IX Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Изучение особенностей размещения лишайника ксантории настенной (Xanthoria parietina) на древесных породах города Чебоксары

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Мареева Д.Ю. 1Курбатова П.О. 2

---

1МБОУ "Лицей№44" г.Чебоксары

2МБОУ "Лицей №44" г.Чебоксары

Яковлева О.В. 1

---

1МБОУ "Лицей №44" г.Чебоксары

Работа в формате PDF

4.2 MB

Автор работы награжден дипломом победителя I степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

Введение

Один из специфических методов мониторинга загрязнения окружающей среды- биоиндикация, определение степени загрязнения с помощью живых организмов, биоиндикаторов. Живые индикаторы не должны быть слишком чувствительными и слишком устойчивыми к загрязнению. Необходимо, чтобы у них был достаточно продолжительный жизненный цикл. Лишайники вполне отвечают этим требованиям. Они реагируют на загрязнение иначе, чем высшие растения. Биоиндикация имеет ряд преимуществ перед инструментальными методами. Она отличается высокой эффективностью, не требует больших затрат и дает возможность характеризовать состояние среды за длительный промежуток времени [1]. В этом мы и видим актуальность нашей работы.

Цель: выявить особенности распространения ксантории настенной на модельных участках г. Чебоксары.

При этом перед нами поставлены следующие задачи:

1. Выявить особенности распространения ксантории на различных субстратах;

2. Изучить характер распространения ксантории на деревьях по сторонам света;

3. Апробация программы Quantum GIS при использовании метода картирования таллома лишайников на стволе деревьев.

Мы выдвинули следующую гипотезу: предполагаем, что лишайник ксантория не является биоиндикатором загрязнения окружающей среды.

Объектом исследования является лишайник ксантория - стенная золотнянка (Xantoriaparietina).

Практическая значимость работы заключается в том, что её результаты могут быть использованы для усовершенствования лихеноиндикационных методов исследования загрязнений окружающей среды

Основная часть

Ксантория настенная (лат. Xanthoria parietina) —лишайник семейства Телосхистовые, вид рода Ксантория. Лишайник растёт на различных субстратах (коре деревьев, обработанной древесине, скалах, камнях и т. д.). Он устойчив к загрязнённости воздуха, поэтому может встречаться в городах [1].

Однако, возможно, что не все виды лишайников можно использовать в качестве биоиндикаторов чистоты атмосферного воздуха, так мы заметили, что лишайник стенная золотнянка (Xantoriaparietina) обычна в городе Чебоксары, встречается практически на всех деревьях.

В Чувашии исследованиями лишайников занимались мало, преимущественно выявлялась лихенофлора, данные по лишайникам г.Чебоксары отсутствуют, имеются сведения только по сопредельным территориям [2]. По лихеноиндикации в г.Чебоксары имеется публикация М.А. Сытиной (2016), которая выявила, что в индекс чистоты воздуха (ИЧС) в промышленной зоне меньше (ИЧС = 19-20), чем в фоновой (24) и селитебной территории (24.4).

При этом мне стало интересно поработать с новой программой QGIS. Одной из задач исследования – апробация методики лихеноиндикации [3] с использованием геоинформационной системы - QuantumGIS (QGIS) [4].

Данную работу проводили на 4 участках в городе Чебоксары

(декабрь 2018-2019 гг.):

№1- аллея возле МБОУ «Лицей № 44», №2- дубрава «Кадетский сквер», №3-промышленная зона рядом с магазином «Мегастрой», №4- СТ Заволжье. Первый и третий участки – условно «загрязненные» территории, в 100 м от оживленной трассы. Второй и четвертый участки условно «чистые» на опушке дубравы «Кадетский сквер» и в Заволжье. На участке №4 были заложены три пробных площадки, расстояние между которыми равно 250 метрам. Это было сделано для того, чтобы проследить распространение лишайника на заданном промежутке и выявить, зависит ли количество слоевищ ксантории от ее близости к дороге (приложение №1).

«Чистая» и «Загрязненная» территория мы называем условные, так как специальных исследований по загрязнению атмосферного воздуха мы не проводили. На каждом участке выбрали по 8-10 деревьев, которые находились на расстоянии 5-10 м друг от друга

За основу бралась стандартная методика картирования лишайников с закладыванием пробных площадок на стволе дерева [3].

Нами методика была усовершенствована под использование ГИС-программы QuantumGIS [4]. Основная идея заключалась в том, что пробная площадка была оцифрована и привязана к системе координат с наложением сетки с ячеей 1х1 см.

Для закладки пробной площади мы использовали: 2 сантиметровые ленты, булавки, фотоаппарат, ручку, блокнот. Пробная площадка на стволе дерева закладывалась по всему периметру высотой 50 см (на высоте от 100 до 150 см от земли). Для картирования талломов ксантории пробная площадка на высоте 100 и 150 см отмечались сантиметровыми лентами, цифра «ноль» на ленте соответствовала направлению на север (азимут 0 градусов). Затем пробная площадка с лентами по всему периметру фотографировалась, производилось 8-12 кадров в зависимости от толщины ствола.

Дальнейшая обработка данных производилась в программе QuantumGIS, подробная инструкция в приложении (приложение №2). По оцифрованным слоевищам определялась площадь каждого таллома, его пространственное расположение на стволе дерева.

Статистическая обработка и подготовка диаграмм производилась в Microsoft Excel.

Результаты и обсуждение

На шести пробных участках было обследовано 58 деревьев 6 разных пород – клен (11 экз.), осина (13 экз.), липа (2 экз.), дуб (1 экз.), тополь (5 экз.), береза (26 экз.). (таб.1, приложение №3). Таким образом, было заложено 58 пробных площадок общей площадью 266100 см², на которой было выявлено и закартировано 3258 слоевищ ксантории. Их суммарная площадь составила 8085.35 см².

При сравнении пробных участков получены следующие данные (таб.1, рис.1). На «условно загрязненных» участках (№1 и №3) плотность талломов ксантории в несколько раз выше «условно чистых» (№2 и №4) – 19.90 и 10.60 таллома на 1000 см²(№1 и №2-почти в 2 раза) и 28.30 и 4.43 таллома на 1000 см²(№3 и №4-примерно в 6 раз), проективное покрытие выше в 1.5 раза (№1 и №2) – 5.56% против 3.23%; почти в 12 раз (№3 и №4) - 6.93% против 0.6%. Средний размер таллома на «условно чистых» площадках оказался чуть выше – 3.17 см² и 2.88 см². Таким образом, не подтверждается тезис о ксантории, как биоиндикаторе чистоты воздуха. При визуальном осмотре деревьев, растущих вдоль оживленной трассы, оказалось, что ксантория широко распространена на них. Это явление мы собираемся изучить в дальнейшем.

Таблица 1. Распространения ксантории на пробных участках

Рисунок 1. Плотность талломов ксантории и проективное покрытие на модельных участках.

Анализ распространения ксантории на различных субстратах (породах дерева) показал следующие результаты (таб.2, рис.2). Наиболее предпочитаемой породой дерева для ксантории стали липа и тополь (липа – на 1000 см² пробной площадки плотность составила 24.5 таллома, проективное покрытие – 6.17%, тополь – на 1000 см² пробной площадки плотность составила 18.01 талломов, проективное покрытие-7.45%, что является самым высоким показателем). Причем средний размер таллома оказался самым маленьким – 2.51 см² и 2.32 см². На клене и осине данные схожи: проективное покрытие – 4.65% и 5.14%, плотность – 16.7 и 13.4 экз./1000 см² соответственно. Береза имеет следующие данные: плотность-8.23 талломов на 1000 см², проектное покрытие составляет всего 1.71%.По дубу данных для анализа недостаточно, однако получены самые низкие показатели по проективному покрытию (1.24%) и плотности (2.46 экз./1000 см²), и самый крупный средний размер таллома – 5.04 см².

Таблица 2. Распространение ксантории на различных породах деревьев

Рисунок 2. Распространение ксантории на различных породах деревьев.

Специальные исследования были проведены по выявлению предпочтений распространения ксантории на стволах деревьев по сторонам света (рис.3). Анализ данных показал, что на участке №1 площадь талломов больше на западной и северо-западной стороне ствола, на участке №2 – южной и юго-восточной, на участке №3 ксантория распространена по всем частям света равномерно, на участке №4 большая часть талломов ксантории расположена на западе. Таким образом, для ксантории не имеет значение сторона света, возможно, лимитирующим фактором являются условия освещенности и увлажнения.

Рисунок 3. Распределение талломов (по площади) ксантории по сторонам света.

Заключение

Выявление дополнительных биоиндикационных свойств ксантории настенной и применение их на практике при оценивании состояния атмосферного воздуха и других экологических параметров и факторов позволит заменить собой дорогостоящие химические и другие исследования.

В результате наших исследований можно сделать следующие выводы:

1. На «условно загрязненном» участке плотность талломов ксантории и проективное покрытие оказалась выше «условно чистого»;

2. Наиболее «предпочитаемым» субстратом ксантории оказалась липа;

3. Ксантории не требовательна к сторонам света при расселении на стволах деревьев.

4. Использование ГИС-технологий (QuantumGIS) позволяет быстро и качественно провести картирование талломов лишайников, объективно рассчитать занимаемую площадь и проективное покрытие, а также дает возможность повторного обследования площадок.

Библиографический список

1. Бязров Л.Г. Лишайники в экологическом мониторинге. 2002 Издательство - Научный мир, Москва – стр.34

Трасс, Х.Х. Классы полеотолерантности лишайников и экологический мониторинг // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем, 1985. – Т. 7. – Стр.122–137

Шапиро И.А. Загадки растения-сфинкса. Лишайники и экологичсекий мониторинг. Л., Гидрометеоиздаст, 1991, стр. 80, с ил. 96.

2. Синичкин, Е.А., Богданов, Г.А., Омельченко П.Н. К флоре лишайников Мариинско-Посадского района Чувашской Республики // Экологический сборник 4: Труды молодых ученых Поволжья. Всероссийская научная конференция с международным участием. – Тольятти: ИЭВБ РАН, Кассандра, 2013. – С. 171-175. 12. Список лихенофлоры России. – СПб.: Наука, 2010. – 194 с.

Синичкин Е.А., Богданов Г.А., Омельченко П.Н. Редкие и исчезающие лишайники Чувашской Республики, нуждающиеся охране//Раритеты флоры Волжского бассейна: доклады участников II Российской науч. конф./Под ред. С.В. Саксонова, С.А. Сенатора. Тольятти, 2012. С. 230-232.

Синичкин Е.А., Богданов Г.А., Омельченко П.Н.  К изучению лишайников окрестностей г. Чебоксары Чувашской Республики // Научные труды государственного природного заповедника «Присурский». 2014. Т. 29. С. 41-46 

Синичкин Е.А., Богданов Г.А., Димитриев А.В., Смирнова Н.В., Омельченко П.Н. К изучению лишайников государственного природного заказника «Заволжский» (Чувашская Республика) // Самарский научный вестник. 2018. Т. 7. № 4 (25). – С. 108-115.

Теплова, Л.П. Лишайники и растения хвойных лесов: учебное пособие. - Чебоксары: Изд-во Чувашского государственного педагогического университета им. И.Я. Яковлева, 2006. – 102 с. 14.

Теплова, Л.П. Материалы по флоре и растительности природного парка «Заволжье». - Чебоксары: Чув. гос. пед. инст-т, 1998. – 144 с.

3. Боголюбов А.С. Оценка загрязнения воздуха методом лихеноиндикации метод.пособие / А.С. Боголюбов, М.В. Кравченко. –М.: Экосистема, 2001. – стр. 15

Экологический мониторинг: Учебно-методическое пособие. / Под ред. Т.Я. Ашихминой. М.: 1999- стр. 468

4. Коросов А. В., Зорина А. А. Экологические приложения Quantum GIS : учебное пособие для студентов биологических специальностей / А. В. Коросов, А. А. Зорина; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет.образоват. учреждение высш. образования Петрозавод. гос. ун-т. – Петрозаводск: Издательство ПетрГУ, 2016. ― стр. 211

Приложение 1

Расположение пробных участков, №1 – лицей №44, №2 – «Кадетский сквер», №3-«Мегастрой», №4.1-«СТ Заволжье», №4.2-«СТ Заволжье+250 м», №4.3-«СТ Заволжье+500 м».

Приложение 2

Работа с QuantumGIS

Использована программа QuantumGISв модификации NextGISQGIS version: 18.9.1 (QGIS code base: 2.18.24-Las Palmas)

Этапы работы:

1. Создать проект в системе координат WGS 84 (EPSG: 4326);

2. Для проверки правильности геопривязки и дальнейшей работы создать векторный слой-сетку 50 на 150 см, с размером ячейки 1х1 см;

3. Произвести привязку к координатной сети всех фотографий с одного дерева, сохранить файлы в формате tiff с геопривязкой (модуль привязки растров средствами GDAL):

4. Поверх фотографий создать векторный полигональный слой (.shp)и провести оцифровку всех талломов ксантории (обвести границы);

5. Пункты 4 и 5 повторить для всех деревьев, создав отдельные векторные слои;

6. Объединить все слои в единый полигональный слой (объединение шейп-файлов);

7. Используя инструмент, рассчитать площадь каждого таллома (экспортировать/добавить поле геометрии)

8. Создать точечный слой с центроидами каждого таллома (центроиды полигонов), вычислить Х и Y координаты точек(экспортировать/добавить поле геометрии).

9. Экспортировать данные точек в csv-формат, получить таблицу excel для дальнейшей статистической обработки и подготовки графического материала.

Приложение 3

Таблица 1. Краткая характеристика пробных площадок