VI Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке
Исследование экологического состояния воздуха в окрестностях микрорайона Хотунок
Автор работы награжден дипломом победителя II степени
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Введение
Главной особенностью экосистем большинства современных городов является нарушение в них экологического равновесия. Так, одной из важнейших экологических проблем города Новочеркасска, на мой взгляд, является загрязнение атмосферы целым комплексом различных химических веществ.
Моя школа, МБОУСОШ №25 им. П.К. Каледина, расположена в микрорайоне Хотунок. Рядом с ней находится высоконагруженная автомагистраль. Выделение автотранспортом токсичных выхлопных газов оказывает очень большое влияние на экологический состав воздуха, что в свою очередь ведёт к загрязнению биосферы.
Меня, как неравнодушную к проблемам моего города жительницу Новочеркасска, очень волнует ухудшение состояния окружающей среды моего родного микрорайона. В настоящее время эта проблема является чрезвычайно актуальной, и я задумалась, что лично я могу сделать для ее решения.
Обсудив данную тему с моим научным руководителем, я сформулировала для себя следующие цели и задачи:
Цель работы:
исследовать состояние воздуха микрорайона Хотунок в окрестностях МБОУСОШ №25 им. П.К. Каледина;
выявить и оценить возможные нарушения экологического равновесия;
при необходимости разработать план мероприятий по его восстановлению на исследуемом участке и реализовать этот проект.
В соответствии с поставленными целями, основными задачами являются:
проведение исследования состояния воздуха методом биоиндикации с целью выявления уровня загрязнения атмосферы выбранного участка;
анализ полученных результатов;
проектирование зелёных насаждений, необходимых для улучшения экологического состояния участка.
План работы:
Изучить существующие методы биоиндикации и выбрать наиболее подходящий для данного исследования.
Выбранный участок условно разделить на 5 зон от автомагистрали до школ.
Исследовать биотические факторы на участке с целью оценки экологического состояния атмосферного воздуха.
Оформить результаты в таблицу, проанализировать их и сравнить со статистическими данными по г. Новочеркасску.
Используя полученную информацию о состоянии окружающей среды, сформулировать предложения по улучшению экологической обстановки на исследуемом участке.
Практическая часть. Проектирование зеленых насаждений.
Свое исследование я буду проводить, учитывая оригинальную методику лихеноиндикации кафедры лесной мелиорации НГМА [Инновационные подходы в решении экологических проблем сельскохозяйственного производства. Материалы международной научно-практической конференции. 2-3 декабря 2008 г. В 2-х томах. Том 2. Пос. Персиановский, ДонГАУ, 2009. – 194 с.], а также используя метод лихеноиндикации с помощью классов полеотолерантности лишайников. [Боголюбов А.С. Оценка загрязнения воздуха методом лихеноиндикации: метод.пособие / А.С. Боголюбов, М.В. Кравченко. –М.: Экосистема, 2001. –15 с.]
Сроки проведения исследования: ноябрь 2018 г. (13 ноября – 26 ноября).
1. Исследование состояния воздуха в районе МБОУСОШ №25
1.1. Выбор метода исследования
Всё возрастающее внимание к проблеме охраны окружающей среды обусловливает необходимость совершенствования методов диагностики её состояния. При этом важно определять как реально существующую, так и возможную в будущем степень нарушения экологического состояния природы.
Оценку состояния воздушной среды можно проводить с помощью биоиндикационных, физических и химических методов исследования.
В своей работе я выбрала метод биоиндикации в связи с его доступностью, простотой, дешевизной и точностью определения качества среды.
Биоиндикация - это метод экологического мониторинга, основанный на оценке состояния окружающей среды по факту встречи или отсутствия, а также особенностям развития живых организмов и их сообществ.
Программа экомониторинга предусматривает определение степени чистоты воздуха по сосне обыкновенной и лишайникам. Ввиду отсутствия на исследуемом мной участке сосен, я решила использовать метод оценки загрязнения воздуха с помощью лишайников (лихеноиндикации) [1].
1.2. Качественная оценка загрязнения воздуха с помощью лишайников (лихеноиндикация)
Лишайники - своеобразные симбиотические организмы, слоевище которых образовано грибом и водорослью. Поскольку слоевище и плодовые тела лишайников грибные по своей природе, современная систематика рассматривает эту группу в общей системе царства грибов в качестве лихенизированных грибов.
По типу слоевища лишайники делят на накипные (корковые), листоватые, кустистые. Наиболее устойчивыми к загрязнителям являются накипные лишайники, среднеустойчивы листоватые, а слабоустойчивы кустистые лишайники.
Процедура определения качества воздуха с помощью лишайников носит название лихеноиндикации.
Для проведения моего исследования мне понадобились:
палетка из толстого полиэтилена в виде квадрата размером 10x10 см, расчерченная на квадраты размером 1х1 см (прил.1, рис. 1);
атлас-определитель лишайников [4].
1.2.1. Исследуемый объект и методика исследования
Исследуемая мной территория находится в микрорайоне Хотунок г. Новочеркасска. Это участок по ул. Петрова от МБОУСОШ № 25 до автомагистрали по ул. Трамвайной.
Выбранный участок я условно разделила на 5 зон по удаленности от дороги. В каждой зоне было обследовано по 3 дерева (прил. 1, рис. 2). Были выбраны деревья примерно одного возраста и размера, не имеющие повреждений. При обследовании были зафиксированы общее количество видов лишайников, размер группировки лишайников, средний размер таллома, цвет таллома и его состояние.
На обследуемой территории были зафиксированы 2 вида лишайников:
Ксантория настенная (лат. Xanthoria parietina) (см. прил. 1.рис. 3);
Фисциящетинистая (лат. Physcia hispida) (см. прил.1. рис. 4).
Для определения проективного покрытия лишайников на каждом дереве были выбраны 3 участка на высоте 1,1 - 1,6 м.
На эти участки накладывалась палетка и подсчитывалось число единичных квадратов, в которых лишайники занимают больше половины площади квадрата (покрытие считается равным 100 %) и число квадратов, в которых лишайники занимают менее половины площади квадрата (покрытие считается равным 50 %).
Общее покрытие в процентах вычисляется по формуле:
R = (100*a + 50*b) / c,
где a - число квадратов с покрытием 100 %,
b - число квадратов с покрытием 50 %,
c - общее число квадратов палетки (100 квадратов).
Результаты обследования приведены в приложении 2, табл. 1 «Журнал данных лихеноиндикации качества воздуха по проективному покрытию ствола дерева».
Я обработала данные обследования и рассчитала среднюю степень покрытия лишайником по зоне, а также среднюю степень покрытия лишайником одного вида по зоне и размер таллома лишайника для каждой зоны (прил. 2, табл. 2).
Использование классов полеотолерантности лишайников
Для определения уровня общего состояния местности в результате загрязнения воздуха, я сравнила видовой состав найденных на обследуемом участке лишайников с данными классификации Х.Х. Трасса (1985) (см. прил.2, табл.3). Найденные на участке виды я для наглядности выделила в таблице синим цветом.
Используя полученные данные, можно сделать вывод, что Ксантория настенная (Xanthoria parietina) относится к IX классу полеотолерантности, а Фисция Щетинистая (Physcia hispida) – к VII классу; следовательно, обследуемый участок можно отнести к типу «Умеренно и сильно антропогенно измененные местообитания».
Использование лихеноиндикационных индексов
Ранее в моей школе велась многолетняя работа по лихеноиндикации, которой занимались ученики школьного экоцентра под руководством учителя. Из этой работы я взяла часть оригинальной методики кафедры лесной мелиорации НГМА, дополнив ее использованием лихеноиндикационных индексов
Я использовала лихеноиндикационные индексы для того, чтобы еще и количественно определить уровень загрязнения воздуха на участке. Эти индексы учитывают, в основном, видовое разнообразие, т.е. число видов, и численность разных видов лишайников.
Для проведения моего исследования я использовала два из них [5].
Индекс полеотолерантности (IP) учитывает видовой состав лишайников (т.е. для его использования нужно определить виды) и вычисляется по формуле:
IP = , где
n - количество видов на описанной пробной площадке,
Аi - класс полеотолерантности i-того вида (от 1 до),
Ci - проективное покрытие i-того вида в баллах,
Cn - сумма значений покрытия всех видов (в баллах).
Индекс полеотолерантности вычисляется для всех обследованных деревьев на площадке в среднем. Общая обследованная площадь поверхности стволов при использовании палеток должна быть не менее 0,7 .
Значения IP колеблются между 1 и 10. Чем больше значение IP, тем сильнее загрязнен воздух на обследуемом участке. Нулевое значение IP также может быть, но только в случае полного отсутствия лишайников.
Итак, по результатам исследований проективного покрытия в пределах каждой зоны на 3 модельных деревьях мной были получены следующие данные:
Ксантория настенная - "1-й" вид;
Фисция щетинистая - "2-й" вид.
Зона 1:
По таблице 3 "1-ый" вид имеет 9-й класс полеотолерантности, а "2-й" вид - 7-й, следовательно, Аi "1-го" вида = 9, Аi "2-го" = 7.
Вид "1-й"- среднее значение проективного покрытия - 6%, вид "2-й" - 13%.
По таблице нахожу значения покрытия в баллах Сi: для вида "1" - 3 балла, для вида "2" - 4 балла.
Сумма значений покрытия Сn: 3+4 = 7 баллов.
Полученные значения я подставляю в формулу и получаю:
IP = =7,86.
Аналогично рассчитываю индекс полеотолерантности для других зон:
Зона 2:
IP = =7,75.
Зона 3:
IP = =7,5.
Зона 4:
IP = =7,67.
Зона 5:
IP = =7,46.
Итак, по результатам исследований проективного покрытия в пределах каждой зоны мной были получены следующие выводы:
По удалению зон от автомагистрали - основного источника загрязнения атмосферы участка - прослеживается тенденция к уменьшению индекса полеотолерантности (IP), что свидетельствует о некотором улучшении качества воздуха.
Среднее значение IP для всех пяти зон – 7,65.
Я соотнесла полученный IP со среднегодовым содержанием SO2 в воздухе (прил. 2, табл.5) и на основании полученных данных сделала вывод, что обследуемый участок является Зоной сильного загрязнения, с концентрацией SO2 в воздухе от 0,08 до 0,10 мг/ .
Другим способом расчетов, не требующим знаний о видовом составе лишайников, является индекс чистоты атмосферы, IAQ (Index of Atmosphere Quality, IAQ).
IAO = , где
Qi - экологический индекс определенного i-того вида (индекс ассоциированности),
Сi - показатель обилия i-того вида,
n - количество видов.
Такой расчет производится сначала для каждого модельного дерева на участке в отдельности, а затем находится среднее значение для всего участка в целом (значения IAQ для каждого дерева складываются, и полученная сумма делится на число модельных деревьев).
Следовательно, чем больше проективное покрытие лишайников, и чем больше видов обитает на данном участке местности, тем выше показатель IAQ и, соответственно, тем чище воздух на участке.
Общее число видов на обследованных мной участках – 2.
Рассчитываю индекс чистоты атмосферы для Зоны 1:
Вид "1-й"- среднее значение проективного покрытия - 6%, вид "2-й" - 13%.
По таблице нахожу значения покрытия в баллах Сi: для вида "1" - 3 балла, для вида "2" - 4 балла.
1 дерево:IAQ = = 1,4.
Аналогично выполняю дальнейшие вычисления.
2 дерево:IAQ = = 1,4.
3 дерево:IAQ = = 0,8.
Средний IAQ для Зоны 1 = 1,2.
Рассчитываю индекс чистоты атмосферы для Зоны 2:
1 дерево:IAQ = = 1,4.
2 дерево:IAQ = = 1,8.
3 дерево:IAQ = = 2.
Средний IAQ для Зоны 1 = 1,7.
Рассчитываю индекс чистоты атмосферы для Зоны 3:
1 дерево:IAQ = = 2.
2 дерево:IAQ = = 1,8.
3 дерево:IAQ = = 0,8.
Средний IAQ для Зоны 1 = 1,5.
Рассчитываю индекс чистоты атмосферы для Зоны 4:
1 дерево:IAQ = = 1,8.
2 дерево:IAQ = = 2.
3 дерево:IAQ = = 2,1.
Средний IAQ для Зоны 1 = 2.
Рассчитываю индекс чистоты атмосферы для Зоны 5:
1 дерево:IAQ = = 2,8.
2 дерево:IAQ = = 2,8.
3 дерево:IAQ = = 2,6.
Средний IAQ для Зоны 1 = 2,7.
По удалению зон от автомагистрали (от 1 зоны к 5) прослеживается тенденция к увеличению индекса чистоты атмосферы (IAQ), что также свидетельствует о некотором улучшении качества воздуха.
Сравнив полученный индекс чистоты атмосферы (IAQ) с данными таблицы (прил. 2, табл. 6 (по Трассу, 1985) и обнаружив, что он находится в пределах “0 – 9”, я сделала вывод, что концентрация SO2 на обследуемом участке довольно высока - более 0,086 мг/ .
1.2.2. Вывод по исследованию чистоты атмосферного воздуха
На основании данных, полученных мной при использовании индекса полеотолерантности (IP) и индекса чистоты атмосферы (IAQ), я сделала вывод, что обследуемый участок является Зоной сильного загрязнения, с концентрацией SO2 в воздухе более 0,086 мг/ .
Для наглядности я оформила полученные результаты в виде графиков (прил.3, график 1 (IP), график 2 (IAQ)).
Мои выводы подтверждаются данными мониторинга по г. Новочеркасску за 2017 год (табл.7 в прил. 2) [6].
2. Практическая часть. Проектирование зеленых насаждений.
На основании проведенного мной исследования и полученного вывода о том, что обследуемый участок является Зоной сильного загрязнения, я считаю, что необходимо разработать план мероприятий по восстановлению его экологического равновесия.
Как известно, зеленые насаждения в значительной степени влияют на состояние воздуха. Поэтому я предлагаю самое доступное и разумное, на мой взгляд, решение сложившейся проблемы - высадить деревья на пришкольном участке.
Для проектирования зеленых насаждений вначале мне потребуется определить характеристики уровня загрязнения воздуха, а также выяснить, какими именно веществами загрязнен воздух участка, и какие из этих веществ превышают предельно допустимую концентрацию их в воздухе (ПДК).
Для получения необходимой для дальнейшей работы информации (см. прил. 2, табл. 8), я использовала официальные данные о состоянии окружающей среды, предоставленные Министерством природных ресурсов и экологии Ростовской области, которые содержатся в ежегодном журнале «Экологический вестник Дона», выпуск 2018 года.
Проанализировав данные таблицы 8 приложения 2, я решила в дальнейшем принять во внимание те вещества, концентрация в воздухе которых значительно превышает ПДК [3]. Эти значения я и буду использовать при выборе культур деревьев для озеленения участка.
Взвешенные вещества (пыль)
Роль зеленых насаждений в очистке воздуха от пыли очень высока. В связи с часто засушливым и жарким летом, предлагаю рассмотреть следующие виды деревьев, которые способны максимально накапливать на листовой пластинке пыль, произрастая в данных условиях: ясень ланцетный (зеленый), клен полевой, вяз перистоветвистый, тополь бальзамический, робиния ложноакациевая.
Фенол
Фенол является одним из наиболее токсичных загрязнителей окружающей среды. Он усваивается растениями как через листья, так и через корни. Высокой способностью к поглощению фенола обладают следующие культуры: бузина красная, сирень обыкновенная, шелковица белая.
Формальдегид
Тот факт, что усваивающие формальдегид растения представлены травянистыми культурами привел меня к решению подобрать устойчивые к его действию деревья: береза повислая, дуб черешчатый, ива белая плакучая, каштан конский обыкновенный.
Фторид водорода
Растения практически не усваивают фторид водорода, что связано с его высокой токсичностью. Поэтому, как и в случае с формальдегидом, я подобрала культуры, устойчивые к его действию: вяз перистоветвистый, лох узколистный.
Диоксид азота
Окислы азота поглощаются из атмосферы как травянистыми, так и древесными растениями. При этом диоксид азота усваивается растениями в три раза эффективней, чем оксид азота. По интенсивности поглощения и включения в азотосодержащие соединения выделяются: сосна эльдарская, яблоня обыкновенная, ясень зеленый (ланцетный).
Оксид углерода
Оксид углерода содержится в выхлопных газах автомобилей и летучих веществах, образующихся при неполном сгорании органического топлива, содержащего углерод, являясь одним из основных компонентов атмосферных загрязнений. По интенсивности усваивания оксида углерода растениями можно выделить следующие виды деревьев: тополь белый (серебристый), клен полевой, ольха, осина.
В связи с многообразием видов деревьев, поглощающих вредные вещества, мне необходимо выбрать те виды, которые усваивают несколько различных веществ. Для этого я создала сводную таблицу, в которую занесла эти культуры и поглощаемые ими вещества (прил. 2, табл. 9).
Проанализировав данные таблицы, я пришла к выводу, что подходящими для посадки являются следующие культуры: ясень ланцетный (зеленый): пыль, диоксид азота; клен полевой: пыль, оксид углерода; вяз перистоветвистый: пыль, фторид водорода; каштан конский обыкновенный: формальдегид; сирень обыкновенная: фенол.
Я обсудила свой проект с одноклассниками и предложила им принять участие в посадке деревьев на пришкольном участке.
Мы - выпускной класс и хотим оставить на память школе что-то, что будет приносить пользу еще долгие годы. Также, учитывая, что в настоящее время в нашей школе проводится чудесная акция «Добрые дела», нами было решено посадить две аллеи деревьев, призванные улучшить экологическую ситуацию на участке: Аллею выпускников и Аллею памяти, на которой мы бы хотели высадить саженцы сирени.
Сирень - это символ Победы! Это память о тех, кто защитил нашу страну в Великой Отечественной войне. Именно с букетиками цветущей сирени в руках встречали в мае 1945 года советских воинов-освободителей, возвращавшихся домой.
Заключение
Я изучила существующие методы биоиндикации состояния атмосферного воздуха и выбрала наиболее подходящий из них. Провела исследование на участке (методом лихеноиндикации) и оценила экологическое состояние атмосферного воздуха, исследовав биотические факторы на участке.
Результаты исследования были оформлены мной в таблицу, проанализированы и сравнены со статистическими данными по г. Новочеркасску.
Использовав полученную информацию о состоянии окружающей среды, я разработала предложения о посадке двух аллей, которые будут напоминать нам о важных событиях нашей жизни и значительно улучшат экологическую ситуацию на участке. Также планируется организовать экологическую тропу и проводить экскурсии для всех желающих, а также гостей города.
Список литературы
Боголюбов А.С. Оценка загрязнения воздуха методом лихеноиндикации: метод.пособие [Текст] / А.С. Боголюбов, М.В. Кравченко. –М.: Экосистема, 2001. –15 с.
Бухвалов, В. А. Введение в антропоэкологию [Текст] / В. А. Бухвалов, Л. В. Богданова, Л. З. Купер. - М.: ЛА Варяг, 1995 - 192 с.
Гигиенические нормативы 2.1.6.1338-03. Предельно допустимые концентрации (ПДК) загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест. [Текст]. - М.: Минздрав России. 2003 (с изм. от 3 ноября 2005 г., 4 февраля 2008 г., 27 января 2009 г.).
Листоватые и кустистые городские лишайники: Атлас-определитель. [Текст] / А. Г. Цуриков, О. М. Храмченкова. - Гомель: ГГУ, 2009. — 123 с.
Материалы международной научно-практической конференции 2-3 декабря 2008 г. Инновационные подходы в решении экологических проблем сельскохозяйственного производства [Текст] // Т. 2. - пос. Персиановский, ДонГАУ, 2009. – 194 с.
О состоянии окружающей среды и природных ресурсов Ростовской области в 2017 году [Текст] / под ред. В. Г. Гончарова, М. В. Фишкина // Экологический вестник Дона, Атмосферный воздух - 2018 г. - 368 с.
Privetstudent.com : Методы экологического мониторинга. Биоиндикационные методы. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://privetstudent.com/referaty/referaty-po-ekologii/1849-metody-ekologicheskogo-monitoringa-bioindikacionnye-metody.html, свободный. Загл. с экрана.
Приложение 1
Фотоматериалы
Рис. 1 Измерение проективного покрытия лишайника палеткой
Рис. 2 Схема исследуемого участка
Рис. 3 Ксантория настенная Рис. 4 Фисция щетинистая
Приложение 2
Табличные данные
Таблица 1
Журнал данных лихеноиндикации качества воздуха по проективному покрытию ствола дерева
|
№ зоны |
Зона 1 |
Зона 2 |
Зона 3 |
Зона 4 |
Зона 5 |
||||||||||||||
|
№ дерева |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
||||
|
Порода дерева |
Ива |
Ива |
Ива |
Тополь |
Тополь |
Тополь |
Ива |
Тополь |
Тополь |
Тополь |
Тополь |
Тополь |
Тополь |
Ясень |
Тополь |
||||
|
Расстояние от автомобильной дороги, м |
20 м |
70 м |
120 м |
190 м |
260 м |
||||||||||||||
|
Общее кол-во видов лишайников |
2 |
2 |
1 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
1 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
||||
|
Вид лишайника и средний размер таллома : |
|||||||||||||||||||
|
Ксантория настенная (к) |
3 |
2 |
- |
2 |
4 |
- |
3 |
4 |
3 |
4 |
5 |
4 |
|||||||
|
Фисция щетинистая (ф) |
1 |
1 |
1 |
2 |
1 |
1 |
2 |
2 |
3 |
2 |
|||||||||
|
Доминирующий вид лишайника |
к |
Ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
ф |
||||
|
Степень покрытия лишайниками по видам, % |
|||||||||||||||||||
|
Ксантория настенная (к) |
9% |
9% |
- |
10% |
12% |
5% |
6% |
6% |
- |
8% |
12% |
11% |
13% |
10% |
9% |
||||
|
Фисция щетинистая (ф) |
5% |
18% |
16% |
19% |
29% |
40% |
43% |
32% |
15% |
30% |
30% |
41% |
82% |
86% |
85% |
||||
|
Общая степень покрытия лишайником, % |
14% |
27% |
16% |
29% |
41% |
45% |
49% |
38% |
15% |
38% |
42% |
52% |
95% |
96% |
94% |
||||
Таблица 2
Средние данные по вычислениям из Таблицы 1
|
№ зоны |
Зона 1 |
Зона 2 |
Зона 3 |
Зона 4 |
Зона 5 |
|
Общая степень покрытия лишайником по зоне, % |
19% |
38% |
34% |
44% |
95% |
|
Вид лишайника и его средний размер таллома по зоне, |
|||||
|
Ксантория настенная |
3 |
3 |
4 |
||
|
Фисция щетинистая |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
|
Вид лишайника и его средняя степень покрытия по зоне, % |
|||||
|
Ксантория настенная |
6% |
9% |
4% |
10% |
10% |
|
Фисция щетинистая |
13% |
29% |
30% |
34% |
84% |
Таблица 3
Классы полеотолерантности лишайников
|
Типы местообитаний по степени влияния антропогенных факторов и встречаемость в них видов |
Виды лишайников |
Классыполео-толерант-ности |
|
Естественные местообитания (ландшафты) без ощутимого антропогенного влияния |
Lecanactis abietina, Lobaria scrobiculata, Menegzzia terebrata, Mycoblastus sanguinarius, виды родов Pannaria, Parmeliella, самые чувствительные виды рода Usnea |
I |
|
Естественные (часто) и антропогенно слабоизмененные местообитания (редко) |
Bryoria chalybeiformis, Evernia divaricata, Cyalecta ulmi, Lecanora coilocarpa, Ochrolechia androgyna, Parmeliopsis aleurites, Ramalina calicaris |
II |
|
Естественные (часто) и антропогенно слабоизмененные местообитания (часто) |
Bryoria fuscescens, Cetraria chlorophylla, Hypogymnia tubulosa, Lecidea tenebricosa, Opegrapha pulicaris, Pertusaria pertusa, Usnea subfloridana |
III |
|
Естественные (часто), слабо (часто) и умеренно (редко) измененные местообитания |
Bryoria implexa, Cetraria pinastri, Graphis scripta, Lecanora leptyrodes, Lobaria pulmonaria, Opegrapha diaphora, Parmelia subaurifera, Parmeliopsis ambigua, Pertusaria coccodes, Pseudevernia furfuraceae, Usnea filipendula |
IV |
|
Естественные, антропогенно слабо- и умеренно измененные местообитания (с равной встречаемостью) |
Caloplaca pyracea, Lecania cyrtella, Lecanora chlarotera, Lecanora rugosa, Lecanora subfuscata, Lecanora subrugosa, Lecidea glomerulosa, Parmelia exasperata, Parmelia olivacea, Physcia aipolia, Ramalina farinacea |
V |
|
Естественные (сравнительно редко) и антропогенно умеренно (часто) измененные местообитания |
Arthonia radiata, Caloplaca aurantiaca, Evernia prunastri, Hypogymnia physodes, Lecanora allophana, Lecanora carpinea, Lecanora chlarona, Lecanora pallida, Lecanora symmictera, Parmelia acetabulum, Parmelia subargentifera, Usnea hirta. Parmelia exasperatula, Pertusaria discoidea, Hypocenomyce scalaris, Ramalina fraxinea, Rinodina exigua |
VI |
|
Умеренно (часто) и сильно (редко) антропогенно измененные местообитания |
Caloplaca vitellina, Candelariella vitellina, Candelariella xanthostigma, Lecanora varia, Parmelia conspurcata, Parmelia sulcata, Parmelia verruculifera, Pertusaria amara, Phaeophyscia nigricans, Phlyctis agelaea, Physcia ascendens, Physcia stellaris, Physcia tenella, Physcia hispida, Physconia pulverulacea, Xanthoria polycarpa |
VII |
|
Умеренно и сильно антропогенно измененные местообитания (с равной встречаемостью) |
Caloplaca cerina, Candelaria concolor, Phlyctis argena, Physconia grisea, Physconia enteroxantha, Ramalina pollinaria, Xanthoria candelaria |
VIII |
|
Сильно антропогенно измененные местообитания (часто) |
Buellia punctata, Lecanora expallens, Phaeophyscia orbicularis, Xanthoria parietina |
IX |
|
Очень сильно антропогенно измененные местообитания (встречаемость и жизненность видов низкие) |
Lecanora conizaeoides, Lecanoria hageni, Lepraria incana, Scoliciosporum chlorococcum |
X |
Таблица 4
Таблица для определения степени проективного покрытия лишайников в баллах
|
Балл |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
Покрытие, % |
1-3 |
3-5 |
5-10 |
10-20 |
20-30 |
30-40 |
40-50 |
50-60 |
60-80 |
80-100 |
Таблица 5
Корреляция индекса полеотолерантности со среднегодовым содержанием диоксида серы в воздухе, определение условной зоны
|
IP |
Концентрация SO2 (мг/ ) |
Условная зона |
|
1 – 2 |
Менее 0,01 |
Нормальная |
|
2 – 5 |
0,01 - 0,03 |
Малого загрязнения |
|
5 – 7 |
0,03 - 0,08 |
Среднего загрязнения |
|
7 – 10 |
0,08 - 0,10 |
Сильного загрязнения |
|
10 |
0,10 - 0,30 |
Критического загрязнения |
|
0 |
более 0,3 |
Лишайниковая пустыня |
Таблица 6
Корреляция индекса чистоты атмосферы со среднегодовым содержанием диоксида серы в воздухе.
|
IAQ |
Концентрация SO2, мг/ |
|
0 - 9 |
более 0,086 |
|
10 - 24 |
0,086 - 0,057 |
|
25 - 39 |
0,057 - 0,028 |
|
40 - 54 |
0,028 - 0,014 |
|
более 55 |
менее 0,014 |
Таблица 7
Характеристики уровня загрязнения воздуха за 2017 год, г. Новочеркасск (ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК ДОНА)
Таблица 8
Характеристики уровня загрязнения воздуха за 2017 год
|
Примеси |
Характеристики |
|
|
qср., мг/м3 |
qм, мг/м3 |
|
|
Взвешенные вещества (пыль) |
0,4 |
1,2 |
|
превышает ПДК в |
2,7 |
2,4 |
|
Диоксид серы |
0,013 |
0,185 |
|
превышает ПДК в |
0,3 |
0,4 |
|
Оксид углерода |
3,4 |
30,5 |
|
превышает ПДК в |
1,1 |
6,1 |
|
Диоксид азота |
0,02 |
0,11 |
|
превышает ПДК в |
0,5 |
0,6 |
|
Оксид азота |
0,02 |
0,21 |
|
превышает ПДК в |
0,3 |
0,5 |
|
Фенол |
0,003 |
0,016 |
|
превышает ПДК в |
0,5 |
1,6 |
|
Сажа |
0,02 |
0,15 |
|
превышает ПДК в |
0,4 |
1,0 |
|
Твёрдые фториды |
0,01 |
0,15 |
|
превышает ПДК в |
1,0 |
5,0 |
|
Фторид водорода |
0,012 |
0,067 |
|
превышает ПДК в |
2,4 |
3,4 |
|
Формальдегид |
0,021 |
0,200 |
|
превышает ПДК в |
2,1 |
4,0 |
Таблица 9
Сводная таблица «Выбор культур деревьев для озеленения участка».
|
Вид деревьев |
Взвешенные вещества (пыль) |
Фенол |
Формальдегид |
Фторид водорода |
Диоксид азота |
Оксид углерода |
|
ясень ланцетный (зеленый) |
+ |
+ |
||||
|
клен полевой |
+ |
+ |
||||
|
вяз перистоветвистый |
+ |
+ |
||||
|
сирень обыкновенная |
+ |
|||||
|
каштан конский обыкновенный |
+ |
|||||
|
тополь белый (серебристый) |
+ |
Приложение 3
Графики
График 1
График 2