Клен остролистный – листопадное дерево, широко распространенное в европейской части России. Это типичный представитель смешанных широколиственных, в том числе и припойменных лесов, часть урбанистических и культурных ландшафтов. Клен остролистный — факультативный гелиофит, который более требователен к почве и другим условиям по сравнению с липой мелколистной и березой бородавчатой.
Несмотря на то что клен остролистный используется как биоиндикатор в меньшей степени, чем другие древесные виды, морфологическая изменчивость его листовых пластин становится все более привлекательной для биоиндикационных исследований [1, 4, 7, 9].
В настоящее время для оценки антропогенного стресса часто используется флуктуирующая асимметрия (ФА), которая проявляется в незначительных ненаправленных отклонениях от идеальной асимметрии и может указывать на уровень стабильности развития и использоваться для оценки антропогенного стресса. Частотная гистограмма величины ФА представляет собой нормальное распределение величин разностей между размером правого и левого признаков (R – L). Два других вида асимметрии: направленная (НА) и антисимметрия (АнС) — используются меньше в целях биоиндикации, поскольку эти виды асимметрии проявляют свойства, определяемые генотипом. Помимо нормирующей разности с использованием величины (R – L), существуют другие интегральные методы. Одним из них является метод геометрической морфометрии (морфогеометрический метод, МГ-метод), при котором наносятся метки по краю всей листовой пластины, находится их смещение в двухмерном пространстве в зависимости от усредненных положений эталонной фигуры с выровненными координатами выбранных точек [2, 3].
Цель данной работы заключалась в изучении влияния индустриального стресса, уровня выбросов от автотранспорта и уровня поднятия ландшафта на величину ФА листовой пластины и выяснении возможности использования клена остролистного в качестве вида-биоиндикатора стабильности развития.
Материалы и методы
Сбор гербария
Сбор листовых пластин проводился на территории Владимирской области в 2013–2014 гг. из 10 регионов этой области. Собирались по 100 листовых пластин с каждой из 25 популяций (по 10 деревьев), с 5 выраженными лопастями. Листья отбирались с края кроны, на высоте 1,5–2 м на расстоянии 100–300 м от крупных автомагистралей, в парках, на аллеях, в том числе вдоль крупных автотрасс. Антропогенный стресс оценивался по уровню выбросов токсичных веществ от автотранспорта и от стационарных источников. По данным администрации области в 2014 г. наибольший объем выбросов от автотранспорта был во Владимире (34,7 тыс. т), а наименьший — в Кольчугинском районе (1,5 тыс. т), что превышало выбросы от предприятий соответственно в 1,4 и 7,7 раза [5]. Наименьшая высота ландшафта отмечена в Вязниковском районе (97,6 м), а наибольшая — в Кольчугинском районе (212 м). Высота рельефа измерялась программой Googleearth.
Морфогеометрический метод
Листья фотографировались цифровой камерой c мерной линейкой (ГОСТ 427-75) для масштабирования (единица масштаба 1 см соответствовала расстоянию в пикселях между двумя последними метками – 21-й и 22-й). Всего наносилось 12 пар меток, из них 11-я и 12-я лежали на оси симметрии – средней жилке (рис. 2). В качестве меток выбирались самые распознаваемые места: окончания жилок, места наибольшей кривизны в межлопастных пазухах. Обработка данных проводилась в пакете программ TPS, постановка Прокрустова двухфакторного дисперсионного анализа проводилась программой SAGE. Подробное описание анализа изложено в свободном доступе, в том числе на сайте www.morphometrics.orgc доступом к компьютерным программам по геометрической морфометрии. Основными этапами тестирования морфогеометрической флуктуирующей асимметрии (MGFA) были: а) нанесение меток в двух повторностях, т.е. создавались по два файла формата TPS для каждой листовой пластины; б) подготовка общего файла TPS; в) подготовка текстовых файлов, содержащих информацию о парных метках и количестве обрабатываемых образцов, т.е. листовых пластин; г) постановка пермутационного теста с размножением массива значений прокрустовых расстояний (1000) для нормализации выборок и избегания примеси антисимметрии.
Рис. 1. Билатерально-симметричные метки, использованные для морфогеометрического анализа флуктуирующей асимметрии клена остролистного (скриншот, программа TPSdig)
Прокрустов дисперсионный анализ основан на вычислении произведения средних квадратов прокрустовых расстояний двух факторов «сторона» и «особь». Величина ФА, определяемая морфогеометрическим методом, в сантиметрах, определялась по формуле [6, 8]:
MGFA = 0,798√MSis– MSerror,
где:
MGFA – величина морфогеометрического индекса флуктуирующей асимметрии (см);
MSis – средний квадрат взаимодействия факторов «сторона» и «особь»;
MSerror – средний квадрат ошибки измерения.
Направленная асимметрия (MGDA) по величине среднего квадрата фактора «сторона». При начальной обработке значений использовалась программа Excel. Корреляционный и регрессионный анализы проводились в среде программы STATISTICA 10 (Stat.SoftInc). Статистическая значимость определялась на уровне α = 0,05.
Регрессионный анализ
Использовались обобщенная линейная модель (GLM), факториальная регрессия (factorialregression). Критериальной функцией служила функция желательности D, величина которой определялась по формуле:
,
где:
D – обобщенная функция желательности;
d1,d2,d3 – частная функция желательности для трех факторов (высота рельефа, автовыбросы и выбросы стационарных источников);
n – число изучаемых факторов.
Частные функции желательности находились по формуле:
,
где:
у – кодированное значение признака.
Значения факторов кодировались в значениях однотипной шкалы в диапазоне [0,1]. Значения около 1 являлись наиболее желательными в смысле максимального отклика в виде наибольших значений величины ФА. Каждый из трех факторов сообщал о величине ФА при прочих фиксированных значениях. Графически обобщенная функция желательности – это одноплоскостная многозначная функция с нелинейной областью отклика. Она широко используется в экологии в качестве критерия оптимизации.
Результаты
Морфогеометрический метод
Вариация направленной асимметрии была выше, чем флуктуирующей асимметрии (коэффициенты вариации соответственно 212,3 и 41,6). МГ-метод показал величины MGFA от 0,013 (г. Меленки) до 0,035 (г. Владимир). В таблице 1 приведены результаты анализа влияния трех факторов на величину ФА.
Таблица 1
Результаты обобщенного регрессионного анализа влияния трех факторов на величину ФА
|
Факторы (источники вариации) |
SS |
df |
MS |
F |
p |
|
Автовыбросы (1) |
0,000 |
1 |
0,000 |
12,07 |
*** |
|
Высота рельефа (2) |
0,001 |
1 |
0,001 |
35,01 |
****** |
|
Промышленные выбросы (3) |
0,001 |
1 |
0,001 |
20,76 |
***** |
|
(1× 2) |
0,001 |
1 |
0,001 |
13,68 |
*** |
|
(1× 3) |
0,001 |
1 |
0,001 |
12,39 |
*** |
|
(2× 3) |
0,001 |
1 |
0,001 |
23,27 |
***** |
|
(1× 2× 3) |
0,001 |
1 |
0,001 |
14,57 |
*** |
|
Ошибка |
0,005 |
124 |
0,000 |
Обозначения: SS – сумма квадратов; df – степень свободы; MS средний квадрат; F – критерий Фишера; р – вероятностный уровень (*** – < 10-4; ***** – < 10-5; ****** – < 10-7)
Высота рельефа оказывала наиболее сильный эффект на величину флуктуирующей асимметрии (F = 35,01; p < 10-7). В сочетании с промышленными выбросами этот фактор также показывал серьезное влияние на величину ФА. Индустриальные выбросы в атмосферу и выбросы от автомобилей оказывали меньший эффект (соответственно, F = 20,76; F = 12,07; р =10-5 и р = 10-4).
Не было получено статистически существенного различия в величине ФА среди различных пар меток.
Практически в каждой популяции присутствовали статистически значимые величины НА и ФА, поэтому была получена корреляционная связь между значениями индексов MGDA и MGFA (n=25; Spearman’s r=0,78; p<0,000). Не было получено прямой корреляционной зависимости величин асимметрии (MGDA или MGFA) от величины индустриального стресса, выбросов в атмосферу от автотранспорта или от высоты ландшафта.
В трехмерном уровне значений функции желательности повышенная величина ФА была характерна для местности с высокими объемами автотранспортного загрязнения, в местности с пониженным рельефом. Высокая ФА наблюдалась в местах с возвышенным рельефом (более 100 м), хотя и с низким автотранспортным загрязнением (D>2,0; рис. 2).
Рис. 2. Наибольшая величина функции желательности (ось ОZ — desirability), соответствующая пониженной стабильности развития (красный участок поверхности отклика, проецируемый также на нижнюю плоскость), характерна в популяциях в местности с высоким рельефом (ось ОУ - height), а также в популяциях в местах с высокой плотностью автомобильного движения (ось ОХ — auto). Справа внизу – шкала величины функции желательности
На возвышенном рельефе функция желательности принимала высокое значение (D=1,5–1,7) при высоком объеме выбросов со стороны предприятий. Это подтверждает требовательность к почвам как к основному фактору, влияющему как на жизнеспособность популяции, так и на стабильность развития клена. При трехфакторном взаимодействии: автовыбросы × промышленные выбросы × высота рельефа — два первых фактора совместно оказывали значительный эффект на изменчивость ФА и стабильность развития, более значимый, чем рельеф местности (рис. 3). Функция желательности имела наибольшее значение (D=4,5–5,0) при воздействии указанных факторов независимо от высоты рельефа.
Рис. 3. Воздействие трех факторов: автовыбросы (ось OX - auto) × промышленные выбросы (OZ — industrialemission) × высота рельефа (OY — height)
Таким образом, независимо от высоты рельефа местности повышение выбросов от автотранспорта и промышленных предприятий совместно приводило к повышению ФА и, следовательно, к снижению стабильности развития.
Обсуждение и выводы
Присутствие направленной асимметрии говорит о высоком различии в форме листовых пластин в двухмерном пространстве. Индивидуальная изменчивость (фактор «образец») была статистически значимой во всех случаях, т.е. пластины существенно отличались в популяциях. Высокий уровень загрязненности автотранспортом (основной загрязнитель атмосферы в городах Владимирской области) вызывает повышение флуктуирующей асимметрии в пластинах клена остролистного и, следовательно, снижение стабильности развития этой популяции.
Высокая корреляционная связь между двумя видами асимметрии показала взаимообусловленность обеих форм изменчивости: генотипической и фенотипической. Предыдущие аналогичные работы, проведенные с листовыми пластинами популяций липы мелколистной [2] и дуба черешчатого [3], не показали подобной связи и столь явного присутствия направленной асимметрии. На основании полученных результатов проведенная работа позволяет сделать следующие выводы:
1) наиболее значимое влияние на стабильность развития клена оказывает высота рельефа, затем выбросы от промышленных предприятий и автомобильные выбросы;
2) на снижение стабильности развития клена остролистного оказывает совместное (синергетическое) воздействие автомобильных выбросов и общего промышленного загрязнения от предприятий;
3) пониженный рельеф местности при высоких значениях автомобильных выбросов приводит к снижению стабильности развития клена остролистного.
Рецензенты:
Мудрак Н.С., д.б.н., ФГБУ «Федеральный центр охраны здоровья животных» (ФГБУ «ВНИИЗЖ»), г. Владимир;
Мищенко Н.В., д.б.н., ФГБО УПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Владимир.