авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

«Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Российская академия наук Кольский научный центр Мурманский морской ...»

-- [ Страница 3 ] --

Погребов В.Б., Филиппов А.А. Распределение зообентоса на скалистой литорали в губах Баренцева моря при различных амплитудах приливных колебаний // Гидробиологические исследования в заливах и бухтах северных морей России. Апатиты, 1994. С. 116-138.

Пропп М.В. Донные сообщества ламинарий и литотамния в верхней сублиторали Восточного Мурмана // Состав и распределение планктона и бентоса в южной части Баренцева моря. М.: Наука, 1966. С. 92-115.

Ржавский А.В., Деарт Ю.В., Бритаев Т.А., Павлова Л.В. Биоразнообразие сообществ твёрдых грунтов губ Кольского побережья Баренцева моря // Биоразнообразие: результаты и перспективы исследований: мат-лы Всерос. заоч. науч. конф. 11 нояб. 2009 г. Тамбов:

Издательский дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2009. С. 214-231.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Ушаков П.В. Мурманская биологическая станция Академии Наук СССР в губе Дальне Зеленецкой и ее первые научные работы // Труды Мурманской биологической станции. Т. 1.

1948. С. 10-33.

Шаронов И.В. Сублиторальные бентонические группировки губы Ярнышной // Труды Мурманской биологической станции. Т. 1. 1948. С. 155-164.

Bray, J.R., Curtis, J.T. An ordination of the upland forest communities of Southern Wisconsin.

EcoL Monogr. 1957. Vol. 27. P. 325-349.

ВЛИЯНИЕ ВАРИАЦИЙ МАГНИТНОГО ПОЛЯ ЗЕМЛИ НА ДВИГАТЕЛЬНУЮ АКТИВНОСТЬ КРАБА PARALITHODES CAMTCHATICUS БАРЕНЦЕВА МОРЯ А.В.Емелина 1, О. М. Владимирова 2,Н.С Фролова Мурманский морской биологический институт КНЦ РАН, г. Мурманск, Россия Санкт-Петербургский государственный гидрометеорологический университет, г. Санкт-Петербург, Россия.

Существует ряд факторов внешней среды, для восприятия которых природа не предусмотрела специальных рецепторов. Наиболее важным из этих факторов является геомагнитное поле. Обладая «магниторецепторами» животные могли бы их использовать для целей компасной ориентации в магнитном поле Земли. Поэтому долгое время многие исследователи самыми разными методами среди разных групп животных и у человека пытались обнаружить способность воспринимать геомагнитное поле (Прессман, 1968;

Холодов, 1975).

Однако эти работы отличает отсутствие оправданных предположений в отношении механизмов действия магнитного поля на животных. С открытием электрорецепции у некоторых видов рыб возможность восприятия магнитного поля электрочувствительными животными была доказана строгими методами сенсорной физиологии (Броун, Муравейко, 1980).



Беспозвоночные животные не имеют электрорецепторов, хотя в процессе эволюции и жизнедеятельности они подвергались и подвергаются воздействию вариаций магнитного поля Земли. Обнаружение биогенного магнетита у многих животных позволило по новому рассмотреть проблему магниторецепции (Биогенный магнетит..., 1989). У морских млекопитающих, рыб, черепах, птиц, насекомых, крабов магнитные частицы были окружены нервной тканью, подтверждая взаимодействие между частицами и мозгом. Поэтому притягательной для биологов является гипотеза о возможности использования животными биогенного магнетита для целей геомагнитной ориентации при длительных миграциях.

Установление способности определенных сенсорных структур к рецепции магнитного поля является важным и для сенсорной физиологии, поскольку открывает новый вид рецепторов (магниторецепторы), с помощью которых возможно объяснить ориентационное и миграционное поведение. Однако до настоящего времени такие сенсорные образования у животных не обнаружены.

Целью нашей работы было оценить возможность восприятия беспозвоночными животными, на примере крабов, магнитного поля и его вариаций. Кроме того, следовало выяснить, обладает ли магнитное поле специфическим действием или влияет на организм посредством индуцированного электрического поля.

В качестве критерия магниточувствительности животного использовали его двигательную активность, поскольку все сенсорные структуры замыкаются на мышцах.

Поэтому с помощью специальной экспериментальной установки исследовалась двигательная активность краба при действии на животное геомагнитного поля. Установка содержала Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН кинематический блок, связанный с крабом и тензодатчиком, преобразователь в модулированное напряжение постоянного тока, аналого-цифровой преобразователь и регистратор на основе персонального компьютера. Дискретность измерений варьировалась в широких пределах, что позволяло изучать особенности ритмики животных в различных частотных диапазонах.

Для оценки магнитных возмущений использовалась амплитуда возмущений в единицах магнитной индукции (нТл). Электростимуляцию животных осуществляли через пару пластин из нержавеющей стали, которые соединяли с источником постоянного или переменного тока.

Опыты выполнены на 7 экземплярах камчатских крабов в возрасте 4 – 5 лет.

Проведен анализ влияния естественных возмущений магнитного поля Земли на краба, который выполнялся путем сравнения значений двигательной активности с ежеминутными индексами геомагнитной возмущенности (рис. 1). Данные по индексам геомагнитного поля были получены из финской обсерватории Соданкюля, расположенной максимально близко от Мурманска. При этом универсальное время (UT) обсерватории переводилось в московское декретное время для согласования рядов данных, а индексы геомагнитного поля отсчитывались как отклонения от среднего значения индукции, деленные на 10. Из приведенного примера видно, что кривые двигательной активности и геомагнитных возмущений носят практически зеркальный характер: повышение индукции поля снижает двигательную активность животного.





Реакция на естественное магнитное поле, по-видимому, однозначно зависит от спектрального состава возмущений магнитного поля Земли. В настоящее время полный спектральный состав возмущений геомагнитного поля не может быть установлен ввиду отсутствия технических возможностей – имеющиеся геофизические магнитометры ограничены частотным диапазоном не более 2 Гц. Поэтому компоненты геомагнитного поля по осям X, Y, Z определяются с частотой дискретизации равной 2 Гц (дважды за секунду). Компонента по оси Х указывает на истинное северное направление, компонента по оси Y – на восточное, компонента по оси Z направлена вниз к центру Земли. Есть два вида графиков, при этом один показывает данные текущего дня, включая последние 6 часов предыдущего дня, а другой показывает данные за текущий час вместе с данными за предыдущий час. Оба графика обновляются каждые 5 минут.

Рис. 1. Кривые двигательной (поведенческой) активности камчатского краба (ПА) за 1-минутные интервалы времени и индексов возмущенности вертикальной составляющей (ось Z) магнитного поля Земли (МПЗ) за такие же интервалы. Ось ординат – значения индексов ПА и МПЗ, ось абсцисс – минуты Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Зарегистрирована непо средственная реакция краба на гео магнитную бурю интенсивностью порядка 150 нТл, которая наблюда лась в ночь с 4 на 5 ноября 2011 года (рис. 2). Краб реагировал даже на изменения геомагнитного поля ин тенсивностью 5-10 нТл. Анализ полу ченных данных показал, что чувстви тельность животных к горизонтальной компоненте магнитного поля Земли (ось Y, поле направлено с запада на восток) составляет 4.1 ± 0.23 нТл.

Моделирование геомагнит ной бури в аквариуме (частота вертикального магнитного поля составляла 8 Гц, интенсивность 103 нТл) показало, что двигатель ная активность крабов с началом бури резко снижается и сохра няется в течение всего времени Рис. 2. Реакция камчатского краба на геомагнитную бурю. воздействия, причем уровень Верхняя запись - геомагнитные вариации (ось ординат снижения зависит от интенсив справа), нижняя запись – двигательная активность животного ности стимула. Конечно, все ком (ось ординат слева). Использованы данные возмущенности поненты магнитного поля Земли горизонтальной компоненты (ось Y) магнитного поля Земли. воздействуют на животное одно временно и противоречий в по лученных результатах не наблюдается, поскольку при снижении интенсивности верти кально направленного поля двигательная активность краба всегда возрастает. Известно, что геомагнитные бури угнетают пищевую и двигательную активность лососевых рыб (Степанюк и др., 2008). Кроме того, имеются данные о влиянии электромагнитных полей крайне низких частот на поведение ближайших родственников крабов – эвригалинных длиннопалых раков (Степанюк, Зимин, 1998). Здесь установлен максимум чувствитель ности животных к электромагнитным полям с частотами 7-8 Гц и выявлено отпугиваю щее влияние этих частот (уход из зоны действия поля). Полученные данные важны в экологическом аспекте, поскольку крайне низкие частоты формируются геомагнитными вариациями и при техногенной человеческой деятельности.

Литература Биогенный магнетит и магниторецепция. Пер с англ. / Под ред. Дж. Киршвинка, Д.

Джонса, Б. Мак-Фиддена. М.: Мир, 1989. 353 с.

Броун Г.Р., Муравейко В.М. Восприятие магнитного поля ампулами Лоренцини скатов // Сигнализация и поведение морских рыб. Л., Наука. 1980. С. 39-64.

Прессман А.С. Электромагнитные поля и живая природа. М.: Наука, 1968. 288 с.

Степанюк И.А., Зимин А.В. Воздействие переменных электрических полей на длиннопалых раков // Рациональное использование прибрежной зоны северных морей. Материалы докладов 2-го межд. семинара, Кандалакша, 3-5.08.1997. СПб.: Изд. РГГМИ, 1998. С. 203- Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Степанюк И.А., Зимин А.В., Хотченков С.В., Нестерова Т.В. Возможности управления поведением радужной форели путем использования электромагнитных полей // Космогеофи зические и гидрофизические факторы в морских технологиях. СПб.: Астерион, 2008. С. 4-11.

Холодов Ю.А. Реакция нервной системы на электромагнитные поля. М., Наука, 1975. 205 с.

СУТОЧНАЯ ДВИГАТЕЛЬНАЯ АКТИВНОСТЬ НЕРПЫ (PHOCA HISPIDA) ПРИ СОВМЕСТНОМ СОДЕРЖАНИИ С ГРЕНЛАНДСКИМ ТЮЛЕНЕМ Ю.А.Жарова Мурманский государственный технический университет, г. Мурманск, Россия matilek9@bk.ru Одним из механизмов адаптации животного к условиям окружающей среды является изменение его поведения. Характер таких изменений зависит от степени и интенсивности факторов, оказывающих влияние на организм. Смена форм поведения и количественные изменения его параметров могут быть следствием биотических (включая влияния со стороны человека) и абиотических (циркадианных, климатических и т.д.) факторов (Морские млекопитающие…, 2010).

При содержании арктических тюленей в условиях океанариумного содержания, помимо условий окружающей среды, огромное значение имеет человеческий фактор, поскольку именно человек контролирует время кормления и объем пищи (происходит взаимодействие человека и животного). Наконец сам факт помещения животного в ограниченное небольшое пространство, существенное обеднение его “внешнего мира” и одновременно воздействие комплекса условий неволи заставляют всех попадающих в неволю животных приспосабливаться к несвойственным им условиям жизни (Попов, Ильченко, 1990).

Этологические наблюдения за животными, как в естественной среде обитания, так и в условиях неволи позволяют ответить на большой круг вопросов, касающихся особенностей различных типов поведения в различных условиях. Кроме того, такие исследования могут помочь в прогнозировании реакции исследуемого вида на те или иные внешние воздействия, а также на перемены внутреннего состояния, что впоследствии может стать чутким индикатором изменений различных физиологических параметров (Зимина, Мишин, 2003).

Целью настоящей работы: наблюдение за изменением суточной активности кольчатой нерпы (Phoca hisida) в условиях неволи при совместном содержании ее с другим животным.

Задачи:

1. Наблюдение особенностей суточной активности кольчатой нерпы в условиях стационарного океанариума.

2. Выявить влияние на суточную активность кольчатой нерпы совместного содержания ее с гренландским тюленем.

Объектом наблюдений являлась кольчатая нерпа (Pusa hispida) в возрасте 4-х лет, которая содержалась в неволе 3 года.

Нерпа содержалась в закрытом помещении при постоянной температуре и искусственном освещении, в пластиковом бассейне размером 6.4 м х 3.2 м и глубиной 1.2 м. В бассейне имелся пластиковый помост, служащий для кормления и отдыха животного.

Нерпу кормили три раза в сутки (11:00;

15:00;

17:00).

Основными используемыми для наблюдения методами, являлись: «метод сплошного протоколирования» - непрерывная и максимально полная запись всех действий животного Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН и «метод регистрации отдельных поведенческих проявлений» - во время наблюдения фиксируют все случая проявления изучаемых действий (Попов, Ильченко, 1990).

Сочетание данных методов позволяет выделять поведенческие последовательности различных уровней, оценивать общие временные характеристики поведенческого потока, устанавливать функциональные зависимости между различными поведенческими проявлениями.

В ходе наблюдений фиксировалось время с момента всплытия до момента погружения нерпы под воду, а также количество всплытий. При помощи камеры и видео регистратора осуществляется запись, оцифровка и хранение полученного изображения. С помощью видеосъемки осуществлялось наблюдение за изменением поведения нерпы в течение суток.

В процессе обработки полученных данных учитывается время нахождения животного на помосте, под водой, на поверхности и отдых в воде (сон). При этом нахождение животного на помосте также считается периодом отдыха.

Наблюдая за нерпой в течение суток, удалось установить, что наибольшее время нахождения нерпы на помосте составило 2 часа в вечернее время суток с 20:00 до 22:00.

С 22:00 до 22:30 животное находилось под водой, в 22:30 нерпа всплыла и осталась отдыхать на поверхности воды до 00:00 (рис. 1). С 00:00 до 5:00 наблюдалась двигательная активность нерпы под водой, выныривая ненадолго, она осуществляла вдох. Перед кормлением нерпа увеличивает время нахождения на поверхности и уменьшает после еды. Кормление осуществлялось в 11:00, 15:00, 17:00. В результате проведенных наблюдений было выяснено, что за сутки нерпа проводит больше времени на поверхности, что может быть вызвано нахождением людей в океанариуме в непосредственной близости от животного.

Рис. 1. Период кормления кольчатой нерпы (слева) и фаза отдыха (справа) При совместном содержании с гренландским тюленем поведение нерпы меняется, она стала меньше находиться на поверхности и больше времени проводить в воде. На помост она практически не выходит и задерживается на нем всего на несколько секунд. Наибольшее нахождение на поверхности сместилось с вечернего времени суток (20:00-00:00) на ранее утро (5:00-6:30). После кормления, в период с 11:00 до 12:30, с 15:00 до 16:30, с 17:00 до 18:30 нахождение на поверхности увеличивается, а затем постепенно снижается (рис. 1).

С 7:30 до 8:30 и с 1:30 до 2:00 нерпа находится под водой, а без гренландского тюленя с 1: до 2:00 отдыхает на поверхности воды. Гренландский тюлень прячется под помостом, изредка высовываясь из-под него, чтобы сделать вдох и оглядеться, на помост выходит неуверенно, всегда отдельно от нерпы, для того, чтобы принять пищу.

В часы кормления активность нерпы возрастает, что свидетельствует о пищевой мотивации (рис.2). Перед кормлением нерпа плавает кругами, всплывая на поверхность, смотрит по сторонам. После кормления нерпа остается активной, спустя некоторое время нерпа постепенно снижает время нахождения на поверхности воды и вслед за этим снижается ее активность. В остальное время суток у нерпы было замечено стереотипное поведение.

Это выражалось в том, что она надолго погружалась под воду или плавала кругами.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Рис. 2. Активность кольчатой нерпы при наблюдении в привычных для нее условиях и после подселения к ней другого животного Из приведенных данных видно, что нерпа находилась большую часть времени на поверхности воды, а при совместном содержании с гренландским тюленем время нахождения на поверхности воды снизилось. На помост нерпа при этом практически не выходит, а если и выходит, то задерживается на нем всего на несколько секунд и снова ныряет в воду. Большую часть времени она стала проводить в воде. Время отдыха сместилось с вечернего времени суток (20:00-00:00) на раннее утро (5:00-6:30) (рис. 2). Когда кольчатая нерпа находилась в бассейне одна, она 2 часа в течение своего вечернего отдыха проводила на помосте, а когда она содержалась вместе с гренландским тюленем, она в эти часы стала находиться в углу вольера, держа на поверхности только голову. Несмотря на наличие в вольере другого тюленя, под воздействием пищевой мотивации в часы кормления активность нерпы возрастала (время кормления 11:00;

15:00;

17:00). После кормления активность ненадолго снижается, а затем снова начинает возрастать. Так же из графика (рис. 2) видно, что у нерпы наблюдаются частые повторяющиеся всплески активности, которые не были отмечены при нахождении ее одной в вольере.

Активность нерпы возрастает в часы кормления, она начинает интенсивно плавать кругами, часто выныривая и оглядываясь по сторонам. После кормления активность постепенно снижается, нерпа начинает не спеша плавать кругами под водой, изредка выныривая для вдоха. В целом, за сутки нахождение нерпы на поверхности воды составило 60%, а после подселения к ней гренландского тюленя снизилось до 35%.

Нерпа отдыхала в вечернее время суток с 20:00 до 00:00. При этом 2 часа нерпа отдыхала на помосте, затем 1.5 часа находилась под водой без движения в углу вольера, после чего она всплыла, оставшись без движения в том же углу. С подселением к нерпе гренландского тюленя отдыхать она стала в утренние часы, не больше 30 мин. оставаясь без движения в углу вольера над поверхностью воды.

Данное наблюдение выявило изменение двигательной активности нерпы после подселения к ней гренландского тюленя, которое выражалось в сокращении времени нахождения на поверхности, при этом активность во время кормления не претерпела изменений.

Выводы 1. В разных условиях содержания двигательная активность нерпы различна.

2. В океанариуме наблюдались всплески активности в часы кормления и длинная фаза отдыха в вечерние часы.

3. Подселение гренландского тюленя вызвало сдвиг фазы отдыха с вечера на раннее утро, стали наблюдаться частые всплески активности кроме часов кормления.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Литература Зимина О.А., Мишин В.Л. Применение этограмм при изучении поведения ластоногих //Совре менные проблемы физиологии и экологии морских животных: Сб. науч. тр. Апатиты 2003, 185-194 с.

Попов С.В., Ильченко О.Г. Методические рекомендации по этологическим наблюдениям за млекопитающими в неволе. М.: Изд-во Московского зоопарка, 1990, 77с.

Морские млекопитающие в биотехнических системах двойного назначения:

методическое пособие/ Г.Г. Матишов, В.Б. Войнов, Е.В. Вербицкий, А.А. Михайлюк, А.Р.

Трошичев, А.С. Гладких, В.Н.Светочев.-Мурманск:Изд. ММБИ КНЦ РАН, 2010, 131с.

ОСОБЕННОСТИ БИОГЕОГРАФИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ ФАУНЫ ДОННЫХ РАКООБРАЗНЫХ (СRUSTACEA: PERACARIDA) В ПРИБРЕЖНОЙ ЗОНЕ КОЛЬСКОГО ПОЛУОСТРОВА И ПРИЛЕЖАЩЕЙ АКВАТОРИИ О.Л. Зимина Мурманский морской биологический институт КНЦ РАН, г. Мурманск, Россия e-mail: Zimina@mmbi.info Вдоль побережья Кольского полуострова проходит Прибрежная ветвь теплого Мурманского течения, которое оказывает значительное влияние на формирование климатических и гидрологических условий этого района (Филатова, 1938;

Воронков и др., 1948;

Несис, 1960;

Ильин и др., 1978). В связи с этим биогеографическая структура донного населения прибрежья Кольского полуострова характеризуется наличием очень большого количества бореальных видов (Зонтова, 1958). Именно в этой части моря отмечаются наиболее заметные изменения донной фауны под влиянием колебаний теплосодержания и интенсивности теплого течения (Зацепин, 1962). В последнее время в прибрежной зоне и губах Кольского полуострова выявлено большое количество субтропическо-бореальных и бореальных атлантических видов донных организмов, ранее не отмечавшихся или редких для фауны Баренцева моря (Kantor et al., 2008;

Chaban, Nekhaev, 2010;

Nekhaev, 2011). Однако нахождение новых для акватории видов даже в пограничных зонах не всегда является результатом климатических изменений. Зачастую это следствие недостаточной изученности фауны отдельных таксономических групп в локальных районах (Ушаков, 1948).

Бентосных съемок в губах и заливах Восточного Мурмана проведено сравнительно мало. Относительно подробно в фаунистическом плане изучены губы Ярнышная, Дальне зеленецкая и Долгая (Шаронов, 1948;

Ушаков, 1948;

Пропп, 1966;

Голиков и др., 1993;

Анисимова, Фролова, 1994;

Бритаев и др., 2007;

Ржавский и др., 2009;

Бритаев и др., 2010;

Зимина, 2011). Также имеются некоторые сведения о составе и особенностях распределения беспозвоночных вдоль побережья Восточного Мурмана (Зонтова, 1958;

Милославская, 1958;

Зацепин, 1962;

Кузнецов, 1964;

Луппова, 1983).

Чаще всего исследования в губах проводились водолазным методом, а в открытой части прибрежной зоны в основном использовались драги и трал. Поэтому в имеющихся видовых списках зачастую отсутствуют организмы, имеющие малые размеры (1-5 мм). К ним относится большинство ракообразных надотряда Peracarida, который объединяет отряды Amphipoda, Isopoda, Cumacea, Tanaidacea и Mysidacea. Они очень широко распространены в арктических морях, обитают в большом диапазоне условий среды и вносят значительный вклад в разнообразие донного населения. Характерной чертой указанных отрядов ракообразных является отсутствие в жизненном цикле стадии пелагической личинки. Самки вынашивают яйца в выводковой сумке, из которой выходит вполне сформировавшаяся молодь.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Благодаря этой особенности перакариды являются удобным объектом для биогеографического анализа, т.к. их расселение происходит в основном путем миграции особей вслед за меняющимися условиями среды (Bryazgin, 1997).

Целью данной работы является анализ биогеографической структуры фауны Peracari da прибрежной зоны Кольского полуострова и прилежащей акватории.

Материал и методика

Работа основана на материале, собранном в губах и прибрежной зоне Кольского полуострова в экспедициях ММБИ в период с 2006 по 2011 гг. (таб., рис.).

Та б л и ц а Объем использованного материала Количество  Рейс  Год  Район  станций  НИС «Дальние  2006  Губа Ура  5  Зеленцы»  Береговая экспедиция  2006  Губа Ярнышная  3  ГС «Гидролог»  2007  Губа Ура  11  НИС «Дальние  Губы Долгая, Дворовая, Ивановская, Мезенский  2008  18  Зеленцы»  залив, 12мильная зона  НИС «Дальние  2009  Губы Долгая, Ярнышная, Дальне зеленецкая  17  Зеленцы»  Береговая экспедиция  2009  Губы Ярнышная, Дальне зеленецкая  5  Береговая экспедиция  2010  Губа Териберская  17  «Викинг1»  2011  Губы Дроздовка, Ивановская  11    Рис. Карта-схема района работ Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН В целом в районе исследования выполнено 87 станций. В глубоководных участках сбор проб осуществлялся дночерпателем ван-Вина (0.1 м2). Непосредственно у берега до глубин 20 м пробы отбирал водолаз специально оборудованной количественной рамкой (0.25х0.25 м), позволяющей предотвратить потерю мелких мобильных видов, либо принудительно закрывая дночерпатель Петерсена (0.025 м2) на дне. На каждой станции было отобрано по три пробы, которые промывали через сито с ячеей 0.75-1 мм и фиксировали 4% раствором формалина, нейтрализованным тетраборатом натрия. Последующую обработку и анализ материала осуществляли по стандартным методикам в лабораторных условиях. Таксономическая идентификация ракообразных отрядов Cumacea, Isopoda, Tanaid acea, Mysidacea проведена автором, отряда Amphipoda – к.б.н. О.С. Любиной.

Результаты и обсуждение Во всем исследованном районе идентифицировано 188 таксонов донных ракообразных надотряда Peracarida, 166 определено до видового ранга. Значительно увеличены видовые списки перакарид для губ Долгая, Ярнышная и Дальне зеленецкая по сравнению с (Ушаков, 1948;

Пропп, 1966;

Анисимова, Фролова, 1994;

Ржавский и др., 2009). В основном дополнены сведения о видовом составе изопод, кумовых раков и танаидацей.

В биогеографической структуре фауны ракообразных исследованного района в целом преобладают бореально-арктические виды. В разных районах их доля варьирует от 45% в губах Териберская и Долгая до 75% в Мезенском заливе. Характерной чертой биогеографической структуры фауны ракообразных прибрежья Кольского полуострова является значительное количество бореальных видов. Их доля минимальна в подверженном наименьшему влиянию теплого течения Мезенском заливе Белого моря (14%), в относительно изолированной губе Долгая и глубоководной губе Ура (24-27%). Максимальное количество бореальных видов отмечено в открытых губах Териберская и Дальне зеленецкая и прилежащих открытых районах Баренцева моря (34-38%). Бореальные виды, как правило, сосредоточены на выходе из заливов и в прибрежной зоне открытого моря (в районах максимального влияния теплого течения), а также на мелководных прибрежных участках внутри губ (в зоне максимального прогрева вод). Для исследованного района характерна очень высокая плотность поселения бореальных видов, местами достигающая 500-1000 экз./м2. Доля арктических видов в фауне района исследований в целом невелика. Они встречены в основном в ковшевых и глубоководных участках губ Долгая, Ярнышная и Ура, где формируют 10-20% фауны. В остальных районах доля арктических видов не превышает 5-10%, в том числе в самом удаленном Мезенском заливе.

В большинстве исследованных губ отмечено увеличение доли арктических видов и снижение доли бореальных с ростом глубины. Так, в губе Ура на глубине 6-30 м преимущественно обитают бореальные и бореально-арктические виды. Глубже 80 м бореальные виды практически не встречаются, но появляются представители арктической фауны. В губе Териберская в диапазоне глубин 5-50 м отмечены только бореальные и бореально-арктические виды, арктические встречены глубже 50 м. Аналогичное распределение наблюдается в губах Дальне зеленецкая и Ярнышная. Во внутренней части губы Долгая бореальные и арктические виды встречены во всем диапазоне глубин, однако глубже 50 м арктическая фауна численно преобладает над бореальной. В губах Дроздовка и Ивановская обследованы глубины до 20 м. В этом диапазоне бореальные виды также, как правило, преобладают над арктическими по обилию и частоте встречаемости. В относительно мелководном Мезенском заливе также отмечено широкое распространение бореальных видов и их численное преобладание над арктическими.

В исследованной прибрежной зоне открытого моря наблюдается несколько иное распределение биогеографических групп ракообразных. Здесь в диапазоне глубин 40-130 м Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН арктические виды практически отсутствуют, а бореальные составляют 35% фауны и образуют плотные поселения.

Такое пространственное распределение биогеографических группировок ракообразных в губах и присутствие в их глубоководных котловинах арктических видов связано с особенностями структуры водных масс, присущими краевым бассейнам с разными размерами и степенью изоляции (Семенов, 1990;

Nordgaard, 1905;

Анисимова, Фролова, 1994;

Бритаев и др., 2010;

Weslawski et al., 2011). Особенно ярко это проявляется в губах, частично изолированных от открытого моря мелководным порогом, способствующим поддержанию в ковшовой части более низких температур вследствие пониженного водообмена с открытой частью моря, и сохранению там благоприятных условий для развития арктической фауны (Семенов, 1988;

Семенов, 1990;

Наумов, 2006). Бореальные виды, как правило, сосредоточены на выходе из заливов и в прибрежной зоне открытого моря, где влияние теплого течения максимально, а также на мелководных прибрежных участках внутри губ в зоне максимального прогрева вод.

Особенностью прибрежной зоны Кольского полуострова является обилие бореальных и субтропическо-борельных атлантических видов, не характерных для остальной части Баренцева моря. В исследованном материале обнаружен ряд видов перакарид, которые в последних фаунистических сводках (Животные и растения…, 1981;

List of species…, 2001) для Баренцева моря не указывались, либо отмечались единично. К ним относятся амфиподы Bathyporeia elegans Watkin, 1938, Haploops tenuis Kanneworff, 1966, Kerguelenia borealis Sars, 1891, Crassicorophium bonelli (Milne Edwards, 1830), Unciola planipes Norman, 1867, и Urothoe elegans (Bate, 1857), Tryphosites longipes (Bate, 1862), и кумовый рак Lamprops fasciatus G.O.

Sars, 1863. Капреллида Phtisica marina Slabber, 1769, кумовый рак Diastylis lucifera (Kryer, 1837) и изопода Munna kroyeri Goodsir, 1842 ранее в фауне Баренцева моря не отмечались.

Все указанные виды являются тепловодными, как правило, широко распространены вдоль побережья и во фьордах Норвегии, а также в Северном и Балтийском морях, у побережья Британских о-вов, некоторые распространены до Средиземного и Черного морей (Гурьянова, 1951;

Ломакина, 1958;

Кусакин, 1988;

Brattegard, Holthe, 1997). В прибрежье Кольского полуострова в настоящее время эти виды встречаются довольно часто, нередко образуют плотные поселения. Так, численность B. elegans в губе Орловка составляет 150 экз./м2, а на траверзе губы Ярнышная достигает 300 экз./м2. U. planipes на траверзе губы Дроздовка формирует поселения плотностью до 150-200 экз./м2. Численность C. bonelli на мелководьях губы Дальне зеленецкая составляет 150-200 экз./м2.

Как правило, указанные виды отмечены в устьевых участках губ и открытой прибрежной части моря, преимущественно на чистых или слабозаиленных песчанистых грунтах с примесью ракуши и камней. Вероятнее всего их появление и массовое развитие в прибрежье Кольского полуострова связано с усилением интенсивности притока атлантических вод в Баренцево море в период 2000-2007 гг., максимальное теплосодержание которых приходилось на 2006 2007 гг. (Stiansen, Filin, 2008;

Matishov et al., 2009).

Таким образом, биогеографическая структура фауны перакарид в прибрежной зоне Кольского полуострова определяется воздействием теплого Мурманского течения. Пространственное распределение биогеографических групп в губах зависит от структуры водных масс, связанной с особенностями строения краевых водоемов. Появление новых и массовое развитие редких для фауны Баренцева моря бореальных атлантических видов ракообразных вероятнее всего обусловлено увеличением теплосодержания атлантических вод в период 2000-2007 гг.

Литература Анисимова Н.А., Фролова Е.А. Бентос губы Долгой Восточного Мурмана. Состав.

Количественное распределение // Гидробиологические исследования в заливах и бухтах северных морей России. Апатиты, 1994. С. 61-92.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Бритаев Т.А., Ржавский А.В., Павлова Л.В., Кузьмин С.А., Дворецкий А.Г. Современное состояние донных сообществ и поселений макрозообентоса на мелководье Баренцева моря и роль антропогенного фактора в их динамике // Динамика морских экосистем и современные проблемы сохранения биологического потенциала морей России. Владивосток: Дальнаука, 2007. С. 314-356.

Бритаев Т.А., Удалов А.А., Ржавский А.В. Структура и многолетняя динамика сообществ мягких грунтов заливов Баренцева моря // Успехи современной биологии. 2010. 130. № 1. С. 50–62.

Воронков П.П., Уралов Н.С., Черновская Е.Н. Основные черты гидрохимического режима прибрежной зоны Баренцева моря в районе центрального Мурмана // Тр. Мурманской биологической станции. 1948. Т. 4. С. 39-102.

Голиков А.Н., Анисимова Н.А., Голиков А.А., Денисенко Н.В., Каптилина Т.В., Меншуткин В.В., Меншуткина Т.В., Новиков О.К, Пантелеева Н.Н., Фролова Е.А. Донные сообщества и биоценозы губы Ярнышной Баренцева моря и их сезонная динамика. Апатиты:

КНЦ РАН, 1993. 57 с.

Гурьянова Е.Ф. Бокоплавы морей СССР и сопредельных вод (Amphipoda – Gammaridea) // Определ. по фауне СССР, издав. Зоол. ин-том АН СССР. 41. М.-Л.: Изд. АН СССР, 1951. 1029 с.

Животные и растения Баренцева моря / Отв. ред. В.Ф. Брязгин. Апатиты, 1981. 189 с.

Зацепин В.И. Сообщества фауны донных беспозвоночных Мурманского прибрежья Баренцева моря и их связь с сообществами Северной Атлантики // Тр. ВГБО. 1962. Т. 12. С. 245-344.

Зонтова Н.К. Некоторые материалы о бокоплавах (Amphipoda) и десятиногих раках (Decapoda) прибрежной зоны Восточного Мурмана // Тр. Мурманской биологической станции. 1958. Т. 4. С. 130-140.

Зимина О.Л. Фауна и особенности распределения донных ракообразных (Crustacea:

Peracarida) в прибрежной зоне Кольского полуострова // Материалы XXIX конференции молодых ученых Мурманского морского биологического института, посвященной 140-летию со дня рождения Г.А. Клюге «Морские исследования экосистем Европейской Арктики»

(г. Мурманск, май 2011). Мурманск: ММБИ КНЦ РАН, 2011. С. 80-85.

Ильин Г.В., Налабандов Ю.Р., Савинова Т.Н. Гидрологическая характеристика водных масс прибрежной зоны Восточного Мурмана // Закономерности продукционных процессов в Баренцевом море. Апатиты: Изд. КФ АН СССР, 1978. С. 3-13.

Кузнецов В.В. Биология массовых и наиболее обычных видов ракообразных Баренцева и Белого морей. М.-Л.: Наука, 1964. 241 с.

Кусакин О.Г. Морские и солоноватоводные равноногие ракообразные (Isopoda) холодных и умеренных вод северного полушария. Л.: «Наука», 1988. Т. 3. Ч. 1. 502 с.

Ломакина Н. Б. Кумовые раки (Cumacea) морей СССР. М.-Л.: изд-во АН СССР, 1958. 350 с.

Луппова Е.Н. Видовой состав и распределение ракообразных в прибрежных водах Семи Островов (Восточный Мурман) // Исследование биологии, морфологии и физиологии гидробионтов. Апатиты, 1983. С. 12-17.

Милославская Н.М. Температурный фактор в распределении двустворчатых моллюсков Восточного Мурмана // Тр. Мурманской биологической станции. 1958. Т. 4. С. 140-151.

Наумов А.Д. Двустворчатые моллюски Белого Моря. Опыт эколого-фаунистического анализа. СПб., 2006. 367 с.

Несис К.М. Изменения донной фауны Баренцева моря под влиянием колебаний гидрологического режима // Советские рыбохозяйственные исследования в морях Европейского севера. М.: Рыбное хозяйство, 1960. С.129-138.

Пропп М.В. Донные сообщества ламинарий и литотамния в верхней сублиторали Восточного Мурмана // Состав и распределение планктона и бентоса в южной части Баренцева моря. М.: Наука, 1966. С. 92-115.

Ржавский А.В., Деарт Ю.В., Бритаев Т.А., Павлова Л.В. Биоразнообразие сообществ твёрдых грунтов губ Кольского побережья Баренцева моря // Биоразнообразие: результаты Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН и перспективы исследований: мат-лы Всерос. заоч. науч. конф. 11 нояб. 2009 г. Тамбов:

Издательский дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2009. С. 214-231.

Семенов В.Н. Систематика и экология морских бассейнов Севера на разных этапах изоляции. Апатиты: Изд-во КФ АН СССР, 1988. 45 c.

Семенов В.Н. Типология краевых морских бассейнов умеренной, субарктической и арктической зон гумидного климатического пояса // Биологические ресурсы шельфовых и окраинных морей Советского Союза. М.: Наука, 1990. С. 7-20.

Ушаков П.В. Мурманская биологическая станция Академии Наук СССР в губе Дальне зеле нецкой и ее первые научные работы // Тр. Мурманской биологической станции. 1948. Т. 1. С. 10-33.

Филатова З.А. Количественный учет донной фауны юго-западной части Баренцева моря // Тр. ПИНРО, 1938. Вып.2. С. 3-59.

Шаронов И.В. Сублиторальные бентонические группировки губы Ярнышной // Труды Мурманской биологической станции. 1948. С. Т. 1. 155-164.

Brattegard T., Holte T. (ed.) Distribution of marine benthic macroorganisms in Norway. A tabu lated catalogue Research report for DN 1997-1. Directorate for Nature Management, 1997. 409 p.

Bryazgin V.F. Diversity, distribution and ecology of benthic amphipods (Amphipoda, Gam maridea) in the Barents Sea sublittoral // Polish polar research. 1997. Vol. 18. № 2. P. 89-106.

Chaban E.M., Nekhaev I.O. Retusa pellucida (Brown, 1827) (Gastropoda: Opisthobranchia:

Cephalaspidea) from the Barents Sea – a new species for the fauna of Russian Arctic seas // Zoosys tematica Rossica. 2010. Vol.19. № 2. P. 196-204.

Kantor Yu.I., Rusyaev S.M., Antokhina T.I. Going estward – climate changes evident from gastropod distribution in the Baretns Sea // Ruthenica. 2008. Vol. 19. № 2. P. 51-54.

List of species of free-living invertebrates of Eurasian Arctic seas and adjacent deep waters / Ed. by B.I. Sirenko. Explorations of the fauna of the seas. 51(59). St.Petersburg, 2001. 131 p.

Matishov G.G., Matishov D.G., Moiseev D.V. Inflow of Atlantic-origin waters to the Barents Sea along glacial troughs // Oceanologia. 2009. Vol. 51. № 3. P. 321–340.

Nekhaev I.O. Two species of parasitic molluscs new for Russian seas // Ruthenica. 2011.

Vol.21. № 1. P. 69-72.

Nordgaard O. Hydrographical and biological investigations in Norwegian Fjords. Bergen:

Berg. Museum, 1905. 254 p.

Stiansen J.E., Filin A.A. (ed.) Joint PINRO/IMR Report on the State of the Barents Sea Ecosys tem in 2007, with Expected Situation and Consideretions for Management. IMR-PINRO Joint Report Series 2008 (1). Institute of Marine Reseach, Bergen, Norway, 2008. 185 p. ISSN 1502-8828.

Weslawski J.M., Kendall M.A., Wlodarska-Kowalczuk M., Iken K., Kedra M., Legezynska J., Sejr M.K. Climate change effects on Arctic fjord and coastal macrobenthic diversity – observations and predictions // Mar Biodiv. 2011. Vol. 41, № 1. P. 71-85.

ОЦЕНКА УЯЗВИМОСТИ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО СЕКТОРА АРКТИКИ ОТ ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ О.П. Калинка, П.С. Ващенко, А.Н. Карнатов Мурманский морской биологический институт КНЦ РАН, г. Мурманск, Россия Введение. Работа выполнена в рамках хоздоговора № 235/10 от 19.10.2010 между ООО «Питер Газ» и Мурманским морским биологическим институтом КНЦ РАН «Разработка проекта стратегической экологической оценки территорий при освоении Северо-Западного сектора Арктики».

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Цель работы: расчет и построение карта-схем уязвимости акваторий Баренцева и Карского морей к прогнозируемым воздействиям для разработки проекта стратегической экологической оценки территорий при освоении Северо-Западного сектора Арктики (СЗСА).

Задачи: 1) предложить модель оценки и построения карта-схем интегральной уязвимости морских акваторий от различных воздействий при разработке нефтегазовых месторождений;

2) привести и обосновать значения параметров, определяющих уязвимость от основных факторов воздействия для каждой группы организмов, а также их местообитаний и отдельных участков акваторий;

3) построить карты уязвимости акваторий Баренцева и Карского морей к прогнозируемым воздействиям при освоении Северо-Западного сектора Арктики (СЗСА).

Материал и методы В настоящее время в России не существует единой утвержденной методики расчета уязвимости морских акваторий от того или иного вида воздействия. По результатам проведенного анализа российского (Основные концепции..., 2010;

Новиков, 2006;

Блиновская, 2004) и зарубежного опыта (Sensitivity, 1996;

SFT, 1996;

SafetyАtSea, 2007;

Van Bernem et al., 2005;

OILECO, 2007), была предложена модель оценки и построения карта-схем интегральной уязвимости морских акваторий СЗСА от различных воздействий при разработке нефтегазовых месторождений.

Существует достаточно много публикаций, в которых с различной степенью подробности описаны источники и факторы воздействия на окружающую природную среду при освоении нефтегазовых месторождений на шельфе. Наиболее полно и подробно это сделано в работах (Патин, 1997, 2001;

Гусейнов и др., 2003). Принимая во внимание описанные в литературе все возможные факторы воздействия и представленные заказчиком материалы, можно принять, что наиболее существенными факторами воздействия являются: разлив сырой нефти и нефтепродуктов, шум крупонотоннажных судов и шум при сейсмоакустических исследованиях, взвесь,, излив бурового раствора, забор воды для технологических целей. В настоящей работе рассматривается биоты уязвимость от этих видов воздействий.

Под уязвимостью биоты от потенциального антропогенного воздействия понимается уровень ущерба биоте, определяемый совокупностью биологических особенностей отдельных видов или групп организмов, которые влияют на чувствительность биоты к типу воздействия, ее способность восстанавливать исходное обилие и структуру по окончании воздействия. При этом уязвимость участков акватории в тот или иной период определяется уязвимостью (важностью) самой акватории и отдельных ее участков, а также возможным пребыванием на ней групп организмов с различной уязвимостью.

Алгоритм интегральной оценки уязвимости морских акваторий. Подготовка и создание карта-схем интегральной уязвимости включала следующие основные этапы:

1. Определение сезонов для Баренцева и Карского морей Для Баренцева моря и большей его восточной части используется выделение сезонных циклов по динамике теплового баланса, что в той или иной степени удовлетворительно согласуется с сезонной структурой годового цикла важных параметров экосистемы (Шавыкин, Ильин, 2010). В соответствии с этим для дальнейших исследований была принята следующая сезонная структура года: зима (январь-март);

весна (апрель-июнь);

лето (июль-сентябрь);

осень (октябрь-декабрь).

Для Карского моря критерием в соответствии с которым весь год был разделен на сезоны, является наличие льда. Исходя из этого, в годовой структуре Карского моря выделены 2 сезона: зима (ледный период): октябрь – июнь;

лето (безледный период): июль - сентябрь.

Использование гидрологических, биологических, гидрохимических и календарных сезонов не целесообразно, так как они не совпадают между собой, если брать все море Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН в целом (Шавыкин, Ильин, 2010). Несмотря на то, что принятое деление для Баренцева и Карского морей весьма условно оно представляется оптимальным. На основе выделенной сезонности были построены все карта-схемы распределения биотических компонентов рассматриваемых морей.

2. Выделение основных групп/подгрупп биоты Баренцева и Карского морей Биотические компоненты экосистемы морей классифицированы на семь основных групп: фито-, зоо-, ихтиопланктон, бентос, рыбы, морские млекопитающие и птицы.

Дополнительно бентос, рыбы, морские млекопитающие и птицы разделены на подгруппы с учетом их различной чувствительности к тем или иным учитываемым воздействиям. При рассмотрении воздействия нефти зообентосные организмы подразделялись на: мобильный и неподвижный (малоподвижный) бентос. При воздействии взвеси, неподвижный бентос дополнительно разделен на 2 подгруппы - фильтраторы и грунтоеды, различающиеся по степени влияния на них взвеси. Для морских млекопитающих также было принято деление на подгруппы. При рассмотрении воздействия нефти они разделены на: покрытые мехом (ластоногие, исключая моржа) и белый медведь, а также не имеющие меха (китообразные и морж). Для оценки акустического воздействия усатые киты выделены в отдельную подгруппу.

Рыбы при всех видах воздействия разделены на: пелагические, донные и проходные. Морские и водоплавающие птицы при рассмотрении воздействия нефти подразделялись на: парителей (летающих), ныряющих и околоводных, что необходимо для учета различного характера воздействия на эти подгруппы. Для остальных видов воздействия птицы рассматривались как единая группа. Для планктонных организмов, на основании характера рассматриваемых воздействий, выделения дополнительных подгрупп не применялось.

3. Создание карта-схем распределения численности/биомассы групп и подгрупп организмов по рангам с учетом выбранных сезонов для Баренцева и Карского морей На основании фондовых данных и доступных опубликованных материалах, представленных специалистами соотвествующего профиля, строились исходные карта-схемы ранжированного распределения групп и подгрупп биоты для каждого сезона по рангам от 0 (отсутствие объекта) до 3 (максимальная численность/биомасса). Для каждого ранга указывался диапазон значений численности или биомассы (в единицах измерения, принятых для данного вида или группы видов: в г/м2, мг/дм3, т/час траления и др.) по каждому сезону.

4. Определение коэффициентов уязвимости групп/подгрупп биотических компонентов экосистемы Коэффициенты уязвимости определялись, исходя из накопленных знаний о биологии каждой из групп/подгрупп организмов для всех учитываемых видов воздействия:

нефти, акустического шума, взвеси, буровых растворов, забора воды. Конкретные значения коэффициентов уязвимости (V) рассчитывались с учетом экспертных оценок параметров, определяющих его потенциальное воздействие (Е), чувствительность (S) и восстанавливаемость (R). В основу положена модель, предложенная голландскими специалистами (SafetyatSea, 2007), в которой уязвимость V определяется как: V=(E · S)/R, где: E - потенциальное воздействие на выделенные группы организмов – это вероятность контакта организмов с нефтью или действия на них другого указанного выше фактора, выраженная рангом со значениями от 1 до 10;

S - чувствительность выделенных групп - свойство организмов реагировать на конкретное воздействие. Степень чувствительности выражается рангом со значениями от 1 до 10;

R - восстанавливаемость организмов – способность групп организмов восстанавливаться после оказания на него воздействия. Восстанавливаемость является свойством организмов и не зависит от типа воздействия. Численное значение (R) выражено в виде рангов от 1 до 10.

Коэффициенты уязвимости (V) и определяющие их параметры (E, S, R) для всех рассматриваемых воздействий приведены в табл. 1.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Та б л и ц а Экспертные значения чувствительности, восстанавливаемости, потенциального воздействия и вычисленные коэффициенты уязвимости для каждой группы организмов от действия нефти среднего типа  Название группы    Название группы   Е  S  R  V  Е  S  R  V  Фитопланктон   Птицы  10  6.8  10  6.8  –  –  –  –  Зоопланктон  7  8.4  9  6.5  летающие  6  10.0  4  15.0  Зообентос   –  –  –  –  ныряющие  10  10.0  4  25.0  немобильный 050м  4  3.8  8  1.9  околоводные  4  10.0  4  10.0  50м  0  3.8  8  0  Морские млекопитающие   –  –  –  –  мобильный  050м  1  3.8  8  0.5  50м  0  3.8  8  0  покрытые мехом  5  3.2  2  8.0  Ихтиопланктон   7  10.0  5  14.0  без меха  1  1.6  1  1.6  Рыбы   –  –  –  –  белый медведь  2  1.6  1  3.2  пелагические  1  4.9  6  0.8                      донные  0  4.9  4  0  проходные  1  4.9  6  0.8            от близкодействующего (сейсмоакустического)  воздействия  Название группы   Название группы   Е  S  R  V  Е  S  R  V  Фитопланктон   Птицы  10  10  10  10.0  –  –  –  –  Зоопланктон   10  8  9  8.8  летающие  0  –  4  0  Зообентос  –  –  –  –  ныряющие  0  –  4  0  немобильный   0  –  8  0.0  околоводные  0  –  4  0  Морские млекопитающие   мобильный  0  –  8  0.0  –  –  –  –  Ихтиопланктон     10  10  5  20.0          Рыбы  –  –  –  –  Ластоногие  0  0  2  0  пелагические  2  6  6  2.0  зубатые киты  0  0  1  0  донные  1  4  4  1.0  усатые киты   1  3  1  3  проходные  2  5  6  1.7  белый медведь  0  0  1  0  от дальнодействующего акустического воздействия (шума крупнотоннажных судов)  Название группы   Название группы   Е  S  R  V  Е  S  R  V  Фитопланктон  Птицы  0  –  –  0  –  –  –  –  Зоопланктон  0  –  –  0  летающие  0  –  4  0  Зообентос  –  –  –  –  ныряющие  0  –  4  0  немобильный   0  –  –  0  околоводные  0  –  4  0  Морские млекопитающие   мобильный   0  –  –  0  –  –  –  –  Ихтиопланктон    0  –  –  0          Рыбы   –  –  –  –  Ластоногие  0  0  2  0  пелагические  2  6  6  2  зубатые киты  0  0  1  0  донные  1  4  4  1  усатые киты   1  3  1  3  проходные  2  5  6     1.7  белый медведь  0  0  1  0  от действия взвеси и буровых растворов  Название группы  Название группы   Е  S  R  V  Е  S  R  V  Фитопланктон   Птицы  10  10  10  10.0  –  –  –  –  Зоопланктон   8  8  9  7.1  летающие  –  0  4  0  Зообентос   –  –  –  –  ныряющие  –  0  4  0  немобильный  –  –  –  –  околоводные  –  0  4  0  Морские млекопитающие   грунтоеды  10  3  8  3.8  –  –  –  –  фильтраторы  8  2  8  2.0            мобильный  8  2  8  2.0  ластоногие  –  0  2  0  Ихтиопланктон   9  4  5  7.2  зубатые киты  –  0  1  0  Рыбы  –  –  –  –  усатые киты   –  0  1  0  воздействие от забора воды  Название группы  Название группы   Е  S  R  V  Е  S  R  V  Фитопланктон   Птицы  10  10  10  10  –  –  –  –  Зоопланктон  10  10  9  11  летающие  0  –  4  0  Зообентос  –  –  –  –  ныряющие  0  –  4  0  немобильный  0  –  8  0  околоводные  0  –  4  0  Морские Млекопитающие   мобильный   0  –  8  0  –  –  –  –  Ихтиопланктон     10  10  5  20          Рыбы  –  –  –  –  ластоногие  0  –  2  0  пелагические  0  –  6  0  зубатые киты  0  –  1  0  донные  0  –  4  0  усатые киты   0  –  1  0  проходные  0  –  6  0  белый медведь  0  –  1  0  Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН 5. Построение карта-схем уязвимости биоты Карта-схемы уязвимости отдельных групп биоты строились на основе карта-схем их пространственного распределения (фито-, зоо-, ихтиопланктона). Если биотическая группа (бентос, рыбы, птицы, морские млекопитающие) подразделялась на подгруппы, то карта схема уязвимости групп биоты представлялась как сумма карта-схем уязвимости входящих в нее подгрупп, умноженных на соответствующий им коэффициент уязвимости.

Суммарная (итоговая) карта-схема уязвимости для всей биоты строилась путем «сложения» карта-схем уязвимости отдельных групп и подгрупп организмов с учетом соответствующих коэффициентов уязвимости (табл. 1). Все операции «сложения» выполнялись с использованием ArcGIS 9.3. Полученные в итоге значения уязвимости ранжировались от 1 до 5 и представлялись в виде новых карт сезонной уязвимости биоты для каждого вида воздействия. Такие карта-схемы позволяли проводить сравнение уязвимости акватории морей (в части уязвимости только биоты) между собой для конкретного выбранного сезона.

6. Определение коэффициентов уязвимости участков акваторий Участки территорий и акваторий разделялись на группы по двум критериям: 1) участки, имеющие природоохранный статус и экологическую ценность (ООПТ, заповедники и др.);

2) участки, имеющие важное хозяйственное (коммерческое) и природопользовательское значение (рекреационные, промышленные зоны, высокопродуктивные районы экосистем, места нереста и др.).

Количественно уязвимость участков (условное понятие, определяемое важностью участка) выражалась коэффициентом уязвимости (от 1 до 10), заданными в соответствии с преобладающей национальной и международной природоохранной политикой, действующими законами, а также с учетом приоритетности хозяйственного использования и эколого- экономической ценности каждого участка. Так, ООПТ являлись наиболее «уязвимыми», так же как и рекреационные территории. При этом уязвимость заповедников, выше, чем у заказников и еще выше, чем у национальных парков. Коэффициент уязвимости для участков хозяйственного использования тем выше, чем выше его значимость для функционирования экосистемы и человека (табл. 2 - 3). При выборе коэффициентов использовались подходы, изложенные в работах (SafеtyAtSea, 2007;

SFT, 1996).

Та б л и ц а Коэффициенты уязвимости участков акваторий, оцененные по природоохранному статусу Природоохранный статус  (установленный законом)    Региональный  закон  Муниципальный акт  Федеральный закон  междунар. договор  Международная  Двусторонний  конвенция  Тип участка акватории    коэффициенты уязвимости  Заповедник   10  9  8      Заказник       7  6    Национальный парк       5      Памятник природы       4  3  2  Проектируемые ООПТ  1  Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН 7. Построение карта-схем уязвимости участков акваторий Для каждой группы участков строилась отдельная карта-схема с заданными коэффициентами уязвимости (табл. 2 - 3). Путем «сложения» карта-схем отдельных групп участков - ООПТ на акватории и участков акватории эколого-экономической (хозяйственной) ценности, вычислялась уязвимость всего района с ранжированными значениями уязвимости от 1 до 5. Сезонность в данном случае отсутствует, если не наносятся районы особо важные для промысла и закрываемые для рыболовства на определенный период времени.

Та б л и ц а Коэффициенты уязвимости участков акваторий, оцененные по эколого-экономической (хозяйственной) значимости Коэффициент  Основной тип  Тип участка акватории  уязвимости  Места нереста и нагула рыб  3  Ключевые местообитания массовых видов  Рекреационные территории и  птиц (на пролете, при гнездовании, на  4  ключевые местообитания  зимовке)  Ключевые местообитания морских  5  млекопитающих  Рыболовство  Промышленное рыболовство  2  Места скоплений промысловых  1  беспозвоночных  Прочие производственные отрасли  Участки, перспективные для марикультуры  (не учитывались, изза малого масштаба  (3)  картасхем)  8. Определение интегральной уязвимости экосистемы Баренцева и Карского морей Интегральная уязвимость экосистемы Баренцева и Карского морей рассчитывалась путем «сложения» карта-схем уязвимости биоты с карта-схемами уязвимости акватории для каждого сезона в отдельности (рис. 1). Фактически, каждая ячейка на карта-схеме интегральной уязвимости экосистемы моря есть «сумма» уязвимости биоты в данной ячейке и уязвимости участков акватории.

Результаты и обсуждение Итоговые карта-схемы интегральной уязвимости экосистемы Баренцева и Карского морей приведены на рис. 1 и 2. Такие карта-схемы построены только для воздействия нефти, так как остальные виды возможного воздействия фактически не влияют на участки акватории. По результатам работ можно выявить следующие закономерности:

- для Баренцева моря наиболее уязвимыми являются весенний и летний сезоны.

Для Карского моря из двух сезонов зима (ледный период) и лето (безледный период) наиболее уязвим также летний период. Зимой акватории морей малоуязвимы.

- самыми уязвимыми от прогнозируемых воздействий для биоты во все сезоны в Баренцевом море являются прибрежные районы Кольского полуострова. В Карском море, сравнивая ледный (зима) и безледный (лето) периоды, от воздействия нефти наиболее уязвим в указанные периоды район, прилегающий к проливу Карские Ворота.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Рис. 1. Пример создания карта-схемы интегральной уязвимости акватории СЗСА от действия нефти.

Весна. V – карта-схема уязвимости биоты от действия нефти;

А – карта-схема уязвимости участков акватории от действия нефти;

V+A – карта-схема интегральной уязвимости от действия нефти.

Рис. 2. Примеры карта-схем интегральной уязвимости биоты СЗСА от близкодействующего (сейсмоакустического) воздействия (1);

от дальнодействующего акустического воздействия - шума больших судов (2);

от воздействия взвеси и бурового раствора (3). Весна Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН Выводы На основе анализа и обобщения различных существующих зарубежных методик и аналогичных методик, используемых в различных российских организациях, предложена модель расчета и построения карта-схем уязвимости морских акваторий.

Подготовлены таблицы значений всех параметров (потенциального воздействия на биоту – E, чувствительности – S и восстанавливаемости биоты - R), определяющих уязвимость биоты (V) от основных видов воздействия при освоении морских нефтегазовых месторождений. Предложены и обоснованы коэффициенты уязвимости участков акватории с учетом их природоохранного статуса и эколого-экономической значимости.

Построен набор сезонных карта-схем в масштабе 1:750000 и дана оценка уязвимости биоты, отдельных ее групп, а также участков акваторий от разливов нефти, акустического воздействия, забора воды, взвеси и бурового раствора (рис. 2). Для воздействия нефти рассчитаны карта-схемы интегральной уязвимости для всей экосистемы СЗСА по сезонам (рис. 1).

Наибольшую опасность как для биоты, так и для акваторий (особо важных участков) представляет разлив нефти и нефтепродуктов поскольку длительное остаточное воздействие оказывается именно нефтью.

Литература Блиновская Я.Ю. Принципы создания информационной системы «Карты чувствительности прибрежно-морских зон к загрязнению нефтью» // Вестник ДВО РАН.

2004. №4. C. 63-73.

Гусейнов Ч.С., Иванец В.К., Иванец Д.В. Обустройство морских нефтегазовых месторождений. М., 2003. 608 с.

Новиков М.А. Методология интегрированной оценки экологической уязвимости и рыбохозяйственной ценности морских акваторий (на примере Баренцева и Белого морей). – Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2006. 250 с.

Основные концепции современного берегопользования: Монография. СПб.:

РГГМУ, 2010. Т. 2. 293 с.

Патин С.А. Нефть и экология континентального шельфа. М.: Изд-во ВНИРО, 2001. 247 с.

Патин С.А. Экологические проблемы освоения нефтегазовых ресурсов морского шельфа. М.: Изд-во ВНИРО, 1997. 350 с.

Шавыкин А.А., Ильин Г.В. Оценка интегральной уязвимости Баренцева моря от нефтяного загрязнения. Мурманск: ММБИ КНЦ РАН, 2010. 110 с.

OILECO Integrating ecological values in the decision making process on oil spill combat ing in the Gulf of Finland. University of Helsinki, Palmenia Centre for Continuing Education.

22.01.2007. http://hykotka.helsinki.fi/oileco.

SafetyatSea. Offringa H.R., Lahr J. An integrated approach to map ecologically vul nerable areas in marine waters in the Netherlands (V-maps). RIKZ working document. Min istry of Transport, Rijkswaterstaat, National Institute for Marine and Coastal Management.

Netherlands, 2007.

Sensitivity mapping for oil spill response. Vol. 1. London: IMO-IPIECA, 1996. 26 pp.

SFT. Beredskap mot akutt forurensing. Modell for prioritering av miljressurser ved akutte oljeutslipp langs kysten. Report No. 1765/2000, Trondheim, Norway. 1996.

Van Bernem С., Krasemann H., Schiller H. Automated classification of an environ mental sensitivity index // Environmental Monitoring and Assessment (Springer, 2005) 110. P. 291–299.

Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН ЧИСЛЕННОСТЬ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ ВИДОВ МОРСКИХ ПТИЦ НА АКВАТОРИИ БАРЕНЦЕВА МОРЯ В СЕНТЯБРЕ 1997 г.

А.Н. Карнатов1, О.Ю. Багатько Мурманский морской биологический институт КНЦ РАН, г. Мурманск, Россия Мурманский государственный гуманитарный университет, г. Мурманск, Россия Введение Все биотические компоненты океана и отдельных морей связаны между собой трофическими отношениями. В этой связи рациональное использование морских биологических ресурсов (рыбных запасов, макроводорослей, отдельных видов зообентоса и др.) невозможно без знания структур биоценозов и происходящих в них изменениях (Белопольский, Шунтов, 1980). Важное значение для экосистемы моря имеют и морские птицы.


В большинстве своем морские птицы – настоящие морские животные, многие специализированные хищники высшего трофического уровня и изменения в их поведении или популяционной динамике уже на ранних стадиях могут отражать изменения, происходящие на нижних трофических уровнях, и это делает их удобными индикаторами изменений морской экосистемы (Состояние популяций…, 2003). Но наряду с этим, по отношению ко многим другим водным животным они являются редуцентами, т.е. принимают непосредственное участие в перераспределении вещества и энергии. Важное значение имеет и природоохранный аспект: многие виды птиц находятся на грани исчезновения, занесены в Красные книги разного уровня и подлежат охране государством (Закон «Об охране окружающей среды», 2002;

Приказ Госкомэкологии…, 1997).

Наиболее полно описание орнитофауны Баренцева моря дано в совместной норвежско-российской монографии (Состояние популяций…, 2003). Но и там многие оценки являются экспертными и не полными, и нет данных по численности птиц в открытых районах моря. Все приведенные там значения численности сделаны на основе гнездовых учетов.

Для рационального ведения морского хозяйства важно учитывать (через соответствующие модели) присутствие морских птиц и в море и в прибрежных районах, знать видовой состав и численность. Однако корректного и полного описания численности и структуры орнитофауны Баренцева моря и других арктических морей, ее сезонное распределения до настоящего времени в полном объеме нет, хотя в этом направлении проделана большая работа специалистами разных стран, в первую очередь России и Норвегии.

Цель работы: расчет численности птиц в Баренцевом море по данным, полученным в ходе полетов в октябре 1997 г. над большей частью акватории Баренцева моря.

Материал и методика В сентябре 1997 г. специалистами ПИНРО и ММБИ были проведены наблюдения и учет орнитофауны на обширной акватории Баренцева моря. Исследования проводились с 10 по 23 октября 1997 г. Схемы маршрутов полета (показана только та часть маршрута, высота которого не превышает 200 м) и распределение численности птиц вдоль маршрута показаны на рис. 1 и 3 (для моевки и глупыша). На этих рисунках показаны также границы района, для которого оценивалась численность орнитофауны, а также границы полигонов, на которые был разделен весь район работ. Последнее – с учетом выполнения расчетов по методу Н.Г. Челинцева (2000).

Расчеты выполнялись с использованием программы Map Viewer 7, была выбрана коническая равновеликая проекция Альберса (главные параллели: 78°1447 с.ш.

и 69°37 с.ш., главный меридиан – 38°3130 в.д.).

и птиц, а также при сравнении плотности населения вида на разных территориях наблюдавшихся в этом районе: моевки, глупыша и кайры. Сделана оценка доверительных (Челинцев, 2000).

интервалов полученных значений. Двусторонние доверительные интервалы используются при построении и анализе динамических рядов тех или иных видов животных,видов числе Важным представляется сравнение оценок численности четырех в том птиц Материалы XXX юбилейной конференции молодых ученых ММБИ КНЦ РАН и птиц, а такжерезультатам авиаучета с данными по вида на разных территориях полученных по при сравнении плотности населения численности гнездовых пар, (Челинцев, 2000). в фундаментальной монографии Норвежского полярного института представленными (Состояние популяций…, 2003).

Важным представляется сравнение оценок численности видов морских птиц, Была оценена общая численность трех наиболее массовых четырех видов птиц полученных по проводились по методу с Н.Г. иЧелинцевачисленности доверительных Расчеты в этом районе:авиаучета – универсальному методу наблюдавшихся результатам моевки, глупыша кайры. Сделана оценка гнездовых пар, данными по адаптивного полученных значений. Двусторонние доверительные интервалы используются при интервалов деления территории с получением «квазирандомизированных» проб представленными в фундаментальной монографии Норвежского полярного института (Челинцев, 2000). По динамических рядов тех или иных видов животных, в том числе и птиц, построении и анализе этой методике была оценена общая численность нескольких (Состояние популяций…, 2003).

отдельных видов морских птиц:населения вида на разных территориях (Челинцев, следующие а также при сравнении плотности моевки, глупыша и кайры.–Используются 2000).

Расчеты проводились по методу Н.Г. Челинцева универсальному методу обозначения:

Важным представляется сравнение оценок численности четырех видов птиц адаптивного деления территории с получением «квазирандомизированных» проб (Челинцев, 2000).исследуемойметодике данными-по численности гнездовых группе;

полученных по результатам авиаучетаб с была оценена общая численность(Состояние Q - площадь По этой территории;

b среднее число особей в пар нескольких популяций…, 2003).

отдельных видов морских птиц: моевки, глупыша и кайры. Используются следующие N – число птиц – универсальному G - Расчеты проводились по методу Н.Г. Челинцева (2000)на всей территории.методу количество птиц данного вида;

обозначения:

адаптивного деления территории с получением «квазирандомизированных» проб. По этой методике была расчета общая численность Если среднее число территории распределены Q Алгоритм оценена плотности птиц. нескольких отдельных видов группе;

птиц:

- площадь исследуемой территории;

b - животные на особей в морских достаточно равномерно, то используем следующую формулу - для оценки плотности моевки, глупыша и кайры. Используются следующие обозначения: Q площадь исследуемой территории;

b - среднее число особей в группе;

N – количество птицвсей территории. число G - число птиц на данного вида;

N – населения (способ А):

G - количество птиц данного вида;

птиц на всей территории.

n Алгоритм расчета n m m плотности птиц. Если животные kна территории распределены m m АлгоритмDk qk плотности птиц. Если животные на ;

n D расчета nk Dk nk ;

q qk.

территории распределены достаточно равномерно, q используем следующую формулу для оценки плотности то достаточно qравномерно, то k используем следующую формулу для1 1плотности qk оценкиk k k 1 1 населения (способ А):

населения (способ А):

qk - исследуемая площадь k-го сектора;

nk - количество птицmв k-ом секторе.

n nm m m D Dk qk nk Dk k ;

n nk ;

q qk.

qk qk qk Величина qk рассчитывалась, как произведение общей протяженности 1маршрута в k k 1 1 сектореq Величина q рассчитывалась, как произведение общей протяженности маршрута в секторе на среднюю высоту всего полета. Средняя бралась как обыкновенная k - исследуемая площадь k-го сектора;

nk арифметическая средняя. полета. Средняя бралась как-обыкновеннаяптиц в k-ом секторе.

количество k на среднюю высоту всего арифметическая средняя.

qk рассчитывалась, как распределены недостаточно равномерно, то Если животные на территории распределены не достаточно равномерно, в Если животные на территории произведение общей протяженности маршрутато Величина используем способ Б: высоту всего полета. Средняя бралась как обыкновенная используем среднюю секторе на способ Б:

m арифметическая средняя.

D Dk m k Если животные на территории распределены не достаточно равномерно, то используем выбора Б: или иного варианта расчета плотности и и численности населения Для способ того или иного варианта расчета плотности численности населения Для выбора того определяется значение коэффициента, равного разности дисперсий оценок плотности m µ, Dk µ 0, для расчета используем способ определяется значение коэффициента D равного разности дисперсий оценок плотности населения соответственно для вариантов А иm Если Б. 1 то 0, то для расчета используем населения соответственно для вариантов А иk Б. Если А, в противном случае – способ Б.

А, в выбора того или –показали, что птицы каждого вида равномерно распределены В противном расчеты способ Б.

способДлянашем случае случаеиного варианта расчета плотности и численности населения на территории, т.е. везде используется, равного разности каждого оценок плотности определяется значение коэффициента способ А. что птицы дисперсий вида равномерно В нашем случае расчеты показали, распределены на территории, т.е. везде используетсяобразом:А.

Адаптивное деление проводилось следующим способ населения соответственно для вариантов А и Б. Если 0, то для расчета используем 1. На картосхеме отыскиваются две наиболее удаленные точки района и соединяются А, в противном случае – способ Б.

способ Адаптивное деление проводилось следующим образом:

отрезком прямой.

В 2.нашем середину отрезка проводится прямая, птицы удаленные вида равномерно 1. На картосхеме расчеты показали, что перпендикулярная данной, района и Через случае отыскиваются две наиболее каждого точки которая распределеныотрезком прямой. части. используется способ А.

делит территорию района на 2 везде на территории, т.е.

соединяются 3. Каждая из полученных при таком делении частей делится таким же образом, Адаптивное деление проводилось следующим образом:

2. Через середину отрезка проводится прямая, перпендикулярная данной, которая последовательное деление продолжается до тех пор пока: а) в каждой из вновь получаемых делит территорию района намаршрутов достаточной длины;

б) хотя бы в одной из получаемых и 1. На картосхеме 2 части.

частей есть участки учетных отыскиваются две наиболее удаленные точки района частей на учетном маршруте есть при таком делении частей делится таким же образом, 3. Каждая из полученных соединяются отрезком прямой. обнаруженные животные.

последовательное деление продолжается до делении, рассматриваются как отдельный 2. 4. Две части, получаемые при последнем тех пор пока: а) в каждой изкоторая Через середину отрезка проводится прямая, перпендикулярная данной, вновь расчетный сектор.

делит территорию района на 2 части.

Таким образом, в каждом расчетном секторе (m=2) расчет плотности, численности птиц3. Каждая sиз полученных при таком делении частей делится таким жесекторе в секторе и относительная статистическая ошибка плотности птиц в этом образом, последовательное деление продолжается до тех пор пока: а) в каждой из вновь сводились к расчету по следующим формулам:

одной из получаемых частей участки учетных маршрутов достаточнойживотные. хотя бы в получаемых частей есть на учетном маршруте есть обнаруженные длины;

б) одной из получаемых частейна учетном маршруте есть обнаруженные животные.

одной из получаемых частей на учетном маршруте есть обнаруженные животные.

одной из получаемых частей на учетном маршруте есть обнаруженные животные.

однойДвеполучаемых частей на учетном маршруте есть рассматриваютсякак отдельный 4. из части, получаемые при последнем делении, рассматриваются как отдельный 4. Две части, получаемые при последнем делении, обнаруженные животные. как отдельный 4. Две части, получаемые при последнем делении, рассматриваются как отдельный 4. Две части, рассматриваются 4. Две части, получаемые при последнем делении, рассматриваются как отдельный расчетныйсектор. получаемые при последнем делении, ученых ММБИ КНЦ РАН как отдельный сектор.

расчетный4.сектор.

расчетный Две части, получаемые при последнем делении, рассматриваются Материалы XXX юбилейной конференции молодых расчетный сектор.

расчетный сектор.

расчетный сектор.

Таким образом, получаем, что вв каждом расчетном секторе (m=2) расчет образом, получаем, что каждом расчетном секторе (m=2) расчет Таким образом, получаем, что в каждом расчетном секторе (m=2) расчет Таким образом, Такимчисленностиполучаем, секторе каждом расчетном статистическая ошибка Таким образом, птиц в чточто каждом расчетном статистическая ошибка что в в и относительная секторе (m=2) расчет в секторе (m=2) расчет плотности, численности получаем,секторе ss икаждом расчетном секторе (m=2) расчет Таким образом,птиц в секторе s и относительная статистическая ошибка получаем, плотности, численности птиц в плотности, численности птиц в секторе s и относительная статистическая ошибкаотносительная плотности, птиц в этом секторе сводились к расчету по следующим формулам:

плотности птиц численности птиц секторе расчету по следующимстатистическая ошибка плотности, численности птицсводились к s и относительная формулам:

плотности, в этом секторе в в секторе s и относительная статистическая ошибка плотности плотности птицв этом секторе сводились к расчету по следующим формулам:

плотности птиц в этом секторе сводились к расчету по следующим формулам:

плотности птиц в этомnсекторе сводились к расчету по следующим формулам:

плотности птиц в этом секторе сводились к расчету q следующимqформулам: по D D2 q q n ;

Q (( ) (( ) 1 q D111 D222 q 1q 2. qq Ds s n ;

;

s Ds sQs s;

;

ee(D)) ee(N )) 1 q qD1 D D q111q222..q D q n D Q D ND D N s q ;

sD s s;

;

e( D) e( N ) 1 Q D1 D2 2 qq 2 1. Ns D n Q e e 1 q D D 1 D N D N Ds q;

n ;

s N Ds D s ;

Q( D)( D) ( N ) N ) 1 q q..

Q D Ds Ds q N s s s Qs e s ;

e e ( 1 Q N e Q Q D D q q q D qq D q Q q s Критерий выбора способа расчета плотности при двух пробах сводился к виду:

Критерий выбора способа расчета Критерий выбора способа расчета плотности при двух пробах сводился к виду:

Критерий выбора способа расчетаплотности при двух пробах сводился к виду:

плотности при двух пробах сводился к виду:

Критерий выбора способа расчета плотности при двух пробах сводился к виду:

g q q 22 q двух Критерий выбора способа расчета(плотности (при q )2 пробах сводился к виду:

Критерий выбора способа расчетаq 2))22 (q 1при g ((q11плотностиq22))2двух пробах сводился к виду:

g q q ) (q q g (q1 2q22) 2 2(q11 q 2) g (q2qqq2 q (q14(q q2 q ) g (22 1 2 ) 2 4qq1q22) ) q 21q 2 1 q1q ;

0.5 2q22 q 2 22 22 4q111q222 q;

;

2q 0. 0. 4q g2q 2 q ) 4q q2q ;

(q 0.5 g ((q122 q2222))22 11 4q 1 2;

;

0. 0.5 g q1 2 q 2 q g ( 1 q 2 ) 2 1 q q g (qg (2 q2 ) ) 21 q q 1q 1 2 q2 1 Q Q q 1 q 1 1Q q Q q2 q q QQ аоценка показателя неравномерности сводилась к квиду:

оценка показателя неравномерности сводилась квиду: сводилась виду:

а а оценка показателя неравномерности а оценка показателя неравномерности сводилась к виду:

а оценка показателя неравномерности сводилась к2 виду: q к а оценка показателя неравномерности сводиласьq2 виду:

а оценка показателя неравномерности сводилась к виду:

1 222 ( ) 1 (1 q ) 2q 2 ;

1 q q ee22((D)) 1 (11 q )) qq q 22;

;

e 1 (1 Q q 2 q q q D D 2 g e ( D)( g (1 q)22 q222 ;

;

e ( D) )g (1 Q ) q12 q 2 ;

e D (1 Q) q1 2q g g Q q11 q22 q q g Q 1 1 2 Q где g –количество наблюдений одном расчетном секторе.

где g –количество наблюдений вводном расчетном секторе.

g –количество наблюдений в одном расчетном секторе.

где g g –количество наблюдений вводном расчетном секторе.

–количество наблюдений одном расчетном секторе.

гдегде g –количество наблюдений в одном расчетном секторе.

где g –количество наблюдений в одном расчетном секторе.

где Средневзвешенная оценка плотности населения рассчитывалась по формуле:

Средневзвешенная оценка плотности населения рассчитывалась по формуле:

Средневзвешенная оценка плотности населения рассчитывалась попо формуле:

Средневзвешеннаяоценка плотности населения рассчитывалась по формуле:

населения рассчитывалась формуле:

Средневзвешенная оценка плотности населения рассчитывалась по формуле:

Средневзвешенная 1 плотности оценка Средневзвешенная оценка плотности населения рассчитывалась по формуле:

1 r 1 D Q s 1 Q D s Q D N Q 1 1 N s;

;

Q r Q s Dr 1 1 1 1 Ns ;

Q QQ D Q D Q Q sssQsQr sss s ;

Qsrr;

Qr s s DQ Dsss r r N ss;

s s Qsss Q Q Drr Ds Qsss Qs r Q Q Dr r N Nr sQ Q DQ Qs s Qr Qr ss s s rs s Оценка численности животных на всей территории района равна:

s s Оценка численности животных на всей территории района равна:

Оценка численности животныхна всей территории района равна:

численности животных на всей территории района равна:

на территории района равна:

всей Оценка численности животных на всей территории района равна:

Оценка численности животных Оценка численности животных всей территории района равна:

DssQrrr N s;

Оценка на Q D N N D N s s;

;

;

N s s sQ N D s N s Qr s s Q N N Ds Qs N s ;

N ;

ss Ns s Dsr s r s s Относительнаястатистическая ошибка оценки плотности населения и численности статистическая ошибка оценки плотности населения и численности s Относительная статистическая ошибка оценки плотности населения и численности Относительная районеОтносительнаястатистическая ошибка оценки плотности населения и численности Относительная статистическая ошибка оценки плотности населения и численности Относительная статистическая вврайоне рассчитывалась по формуле: ошибка оценки плотности населения и численности в рассчитывалась по формуле:

районе рассчитывалась статистическая ошибка оценки плотности населения и численности Относительная по формуле:

в районе рассчитывалась по формуле:

в районе рассчитывалась по формуле:

в районе рассчитывалась по формуле: 1 в районе рассчитывалась по формуле: 22 22 22 1 D2 N e2 ((D2s))D s2Q 2s2 2 e222((s))s22 ;

;

1 D Q ee ee 1 ee22((Ds s))Ds s2Qs2s2 1 ee22((N s s))N s s22;

;

N D N (r)) ((r)) e ( Q N r ) (Dr ) e e 1Q N D e D D e N N N (N r) ( D r) D e ) ) r r e ( Ds()D s) D s Q Nr e ( N s()N s) N ;

N N e( N r( Dr r rQ sss e s Dss Qss s sss e s Nss ;

s ( ()N r e ()Dr D Q er e D N DrrQrr Q s Nrrr N s D r Nr s s Dr Qr r r s s Далее проводился расчет доверительных пределов оценки численности птиц. r Далее проводился расчет доверительных пределов оценки численности птиц.

Далее проводился расчет доверительных пределов оценки численности птиц.

Далее проводился расчет доверительных пределов оценки численности птиц.

Далее проводился расчет доверительных пределов оценки численности птиц.

Далее проводился расчетРезультаты и обсуждение оценки численности птиц.

Далее проводился расчет доверительных пределов Результаты и обсуждение доверительных пределов оценки численности птиц.

Результаты и обсуждение Результаты и обсуждение Результаты и обсуждение Полученные результаты по Результаты и обсуждение расчетам численности основных видов морских птиц и Полученные результаты по расчетам численности основных видов морских птиц и Полученные результаты по расчетам и обсуждение основных видов морских птиц и Результаты численности основных видов морских птиц и расчетам численности их распределению результаты по расчетам численности 1 и 3 (на примереморских птиц Полученные результаты по по расчетам численности основныхпримере глупыша и и их распределению вдоль маршрута приведены на рис. основных видов морских птиц и Полученные вдоль маршрута приведены на рис. 1 и 3 (на видов глупыша и Полученные результаты их распределению вдоль маршрута приведены на рис. 1 и 3 (на примере птиц и их и примере глупыша их их распределению 1. маршрута приведены на рис. 1 и 3 видов морских норвежских их распределению вдоль маршрута приведены на рис. 1 и 3 (на 2 и 4) глупыша и моевки) Полученные результатысравнения приведены данные (рис. примере глупыша и по расчетам численности основных (на 2 примере глупыша моевки) и вв табл. вдольДля маршрута приведены наданные (рис. (на и 4) норвежских и распределению и табл.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.