Оценка вариабельности профилей распределения концентраций элементов в стволах сосны обыкновенной,

Градациисерогоцветаобозначаютразличия в концентрациях элементов. Черныеокружностиимитируютграницы между кольцами деревьев. Условныеобозначения:(a)равномерноераспределениеэлементовпоокружности,(b)возможноенеравномерноераспределениеэлементовпоокружности,(c)равномерноераспределениеэлементовпоокружностиснизкойвариациейпокольцам,(d)регулярноераспределениепоокружностиснеслучайнойустойчивойтенденциейпокольцам.В этом случае можно ожидать высокой положительной корреляции между радиальными образцами сердцевин. Во-вторых, распределение может быть неравномерным по окружности и достаточно переменным по кольцам, как показано на рисунке 15b. В этом случае можно ожидать низкой, иногда, возможно, отрицательной, корреляции между радиальными направлениями. В-третьих, распределение может быть равномерным по окружности, но почти постоянным по кольцам (рисунок 15с). В этом случае также можно ожидать низкой, близкой к нулю, корреляции. Наконец, распределение может быть равномерным по кругу и в достаточной степени варьироваться по кольцам, но не случайным образом, например, в виде длительного тренда (рисунок 15d). В последнем случае можно ожидать положительной корреляции.КорреляциивнутридереваоценивалисьпутемвычислениякоэффициентовкорреляцииПирсонаспомощьюстандартныхфункцийR.Вслучаенеобходимостибылопримененоотклонениеоттенденции.ДляопределениятрендаиспользовалосьпрограммноеобеспечениеARSTAN49v1_Mac(доктораЭдвардаР.Кука,Колумбийскийуниверситет,Нью-Йорк,США,иПолаДж.Крусича,Кембриджскийуниверситет,Великобритания),причемвариантамиопределениятрендабыликриваяХугерсхофаисглаживающийсплайн.Крометого,использоваласьдетенденцияввидеразличиймеждусоседнимизначениями(сдержанныйаналогпроизводной).Определениепроизводныхбылоформальнопредставленокак:х*t=xt−xt−1,(1)гдеxпредставляетначальныйряд,x*–отклоненныйряд,аt–годвсоответствиисгодичнымикольцамидеревьев.Глава 4. Анализ результатов исследования и из обсуждение4.1. Результаты исследованияОсновное внимание при анализе матриц уделялось внутриэлементным корреляциям, то есть тому, как распределение элемента в радиальном направлении соотносится с распределением этого же элемента в другом радиальном направлении. Межэлементные корреляции не анализировались в исследовании из-за большого объема данных и отсутствия очевидной последовательности.Поиск последовательных корреляций – тех, которые обнаружены у всех изученных деревьев, – привел к наблюдению, что только Ca и K демонстрируют высокие и последовательные корреляции внутри элементов. В таблице 1 и 2 приведены фрагменты матриц для Ca и K у сосны №1. Как следует из таблиц, внутриэлементные корреляции положительны, сильны и высокозначимы, что означает, что ядра, извлеченные с разных сторон стебля, в значительной степени дадут одинаковый результат относительно того, как элементы распределены радиально.Таблица 1Корреляционная матрица для Ca в сосне №1Ca_easCa_wesCa_norCa_wes *0.763 **Ca_nor0.7630.904Ca_sou0.7870.9040.895* wes = запад, nor = север, sou = юг, eas = восток.** Все значения очень значимы при p << 0.0001.Таблица 2Корреляционная матрица для K у сосны №1.K_easK_wesK_norК_wes *0.893 **К_nor0.9190.912К_sou0.6830.6390.668* wes = запад, nor = север, sou = юг, eas = восток.** Все значения очень значимы при p << 0.0001.У сосен № 4 и № 6 не все коэффициенты корреляции K были выше 0,5. Тем не менее, коэффициент 0,325 был значительным при p < 0,05 только в одном случае (K_nor против K_sou в сосне № 6). Во всех остальных случаях коэффициенты были весьма значимыми при p << 0.001. Это означает, что внутриэлементная корреляция была высокой и последовательной по всем деревьям также в случае K.Все другие элементы (т.е. Al, Si, P, S, Cl, Ti, Mn, Fe, Cu, Zn и Sr) не демонстрируют последовательных внутриэлементных корреляций. Так, в таблице 3 приведен пример корреляций Cl у сосны № 1, который показывает, что коэффициенты не только в целом низкие, но и непоследовательны в отношении знака.Таблица 3Корреляционная матрица для Cl у сосны №1.Cl_easCl_wesCl_norCl_wes *0.147Cl_nor0.1050.281 **Cl_sou−0.109−0.1730.018* wes = запад, nor = север, sou = юг, eas = восток.** Все значения очень значимы при p << 0.0001.Отсутствие корреляций может иметь две наиболее вероятные причины. Во-первых, может не быть изменений значений одной или обеих переменных. Во-вторых, вариации переменных могут происходить диссонирующе. На рисунке 16 приведен пример двумерного распределения серий подсчетов, проведенных в восточном направлении ствола по сравнению с серия в северном направлении. Пример показывает, что отсутствие корреляции в Al и Cl обусловлено несогласованным изменением переменных. Напротив, показатели Ca и K по восточному и северному радиусам варьируют в основном согласованноРисунок 16 – Пример корреляции элементов в кольцах деревьев у сосны №1. Каждая точка - это среднее количество элементов в кольце дерева, взятое в восточном направлении по сравнению с среднее количество в этом же кольце дерева, взятое в северном направленииДальнейшее изучение высоких корреляций, показанных Ca и K (таблица 1 и 2) показывает, что возможным источником корреляций является макротренд в значениях количества по всем кольцам дерева. Другими словами, значения количества во внутренних кольцах деревьев постоянно отличаются от значений во внешних кольцах деревьев.Рисунки 17 и 18 дают представление о макротрендахCa и K в стволе сосны № 1.Рисунок 17 – Пример макротренда в Ca учитывается по кольцам деревьев, обращенным по сторонам света в сосне № 1. Условные обозначения: восток (•), запад (O), север (Δ), юг (+).Рисунок 18 – Пример макротренда в K подсчитывается по кольцам дерева, обращенным по сторонам света в сосне № 1. Условные обозначения: восток (•), запад (O), север (Δ), юг (+).В некотором смысле макротренды (рисунок 17 и 18) представляют собой своего рода низкочастотную динамику, охватывающую весь диапазон наблюдаемых лет, то есть многие десятилетия. Эта низкочастотная структура с высокой вероятностью приводит к наблюдаемым низкочастотным корреляциям. С другой стороны, именно высокочастотные корреляции, отражающие вариации от года к году, представляют особый интерес для дендрохимии.Таким образом, был проведен анализ химического состава годичных колец Сосны обыкновенной (Pinussylvestris). Результаты были подвержены корреляционному анализу.4.2. Обсуждение результатов исследованияВозможность извлекать древесные сердцевины из деревьев и анализировать их – мощный метод исследования. Выборка полных поперечных срезов является довольно трудоемкой и разрушительной, в то время как метод кернов позволяет исследователям получить огромное количество данных, охватывающих множество образцов деревьев и видов. Последнее очень важно, принимая во внимание, что внутривидовая или межвидовая изменчивость часто может быть плохо известна заранее. Дендрохронология в полной мере использовала возможности метода кернов. Однако в соседних областях исследований, которые также используют кольца деревьев в качестве носителя данных, некоторые методологические вопросы могут оставаться без ответа. Вероятная изменчивость элементов в годичных кольцах деревьев ставит очевидный вопрос о том, насколько надежна сердцевина, извлеченная с одной стороны ствола дерева, – в отношении ее репрезентативности структуры распределения элементов в этом стволе. Репрезентативность может иметь несколько масштабов, но для ясности можно говорить о высокочастотном согласии содержания элементов по кругу и низкочастотном согласии. Высокая частота относится здесь к колебаниям от года к году (например, в рисунке 15а а) в то время как низкая частота относится к длительным тенденциям, охватывающим всю жизнь дерева (например, рисунок 15d).Важной частью настоящего исследования является поиск устойчивых взаимосвязей. Как следует данных корреляционного анализ, практически ни один элемент не демонстрирует (i) достаточно больших и (ii) устойчивых внутриэлементных корреляций. Это означает, что можно увидеть сильную корреляцию между парой сторон света в дереве, в то время как корреляция не повторяется в другом дереве. В некотором смысле, такая картина может быть результатом непоследовательного распределения элементов по окружности в кольцах деревьев, как показано на рисунке 15b. Таким образом, трудно предвидеть, что большинство последовательностей элементов из пары сердцевин с разных сторон света могут демонстрировать высокочастотную корреляцию. Очевидно, это свидетельствует о сложности процессов, происходящих в дереве во время роста и сразу после завершения формирования древесного кольца.Исключения из шаблона представляют кальций и калий. Их внутриэлементные корреляции неизменно сильны среди деревьев выборки. Однако было обнаружено, что источником корреляций являются долгосрочные тенденции. Среднее количество кальция в основном снижается от сердцевины к коре, в то время как среднее количество K растет от сердцевины к коре. Следует отметить, что долгосрочные тенденции довольно согласованно проявляются в пределах одного ствола дерева. В контексте исследования это означает, что одна сердцевина, скорее всего, будет надежно представлять весь стебель – если речь идет о низкочастотных вариациях кальция или калия. Важно упомянуть, что долгосрочные тенденции Ca и K широко распространены среди деревьев различных географических районов. Как уже было сказано, высокочастотные изменения элементов представляют особый интерес для дендрохимических исследований, поскольку они позволяют связать химический состав окружающей среды и климатические показатели с химическим составом древесины с годовым разрешением. Чтобы очистить серию данных от долгосрочного компонента, обычным способом является удаление тренда, которое может быть выполнено различными методами.Однако наибольшая проблема с детерминированием заключается в том, что реальное детерминирование возможно, когда существует теория, которая предсказывает математическую форму тренда – так, что тренд, и только тренд, может быть вычтен из ряда данных. Насколько нам известно, в настоящее время нет такой теории, которая могла бы помочь в описании тенденций, определяющих распределение элементов по годичным кольцам деревьев. В значительной степени необходимо сопоставлять функции определения тенденций ‘на ощупь’, основываясь скорее на здравом смысле.Кривая Хугерсхофа была разработана для описания биологического роста, и, по опыту, она наиболее успешна при определении ширины древесных колец. Однако, должно ли распределение среднего содержания элементов соответствовать росту ствола дерева, остается открытым вопросом. Кривая Хугерсхофа довольно успешно повторяет тенденции элементов, но она, очевидно, не может вписаться в тенденции некоторых деревьев. То есть кривая иногда не может помочь устранить тенденцию, в результате чего она порождает другую тенденцию, и сохраняются некоторые сильные низкочастотные корреляции. Очевидно, что кривая Хугерсхофа может быть слишком жесткой для некоторых данных, особенно для данных K-тренда.С другой стороны, сплайновый подход представляет собой довольно гибкий инструмент для определения тенденции в серии данных. Сам сплайн - это не отдельная функция, а комбинация полиномов. Из-за этой особенности сплайна и высокой гибкости сплайна может возникнуть подозрение, что детрендинг на основе сплайна может устранить не только низкочастотный тренд, но и высокочастотную изменчивость. Тем не менее, после детрендирования на основе сплайнов наблюдаются достаточно значительные, хотя и слабые, корреляции, особенно в данных Ca.Производный подход не привязан к модели или функции определения тенденций. Ее использование в качестве подхода, определяющего тенденцию, основано на предположении, что – если высокочастотная корреляция действительно существует – приросты будут демонстрировать согласованное поведение, независимо от того, насколько большим или малым может быть абсолютное значение. То есть это ситуация, когда среднее количество элементов синхронно повышается в течение пары лет подряд и падает в другие. После детерминирования на основе производных наблюдается довольно много значимых корреляций. В выбранном случае корреляционная матрица может быть заполнена значимыми коэффициентами.Подводя итог анализу детрендинга, можно сказать, что общая картина такова, что имеются проблески значительных высокочастотных корреляций, но наблюдается очевидное отсутствие согласованности среди изученных деревьев. Независимо от того, какой из трех подходов к выявлению тенденций был применен, результирующие высокочастотные корреляции непредсказуемо варьируются от дерева к дереву.ЗаключениеВ заключение, может показаться, что результаты исследования скорее отрицательные. Фактически, по крайней мере для сосны обыкновенной, трудно предвидеть, что случайная сердцевина может обеспечить повторяющиеся из года в год изменения содержания элементов по кольцам деревьев. Это означает, что надежный восстановительный анализ химического состава окружающей среды маловероятен, если одно основание является уникальной сердцевиной. Единственной возможностью для надежного анализа с использованием одной сердцевины является изучение долгосрочных тенденций, показанных Ca и K – в случае интереса к элементам.Тем не менее, некоторая позитивная перспектива возможна. Во-первых, можно использовать несколько сердцевин, взятых с одного дерева, однако, с очевидным увеличением трудоемкости.Во-вторых, путем уменьшения годового разрешения можно надеяться увидеть более сильные корреляции с использованием более широких временных интервалов, которые усредняют данные за трех-, пятилетние или более длительные интервалы. Как показывает опыт, такая агрегация данных улучшает корреляции содержания элементов с данными о погоде. Вероятной причиной этого является усреднение миграции элементов в древесине, но этот вопрос недостаточно изучен.В-третьих, вполне вероятно, что химическая обработка сердцевин может улучшить видимость элементов.Наконец, среди различных видов деревьев могут быть виды, которые лучше других справляются со связыванием элементов в ксилеме. Таким образом, поиск подходящих пород деревьев вполне может быть хорошей областью исследований.Стратегическим направлением в этой области, однако, является открытие внутренней химии древесины, которая определяет, как элементы поглощаются и высвобождаются древесным зерном.Список использованных источниковАрсентьева Т.В. Эколого-анатомические аспекты изменчивости древесины сосновых их промышленных районов европейского Севера / Т.В. Арсентьева, Е.С. Чавчавадзе. – СПб.: Наука, 2001. – 108 с. Безруких, В.А. Физическая география Красноярского края и республики Хакасии: учеб.пособие / В.А. Безруких, М.В. Кириллов. – Красноярск: Красноярское книжное изд-во, 2012. – 288 с.Безруких, В.А. Физическая география Красноярского края и республики Хакасии: учеб.пособие/ В.А. Безруких, М.В. Кириллов. – Красноярск: Красноярское книжное изд-во, 2012. – 288 с.ВидусВ.Е. Вариабельность содержания химических элементов в стволах сосны обыкновенной (PinussylvestrisL.) / В.К. Видус, А.И. Фертиков, Р.А. Шарафутдинов, В.Л. Гавриков // Интеграция науки и образования: современные проблемы, достижения и инновации в области экологии и устойчивого развития. Материалы научной конференции, 2022. – С. 28-33.Горбачев А.А. Реакция лесной растительности на промышленное загрязнение на примере Брянского государственного университета, 2008. – № 4. – С. 124-128. Губанов И.А. Иллюстрированный определитель растений Средней России. В 3 т. Т. 1. Папоротники, хвощи, плауны, голосеменные, покрытосеменные (однодольные) / И.А. Губанов, К.В. Кисилева, В.С. Новиков, В.Н. Тихомиров. – М.: Т-во научных изданий КМК, 2002. – 526 сДемаков Ю.П. Динамика содержания зольных элементов в годичных слоях старовозрастных сосен, произрастающих в пойменных биотопах / Ю.П. Демаков, С.М. Швецов, В.И. Таланцев, К.К. Калинин. Демаков Ю.П. Изменение зольного состава хвои, коры и древесины сосны в зоне выбросов завода силикатного кирпича / Ю.П. Демаков, С.М. Швецов, М.И. Майшанова // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование, 2012. – № 1 (15). – С. 85-95.Деревья икустарникиСССР: дикорастущие, культивируемые и перспективные для интродукции. Т. 1. Голосеменные / под ред. С.Я. Соколова. – М.: Изд-во АН СССР, 1949. – 464 с.Качество поверхностных вод Российской Федерации. Информация о наиболее загрязненных водных объектах Российской Федерации (приложение к Ежегоднику за 2021 г.) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gidrohim.com/sites/default/files/Ежегодник-Приложение%202021_0.pdf (дата обращения: 29.05.2023).КоронатоваН.Г. Продуктивность сосны обыкновенной (PinussylvestrisL.) в экстремальных почвенно-экологических условиях / Н.Г. Коронатова, Е.В. Миляева // Гео-Сибирь, 2009. – Т. 4. – № 2. – С. 108-113.КрамерП.Д. Физиология древесных растений / под ред. Д. Крамера, Т.Т. Козловского; пер. с англ. И.Г. Завадского и др. – М.: Лесная промышленость, 1983. – 462 с.Миронова А.С. Годовые кольца сосны обыкновенной (PinussylvestrisL.) – индикатор геохимической обстановки и хронического изменения химического элементного состава окружающей среды / А.С. Миронова, Л.П. Рихванов, Н.В. Барановская, А.Ф. Судыко // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринггеоресурсов, 2020. – Т. 331. – № 1. – С. 106-116.Научно-прикладной справочник «КЛИМАТ-РОССИИ»: электронный справочник// Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. – Режим доступа: http://meteo.ru/pogoda-i-klimat/197-nauchno-prikladnoj-spravochnik- (режим доступа: 29.05.2023). О состоянии и охране окружающей среды в Красноярском крае в 2020 году [Электронный ресурс]: Государственный доклад// Министерство экологии и рационального природопользования Красноярского края. – Режим доступа: http://www.mpr.krskstate.ru/dat/File/3/gosdoklad-2020.pdf (дата обращения: 29.05.2023).Об утверждении лесного плана Красноярского края [Электронный ресурс]: Указ Губернатора Красноярского края// Администрация Губернатора Красноярского края. – Режим доступа: http://zakon.krskstate.ru/0/doc/54526 (режим доступа: 29.05.2023).Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2017: Ста.сб./ Росстат. – М., 2017. – 751 с.Современный Красноярский край [Электронный ресурс]: официальный портал// Администрация Губернатора Красноярского края, Правительство Красноярского края. – Режим доступа: http://www.krskstate.ru/about (дата обращения: 29.05.2023).Сосна обыкновенная (Pinussylvestris) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.inaturalist.org/taxa/58722-Pinus-sylvestris (дата обращения: 21.05.2023).Физическая география Красноярского края: учебное пособие/ Т.А. Ананьева, В.П. Чеха, В.А. Елин и др. – Красноярск :КГПУ им. В.П. Астафьева, 2016. – 294 с.Флора Сибири. Lycopodiaceae – Hydrocharitaceae / сост.Л.И. Кашина, И.М. Красноборов, Д.Н. Шауло и др. – Новосибирск: Наука. Сиб. отделение, 1988. – 200 с.Флористические регионы Северной Азии [Электронный ресурс]: GeobotanicaPacifica. Flora. – Режим доступа: http://www.geobotanica.ru/FLORA/regions.html (режим доступа: 29.05.2023).Хох А.Н. Особенности элементного состава древесины сосны обыкновенной в зависимости от условий местопроизрастания и фазы вегетации / А.Н. Хох, В.Б. Звянинцев // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Химия. Биология. Экология. 2022. – Т. 22. – № 1. – С. 47-56. ХрамоваЛ.Н. Экология Красноярского края: учебное пособие/ Л.н. Храмова, О.А. Ефиц, Н.Ф. Романцова. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2017. – 133 с. Baes CF 3rd, McLaughlin SB. Trace elements in tree rings: evidence of recent and historical air pollution. Science. 1984 May 4;224(4648):494-7.Bindler R, Renberg I, Klaminder J, Emteryd O. Tree rings as Pb pollution archives?A comparison of 206Pb/207Pb isotope ratios in pine and other environmental media.SciTotalEnviron. 2004 Feb 5;319(1-3):173-83. Cocozza C, Alterio E, Bachmann O, Guillong M, Sitzia T, Cherubini P. Monitoring air pollution close to a cement plant and in a multi-source industrial area through tree-ring analysis. Environ SciPollut Res Int. 2021 Oct;28(38):54030-54040.Hevia A, Sánchez-Salguero R, CamareroJJ, Buras A, Sangüesa-Barreda G, Galván JD, Gutiérrez E. Towards a better understanding of long-term wood-chemistry variations in old-growth forests: A case study on ancient Pinusuncinata trees from the Pyrenees. Sci Total Environ. 2018 Jun 1;625:220-232. Lageard JG, Howell JA, RothwellJJ, Drew IB. The utility of Pinussylvestris L. in dendrochemical investigations: pollution impact of lead mining and smelting in Darley Dale, Derbyshire, UK.EnvironPollut. 2008 May;153(2):284-94. Locosselli GM, Chacón-Madrid K, ZezziArruda MA, Pereira de Camargo E, Lopes Moreira TC, Saldiva de André CD, Afonso de André P, Singer JM, NascimentoSaldiva PH, Buckeridge MS. Tree rings reveal the reduction of Cd, Cu, Ni and Pb pollution in the central region of São Paulo, Brazil. EnvironPollut. 2018 Nov;242(Pt A):320-328.Odabasi M, Tolunay D, Kara M, OzgunergeFalay E, Tuna G, Altiok H, Dumanoglu Y, Bayram A, Elbir T. Investigation of spatial and historical variations of air pollution around an industrial region using trace and macro elements in tree components. Sci Total Environ. 2016 Apr 15;550:1010-1021. Perone A, Cocozza C, Cherubini P, Bachmann O, Guillong M, Lasserre B, Marchetti M, Tognetti R. Oak tree-rings record spatial-temporal pollution trends from different sources in Terni (Central Italy). Environ Pollut. 2018 Feb;233:278-289.Scharnweber T, Hevia A, Buras A, van der Maaten E, Wilmking M. Common trends in elements?Within- and between-tree variations of wood-chemistry measured by X-ray fluorescence - A dendrochemical study.Sci Total Environ. 2016 Oct 1;566-567:1245-1253.