CC BY
0УДК556.11; 574.56 DOI: 10.35567/19994508-2024-2-23-37
Практическое применение энтропийного индекса для оценки экологического состояния водных экосистем
М. М. Трофимчук EI О
m.trofimchuk@gidrohim.mecom.ru
ФГБУ «Гидрохимический институт», г. Ростов-на-Дону, Россия АННОТАЦИЯ
Актуальность. Оценка изменения биологических систем водных объектов при антропогенном воздействии - важнейшее направление мониторинга состояния и загрязнения поверхностных вод. Проведена оценка состояния более 100 водных объектов Европейской территории России и Сибири в разных природно-климатических зонах с различными уровнями загрязнения и минерализации. Методы. Для оценки экологического состояния водных объектов использован энтропийный индекс, в основу расчета которого положены данные государственной наблюдательной сети по концентрации растворенного кислорода и температуре воды. Результаты. Выявлен ряд закономерностей динамики термодинамического состояния водных экосистем, позволяющих оценить характер и уровень антропогенной нагрузки. Обсуждены преимущества и перспективы применения предложенного подхода в мониторинге поверхностных вод.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: водные экосистемы, концентрация растворенного кислорода, температура воды, энтропийный индекс, загрязнение, минерализация.
Для цитирования: Трофимчук М.М. Практическое применение энтропийного индекса для оценки экологического состояния водных экосистем // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2024. № 2. С. 23-37. DOI: 10.35567/19994508-2024-2-23-37.
Дата поступления 12.10.2023.
Practical implementation of the entropy index in assessing the ecological state of water ecosystems
Mikhail M. Trofimchuk О
ISI m.trofimchuk@gidrohim.mecom.ru
Hydro/chemical institute, Roston-na-Donu, Russia
ABSTRACT
Relevance. Assessment of the biological systems' state in case of anthropogenic impact is the most important aspect of monitoring of the surface waters' state and pollution. The state of more than 100 water bodies of the European territory of Russia and Siberia was assessed in various natural and climatic zones with different levels of pollution and different mineralization, as one of the significant environmental factors of natural origin. Methods. To assess the ecological state of water bodies, an entropy index was used, the calculation of which was based on data from the State Observation Network on the concentration of dissolved oxygen and water temperature. Results. A number of regularities in the dynamics of the thermodynamic state of aquatic ecosystems have been identified, enabling to assess the nature and level of anthropogenic load. The article discusses the advantages and prospects for using the proposed approach in surface water monitoring.
© Трофимчук М.М., 2024
Keywords: aquatic ecosystems, dissolved oxygen concentration, water temperature, entropy index, pollution, mineralization.
For citation: Trofimchuk M.M. Practical implementation of the entropy index in assessing the ecological state of water ecosystems. Water Sector of Russia: Problems, Technologies, Management. 2024. No. 2. P. 23-37. DOI: 10.35567/19994508-2024-2-23-37.
Received 12.10.2023.
ВВЕДЕНИЕ
Одним из важных направлений мониторинга состояния и загрязнения поверхностных вод является оценка изменения состояния биологических систем при антропогенном воздействии [1]. Множество применяемых для этих целей методов [1-10], как правило, трудоемки, требуют участия высококвалифицированных гидробиологов-систематиков, оснащенности лабораторий микроскопами и специальной справочной литературой. Однако при выполнении упомянутых условий остаются нерешенными методологические проблемы. В частности, применение методик, разработанных для оценки органического загрязнения - сапробности, в оценке поликомпонентного загрязнения.
Еще один существенный методологический недостаток упомянутых подходов: они не учитывают высокоинтегрированные, иерархически организованные продукционно-энергетические процессы, протекающие в экосистемах, и не принимают во внимание представление об экосистеме как целостной живой системе, обладающей эмерджентным свойством, не являющимся простой суммой свойств составляющих ее элементов. Не учитывается и тот факт, что «реакция экосистемы на изменение факторов среды отличается от реакции организма. Организм в ответ на изменение факторов изменяет функцию, сохраняя структуру, а экосистема, наоборот, меняет структуру, сохраняя функцию» [11].
Решение проблемы интегральной экологической оценки состояния водных объектов лежит в области термодинамики с ее макроскопическими подходами в описании сложных самоорганизующихся систем. Ранее авторами работ [12-14] была теоретически обоснована и экспериментально подтверждена возможность оценки состояния водных экосистем на основе продукционно-деструкционных показателей в термодинамической интерпретации. Однако особенности организации мониторинга водных объектов, проводимого на государственной наблюдательной сети подразделениями Росгидромета, не позволяют выполнять продукционно-деструкционные исследования в классическом исполнении в необходимых масштабах. Вместе с тем, основой для расчета изменения энтропии водных экосистем в зависимости от условий существования могут служить гидрохимические показатели, такие как концентрация растворенного кислорода и температура воды [15].
Цель проведенного исследования - показать возможность практического применения энтропийного индекса для оценки экологического состояния широкого спектра водных объектов различной типологии, генезиса, с различными гидрологическими и гидрохимическими характеристиками и уровнем загрязнения. В рамках проведенной работы были решены следующие задачи: сформирован список водных объектов, представляющих все природно-климатические
зоны России с максимальным охватом минерализации (от ультрагалинных вод оз. Байкал до гипергалинных озер Алтая); проведен расчет энтропийного индекса по многолетним данным государственной наблюдательной сети Росгидромета; на основе анализа полученных данных выявлены характерные особенности динамики временных рядов изменения энтропии водных объектов.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Ранее автором был предложен теоретически обоснованный метод оценки состояния водных экосистем на основе изменения энтропии водных экосистем - энтропийного индекса, который рассчитывается по формуле:
ASt = ln T2 T (1)
где T1 - температура воды в водном объекте;
T2 - температура воды, соответствующая 100 % насыщению кислородом
при измеренной концентрации кислорода [16].
В основе метода лежит представление о биотическом балансе вещества и энергии, сбалансированности процессов первичного фотосинтетического продуцирования и деструкции органического вещества. Изменение баланса, вызванное как естественными причинами, так и негативными антропогенными воздействиями, сопровождается соответствующим изменением энтропии водной экосистемы. Таким образом, изменение энтропии экосистемы (энтропийный индекс) характеризует изменение ее состояния. Рост энтропии свидетельствует об ухудшении условий существования экосистемы, усилении процессов деградации.
В рамках этого способа разработана шкала оценки, включающая пять градаций экологического состояния экосистем - от предельно благополучного (значение энтропийного индекса от -0,123 до 0,062) до предельно неблагополучного (значение энтропийного индекса от 0,250 до 0,312) (табл. 1) [17].
Таблица 1 Классификация экологического состояния Table 1. Classification of the ecological status
Класс состояния Энтропийный индекс Экологическое состояние
1 -0,123 - 0,062 предельно благополучное
2 0,063 - 0,124 благополучное
3 0,125 - 0,187 удовлетворительное
4 0,188 - 0,249 неблагополучное
5 0,250 - 0,312 предельно неблагополучное
На основе предложенной классификации проведена оценка состояния более 100 водных объектов Европейской территории России и Сибири в разных широтных зонах с различными уровнями загрязнения по удельному комбинаторному индексу загрязнения воды (УКИЗВ) и различной минерализацией, являющейся одним из существенных факторов окружающей среды природного происхождения. Для анализа использован массив данных за многолетний период (1989-2020 гг.) режимной гидрохимической информации (табл. 2).
Таблица 2. Сравнительная оценка состояния водных объектов (средние значения за период наблюдения, выборочные пункты)
Table 2. Comparative assessment of the water bodies’ status (average values over the observation period, sampling points)
Водный объект Пункт наблюдений Класс качества по УКИЗВ Энтропийный индекс Класс благопо- лучия Сумма ионов, мг/дм3
Зона тундры-лесотундры
р. Печенга пос. Корзуново 4 0,017 1 75,0
р. Печора г. Нарьян-Мар 3 0,081 2 84,4
р. Обь г. Салехард 4 0,086 2 204,7
р. Енисей г. Дудинка 3 0,030 1 118,1
оз Имандра г. Мончегорск 3 0,003 1 36,1
оз. Мюрю с. Борогонцы 3 0,088 2 753,9
Зона тайги
р. Печора с. Усть-Цильма 3 0,024 1 95,5
р. Пельшма г. Сокол 5 0,164 3 386,3
р. Енисей г. Кызыл 3 0,021 1 150,0
р. Вычегда д. Гавриловка 3 0,067 2 103,3
р. Северная Двина г. Красавино 4 0,030 1 339,8
р. Ангара д. Татарка 3 0,013 1 162,0
р. Иртыш г. Ханты-Мансийск 3-4 0,074 2 176,6
р. Карабула ст. Карабула 4 0,025 1 323,0
оз. Онежское г. Петрозаводск 2 0,012 1 34,7
оз. Шира устье р. Сон 4 0,021 1 12 084,5
оз. Телецкое Кыгинский залив 1-2 0,030 1 86,1
Зона смешанных и широколиственных лесов
р. Нева г. Кировск 3 0,008 1 77,2
р. Клязьма г. Ковров 4 0,050 1 317,7
р. Казанка г. Казань 4 0,016 1 863,5
р. Преголя г. Калининград 5 0,025 1 2004,8
р. Блява г. Медногорск 4 0,038 1 832,6
р. Протва г. Верея 4 0,026 1 367,9
оз. Неро г. Ростов 3 0,049 1 314,5
Продолжение таблицы 2
Водный объект Пункт наблюдений Класс качества по УКИЗВ Энтропийный индекс Класс благопо- лучия Сумма ионов, мг/дм3
Лесостепная и степная зоны
р. Маныч ст-ца Манычская 4 0,019 1 1548,8
р. Кундрючья Устье 4 0,021 1 2082,3
р. Ср. Егорлык г. Сальск 4 0,020 1 3195,4
р. Дон г. Лиски 4 0,043 1 531,7
р. Обь с. Фоминское 3 0,022 1 120,3
р. Иртыш г. Омск 3 0,029 1 182,4
р. Алей г. Алейск 4 0,080 2 414,4
оз. Ик пгт Крутинка 3-4 0,038 1 1162,1
оз. Чебаркуль г. Чебаркуль 3 0,030 1 423,5
р. Енисей г. Дивногорск 1 0,021 3 107,7
р. Терек г. Беслан 4 0,046 1 385,58
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Первое, что обращает на себя внимание, это несоответствие установленного по УКИЗВ класса качества воды (ККВ) и экологического состояния большинства водных объектов. Экосистемы 98 % исследованных водных объектов находятся в благополучном и предельно благополучном состоянии, в то время как по степени загрязнения 91 % водных объектов отнесен к категориям от загрязненных до предельно грязных (табл. 2). Этот факт еще раз подчеркивает, что недопустимо отождествление показателя загрязненности воды и состояния экосистемы.
Анализ многолетней динамики энтропийного индекса позволил выявить ряд характерных особенностей в динамике состояния водных экосистем. Типологические особенности водных объектов, обусловленные природно-климатическими условиями их формирования, не оказывают заметного влияния на функциональное состояние экосистем.
Подавляющее большинство экосистем находятся в благополучном состоянии при том, что минерализация среды обитания отличается на несколько порядков. Это отчетливо проявляется при сравнении различных водотоков, каждый из которых протекает в пределах одной природной зоны, и для расположенных в разных природных зонах озерных систем. Так, состояние экосистем р. Печоры в г. Нарьян-Маре с минерализацией 84,4 мг/дм3 и р. Средний Егорлык, выше г. Сальска, с минерализацией от 2271 до 5862 мг/дм3 оценивается как благополучное и предельно благополучное соответственно. Еще один пример - предельно благополучное состояние экосистем оз. Телецкое с максимальной минерализацией воды 128,1 мг/дм3 и оз. Шира, минерализация которого достигает 24 420,4 мг/дм3 (рис. 1).
иг ом-
оз. Шнра. курорт Жемчужныи 2010-2020 гг.
оз. Телсцкое, п. Яшпо 2010-2020 гг.
иг дм-
0.35
28000
— Энтропийный ИИШГЦ.)
IIHJCKClL
---Сумма ионоа(К)
30
0.30
0.30
0,25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
-0.05
: иин)
до
20000
16000
12000
8000
4000
0.20
|()1)
0.15
0.10
0.05
0.00
00-
Номер измерении
Номер нзмерешш
Рис. 1. Одинаковый уровень благополучия экосистем на фоне существенно различных уровней минерализации.
Fig. 1. The same ecosystems’ well-being level on the background of substantially different mineralization levels.
Рис. 2. Одинаковый уровень благополучия экосистем на фоне существенно различных температурных условий и пространственной локализации.
Fig. 2. The same ecosystems’ well-being level on the background of substantially different temperature conditions and spatial localization.
Неизменная динамика энтропийного индекса водного объекта проявляется и на фоне значительных колебаний такого природного фактора, как температура (рис.2). Динамика энтропийного индекса благополучных экосистем в большинстве случаев носит выраженный сезонный характер: в холодное время года значения энтропии возрастают, а при повышении температуры и возобновлении фотосинтетической активности снижаются (рис. 3).
Существенное ухудшение качества воды проявляется в возрастании средних показателей энтропийного индекса и переходе экосистем в разряд менее благополучных. В этом случае оценка состояния водной экосистемы может соответствовать классу качества воды. Речь может идти о длительном интенсивном негативном воздействии загрязняющих веществ на водную экосистему, ограничивающем ее возврат в нормальное состояние (рис. 4).
p. Нюдуай г. Мончегорск 1980 • 1986 гг.
Энтропийный индекс! L) Температура воды. C(R)
1 201 401 601 801 1001 1201 1401
Номер измерении
р. Северная Двина г. Архангельск 2010-2020 гг.
0J5
0.20
0.05
Номер измерении
Рис. 3. Сезонная динамика энтропийного индекса водных экосистем и температуры воды.
Fig. 3. Seasonal dynamics of the water ecosystems’ entropy index and water temperature changing.
Рис. 4. Нарушение сезонной динамики и возрастание энтропийного индекса при высоком уровне загрязненности (класс качества воды по УКИЗВ - 5) на фоне сезонных колебаний температуры.
Fig. 4. Disturbance of the seasonal dynamics and growth of the entropy index in case of high level of pollution (water quality class 5 by Water Pollution Specific Combinatory Index UKIZV) on the background of the temperature seasonal fluctuations.
Энтропийный индекс хорошо отображает изменения состояния водных экосистем от истоков крупных рек к их устьевым областям. Такие изменения могут быть обусловлены как различными условиями существования экосистем в различных природно-климатических зонах, в частности длительным периодом низких температур и ледостава, так и накопленным загрязняющим эффектом (рис. 5).
Отчетливо проявляется несоответствие класса качества воды и состояния экосистем при сопоставлении динамики энтропийного индекса вдоль течения от верхних створов к нижним. На фоне неизменного уровня загрязненности воды энтропийный индекс регистрирует ухудшение состояния экосистем в районе населенных пунктов и локальных источников загрязнения (рис. 6).
Рис. 5. Изменение энтропийного индекса водных объектов от истоков к устью. Fig. 5. The water bodies’ entropy index changing from the origin to the mouth.
Рис. 6. Пространственные изменения состояния водных экосистем на фоне неизменного класса качества воды.
Fig. 6. Spatial changes of the water ecosystems’ state on the background of the unchanged water quality class.
Рис. 7. Многолетнее изменение состояния водных экосистем на фоне неизменного класса качества воды.
Fig. 7. Many-year changes of the water ecosystems’ state on the background of the unchanged water quality class.
Аналогичная тенденция отмечается и во временном аспекте (рис. 7). Яркий пример - р. Преголя в пределах г. Калининграда. На протяжении почти 30 лет по уровню загрязненности воду реки относят к четвертому классу качества. При этом состояние экосистемы было неблагополучным в период 1990-1995 гг., а с 2013 г. перешло в разряд благополучного. Такая же закономерность прослеживается для р. Воймега в г. Рошаль: в период 1989-2022 гг. наблюдался пятый класс качества воды, в то время как очевидна тенденция к улучшению состояния экосистемы реки с 1989 по 2013 гг., а затем его резкое ухудшение.
Анализ динамики энтропийного индекса позволил выявить ряд общих закономерностей, присущих водным объектам различной типологии, с существенно отличающимися условиями формирования гидрохимического режима и качеством воды. Между состоянием экосистемы, уровнем ее благополучия и степенью загрязненности водного объекта нет прямой связи. И это вполне объяснимо. Степень загрязнения характеризует качество окружающей среды, а отклонение энтропии от нормы - состояние экосистемы, существующей в данной окружающей среде, т. е. результат воздействия загрязнения. Состояние экосистемы, уровень ее благополучия, не всегда связаны со степенью загрязненности водного объекта по ряду причин, одна из которых - возможность адаптации экосистемы к негативным воздействиям, другая - возможные трансформации загрязняющих веществ в природных водах, влекущие изменение их токсических свойств. Помимо этого, многие нормируемые вещества не являются ксенобиотиками и в тех или иных концентрациях постоянно присутствуют в водной среде, зачастую многократно превышая законодательно установленные нормы, при этом имея природный генезис. Водные экосистемы проявляют чрезвычайную лабильность, приспосабливаясь к экстремальным условиям среды и сохраняя сбалансированное функционирование за счет изменения видового состава.
В этих условиях неправомерно классифицировать водный объект негативными категориями, не принимая во внимание состояние экосистемы. В то же время очевидно, что реакция водных экосистем на загрязняющие вещества антропогенного происхождения может быть негативной. Увеличение концентрации загрязняющих веществ в воде до критического уровня или их продолжительное воздействие может превысить адаптационные возможности экосистем и привести к изменению их состояния, к той или иной степени деградации. Это проявляется нестабильной временной динамикой, нарушением сезонного ритма и повышенными значениями энтропийного индекса.
При использовании формализованной шкалы оценки состояния водных экосистем следует помнить, что теоретически обоснованными являются верхний и нижний пределы шкалы. Деление шкалы на пять классов в известной степени условно. При оценке степени благополучия экосистемы необходимо учитывать динамический режим ее функционирования, периоды стационарного состояния или их отсутствие. Стационарный режим свидетельствует об установившихся связях и взаимодействиях между биотическими и абиотическими элементами экосистемы, сформировавшимися потоками вещества
и энергии, характерными для данной экосистемы как целостной структуры. Иными словами, только стационарное состояние характеризует экосистему как целостную структуру и адекватно отображает условия среды обитания.
Экспериментально установлено, что устойчивые стационарные состояния водных экосистем вероятны в довольно узких пределах значений отношения деструкции к продукции [13]. Лежащие в этих пределах области фазового пространства выступают в качестве аттракторов оптимального состояния экосистем. Возврат в эту область происходит даже после полной гибели живых компонентов экосистемы при их восстановлении (рис. 8 б). Биота экосистемы подстраивается под внешние условия таким образом, чтобы баланс деструкции и продукции сохранялся оптимальным, независимо от структуры биотического сообщества. При этом проявляется своеобразный экологический гистерезис: смещение восстановленного состояния относительно исходного по координате |V|, характеризующей абсолютные значения деструкции (R) и продукции (P) [13].
Таким образом, можно говорить о присущем экосистемам бистабильном состоянии. Причем только одно из них, характеризуемое средними значениями отношения деструкции к первичной продукции, близкими к единице (R/P«1), является устойчивым аттрактором, к которому стремится состояние экосистемы после спонтанных внутренних или экзогенных пертурбаций. Второе стационарное состояние («стационарный аттрактор») формируется как импактное под влиянием негативного экзогенного воздействия, и после снятия негативной нагрузки и (или) структурной перестройки происходит возврат экосистемы в область оптимального балансового отношения - R/P«1 (рис. 8 а, б).
Рис. 8. Фазовые портреты модельных экосистем (мезокосмов); а - в двумерном фазовом пространстве; б - в трехмерном фазовом пространстве. Зеленый эллипс - исходное состояние, красный эллипс - импактное, голубой эллипс - восстановленное состояние. Fig. 8. Phase portraits of the model ecosystems (mezocosmses); а - in two-dimensional phase space; б - in three-dimensional phase space. The green ellipse is the original state; the red ellipse is impact state; the blue ellipse is the restored state.
Рис. 9. Сезонное бистабильное состояние экосистемы р. Казанка в г. Казани (по данным ежедневных измерений концентрации кислорода и температуры воды в период 2015-2019 гг.); р. Нюдуай в г. Мончегорске (ежедекадные измерения в период 1980-2008 гг.).
Fig. 9. Seasonal bi-stable state of the Kazanka River ecosystem (according the data of daily measurements of oxygen concentration and water temperature during the 2015-2019 period); the Nyuduay River in Monchegorsk (measurements every ten days during the 1980-2008 period).
Абстрагируясь от формализованной шкалы оценки состояния экосистем по энтропийному индексу (табл. 1), можно говорить о четырех состояниях экосистем: 1 - благополучное стационарное; 2 - неблагополучное импактное стационарное; 3 - нестационарное, переходное от благополучного к неблагополучному; 4 - нестационарное, переходное от неблагополучного к благополучному. Средние значения энтропийного индекса или других термодинамических параметров, характеризующие переходные состояния, могут соответствовать благополучным оценкам, но динамика параметров переходных периодов в отличие от стационарных - хаотична.
Такая градация состояний более адекватно отражает динамику состояний экосистем. Однако на практике в условиях государственной наблюдательной сети вряд ли реализуема из-за недостаточной частоты измерений необходимых показателей - концентрации кислорода и температуры воды. Но даже без опоры на формализованные оценки энтропийный индекс хорошо отображает пространственно-временные тенденции состояния водных экосистем (рис. 1 - 7).
Как проявление свойства бистабильности экосистем можно рассматривать сезонные колебания энтропийного индекса (рис. 9).
Реализация измерений концентрации растворенного кислорода и температуры воды в автоматическом режиме позволяет организовать оперативный мониторинг с передачей данных по беспроводным каналам связи в непрерывном режиме и выявлять несанкционированные сбросы неочищенных сточных вод (рис. 10).
Рис. 10. Энтропийный индекс экосистемы р. Жиздра, Оптина Пустынь по данным передвижной автоматической станции качества воды ФГБУ «НПО Тайфун»: дискретность измерений - 1 мин с усреднением 20 мин, выявлены несанкционированные залповые сбросы сточных вод из рыбоводных прудов в выходные дни.
Fig. 10. The entropy index of the Zhizdra River, Optina Pustyn ecosystem according the data of mobile automatic water quality control station of NPO “Tayfun": measurements discretion is 1 min with 20 min averaging; unauthorized wastewater volley discharges from fishing ponds in the days-off.
ВЫВОДЫ
Оценка состояния водных экосистем - одно из направлений их мониторинга определения уровня загрязнения вод. Не менее важной задачей является оценка качества, в том числе уровня загрязненности воды водных объектов, как среды обитания важных рыбохозяйственных объектов - промысловых рыб и беспозвоночных и их кормовой базы, и как источника питьевого водоснабжения. В этом случае необходимо владеть информацией о качестве воды водных объектов, в т. ч. о концентрациях загрязняющих веществ. Следует отметить, что для оценки состояния конкретных водных объектов необходим детальный анализ всего комплекса гидрохимических и гидробиологических показателей. Чрезмерное сворачивание информации может в отдельных случаях приводить к ошибочным оценочным суждениям.
На наш взгляд, очевидна целесообразность практического применения термодинамической оценки состояния водных экосистем по энтропийному индексу. Предлагаемый подход устанавливает связь между традиционными гидрохимическими показателями качества воды - растворенным кислородом и температурой воды, и термодинамическими параметрами состояния водной экосистемы, позволяет оценивать интегральное состояние водных экосистем как целостных структур на основе термодинамических параметров, т. е. вели-
чинами и в терминах единых для всего многообразия водных объектов, что в известном смысле снимает проблему специфики водных объектов.
Базой для расчета энтропийного индекса служат регулярные данные, получаемые на государственной наблюдательной сети на пунктах всех категорий. Расчет термодинамических параметров основан на инструментальных измерениях, что исключает экспертный субъективизм при оценке состояния экосистем и сводит к минимуму операционные ошибки. Инструментальные измерения, простой алгоритм расчетов и возможность передачи данных по беспроводным каналам связи позволяют организовать мониторинг состояния водных экосистем практически в режиме реального времени. Предложенный способ оценки экологического состояния водных объектов может служить основой для оптимизации системы мониторинга состояния и загрязнения поверхностных вод суши. Данные термодинамического состояния водных экосистем в конкретных физико-химических условиях позволяют получить оценку комплексного воздействия загрязняющих веществ на экосистему в целом.
Энтропийный индекс может быть финальной оценкой экологического состояния водного объекта, если оно отнесено к разряду благополучного. В случае оценки водных объектов как неблагополучных, он может служить основой для принятия решения о более детальных исследованиях. Такой дифференцированный подход к оценке экологического состояния позволяет сократить количество наблюдений за загрязняющими веществами в благополучных водных объектах и более детально исследовать неблагополучные.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 376 с.
2. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. 240 с.
3. Булгаков Н.Г. Индикация состояния природных экосистем и нормирования факторов окружающей среды. Обзор существующих подходов // Успехи современной биологии. 2002. Т. 122. № 2. С. 115-135.
4. Жукинский В.Н., Оксиюк О.П., Цееб Я.Я., Георгиевский В.Б. Проект унифицированной системы для характеристики континентальных водоемов и водотоков и ее применение для анализа качества вод // Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 43-53.
5. Абакумов В.А. Контроль качества вод по гидробиологическим показателям в системе Гидрометеорологической службы СССР // Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 93-99.
6. Винберг Г.Г. и др. Опыт применения разных систем биологической индикации загрязнения вод. Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 124-131.
7. Вудивис Ф. Биотический индекс реки Трент. Макробеспозвоночные и биологическое обследование. Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 132-161.
8. Макрушин А.В. Биоиндикация загрязнений внутренних водоемов // Биологические методы оценки природной среды. М.: Наука, 1978. С. 123-137.
9. Методы биоиндикации и биотестирования природных вод. Вып. 2. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 276 с.
10. Унифицированные методы исследования качества вод. Ч. III. Методы биологического анализа вод. М.: Изд-во СЭВ, 1983. 372 с.
11. Керженцев А.С. Новое перспективное научное направление // Вестник Российской академии наук. 2012. Т. 82. № 5. С. 432-440.
12. Никаноров А.М., Трофимчук М.М. Особенности термодинамики внутриводоемных процессов в пресноводных экосистемах при антропогенном воздействии // Доклады Российской академии наук. 2010. Т. 433. № 2. С. 254-256.
13. Никаноров А.М., Трофимчук М.М. Термодинамика внутриводоемных процессов в пресноводных экосистемах при антропогенном воздействии // Водные ресурсы. 2011. Т. 38. № 4. С. 454-463.
14. Никаноров А.М., Трофимчук М.М. Метаболическая мощность экосистем как мера их устойчивости к внешним воздействиям // Доклады Российской академии наук. 2013. Т. 448. № 3. С. 338 - 341.
15. Трофимчук М.М. О возможности оценки экологического состояния водных объектов на основе энтропии // Метеорология и гидрология. 2018. № 7. С. 80-86.
16. Трофимчук М.М. Способ оценки экологического состояния водных объектов. Патент на изобретение № 2721713.
17. Трофимчук М.М. Энтропийный индекс - новые возможности в оценке экологического состояния водных экосистем // Метеорология и гидрология. 2020. № 11. С. 46-52.
REFERENCES
1. Israel Y. A. Ecology and control of the state of the natural environment. L.: Gidrometeoizdat, 1979. 376 p. [In Russ.].
2. Guidelines for hydrobiological monitoring of freshwater ecosystems. SPb.: Gidrometeoizdat, 1992. 240 p. [In Russ.].
3. Bulgakov N.G. Indication of the state of natural ecosystems and regulation of environmental factors. Review of existing approaches. Advances in modern biology. 2002. Vol. 122. № 2. P. 115-135 [In Russ.].
4. Zhukinsky V.N., Oksiyuk O.P., Tseeb Y.Y and Georgievsky V.B. A Project of the Unified System for the Description of Continental Water Bodies and Its Application to Water Quality Analysis. Scientific basis for monitoring the quality of surface waters based on hydrobiological indicators. Proceedings of the Soviet-English seminar. L.: Gidrometeoizdat, 1977. P. 43-53 [In Russ.].
5. Abakumov V.A. Water quality control by hydrobiological indicators in the system of the Hydrometeorological Service of the USSR. Scientific basis for monitoring the quality of surface waters based on hydrobiological indicators. Proceedings of the Soviet-English Seminar. L.: Gidrometeoizdat, 1977. P. 93-99 [In Russ.].
6. Vinberg G. G. et al. Experience in using different systems for biological indication of water pollution. Scientific basis for monitoring the quality of surface waters based on hydrobiological indicators. Proceedings of the Soviet-English Seminar. L.: Gidrometeoizdat, 1977. P. 124-131 [In Russ.].
7. Woodiwis F. Biotic index of the Trent River. Macroinvertebrates and biological survey. Scientific basis for monitoring the quality of surface waters based on hydrobiological indicators. Proceedings of the Soviet-English Seminar. L.: Gidrometeoizdat, 1977. P. 132-161 [In Russ.].
8. Makrushin A.V. Bioindication of pollution of inland water bodies. Biological methods for assessing the natural environment. M.: Nauka, 1978. P. 123-137 [In Russ.].
9. Methods of bioindication and biotesting of natural waters. Vol. 2. L.: Gidrometeoizdat, 1989. 276 p. [In Russ.].
10. Unified methods for studying water quality. Part III. Methods of biological analysis of water. M.: Publishing house CMEA, 1983. 372 p. [In Russ.].
11. Kerzhentsev A.S. A new promising scientific direction. Bulletin of the Russian Academy of Sciences. 2012. Vol. 82. № 5. P. 432-440 [In Russ.].
12. Nikanorov A.M., Trofimchuk M.M., Peculiarities in thermodynamics of intra/basin processes in freshwater ecosystems under anthropogenic impact. Doklady Akademii Nauk., 2010. Vol. 433. № 2. P. 254-256 [In Russ.].
13. Nikanorov A.M., Trofimchuk M.M., Thermodynamics of within-water processes in freshwater ecosystems under anthropogenic impact. Water resources. 2011. Vol. 38. №. 4. P. 454-463 [In Russ.].
14. Nikanorov A.M., Trofimchuk M.M., Metabolic power of aquatic ecosystems as a measure of their stability to external effects. Dokl. Akad. Nauk. 2013. Vol. 448. № 3 [In Russ.].
15. Trofimchuk M.M. On the possibility to assess the ecological state of aquatic ecosystems based on entropy. Meteorology and hydrology. 2018. №. 7. P. 80-86 [In Russ.].
16. Trofimchuk M. M. A method for assessing the ecological state of water bodies. Patent for invention No. 2721713 [In Russ.].
17. Trofimchuk M.M. Entropy index: new opportunities in assessing the ecological state of aquatic ecosystems. Meteorology and hydrology. 2020. № 11. P. 46-52 [In Russ.].
Сведения об авторе:
Трофимчук Михаил Михайлович, канд. биол. наук, директор ФГБУ «Гидрохимический институт», 344090, Россия, г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки, 198; ORCID: 0009-0006-5025-5927; e-mail: m.trofimchuk@gidrohim.mecom.ru
About the author:
Mikhail M. Trofimchuk, Candidate of Biological sciences, Director, Hydro/chemical Institute, pr. Stachki, 198, Rostov-na-Donu, 344090, Russia; ORCID: 0009-0006-5025-5927; e-mail: m.trofimchuk@gidrohim.com
