Macrozoobenthos as an indicator of the ecological state of lakes in Altai SPNAS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This study investigated the quality of the aquatic environment in Altai Mountain lakes located in the territories of SPNAs of different categories. Using 12 metrics and biotic indices based on macrozoobenthos indicators (total biomass, number of species, Shannon species diversity indices, oligochaete, chironomid, D/Nex, %NCh+O, EPT, ETO, MMIF, BMWP, ASPT), the water quality of 7 Altai lakes was assessed: Verkhneye Multinskoye, Poperechnoye, Aya, Koksha, Svetloye, Kolyvanskoye and Beloye. Five lakes can be used as reference lakes for water bodies of this type. The multimetric indices BMWP and MMIF showed similar results in most of the studied lakes, correlated with each other and with other benthic community metrics. The analysis of their relationship with hydrochemical and physical parameters of the environment allowed to identify the main indicators determining the ecological state of the studied water bodies. The positive influence of water salinity or components determining it was noted, moreover, the values of bioindication indices were related to the content of oxygen and nutrients.

About the authors

O. N. Vdovina

Institute for Water and Environmental Problems of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: olgazhukova1984@yandex.ru
Barnaul, Russia

D. M. Bezmaternykh

Institute for Water and Environmental Problems of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: olgazhukova1984@yandex.ru
Barnaul, Russia

References

  1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. 1985. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ. изд. М.: Финансы и статистика.
  2. Андрианова А.В. 2015. Биотические индексы и метрики в оценке качества воды малых рек на территории природного парка “Ергаки” (юг Красноярского края) // Сиб. экол. журн. № 3. С. 439. https://doi.org/10.153172/SEJ20150311
  3. Андрианова А.В., Шанько Ю.В. 2022. Биотические индексы и метрики зообентоса в оценке экологического состояния крупной реки смешанного типа // Экология. № 2. С. 145. https://doi.org/10.31857/S0367059722020032
  4. Балушкина Е.В. 1976. Хирономиды как индикаторы степени загрязнения вод // Методы биологического анализа пресных вод. Л.: Зоол. ин-т АН СССР. С. 106.
  5. Безматерных Д.М., Вдовина О.Н. 2017. Зообентос озер юга Обь-Иртышского междуречья // Экология. Серия аналитических обзоров мировой литературы. № 106. С. 1.
  6. Безматерных Д.М., Вдовина О.Н. 2024. Гидрохимический режим и донные осадки предгорных озер Русского Алтая в 2022 году // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. № 1. С. 32. https://doi.org/10.35567/19994508-2024-1-32-45
  7. Вдовина О.Н., Безматерных Д.М. 2021. Макрозообентос среднегорных озер бассейна реки Мульты (Республика Алтай) // Рыбоводство и рыбное хозяйство. № 5. С. 8. https://doi.org/10.33920/sel-09-2105-01
  8. Вшивкова Т.С., Иваненко Н.В., Якименко Л.В., Дроздов К.А. 2019 Введение в биомониторинг пресных вод: учебное пособие. Владивосток: Изд-во ВГУЭС.
  9. Галахов В.П., Губарев М.С. 2018. Водный баланс озера Светлое (Лебединное) // Изв. Алтайского отделения Русского географического общества. Т. 3. № 50. С. 10.
  10. Головатюк Л.В., Зинченко Т.Д. 2011. Биотические индексы и метрики в оценки качества вод малых рек Нижнего Поволжья (на примере рек Байтуган, Камышла, Сосновка) // Особенности пресноводных экосистем малых рек Волжского бассейна. Тольятти: Кассандра. С. 160.
  11. Губарев М.С., Безматерных Д.М., Свиридов Р.К. 2023. Современные данные о морфометрических характеристиках шести предгорных озер Русского Алтая // Изв. Алтайского отделения Русского географического общества. Т. 68. № 1. С. 5. https://doi.org/10.24412/2410-1192-2023-16801
  12. Зарубина Е.Ю., Феттер Г.С. 2020. К гидролого-гидрохимической характеристике высокогорных озер бассейна р. Мульта (Горный Алтай) // Изв. Алтайского отделения Русского географического общества. Т. 4. № 59. С. 74. https://doi.org/10.24411/2410-1192-2020-15908
  13. Китаев С.П. 2007. Основы лимнологии для гидробиологов и ихтиологов. Петрозаводск: Карельск. науч. центр РАН.
  14. Красная книга Алтайского края. Т. 3. Особо охраняемые природные территории. 2009. Барнаул.
  15. Михайлов Р.А. 2022. Моллюски семейства Bithyniidae (Gastropoda, Littorinimorpha) равнинных рек Нижней Волги // Изв. Самар. науч. центра Российской академии наук. Т. 24. № 5. С. 88. https://doi.org/10.37313/1990-5378-2022-24-5-88-96
  16. Определитель зоопланктона и зообентоса пресных вод Европейской России. Т. 2. Зообентос. 2016. М.: Тов-во науч. изданий КМК.
  17. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 1. Низшие беспозвоночные. 1994. Л.: Зоол. ин-т РАН.
  18. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 2. Ракообразные. 1995. Санкт-Петербург: Зоол. ин-т РАН.
  19. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 3. Паукообразные. Низшие насекомые. 1997. Санкт-Петербург: Зоол. ин-т РАН.
  20. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 4. Двукрылые насекомые. 2000. Санкт-Петербург: Наука.
  21. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 5. Высшие насекомые. 2001. Санкт-Петербург: Наука.
  22. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. Т. 6. Моллюски, Полихеты, Немертины. 2004. Санкт-Петербург: Наука.
  23. Павлюк Т.В. 2024. Актуальные вопросы биоиндикации водных экосистем: российский опыт и перспективы // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. № 4. С. 108. https://doi.org/10.35567/19994508-2024-4-108-126
  24. Пшеницына В.Н. 1986. Об эффективности шкалы Вудивисса при биоиндикации качества воды // Гидробиол. журн. Т. 24. № 4. С. 42.
  25. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем. 1992. СПб.: Гидрометеоиздат.
  26. Русанов Г.Г., Важов С.В. 2017. Нерешенные проблемы озер Манжерокское и Ая. Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина.
  27. Русанов Г.Г., Важов С.В., Бахтин Р.Ф. 2016. Колыванское озеро: происхождение, геоморфология, экология. Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина.
  28. Рычков В.М., Рычкова С.И. 2004. Феномен реки Кокши на Алтае // Природные ресурсы Горного Алтая. № 2. https://altay-geojournals.ru/wp-content/uploads/2015/02/2-20.pdf
  29. Семенченко В.П., Разлуцкий В.И. 2011. Экологическое качество пресных вод. 2-е изд., исправл. Минск: Беларуская навука.
  30. Скорняков В.А., Даценко Ю.С., Масленикова В.В. 1997. Картографирование условий самоочищения природных вод // Вестн. Москов. ун-та. Сер. 5. География. № 5. С. 62.
  31. Яныгина Л.В. 2014. Зообентос бассейна Верхней и Средней Оби: воздействие природных и антропогенных факторов: Дис. ... докт. биол. наук. Владивосток.
  32. Aras S., Findik O. 2023. Benthic macroinvertebrates of the Kızılırmak River (Nevşehir, Turkey) and their relation with environmental variables // Inland Water Biol. V. 16. P. 690. https://doi.org/10.1134/S1995082923040028
  33. Balderas E.C.S., Grac C., Berti-Equille L. et al. 2016. Potential application of macroinvertebrates indices in bioassessment of Mexican streams // Ecol. Indic. V. 61. P. 558. https://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.10.007
  34. Bettinetti R., Ponti B., Marziali L. et al. 2012. Biomonitoring of lake sediments using benthic macroinvertebrates // Trends in Analytical Chem. V. 36. P. 92.
  35. Bezmaternykh D.M., Vdovina O.N. 2023. Composition, structure and formation factors of macroinvertebrate communities in low-mountain lakes of the Russian Altai // Acta Biologica Sibirica. V. 9. P. 433. https://doi.org/10.5281/zenodo.8219818
  36. Böhmer J., Chiriac G., Varbiro G. et al. 2018. Intercalibrating the National Classifications of Ecological Status for Eastern Continental Lakes: Biological Quality Element: Benthic Invertebrates. Luxembourg: Publications Office of the European Union. P. 54.
  37. Cooke G.D., Welch E.B., Peterson S. et al. 2016. Restoration and management of lakes and reservoirs. Boca Raton: CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420032109
  38. Croijmans L., De Jong J.F., Prins H.H. 2021. Oxygen is a better predictor of macroinvertebrate richness than temperature – a systematic review Environ // Res. Lett. V. 15. P. 011001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab9b42
  39. Desrosiers M., Pinel-Alloul B., Spilmont Ch. 2020. Selection of Macroinvertebrate Indices and Metrics for Assessing Sediment Quality in the St. Lawrence River (QC, Canada) // Water. V. 12. P. 3335. https://7doi.org/10.3390/w12123335
  40. Dou Q., Du X., Cong Y. et al. 2021. Influence of environmental variables on macroinvertebrate community structure in Lianhuan Lake // Ecol. and Evol. V. 12. P. e8553. https://doi.org/10.1002/ece3.8553
  41. https://icm.eionet.europa.eu/ETC_Reports/EcoChemStatusPressInEurWaters_201211
  42. Ekoko W.A., Qu G.J., Liu M.H. et al. 2022. Benthic macroinvertebrate diversity and water quality bioassessment of the central lake in Qingtongxia reservoir wetland nature reserve, China // Appl. Ecol. and Environ. Res. V. 20(4). P. 3379. https://dx.doi.org/10.15666/aeer/2004_33793392
  43. Finlayson M., Harris J., McCartney M. et al. 2010. Report on Ramsar visit to Poyang Lake Ramsar site. BeiJing: Secretariat of the Ramsar Convention.
  44. Guy H. 1969. Laboratory theory and methods for sediments analysis // U.S. Geological Survey Techniques of Water Resources Investigations. Book 5.
  45. Hammer Ø., Harper D., Ryan P.D. 2001. Past: Paleontological statistics software package for educationand data analysis // Palaeontologia Electronica. V. 4(1). P. 1.
  46. Jacobsen D., Wiberg-Larsen P., Brodersen K. et al. 2020. Macroinvertebrate communities along the main stem and tributaries of a pre-Alpine River: composition responds to altitude, richness does not // Limnology. V. 84. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.limno.2020.125816
  47. Kefford B.J., Buchwalter D., Cañedo-Argüelles M. et al. 2016. Salinized rivers: degraded systems or new habitats for salt-tolerant faunas // Biology Letters. V. 12. P. 20151072. https://doi.org/10.1098/rsbl.2015.1072
  48. Keller A.E., Crisman T.L. 1990. Factors influencing fish assemblages and species richness in subtropical Florida lakes and a comparison wich temperate lakes // Can. J. Fish Aquat. Sci. V. 47(11). P. 2137.
  49. Kownacki A., Dumnicka E., Mielewczyk S. 2000. Invertebrate communities in permanent and temporary high mountain lakes (Tatra Mts) // Annls. Limnol. V. 36(3). P. 181.
  50. Limburg K.E., Hughes R.M., Jackson D.C. et al. 2011. Human population increase, economic growth, and fish conservation: collision course or savvy stewardship? // Fisheries. V. 36. P. 27. https://dx.doi.org/10.1577/03632415.2011.10389053
  51. Ndatimana G., Nantege D., Arimoro F. 2023. A review of the application of the macroinvertebrate-based multimetric indices (MMIs) for water quality monitoring in lakes // Environ. Sci. and Pollut. Res. V. 30. P. 73098. https://doi.org/10.1007/s11356-023-27559-0
  52. Nevalainen L., Luoto T. 2012. Faunal (Chironomidae, Cladocera) responses to post-Little Ice Age climate warming in the high Austrian Alps // J. Paleolimnol. V. 48. P. 711. https://doi.org/10.1007/s10933-012-9640-3
  53. Ouyang Z., Qian S., Becker R. et al. 2018. The effects of nutrients on stream invertebrates: A regional estimation by generalized propensity score // Ecol. Processes. V. 7(1). P. 1. https://doi.org/10.1186/s13717-018-0132-x
  54. Poikanea S., Johnson R.K., Sandin L. et al. 2016. Benthic macroinvertebrates in lake ecological assessment: A review of methods, intercalibration and practical recommendations // Science of the Total Environment. V. 543. P. 123. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.11.021
  55. Solimini A.G., Free G., Donohue I. et al. 2006. Using Benthic Macroinvertebrates to Assess Ecological Status of Lakes Current Knowledge and Way Forward to Support WFD Implementation. European Communities.
  56. Sumudumali R.G.I., Jayawardana J.M. 2021. A Review of Biological Monitoring of Aquatic Ecosystems Approaches: With Special Reference to Macroinvertebrates and Pesticide Pollution // Environ. Manag. V. 67. P. 263. https://doi.org/10.1007/s00267-020-01423-0
  57. Tretjakova R., Paidere A., Brakovska А. 2023. Assessment by Macroinvertebrates of the Ecological Quality of Shallow Lake with Rich Sapropel Sediments // Environment. Technology. Resources: Proceedings of the 14th International Scientific and Practical Conference. V. 1. P. 228. https://doi.org/10.17770/etr2023vol1.7315
  58. Vdovina O.N., Yanygina L.V., Bezmaternykh D.M. 2022. Composition and structure of lake macroinvertebrate communities in different altitudinal zones of Russian Altai // Acta Biologica Sibirica. V. 8. P. 531. https://doi.org/10.5281/zenodo.7714667
  59. Wiberg-Larsen P., Rasmussen J.J. 2020. Revised Danish Macroinvertebrate Index for Lakes – A Method to Assess Ecological Quality // Aarhus University. Danish Centre for Environment and Energy. V. 373.
  60. Williams M.L., Palmer C.G., Gordon A.K. 2003. Riverine macroinvertebrate responses to chlorine and chlorinated sewage effluents – Acute chlorine tolerances of Baetis harrisoni (Ephemeroptera) from two rivers in KwaZulu-Natal, South Africa // Water SA. V. 29(4). P. 483.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».