RU2501009C1 - Способ комплексной оценки экологического состояния почв - Google Patents
Способ комплексной оценки экологического состояния почв Download PDFInfo
- Publication number
- RU2501009C1 RU2501009C1 RU2012134664/15A RU2012134664A RU2501009C1 RU 2501009 C1 RU2501009 C1 RU 2501009C1 RU 2012134664/15 A RU2012134664/15 A RU 2012134664/15A RU 2012134664 A RU2012134664 A RU 2012134664A RU 2501009 C1 RU2501009 C1 RU 2501009C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- soil
- contaminated
- bacteria
- activity
- irs
- Prior art date
Links
Landscapes
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области экологии и предназначено для оценки экологического состояния почв. Отбирают пробы незагрязненной фоновой почвы и загрязненной тяжелыми металлами или нефтью и нефтепродуктами и для каждой пары образцов почв определяют численность аммонифицирующих бактерий, численность микроскопических грибов, обилие бактерий рода Azotobacter, активность каталазы, активность инвертазы, всхожесть редиса. ИПС почвы рассчитывают по формуле: ИПС=Σ(Пзагрi/Пфонi)×100%/n, где Пзагрi - значение i-го показателя (численность аммонифицирующих бактерий, млн/г, численность микроскопических грибов, млн/г, обилие бактерий рода Azotobacter, % активность каталазы, мл O2/мин, активность инвертазы, мл глюкозы/24 ч, всхожесть редиса, % для загрязненной почвы, Пфонi - значение i-го/мин, показателя для незагрязненной почвы, n - число показателей (n=6). По снижению ИПС определяют экологическое состояние почв. Если значение ИПС в загрязненной почве более 95% констатируют нормальное экологическое состояние почвы. При снижении ИПС до 90-95% констатируют удовлетворительное состояние. При снижении ИПС до 75-90% констатируют неблагополучное состояние. При снижении ИПС ниже 75% констатируют катастрофическое состояние. Заявленный способ позволяет быстро и точно оценить экологическое состояние почвы. 17 табл., 2 пр.
Description
Изобретение относится к области исследования или анализа материалов, в частности, почв и грунтов для определения степени загрязнения тяжелыми металлами, нефтью и нефтепродуктами и может быть использовано при проведении целого ряда научных и природоохранных мероприятий: при биомониторинге состояния почв, а также естественных и антропогенно нарушенных экосистем в целом и при экологическом нормировании загрязнения почв.
Для определения степени загрязнения почв и грунтов традиционно используют разнообразные биологические показатели - численность и видовой состав основных групп почвенных обитателей. Преимущества использования биологических показателей для определения загрязнения почв и грунтов по сравнению с химическим анализом состоят в возможности комплексной оценки безопасности среды обитания за счет оценки влияния загрязняющих веществ на жизнедеятельность биологических индикаторов.
Так, в качестве биоиндикатора загрязнения почв используют численность почвенных беспозвоночных животных (RU 2007146582 А, H02G 7/00, опуб. 27.06.2009) [9], а также нематод, дождевых червей клещей, пауков, муравьев, жуков, моллюсков, мокриц, чешуекрылых, двукрылых, прямокрылых. (RU 2001134832, G01N 33/24, G01N 33/18; опуб. 20.06.2003) [7]. Выбранные группы индикаторов используют для определения качества среды, устанавливая область понижения классности качества среды или загрязнение по снижению численности организмов-биоиндикаторов.
Т.к. в указанных заявках для определения степени загрязнения почв использована только одна из групп почвенных обитателей и не учтены микроорганизмы, участвующие в процессах самоочищения почвы, достоверность снижается. Кроме того существует сложность учета количества и видового состава почвенных беспозвоночных из-за трудоемкости, длительности учета, требований соответствующей квалификации исполнителей для определения видовой принадлежности почвенных животных.
Известен способ биотестирования почв, подверженных техногенному загрязнению (RU 2006108153/12, А01В 79/00, опуб. 10.10.2007) [8]. Оценку токсичности почв проводят по шкале градации изменения признаков длины корня и стебля растений и сравнением кривых фактического и нормального распределения линейных признаков по t-критерию Стьюдента, которые получают с помощью приложения Microsoft Excel (Windows) и математического анализа. Однако этот способ не учитывает состояние микробного сообщества почвы и почвенных ферментов, что снижает достоверность определения степени загрязнения почвы.
Задача повышения достоверности степени загрязнения почвы тяжелыми металлами частично решена в патенте (SU 1092412, G01N 33/24; опуб. 15.05.1984) [5], который позволяет достоверно и точно диагностировать степень загрязнения по изменению стабильности микробной системы почвы, которая анализируется по составу и структуре микробного сообщества почвы, что позволяет учитывать буферные свойства отдельных типов почв, а также природу загрязнителя и форму его попадания в почву.
Однако определение состояния только микробного сообщества почвы не дают точной картины загрязнения без учета ферментативной активности почвы и токсичности ее для растений, что снижает достоверность определения степени загрязнения почвы, таким образом, у казанные выше способы оценки экологического состояния почв предусматривают оценку только по одному показателю.
Наиболее близким по выполнению и достигаемому результату к заявляемому изобретению является способ оценки экологического состояния окружающей среды (RU 2156975, G01N 33/00, опуб. 27.09.2000) [6], согласно которому рассчитывают интегральный индекс экологического загрязнения окружающей среды. Оценку риска ущерба здоровью населения города от вредных химических веществ, содержащихся в почве, проводят по кратности превышения предельно допустимых концентрации (ПДК) с расчетом ранжированного риска и суммарного коэффициента загрязнения почв (Zc).
Однако известный способ не предусматривает оценку биологической составляющей почвы (растений, микроорганизмов и др.), а предполагает лишь определение содержания количества загрязняющих веществ в почве при помощи дорогостоящих приборов для определения загрязнения воды, воздуха и сравнение их с нормативными значениями для каждого из загрязняющих веществ.
Предлагаемый способ позволяет произвести точную и достоверную оценку степени загрязнения почв без сложных и дорогих анализов, без использования сложного оборудования и в короткие сроки.
Операции способа-прототипа состоят в следующем:
1. Определяют загрязняющие факторы:
Количество техногенных выбросов в атмосферу;
Количество внесенных в почву пестицидов и загрязняющих веществ;
По известным условиям количеств загрязнений идентифицируют уровни загрязнения почвы (первый, второй и третий).
2. По формуле рассчитывают интегральный индекс экологического загрязнения (ИИЭЗ):
где ИИЭ3-интегральный индекс экологического загрязнения;
Kji - уровень загрязнения в i-м году по j-му фактору;
m=3 - число учитываемых факторов загрязнения;
n - число лет изучения загрязнения региона.
При значениях ИИЭЗ 1,00-1,20 определяют экологически благоприятное состояние региона, при значениях ИИЭЗ 1,26-1,53 - условно экологически благоприятное состояние региона, при значениях ИИЭЗ 1,60-3,00 - экологически неблагоприятное состояние региона.
Сущность способа прототипа состоит в определении количества загрязняющих веществ в почве, вычислении кратности превышения ПДК и дельнейшей оценке по предложенным диапазонам.
К недостаткам известного способа можно отнести следующее:
1. Отсутствует учет регионального аспекта территории, например фоновое содержание загрязняющих элементов;
2. Не учтены особенности различных типов почв;
3. Нельзя однозначно определить влияние выбросов в атмосферу на степень загрязнения почв (не учтены атмосферные изменения, ветер, осадки и т.д.).
Для достоверного мониторинга состояния окружающей среды необходимо иметь комплексный подход к оценке экологического состояния почв.
Целью настоящего изобретения является повышение достоверности комплексной оценки экологического состояния почв, загрязненных тяжелыми металлами, нефтью и нефтепродуктами.
Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе комплексной оценки экологического состояния почв, заключающимся в исследовании результатов анализа проб с последующим вычислением интегрального показателя состояния почв (ИПС), согласно изобретению, отбирают пробы незагрязненной фоновой почвы (Пфон) и почвы, загрязненной тяжелыми металлами или нефтью и нефтепродуктами (Пзагр) и для каждой пары образцов почв определяют n биологических показателей: количество аммонифицирующих бактерий в млн/г, количество микроскопических грибов в млн/г, обилие бактерий рода Azotobacter, равное отношению комочков почвы, обросших продуктами жизнедеятельности бактерий, к общему количеству комочков почвы, в %, всхожесть редиса, равная отношению количество проросших семян к общему количеству семян, в %, активность фермента каталазы - H2O2:H2O2-оксидоредуктазы, равная объему кислорода, выделяемого из 1 г почвы за 1 минуту при катализе реакции разложения перекиси водорода, активность фермента инвертазы - β-фруктофуранозидазы при катализе сахарозы, равная массе глюкозы в 1 г почвы за 24 часа и ИПС почвы рассчитывают по формуле:
ИПС=Σ(Пзагрi/Пфонi)×100%/n,
где i - значение биологического показателя, n=6,
и по снижению ИПС определяют экологическое состояние почв, при этом, если значение ИПС в загрязненной почве более 95% констатируют нормальное экологическое состояние почвы, при снижении ИПС до 90-95% констатируют удовлетворительное состояние, при снижении ИПС до 75-90% констатируют неблагополучное состояние, а при снижении ИПС ниже 75% констатируют катастрофическое состояние почвы.
Новая совокупность используемых биологических показателей n с последующей выработкой критериев экологического состояния почв в силу того, что биологические показатели первыми реагируют на любые изменения состояния почвы, приводит к повышению достоверности комплексной оценки экологического состояния почв. Выбор указанных биологических показателей и определение критериев экологического состояния почв не следует с очевидностью из уровня техники, так как для получения нового результата потребовались многолетние и трудоемкие исследования коллективом авторов образцов почв.
Способ комплексной оценки экологического состояния почв подтверждается таблицами.
Таблица 1 - оценка экологического состояния загрязненных почв по степени нарушения их экологических функций, классификация экологических функций согласно Никитину [4].
Таблица 2 - количество аммонифицирующих бактерий для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы
Таблица 3 - количество микроскопических грибов для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 4 - обилие бактерий рода Azotobacter для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 5 - всхожесть редиса для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 6 - активность каталазы для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 7 - активность инвертазы для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 8 - среднеарифметические значения шести показателей для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы.
Таблица 9 - расчет интегрального показателя состояния (ИПС) бурой лесной почвы при загрязнении, % от фона.
Таблица 10 - количество аммонифицирующих бактерий в черноземе обыкновенном.
Таблица 11 - количество микроскопических грибов в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном.
Таблица 12 - обилие бактерий рода Azotobacter в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном.
Таблица 13 - всхожесть редиса в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном.
Таблица 14 - активность каталазы в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном.
Таблица 15 - активность инвертазы в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном.
Таблица 16 - среднеарифметические значения шести показателей для загрязненного и фонового чернозема обыкновенного.
Таблица 17 - расчет интегрального показателя состояния (ИПС) чернозема обыкновенного при загрязнении, % от фона.
Операции по определению комплексной оценки экологического состояния почв состоят в следующем. Отбирают пробы почвы, загрязненной нефтью или нефтепродуктами или тяжелыми металлами в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирают средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. Отбирают пробы такой же почвы незагрязненной (фоновой) в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирают средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. После отбора во всех отобранных свежих образцах определяют следующие четыре показателя:
- количество аммонифицирующих бактерий, определяемое высеванием образца на плотную селективную среду Чапека с последующим через 3-5 суток подсчетом количества проросших колоний [1, стр.112-118];
- количество микроскопических грибов, определяемое высеванием образца на плотную селективную среду мясо-пептонный агар с последующим, начиная с двух суток после посева подсчетом количества проросших колоний, продолжая подсчет ежедневно в течение 3-5 дней в зависимости от скорости роста колоний [1, стр.169-175];
- обилие бактерий рода Azotobacter, методом высевания комочков почвы на плотную среду Эшби, с последующей через 5-10 дней оценкой отношения (в %) комочков почвы, образовавших вокруг себя слизистые колонии бактерий к общему числу комочков почвы [1, стр.66-67];
- всхожесть редиса определяют методом высевания от 10 до 50 семян редиса, предварительно замоченных в водопроводной воде в течении суток, на поверхность почвы, увлажненной водой до состояния густой пасты в чашке Петри, и проращивают в течении 5-7 дней при температуре 25°C и каждый день почву увлажняют равным объемом водопроводной воды. Через каждые сутки отмечают количество проросших семян. [3, стр.313];
- активность фермента каталазы H2O2:H2O2-оксидоредуктазы определяют после высушивания до воздушно-сухого состояния во всех отобранных образцах методом, основанном на измерении скорости распада перекиси водорода при взаимодействии ее с почвой по объему выделяющегося кислорода [2, стр.28-32];
- активность фермента инвертазы (3-фруктофуранозидазы определяют методом, основанном на учете изменений оптических свойств раствора сахарозы до и после воздействия фермента [2, стр.72-75].
Затем вычисляют среднеарифметические значения каждого показателя для фоновой почвы Пфонi и для загрязненной почвы Пзагрi и определяют интегральный показатель состояния (ИПС) почвы по формуле:
ИПС=Σ(Пзагрi/Пфонi)×100%/n,
где
Пфонi - значение i-го показателя для незагрязненной почвы, n - число показателей, n=6,
и по снижению этого показателя определяют экологическое состояние почвы. Если значение ИПС в загрязненной почве более 95% констатируют нормальное экологическое состояние почвы, при снижении значений ИПС до 90-95% констатируют удовлетворительное состояние, при котором происходит нарушение микробиологических экологических функций почвы и при снижении значений ИПС до 75-90% констатируют неблагополучное состояние, при котором происходит нарушение микробиологических, биохимических, физико-химических, химических и целостных экологических функций почвы, а при снижении ИПС ниже 75% констатируют катастрофическое состояние почвы, при котором происходит нарушение микробиологических, биохимических, физико-химических, химических и целостных и физических экологических функций почвы.
Операции способа были апробированы на конкретных примерах.
Пример №1. Бурая лесная почва, республика Адыгея.
Отбирали пробы бурой лесной почвы, загрязненной мазутом в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирали средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. Затем отбирали пробы такой же бурой лесной почвы незагрязненной (фоновой) в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирали средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. После отбора во всех отобранных свежих образцах определяли шесть вышеуказанных биологических показателей. По каждому показателю составлены таблицы 2, 3, 4, 5, 6, 7. Вычисляют среднеарифметические значения каждого показателя (таблица 8) в абсолютных значениях каждого показателя и определяют интегральный показатель состояния (ИПС) почвы (таблица 9) в относительных процентах от фонового значения. При этом получено значение ИПС для бурой лесной почвы, загрязненной мазутом равное 57%.
Как следует из таблицы 1 снижение ИПС до 57% свидетельствует о катастрофическом экологическом состоянии бурой лесной почвы и необходимости ее рекультивации.
Пример №2. Чернозем обыкновенный. Ростовская область, пос. Персиановский. Отбирали пробы чернозема обыкновенного, загрязненного никелем в количестве 10 предельно допустимых концентраций (ПДК) в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирают средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. Затем отбирали пробы такого же чернозема обыкновенного незагрязненного (фонового) в трехкратной повторности, для каждой повторности отбирали средневзвешенный образец из пяти точек методом конверта. Во всех отобранных свежих образцах определяли те же шесть указанных биологических показателей экологического состояния почвы.
По каждому из шести биологических показателей почвы составлены таблицы 10, 11, 12, 13, 14 и 15.
Вычисляют среднеарифметические значения каждого показателя (таблица 16) в абсолютных значениях каждого показателя и определяют интегральный показатель состояния (ИПС) почвы (таблица 17) в относительных процентах от фонового значения. При этом получено значение ИПС для чернозема обыкновенного, загрязненного никелем равное 71%.
Как следует из таблицы 1 снижение ИПС до 71% свидетельствует о катастрофическом экологическом состоянии бурой лесной почвы и необходимости ее рекультивации.
Достоверность разработанных критериев степени нарушений экологических функций почвы подтверждена испытаниями и на других типах почв - каштановых, серопесках, бурых полупустынных и на других подтипах черноземов - типичных, выщелоченных и южных.
Источники информации
1. Методы почвенной микробиологии и биохимии / под. ред. Д.Г. Звягинцева. М.: Изд-во МГУ, 1991. - 304 с.
2. Хазиев Ф.Х. Методы почвенной энзимологии. М.: Наука, 2005. - 252 с.
3. Бабьева М.А., Зенова Н.К. Биология почв. М.: Изд-во МГУ, 1989. 336 с.
4. Никитин Е.Д. Почва как биокосная полифункциональная система, разнообразие и взаимосвязь почвенных экофункций. Структурно-функциональная роль почвы в биосфере. М.: Геос, 1999. С.74-81.
5. SU 1092412, G01N 33/24; опуб. 15.05.1984.
6. RU 2156975, дата пуб. 27.09.2000, 9 МПК G01N 33/00 - прототип.
7. RU 2001134832, G01N 33/24, G01N 33/18; опуб. 20.06.2003.
8. RU 2006108153/12, А01В 79/00, опуб. 10.10.2007.
9. RU 2007146582 A, H02G 7/00, опуб. 27.06.2009.
| Таблица 1 | |||
| Оценка экологического состояния загрязненных почв по степени нарушения их экологических функций, классификация экологических функций согласно Никитину, [4] | |||
| Экологическое состояние почвы | Значение ИПС загрязненной почвы по сравнению с фоновой | Нарушаемые экологические функции | Нарушаемые почвенные свойства |
| Нормальное | более 95% | - | - |
| Удовлетворительное | 90-95% | Микробиологические | численность, состав и структура микробоценозов |
| Микробиологические | численность, состав и структура микробоценозов | ||
| Неблагополучное | 75-90% | Химические, физико-химические, биохимические, целостные | содержание и запасы гумуса и элементов минерального питания, влагоемкость, щелочно-кислотные и окислительно-восстановительные условия, активность ферментов |
| Микробиологические | численность, состав и структура микробоценозов | ||
| Катастрофическое | менее 75% | Химические, физико-химические, биохимические, целостные | содержание и запасы гумуса и элементов минерального питания, влагоемкость, щелочно-кислотные и окислительно-восстановительные условия, активность ферментов |
| Физические | структура, плотность, влагоемкость, водопроницаемость, температура, теплопроводность | ||
| Таблица 2 | ||||||
| Количество аммонифицирующих бактерий для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Количество аммонифицирующих бактерий, млн/г | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 1,02 | 1,00 | 0,98 | 0,43 | 0,42 | 0,41 |
| 2 | 0,99 | 0,92 | 0,97 | 0,40 | 0,40 | 0,41 |
| 3 | 0,97 | 0,98 | 1,01 | 0,42 | 0,41 | 0,40 |
| 4 | 0,97 | 1,01 | 0,98 | 0,39 | 0,40 | 0,38 |
| 5 | 0,99 | 1,02 | 0,97 | 0,39 | 0,40 | 0,41 |
| Таблица 3 | ||||||
| Количество микроскопических грибов для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Численность микроскопических грибов, млн/г | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 30,7 | 30,5 | 30,9 | 12,2 | 12,3 | 12,5 |
| 2 | 31,1 | 30,9 | 31,2 | 13,1 | 12,8 | 13,0 |
| 3 | 29,5 | 30,0 | 29,7 | 11,9 | 11,8 | 12,0 |
| 4 | 30,8 | 30,7 | 30,6 | 11,5 | 12,0 | 11,9 |
| 5 | 30,0 | 29,9 | 31,0 | 12,7 | 12,1 | 12,2 |
| Таблица 4 | ||||||
| Обилие бактерий рода Azotobacter для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Обилие бактерий рода Azotobacter, % | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 25,0 | 25,0 | 25,0 | 21,7 | 22,0 | 22,3 |
| 2 | 24,9 | 25,0 | 25,1 | 21,8 | 21,9 | 22,2 |
| 3 | 24,9 | 24,8 | 25,2 | 22,1 | 21,9 | 21,8 |
| 4 | 25,0 | 25,3 | 25,0 | 22,0 | 22,0 | 22,1 |
| 5 | 24,8 | 24,9 | 25,3 | 21,9 | 21,9 | 22,2 |
| Таблица 5 | ||||||
| Всхожесть редиса для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Всхожесть редиса, % | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 78 | 79 | 79 | 60 | 61 | 59 |
| 2 | 80 | 81 | 80 | 58 | 59 | 57 |
| 3 | 79 | 80 | 79 | 59 | 60 | 61 |
| 4 | 77 | 79 | 79 | 60 | 60 | 61 |
| 5 | 80 | 81 | 82 | 62 | 59 | 60 |
| Таблица 6 | ||||||
| Активность каталазы для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Активность каталазы, мл O2/мин | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 3,3 | 3,3 | 3,3 | 1,5 | 1,6 | 1,6 |
| 2 | 3,4 | 3,4 | 3,5 | 1,7 | 1,6 | 1,6 |
| 3 | 3,6 | 3,5 | 3,5 | 1,6 | 1,6 | 1,6 |
| 4 | 3,3 | 3,4 | 3,3 | 1,5 | 1,6 | 1,7 |
| 5 | 3,5 | 3,6 | 3,5 | 1,7 | 1,5 | 1,6 |
| Таблица 7 | ||||||
| Активность инвертазы для загрязненной и фоновой бурой лесной почвы | ||||||
| Точка отбора | Активность инвертазы, мг глюкозы/24 ч | |||||
| Бурая лесная почва незагрязненная | Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 28,2 | 28,1 | 28,1 | 22,1 | 22,2 | 22,1 |
| 2 | 26,1 | 27,2 | 27,9 | 22,9 | 22,8 | 22,7 |
| 3 | 27,5 | 27,8 | 27,7 | 23,0 | 22,9 | 22,9 |
| 4 | 28,0 | 28,1 | 28,1 | 23,0 | 22,9 | 22,9 |
| 5 | 27,6 | 28,0 | 27,9 | 23,0 | 22,8 | 22,7 |
| Таблица 8 | ||||||
| Среднеарифметические значения шести показателей для загрязненной и фоновой бурой лесной почве | ||||||
| Почва | Численность аммонифицирую щих бактерий, млн/г |
Численность микроскопичес ких грибов, млн/г |
Обиление бактерий рода Azotabacter, % | Активность каталазы, мл О2/мин | Активность интертазы мг глюкозы/24 ч | Всхоже сть Редиса, % |
| Бурая лесная почва незагрязненная (фон) | 0,97 | 30,7 | 25,0 | 3,5 | 4,4 | 80 |
| Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | 0,40 | 12,2 | 22,0 | 1,6 | 2,2 | 60 |
| Таблица 9 | |||||||
| Расчет интегрального показателя состояния (ИПС) бурой лесной почвы при загрязнении, % от фона | |||||||
| Почва | Числен ность аммонифицирую щих бактерий |
Численность микроскопических грибов | Обиление бактерий рода Azotabacter | Активность каталазы | Активность дигидрогеназы | Всхожесть редиса | ИПС |
| Бурая лесная почва незагрязненная (фон) | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| Бурая лесная почва, загрязненная мазутом (5% от объема) | 41 | 40 | 88 | 46 | 50 | 75 | 57 |
| Таблица 10 | ||||||
| Количество аммонифицирующих бактерий в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Численность аммонифицирующих бактерий, млн/г | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 2,9 | 2,9 | 2,8 | 1,0 | 0,99 | 1,01 |
| 2 | 2,8 | 2,9 | 2,8 | 1,0 | 1,0 | 0,99 |
| 3 | 2,7 | 2,8 | 2,8 | 0,99 | 0,98 | 1,01 |
| 4 | 2,9 | 2,7 | 2,7 | 1,01 | 0,99 | 0,99 |
| 5 | 2,9 | 2,8 | 2,8 | 1,02 | 0,97 | 0,99 |
| Таблица 11 | ||||||
| Количество микроскопических грибов в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Численность микроскопических грибов, млн/г | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный, загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 29,7 | 29,8 | 29,7 | 12,6 | 12,5 | 12,5 |
| 2 | 29,8 | 29,6 | 29,6 | 12,4 | 12,7 | 12,5 |
| 3 | 29,5 | 29,8 | 29,6 | 12,3 | 12,7 | 12,5 |
| 4 | 29,7 | 29,5 | 29,9 | 12,6 | 12,4 | 12,4 |
| 5 | 29,8 | 29,7 | 29,6 | 12,4 | 12,7 | 12,7 |
| Таблица 12 | ||||||
| Обилие бактерий рода Azotobacter в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Обилие бактерий рода Azotobacter, % | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный, загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 25 | 25 | 24 | 23 | 23 | 24 |
| 2 | 24 | 25 | 26 | 22 | 24 | 22 |
| 3 | 26 | 26 | 23 | 24 | 22 | 23 |
| 4 | 25 | 24 | 25 | 23 | 22 | 23 |
| 5 | 25 | 25 | 24 | 23 | 24 | 22 |
| Таблица 13 | ||||||
| Всхожесть редиса в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Всхожесть редиса, % | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 100 | 100 | 100 | 89 | 88 | 89 |
| 2 | 99 | 100 | 99 | 88 | 89 | 90 |
| 3 | 100 | 100 | 99 | 90 | 89 | 88 |
| 4 | 100 | 100 | 98 | 89 | 88 | 89 |
| 5 | 98 | 99 | 100 | 89 | 88 | 90 |
| Таблица 14 | ||||||
| Активность каталазы в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Активность каталазы, мл О2/мин | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 9,30 | 9,27 | 9,29 | 9,02 | 9,00 | 9,01 |
| 2 | 9,28 | 9,32 | 9,28 | 8,98 | 9,01 | 9,00 |
| 3 | 9,27 | 9,30 | 9,30 | 9,00 | 9,02 | 8,99 |
| 4 | 9,31 | 9,30 | 9,29 | 8,99 | 9,00 | 9,02 |
| 5 | 9,29 | 9,31 | 9,30 | 9,01 | 9,02 | 8,98 |
| Таблица 15 | ||||||
| Активность инвертазы в загрязненном и фоновом черноземе обыкновенном | ||||||
| Точка отбора | Активность инвертазы, мг глюкозы/24 ч | |||||
| Чернозем обыкновенный незагрязненный | Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10 ПДК) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 45,10 | 45,09 | 45,11 | 33,40 | 33,39 | 33,40 |
| 2 | 45,09 | 45,11 | 45,10 | 33,39 | 33,41 | 33,38 |
| 3 | 45,08 | 45,09 | 45,11 | 33,41 | 33,40 | 33,39 |
| 4 | 45,11 | 45,08 | 45,09 | 33,42 | 33,38 | 33,37 |
| 5 | 45,10 | 45,09 | 45,10 | 33,40 | 33,40 | 33,39 |
| Таблица 16 | ||||||
| Среднеарифметические значения шести показателей для загрязненного и фонового чернозема обыкновенного | ||||||
| Почва | Числен ность аммони фицирую щих бактерий, млн/г |
Численность микроскопических грибов, млн/г | Обиление бактерий рода Azotabacter, % | Активность каталазы, мл О2/мин | Активность интертазы мг глюкозы/24 ч | Всхожесть Редиса, % |
| Чернозем обыкновенный незагрязненный (фон) | 2,9 | 29,7 | 25 | 9,3 | 45,1 | 100 |
| Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10 ПДК) | 1,0 | 12,6 | 23 | 9,0 | 33,4 | 89 |
| Таблица 17 | |||||||
| Расчет интегрального показателя состояния (ИПС) чернозема обыкновенного при загрязнении, % от фона | |||||||
| Почва | Численность аммонифицируюих бактерий | Численность микроскопи ческих грибов |
Обиление бактерий рода Azotabacter | Актив ность каталазы |
Активность интертазы | Всхожесть редиса | ИПС |
| Чернозем обыкновенный незагрязненный (фон) | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| Чернозем обыкновенный загрязненный Ni (10ПДК) | 34 | 42 | 92 | 97 | 74 | 89 | 71 |
Claims (1)
- Способ комплексной оценки экологического состояния почв, основанный на исследовании результатов анализа проб с последующим вычислением интегрального показателя биологического состояния почв (ИПС), отличающийся тем, что отбирают пробы незагрязненной фоновой почвы и загрязненной тяжелыми металлами или нефтью и нефтепродуктами и для каждой пары образцов почв определяют численность аммонифицирующих бактерий, численность микроскопических грибов, обилие бактерий рода Azotobacter, активность каталазы, активность инвертазы, всхожесть редиса и ИПС почвы рассчитывают по формуле:
ИПС=Σ(Пзагрi/Пфонi)·100%/n
где Пзагрi - значение i-го показателя (численность аммонифицирующих бактерий, млн/г, численность микроскопических грибов, млн/г, обилие бактерий рода Azotobacter, %-ная активность каталазы, мл O2/мин, активность инвертазы, мл глюкозы/24 ч, всхожесть редиса, %-ная для загрязненной почвы); Пфонi - значение i-го/мин показателя для незагрязненной почвы; n - число показателей (n=6), и по снижению ИПС определяют экологическое состояние почв, при этом, если значение ИПС в загрязненной почве более 95%, констатируют нормальное экологическое состояние почвы, при снижении ИПС до 90-95% констатируют удовлетворительное состояние, при снижении ИПС до 75-90% констатируют неблагополучное состояние, а при снижении ИПС ниже 75% констатируют катастрофическое состояние.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012134664/15A RU2501009C1 (ru) | 2012-08-13 | 2012-08-13 | Способ комплексной оценки экологического состояния почв |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012134664/15A RU2501009C1 (ru) | 2012-08-13 | 2012-08-13 | Способ комплексной оценки экологического состояния почв |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2501009C1 true RU2501009C1 (ru) | 2013-12-10 |
Family
ID=49711137
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012134664/15A RU2501009C1 (ru) | 2012-08-13 | 2012-08-13 | Способ комплексной оценки экологического состояния почв |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2501009C1 (ru) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2617533C1 (ru) * | 2016-04-28 | 2017-04-25 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Способ диагностики хронического и аварийного загрязнения почв тяжелыми металлами посредством анализа активности фермента дегидрогеназы |
| CN106706839A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-05-24 | 中国农业大学 | 一种利用土壤过氧化氢酶表征土壤重金属污染的方法 |
| RU2633589C2 (ru) * | 2015-06-16 | 2017-10-13 | Федеральное Государственное Бюджетное Научное Учреждение "Почвенный институт имени В.В. Докучаева" | Способ определения ферментативной активности внутри водоустойчивого почвенного агрегата |
| RU2650437C2 (ru) * | 2016-06-07 | 2018-04-13 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Способ определения содержания нефтяных топлив в грунтах |
| CN113740511A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-03 | 宁波大学 | 农田土壤健康诊断的土壤动物活性生物传感器的获得方法 |
| CN114235727A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-25 | 广东省农业科学院农业资源与环境研究所 | 一种重金属污染土壤修复效果的生态评估方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2156975C1 (ru) * | 1999-02-02 | 2000-09-27 | Шашель Виктория Алексеевна | Способ оценки экологического состояния окружающей среды |
| RU2003115637A (ru) * | 2003-05-27 | 2006-06-20 | Юрий Ефимович Ващенко (RU) | Способ комплексного мониторинга обследуемой земной поверхности |
| RU2006108153A (ru) * | 2006-03-15 | 2007-10-10 | ФГОУ ВПО "Оренбургский государственный аграрный университет" (RU) | Способ биотестирования почв, подверженных техногенному загрязнению |
| JP2010220562A (ja) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Natl Inst Of Radiological Sciences | 土壌中カドミウムの検出方法 |
-
2012
- 2012-08-13 RU RU2012134664/15A patent/RU2501009C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2156975C1 (ru) * | 1999-02-02 | 2000-09-27 | Шашель Виктория Алексеевна | Способ оценки экологического состояния окружающей среды |
| RU2003115637A (ru) * | 2003-05-27 | 2006-06-20 | Юрий Ефимович Ващенко (RU) | Способ комплексного мониторинга обследуемой земной поверхности |
| RU2006108153A (ru) * | 2006-03-15 | 2007-10-10 | ФГОУ ВПО "Оренбургский государственный аграрный университет" (RU) | Способ биотестирования почв, подверженных техногенному загрязнению |
| JP2010220562A (ja) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Natl Inst Of Radiological Sciences | 土壌中カドミウムの検出方法 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2633589C2 (ru) * | 2015-06-16 | 2017-10-13 | Федеральное Государственное Бюджетное Научное Учреждение "Почвенный институт имени В.В. Докучаева" | Способ определения ферментативной активности внутри водоустойчивого почвенного агрегата |
| CN106706839A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-05-24 | 中国农业大学 | 一种利用土壤过氧化氢酶表征土壤重金属污染的方法 |
| RU2617533C1 (ru) * | 2016-04-28 | 2017-04-25 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Способ диагностики хронического и аварийного загрязнения почв тяжелыми металлами посредством анализа активности фермента дегидрогеназы |
| RU2650437C2 (ru) * | 2016-06-07 | 2018-04-13 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Способ определения содержания нефтяных топлив в грунтах |
| CN113740511A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-03 | 宁波大学 | 农田土壤健康诊断的土壤动物活性生物传感器的获得方法 |
| CN113740511B (zh) * | 2021-09-06 | 2023-09-08 | 宁波大学 | 农田土壤健康诊断的土壤动物活性生物传感器的获得方法 |
| CN114235727A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-25 | 广东省农业科学院农业资源与环境研究所 | 一种重金属污染土壤修复效果的生态评估方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2501009C1 (ru) | Способ комплексной оценки экологического состояния почв | |
| Wright et al. | Flooding disturbances increase resource availability and productivity but reduce stability in diverse plant communities | |
| Maher et al. | Pristine mangrove creek waters are a sink of nitrous oxide | |
| Schloter et al. | Indicators for evaluating soil quality | |
| Stefanowicz | The Biolog plates technique as a tool in ecological studies of microbial communities. | |
| Deng | A review of diversity-stability relationship of soil microbial community: What do we not know? | |
| Stefanowicz et al. | Metals affect soil bacterial and fungal functional diversity differently | |
| Wu et al. | Environment regimes play an important role in structuring trait‐and taxonomy‐based temporal beta diversity of riverine diatoms | |
| Jones et al. | The influence of periphyton on boundary layer conditions: a pH microelectrode investigation | |
| Castellano-Hinojosa et al. | Denitrification and biodiversity of denitrifiers in a high-mountain Mediterranean lake | |
| Wang et al. | Large-scale homogenization of soil bacterial communities in response to agricultural practices in paddy fields, China | |
| Carrasco-Letelier et al. | Preliminary study of prairies forested with Eucalyptus sp. at the northwestern Uruguayan soils | |
| Hicks et al. | Substrate controls on nitrogen fixation and respiration in woody debris from the Pacific Northwest, USA | |
| Coleman et al. | Ecosystem health: an overview | |
| Holland et al. | Dissolved organic matter and metabolic dynamics in dryland lowland rivers | |
| Degens et al. | A sampling strategy to assess the effects of land use on microbial functional diversity in soils | |
| Zhao et al. | A decade of dimethyl sulfide (DMS), dimethylsulfoniopropionate (DMSP) and dimethyl sulfoxide (DMSO) measurements in the southwestern Baltic Sea | |
| Kolesnikov et al. | The influence of fluorine, boron, selenium, and arsenic pollution on the biological properties of ordinary chernozems | |
| Klemedtsson et al. | Autotrophic ammonium-oxidising bacteria in Swedish mor humus | |
| Sarkar et al. | Role of Soil Microbes to Assess Soil Health | |
| Caroppo et al. | Dynamics of Dinophysis sensu lato species (Dinophyceae) in a coastal Mediterranean environment (Adriatic Sea) | |
| Liu et al. | Transformations of diatom-derived dissolved organic matter by bacillus pumilus under warming and acidification conditions | |
| Mohebbi et al. | Environmental control of the dominant phytoplankton in Aras Reservoir (Iran): A multivariate approach | |
| Yustiani et al. | Determination of deoxygenation rate coefficient as component in water quality modeling of middle segment of Citarum river, Indonesia | |
| Terekhova et al. | A Soil Biodiagnostics Methodology and Features of Some Bioindication and Biotesting Methods |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20150814 |