Чувствительность лабораторных тест-организмов к бихромату калия в природной воде р. Москвы

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Методом биотестирования исследовали токсичность природной воды, отобранной в р. Москве в точках с разным уровнем антропогенного воздействия во все гидрологические сезоны года. Оценено влияние химического состава природной воды на чувствительность к модельному токсиканту (бихромату калия) для трех лабораторных тест-объектов – одноклеточных водорослей Scenedesmus quadricauda (Turh.) Breb., ракообразных Daphnia magna Straus и рыб Poecilia reticulata Peters. Чувствительность тест-объектов оценивали по величинам полулетальной (для дафний и рыб) и полуэффективной (для водорослей) концентраций модельного токсиканта, полученным с использованием отобранных проб воды в качестве сред для приготовления тестируемых растворов токсиканта. Показано, что в условиях комплексного антропогенного загрязнения, включающего повышение минерализации, чувствительность Daphnia magna и Poecilia reticulata к стандартному токсиканту в целом оказалась в пределах нормативного диапазона для каждого тест-объекта, а для Scenedesmus quadricauda практически все полученные значения полуэффективных концентраций лежат выше нормативного диапазона (чувствительность снижена). Обнаружены статистически значимые корреляции величины полулетальной концентрации для Daphnia magna с комплексом взаимосвязанных гидрохимических показателей, включая минерализацию. Наблюдаемые различия в изменении чувствительности тест-объектов предположительно связаны с изменением жесткости воды. Отмечено, что снижение чувствительности тест-объектов под влиянием изменения ионного состава воды может привести к получению завышенных величин предельно-допустимых концентраций, которые устанавливаются с использованием природной воды для водных объектов с учетом их природных особенностей. Результаты исследований могут быть использованы при формировании методических подходов к региональному нормированию.

全文:

受限制的访问

作者简介

Е. Оганесова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

编辑信件的主要联系方式.
Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва; 119234, Москва

Т. Самойлова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва

Е. Дмитриева

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва

Л. Духова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва

В. Трофимова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва

С. Кладити

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: asamojlova@mail.ru
俄罗斯联邦, 105187, Москва

参考

  1. Артюхова В.И., Дмитриева А.Г., Филенко О.Ф., Чжао И. Изменение динамики роста культуры и размеров клеток Scenedesmus quadricauda (Turp.) Breb. при действии бихромата калия // Изв. РАН. Сер. биологическая. 1997. № 3. С. 280–286.
  2. ГОСТ 32293–2013 Методы испытаний химической продукции, представляющей опасность для окружающей среды. Испытание водорослей и цианобактерий на задержку роста (OECD, Test No. 201, IDT). М.: Стандартинформ, 2015. 24 с.
  3. Методические указания по разработке нормативов качества воды водных объектов рыбохозяйственного значения, в том числе нормативов ПДК вредных веществ в водах водных объектов рыбохозяйственного значения. Утв. приказом Росрыболовства № 695 от 04.08.2009 г.
  4. Руководство по определению методом биотестирования токсичности вод, донных отложений, загрязняющих веществ и буровых растворов. М.: РЭФИА, НИА-Природа, 2002. 132 с.
  5. Чалова И.В., Флеров Б.А. Влияние жесткости воды на хроническую токсичность смеси загрязняющих веществ для Ceriodaphnia affinis Lill. (Crustacea, Cladocera) // Тр. Ин-та биол. внутр. вод РАН. 2017. № 77. № 80. C. 143–148.
  6. Яшин И.М., Васенев И.И., Гареева И.Е., Черников В.А. Экологический мониторинг вод Москвы-реки в столичном мегаполисе // Изв. ТСХА. 2015. Вып. 5. С. 8–23.
  7. Deleebeeck N.M.E., De Laender F., Chepurnov V.A., Vyverman W., Janssen C.R., De Schamphelaere K.A.C. A single bioavailability model can accurately predict Ni toxicity to green microalgae in soft and hard surface waters // Water Res. 2009. V. 43. № 7. P. 1935–1947.
  8. Deleebeeck N.M.E., Muyssen B.T.A., De Laender F., Janssen C.R., De Schamphelaere K.A.C. Comparison of nickel toxicity to cladocerans in soft versus hard surface waters // Aquatic Toxicol. 2007. V. 84. № 2. P. 223–235.
  9. Gensemer R.W., Gondek J.C., Rodriguez P.H., Arbildua J.J., Stubblefield W.A., Cardwell A.S., Santore R.C., Ryan A.C., Adams W.J., Nordheim E. Evaluating the effects of pH, hardness, and dissolved organic carbon on the toxicity of aluminum to freshwater aquatic organisms under circumneutral conditions // Environ. Toxicol. Chem. 2018. V. 37. № 1. P. 49–60.
  10. Hoppe S., Sundbom M., Borg H., Breitholtz M. Predictions of Cu toxicity in three aquatic species using bioavailability tools in four Swedish soft freshwaters // Environ. Sci. Eur. 2015. V. 27. № 1. P. 25.
  11. Jop K.M., Parkerton T.F., Rodgers J.H., Dickson K.L. Comparative toxicity and speciation of two hexavalent chromium salts in acute toxicity tests // Environ. Toxicol. Chem. 1987. V. 6. P. 697–703.
  12. Källqvist T. Effect of water hardness on the toxicity of cadmium to the green alga Pseudokirchneriella subcapitata in an artificial growth medium and nutrient-spiked natural lake waters // J. Toxicol. Environ. Health. Pt A. 2009. V. 72. № 3–4. P. 277–283.
  13. Oikari А., Kukkonena J., Virtanen V. Acute toxicity of chemicals to Daphnia magna in humic waters // Sci. Total Environ. 1992. V. 117–118. P. 367.
  14. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, 2020. https://www.R-project.org/
  15. Ritz C., Baty F., Streibig J.C., Gerhard D. Doseres ponse analysis using R // PLoS One. 2015. V. 10. № 12. e0146021. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146021
  16. Venkat A., Amerson A.L., Bielmyer-Fraser G.K. Influ-ence of water hardness on accumulation and effects of silver in the green alga, Raphidocelis subcapitata // Georgia J. Sci. 2016. V. 74. № 2. P. 11.
  17. Yim J.H., Kim K.W., Kim S.D. Effect of hardness on acute toxicity of metal mixtures using Daphnia magna: Prediction of acid mine drainage toxicity // J. Hazard. Mater. 2006. V. 138. № 1. Р. 16–28.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Map of the area of ​​water sampling points in the Moskva River (Moscow and Moscow Region) in 2021. Black circles – sampling for biotesting and hydrochemical analysis, white circles – only hydrochemical studies.

下载 (467KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Spatial and seasonal variability of the mean logarithmic growth rate of algae µ in the studied water samples.

下载 (103KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Seasonal variability of the relative growth rate of algae in the studied water samples (dashed line – linear trend, horizontal line – control level).

下载 (93KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Algae abundance achieved in 72 hours in the studied water samples. The dotted line is the linear trend, the horizontal line is the control level.

下载 (94KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Spatial (a) and seasonal (b) variability of the lethal concentration of potassium dichromate for Daphnia magna over 24 h (“whiskers” – confidence interval LC50).

下载 (168KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Lethal concentrations of potassium dichromate for Poecilia reticulata over 24 hours at point 10 (“whiskers” – confidence interval LC50).

下载 (84KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Spatial (a) and seasonal (b) variability of the semi-effective concentration of potassium dichromate for Scenedesmus quadricauda over 48 h (“whiskers” – confidence interval EC50).

下载 (157KB)
索引源数据
9. Fig. 8. The ratio of the lethal concentration of potassium dichromate for Daphnia magna over 24 hours with the total number of times the MAC was exceeded for eight indicators.

下载 (74KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».