Фитопланктон и экологическое состояние озера Долгое (Псковская область)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлены результаты исследований планктонной альгофлоры озера Долгое Псковской области, выполненные в летний период 2017–2020 гг. Выявлен таксономический состав фитопланктона озера, включающий 156 видовых и внутривидовых таксонов из 8 отделов: Chlorophyta, Bacillariophyta, Cyanobacteria, Charophyta, Ochrophyta, Dinophyta, Euglenophyta и Cryptophyta. Основу флористического комплекса составляли представители отделов Chlorophyta и Bacillariophyta, а также Cyanobacteria. Наибольшее сходство видового состава фитопланктонных сообществ отмечалось в 2017 и 2019 гг. (коэффициент Сьеренсена–Чекановского составил 60%), наименьшее – в 2018 и 2019 гг., а также в 2018 и 2020 гг. (39%). Максимальное количественное развитие микроводорослей отмечено в 2019 г. (32,9 млн кл./л), причем 90,7% от общей численности приходилось на цианобактерию Merismopedia minima G. Beck. Наименьшая численность планктонных водорослей отмечалась в 2020 г. – 1,3 млн кл./л. Общая биомасса фитопланктона была самой высокой в июле 2019 г. – 0,45 мг/л, а самой низкой в 2020 г. – 0,15 мг/л. В соответствии с индексом трофности Милиус, воды оз. Долгое являются олиготрофными. Согласно эколого-географической характеристике, в озере превалировали широко распространенные пресноводные виды фитопланктона, предпочитающие слабощелочные воды. Сапробиологический анализ показал, что воды оз. Долгое являются умеренно загрязненными и относятся к 3 классу качества. Индекс сапробности по Пантле–Букк в зависимости от года исследования изменялся 1,80 до 1,98.

Об авторах

Татьяна Викторовна Дрозденко

Псковский государственный университет

Email: tboichuk@mail.ru

кандидат биологических наук, доцент кафедры ботаники и экологии растений, старший научный сотрудник лаборатории комплексных экологических исследований

Россия, Псков

Ирина Владимировна Кек

Псковский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: fedorovairina1996@yandex.ru

младший научный сотрудник лаборатории комплексных экологических исследований

Россия, Псков

Список литературы

  1. Cid A., Prado R., Blanco C., Suarez-Bregua P., Herrero C. Use of microalgae as biological indicators of pollution: looking for new relevant cytotoxicity endpoints // Microalgae: Biotechnology, Microbiology and Energy. New York: Nova Science Publishers, 2012. P. 311-323.
  2. Савенко B.C. Геохимические проблемы глобального гидрологического цикла // Проблемы гидрологии и гидроэкологии. 1999. Вып. 1. С. 48-72.
  3. Дмитриева О.А. Исследование закономерностей пространственно-временных изменений структурных и количественных показателей фитопланктона в различных районах Балтийского моря: дис. … канд. биол. наук. Калининград, 2017. 309 с.
  4. Lund J.W.G. Eutrophication // Proceedings of the Royal Society London B. 1972. Vol. 180, № 1061, P. 371-382.
  5. Chmielewski J., Kusztal P., Żeber-Dzikowska I. Anthropogenic impact on the environment (case study) // Environmental Protection and Natural Resources. 2018. Vol. 29, № 1 (75). P. 30-37. doi: 10.2478/oszn-2018-0006.
  6. Arihilam N.H., Arihilam E.C. Impact and control of anthropogenic pollution on the ecosystem - a review // Journal of Bioscience and Biotechnology Discovery. 2019. Vol. 4 (3). P. 54-59. doi: 10.31248/JBBD2019.098.
  7. Федоров В.Д. Особенности организации биологических систем и гипотеза «вспышки» вида в сообществе // Вестник Московского университета. Серия 6: Биология, почвоведение. 1970. № 2. С. 71-81.
  8. Трифонова И.С., Воронцова Н.К., Макарцева Е.С., Павлова О.А., Ульянова Д.С., Чеботарев Е.Н. Влияние климатических изменений и эвтрофирования на динамику планктонных популяций мезотрофного озера. СПб.: НИИ химии СПбГУ, 2003. 125 с.
  9. Кашулин Н.А., Денисов Д.Б., Валькова С.А., Вандыш О.И., Терентьев П.М. Современные тенденции изменений пресноводных экосистем Евро-Арктического региона // Труды Кольского научного центра РАН. 2012. Т. 1, вып. 1. С. 7-54.
  10. Дрозденко Т.В., Антал Т.К. Оценка качества воды устья реки Великой по показателям фитопланктона // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Рыбное хозяйство. 2021. № 1. С. 51-60. doi: 10.24143/2073-5529-2021-1-51-60.
  11. Дрозденко Т.В. Фитопланктон как индикатор экологического состояния и качества воды экотонной акватории Южного плеса Чудско-Псковского озера // Озера Евразии: проблемы и пути их решения: мат-лы II междунар. конф., Казань, 19-24 мая 2019 года. Казань: АН Республики Татарстан, 2019. С. 249-254.
  12. Campanella L., Cubadda F., Sammartino M.P., Saoncella A. An algal biosensor for the monitoring of water toxicity in estuarine environments // Water Research. 2001. Vol. 35, iss. 1. P. 69-76. doi: 10.1016/s0043-1354(00)00223-2.
  13. Abdel-Raouf N., Al-Homaidan A.A., Ibraheem I.B.M. Microalgae and wastewater treatment // Saudi Journal of Biological Sciences. 2012. Vol. 19, iss. 3. P. 257-275. doi: 10.1016/j.sjbs.2012.04.005.
  14. Yusuf Z.H. Phytoplankton as bioindicators of water quality in Nasarawa reservoir, Katsina State Nigeria // Acta Limnologica Brasiliensia. 2020. Vol. 32. doi: 10.1590/s2179-975x3319.
  15. Баринова С.С., Медведева Л.А., Анисимова О.В. Биоразнообразие водорослей-индикаторов окружающей среды. Тель-Авив: PiliesStudio, 2006. 498 с.
  16. Ашихмина Т.Я., Домрачева Л.И., Кондакова Л.В., Огородникова С.Ю., Кочурова Т.И., Кантор Г.Я. Биоиндикация и биотестирование природных сред как основа экологического контроля на территории зоны защитных мероприятий объекта по уничтожению химического оружия // Российский химический журнал. 2007. Т. 51, № 2. С. 59-63.
  17. Ефимов А.Н., Фёдоров А.И. Статистическо-географический словарь Струго-Красненского района Псковской области. Псков: Экселент, 2015. 440 с.
  18. Дрозденко Т.В., Федорова И.В. Таксономический состав и численность весеннего фитопланктона озера Долгое (Струго-Красненский район, Псковская область) // Вестник Псковского государственного университета. Серия: Естественные и физико-математические науки. 2017. № 11. С. 21-29.
  19. Садчиков А.П. Методы изучения пресноводного фитопланктона: методическое руководство. М.: Университет и школа, 2003. 157 с.
  20. Дрозденко Т.В. Фитопланктон как индикатор экологического состояния водоема (на примере озера Барское, Псковская область) // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Химия. Биология. Экология. 2018. Т. 18, вып. 2. С. 225-231. doi: 10.18500/1816-9775-2018-18-2-225-231.
  21. Guiry M.D., Guiry G.M. AlgaeBase. World-wide electronic publication, National University of Ireland, Galway [Internet] // https://www.algaebase.org.
  22. Шмидт В.М. Статистические методы в сравнительной флористике. Л.: Ленингр. ун-т, 1980. 176 с.
  23. Sládeček V. System of water quality from biological point of view // Achieves für Hydrobiologie - Beiheft Ergebnisse der Limnologie. 1973. Vol. 7, № 1. P. 1-218.
  24. Теоретические вопросы классификации озер / отв. ред. Н.П. Смирнов. СПб.: Наука, 1993. 185 с.
  25. Оксиюк О.П., Жукинский В.Н., Брагинский Л.П. и др. Комплексная экологическая классификация качества поверхностных вод суши // Гидробиологический журнал. 1993. Т. 29, № 4. С. 62-76.
  26. Судницына Д.Н. Альгофлора водоемов Псковской области. Псков: ООО «Логос Плюс», 2012. 224 с.
  27. Кек И.В., Дрозденко Т.В. Видовой состав и экологические особенности фитопланктона озера Долгое (Псковская область) // Понт Эвксинский - 2019: мат-лы XI всерос. науч.-практ. конф. молодых учёных по проблемам водных экосистем, посв. памяти д.б.н., проф. С.Б. Гулина, Севастополь, 23-27 сентября 2019 года. Севастополь: Институт биологии южных морей имени А.О. Ковалевского РАН, 2019. С. 29-30.
  28. Дрозденко Т.В., Кек И.В. Видовое разнообразие фитопланктонных сообществ и качество воды озера Долгое (Псковская область) // Вестник Псковского государственного университета. Серия: Естественные и физико-математические науки. 2019. № 14. С. 14-22.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1 – Карта станций отбора проб фитопланктона в озере Долгое

Скачать (593KB)

© Дрозденко Т.В., Кек И.В., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».