РАЗВИТИЕ ПЛАНКТОННЫХ СООБЩЕСТВ В КУЙБЫШЕВСКОМ ВОДОХРАНИЛИЩЕ В ЗОНЕ ВЛИЯНИЯ ЧЕБОКСАРСКОЙ ГЭС

В работе представлены анализ сезонной динамики численности и биомассы фито- и зоопланктона в акватории Волжского плеса Куйбышевского водохранилища в 2020 г. В составе растительного планктона обнаружено 107 таксономических единиц из 8 отделов, где наибольшее видовое разнообразие отмечалось летом (67 таксонов), а минимальное – весной (38). Численность микроводорослей за период проведения исследований на данном участке водохранилища в среднем составила 867.5±153.8 млн. кл./м3, где доминировали представители группы Cryptophyta, а биомасса – 0.67±0.15 г/м3 с преобладанием Cryptophyta и Bacillariophyta. Фауна зоопланктона включала 34 вида, где максимальное количество зафиксировано осенью, а минимальное – весной. За период исследований количественные показатели планктонных беспозвоночных в среднем составили по численности 8342±3538 экз./м3 и биомассе 0.50±0.25 г/м3, основной вклад вносили представители группы Cladocera. Показатели таксономического разнообразия, плотности, биомассы микроводорослей и планктонных беспозвоночных в зоне влияния гидроагрегатов Чебоксарской ГЭС имели меньшие значения по сравнению с данными, которые указывались для Волжского плеса Куйбышевского водохранилища в предыдущие годы исследования в целом. Анализ сезонной динамики численности и биомассы фито- и зоопланктона имел сходную тенденцию, выраженную в минимальных характеристиках весной и высоких показателях летом. Наиболее тесная связь фитопланктона и зоопланктона выявлена для среднесезонной биомассы (линейный коэффициент корреляции 0.8). Возможно, эта тенденция связана с влиянием одинаковых условий существования, как для фитопланктона, так и для зоопланктона, в определенной степени создаваемых функционированием Чебоксарской ГЭС. Библиографическиессылки 1. Афонина Е.Ю., Итигилова М.Ц. Сезонная и межгодовая динамика зоопланктона реки Онон (Забайкальский край) // Вестник КрасГАУ. 2010. №3. С. 89–93.2. Балушкина Е.В., Винберг Г.Г. Зависимость между массой и длиной тела у планктонных животных // Общие основы изучения водных экосистем. Л.: Наука, 1979. С. 169–172.3. Боровкова Т.Н., Никулин П.И., Широков В.М. Куйбышевское водохранилище. Куйбышев: Книжное изд-во, 1962. 89 с.4. Водоросли. Справочник / Вассер С.П., Кондратьева Н.В., Масюк Н.П. и др. Киев: Наукова Думка, 1989. 608 с.5. Зеленевская Н.А. Динамика развития фитопланктона Волгоградского водохранилища в 2018 г. // Татищевские чтения: Актуальные проблемы науки и практики / Материалы XVI Международной научно-практической конференции. Тольятти: Волжский университет им. Татищева, 2019. С. 214–217.6. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Введение в количественную биологию. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2011. 302 с.7. Кудерский Л.А. Влияние гидростроительства на рыбное хозяйство // Известия ГосНИОРХ. 1977. Т. 115. С. 4–14.8. Литвинов А.С. О распространении волн попусков в нижнем бьефе Угличском ГЭС // Биология внутренних вод. Информационный бюллетень №2. 1968а. С. 26–30.9. Литвинов А.С. Некоторые данные о течениях в приплотинном участке Волгоградского водохранилища // Биология внутренних вод. Информационный бюллетень №2. 1968б. С. 31–35.10. Логинов В.В., Гелашвили Д.Б. Вред водным биологическим ресурсам водохранилищ Волжско-Камского каскада от воздействия гидроэлектростанций // Принципы экологии. 2016. №4. С. 4–25.11. Любина О.С., Гвоздарева М.А. Структура и количественное распределение фито- и зоопланктона в верховьях Волжского плеса Куйбышевского водохранилища в позднелетний период 2018 г. // Природа Симбирского Поволжья / Сборник научных трудов XXI межрегиональной научно-практической конференции «Естественнонаучные исследования в Симбирском – Ульяновском крае». Ульяновск: Изд-во «Корпорация технологий продвижения», 2019. Вып. 20. С. 159–166.12. Методика изучения биогеоценозов внутренних водоемов. М.: Наука, 1975. 240 с.13. Методические рекомендации по сбору и обработке материалов и гидрохимических исследований на пресноводных водоемах. Зоопланктон и его продукция. Л., 1982. 33 с.14. Мордухай-Болтовской Ф.Д. Процесс формирования донной фауны в Горьковском и Куйбышевском водохранилищах // Труды ИБВ АН СССР. 1961. Вып. 4 (7). С. 49–177.15. Пономарева Ю.А., Прокопкин И.Г., Белолипецкий П.В. Влияние скорости сброса воды через плотину ГЭС на динамику фитопланктона в нижнем бьефе Красноярского гидроузла // Водные и экологические проблемы Сибири и Центральной Азии / Труды III Всероссийской научной конференции с международным участием. Барнаул, 2017. С. 171–179.16. Руководство по методам гидробиологического анализа поверхностных вод и донных отложений. СПб: Гидрометеоиздат, 1992. 318 с.17. Шурганова Г.В. Динамика видовой структуры зоопланктона речной части Чебоксарского водохранилища в условиях антропогенного пресса // Известия Самарского научного центра РАН. 2006. Т. 7, №1. С. 225–229.18. Шурганова Г.В., Охапкин А.Г., Гаврилко Д.Е., Воденеева Е.Л., Кудрин И.А., Пухнаревич Д.А., Нижегородцев А.А., Гелашвили Д.Б. Современное состояние и прогноз изменения сообществ гидробионтов в зоне строительства Нижегородского низконапорного гидроузла // Самарский научный вестник. 2017. Т. 6, №4. С. 103–109.19. Ruttner-Kolisco A. Proceedings of the first international Rotifer Symposium // Archiv für Hydrobiologie. Beihefte. Ergebnisse der Limnologie. Stuttgart, 1977. №8. Р. 71–78.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ВОД И ДОННЫХ ОТЛОЖЕНИЙ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

Разработано локальное приложение для Windows, реализованное в виде комплекса из трех модулей, осуществляющих расчет удельных комбинаторных индексов воды и донных отложений поверхностных водных объектов, а также байесову вероятность загрязнения. Тестирование комплекса продемонстрировало его высокую эффективность и простоту в использовании, обеспечивающую быструю, надежную и комплексную оценку качества водных объектов. Библиографические ссылки 1. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: Диалектика; М.: Конкорд, 1992. 519 с.2. Валиев В.С., Иванов Д.В., Шагидуллин Р.Р. Метод комплексной оценки загрязненности донных отложений // Труды Карельского научного центра РАН. Сер. Лимнология и океанология 2019. №9. С. 51–59. doi: 10.17076/lim1122/3. Валиев В.С., Иванов Д.В., Зиганшин И.И., Шамаев Д.Е., Хасанов Р.Р., Маланин В.В., Марасов А.А., Шагидуллин Р.Р. Методика комплексной оценки качества донных отложений водных объектов по содержанию загрязняющих веществ // Озера Евразии: проблемы и пути их решения / Материалы II международной конференции. Казань: Изд-во Академии наук РТ, 2019. Ч. 2. С. 43‒49.4. РД 52.24.643-2002. Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям.5. Региональные нормативы «Фоновое содержание нефтепродуктов в донных отложениях поверхностных водных объектов Республики Татарстан» (утв. Приказом Министерства экологии и природных ресурсов РТ от 20.02.2020 г.)6. Региональные нормативы «Фоновое содержание тяжелых металлов в донных отложениях поверхностных водных объектов Республики Татарстан» (утв. Приказом Министерства экологии и природных ресурсов РТ от 27.03.2019 г.)7. Тунакова Ю.А., Галимова А.Р., Новикова С.В., Шагидуллин Р.Р., Валиев В.С., Габдрахманова Г.Н. Система оценки и управления качеством питьевых вод (на примере территории г. Казани). Казань: Фолиант, 2016. 140 с.8. Calculating NSF Water Quality Index – National Sanitation Foundation. Электронный ресурс: https://water-research.net/index.php/water-treatment/water-monitoring/monitoring-the-quality-of-surfacewaters (дата обращения: 15.06.2021).9. Canadian Environmental Quality Guidelines. Электронный ресурс: https://ccme.ca/en/ current-activities/canadian-environmental-quality-guidelines (дата обращения: 15.06.2021).10. Tesler L. Object Pascal Report // Structured language world. 1985. V. 9 (3). P. 7‒10.

ФИТОИНДИКАЦИОННАЯ ОЦЕНКА СОВРЕМЕННЫХ ЛАНДШАФТНО-ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ТЕНДЕЦИЙ В ГЕОСИСТЕМАХ ЛОКАЛЬНОГО УРОВНЯ

Цель работы – оценка ландшафтно-экологических тенденций в геосистемах локального уровня на примере юго-востока Беларуси. Объекты исследования – природно-антропогенные ландшафты, представленные 5 тестовыми участками. Для оценки современных ландшафтно-экологических тенденций разработан комплекс показателей, получаемых на основе наземных и дистанционных исследований растительного покрова. Дается анализ и оценка экологической стабильности, фрагментации лесного покрова, процессов дигрессивной динамики растительности, восстановительных сукцессий на территории тестовых участков. Изучено влияние климатических факторов на биопродуктивность геосистем тестовых участков. Наиболее чувствительными к климатическим изменениями являются пахотные геосистемы. При потеплении климата в регионе наибольший рост напряженности ландшафтно-экологической тенденции прогнозируется на участке «Поколюбичи». Библиографические ссылки 1. Агроэкология / Под ред. В.А. Черникова, А.И. Чекереса. М.: Колос, 2000. 536 с.2. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС, 1998. 418 с.3. Гусев А.П. Потенциал самовосстановления геосистем и его оценка на основе фитоиндикации // Вестник Белорусского государственного университета. Сер. 2. 2010. №1. С. 77–81.4. Гусев А.П. Диагностика ландшафтно-экологических ситуаций на основе фитоиндикации // Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. 2016. №4. С. 77–83.5. Гусев А.П. Индикаторы ландшафтно-экологических тенденций (на примере Восточной части Белорусского Полесья) // Вестник ВГУ. Сер. География. Геоэкология. 2018. №2. С.28–33.6. Гусев А.П. Дистанционные индикаторы ландшафтно-экологических тенденций (на примере юго-востока Беларуси) // Ученые записки Крымского федерального университета им. В.И. Вернадского. География. Геология. 2019. Т. 5, №3. С. 127–135.7. Гусев А.П. Изменения NDVI как индикатор динамики экологического состояния ландшафтов (на примере восточной части Полесской провинции) // Вестник ВГУ. Сер. География. Геоэкология. 2020. №1. С. 101–107.8. Заиканов В.Г., Минакова Т.Б. Геоэкологическая оценка территорий. М.: Наука, 2005. 319 с.9. Коломыц Э.Г. Лесные экосистемы Волжского бассейна в условиях глобального потепления (локальный экологический прогноз) // Экология. 2009. №1. С. 9–21.10. Кочуров Б.И. Геоэкология: экодиагностика и эколого-хозяйственный баланс территорий. Смоленск: Маджента, 2003. 500 с.11. Логинов В.Ф. Климатические условия Беларуси за период инструментальных наблюдений // Наука и инновации. 2016. №9. С. 25–29.12. Шерстюков Б.Г., Шерстюков А.Б. Лесные пожары при потеплении климата в XXI веке // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 2013. Т. 25. С. 300–314.13. Mang T., Essl F., Moser D., Dullinger S. Climate warming drives invasion history of Ambrosia artemisiifolia in central Europe // Preslia. 2018. V. 90. P. 59–81.14. Yengoh G.T., Dent D., Olsson L., Tengberg A.E., Tucker C.J. The use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales: a review of the current status, future trends, and practical considerations. Lund University Centre for Sustainability Studies – LUCSUS, 2014. 80 p.

ПРОСТРАНСТВЕННО-ДИФФЕРЕНЦИРОВАННАЯ ОЦЕНКА УРОВНЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА СТАЦИОНАРНЫМИ ИСТОЧНИКАМИ В Г. КАЗАНИ

На основе результатов расчетов рассеивания выбросов стационарных источников проведена оценка качества атмосферного воздуха в г. Казани. Для анализа использовались максимальные разовые концентрации, выраженные в долях гигиенических нормативов, референтных концентраций при остром ингаляционном воздействии и порогов запахов веществ для оценки кратковременных (пиковых) уровней воздействия на человека, а также индекс загрязнения атмосферного воздуха для оценки долговременного (хронического) воздействия. По результатам проведенных расчетов на территории города определены зоны, соответствующие различным уровням загрязнения атмосферы. Библиографические ссылки 1. Методы расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе. Утв. приказом Минприроды РФ от 06.06.2017 г. №273.2. «Ведение системы расчетного мониторинга за состоянием атмосферного воздуха для выявления источников загрязнения, деятельность которых является причиной повышенной загазованности атмосферного воздуха в городе Казани». Отчет по государственному контракту №20 МЭ-4с. Казань: ИПЭН АН РТ, 2020. 247 с.3. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 11.08.2020 г. № 581 «Об утверждении методики разработки (расчета) и установления нормативов допустимых выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух».4. P 2.1.10.1920‒04. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду.5. РД 52.04.186-89. Руководство по контролю загрязнения атмосферы.6. СанПиН 1.2.3685-21 Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания.7. Тунакова Ю.А., Шагидуллина Р.А., Новикова С.В., Валиев В.С. Методология нормирования приоритетных загрязняющих веществ в компонентах урбоэкосистемы. Казани: Отечество, 2014. 160 с.8. Шагидуллин А.Р., Шагидуллина Р.А., Камалов Р.И., Шагидуллин Р.Р. Сводные расчеты загрязнения атмосферного воздуха как инструмент управления качеством окружающей среды // Сборник научных трудов Института проблем экологии и недропользования АН РТ. Казани: Отечество, 2014. С. 337‒346.

ИНФОРМАТИВНОСТЬ ОТДЕЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ СОПОСТАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГО-БИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОЧВ ПРИ ОРГАНИЧЕСКОМ И ТРАДИЦИОННОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ

Приведены результаты исследований информативности 9 микробиологических и биохимических параметров для оценки эколого-биологического состояния почв при органическом земледелии. Информативность параметров определялась по степени корреляционной зависимости с изменением антропогенной нагрузки в ряду: почвы традиционных полей –органических полей – фоновых участков. Исследования, проведенные на землях фермерского хозяйства Рыбнослободского района Республики Татарстан, позволили установить, что высокая и очень высокая корреляция с антропогенной нагрузкой проявилась для 7 параметров на дерново-подзолистых почвах хозяйства и всего для 3 – на серых лесных, средняя – для 1 параметра на дерново-подзолистых почвах и для 3 – на серых лесных. Показано, что наиболее перспективнымипараметрами для эколого-биологической оценки почв являются обилие бактерий рода Azotobacter, активность ферментов инвертазы и уреазы. Библиографические ссылки 1. Вольф В.Г. Статистическая обработка опытных данных. М.: Колос, 1966. 254 с.2. Газеев М.А., Турдалиев А.Т., Низометдинов М.Ш. Роль органических и минеральных удобрений в развитии физиологических групп микроорганизмов в системе севооборота // Современные фундаментальные и прикладные исследования. 2019. №2. С. 9‒12.3. ГОСТ 33980-2016. Продукция органического производства. Правила производства, переработки, маркировки и реализации.4. Даденко Е.В., Казеев К.Ш., Колесников С.И., Казеев К.Ш., Вальков В.Ф. Изменение ферментативной активности почвенных образцов при их хранении // Почвоведение. 2009. №12. С. 1481‒1486.5. Зинченко М.К., Федулова И.Д., Шаркевич В.В. Распространение диазотрофных микроорганизмов в агроландшафтах серой лесной почвы // Владимирский земледелец. 2017. №2. С. 11‒14.6. Игнашев, Н.Е., Рыжих Л.Ю. Влияние систем земледелия на обилие аэробной азотфиксирующей микробиоты // Российский журнал прикладной экологии. 2020. №1. С. 30‒32.7. Казеев К.Ш., Колесников С.И. Биодиагностика почв: методология и методы исследований. Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального ун-та, 2012. 260 с.8. Кулагина В.И., Сунгатуллина Л.М., Рязанов С.С., Хайруллина А.М., Шагидуллин Р.Р., Рупова Э.Х. Проверка набора параметров для интегральной оценки эколого-биологического состояния почв при органическом земледелии // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Биология. Химия. 2021. Т. 7, № 1. С. 90‒102. doi: 10.37279/2413-1725-2021-7-1-90-1029. Aruna Kumari J., Rao P.C., Padmaja G., Madhavi M. Effect of physico-chemical properties on soil enzyme urease activity in some soils of Ranga Reddy district of Telangana State, India// International journal of current microbiology and applied sciences. 2017. V. 6, №11. P. 1708‒1714. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2017.611.20610. Shi Z.J., Lu Y., Xu Z.G., Fu S.L. Enzyme activities of urban soils under different land use in the Shenzhen city, China // Plant, soil and environment. 2008. V. 54, №8. P. 341–346. https://doi.org/10.17221/415-PSE.

ПРОДУКТИВНОСТЬ ДУБОВЫХ НАСАЖДЕНИЙ ПРИБРЕЖНЫХ ТЕРРИТОРИЙ РЕКИ ВОЛГИ

Изучены дубовые насаждения правого берега р. Волги в Предволжье Республики Татарстан. Приведены результаты исследования флористического состава, лесоводственно-таксационные показатели и сведения о санитарном состоянии дубняков после засухи 2010 г. Различные почвенно-экологические факторы, условия рельефа, увлажнения и структура фитоценозов обуславливают биологическое разнообразие дубовых насаждений. Выделено 7 типов дубовых биогеоценозов, представленных 19 видами древесных и кустарниковых, 74 видами травянистых растений. Древостои дуба произрастают по III-I классам бонитета. Экстремальные погодные условия способствовали формированию дубняков с широким диапазоном состояния: доля деревьев без признаков ослабления составляет 48.2‒78.0%, ослабленных и сильно ослабленных – 15.8-36.7%, усыхающих и сухостойных – 6.2‒17.1%. Представлены проектируемые лесные культуры с участием дуба черешчатого, липы мелколистной и ели европейской, березы повислой с целью воспроизводства устойчивых лесных насаждений в береговой зоне и прибрежных территориях р. Волги с учетом почвенных условий произрастания. Библиографические ссылки 1. Атрощенко О.А. Лесная таксация. Минск: БГТУ, 2009. 468 с.2. Верхунов П.М., Черных В.Л. Таксация леса. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. 396 с.3. Жубрин Д.С., Ульданова Р.А., Сабиров А.Т. Лесные экосистемы прибрежных территорий Предволжья Республики Татарстан // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2012. №3. С. 111‒115.4. ОСТ 56-69-83. Пробные площади лесоустроительные. Методы закладки.5. Родин А.Р. Лесные культуры. М.: МГУЛ, 2002. 268 с.6. Сабиров, А.Т., Галиуллин И.Р., Хузиев Р.Ф., Глушко С.Г. Рекомендации по созданию защитных лесных насаждений в агроландшафтах Предкамья Республики Татарстан. Казань: Изд-во Казанского ГАУ, 2009. 38 с.7. Ульданова Р.А., Сабиров А.Т. Состояние прибрежных лесных насаждений Предволжья // Известия Самарского научного центра РАН. 2015а. Т.17, №6. С. 263‒267.8. Ульданова Р.А., Сабиров А.Т. О влиянии прибрежных лесных фитоценозов на формирование свойств почв // Вестник Удмуртского университета. Биология. Науки о земле. 2015б. Т. 25, вып. 3. С. 11‒16.

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД

Предложен способ вероятностной оценки качества природных сред с линейным алгоритмом интерполяции общей вероятности, предназначенный для учета числа объектов в разных группах. Структурированность и пошаговый алгоритм расчета, удобство представления и интерпретации результатов позволяют внедрять его в автоматизированные системы и использовать в программных комплексах интегральной оценки загрязненности окружающей среды. Апробация способавероятностных оценок качества вод на примере озера Архиерейское (Республика Татарстан) показала гибкость применения аналитического инструмента, позволяющего определять тенденции и корректировать прогностические оценки состояния водного объекта. Библиографические ссылки 1. РД 52.24.643‒2002. Методические указания. Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям.2. Трифонов А.П., Захаров А.В., Проняев Е.В. Вероятностные модели и методы статистического анализа стохастических сигналов // Ведущие научно-педагогические коллективы. Воронеж: Воронежский гос. ун-т, 2003. С. 142‒160.3. Acuña-Alonso С., Álvarez Х., Lorenzo O., Cancela Á., ValeroЕ., Sánchez Á. Assessment of water quality in eutrophized water bodies through the application of indexes and toxicity//The science of the total environment. 2020. V. 1, №728. 138775. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138775.4. Jiang Q., He J., Ye G., Christakos G. Heavy metal contamination assessment of surface sediments of the East Zhejiang coastal area during 2012-2015 // Ecotoxicology and environmental safety. 2018. V. 15, №163. P. 444‒455. doi: 10.1016/j.ecoenv.2018.07.107.5. Nelson E. Quantum fluctuations, Princeton: Princeton University Press, 1985. 160 p.

ТОКСИЧЕСКОЕ ДЕЙСТВИЕ ПЕСТИЦИДОВ НА ПЧЕЛ: ОБЗОР

Массовое применение пестицидов для защиты растений от вредителей и болезней неизбежно ставит вопрос о безопасности этих соединений для организмов, не являющихся мишенями их действия. В статье приведен обзор исследований влияния инсектицидов, акарицидов, фунгицидов и гербицидов на Apis mellifera. Эти вещества могут оказывать как летальное, так и сублетальное токсическое действие на пчел. В последние два десятилетия в большинстве стран наблюдается массовая гибель пчелиных семей, основной причиной которой считают применение инсектицидов неоникотиноидов. В связи с высокой токсичностью неоникотиноидов для пчел в странах Евросоюза в 2013 г. был введен мораторий на их использование. Большую опасность для пчел представляет применение инсектицидов в смеси с гербицидами и/или фунгицидами. Гербициды и фунгициды per se не оказывают прямого токсического действия на пчел, но при смешивании их с инсектицидами наблюдается существенное усиление негативного влияния на пчел вследствие синергизма. Помимо усиления токсичности инсектицидов для пчел гербициды, в частности глифосат, уничтожают естественное биоразнообразие растений, в том числе снижают численность дикорастущих медоносов. В Российской Федерации с июня 2021 г. действует закон «О пчеловодстве в Российской Федерации», в котором перечислены мероприятия, направленные на защиту пчел от негативного воздействия пестицидов и агрохимикатов. Перечень мероприятий по защите пчел от токсического действия пестицидов содержится также в СанПиН 1.2.2584-10 «Гигиенические требования к безопасности процессов испытаний, хранения, перевозки, реализации, применения, обезвреживания и утилизации пестицидов и агрохимикатов» и «Инструкции о мероприятиях по предупреждению и ликвидации болезней, отравлений и основных вредителей пчел». Библиографические ссылки 1. Бойко Т.В., Герунова Л.К., Герунов В.И., Гонохова М.Н. Токсикологическая характеристика неоникотиноидов // Вестник Омского ГАУ. 2015. № 4. С. 49–54.2. «Инструкция о мероприятиях по предупреждению и ликвидации болезней, отравлений и основных вредителей пчел» (утв. Минсельхозпродом РФ 17.08.1998 № 13-4-2/1362.3. СанПиН 1.2.2584-10. Гигиенические требования к безопасности процессов испытаний, хранения, перевозки, реализации, применения, обезвреживания и утилизации пестицидов и агрохимикатов.4. Соловьева Л.Ф. Защитить пчел от отравления пестицидами // Защита и карантин растений. 2012. №5. С. 53–54.5. Федеральный закон от 30.12.2020 г. № 90-ФЗ «О пчеловодстве в Российской Федерации».6. Blackquière T., Smagghe G., van Gestel C.A.M., Mommaerts V. Neonicotinoids in bees: a review on concentrations, side-effects and risk assessment // Ecotoxicol. 2012. V. 21. P. 973–992. https://doi.org/10.1007/s10646-012-0863-x.7. Bonmatin J.M., Moineau I., Fleche C., Colin M.E., Bengsch E.R. A LC/APCI-MS/MS method for analysis of imidacloprid in soils, in plants, and in pollens // Analytical chemistry. 2003. V. 75. P. 2027–2033. https://doi.org/10.1021/ac020600b8. Carreck N.L., Ratnieks F.L.W. The dose makes the poison: have “field realistic” rates of exposure of bees to neonicotinoid insecticides been overestimated in laboratory studies? // J. Apicultural resources. 2014. V. 53. P. 607–614. https://doi.org/10.3896/ibra.1.53.5.08.9. Cloyd R.A. Effects of pesticides and adjuvants on the honey bee, Apis mellifera: an updated bibliographic review // Modernbeekeeping – bases for sustainable production / Ed. R.E.R. Ranz. London, 2020. Chapter 1. P. 1–12. https://doi.org/10.5772/intechopen.89082.10. Coulon M., Dalmon A., Prisco G.D., Prado A., Arban F., Dubois E., Ribière-Chabert M., Alaux C., Thiéry R., Conte Y.L. Interactions between thiamethoxam and deformed wing virus can drastically impair flight behavior of honey bees // Frontiers in microbiology. 2020. V. 11. Article 766. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.00766.11. Garbuzov M., Couvillon M.J., Schürch R., Rathieks L.W. Honey bee dance decoding and pollen-load analysis show limited foraging on spring-flowering oilseed rape, a potential source of neonicotinoid contamination // Agriculture, Ecosystems & Environment. 2015. V. 203. P. 62–68. https://doi.org/10.1016/j. agee.2014.12.009.12. Grünewald B., Siefert P. Acetylcholine and its receptors in honeybees: involvement in development and impairments by neonicotinoids // Insects. 2019. V. 10. P. 1–13. https://doi.org/10.3390/insects10120420.13. Herbert L.T., Vázquez D.E., Arenas A., Farina W.M. Effects of field-realistic doses of glyphosate on honeybee appetitive behavior // Journal of experimental biology. 2014. V. 217. P. 3457–3464. https://doi.org/10.1242/jeb.109520.14. Jones A.K., Raymond-Deplech V., Thany S.H., Gauthier M., Sattelle D.B. The nicotinic acetylcholin receptor gene family of the honey bee, Apis mellifera // Genome Research. 2006. V.16. P. 1422–1430. https://doi.org/10.1101/gr.4549206.15. Laurent F.M., Rathahao E. Distribution of [C-14] imidacloprid in sunflowers (Helianthus annuus L.) following seed treatment // Journal of agricultural and food chemistry. 2003. V. 51. P. 8005–8010. https://doi.org/10.1021/jf034310n.16. Moffat C., Buckland S.T., Samson A.J., McArthur R., Pino V.C., Bollan K.A., Huang J.T.-J., Connoly C.N. Neonicotinoids target distinct nicotinic acetylcholine receptors and neurons, leading to differential risks to bumblebees // Scientific reports. 2016. V. 6. Article 24764. https://doi.org/10.1038/srep24764.17. Morfin N., Goodwin P.H., Hunt G.J., Guzman-Novoa E. Effects of sublethal doses of clothianidin and/or V. destructor on honey bee (Apis mellifera) self-grooming behavior and associated gene expression // Scientific reports. 2019. V. 9. Article 5196.https://doi.org/10.1038/s41598-019-41365-0.18. Motta E.V.C., Raymann K., Moran N.A. Glyphosate perturbs the gut microbiota of honey bees // Proceedings of the NationalAcademy of Sciences USA. 2018. V. 115. P. 10305–10310. https://doi.org/10.1073/pnas.1803880115.19. Ostiguy N., Drummond F.A., Aronstein K., Eitzer B., Ellis J.D., Spivak M., Sheppard W.S. Honey bee exposure to pesticides: a four-year nationwide study // Insects. 2019. V. 10. P. 1–34. https://doi.org/10.3390/insects10010013.20. Sánchez-Bayo F. Insecticides mode of action in relation to their toxicity to non-target organisms // Journal of environmental analytic toxicology. 2011. V. S4. e002. https://doi.org/10.4172/2161-0525.s4-002.21. Sánchez-Bayo F., Goka K. Impacts of pesticides on honey bees // Beekeeping and bee conservation – advances in research. / Ed. E.D. Chambó. London, 2016. Ch. 4. P. 77–97. https://doi.org/10.5772/62487.22. Sattelle D.B. Invertebrate nicotinic acetylcholine receptors – targets for chemicals and drugs important in agriculture, veterinary medicine and human health // Journal of pesticide science. 2009. Vol. 34. P. 233–240. https://doi.org/10.1584/jpestics. r09-02.23. Schmuck R., Schöning R., Stork A., Schramel O. Risk posed to honeybees (Apis mellifera L. Hymenoptera) by an imidacloprid seed dressing of sunflowers // Pest Management Science. 2001. V. 59. P. 225–238. https://doi.org/10.1002/ps.270.24. Tackenberg M.C., Giannoni-Guzman M.A., Sanchez-Perez E., Doll C.A., Agosto-Rivera J.L., Broadie K., Moore D., Mc-Mahon D.G. Neonicotinoids disrupt circadian rhythms and sleep in honey bees // Scientific reports. 2020. V. 10. Article 17929. https://doi.org/10.1101/2020.04.15.042960.25. Tsvetkov N., Samson-Robert O., Sood K., Patel H.S., Malena D.A., Gajiwala P.H., Maciukiewicz P., Fournier V., Zayed A. Chronic exposure to neonicotinoids reduces honey bee health near corn crops // Science. 2017. V. 356. P. 1395–1397. https://doi.org/10.1126/science.aam7470.26. Vázquez D.E., Ilina N., Pagano E.A., Zavala J.A., Farina W.M. Glyphosate affects the larval development of honey bees depending on the susceptibility of colonies // PLoS One. 2018. V. 13. P. e0205074. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0205074. 27. Woodcock B.A., Bullock J.M., Shore R.F., Heard M.S., Pereira M.G., Redhead J., Ridding L., Dean H., Sleep D., Henrys P., Peyton J., Hulmes S., Hulmes L., Sárospataki M., Saure C., Edwards M., Genersch E., Knäbe S., Pywell R.F. Country-specific effects of neonicotinoid pesticides on honey bees and wild bees // Science. 2017. V. 356. P. 1393–1395. https://doi.org/10.1126/science.aaa1190.

ВЛИЯНИЕ ФИТОРЕМЕДИАЦИИ НА ПРОФИЛЬ УГЛЕВОДОРОДОВ НЕФТИ В АЛЛЮВИАЛЬНЫХ ДЕРНОВЫХ ПОЧВАХ

Фиторекультивация почв, загрязненных нефтью и нефтепродуктами, рассматривается как один из перспективных подходов в биотехнологии. Эффективность этого метода зависит от под- бора культур. Объектом исследования являлась загрязненная нефтью аллювиальная дерновая легкосуглинистая почва. Рассматривались варианты с начальным содержанием нефти 5.4 г/кг, 9.7 г/кг и 21.8 г/кг. В качестве фиторемедиантов использовались однодольные и двудольные растения ‒ пшеница яровая (Triticum vulgare L.) и горох посевной (Pisum sativum L). Газохроматографическим методом изучено изменение углеводородного состава после фиторекультивационных мероприятий. На хроматограммах идентифицированы пики гомологов н-алканов диапазона С9‒С36 и углеводороды (УВ) неполярного и малополярного строения, образующие «изопреноидный горб». Стимулируя активность микроорганизмов в прикорневой зоне, рассматриваемые культурыоказывают различное влияние на деструкцию и преобразование остаточной нефти в зависимости от степени загрязнения. Существенное снижение концентрации УВ нефти к концу эксперимента (в 3.8 раза) отмечено в варианте с максимальным содержанием поллютанта в опыте с пшеницей. Отмечается обратная зависимость процентного содержания н-алканов от уровня остаточного содержания нефтепродуктов. Выделено 2 типа распределения неполярных УВ. Для вариантов с низким уровнем загрязнения характерна мономодальная форма. Второй тип имел бимодальное распределение и был типичен для опытных образцов с относительно высокой концентрацией. Профиль н-алканов характеризовался преобладанием четных гомологов в среднемолекулярной области. Полученные данные могут указывать, что наиболее вероятными продуцентами четных парафинов среднемолекулярного диапазона может быть биомасса микробиоты. Библиографические ссылки 1. Габов Д.Н., Безносиков В.А., Кондратенок Б.М., Грузлев И.В. Насыщенные углеводороды в фоновых и загрязненных почвах Предуралья // Почвоведение. 2010. №10. С. 1190‒1196. 2. Зайнулгабидинов Э.Р., Игнатьев Ю.А., Петров А.М., Хабибуллин Р.Э. Особенности распределения нормальных алканов в современных дерново-подзолистых почвах // Вестник технологического университета. 2015. Т.18, №4. С. 271‒274. 3. Зайнулгабидинов Э.Р., Игнатьев Ю.А., Петров А.М., Хабибуллин Р.Э. Влияние длительности инкубации на состав нормальных углеводородов при разных уровнях начального содержания нефти в почве // Вестник технологическогоуниверситета. 2016. Т. 19, №10. С. 56‒60. 4. Зайнулгабидинов Э.Р., Игнатьев Ю.А., Петров А.М. Оптимизация метода потери массы при прокаливании для определения остаточного содержания органических соединений нефти в загрязненных почвах // Российский журнал прикладной экологии. 2021. №1. С. 64‒71. 5. Игнатьев Ю.А., Зайнулгабидинов Э.Р., Петров А.М. Изменение углеводородного состава нефтезагрязнённой дёрново-подзолистой почвы в стандартизированных условиях инкубации // Вестник технологического университета. 2014. Т. 17, №15. С. 256‒260. 6. Игнатьев Ю.А., Зайнулгабидинов Э.Р., Петров А.М. Применение метода прокаливания для определения содержания аллохтонных углеводородов нефти в почвах // Российский журнал прикладной экологии. 2018. №3. С. 34‒37. 7. Кальвин М. Химическая эволюция. М.: Мир, 1971. 283 с. 8. Каримуллин Л.К., Петров А.М., Вершинин А.А. Фиторекультивация и физиологическая активность нефтезагрязненной дерново-подзолистой почвы // Российский журнал прикладной экологии. 2016. №1. С. 14‒17. 9. Киреева Н.А., Водопьянов В.В. Мониторинг растений, используемых для фиторемедиации нефтезагрязненных почв // Экология и промышленность России. 2007. №9. С. 46‒47. 10. Киреева Н.А., Новоселова Е.И., Шамаева А.А., Григориади А.С. Биологическая активность чернозема выщелоченного, загрязненного продуктами сгорания попутного нефтяного газа, и возможности ее восстановления при фиторемедиации // Почвоведение. 2009. №4. С. 498‒503. 11. Киреева Н.А., Новоселова Е.И., Григориади А.С. Влияние загрязнения почв нефтью на физиологические показатели растений и ризосферную микробиоту // Агрохимия. 2009а. №7. С. 71‒80. 12. Киреева Н.А., Григориади А.С., Водопьянов В.В., Амирова А.Р. Подбор растений для фиторемедиации почв, загрязненных нефтяными углеводородами // Известия Самарского научного центра РАН. 2011. Т. 13, №5. С. 184‒187. 13. Киреева Н.А., Григориади А.С., Баширова Р.М., Ами-рова А.Р. Использование бархатцев прямостоячих Tagetes erecta L. для фиторемедиации почвы, загрязненной нефтяными углеводородами // Агрохимия. 2012. №5. С. 66–72. 14. Муратова А.Ю., Бондаренкова А.Д., Панченко Л.В., Турковская О.В. Использование комплексной фиторемедиации для очистки почвы, загрязненной нефтешламом // Биотехнология. 2010. №1. С. 77‒84. 15. Пахарькова Н.В., Прудкова С.В., Гекк А.С., Ларькова А.Н., Коростелева Н.С. Оптимизация выбора растений для биоремедиации почв, загрязненных нефтью и нефтепродуктами в условиях южной Сибири // Вестник КрасГАУ. Биологические науки. 2015. №8. С. 28‒32. 16. Петров А.А. Углеводороды нефти. М.: Наука, 1984. 264 с. 17. Утомбаева А.А., Петров А.М., Зайнулгабидинов Э.Р., Игнатьев Ю.А., Кузнецова Т.В. Динамика роста высших растений на рекультивированных нефтезагрязненных аллювиальных луговых почвах разного гранулометрического состава // Российский журнал прикладной экологии. 2020. №1. С. 60‒65. 18. Фатина П.Н., Лапаева И.В., Давыдова Е.А. Фиторемедиация – эффективный и экономический метод очистки почвы, загрязненной нефтью и нефтепродуктами // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2008. №5. С. 75‒78. 19. Eglinton G., Hamilton R.J. Leaf epicuticular waxes // Science. 1967. V. 56. P. 1322‒1335. 20. Ekpo B.O., Oyo-Ita O.E., Wehner H. Even-n-alkane/ alkene predominances in surface sediment from the Calabar River, SE Niger Delta, Nigeria // Naturwissenschaften. 2005. V. 92. Р. 341–346. DOI 10.1007/s00114-005-0639-8. 21. Marseille F., Disnar J.R., Guillet B., Noack Y. n-Alkanes and free fatty acids in humus and A1 horizon of soils under beech, spruce and grass in the Massif-Central (Mont-Loze Áre), France // European journal of soil science. 1999. V. 50. P. 433- 441. htpps://doi.org/10.1046/j.1365-2389.1999.00243.x 22. Jovančićević B., Vrvić M., Schwarzbauer J., Wehner H., Scheeder G., Vitorović D. Organic-geochemical differentiation of petroleum-type pollutants and study of their fate in Danube alluvial sediments and corresponding water (Pančevo Oil Refinery, Serbia) // Water, air soil pollution. 2007. V. 183. P. 225–238. DOI: 10.1007/s11270-007-9371-7 23. Jovančićević B. Identification, transformation and migration of petroleum-type pollutants in recent sediments and soil // Newsletter of European association of chemistry and the environment. 2002. №3. Р. 5–6. 24. Lei G.L., Zhang H.C., Chang F.Q., Pu Y., Zhu Y., Yang M.S., Zhang W.X. Biomarkers of modern plants and soils from Xinglong Mountain in the transitional area between the Tibetan and Loess Plateaus // Quaternary international. 2010. V. 218. P. 143–150. htpps://doi.org/10.1016/j.quaint.2009.12.009 25. Rao Z.G., Zhu Z.Y., Jia G.D., Zhang X., Wang S.P. Compound-specific hydrogen isotopes of long-chain n-alkanes extracted from topsoil under a grassland ecosystem in northern China // Science in China. Ser. D: Earth Sciences. 2011. V. 54, №12. P. 1902‒1911. htpps://doi.org/10.1007/s11430-011-4252-8 26. Wang Y., Fang X., Bai Y., Xi X., Zhang X., Wang Y. Distribution of lipids in modern soils from various regions with continuous climate (moisture-heat) change in China and their climate significance // Science in China. Ser. D.: Earth Sciences. 2007. V. 50, №4. Р. 600‒612. htpps://doi.org/10.1007/s11430-007-2062-9.

МОДЕЛИ МАКСИМАЛЬНОЙ ЭНТРОПИИ И ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВИДОВ ДОННЫХ СООБЩЕСТВ НА ТЕРРИТОРИИ СРЕДНЕГО И НИЖНЕГО ПОВОЛЖЬЯ

Представлены результаты применения метода максимальной энтропии (MaxEnt) для моделирования пространственного распределения видов макрозообентоса на территории Среднего и Нижнего Поволжья. Использовались данные гидробиологического мониторинга многолетних (1990-2019 гг.) исследований донных сообществ в 108 средних и малых реках. В качестве независимых переменных, отражающих условия среды, построенные модели включали климатические и ландшафтные показатели растрового типа, загружаемые с сервера WorldClim (средние температуры, количество осадков, высота и вертикальная расчлененность рельефа). Приводятся результаты тестирования качества и прогнозирующей силы моделей, а также статистические показатели относительной важности каждого из использованных абиотических факторов. Обсуждаются проблемы использования различных алгоритмов построения моделей пространственного распределения видов применительно к данным гидробиологических наблюдений пресноводных лотических экосистем. Библиографические ссылки 1. Зинченко Т.Д. Эколого-фаунистическая характеристика хирономид (Diptera, Chhironomidae) малых рек бассейна Cредней и Нижней Волги (Атлас). Тольятти: Кассандра, 2011. 258 с. 2. Лисовский А.А., Дудов С.В., Оболенская Е.В. Преимущества и ограничения использования методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы // Журнал общей биологии. 2020. Т. 81. №2. С. 123–134. 3. Лисовский А.А., Дудов С.В. Преимущества и ограничения использования методов экологического моделирования ареалов. 2. MaxEnt // Журнал общей биологии. 2020а. Т. 81. №2. С. 135–146. 4. Монаков А.В. Питание пресноводных беспозвоночных / Под ред. А.А. Стрелкова. М., 1998. 218 с. 5. Шитиков В.К., Зинченко Т.Д. Статистический анализ структурной изменчивости донных сообществ и проверка гипотезы речного континуума // Водные ресурсы. 2014. Т. 41, №5. С. 530–540. 6. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. Электронная книга. 2017. 351 с. URL: https://stok1946.blogspot.com (Дата обращения 10.10.2020). 7. Franklin J. Mapping Species distributions: spatial inference and prediction. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 320 p. 8. García-Roselló E., Guisande C., Heine J., Pelayo-Villamil P., Manjarrés-Hernández A., González-Vilas L., González‐Dacosta J., Vaamonde A., Granado‐Lorencio C. Using MODESTR to download, import and clean species distribution records // Methods in ecology and evolution. 2014. V. 5. P. 703–713. DOI: 10.1111/2041-210X.12209 9. Golovatyuk L.V., Shitikov V.K., Zinchenko T.D. Estimation of the zonal distribution of species of bottom communities in lowland rivers of the middle and Lower Volga basin // Biology bulletin. 2018. V. 45 (10). Р. 1262–1268. 10. González-Vilas L., Guisande C., Vari R., Pelayo-Villamil P., Manjarrés-Hernández A., García-Roselló E., González-Dacostae J., Heinee J., Pérez-Costasa E., Granado-Lorenciof C., Palau-Ibarsg A., Loboh J.M. Geospatial data of freshwater habitats for macroecological studies: an example with freshwater fishes // International journal of geographical information science. 2015. V.30, Iss.1, P. 126-141. DOI: 10.1080/13658816.2015.1072629 11. Guisan A., Thuiller W., Zimmermann N.E. Habitat suitability and distribution models: with applications in R. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. 478 p. 12. Guisande C., Garcia-Rosello E., Heine J., Gonzalez-Dacosta J., Gonzalez-Vilas L., Garcia-Perez B., Lobo J.M. SPEDInstabR: an algorithm based on a fluctuation index for selecting predictors in species distribution modeling // Ecological Informatics. 2017. V. 37. P. 18–23. 13. Harte J. Maximum entropy and ecology: a theory of abundance, distribution, and energetics. London: Oxford University Press, 2011. 257 p. 14. Hastie T., Fithian W. Inference from controversy // Ecography. 2013. V. 36. P. 864–867. 15. Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G., JarvisA. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // International journal of climatology. 2005. V. 25. P. 1965‒1978. 16. Johnson D.H. The Comparison of usage and availability measurements for evaluating resource preference // Ecology. 1980. V. 61, N 1. P. 65‒71. 17. Koleff P., Gaston K.J. Latitudinal gradients in diversity: real patterns and random models // Ecography. 2001. V. 24. Р. 341–351. 18. Manni F., Guerard E., Heyer E. Geographic patterns of (genetic, morphologic, linguistic) variation: how barriers can be detected by using Monmonier’s algorithm // Human biology. 2004. V. 76, №2. Р. 173‒190. 19. Norberg A., Abrego N., Blanchet F.G., Adler F.R., Anderson B.J. et al. A comprehensive evaluation of predictive performance of 33 species distribution models at species and community levels // Ecological monographs. 2019. V. 89, №3. P. e01370. 20. Peterson A.T., Soberón J., Pearson R.G., Anderson R.P., Martínez-Meyer E, Nakamura M., Araújo M.B. Ecological niches and geographic distributions (MPB-49). Princeton: Princeton Univ. Press, 2011. 328 p. 21. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapire R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological modelling. 2006. V. 190, №3–4. P. 231–259.