МЕТОД РАСЧЕТА ЭКОЛОГИЧЕСКИ ДОПУСТИМЫХ УРОВНЕЙ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПРЕСНОВОДНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ* 

1996 г. А.П. Левич, А.Т. Терехин 

Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова Биологический факультет, лаборатория общей экологии 119899 Москва, Воробьевы горы E-mail: levich@levich. bio.msu.su 

Поступила в редакцию 10.07.95 

Предлагается метод выделения в пространстве абиотических факторов среды областей нормального функционирования пресноводных экосистем и расчета границ этих областей, которые названы экологически допустимыми уровнями воздействий на экосистему. Расчет экологи- чески допустимых уровней и экологически безопасных границ сопровождается указанием критериев точности, полноты, статистической достоверности и существенности предлагаемых нормативов, а также ранжированием воздействующих на экосистему факторов по их вкладу в степень экологического неблагополучия. Метод выявляет неполноту программ наблюдений за причинами экологического неблагополучия. 

КОНЦЕПЦИЯ МЕТОДА 

Метод нормирования воздействий на прeсноводные экосистемы, основанный на биотической концепции контроля природной среды [4], позволяет оценить состояние экосистем по шкале "норма-патология" с помощью биотических показателей, но не абиотических факторов среды, к которым, в частности, относятся и химические загрязнения. Ставится задача оценки уровней факторов, вызывающих неблагополучные состояния экосистем. Следовательно, с помощью данного метода можно определить факторы, обусловливающие неблагополучное состояние экосистем. 

Метод расчета экологически допустимых уровней воздействия (ЭДУ) основан на реальных измерениях характеристик (или рассчитанных на их основе величин) рассматриваемого класса природных объектов в различные моменты времени. Эти характеристики можно разделить на экологические факторы и оценки экологического состояния. Под экологическими факторами, влияющими, например, на водную среду, подразумеваются такие количественные характеристики,как: концентрации химических веществ, климатические и гидрологические показатели, а также показатели окисляемости, прозрачности, цветности и т.д. Совокупность одновременных значений всех факторов в одном месте далее называется наблюдением. Совокупность наблюдений в течение заданного промежутка времени для рассматриваемого объекта можно использовать как совокупность точек в многомерном пространстве, координатные оси которого - экологические факторы (в дальнейшем это пространство называется пространством факторов данного объекта).

 Предполагается, что наряду с абиотическими факторами в тех же местах и в те же моменты времени определялись биологические характеристики системы, а с их помощью - интегральные показатели состояния экосистемы. Установлено, какие из них характеризуют нормальное (благополучное) и какие - патологическое (неблагополучное) функционирование экосистемы (рис.1).

 Цель метода ЭДУ - выделить в пространстве факторов область нормального функционирования экосистемы (в форме многомерного параллелепипеда) и рассчитать границы этой области по каждому из факторов. Эти границы и названы экологически допустимыми уровнями - ЭДУ. Выход за пределы ЭДУ интерпретируется как переход системы из благополучного в неблагополучное состояние. 

Реальные границы областей нормального функционирования могут оказаться весьма размытыми. На рис. 2 показано распределение наблюдений для идеального случая одномерного пространства факторов с простой областью нормального функционирования (при всех значениях фактора, меньших ЭДУ, состояние экосистемы благополучно). Аналогичная диаграмма для реальных данных приведена на рис. 3. 

Есть несколько причин нарушений идеального случая. Первая из них - статистический разброс и погрешности измерений, в результате чего могут появиться плюсы справа от ЭДУ (точки в квадранте 2 на диаграмме) или минусы слева от ЭДУ (точки в квадранте 3). Вторая причина - воздействие на экосистему отличающихся от рассматриваемого факторов среды, которые могут вызывать экологическое неблагополучие при значениях исходного фактора, меньших ЭДУ. Это приводит к появлению минусов слева от ЭДУ (в квадранте 3 на диаграмме), но никак не затрагивает области справа от ЭДУ (не добавляет точек на диаграмме в квадранте 2).

 Обязательное отсутствие точек в квадранте 2 на диаграмме распределения оказывается чрезвычайно важным для практического поиска ЭДУ. Алгоритмы поиска (распознавания образов в многомерном пространстве факторов) могут базироваться на приведении диаграмм к виду, при котором квадрант 3 может быть почти пустым. Для описания степени его заполненности вводится критерий точности, равный доле неблагополучных наблюдений с превышением ЭДУ (квадрант 4) во всех наблюдениях с превышением ЭДУ (квадранты 2 и 4). Для корректно рассчитанных ЭДУ точность должна быть около 100%. 

Наличие неблагополучных наблюдений (меньших ЭДУ) означает, что рассматриваемый фактор не полностью описывает неблагополучие экологического состояния. В качестве количественной меры такого описания вводится критерий полноты, равный отношению количества неблагополучных наблюдений с превышением ЭДУ (квадрант 4) к пол- ному количеству неблагополучных наблюдений (квадранты 3 и 4). Чем более значим данный фактор при объяснении экологического неблагополучия (или чем большее число неблагополучных случаев может быть объяснено превышением ЭДУ именно данного фактора), тем выше критерий полноты. 

Критерии точности и полноты для анализа детерминации "если превышен ЭДУ, то состояние экосистемы неблагополучно" заимствованы из концепции детерминационного анализа [5]. Стандартные же методы многомерного статистического анализа, обычно используемые для оптимального распознавания образов (в частности, дискриминантный анализ), в случае работы с экологическими данными, как правило, оказываются неприменимыми из-за невысокой плотности заполнения имеющихся матриц данных. 

АЛГОРИТМЫ МЕТОДА

Пусть X - фактор среды, Y - оценка экологического состояния а Е, или ЭДУ, - значение переменной X, при котором наблюдение либо экологически благополучное (X<E), либо неблагополучное (X?E).

При этом наблюдение экологически благополучно, если Y<F, и неблагополучно, если Y?F, (где F - заданная константа). Кроме того, a - число наблюдений, для которых Y<F и X<E; b - число наблюдений для которых Y<F и X?E; c - число наблюдений, для которых Y?F и X<E; d - число наблюдений, для которых Y?F и X?E.

В приводимых примерах рассматриваются именно такие случаи, когда неблагополучные значения находятся справа от ЭДУ. Однако ситуация может быть и обратной. Так, для концентрации растворенного в воде кислорода неблагоприятны чрезмерно низкие ее значения. В общем случае граница области экологически допустимых значений фактора двусторонняя и определяется двумя константами E1 и E2, а значения a, b, c и d задаются условиями: a - число наблюдений, для которых Y<F и E1<X<E2; b - число наблюдений, для которых Y<F, а X меньше или равно E1 или X больше или равно E2; c - числонаблюдений, для которых Y больше или равно F и E1<X<E2; d - числонаблюдений, для которых Y больше или равно F, а X меньше или равно E1 или X больше или равно E2. В соответствии с этими обозначениями параметр точности детерминации определяется по формуле:

Если факторов среды несколько, то их однофакторные ЭДУ могутбыть рассмотрены в совокупности. Будем относить наблюдение к неблагополучным, если значение хотя бы одного из факторов X_{1, X2,}

..., Xm превышает свой ЭДУ. Тогда соответствующим образом переопределяются значения a, b, c, d (числа наблюдений). Принимается, что для a - Y<F и Xi<E для всех Xi; для b - Y<F и Xi больше илиравно E хотя бы для одного Xi; для c - Y больше или равно F и Xi<E для всех Xi; для d - Y больше или равно F и Xi больше илиравно E хотя бы для одного Xi.

При таком переопределении a, b, c и d формулы для T и P сохраняют прежний вид. Полученное "суммарное" значение P не меньше одномерных значений, однако объединенная точность может стать меньше минимально допустимого значения. Поскольку описанный однофакторный анализ не позволяет в принципе выявить синергизм или антагонизм факторов, в качестве альтернативы можно предложить чисто многофакторный подход, т.е. совместное определение значений ЭДУ всех факторов из условия максимизации совместной полноты при ограничении минимальной допустимой суммарной точностью. Одно из преимуществ этой процедуры - получение более оптимальных параметров.

Многофакторный подход требует больших затрат времени для вычислений уже при числе факторов, большем двух. Поэтому предлагается гибридный метод: с помощью двухфакторного метода находятсядва фактора, дающие наибольшую полноту. После этого к найденномуядру из двух переменных поочередно добавляется каждый из оставшихся факторов. Для каждого из добавляемых факторов вычисляется оптимальное значение ЭДУ и соответствующая ему совместная трехфакторная полнота (значения ЭДУ для переменных ядра берутся из предыдущего анализа и не меняются). В качестве третьего фактора к ядру добавляется тот, которому соответствует максимальная совместная полнота, приводящая к наибольшему ее увеличению при переходе от двухфакторного анализа к трехфакторному.

Аналогично трехфакторное ядро расширяется до четырехфакторного и т.д. По сравнению с совместным применением однофакторных ЭДУ таким образом гарантируется выполнение ограничения минимальной точностью и более оптимальнми значениями параметров (хотя и менее оптимальные, чем при многофакторном анализе).

Описанная процедура была использована для анализа связи с оценкой состояния планктона по 67 факторам среды. Для 12 факторов (БПК_{5, NH4, NO3}, нефтепродукты, фенолы, СПАВ, Cu, Zn, Cr, пестициды, температура), давших наибольшую полноту при одномерном анализе, в табл.1 приведены соответствующие им однофакторные ЭДУ, точности и значения полноты.

В табл. 2 приведены результаты двухфакторного анализа зависимости экологического состояния от загрязняющих переменных, а на рис. 4 этот анализ проиллюстрирован графически для двух наиболееинформативных факторов "NO₂" - "нефтепродукты". Добавление второго фактора увеличивает полноту с 37 до 48 % (нефтепродукты предпочтительнее использовать, чем содержание цинка, поскольку для них имеются более полные данные).

В результате последовательного добавления по одной переменной к исходному ядру из двух переменных, полученному двухфакторным анализом, были оценены следующие значения полноты: для NO_{2 -} P=53% (три фактора); для БПК₅ - P=56% (четыре фактора); для СПАВ - P=57% (пять факторов); для водности - P=59% (шесть факторов); для фенолов - P=59% (семь факторов).

Объединение семи однофакторных ЭДУ дало бы P=62%, однако приточности всего лишь 70%, тогда как приведенные результаты с P=59% обеспечиваются с заданной точностью 75%.

Описанные выше многофакторный и гибридный методы чувствительны к наличию множества пропущенных наблюдений, поскольку требуют одновременного присутствия значений многих факторов в каждом наблюдении. Удовлетворить это требование можно с помощью так называемого шагового метода. Он похож на описанный выше метод последовательного ввода факторов, но отличается от него тем, что основан полностью на однофакторных ЭДУ. На каждом шаге ищется новый фактор, дающий наибольший прирост суммарной полноты всех введенных переменных, но его ЭДУ не пересчитывается. На последнем шаге, после включения всех переменных, получают суммарную точность и полноту, о которых упоминалось выше.

Целесообразнее вводить факторы даже не на основании прироста фактической полноты. Ее следует пересчитывать на всю совокупность наблюдений с помощью формулы:

Шаговый анализ и его результаты позволяют упорядочить факторы по степени их влияния на оценки, а также понять их внутреннюю взаимосвязь. Если группа факторов на первом шаге характеризуется высокой полнотой, а после ввода одного из них на этом шаге все остальные дают малый прирост полноты на втором шаге, то можно утверждать, что их влияние на Y коррелировано (фактически такой анализ аналогичен анализу частных корреляций в случае количественной переменной Y). Это важно с точки зрения управления качеством среды, поскольку реально влиять на оценку состояния могут и не все эти факторы.

О ПРИМЕНЕНИИ МЕТОДА

Проведенный анализ позволяет для каждой оценки состояния и для каждого экологического фактора найти ЭДУ, точность Т и полноту P. В результате все факторы распадаются на два класса: предзначимые, для которых ЭДУ находятся в пределах наименьшего и наибольшего значений данного фактора за исследуемый период (независимо от величины критерия полноты) и незначимые, для которых во всех интервалах, встречавшихся за исследуемый период наблюдений имеются благополучные оценки. Отсутствие вычисленного значения ЭДУ для незначимых переменных свидетельствует о том, что ЭДУ дляних лежат вне пределов встречавшихся за исследованный период значений.

Для незначимых факторов результат исследования - минимальная и максимальная границы значений фактора за указанный период. Этивеличины, названные экологически безопасными границами (ЭБГ), при экологическом нормировании могут служить ориентирами границ экологически безопасных значений, которые для данного фактора заведомо не приводят к экологическому неблагополучию. Насколько указанные ЭБГ далеки от потенциально существующих вне их интервалазначений ЭДУ, неизвестно.

Результат расчетов для предзначимых факторов - значения ЭДУ. Дальнейший анализ позволяет выделить из предзначимых факторов значимые и использовать их ЭДУ для экологического нормирования.

Для предзначимых факторов, не признанных значимыми, ориентирами при экологическом нормировании могут служить как их ЭБГ, так и ЭДУ, более жесткие, чем ЭБГ, но обоснованные весьма малым числомнеблагополучных наблюдений. диаграмме распределения наблюдений в одномерном в качестве значимых из всего списка факторов для каждой оценки состояния отбираются те, которые дают наибольший вклад вописание экологического неблагополучия по данной оценке. Критерий значимости - высокая полнота детерминации (превышение ЭДУ влечет за собой неблагополучную оценку); достаточное (более 8) число какблагополучных, так и неблагополучных наблюдений; некоторые экспертные априорные соображения о влиянии данной переменной состояния среды обитания на данную биотическую характеристику.

Значимые факторы могут быть проранжированы по критерию Р. Этот критерий означает, что если в результате природоохранных мероприятий значения данного фактора оказались в пределах ЭДУ, тоР% ранее неблагополучных состояний окажутся благополучными (приусловии, что все остальные причины экологического неблагополучия с высокой степенью достоверности устранены).

Метод ЭДУ применим только при наличии оценок состояния экосистемы, сопутствующих наблюдениям за воздействующими на экосистему факторами. Согласно биотической концепции контроля природной среды [4] ее состояние должно оцениваться с помощью биотических идентификаторов. В методе экологических модификаций такие идентификаторы - численность, частота встречаемости, число видов, индексы сапробности для фитопланктона, бактериопланктона, перифитона и зообентоса пресных вод. Состояние может оцениваться и подругим идентификаторам, признанным адекватными: по ихтиологическим показателям [2], санитарно-гигиеническим характеристикам среды, физиологическому состоянию индикаторных организмов и т.д.

Для каждого фактора при отборе пороговых величин из конкурирующих значений, получаемых для различных сдвигов по времени или для различных типов оценок состояния, рекомендуется применятьпринцип наибольшей жесткости: для всех верхних значений ЭДУ и ЭБГ - это наименьшее из них значение, для нижних уровней или границ - наибольшее значение. Если потребитель считает указанный принципне соответствующим его цели, то может предложить другой критерийотбора, например, объявить какую-либо из биотических переменныхнаиболее важной и ориентироваться на ЭДУ и ЭБГ, полученне пооценкам состояния именно этой переменной. Заметим, что и в концепции ПДК также существуют нормативы, различающиеся для различных групп водопользователей (санитарно-гигиенические и рыбохозяйственные ПДК).

Переменными, которые влияют на экологическое состояние природных объектов, могут быть мгновенные значения абиотических факторов; их среднегодовые, среднемесячные или усредненные другимобразом значения; пиковые значения факторов; любые из указанных выше значений, сдвинутые по времени в предысторию экосистемы, ит.д. На рис.5 приведена годовая хронограмма среднемесячных значений водородного показателя для оценки экологического состояния водных объектов Нижнего Дона по показателям зообентоса.

Для анализа экологической ситуации необходимы критерии значимости не только индивидуальных факторов, но и заданных их наборов. Эти критерии также могут быть определены в терминах суммарных точности и полноты. Суммарная точность набора переменных факторов - это доля неблагополучных наблюдений среди всех наблюдений, где ЭДУ превышено хотя бы в одной переменной из набора, а суммарную полноту набора как долю наблюдений, где ЭДУ превышено хотя бы для одной переменной, среди всех неблагополучных наблюдений.

Низкая суммарная полнота означает, что основные причины экологического неблагополучия лежат вне исследованного набора факторов, а это указывает на необходимость расширения программы наблюдений за природным объектом.

Если к набору добавить еще одну переменную, то увеличение (или неувеличение) суммарной полноты для дополненного набора не будет жестко зависеть от индивидуальной полноты новой переменной.

Оно зависит от того, насколько переменные из набора и новая переменная независимы. Суммарная полнота возрастает, если превышающие ЭДУ значения новой переменной сопутствуют значениям прежней переменной ниже ЭДУ. Если превышения ЭДУ новой переменной совпадают с превышениями ЭДУ прежними переменными, то суммарная полнота не меняется. Назовем существенностью переменной X по отношению к набору переменных увеличение суммарной полноты набора при добавлении к нему переменной X. При выборе для водоохранных мероприятий первоочередного набора значимых переменных важны не только индивидуальные значения полноты каждой из переменных, но и суммарная полнота отобранного набора по сравнению с другими возможными наборами. Для изучения существенности значимых факторов можно использовать описанную выше методику многошагового анализа. Из списка значимых переменных для каждого биотического идентификатора составляли различные наборы и для вновь добавляемых переменных вычисляли их существенность.

Полученные результаты могут быть полезны лицам, планирующим водоохранные мероприятия. При выборе первоочередных мероприятий существенность, наряду с другими факторами, например доступностью переменной для регулирования, экономической и социальной эффективностью регулирования, степенью значимости, играет важную роль.

Полученные результаты позволяют проанализировать также каждое наблюдение, относящееся к определенному фактору среды, к определенному створу и к определенному периоду (году, месяцу), с точки зрения его "вредности" для биотических компонентов экосистемы. Для анализа удобно выразить уровень воздействия фактора в долях ЭДУ. Если известен ряд наблюдений некоторого фактора по определенному створу за несколько лет, то можно анализировать устойчивость его вредного воздействия на рассматриваемом створе.

Для этого достаточно выразить в единицах ЭДУ среднемноголетнеезначение фактора на данном створе.

На результаты исследования влияют особенности использованных данных. Может оказаться, что среди участвующих в анализе абиотических факторов нет тех, которые приводят к экологическому неблагополучию. Тогда программа наблюдений за факторами среды должна быть дополнена. Некоторые из анализируемых переменных не должнырассматриваться как причины экологического неблагополучия, поскольку сами могут быть следствиями неудовлетворительного состояния сообщества. К таким переменным в определенной степени относятся, например, биохимическое и химическое потребление кислорода, водородный показатель и концентрация растворенного в воде кислорода.

*Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований

(грант 95-04-11114а)

 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.  Абакумов В.А. // Экологические модификации и критерии экологи-

ческого нормирования. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.18.

2.  Булгаков Н.Г., Дубинина В.Г., Левич А.П., Терехин А.Т. //

Изв.РАН. Сер. биол., 1995. N.2. С.113.

3.  Гелетин Ю.В., Замолодчиков Д.Г., Левич А.П. и др. // Экологи-

ческие модификации и критерии экологического нормирования.

Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С.318.

4.  Левич А.П. // Докл.РАН. 1994. Т.337. N.2. С.280.

5.  Чесноков С.В. Детерминационный анализ социально-экономических

данных. М.: Наука, 1982. 168 с.