Волгоградский государственный университет
Волгоград, Волгоградская область, Россия
Актуальность обусловлена появлением новых систем получения и компьютерного анализа цифровых изображений и спектрограмм биологических объектов, что значительно повысило возможности фитоиндикации и расширило число видов-биоиндикаторов на засушливых территориях. В качестве объектов выбраны кустарники Caragana arborescens и Elaeagnus angustifolia, широко используемые на юго-востоке Европейской России для рекультивации антропогенных ландшафтов и широко применяемые в защитном лесоразведении. Материал был получен с участков с низким и высоким уровнем антропогенного загрязнения, которое выражалось в повышенном содержании токсичных микроэлементов в почве и загрязнении воздуха. При анализе цветометрических показателей наибольшие различия зарегистрированы для продольного и поперечного градиентов интенсивности зеленого в формате RGB в листьях исследованных видов. При спектрометрии интенсивность светопоглощения на длине волны А664 оказалась чувствительной в отношении уровня антропогенной нагрузки для выбранных растений. Определение концентрации суммарного хлорофилла, флавоноидов, антоцианов и индекса азотного баланса в листовых пластинках спектрометром «Dualex Scientific+» отчетливо выявляло различия величин показателей между выбранными биологическими видами и их произрастанием на территориях с различной степенью антропогенной нагрузки. Сопоставление результатов между видами, а также между участками с различной степенью и характером антропогенной нагрузки позволило заключить, что оба подхода в настоящий момент могут эффективно использоваться в комплексе с классическими методами биоиндикации. Достаточно высокая чувствительность E. angustifolia и C. arborescens к изменениям загрязнения окружающей среды позволяет рекомендовать этот вид в качестве растения-биоиндикатора в условиях засушливой зоны.
листовая пластинка, компьютерная цветометрия, спектральный анализ, Caragana arborescens, Elaeagnus angustifуlia, биоиндикация, антропогенные загрязнения
1. Егоров С. А., Крючков С. Н., Солонкин А. В., Соломенцева А. С., Романенко А. К., Горбушова Д. А. Особенности адаптации древесных и кустарниковых видов в архиве популяций и клонов
2. Катаев М. Ю., Дадонова М. М. Методика распознавания растительности на основе цветового и текстурного анализа RGB изображений // Светотехника. – 2019. – № 2. – С. 34–39.
3. Красноярова Б. А., Назаренко А. Е., Плуталова Т. Г., Шарабарина С. Н., Барышников С. Г. Оценка уязвимости аграрно-ориентированных природно-хозяйственных систем // Известия Иркутского
4. Крючков С. Н., Маттис Г. Я. Лесоразведение в засушливых условиях. – Волгоград: ВНИАЛМИ, 2014. – 300 с.
5. Кулик К. Н., Исаков А. С., Новочадов В. В. Новые возможности анализа листовых пластинок деревьев-биоиндикаторов в оценке состояния окружающей среды в условиях аридной зоны // Известия
6. Кулик К. Н., Беляев А. И., Пугачёва А. М. Роль защитного лесоразведения в борьбе с засухой и опустыниванием агроландшафтов // Аридные экосистемы. – 2023. – Т. 29, № 1 (94). – С. 4–14.
7. Ляшенко О. А. Биоиндикация и биотестирование в охране окружающей среды. – СПб.: СПб ГТУРП, 2019. – 67 с.
8. Протасова М. В., Проценко Е. П., Петрова И. В., Петров С. С., Саад Ф. Сабр. Использование методов биоиндикации при исследовании экологического состояния городской среды // Экология
9. Ракутько С. А., Васькин А. Н., Ракутько Е. Н. Применение морфо-цветометрического анализа в биоиндикации экосистем // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. – 2022.–№ 3
10. Самусик Е. А., Головатый С. Е. Реакция пигментной системы древесных растений на газопылевое загрязнение // Журнал Белорусского государственного университета. Экология. – 2022. – № 2.
11. Стасова В. В., Скрипальщикова Л. Н., Астраханцева Н. В., Барченков А. П. Фотосинтетические пигменты в листьях березы повислой при техногенном воздействии // Известия вузов. Лесной журнал. 2023.
12. Трещевская Э. И., Тихонова Е. Н., Голядкина И. В., Трещевская С. В., Князев В. И. Карагана древовидная (Caragana arborescens Lam.) как кустарниковая порода при биологической рекультивации
13. Турмухаметова Н. В. Использование морфометрических и фенологических показателей Tilia cordata Mill. для целей биоиндикации // Самарский научный вестник. – 2019. – Т. 8. № 4. – С. 93–97.
14. Черноусова О. В., Рудаков О. Б., Цифровые изображения в аналитической химии для количественного и качественного анализа // Химия, физика и механика материалов. – 2019. – № 2 (21). – С. 55–125.
15. Широкий А. А., Новочадов В. В. Цифровые методики в имидж-анализе растительных сообществ аридных зон // Физико-техническая информатика CPT2022: Матер. X Междунар. конф.
16. Hasanuzzaman M., Bhuyan M.H.M.B., Zulfiqar F., Raza A., Mohsin S.M., Mahmud J.A., Fujita M., Fotopoulos V. Reactive oxygen species and antioxidant defense in 161 plants under abiotic stress: Revisiting the
17. Haworth M., Marino G., Atzori G., Fabbri A., Daccache A., Killi D., Carli A., Montesano V., Conte A., Balestrini R., Centritto M. Plant physiological analysis to overcome limitations to plant phenotyping // Plants (Basel).
18. Kapoor D., Singh S., Kumar V., Romero R., Prasad R., Singh J. Antioxidant enzymes regulation in plants in reference to reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS) // Plant Gene. – 2019. –
19. Zaghloul A., Saber M., Gadow S., Fikry A. Biological indicators for pollution detection in terrestrial and aquatic ecosystems // Bulletin of the National Research Centre. – 2020. – Vol. 44. – e127.
20. Zhang H., Ge Y., Xie X., Atefi A., Wijewardane N. K., Thapa S. High throughput analysis of leaf chlorophyll content in sorghum using RGB, hyperspectral, and fluorescence imaging and sensor fusion
21. Zhou A., Ge B., Chen S., Kang D., Wu J., Zheng Y., Ma H. Leaf ecological stoichiometry and anatomical structural adaptation mechanisms of Quercus sect. Heterobalanus in southeastern Qinghai-Tibet Plateau .
