Adaptive Reactions of Pigment Complex of Pine Needles in Conditions of Various Types of Pollution of the South Ural Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A qualitative assessment of the adaptive reactions of the pine needles pigment complex under conditions of various types of industrial pollution of the South Ural region is given. The study area: Sterlitamak Industrial Center (SIC, aerotechnogenic polymetallic pollution), Karabash Copper Smelting Plant (KCSP, aerotechnogenic polymetallic pollution combined with sulfur dioxide), Uchaly Mining and Processing Plant (UMPP, polymetallic pollution in the conditions of dumps of copper-pyrite mining industry), Kumertau brown coal mine (KBCM, polymetallic pollution in the conditions of dumps of brown coal industry), Ufa Industrial Center (UIC, aerotechnogenic petrochemical pollution). It shown the pigment complex balance under UMPP conditions and imbalance under SIC, KCSP, KBCM and UIC conditions, which is expressed in the lack of coherence between the adaptive reactions of pigments and pigment ratios. The consistency between adaptive reactions of pigments and pigment ratios under UMPP conditions and the lack of consistency under SIC, KCSP, KBCM and UIC conditions is shown. Despite the lack of consistency, a common adaptive reaction is clearly distinguished for each industrial center: in the SIC and KCSP the pigment complex is characterized by a “neutral” adaptive reaction, in the KBCM – by a “moderately-tolerant”, in the UIC – by a “tolerant”, in the UMPP – by a “moderately-stressful”. According to the degree of increase in imbalance in the pigment complex the industrial centers form a series of increases: SIC and UIC → KCSP → KBCM. With the exception of UMPP, in all industrial centers, the ratio Chl a/Chl b demonstrates the absence of differences between pollution and control, which characterizes the stable balance of chlorophylls, but in conditions of copper-pyrite dumps there is a decrease in the share of Chl a with an increase in the share of Chl b is observed, which defines this type of pollution as a more significant stress factor for pine. The ratio (Chl a + Chl b)/Carotenoids is characterized by a lack of balance in all types of pollution, and pollution in the UMPP and SIC are defines as more significant stress factors for pine.

About the authors

A. A. Urazbahtin

Ufa Institute of Biology – Subdivision of the Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: urazbaxtin1998@mail.ru
Russian Federation, Ufa

R. V. Urazgil’din

Ufa Institute of Biology – Subdivision of the Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: urv@anrb.ru
Russian Federation, Ufa

References

  1. Ангальт Е.М., Калякина Р.Г. Анализ состояния сосны обыкновенной в условиях придорожных полос г. Оренбурга // Изв. Оренбургского гос. аграрн. ун-та. 2017. № 4 (66). С. 105–108.
  2. Афанасьева Л.В. Физиолого-биохимическая адаптация лиственницы сибирской Larix sibirica Ledeb. к условиям городской среды // Сиб. лесн. журн. 2018. № 3. С. 21–29. https://doi.org/10.15372/SJFS20180303
  3. Афанасьева Л.В., Калугина О.В., Оскорбина М.В., Харпухаева Т.М. Особенности элементного состава и пигментного комплекса хвои лиственницы сибирской при воздействии выбросов Иркутского алюминиевого завода // Сиб. лесн. журн. 2022. № 1. С. 20–32. https://doi.org/10.15372/SJFS20220102
  4. Баландайкин М.Э. Динамика и различия в концентрации основных фотосинтетических пигментов листьев березы, произрастающей в неоднородных условиях // Химия растит. сырья. 2014. № 1. С. 159–64. https://doi.org/10.14258/jcprm.1401159
  5. Белова Т.А., Гончарова Е.Е., Протасова М.В. Оценка пигментного состава березы повислой под влиянием антропогенной нагрузки // Auditorium. Электронный науч. журн. Курского ГУ. 2023. № 1 (37).
  6. Бухарина И.Л., Пашкова А.С. Особенности динамики фотосинтетических пигментов у хвойных растений в насаждениях города // Вестн. Ижевской гос. сельскохоз. академии. 2015. № 1 (42). С. 27–33.
  7. Государственный доклад о состоянии природных ресурсов и окружающей среды республики Башкортостан в 2022 году. Уфа: Самрау, 2023. 319 с.
  8. Донцов А.С., Сунцова Л.Н., Иншаков Е.М. Оценка состояния окружающей среды г. Красноярска по состоянию фотосинтетического аппарата ели сибирской // Хвойные бореальной зоны. 2016. Т. 37 (5–6). С. 246–250.
  9. Елисеева И.С. Оценка состояния соснового древостоя в зоне хозяйственной деятельности алмазодобывающей промышленности // Ломоносовские научные чтения студентов, аспирантов и молодых ученых высшей школы естественных наук и технологий САФУ / Сб. мат. конф., Архангельск, 01–30 апреля 2021 г. Архангельск: Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, 2022. С. 36–41.
  10. Загурская Ю.В. Сезонная динамика содержания фотосинтетических пигментов в листьях осины Populus tremula L. на зарастающем отвале угольного карьера // Сиб. лесн. журн. 2017. № 1. С. 105–113. https://doi.org/10.15372/SJFS20170111
  11. Калугина О.В., Михайлова Т.А., Шергина О.В. Биохимическая адаптация сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) к техногенному загрязнению // Сиб. экол. журн. 2018. № 1. С. 98–110. https://doi.org/10.15372/SEJ20180109
  12. Майдебура И.С. Влияние загрязнения воздушного бассейна города Калининграда на анатомоморфологические особенности и биохимические показатели древесных растений: Дис. … канд. биол. наук. Калининград: Рос. гос. ун-т им. Иммануила Канта, 2006. 146 с.
  13. Маракаев О.А., Смирнова Н.С., Загоскина Н.В. Техногенный стресс и его влияние на лиственные древесные растения (на примере парков г. Ярославля) // Экология. 2006. № 6. С. 410–414. https://doi.org/10.1134/S1067413606060026
  14. Методы биохимического анализа растений: учеб. пособие / Ред. В.В. Полевой, Г.Б. Максимова. Л.: Изд-во ЛГУ, 1978. 192 с.
  15. Николайчук А.М., Вашкевич М.Н. Влияние выбросов предприятий цементной промышленности на содержание пигментов и каротиноидов в листьях и хвое древесных растений // Веснік МДПУ імя І.П. Шамякіна. 2019. № 2 (54). С. 49–54.
  16. Реферат по итогам оказания услуг по осуществлению регулярных наблюдений химического загрязнения атмосферного воздуха на территории города Карабаша, где нет государственной наблюдательной сети. Челябинск: Филиал ФГБУ “ЦЛАТИ по УФО” по Челябинской области, 2022. 6 с.
  17. Сергейчик С.А. Эколого-физиологический мониторинг устойчивости сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в техногенной среде // Биосфера. 2015. Т. 7 (4). С. 384–391.
  18. Соколова Г.Г. Влияние техногенного загрязнения на пигментный состав листьев березы повислой (Betula pendula Roth) в условиях города Барнаула // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. 2020. Т. 19 (1). С 223–228. https://doi.org/10.14258/pbssm.2020044
  19. Стасова В.В., Скрипальщикова Л.Н., Астраханцева Н.В., Барченков А.П. Фотосинтетические пигменты в листьях березы повислой при техногенном воздействии // Изв. высш. уч. заведений. Лесн. журн. 2023. № 3. С. 35–47. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-3-35-47
  20. Суслина М.А., Сунцова Л.Н., Иншаков Е.М. Анализ состояния пигментного комплекса Picea obovata и Picea pungens в условиях техногенной среды города Красноярска // Хвойные бореальной зоны. 2021. Т. 34 (4). С. 263–267.
  21. Тарханов С.Н., Бирюков С.Ю. Влияние атмосферного загрязнения на фотосинтезирующий аппарат Pinus sylvestris L. и Picea obovata Ledeb. × P. abies (L.) Karst. в северной тайге бассейна Северной Двины // Изв. высш. уч. заведений. Лесн. журн. 2014. № 1. С. 20–26.
  22. Тахтаджян А.А. Высшие растения. Т. 1. М.–Л.: АН СССР, 1956. 488 с.
  23. Титова М.С. Реакция пигментной системы сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) на загрязнение окружающей среды // Вестн. КрасГАУ. 2013. № 10. С. 122–126.
  24. Тужилкина В.В. Влияние аэротехногенного загрязнения целлюлозно-бумажного производства на пигментный комплекс сосны обыкновенной // Теоретическая и прикладная экология. 2021. № 1. С. 90–96. https://doi.org/10.25750/1995-4301-2021-1-090-096
  25. Тужилкина В.В. Реакция пигментной системы хвойных на длительное аэротехногенное загрязнение // Экология. 2009. № 4. С. 243–248.
  26. Уразгильдин Р.В. Лесообразующие виды Предуралья в условиях техногенеза: сравнительная эколого-биологическая характеристика, видоспецифичность, адаптивные реакции, адаптивные стратегии: Дис. … докт. биол. наук. Уфа: УИБ УФИЦ РАН, 2021. 367 с.
  27. Уразгильдин Р.В., Аминева К.З., Зайцев Г.А. и др. Сравнительная характеристика формирования пигментного комплекса дуба черешчатого (Quercus robur L.), липы сердцевидной (Tilia cordata Mill.) и березы повислой (Betula pendula Roth) в условиях промышленного загрязнения // Карельский науч. журн. 2016. Т. 5. № 1 (14). С. 90–94.
  28. Флора СССР. Т. 1 / Ред. М.М. Ильин. Л.: АН СССР, 1934. 300 с.
  29. Цандекова О.Л. Динамика накопления пигментов в листьях Betula pendula Roth. в условиях породного отвала угледобывающей промышленности // Вестн. Алтайского гос. аграрн. ун-та. 2016. № 6 (140). С. 60–64.
  30. Цандекова О.Л., Неверова О.А. Влияние выбросов автотранспорта на пигментный комплекс листьев древесных растений // Изв. Самарского науч. центра РАН. 2010. Т. 12. № 1 (3). С 853–856.
  31. Чупахина Г.Н. Физиологические и биохимические методы анализа растений: Практикум. Калининград: Калининградский ГУ, 2000. 59 с.
  32. Шаркаева Э.Ш., Федюшкина К.В. Пигментный состав и параметры флуоресценции хлорофилла в листьях клена остролистного в условиях урбоэкосистемы // Биодиагностика состояния природных и природно-техногенных систем / Мат. ХVI Всерос. науч.-практ. конф. c междунар. участием, Киров, 03–05 декабря 2018 г. Т. 2. Киров: Вятский ГУ, 2018. С. 103–106.
  33. Шлык А.А., Прудникова И.В., Парамонова Т.К. Биосинтез и состояние хлорофиллов в растении. Минск: Наука и техника, 1975. С. 42–57.
  34. Areington C.A., Varghese B., Sershen N. The utility of biochemical, physiological and morphological biomarkers of leaf sulfate levels in establishing Brachylaena discolor leaves as a bioindicator of SO2 pollution // Plant Physiol. Biochem. 2017. V. 118. P. 295–305. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2017.06.025
  35. Gowin T., Goral I. Chlorophyll and pheophytin content in needles of different age of trees growing under conditions of chronic industrial pollution // Acta Societatis Botanicorum Poloniae. 1977. V. 46 (1). P. 151–159. https://doi.org/10.5586/asbp.1977.012
  36. Mikhailova T.А., Afanasieva L.V., Kalugina O.V. et al. Changes in nutrition and pigment complex in pine (Pinus sylvestris L.) needles under technogenic pollution in Irkutsk region, Russia // J. Forest Res. 2017. V. 22 (6). P. 386–392. https://doi.org/10.1080/13416979.2017.1386020
  37. More R.S., Chaubal S.S. Determination of stress and comparison by estimation of chlorophyll – a, b and carotenoid contents among plants growing along Mithi River, Mumbai // Int. J. Sci. Engin. Res. 2017. V. 8 (1). P. 1–8.
  38. Mukherjee A., Agrawal M. Use of GLM approach to assess the responses of tropical trees to urban air pollution in relation to leaf functional traits and tree characteristics // Ecotoxicol. Environ. Safety. 2018. V. 152 (4). P. 2–54. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2018.01.038
  39. Prajapati S.K., Tripathi B.D. Seasonal variation of leaf dust accumulation and pigment content in plant species exposed to urban particulates pollution // J. Environ. Quality. 2008. V. 37 (3). P. 865–870. https://doi.org/10.2134/jeq2006.0511
  40. Prusty B.A.K., Mishra P.C., Azeez P.A. Dust accumulation and leaf pigment content in vegetation near the national highway at Sambalpur, Orissa, India // Ecotoxicol. Environ. Safety. 2005. V. 60. P. 228–235. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2003.12.013
  41. Rostunov A., Konchina T., Zhestkova E. et al. The dependence of morphological and physiological indicators of the leaves of woody plants on the degree of technogenic pollution // Technology. Resources: Proc. of the 11th internat. scientific and practical conference. V. 1. Rezekne, Latvia, 15–17 June 2017. Latvia: Rezekne Academy of Technologies, 2017. P. 235–239. https://doi.org/10.17770/etr2017vol1.2516
  42. Seyyednejad S.M., Niknejad M., Yusefi M. Study of air pollution effects on some physiology and morphology factors of Albizia lebbeck in high temperature condition in Khuzestan // J. Plant Sci. 2009. V. 4 (4). P. 122–126. https://doi.org/10.3923/jps.2009.122.126

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».