Application of fractal analysis for bioindication evaluation of the environmental assessment

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper analyzes the currently existing methods of bioindication studies of the environment pollution as well as studies their characteristics and applications. Particular attention from this group of methods is given to lichen indication and assessing the degree of fluctuating asymmetry of the leaf and its irregularity, because they are based on a study of the geometric characteristics of biological samples by means of mathematical processing using special software. It proves the possibility and prospects of application of the measuring method of fractal dimension for the qualitative and quantitative assessment of environmental pollution. Presented data show that the inclusion of the fractal nature of biological systems allows discovering and exploring a completely new range of phenomena in biology. The coincident of this method is provided with the goals and objectives by the appropriate mathematical apparatus. Within the framework of this approach it is possible to design and use new advanced monitoring techniques. In the final part of the paper a new concept of bioindication, which is based on a synthesis of both classical and innovative approaches to the study and assessment of environmental quality in the conditions of technogenic pollution, is proposed.

About the authors

Sergey Lvovich Molchatsky

Samara State University of Social Sciences and Education

Email: rvsn3213@mail.ru

candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Chemistry, Geography and Methods of Teaching Department

Russian Federation, 443090, Samara, Antonov-Ovseenko street, 26

Ivan Victorovich Kazantsev

Samara State University of Social Sciences and Education

Email: kazantsev.ivan@pgsga.ru

candidate of biological sciences, dean of Faculty of Natural Sciences and Geography, associate professor of Chemistry, Geography and Methods of Teaching Department

Russian Federation, 443090, Samara, Antonov-Ovseenko street, 26

Tatyana Borisovna Matveeva

Samara State University of Social Sciences and Education

Author for correspondence.
Email: matabor.7@yandex.ru

candidate of biological sciences, associate professor of Biology, Ecology and Methods of Teaching Department

Russian Federation, 443090, Samara, Antonov-Ovseenko street, 26

References

  1. Груздев В.С. Биоиндикация состояния окружающей среды. М.: Изд-во ГУЗ, 2008. 142 с.
  2. Биологический контроль окружающей среды, биоиндикация и биотестирование / под ред. О.П. Мелеховой и Е.И. Егоровой. М.: Издательский центр «Академия», 2007. 288 с.
  3. Заболотских В.В., Васильев А.В. Мониторинг токсического воздействия на окружающую среду с использованием методов биоиндикации и биотестирования. Самара: СНЦ РАН, 2012. 232 с.
  4. Рассадина Е.В. Биоиндикация и ее место в системе мониторинга окружающей среды // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2007. № 2(5). С. 48-53.
  5. Выходцева И.С., Рыхлова Т.А. Биоиндикация как метод оценки окружающей среды: актуальность и перспективы исследования // Вестник ландшафтной архитектуры. 2015. № 6. С. 44-47.
  6. Филиппов Е.С., Иванисова Н.В., Куринская Л.В. О биоиндикации транспортно-селитебных ландшафтов методом флуктуирующей асимметрии // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2014. № 6(184). С. 68-72.
  7. Майджи О.В., Буланкина Е.Г. Исследование качества окружающей среды методом флуктуирующей асимметрии // Вестник Российского государственного аграрного заочного университета. 2012. № 13. С. 33-38.
  8. Гуртяк А.А. Экологическая оценка урбанизированных территорий с применением коэффициента флуктуирующей асимметрии: автореф. дис. … канд. биол. наук. Тюмень, 2013. 16 с.
  9. Попова Е.И. Применение коэффициента флуктуирующей асимметрии для экологической оценки антропогенной нагрузки // В мире научных открытий. 2013. № 11(47). С. 305-314.
  10. Трубина Л.К., Храмова Е.П., Луговская А.Ю. Оценка качества окружающей среды урбанизированной территории по величине флуктуирующей асимметрии листа // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2013. Т. 4. № 2. С. 185-188.
  11. Кулябина Е.Ю. Региональные особенности лихеноиндикационного мониторинга качества атмосферного воздуха на примере урбанизированных и особо охраняемых территорий нижегородской области: автореф. дис. … канд. биол. наук. Нижний Новгород, 2003. 26 с.
  12. Рутман В.В., Резник Е.Н. Применение фрактального анализа и изучения цветометрических характеристик в лихеноиндикации // Экология родного края: проблемы и пути решения: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Киров, 2016. С. 328-331.
  13. Миннуллина Г.Р. Совершенствование методов лихеноиндикации для оценки качества атмосферного воздуха урбанизированной территории: автореф. дис. … канд. биол. наук. Уфа, 2006. 21 с.
  14. Giordani P., Brunialti G., Alleteo D. Effects of atmospheric pollution on lichen biodiversity (LB) in a mediterranean region (Liguria, northwest Italy) // Environmental Pollution. 2002. Т. 118. № 1. P. 53-64.
  15. Бязров Л.Г. Лишайники в экологическом мониторинге. М.: Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН, 2002. 336 с.
  16. Коротченко И.С. Флуктуирующая асимметрия листьев тополя как тест-система в условиях автотранспортного загрязнения // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № 11-2. С. 56-57.
  17. Гуртяк А.А., Углев В.В. Оценка состояния среды городской территории с использованием березы повислой в качестве биоиндикатора // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2010. Т. 317. № 1. С. 200-204.
  18. Федорова Т.А. Флуктуирующая асимметрия листа липы мелколистной (Tilia cordata Mill.) как биоиндикационный параметр оценки качества среды // Вестник Курганского государственного университета. Серия: Естественные науки. 2013. № 3(30). С. 41-43.
  19. Бабушкина Е.А., Белокопытова Л.В., Костякова Т.В. Оценка флуктуирующей асимметрии листьев нескольких видов древесных растений как индикатора состояния окружающей среды // В мире научных открытий. 2013. № 7.3(43). С. 11-29.
  20. Коротченко И.С. Влияние теплоэнергетического комплекса г. Красноярска на величину флуктуирующей асимметрии листовой пластинки тополя бальзамического // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2015. № 8. С. 15-20.
  21. Гелашвили Д.Б., Чупрунов Е.В., Иудин Д.И. Структурные и биоиндикационные аспекты флуктуирующей асимметрии билатерально-симметричных организмов // Журнал общей биологии. 2004. Т. 65. № 5. С. 433-441.
  22. Bruteig I.E. The epiphytic lichen Hypogymnia physodes as a biomonitor of atmospheric nitrogen and sulphur deposition in Norway // Environmental Monitoring and Assessment. 1993. № 26. P. 27-47.
  23. Слонов Т.Л. Лихеноиндикация загрязненности окружающей среды // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2010. № 2. С. 111-115.
  24. Сафранкова Е.А. Комплексная лихеноиндикация общего состояния атмосферы урбоэкосистем: автореф. дис. … канд. биол. наук. Брянск, 2014. 23 с.
  25. Лыгин С.А., Ваниева А.С. Оценка загрязнения воздуха методом лихеноиндикации // Естественные и математические науки в современном мире. 2014. № 18. С. 187-191.
  26. Анищенко Л.Н., Сковородникова Н.А., Борздыко Е.В. Химическая лихеноиндикация как основа биомониторинга воздуха в антропогенных экосистемах // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-10. С. 2144-2148.
  27. Jovan S., McCune B. Air-quality bioindication in the greater Central Valley of California, with epiphytic macrolichen communities // Ecological Applications. 2005. № 15. P. 1712-1726.
  28. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Ижевский институт компьютерных исследований, 2002. 856 с.
  29. Weibel E.R. Design of biological organisms and fractal geometry // Fractal in biology and medicine. Basel: Birkhäuser, 1994. P. 68-85.
  30. Смирнов Б.М. Физика фрактальных кластеров. М.: Наука, 1991. 134 с.
  31. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 260 с.
  32. Гелашвили Д.Б., Иудин Д.И., Розенберг Г.С., Якимов В.Н., Солнцев Л.А. Фракталы и мультифракталы в биоэкологи. Н. Новгород: Изд-во Нижегород. госун-та, 2013. 370 с.
  33. Гелашвили Д.Б., Иудин Д.И., Якимов В.Н., Солнцев Л.А., Снегирева М.С., Варичев А.Н., Розенберг Г.С. Фрактальные аспекты популяционной экологии // Вестник Удмуртского университета. Серия Биология. Науки о Земле. 2009. № 6-1. С. 15-22.
  34. Молчатский С.Л. Фрактальная организация и самоорганизация нейронных структур мозга: монография. Самара: ПГСГА, 2015. 133 с.
  35. Weibel E.R. Fractal geometry - a design principle for living organisms // Amer. J. Physiol. 1991. V. 261. № 6. P. 361-369.
  36. Nonnenmacher F., Losa G.A., Weibel E.R. Fractals in biology and medicine: Basel: Birkhäuser Verlag, 1994. 421 p.
  37. Исаева В.В., Каретин Ю.А., Чернышев А.В., Шкуратов Д.Ю. Фракталы и хаос в биологическом морфогенезе: монография. Владивосток: ИБМ ДВО РАН, 2004. 128 с.
  38. Захаров В.М. Здоровье среды: методика оценки. М.: Центр экол. политики России, 2000. 68 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1 - Comparison of birch leaf (a) with a geometric object (b), simulated on a computer

Download (7KB)
Indexing metadata
3. Figure 2 - Comparison of Physcia stellaris lichen (a) with a dendritic fractal cluster (b), simulated on a computer [13]

Download (15KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2016 Molchatsky S.L., Kazantsev I.V., Matveeva T.B.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».