Planktonic algoflora of small rivers in urban conditions (on the example of the Mirozhka and Pskova rivers, Pskov, the Pskov Region)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper studies the planktonic algoflora of the Mirozhka and the Pskova Rivers. The research was carried out in the early autumn period of 2019. The taxonomic composition of the Mirozhka River included 107 species and intraspecific taxa of microalgae, the Pskova river – 76 species taxa of algae from 7 phylums: Bacillariophyta, Cyanobacteria, Chlorophyta, Ochrophyta, Cryptophyta, Euglenozoa, Miozoa. The basis of the floral complex in both rivers were diatoms and green algae. The representatives of the Ochrophyta department also made a visible contribution to the species richness of the algoflora of the Mirozhka River. The degree of floral similarity of phytoplankton communities of the Mirozhka and Pskova rivers, calculated using the Sorensen-Chekanovsky index, was 55,7% (51 species of microalgae were common to the rivers). The average phytoplankton abundance in the Mirozhka River was 891,9 thousand cells/l, and in the Pskova river – 199,6 thousand cells/l, biomass – 366,9 micrograms/l and 79,6 micrograms/l, respectively. According to ecological and geographical analysis, freshwater widespread planktonic forms of microalgae predominated in both rivers, preferring slightly alkaline waters. Beta-mesosaprobionts prevailed in relation to organic matter pollution in rivers (38,5% – the Mirozhka River; 41,8% – the Pskova River), which indicates moderate pollution of the studied watercourses. The average saprobity index of the Mirozhka River and the Pskova River was 2,1 and 1,9, respectively, which makes it possible to attribute the waters of the studied watercourses to the 3rd class of quality – moderately polluted.

About the authors

Tatiana V. Drozdenko

Pskov State University

Author for correspondence.
Email: tboichuk@mail.ru

candidate of biological sciences, associate professor of Ecology and Experimental Biology Department, senior researcher of Integrated Environmental Research Laboratory

Russian Federation, Pskov

References

  1. Охапкин А.Г., Юлова Г.А., Старцева Н.А. Состав и эколого-флористическая характеристика фитопланктона малых водоемов урбанизированных территорий (на примере города Нижнего Новгорода) // Ботанический журнал. 2002. Т. 87, № 2. С. 78–88.
  2. Трифонова И.С., Генкал С.И., Павлова О.А. Состав и сукцессия диатомовых водорослей в планктоне городских водоемов Санкт-Петербурга // Ботанический журнал. 2003. Т. 88, № 11. С. 42–52.
  3. Павлова О.А. Структура фитопланктона малых озер в условиях урбанизированного ландшафта (на примере Суздальских озер г. Санкт-Петербурга): автореф. … канд. биол. наук: 03.00.16. СПб., 2004. 24 с.
  4. Коновалова О.А. Фитопланктон как индикатор состояния водных экосистем городских ландшафтов (на примере г. Омска): автореф. … канд. биол. наук: 03.02.08. Омск, 2011. 18 с.
  5. Chorus I., Wesseler E. Response of the phytoplankton community to therapy measures in a highly eutrophic urban lake (Schlachtensee, Berlin) // Internationale Vereinigung für Theoretische und Angewandte Limnologie: Verhandlungen. 1988. Vol. 23, iss. 2. P. 719–728. DOI: 10.1080/ 03680770.1987.11899699.
  6. Anneville O., Ginot V., Angeli N. Restoration of Lake Geneva: expected versus observed responses of phytoplankton to decreases in phosphorus // Lakes & Reservoirs: Science, Policy and Management for Sustainable Use. 2002. Vol. 7, iss. 2. P. 67–80. doi: 10.1046/j.1440-169x.2002.00179.x.
  7. Дрозденко Т.В., Смирнова А.Н. Фитопланктон как показатель экологического состояния некоторых прудов г. Пскова // Метеорологический вестник. 2017. Т. 9, № 2. С. 69–73.
  8. Водные объекты Санкт-Петербурга / под ред. С.А. Кондратьева, Г.Т. Фрумина. СПб., 2002. 348 с.
  9. Ташлыкова Н.А. Состав и структура фитопланктона прибрежной и центральной частей оз. Арахлей (Забайкальский край) в весенне-летний сезон 2017 г. // Принципы экологии. 2018. № 3. С. 75–90. doi: 10.15393/j1.art. 2018.7403.
  10. Дрозденко Т.В., Антал Т.К. Оценка качества воды устья реки Великой по показателям фитопланктона // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Рыбное хозяйство. 2021. № 1. С. 51–60. doi: 10.24143/2073-5529-2021-1-51-60.
  11. Дрозденко Т.В., Волгушева А.А. Фитопланктон и качество воды озера Кучане (Псковская область, Россия) // Поволжский экологический журнал. 2021. № 3. С. 251–261. doi: 10.35885/1684-7318-2021-3-251-261.
  12. Pourafrasyabi M., Ramezanpour Z. Phytoplankton as bio-indicator of water quality in Sefid Rud River, Iran (South of Caspian Sea) // Caspian Journal of Environmental Sciences. 2014. Vol. 12, № 1. P. 31–40.
  13. Дрозденко Т.В., Михалап С.Г. Фитоперифитон устья реки Мирожки как показатель качества воды // Псковский регионологический журнал. 2017. № 2 (30). С. 117–129.
  14. Садчиков А.П. Методы изучения пресноводного фитопланктона: методическое руководство. М.: Университет и школа, 2003. 158 с.
  15. Guiry M.D., Guiry G.M. AlgaeBase [Internet] // https:// www.algaebase.org.
  16. Шмидт В.М. Статистические методы в сравнительной флористике. Л.: Ленингр. ун-т, 1980. 176 с.
  17. Sladecek V. System of water quality from biological point of view // Achieves für Hydrobiologie – Beiheft Ergebnisse der Limnologie. 1973. Vol. 7, № 1. P. 1–218.
  18. Комулайнен С.Ф., Чекрыжева Т.А., Вислянская И.Г. Альгофлора озер и рек Карелии. Таксономический состав и экология. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2006. 81 с.
  19. Судницына Д.Н. Альгофлора водоемов Псковской области. Псков: ООО «Логос Плюс», 2012. 224 с.
  20. Оксиюк О.П., Жукинский В.Н., Брагинский Л.П., Линник П.Н., Кузьменко М.И., Кленус В.Г. Комплексная экологическая классификация качества поверхностных вод суши // Гидробиологический журнал. 1993. Т. 29, № 4. С. 62–76.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Рисунок 1 – Карта станций отбора проб фитопланктона в р. Мирожке (А) и р. Пскове (Б)

Download (1MB)
3. Рисунок 2 – Таксономический состав фитопланктона исследуемых рек

Download (35KB)

Copyright (c) 2023 Drozdenko T.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».