Суточная динамика сообществ беспозвоночных травостоя в условиях загрязнения выбросами Среднеуральского медеплавильного завода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследована суточная динамика сообществ беспозвоночных в луговом травостое градиента загрязнения Среднеуральского медеплавильного завода (основные поллютанты – SO2 и тяжелые металлы). На наиболее загрязненной территории во второй половине суток увеличивается обилие беспозвоночных в верхней части травостоя – как общее (в 1.9 раза), так и групп сосущих (в 3.2 раза) и грызущих (в 2.2 раза) фитофагов. Это приводит к значимому уменьшению сходства формы кривых суточной динамики на фоновой и наиболее загрязненной территориях. В остальных рассмотренных трофических группах суточные изменения менее выражены. Полученные результаты подтверждают гипотезу о модификации суточной динамики беспозвоночных травостоя в условиях промышленного загрязнения. Наиболее вероятные причины изменений: общая деградация среды обитания беспозвоночных, дестабилизация в ней температурного режима, а также изменение состава и структуры самих сообществ беспозвоночных.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Нестерков

Институт экологии растений и животных УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nesterkov@ipae.uran.ru
Россия, 620144 Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202

Список литературы

  1. Чернов Ю.И., Руденская Л.В. Комплекс беспозвоночных – обитателей травостоя как ярус животного населения // Зоол. журн. 1975. Т. 54. № 6. C. 884–894.
  2. Чернышев В.Б. Суточные ритмы активности насекомых. М.: Изд-во МГУ, 1984. 216 c.
  3. Ehret C.F., Trucco E. Molecular models for the circadian clock: I. The chronon concept // J. of Theoretical Biology. 1967. V. 15. № 2. P. 240–262.
  4. Sweeney B.M. A physiological model for circadian rhythms derived from the Acetabularia rhythm paradoxes // Internat. J. of Chronobiology. 1974. V. 2. № 1. P. 25–33.
  5. Njus D., Sulzman F.M., Hastings J.W. Membrane model for the circadian clock // Nature. 1974. V. 248. № 5444. P. 116–120.
  6. Driessche T.V. Circadian rhythms and molecular biology // Biosystems. 1975. V. 6. № 3. P. 188–201.
  7. Pavlidis T. Populations of interacting oscillators and circadian rhythms // J. of Theoretical Biology. 1969. V. 22. № 3. P. 418–436.
  8. Danilevsky A.S., Goryshin N.I., Tyschchenko V.P. Biological rhythms in terrestrial arthropods // Annual Review of Entomology. 1970. V. 15. P. 201–244.
  9. Aschoff J. Exogenous and endogenous components in circadian rhythms // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 1960. V. 25. P. 11–28.
  10. Brown F.A. The biological clock phenomenon: Exogenous timing hypothesis // J. of Interdisciplinary Cycle Research. 1983. V. 14. № 2. P. 137–162.
  11. Куликов Н.И. Суточная динамика членистоногих в агроценозах зерновых культур // Экология. 1994. № 6. C. 35–43.
  12. Молодова Л.П. Динамика жесткокрылых-хортобионтов на некоторых сельскохозяйственных культурах // Экология. 1984. № 1. C. 81–82.
  13. Литвинова Н.Ф., Гусева В.С., Крыгин А.Ю. Суточная динамика беспозвоночных в травостое крупнотравной саванны // Зоол. журн. 1982. Т. 61. № 6. C. 945–947.
  14. Calkins C.O., Manglitz G.R. Seasonal changes in daily activity periods of the sweetclover weevil // J. of Economic Entomology. 1968. V. 61. № 2. P. 391–394.
  15. Doria H.B., Ferreira M.B., Rodrigues S.D. et al. Time does matter! Acute copper exposure abolishes rhythmicity of clock gene in Danio rerio // Ecotoxicology and Environmental Safety. 2018. V. 155. P. 26–36.
  16. Sabbar M., Dkhissi-Benyahya O., Benazzouz A. et al. Circadian clock protein content and daily rhythm of locomotor activity are altered after chronic exposure to lead in rat // Frontiers in Behavioral Neuroscience. 2017. V. 11. P. 1–14.
  17. Xiao B., Chen T.-M., Zhong Y. Possible molecular mechanism underlying cadmium-induced circadian rhythms disruption in zebrafish // Biochemical and Biophysical Research Communications. 2016. V. 481. № 3. P. 201–205.
  18. Jiménez-Ortega V., Cardinali D.P., Fernández-Mateos M.P. et al. Effect of cadmium on 24-hour pattern in expression of redox enzyme and clock genes in rat medial basal hypothalamus // BioMetals. 2010. V. 23. P. 327–337.
  19. Algarve T.D., Assmann C.E., Aigaki T. et al. Parental and preimaginal exposure to methylmercury disrupts locomotor activity and circadian rhythm of adult Drosophila melanogaster // Drug and Chemical Toxicology. 2020. V. 43. № 3. P. 255–265.
  20. Нестерков А.В. Признаки восстановления сообществ беспозвоночных травостоя после снижения выбросов медеплавильного завода // Экология. 2022. № 6. C. 468–478. [Nesterkov A.V. Recovery signs in grass-stand invertebrate communities after a decrease in copper-smelting emissions // Russ. J. Ecol. 2022. V. 53. № 6. P. 553–564.]
  21. Нестерков А.В., Воробейчик Е.Л. Изменение структуры населения беспозвоночных-хортобионтов под действием выбросов медеплавильного завода // Экология. 2009. № 4. C. 303–313. [Nesterkov A.V., Vorobeichik E.L. Changes in the structure of chortobiont invertebrate community exposed to emissions from a copper smelter // Russ. J. Ecol. 2009. V. 40. № 4. P. 286–296.]
  22. Hunter B.A., Johnson M.S., Thompson D.J. Ecotoxicology of copper and cadmium in a contaminated grassland ecosystem. I. Soil and vegetation contamination // J. of Applied Ecology. 1987. V. 24. № 2. P. 573–586.
  23. Золотарев М.П., Нестерков А.В. Паукообразные (Aranei, Opiliones) лугов: реакция на загрязнение выбросами Среднеуральского медеплавильного комбината // Экология. 2015. № 1. C. 48–56. [Zolotarev M.P., Nesterkov A.V. Arachnids (Aranei, Opiliones) in meadows: Response to pollution with emissions from the Middle Ural Copper Smelter // Russ. J. Ecol. 2015. V. 46. № 1. P. 81–88.]
  24. Нестерков А.В., Гребенников М.Е. Сообщества моллюсков лугового травостоя в условиях снижения выбросов медеплавильного производства // Экология. 2020. № 6. C. 471–480. [Nesterkov A.V., Grebennikov M.E. Grassland land snail communities after reduction of emissions from a copper smelter // Russ. J. Ecol. 2020. V. 51. № 6. P. 578–588.]
  25. Нестерков А.В. Реакция моллюсков луговых сообществ на выбросы Среднеуральского медеплавильного завода // Сибирский экологич. журн. 2013. № 6. C. 891–899.
  26. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф., Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений наземных экосистем. Екатеринбург: Наука, 1994. 280 c.
  27. Нестерков А.В., Нестеркова Д.В. Реакция населения беспозвоночных остепненных и пойменных лугов на выбросы Карабашского медеплавильного завода // Экология. 2023. № 6. C. 470–480. [Nesterkov A.V., Nesterkova D.V. The response of the invertebrate communities of steppe and floodplain meadows to emissions from the Karabash Copper Smelter // Russ. J. Ecol. 2023. V. 54. № 6. P. 542–552.]
  28. Perner J., Voigt W., Bährmann R. et al. Responses of arthropods to plant diversity: Changes after pollution cessation // Ecography. 2003. V. 26. № 6. P. 788–800.
  29. Нестерков А.В., Воробейчик Е.Л. Влияние промышленного загрязнения на суточную динамику обилия беспозвоночных-хортобионтов // Естественные науки. 2010. № 3. C. 107–112.
  30. Воробейчик Е.Л., Кайгородова С.Ю. Многолетняя динамика содержания тяжелых металлов в верхних горизонтах почв в районе воздействия медеплавильного завода в период снижения его выбросов // Почвоведение. 2017. № 8. C. 1009–1024.
  31. Воробейчик Е.Л., Трубина М.Р., Хантемирова Е.В. и др. Многолетняя динамика лесной растительности в период сокращения выбросов медеплавильного завода // Экология. 2014. № 6. C. 448–458. [Vorobeichik E.L., Trubina M.R., Khantemirova E.V. et al. Long-term dynamic of forest vegetation after reduction of copper smelter emissions // Russ. J. Ecol. 2014. V. 45. № 6. P. 498–507.]
  32. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. http://www.R-project.org/.
  33. Wickham H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis. New York: Springer-Verlag, 2016. 260 p.
  34. Tremblay A., Ransijn J. LMERConvenienceFunctions: Model selection and post-hoc analysis for (G)LMER models. R package version 3.0. https://CRAN.R-project.org/package=LMERConvenienceFunctions.
  35. Hothorn T., Bretz F., Westfall P. Simultaneous inference in general parametric models // Biometrical J. 2008. V. 50. № 3. P. 346–363.
  36. Sarda-Espinosa A. dtwclust: Time series clustering along with optimizations for the dynamic time warping distance. R package version 5.5.12. https://CRAN.R-project.org/package=dtwclust.
  37. Meyer D., Buchta C. proxy: Distance and similarity measures. R package version 0.4–27. https://CRAN.R-project.org/package=proxy.
  38. Paparrizos J., Gravano L. k-Shape: Efficient and accurate clustering of time series // Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International conference on management of data: Association for Computing Machinery. 2015. P. 1855–1870.
  39. Canty A., Ripley B. boot: Bootstrap R (S-plus) functions. R package version 1.3-28.1. https://cran.r-project.org/web/packages/boot/index.html.
  40. Begueria S., Vicente-Serrano S.M. SPEI: Calculation of the standardised precipitation-evapotranspiration index. R package version 1.7. https://CRAN.R-project.org/package=SPEI.
  41. Расписание погоды. Информация о погодных условиях метеостанции г. Ревда (синоптический индекс станции – 28430). https://www.rp5.ru.
  42. Zvereva E.L., Kozlov M.V. Responses of terrestrial arthropods to air pollution: A meta-analysis // Environmental Science and Pollution Research. 2010. V. 17. № 2. P. 297–311.
  43. Николаева Н.В., Нестерков А.В. Состав и обилие тлей (Homoptera, Aphidoidea) в травостое на территориях с разным уровнем воздействия выбросов медеплавильного завода // Окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований / Под ред. Скворцова Э.В., Роговой Т.В. Казань: Бриг, 2009. C. 242–246.
  44. Woodcock B.A., Pywell R.F. Effects of vegetation structure and floristic diversity on detritivore, herbivore and predatory invertebrates within calcareous grasslands // Biodiversity and Conservation. 2010. V. 19. № 1. P. 81–95.
  45. Haddad N.M., Crutsinger G.M., Gross K. et al. Plant species loss decreases arthropod diversity and shifts trophic structure // Ecology Letters. 2009. V. 12. № 10. P. 1029–1039.
  46. Zvereva E.L., Kozlov M.V. Changes in the abundance of vascular plants under the impact of industrial air pollution: A meta-analysis // Water, Air and Soil Pollution. 2012. V. 223. P. 2589‒2599.
  47. Хантемирова Е.В. Состав и структура луговых ценозов в градиенте загрязнения выбросами медеплавильного завода на Среднем Урале // Флора и растительность антропогенно нарушенных территорий: Сборник научн. тр. Кемеровского отд. Русского ботанич. об-ва: «Ирбис», 2010. C. 61–63.
  48. Schaffers A.P., Raemakers I.P., Sýkora K.V. et al. Arthropod assemblages are best predicted by plant species composition // Ecology. 2008. V. 89. № 3. P. 782–794.
  49. Reid A.M., Hochuli D.F. Grassland invertebrate assemblages in managed landscapes: Effect of host plant and microhabitat architecture // Austral Ecology. 2007. V. 32. № 6. P. 708–718.
  50. Denno R.F. Influence of habitat structure on the abundance and diversity of planthoppers // Planthoppers: Their ecology and management / Eds. Denno R.F., Perfect T.J. Boston, MA: Springer US, 1994. P. 140–159.
  51. Wenninger E.J., Inouye R.S. Insect community response to plant diversity and productivity in a sagebrush-steppe ecosystem // J. of Arid Environments. 2008. V. 72. № 1. P. 24–33.
  52. Belskii E., Belskaya E. Thermal effect of the Middle Ural copper smelter (Russia) and growth of birch leaves // Environmental Science and Pollution Research. 2021. V. 28. № 20. P. 26064–26072.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Суточная динамика общего обилия (а) и распределение значений индексов SBD при сравнении пар зон загрязнения (б) в сообществах беспозвоночных травостоя: a – средние и границы 95%-ного доверительного интервала, учетная единица – 3 пробные площади × 3 тура учетов (n = 9); б – медиана, квартили и выбросы; учетная единица – 9 сравнений между пробными площадями в тур учета × 4 сравнения между сутками учета (учетчиками) в тур × 3 тура учетов (n = 108).

Скачать (226KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Суточная динамика основных трофических групп в сообществах беспозвоночных травостоя: a – сосущих фитофагов, б – грызущих фитофагов, в – сосущих зоофагов, г – грызущих зоофагов. Приведены средние и границы 95%-ного доверительного интервала, учетная единица – 3 пробные площади × 3 тура учетов (n = 9).

Скачать (401KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Суточная динамика температуры воздуха в разных зонах загрязнения: a – над травостоем, б – в толще травостоя, в – вблизи уровня почвы. Приведены средние и границы 95%-ного доверительного интервала, учетная единица – пробная площадь (n = 3).

Скачать (347KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025