Тобратов С.А. Оценка устойчивости экосистем к загрязнению
advertisement
Тобратов С.А. Оценка устойчивости экосистем к загрязнению тяжелыми металлами на основе ландшафтного подхода и метода критических нагрузок В настоящее время наиболее передовым механизмом эколого- геохимических оценок и моделирования миграции элементов является концепция критических нагрузок (КН). КН – максимальное поступление загрязняющих веществ, которое не сопровождается необратимыми изменениями в биохимической структуре, биоразнообразии и продуктивности экосистемы в течение длительного времени, т.е. 50-100 лет [2, 6, 12]. Международная программа сотрудничества по моделированию КН создана в 1988 г. в рамках Конвенции ООН по трансграничному загрязнению воздуха на большие расстояния. Наиболее ценным в методологии КН является динамический подход, что выгодно отличает ее от традиционной концепции ПДК и позволяет осуществлять оценки с высокой пространственной детализацией, т.е. с максимальным учетом ландшафтной структуры. Если антропогенное поступление загрязняющего вещества не превышает расчетный уровень КН, то экосистема способна самостоятельно, за счет естественных буферных механизмов, «перерабатывать» поток загрязнения без разбалансировки геохимических равновесий и, соответственно, без риска распада системы. КН задают верхний предел экологически безопасного депонирования поллютантов, который определяется географической (зональноазональной) спецификой экосистем: - местным климатом (ресурсами тепла и влаги); - зональными режимами почвообразования (определяют, в частности, интенсивность внутрипочвенного выветривания минералов, величину денитрификации, степень подвижности элементов в почвенных растворах); - среднегодовым и меженным водообменом (обеспечивает «эффект разбавления» природных растворов и условия самоочищения ландшафтов); - уровнем биологической продуктивности (при оценках КН особое значение имеет продукция стволовой древесины, осуществляющей долговременное изъятие элементов из биокруговоротов и способной подвергаться отчуждению при лесозаготовках); - степенью антропогенной трансформации (заменой фоновых сообществ на агроценозы). В качестве основного рецептора при оценках КН выступают природные геохимические циклы и равновесия – необходимое условие устойчивого функционирования любой природной системы. Альтернативное концепции КН гигиеническое нормирование исходит из «антропоцентрического» приоритета охраны здоровья человека. Однако это ограниченный и устаревший подход, слабо совместимый со стратегией устойчивого развития. Геохимическая деградация экосистем лишает перспектив и сохранение биоразнообразия, и поддержание здоровой среды обитания человека. В этой связи при нормировании загрязнения приоритет должен отдаваться оценке состояния экосистем, изучению естественных пределов колебаний их геохимических параметров, в которые и должно укладываться антропогенное воздействие. Именно на это и нацелена концепция КН. Методологию КН нельзя признать окончательно сформировавшейся. Основные черты ее современного состояния таковы: - КН определяется из возможности нулевого баланса входных и выходных потоков вещества в ситуации установившегося состояния; - в качестве источников элементов в моделях расчета КН рассматриваются атмосферные выпадения и процессы внутрипочвенного выветривания; - выходными потоками являются вынос с почвенно-грунтовыми водами и долговременная иммобилизация в почве и фитомассе (либо антропогенное отчуждение: с урожаем сельскохозяйственных культур, при эксплуатации пастбищ и при лесозаготовках); - величина КН может варьировать в зависимости от того, какой индикатор (критерий критичности) используется в оценке. Возможно применение двух типов критериев – «консервативного» (ориентирован на соблюдение гигиенических стандартов – ПДК поллютантов в кормах, продуктах питания, питьевой воде) и «экосистемного» (ориентирован на сохранение видовой структуры сообществ и биохимических процессов); - разработаны методы оценки КН достаточно узкого круга элементов (сера, азот, тяжелые металлы); в основном для фоновых лесных экосистем [12]. В данном сообщении приводятся методика и результаты расчета критических нагрузок тяжелых металлов (ТМ) – Cu, Zn, Pb, Cd – на экосистемы центра Русской равнины (территория Рязанской области). Территория района исследований может рассматриваться как представительный модельный объект для подобных оценок благодаря своей высокой ландшафтной контрастности: это зона контакта подтаежной, широколиственно-лесной и лесостепной зон, принципиально различающихся по геохимической устойчивости экосистем. Поведение ТМ в экосистемах существенно сложнее по сравнению с элементами с высокими кларками, вследствие чего на современном уровне развития науки большинство попыток подробно прописать в моделях процессы их почвенно- и биогеохимической трансформации, к сожалению, лишь увеличивают неопределенность результатов моделирования. В этой связи при оценке геохимической устойчивости фоновых лесных экосистем обычно используется упрощенное уравнение масс-баланса [6]: Mdep = Мupt + Мleach, (1) где Мdep – общее поступление металла, Мupt – накопление металла в ежегодном приросте древесной растительности, Мleach – вынос металла со стоком. Накопление ТМ в древесной биомассе рассчитывается как: Mupt = Gan × Cback M, (2) где Gan – годовая продукция древесной биомассы, CbackM – максимально допустимая (критическая) концентрация металла в древесине. Данные по годовому приросту древесной биомассы для основных типов лесных экосистем, как правило, берутся из литературы [8, 11 и др.]. На фоновых территориях с отсутствием лесов Mupt не учитывается. В агроценозах параметром Gan является урожайность товарной продукции (отчуждающейся при заготовках), а CbackM – ПДК (обычно наиболее «универсальный» – для зерна и зернобобовых). Приемлемая интенсивность вымывания металлов из экосистем рассчитывается как: Mleach = Qrunoff × CwaterMPL, (3) где Qrunoff – годовой сток, CwaterMPL – максимально допустимая концентрация металла в воде. Рассматривая критическую нагрузку ТМ (далее – CL(M)) как верхний предел параметра Мdep – валового поступления металла в экосистему, получим: CL(M) = Мupt + Мleach, (4) Таким образом, как следует из уравнения (4), в «классическом» понимании CL(M) представляет собой сумму допустимого биопоглощения и допустимого водного выноса. «Физический смысл» данного уравнения состоит в том, что все экзогенные элементы должны без остатка «перерабатываться» в ходе функционирования геосистем, т.е. в процессе биогенной и абиогенной миграции, и любое нарушение сложившихся зональных геохимических равновесий неблагоприятно. Очевидно, при наличии избытка привносимых извне ТМ он может аккумулироваться в почве, но при этом будет постоянно возрастать энтропия системы, поскольку прочного закрепления ТМ в почвенном поглощающем комплексе достичь не удастся. Одним из «узких мест» моделирования КН является определение допустимых концентраций металлов в природных водах и фитомассе (параметров CwaterMPL и CbackM). Если в условиях агроценозов в качестве указанных параметров следует использовать соответствующие ПДК, то в фоновых экосистемах такой подход теряет смысл: абсурдно оценивать, например, накопление ТМ в древесине на основании норматива для кормов и зернофуража. «Экологический императив» методологии критических нагрузок предполагает проведение оценок антропогенного воздействия на природные компоненты на основе информации о природообусловленных пределах накопления в них загрязняющих веществ. Такие пределы могут быть установлены по выборкам, характеризующим геохимические особенности ландшафтных сред в условиях, по возможности близких к фоновым. Для этой цели использованы данные, полученные в ходе полевых ландшафтно-геохимических исследований и репрезентативные для характеристики тех или иных геохимических режимов. В ходе опробования, проведенного нами в 2010-2011 гг., на модельной территории площадью 1800 км2 отобрано и подвергнуто лабораторным испытаниям 97 образцов древесины, 143 образца поверхностных вод и 325 почвенных пробы. Выявление фоновых почвенных обстановок в староосвоенных регионах затруднено по причине атмотехногенного воздействия и трансформации почвенных процессов под влиянием распашки. В этой связи процедура картирования фоновых почвенно-геохимических эталонов реализована с использованием распространенного метода объективизации районирования – кластерного анализа (метод Варда, дистанции Евклида). Как показано на рис. 1, в ходе кластеризации выявлены 4 основных фоновых режима почвообразования (песчаные и торфяные, легкосуглинистые, средне- и тяжелосуглинистые, аллювиальные почвы), принципиально различающиеся по поведению и формам нахождения ТМ. Существенно обособлены от них «техногенные» кластеры. Их микроэлементная композиция не всегда отличается превышениями ПДК и ОДК металлов, но однозначно определяется последствиями загрязнения (в том числе дальней атмосферной миграции ТМ). Представляет интерес состав и конфигурация ареалов техногенного загрязнения (на рис. 1 показаны черным цветом), характеризующая неоднородность ландшафтного отклика на внешнее воздействие. В частности, в дальнем радиусе влияния промышленных эмитентов наиболее уязвимыми к загрязнению являются торфяные почвы, трансэлювиальные и трансаккумулятивные геохимические позиции (урочища балок, западин и нижние части протяженных склонов), в пойменных ландшафтах максимум накопления ТМ отмечается в почвах староречий, межгривных понижений и наложенных (трансгрессирующих) пойм. В дальнейшем выборки, составленные по результатам опробования природных компонентов (кластеры 1, 9, 11 и 12), подвергались вариационному анализу. В необходимых случаях проводилась процедура нормализации [7], после чего появлялась возможность применить к распределениям классическое «правило трех сигм». Согласно данному правилу, вероятность отличия единичных значений нормально распределенной величины от своего среднего арифметического более чем на 3 стандартных отклонения настолько мала, что ей можно пренебречь, а если такое отличие фиксируется в каком-либо реальном объекте, то этот объект признается принадлежащим к иной генеральной совокупности. Использование указанного правила «в чистом виде» нецелесообразно, т.к. ландшафтные среды отличаются друг от друга по степени динамичности, соответственно которой должны меняться и априорные пороговые уровни вероятности, и соответствующие им нормированные отклонения. Так, с максимально возможным уровнем накопления элемента в почвах ассоциировалась величина Х+2,576σ при р=0,99; для динамичных ландшафтных сред – поверхностных вод и фитомассы – использовался более высокий уровень доверительной вероятности – р=0,999 и соответствующий ему уровень накопления Х+3,291σ. Примечание. Кластер 1 – фон песчаных и органических (торфяных) почв Мещерской низменности. Кластер 11 – фон легкосуглинистых почв Мещеры и севера Окско-Донской равнины. Кластер 9 – фон средне- и тяжелосуглинистых почв юга региона (черноземов и серых лесных). Кластер 12 – фон пойменных аккумуляций. Кластеры 13-24 – ареалы техногенного загрязнения почв тяжелыми металлами. Кластеры 2-8 и 10 – генетически неоднородны. Рис. 1 – Ареалы фоновых и техногенных почвенно-геохимических обстановок в центре Рязанского региона по результатам кластерного анализа Установленный таким способом верхний предел накопления именовался «экологическим нормативом» концентрации элемента – ЭН (альтернатива гигиеническим нормативам – ПДК), превышение которого сигнализирует о наличии природной или – в большинстве случаев – техногенной геохимической аномалии (табл. 1). Иногда ЭН оказывались выше ПДК; в таком случае приоритет отдавался меньшему из нормативов. На рис. 2 показана процедура определения ЭН, реализованная в программном пакете STATISTICA 6.0. Рис. 2 – Пример установления экологического норматива: концентрация подвижных форм кадмия в суглинистых почвах, р=0,99 Таким образом, ЭН – наиболее приемлемая и объективная основа нормирования содержания загрязняющих веществ в компонентах фоновых экосистем. В частности, критические концентрации металлов в древесине (СbackM) могут быть адекватно оценены только на основе ЭН (табл. 1). Аналогичный параметр в агроценозах, наоборот, должен быть привязан к ПДК. Как подчеркнуто выше, некоторое количество депонирующихся в почве металлов – избыток над суммой биопоглощения и водного выноса – все же можно обосновать как приемлемое. Исходя из идеологии метода критических нагрузок очевидно, что приемлемый темп депонирования не должен нарушать почвенно-геохимические равновесия на протяжении «длительного времени», с чем обычно ассоциируется характерная продолжительность сукцессий в лесных экосистемах умеренного пояса (около 100 лет). Таблица 1 – Экологические нормативы содержания ТМ в основных ландшафтных компонентах центра Русской равнины Объект, ед. изм. Поверхностные воды, мкг/л (р=0,999) «песчаные» водосборы «суглинистые» водосборы Форма нахождения растворенная взвешенная валовая растворенная взвешенная валовая Cu Zn Pb Cd (1,05)1 3,90 3,65 (1,50)1 8,70 9,70 4,4 160,0 160,0 (50,0)2 49,0 51,5 8,0 9,5 (17,5)2 3,6 5,0 4,9 (1,40)3 0,250 (1,55)3 (1,26)3 0,300 (1,50)3 валовая 3,65 42,0 0,375 0,130 Стволовая древесина, мг/кг (р=0,999) автоморфные Почвы, мг/кг (р=0,99) подвижная 0,24 6,0 3,7 0,055 валовая 2,35 165,0 11,4 0,340 подвижная 0,29 6,9 1,4 0,094 легкосуглинистые валовая 18,20 114,0 15,5 0,315 подвижная 0,51 14,0 3,0 0,102 средне- и 4 тяжелосуглинистые валовая 23,50 (255,0) 17,4 0,365 подвижная 0,32 2,45 5,4 0,078 торфяные валовая 17,50 57,0 8,6 0,400 подвижная 0,87 (27,3)5 4,3 0,210 аллювиальные суглинистые валовая 28,00 214,0 40,0 0,440 Примечания. Формы нахождения ТМ в почвах: подвижная – экстракция ацетатноаммонийным буфером с рН 4,8; валовая – экстракция смесью концентрированных азотной, соляной, серной кислот и перекиси водорода по методу Ринькиса (Аринушкина, 1971). В скобках – экологические нормативы, превышающие соответствующие ПДК. Вместо них следует использовать гигиенические нормативы, указанные ниже: 1 1,0 мкг/л (ПДКвр); 2 10,0 мкг/л (ПДКвр); 3 1,0 мкг/л (ПДКв), рыбохозяйственный норматив (0,5 мкг/л), по-видимому, в староосвоенных регионах недостижим; 4 220 мг/кг, при рНKCl<5,5 – 110 мг/кг (ОДК); 5 23,0 мг/кг (ПДК). песчаные При этом следует предусматривать возможность прогрессирующего накопления избытка ТМ в почве в подвижных формах, а за пороговый уровень накопления принимается соответствующий ЭН (табл. 1). Таким образом, получаем следующую модель: SD( M ) an( acc) ЭН подв Сiподв 2000, 100 (6) где SD(M)an(acc) – приемлемая интенсивность ежегодного депонирования ТМ (acceptable annual soil deposition of metal) в верхнем 0-20 см слое почвы, г/га/год; ЭНподв – экологический норматив почвенных концентраций подвижных подв форм ТМ, мг/кг; Сi – фактически наблюдаемая концентрация подвижных форм ТМ в данной почве, мг/кг; ρ – плотность почвы в естественном сложении, т/м3; 2000 – коэффициент пересчета на площадь. Представление о приемлемой интенсивности депонирования ТМ в почвах позволяет существенно дополнить концепцию критических нагрузок, введя понятие интегрального параметра КН IPCL(M): IPCL(M) = CL(M) + SD(M)an(acc). (7) Данное понятие отличается от «классической» концепции КН учетом не только биотического и водного, но и почвенного блоков геосистем. Этого не было сделано разработчиками основ метода КН, поскольку западная научная методология базируется на функциональном, экосистемном подходе, когда объекты исследования мыслятся «безразмерными», должным образом не учитывается их генезис, специфика, естественные границы, свойства уникальности и типичности. Это затрудняет научное обоснование SD(M)an(acc), вследствие чего данный параметр просто игнорируется, и устойчивость к поступлению ТМ, естественно, занижается. Между тем обосновать SD(M)an(acc) достаточно просто, но для этого необходимо применять существенно иную, ландшафтную методологию – важное достижение российской науки [10], интегрируя ее с современными количественными методами районирования (кластерным и вариационным анализом). Как указывалось выше, наиболее приемлемым способом нормирования накопления ТМ в фитомассе является дифференцированный подход – использование в условиях агроценозов гигиенических стандартов (ПДК), а в фоновых экосистемах – экологических нормативов. Несмотря на то, что ПДК и ЭН существенно различаются, их «статус» при осуществлении экологических оценок идентичен, что обеспечивает возможность анализировать состояние и природных, и аграрных экосистем с единых методологических позиций. Величины CL(M) интегрально отражают влияние гидродинамики, продуктивности стволовой древесины и урожайности агроценозов, а также верхних пороговых уровней накопления ТМ в фитомассе и поверхностных водах, которые в ходе проведенного анализа были признаны допустимыми и определены на основе ЭН или ПДК. Территориальная дифференциация CL(M) в ландшафтах, обусловленная совместным влиянием всех указанных факторов, представлена на рис. 3. а) CL(Cu) в) CL(Pb) б) CL(Zn) г) CL(Cd) Рис. 3 – Критические нагрузки тяжелых металлов CL(М) на природные и природно-антропогенные экосистемы центра Рязанской области Детальный анализ пространственных закономерностей CL(M) приведен в монографии [4]. Здесь же остановимся только на одном аспекте – агрогенной трансформации CL(M). Полученные данные свидетельствуют, что замена фоновой растительности на более продуктивную сельскохозяйственную обычно увеличивает устойчивость экосистем к загрязнению металлами, но такое увеличение в большинстве случаев не превышает 2 раз, а иногда вообще измеряется несколькими процентами от фоновых величин. При этом наибольший рост устойчивости характерен для меди, поскольку ее накопление в культурных растениях наиболее контрастно, а для Zn иногда отмечается даже отрицательная агрогенная трансформация критических нагрузок, особенно при широком распространении в фоновых сообществах березы и иных гумидокатных видов – биоконцентраторов цинка. Наиболее значительный рост устойчивости по сравнению с зональным фоном лесных экосистем характерен для наиболее продуктивных «пригородных» агроценозов. Общее представление об условиях превышения CL(М) в районе исследований дает табл. 2. Из таблицы хорошо видно, что приоритетными региональными загрязнителями являются свинец и кадмий. Если для биофильных Cu и Zn средний уровень поставки в 2-3 раза ниже КН, то для Pb и Cd, наоборот, более чем в 2 раза выше. Следовательно, ни биоблок, ни системы водной миграции ландшафтов не способны переработать без ущерба для себя то количество Pb и Cd, что ежегодно поступает из атмосферы. К сожалению, это актуально для всех староосвоенных ландшафтов Центра России. Таблица 2 – Расчетные величины критических нагрузок ТМ CL(М) в ландшафтах центра Рязанской области в сопоставлении со среднерегиональным уровнем их атмосферных выпадений, г/га/год Показатель CL(М) Валовая атмосферная поставка Cu 46,72 12,50 Zn 234,74 100,80 Pb 17,00 36,90 Cd 1,98 4,25 Как видно из рис. 4, превышение атмосферными выпадениями ТМ соответствующих CL(М) характерно для всех изученных элементов, но в разной степени. В целом превышения наблюдаются под влиянием одних и тех же техногенных факторов и на идентичных территориях, маркируя основные траектории воздушной миграции загрязнителей. Такими территориями являются областной центр, зоны влияния основных автотрасс, прилегающий к Рязани участок поймы Оки, канализирующий техногенные потоки, и смежные с ним территории, юго-восточная Мещера и иногда Старорязанское плато (на рис. 4 они отображены светло окрашенными контурами). Но если для Cu и Zn площадь таких контуров минимальна, то для Pb они уже абсолютно преобладают, а соотношение CL(Cd)>РCd вообще почти нигде не наблюдается. а) CL(Cu) / РCu б) CL(Zn) / РZn в) CL(Pb) / РPb г) CL(Cd) / РCd Рис. 4 – Отношение критических нагрузок ТМ (CL(М)) к годовым суммам их атмосферных выпадений (РМ) в условиях природных и сельскохозяйственных экосистем центра Рязанской области (чем больше частное, тем выше геохимическая устойчивость) Таким образом, современный уровень выпадений Pb и Cd, как элементов с нулевой биофильностью, однозначно избыточен для ландшафтов, причем как фоновых, так и антропогенно измененных, и некоторый рост CL(М) в агроценозах по сравнению с лесными экосистемами не компенсирует избыток их техногенного поступления. Потенциальная геохимическая опасность Cu и Zn значительно ниже, ареалы их избыточного привноса локальны. Тем не менее, CL(М), рассчитываемые по «классической» модели (4), дают заниженную оценку геохимической устойчивости экосистем, поскольку при этом не учитывается стабилизирующая функция почвенного блока. Более целесообразен расчет интегрального параметра КН, который, как следует из уравнения (7), характеризуется наличием дополнительного слагаемого SD(M)an(acc) – приемлемой интенсивности ежегодного депонирования ТМ. Как следует из рис. 5 и табл. 3, параметр SD(M)an(acc) действительно дает существенную прибавку к критическим нагрузкам ТМ, которая для Zn и Cd вполне сопоставима с CL(M), для Pb превышает ее в 4 раза, а для Cu, наоборот, в 4 раза ниже. Причина различий заключается в том, что Cu в Центре России – один из наиболее дефицитных биогенных элементов, вследствие чего он, вопервых, интенсивно поглощается растительностью, а во-вторых, прочно закрепляется в ППК, и лишь при валовом содержании свыше 30 мг/кг подвижность может возрастать [3]. Следовательно, значительное содержание подв подвижной меди для почв региона нетипично, и разности ЭНподв – Сi низки. Свинец же значительно более подвижен и в то же время способен к длительному квазистационарному состоянию подвижных форм даже в легких песчаных почвах, а в водной среде при росте ионной силы раствора интенсивно переходит в коллоидную и взвешенную фазы миграции [4]. Основная причина подобных особенностей поведения Pb – его ярко выраженная способность к специфической адсорбции гумусовыми кислотами и эффективная конкуренция с иными ТМ за реакционные центры ГК [5]. Поэтому допустимый уровень депонирования в почвенном покрове для Pb особенно велик (достигает 80% от IPCL), и интегральная устойчивость геосистем к поступлению данного элемента с учетом параметра SD(M)an(acc) значительно возрастает, превышая в 2 раза средний уровень его атмосферной поставки. Впрочем, «запас прочности» геосистем к выпадениям Pb остается значительно ниже, чем в случае биофильных Cu и Zn, которые, в свою очередь, по данному параметру очень сходны между собой (рис. 5). Для наиболее подвижного и токсичного кадмия не только CL, но и IPCL оказались ниже среднего модуля атмосферных выпадений, что характеризует Cd как наиболее приоритетный загрязнитель. Таблица 3 – Интегральные параметры критических нагрузок ТМ IPCL (в среднем по ландшафтам центра Рязанской области) в сопоставлении со среднерегиональным уровнем их атмосферных выпадений, г/га/год Показатель Cu 53,77 12,50 IPCL Валовая атмосферная поставка Zn 435,74 100,80 Pb 79,56 36,90 Cd 3,45 4,25 4,5 допустимое накопление в почве допустимый водный вынос 4 допустимое биопоглощение 3,5 доли Р 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Cu Zn Pb Cd Рис. 5 – Соотношение слагаемых IPCL тяжелых металлов в единицах их среднерегиональной атмосферной поставки (Р) IPCL(M), выраженные в удельных единицах допустимого техногенного поступления металлов (рис. 6), позволяют планировать природопользование с учетом пространственных неоднородностей ассимиляционного потенциала ландшафтов. Согласно кибернетическим основам учения о ландшафтах, важное значение имеют не только масштаб, но и темпы преобразований, и при смене эволюционного пути развития на революционный наиболее вероятна необратимая деградация систем, утрата ими ценной информации [1]. Поэтому ландшафтные системы избегают «революционных» преобразований, что обеспечивает условия для их прогрессивного развития. Следовательно, экологически устойчивый техногенез не должен являться источником такой «революционной энтропии» и обязан укладываться в природообусловленные пределы ежегодного привноса поллютантов, которые и задаются величинами IPCL(M). Данные рис. 6 определяют такой уровень их ежегодных выпадений, который гарантированно не приведет ни к нарушению почвенно-геохимических равновесий, ни к деградации биоблока ландшафтов, ни к загрязнению поверхностных и грунтовых вод. а) медь б) цинк в) свинец г) кадмий Рис. 6 – Интегральные параметры критических нагрузок тяжелых металлов: IPCL(M) ЛИТЕРАТУРА 1. Арманд Д.Л. Наука о ландшафте. – М.: Мысль, 1975. – 288 с. 2. Башкин В.Н. Оценка степени риска при расчетах критических нагрузок загрязняющих веществ на экосистемы // Тяжелые металлы в окружающей среде: Мат. межд. симпоз. – Пущино, 1997. – С.177-186. Касимов Н.С., Кошелева Н.Е., Самонова О.А. Подвижные формы 3. тяжелых металлов в почвах лесостепи Среднего Поволжья (опыт многофакторного регрессионного анализа) // Почвоведение, 1995, №6. – С. 705713. 4. Кривцов В.А., Тобратов С.А., Водорезов А.В., Комаров М.М., Железнова О.С., Соловьева Е.А. Природный потенциал ландшафтов Рязанской области. – Рязань: Изд-во РГУ им. С.А. Есенина, 2011. – 720 с. 5. Ладонин Д.В., Марголина С.Е. Взаимодействие гуминовых кислот с тяжелыми металлами // Почвоведение. 1997. № 7. – С. 806-811. 6. Охрана природы. Городские экосистемы. Расчет величин критических нагрузок поллютантов на городские экосистемы. Методические рекомендации. – Москва–Смоленск: «Маждента», 2004. – 56 с. 7. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. – М.: Академия, 2004. – 416 с. 8. Родин Л.Е., Базилевич Н.И. Динамика органического вещества и биологический круговорот зольных элементов и азота в основных типах растительности Земного шара. – М.-Л.: Наука, 1965. – 253 с. 9. Семенов М.Ю. Кислотные выпадения на территории Сибири. Расчет и картирование допустимых нагрузок. – Новосибирск: Наука, 2002. – 142 с. 10. Солнцев Н.А. Избранные труды. Учение о ландшафте. – М.: Изд-во МГУ, 2002. – 396 с. 11. Усольцев В.А. Фитомасса лесов Северной Евразии: нормативы и элементы географии. – Екатеринбург: УРО РАН, 2002. – 760 с. 12. Manual on Methodologies and Criteria for Modeling and Mapping Critical Loads & Levels and Air Pollution Effects, Risks and Trends / UNECE Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution. http://www.icpmapping.org/. Загл. с экрана. 2004. – Режим доступа:
