Биоиндикационная оценка состояния городской среды по величине флуктуирующей ассиметрии березы повислой на примере микрорайона 'Юбилейный'
Министерство
образования и науки Российской Федерации
Федеральное
государственное бюджетное
образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«КУБАНСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КУРСОВАЯ РАБОТА
БИОИНДИКАЦИОННАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ГОРОДСКОЙ
СРЕДЫ ПО ВЕЛИЧИНЕ ФЛУКТУИРУЮЩЕЙ АССИМЕТРИИ БЕРЁЗЫ ПОВИСЛОЙ НА ПРИМЕРЕ
МИКРОРАЙОНА «ЮБИЛЕЙНЫЙ»
Краснодар 2012
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
. Материалы исследования
.1 Характеристика объекта
.2 Характеристика растительного покрова
.3 Природно-климатические условия изучаемой экосистемы
.3.1 Климат
.3.2 Метеоусловия года исследования
.3.3 Геология и геоморфология
.3.4 Рельеф
.3.5 Почва
. Методы исследования
.1 Сбор материала
.2 Измерения
.3 Вычисления
. Результаты исследования
Заключение
Список использованных источников
Приложение А
Приложение Б
Приложение В
Приложение Г
ВВЕДЕНИЕ
Огромную роль в оздоровлении воздушного бассейна играют древесные
растения, выступающие в роли своеобразного естественного фитофильтра,
аккумулирующего и частично дезактивирующего токсические выбросы. Ежедневно
деревья способны перерабатывать своим ассимиляционным аппаратом огромные объемы
воздуха − до 500 тыс. м3 на 1га насаждения, если концентрация и доза
загрязнителей не являются губительными для растительного сообщества.
Для оптимизации урбоэкосистемы широко ведутся работы по подбору
растительных видов, обладающих максимальными средоулучшающими функциями и
одновременно наиболее устойчивых к воздействию антропогенных загрязнителей.
Реакция растений в условиях антропогенного во многом определяется характером
загрязнения, то есть интенсивностью, периодичностью, химическим составом
поллютантов. В связи с этим возникает необходимость изучения особенностей
адаптивного потенциала древесных растений в условиях того или иного типа
антропогенного загрязнения среды.
Центром экологической политики России и Центром здоровья среды была
разработана и рекомендована к применению методика оценки величины флуктуирующей
асимметрии по признакам, характеризующим общие морфологические особенности
листа путем промеров листа у растений с билатерально симметричными листьями
[Чубинишвили, 2001, с. 6].
Использование березы повислой дает возможность проводить биоиндикацию на
огромных территориях. Однако их использование также подходит для малых территорий.
Например, для выявления влияния автодороги на прилегающую зону или определения
состояния окружающей среды в городских экосистемах разного ранга и характера.
Наиболее чувствительными к загрязнению являются листья березы.
Целью данного исследования являлось оценить стабильность развития березы
повислой ЮМР с помощью изучения флуктуирующей асимметрии листьев.
Задачи, поставленные в работе:
− Выбор мест произрастания берёзы повислой в ЮМР;
− Собрать эмперический материал для оценки коэффициента ФА;
− Выявить факторы, влияющие на развитие берёзы повислой;
− Наметить меры по улучшению экологической ситуации.
Работа представлена на 64 страницах и состоит из введения, трех глав,
одиннадцати подпунктов, заключения, списка используемых источников, который включает
в себя 21 наименование, а так же приложения А, Б, В, Г. В работе так же
представлены 5 рисунков и 9 таблиц.
1. Материалы и методы исследования
Вредные выбросы автотранспорта и промышленных предприятий, превышающие
ПДК, губят растительность на локальных территориях и в масштабе целых районов.
Продолжительность жизни деревьев сокращается в 4-10 раз, особенно при
неправильном подборе посадочного материала. Нагрузки на городские территории в
пределах застройки с высокой плотностью населения способствуют уплотнению и
вытаптыванию почв, обеднению их питательными веществами. Нарушается
репродуктивность, что приводит к деградации растительности из-за превышения ПДВ
[Маслов, 2003, с.48].
Одним из удобных способов оценки интенсивности антропогенного воздействия
является метод оценки качества среды по показателям нарушения стабильности
развития организмов. При этом наиболее широко применяется морфогенетический
подход, основанный на оценке внутри индивидуальной изменчивости морфологических
структур, в частности, степени выраженности флуктуирующей асимметрии [Захаров,
2000, с.35].
Методика, рекомендованная МПР РФ для березы повислой, опробовована для
нового вида, и проведено сравнение балльной шкалы оценок. Впервые приводятся
данные по показателям стабильности развития березы плосколистной в условиях
различных природных ценозов и показано, что стабильность развития зависит не
только от техногенных, но и широкого круга биотических и абиотических факторов.
Основным
объектом исследования является Берёза повислая (Betula
pendula) - вид растений рода Берёза (Betula),
семейства Берёзовые (Betulaceae). При благоприятных условиях данный вид достигает
25-30 м в высоту и до 80 см в диаметре
<#"556382.files/image001.gif"> <#"556382.files/image002.gif">.
Женские
цветки без околоцветника, с двумя брактеями
<#"556382.files/image003.gif"> <#"556382.files/image004.gif">.
Берёза
повислая в свободном состоянии начинает плодоносить с 10 лет, а в насаждении −
с 20-25 лет. Плодоношение продолжается ежегодно. Плоды
<#"556382.files/image005.gif">
Рисунок 1 - График соотношения семейств, %
Всего в изучаемой экосистеме было систематизировано 94 вида растений, из
24 семейств, из которых 22 семейства принадлежит к классу двудольных, а 2
семейства к классу однодольных. Из перечисленных выше видов растений 36,2% (34
вида) являются сегетальными и рудеральными. Они произрастают преимущественно
возле несанкционированных свалок и рядом с площадками для сбора ТБО.
Сегетальные растения также встречаются среди посадок культурных растений в
частных домах. Эти 34 вида принадлежат 12 семействам, из которых самые
распространенные это:
− Астровые (Asteroideae) − 6 видов;
− Бобовые (Fabaceae) − 3 вида;
− Губоцветные (Lamiaceae) − 3;
− Капустные (Brassicaceae) − 3.
Большинство встреченных на изучаемой экосистеме сегетальных и рудеральных
видов относятся к классу двудольных(32 вида).
Интродуцированных видов на изучаемой экосистеме было встречено немного −
13 видов из 3 семейств:
− Розовые (Rosaceae) − 9 видов;
− Пасленовые (Solanaceae) − 3 вида;
− Ореховые (Juglandaceae) − 1 вид.
Все 13 видов используются человеком для пищевых целей, 2 вида из
семейства розовых могут использоваться, как лекарственные. Это показывает то,
что человек старается привнести в ту или иную экосистему именно те виды,
которые будут ему выгодны и полезны. Адвентивных видов было встречено только
два (таблица 2).
Таблица 2 − Мелколепестник канадский (Erigeron canadensis) и
Амброзия поллынолистная (Ambrosia artemisifolia)
|
Семейство
|
Вид
|
родина
|
Как используется
|
|
Астровые Asteraseae
|
Мелколепестник канадский
Erigeron canadensis
|
Америка
|
Сорное
|
|
Астровые Asteraseae
|
Амброзия полынолистная
Ambrosia artemisifolia
|
Сев.америка
|
Сорное
|
Эти два растения являются злостными сорняками, встречаются они
повсеместно - возле домов, на мусорных местах, вызывая у людей аллергию в
период цветения.
Таким образом, проанализировав видовой состав флоры, можно судить о ее
разнообразии на территории данной экосистемы. Было встречено 94 вида из 24
семейств. Большинство из этих видов являются сорными растениями, которые
приурочены к злаково-разнотравно-кустарниковым сообществам, характерным для
данной местности. Интродуцированных видов было встречено немного, но, несмотря
на это, их посадки встречаются повсеместно, так как человек их выращивает в
собственных интересах, иногда уничтожая для этого местные виды.
Антропогенная нагрузка на растения на территории данной урбоэкосистемы
значительна. Об этом можно судить по состоянию некоторых видов растений (раннее
пожелтение листвы, засыхание побегов и т.д.), способности их к цветению и
созревании семян. Поэтому для урбанизированных экосистем характерно резкое
уменьшение числа особей некоторых видов, не приспособившихся к антропогенным
загрязнениям (василек синий (Centaurea cyanus), ромашка аптечная (Matricaria chamomilla), дрема белая
(Melandrium album) и др.). Это в дальнейшем может привести и к их полному
исчезновению с территории урбоэкосистемы.
Выборочно на изучаемой экосистеме была проведена инвентаризация зеленых
насаждений. Первый участок находился в центре экосистемы, вдали от крупных
дорог с активным транспортным движением, на территории школы-лицея № 90
(Приложение Д).
Было насчитано порядка 114 деревьев различных категорий состояния.
Величины соотношений категорий деревьев приведены в следующей таблице 3. Судя
по таблице, преобладает вторая категория деревьев − это деревья
средневозрастные с небольшими механическими повреждениями коры и малочисленными
сухими ветвями. Пятой и шестой категорий не отмечено, поэтому можно сделать
вывод о хорошем состоянии древесной растительности на данной территории.
Таблица 3 - Соотношение категории деревьев на первом участке, %
|
Категории
|
Количество деревьев в %
|
|
0 1 2 3 4 5 6
|
13,2 20,2 44,7 16,7 3,5 0 0
|
Причиной этому может служить не только сниженное антропогенное
воздействие в центре экосистемы, но и уход за деревьями (спиливание сухих
сучьев, уборка мусора). Соотношение категорий деревьев на этой территории можно
изобразить в виде графика (рисунок 2).
Рисунок 2 - соотношение категорий деревьев на первом участке, %
Второй участок, где проводилась инвентаризация, находился по Проспекту
Чекистов. На той улице характерен обильный транспортный поток и поэтому
антропогенное влияние на растения значительное. Здесь было насчитано 193 дерева
разной категории состояния.
Таблица 4 − Соотношение категорий деревьев на втором участке, %
|
Категории
|
Количество деревьев в %
|
|
0 1 2 3 4 5 6
|
53,8 8,8 18,7 9,8 3,6 2,1
6,7
|
На втором участке преобладает нулевая категория состояния деревьев −
это деревья в очень хорошем состоянии, то есть без каких либо повреждений и
сухих веток (таблица 4).Такое большое количество деревьев, относящихся к нулевой
категории, связано с молодыми посадками липы по улице Проспект Чекистов и об
устойчивости этого вида к антропогенному воздействию. Соотношение категорий
деревьев на этой территории можно изобразить в виде графика (рисунок 3).
Рисунок 3 - Соотношение категорий деревьев на втором участке, %
В отличие от первого участка, на этом были встречены виды древесных
растений пятой и шестой категории. Это были преимущественно деревья акации.
Следовательно, эти деревья в большей степени подвержены антропогенному
воздействию и не годятся для посадок вдоль оживленных улиц. Большинство
остальных древесных насаждений находилось в относительно хорошем состоянии.
Влияние человека на эти деревья значительно, что проявляется в обрубке веток и
в механических повреждениях коры.
Сегетальные и рудеральные сообщества преимущественно произрастают возле
несанкционированных свалок и место сброса ТБО. Сегетальные растения также
встречаются среди посадок культурных растений в частных домах. На территории
экосистемы несанкционированные свалки чаще всего встречаются возле многоэтажных
домов.
Злаково-разнотравно-кустарниковые сообщества встречаются повсеместно
(газоны, пустоши, участки перед домами и так далее), так как они характерны для
данной степной зоны.
Следует отметить, что для изучаемой экосистемы характерно 2 вида
ландшафтов - это селитебный (жилые постройки) и промышленный (грунтовые и
асфальтированные дороги). В результате этого, сегетально-рудеральные и
злаково-разнотравно-кустарниковые сообщества тесно переплетены между собой.
1.3 Природно-климатические условия изучаемой
экосистемы
.3.1 Климат
Климат города Краснодара −
умеренно-континентальный, с умеренным увлажнением. Среднегодовая температура
воздуха колеблется от +10,8 С˚ до +11,4 С˚. Средняя минимальная
температура января, как самого холодного месяца, составляет минус 1,6 С˚,
абсолютная минимальная минус 36 С˚. Июль является самым жарким месяцем
года, его средняя максимальная температура составляет +25С˚, а абсолютная
максимальная составляет до +42 С˚. Средняя продолжительность безморозного
периода − 192 дня.
Самое высокое положение Солнца над горизонтом в
краевом центре наблюдается 22 июня − 68° 30' к горизонту, на 2° выше, чем
на экваторе. Это самый долгий день в Краснодаре − 17 ч. 34 мин. Самое
низкое положение Солнца − 22 декабря − 21° 30' над горизонтом, то
есть на 2 градуса ниже, чем на Южном полюсе. Это самый короткий день
(продолжительность − 6 часов). В дни равноденствия - 21 марта и 23
сентября − нахождение Солнца к горизонту − 45°, день равен ночи.
Вся территория находится в области положительных
значений радиационного баланса (в то время как в большинстве областей России
радиационный баланс в холодное время года отрицательный). Годовое значение
суммарной солнечной радиации - 115 -120 ккал/см². Этот показатель объясняет
достаточно высокие температуры воздуха.
Среднегодовые показатели атмосферного давления
изменяются незначительно. Для Краснодара среднее давление воздуха в январе
составляет 1014,8 гПа (761мм рт. ст.), в июле −1004,2 гПа (755 мм рт.
ст.). Более значительно изменяются показатели атмосферного давления по сезонам
и среднесуточные.
Годовое количество осадков составляет 660мм в год.
Максимум осадков приходится на июнь, минимум на август. Сумма осадков за период
с температурой выше 10С˚ составляет 275-300 мм. Осадки теплого периода
преимущественно ливневого характера, а холодного − обложные.
Устойчивый снежный покров в равнинной части края, как
правило, не образуется, его средняя толщина здесь не превышает 5-10 см.
Влажность воздуха в городе меняется в зависимости от
сезона. Засухи наблюдаются в летние месяцы (влажность воздуха менее 30%). Число
таких дней в степной зоне составляет до 30-40.
Ветровой режим характерен наибольшей повторяемостью
ветров восточного и северо-восточного румбов, что наглядно представлено розой
ветров (рисунок 4). Наиболее ветреный месяц − март. За теплый период года
наблюдается 80-90 дней с ветрами суховейного характера. Наибольшая сила ветра −
24 м/с, наибольшее количество штилей наблюдается в октябре. В летний период,
как правило, увеличивается повторяемость западных влагонесущих потоков,
особенно сильно увеличивающих количество осадков. Средняя продолжительность
солнечного сияния за год составляет 2174 ч. Радиационный баланс с апреля по
сентябрь составляет 2,15-6,40 мДж/м, с октября по март 0,85-1,28 мДж/м
[Погорелов, 2000, с.56-62].
Рисунок 4 - Роза ветров
1.3.2 Метеоусловия года исследования
В январе погода устойчивая. Средняя температура воздуха 4,1С˚, что на
5,7С˚ выше нормы, максимальная температура воздуха 16,3 С, а минимальная -
4,2С˚. Количество осадков 41мм, что составляет 81 % нормы. Мах скорость
ветра − 19 м/с.
В феврале погода неустойчивая. Средняя температура воздуха 3,8С˚,
что на 4,7С˚ выше нормы, максимальная температура 10,1С˚, минимальная
-6,2С˚. Количество осадков 86,6мм, что составляет 173 % нормы.
Максимальная скорость ветра − 23 м/с.
В марте погода неустойчивая. Средняя температура воздуха составляет 7,3 С˚,
что на 1,2С˚ выше нормы, максимальная температура воздуха 25,8С˚,
минимальная -4,6С˚. Количество осадков − 104мм, что составляет 228%
нормы. Максимальная скорость ветра − 25 м/с.
В апреле погода неустойчивая с небольшими осадками. Средняя температура
воздуха 16, что на 1 градус выше нормы, максимальная температура 28,6С˚, min -5,6 С˚. Количество осадков
33мм, что составляет 59% нормы. Максимальная скорость ветра 17 м/с.
В мае погода умеренно-тёплая. Средняя температура воздуха 16,7С˚,
что на 0,2С˚ ниже нормы, максимальная температура воздуха 28,7С˚,
минимальная 7,9С˚. Количество осадков 27мм, что составляет 46% нормы.
В июне погода умеренно-тёплая. Средняя температура воздуха 20С˚, что
на 0,4С˚ ниже нормы, максимальная 30,8С˚, минимальная 10,2С˚.
Осадки в течении всего месяца − 178 мм, что составляет 269% нормы.
В июле погода тёплая. Средняя температура воздуха 22,5С˚, что на
0,6С˚ ниже нормы, максимальная температура составляет 34,8С˚, а
минимальная 13,8С˚. Количество осадков − 72мм, что составляет 123%
нормы. Максимальная скорость ветра − 12 м/с.
Август. Погода умеренно жаркая. Средняя температура воздуха 25,2С˚,
минимальная температура − это 17,2С˚, а максимальная 34,2С˚.
Количество осадков 39мм, что составляет 141% от нормы. Максимальная скорость
ветра − 12 м/с.
В сентябре погода тёплая. Средняя температура воздуха 19,2С˚, что на
1,5С˚ выше нормы, максимальная температура воздуха 32,1С˚,
минимальная 7,2С˚. Количество осадков − 11мм, что составило 16%
нормы.
Октябрь. Погода неустойчивая. Средняя температура воздуха 12,5С˚,
что на 0,8С˚ выше нормы, максимальная температура воздуха 26,5 С,
минимальная -0,6С˚. Количество осадков 76мм, что составляет 152% нормы.
Максимальная скорость ветра − 19 м/с.
В ноябре средняя температура воздуха 6,0C˚. Maксимальная
температура воздуха 10C˚,
минимальная 1,8 С˚. Количество осадков − 71мм, что составило 100 %
нормы.
В декабре средняя температура воздуха 1,9C˚. Максимальная температура воздуха 5,3C˚, минимальная -1,6С˚.
Количество осадков − 85 мм, что составило 92 % нормы. Maксимальная скорость ветра − 15
м/c.
1.3.3 Геология и геоморфология
Четвертичные отложения слагают равнинную часть Краснодарского края и
представлены аллювиальными и элювиально-делювиальными покровными лессовидными
суглинками, оползневыми образованиями. Выявлено, что территория города Краснодара,
находясь на Азово-Кубанской равнине, слагается нижнечетвертичными, а так же
среднечетвертичными отложениями.
К юго-западу и юго-востоку от Ставропольского плато расположены Кубанский
и Терско-Каспийский передовые прогибы альпийской геосинклинальной зоны,
отделяющие Большой Кавказ от Скифской платформы. Кубанский прогиб разделяется
Адыгейским поднятием мезо-кайнозойского чехла на более глубокий
Западно-Кубанский и менее глубокий Восточно-Кубанские прогибы. По особенностям
геоморфологии Кавказа вся северная часть рассматриваемой территории отнесена к
стране «Русская равнина». Ее северо-западный участок (в пределах Ростовской
области) принадлежит древней Русской платформе, а центральная и южная части,
соответствующие Предкавказью, молодой подвижной Скифской платформе. Наличие
этих крупных морфоструктур, а также структурных элементов второго порядка,
позволяет подразделить Русскую равнину на следующие провинции: возвышенность
юго-востока Русской равнины, равнины и возвышенности Западного и центрального Предкавказья,
Прикаспийская низменность. Две последние провинции расположены в пределах
Скифской платформы и ее прогибов на границе с горными хребтами Кавказа.
Равнинные районы Кавказа бедны реками. Зарождающиеся на небольших
возвышенностях, реки маловодны, и многие из них после прохождения весенних вод
пересыхают. До морей доносят свои воды только большие реки, стекающие с гор.
Воды горных рек отличаются высоким качеством, мало минерализованы и
мягки, пригодны для различных видов использования. Повышенная минерализация
свойственна только равнинным, пересыхающим летом рекам северных и восточных
частей Предкавказья и рекам карстовых районов.
Кавказ обладает значительными запасами подземных вод и сложными условиями
их залегания. По периферии хребтов они питают артезианские бассейны предгорных
равнин и межгорных впадин. Эти воды используют для водоснабжения ряда городов,
а местами и орошения земель [Нагалевский, 2001, с.83].
1.3.4 Рельеф
Кубано-Приазовская низменность расположена к северу от реки Кубани и к
востоку от Азовского моря. Она занимает территорию 39 тыс. км²
с высотами от 0 (у
Азовского моря) до 150 м (у Ставропольской возвышенности). Максимальное
поднятие (156 м) расположено на правобережье Кубани между станицами Кавказской
и Темижбекской. Долины рек врезаны слабо, на ровных пространствах междуречий
встречаются лишь еле заметные понижения, играющие роль стоковых ложбин, и
плоские западины. В настоящее время степные пространства превращены в поля и
пастбища [Погорелов, 2000, с.28].
1.3.5 Почва
Для изучаемой экосистемы характерны почвы равнинных степей, это:
− чернозем обыкновенный;
− чернозем выщелоченный;
− типичный, южный.
Почвообразующие породы представлены четвертичными отложениями и древними −
третичными. Наибольшее распространение получили четвертичные, которые
подразделяются налессовидные (90%). В дельте Кубани и в поймах других рек
сформировались аллювиальные отложения. Для степного типа почвообразования
характерно интенсивное гумусонакопление на большую глубину, что объясняется
биологическими особенностями степной травянистой растительности (мощная
корневая система, проникающая на большую глубину и участвующая в процессах
гумификации) [Погорелов, 2000, с.128].
Почвы равнинной и предгорно-степной зоны края представлены в основном
чернозёмами, обладающими высоким потенциальным плодородием. На территории
города Краснодара. По мощности гумусового слоя (горизонта) почвы сверхнощные
(более 120 см). По содержанию гумуса чернозёмы малогумусные 4-6 %. Почвы,
содержащие карбонаты кальция и магния, а потому вскипающие от 10%- ной соляной
кислоты в слое более 120 см - выщелоченные [Чистяков, 1995, с.12].
2. Методы исследования
Наиболее простым и доступным для широкого использования способом оценки
стабильности развития является определение величины флуктуирующей асимметрии
билатеральных морфологических признаков. Этот подход достаточно прост с точки
зрения сбора, хранения и обработки материала. Он не требует специального
сложного оборудования, но при этом позволяет получить интегральную оценку
состояния организма при всем комплексе возможных воздействий (включая
антропогенные факторы).
Оценка состояния популяции может проводиться практически для любого вида.
Для оценки стабильности развития предпочтительно использование объектов с
удобной для анализа системой морфологических признаков. Выбор объекта зависит
от конкретной задачи. Это может быть какой-то определенный вид, представляющий
специальный интерес на исследуемой территории. Для общей характеристики
ситуации лучше использовать наиболее обычные фоновые виды. Определенная
информация о состоянии экосистемы может быть получена и при исследовании одного
фонового вида.
Интегральным показателем стабильности развития для комплекса пластических
признаков является средняя величина относительного различия между сторонами на
признак. Этот показатель рассчитывается как средняя арифметическая суммы
относительной величины асимметрии по всем признакам у каждой особи, отнесенная
к числу используемых признаков. Система пластических признаков используется при
оценке стабильности развития у растений. Далее рассматривается случай оценки
стабильности развития березы. В таблицах 2 и 3 дан пример расчета средней
относительной величины асимметрии на признак для 5 промеров листа у 10
растений.
В первом действии для каждого промеренного листа вычисляются
относительные величины асимметрии для каждого признака. Для этого разность
между промерами слева (L) и
справа (R) делят на сумму этих же промеров: (L-R)/(L+R), например: Лист N1 (таблица 6), признак 1.
(L-R)/(L+R)= (18-20)/(18+20)=2/38=0,052
Полученные величины заносятся во вспомогательную таблицу 6, в графы 2-6.
Таблица 5 - Образец таблицы для обработки данных по оценке стабильности
развития с использованием пластических признаков (промеры листа)
|
Номер признака*
|
|
№
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
слева
|
справа
|
Слева
|
справа
|
слева
|
справа
|
слева
|
справа
|
слева
|
справа
|
|
1
|
18
|
20
|
32
|
33
|
4
|
4
|
12
|
12
|
46
|
50
|
|
2
|
20
|
19
|
33
|
33
|
3
|
3
|
14
|
13
|
50
|
49
|
|
3
|
18
|
18
|
31
|
31
|
2
|
3
|
12
|
11
|
50
|
46
|
|
4
|
18
|
19
|
30
|
32
|
2
|
3
|
10
|
11
|
49
|
49
|
|
5
|
20
|
20
|
30
|
33
|
6
|
3
|
13
|
14
|
46
|
53
|
|
6
|
12
|
14
|
22
|
22
|
4
|
4
|
11
|
9
|
39
|
39
|
|
7
|
14
|
12
|
26
|
25
|
3
|
3
|
11
|
11
|
34
|
40
|
|
8
|
13
|
14
|
25
|
23
|
3
|
3
|
10
|
8
|
39
|
42
|
|
9
|
12
|
14
|
24
|
25
|
5
|
5
|
9
|
9
|
40
|
32
|
|
10
|
14
|
14
|
25
|
25
|
4
|
4
|
9
|
8
|
32
|
32
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Во втором действии вычисляют показатель асимметрии для каждого листа. Для
этого суммируют значения относительных величин асимметрии по каждому признаку и
делят на число признаков.
Например, для листа 1 (таблица 3):
(0,052+0,015+0+0+0,042)/5=0,022
Результаты вычислений заносят в графу 7 вспомогательной таблицы.
В третьем действии вычисляется интегральный показатель стабильности
развития - величина среднего относительного различия между сторонами на
признак. Для этого вычисляют среднюю арифметическую всех величин асимметрии для
каждого листа (графа 7). В нашем случае искомая величина равна:
(0,022+0,015+0,057+0,061+0,098+0,035+0,036+0,045+0,042+0,012)/10=0,042.
Статистическая значимость различий между выборками по величине
интегрального показателя стабильности развития (частота асимметричного
проявления на признак, величина среднего относительного различия между
сторонами на признак) определяется по t- критерий Стьюдента. Эти показатели дают интегральную характеристику
стабильности развития по комплексу нескоррелированных параметров по разным
признакам. Как показали предшествующие исследования, на фоне отсутствия связи
величины показателей стабильности развития по разным признакам на уровне особи,
при наличии стрессирующего воздействия популяционные показатели стабильности
развития возрастают согласованно даже по нескоррелированным между собой
признакам.
Расчет показателей на признак дает возможность для сравнения результатов,
получаемых по разному числу признаков. При сравнении выборок может быть
зафиксировано определенное различие и оценена его статистическая значимость.
Затруднение при этом вызывает оценка степени выявленных отклонений, их места в
общем диапазоне возможных изменений показателя. Такая оценка особенно важна для
сравнения различных территорий и видов. При получении данных по различным
природным популяциям возможна разработка балльной шкалы для оценки степени
отклонения от нормы. Базовые принципы для ее построения следующие. Диапазон
значений показателя, соответствующий условно нормальному фоновому состоянию,
принимается как первый балл (условная норма). Вспомогательная таблица 3
необходима для расчета интегрального показателя флуктуирующей асимметрии в
выборке.
Диапазон значений, соответствующий критическому состоянию, принимается за
пятый балл. Весь диапазон между этими пороговыми уровнями ранжируется в порядке
возрастания значений показателя. Поскольку при этом суммируются данные по ряду
независимых показателей, мы получаем в действительности интегральную оценку
ситуации для сравнения различных территорий и видов.
Таблица 6 − Образец таблицы для обработки данных по оценке
стабильности развития с использованием платических признаков (промеры листа)
|
Номер признака
|
Величина асимметрии листа
|
|
№
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
1
|
0,052
|
0,015
|
0
|
0
|
0,042
|
0,022
|
|
2
|
0,026
|
0
|
0
|
0,037
|
0,010
|
0,015
|
|
3
|
0
|
0
|
0,2
|
0,044
|
0,042
|
0,057
|
|
4
|
0,027
|
0,032
|
0,2
|
0,048
|
0
|
0,061
|
|
5
|
0
|
0,048
|
0,33
|
0,037
|
0,071
|
0,098
|
|
6
|
0,077
|
0
|
0
|
0,1
|
0
|
0,035
|
|
7
|
0,077
|
0,019
|
0
|
0
|
0,081
|
0,036
|
|
8
|
0,037
|
0,042
|
0
|
0,111
|
0,037
|
|
9
|
0,077
|
0,020
|
0
|
0
|
0,111
|
0,042
|
|
10
|
0
|
0
|
0
|
0,059
|
0
|
0,012
|
|
Величина асимметрии в
выборке:
|
X=0,042
|
Эта система представляет собой балльную оценку изменений состояния
организма по уровню стабильности развития. Такие балльные системы оценок к
настоящему времени разработаны по величине интегральных показателей
стабильности развития для растений, рыб, земноводных и млекопитающих и
приводятся в соответствующих разделах.
Результаты оценки интегрального показателя стабильности развития
используются для сравнения выборок, собранных либо с одной и той же модельной
площадки в разное время, либо с разных площадок. Характеристика уровня, на
котором стабилизировалось состояние исследуемых популяций, возможна путем
использования системы балльной оценки стабильности развития, где низкие
значения интегрального показателя стабильности развития соответствуют первому
баллу, наиболее высокие − пятому баллу.
Использование балльной шкалы возможно как для фонового мониторинга, так и
для оценки последствий разных видов антропогенного воздействия. При этом нужно
иметь в виду, что изменение состояния, здоровья живого организма является
неспецифической реакцией на самые различные воздействия и показатель
стабильности развития дает информацию о результатах всех этих воздействий
[Баранов, 2000, с.27-33].
Оценка динамики численности различных видов является одной из ключевых
задач при организации фонового биологического мониторинга. Данные для этого
получаются путем сравнения выборок, собранных на модельных площадках за разные
годы. При данном подходе может быть получен ответ на вопрос о том, как
изменяется состояние популяции при изменении численности. Такие данные
представляют как самостоятельный интерес, так и для получения информации о
возможных изменениях состояния популяций в естественных условиях.
Данные для выявления межпопуляционных различий могут быть получены при
сравнении выборок из разных биотопов. Снижение стабильности развития является
индикатором ухудшения состояния организма при стрессирующем воздействии среды,
на экологической периферии ареала. Сейчас условия экологической периферии имеют
место повсеместно за счет антропогенного воздействия. Важно отметить, что
условия экологической периферии ареала могут возникать в разных частях ареала и
в силу естественных причин. Особенно ярко это проявляется у растений. Например,
для березы повислой (Betula pendula) было
показано, что в затененных условиях стабильность развития существенно ниже, чем
на освещенных участках [Крысанов, 1996, с.131].
Оценка последствий антропогенного воздействия предполагает сравнение
модельных площадок, выделенных на территориях с разной степенью антропогенного
воздействия, либо путем сравнения выборок с одной и той же площадки, собранных
в разное время для выявления возможного ухудшения или улучшения состояния
организма.
Как показывает практика проведения таких оценок, при этом возможно
выявление последствий различных видов антропогенных воздействий, а также
комплексного воздействия, включая химическое и радиационное .
При использовании балльной шкалы, возможно выделение территорий по
степени отклонения от нормы в состоянии организма, в зависимости от
антропогенной нагрузки. При мониторинге во времени возможно выявление
направления и степени отклонения состояния организма в зависимости от
нарастания или снижения степени антропогенного воздействия.
Растения − крайне важный и интересный объект для характеристики
состояния окружающей природной среды. Важность оценки состояния природных
популяций растений состоит в том, что именно растения являются основными
продуцентами, их роль в экосистемах трудно переоценить. Растения −
чувствительный объект, позволяющий оценивать весь комплекс воздействий,
характерный для данной территории в целом, поскольку они ассимилируют вещества
и подвержены прямому воздействию одновременно из двух сред: из почвы и из
воздуха. В связи с тем, что растения ведут прикрепленный образ жизни, состояние
их организма отражает состояние конкретного локального местообитания. Удобство
использования растений состоит в доступности и простоте сбора материала для
исследования. Специфика растений как объекта исследования предъявляет
определенные требования к выбору видов. Общие принципы выбора видов для
исследования описаны во введении к настоящему пособию. Применительно к
растениям важно также учитывать следующие особенности.
При выборе вида в зависимости от задачи исследования, необходимо
учитывать, что, в силу прикрепленного образа жизни, мелкие травянистые виды
растений в большей степени, по сравнению с древесными видами, могут отражать
микробиотопические условия (как естественные - это локальные различия типа
почвы, влажности и других факторов, так и антропогенные - это точечное
загрязнение). При наличии таких микробиотопических различий, получаемые оценки
состояния растений могут существенно различаться для разных видов. Для
выявления микробиотопических различий предпочтителен выбор травянистых
растений, в то время как для характеристики достаточно больших территорий лучше
использовать древесные растения.
При выборе объекта также важно иметь в виду, что многие виды растений
подвержены межвидовой гибридизации. Необходимо учитывать возможность различия
по стабильности развития между гибридами и исходными формами.
Для удобства оценки величины флуктуирующей асимметрии рекомендуется
избегать видов растений с заведомо асимметричными листьями [Захаров,2000, c.35-40].
2.1 Сбор материала
Сбор материала следует проводить после остановки роста листьев (в средней
полосе, начиная с июля). Каждая выборка должна включать в себя 100 листьев (по
10 листьев с 10 растений). Листья с одного растения лучше хранить отдельно, для
того, чтобы в дальнейшем можно было проанализировать полученные результаты
индивидуально для каждой особи. Для этого мы рекомендуем собранные с одного
дерева листья связывать за черешки. Все листья, собранные для одной выборки,
сложить в полиэтиленовый пакет, туда же вложить этикетку. В этикетке указать
номер выборки, место сбора (делая максимально подробную привязку к местности),
дату сбора.
При выборе растений важно учитывать четкость определения принадлежности
растения к исследуемому виду, условия произрастания особи и возрастное
состояние растения.
Поскольку многие растений подвержены гибридизации, которая может повлиять
на уровень стабильности развития растений, то мы рекомендуем выбирать растения
с четко выраженными видовыми признаками.
По условия произрастания листья должны быть собраны с растений,
находящихся в одинаковых экологических условиях (уровень освещенности,
увлажнения и т.д.). Рекомендуется выбирать растения, растущие на открытых
участках (полянах, опушках), поскольку многие виды светолюбивы и условия
затенения являются для них стрессовыми и могут существенно снизить стабильность
развития.
Для исследования возрастного состояния растения рекомендуется выбирать
растения, достигшие генеративного возрастного состояния. Для исследований сбора
листьев с растения предлагается использовать лист, как орган обладающий
билатеральной симметрией. По положению в кроне необходимо собирать листья из
одной и той же части кроны с разных сторон растения. У березы повислой
собираются листья из нижней части кроны дерева с максимального количества
доступных веток относительно равномерно вокруг дерева. Тип побега также не
должен изменяться в серии сравниваемых выборок. У березы повислой используются
листья с укороченных побегов. Размер листьев должен быть сходным, средним для
данного растения. Поврежденные листья могут быть использованы для анализа, если
не затронуты участки, с которых будут сниматься измерения. Рекомендуется
собирать с растения несколько больше листьев, чем требуется, на тот случай,
если часть листьев из-за повреждений не сможет быть использована для анализа
[Княжева, 2005, с.78].
Никакой специальной обработки и подготовки материала не требуется.
Материал может быть обработан сразу после сбора, или позднее. Для
непродолжительного хранения собранный материал можно хранить в полиэтиленовом
пакете на нижней полке холодильника. Для длительного хранения можно
зафиксировать материал в 60% растворе этилового спирта или гербаризировать.
Для оценки стабильности развития растений можно использовать любые
признаки по различным морфологическим структурам, для которых возможно оценить
нормальное значение и соответственно учесть степень отклонения от него.
Предпочтительным в силу простоты и однозначности интерпретации является
учет асимметрии исследуемых структур, которые в норме являются симметричными.
Некоторые ограничения при этом накладываются лишь необходимостью того, чтобы
рассматриваемые признаки были полностью сформированы к моменту исследования (за
исключением случаев решения специальных задач, связанных с оценкой стабильности
развития на разных стадиях развития).
В качестве наиболее простой системы признаков, удобной для получения
большого объема данных для различных популяций, предлагается система промеров
листа у растений с билатерально симметричными листьями. Для оценки величины
флуктуирующей асимметрии мы советуем выбирать признаки, характеризующие общие
морфологические особенности листа, удобные для учета и дающие возможность
однозначной оценки [Захаров, 2000, с.37-39].
2.2 Измерения
В качестве примера можно указать систему признаков, разработанную для
березы. Для измерения лист помещают пред собой стороной, обращенной к верхушке
побега.
Примечание - 1- ширина половинки листа (измерения проводили посередине
листовой пластинки); 2-длина второй от основания листа жилки второго порядка;
3-расстояние между основаниями первой и второй жилок второго порядка;
4-расстояние между концами этих жилок; 5-угол между главной жилкой и второй от
основания листа жилкой второго порядка
Рисунок 5 − Схема морфологических признаков для оценки стабильности
развития березы повислой (Betula pendula)[Баранов,
2000, с.39]
береза воздушный фитофильтр экосистема
С каждого листа снимают показатели по пяти промерам с левой и правой
сторон листа (рисунок 5). Для измерения лист складывают пополам, совмещая
верхушку с основанием листовой пластинки. Потом разгибают лист и по образовавшейся
складке производят измерения:
− длина жилки второго порядка, второй от основания листа;
− расстояние между основаниями первой и второй жилок второго
порядка;
− расстояние между концами этих же жилок;
− угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой
второго порядка.
Для измерений потребуются измерительный циркуль, линейка и транспортир.
Промеры 1-4 снимаются циркулем-измерителем, угол между жилками (признак 5)
измеряется транспортиром.
Для оценки степени нарушения стабильности развития удобно использовать
пятибалльную оценку. Пока такая шкала предложена только для березы. Первый балл
шкалы − условная норма. Значения интегрального показателя асимметрии
(величина среднего относительного различия на признак), соответствующие первому
баллу наблюдаются, обычно, в выборках растений из благоприятных условий
произрастания, например, из природных заповедников. Пятый балл −
критическое значение, такие значения показателя асимметрии наблюдаются в крайне
неблагоприятных условиях, когда растения находятся в сильно угнетенном
состоянии.
Таблица 7 − Пятибалльная шкала оценки отклонений состояния
организма от условной нормы по величине интегрального показателя стабильности
развития для березы повислой (Betula pendula)
|
Балл
|
Величина показателя
стабильности развития
|
|
I
|
<0,040
|
|
II
|
0,040 - 0,044
|
|
II
|
0,045 - 0,049
|
|
IV
|
0,050 - 0,054
|
|
V
|
>0,054
|
В приведенном примере показатель асимметрии был равен 0,042, что
соответствует второму баллу шкалы. Это означает, что растения испытывают слабое
влияние неблагоприятных факторов. Значения показателя асимметрии,
соответствующие третьему и четвертому баллам обычно наблюдаются в загрязненных
районах.
Предлагаемый подход может быть использован для оценки состояния популяций
отдельных видов растений, а также качества среды в целом. Так как уровень
стабильности развития зависит от условий обитания растения, то соответствующими
баллами можно оценивать и состояние окружающей среды [Баранов, 2000, с.39-41].
2.3 Вычисления
В качестве объекта исследования нами была использована Берёза повислая (Betula pendula) (или Берёза бородавчатая). Берёзовые листья были
собраны в следующих точках ЮМР вдоль улицы: Проспект Чекистов. При сборе
материала строго придерживались тех методических требований, которые изложены у
Захарова.
Промеры снимались линейкой, циркуль-измеритель с точностью 0,1 мм. Пятый
признак измеряли транспортиром с точностью до 1 градуса. Для каждой точки
исследования было промерено 100 листьев по 5 признакам слева и справа по
следующим измерениям:
− ширина половинки листа;
− длина второй от основания листа жилки второго порядка;
− расстояние между основаниями первой и второй жилок второго
порядка;
− расстояние между концами этих жилок;
− угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой
второго порядка.
Далее все промеры были набраны в электронные таблицы Excel. Расчеты
показателей асимметрии были проведены с использованием возможности
программирования в Microsoft Excel по методике описанной Захаровым и др.
Обозначим значение одного промера Х, тогда значение промера с левой и с
правой стороны будем обозначать как ХЛ и ХП, соответственно. Измеряя параметры
листа по 5-ти признакам (слева и справа) мы получаем 10 значений Х. Для каждого
промеренного листа вычисляли относительные величины асимметрии для каждого
признака (Y) − разность между промерами
слева (ХЛ) и справа (ХП) делят на сумму этих же промеров: =(Хл-Хп)/(Хл+Хп).
Найденное значение Y1
вписываем в вспомогательную таблицу. Подобные вычисления производят по каждому
признаку. В результате получается 5 значений Y для одного листа. Такие же вычисления производят для каждого
листа в отдельности, записывая результаты в таблицу.
Находим значение среднего относительного различия между сторонами на
признак для каждого листа ( Z ).
Для этого сумму относительных различий надо разделить на число признаков:
,
где
N − число
признаков, в данном случае N = 5 .
Подобные
вычисления производятся для каждого листа. Найденные значения заносятся в
таблицу. Вычисляем среднее относительное различие на признак для выборки ( Х ).
Для этого все значения Z складывают и делят на число этих значений:
,
где
n − число
значений Z, то есть число листьев.
Этот показатель характеризует степень асимметричности организма. Для
данного показателя разработана пятибалльная шкала отклонения от нормы, в
которой 1 балл − условная норма, а 5 балл − критическое состояние
(Таблица 8).
Таблица 8 − значение показателя асимметричности организма
|
Балл
|
Значение показателя
асимметричности
|
|
1 Балл
|
до 0,055
|
|
2 Балл
|
0,055-0,060
|
|
3 Балл
|
0,060-0,065
|
|
4 Балл
|
0,065-0,070
|
|
5 Балл
|
более 0,07
|
3. Результаты исследования
Для проведения исследований было заложено 2 пробных площадки ЮМР: вдоль улиц
Проспект Чекистов в ходе оценки относительного жизненного состояния учтено 10
деревьев, и оценку флуктуирующей асимметрии проводили на 100 образцах листьев.
Мы измеряли листья по пяти параметрам с левой и правой стороны листа:
− ширина половинки листа. Для измерения лист складывают поперек
пополам, прикладывая макушку листа к основанию, потом разгибают и по
образовавшейся складке производят измерения;
− длина второй жилки второго порядка от основания листа;
− расстояние между основаниями первой и второй жилок второго
порядка;
− расстояние между концами этих жилок;
− угол между главной жилкой и второй от основания жилкой второго
порядка.
В первом действии находим относительное различие между значениями
признака слева и справа − ( Y ) для каждого признака, то есть коэффициент флуктуирующей ассиметрии.
Для этого находят разность значений измерений по одному признаку для одного
листа, затем находят сумму этих же значений и разность делят на сумму (таблица
9).
Для 1 признака:Y=
Хл-Хп/Хл+Хп=1,7-1,9/1,7+1,9=0,052632;
Для 2 признака: Y=
Хл-Хп/Хл+Хп=3,3-3,2/3,3+3,2= 0,015385;
Для 3 признака:Y=
Хл-Хп/Хл+Хп=0,5-0,6/0,5+0,6= 0,090909;
Для 4 признака:Y=
Хл-Хп/Хл+Хп=1,2-1,2/1,2+1,2=0;
Для 5 признака:Y=
Хл-Хп/Хл+Хп=52-49/52+49= 0,029703.
Таблица 9 − Обработка данных по оценке стабильности развития с
использованием пластических признаков (промеры листа)
|
№ Листа
|
1 Признак
|
2 Признак
|
3 Признак
|
4 Признак
|
5 Признак
|
Среднее относительное
различие на признак
|
(1) 
(1)
(1)
(1)
(1)
(2)
Во втором действии находим значение среднего относительного различия
между сторонами на признак для каждого листа (Z). Для этого сумму относительных различий надо разделить на
число признаков. Например, для 1листа Y1 =0,052632; Y2 =0,015385; Y3 =0,090909; Y4 = 0; Y5 =
0,029703.Находим значение Z1 по
формуле: Z1= Y1 + Y2+ Y3 + Y4 + Y5 /N= 0,052632 + 0,015385 + 0,090909 + 0
+ 0,029703 /5=0,045163, где N − число
признаков, в данном случае N = 5
.
В третьем действии вычисляется среднее относительное различие на признак
для выборки ( Х ). Для этого все значения Z складывают и делят на число этих значений:
0,065297904,
где
n − число
значений Z, то есть число листьев (100).
Среднее значение коэффициента флуктуирующей ассиметрии равно 0,065297904.
Это соответствует 4 баллу, который отражает достаточно благоприятную ситуацию
на изучаемой территории.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведя исследования экосистемы урбаландшафта в микрорайоне «Юбилейный»
города Краснодара, мы можем сделать вывод о том, что экосистема находится в
существенном нарушении экологической ситуации. Это связано, прежде всего, с
антропогенным фактором, таким, как влияние отходов и транспорта. Так же можно
отнести и климатические условия изучаемой территории.
Изучаемая экосистема занимает Юго-Западную часть ЮМР города Краснодара.
Источниками загрязнения почвы и воздуха в этой экосистеме являются
автомагистрали. Сравнительно обильное транспортное движение по улице Проспект
Чекистов. Подсчет грузопотока машин на центральной магистрали дал следующие результаты.
Загруженность дороги по ул. Проспект Чекистов, где количество машин в за 10
минут равно 215 шт., следовательно, за 1 час 1290.
В качестве мер по улучшению экологической ситуации могут выступать
следующие меры:
− внесение удобрений;
− разрыхление почвы путём вспашки;
− уборка бытового мусора;
− уход за деревьями (обрезка сухих веток и т.д.);
− посадка новых молодых деревьев с учётом светолюбивости Берёзы
повислой (Betula pendula).
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
Атлас
«Краснодарский край. Республика Адыгея» / под редакцией Чистякова В.И. М.,
1996. 48 с.
Биоиндикация
и биомониторинг / под редакцией Криволуцкого Д.А. М., 1991. 246 с.
Баранов А.С.,
Захаров В.М., Борисов В.И. Здоровье среды: методика оценки. М., 2000. 66 с.
Вайнерт Э.
Биоиндикация загрязнений наземных экосистем. М., 1998.
с.
Васильев Б.Р.
Строение листа древесных растений различных климатических зон. Л., 1988. 316 с.
Гроздова Н.
Б., Некрасов В. И. Деревья, кустарники и лианы: Справочное пособие. М.,1986. С.
110- 111.
Деревья и кустарники СССР.
Дикорастущие, культивируемые и перспективные для интродукции: в 7 т. Т. II
<#"556382.files/image012.gif">2 признак
3признак
4признак
5признак
Среднее относительное различие
на признак
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0,055555556
|
0,015873
|
0,090909
|
0,043478
|
0,02
|
0,002258159
|
|
2
|
0,090909091
|
0,014925
|
0,333333
|
0,043478
|
0,04
|
0,005226461
|
|
3
|
0,025641026
|
0,033333
|
0,166667
|
0,090909
|
0,009524
|
0,003260739
|
|
4
|
0
|
0,015385
|
0
|
0,047619
|
0,009174
|
0,00072178
|
|
5
|
0,025641026
|
0,526718
|
0,6
|
0,157895
|
0,036364
|
0,01346617
|
|
6
|
0,027027027
|
0
|
0,2
|
0,043478
|
0,017544
|
0,002880491
|
|
7
|
0,063829787
|
0,012346
|
0,333333
|
0
|
0,032967
|
0,004424758
|
|
8
|
0,024390244
|
0,015385
|
0,142857
|
0,043478
|
0,019608
|
0,002457181
|
|
9
|
0
|
0,012346
|
0,166667
|
0,032258
|
0,021277
|
0,00232547
|
|
10
|
0,021276596
|
0,027778
|
0
|
0
|
0,129412
|
0,001784661
|
|
11
|
0,032258065
|
0,019608
|
0,111111
|
0,052632
|
0,058824
|
0,002744321
|
|
12
|
0,073170732
|
0,04918
|
0,666667
|
0,047619
|
0,041667
|
0,008783034
|
|
13
|
0,066666667
|
0,028571
|
0
|
0,047619
|
0
|
0,001428571
|
|
14
|
0,023255814
|
0,014085
|
0,111111
|
0,076923
|
0,021277
|
0,002466511
|
|
15
|
0,047619048
|
0,016949
|
0
|
0,043478
|
0,030928
|
0,001389743
|
|
16
|
0,04
|
0,025641
|
0,090909
|
0,066667
|
0,029126
|
0,00252343
|
|
17
|
0
|
0,012987
|
0,111111
|
0,111111
|
0,02
|
0,002552092
|
|
18
|
0
|
0,014925
|
0,25
|
0,142857
|
0,017857
|
0,004256397
|
|
19
|
0,055555556
|
0,060606
|
0
|
0,076923
|
0,009901
|
0,002029857
|
|
20
|
0
|
0,013699
|
0
|
0,037037
|
0,068182
|
0,001189175
|
|
21
|
0,043478261
|
0
|
0,111111
|
0,076923
|
0,045455
|
0,00276967
|
|
22
|
0,06122449
|
0,04
|
0,076923
|
0,130435
|
0,010309
|
0,003188916
|
|
23
|
0
|
0,025641
|
0,058824
|
0,058824
|
0,026549
|
0,001698368
|
|
24
|
0
|
0,010989
|
0,066667
|
0,125
|
0,009709
|
0,002123644
|
|
25
|
0,038461538
|
0,025641
|
0,166667
|
0
|
0,017241
|
0,002480106
|
|
26
|
0,056603774
|
0,037037
|
0,111111
|
0,034483
|
0
|
0,002392347
|
|
27
|
0
|
0,025641
|
0,1
|
0
|
0,017241
|
0,001428824
|
|
28
|
0,052631579
|
0
|
0,111111
|
0,125
|
0,021739
|
0,003104818
|
0
|
0,011236
|
0,066667
|
0,111111
|
0
|
0,001890137
|
|
30
|
0,023255814
|
0,028571
|
0,111111
|
0,125
|
0
|
0,002879384
|
|
31
|
0,043478261
|
0
|
0
|
0,052632
|
0,030928
|
0,001270377
|
|
32
|
0,023255814
|
0,015873
|
0
|
0,125
|
0,010753
|
0,001748815
|
|
33
|
0,034482759
|
0,034483
|
0,125
|
0,125
|
0,04
|
0,003589655
|
|
34
|
0,055555556
|
0,034483
|
0,111111
|
0,125
|
0,078652
|
0,004048011
|
|
35
|
0
|
0,014493
|
0,090909
|
0,142857
|
0,066667
|
0,003149257
|
|
36
|
0,041666667
|
0,029412
|
0,166667
|
0,125
|
0,047619
|
0,004103641
|
|
37
|
0,111111111
|
0,03125
|
0
|
0,125
|
0,029126
|
0,002964873
|
|
38
|
0
|
0,041096
|
0,076923
|
0,125
|
0,027027
|
0,00270046
|
|
39
|
0,19047619
|
0,181818
|
0,090909
|
0,125
|
0,018182
|
0,006063853
|
|
40
|
0,063829787
|
0
|
0
|
0,125
|
0,027523
|
0,002163527
|
|
41
|
0,063829787
|
0,013333
|
0,090909
|
0,125
|
0,029126
|
0,003221984
|
|
42
|
0,11627907
|
0,030303
|
0,333333
|
0,142857
|
0,066667
|
0,006894392
|
|
43
|
0,019607843
|
0,012658
|
0,111111
|
0,125
|
0,012048
|
0,002804254
|
|
44
|
0,136363636
|
0,015873
|
0,2
|
0,125
|
0,123596
|
0,006008322
|
|
45
|
0
|
0,012658
|
0,090909
|
0,125
|
0,022727
|
0,002512946
|
|
46
|
0,086956522
|
0,014493
|
0,333333
|
0,125
|
0,027523
|
0,005873055
|
|
47
|
0,086956522
|
0,060606
|
0,25
|
0,125
|
0,020408
|
0,005429707
|
|
48
|
0,136363636
|
0,074627
|
0,076923
|
0,125
|
0
|
0,004129136
|
|
49
|
0,086956522
|
0,030303
|
0,076923
|
0,125
|
0,041667
|
0,003608493
|
|
50
|
0
|
0,012658
|
0
|
0,125
|
0,009174
|
0,001468325
|
|
51
|
0,038461538
|
0,022727
|
0,111111
|
0,125
|
0,028037
|
0,003253373
|
|
52
|
0,086956522
|
0,014493
|
0,090909
|
0,125
|
0,031579
|
0,003489373
|
|
53
|
0,020408163
|
0,027027
|
0,142857
|
0,125
|
0,026549
|
0,00341841
|
|
54
|
0,086956522
|
0
|
0,166667
|
0,125
|
0
|
0,003786232
|
|
55
|
0
|
0,05
|
0,111111
|
0,125
|
0,022727
|
0,003088384
|
|
56
|
0,086956522
|
0,083333
|
0,090909
|
0,125
|
0
|
0,003861989
|
|
57
|
0,020408163
|
0,05
|
0
|
0,125
|
0,008696
|
0,002041038
|
|
58
|
0,111111111
|
0
|
0
|
0,125
|
0,009009
|
0,002451201
|
|
59
|
0,038461538
|
0,012048
|
0,090909
|
0,125
|
0
|
0,002664188
|
|
60
|
0,086956522
|
0,055556
|
0,076923
|
0,125
|
0,018519
|
0,003629537
|
|
61
|
0,020408163
|
0,025
|
0,076923
|
0,125
|
0,017857
|
0,002651884
|
|
62
|
0,020408163
|
0,027027
|
0,111111
|
0,125
|
0,010309
|
0,002938556
|
|
63
|
0,020408163
|
0,013699
|
0
|
0,125
|
0,018868
|
0,001779747
|
|
64
|
0,019607843
|
0,02439
|
0,176471
|
0,125
|
0,063063
|
0,004085317
|
|
65
|
0,063829787
|
0,042254
|
0,230769
|
0,125
|
0,074074
|
0,005359266
|
|
66
|
0,041666667
|
0,025
|
0,166667
|
0,125
|
0,009009
|
0,003673423
|
|
67
|
0,086956522
|
0,014493
|
0,090909
|
0,125
|
0,029126
|
0,003464846
|
|
68
|
0,041666667
|
0
|
0,058824
|
0,125
|
0,018519
|
0,002440087
|
|
69
|
0,020408163
|
0,025641
|
0,090909
|
0,125
|
0,009524
|
0,002714821
|
|
70
|
0
|
0,02439
|
0,333333
|
0,125
|
0,009174
|
0,004918979
|
|
71
|
0,136363636
|
0,057143
|
0,2
|
0,125
|
0,016949
|
0,005354556
|
|
72
|
0,041666667
|
0,012658
|
0,066667
|
0,125
|
0,029126
|
0,002751178
|
|
73
|
0,019607843
|
0,011236
|
0,066667
|
0,125
|
0,038462
|
0,00260972
|
|
74
|
0,063829787
|
0,027027
|
0,090909
|
0,125
|
0,009009
|
0,003157749
|
|
75
|
0,086956522
|
0,013699
|
0
|
0,125
|
0,009174
|
0,002348295
|
|
76
|
0
|
0,036145
|
0,166667
|
0,125
|
0,029126
|
0,003569375
|
|
77
|
0,041666667
|
0,027778
|
0,2
|
0,125
|
0,009709
|
0,004041532
|
|
78
|
0,111111111
|
0,058824
|
0,142857
|
0,125
|
0,020408
|
0,004581999
|
|
79
|
0,025641
|
0,166667
|
0,125
|
0,028037
|
0,004091749
|
|
80
|
0
|
0,011765
|
0,066667
|
0,125
|
0,019608
|
0,002230392
|
|
81
|
0,038461538
|
0,022727
|
0
|
0,125
|
0,028037
|
0,002142262
|
|
82
|
0,020408163
|
0,05
|
0
|
0,125
|
0,019231
|
0,002146389
|
|
83
|
0
|
0,012346
|
0,272727
|
0,125
|
0,037736
|
0,004478088
|
|
84
|
0,086956522
|
0,012987
|
0,166667
|
0,125
|
0,009901
|
0,004015112
|
|
85
|
0,020408163
|
0,025
|
0,090909
|
0,125
|
0,029126
|
0,002904435
|
|
86
|
0,038461538
|
0,012346
|
0,076923
|
0,125
|
0
|
0,002527303
|
|
87
|
0
|
0,011236
|
0
|
0,125
|
0,041667
|
0,001779026
|
|
88
|
0,090909091
|
0,043478
|
0
|
0,125
|
0,009901
|
0,002692883
|
|
89
|
0
|
0
|
0,090909
|
0,125
|
0,018868
|
0,00234777
|
|
90
|
0,020408163
|
0,027027
|
0,090909
|
0,125
|
0,019608
|
0,002829521
|
|
91
|
0,041666667
|
0,060241
|
0,076923
|
0,125
|
0,020408
|
0,003242389
|
|
92
|
0,063829787
|
0,041096
|
0
|
0,125
|
0,047619
|
0,002775447
|
|
93
|
0,074074074
|
0,019608
|
0,272727
|
0,125
|
0,043478
|
0,005348875
|
|
94
|
0
|
0,012658
|
0,090909
|
0,125
|
0,029126
|
0,002576935
|
|
95
|
0,063829787
|
0,027778
|
0,111111
|
0,125
|
0,018868
|
0,003465866
|
|
96
|
0,063829787
|
0,013333
|
0,2
|
0,125
|
0,048544
|
0,004507068
|
|
97
|
0,136363636
|
0,014085
|
0,111111
|
0,125
|
0,164835
|
0,005513944
|
|
98
|
0,086956522
|
0,047619
|
0,076923
|
0,125
|
0,173913
|
0,005104117
|
|
99
|
0,074074074
|
0,021739
|
0,090909
|
0,125
|
0,030928
|
0,003426501
|
|
100
|
0
|
0
|
0
|
0,125
|
0,009009
|
0,00134009
|
|
|
|
|
|
Хср
|
0,003314895
|
Приложение Г
Результаты инвентаризации школы-лицея №90
|
Название
|
Высота, м.
|
Диаметр, м.
|
ОПП%
|
Категории cостояния
|
Размер кроны, м.
|
Особые приметы
|
|
1 Тополь пиромидальный
|
10
|
0,45
|
0
|
3
|
2
|
Обпиленные ветки
|
|
2 Тополь пиромидальный
|
22
|
1
|
20
|
3
|
3
|
Сухие ветки
|
|
3 Абрикос
|
5
|
0,55
|
5
|
2
|
5
|
|
|
4 Тополь пиромидальный
|
21
|
1
|
0
|
1
|
2
|
|
|
5 Орех грецкий
|
5
|
0,5
|
10
|
2
|
4
|
|
|
6 Липа
|
7
|
0,5
|
20
|
0
|
3
|
|
|
7 Орех грецкий
|
6
|
0,75
|
30
|
1
|
5,5
|
|
|
8 Шелковица
|
7
|
0,8
|
35
|
1
|
6
|
|
|
9 Абрикос
|
6
|
0,8
|
30
|
2
|
5,5
|
Сухие ветки
|
|
10 Орех грецкий
|
6,5
|
0,75
|
35
|
3
|
6
|
Сухие ветки
|
|
11 Яблоня
|
4
|
0,75
|
30
|
2
|
4
|
Сухие ветки
|
|
12 Черемуха
|
6,5
|
0,75
|
40
|
0
|
4
|
|
|
13 Клен
|
5
|
0,6
|
40
|
0
|
4
|
|
|
14 Липа
|
5
|
0,55
|
20
|
0
|
3,8
|
|
|
15 Береза
|
4,5
|
0,3
|
20
|
0
|
2
|
|
|
16 Тополь пиромидальный
|
19
|
0,75
|
50
|
4
|
2
|
Сухие ветки
|
|
17 Абрикос
|
5,5
|
0,75
|
40
|
2
|
5
|
Сухие ветки
|
|
18 Липа
|
15
|
0,75
|
10
|
0
|
4
|
|
|
19 Тополь пиромидальный
|
20
|
0,9
|
20
|
2
|
3
|
Сухие ветки
|
|
20 Липа
|
15
|
0,75
|
10
|
0
|
4
|
|
|
21 Абрикос
|
7
|
0,6
|
5
|
1
|
5
|
Сухие ветки
|
|
22 Орех грецкий
|
5
|
0,65
|
5
|
4
|
5
|
|
|
23 Орех черный
|
13
|
0,9
|
40
|
1
|
7
|
|