Methodical choice questions of bioindication test objectsby coefficients of variation comparison algorithm.pdf Биомониторинг как составная часть экологического мониторинга позво-ляет получить интегральную оценку последствий действия на окружающуюсреду комплекса загрязняющих веществ. Для зонирования территории, т.е.выделения зон с относительно одинаковым уровнем техногенного воздей-ствия, используются методы биоиндикационных исследований, связанные сучетом изменений анатомо-морфологических параметров и габитуальныхпризнаков организмов. К числу наиболее часто используемых для зониро-вания территории биоиндикационных критериев относятся состояние ипродуктивность лесных насаждений. В качестве индикаторов состоянияприродной среды в зонах загрязнения используется сумма признаков и ин-тегральных показателей, характеризующих состояние деревьев или древо-стоев в целом.Для характеристики состояния отдельных организмов наиболее доступ-ным способом индикации является оценка изменений морфометрическихпризнаков под воздействием факторов окружающей среды. Наличие расте-ний, различающихся по морфологическим параметрам, позволяет популяцииполнее использовать природные ресурсы и сохранять устойчивость в изме-няющихся условиях среды [1. С. 29].142 Н.В. Кокорина, П.Б. ТатаринцевКаждому признаку свойственна определенная величина индивидуальнойизменчивости, причем разные признаки одного генотипа варьируют под дей-ствием факторов среды не однотипно, т.е. для каждого признака характерныпределы его варьирования [2. С. 215]. Трудоемкость применения биоиндика-ционного критерия, а следовательно, и его практическая значимость опреде-ляются в первую очередь изменчивостью признака.Показателями изменчивости признака являются дисперсия 2x S , стандарт-ное отклонение x S и коэффициент вариации x Cv . Коэффициент x Cv не зави-сит от единиц измерения, поэтому удобен для сравнительной оценки различ-ных выборочных совокупностей - он позволяет получить информацию обособенностях норм реакции разных видов растений и их признаков. Однако влитературе, посвященной изучению изменчивости биологических признаков,не представлена оценка статистической значимости наблюдаемых различий вкоэффициентах вариации, что приводит к некорректным выводам, поскольку,во-первых, являясь случайными величинами, они проявляют изменчивость отвыборки к выборке, а во-вторых, выборочные коэффициенты обладают раз-ным смещением для разных выборок. Таким образом, оценка коэффициентавариации, полученная по формуле x 100%xSCvx= , является смещенной и по-этому на практике допускает систематическую ошибку, но в тоже время онаобладает свойством состоятельности (систематическая ошибка с ростом объ-ема выборки уменьшается). Наличие систематической ошибки в оценке ко-эффициента вариации не позволяет в полной мере осуществлять сравнениевыборочных коэффициентов.Задачами исследования являются нахождение алгоритма расчета стати-стической значимости различий между двумя коэффициентами вариации, атакже оценка прикладного значения величин коэффициентов вариации при-знаков - их прогнозной ценности для выбора оптимального тест-объектабиоиндикации при определении его сопряженности с изменениями индиката.К настоящему времени накоплен значительный объем сведений по акку-муляции поллютантов в биологических объектах, выявлены виды-индикаторы загрязнений окружающей среды. Однако отсутствие координа-ции и единого методического подхода в проведении исследований по биомо-ниторингу загрязнений подчас делает невозможным сравнение и практиче-ское применение материалов, полученных разными исследователями. В связис этим актуальность приобретают сравнительные исследования реакций био-индикаторов на факторы загрязнения в сходных условиях.Морфометрические параметры ассимиляционных органов имеют адап-тивное значение, поэтому являются удобными маркерными признаками, учи-тывая которые можно судить о состоянии растительного организма в услови-ях техногенного пресса. Нами производилась сравнительная оценка исполь-зования одно- или двулетней хвои сосны сибирской (Pinus sibirica Du Tour) иели сибирской (Picea obovata Ledeb.) для установления зависимости массыхвои и охвоенности побегов от уровня атмосферного загрязнения в результа-те сжигания попутного газа на факельных установках в районе ПриобскогоМетодические вопросы выбора тест-объектов 143месторождения нефти (ХМАО-Югра). Сопряженный анализ количественныхпараметров сосны сибирской и ели сибирской проводился с использованиемобразцов, полученных с ключевых участков, заложенных на различном рас-стоянии от стационарного источника загрязнения в соответствии с преобла-дающими направлениями ветров в течение года.В ходе исследования производился расчет внутрипопуляционной измен-чивости биоиндикационных показателей по возрастным состояниям для двуххвойных пород путем анализа показателей массы 100 шт. хвоинок текущего ипрошлого года жизни обеих пород деревьев, охвоенности (массы хвои наединицу длины побега) их годичных и двухлетних побегов в двух направле-ниях от источника загрязнения. В качестве критериев изменчивости количе-ственных признаков (массы хвои и охвоенности побегов) использовались ихсредние значения, дисперсии и коэффициенты вариации.Для установления отличий средних показателей между ключевыми участ-ками по градиенту загрязнения данные обрабатывались методом однофак-торного дисперсионного анализа. Опровержение нулевой гипотезы о равен-стве средних с помощью дисперсионного анализа позволило применить кри-терий Ньюмена-Кейнса для множественных сравнений. Сочетание двух ме-тодов обработки данных (однофакторного дисперсионного анализа и множе-ственных сравнений) позволило оценить выраженность морфологическихреакций на атмосферное загрязнение двух древесных пород с учетом возрастахвои. Определение пригодности анализируемых признаков для практическихцелей биоиндикации производилось путем сопоставления полученных дан-ных с результатами расчета показателей изменчивости.Чувствительность критерия Фишера (F-критерия), применяемого в дис-персионном анализе, при малом значении теоретического коэффициента ва-риации CvX высока, поэтому отсутствие статистически значимых различийзначений показателя между ключевыми участками в таком случае означаетотсутствие влияния загрязнения на данный морфологический признак. Высо-кая чувствительность критерия Фишера позволяет уменьшить объем выбор-ки. При среднем или повышенном значении CvX чувствительность F-критерия понижена, что приводит к необходимости увеличения объема вы-борки в случае отсутствия статистически значимых различий. На практикеэто делает невозможным использование индикатора в связи со значительнымростом трудоемкости исследований.Теоретический коэффициент вариации Cv 100%mƒƒƒƒ = , где ƒ ƒ - стан-дартное отклонение, mƒ - математическое ожидание случайной величины ƒ .Коэффициент вариации используется для сравнения рассеивания двух и бо-лее признаков, имеющих различные единицы измерения. Таким образом, онпредставляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в про-центах.Для решения задачи сравнения двух выборочных коэффициентов вариа-ции будем считать, что имеются две выборки X и Y объемами nx и ny из двух144 Н.В. Кокорина, П.Б. Татаринцевнормально распределенных генеральных совокупностей N(mX,σX) и N(mY,σY)соответственно. Параметры mX, mY, σX, σY на практике обычно неизвестны,поэтому в дальнейших рассуждениях будем опираться на их выборочныеоценки. Коэффициенты вариации σX 100%XCvXm= и σY 100%YCvYm= для ука-занных совокупностей в связи с этим будут нам неизвестны, но их такжеможно оценить.Такие оценки, как выборочное среднее или выборочная дисперсия, ужедостаточно хорошо исследованы, а вот оценка коэффициента вариации в ли-тературных источниках практически никак не характеризуется с точки зренияее числовых характеристик и типа распределения. Сравнение двух наблю-даемых коэффициентов вариации требует ответа на вопрос: являются ли на-блюдаемые различия случайными и теоретические коэффициенты вариацииравны между собой или же различия так велики, что это никак нельзя отнестина счет случайности и теоретические коэффициенты не совпадают.Вычислим выборочные оценки. Средние:11 nxix ix xn == ƒ ,11 nyiy iy yn == ƒ . (1.1)Дисперсии:2 ( )2111nxx ix iS x xn == −− ƒ , 2 ( )2111nyy iy iS y yn == −− ƒ . (1.2)Отношение x 100%xSCvx= используется на практике в качестве оценки тео-ретического коэффициента вариации CvX. В чистом виде величинаx 100%xSCvx= непригодна для сравнения, основной причиной этого являетсянеизвестный тип распределения Cvx . Попытка охарактеризовать тип распреде-ления Cvx привела к результату, малопригодному для практического использо-вания. Кроме того, использование моделирования методом Монте-Карло показа-ло наличие систематического смещения эмпирического коэффициента относи-тельно теоретического ( Cvx оказывается несколько меньше CvX). Обойти данноепрепятствие можно путем двух сравнений: Sx с y S и x с y .Когда коэффициенты вариации в двух совокупностях совпадают, отноше-ния выборочных средних и выборочных среднеквадратичных отклоненийбудут примерно одинаковыми. Действительно, если CvX = CvY, то верно со-отношение σX σYX Y m m= , из которого следует, чтоσσX XY Ym rm= = . (1.3)Из соотношения (1.3) следует, что различия в параметрах распределений, об-ладающих одинаковыми коэффициентами вариации, определяются только мас-Методические вопросы выбора тест-объектов 145штабным коэффициентом r. Практически это означает, что если удастся пока-зать, что наблюдаемые различия в средних и среднеквадратичных отклоненияхсоставляют одинаковую величину, то тем самым будет доказано равенство ко-эффициентов вариации в рассматриваемых совокупностях. В соответствии сэтим принципом нулевая гипотеза будет следующей: существует такое числоr > 0, что верны два утверждения H0:σX σYX Yrm rm= ⋅ ⎧⎨⎩ = ⋅. Альтернативная

Скачать электронную версию публикации