Нydrochemical differentiation in bog ecosystems

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Олиготрофные болота представлены совокупностью микроландшафтов с изменяющимися глубиной залегания болотных вод и растительностью. Изменчивость данных условий способна влиять на скорость деструкции растительных остатков и эффективность биогенной аккумуляции соединений. Эти процессы оказывают влияние на формирование гидрохимической системы микроландшафта и болота в целом. В работе рассмотрена вариабельность гидрохимических характеристик основных микроландшафтов олиготрофного болота Мухрино, расположенного в подзоне средней тайги Западной Сибири. Целью исследования было выявление характерных особенностей формирования состава болотной воды. В качестве измеряемых параметров были выбраны концентрации катионов Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+ и анионов Cl, SO42–, PO43–, NO3, растворённого органического углерода (РОУ) и его спектральные характеристики (SUVA254). Преобладающими ионами в болотных водах являются катионы Na+ и K+ и анионы Cl и SO42–. Относительно суммы концентраций измеряемых ионов экосистемы формируют ряд: рямово-мелкомочажинный комплекс (РММК) – открытое болото – грядово-мочажинно-топяной комплекс (ГМТК) – грядово-мочажинный комплекс (ГМК) – типичный рям в порядке увеличения содержания соединений. Гидрохимической особенностью РММК являются высокие концентрации РОУ при низком содержании ионов. Характерным отличием экосистем открытого болота является формирование катионного состава преимущественно за счёт K+ и NH4+. Участки ГМТК характеризуются повышенным содержанием SO42– в анионном составе воды, тогда как на участках ГМК наблюдаются более высокие концентрации ионов Cl. Тем не менее воды обеих экосистем демонстрируют низкие концентрации растворённого органического углерода (РОУ) (71,3 и 66,1 мг/л соответственно). Типичный рям отличается наиболее высоким содержанием РОУ (85,8 мг/л) и измеряемых ионов.

Об авторах

L. V. Litvinov

ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: l.l.v.86@icloud.com
Россия, Ханты-Мансийск

E. A. Zarov

ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет»

Email: l.l.v.86@icloud.com
Россия, Ханты-Мансийск

I. S. Ivanova

ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет»

Email: l.l.v.86@icloud.com
Россия, Ханты-Мансийск

Список литературы

  1. Bourbonniere R.A. 2009. Review of water chemistry research in natural and disturbed peatlands. Canadian Water Resources Journal, 34(4): 393-414.
  2. Dyukarev E., et al. 2021. The multiscale monitoring of peatland ecosystem carbon cycling in the middle taiga zone of Western Siberia: The Mukhrino bog case study. Land, 10(8): 824.
  3. Filippov I.V., Lapshina E.D. 2008. Types of mire microlandscapes in lake-mire systems of the Middle Ob region. Dynamics of the Environment and Global Climate Change, 1(S1): 115-124.
  4. Hartsock J.A., et al. 2021. A comparison of plant communities and water chemistry at Sandhill Wetland to natural Albertan peatlands and marshes. Ecological Engineering, 169: 106313.
  5. Ivanov K.E. 1953. Hydrology of Mires. Leningrad: Gidrometeorologicheskoe Izdatelstvo.
  6. Ivanov K.E., Novikov S.M. 1976. Bogs of Western Siberia: Their structure and hydrological regime. Leningrad: Nauka.
  7. Leenheer J.A., Croue J.P. 2003. Peer reviewed: characterizing aquatic dissolved organic matter. Environmental science & technology, 37(1): 18A-26A pp.
  8. Maćkiewicz A., Ratajczak W. 1993. Principal components analysis (PCA). Computers & Geosciences, 19(3): 303-342.
  9. Minaeva T.Yu., Sirin A.A. 2011. Biological diversity of mires and climate change. Advances in Modern Biology, 131(4): 393-406.
  10. Potapova T.M., Novikov S.M. 2006. Assessment of anthropogenic changes in the chemical composition of mire waters and dissolved substance runoff from natural and reclaimed raised bogs. Vestnik Sankt-Peterburgskogo Universiteta. Nauki o Zemle, (2): 85-95.
  11. Preis Yu.I., Bobrov V.A., Sorokovenko O.R. 2010. Features of modern mineral matter accumulation in oligotrophic mires of the southern forest zone in Western Siberia. Vestnik Tomskogo Gosudarstvennogo Universiteta, (336): 204-210.
  12. R Core Team. 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. URL: https://www.r-project.org/
  13. Rudolph H., & Samland J. 1985. Occurrence and metabolism of Sphagnum acid in the cell walls of bryophytes. Phytochemistry, 24: 745-749.
  14. Savichev O.G., et al. 2016. Hydrogeochemical conditions of oligotrophic mire ecosystem formation. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, (5): 60-69.
  15. Smolyakov B.S. 2000. The problem of acid deposition in the north of Western Siberia. Siberian Ecological Journal, 1: 21–30.
  16. Stepanova V.A., Pokrovsky O.S. 2011. Major element composition of peat in convex raised bogs of the middle taiga in Western Siberia (a case study of the Mukhrino bog complex). Vestnik Tomskogo Gosudarstvennogo Universiteta, (352): 211-214.
  17. Tahvanainen T., et al. 2002. Spatial variation of mire surface water chemistry and vegetation in northeastern Finland. Annales Botanici Fennici, 235-251.
  18. Terentyeva I.E., et al. 2021. Mapping taiga mires in Western Siberia using remote sensing data. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, 84(6): 920-930.
  19. Updegraff K., et al. 1995. Environmental and substrate controls over carbon and nitrogen mineralization in northern wetlands. Ecological Applications, 5(1): 151-163.
  20. Volkov I.V. Reactions of trace elements with humic acids as the basis for sorption decontamination and purification of man-made waste: dissertation for the degree of Candidate of Chemical Sciences: 02.00. 04 : dis. B. I., 2016.
  21. van der Perk M. 2006. Data and Error Analysis. London: Taylor and Francis Group.
  22. Weishaar, J., et al. 2003. Evaluation of Specific Ultraviolet Absorbance as an Indicator of the Chemical Composition and Reactivity of Dissolved Organic Carbon. Environmental Science & Technology, 37(20): 4702-4708. doi: 10.1021/es030360x
  23. Wickham H. 2009. plyr: Tools for splitting, applying and combining data. R package version 0.1.9.
  24. Wickham H. 2016. Data Analysis. In: ggplot2. Use R! Springer. doi: 10.1007/978-3-319-24277-4_9
  25. Zarov E.A., et al. 2022. Water table and dissolved organic carbon seasonal dynamic at the different ecosystems of the ombrotrophic bog (Mukhrino, West Siberia). Smart and Sustainable Cities Conference, 169-180.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Территория и точки исследования.

Скачать (423KB)
3. Рис. 2. Распределение ионного состав болотных вод в исследованных экосистемах на диаграмме Пайпера.

Скачать (149KB)
4. Рис. 3. Соотношение ионов в различных экосистемах.

Скачать (112KB)
5. Рис. 4. Распределение точек наблюдений в пространстве главных компонент.

Скачать (122KB)

© Литвинов Л.В., Заров Е.А., Иванова И.С., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

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».