Содержание

2. Методы исследования в биологии

 

Метод — это путь исследования, который проходит учёный, решая какую-либо научную задачу, проблему.

Научный метод — это совокупность приёмов и операций, используемых при построении системы научных знаний.

 

Методы, универсальные для всех биологических наук: описательный, сравнительный, исторический и экспериментальный.

  • Описательный метод. В основе его лежит наблюдение. Этот метод использовали учёные древности, которые занимались сбором и изучением разных живых организмов; он применяется и в настоящее время (например, когда находят новый вид).

Наблюдение — метод, с помощью которого исследователь собирает информацию об объекте (восприятие природных объектов с помощью органов чувств).

Пример:

наблюдать можно визуально, например за поведением животных. Можно наблюдать с помощью приборов за изменениями, происходящими в живых объектах: например, при снятии кардиограммы в течение суток, при замерах веса телёнка в течение месяца.

Наблюдать можно за сезонными изменениями в природе, за линькой животных и т. д. Выводы, сделанные наблюдателем, проверяются либо повторными наблюдениями, либо экспериментально.

  • Сравнительный метод начали использовать в \(XVII\) в. Этот метод дал возможность систематизировать живые организмы на основе сравнения их внешнего и внутреннего строения. В современной науке сравнительный метод также находит широкое применение.
  • Исторический метод — установление взаимосвязей между фактами, процессами, явлениями, происходившими на протяжении исторически длительного времени (несколько миллиардов лет). В биологии этот метод начали использовать во второй половине \(XIX\) века. Исторический метод дал учёным-биологам возможность не только заниматься описанием биологических явлений, но и позволил объяснять происхождение и развитие живых систем.
  • Экспериментальный метод — это получение новых знаний (изучение явления) с помощью поставленного опыта.  

Эксперимент — метод исследования в биологии, при котором экспериментатор сознательно изменяет условия и наблюдает, как они влияют на живые организмы. Эксперимент можно проводить как в лаборатории, так и на открытом воздухе.

Экспериментальный метод начал применять в своих исследованиях при изучении кровообращения Уильям Гарвей (\(1578\)–\(1657\) гг.), а широко использоваться в биологии (при изучении физиологических процессов) он начал с \(XIX\) в. Г. Мендель, изучая наследственность и изменчивость организмов, впервые применил эксперимент не только для получения данных об изучаемых явлениях, но и для проверки гипотезы, формулируемой на основании получаемых результатов. В \(XX\) в., благодаря появлению новых приборов для биологических исследований (электронный микроскоп, томограф, и др.), экспериментальный метод стал ведущим в биологии.

 

Моделирование, т. е. метод исследования, основанный на построении и изучении моделей, также находит применение в современной биологии (с помощью компьютерного моделирования изучаются механизмы и направление эволюции, закономерности развития экосистем и биосферы).

 

Биология делится на множество частных наук, изучающих различные биологические объекты: биология растений и животных, физиология растений, морфология, генетика, систематика, селекция, микология, гельминтология и множество других наук. Поэтому наряду с общебиологическими методами выделяют методы, которые используются частными биологическими науками:

  • генетика — генеалогический метод изучения родословных,
  • селекция — метод гибридизации,
  • гистология — метод культуры тканей и т. д.

Научный факт — это форма научного знания, в которой фиксируется некоторое  конкретное явление,  событие; результат наблюдений и экспериментов, который устанавливает количественные и качественные характеристики объектов.

Гипотеза — предположение или догадка; утверждение, предполагающее доказательство, в отличие от аксиом, постулатов, не требующих доказательств.

Теория — наиболее развитая форма организации научного знания, дающая целостное представление о закономерностях и существенных связях определённой области действительности; учение, система идей или принципов, является совокупностью обобщённых положений, образующих науку или её раздел.

Методы биологических исследований

Когда мы говорим о биологии, мы говорим о науке, которая занимается исследованием всего живого. Все живые существа, включая ареал их обитания, изучаются. Начиная от строения клеток и заканчивая сложными биологическими процессами, все это является предметом биологии. Рассмотрим методы исследования в биологии, которые на данный момент используются.

Методы биологических исследований включают в себя:

  • Эмпирические/экспериментальные методы
  • Описательные методы
  • Сравнительные методы
  • Статистические методы
  • Моделирование
  • Исторические  методы

Эмпирические методы заключаются в том, что объект опыта подвергается изменению условий его существования, а потом, учитываются полученные результаты. Эксперименты бывают двух видов в зависимости от их места проведения: лабораторные эксперименты и полевые эксперименты. Для проведения полевых экспериментов используются естественные условия, а для проведения лабораторных экспериментов, используется специальное лабораторное оборудование.

Описательные методы основываются на наблюдение, с последующим анализом и описанием феномена. Этот метод позволяет выделить особенности биологических явлений и систем. Это один из самых древних методов.

Сравнительные методы подразумевают сравнение полученных фактов и явлений с другими фактами и явлениями. Сведения получаются путем наблюдения. В последнее время стало популярно применять мониторинг. Мониторинг это постоянное наблюдение, которое позволяет собрать данные, на основе которых будет проводиться анализ, а потом прогнозирование.

Статистические методы также известны под названием математические методы, и используются для того, чтобы обработать данные числового характера, которые были получены в ходе эксперимента. Кроме этого, данный метод применяется для того, чтобы убедиться в достоверности определенных данных.

Моделирование это метод, который в последнее время принимает большие обороты и подразумевает работать с объектами путем представления их в моделях. То, что нельзя анализировать и изучать впоследствии эксперимента, то можно узнать путем моделирования. Частично используется не только обычное моделирование, а также математическое моделирование.

Исторические методы основываются на изучение предыдущих фактов, и позволяют определить существующие закономерности. Но так как не всегда один метод оказывается достаточно эффективным, принято эти методы совмещать для получения лучших результатов.

Вот мы и рассмотрели основные методы исследований в биологии. Очень надеемся, что данная статья была для вас интересной и познавательный. Свои вопросы и замечания обязательно пишите в комментариях.

Биология заботится обо всех живых существах и, особенно о человеке, а Урсосан (http://www.ursosan.ru/)заботится о его печени. Урсосан поможет в лечении


Если материал был полезен, вы можете отправить донат или поделиться данным материалом в социальных сетях:

К вопросу о прикладных системах биологического мониторинга Текст научной статьи по специальности «Биологические науки»

ЭКОЛОГИЯ

К ВОПРОСУ О ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМАХ БИОЛОГИЧЕСКОГО

МОНИТОРИНГА

О. В. БЕДНОВА, доц. каф экологии и защиты лесаМГУЛ, канд. биол. наук

Проведение биологического мониторинга подразумевает создание банков биологических данных, характеризующих экологическое состояние изучаемых природных объектов. Поскольку сообщества живых организмов замыкают на себе все процессы, протекающие в природе, то именно результаты биологического мониторинга являются ключевым компонентом всей информационной системы. Наблюдения и анализ состояния биологических объектов наряду с результатами мониторинга абиотических составляющих экосистем служат основой для рекомендаций в области охраны окружающей среды, рационального использования природных ресурсов, а также для проведения экологической экспертизы и экологического аудита.

При, казалось бы, предельной ясности функционального положения биологического мониторинга в системе экологического мониторинга в целом в специальной литературе, учебниках и нормативных документах можно столкнуться с неоднозначностью трактовки структуры биологического мониторинга, понятий «биоиндикация», «мониторинг биоразнообразия».

Тем временем современные природоохранные принципы и прикладные экологические задачи требуют четкого концептуального подхода и единых методологических основ в этой области.

Итак, «биологический мониторинг», «биоиндикация», «мониторинг биоразнообразия». Каковы различия прикладных экологических систем, стоящих за этими понятиями? Чтобы ответить на этот вопрос, целесообразно сделать небольшой ретроспективный обзор становления основных методологических принципов и понятий в сфере биологического мониторинга.

Так, в первых программных работах, связанных с разработкой методологии комплексного экологического мониторинга [8;27], биологический мониторинг трактуется как

[email protected]

система наблюдений, оценки и прогноза изменений в биотических компонентах, вызванных факторами антропогенного происхождения и проявляемых на организменном, популяционном или экосистемном уровнях. Функциональные и методические основы биологического мониторинга обобщены и охарактеризованы в известной монографии Ю.А. Израэля [9] следующим образом. В целевом отношении биологический мониторинг как подсистема экологического мониторинга ориентирован на выявление отклика, реакции биотической составляющей биосферы на антропогенное воздействие. Методически биологический мониторинг - это мониторинг живых организмов-популяций, подверженных антропогенному воздействию, по численности, биомассе, плотности и другим функциональным и структурным признакам. В подсистеме биологического мониторинга целесообразно выделить следующие блоки наблюдений:

- за состоянием здоровья человека;

-за важнейшими популяциями живых

организмов, характеризующими своим состоянием благополучие экосистемы или имеющими хозяйственную ценность;

- за наиболее чувствительными к данному виду воздействия популяциями;

- за популяциями-индикаторами (например лишайники).

В 1982 г. Н.Ф. Реймерс [22] определяет биологический мониторинг как слежение за биологическими объектами (наличием видов, их состоянием, появлением случайных интро-дуцентов и т.д.) и оценку качества окружающей среды с помощью биоиндикаторов. В.С. Николаевский в работе [18], опубликованной в 1981, трактует биологический мониторинг как «определение состояния живых систем на всех уровнях организации и отклика их на загрязнение среды». Но независимо от смысловых оттенков в определениях единодушно

ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 4/2011

121

ЭКОЛОГИЯ

признавалось, что главным способом получения информации при проведении биологического мониторинга является биоиндикация - контроль состояния окружающей среды с помощью биоиндикаторов. В среде отечественных специалистов утверждаются следующие определения соответствующих терминов: «Биоиндикатор: группа особей одного вида или сообщество, по наличию, состоянию и поведению которых судят об изменениях в среде, в том числе о присутствии и концентрации загрязнителей...Сообщество инди-

каторное - сообщество, по скорости развития, структуре и благополучию отдельных популяций микроорганизмов, грибов, растений и животных которого можно судить об общем состоянии среды, включая его естественные и искусственные изменения» [22].

Следует отметить, что на начальном этапе становления системы экологического мониторинга ведущим методом оценки качества окружающей среды с помощью биологических объектов было биотестирование - процедура установления токсичности среды с помощью тест-объектов. Этот метод уже имел и теоретическую основу и довольно богатый практический опыт в связи с разработкой системы санитарно-гигиенических нормативов, история которой началась еще в 1896 г. с установления предельно допустимой концентрации (ПДК) содержания хлористого водорода в воздухе рабочих помещений [6]. При биотестировании для оценки параметров среды используются стандартизированные реакции отдельных органов, тканей, клеток, молекул живых организмов. Возможны два варианта исследований: первый - живой организм извлекается из среды обитания и в лабораторных условиях проводится необходимый анализ; второй вариант предполагает моделирование условий загрязненной среды обитания в условиях испытательных камер и стендов с применением лабораторных культур организмов (тест-объектов). Результаты лабораторных токсикологических опытов с тест-объектами путем интегрирования полученных пороговых концентраций (при которых происходит гибель определенной доли особей или патологические изменения фи-

зиологических, биохимических и др. показателей) позволяют вычислить значения ПДК.

Биоиндикация в отличие от биотестирования предполагает оценку качества среды обитания и ее отдельных характеристик по состоянию биоты в природных условиях. Специфика этого метода подразумевает проведение биологической диагностики на уровнях организма, популяции, сообщества, что в свою очередь определяет и широкий спектр биоиндикаторов и методов оценки их состояния, а в большинстве случаев и более длительный в сравнении с биотестированием период получения результата. Поэтому история становления биоиндикации как метода биологического контроля и диагностики окружающей среды довольно длительная и вбирает в себя многое из богатого опыта общих биоэкологических исследований.

В начале 80-х гг. прошлого века методы биоиндикации были классифицированы следующим образом: 1 - фенологические; 2

- морфометрические; 3 - анатомо-цитологические; 4 - физиологические; 5 - биохимические; 6 - биофизические; 7 - флористические; 8

- генетические; 9 - биоценотические; 10 - экосистемные [29]. На этот период наиболее значимым фактором антропогенного воздействия представлялось антропогенное загрязнение абиотических сред, с которым и был преимущественно связан широкий спектр разнообразных биоиндикационных исследований. В первую очередь было уделено внимание разработке методов биоиндикации состояния атмосферного воздуха [3; 6] и воды [1]. Собственно говоря, наиболее разработанными они являются и на настоящее время.

Поскольку биоиндикационные исследования проводятся в условиях реальных экосистем, находящихся в градиенте антропогенной нагрузки и их результаты способны отражать отклики многовидовых сообществ на многокомпонентное воздействие, то именно биоиндикация стала главным информационным блоком в системе экологического нормирования [6; 13], а следовательно, и ведущим направлением биологического мониторинга.

Следует заметить, что существовала и существует тенденция не разграничивать

122

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

ЭКОЛОГИЯ

биотестирование и биоиндикацию и рассматривать биотестирование как частный случай биоиндикации [24]. С этим трудно согласиться: бесспорно, оба метода отвечают назначению биологического мониторинга, дополняют друг друга, но методико-технологические различия все-таки определяют необходимость их разграничения. Серьезным аргументом при этом служит опыт становления систем санитарно-гигиенического и экологического нормирования, где функциональная значимость двух методов четко разграничена: биотестирование - главный метод получения санитарно-гигиенических нормативов, а биоиндикация - экологических. На фоне решения проблемы экологического нормирования появляется следующее определение: “Биоиндикация - это определение биологически значимых нагрузок на основе реакций на них живых организмов и их сообществ. В полной мере это относится ко всем видам антропогенных загрязнений» [11].

Таким образом, на начальном этапе внедрения биологического мониторинга в качестве ключевой подсистемы экологического мониторинга приоритетным направлением является биоиндикация состояния подверженных антропогенному воздействию (главным образом - загрязнению) абиотических сред, состояние которых оценивается прежде всего с позиций выявления опасности для человека.

По мере совершенствования опыта биоиндикации антропогенного загрязнения абиотического компонента биосферы все отчетливее становилось представление о том, что основной задачей биоиндикации является разработка методов и критериев, которые могли бы отражать уровень антропогенных воздействий с учетом их комплексного характера и диагностировать ранние нарушения в наиболее чувствительных компонентах биотических сообществ [4]. Важным итогом развития биоиндикационных исследований стало и понимание того, что формируются стереотипы изменений на уровнях популяций и сообществ в ответ не только на загрязнения, но и на иные виды антропогенных воздействий [6]. В частности, на рубеже 80-90-х гг. прошлого века уже накоплен большой опыт

[14; 23; 25]. Постепенно утрачивается узкое представление о том, что биоиндикация является главным методом биологического мониторинга в отношении только антропогенных загрязнений абиотических компонентов экосистем.

В начале 90-х гг. произошел важный поворот в природоохранном мировоззрении, связанный с осознанием глобальной роли биоразнообразия и оформлением современной природоохранной концепции, закрепленной Международной конвенцией о биологическом разнообразии [31], а впоследствии и документами, отражающими национальные стратегии сохранения биоразнообразия, в т.ч. и в принятой в России в 2002 г. Национальной стратегии сохранения биоразнообразия. На подъеме находится создание особо охраняемых природных территорий различных рангов [33]. Задачи оценки состояния биотического компонента биосферы соединяются с необходимостью наиболее полной инвентаризации биоразнообразия на видовом, популяционном, экосистемном (включая биомное) уровнях его организации. Измерение и оценка биоразнообразия как прикладные экологические задачи приобретают такую же значимость, как и задачи слежения за состоянием абиотических компонентов биосферы и его нормированием. Все более употребимым становится термин «мониторинг биоразнообразия», который определяют как комплексную информационную систему наблюдений за состоянием микроорганизмов, растительного и животного мира в целях выявления, анализа и прогнозирования возможных изменений на фоне естественных процессов и под влиянием антропогенных факторов [12].

Смена природоохранных приоритетов подвела к необходимости оценки качества природной среды как с антропоцентрической, так и с экосистемой (биоцентрической) позиций в равной степени. Биоразнообразие в этой связи играет двойную роль: оно является ключевым средообразующим компонентом биосферы, но оно же составляет чувствительную шкалу оценки условий среды, в том числе и среды обитания человека, им же самим и преобразованной. На этом фоне ме-

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

123

ЭКОЛОГИЯ

няется и подход к биоиндикации: диагностике с помощью биоиндикаторов подлежит не только степень благоприятности абиотической среды (прежде всего - для человека), а и состояние самих биоиндикаторов.

Биоэкологические исследования в условиях природной среды, еще мало измененной антропогенной деятельностью, показали, что особенности строения и функционирования любого сообщества в значительной степени обусловлены качеством среды, в которой существует это сообщество. Неоднократно было показано, что природные стрессовые явления приводят к существенным сдвигам в структуре и функционировании отдельных популяций и сообществ [26;30]. Поэтому по изменениям в структуре популяций и сообществ можно судить об изменениях качества среды. В условиях антропогенного воздействия структурные характеристики популяций и сообществ приобретают значение биоиндикационных параметров, следовательно, возрастает практическая значимость популяционных, биоценотических и экосистемных методов исследований, в основе которых лежит изучение композиционных (таксономических) и структурных параметров биоразнообразия [12;13;17].

Биоиндикация на основе структурных характеристик сообществ и ранее была применима и непрерывно методически совершенствовалась. Наиболее быстро прогрессирующей сферой прикладной экологии при этом можно признать биоиндикацию загрязнения природных вод на основе исследований сообществ пресноводных и морских гидробионтов [13]. Биоиндикация же наземных экосистем, как показывает анализ специальной литературы, была долгое время представлена главным образом методами фитоиндикации на организменном и популяционном уровнях в условиях антропогенного загрязнения [10; 19]. Используемые при этом параметры в основном не принадлежали к категории биоценотических. Исключение, пожалуй, составляют интерпретации результатов исследования травяно-кустарничкового и мохового ярусов в условиях рекреации [20] или травяных сообществ в условиях выпаса [21]. Так, распределение по эколого-фитоценотическим группам, анализ сходства, изменение видовой

насыщенности и т.п. принадлежат к параметрам, давно используемым во флористических исследованиях [16], но именно анализ их изменения в градиенте антропогенной нагрузки обрел прикладной смысл.

С утверждением новых природоохранных приоритетов появляется много теоретических разработок и обзорных работ по методам измерения и оценки биоразнообразия. Поскольку по природе своей биоразнообразие

- понятие интегральное, то большое внимание уделяется способам интегральной оценки популяций, сообществ, экосистем. Ранее в биоэкологии и в биогеографии сформировалось представление о двух составляющих биоразнообразия - богатстве элементов (например видовое богатство) и выравненности - представленности, значимости элементов (например соотношении численностей отдельных популяций) [26]. На основе этих параметров разработано много интегральных показателей

- индексов разнообразия, позволяющих оценить биоразнообразие количественно. Их обзор приводится в ряде известных монографий [12;13;17;32]. Необходимость использования показателей разнообразия в экологическом мониторинге потребовала избирательного и творческого подхода к теоретическому наследию

- необходимо, чтобы интегральные показатели адекватно отражали структурно-функциональные характеристики сообществ и степень отхождения состояния экосистем от нормы в условиях антропогенного воздействия [6; 13].

Развитие биоиндикационных исследований в разных экосистемах с индикацией состояния разных абиотических сред с использованием различных методик параллельно с инвентаризацией биоразнообразия, пожалуй, и привели к положению определенного «сбоя» в сфере понятийного аппарата в области биологического мониторинга и трактовки приоритетности его задач. Так, в известном учебном пособии [5] сочетание методов биоиндикации и биотестирования, использование биологических объектов разных уровней организации при систематическом наблюдении обозначается как комплексный подход в проведении биологического мониторинга, позволяющий судить о перспективах изменения структуры

124

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

ЭКОЛОГИЯ

сообщества, продуктивности популяций и устойчивости экосистем по отношению к антропогенным факторам. Т.е. технологически биологический мониторинг подразумевает оценку антропогенного воздействия с использованием всего спектра биодиагностических методов. Но существуют и другие точки зрения. Например, А.Б. Стрельцов [24] предлагает под биомониторингом понимать проведение мониторинга окружающей среды методом биоиндикации (включая биотестирование). При этом в качестве ведущего направления предлагается использование метода исследования флуктуирующей ассиметрии, параметры которой трактуются как показатели стабильности развития. Несколько иные представления о диапазоне функциональных возможностей биологического мониторинга у представителей «идеологически противоположной стороны» - специалистов, занимающихся инвентаризацией биоразнообразия в условиях особо охраняемых природных территорий. Например, известные в природоохранной сфере исследователи В.В. Дежкин и Ю.П. Лихацкий, задаваясь вопросом, можно ли трактовать «Летопись природы» в условиях заповедников как мониторинг, приходят к выводу, что биологический мониторинг как система слежения за биологическими объектами лишь частично вписывается в структуру летописи заповедника. «Почему частично? Потому, что летописная программа предусматривает слежение за биологическими объектами на охраняемой территории с минимальным воздействием человека или полным его отсутствием. Для биомониторинга этого мало. Здесь обязательно должен присутствовать сравнительный анализ - как изменяются структурные и функциональные параметры тех же объектов, но в местах максимального воздействия антропогенных факторов» [7]. С таким пониманием трудно согласиться полностью, поскольку слежение за биотой в условиях ООПТ методически выполняет функцию фонового мониторинга для систем экологического мониторинга регионального или глобального уровней. И здесь проблема сугубо методическая - как обеспечить сравнимость данных всех ветвей экологического мониторинга.

Для того чтобы разобраться в ситуации, необходимо поподробнее охарактеризовать состояние прикладных подсистем биологического мониторинга в настоящее время.

Как подчеркнуто в работе [28], «биоиндикация» является «наиболее цитируемой и в то же время наиболее идеологически расплывчатой областью экологии». Жесткую определенность представления о биоиндикации, как указывалось выше, обретают в связи с экологическим нормированием - по данным о состоянии биотического компонента экосистемы можно судить о силе воздействия внешних факторов и определить границы предельно допустимых уровней [6; 13].

Считается, что использование метода биоиндикации позволяет решать задачи экологического мониторинга в тех случаях, когда непосредственное измерение факторов антропогенного давления на биогеоценозы затруднено [28]. Действительно, например, специфика рекреационного воздействия в большинстве случаев не позволяет с точностью, присущей физико-химическим методам контроля, оценить количественную сторону антропогенной нагрузки на природные экосистемы, и прежде всего это касается лесных экосистем. Так, кажущаяся простота подсчета посетителей рекреационной территории в единицу времени даже с учетом вида рекреации дает довольно приблизительные представления о величине рекреационной нагрузки. К тому же предугадать стратегии поведения людей порой сложнее, чем спрогнозировать, например, картину физико-химических процессов в загрязненной атмосфере и их последствий для наземных экосистем. В этом случае результаты оценки степени изменения биологических параметров экосистемы могут оказаться более информативными. Огромное значение при этом приобретают знания о закономерностях естественной динамики экосистем, ее механизмах и моделях. Так, исследования аллогенных сукцессий растительных сообществ дают основания считать предельно допустимой такую нагрузку фактора, при которой состав фитоценоза изменился на один полусмен. Предполагается, если в фитоценозе сохранилась хотя бы половина видов, то после прекращения действия фактора фи-

ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 4/2011

125

ЭКОЛОГИЯ

тоценоз может самовосстановиться, т. е. будет иметь место вторичная восстановительная автогенная сукцессия, или демутация [16].

Следует подчеркнуть, что с математической точки зрения задача биоиндикации в реальных условиях относится к классу плохо формализуемых задач, и нахождение связи состояния индикаторов с оцениваемыми факторами характеризуется существенной неопределенностью [15]. В то же время к настоящему времени сложились условия, позволяющие преодолеть некоторую математическую «ущербность» биоиндикации. В работе [28] приводятся следующие аргументы этого положения:

- сформированы банки многолетних данных по наблюдениям за природными экосистемами;

- разработан и апробирован ряд методов и математических моделей интегральной оценки состояния сложных систем различного типа, позволяющих, по терминологии А.П. Левича и А.Т. Терехина [13], осуществлять “поиск детерминации и распознавание образов в многомерном пространстве экологических факторов для выделения границ между областями нормального и патологического функционирования экосистем”;

- развиваются аппаратные и программные информационные компьютерные технологии, позволяющие анализировать необходимые массивы экологических данных;

- существует огромный объем неформальных знаний высококвалифицированных специалистов, частично сконцентрированный в методических разработках.

Последнее из приведенных выше положений следует раскрыть поподробнее. В зависимости от типов экосистем и типов организмов существуют разные методы биоиндикации. Но при всем технологическом разнообразии методов методически биоиндикация представляет собой оценку качества среды обитания и ее отдельных характеристик по некоторому индикаторному показателю биоты в природных условиях. Отклонение индикаторной биотической характеристики от некоторой заданной нормы свидетельствует о превышении уровней допустимого воздействия внешних факторов.

Биотические индикаторы могут быть экосистемного, популяционного, организ-менного и суборганизменного уровней организации. В качестве биоиндикаторов могут выступать отдельные таксоны, экологические группировки, физиологически сходные организмы (например имеющие одинаковый тип питания), размерные группы [5]. Отработаны критерии выбора биоиндикаторов - наличие знаний о биологических, экологических, биогеографических особенностях видов, их редкости и угрозах исчезновения, методические особенности работы с организмами, включая временные затраты на констатацию наличия или отсутствия патологии. В идеале следует прибегать к «спектрам» биоиндикаторов, которые включают представителей разных трофических уровней и типов питания, разных жизненных форм и стадий развития [13].

Для оценки качества природной среды могут применяться структурный, продукционный, биохимический и клинический методы анализа. Наиболее информативный обзор и сравнительная оценка биоиндикационных подходов приводятся в работе [13], где оценка изменения структуры биоты по различным показателям выделена как наиболее востребованный метод индикации природной среды.

Как указывалось выше, острота проблемы сохранения биоразнообразия в сочетании с необходимостью получения достоверной информации о качестве среды обитания повысили значимость структурных и композиционных параметров биоты как биоиндикационных параметров. Все более распространенным способом биоиндикации становится использование структурных показателей биоценозов - видового разнообразия, состава видов-доминантов, рангового распределения видов по численности и т. д. [13;17;28]. К методам биоиндикации стали относить и выявление редких и исчезающих видов: они рассматриваются как индикаторные организмы, наиболее чувствительные к антропогенному воздействию [5]. Это можно связать с усилением потребности в данных фонового мониторинга. Но есть и еще одна причина - тенденция к росту числа особо охраняемых природных территорий (ООПТ) в

126

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

ЭКОЛОГИЯ

урбанизированных условиях [2], которые, с одной стороны, являются средостабилизирующими и природоохранными оазисами, а с другой - выполняют функцию индикаторов здоровья городской среды. Измерить и оценить успешность обеих этих функций можно на основе интегральных показателей биологических сообществ в наложении на результаты физико-химического мониторинга абиотических сред.

Таким образом, на современном этапе при оценке состояния экосистем в условиях антропогенного воздействия в центре внимания оказались структурные и композиционные параметры биоты. Но именно использование структурных и композиционных показателей биоты изначально связано с исследованием биоразнообразия как ключевого средообразующего компонента биосферы, слежение за динамикой которого, по сути, и есть мониторинг биоразнообразия.

Если принять это положение за основу, то выстраивается следующая система определений ключевых понятий.

1. Биологический мониторинг - система наблюдений за состоянием биологической системы (организма, популяции, биоценоза, биоты как суммарного биоценоза биосферы), характеризующая степень воздействия на нее природных и антропогенных факторов.

2. Биоиндикация - это целенаправленная на обнаружение и определение экологически значимых антропогенных нагрузок система слежения за реакциями живых организмов в среде их обитания. Оценка степени антропогенного воздействия, основанная на изучении структурных характеристик популяций и сообществ - частный случай биоиндикации, методически базирующийся на измерении и оценке биоразнообразия на популяционном, видовом, биоценотическом, экосистемном уровнях, т. е. технологически совпадает с мониторингом биоразнообразия.

3. Мониторинг биоразнообразия - прикладная мониторинговая система, базирующаяся на исследовании композиционных (таксономических) и структурных параметров биоты.

И здесь опять уместно обратиться к истории. Термин «мониторинг» появился перед проведением Стокгольмской конференции ООН по окружающей среде в 1972 г., на которой и было решено под мониторингом понимать систему непрерывного наблюдения одного или более элементов окружающей природной среды с определенными целями в соответствии с заранее подготовленной программой измерения и оценки окружающей среды [34]. Для того чтобы выделить антропогенные изменения в биосфере на фоне естественных, возникла необходимость в организации специальных наблюдений за состоянием биосферы в условиях человеческой деятельности. Далее последовало определение экологического мониторинга как «специальной информационной системы - системы наблюдения и анализа состояния природной среды, в первую очередь загрязнений и эффектов, вызываемых ими в биосфере. ..мониторинг - это система наблюдений, оценки и прогноза состояния природной среды, не включающая управление качеством природной среды» [8]. При этом было подчеркнуто, что экологический мониторинг, или мониторинг антропогенных изменений - это один из видов мониторинга (подсистема) в глобальной комплексной системе мониторинга состояния биосферы [9]. Согласно такому положению мониторинг биоразнообразия - прикладная подсистема, лишь частично находящаяся в рамках биологического аспекта системы экологического мониторинга. Так, несмотря на усиление влияния антропогенной составляющей на процессы, происходящие в биосфере, процессы видообразования, расселения и вымирания видов имеют эволюционную и глобальную основу. Поэтому инвентаризация биоразнообразия и отслеживание его динамики актуальны, например, в связи с вопросами климатического мониторинга - другой подсистемы глобального мониторинга биосферы.

Современную функционально-иерархическую систему биологического мониторинга на основе проведенного анализа состояния вопроса можно представить следующим образом:

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

127

ЭКОЛОГИЯ

ПРИКЛАДНЫЕ СИСТЕМЫ БИОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Библиографический список

1. Абакумов, В.А., Гидробиологический мониторинг пресных вод и пути его совершенствования / В.А. Абакумов, Л.М. Сущеня // Экологические модификации и критерии экологического нормирования: тр. междунар. симпоз. - Л.: Гидрометео-издат, 1991.- С. 41-51.

2. Беднова, О.В. Леса московских ООПТ: охрана природы или рекреация / О.В. Беднова // Вестник МГУЛ - Лесной вестник. - 2008. - № 1(58). - С. 41-48.

3. Биоиндикация загрязнения наземных экосистем / Под ред. Р. Шуберта. - М.: Мир, 1988. - 348 с.

4. Биоиндикация: теория, методы, приложения / Под ред. Г.С. Розенберга. - Тольятти: Изд-во ИнтерВолга, 1994. - 266 с.

5. Биологический контроль окружающей среды: биоиндикация и биотестирование / Под ред. О.П. Мелеховой, Е.И. Егоровой - М.: Издательский центр «Академия», 2007. - 288 с.

6. Воробейчик, Е.Л. Экологическое нормирование техногенных загрязнений / Е.Л. Воробейчик,

О.Ф. Садыков, М.Г. Фарафонов. - Екатеринбург: Наука, 1994. - 280 с.

7. Дежкин, В.В. Легенды и были Усманского бора / В.В. Дежкин, Ю.П. Лихацкий. - М.: НИА-Приро-да, 2005. - 294 с.

8. Израэль, Ю.А. Концепция мониторинга состояния биосферы / Ю.А. Израэль // Мониторинг состояния окружающей природной среды: тр. I советскоанглийского симпозиума. - Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - С. 10-25.

9. Израэль, Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды / Ю.А. Израэль. - М.: Гидрометеоиздат, 1984. - 360 с.

10. Загрязнение воздуха и жизнь растений / Под ред. М. Трешоу. - М.: Мир, 1988. - 370 с.

11. Криволуцкий, Д.А. Экологическое нормирование на примере радиоактивного и химического загрязнения экосистем / Д.А. Криволуцкий, А.М. Степанов, Е.А. Федоров // Методы биоиндикации окружающей среды в районах АЭС. - М.: Наука, 1988.

- С. 4-16.

12. Лебедева, Н.В. Биологическое разнообразие: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений // Н.В. Лебедева, Н.Н. Дроздов, Д.А. Криволуцкий - М.: Гума-нит. издательский центр ВЛАДОС, 2004. - 432 с.

13. Левич, А.П. Теоретические и методические основы технологии регионального контроля природной среды по данным экологического мониторинга /

A. П. Левич, Н.Г. Булгаков, В.Н. Максимов. - М.: НИА-Природа, 2004. - 271 с.

14. Лукьянов, В.М. Зеленые зоны населенных пунктов Нечерноземья / В.М. Лукьянов. - М.: Агропромиз-дат, 1987. - 219 с.

15. Мазуров, В.Д. Плохо формализуемые задачи планирования технико-экономических систем /

B. Д. Мазуров. - Свердловск: Средне-Урал. кн. изд-во, 1982. - 64 с.

16. Миркин, Б.М. Современная наука о растительности / Б.М. Миркин, Л.Г. Наумова, Ф.Н. Саломещ.

- М.: Логос, 2002. - 264 с.

17. Мэгарран, Э. Экологическое разнообразие и его измерение / Э. Мэгарран; пер. с англ. - М.: Мир, 1992. - 181 с.

128

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2011

Индивидуальная образовательная траектория студента

Аннотация

1.       Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Биологический мониторинг» являются ознакомление студентов со структурой, содержанием, направлениями, развития, современными методами исследования биоиндикации и биомониторинга дать представление о возможностях, которые они открывают в оценке состояния экосистем.

Задачи дисциплины:

-            Сформировать представления о структуре биоиндикации и биомониторинга, месте в структуре современного экологического знания.

-            Дать теоретическое обоснование эффективности использования биоиндикации в экологических исследованиях.

-            Привить знания о возможностях биоиндикации в оценке состояния объектов природной среды в пространстве и времени, в естественных и измененных человеком условиях.

-            Заложить методологические основы планирования и проведения биомониторинговых исследований.

-            Обосновать требования, предъявляемые к объектам биоиндикации.

-            Сформировать представления о сферах эффективного использования биоиндикации.

 

2.      Место дисциплины в структуре ОП

Дисциплина вариативной части блока 1, дисциплина по выбору студента: Б1.В.ДВ.03.

Данная дисциплина связана с несколькими базовыми дисциплинами: Науки о биологическом многообразии, экологический мониторинг, экологическая токсикология, экология организмов.

Основные требования к «входным» знаниям, умениям и готовностям обучающегося, необходимым при освоении данной дисциплины и приобретенным в результате освоения предшествующих дисциплин:

-            Знания об анатомических, морфологических, физиологических и систематических особенностях микроорганизмов, низших и высших растений, животных организмов, а также анатомии и физиологии человека.

-            Основные экологические законы и принципы взаимодействия организмов и компонентов среды, а также химические, физические, биологические методы оценки состояния окружающей среды и экология организмов.

 

3.      Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине.

3.1. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля) согласно матрице соответствия компетенций и составляющих ОП:

-          способностью самостоятельно анализировать имеющуюся информацию, выявлять фундаментальные проблемы, ставить задачу и выполнять полевые, лабораторные биологические исследования при решении конкретных задач с использованием современной аппаратуры и вычислительных средств, нести ответственность за качество работ и научную достоверность результатов (ОПК-4).

-          способностью применять методические основы проектирования, выполнения полевых и лабораторных биологических, экологических исследований, использовать современную аппаратуру и вычислительные комплексы (в соответствии с направленностью (профилем) программы магистратуры) (ПК-3).

3.2. Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю), соотнесенные с формируемыми компетенциями.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

-          современные экологические проблемы и использовать фундаментальные биологические знания для постановки и решения экологических задач биоиндикации в сфере профессиональной деятельности;

-          основные теории, концепции и экологические закономерности биомониторинга и биоиндикации.

Уметь:

-          использовать фундаментальные знания в сфере биологические мониторинга в профессиональной деятельности,

-          прогнозировать последствия реализации экологических проектов.

Владеть:

-          способностью к системному мышлению при анализе и обобщении результатов биомониторинга, разработке проектов управления качеством среды, при реализации теоретических знаний в области биоиндикации и биотестирования в профессиональной деятельности.

 

4.      Структура и содержание дисциплины (модуля)

Б1. В.ДВ.03 Биологический мониторинг

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единиц 108 часов.

 

Содержание учебного материала по разделам (темам)

Введение в биомониторинг, биоиндикацию, биотестирование

Цели и задачи, структура биомониторинга. Биоиндикация. Биотестирование. Теоретические принципы, фундаментальные закономерности, механизмы реализации. Принцип выбора тест-системы. Принципы выбора биоиндикатора. Требования к тест-системе. Требования к биоиндикатору. «IM» программа интегрированного мониторинга окружающей среды. Экологической комиссия Европы и ее проекты экомониторинга.

Традиционные биоиндикаторы: «эпифитные лишайники, напочвенная раститель­ность кустарниковая и древесная растительность, проективное покрытие деревьев, био­масса деревьев, химический состав хвойных игл, микроэлементы в хвое, почвенные фер­менты, микориза, скорость разложения растительных остатков». Система биомониторин­га (на примере Германии и Нидерландов). Система биомониторинга в России. Эффектив­ность систем мониторинга.

Теоретические основы биомониторинга и биоиндикации

Биомониторинг – как составная часть общего экологического мониторинга. Принципы организации биологического мониторинга. Биоиндикация на всех уровнях жизни в биосфере. Понятие нормы в биоиндикации. Способы отображения результатов мониторинга. Метод «Амебы». Норма реакции организмов. Показатели: химические, физические, биологические. Устойчивость биосистем. Адаптационные возможности биосистем. Триада Ван Штраалена (1998) по применимости биоиндикации: «фактор не может быть измерен, фактор трудно измерить, фактор можно измерить, но трудно интерпретировать». Области применения биоиндикаторов. Показатели, характеристические параметры, индексы и коэффициенты, используемые биомониторинге и биоиндикации на примере водных объектов. Критерии оценок в биоиндикации.

Уровни биоиндикации

Биоиндикация на клеточном уровне. Характеристика и отличительные ососбенности биоиндикации на клеточном уровне. Обоснование эффективности и высокой чувствительности метода. Материальная база для исследований, подготовка исследователей. Биоиндикация по нарушениям мембран, по содержанию БАВ, накоплению токсикантов. Цитохимические и морфологические методы в биоиндикации клеточного уровня. Специфические нарушения клеток. Клетка как биоиндикатор в оценке генотоксичности среды для животных и человека. Метод микроядерного теста – теоретическое обоснование. Микроядерный тест в буккальном эпителии основа современной оценки генотоксичности в популяциях человека. Результативность оценки иммунного статуса в популяциях со сходными экологическими условиями по результатам микроядерного теста. Биотестирование, особенности, отличие от биоиндикации. Микроорганизмы-биоиндикаторы состояния окружающей среды. Использование простейшие в биотестировании.

Биоиндикация на организменном уровне.Вводные понятия: норма реакции, эко­логическая валентность, адаптации организмов к изменениям условий среды, толерантность и резистентность.

Растения в биоиндикации.Биоиндикация с использованием растений. Классифи­кация растений-биоиндикаторов по норме реакции. Классификация морфологических из­менений в ответ на действие поллютантов. Виды реакции на действие поллютантов: на­рушения окраски листовой пластины, разновидности ее некроза, увядание, дефолиация, морфологическиеизменения. Морфологические изменения на уровне органов и растения в целом;   снижение репродуктивного потенциала.

Животные – биоиндикаторы. Информативные параметры биоиндикации организма животных. Чувствительность органов и систем организма к действию поллютантов. Особенности биоиндикации с использованием характеристик систем органов. Организ-менный уровень биоиндикации. Использование биосистем разного уровня сложности в биотестировании, биоиндикации, биомониторинге. Поведенческие реакции животных в качестве биоиндикаторов загрязнения среды обитания, отраженные в международных стандартах. Чувствительность стадий онтогенеза к средовым факторам. Критерии оценки влияния средовых факторов на этапы онтогенеза. Реакции беспозвоночных, используемые в биоиндикации.

Популяционно-видовой и биоценотический уровень индикации. Критерии оценки. Исследование показателя плотности популяции у видов, чувствительных к нарушениям, у видов с разной стратегией выживания, у видов – сорняков. Экоморфы, использование их жизненной стратегии в биоиндикации. Исследование возрастной структуры: специфика ответа на антропопресиию, на экотоксиканты. Исследование экологической структуры популяций в биоиндикации. Антропогенные воздействия, запускающие механизм отбора экотипов. Сужение и расширения спектра внутривидовой изменчивости как показатели биоиндикации. Биоаккумуляционный эффекта. Особенности ландшафтной индикации.

Биотестирование окружающей среды.Задачи и приемы биотестирования окру­жающей среды. Методология. Требования к методам биотестирования. Основные подходы биотестирования: биохимический, генетический, морфологический, физиологический, биофизический, иммунологический. Практическое применение метода биотестирования.

Информационные технологии в биомониторинге и биоиндикации

Экологическое прогнозирование. Биоиндикация в экологическом прогнозировании. Классификация ЧС. Прогнозирование ЧС по поведенческим реакциям организмов. Информационные технологии. Биологическое загрязнение окружающей среды. Формирование банков данных. Гис-технологии в формировании текущих и долгосрочных прогнозов развития эпизоотической и эпидемиологической ситуации. Долгосрочные компьютерные банки данных в системах биомониторинга.

 

 


Публикации по теме курса


Мониторинг метициллинрезистентных штаммов стафилококка в многопрофильном стационаре Москвы с помощью молекулярно-биологических методов | Скачкова

1. Yahav D., Shaked H., Goldberg E., et al. Time trends in Staphylococcus aureus bacteremia, 1988–2010, in a tertiary center with high methicillin resistance rates //Infection. 2017. 45. P. 51–57.

2. Olearo F., Albrich W.C., Vernaz N., et al. Staphylococcus aureus and methicillin resistance in Switzerland: regional differences and trends from 2004 to 2014 //Swiss Med Wkly. 2016. Sep 15; 146:w14339. eCollection 2016.

3. Jaganath D., Jorakate P., Makprasert S., et al. Staphylococcus aureus Bacteremia Incidence and Methicillin Resistance in Rural Thailand, 2006–2014. //The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene. 2018. Vol. 99, Issue 1. P. 155–163.

4. Хохлова О.Е., Перьянова О.В., Боброва О.П. и др. Молекулярно-генетические особенности метициллин-резистентных Staphylococcus aureus (MRSA) – возбудителей гнойно-воспалительных заболеваний у онкологических больных. //Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии (ЖМЭИ). 2017. 6. C.15–20.

5. Романов А.В., Дехнич А.В., Сухорукова М.В. и др. Антибиотикорезистентность нозокомиальных штаммов Staphylococcus aureus в стационарах России: результаты многоцентрового эпидемиологического исследования «МАРАФОН» в 2013–2014. //КМАХ. 2017. № 1.

6. Дехнич А. Терапия нозокомиальных стафилококковых инфекций в России – время менять стереотипы. //Врач. 2010. 10. C. 18–22.

7. Кузьменков А. Ю., Трушин И. В., Авраменко А. А. и др. AMRmap: интернет-платформа мониторинга антибиотикорезистентности. //Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2017. Т.19, №2. С. 84–90.

8. Zankari E., Hasman H., Cosentino S., et al. Identification of acquired antimicrobial resistance genes. //J Antimicrob Chemother. 2012. 67, 11. P. 2640–2644.

9. Carattoli A., Zankari E., Garcia-Fernandez A., et al. PlasmidFinder and pMLST: in silico detection and typing of plasmids. //Antimicrob Agents Chemother. 2014. 58, 7. P:3895–903.

10. Bartels M.D., Petersen A., Worning P., et al. Comparing whole-genome sequencing with Sanger sequencing for spa typing of methicillin-resistant Staphylococcus aureus. //J. Clin. Microbiol. 2014. 52, 12. P.4305–8.

11. Романов А. В., Дехнич А. В., Эйдельштейн М. В. Молекулярная эпидемиология штаммов Staphylococcus aureus в детских стационарах России //КМАХ. 2012. №3. – С.201–208.

12. Афанасьев М. В., Каракашев С. В., Ильина Е. Н., и др. Молекулярно-генетическая характеристика метициллинустойчивых штаммов Staphylococcus aureus, выделенных в стационарах Москвы. //Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2010.2.С.20–24.

13. Ishitobi N., Wan T.W., Khokhlova O.E., et al. Fatal case of ST8/SCCmecIVl community‐associated methicillin‐resistant Staphylococcus aureus infection in Japan. New Microbes New Infect. 2018. 26. P. 30–6.

14. Morgan M.S. Diagnosis and treatment of Panton–Valentine leukocidin (PVL)-associated staphylococcal pneumonia. //International Journal of Antimicrobial Agents. 2007. Vol. 30, №4. P. 289–296.

15. Labandeira-Rey M., Couzon F., Boisset S. Staphylococcus aureus Panton-Valentine Leukocidin Causes Necrotizing Pneumonia //Science 23. 2007. Р 1130–1133.

Модуль «Экологический мониторинг», 15 ч.

Пояснительная записка

Приобщение школьников к практической экологической работе является важнейшим компонентом экологического образования и необходимым условием формирования экологического мировоззрения. Основной вклад в практическую экологическую деятельность учащихся вносят экологические исследования и работы по оценке состояния окружающей среды. Одним из инструментов контроля качества параметров окружающей среды является экологический мониторинг. Экологический мониторинг – это комплексная система наблюдений за состоянием окружающей среды, оценки и прогноза состояния окружающей среды под воздействием природных и антропогенных факторов.

Практическое изучение окружающей среды требует от школьников умений использовать соответствующие методики и учебное оборудование. Содержание модуля «Экологический мониторинг» включает знакомство с учебным оборудованием и методиками для оценки качества окружающей среды в рамках школьного экологического мониторинга. Практические навыки и знания, полученные учащимися в процессе подготовки и проведения школьных практических работ и полевых исследований при изучении данного модуля, дадут возможность учащимся выполнять долгосрочные проектные и исследовательские работы по комплексной оценке состояния окружающей среды. Теоретические и практические занятия по программе предполагается проводить как в кабинетах-лабораториях (биология, химия, физика, география), так и в полевых условиях.

Программа рассчитана на 15 часов, занятия по 3 часа в день.

Целевая аудитория: обучающиеся 8–10-х классов общеобразовательных организаций г. Москвы.

Цель занятий: обучить школьников выполнять эксперименты в рамках проектных и исследовательских работ по экологическому мониторингу с использованием оборудования проекта «Курчатовский центр непрерывного конвергентного (междисциплинарного) образования».

Ресурсное обеспечение: оборудование лабораторно-исследовательского комплекса «Курчатовский центр непрерывного конвергентного (междисциплинарного) образования».

Планируемые результаты освоения модуля:

- владение навыками учебно-исследовательской и проектной деятельности;

- способность и готовность к самостоятельному поиску методов решения практических задач, применению различных методов познания;

- приобретение опыта эколого-направленной деятельности и бережного отношения к окружающей среде;

- развитие практических умений оценки состояния окружающей среды;

- умение использовать оборудование проекта «Курчатовский центр непрерывного конвергентного (междисциплинарного) образования» при проведении экологического мониторинга.

Содержание модуля «Экологический мониторинг»

Основные разделы:

Введение. Природно-антропогенный комплекс. Загрязнения окружающей среды.

Тема 1. Экологический мониторинг атмосферы.

Техника безопасности. Метеорологические наблюдения и метеорологические параметры (температура, относительная влажность, скорость и направление ветра, количество и виды осадков и др.). Загрязнители воздушной среды. Исследование ионизирующего излучения, концентрации атмосферного кислорода и угарного газа. Шумовое (акустическое) загрязнение. Основы микробиологического исследования воздуха.

Тема 2. Экологический мониторинг водной среды.

Техника безопасности. Исследование концентрации минеральных веществ в водоёмах, кислотности (рН), концентрации хлорид-ионов и нитрат-ионов. Изучение содержания растворённого в воде кислорода, мутности воды. Экологический мониторинг осадков. Пробоотбор. Исследование осадков (кислотность, концентрация хлорид-ионов и нитрат-ионов, содержание растворённого в воде кислорода, мутность). Основы микробиологического исследования водоёмов.

Тема 3. Экологический мониторинг почвы.

Отбор и подготовка почвенных проб. Техника безопасности. Приготовление почвенного раствора. Приготовление почвенной вытяжки. Исследование почвенной вытяжки (кислотность, концентрация хлорид-ионов и нитрат-ионов, содержание растворённого в воде кислорода, мутность).

Тема 4. Биомониторинг состояния окружающей среды.

Использование биологических объектов (растительных и животных организмов) при оценке загрязнений окружающей среды. Отбор и подготовка проб биоты. Техника безопасности. Методы оценки экологического состояния водоёмов по видовому разнообразию бентоса, планктона.

Тема 5. Комплексная оценка состояния окружающей среды.

Комплексная оценка состояния окружающей среды по данным экологического мониторинга исследуемой местности. Способы представления на картах результатов экологического мониторинга. Моделирование распространения загрязненности окружающей среды исследуемой местности.

Тематическое планирование

№ п/п

Разделы программы модуля

Всего
часов

1.

Введение

1

2.

Тема 1. Экологический мониторинг атмосферы

2

3.

Тема 2. Экологический мониторинг водной среды

3

4.

Тема 3. Экологический мониторинг почвы

3

5.

Тема 4. Биомониторинг состояния окружающей среды

3

6.

Тема 5. Комплексная оценка состояния окружающей среды

3

Всего:

15

Поддержка программы экологического мониторинга Байкала «Точка №1»

Согласие на обработку персональных данных

Пользователь, оставляя заявку, оформляя подписку, комментарий, запрос на обратную связь, регистрируясь либо совершая иные действия, связанные с внесением своих персональных данных на интернет-сайте https://baikalfoundation.ru, принимает настоящее Согласие на обработку персональных данных (далее – Согласие), размещенное по адресу https://baikalfoundation.ru/personal-data-usage-terms/.

Принятием Согласия является подтверждение факта согласия Пользователя со всеми пунктами Согласия. Пользователь дает свое согласие организации «Фонд "ОЗЕРО БАЙКАЛ"», которой принадлежит сайт https://baikalfoundation.ru на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

Пользователь дает согласие на обработку своих персональных данных, как без использования средств автоматизации, так и с их использованием.
Согласие дается на обработку следующих персональных данных (не являющимися специальными или биометрическими):
• фамилия, имя, отчество;
• адрес(а) электронной почты;
• иные данные, предоставляемые Пользователем.

Персональные данные пользователя не являются общедоступными.

1. Целью обработки персональных данных является предоставление полного доступа к функционалу сайта https://baikalfoundation.ru.

2. Основанием для сбора, обработки и хранения персональных данных являются:
• Ст. 23, 24 Конституции Российской Федерации;
• Ст. 2, 5, 6, 7, 9, 18–22 Федерального закона от 27.07.06 года №152-ФЗ «О персональных данных»;
• Ст. 18 Федерального закона от 13.03.06 года № 38-ФЗ «О рекламе»;
• Устав организации «Фонд "ОЗЕРО БАЙКАЛ"»;
• Политика обработки персональных данных.

3. В ходе обработки с персональными данными будут совершены следующие действия с персональными данными: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение.

4. Передача персональных данных, скрытых для общего просмотра, третьим лицам не осуществляется, за исключением случаев, предусмотренных законодательством Российской Федерации.

5. Пользователь подтверждает, что указанные им персональные данные принадлежат лично ему.

6. Персональные данные хранятся и обрабатываются до момента ликвидации организации «Фонд "ОЗЕРО БАЙКАЛ"». Хранение персональных данных осуществляется согласно Федеральному закону №125-ФЗ «Об архивном деле в Российской Федерации» и иным нормативно правовым актам в области архивного дела и архивного хранения.

7. Пользователь согласен на получение информационных сообщений с сайта https://baikalfoundation.ru. Персональные данные обрабатываются до отписки Пользователя от получения информационных сообщений.

8. Согласие может быть отозвано Пользователем либо его законным представителем, путем направления Отзыва согласия на электронную почту – [email protected] с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных». В случае отзыва Пользователем согласия на обработку персональных данных организация «Фонд "ОЗЕРО БАЙКАЛ"» вправе продолжить обработку персональных данных без согласия Пользователя при наличии оснований, указанных в пунктах 2 - 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г. Удаление персональных данных влечет невозможность доступа к полной версии функционала сайта https://baikalfoundation.ru.

9. Настоящее Согласие является бессрочным, и действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п.7 и п.8 данного Согласия.

10. Место нахождения организации «Фонд "ОЗЕРО БАЙКАЛ"» в соответствии с учредительными документами: 111399, г. Москва, проспект Федеративный, д. 5 корп. 1 пом, ком, 1, 5.

Биологический мониторинг - обзор

Биологический мониторинг

Биологический мониторинг играет ключевую роль в оценке индивидуального воздействия Pd на человека и рисков для здоровья, связанных с этим воздействием. Однако, несмотря на значительное увеличение уровней Pd в окружающей среде, до сих пор отсутствуют надежные экспериментальные данные о концентрациях этого металла в биологических жидкостях населения в целом и рабочих, подвергшихся воздействию.

Уровни

Pd в образцах венозной крови семи здоровых добровольцев, неизвестных о воздействии драгоценных металлов, колебались от 0.От 032 до 0,078 мкг л -1 со средним значением 0,05 мкг л -1 . Те же авторы, которые исследовали концентрации Pd в моче людей, не подвергавшихся воздействию, в двух различных исследованиях, обнаружили значения в диапазоне от 0,033 до 0,22 мкг на л −1 (в среднем 0,14 мкг на л −1 ) и менее 0,02–0,08 мкг на литр. -1 (в среднем 0,039 мкг л -1 ).

Анализ образцов мочи, взятых у 30 детей в возрасте 6–10 лет из школ в Риме и окрестностях, дал медианные значения Pd равные 0.0095 мкг л -1 . Этот результат был впоследствии подтвержден увеличением количества субъектов (310) и получением среднего значения 0,0088 мкг / л -1 . Результаты того же порядка величины (<0,0025 мкг / -1 ) были получены при анализе пяти выборок из общей популяции. Кроме того, аналогичные исследования сообщили о концентрациях Pd менее 0,036 мкг на л -1 и менее 0,01–0,028 мкг на л -1 .

Уровни Pd в биологических жидкостях подвергшихся воздействию рабочих значительно выше, чем у населения в целом.Фактически, концентрации Pd в моче в образцах, взятых у семи подвергшихся профессиональному воздействию субъектов на заводе по переработке катализаторов, варьировались от 0,2 до 1 мкг на л -1 , и аналогичные результаты (0,08-3,4 мкг на л -1 и <0,01-2,5 мкг l −1 ) были обнаружены у других категорий лиц, подвергшихся профессиональному облучению.

Оценка концентраций Pd в биологических жидкостях 122 рабочих завода по производству катализаторов показала средние значения Pd в крови в диапазоне от 0,05 до 2,02 мкг / л -1 , в моче от 0.02 до 1,71 мкг на л -1 , а в волосах от 0,06 до 5,54 мкг на л -1 .

Исследование среди зубных техников показало, что средняя концентрация Pd составляет 0,13 мкг / л -1 , а анализ, проведенный на образцах мочи и сыворотки 40 стоматологических медицинских работников (хирургов и медсестер), показал среднее значение Pd 0,12 мкг. l −1 и 0,32 мкг l −1 соответственно.

Кроме того, существует несколько исследований, в которых изучали уровни Pd в биологических жидкостях субъектов, подвергшихся интенсивному движению.В образцах мочи 17 дорожных рабочих средняя концентрация палладия составила 0,052 мкг / л -1 , тогда как у 15 дорожных рабочих она колебалась от 0,095 до 0,13 мкг / л -1 .

Анализ образцов мочи, полученных от 157 субъектов, проживающих в городской зоне Рима, характеризующейся интенсивным движением транспорта, выявил концентрации Pd в диапазоне от 0,0004 до 0,031 мкг на л −1 со средним значением 0,007 мкг на литр −1 .

Исследование уровней Pd в образцах мочи 64 городских водителей трамвая и 58 контрольных лиц выявило равные средние концентрации Pd в двух группах населения: 12.34 нг г -1 креатинина и 12,4 нг г -1 креатинина соответственно.

Биологический мониторинг

Биологический мониторинг включает использование биомаркеров для представления или оценки воздействия. Биомаркер - это биохимический, молекулярный, генетический, иммунологический или физиологический индикатор событий в биологической системе. В результате биомаркеры являются индикаторами воздействия, эффекта и / или восприимчивости. На приведенной ниже диаграмме показана сокращенная версия концептуальной модели болезней, связанных с экспозицией.На этой диаграмме показаны переменные, которые влияют на путь внутреннего облучения. Что важно отметить, так это то, как абсорбция, фармакокинетика и токсикодинамика влияют на путь воздействия к болезни и впоследствии определяют, какие биомаркеры можно использовать для оценки воздействия.

Абсорбция : Внешняя доза агента не обязательно эквивалентна внутренней дозе, на которую влияет то, как агент всасывается в кровоток. Такие факторы, как физические и химические свойства данного агента, путь (пути) воздействия, присутствие других химикатов, будут влиять на то, сколько агента фактически абсорбируется организмом.ДЭГФ не так легко всасывается через кожу по сравнению с приемом внутрь.

Фармакокинетика : Фармакокинетика данного агента или химического вещества относится к тому моменту, когда оно всасывается, как оно распределяется, метаболизируется / биотрансформируется и выводится. Эти факторы позволят выяснить, где можно найти биомаркеры для данного агента. Некоторые агенты легче выводятся с мочой, тогда как другие выводятся с калом, что может определить, какая среда сбора будет использоваться для измерения биомаркеров.Например, диоксины имеют тенденцию быть липофильными и хранятся в жировой ткани, тогда как большая часть абсорбированного свинца имеет тенденцию накапливаться в костной ткани.

Токсикодинамика : Токсикодинамика описывает механизм действия, означающий взаимодействия токсиканта с местом действия (биологической мишенью), которые приводят к определенному эффекту. Используя приведенную ниже диаграмму для справки, это может быть измененная структура или функция, предшествующая неблагоприятному исходу для здоровья. Например, ожирение - это ксенобиотические соединения, которые нарушают нормальное развитие и баланс липидного обмена, что может привести к ожирению.Канцерогены, как правило, обладают различной токсикодинамикой, что приводит к повреждению нормальных клеток за счет изменения ДНК или регуляции / экспрессии ДНК.

Исследовательская группа по биологии воздействия (EBRG), возглавляемая доктором Майклом МакКлином, является междисциплинарной исследовательской группой в отделе гигиены окружающей среды Школы общественного здравоохранения Бостонского университета. Их исследования сосредоточены на использовании биологических маркеров для оценки воздействия на окружающую среду и на рабочем месте.

Использование и ограничения биомаркеров

«Биомаркеры: потенциальное использование и ограничения» - это статья Ричарда Майё, в которой обсуждаются некоторые преимущества и ограничения использования биомаркеров в отношении изучения неврологических заболеваний.Ниже приводится краткое изложение некоторых общих преимуществ и недостатков использования биомаркеров в качестве индикаторов воздействия.

Преимущества использования биомаркеров : Биологический мониторинг позволяет исследователям интегрировать воздействие несколькими путями, и его легче измерить для долгосрочного воздействия. Как прямая мера воздействия, биомаркеры не содержат систематической ошибки воспоминаний и, как правило, раскрывают полезную информацию о ADME воздействия. Биомаркеры также находятся рядом с исходом для здоровья на пути заболевания, связанного с экспозицией, поэтому они часто имеют отношение к интересующему результату.Индивидуальная изменчивость с биомаркерами дает важную информацию о том, как воздействие может по-разному влиять на людей, в то время как внутрииндивидуальная изменчивость дает некоторое представление о том, как воздействие изменяется с течением времени. Биомаркеры также являются отличным инструментом для оценки эффективности применяемых средств контроля воздействия, а также средств индивидуальной защиты.

Недостатки использования биомаркеров : использование биологического мониторинга может быть дорогостоящим и требовать некоторых интрузивных методов для сбора данных от участников.Более того, большинство биомаркеров являются экспериментальными, и данные о «нормальных» популяциях ограничены. Другая проблема связана с вариабельностью аналитических методов, которые могут иметь место как внутри лаборатории, так и между разными лабораториями, и могут давать разные результаты. Хотя меж- и внутренняя вариабельность биомаркеров может предоставить некоторую полезную информацию о воздействии, она также может создавать некоторые ограничения при попытке экстраполировать данные, собранные на выборочной популяции, на общую популяцию.

Действительность биомаркеров зависит от следующих переменных: чувствительность, специфичность, воспроизводимость, стабильность, актуальность во времени, практичность.Просмотрите упражнение с вкладками ниже, чтобы узнать больше об этих важных соображениях при использовании биомаркеров.

Чувствительность

Чувствительность для биомаркера, также известная как истинно положительный уровень , - это когда измерение биомаркера правильно определяет субъектов как положительных для маркера. Возьмем, к примеру, уровень свинца в крови. Любой тест, используемый для измерения уровня свинца в крови, более чувствителен, если он позволяет правильно идентифицировать большее количество людей с более высоким уровнем свинца в крови.

Специфичность

Специфичность для биомаркера, также известная как истинно отрицательный показатель , - это когда измерение биомаркера правильно определяет людей как отрицательных для маркера здоровья. Возьмем, к примеру, уровень свинца в крови в качестве биомаркера. Любой тест, используемый для измерения уровня свинца в крови, является более конкретным, если он правильно определяет людей с более низким уровнем свинца в крови.

Воспроизводимость

Чтобы биомаркер был действительным, он должен быть воспроизводимым.Это означает, что методы сбора и анализа биомаркера могут давать одни и те же результаты (для одних и тех же образцов) снова и снова, а также в разных лабораториях и / или разными исследователями.

Стабильность

Иногда бывает трудно найти биомаркеры, которые были бы стабильными в течение более длительных периодов времени, что может создать проблемы, особенно для проспективных исследований. Биомаркеры могут со временем разлагаться, и для увеличения их периода полужизни требуются определенные условия.

Другой аспект стабильности - до сбора биомаркера. Некоторые биомаркеры нестабильны в зависимости от того, насколько быстро они изменяются внутри после воздействия. Из-за абсорбции, распределения, метаболизма и экскреции (ADME) некоторые агенты могут легче выводиться организмом, то есть образцы, взятые после определенного периода времени, могут недооценивать воздействие.

Актуальность

При идентификации биомаркера следует учитывать как временную, так и патофизиологическую значимость.Возможность установить временную последовательность, в которой биомаркер находится вдоль причинного пути и имеет место до заболевания (например, повышенный креатинин в моче является предшественником заболевания почек), дополнительно подтверждает эффект доза-ответ и предполагает связь между воздействием и исходом интерес.

Патофизиологическая значимость означает, что биомаркер указывает на интересующий результат или, другими словами, на биологическую достоверность. Подобно временной последовательности, патофизиологическая значимость дополнительно подтверждает путь заболевания, связанного с воздействием, путем установления того, что внутренняя доза исследуемого воздействия приводит к биофизиологическим изменениям, которые предотвращают неблагоприятный исход для здоровья.

Практичность

Насколько сложно получить измерения биомаркера? Биомаркер должен быть практичным для получения и анализа. Чем инвазивнее процедура получения данных биомаркеров, тем она непрактичнее. Биомаркеры, требующие продвинутых навыков и необычного оборудования, могут обеспечить лучшие индикаторы воздействия и / или результата, но большинству исследователей необходимо сопоставить это преимущество с имеющимися временем и ресурсами.

Кроме того, получение данных о биомаркерах должно быть доступным.Учтите, что во многих исследованиях должна быть относительно большая популяция. Сбор дорогостоящих данных о биомаркерах у многих участников не является практичным вариантом для многих исследований.

Измерение биомаркеров

Поскольку биомаркеры состоят из такого широкого диапазона биологических индикаторов, существует множество способов измерения биомаркеров, а также множество различных типов биомаркеров. Наилучший метод будет зависеть от заинтересованности, а также от осуществимости с точки зрения имеющихся ресурсов, таких как оборудование и персонал.Еще одно важное соображение - насколько инвазивна процедура с точки зрения сбора данных биомаркеров от исследуемой популяции. Обычно это включает сбор биомаркера в матрице (например, в волосах, коже, слюне и т. Д.). В следующей таблице приведены примеры как инвазивных, так и неинвазивных матриц, с помощью которых можно собирать данные биомаркеров.

Неинвазивные матрицы

Помимо того, что они являются минимально инвазивными, что повышает вероятность участия субъектов, большинство из перечисленных ниже матриц практически не требуют передовых навыков для сбора.

  • Дыхание
  • Моча
  • Мазок из носа
  • Буккальный тампон
  • Слюна
  • Мокрота
  • Грудное молоко
  • Сперма
  • Волосы
  • Обрезки для ногтей
  • Кал

Инвазивные матрицы

Инвазивные процедуры сбора данных биомаркеров могут отпугнуть потенциальных участников исследования.Большинство матриц, перечисленных ниже, требуют высоких навыков для правильного сбора, что также может повлиять на имеющиеся ресурсы и время.

  • Уровни свинца в крови
  • Ткань легкого
  • Ткань печени
  • Жировая ткань
  • Костный мозг
  • Кость
  • Амниотическая жидкость
  • Фолликулярная жидкость
  • Бронхоальвеолярный лаваж
  • Кровеносные сосуды

Практическое применение

Новые биомаркеры воздействия как инструменты для эпидемиологии, биомониторинга и профилактики рака молочной железы: систематический подход, основанный на доказательствах на животных - это статья Rudel et al.В статье определены методы измерения биомониторинга для химических веществ, вызывающих опухоли молочной железы у животных, с целью выявления потенциальных инструментов биомониторинга для исследований рака груди и наблюдения за людьми. Прежде чем отвечать на вопросы, просмотрите введение и методы изучения.

Полевые методы отбора и оценки популяций - Мониторинг популяций животных и их местообитаний: Практическое руководство

Полевые методы относятся к стандартизированным методам, используемым для отбора, подсчета, измерения, отлова, пометки и наблюдения за людьми, отобранными из целевой группы с целью сбора данных, необходимых для достижения целей исследования.Этот термин также включает методы, используемые для сбора образцов ваучера, образцов тканей и данных о среде обитания. На выбор полевых методов для конкретного вида или популяции влияют пять основных факторов:

  1. Данные, необходимые для достижения целей инвентаризации и мониторинга
  2. Пространство и продолжительность проекта
  3. История жизни и характеристика населения
  4. Рельеф и растительность исследуемой территории
  5. Бюджетные ограничения

Требования к данным

Типы данных, необходимые для достижения целей инвентаризации или мониторинга, должны быть в первую очередь рассмотрены при выборе полевых методов.Ниже обсуждаются четыре категории сбора данных вместе с некоторыми предложениями по выбору подходящих полевых методов для каждой из них.

Данные о встречаемости и распространении

Для некоторых популяционных исследований простого определения того, присутствует ли вид в районе, достаточно для проведения запланированного анализа данных. Например, биологам, пытающимся сохранить угрожаемую саламандру, возможно, потребуется отслеживать масштабы ареала этого вида и степень фрагментации популяции на земельных владениях.Один из гипотетических подходов состоит в нанесении на карту всех ручьев, в которых, как известно, присутствует саламандра, а также дополнительных ручьев, которые могут считаться типом среды обитания для данного вида в регионе. Для отслеживания изменений в распределении саламандр сбор данных может состоять из обследования случайно выбранных участков в каждом из ручьев, чтобы определить, присутствует ли хотя бы одна особь (или какая-либо альтернативная характеристика, такая как масса яйца). Используя только список, который включает охват потока (т. Е. Уникальный идентификатор), год исследования и переменную индикатора занятости, биолог может подготовить временной ряд карт, отображающих все потоки по годам, и выделить подмножество потоков, которые были заняты саламандрами.Такой подход мог бы способствовать качественной оценке изменений в структуре распространения видов, тем самым достигая целей программы, и генерировать новые гипотезы относительно причин наблюдаемых изменений.

Гораздо проще определить, есть ли в единице выборки хотя бы одна особь целевого вида, чем подсчитать всех особей. Для уверенного определения того, что вид не присутствует в единице выборки, также требуется более интенсивная выборка, чем сбор данных по подсчету или частоте, потому что так трудно исключить возможность того, что отдельная особь ускользнула от обнаружения.Вероятность возникновения может быть оценена с использованием таких подходов, как описанные MacKenzie and Royale (2005). Маккензи (2005) предложил менеджерам отличный обзор компромисса между количеством единиц, отобранных в год, и количеством лет (или другой единицей времени), в течение которых должно проводиться исследование. Вариация оценочной тенденции занятости уменьшается по мере увеличения количества лет сбора данных (рис. 8.1). Аналогичного уровня точности можно достичь, исследуя большее количество единиц за меньшее количество лет по сравнению собследование меньшего количества единиц за более длительный период.

Рисунок 8.1. Основанный на моделировании коэффициент вариации для оценочной тенденции в заполняемости (в логистической шкале), когда каждый из 50, 100 или 200 ландшафтов исследуется 3 раза за сезон в течение нескольких сезонов (переработано из MacKenzie 2005). Оценка занятости может быть облегчена с помощью компьютерных программ, таких как PRESENCE (MacKenzie et al. 2003).

Численность и плотность населения

Национальная политика в отношении видов, находящихся под угрозой исчезновения, в конечном итоге направлена ​​на усилия по увеличению или поддержанию общего числа особей этого вида в пределах их естественного географического ареала (Suckling and Taylor 2006).Общий размер популяции и эффективный размер популяции (т. Е. Количество размножающихся особей в популяции; Lande and Barrowclough, 1987) самым прямым образом указывают на степень опасности вида и эффективность природоохранной политики и практики. Размер популяции или, точнее, плотность на единицу площади обычно используется в качестве основы для анализа тенденций, поскольку изменения плотности объединяют изменения естественной смертности, эксплуатации и качества среды обитания. В некоторых обстоятельствах может оказаться целесообразным провести перепись всех особей определенного вида в районе для определения плотности популяции.Однако обычно размер популяции и параметры плотности оцениваются с помощью статистического анализа, основанного только на выборке членов популяции. Плотность популяций растений и сидячих животных можно оценить по подсчетам, проведенным на делянках, или по данным, описывающим расстояние между особями (т. Е. Дистанционные методы), и это относительно просто. Популяционный анализ многих видов животных должен учитывать реакцию животных на поимку или наблюдение, предвзятость наблюдателя и различную вероятность обнаружения среди субпопуляций.Обычно требуются пилотные исследования для сбора данных, необходимых для учета этих факторов в анализе. Более того, исследования улова-повторной поимки, исследования удельного улова и другие методы оценки требуют многократных посещений единиц выборки (Pradel 1996). Эти соображения увеличивают сложность и стоимость исследований, предназначенных для оценки параметров популяции.

Показатели численности

Цели и задачи некоторых биологических инвентаризаций и мониторинговых исследований могут быть достигнуты с помощью индексов плотности или численности популяции, а не оценок популяции.Разница между оценками и индексами состоит в том, что первые дают абсолютные значения плотности населения, а вторые - относительные меры плотности, которые можно использовать для сравнения индексов с популяциями по местам или временам. Индексы основаны на предположении, что значения индекса тесно связаны со значениями параметра совокупности, хотя точная взаимосвязь между индексом и параметром обычно не определяется количественно. Примерами индексов численности или плотности являются: растительный покров, количество отловленных особей на 1000 ловушек, количество особей, наблюдаемых в течение стандартной единицы времени, и многие другие.С точки зрения сбора данных, индексы плотности часто требуют меньшей интенсивности и сложности выборки, чем процедуры оценки численности населения. Однако индексы популяций нельзя сравнивать между различными исследованиями, если полевые методы не строго стандартизированы. Более того, предположение о том, что индекс численности очень близок к плотности популяции, редко проверяется (Seber 1982).

Фитнес-данные

Для редких или сокращающихся популяций требуются оценки выживаемости на каждой стадии жизни, а также репродуктивных показателей.Эти данные не только предоставляют полезные триггерные точки для оценки темпов сокращения (лямбда), они также позволяют триггерные точки для удаления вида из угрожаемого или другого правового статуса. Сбор таких данных часто трудоемок и дорог. Например, в исследовании северных пятнистых сов на сбор таких данных были потрачены миллионы долларов (Lint 2001). Это не особенно удивительно, поскольку типы данных, которые потребуются для понимания динамики популяции птиц, многочисленны и сложны для получения.Плотность гнезд, размеры кладки, частота вылупления, частота оперения, выживаемость до зрелости и выживаемость репродуктивных взрослых особей будут минимальным набором данных. Новые подходы к оценке индивидуального вклада в рост популяции и изменений в распределении количественных признаков и аллелей включают генетический анализ, который может привести к еще более детальному пониманию способности популяции адаптироваться к изменениям факторов окружающей среды (Pelletier et al. 2009) .

Научные исследования

Исследования взаимосвязей между местами обитания или причинно-следственных реакций требуют скоординированного отбора проб целевой популяции и измерений окружающей среды или факторов стресса, на которые популяция может реагировать.Усилия по сбору данных, как правило, являются сложными, требующими нескольких протоколов выборки для целевой группы, атрибутов места исследования и показателей структуры ландшафта. Финансирование, необходимое для проведения научных исследований, обычно ограничивается видами или популяциями, которые больше всего нуждаются в планировании управления, например теми, которые перечислены как находящиеся под угрозой исчезновения. Для получения необходимых данных часто проводятся манипулятивные исследования, но когда они фокусируются на угрожаемых видах, часто возникают этические вопросы, касающиеся проведения экспериментов, подвергающих эти виды даже большому риску, по крайней мере, на местном уровне.Следовательно, для оценки взаимосвязи тенденций между параметрами популяции и параметрами окружающей среды часто используется мониторинг как условий окружающей среды, так и аспектов плотности или приспособленности популяции.

Пространственная протяженность

Очевидно, что объем вывода будет влиять на тип используемой методики выборки. В методах атласа разведения птиц обычно используются большие сетки, расположенные по всем штатам, для оценки встречаемости видов в ячейке сетки. Такие подходы и подходы исследования гнездящихся птиц (Sauer et al.2008) могут проводиться волонтерскими усилиями. С другой стороны, отслеживание тенденций в темпах воспроизводства северных пятнистых сов, северных ястребов-тетеревятников или медведей гризли в пределах их географического ареала требует огромного бюджета для сбора данных о численности населения на больших территориях, необходимых для понимания тенденций. При принятии решения о том, какой метод использовать, необходимо проявлять особую осторожность, поскольку в логистику входят требования к бюджету и размеру выборки. В самом деле, зачастую именно компромисс между более подробными данными и затратами на их получение определяет решения относительно планов мониторинга видов, подверженных риску.

Часто используемые методы отбора проб животных

Набор методов, доступных для выборки животных, обширен и резюмирован в других руководствах по методикам (например, Bookhout 1994). Мы резюмируем несколько примеров широко используемых методов, но настоятельно рекомендуем тем, кто разрабатывает планы мониторинга, провести более полный поиск литературы по отбору образцов видов, которые вызывают наибольшее беспокойство в вашей программе мониторинга. Сначала мы дадим краткий обзор методов, используемых для выборки позвоночных, а затем укажем, какие методы обычно используются в различных таксономических группах.

Водные организмы

Мониторинг некоторых водных организмов может быть и проводился с использованием методов, которые по существу идентичны методам, используемым для наземных позвоночных. Например, в Бразилии мониторинг арапаймы проводился с использованием метода точечного подсчета, который учитывает людей, когда они всплывают на поверхность для воздушного дыхания (Castello et al. 2009). Подсчет точек был более осуществим с логистической и экономической точек зрения, был определен для более точного представления изменений популяции с течением времени и привел к более эффективному управлению, но традиционные методы метки-повторной поимки также были предприняты с теми же видами рыб (Castello et al.2009 г.).

Тем не менее, такие случаи, как арапайма, необычны, потому что этот вид обнаруживается при всплытии для воздушного дыхания, имеет достаточно низкую плотность популяции на достаточно небольшой площади, чтобы ее можно было эффективно учитывать, и обладает некоторыми тонкими визуальными и акустическими характеристиками, которые позволяют идентифицировать отдельные лица (Castello et al. 2009). Большинство методов, используемых для отбора проб водных организмов, концептуально аналогичны методам, используемым для отбора проб наземных организмов. Но ограничения, накладываемые на наблюдателей при отборе проб в воде или на воде и на разных глубинах воды, требуют, чтобы многие методы были более специализированными.Существует множество методов, обычно используемых для отбора проб рыб и водных амфибий, а также водных беспозвоночных (Slack et al. 1973). Систематическая оценка водотоков с использованием съемок с трубкой (Hankin and Reeves, 1988) или оборудования для электролова обычно используется в мелководных ручьях и реках (Cunjak et al. 1988).

В эстуариях и крупных реках количественные исследования часто затрудняются из-за высокой изменчивости популяций рыб и высокой эффективности снастей для отбора проб (Poizat and Baran 1997).В свете этого Пуазат и Баран (1997) провели исследование, в котором оценивали эффективность съемок рыбаков по сравнению с методом отбора проб жаберной сетью, управляемым учеными, и определили, что сочетание обоих подходов является лучшим способом повысить уверенность в том, что наблюдаемые тенденции реальны. Другими словами, если оба набора данных опроса предполагают одну и ту же тенденцию, безопаснее сделать вывод о том, что тенденции реальны, чем если наборы данных предполагают разные тенденции или существует только один тип данных.

Буксиры

Manta, которые сопоставимы с методами линейного разреза, но должны учитывать уникальные морские условия, такие как мутность воды, приливы и характеристики моря, часто используются для мониторинга общих характеристик коралловых рифов и связанных с ними популяций.Техника, которая использовалась как в программах, проводимых учеными, так и в программах сообщества, заключается в буксировке сноркелера, обученного наблюдать определенные переменные позади лодки с постоянной скоростью вдоль заранее определенного участка рифа (Bass and Miller 1996, Uychiaoco et al. 2005 г.). В одном исследовании на Большом Барьерном рифе, где буксировки манты использовались с 1970-х годов, отобранный ярус разбит на зоны, для которых требуется две минуты, и каждые две минуты лодка останавливается, чтобы наблюдатель записал данные о водной среде. лист данных (Басс и Миллер 1996).В этих исследованиях данные часто включают подсчеты заметных видов, таких как гигантские моллюски, или целых скоплений, таких как хищные и травоядные рыбы, но этот метод также используется для мониторинга среды обитания (Bass and Miller 1996, Uychiaoco et al. 2005) . Действительно, также часто регистрируются наблюдения наборов переменных, предназначенных для информирования практиков о состоянии коралловых рифов с течением времени, таких как склон рифа, доминирующая бентосная форма, доминирующий род твердых кораллов и структурная сложность кораллов (Bass and Miller 1996, Uychiaoco et al. al 2005).

Welsh et al. (1987) предложили подход на основе среды обитания для земноводных в небольших верхних водотоках, а подходы с ограничениями по времени и по площади также использовались для видов в верховьях (Hossack et al. 2006). Размножающиеся в прудах виды или виды, обитающие в более глубоких водах, часто отбираются с помощью ловушек для гольянов, сетей или подсчета криков лягушек и жаб (Kolozsvary and Swihart 1999, Crouch and Paton 2002).

Отслеживание отдельных животных с помощью меток, пассивных интегрированных транспондеров (PIT-метки) и аналогичных методов является дорогостоящим, но дает информацию о перемещениях животных и оценки размера и выживаемости популяции.Такие подходы использовались с видами, представляющими большой интерес, такими как кижуч на северо-западе Тихого океана (Wigington et al. 2006).

Наземные и полуводные организмы

Разнообразие форм, размеров и историй жизни наземных позвоночных привело к разработке сотен полевых методов, предназначенных для различных видов и условий съемки. В таблице 8.1 перечислены наиболее широко используемые полевые методы сбора данных о дикой природе, но это ни в коем случае не исчерпывающий список всех методов инвентаризации и мониторинга.Методы разделены на методы наблюдения, захвата и маркировки, а также по режиму сбора данных. Исчерпывающий обзор всех различных полевых методов для наземных и полуводных организмов - это отдельная книга (см. Bookhout 1994). Здесь мы даем краткий обзор некоторых из часто используемых техник.

Kuenzi and Morrison 1998 TagsBirds / MammalsNietfeld et al. 1994

Таблица 8.1. Полевые методы инвентаризации и мониторинговых исследований наземных и полуводных позвоночных.Ссылки можно найти в разделе "Цитированная литература".
Режим Техника Целевые группы видов Список литературы
Наблюдательный Прямой квадратов; участки с фиксированной площадью Мертвые или относительно неподвижные организмы Бонэм 1989
Птичьих баллов Виды птиц, которые поют или зовут на территории Ralph et al.1995
Точечное картографирование и поиск гнезд Территориальные виды птиц Ralph et al. 1993
Линия трансекта Крупные млекопитающие, птицы Андерсон и др. 1979
Ответ на воспроизведение вызова Волки, суслики, хищники, дятлы Огуту и ​​Дублин 1998
Стандартизированный визуальный поиск Крупные травоядные, Кук и Якобсен 1979
перепись Летучие мыши пещерные; крупные травоядные Томас и Уэст 1989
Животное

Знак

Маршрутная съемка Средние и крупные млекопитающие Уилсон и Делахи 2001
Подсчет пеллет и помета Средние и крупные млекопитающие Фуллер 1991
Поиск в тайнике с едой Крупные хищники Пасха-Пилчер 1990
Конструкции (e.г., берлоги, гнезда) древесные млекопитающие; ископаемые млекопитающие; медведи Хили и Уэлш 1992
Дистанционное зондирование Гусеницы Средние и крупные млекопитающие Уилсон и Делахи 2001
Фото и видео станции Средние и крупные млекопитающие Morruzzi et al. 2002
Детекторы ультразвуковые Летучие мыши Томас и Уэст 1989
Аудиомониторинг Лягушки Крауч и Патон 2002
Ловушки для волос Мелкие и средние млекопитающие, крупные плотоядные животные McDaniel et al.2000
Радиотелеметрия Ограничено размером тела животного (> 20 г)? USGS 1997
GPS-телеметрия Ограничено тушью животного (> 2000 г)? Girard et al. 2002
Морской радар Летучие мыши, перелетные птицы Harmata et al. 1999
Радар гармоник Летучие мыши, земноводные, рептилии Pellet et al.2006
Захват Пассивный Подводные камни Саламандры, ящерицы, мелкие млекопитающие Enge 2001, Mengak and Guynn 1987
Защелкивающиеся ловушки Мелкие млекопитающие Менгак и Гинн 1987
Ящики-ловушки Мелкие и средние млекопитающие Пауэлл и Пру 2003
Ловушки воронкообразные Змеи, черепахи Enge 2001
Опора для ног и петли Крупные млекопитающие Bookhout 1994
Противотуманные сетки
Активный Приводы к корпусу Средне-крупные млекопитающие с предсказуемой реакцией полета де Калеста и Витмер 1990
Пушечные сети Средние и крупные млекопитающие Bookhout 1994
Иммобилизирующие средства Крупные млекопитающие Bookhout 1994
Ручной захват Саламандры Колозвари и Свихарт.1999
Маркировка
Увечья Мелкие млекопитающие Дерево и Слейд 1990
Пигменты Мелкие млекопитающие Лемен и Фриман 1985
Ошейники и браслеты Птицы / млекопитающие Nietfeld et al. 1994

Для определенных видов и условий может оказаться целесообразным определить количество отдельных членов популяции на квадратах (пробных площадках), случайно или систематически расположенных в районе исследования.Обыски могут проводиться пешком, на вездеходах или самолетах в зависимости от масштаба и обстоятельств обследования. Квадратная выборка обычно используется для растений и элементов среды обитания, но с животными квадратная выборка создает некоторые проблемы. Если животные подвижны в течение периода отбора проб, тогда должна быть какая-то разумная гарантия того, что особь не будет дважды учтена в нескольких квадратах во время движения. Необходимо учитывать размер, расстояние и подвижность организмов.

Подсчет

точек, возможно, является наиболее широко используемым методом измерения численности и разнообразия птиц в лесах умеренного пояса и пастбищах, но он также использовался для оценки численности других дневных видов, таких как белки.Вариации в методике описаны для разных видов и для удовлетворения различных потребностей в данных (Вернер и Риттер 1985, Вернер 1988, Ральф и др. 1995, Хафф и др. 2000). Ральф и др. (1995) представил сборник статей, в которых изучается адекватность размера выборки, обнаруживаемость птиц, систематическая ошибка наблюдателя и сравнение методов.

Точечное картирование, также называемое картированием территории, часто используется для оценки плотности популяции птиц путем определения местонахождения поющих самцов во время нескольких посещений исследуемой области и определения границ территории.Этот метод дополнительно описан в Ralph et al. (1995). Поиск гнезд можно использовать для оценки репродуктивного успеха популяции птиц путем мониторинга выживаемости яиц и птенцов в течение сезона размножения. Оба метода трудозатратны и обычно не используются для инвентаризации, но информация, полученная с помощью этих методов (например, плотность территории, производительность), может быть лучшим индикатором популяционных тенденций и качества среды обитания, чем простой подсчет особей.

Отбор проб на линейных трансектах и ​​точечных трансектах - это специализированные методы построения участков, при которых поиск целевого организма проводится вдоль узкой полосы, имеющей известную площадь.Редко можно предположить, что все животные обнаружены по разрезу. Однако, если вероятность обнаружения можно предсказать по расстоянию между животным и центральной линией разреза, то для оценки плотности популяции можно использовать функцию обнаружения. Подход может быть адаптирован для съемок, проводимых пешком, с маской и трубкой, а также на наземных или воздушных транспортных средствах. Бакленд и др. (1993) представили полное, хотя и весьма техническое, введение в методы линейных и точечных трансект.Этот подход широко применялся при обследовании позвоночных животных, включая пустынную черепаху (Anderson et al. 2001), мраморных курланов (Madsen et al. 1999), певчих птиц в дубово-сосновых лесах (Verner and Ritter 1985) и оленей-мулов (White и др. 1989).

Аудиозаписи вокализации животных использовались, чтобы вызвать крики и изображения видов, которые иначе трудно обнаружить. Этот метод применялся при изучении голубых тетеревов (Stirling, Bendell 1966), северных пятнистых сов (Forsman 1988), сусликов (Lishak 1977) и других.Количество ответов целевого вида, вызванное записью, подсчитывается в течение заданного интервала и обеспечивает индекс плотности популяции.

Стандартизированный визуальный поиск относится к методам, используемым для определения встречаемости видов, видового богатства или значений относительной плотности, при которых усилия по отбору образцов стандартизированы по пространству или времени. Примеры включают дорожный учет крупных млекопитающих (Rudran et al., 1996), учет миграции хищников (Hussell, 1981) и визуальные наблюдения за наземными земноводными (Crump and Scott 1994) (Рисунок 8.2). Некоторые методы визуального поиска не обязательно уравнивают объемы обследования между единицами выборки. Вместо этого подсчет животных или обнаруженных видов стандартизируется во время анализа путем деления количества наблюдений на единицу площади или времени. Различия между наблюдателями и условиями окружающей среды могут быть значительными источниками ошибок, не связанных с методом отбора проб, и их следует оценивать до сбора данных, чтобы минимизировать систематические ошибки и повысить точность.

Рисунок 8.2. Саламандра Ensatina обнаружена на временной выборке в управляемых лесах Орегонских каскадов.Изображение доступно через департамент парков округа Мэрион (неактивная ссылка на 18.05.2021).

При определенных обстоятельствах возможно эффективное наблюдение за всеми людьми в целевой популяции. В таких случаях размер популяции можно определить непосредственно по подсчету особей; никаких статистических процедур не требуется. Точный подсчет отдельных особей зависит от естественной тенденции членов популяции к объединению, по крайней мере, в предсказуемые периоды (например, летучие мыши, насиживающие пещеры). Кроме того, все места, где собираются особи, должны быть известны в исследуемой области, и должны быть доступны соответствующие геодезисты для одновременного подсчета во всех местах.

Во многих случаях целевая группа очень загадочна или слишком осторожна, чтобы за ней наблюдать напрямую, а бюджетные ограничения не позволяют исследователю использовать методы захвата для сбора данных. В этих ситуациях часто можно сделать вывод о присутствии вида или определить значение индекса плотности популяции, наблюдая за признаками животных. Знаки - это следы, груды помета, фекальные шарики, столбы для ароматической маркировки или конструкции животных (например, древесные гнезда, бобровые домики, норы), которые можно точно идентифицировать как свидетельства существования определенного вида.Если поиск таких свидетельств проводится на стандартных разрезах или квадратах, то наблюдения могут обеспечить надежный индекс плотности населения. Анализ данных аналогичен анализу прямых наблюдений. Дэвис и Уинстед (1980) и Wemmer et. al (1996) дает обзор методов, основанных на признаках животных.

Неуловимые виды могут быть отобраны с помощью устройств дистанционного зондирования, расположенных по всей исследуемой территории. Гусеницы (Зелински и Штауффер, 1996) и ловушки для волос (Скоттс и Крейг, 1988, МакДэниел и др.2000) недороги и подходят для определения встречаемости и распространения редких млекопитающих в районе исследования. Ультразвуковые детекторы могут использоваться для мониторинга популяций летучих мышей (Kunz et al. 1996), однако не всегда возможно надежно различить все виды летучих мышей. Дистанционные камеры с регистраторами данных (Катлер и Сванн 1999, Моруцци и др. 2002) не только обнаруживают появление вида, но также могут давать информацию о поле, возрасте и характере активности особей. Приманки на трековой пластине или станции камеры могут использоваться для увеличения вероятности обнаружения загадочных или редких видов, но также могут искажать любые сделанные оценки или непропорционально привлекать обычные всеядные виды, такие как опоссум Вирджиния или северный енот (рис.3).

Рисунок 8.3. Вирджиния опоссума привлекала ловушка для волос с яблоками. Наживка может привлекать животных и может увеличить вероятность обнаружения вида, но также может давать смещенный показатель численности.

Радиотелеметрия в течение многих лет использовалась для сбора данных о перемещении диких животных и рыб, размерах ареалов обитания и выборе местообитаний (рис. 8.4). В настоящее время коммерчески доступны передатчики весом <1,0 г, позволяющие отслеживать всех, кроме самых мелких позвоночных. Системы слежения, использующие спутники глобальной системы позиционирования (GPS), позволяют отслеживать местонахождение животных в режиме реального времени, не требуя от геодезистов определения направления радиосигнала в поле, и становятся более доступными по цене.Сборник рефератов по методам телеметрии дикой природы (USGS 1997) представляет собой полезное введение в тему для наземных исследований. Морской радар использовался для подсчета перелетных птиц в точках наблюдения (Harmata et al. 1999) и мониторинга активности мраморных кайрлетов (Burger 2001).

Рисунок 8.4. Гепард с радио-ошейником в заповеднике дикой природы Мореми, Ботсвана. Фото Нэнси МакГаригал и использовано с ее разрешения.

Наконец, генетический анализ тканей, собранных из ловушек для волос, помета или других тканей, привел к взрыву подходов к оценке популяций, расселения и эволюционных моделей (Haig 1998, Mills et al.2000).

История жизни и характеристики населения

Некоторые методы чаще используются с одними таксономическими группами, чем с другими. В этом разделе мы даем рекомендации относительно типов методов, которые вы можете рассмотреть в зависимости от видов, включенных в вашу программу мониторинга.

Земноводные и рептилии

Небольшой размер, загадочный характер и окаменелость саламандр особенно затрудняют сбор данных. Многие наземные амфибии перемещаются только на короткие расстояния и не восприимчивы к пассивным методам захвата.Образцы этих видов обычно отбираются с помощью визуального поиска и методов ручного отлова со стандартизацией усилий по отбору проб по району (Jaeger and Inger, 1994, Bailey et al. 2004) или временным ограничениям (Crump, Scott 1994) (рис. 8.2). Виды, которые мигрируют между водными прудами и наземными типами среды обитания, могут быть восприимчивы к ловушкам с дрейфующими заграждениями (Corn 1994). У видов, размножающихся в прудах, яичные массы часто обнаруживаются лучше, чем взрослых особей того же вида, что делает яичные массы более подходящими для исследований по мониторингу популяции.Shaffer et al. (1994) и Olson et al. (1997) предоставили прекрасное введение в методы инвентаризации амфибий в прудах.

Обследования с использованием закрытых досок широко используются для оценки относительной численности популяций амфибий и рептилий в различных типах местообитаний (Грант и др., 1992, Харпол и Хаас, 1999, Энгельстофт и Оваскаке, 2000). Покровные доски - это такие объекты, как доски или металлическая кровля, которые обеспечивают дневное укрытие для животных и при поднятии открывают образец животных в районе, которые его используют (Рисунок 8.5). Следовательно, это образец участка для тех видов, которые ищут укрытия.

Рисунок 8.5. Змея-суслик и змея с подвязками, обнаруженные из-под прикрытия, использовались для проб рептилий в саванне из дуба Орегон, Орегон.

Птицы

Как группа, пробы многих видов птиц отбираются с использованием дистанционной выборки, потому что они очень подвижны и голосят (Ростеншток и др., 2002; обзор дистанционной выборки см. В Бакленде и др., 1993). Следовательно, есть два основных средства обнаружения многих видов птиц, повышающих вероятность того, что они могут быть обнаружены, особенно в период размножения, когда самцы часто бывают территориальными.Образцы дневных видов, отобранные на пастбищах, болотах или в других довольно однородных условиях растительности, часто можно отобрать с помощью трансект (например, Ribic и Sample 2001). Пробы, взятые в районах, где пересеченная местность или другие факторы препятствуют использованию разрезов, основываются на точечном подсчете (Buckland 1987). Другие часто используемые методы включают точечное картографирование для определения плотности территории (например, Dobkin and Rich 1998), поиск гнезд для определения плотности гнезд и вариации метода Mayfield для расчета успешности гнезд (Johnson and Shaeffer 1990).Ночные виды представляют дополнительные проблемы, но подсчет очков для сов во время их брачного сезона может быть эффективным, особенно если для получения ответов используются записи обратного вызова (Hardy and Morrison 2000). Но записи обратного вызова могут вносить искажения, когда записи воспроизводятся в областях с другой растительной структурой или топографией. Наконец, разбиение на полосы и их возвратные значения можно использовать для оценки продолжительности жизни и возрастной структуры популяций (Pollock and Raveling 1982).

Млекопитающие

Пробы мелких млекопитающих часто отбирают с помощью ловушек различных форм (рисунок 8.6). Живые ловушки часто используются, поскольку они подходят для оценки размера популяции при метке-повторной поимке, или живые ловушки или ловушки для убоя могут использоваться для оценки улова на единицу усилия относительной численности. При использовании ловушек любого типа необходимо пересмотреть и соблюдать правила по защите животных.

Рисунок 8.6. Живые ловушки, прикрепленные к деревьям, особенно эффективны при отборе проб белок-летяг и других древесных видов. Фотография белки-летяги, сделанная Чероном Ферландом, использована с разрешения. Фотография женщины, проверяющей ловушку, сделана Лаурой Наварретте и использована с разрешения.

На вероятность обнаружения влияет количество ловушек-ночей (количество ловушек, умноженное на количество выбранных ночей). На коэффициенты улова легко влияют такие факторы, как зависящие от плотности внутривидовые взаимодействия, погода и среда обитания, поэтому необходимо рассчитать вероятности улова, чтобы дать объективную оценку относительной численности (Менкенс и Андерсон, 1988). Это особенно важно при оценке тенденций с течением времени в обстоятельствах, когда погодные и другие условия, влияющие на уловистость, меняются из года в год.

Более крупные млекопитающие, особенно те, которые образуют социальные скопления или встречаются в виде кластерных популяций, могут быть более эффективно обследованы методами наблюдений, чем методами отлова. Аэрофотосъемка копытных часто проводится с использованием процедур дистанционного отбора проб, но опять же необходимо учитывать возможность наблюдения за типами растительности, погодными условиями и топографией, чтобы обеспечить объективные оценки численности (Pollock and Kendall 1987).

Возникновение и индексы численности млекопитающих среднего размера часто решаются с помощью дистанционно активируемых камер, нюхательных станций, подсчета следов или трековых пластин или прожекторов (рис.3; Гесе 2001). У каждого из этих методов есть преимущества, заключающиеся в том, что они достаточно дешевы и эффективны при обнаружении определенных видов (см. Gese 2001), но оценка размера популяции обычно невозможна.

Летучие мыши представляют собой уникальную проблему для отбора проб. Использование ультразвуковых записей их кормящих криков может помочь в различении некоторых видов, встречающихся в определенной местности (O’Farrell et al. 1999), но оценки численности часто проводятся на ночевках или в родильных домах.

Влияние ландшафта и растительности

Представьте, что вы считаете всех птиц, которых видите или слышите на трансекте, который простирается от центра лесного участка до центра соседнего поля.Вы хотите определить, различается ли относительная численность птиц между двумя типами среды обитания. Вы обнаружите 28 птиц в лесу и 34 в поле. В поле птиц больше, чем в лесу? Возможно. Но, наверное, нет. Ваша способность обнаруживать птиц в лесу затруднена из-за меньшей видимости в лесу по сравнению с более открытым полем. Следовательно, если вы откорректируете различия в обнаруживаемости в зависимости от типа растительности (с использованием методов, общих для дистанционной выборки), то количество птиц, обнаруженных на единицу площади, может быть намного больше в лесу, чем в поле.Следовательно, просто необработанный подсчет животных без учета расстояния от наблюдателя до животного часто бывает необъективным и не должен использоваться в качестве переменных реакции в программах мониторинга. Это особенно важно, если структура растительности может измениться в течение периода мониторинга.

В человеческих масштабах времени местность (обычно) существенно не меняется от одного периода времени к другому, но наблюдения все же должны быть стандартизированы по их обнаруживаемости в различных условиях.

Достоинства и ограничения индексов по сравнению с оценщиками

Индексы

часто используются для оценки изменений в популяциях с течением времени, исходя из предположения, что некоторые аспекты обнаружения связаны с фактической плотностью животных. Например, следующие несколько примеров индексов изобилия:

  • треков (Коннер и др., 1983)
  • групп гранул (Фуллер, 1991)
  • скорости захвата (Коул и др., 2000)
  • уровень обнаружения поющих самцов птиц (McGarigal and McComb 1998)
  • относительное преобладание (популяции растений)
  • подсчета гнезд из листьев белки (Healy and Welsh, 1992)
  • подсчета хижин или тайников бобров (Easter-Pilcher 1990)

Эти примеры не предоставляют оценок популяций, скорее, индекс измеряется с предположением, что индекс связан с популяцией или ее приспособленностью известным образом и что наблюдаемые изменения в измерении индекса с течением времени будут отражать изменения в популяции. в соответствии с этим отношением.Предположения, например, чем больше следов видно, тем больше людей присутствует; или чем больше самцов слышат пение, тем больше птиц размножается на этом участке. Но надежность этих предположений ставится под сомнение, и действительно, возможность систематической ошибки, связанной с индексами численности, довольно высока. Например, подсчет следов может быть связан с численностью или уровнем активности животных, но, с другой стороны, он может быть связан с характеристиками субстрата, погодой или любой комбинацией этих параметров.Точно так же подсчет поющих самцов птиц может отражать тенденции в изобилии территориальных самцов, но если некоторые самцы не привлекают самцов, то количество поющих самцов может не указывать на обилие гнездящихся самок или репродуктивную продуктивность. Коэффициенты отлова животных в пространстве и времени могут быть связаны с численностью животных или с их уязвимостью к отлову в различных областях по качеству среды обитания. Следовательно, хотя индексы численности часто используются из-за логистических ограничений, следует проявлять значительную осторожность при интерпретации результатов.Действительно, часто бывает полезно провести пилотное исследование, которое позволит вам с известной степенью уверенности установить, какова взаимосвязь между индексом и фактической популяцией (или приспособленностью) для наблюдаемого вида. Для этого требуется оценка численности населения.

Оценщики

предоставляют пользователю дополнительную информацию и могут помочь устранить некоторые систематические ошибки, присущие многим индексам. К счастью, существует ряд инструментов для оценки численности, которые основаны на теории выборки и могут привести к известным уровням достоверности оценок.Например, средства оценки расстояния обеспечивают механизм для оценки численности организмов в точках или трансектах, где обнаруживаемость может различаться для разных типов растительности или участков водотока. Обычно программы оценки численности населения доступны в виде бесплатного программного обеспечения: https://www.usgs.gov/software/wildlife-software-and-models

.

Разнообразная информация используется в качестве основы для оценок популяций (отлов-повторная поимка и возвращение полос), некоторые из которых также могут дать оценки выживаемости и воспроизводства.Подавляющее преимущество использования оценщиков популяции состоит в том, что оценки численности, выживаемости и распределения по возрастным классам могут быть сделаны с оценками достоверности. Очевидно, что при повторной выборке независимых участков индексы численности могут быть рассчитаны с доверительными интервалами, но все еще есть сомнения относительно предположения о беспристрастной связи между индексом и интересующей популяционной характеристикой. Следовательно, при разработке протоколов мониторинга важно убедиться, что оценщики учитываются, и если с технической точки зрения невозможно использовать оценщики в качестве переменной отклика в программе мониторинга, то выбранный индекс должен быть обоснован относительно его известной связи с характеристикой популяции. представляет интерес.Если это невозможно сделать, то следует четко указать как предположения, так и последствия нарушения этих предположений.

Оценка структуры сообщества

Хотя большая часть этой книги посвящена мониторингу видов и условий окружающей среды, в которых они живут, иногда менеджеры могут быть озабочены поддержанием или развитием условий, способствующих разнообразию или функциональным сообществам, или уметь обнаруживать снижение функционального разнообразия перед лицом экологические стрессоры.Метрики разнообразия развивались на протяжении десятилетий и позволяют сравнивать сложность между местами и временами. К сожалению, большинство показателей разнообразия также скрывают информацию об ответах отдельных видов в пределах одного или нескольких чисел. Чтобы понять, что на самом деле происходит внутри сообщества, необходимо деконструировать показатели разнообразия, чтобы увидеть изменения в отдельных видах или популяциях. Дьявол действительно кроется в деталях. Тем не менее, показатели разнообразия по-прежнему используются в качестве руководства по структуре и функциям сообщества.Как правило, показатель разнообразия состоит из оценки количества видов в единице пространства и времени (видовое богатство) и распределения особей между этими видами (равномерность). В большинстве показателей равномерности максимальное достижимое значение составляет 1,00 (равное количество особей на единицу площади, представленное среди всех видов в сообществе; т.е. ни один вид не доминирует в сообществе). Но рассмотрим пример в таблице 8.2. Гипотетический лес и луга имеют одинаковое разнообразие и ровность.Так это одно и то же сообщество? Действуют ли они аналогичным образом? Очевидно нет. Фактически, степень, в которой два сообщества схожи в представлении видов и распределении особей среди видов, общих между двумя сообществами, указывает на то, что процент сходства между двумя сообществами равен 0. Фактически, каждое сообщество имеет больше общего с другим. богатые видами и более равномерные сообщества представлены в саванне, чем в лесу или на пастбищах. Так что, саванна лучше, потому что она более богата видами и разнообразнее? Нет, просто другое.Короче говоря, эти показатели структуры сообщества может быть очень сложно интерпретировать, не углубляясь в детали, составляющие эти показатели.

Таблица 8.2. Пример оценок видового разнообразия и сходства сообществ для трех гипотетических сообществ.
Сообщество
Лес Саванна Луга
Курица черношапочная 10 4 0
Певчий воробей 2 4 0
Американский робин 4 3 0
Воробей-кузнечик 0 3 4
Крапивник болотный 0 1 2
Саванна Воробей 0 1 10
___ ___ ___
Видовое богатство 3 6 3
Количество человек 16 16 16
Ровность Симпсона 0.797 0,956 0,797
Разнообразие видов Симпсона 1 0,567 0,850 0,567
Сходство по сообществу (%) 2
Форест-Саванна 0,563
Лесные пастбища 0,000
Саванна-Грассленд 0,313
1 Белый (1986)
2 Itow (1991)

Выборка сообществ способом, позволяющим получить объективные оценки структуры сообществ, также может быть проблематичной.Оценка видового богатства может быть столь же простой, как составление списка видов, обнаруженных в районе, с использованием стандартных методов. Но некоторые виды, вероятно, легче обнаружить, чем другие. Некоторые из них активны в разное время дня, а некоторые двигаются больше, чем другие. Таким образом, оценки богатства ошибочны из-за различий в обнаруживаемости. Когда показатели разнообразия рассчитываются с использованием этих данных, возникают дополнительные сложности, поскольку оценки численности для каждого вида в сообществе должны быть беспристрастными и основываться на одной и той же единице пространства и времени.Опять же, возникает различная обнаруживаемость видов и систематические ошибки, возникающие в результате перемещения, из-за чего оценки равномерности смешиваются между фактическими различиями в численности между видами и различиями в обнаружении между видами. Обследования для определения присутствия вида в районе обычно требуют меньшей интенсивности выборки, чем полевые работы, необходимые для сбора других статистических данных о популяции.

Другой показатель, который может быть рассчитан на основе данных, собранных в рамках системы мониторинга, связан с неравными усилиями по отбору проб при попытке оценить количество видов в районе.Поскольку редкие виды часто с меньшей вероятностью будут обнаружены, чем обычные виды, можно оценить количество видов на основе кривых разрежения, чтобы вы могли сравнить количество видов, обнаруженных в двух областях, когда усилия по отбору проб различались (Simberloff 1972).

Оценка биотической целостности

Карр (1981) разработал индекс биотической целостности (IBI), который был разработан для использования для сравнения аспектов рыбных сообществ между участками стандартизированным способом, который отражал качество воды на участке с точки зрения его способности поддерживать рыбные сообщества.Он включал аспекты видового богатства, здоровья рыб и ряд других параметров. С тех пор исследователи адаптировали этот метод для других таксонов, включая водных макробеспозвоночных и птиц (Bryce et al. 2002). Хотя общая структура IBI аналогична структуре, разработанной Karr (1981), каждый IBI обычно настраивается на эталонное состояние, типичное для экорегиона, в пределах которого находится зона отбора проб. Следовательно, IBI, разработанный для смешанного мезофитного леса в Аппалачах, может иметь структуру, аналогичную структуре леса в горах Каскад в Орегоне, но измеренные параметры будут основаны на совсем другом наборе исходных условий.По этой причине IBI обычно не используются в протоколах наземного мониторинга и, как и индексы разнообразия, могут скрывать информацию, которая должна быть извлечена путем деконструкции индекса.

Обзор протокола стандартизации

Независимо от используемого подхода, некоторые аспекты плана выборки должны быть стандартизированы, чтобы минимизировать систематическую ошибку в получаемых данных. См. Главу 7 для более подробного обзора методов стандартизации. По крайней мере, особое внимание следует уделять последовательному отбору проб в одном и том же месте во времени, отбору проб в течение одного сезона и времени суток и использованию одного и того же оборудования от одного периода отбора проб к следующему.

В дополнение к единообразию в методах отбора проб, местах и ​​времени, большинство подходов, описанных в этой главе, потребуют одобрения Институционального комитета по уходу и использованию животных (IACUC) или аналогичного наблюдательного совета в университетах и ​​агентствах. Стандарты ухода за животными при проведении исследований являются строгими и должны применяться также к программам мониторинга (см. Laber et al. 2007 и Hafner 2007, чтобы узнать об ограничениях для таких обзоров).

Бюджетные ограничения

Выбор метода выборки, который следует использовать, когда он представлен с вариантами и набором целей и задач, как часто обусловлен моими ограничениями во времени и деньгах, так и идеальной техникой для сбора необходимых данных.Например, в то время как информация о выживании молоди перед лицом изменения климата может быть основным соображением для долгоживущих видов, подходящим суррогатом может быть показатель численности молоди года и взрослых животных в популяции. Поскольку бюджетные решения часто принимаются на основе социальной серьезности проблемы, а социальные ценности меняются со временем, меняются и бюджеты. Следовательно, часто бывает разумно разработать программу мониторинга, используя методы, которые устойчивы к проблемам смещения и точности и являются экономически эффективными, даже если они не приводят к идеальному уровню данных о пригодности, которые потребуются для более окончательного ответа на демографические вопросы. .Более подробная демографическая информация может быть собрана дополнительным образом, если уровень социальной озабоченности достигает точки, в которой это требуется.

Сводка

Существует огромное количество доступных методов для обнаружения, подсчета или оценки приспособленности организмов. Соответствие подходящего подхода целям и задачам исследования - первый ключевой шаг в разработке программы мониторинга. Данные, необходимые для достижения целей инвентаризации и мониторинга, часто являются определяющим фактором при принятии решения о том, какие методы будут использоваться в программе мониторинга.Кроме того, масштаб программы мониторинга также может влиять на используемые методы. Для узконаправленных программ по высокоценным видам могут быть уместны подробные измерения приспособленности. По мере того, как масштаб проекта в пространстве и времени увеличивается, оценки численности или встречаемости могут быть наиболее целесообразным подходом.

Кроме того, разные таксоны различаются по своей склонности к отбору проб с использованием разных методов. В то время как пробы сидячих животных можно отбирать с помощью квадратной выборки, пробы из обширных видов легче отбирать с помощью камер или ловушек для волос, которые могут предоставить информацию о встречаемости или отдельных перемещениях.Точно так же простая логистика, связанная с отбором проб в негостеприимной (для людей) местности, ограничивает выбор доступных стратегий отбора проб. Наконец, бюджетные и логистические ограничения часто означают, что идеальная система выборки может оказаться невыполнимой из-за отсутствия времени или денег для реализации метода, соответствующего целям и задачам.

Среди всех решений относительно того, какой метод использовать, вы должны постоянно осознавать необходимость стандартизации подходов в пространстве и времени и стремиться минимизировать любые ошибки в ваших методах выборки.

Список литературы

Андерсон, Д. Р., Дж. Л. Лааке, Б. Р. Крэн, и К. П. Ш. Бернем. 1979. Руководство по отбору проб биологических популяций на линейных трансектах. Журнал управления дикой природой 43: 70–78.

Андерсон, Д. Р., К. П. Бернхэм, Британская Колумбия Любов, Л. Томас, П.С. Кукуруза, П.А. Medica и R.W. Marlow. 2001. Полевые испытания методов линейных трансект для оценки численности пустынных черепах. Журнал управления дикой природой 65: 583–597.

Бейли, Л.Л., Т.Р. Саймонс, и К.Х. Поллок. 2004. Оценка обитаемости участков и параметров вероятности обнаружения видов наземных саламандр. Экологические приложения 14: 692–702.

Бас, Д.К. и И. Миллер. 1996. Обследование морских звезд и кораллов с использованием буксиров манты и подводного плавания. Долгосрочный мониторинг стандартной оперативной процедуры №1 Большого Барьерного рифа. Австралийский институт морских наук, Таунсвилл.

Бонэм, К. Д. 1989. Измерения наземной растительности.Джон Вили, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США. 338 стр.

Bookhout, T.A. (ред). 1994. Исследования и методы управления дикой природой и средой обитания. Общество дикой природы, Бетезда, Мэриленд. 740 с.

Bryce, S.A., R.M. Хьюз и П.Р.Кауфман. 2002. Разработка индекса целостности птиц: использование скоплений птиц в качестве индикаторов состояния прибрежных водоемов. Экологический менеджмент 30: 294–310.

Бакленд, S.T. 1987. О методе переменного кругового графика оценки плотности животных. Биометрия 43: 363–384.

Бакленд, S.T., D.R. Андерсон, К. П. Бернхэм и Дж. Л. Лэйк. 1993. Отбор проб на расстоянии: оценка численности биологических популяций. Чепмен и Холл, Нью-Йорк. 446pp.

Burger, A.E. 2001. Использование радара для оценки популяций и ассоциаций местообитаний Marbled Murrelets. Журнал управления дикой природой 65: 696–715.

Кастелло, Л., Дж. П. Виана, Г. Уоткинс, М. Пинедо-Васкес и В.А. Лузадис. 2009. Уроки интеграции рыбаков Арапаймы в управление маломасштабным рыболовством в заповеднике Мамирауа, Амазонка.Экологический менеджмент 43: 197-209.

Cole, E.C., W.C. МакКомб, М., Ньютон, Дж. П. Лиминг и К.Л. Палаты. 1998. Реакция мелких млекопитающих на сплошные рубки, сжигание и внесение глифосата в районе побережья Орегона. Журнал управления дикой природой 62: 1207–1216.

Коннер, М.С., Р.Ф. Лабиски, Д. Progulske, Jr. 1983. Индексы нюхательных станций как мера численности популяции рыси, енотов, серых лисиц и опоссумов. Бюллетень Общества дикой природы 11, 146–152.

Кук, Р.Д. и Дж. Якобсон. 1979. Схема для оценки систематической ошибки видимости при аэрофотосъемке. Биометрия 35: 735–742.

Кукуруза, P.S. 1994. Прямолинейные штольни и ловушки-ловушки. Страницы 109-117 In W.R. Heyer, M. A. Donnelly, R.W. McDiarmid, L.C. Хайек, М.С. Фостер, редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия: стандартные методы для земноводных. Смитсоновский институт. Press, Вашингтон, округ Колумбия,

Крауч, У.Б., и П.В.К. Патон. 2002. Оценка использования опросов для наблюдения за размножающимися бесхвостыми рыбами в Род-Айленде.Журнал герпетологии 36, 185–192.

Крамп, М.Л. и Н.Дж. Скотт-младший, 1994. Визуальные обзоры встреч. Страницы 84–92 In W.R. Heyer, M.A. Donnelly, R.W. McDiarmid, L.C. Хайек, М.С. Фостер, редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия: стандартные методы для земноводных. Пресса Смитсоновского института, Вашингтон, округ Колумбия.

Cunjak, R.A., R.G. Рэндалл, E.M.P. Чедвик. 1989. Подводное плавание против электролова: сравнение методов учета в реках атлантического лосося.Naturaliste Canadien. 115: 89-93.

Катлер Т. и Д.Э. Суонн. 1999. Использование удаленной фотографии в экологии дикой природы: обзор. Wildl. Soc. Бык. 27: 571-581.

Дэвис, Д. и Р.Л. Уинстед. 1980. Оценка численности популяций диких животных. Страницы. 221–245. В С.Д. Шемниц, редактор руководства по методам управления дикой природой, Общество дикой природы, Бостон.

deCalesta, D.S. and G.W. Витмер. 1990. Учет поголовья оленей в огражденных загонах. Документ исследования лесной службы Министерства сельского хозяйства США NE-643.4 стр.

Добкин Д.С., Рич А.С. 1998. Сравнение линейных разрезов, точечных карт и точечных съемок птиц в прибрежных районах Большого бассейна. Журнал полевой орнитолологии 69: 430–443

Истер-Пилчер, А. 1990. Размер тайника как показатель размера колонии бобров на северо-западе Монтаны. Бюллетень Общества дикой природы 18: 110–113.

Эльзинга, C.L., D.W. Зальцер и Дж. В. Уиллоуби. 1998. Измерение и мониторинг популяций растений. Бюро управления земельными ресурсами, Технический справочник 1730–1, Денвер, Колорадо, США.

Энге, К. 2001. Подводные камни ловушек. Журнал герпетологии 35: 467–478.

Engelstoft, C. and K.E. Оваскаке. 2000. Объекты искусственного покрова как метод отбора проб змей ( Contia tenuis a nd Thamnophis spp.) В Британской Колумбии. Северо-западный натуралист 81: 35–43.

Форсман, Э. 1988 г. Исследование пятнистых сов в молодых лесах на северном побережье Орегона. Мурреле 69: 65-68.

Фуллер, Т. 1991. Изменится ли подсчет окатышей численности и численности белохвостых оленей? Журнал управления дикой природой 55, 393–396.

Гезе, Э.М., 2001. Мониторинг популяций наземных хищников. Страницы 373–396 В: J.L. Gittleman et al., Editors. Сохранение хищников. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания.

Жирар И., Ж. П. Уэлле, Р. Куртуа, К. Дюссо и Л. Бретон. 2002. Влияние усилий по отбору проб, основанных на телеметрии GPS, на оценки размеров домашнего ареала. Журнал управления дикой природой 66: 1290–1300.

Grant, B.W., A.D. Tucker, J.E. Lovich, A.T. Миллс, П. Диксон, Дж. Гиббонс.1992. Использование покрытий для оценки численности рептилий и земноводных. Страницы 379–403 В ред. Р. Сейгеля и Н. Скотта. Wildlife 2001, Elsevier Science Publ., Inc., Лондон, Великобритания.

Хейг, С. 1998. Молекулярный вклад в сохранение. Экология 79: 413–425.

Хафнер, М. 2007. Полевые исследования в области маммологии: предприятие в опасности. Журнал маммологии 88: 1119–1128.

Ханкин Д.Г., Г.Х. Ривз. 1988. Оценка общей численности рыбы и общей площади местообитаний в небольших ручьях на основе методов визуальной оценки.Канадский журнал рыболовства и водных наук 45: 834–844.

Харди, П.С. и М. Моррисон. 2000. Факторы, влияющие на обнаружение эльфийских сов и западных визжащих сов. Бюллетень Общества дикой природы 28: 333–343.

Harmata, A.R., K.M. Подрузный, Я.Р.Зеленак, М.Л. Моррисон. 1999. Использование морского радара наблюдения для изучения движения птиц и оценки воздействия. Бюллетень Общества дикой природы 27: 44–52.

Харпол, Д.Н. и К.А. Хаас. 1999. Влияние семи лесоводственных обработок на наземных саламандр.Экология и управление лесами 114: 349-356.

Хили, W.M. и C.J.E. Валлийский. 1992. Оценка линейных разрезов для мониторинга популяций серых белок. Бюллетень Общества дикой природы 20: 83–90.

Hossack, B.R., P.S. Кукуруза и Д. Фагре. 2006. Дивергентные закономерности численности и возрастной структуры головастиков верхнего течения в сгоревших и несгоревших водоразделах. Канадский зоологический журнал 84: 1482–1488.

Хафф, M.H., K.A. Беттингер, Х.Л. Фергюсон, М.Дж. Браун и Б. Альтман.2000. Протокол точечного подсчета наземных птиц на основе среды обитания с упором на Вашингтон и Орегон. Общий технический отчет Лесной службы США PNW-GTR-501

Hussell, D.J.T. 1981. Использование миграционных учетов для мониторинга численности популяции птиц. Страницы 92–102 в Редакторы К. Дж. Ральф и Дж. М. Скотт. Оценка численности наземных птиц. Исследования по птичьей биологии, нет. 6.

Итоу, С. 1991. Виды круговорота и разнообразия вдоль ценоклинали вечнозеленых широколиственных лесов.J. Veg. Sci. 2: 477-484.

Jaeger, R.G., and R.F.Iinger. 1994. Квадратная выборка. С. 97–102 В W.R. Heyer, M.A. Donnelly, R.W. McDiarmid, L.C. Хайек, М.С. Фостер, редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия: стандартные методы для амфибий, Smithsonian Institution Press, Вашингтон, округ Колумбия.

Джонсон, Д.Х., и Т.Л. Шаффер. 1990. Оценка успеха гнезда: когда побеждает Мэйфилд. Аук 107: 595–600.

Карр, Дж. Р. 1981. Оценка биотической целостности с использованием рыбных сообществ.Рыболовство 6: (6) 21–27.

Колозсвары М.Б., Р.К. Swihart. 1999. Фрагментация местообитаний и распространение земноводных: участки и ландшафт на сельскохозяйственных угодьях коррелируют. Канадский зоологический журнал 77: 1288–1299

Kuenzi A.J. и М. Морриссон. 1998. Обнаружение летучих мышей сетками и ультразвуковыми датчиками. Бюллетень Общества дикой природы 26: 307-311.

Кунц, T.H., D.W. Томас, Г. Richards, C.R. Tidemann, E.D. Пирсон, П.А.

Рэйси. 1996. Методы наблюдения за летучими мышами.Страницы 105–114 В: D.E. Уилсон, Ф. Коул, Дж.Д. Николс, Р. Рудран и М.С. Фостер, редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия. Smithsonian Institution Press, Вашингтон, округ Колумбия,

Лабер, К., Б.В. Кеннеди и Л. Янг. 2007. Полевые исследования и IACUC: обзор протокола, надзор и соображения по охране труда и технике безопасности. Лабораторное животное 36: 27–33.

Ланде Р. и Г.Ф. Барроукла. 1987. Эффективный размер популяции, генетическая изменчивость и их использование в управлении популяциями.Страницы 87-123 в: M.E. Soulé, редактор, Viable Populations for Conservation, Cambridge University Press. Кембридж, Великобритания. 204 стр.

Lemen, C.A., and P.W. Фримен. 1985. Отслеживание млекопитающих с помощью флуоресцентных пигментов: новая техника. Журнал маммологии 66: 134–136

Линт, Дж. 2001. План мониторинга эффективности северной пятнистой совы в рамках Северо-Западного лесного плана: Ежегодный сводный отчет за 2000 год. Северо-западный лесной план Межведомственная программа мониторинга, Региональное управление экосистемы, Портленд, Орегон.

Лишак, Р. С. 1977. Обследование 13-полосного суслика с тревожными сигналами взрослых и молодых. Журнал управления дикой природой 41: 755–759.

MacKenzie, D.I. 2005. Это было там? Работа с несовершенным обнаружением данных о присутствии / отсутствии видов. Статистический журнал Австралии и Новой Зеландии 47: 65–74.

MacKenzie, D.I., J.D. Nichols, J.E. Hines, M.G. Кнутсон и А.Д. Франклин. 2003. Оценка вероятности заселения, колонизации и местного вымирания, когда вид не обнаружен с уверенностью.Экология 84: 2200–2207.

MacKenzie, D.I., and J.A. Ройл. 2005. Разработка эффективных исследований занятости: общие советы и подсказки по распределению усилий по обследованию. Журнал прикладной экологии 42: 1105–1114.

Madsen, S., D. Evans, T. Hamer, P. Henson, S. Miller, S.K. Нельсон, Д. Роби и М. Стапанян. 1999. План мониторинга эффективности мраморного козла для Северо-Западного лесного плана. Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США PNW-GTR-439. 51 с.

McDaniel, G.W., K.S.Маккелви, Дж. Р. Сквайрс и Л. Ф. Руджиеро. 2000. Эффективность приманок и ловушек для обнаружения рысей. Бюллетень Общества дикой природы 28: 119–123.

McGarigal, K. and W.C. Маккомб. 1999. Фрагментация лесов и гнездящиеся сообщества птиц в прибрежном хребте Орегона. Глава 13 в Дж. П. Рошель, Л. А. Леман и Дж. Вишневски, редакторы. Фрагментация лесов: последствия для дикой природы и управления. Brill Press, Нидерланды.

Mengak, M.T., and D.C. Guynn. 1987. Ловушки и защелкивающиеся ловушки для отбора проб мелких млекопитающих и герпетофауны.Американский натуралист из Мидленда 118: 284–288.

Менкенс, Г.Э., и С.Х. Андерсон. 1988. Оценка численности популяции мелких млекопитающих. Экология 69: 1952–1959.

Миллс Л.С., Дж.Дж. Читта, К. Логово, М. Шварц, Д.А. Таллмон. 2000. Оценка численности животных с помощью неинвазивного отбора образцов ДНК: перспективы и подводные камни. Экологические приложения 10: 283–294.

Моруцци, Т.Л., Т.К. Фуллер, Р. ДеГрааф, Р. Brooks и W.J. Li. 2002. Оценка дистанционно запускаемых камер для наблюдения за распределением хищников.Бюллетень Общества дикой природы 30: 380-386

Николс, Дж. Д., Дж. Э. Хайнс, Дж. Р. Зауэр, Ф. В. Фэллон, Дж. Э. Фэллон и П. Дж. Хеглунд. 2000. Подход с двумя наблюдателями для оценки вероятности обнаружения и численности по точечным подсчетам. Аук 117: 393–408.

Нитфельд, М. Т., М. В. Барретт и Н. Сильви. 1994. Методы маркировки диких животных. Страницы 140-168 В Т. А. Букхаут, редактор. Методы исследования и управления дикой природой и средой обитания. Общество дикой природы, Бетезда, Мэриленд

О’Фаррелл, М.J., B.W. Миллер и У. Ганно.1999. Качественная идентификация летучих мышей в свободном полете с помощью детектора Анабат. Журнал маммологии 80: 11–23.

Огуту, J.O. и Х. Дублин. 1998. Реакция львов и пятнистых гиен на воспроизведение звука как метод оценки численности популяции. Африканский экологический журнал 36: 83–95.

Olson, D.H., W.P. Леонард и Р. Б. Бери. 1997. Отбор проб земноводных в непроточных местообитаниях: методы и подходы для Тихоокеанского Северо-Запада. Общество биологии северо-западных позвоночных, Олимпия, Вашингтон.

Pellet, J., L. Rechsteiner, A.K. Скривервик, Дж.Ф. Цюрхер и Н. Перрин. 2006. Использование гармонического пеленгатора для изучения наземных местообитаний европейской древесной лягушки ( Hyla arborea ). Амфибия-Рептилии 27: 138-142.

Ф. Пеллетье, Д. Реале, Дж. Уоттерс, Э. Х. Боукс и Д. Гарант. 2009. Значение содержащихся в неволе популяций для количественных генетических исследований. Тенденции в экологии и эволюции 24: 263-270.

Poizat, B. and E. Baran. 1997. Знания рыбаков как справочная информация по экологии тропических рыб: количественное сравнение с результатами отбора проб.Экологическая биология рыб. 50 (4): 435-449.

Поллок, К.Х. и Д.Г. Равель. 1982. Допущения современных моделей восстановления полосы с упором на неоднородные коэффициенты выживаемости. Журнал управления дикой природой 46: 88–98.

Pollock, K.H., and W.L. Кендалл. 1987. Видимость при аэрофотосъемке: обзор процедур оценки. Журнал управления дикой природой 51: 502–510.

Пауэлл, Р.А. и Г. Пру. 2003. Отлов и маркировка наземных млекопитающих для исследований: интеграция этики, критериев эффективности, методов и здравого смысла.Илар Журнал 44: 259–276.

Прадель, Р. 1996. Использование метода отлова-пометки-повторной поимки для изучения темпов пополнения и роста популяции. Биометрия 52 703-709.

Ральф, С.Дж., С. Дроеж и Дж. Р. Зауэр. 1995. Управление птицами и наблюдение за ними с помощью точечного подсчета: стандарты и приложения. Страницы 161–168 в C. J. Ralph, J. R. Sauer и S. Droege, Editors. Мониторинг популяций птиц по точкам. Общий технический отчет Лесной службы США PSW-GTR-149.

Ральф, К.J., G.R. Geupel, P. Pyle, T.E. Мартин, Д.Ф. ДеСанте. 1993. Справочник полевых методов наблюдения за наземными птицами. Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США PSW-GTR-144. 41стр.

Рибич, К.А., и Д.У. Образец. 2001. Ассоциации пастбищных птиц с ландшафтными факторами в южном Висконсине. Американский натуралист из Мидленда 146: 105–121.

Rosenstock, S.S., D.R. Андерсон, К. Гизен, Т. Лейкеринг и М.Ф. Картер. 2002. Методы учета наземных птиц: современные методы и альтернатива.Аук 119: 46–53.

Rudran, R, T.H. Кунц, С.С. Джарман и А.П. Смит. 1996. Методы наблюдений за неволантными млекопитающими. Страницы 81–114 В D.E. Уилсон, Ф. Коул, Дж.Д. Николс, Р. Рудран и М.С. Фостер, редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия. Стандартные методы для млекопитающих. Смитсоновский институт, Вашингтон, округ Колумбия, США.

Зауэр, Дж. Р., Дж. Э. Хайнс и Дж. Фэллон. 2008. Обзор гнездящихся птиц Северной Америки, результаты и анализ, 1966–2007 гг. Версия 5.15.2008.Исследовательский центр дикой природы USGS Patuxent, Laurel, MD

Скоттс, Д.Дж., С.А.Крейг, С.А. 1988. Улучшенная трубка для взятия проб волос для обнаружения редких млекопитающих. Австралийские исследования дикой природы 15: 469–472.

Себер, G.A.F. 1982. Оценка численности животных, 2-е изд. Издательство Griffin, Лондон. 654 стр.

Shaffer H.B., R.A. Алфорд, Б. Вудворд, С.Дж. Ричардс, Р. Алтиг и К. Гасконец. 1994. Количественный отбор личинок земноводных. Страницы 130–141 В: Heyer W.R., M.A. Donnelly, R.W. McDiarmid, L.C. Хайек, М.С. Фостер., Редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия: стандартные методы для земноводных. Smithsonian Institute Press, Вашингтон, округ Колумбия,

Симберлофф, Д.С. 1972. Свойства измерения разнообразия разрежения. Американский натуралист 106: 414-418.

Симберлофф Д.С. 1978. Использование методов разрежения и связанных с ними методов в экологии. С. 150-165 В К.Л. Диксон, Дж. Кэрнс-младший и Р.Дж. Ливингстон, редакторы. Биологические данные в оценке загрязнения воды: количественный и статистический анализ.Американское общество испытаний и материалов STP 652, Филадельфия, Пенсильвания.

Slack, K.V., R.C. Аверетт, П. Гресон, Р. Губный гребень. 1973. Методы сбора и анализа водных биологических и микробиологических образцов: Геологическая служба США, методы исследования водных ресурсов. Номер отчета 05-A4.

Стирлинг Д. Ф. и Дж. Ф. Бенделл. 1966 г. Перепись голубого тетерева с записью криков самок. Журнал управления дикой природой 30: 184–187.

Сосунок, К.и М. Тейлор. 2006. Критическая среда обитания и восстановление. Страницы 50-67 в D.D. Гобл, Дж. М. Скотт и Ф. В. Дэвис. Закон об исчезающих видах на 30: Vol. 1: Обновление обещания о сохранении. Island Press. Вашингтон, округ Колумбия,

Томас Д.У. и С.Д. Запад. 1989. Методы отбора проб летучих мышей. Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США PNW 243. 20 стр.

Геологическая служба США. 1997. Форум по телеметрии дикой природы: инновации, оценки и потребности в исследованиях; 21-23 сентября 1997 года, Сноумасс-Виллидж, Колорадо.Программа и аннотации. Геологическая служба США и Общество дикой природы.

Uychiaoco, A.J., H.O. Арсео, С.Дж. Грин, М. Де ла Крус, П.А. Гейте, П. Али ño. 2005. Мониторинг и оценка охраняемых территорий рифов местными рыбаками на Филиппинах: ужесточение цикла адаптивного управления. Биоразнообразие и сохранение 14: 2775-2794.

Вернер Дж. И Л.В. Риттер. 1985. Сравнение разрезов и точечных учетов в дубово-сосновых лесах Калифорнии.Кондор 87: 47–68.

Вернер, Дж. 1988. Оптимизация продолжительности точечных учетов для мониторинга тенденций в популяциях птиц. Записка об исследовании лесной службы Министерства сельского хозяйства США PSW-395.

Welsh, H.H., Jr. 1987. Мониторинг герпетофауны в лесных местообитаниях северо-западной Калифорнии и юго-западного Орегона: комплексная стратегия. Страницы 203-213 в редакторах T.R. Plumb и N.H. Pillsbury. Многофункциональное управление лесными ресурсами Калифорнии. Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США PSW-100.

Wemmer C., T.H. Кунц, Дж. Ланди-Дженкинс и У. МакШи. 1996. Знак млекопитающих. Страницы 157-176 В D.E. Уилсон, Ф. Коул, Дж.Д. Николс, Р. Рудран и М.С. Приемные редакторы. Измерение и мониторинг биологического разнообразия - стандартные методы для млекопитающих. Пресса Смитсоновского института, Вашингтон, округ Колумбия.

Уайт, G.C., R.M. Бартманн, Л.Х. Карпентер и Р.А. Гаррот. 1989. Оценка разрезов воздушных линий для оценки плотности оленей. Журнал управления дикой природой 53: 625–635.

Уайт, М.Дж. 1986. Меры сегрегации и разнообразия в распределении населения. Индекс населения 52: 198–221.

Уигингтон П.Дж., Дж.Л. Эберсол, М.Э. Колвин, С.Г. Лейбовиц, Б. Миллер, Б. Хансен, Х. Лавин, Д. Уайт, Дж. П. Бейкер, М. Р. Черч, Дж. Р. Брукс, М. А. Кэрнс и Дж. Э. Комптон. 2006. Зависимость кижуча от непостоянных водотоков. Границы экологии и окружающей среды 4: 513-518.

Уилсон, Г.Дж. и Р.Дж. Делахай. 2001. Обзор методов оценки численности наземных хищников с использованием полевых указателей и наблюдений.Исследования дикой природы 28: 151–164.

Вуд, доктор медицины и Н.А. Слейд. 1990. Сравнение мечения ушей и стрижки пальцев у степных полевок, Microtus ochrogaster. Journal of Mammalogy 71: 252–255.

Zielinski, W.J. and H.B. Штауффер. 1996. Мониторинг популяций Martes в Калифорнии: план исследования и анализ мощности. Экологические приложения 6: 1254–1267.

(PDF) Биологический мониторинг - полезный метод оценки качества воздуха и окружающей среды

[25] Grodzińska K., Шарек Г. и Годзик Б. Отложения тяжелых металлов в польских

национальных парках - изменения за десять лет. Water, Air and Soil Pollution,

4, pp. 409-419, 1990.

[26] Grodzińska K., Szarek-ukaszewska G. & Godzik B., Исследование отложений тяжелых металлов

в Польше с использованием мхов в качестве индикаторы. The Science of the

Total Environment, 229, pp. 41-51, 1999.

[27] Рюлинг, А. и Стейннес, Э., Атмосферные осаждения тяжелых металлов в

Европе, 1995–1996.NORD, 15, pp. 1-66, 1998.

[28] Grodzińska, K. & Szarek-ukaszewska, E., Реакция мхов на осаждение тяжелых металлов

в Польше - обзор. Экология

Загрязнение, 114, стр. 443-451, 2001.

[29] Альфани А., Майсто Г., Прати М.В. & Baldantoni, D., Leaves of Quercus

ilex L. как биомониторы ПАУ в воздухе Неаполя (Италия). Атмосфера

Окружающая среда, 35, стр. 3553-3559, 2001.

[30] Monaci, F., Мони, Ф., Ланчотти, Э., Гречи, Д. и Баргагли Р.,

Биомониторинг переносимых по воздуху металлов в городской среде: новые индикаторы выбросов от транспортных средств

вместо свинца. Environment Pollution, 107,

pp. 321-327, 2000.

[31] Талмейдж, С.С. и Уолтон, Б.Т., Мелкие млекопитающие как мониторы

загрязнителей окружающей среды. Обзоры загрязнения окружающей среды

и токсикологии, 119, стр. 47-145, 1991.

[32] Cooke, J.А., Эндрюс С. И Джонсон, М.С., Свинец, цинк, кадмий и фторид

у мелких млекопитающих из загрязненных пастбищ, обнаруженных на

хвостах плавикового шпата. Загрязнение воды, воздуха и почвы. 51, pp. 43-54, 1990.

[33] Савицка-Капуста, К. и Закшевска, М., Использование мелких млекопитающих для

мониторинга загрязнения окружающей среды тяжелыми металлами. Загрязнение воздуха

на Урале. ред. И. Линков и Р. Уилсон, Kluwer Academic

Publishers, NATO ASI Series, стр.127-133, 1998.

[34] Савицка-Капуста, К., Свиергош, Р., и Закшевска, М., Банковские полевки as

контролируют загрязнение окружающей среды тяжелыми металлами. Под угрозой оказался удаленный район дикой природы

в Польше. Environment Pollution, 67,

pp. 315-324, 1990.

[35] Дамек-Поправа, М. и Савицка-Капуста, К., Повреждение печени, почек,

и яичек со ссылкой на тяжелую нагрузку. металлы у желтошейных мышей

из районов вокруг сталелитейных и цинковых заводов в Польше.Toxicology,

186, стр. 1-10, 2003.

[36] Гдула-Аргасинска, Дж., Эпплтон, Дж., Савицка-Капуста, К. и Спенс, Б.,

Дальнейшее исследование тяжелого содержание металлов в зубах полевки банка

как индикатор воздействия загрязнения окружающей среды в Польше.

Environmental Pollution, 131, pp. 71-79, 2004.

[37] Топольска, К., Савицка-Капуста, К. и Цеслик, Э., Влияние

загрязнения Краковского региона на тяжелые металлы. содержание в

органах рыжих полевок (Clethrionomys glareolus, Schreber 1780).

Польский журнал экологических исследований, 13 (1), стр. 103-109, 2004.

www.witpress.com, ISSN 1743-3541 (он-лайн)

WIT Transactions on Ecology and the Environment, Vol 101 , © 2007 WIT Press

362 Загрязнение воздуха XV

Прогресс аналитических методов и оптимизированных подходов к элементному анализу в экологическом и биологическом мониторинге

Живые организмы, включая человека, подвергаются воздействию различных тяжелых металлов и металлических наночастиц (МНЧ), выбрасываемых в окружающую среду в результате естественной и / или антропогенной деятельности.Внешние уровни этих элементов и их смесей в окружающей среде могут быть определены с высокой чувствительностью и точностью в экологических матрицах, таких как воздух, вода, почва и продукты питания, для оценки источников воздействия и соблюдения установленных законом ограничений, если они существуют. Биомониторинг может предоставить доказательства того, что произошло воздействие и поглощение химического вещества, объединяя воздействие от всех путей и предоставляя информацию о нагрузке на организм и его потенциальных последствиях для здоровья. Однако многие переменные могут влиять как на поглощение, так и на количество элементов в окружающей среде и биологических матрицах: их физико-химическое состояние, степень окисления, растворимость в воде, pH, соленость, взаимодействие с матрицей и другими загрязнителями, и все эти переменные должны следует принимать во внимание при оценке воздействия.

«Европейский зеленый курс» ставит своей целью нулевое загрязнение окружающей среды, и тяжелые металлы по-прежнему являются повсеместными загрязнителями, что связано с рядом неблагоприятных последствий для здоровья. Эта тема исследований направлена ​​на сбор новых исследований, направленных на определение уровней элементов, также присутствующих в виде НЧ в окружающей среде и живых организмах, особенно если они относятся к здоровью окружающей среды и связанным с ними факторам риска для здоровья человека. Знание уровней воздействия окружающей среды на население в целом необходимо для разработки политики и измерения ее эффективности.Основными проблемами для правильного исследования воздействия являются дизайн, поскольку все переменные, которые могут влиять на меру, должны быть приняты во внимание для получения надежных результатов, и стандартизация протоколов (сбор и подготовка образцов, анализ и т. Д.), Поскольку Обеспечение качества имеет решающее значение для возможности сравнения данных.

В этой теме исследования мы приветствуем вклады, освещающие недавние результаты оригинальных исследований и систематических обзоров по следующим темам:

• Соответствующие методы для изучения уровней элементов, включая тяжелые металлы и MNP, в различных средах (например, воздух в помещении и на открытом воздухе, вода и почва) и биологические матрицы, а также их содержание в живых организмах , таких как лишайники, насекомые, растения и особенно человек (волосы, моча, грудное молоко, сыворотка и т. д.).
Разработка и валидация методов отбора проб и аналитических методов , применение новых методов, таких как датчики и биосенсоры, исследования воздействия на окружающую среду и человека и биомониторинг.

Ключевые слова : Экологический мониторинг, Тяжелые металлы, Валидация экспериментальных методов, Биомониторинг, Загрязнение воздуха в помещениях, Металлические наночастицы, Аналитические методы, Валидация, Загрязнение воды, Загрязнение почвы

Важное примечание : Все материалы по данной теме исследования должны находиться в рамках того раздела и журнала, в который они были отправлены, как это определено в их заявлениях о миссии.Frontiers оставляет за собой право направить рукопись за пределами области охвата в более подходящий раздел или журнал на любом этапе рецензирования.

Живые организмы, включая человека, подвергаются воздействию различных тяжелых металлов и металлических наночастиц (МНЧ), выбрасываемых в окружающую среду в результате естественной и / или антропогенной деятельности. Внешние уровни этих элементов и их смесей в окружающей среде могут быть определены с высокой чувствительностью и точностью в экологических матрицах, таких как воздух, вода, почва и продукты питания, для оценки источников воздействия и соблюдения установленных законом ограничений, если они существуют.Биомониторинг может предоставить доказательства того, что произошло воздействие и поглощение химического вещества, объединяя воздействие от всех путей и предоставляя информацию о нагрузке на организм и его потенциальных последствиях для здоровья. Однако многие переменные могут влиять как на поглощение, так и на количество элементов в окружающей среде и биологических матрицах: их физико-химическое состояние, степень окисления, растворимость в воде, pH, соленость, взаимодействие с матрицей и другими загрязнителями, и все эти переменные должны следует принимать во внимание при оценке воздействия.

«Европейский зеленый курс» ставит своей целью нулевое загрязнение окружающей среды, и тяжелые металлы по-прежнему являются повсеместными загрязнителями, что связано с рядом неблагоприятных последствий для здоровья. Эта тема исследований направлена ​​на сбор новых исследований, направленных на определение уровней элементов, также присутствующих в виде НЧ в окружающей среде и живых организмах, особенно если они относятся к здоровью окружающей среды и связанным с ними факторам риска для здоровья человека. Знание уровней воздействия окружающей среды на население в целом необходимо для разработки политики и измерения ее эффективности.Основными проблемами для правильного исследования воздействия являются дизайн, поскольку все переменные, которые могут влиять на меру, должны быть приняты во внимание для получения надежных результатов, и стандартизация протоколов (сбор и подготовка образцов, анализ и т. Д.), Поскольку Обеспечение качества имеет решающее значение для возможности сравнения данных.

В этой теме исследования мы приветствуем вклады, освещающие недавние результаты оригинальных исследований и систематических обзоров по следующим темам:

• Соответствующие методы для изучения уровней элементов, включая тяжелые металлы и MNP, в различных средах (например, воздух в помещении и на открытом воздухе, вода и почва) и биологические матрицы, а также их содержание в живых организмах , таких как лишайники, насекомые, растения и особенно человек (волосы, моча, грудное молоко, сыворотка и т. д.).
Разработка и валидация методов отбора проб и аналитических методов , применение новых методов, таких как датчики и биосенсоры, исследования воздействия на окружающую среду и человека и биомониторинг.

Ключевые слова : Экологический мониторинг, Тяжелые металлы, Валидация экспериментальных методов, Биомониторинг, Загрязнение воздуха в помещениях, Металлические наночастицы, Аналитические методы, Валидация, Загрязнение воды, Загрязнение почвы

Важное примечание : Все материалы по данной теме исследования должны находиться в рамках того раздела и журнала, в который они были отправлены, как это определено в их заявлениях о миссии.Frontiers оставляет за собой право направить рукопись за пределами области охвата в более подходящий раздел или журнал на любом этапе рецензирования.

4 соображения при разработке исследований в области биомониторинга | Биомониторинг человека для химических веществ в окружающей среде

Бучко, H.H., W.W. Старгель, К. Комер, Д.А. Мэйхью, К. Беннингер, Г.Л. Блэкберн, Л.М. де Сонневиль, Р.С. Геха, З. Хертеленди, А. Кестнер, А.С. Леон, Г.У. Лиепа, К. МакМартин, К.Л. Менденхолл, I.C. Манро, Э.Дж. Новотный, А.Г. Ренвик, С.С. Шиффман, Д.Л. Шомер, Б.А. Шайвиц, П.А. Спайерс, Т. Тефли, Дж. Томас, Ф.К. Trefz. 2002. Аспартам: Обзор безопасности [обзор]. Regul. Toxicol. Pharmacol. 35 (2 балла 2): S1-S93.

Комфорт, Л.К. 1985. Исследование действий: модель организационного обучения. J. Pol. Анальный. Управлять. 5: 100-118.

Дастон Г., Э. Фаустман, Г. Гинзберг, П. Феннер-Крисп, С. Олин, Б. Сонаван, Дж. Брукнер, В. Бреслин, Т. Дж. Маклафлин.2004. Рамки для оценки рисков для детей от воздействия факторов окружающей среды. Environ. Перспектива здоровья. 112 (2): 238-256.

Droz, P.O., and J.G. Фернандес. 1977. Влияние физической нагрузки на удержание и метаболизм вдыхаемых органических растворителей. Сравнительный теоретический подход и его приложения в отношении мониторинга воздействия. Int. Arch. Ок. Environ. Здоровье. 38 (4): 231-246.

Европейская комиссия. 2004 г. Базовый отчет по «Биомониторингу для детей» в рамках Европейской стратегии по окружающей среде и здоровью (COM (2003) 338 final).Подготовлено Технической рабочей группой по комплексному мониторингу. 9 января 2004 г. [онлайн]. Доступно: http://www.brussels-conference.org/Download/baseline_report/BR_Biomonitoring_final.pdf [по состоянию на 3 июня 2005 г.].

ECETOC (Европейский центр экотоксикологии и токсикологии химических веществ). 2005. Руководство по интерпретации данных биомониторинга. Документ № 44. Брюссель, Бельгия: ЭКОТОК.

Эрманн, Дж. Р., и Б. Л. Стинсон. 1999. Совместное установление фактов и привлечение технических экспертов.Стр. 375-400 в Справочнике по достижению консенсуса: Всеобъемлющее руководство по достижению соглашения, Л. Сасскинд, С. МакКернан и Дж. Томас-Лармер, ред. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж.

EPA (Агентство по охране окружающей среды США). 2002. Сообщество, культура и окружающая среда: руководство к пониманию чувства места. EPA 842-B-01-003. Управление водных ресурсов Агентства по охране окружающей среды США, Вашингтон, округ Колумбия [онлайн]. Доступно: http://www.epa.gov/ecocommunity/pdf/ccecomplete.pdf [по состоянию на 1 декабря 2005 г.].

Эскенази, Б., Брэдман А., Э.А. Гладстон, С. Харамилло, К. Берч, Н.Т. Голландия. 2003. CHAMACOS, Лонгитюдное когортное исследование рождения: уроки с полей. Дж. Чайлд. Здоровье 1 (1): 3-27.

Эскенази, Б., Э. Гладстон, Г. Берковиц, К. Дрю, Э. Фаустман, Н.Т. Холланд, С. Ланфер, С. Мейлсель, Ф. Перера, В. Раух, А. Суини, Р. Уайатт и К. Йолтон. 2005. Методологические и логистические вопросы проведения лонгитюдных когортных исследований рождений: уроки, извлеченные из Исследовательского центра экологического здоровья детей и профилактики заболеваний.Environ. Перспектива здоровья. 113 (10): 1419-1429.

Fairchild, A.L. и R. Bayer. 2004. Этика и ведение наблюдения за общественным здоровьем. Наука 303 (5658): 631-632.

Фишер, А., М.Т. Павлова, В. Ковелло, ред. 1991. Оценка и эффективная коммуникация о рисках: Материалы семинара. EPA / 600 / 9-90 / 054. Межведомственная целевая группа по экологическому раку и болезням сердца и легких, Центр информации по экологическим исследованиям. Агентство по охране окружающей среды США, Вашингтон, округ Колумбия.

Флеш-Янис, Д., Х. Бехер, П. Гурн, Д. Юнг, Дж. Конецко, А. Манц и О. Папке. 1996. Устранение полихлорированных дибензодиоксинов и дибензофуранов у лиц, подвергающихся профессиональному воздействию. J. Toxicol. Environ. Часть здоровья A 47 (4): 363-378.

Ginsberg, G., D. Hattis, and B. Sonawane. 2004. Включение фармакокинетических различий между детьми и взрослыми при оценке риска воздействия токсических веществ окружающей среды на детей. Toxicol. Прил. Pharmacol. 198 (2): 164-183.

Исследования в Академии естественных наук Университета Дрекселя

DRWI предназначен для измерения воздействия и достижения результатов.Как мы измеряем воздействие, особенно в том, что касается качества воды и здоровья экосистемы? Ответ: стратегически продуманный мониторинг.

Мониторинг состояния водоемов с использованием определенных видов в качестве биологических индикаторов имеет долгую историю как эффективный подход к измерению антропогенных факторов стресса и изменений окружающей среды. Доктор Рут Патрик, тезка Центра Патрика, была пионером в использовании биоиндикаторов более 60 лет назад, и с тех пор Центр является лидером в области мониторинга потоков.

Сообщества рыб, макробеспозвоночных («жуки»), водорослей и саламандр часто по-разному реагируют на стрессоры. Если исследователи обнаружат определенные водоросли и бактерии, устойчивые к загрязнителям, они могут сделать вывод о вероятном загрязнении. Другие организмы, такие как поденки и многие виды рыб, не переносят загрязнения. Их присутствие говорит о сильном и здоровом водном пути, а их отсутствие предполагает экологический дисбаланс. Многие земноводные очень чувствительны к изменениям окружающей среды, поэтому их также исследуют, чтобы судить о здоровье экосистем.

Биологические пробы дают больше информации о пригодности среды обитания в долгосрочной перспективе, чем однократные химические пробы. Меры по химическому составу воды и геоморфологии водотока, которые также принимаются, дают дополнительную информацию об экологическом состоянии, которую не могут предоставить биоиндикаторы.

Отбор проб проводится более чем на 200 участках бассейна с использованием стандартизированных протоколов, разработанных Академией. Все данные мониторинга в конечном итоге будут объединены в единую базу данных, что позволит проводить анализ в масштабах всего бассейна, который раньше был невозможен.

Схема мониторинга DRWI описана в Плане скоординированного мониторинга для кластеров под водоразделами, а стандартизованные протоколы подробно описаны в Плане проекта обеспечения качества.

Оценка воздействия


Мы можем думать, что проектные мероприятия оказали ожидаемое воздействие, но как мы можем узнать наверняка? Возможно, качество воды осталось бы высоким на неповрежденном участке без какой-либо дополнительной защиты, и, возможно, качество воды улучшилось бы на поврежденном участке из-за других факторов, помимо восстановительных работ.

Чтобы выяснить, влияют ли действия DRWI на ситуацию, требуется нечто большее, чем просто мониторинг участков, где эти действия осуществляются. Это также требует мониторинга на парных «контрольных» участках, где условия идентичны - или как можно более близки к идентичным - за исключением отсутствия деятельности по проекту.

Использование парных средств контроля и «лечения» является стандартной практикой в ​​медицинских исследованиях, но редко используется для оценки воздействия природоохранных мероприятий. Ученые не могут контролировать внешние условия, как в лаборатории, поэтому найти парные участки крайне сложно.Но ученые Академии принимают вызов, используя компьютерное моделирование для определения лучших парных сайтов и осуществляя на них мониторинг. Эта приверженность строгой, научно обоснованной оценке воздействия - отличительная черта DRWI.

Научный директор проекта доктор Стефани Кролл отвечает на вопрос: «Почему мы проводим так много мониторинга?

В ANS мы очень рады, что будем проводить мониторинг в течение еще одного года восстановления, защиты и исследований в DRWI.В течение последних 3 лет мы тесно сотрудничали с группами по всему водоразделу над координацией мониторинга в потоке, направленным на измерение воздействия восстановительных и защитных действий на местах. Наши партнеры по мониторингу работают в тесном сотрудничестве с региональными природоохранными организациями и некоммерческими организациями, которые реализуют эти действия, направленные на управление ливневыми стоками в сельском хозяйстве и городах и защиту лесных угодий. Группы мониторинга ответили разнообразным набором решений для сбора показателей здоровья водной среды.Но иногда люди все еще задаются вопросом о цели всего этого мониторинга. Теперь, когда мы составляем списки участков и готовим наши полевые бригады, мы думаем, что это идеальное время, чтобы вернуться к важному вопросу: Почему мы проводим так много мониторинга?

Когда партнерские группы ANS, Stroud и DRWI начали вместе работать над планами мониторинга в течение периода планирования реализации в 2013 году, мы проанализировали опубликованную литературу о последствиях восстановления и прочитали сотни рецензируемых статей и правительственных отчетов о качестве воды и природоохранные мероприятия.Мы были удивлены, обнаружив, что веб-сайт National River Restoration Science Synthesis, на котором размещалась информация о общенациональных восстановительных работах, был закрыт в 2012 году. Даже в этом случае, хотя этот ресурс был доступен, было очень мало исследований, описывающих реакцию экосистем на сельскохозяйственные BMP (например, , сокращение содержания питательных веществ и отложений) и другие восстановительные мероприятия в масштабе подпочвенного водораздела HUC12 (приблизительно 50 квадратных миль) или более крупного водосбора HUC10 (например, рек Лихай и Скуилкилл).

Мы знаем, что передовые методы управления (BMP) для контроля точечных и неточечных источников загрязнения улучшили качество воды в очень больших регионах, таких как Миссисипи и Мексиканский залив, Пьюджет-Саунд и наш ближайший южный сосед, Чесапикский залив.Когда мы движемся вверх по этим большим рекам, чтобы увидеть, какие BMP работают, действительно трудно увидеть общую картину, если мы не сосредоточимся на меньшем масштабе.

Реставрационная экология - молодая дисциплина, которой всего 20 лет, и для тех из нас, кто изучал ее в школе и рос вместе с ней в своей карьере, мы все еще думаем, как лучше всего ее реализовать! Мы знаем, что прибрежные буферы могут задерживать сток и его компоненты, и у нас есть хорошее представление о влиянии различных сельскохозяйственных ЛМУ на поступление питательных веществ и наносов.Мы все еще изучаем, какие меры по ограничению ливневых стоков оказывают наибольшее влияние на качество и количество воды. Но что еще более важно, было проведено всего несколько исследований, посвященных тому, как эти меры улучшают водные экосистемы в целом. Те немногие исследования, которые существуют, подчеркивают необходимость сбора большего количества данных на большем количестве участков в течение более длительного периода времени. Кроме того, экологи-восстановители знают, как предложить реализацию ЛМУ для устранения определенных источников стока, но им не хватает информации о последнем этапе вмешательства: как выглядит успех в небольших ручьях и верховьях, дренирующих эти земли? Другими словами, мы знаем, чего ожидать в теории, но мы не знаем, достигает ли каждый проект этих целей в масштабе истока, фермы, ближайшего принимающего ручья или водораздела в целом.

Итак, почему так важно, чтобы мы проводили эти экосистемные мониторинговые исследования? Почему мы не можем просто следить за сокращением содержания питательных веществ и отложений в главном русле реки после восстановления, и если содержание питательных веществ и наносов уменьшится, то можно считать, что усилия увенчались успехом? Почему это имеет значение, если реагируют биологические индикаторы, такие как здоровая рыба и сообщество водных насекомых? Многие из вас знают, что мы наблюдаем за биотой, чтобы понять, как функционируют экосистемы в течение всего года и из года в год.Недавно приехавшая коллега Мари Курц рассказала о своих исследованиях в Германии, где они нашли места с идеальным химическим составом воды и средой обитания, но бедной биотой. Что это обозначает? Это означает, что поток может быть физически неповрежденным, но он не функционирует здоровым естественным образом. Это означает, что даже несмотря на то, что большинство аспектов среды обитания были восстановлены, биота не вернулась к выполнению своих основных функций: ассимиляции питательных веществ за счет роста растений и водорослей, переработки детрита и потребления основных продуцентов макробеспозвоночными и рыбами, а также последующее плавание вверх. пищевая цепочка для поддержки более высоких трофических уровней, вплоть до высших хищников.Сложная пищевая цепочка является признаком того, что входящие в поток ресурсы обрабатываются и энергия передается между биотическими и абиотическими источниками, и это создает здоровые циклы питательных веществ, о которых мы узнали в школе.

Наряду с инструментом планирования фазы II, разрабатываемым Барри Эвансом и Скоттом Хаагом, я собрал рабочую группу для определения экологических целей восстановления и сохранения (которые мы все вместе можем назвать консервацией). В эту группу входят водные экологи, которые работают с определенными группами организмов, включая рыб, макробеспозвоночных, диатомовых водорослей и бактерий.Когда я пригласил своих коллег, они были взволнованы, но признали, что перед нами стоит большая задача! Процитирую одного из участников: «Звучит здорово, хотя и очень сложно… Мы действительно не знаем, насколько хорошо работает восстановление, потому что у нас так мало данных, чтобы оценить реакцию [экологических] показателей».

Эксперты призывают к более эффективному мониторингу восстановления с 1999 года, но наша работа в DRWI является самым большим и наиболее полным ответом на этот призыв. Мы начинаем понимать, как ставить экологические цели для нашей работы на местах.Более того, мы делаем это, потому что стабильные, здоровые экосистемы являются единственным реальным доказательством того, что теории, определяющие цели восстановления, приводят к созданию здоровых, более стабильных, устойчивых и естественных экосистем, которые могут поддерживать себя должным образом.

В ANS мы также пишем концептуальный документ о нашем подходе к DRWI и характеристиках, которые делают его уникальным для представления в рецензируемый журнал. Мы считаем, что у нас есть идеальный шаблон для мониторинга действий по восстановлению и сохранению, направленных на улучшение здоровья водосборов, и мы хотим поделиться им с более широким научным сообществом, а также с практиками и ассоциациями водоразделов за пределами нашего региона.Ученые ANS и наши коллеги из государственных агентств (например, USEPA, NJDEP, PADEP, DNREC) и некоммерческих групп, с которыми мы встречаемся, всегда рады услышать о роли Академии в Инициативе по водоразделу реки Делавэр и совместной работе, координируемой между ними. много групп.

Наши коллеги особенно впечатлены, когда видят, сколько организаций и областей охватывает наш комплексный подход с использованием надежных стандартов и протоколов. Успешное сотрудничество по мониторингу DRWI между ANS, Stroud Water Research Center, а также крупными и мелкими экологическими некоммерческими партнерами является одним из уникальных аспектов нашего проекта.. Наш набор данных для всего бассейна, использующий несколько индикаторов по разным водоразделам, трофическим уровням и биомам, уникален, особенно в том, что касается выявления изменений экосистемы с течением времени в результате природоохранных мероприятий. Итак, когда кто-то спрашивает меня: «Почему так много мониторинга?» Я говорю им, что мы находимся в процессе улучшения здоровья, функционирования и устойчивости наших потоков, и без мониторинга у нас нет критерия и мы не будем знать, насколько это изменит!

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *