Ecotoxicologia metalelor grele in lunca Dunarii - CESEC
Ecotoxicologia metalelor grele in lunca Dunarii - CESEC Ecotoxicologia metalelor grele in lunca Dunarii - CESEC
Ecotoxicologia metalelor în lunca Dunării 51 De asemenea importantă la o validare este estimarea marjei de eroare cu care e asociată predicţia (Cairns şi Niederlehner, 1995), care alături de domeniul de extrapolabilitate trebuie comunicată factorilor de decizie. Problema extrapolării rezultatelor testelor ecotoxicologice în vederea stabilirii unor concentraţii admisibile este discutată în detaliu de Smith şi Cairns (1993). În fine, o altă observaţie importantă este că eficienţa metodei de testare trebuie judecată nu doar prin costurile de testare, ci şi prin prisma celor asociate luării unor decizii cu informaţia obţinută (Cairns şi Niederlehner, 1995) Modele ecotoxicologice la nivel ecosistemic Multe metale au fost considerate ca potenţial toxice pentru ecosisteme acvatice şi de zonă umedă, dar în puţine cazuri aceste presupuneri au fost solid documentate la nivelul unor ecosisteme reale. Există puţine modele de sensibilitate efect-doză la nivelul ecosistemelor pentru poluanţi stabili (metale sau compuşi organohalogenaţi). Ca urmare este încă mult loc pentru speculaţie, mai ales acolo unde contaminanţii sunt numeroşi şi pot apărea comportamentte sinergice sau antagoniste. Faptul că se înregistrează concentraţii mari de contaminant în ecosisteme nu este de interes managerial atât timp cât efecte măsurabile nu sunt cauzate. Esenţial din această perspectivă este să fie utilizaţi indicatorii adecvaţi (a se vedea subcapitolul anterior), identificarea lor şi dezvoltarea unor tehnici standardizate de determinare apărând a fi, pe baza literaturii consultate, o direcţie prioritară de cercetare în momentul de faţă. Dezvoltarea modelelor predictive la nivel ecosistemic a început de la sfârşitul anilor ‘60 şi s-au referit la efectul nutrienţilor. Ca urmare modelele cu privire la impactul nutrienţilor sunt cele mai dezvoltate la ora actuală. Această abordare a jucat un rol important în managementul lacurilor, dar a penetrat foarte puţin în ecologia marină sau terestră. Potrivit lui Hakanson (1994), există două tipuri de modele: modele de tip tradiţional, ‘dinamice’ care reflectă intrările, distribuţia pe compartimente, ratele de transfer şi ieşirile, descriind în detaliu circuitul biogechimic local al compusului respectiv (notat pe scurt de aici înainte CBL), şi modelele ecometrice, statistice, empirice, de tip efect /doză (notat ED), care arată dependenţa între o anumită variabilă ecologică de ineres (indicator) şi încărcătura de poluant la nivel ecositemic, eventual luând în considerare şi anumite variabile de sensibilitate a ecosistemului. Atunci când variabila ecologică este o concentraţie la nivelul unui compartiment, există o suprapunere între scopurile celor două tipuri de modele. Cei care au dezvoltat modelele de tip CBL au întâmpinat cu scepticism apariţia modelelor ED, considerându-le “simple regresii care nu oferă explicaţii cauzale cu privire la procese şi mecanisme, instrumente utilitare iar nu rezultate ştiinţifice”. Autorul citat consideră, şi pe bună dreptate, că cele două tipuri de modele sunt complementare. Pentru a fi utilizate în practică modelel CBL ar trebui să ofere informaţii cu privire la ratele de transfer între compartimente, ori acestea sunt dificil de stabilit. Modelele de tip ED sunt mult mai utile în asistarea actelor de decizie în managementul tipurilor de ecosisteme pentru care au fost dezvoltate, utilitatea modelelor de tip CBL (dincolo de cea în dezvoltarea cunoaşterii) venind din faptul că furnizează informaţii necesare selectării corecte a variabilelor de la anailza cărora se va pleca în construcţia modelului ED. Un model mixt poate fi utilizat atunci când variabila ecologică de interes este concentraţia poluantului la nivelul unui anumit compartment (spre exemplu, Hg în Esox lucius). O astfel de
52 Analiza critică a cunoaşterii situaţie apare când prin lege este interzisă utilizarea unui bun cu o contaminare mai mare de o valoare dată. Ideea este de a simplifica la maxim modelul homomorf, până la a păstra doar compartimentul de interes şi câteva direct conexate cu acesta, concentraţia de poluant la nivelul acestora din urmă fiind pusă în relaţie cu factorii de control abiotici printr-un model de tip ED. Problema este mult mai dificilă când este vorba de a detecta, descrie şi prezice de o manieră satisfăcătoare efecte ale compuşilor toxici la nivel structurii şi mai ales funcţionării ecosistemelor. Sunt necesari trei tipuri de parametrii pentru construirea unui model al efectelor substanţelor toxice: parametri de imput şi distribuţie, parametrii de control a soartei acestor substanţe şi parametrii de efect ecologic. Cu titlu de exemplu, iată ce procese au fost luate în considerare de Hakanson (1994) pentru a modela printr-un model mixt acumularea de metale în Esox lucius: • intrările. Depuneri uscate sau umede, intrări longitudinale • distribuţia între faza dizolvată şi particulată, ca depinzând de: 1 metal, 2 grupul de variabile pH, duritate, conductivitate, alcalinitate 3 COD şi calitatea lui 4 calitatea materiei particulate (organică, minerală, tip de mineral). Eventual, un submodel cu privire la coeficientul de partiţie poate fi elaborat. • ieşirile. Guvernate de timpul de retenţie al apei, rata de sedimentare (care guvernează şi rata de transport în sedimentul pasiv) • preluarea de către fitoplancton, influenţată de către pH, Ptotal, COD, caracteristici morfometrice ale lacului. Un submodel ED poate fi dezvoltat pentru a exprima această dependenţă. Pentru biomasa fitoplanctonului există deja modele satisfăcătoare ce pot fi utilizate • preluare de către compartimentul ‘pradă’ (faună bentonică, zooplancton, peşti mici), controlată de ‘rata de acumulare bentală’ şi rate de amplificare. Eventual pentru peşti se poate include o rată de preluare direct din apă • preluarea de către organismul ţintă, controlată de rata de transfer de la pradă la prădător. Eventual se poate complica modelul cu distribuţia pe organe Alegerea variabilelor ecologice pentru ecosistemul care interesează este primul şi cel mai important pas. Depinde de scopul urmărit prin construirea modelului şi determină , alături de particularităţile contaminantului, stabilirea ulterioară a celorlalte variabile. Această stabilire se face pe baza importanţei lor în controlul variabilei efect determinată prin tehnici de analiza a sensibilităţii parametrilor (Hamby, 1994, 1995) Incertitudinea variabilelor incluse se propagă şi determină incertitudinea modelului (Hamby, 1994). Modelul predictiv trebuie să aibă dimensiunea minimă necesară, în scopul de a minimaliza gradul său de incertitudine şi a-l face mai simplu de validat şi aplicat (Hakanson, 1995). Folosirea a mai mult de şase compartimente (variabile dependente) creşte considerabil gradul de incertitudine al modelului, crescând tot mai puţin informaţia adăugată; acest număr nu ar trebui depăşit decât dacă este absolut necesar (acelaşi autor). Modelele mari sunt mai degrabă prescriptive decât predictive. Ca şi pentru celelalte modele ecotoxicologice, trebuie transmis alături model gradul de incertitudine şi caracteristicile ecosistemelor pentru care e aplicabil. 1.3.3 Distribuţia şi efectele metalelor la nivelul plantelor din zonele umede. Utilizarea lor ca indicatori. Modalitatea de analiză a informaţiei separat pe ciclare şi efecte este una relativ artificială, dat fiind că ciclarea şi efectele compuşilor toxici stabili se manifestă practic simultan. De asemenea,
- Page 2 and 3: ECOTOXICOLOGIA METALELOR GRELE ÎN
- Page 4 and 5: VIRGIL IORDACHE ECOTOXICOLOGIA META
- Page 6 and 7: CUPRINS Prefaţă ........ 13 Cuvâ
- Page 8 and 9: Lista tabelelor Tabelul 1 Mecanisme
- Page 10 and 11: Lista figurilor Figura 1 Schema de
- Page 12: Profesorului Angheluţă Vădineanu
- Page 15 and 16: 14 eforturile autorului au fost bin
- Page 17 and 18: 16 Fapt este că până la finele p
- Page 19 and 20: 18 Introducere hidrogeomorfologice
- Page 21 and 22: 20 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 23 and 24: 22 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 25 and 26: 24 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 27 and 28: 26 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 29 and 30: 28 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 31 and 32: 30 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 33 and 34: 32 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 35 and 36: 34 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 37 and 38: 36 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 39 and 40: 38 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 41 and 42: 40 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 43 and 44: 42 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 45 and 46: 44 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 47 and 48: 46 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 49 and 50: 48 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 51: 50 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 55 and 56: 54 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 57 and 58: 56 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 59 and 60: 58 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 61 and 62: 60 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 63 and 64: 62 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 65 and 66: 64 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 67 and 68: 66 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 69 and 70: 68 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 71 and 72: 70 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 73 and 74: 72 Analiza critică a cunoaşterii
- Page 75 and 76: 74 Descrierea programului de cercet
- Page 77 and 78: 76 Descrierea programului de cercet
- Page 79 and 80: 78 Descrierea programului de cercet
- Page 81 and 82: 80 Descrierea programului de cercet
- Page 83 and 84: 82 Descrierea programului de cercet
- Page 85 and 86: 84 Descrierea programului de cercet
- Page 87 and 88: 86 Descrierea programului de cercet
- Page 89 and 90: 88 Descrierea programului de cercet
- Page 91 and 92: 90 Descrierea programului de cercet
- Page 93 and 94: 92 Descrierea programului de cercet
- Page 95 and 96: 94 Descrierea programului de cercet
- Page 97 and 98: 96 Rezultate şi discuţii 3 Rezult
- Page 99 and 100: 98 Rezultate şi discuţii
- Page 101 and 102: 100 Rezultate şi discuţii
<strong>Ecotoxicologia</strong> <strong>metalelor</strong> în <strong>lunca</strong> Dunării 51<br />
De asemenea importantă la o validare este estimarea marjei de eroare cu care e asociată predicţia<br />
(Cairns şi Niederlehner, 1995), care alături de domeniul de extrapolabilitate trebuie comunicată<br />
factorilor de decizie. Problema extrapolării rezultatelor testelor ecotoxicologice în vederea<br />
stabilirii unor concentraţii admisibile este discutată în detaliu de Smith şi Cairns (1993).<br />
În f<strong>in</strong>e, o altă observaţie importantă este că eficienţa metodei de testare trebuie judecată nu doar<br />
pr<strong>in</strong> costurile de testare, ci şi pr<strong>in</strong> prisma celor asociate luării unor decizii cu <strong>in</strong>formaţia obţ<strong>in</strong>ută<br />
(Cairns şi Niederlehner, 1995)<br />
Modele ecotoxicologice la nivel ecosistemic<br />
Multe metale au fost considerate ca potenţial toxice pentru ecosisteme acvatice şi de zonă<br />
umedă, dar în puţ<strong>in</strong>e cazuri aceste presupuneri au fost solid documentate la nivelul unor<br />
ecosisteme reale. Există puţ<strong>in</strong>e modele de sensibilitate efect-doză la nivelul ecosistemelor pentru<br />
poluanţi stabili (metale sau compuşi organohalogenaţi). Ca urmare este încă mult loc pentru<br />
speculaţie, mai ales acolo unde contam<strong>in</strong>anţii sunt numeroşi şi pot apărea comportamentte<br />
s<strong>in</strong>ergice sau antagoniste.<br />
Faptul că se înregistrează concentraţii mari de contam<strong>in</strong>ant în ecosisteme nu este de <strong>in</strong>teres<br />
managerial atât timp cât efecte măsurabile nu sunt cauzate. Esenţial d<strong>in</strong> această perspectivă este<br />
să fie utilizaţi <strong>in</strong>dicatorii adecvaţi (a se vedea subcapitolul anterior), identificarea lor şi<br />
dezvoltarea unor tehnici standardizate de determ<strong>in</strong>are apărând a fi, pe baza literaturii consultate,<br />
o direcţie prioritară de cercetare în momentul de faţă.<br />
Dezvoltarea modelelor predictive la nivel ecosistemic a început de la sfârşitul anilor ‘60 şi s-au<br />
referit la efectul nutrienţilor. Ca urmare modelele cu privire la impactul nutrienţilor sunt cele mai<br />
dezvoltate la ora actuală. Această abordare a jucat un rol important în managementul lacurilor,<br />
dar a penetrat foarte puţ<strong>in</strong> în ecologia mar<strong>in</strong>ă sau terestră.<br />
Potrivit lui Hakanson (1994), există două tipuri de modele: modele de tip tradiţional, ‘d<strong>in</strong>amice’<br />
care reflectă <strong>in</strong>trările, distribuţia pe compartimente, ratele de transfer şi ieşirile, descri<strong>in</strong>d în<br />
detaliu circuitul biogechimic local al compusului respectiv (notat pe scurt de aici îna<strong>in</strong>te CBL), şi<br />
modelele ecometrice, statistice, empirice, de tip efect /doză (notat ED), care arată dependenţa<br />
între o anumită variabilă ecologică de <strong>in</strong>eres (<strong>in</strong>dicator) şi încărcătura de poluant la nivel<br />
ecositemic, eventual luând în considerare şi anumite variabile de sensibilitate a ecosistemului.<br />
Atunci când variabila ecologică este o concentraţie la nivelul unui compartiment, există o<br />
suprapunere între scopurile celor două tipuri de modele.<br />
Cei care au dezvoltat modelele de tip CBL au întâmp<strong>in</strong>at cu scepticism apariţia modelelor ED,<br />
considerându-le “simple regresii care nu oferă explicaţii cauzale cu privire la procese şi<br />
mecanisme, <strong>in</strong>strumente utilitare iar nu rezultate şti<strong>in</strong>ţifice”. Autorul citat consideră, şi pe bună<br />
dreptate, că cele două tipuri de modele sunt complementare. Pentru a fi utilizate în practică<br />
modelel CBL ar trebui să ofere <strong>in</strong>formaţii cu privire la ratele de transfer între compartimente, ori<br />
acestea sunt dificil de stabilit. Modelele de tip ED sunt mult mai utile în asistarea actelor de<br />
decizie în managementul tipurilor de ecosisteme pentru care au fost dezvoltate, utilitatea<br />
modelelor de tip CBL (d<strong>in</strong>colo de cea în dezvoltarea cunoaşterii) ven<strong>in</strong>d d<strong>in</strong> faptul că furnizează<br />
<strong>in</strong>formaţii necesare selectării corecte a variabilelor de la anailza cărora se va pleca în construcţia<br />
modelului ED.<br />
Un model mixt poate fi utilizat atunci când variabila ecologică de <strong>in</strong>teres este concentraţia<br />
poluantului la nivelul unui anumit compartment (spre exemplu, Hg în Esox lucius). O astfel de