CC BY
11Вестник защиты растений, 3, 2012
3
УДК 632.95:001.891
ОЦЕНКА ЛОКАЛЬНОГО РИСКА ПРИМЕНЕНИЯ ПЕСТИЦИДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ
Н.Н. Семенова**, К.В. Новожилов*, Г.И. Сухорученко*
*Всероссийский НИИ защиты растений, Санкт-Петербург **Санкт-Петербургский государственный университет
Предложен стандартизированный алгоритм сравнительной оценки экологической опасности локального негативного воздействия пестицидов на агробиоценоз. В разработанный алгоритм включены индексы опасности пестицидов для ключевых компонент агробиоценоза, интеграция которых осуществляется с применением метода анализа иерархий (МАИ). Определение индексов основано на динамических имитационных моделях взаимодействия пестицидов с компонентами агробиоценоза.
Ключевые слова: агробиоценоз, токсическая нагрузка, пестициды, экологическая диагностика, биотические и абиотические показатели, МАИ.
При изучении степени негативного воздействия проводимых химических обработок для защиты возделываемой культуры от комплекса вредителей, болезней и сорных растений на агробиоценоз необходима количественная оценка экологического порога токсической нагрузки, при которой обеспечивается устойчивое функционирование подсистем агробиоценоза и целостность его структуры (Новожилов и др., 1997; Новожилов, Сухорученко,1997). Исходя из биотической концепции контроля природной среды (Левич, 1994) справедливо утверждение о существовании экологически допустимых уровней нарушающих воздействий, при которых агробиоценоз сохраняет относительную устойчивость. Определять количественные характеристики границ устойчивости агробиоцено-за и степени отклонения от этих границ возможно с учетом таких гигиенических и экологических требований как обеспеченность чистой выходной продукцией (хозяйственное значение конечного урожая), отсутствие загрязнения территории произрастания культуры, восстановительной способности биоты агробиоце-ноза и т.д. Для этих целей используется мониторинг поведения пестицидов в аг-робиоценозе, который рассматривается как многоцелевая информационная система. В основные задачи этой информационной системы входят:
- наблюдение за формированием остаточных количеств пестицидов в компо-
нентах агробиоценоза в зависимости от использованных агротехнологий и меняющихся погодных условий;
- оценка степени их негативного воздействия (угнетение полезной биоты, загрязнение культурных растений, возможность проникновения в сопредельные среды и т.д.) с использованием выбранных экотоксикологических параметров;
- составление прогнозов поведения пестицидов в компонентах агробиоценоза с целью предупреждения возникновения критических ситуаций (превышение ПДК, проникновение в грунтовые воды и т.д.), а также анализ причин, приводящих к данной ситуации.
Описанная выше система может использоваться для мониторинга поведения пестицидов в агробиоценозе не только локально, в отдельно выбранной местности, но и на региональном уровне.
При оценке последствий применения пестицидов используются несколько разных методик экологической диагностики состояния агробиоценозов:
- оценка качества урожая по абиотическим показателям;
- биоиндикация, как оценка реакции агробиоценоза на воздействия пестицидов (Спиридонов и др., 2009);
- использование абиотических и биотических показателей, перевод их в балльные шкалы и последующее сравнение конечных результатов (Буров и др., 1987; Hassan et al, 1988; Сухорученко, Толстова, 1990);
- построение математических зависимо-
стей, связывающих биотические и абиотические показатели на основе имитационных моделей (Семенова, 2001; Сметник и др., 2005; Полуэктов и др., 2006; Семенова, 2007; Новожилов и др., 2010).
Абиотические показатели могут быть получены в результате оценки реакции подсистем агробиоценоза на внесение пестицидов с использованием расчетных, балансовых и других методов. Биотестирование не всегда позволяет вскрыть причины реакции подсистем агробиоце-ноза на разные степени токсического воздействия, так как инструментальные методы в ряде случаев не обладают достаточным диапазоном чувствительности (Спиридонов и др., 2009). Оценка уровня токсического воздействия осуществляется путем сравнения полученных значений с ПДК (ОДК), которые, как правило, не всегда дифференцированы для условий различных климатических зон и не могут учитывать влияние сложных комплексов большого количества факторов различной природы. Поэтому при диагностике состояния агробиоценоза необходим синтез всех перечисленных методов на основе использования имитационного моделирования в предположении тесной причинно-следственной связи между уровнями воздействия и переменными состояния оцениваемого агробиоценоза.
Существуют разнообразные критерии, оценивающие реакцию агробиоценоза на применение пестицидов (Буров и др., 1987, Hassan et al., 1988). При воздействии пестицидов на биоту агробиоценоза в качестве таких критериев используют, например, различные расчетные показатели, характеризующие доминантные группы, специфические для данного аг-робиоценоза (Сухорученко, Толстова, 1990). С учетом стохастической природы показателей, образующих критерии, их можно отождествить с функциями отклика теории планирования эксперимента.
При конструировании интегрального критерия - показателя экологической безопасности проводимых обработок необходимо, во-первых, определить подмножество исходных показателей из общего числа имеющихся; во-вторых, сде-
Вестник защиты растений, 3, 2012 лать эти частные показатели соизмеримыми между собой и, в-третьих, выбрать основу для расчета весовых коэффициентов, входящих в интегральную оценку.
В условиях резко возросшего за последние десятилетия ассортимента пестицидов, используемых в сельскохозяйственной практике, однозначная оценка экологической безопасности по всему комплексу показателей состояния агро-биоценоза является достаточно сложной задачей. Экотоксикологическая оценка большинства современных пестицидов отстает от темпов их внедрения, что также связано с отсутствием единых критериев определения их безопасности.
В настоящее время разработаны различные системы ранжирования пестицидов и интегральные индексы оценки загрязненности пестицидами агробиоценоза (Jury et al., 1987; Kovach et al., 1995; Новожилов и др. 2010). Однако, задача комплексной оценки безопасности проводимых защитных мероприятий химического метода по-прежнему не решена. Перспективна разработка индексов опасности на основе динамических моделей поведения пестицидов в объектах окружающей среды. Например, получили широкое распространение разработанные с использованием скрининговых моделей поведения пестицидов в почве индексы опасности проникновения пестицидов в грунтовые воды (Juri et al., 1987; Li et al., 1998). Преимущества таким образом полученных индексов состоят в том, что они построены на реальных закономерностях поведения пестицидов в конкретных агробиоценозах и включают более широкий набор характеристик пестицидов, чем балльные оценки. Тем не менее, балльные оценки являются одним из удобных способов приведения индексов к единой шкале.
Индексы пестицидной нагрузки на почву представлены в ряде работ (Hassan et al., 1988; Круглов, 1991). В этих работах приводится показатель токсичности пестицидов для почвенной био-ты - коэффициент безопасности, полученный как отношение используемой концентрации пестицида к полулетальной для определенных групп микроорга-
Вестник защиты растений, 3, 2012 низмов. В работах других авторов разработаны индексы пестицидной нагрузки на почву, включающие как экотоксико-логические показатели, так и некоторые обобщенные характеристики почвенно-климатических условий (Новожилов и др., 1999; Semenova et al., 2003).
Однако наибольшее распространение получили интегральные индексы, аккумулирующие в сжатом виде большие объемы информации в виде отдельных характеристик, в предположении аддитивности индивидуальных вкладов этих характеристик в интегральный показатель и представляющие собой либо суммирование, либо вычисление среднего значения, либо включение в суммирование весовых коэффициентов, отражающих различный вклад индивидуальных характеристик в интегральный показатель.
Первые два способа получения интегральных индексов равнозначны, так как отличаются лишь постоянным множителем. Всевозможные индексы, или многокритериальные оценки (то есть оценки, основанные на некотором конкретном наборе показателей), используемые для количественной характеристики таких связей, отражают различные особенности в нашем случае состояние агробиоценоза под воздействием внесенных средств химической защиты растений. Задача многокритериальной оценки сводится в этом случае, во-первых, к приведению всех индексов к единой шкале и, во-вторых, определению весовых коэффициентов для каждого из этих показателей в интегральном индексе.
Весовые коэффициенты, как правило, устанавливаются с использованием оценок экспертов. В начале 80-х годов прошлого века появился способ экспертной оценки этих весовых коэффициентов на основе попарного сравнения между собой значимости выбранных критериев и их количественной реализации по введенной "естественной" шкале (Saaty, 1980). Сравнения являются основой разработанной в этой книге теории, а принятие решения с использованием метода анализа иерархий (МАИ) строится на основе
структуризации задачи - построения иерархии. Простейшая иерархия содержит три уровня: цель, критерии и альтернативы. Весовые коэффициенты (приоритеты элементов иерархии) устанавливаются с точки зрения цели и вычисляются в МАИ на основе парных сравнений элементов каждого уровня относительно связанных с ними элементов вышерасположенного уровня. Приоритеты альтернатив относительно цели вычисляются на заключительном этапе метода путем умножения на весовые коэффициенты локальных приоритетов всех элементов, при этом лучшей считается альтернатива с максимальным значением приоритета. В МАИ требуется, чтобы сумма весовых коэффициентов была равна единице, а все возможные пары критериев были ранжированы по степени важности каждого из критериев по сравнению с другим. В результате формируется квадратная матрица А размером (пхп), где п - количество критериев. Матрица А является обратносимметрич-ной. Диагональные элементы матрицы А равны единице, поскольку каждый критерий сравнивается с самим собой. В случае многоуровневой схемы матрицы парных критериев строятся как отдельно для каждой группы показателей, так и для групповых показателей (индексов) между собой.
Для определения степени экологической опасности используемых средств химического метода защиты растений низшими элементами иерархии являются отдельные пестициды или группы пестицидов. На рисунке 1 представлена цель -выбор наиболее безопасного пестицида или группы пестицидов, на уровень ниже - частные критерии, исходя из которых будет производиться выбор, а на самом нижнем уровне - множество N пестицидов (или M-групп пестицидов). Построив таким образом иерархию для данной задачи, мы, тем самым, определяем структуру нашей задачи принятия решений (ПР).
В данном случае решение - это оценка используемых пестицидов (или групп
пестицидов) с точки зрения их экологической безопасности по следующим критериям: загрязнение почвы агробиоцено-за по абиотическим показателям; воздействие на энтомофауну агробиоценоза;
Вестник защиты растений, 3, 2012 воздействие на возделываемую культуру, а также оценка токсической нагрузки на агробиоценоз по стандартному показателю LD50 с последующим выбором наиболее безопасного препарата.
Рис. 1. Иерархии МАИ для выбора наиболее Рис. 2. Модифицированная иерархия
безопасного пестицида или группы пестицидов с учетом мнения экспертов
Иерархия, представленная на рисунке 2, точнее отражает реальную ситуацию, в которой формируется решение, так как принимаются во внимание решения трех (или более) экспертов. Структура иерархии дополнена еще одним уровнем, который в качестве объектов составляют эксперты. Под мнением экспертов в данном случае понимается взгляд на проблему с разных точек зрения, то есть различное предпочтение критериев нижнего уровня. После построения иерархии необходимо определить интенсивность взаимодействия элементов иерархии, а следовательно, вычислить величину воздействия низших уровней иерархии на высшие уровни и, тем самым, решить задачу выбора лучшей альтернативы. Например, для иерархии на рисунке 1 решение задачи выбора "лучшего" в определенном смысле пестицида заключается в определении интенсивности воздействия элементов двух низших уровней на элемент высшего уровня.
Интерпретация количественных значений интенсивностей взаимодействия различных уровней иерархии, представ-
ленной на рисунке 2, осуществляется несколько сложнее: для первого и второго уровня определяется, насколько важнее мнение одного из экспертов относительно мнений двух других; для второго и третьего уровней определяется, насколько важнее с точки зрения экспертов каждый из критериев (опасность загрязнения почвы, опасность для энтомофауны агробиоценоза, опасность для сельскохозяйственной культуры, величина токсической нагрузки) с точки зрения общей цели "Выбор наиболее безопасного пестицида или группы пестицидов)"; для третьего и четвертого уровней выясняется, насколько опасны с точки зрения заданных критериев пестициды, используемые в данном регионе для данной культуры.
Для нахождения интенсивности взаимодействия элементов иерархии в МАИ применяются попарные сравнения элементов. Сравнение - это процесс, согласно которому сравниваются все пары элементов иерархии. Сравнение осуществляется по некоторому критерию, при каждом сравнении указывается более предпочитаемый с точки зрения ПР эле-
Вестник защиты растений, 3, 2012 мент. Все результаты попарных сравнений заносятся в соответствующую таблицу, по которой потом проводятся вычисления, позволяющие определить наилучшую альтернативу. Расположенные в ячейках таблицы попарных сравнений числа (табл. 1) связаны с используемой в МАИ шкалой сравнения, значения которой изменяются от 1 до 9 (табл. 2) (Абакаров, Сушков, 2005).
Таблица 1. Попарное сравнение критериев
с санитарно-гигиенических позиций _(мнение первого эксперта)_
IKS IKP IKB ITOX
IKS (опасность
для почвы) 1 1/3 1 2
IKP (опасность
для с/х культуры) 3 1 1 1
IKB (опасность
для биоты) 1 1 1 1
ITOX (токсиче-
ская нагрузка) 1/2 1 1 1
В таблице 1 хранятся результаты сравнения двух объектов одного уровня иерархии. Например, ячейка на пересечении строки 1 и столбца 2 содержит результат парного сравнения крите-рия"Опасность для почвы" (IKS) с критерием "Опасность для сельскохозяй-
ственных культур" (IKP) относительно главной цели "Выбор наименее опасного пестицида". С точки зрения эксперта (или определенной точки зрения на проблему), отдающего приоритет качеству продукции в краткосрочной перспективе, второй критерий имеет легкое преимущество перед первым, поэтому в соответствующую ячейку внесено число 3; 1/3 автоматически заносится в симметричную относительно диагонали клетку, что соответствует противоположному сравнению.
Одним из преимуществ представленной в таблице 2 шкалы является то, что в процедуре принятия решения при парном сравнении объектов используются не баллы, а качественные суждения. Шкала сравнений (табл. 2) естественна и понятна на любом уровне проводимых исследований. Качественные значения превосходства переведены в числа абсолютно понятным способом. Одной из причин использования шкалы (табл. 2) является следующее: качественные различия между объектами, как правило, проводятся на основании пяти качественных характеристик - равный, слабый, сильный, очень сильный и абсолютный (или равный, слабый, средний, сильный и очень сильный) (Абакаров, Сушков, 2005).
Таблица 2. Шкала сравнений в численном выражении
Степень важности Определение Комментарии
1 3 5 7 9 Равный Слабый Сильный Очень сильный Абсолютный Два объекта вносят одинаковый вклад в достижение цели Опыт и суждение дают легкое предпочтение одному объекту перед другим Опыт и суждение дают сильное предпочтение одному объекту перед другим Предпочтение одного объекта перед другим очень сильно Его превосходство практически явно Свидетельства в пользу предпочтения одного объекта в высшей степени убедительны
2, 4, 6, 8 Промежуточные значения Ситуации, когда необходимы компромиссные решения
Обратные величины приведенных выше значений Если при сравнении объекта А с объектом В получается одно из приведенных выше значений, то, соответственно, результат сравнения объекта В с объектом А есть обратная величина
После того как будут проведены все сравнения в имеющейся иерархии, по полученным данным можно вычислить приоритеты (значимость) элементов самого нижнего уровня иерархии, то есть
решить задачу принятия решений. Вычисление приоритетов (значимости) можно отнести к решающему этапу применения метода анализа иерархий. Отметим еще одно важное преимущество
МАИ - это возможность контролировать качество проводимых парных сравнений (ведь на основе парных сравнений и принимается окончательное решение). На качество проводимых сравнений могут влиять как квалификация составителей схемы МАИ для принятия решения, так и характерные особенности рассматриваемых элементов иерархии. Данные, предоставленные для анализа, считаются согласованными, если все другие данные логически могут быть получены из них, при этом важнейшей целью метода является получение согласованного порядка. В МАИ для контроля качества парных сравнений вводится специальное эмпирическое ограничение на уровень согласованности. Эта характеристика согласованности (Х.С.) не должна превышать 0.2 (Saaty, 1980). По существу принцип согласованности состоит в том, что между элементами матрицы попарных сравнений должно выполняться соотношение транзитивности. То есть, если ьй критерий в п раз важнее j-го, а j-й в свою очередь в m раз важнее ^го, то в результате ьй критерий должен быть в nxm раз важнее ^го (Saaty, 2005).
Предложенный подход к проведению классификации пестицидов по степени их экологической опасности был апробирован в условиях Саратовской области (левобережная часть) применительно к агробиоценозу пшеницы. С учетом доминантных вредителей: вредная черепашка, хлебная жужелица, комплекс сосущих вредителей (трипсы, цикадки, тли), хлебные жуки возможен подбор ассортимента пестицидов, гарантирующий их экологическую безопасность (в данной метеорологической обстановке).
Определение биотических показателей возможно рассмотреть на примере энтомофауны агробиоценоза, которая является одним из лучших биоиндикаторов
Вестник защиты растений, 3, 2012 экологической безопасности проводимых химических обработок и наиболее отчетливо отражает не только локальное состояние окружающей среды, но и локальные структурно-функциональные особенности агробиоценоза в градиентах внешних воздействий. На основе модели влияния пестицидов на объект, подвергшийся их токсическому действию (Семенова, 2001; Semenova et al., 2003), установлено время (в сутках) восстановления численности полезных организмов при различных уровнях начального токсического воздействия (коэффициент KSAF) и коэффициента персистентности пестицидов (k= 0.697/T50, где T50 - период полураспада инсектицида) (Новожилов и др., 2010).
Далее, с использованием интегрального индекса, полученного на основе разработанных частных критериев оценки риска воздействия пестицидов на компоненты агробиоценоза, произведена ранжировка применяемых для защиты пшеницы (Саратовская область) пестицидов по степени их экологической опасности с учетом мнений экспертов, придерживающихся различных точек зрения на приоритеты выдвинутых критериев:
- cанитарно-гигиенический аспект Н<ФОС<ФП<П,
- охрана почв ФП<П<ФОС<Н,
- защита энтомофауны Н<ФП<ФОС<П, где П - пиретроиды; ФОС - органофос-фаты; ФП - фенилпиразолы; Н - неони-котиноиды, то есть в зависимости от выбора приоритета опасность пестицидов различных групп пестицидов меняется.
Отметим, что для всех четырех сценариев выполняется условие согласова-
Сценарий оценки Х.С.
Равновесный 0
Охрана почв 0.1
Санитарно-гигиенический 0.025
Защита энтомофауны 0.07
Заключение
Разработанный на основе МАИ подход к локальной оценке экологической опасности агрохимикатов в агробиоцено-зах сельскохозяйственных культур может быть использован для проведения зональной классификации ассортимента агрохимикатов, а также для оценки экологической безопасности новых соедине-
ний. Так как определение частных критериев опасности агрохимикатов основано на динамических имитационных моделях их взаимодействия с компонентами агробиоценоза, то это позволяет реализовать преимущества системного подхода в решении проблемы ранжировки агрохимикатов по степени их опасности.
Вестник защиты растений, 3, 2012
Отметим, что одно из основных достоинств матриц парных сравнений состоит в возможности ранжирования всего множества критериев с помощью частных парных сравнений, которые представляются экспертам более ясными, чем полное линейное ранжирование всех критериев. Поэтому при дальнейшем развитии способов оценки экологической опасности
9
пестицидов наиболее перспективным является широкое включение МАИ в структуру разработанного алгоритма, то есть интеграция с использованием данного метода качественных (на основе экспертного подхода) и количественных оценок, реализованных в рамках детер-минированно-статистических подходов на основе имитационных моделей.
Абакаров А.Ш., Сушков Ю.А. Программная система поддержки принятия решений «MPRIORITY 1.0» // Электронный журнал «Исследовано в России», 2005, с. 2130-2146.
Буров В.Н., Тютерев С.Л., Сухорученко Г.И., Петрова Т.М. Методы оценки экологической безопасности пестицидов при использовании их в интегрированной защите растений. Методические указания, ВИЗР, СПб, 1995, 14 с.
Круглов Ю.В. Микрофлора почвы и пестициды. М., Колос, 1991, 129 с.
Левич А.П. Биотическая концепция контроля природной среды // Доклады РАН, 1994, 337, 2, с. 280-282.
Новожилов К.В., Сухорученко Г.И. Химический метод и окружающая среда: принципы снижения опасности // Защита и карантин растений, 1997, 8, с. 14-15.
Новожилов К.В., Петрова Т.М., Семенова Н.Н. Имитационное моделирование процессов деградации и транслокации пестицидов в агроэкосистемах // Труды Всероссийского съезда по защите растений. Проблемы оптимизации фитосанитарного состояния растениеводства. СПб-Пушкин, ВИЗР, 1997, с. 297-307.
Новожилов К.В., Семенова Н.Н., Петрова Т.М. Имитационное моделирование и экотоксикологические параметры в системе оценок опасности пестицидов // Защита и карантин растений, 1999, 12, с. 8-15.
Новожилов К.В., Сухорученко Г.И., Семенова Н.Н., Волгарев С.А., Питулько В.М. Оценка экологической опасности пестицидов для агробиоценозов // Региональная экология, 2010, 1-2 (28), с. 73-79.
Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. Изд-во СПбГУ, 2006, 396 с.
Семенова Н.Н. Теоретические и прикладные математические модели взаимодействия пестицидов с почвой. Особенности использования // Экология и почвы. Избранные
Литература
лекции Х школы. Пущино, ОНТИ ПНЦ, 2001, IV, с. 229-234.
Семенова Н.Н. Разработка индексов экологической опасности применения пестицидов для почв агроценозов // Агро XXI, 2007, 4-6, с. 29-34.
Сметник А.А., Спиридонов Ю.Я., Шеин Е.В. Миграция пестицидов в почве. М., ООО «Алсико-Агропром», 2005, 327 с.
Спиридонов Ю.Я., Ларина Г.Е., Шестаков В.Г. Методическое руководство по изучению гербицидов, применяемых в растениеводстве. ВНИИФ, М., 2009, 247 с.
Сухорученко Г.И., Толстова Ю.С. Методические рекомендации по селективности действия современных ин-сектоакарицидов на членистоногих. ВИЗР, Л., 1990, 24 с.
Hassan S.A., Bigler F., Bogenschutz H. Results of the fourth joint pesticide testing programme carried out by the JOBS/WPRS - Working Group "Pesticides and Beneficial Organisms" // J. of Appl. Entom., 1988, 105, p. 321-329.
Jury W.A., Dennis D.F., Farmer W.J. Evaluation of pest groundwater pollution potential from standard indices of soil - chemical adsorption and biodegradation // J. Envir. Qual., 1987, 16, 4, p. 422-428.
Kovach J., Petzoldt C., Degni J., Tette, J. A method to measure the environmental impact of pesticides // New York's Food and Life Sciences Bulletin, 1992, 139, p. 1-8.
Li Z.C., Yost K.S., Green R.E. Incorporating uncertainty in chemical leaching assessment // J. of Contam. Hydrology, 1998, 29, p. 285-299.
Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process. New York, McGraw Hill International, 1980.
Saaty T.L. Theory and Applications of the Analytic Network Process, Pittsburgh, PA: RWS Publications, 4922. Ellsworth Avenue, Pittsburgh, PA 15213, 2005.
Semenova N.N., Novozhilov K.V., Petrova T.M Some approaches to the simulation modeling of side effects of pesticides in soil // Swedish Un. of Agr. Sciences, Department of ecology and crop production science. Upsaаla, 2003, p. 251-258.
ASSESSMENT OF LOCAL ECOLOGICAL HAZARD OF PESTICIDES BY USING THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS N.N.Semenova, K.V.Novozhilov, G.I.Sukhoruchenko A standardized procedure is offered for the comparative assessment of ecological hazard arising due to local pollution of an agrobiocenosis by pesticides. The developed algorithm includes pesticide risk indices for the key components of agrobiocenosis, whose integration is carried out using the Analytic Hierarchy Process. The calculation of indices is based on dynamic simulation models of the interaction between pesticides and components of an agrobiocenosis.
Keywords: agrobiocenosis. toxic load, pesticide, ecological diagnostics, biotic and abiotic indices, AHP.
Н.Н.Семенова, д.б.н., nnsemenova@yandex.ru, К.В.Новожилов, академик РАСХН, Г.И.Сухорученко, д.с-х.н., vizrspb@mail333.com
