Программный комплекс для биоиндикации загрязнения воздуха и его применение в Челябинске



В статье автор описывает создание цифрового инструмента, позволяющего быстро и с высокой точностью проводить оценку величины флуктуирующей асимметрии и изучить возможность использования листьев березы Bétula pubéscens L. в качестве биоиндикатора загрязнения воздуха в городе Челябинске.

Ключевые слова: программный комплекс, флуктуационная асимметрия, загрязнение воздуха, биоиндикация

Введение

Челябинск — крупный промышленный город. Челябинск входит в тройку российских городов с наиболее развитой транспортной инфраструктурой. Таким образом, основные источники загрязнения атмосферного воздуха в городе — это транспорт, промышленные предприятия и тепловые электростанции [1]. В связи с этим контроль качества атмосферного воздуха города является одной из важнейших и актуальных задач. Хорошо известно, что методы биоиндикации имеют серьезные преимущества по сравнению с инструментальными методами мониторинга состояния атмосферного воздуха, так как позволяют оценить влияние на биосистему. Биоиндикатор — это организм (или часть организма или сообщество организмов), который содержит информацию о качестве окружающей среды (или части окружающей среды) [2].

Растения и их различные части, такие как лишайники, мхи, листья деревьев и хвои сосны, являются наиболее распространенными биоиндикаторами качества воздуха, например, в качестве биоиндикационного показателя часто используется их флуктуационная асимметрия [3–7]. Флуктуационная асимметрия подразумевает под собой отличие от двусторонней симметрии у организмов или их частей, например такие как листьев деревьев [3–6]. Кроме того, многочисленные исследования показали, что листья деревьев могут накапливать тяжелые металлы, являющиеся потенциально токсичными элементами, поэтому содержание металлов в листовой пластинке может быть одним из показателем загрязнения городской среды [8].

Флуктуирующая асимметрия представляет собой отклонения от симметричного состояния листьев. Величина флуктуирующей асимметрии возрастает под действием стресса и при загрязнении окружающей среды. Флуктуирующая асимметрия отражает уровень экологического стресса, испытываемого объектом исследования. Она привлекла большое внимание, потому что представляет собой относительно простой метод оценки уровня загрязнения воздуха. Вместе с тем, методика расчета коэффициента флуктуирующей асимметрии обуславливает необходимость высокой точности измерений параметров листа, которой не всегда можно достичь аналоговыми методами измерения, а ручной процесс измерения и расчета достаточно продолжителен по времени.

Цель настоящей работы — создание цифрового инструмента, позволяющего быстро и с высокой точностью проводить оценку величины флуктуирующей асимметрии и изучить возможность использования листьев березы Bétula pubéscens L. в качестве биоиндикатора загрязнения воздуха в городе Челябинске

В рамках поставленной цели были решены следующие задачи: (1) разработан программный комплекс для оценки флуктуационной асимметрии листа, (2) осуществить сбор листьев в точках на разном расстоянии от дороги; (3) определить флуктуационную асимметрию листьев; (4) проанализировать содержание тяжелых металлов.

Экспериментальная часть

Был создан программный код на языке “Форт”. Цифровой инструмент предназначен для расчета величины коэффициента флуктуирующей асимметрии листа березы повислой по данным промеров листа или оцифрованной фотографии листа в полуавтоматическом режиме и оценки исходя из него экологического состояния окружающей среды с использованием математических алгоритмов и искусственного интеллекта (экспертной системы). Алгоритм расчета величины коэффициента флуктуирующей асимметрии соответствует Методическим рекомендациям по выполнению оценки качества среды по состоянию живых существ (оценка стабильности развития живых организмов по уровню асимметрии морфологических структур), утвержденным Распоряжением Министерства природных ресурсов Российской Федерации от 16 октября 2003 года N 460-р.

Полевые исследования заключались в следующем. Исследование проводилось в Центральном районе города Челябинска, были выбраны шесть точек на различной удаленности от автодороги. Описание точек пробоотбора представлено в таблице 1.

Таблица 1

Описание точек пробоотбора

Точка пробоотбора	Описание точек пробоотбора
Точка 1	Парк им. Гагарина
Точка 2	Парк им. Гагарина, карьер
Точка 3	Расстояние от Свердловского проспекта 50 м
Точка 4	Расстояние от Свердловского проспекта 200 м
Точка 5	ул. Энтузиастов, на газоне рядом с дорогой
Точка 6	Ул. Энгельса, двор, расстояние от дороги 100 м

Согласно литературным рекомендациям необходимо учитывать несколько факторов при выборе деревьев для отбора проб, во-первых, важно определить, принадлежит ли растение к исследованному виду, во-вторых, листья следует собирать с растений, находящихся в похожих условиях окружающей среды, при этом необходимо учитывать уровень освещенности, влажность, в-третьих, важным аспектом является возраст деревьев.

Береза повислая была отобрана потому, что она является видом деревьев, широко распространенным в нашей стране. Это лиственное, быстрорастущее дерево. Данный вид обычно высаживают вдоль дороги и во дворах рядом с жилыми домами, как внутри, так и за пределами городов.

Сбор листьев деревьев осуществлялся в конце июля-начале августа. Сбор листьев осуществлялся с 3–5 деревьев на каждом участке, по 20 листьев с каждого дерева. Во избежание ошибок выбирали деревья с четко выраженными признаками березы повислой. У березы повислой отбор проб производился из максимально возможного количества веток, равномерно расположенных вокруг дерева в нижней части кроны. Все листья высушивали под стандартным ботаническим прессом до воздушно-сухого состояния. Далее листья каждого растения хранили в отдельных конвертах.

Для определения стабильности роста березы повислой, и, как причину, загрязнения воздуха используется с использование программного комплекса рассчитывали показатель флуктуационной асимметрии (рис. 1).

Рис. 1. Скрин работы программного комплекса для биондикации загрязнения воздуха

Также выполнялся химический анализ собранных листьев. Высушенные листья деревьев измельчали в ступке, а затем прессовали в форме таблетки диаметром ~4 см (рис. 2).

Рис. 2. Таблетирование листьев

Образцы были проанализированы в лаборатории Центра Нанотехнологий Южно-Уральского государственного университета с использованием рентгенофлуориметра Rigaku SuperMini200. При использовании метода рентгенофлуоресцентного анализа с образцом не происходит никаких химических изменений, благодаря анализ обладает высокой точностью. Метод не требует специальных методов пробоподготовки, не нужно производить озоление листьев, либо растворение в кислоте, а это значит, что не происходит потери пробы или накопления случайных ошибок анализа. Использовался полуколичественный метод анализа, содержание металлов представлено в виде массовых процентов оксидов элементов.

Результаты и их обсуждение

Был написан код программы для ЭВМ, реализующей функции программного комплекса для проведения работ по умному озеленению, включающего в себя цифровой инструмент для расчета величины коэффициента флуктуирующей асимметрии листа березы повислой и технический базис цифрового двойника озеленения территории.

Область возможностей технического базиса цифрового двойника озеленения территории включает нанесение на цифровую карту (географический слой) характеристик зеленой инфраструктуры и данных экологического и метеорологического мониторинга (функционального слоя), например, сведений о загрязнении атмосферного воздуха и коэффициента флуктуирующей асимметрии. Широта выбора инвентаризируемых характеристик зеленой инфраструктуры не техническим базисом не ограничивается.

Благодаря интуитивно понятному интерфейсу, готовый прототип программного комплекса предназначен как для специалистов, так и для широкого круга заинтересованных горожан и был опубликован в свободном доступе на Интернет-сайте. В качестве языка программирования был выбран язык «Форт», а в качестве транслятора — отечественный транслятор «Ирбис-Форт» по причине поддержки вычислений с плавающей точкой и набора визуальных компонентов графического интерфейса. При этом был учтен российский и мировой опыт умного озеленения и задействованы современные передовые научно-технологические изыскания ведущих российских специалистов.

В таблице 2 представлены результаты измерения флуктуационной асимметрии листьев, собранных в различных точках Центрального района города Челябинска. Наименьшие значение показателя флуктуационной асимметрии 0.00351 и 0.00387 получены для листьев, собранных в парке им. Гагарина. Наибольшее значение показателя 0,0198 получено для листьев, собранных на газоне рядом с дорогой (Точка 5). Также нужно отметить, что листья, собранные с деревьев, растущих в данной точке, были сильно деформированы, было много поврежденных листьев. Также высокое значение показателя получено для листьев, собранных на расстоянии 50 м от Свердловского проспекта — 0.0115. Показатели, определенные для листьев, собранных во дворах, имеют значение выше, чем для листьев с деревьев, растущих в парке им. Гагарина, но ниже, чем у деревьев, растущих непосредственно рядом с дорогой.

Таблица 2

Показатели флуктуационной асимметрии в точках пробоотбора

Точка пробоотбора	Значение показателя
Точка 1	0.003513
Точка 2	0.00387
Точка 3	0.01152
Точка 4	0.009235
Точка 5	0.01982
Точка 6	0.005531

В таблице 3 представлены результаты рентгенофлуоресцентного анализа.

Таблица 3

Концентрации оксидов металлов в листьях, мг/кг

Оксид	Точка 1	Точка 2	Точка 3	Точка 4	Точка 5	Точка 6
PbО	1.00	0.80	4.26	2.01	5.60	2.87
NiО	0.46	0.33	2.56	1.41	2.45	1.10
ZnО	25	32	120	96	115	110
CuО	0.50	0.95	2.31	1.49	3.47	163
CrО	1.70	1.50	7.10	2.11	5.14	2.36

Из таблицы 3 видно, что листья, рядом с дорогой и во дворах, содержат большее количество тяжелых металлов (никеля, свинца, цинка, меди и хрома), чем листья, собранные в парке им. Гагарина. Согласно нашему исследованию, один из источников тяжелых металлов в городской среде — это автотранспорт. Металлы образуются при разрушении дорожного полотна и при истирании деталей автомобилей. Полученные результаты хорошо согласуются с литературными данными.

Заключение

Был создан программный комплекс позволяет выполнять оценку качества среды по состоянию листа Березы повислой — Betula pendula Roth . Он предназначен для биомониторинга загрязнения атмосферного воздуха. Функциональные возможности заключаются в определении мерных признаков листа Березы повислой по его цифровой фотографии, расчет интегрального показателя флуктуирующей асимметрии данного листа по результатам проведенных измерений, дальнейшая оценка величины балльного показателя стабильности развития растения и, исходя из него, степени отклонения среды от нормы (качество среды).

Работа программного комплекса опробирована на примере оценки загрязнения атмосферного воздуха города Челябинска автотранспортом. Наибольшее загрязнение обнаружено вблизи автодорог, результаты подтверждены анализом содержания потенциально токсичных тяжелых металлов в листьях.

Литература:

1. Комплексный доклад о состоянии окружающей среды Челябинской области в 2017 году. — http://www.mineco174.ru/htmlpages/Show/FestivalekologicheskixfilmovCH/2017god (дата обращения: 08.08.2024).
2. Ляшенко, О. А. Биоиндикация и биотестирование в охране окружающей среды: учебное пособие / О. А. Ляшенко. — СПб.: Издв-во ГТУРП, 2012. — 67 с.
3. Ахмадышина А. А. Изучение качества среды придорожных территорий г. Казани методом флуктуирующей асимметрии березы плосколистной (Betula pendula Roth) / А. А. Ахмадышина, Е. Г. Шадрина // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. — 2013. — № 8 (2). — С. 139–141.
4. Захаров В. М. Здоровье среды: методика и практика оценки в Москве / В. М. Захаров, А. Т. Чубинишвили, А. С. Баранов и др. — М.: Центр экологической политики России, 2014. — 68 с.
5. Захарова В., Останина А., Акбарова М., Ижбульдина Д. Изучение асимметрии листьев березы для оценки качества окружающей среды города Томска и деревни Подломск Томского района // Школьная педагогика. — 2017. — № 3. — URL https://moluch.ru/th/2/archive/71/2831/ (дата обращения: 08.09.2024).
6. Хисматуллин М. Р. Оценка стабильности развития тополя бальзамического (Populus balsamifera L) в промышленной зоне г. Уфы // Молодой ученый. — 2017. — № 3. — С. 217–219. — URL https://moluch.ru/archive/137/38415/ (дата обращения: 08.09.2024) / (дата обращения: 08.09.2024).
7. Кизеев А. Н. Изменения морфологических и физиолого-биохимических показателей хвои сосны обыкновенной в условиях аэротехногенного загрязнения // Молодой ученый. — 2011. — № 3. Т.1. — С. 120–128. — URL https://moluch.ru/archive/26/2769/ (дата обращения: 08.09.2024).
8. Ларионов М. В. Содержание тяжелых металлов в листьях городских древесных насаждений // Вестник КрасГАУ. 2012. № 10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/soderzhanie-tyazhelyh-metallov-v-listyah-gorodskih-drevesnyh-nasazhdeniy (дата обращения: 08.09.2024).