Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Неудовлетворенность существующими теорией и практикой нормирования антропогенной нагрузки на окружающую среду, бывшая признаком “хорошего экологического тона” в XX веке, сохранила свои атрибуты и в XXI веке. Как правило, при обсуждении этой проблемы в качестве базовых рассматривают две концепции: существующую санитарно-гигиеническую, или концепцию ПДК и альтернативную ей концепцию экологического нормирования. “Pro et contra” этих концепций написано много статей и книг, в полемическом задоре “сломано много копий”, но, судя по всему ясность проблемы, по-прежнему, остается обратно пропорциональной числу суждений о ней [1,2]. Критика в отношении применения концепции ПДК для оценки качества природной среды достаточно аргументирована. Однако, перефразируя сэра У. Черчилля, можно сказать, что “концепция ПДК – худшая из природоохранных парадигм, но ничего лучшего человечество пока не предложило”. Альтернативная концепция – экологического нормирования – может оказаться иллюзией, ведущей в социально-экологический тупик под названием “устойчивое развитие”. Обе дефиниции страдают общим недостатком: в них заложено логическое противоречие между научно-техническим прогрессом и ростом потребностей, с одной стороны, и объективной конечностью ресурсов необходимых для обеспечения прогресса (или развития) – с другой. Таким образом, методологическая проблема экологического нормирования тесно связана с рассмотрением объект-субъектных (природа-человек) отношений, имеющих по определению антропоцентрическую направленность и антропоморфную природу. Дальнейший анализ в этом направлении может привести к пессимистическому сценарию нашего общего будущего, что выходит за рамки настоящей статьи и не является ее целью. Оснований для оптимистического сценария так же мало. Достаточно вспомнить события недавнего прошлого, когда Верховный суд РФ своим решением от 28 марта 2002 г. признал незаконным (недействительным) постановление Правительства РФ от 28 августа 1992 г № 632 “Об утверждении порядка определения платы и ее предельных размеров за загрязнение природной среды, размещение отходов, другие вредные воздействия”. Фактически это означало разрушение государственной системы контроля за качеством окружающей среды, с большим трудом методом проб и ошибок, создаваемой в России в 90-е годы XX века. К счастью, определением Конституционного Суда РФ от 10 декабря 2002 г. № 284 восстановлен status quo и постановление правительство сохраняет силу. В то же время судебные коллизии в природоохранной сфере свидетельствуют о несовершенстве законодательной базы, без которой прогресс в этой сфере становится проблематичным.

Остается реалистический сценарий, в рамках которого с нашей точки зрения, необходимо добиться компромисса между сторонниками альтернативных концепций и точек зрения, что предполагает болезненную и длительную итерационную процедуру.

В рассматриваемом аспекте следует подчеркнуть, что существующая система гигиенической регламентации является в настоящее время единственной (разрядка наша) научно обоснованной информационной базой данных, позволяющей иметь реперные точки для оценки характерных диапазонов эффективных концентраций поллютантов. Необходимо отметить, что попытка реализовать экологический подход к нормированию вредных веществ апробирована при обосновании ПДК в рыбохозяйственных водоемах путем оценки лимитирующего фактора вредности загрязняющих веществ на разных трофических уровнях [3]. Кроме того, положительные результаты получены при оценке токсичности сточных вод методами биотестирования [4], но этого явно недостаточно. Таким образом, продолжая играть важную роль в гигиенической регламентации качества окружающей человека производственной и природной среды, “концепция ПДК” может рассматриваться как введение в разработку концепции “экологического нормирования”.

Очевидно, что специфичность структурно-функциональной организации наземных и водных экосистем накладывает ограничения на поиск и обоснование “универсальных” критериев оценки их состояния. Тем не менее, можно предложить некоторые инвариантные принципы, положенные в основу нашего представления об “экологическом нормировании” [5]:

• пороговость воздействия антропогенного фактора на исследуемую биосистему;
• биологическая изоэффективность действия антропогенных факторов;
• региональность;
• комплексность оценок действия антропогенного фактора на элементы сообщества и сообщество в целом;
• этапность введения экологических нормативов.

Эти принципы имеют несомненную преемственность с основами гигиенического регламентирования, однако их практическая реализация зависит от методологической базы. Различия в методологических посылках гигиенического и экологического нормирования можно выразить, в первом приближении, в виде “решающих правил”:

• для гигиенического нормирования: “Если уровень антропогенной нагрузки не превышает заданной величины (например, ПДК), то качество среды обитания следует считать приемлемым (допустимым)”;
• для экологического нормирования: “Если качество среды обитания, оцениваемое по показателям жизнедеятельности биологических систем (организмов, популяций, сообществ) удовлетворяет установленным критериям, то уровень антропогенной нагрузки можно считать приемлемым (допустимым)”.

Второе утверждение выражает сущность биотической концепции контроля природной среды [6], опирающейся на представления об экологической толерантности [7] и примате биологического контроля [8].

Реализация биотической концепции предусматривает [9]:

• создание репрезентативного массива данных по биологическим параметрам исследуемой био- или экосистемы;
• разработку алгоритма диагностики состояния био- или экосистемы на шкале “норма-патология” (хорошо-плохо);
• создание репрезентативного массива данных по абиотическим параметрам, синхронизированным во времени и пространстве, с биологическими.

Ключевым моментом в практической реализации биотической концепции является объективизация экологически допустимых уровней (ЭДУ) – границ в пространстве абиотических факторов между областями нормального и патологического функционирования природных объектов, которая была успешно решена с помощью детерминационного анализа [10]. Последний представляет собой достаточно мощный инструмент анализа многомерных массивов данных. Тем не менее, и в этом случае ведущая роль принадлежит экспертным оценкам и, в той или иной мере, субъективным критериям выбора индикаторного параметра. Так в работе [11] при проведении детерминационного анализа сообщества пресноводного речного зоопланктона и воздействующего на него комплекса гидрохимических и гидрологических показателей в р. Суре были использованы данные по индексу сапробности, классификация качества воды по гидрохимическим показателям и т.д. Другими словами, натуральные или первичные показатели, тем или иным способом, переводились во вторичные количественные или качественные показатели, которые, в свою очередь, и подвергались анализу.

Таким образом, независимо от используемого математического аппарата, обязательными процедурами являются:

• создание базы биотических и абиотических данных, выраженных в натуральных показателях;
• экспертная классификация и кластеризация натуральных показателей с учетом региональной специфики их минимальных и максимальных значений (т.е. диапазона изменений);
• свертывание информации в многомерном пространстве биотических параметров и абиотических факторов до индикаторов (индексов) приемлемой размерности;
• обоснование границ состояния исследуемой био- или экосистемы на безразмерной шкале желательных или предпочтительных значений.

Нами реализован подобный подход к оценке экологического состояния малых рек крупного промышленного центра, испытывающих мощный антропогенный пресс и являющихся удобным модельным объектом. В качестве таковых были выбраны малые реки г. Нижнего Новгорода до настоящего времени практически не изученные. Индикаторной группой послужили организмы макрозообентоса, которые благодаря особенностям биологии и экологии широко используются в экологическом мониторинге [12].

Материал был собран и обработан в период с 1997 по 2001 гг., в ходе осуществления программы комплексных экологических исследований водных объектов Нижнего Новгорода, с целью составления экологических паспортов. Было обследовано 9 водотоков г. Нижнего Новгорода среди них правые притоки р. Волги (реки Черная, Левинка, Старка, Кова и Рахма), левые притоки р. Оки (реки Борзовка, Гниличка, Ржавка, Шуваловский канал). Реки Черная, Левинка, Рахма и Борзовка были обследованы на трех створах, расположенных в верхнем, среднем течении и в устьевом участках. Реки Старка и Кова имели створы в верхнем и нижнем течении, а реки Ржавка, Гниличка и Шуваловский канал были обследованы в районе устьевого створа. Наблюдения на створах проводились ежемесячно в период с мая по октябрь. Гидрологические и гидрофизические характеристики исследованных малых рек приведены в таблице 1.

Таблица 1

* Сведения по гидрологическим, характеристикам малых рек приведены по опубликованным работам [13], а так же по фондовым и архивным материалам Верхневолжского управления гидрометеорологии и МУП “Комитет охраны окружающей среды и природных ресурсов г. Нижнего Новгорода”

На реках Левинка, Черная, Борзовка, Рахма, Кова и Старка в 2001 году пробы отбирались два раза в месяц. Шуваловский канал и р. Ржавка дважды в месяц обследовались в 1998 году.

Сбор материала проводили дночерпателем Экмана-Берджа (1/40 м²), качественные пробы отбирались гидробиологическим сачком, грунты промывались через сито из мельничного газа № 21. При разборе проб организмы фиксировали 70⁰ спиртом. Численность организмов определяли методом прямого счета. При определении биомассы животных взвешивали на аналитических или торсионных весах типа ВТ-500. Полученные данные были пересчитаны на 1 м² поверхности [14-19]. С целью выделения групп устьев малых рек по структурно-функциональным характеристикам (по численности, биомассе, числу видов, вариабельности динамики биомассы, индексу Шеннона) применяли многомерный кластерный анализ методом Уорда, достоверность разбиения данных на кластеры проверяли с помощью многомерного дисперсионного анализа (MANOVA). В многомерном анализе для оценки различий между классами по нескольким переменным применяли λ-статистику Уилкса [20,21].

Для сравнения информативности использованных методов применялся непараметрический критерий Фридмана, который рассчитывали по формуле

,

где S – сумма квадратов отклонений , k – количество объектов исследования, n – количество методов исследования, R_m – истинная сумма рангов. Если рассчитанное значение превышает критическое (табличное), указанные методы показывают согласованные результаты [22].

Макрозообентос исследованных рек представлен, в основном, типичными, широко распространенными видам. Большинство обнаруженных видов являются эврибионтными, предпочитающими илистые или илисто-песчаные грунты, или относящиеся к фитофильной фауне. Всего на обследованных станциях обнаружено 134 вида водных беспозвоночных, относящихся к 16 таксономическим группам разного ранга. Выявленные группы донной фауны являются обычными для рек и озер умеренных широт [23]. По мере протекания рек по территории города состав и количественные показатели развития макрозообентоса претерпевают значительные изменения. Основная тенденция – снижение числа видов, численности, биомассы и упрощение структуры в приустьевой зоне.

Наиболее четко данная тенденция прослеживается при изучении численности и биомассы рек Левинки и Черной. Снижение показателей количественного развития, числа видов, видового разнообразия и увеличение вариабельности динамики биомассы (ВДБ), согласуются с возрастающим химическим загрязнением реки. Иная картина наблюдается в р. Борзовке, увеличение численности и биомассы в устье обусловлено массовым развитием нескольких видов олигохет, поэтому характеризовать состояние данного участка реки только по количественным показателям нельзя, что подтверждает повышение вариабельности биомассы (как в Левинке и Черной). Многомерный кластерный анализ был проведен по пяти основным структурно-функциональным характеристикам макрозообентоса (табл. 2).

Таблица 2

* ВДБ – вариабельность динамики биомассы [24]

Для анализа были использованы показатели зарегистрированные в устьевых участках 8 водотоков в 2001 году. Все показатели предварительно были нормированы на среднее значение.

Анализ данных методом Уорда показал, что по структурно-функциональным показателям донных сообществ все устьевые участки малых рек разбились на два кластера, причем в один из них объединились устья рек нагорной части Нижнего Новгорода (1-3), а в другой - реки заречной части города (4-8). Таким образом, полученное нами разбиение устьев малых рек соответствует орографическим районам, по которым они протекают. Реки Рахма, Старка и Кова протекают по Приволжской возвышенности, а реки Гниличка, Борзовка, Черная, Ржавка и Левинка – сеть водотоков Балахнинской низменности (рис. 1). Для проверки значимости разделения на два кластера исследуемых участков был применен многомерный дисперсионный анализ, показавший, что разбиение статистически значимо: λ-Уилкса = 0,01 при р = 0,025.

Рис. 1. Дендрограмма сходства сообществ макрозообентоса устьевых участков малых рек Нижнего Новгорода по структурно-функциональным показателям 2001 г., полученная с помощью многомерного кластерного анализа методом Уорда (1 - р. Кова, 2 - р. Старка, 3 – р. Рахма, 4 – р. Гниличка, 5 – р. Борзовка, 6 – р. Черная, 7 – р. Ржавка, 8 – р. Левинка)

Таким образом, установлено, что в приустьевой зоне малых рек происходит накопление загрязняющих веществ, устья испытывают наибольшую степень антропогенной нагрузки, о чем свидетельствует уменьшение числа видов, численности и биомассы донных организмов. Данная тенденция наблюдается в приустьевой зоне большинства городских водотоков что, свидетельствует об информативности этих участков для анализа качества воды и оценки влияния малых рек на другие водные объекты.

Анализ качества воды малых рек осуществлялся по четырем системам (показателям), разного уровня интегрированности, которые широко используются и рекомендуются в современной гидробиологической литературе[25-27]. В тоже время каждая из этих систем имеет собственные возможности и ограничения. Так, например, система сапробности, справедливо критикуемая в современной гидробиологической литературе [27], менее чем остальные индексы пригодна в качестве основного показателя качества воды. Серьезным недостатком этой системы является неадаптированность к условиям малых рек нашего региона. Эта система практически не позволяет установить степень загрязнения водотока из-за недостаточного количества видов-индикаторов.

В большинстве исследованных малых рек олигохеты являются основными индикаторами, численность которых и использовалась для расчета индекса. Результаты, полученные сапробиологическим методом, не коррелируют с гидрохимическими показателями, такими как ХПК (химическое потребление кислорода) и ИЗВ (индекс загрязненности вод), кроме того, нами не выявлено зависимости между значениями индекса сапробности и концентрациями отдельных элементов. Индекс Гуднайта-Уитлея, учитывающий соотношение численности олигохет к численности всего макрозообентоса, по нашим данным также показал слабо выраженную линейную зависимость от показателя ХПК.

Напротив, при исследовании устьевых участков установлена значительная степень отрицательной корреляции между индексом Шеннона и обобщенным химическим показателем ИЗВ (рис. 2).