, кандидат биологических наук, доцент, sabcor@mail.ru, Д. А. Новожилов, аспирант, deninovozhilo@yandex.ru,
Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (ННГУ), Н. Новгород, Россия
Аннотация. Различные показатели листа липы (Tilia cordata Mill.) часто используются для целей биоиндикации. Однако их сравнительная устойчивость к разным уровням автотранспортного загрязнения остается до сих пор недостаточно изученной. Данная проблема была рассмотрена в настоящем исследовании. Листья липы были собранные в июле 2022 г. на четырех придорожных участках автодорог г. Нижнего Новгорода с градиентом автотранспортного загрязнения. На основе потока автотранспорта был рассчитан максимально-разовый выброс основных поллю-тантов выхлопов (оксиды серы, азота, углерода, углеводороды, формальдегид, бенз(а)пирен) на загрязненных участках. Контрольный участок располагался на территории города в лесопарке «Щелоковский хутор». Среди изученных показателей содержание хлорофиллов и каротинои-дов было наиболее устойчиво к загрязнению и не отличалось от контрольных значений. В то же время интенсивность липопероксидации была наиболее чувствительной к загрязнению. Интенсивность липопероксидации возрастала у деревьев на большинстве загрязненных участков, что типично для стресса растений. На одном из наиболее загрязненных участков было отмечено увеличение уровня общего белка относительно контроля, что указывает на активацию синтеза стрессовых белков. Корреляционный и регрессионный анализы показали статистически значимую связь между интенсивностью липопероксидации, уровнем общего белка и максимально-разовым выбросом поллютантов. Сырая биомасса листа снижалась по сравнению с контролем на загрязненных участках 1 и 2 и не отличалась от контроля при более значительном загрязнении. Таким образом, не всегда отмечается синхронное ухудшение биоиндикационных показателей листа липы при автотранспортном загрязнении, что следует учитывать при проведении биоиндикации.
Abstract. Various indicators of the linden leaf (Tilia cordata Mill.) are often used for bioindication purposes. However, their comparative resistance to different levels of road pollution remains insufficiently studied. This issue has been considered in this study. Linden leaves were collected in July 2022 on four roadside plots in the city of Nizhny Novgorod (Russia) with a significant gradient of road traffic pollution. Based on the flow of vehicles, the maximal one-time emission of the main exhaust pollutants (oxides of sulfur, nitrogen, and carbon, as well as hydrocarbons, formaldehyde, benz(a)pyrene) was calculated in the polluted areas. The control plot was located in the territory of the city in the Shchelokovsky Khutor Forest Park. Among the studied leaf indicators, the content of chlorophylls and carotenoids was the most resistant to road pollution and did not differ from the control values. At the same time, the intensity of lipid peroxidation was the most sensitive to pollutant exposures. This indicator was increased in the trees on the most of polluted plots, which is typical for plant stress. At one of the most polluted plots, an increase in the level of total protein relative to the control ones was found indicating the activation of the synthesis of stress proteins. Correlation and regression analyses showed a statistically significant relationship between the levels of lipid peroxidation, total protein and pollutant emissions. The raw biomass of leaves was decreased relative to the control plots in some polluted plots. Thus, there is not always a synchronous deterioration of the bioindication indicators of the linden leaf with road pollution exposure. This fact should be taken into account when conducting bioindication.
Ключевые слова: T. cordata Mill., автотранспортное загрязнение, рост, липопероксидация, общий белок, хлорофиллы, каротиноиды.
Keywords: T. cordata Mill., traffic pollution, growth, lipid peroxidation, total protein, chlorophylls, carotenoids.
Введение
Автомобильный транспорт является одним из основных источников загрязнения окружающей среды в мегаполисах, что обусловлено быстрым ростом автотранспортного парка [1]. Выбросы автотранспорта в атмосферный воздух составляют около 80 % от суммарного количества загрязняющих веществ, поступивших от всех подвижных источников загрязнения [2, 3].
Липа мелколистная (Tilia cordata Mill.) используется для озеленения придорожных территорий в города, и различные показатели листьев липы находят применение для целей биоиндикации [4]. Однако устойчивость показателей листа липы к разным уровням автотранспортного загрязнения воздуха в городе остается до сих пор недостаточно изученной, особенно в сравнительном плане.
В связи с этим данная проблема была рассмотрена в настоящем исследовании на примере различных биохимических показателей листа липы и его биомассы при воздействии значительного градиента загрязнения воздуха газообразными поллютантами выхлопов автотранспорта.
Материалы и методы
Объектами изучения являлись листья липы, собранные в июле 2022 г. на четырех придорожных участках автодорог нагорных районов г. Нижнего Новгорода со значительным градиентом автотранспортного загрязнения. Уровень автотранспортного загрязнения оценивали по величине потока автотранспорта. Для определения величины потока автотранспорта на каждом участке 3 раза (утром и вечером в час пик, в середине рабочего дня) в рабочие дни учитывали суммарное количество автотранспортных средств на бензиновом, дизельном и газовом топливе в течение 60 мин на данном участке автодороги. Далее в программе «Автомагистраль ПП 2ВА8Е» был рассчитан максимальный разовый выброс основных поллютантов выхлопов автотранспорта (оксиды серы, азота, углерода, углеводороды, формальдегид, бенз(а)пирен) (табл. 1). Контрольный участок располагался на территории нагорной части города в лесопарке «Щелоковский хутор» вдали от автодорог и других источников загрязнения.
Для определения биохимических показателей на каждом участке с каждого из 10 деревьев собирали по 30 листьев на незатененных участках нижней части кроны, а для оценки сырой био-
массы листа — по 15 листьев на этих же участках кроны (n = 10 для всех показателей, так как находили среднее значение показателя для каждого из 10 деревьев участка). Возле автодорог сбор листьев проводили со стороны кроны, обращенной к автодороге. Содержание хлорофиллов и каротиноидов определяли, согласно общепринятой методике, для экстрагирования пигментов использовали 80 % ацетон [5]. Содержание общего белка определяли по методике Bradford [6]. Интенсивность перекисного окисления липидов определяли по содержанию малонового диальде-гида (МДА) [7] и диеновых коньюгатов [8]. Для определения сырой биомассы листья взвешивали в день сбора на лабораторных весах с точностью до 1 мг. Листья, предназначенные для определения биохимических показателей, транспортировали в контейнерах со льдом при температуре +4 °C. Определение биохимических показателей проводили в течение 2 часов после сбора листьев.
Статистический анализ результатов исследований проводили с помощью программы БИОСТАТИСТИКА 4.03, используя однофакторной дисперсионный анализ и критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони для множественных парных сравнений, поскольку с помощью теста Шапиро—Уилка (Statistica 10) было установлено соответствие выборочных распределений нормальному распределению.
Результаты и их обсуждение
Среди изученных показателей листа липы фотосинтетический аппарат был наиболее устойчив
Таблица 1
Показатели листа липы в градиенте автотранспортного загрязнения атмосферного воздуха
Изученные показатели Контроль Загрязненные участки
1 2 3 4
Поток автотранспорта (авто/ч) 0 882 1092 2324 3702
Монооксид углерода# 0 1,14 1,42 3,02 4,81
Диоксиды азота/серы# 0/0 0,265/0,007 0,328/0,009 0,697/0,019 1,111/0,030
Углеводороды# 0 0,176 0,218 0,465 0,740
Формальдегид# 0 0,0009 0,0011 0,0023 0,0037
Бенз(а)пирен# 0 8,8 х 10-8 1,1 х 10-7 2,3 х 10-7 3,7 х 10-7
Хлорофилл а, мг/г сырой ткани листа 1,532 ± 0,047 1,561 ± 0,059 1,639 ± 0,078 1,475+0,060 1,615 + 0,098
Хлорофилл Ь, мг/г сырой ткани листа 0,411 ± 0,013 0,428 ± 0,020 0,431 ± 0,022 0,400 + 0,018 0,454 + 0,031
Каротиноиды, мг/г сырой ткани листа 0,339 ± 0,007 0,366 ± 0,012 0,365 ± 0,011 0,324 + 0,008 0,336 + 0,016
МДА, отн. ед. 0,156 ± 0,018 0,137 ± 0,010 0,155 ± 0,009 0,393 + 0,027* 0,274 + 0,023*
Диеновые коньюгаты, отн. ед. 0,161 ± 0,007 0,165 ± 0,07 0,211 ± 0,016* 0,279 + 0,015* 0,247 + 0,013*
Общий белок, мг/г сырой ткани листа 0,38 ± 0,04 0,47 ± 0,03 0,51 ± 0,04 0,65 + 0,07* 0,41 + 0,06
Сырая биомасса листа, г 0,72 ± 0,02 0,51 ± 0,02* 0,52 ± 0,01* 0,72 + 0,02 0,72 + 0,02
Примечание: # — максимально-разовый выброс, г/сек
* — статистически значимые различия по отношению к д анному показателю у растений на контрольном участке (среднее ± ошибка; п = 10).
ко всем изученным уровням автотранспортного загрязнения. Содержание хлорофиллов и кароти-ноидов не отличалось от контрольных значений (табл. 1). В то же время поллютанты выхлопов автотранспорта повышали скорость липерокси-дации в клетках листа липы, что типично для стрессового ответа растений [9—10]. Содержание продуктов этого процесса (МДА, диеновые ко-ньюгаты) было статистически значимо выше у деревьев загрязненных участков по сравнению с контролем, за исключением участка с наименьшим уровнем загрязнения (табл. 1). С помощью корреляционного анализа по Спирмену (г = 0,90; р < 0,05) и регрессионного анализа (Я2 = 0,78; р < 0,01) была показана статистически значимая связь между содержанием диеновых коньюгатов в листе и максимально-разовым выбросом поллю-тантов.
Содержание общего белка в листьях деревьев на участке 3 было статистически значимо выше контрольного уровня, что может быть связано с активацией биосинтеза защитных белков при стрессе, вызванном поллютантами выхлопов (ан-тиоксидантные ферменты, стрессовые белки и др.) [10—11]. Однако при наибольшем уровне загрязнения (участок 4) общее содержание белков не отличалось от контроля. По-видимому, из-за того, что снижение скорости биосинтеза белков, не участвующих в адаптационных процессах, было равно увеличению скорости синтеза стрессовых белков растений. Регрессионный анализ показал зависимость уровня общего белка от уровня автотранспортного загрязнения (Я2 = 0,73; р < 0,001).
Сырая биомасса листа снижалась по сравнению с контролем на участках 1 и 2 и не отличалась от контроля при более значительном загрязнении (табл. 1). Возможно, это было связано с тем, что при высоких уровнях газообразных поллютантов происходит частичное усыхание кроны деревьев после периода зимнего покоя. Это вызывает весной развитие побегов из спящих почек, которые имеют более крупные листья. В итоге средняя биомасса листьев не отличается от контроля.
Заключение
Таким образом, среди изученных показателей листа липы состояние фотосинтетического аппарата (уровень хлорофиллов и каротиноидов) было наиболее устойчивым к автотранспортному загрязнению. Возможно, потому что нормальное протекание процессов фотосинтеза необходимо для обеспечения энергией адаптационных процессов при хроническом воздействии поллютан-тов. В то же время интенсивность липопероксида-ции в листе липы была наиболее чувствительной к автотранспортному загрязнению. Полученные результаты указывают, что адаптация древесным растений к воздействию газообразных поллютан-тов является сложным процессом и далеко не всегда отмечается синхронное ухудшение биоиндикационных показателей. Этот факт следует учитывать при биоиндикационной оценке уровня автотранспортного загрязнения на урбанизированных территориях.
Библиографический список
1. Rossi R., Ceccato R., Gastaldi M. Effect of road traffic on air pollution. Experimental evidence from COVID-19 lockdown // Sustainability. - 2020. - Vol. 12 (21). - P. 1-13.
2. Денисов В. Н., Рогалев В. А. Проблемы экологизации автомобильного транспорта. — СПб.: МАНЭБ, 2005. — 312 с.
3. Rajé F., Tight M., Pope F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi // Cities. — 2018. — Vol. 82. — P. 100—107.
4. Terekhina N. V., Ufimtseva M. D. Leaves of trees and shrubs as bioindicators of air pollution by particulate matter in Saint Petersburg // Geography, Environment, Sustainability. — 2020. — Vol. 13 (1). — P. 224—232.
5. Lichtenthaler H. K. Chlorophyll and carotenoids: pigments of photosynthetic biomembranes // Methods Enzymol. — 1987. — Vol. 148. — P. 331—382.
6. Bradford M. A rapid and sensitive method for quantification of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding // Anal. Biochem. — 1976. — Vol. 72. — P. 248—254.
7. Heath R. L., Packer L. Photoperoxidation in isolated chloroplasts 1. Kinetics and stoichiometry of fatty acid peroxidatoin // Arch. Biochem. Biophys. — 1968. — Vol. 125. — P. 189—198.
8. Камышников В. С. Справочник по клинико-биохимической лабораторной диагностике: В 2 т. — Минск: Беларусь, 2002. — Т. 2. — 495 с.
9. Erofeeva E. A. Hormesis and paradoxical effects of drooping birch (Betula pendula Roth) parameters under motor traffic pollution // Dose Response. — 2015. — Vol. 13 (2). — P. 1—12.
10. Erofeeva E. A. Hormesis and paradoxical effects of wheat seedling (Triticum aestivum L.) parameters upon exposure to different pollutants in a wide range of doses // Dose Response. — 2014. — Vol. 12. — P. 121—135.
11. Savinov A. B., Nikitin Yu. D., Erofeeva E. A. Morphological variability and biochemical parameters of leaves in cenopopu-lations of Aegopodium podagraria L. (Apiаceae, Apiales) under various levels of soil contamination by heavy metals // Biology Bulletin. — 2019. — Vol. 46 (10). — P. 1347—1352.
CHANGING THE INDICATORS OF TILIA CORDATA MILL. LEAF WHEN EXPOSED TO ROAD TRAFFIC POLLUTION
E. A. Erofeeva, Ph. D. (Biology), Dr. Habil, Full Professor, N. Novgorod State University, ele77785674@yandex.ru, N. Novgorod, Russia;
M. D. Kuznetsov, post-graduate student, N. Novgorod State University, maxim2895@mail.ru, N. Novgorod, Russia;
V. P. Yunina, Senior Teacher, N. Novgorod State University, ecocenter_nngu@mail.ru, N. Novgorod, Russia;
M. V. Sidorenko, Ph. D. (Biology), Associate Professor, N. Novgorod State University, eco_smv@mail.ru, N. Novgorod, Russia;
V. A. Basurov, Ph. D. (Biology), Associate Professor, N. Novgorod State University, basurov@mail.ru, N. Novgorod, Russia;
A. A. Nizhegorodtsev, Ph. D. (Biology), Associate Professor, N. Novgorod State University, ecotoxnn@yandex.ru, N. Novgorod,
Russia;
O. S. Lisitsyna, post-graduate student, N. Novgorod State University, foxbox13@yandex.ru, N. Novgorod, Russia; A. B. Savinov, Ph. D. (Biology), Associate Professor, N. Novgorod State University, sabcor@mail.ru, N. Novgorod, Russia; D. A. Novozhilov, post-graduate student, N. Novgorod State University, deninovozhilo@yandex.ru, N. Novgorod, Russia
References
1. Rossi R., Ceccato R., Gastaldi M. Effect of road traffic on air pollution. Experimental evidence from COVID-19 lockdown. Sustainability. 2020. Vol. 12 (21). P. 1-13.
2. Denisov V. N., Rogalev V. A. Problemi ekologizatsii avtomobilnogo transporta [Problems of road transport ecologization]. SPb., MANEB Publ. 2005. 312 p. [in Russian].
3. Rajé F., Tight M., Pope F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi. Cities. 2018. Vol. 82. P. 100—107.
4. Terekhina N. V., Ufimtseva M. D. Leaves of trees and shrubs as bioindicators of air pollution by particulate matter in Saint Petersburg. Geography, Environment, Sustainability. 2020. Vol. 13 (1). P. 224—232.
5. Lichtenthaler H. K. Chlorophyll and carotenoids: pigments of photosynthetic biomembranes. Methods Enzymol. 1987. Vol. 148. P. 331—382.
6. Bradford M. A rapid and sensitive method for quantification of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. Anal. Biochem. 1976. Vol. 72. P. 248—254.
7. Heath R. L., Packer L. Photoperoxidation in isolated chloroplasts 1. Kinetics and stoichiometry of fatty acid peroxidation. Arch. Biochem. Biophys.1968. Vol. 125. P. 189—198.
8. Kamyshnikov V. S., Spravochnik po klinikoobiokhimicheskoi laboratornoi diagnostike [Manual of Laboratory Biochemical Methods for Clinical Diagnosis]. Minsk, Belarus'. 2002 [in Russian].
9. Hormesis and paradoxical effects of drooping birch (Betula pendula Roth) parameters under motor traffic pollution. Dose Response. 2015. Vol. 13 (2). P. 1—12.
10. Erofeeva E. A. Hormesis and paradoxical effects of wheat seedling (Triticum aestivum L.) parameters upon exposure to different pollutants in a wide range of doses. Dose Response. 2014. Vol. 12. P. 121—135.
11. Savinov A. B., Nikitin Yu. D., Erofeeva E. A. Morphological variability and biochemical parameters of leaves in cenopopu-lations of Aegopodium podagraria L. (Apiaceae, Apiales) under various levels of soil contamination by heavy metals. Biology Bulletin. 2019. Vol. 46 (10). P. 1347—1352.
