STATYSTYCZNA ANALIZA KONCENTRACJI METALI CIĘŻKICH (Cu, Zn, Pb, Co, Cd i Hg) W MIĘCZAKACH SŁODKOWODNYCH UJŚCIA ODRY I WYBRANYCH JEZIOR POMORZA ZACHODNIEGO

Tabela 13 Tabela 1 Tabela 2 Tabela 3 Tabela 4 Tabela 5 Tabela 6 Tabela 7 Tabela 8 Tabela 9 Tabela 10 Tabela 11 Tabela 12STATYSTYCZNA ANALIZA KONCENTRACJI METALI CIĘŻKICH (Cu, Zn, Pb, Co, Cd i Hg) W MIĘCZAKACH SŁODKOWODNYCH UJŚCIA ODRY I WYBRANYCH JEZIOR POMORZA ZACHODNIEGO
STATISTICAL ANALYSIS OF CONCENTRATION OF HEAVY METALS (Cu, Zn, Pb, Co, Cd and Hg) IN FRESH-WATER MOLLUSCS OF THE ODRA RIVER ESTUARY AND SELECTED LAKES OF WEST POMERANIA

Dr Stanisław Piotrowski
e-mail: stanislaw.piotrowski@vp.pl

Wprowadzenie
Skażenie środowiska ocenia się zwykle metodami fizyczno – chemicznymi określając stężenia pierwiastków lub ich związków w powietrzu atmosferycznym, wodzie i glebie. Można jednak określać je także metodami bioindykacyjnymi za pomocą bioindykatorów
(Manning & Feder, 1980; Spelleberg, 1991; Kovács, 1992; Markert, 1993). Metody te są stosowane od dawna w krajach Europy Zachodniej, Ameryki Północnej czy Japonii. W Polsce zainteresowano się nimi nieco później, jednak obecnie włącza się je coraz częściej do biomonitoringu (Busch et al., 1992; Imlay, 1982; Jurkiewicz Karnkowska, 1989a,b, 1994, 1999; Jurkiewicz-Karnkowska & Królak, 1996, 1999; Kraak et al., 1991; Mersch et al., 1992; Narbonne et al., 1999; Phillips, 1977; Piotrowski, 1999, 2000a,b; Salazar, 1997; Zadory, 1984).
Zastosowanie organizmów wskaźnikowych (bioindykatorów ) ma pewną przewagę nad badaniami monitoringowymi wody lub osadów dennych w określeniu zasobów metali śladowych oraz innych zanieczyszczeń toksycznych w danym akwenie. Organizmy te dostarczają bowiem dowodów na akumulację wyżej wymienionych elementów chemicznych zgromadzonych przez kilka miesięcy, eliminując w ten sposób potrzebę częstego dokonywania analiz.
W pierwszych pracach część autorów sugerowała, iż oprócz analizy muszli winno się analizować części miękkie, zarówno w całości jak i w poszczególnych tkankach. Późniejsze dane uzyskane przez wielu autorów wykazały jednak, że większość gatunków mięczaków kumuluje największe ilości metali (łącznie z radionuklidami) w nerkach i gruczole trawiennym (The International Mussel Watch, 1980). Stąd w późniejszych pracach analizowano głównie tkanki miękkie a muszle zaledwie sporadycznie.
Zróżnicowanie zawartości np. Cu, Zn, Cd, Fe, Mn u różnych gatunków mięczaków pochodzących z tego samego biotopu związane jest prawdopodobnie ze specyfiką gatunku, a także sposobu odżywiania się (Brooks. & Rumsby, 1965; Parsons et al., 1973: Theede et al. 1979). Wielu autorów twierdzi, że zwierzęta żerujące na osadach lub filtrujące wodę absorbują więcej metali niż gatunki roślinożerne (Parleman & Meili, 1993). W szeregu pracach przytacza się istotną pozytywną korelację pomiędzy koncentracją metali ciężkich w tkankach miękkich mięczaków a ich poziomem w środowisku (m.in.: Manly & George, 1977; Phillips, 1979). Taka prawidłowość winna się przekładać na skład chemiczny muszli.
Zagadnienie obecności metali w muszlach jest stosunkowo mało poznane. Dla przykładu obserwuje się od kilkudziesięciu do kilkuset razy niższą koncentrację metali w muszlach niż w tkankach miękkich. Ponadto muszle mogą odgrywać w ekosystemach swoistą pułapkę dla metali ciężkich a więc przyczyniać się do ich czasowej eliminacji z geochemicznego obiegu (Bertine & Goldberg, 1972). Podobne relacje, ale tylko w odniesieniu do Pb, obserwowali Bolognani-Fantin et al., 1982. Z kolei Imlay (1982) obserwował zupełnie odwrotne relacje – wysokie koncentracje metali w muszlach Unionidae w porównaniu do tkanek miękkich: od 6 razy wyższe dla Cu do 450 razy wyższe dla Pb.
Wartości rzędu od kilku do kilkuset (ppm s.m.) i czasami porównywalne z poziomem metali w tkankach miękkich, choć z reguły niższe o rząd wielkości obserwowali Bias & Karbe (1985) oraz Jurkiewicz-Karnkowska (1989a,b).
W swoich badaniach Jurkiewicz-Karnkowska & Królak (1996) zwracają uwagę na znaczny udział muszli w akumulacji metali ciężkich, zwłaszcza Cd, Fe i Mn. Podobne sugestie zawarte są też i w innych pracach.

Obszar badań
Obszar badań, zarówno pod kątem stanu jego czystości i obecności różnego rodzaju zanieczyszczeń, jak również omawiający stan gatunkowo-ilościowy mięczaków, został szeroko opisany przez autora niniejszej pracy ( Piotrowski 1997, 1999; 2000a,b, 2003a,b, 2004; Piotrowski & Łaba-Mydłowska, 2003.

Materiał i Metoda
Podstawowy materiał do badań laboratoryjnych został pobrany w latach 1999 i 2000 z obszaru ujścia Odry (31 stanowisk) oraz z pięciu czystych jezior Pomorza Zachodniego, tj. jeziora Ostrów, jeziora Kiełbicze, jeziora Wełtyńskiego, jeziora Binowo i jeziora Miedwie. Badania te finansowane były przez Komitet Badań Naukowych. Część zebranego wówczas materiału Dreissena polymorpha, została poddana analizie geochemicznej w 2002 roku dzięki dotacji WFOŚiGW w Szczecinie. Otrzymana w 2002 r. zgoda Ministra Środowiska umożliwiła ponadto objęcie badaniami gatunków prawnie chronionych, tj. Unio pictorum, Anodonta cygnea i Pseudoanodonta complanata.
Oznaczenia Cu,Zn,Pb,Co,Cd dokonano techniką ICP-AES na spektrometrze plazmowym typu Liberty. Rtęć oznaczono za pomocą generatora wodorków (metoda zimnych par) techniką CV-AES. Wyniki analiz tkanek miękkich, muszli i osadów podane są w ppm suchej masy a wody w mg · l -1.

W konsekwencji dysponuje się wynikami analiz metali ciężkich w 110 próbkach tkanek miękkich i 119 próbkami muszli mięczaków 17 gatunków mięczaków słodkowodnych (Tab. 1).
Analizie poddano następujące tkanki i współczynniki biokoncentracji:
– tkanki miękkie,
– muszle
– współczynniki biokoncentracji metali (BCF) – wartość, która jest stosunkiem stężenia substancji chemicznej w danym organizmie do stężenia tej substancji w otaczającym środowisku. Jest to termin opisujący stopień do jakiego substancja chemiczna może zostać skoncentrowana w tkankach danego organizmu w środowisku wodnym w rezultacie ekspozycji tego organizmu na substancję chemiczną znajdującą się w wodzie lub osadach dennych. W ustabilizowanym stanie podczas fazy wykonywania testu na biokoncentrację, BCF jest wartością, która jest równa stężeniu substancji chemicznej w jednej lub w większej ilości tkanek eksponowanych organizmów wodnych podzielonemu przez średnie stężenie substancji chemicznej w wodzie lub osadach dennych w których eksponowano tkanki podczas wykonywania tego testu. Oznaczono następujące współczynniki biokoncentracji:
– muszle : tkanki miękkie,
– tkanki miękkie : woda,
– tkanki miękkie : osady,
– muszle : woda,
– muszle : osady.
Celem badań było sprawdzenie na ile sposób odżywiania badanych mięczaków uzewnętrznia się w ich składzie metali i które metale ciężkie są dominujące u poszczególnych gatunków mięczaków.
Przyjęta metoda analizy danych zostanie przykładowo podana na danych
współczynnik biokoncentracji metali (BCF) – tkanki miękkie : osady
Algorytm postępowania w analizie statystycznej obejmował następujące etapy:
1. Zdefiniowanie macierzy danych.
2.Wybór miary podobieństwa.
3.Przeprowadzenie standaryzacji danych.
4.Obliczenie elementów macierzy odległości taksonomicznych między gatunkami mięczaków (dla danych standaryzowanych).
5.Aglomeracja skupień (wg wybranej zasady wiązania) aż do uzyskania dendrogramu.
6.Analiza i weryfikacja dendrogramu.

Ad 1. Jako macierz danych przyjęto średnią wartość współczynników koncentracji metali w tkankach miękkich w odniesieniu do ich stężeń w osadach dennych z uwzględnieniem gatunków dla których wykonano tylko analizę geochemiczną jednej próbki (Tab. 2). Takie pojedyncze serie pomiarowe w macierzy danych są przyjmowane i na równi traktowane z innymi danymi (średnimi wartościami współczynników koncentracji metali).
Ad 2. Jako taksonomiczną miarę podobieństwa wybrano odległość euklidesową:

gdzie: xij to wartość j-tej cechy dla i-tego obiektu, xkj – wartość j-tej cechy dla k-tego obiektu, dik – odległość pomiędzy i-tym i k-tym obiektem (i, k=1,2,…,m; j=1,2,…,p).
Ad. 3. Przeprowadzenie standaryzacji danych (Tab. 3). Standaryzacja polega na zamianie wartości wybranych zmiennych przez ich tzw. wartości standaryzowane obliczane jako:
Wartość standaryzowana = (wartość zmiennej – wartość średnia)/odchylenia standardowe.
Ad 4. Obliczenie elementów macierzy odległości taksonomicznych (dla danych standaryzowanych) (Tab. 4):
Ad 5. Aglomeracja skupień została dokonana w oparciu o metodę najmniejszej wariancji (tzw. metoda Warda). W wyniku obliczeń powstały 4 skupienia (Fig. 1):
1-elementowe – Lp (Lymnaea peregra),
6-elementowe – Plc, Ls, Ac, Sr, Ut i Vc (Planorbarius corneus, Lymnaea stagnalis, Anodonta cygnea, Sphaerium rivicola, Unio tumidus, Viviparus contectus),
1-elementowe – La (Lymnaea auricularia),
6 – elementowe – Vv, Pc, Up, Aa, Ss i Dp (Viviparus viviparus, Pseudoanodonta complanata, Unio pictorum, Anodonta anatina, Sphaerium solidum, Dreissena polymorpha).
Do ostatecznej weryfikacji przynależności poszczególnych gatunków na dendrogramie wykorzystano metodę zaproponowaną przez Hellwiga (1968), według której dwa podzbiory zbioru będziemy uważać za istotnie różne, jeżeli najkrótsza obliczona odległość między parą punktów należących do dwóch podzbiorów jest większa niż wartość krytyczna (Wk). Wartość tą oszacowano w następujący sposób:
– Znaleźć wartość minimalną dla każdego wiersza w macierzy odległości,
– dla nowo powstałej zmiennej obliczyć średnią arytmetyczną i odchylenie standardowe,
– wartość krytyczną obliczamy ze wzoru Wk = x + 2σ (Pluta, 1977),
tak obliczoną wartość traktować należy jako wyznacznik wydzielenia ilości skupień.
W tym konkretnym przypadku obliczona wartość krytyczna wynosi Wk=4,05.
Oprócz analizy wielozmiennej istotna jest także analiza struktury każdego z wydzielonych skupień. Pozwala ona uzyskać informacje jakie cechy (rodzaj metalu ciężkiego) zadecydowały o utworzeniu poszczególnych skupień. Badanie to przeprowadzono w oparciu o metodę średnich arytmetycznych (Tab. 5; Tab. 6; Fig. 2).

Wyniki badań

A. Tkanki miękkie
Na podstawie wyżej omówionej procedury obliczeń statystycznych powstało 5 skupień charakteryzujących stężenia metali ciężkich w tkankach miękkich badanych mięczaków (Tabela 7):
– 1 – elementowe – L,
1- elementowe – Pc,
4- elementowe – Vc, Ss, Sr i Vv,
4- elementowe – Ut, Ac, Up i Aa,
4- elementowe – Plc, La, Ls i Dp.
W tak wyróżnionych skupieniach nie uwidacznia się wyraźny rozdział mięczaków na małże i ślimaki, chociaż skupienie IV zawiera w sobie wyłącznie duże małże z grupy Unionidae. Interesujące jest również skupienie III grupujące blisko spokrewnione dwa gatunki małży z rodzaju Sphaerium: Sphaerium solidum, S. rivicola i dwa gatunki ślimaków z rodzaju Viviparus: Viviparus viviparus i V. contectus.
B. Muszle
W wyniku dokonanej aglomeracji bazującej na stężeniach metali w muszlach wyodrębniono sześć skupień (Tabela 8):
1- elementowe – Tf,
1- elementowe – Vc,
2- elementowe – Ln i Ls,
3- elementowe – Uc, La i Vv,
1- elementowe – Plc,
8- elementowe – Sr, Ut, Ss, Ac, Up, Pc, Aa, Dp.
Syntetyczną informację o badanej strukturze klas zawiera tabela 8.
W tym przypadku mamy bardzo wyraźne rozgraniczenie badanych gatunków mięczaków na ślimaki i małże. Ślimaki grupują się w pięciu pierwszych skupieniach. Są to skupienia mało liczne obejmujące od jednego do trzech gatunków. Z kolei małże grupują się głównie w skupieniu VI obejmującym aż osiem gatunków. Tylko jeden gatunek, Unio crassus, przyporządkowany jest do skupienia V, obejmującego dwa gatunki ślimaków. Który lub które elementy specyfiki fizjologicznej i środowiskowej ślimaków i małży powoduje takie rozgraniczenie badanych gatunków wymaga dalszych prac.
C. Współczynniki biokoncentracji tkanki miękkie : muszle
W wyniku obliczeń powstały 4 skupienia (Tabela 9):
1-elementowe – Sr,
9-elementowe – Ut, Pc, Ls, Vc, Vv, Up, Ac, Plc i Aa,
1 – elementowe – Ss,
2 – elementowe – La i Dp.

W tym przypadku znów mamy do czynienia z brakiem wyraźnego rozgraniczenia na ślimaki i małże. Większość gatunków zajmuje II skupienie, dla którego decydującym metalem jest cynk.
D. Współczynniki biokoncentracji tkanki miękkie : woda
W wyniku obliczeń powstały 4 skupienia (Tabela 10):
1- elementowe – Lp,
1- elementowe – Ss,
5- elementowe –Sr, La, Ls, Vc i Vv,
7- elementowe – Pc, Plc, Ac, Ut, Up, Aa i Dp.

W tym zestawieniu większość gatunków małży gromadzi się w skupieniu IV, gdzie żaden metal nie jest wyraźnie decydujący. Dwa gatunki małży Sphaerium solidum i S. rivicola odbiegają od pozostałych małży. Tu wyraźnie widać, iż dla Sphaerium solidum decydującym jest obecność prawie wszystkich metali z wyjątkiem Zn.
E. Współczynniki biokoncentracji tkanki miękkie : osady
W wyniku obliczeń powstały 4 skupienia (Tabela 11):
1-elementowe – Lp,
6-elementowe – Plc, Ls, Ac, Sr, Ut i Vc,
1-elementowe – La,
6 – elementowe – Vv, Pc, Up, Aa, Ss i Dp.
W tym zestawieniu również nie mamy wyraźnego rozgraniczenia mięczaków na małże i ślimaki. Od całości tego obrazu odbiegają dwa gatunki ślimaków: Viviparus contectus i Lymnaea auricularia, które tworzą pojedyncze odosobnione skupienia.
F. Współczynniki biokoncentracji muszle : woda
W wyniku obliczeń powstały 5 skupień (Tabela12):
5-elementowe – Pc, Ut, Sr, Plc i Up,
4-elementowe – Ln, Uc, Ac i Aa,
1-elementowe – Vc,
1-elementowe – La,
5-elementowe – Vv, Tf, Ls, Ss i Dp.

W tym zestawieniu dwa gatunki, Viviparus contectus i Lymnaea auricularia, tworzą odrębne skupienia i dla pierwszego gatunku istotne jest 6 analizowanych metali. Większość małży występuje w pierwszym skupieniu, w którym istotne są Cu i Pb.
G. Współczynniki biokoncentracji muszle : osady
W wyniku obliczeń powstały 6 skupień (Tabela 13):
1-elementowe – La,
1-elementowe – Ls,
1-elementowe – Ln,
4-elementowe – Vc, Plc, Pc i Ut,
4-elementowe – Tf, Uc, Ac i Sr,
5-elementowe – Vv, Up, Aa, Ss i Dp.

Również i w tym zestawieniu nie mamy wyraźnego rozgraniczenia na małże i ślimaki. Trzy gatunki ślimaków tworzą wyraźne odosobnione pojedyncze skupienia. W pozostałych skupieniach mamy zarówno gatunki małży i ślimaków ale z przewagą małży. Ilość gatunków ślimaków w tych skupieniach (od IV do VI) wynosi od 1 do 2.
Zakończenie
Dotychczasowe wyniki badań ukazują, że mięczaki – a zwłaszcza ich tkanki miękkie – nie do końca przejrzyście odzwierciedlają geochemiczny stan środowiska. Wykonane liczne studia polowe i laboratoryjne z uwzględnieniem mięczaków wodnych, stwarzają sugestie, iż poszczególni autorzy obserwują istotną niekonsekwencję/niezgodność dotychczasowych wyników i dochodzą do konkluzji, że ogólne trendy bioakumulacji metali ciężkich mogą być trudno dostrzegalne (Elder & Collins, 1991; Van Hattum et al., 1991).
Wyniki współczesnych prac popierają poglądy, iż stopień zanieczyszczenia środowiska (a zwłaszcza w umiarkowanie zanieczyszczonych ekosystemach) jest tylko jednym z poszczególnych czynników wpływający na zawartości metali w organizmach zwierzęcych, zwłaszcza mięczakach (Gundacker, 2000).
W różnych krajach i w różnych środowiskach podejmowane są próby wykorzystania mięczaków jako wskaźników zanieczyszczenia środowiska metalami. Może to z tych powodów są trudności w szerszej i całościowej interpretacji uzyskanych wyników badań, zwłaszcza w kontekście istotnej regulacji bioakumulacji metali ciężkich zależnej od uwarunkowań danego gatunku (Abdallah, 2001).
W bazie danych PAN Pesticides Database USA (http://www.pesticideinfo.org) znajduje się szereg gatunków badanych także w niniejszej pracy, a testowanych na różnych substancjach zanieczyszczeń toksycznych. Liczba prac w których wykorzystywano ujęte w niniejszej pracy mieczaki słodkowodne przedstawia się następująco: Dreissena polymorpha – 167; Lymnaea stagnalis – 85; Anodonta cygnea – 38; Planorbarius corneus – 16; Anodonta anatina – 14; Unio pictorum – 11; Lymnaea peregra – 10; Unio tumidus – 5; Lymnaea auricularia – 5; Viviparus viviparus – 3; Viviparus contectus – 1; Theodoxus fluviatilis – 1. Pozostałe gatunki mięczaków objęte badaniami w niniejszej pracy nie figurują na wspomnianej liście utrudniając tym samym możliwość porównywania danych uzyskanych z różnych środowisk, czy też z badań laboratoryjnych. Są to: Unio crasuss, Sphaerium solidum, S. rivicola, Lithoglyphus naticoides.
Jest dowiedzione, że zarówno lądowe, słodkowodne, jak i morskie gatunki ślimaków gromadzą metale ciężkie , dlatego są one odpowiednie dla wykrywania środowiskowego zanieczyszczenia metalami ciężkimi (Coughtrey & Martin, 1977; Leatherland & Burton, 1974; Meincke & Schaller, 1974; Navrot et al., 1974; Peden et al., 1973; Stenner & Nickless, 1974a,b, 1975).
Dla przykładu w Dreissena polymorpha (racicznica zmienna) z Sekwany badano koncentrację trzech metali ciężkich (Cd, Cu, Zn), 20 kongenerów PCB i 14 WWA. Badania wskazują, że racicznica zmienna bardzo czytelnie oddaje poziom zanieczyszczeń w środowisku i autorzy proponują by ten organizm wykorzystać jako organizm wskaźnikowy (Jaouen et al., 2000).
Również z szeregu badanych w Europie mięczaków słodkowodnych pod kątem ich przydatności jako organizmów wskaźnikowych we Włoszech potwierdzono iż Unio elongatulus, Anodonta cygnea i Viviparus viviparus spełniają kryteria stawiane organizmom w biomonitoringu wód słodkich (Muhineza et al., 1998).
W muszlach stosunkowo silnie akumulowane są zwłaszcza Pb i Cd oraz w mniejszym stopniu Cu, Co, Mn, Sr (Sturesson, 1978; Imlay, 1982; Babukutty & Chacko, 1992). Istotne różnice w koncentracjach metali ciężkich zaobserwowano u Lymnaea stagnalis i Lymnaea peregra: (a) w tkankach miękkich koncentracje metali ciężkich były wyższe u Lymnaea peregra w porównaniu do Lymnaea stagnalis (z wyjątkiem Fe): (b) w muszlach z kolei stwierdzono relacje odwrotne – wyższe koncentracje metali (z wyjątkiem Cd) u Lymnaea stagnalis (Jurkiewicz-Karnkowska & Królak 1996).
Dość często można spotkać się ze stwierdzeniem, że mięczaki żerujące w osadach lub filtrujące wodę pochłaniają więcej metali niż gatunki roślinożerne (Theede et al., 1979; Maurer, 1979; Parleman & Meili, 1993; ( Jurkiewicz-Karnkowska & Królak, 1996). Było więc oczekiwane przez autora, iż takie rozróżnienie małży i ślimaków zostanie dostrzeżone wyraźnie. I choć w niektórych przypadkach ta różnica częściowo się uwidacznia, to by rozstrzygnąć powstałe wątpliwości należy wykonać dodatkowe analizy. Tu w szczególności myśli się o tym by również analizować osady i wodę i na tej podstawie obliczać współczynnik biokoncentracji. W niektórych pracach można go odnaleźć, ale z reguły odnosi się on do wody. Porównywanie do osadów jest raczej sporadyczne, podobnie jak rzadkością są współczynniki biokoncentracji w tkankach miękkich w odniesieniu do muszli.
Podziękowania: badania zostały sfinansowane ze środków KBN ( grant nr 6 PO4F 049 17) oraz z dotacji Wojewódzkiego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej w Szczecinie.
Literatura

Abdallah A.T., 2001: Effect of heavy metal interaction on the freshwater gastropod Lanistes carinatus, Abstracts World Congress of Malacology 2001,Vienna, Austria, [In:] Salvini-Plawen L., Voltzow J., Sattmann H. & Stelner [Eds.] Unitas Malacologica: 1.
Babukutty Y. & Chacko J., 1992: Trace metals in an estuarine bivalve from the southwest coast of India. Ambio, 21: 292-296.
Bertine K.K. & Goldberg E.D., 1972: Trace elements in clams, mussels and shrimp. Limnol. Oceanogr., 17: 877-884.
Bias R. & Karbe L., 1985: Bioaccumulation and partitioning of cadmium within the freshwater mussel Dreissena polymorpha Pallas. Int. Rev. Gesamten Hydrobiol., 70: 113-125.
Bolognani Fantin A.M., Benedetti L., Bolognani I. & Ottaviani E., 1982: The effects of lead pollution on the freshwater gastropod Viviparus viviparus L.: biochemical and histochemical features. Malacologia, 22 (1-2): 19-21.
Brooks R.R. & Rumsby M.G., 1965: The biogeochemistry of trace elemental uptake by some New Zeland bivalves. Limnol. Oceanogr., 10: 521-528.
Busch D., Lucker T., Schrimer M & Wosniok W., 1992: The Application of the Bivalve Dreissena polymorpha for Biomonitoring Routine of Heavy Metals in River. [In:] Neumann D. & Jenner H.A. (Eds.): The Zebra Mussel Dreissena polymorpha. Gustav Fischer, NY: 204-211.
Coughtrey P.J. & Martin M.H., 1977: The uptake of lead, zinc, cadmium and copper by the pulmonate mollusc, Helix aspersa Müller, and its relevance to the monitoring of heavy metal contamination of the environment. Oecologea, 27: 65-74.
Elder J.F. & Collins J.J., 1991: Freshwater molluscs as indicators of bioavailability and toxicity of metals in surface-water systems Rev. Environ. Contam. Toxicol., 122: 37-79.
Gundacker C., 2000: Comparison ef heavy metal bioaccumulation in freshwater molluscs of urban river habitats in Vienna. Environ. Pollut., 110 (1): 61-71.
Hellwig Z., 1968; Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego
podziału krajów ze wzgledu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę
wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, z.4.
Imlay M.J., 1982: Use of shells of freshwater mussels in monioring heavy metals and environmental stresses: A review. Malacol. Rev., 15: 1-14.
Jaouen A., Galap C., Minier C., Tutundijan R. & Leboulenger F., 2000: Bioaccumulation of pollutants and measures of biomarkers in the Zebra mussel (Dreissena polymorpha) from downstream river Seine. Bulletin de la Societe Zoologique de France, 125 (3): 239-249.
Jurkiewicz-Karnkowska E. & Królak E., 1996: Heavy metal concentrations in molluscs from the Zegrzyński Reservoir and the rivers supplying it. Pol. Arch. Hydrobiol., 43 (3): 335-346.
Jurkiewicz-Karnkowska E. & Królak E., 1999: Zróżnicowanie międzygatunkowe koncentracji metali ciężkich (Cu, Zn, Mn, Fe, Pb i Cd) w mięczakach ze Zbiornika Zegrzyńskiego. Interspecific differentiation of heavy metal concentrations (Cu, Zn, Mn, Fe, Pb and Cd) in molluscs from the Zegrzyński Reservoir. Chemia i Inżynieria Ekologiczna, 6 (5-6): 485-490 (In Polish, English summary).
Jurkiewicz-Karnkowska E., 1989a: Accumulation of zinc and copper in molluscs from the Zegrzyński Reservoir and the Narew River. Ekol. Pol., 37 (3-4): 347-357.
Jurkiewicz-Karnkowska E., 1989b: Occurrence of molluscs in the littoral zone of the Zegrzyński Reservoir and in the pre-mouth and mouth zones of supplying rivers. Ekol. Pol., 37: 319-336.
Jurkiewicz-Karnkowska E., 1994: Mięczaki a metale ciężkie w środowiskach słodkowodnych i lądowych. Molluscs and heavy metals in freshwater and terrestrial environments. Wiadomości Ekologiczne, XL (3): 127-140 (polish, english summary).
Jurkiewicz-Karnkowska E., 1999: Możliwości wykorzystania wybranych gatunków mięczaków w bioindykacji skażenia metalami ciężkimi wód Zbiornika Zegrzyńskiego. Application possibilities of selected mollusc species in bioindication of heavy metal contamination in the Zegrzyński Reservoir. Chemia i Inżynieria Ekologiczna, 6 (5-6): 477-483 (polish, english summary).
Kovács M., 1992: Biological indicators in environmental protection. Akademiai Kiadó, Budapest, pp. 207.
Kraak M.H.S., Scholten C.T.H., Peeters W.H.M., De Kock W.Chr., 1991: Biomonitoring of heavy metals in the western European rivers Rhine and Meuse using the freshwater mussel Dreissena polymorpha. Environ. Pollut., 74: 101-114.
Królak E. & Zdanowski B., 2001: The Bioaccumulation of heavy metals by the mussels Anodonta woodiana (Lea, 1834) and Dreissena polymorpha (Pall.) in the heated Konin Lakes. Arch. Pol. Fish., 9 (2): 229-237.
Królak E., 1997: The content of heavy metals in Dreissena polymorpha (Pall.) in lakes Majcz and Inulec, Masurian Lakeland. Pol. Arch. Hydrobiol., 44 (4): 477-486.
Leatherland T.M. & Burton J.D., 1974: The occurence of some trace metals in coastal organisms with particular reference to the Solent region. J. Mar. Biol. Ass. UK., 54: 457-468.
Manly R., George W.O., 1977: The occurence of some heavy metals in populations of the freshwater mussel Anodonta anatina (L.) from the river Thames. Environ. Pollut., 14: 139-154.
Manning W.J. & Feder W.A., 1980: Biomonitoring air pollutants with plants. Applied Science Publ. Ltd. London, pp. 142.
Markert B.(Eds.), 1993: Plants as Biomonitors – Indicators for Heavy Metals in the Terrestrial Environment. VCH-Verlaggesellschaft mbh. Weinheim-New York, pp. 644.
Maurer D., 1979: A brief review of the status of selected pollutants (pesticides, hydrocarbons, trace metals) in relation to benthic invertebrates in Delaware Bay. M. Int. Counc. Explor. Sea, E. 43: 1-15.
Meinecke K.F. & Schaller K.H., 1974: Use of the snail Helix pomatia L. on cultivated land as an indicator of environmental pollution with Zn, Pb and Fe. Oecologia, 15: 393-398.
Mersch J., Jeanjean A., Spor H. & Pihan J.C., 1992: The freshwater mussel Dreissena polymorpha as a bioindicator for trace metals, organochlorines and radionuclides. Limnol. Aktuell, 4: 227-244.
Muhineza F., Andreani G., Ferraresi M., Gelati A., Isani G. & Carpene E., 1998: Concentrazione di metalli pesanti (Zn,Cu,Cd) ed effetti dell’esposizione al cadmio in esemplari di Anodonta cygnea, Unio elongatulus, Viviparus viviparu. Laguna: 44-49.
Narbonne J.F., Daubeze M., Clerandeau C. & Garrigues P., 1999: Scale of classification based on biochemical markers in mussels: application to pollution monitoring in European coasts. Biomarkers, 4 (6): 415-424.
Navrot J., Amiel A.J. & Kronfeld J., 1974: Patella vulgata: a biological monitor of coastal metal pollution – a preliminary study. Environ. Pollut., 7: 303-308.
PAN Pesticides Database USA (http://www.pesticideinfo.org)
Parleman H. & Meili M. 1993: Mercury in macroinvertebrates from Swedish forest lakes: influence of lake type, habitat, life cycle and food quality. Can. J. Fish. Aquat. Sci; 5O: 521-534.
Parleman H. & Meili M. 1993: Mercury in macroinvertebrates from Swedish forest lakes: influence of lake type, habitat, life cycle and food quality. Can. J. Fish. Aquat. Sci; 5O: 521-534.
Parsons T. R., Bawden C. A. & Heath W. A. 1973: Preliminary survey of mercury and
other metals contained in animals from the Fraser River mudflats. J. Fish. Res. Board Can., 30: 1014-1016.
Peden J.D., Crothiers J.H., Waterfall C.E. & Beasley J., 1973: Heavy metals in Somerset marine organisms. Mar. Pollut. Bull., 4: 7-9.
Phillips D. J. H., 1977: The use of biological indicator organisms to monitor trace metal
pollution in marine and estuarine environments – a review. Environ. Pollut., 13: 281-317.
Phillips D. J. H. 1979: The role of oyster Saccostrea glomerata as an indicator of trace
metals in Hong Kong. Mar. Biol., 53: 353-360.
Piotrowski S. & Łaba-Mydłowska E., 2003: The Geochemical Profile of Bottom Sediments in the Domiąża (Odra River Estuary, Northwest Poland). Oceanological and Hydrobiological Studies, XXXII (4): 79-115.
Piotrowski S., 1997: Zawartości metali ciężkich w wybranych elementach ekosystemu jeziora Dąbie (NW Polska). Content of heavy metals in selected elements of the Dąbie Lake ecosystem (NW Poland). Przegląd Geologiczny, Nr 6: 619-621.
Piotrowski S., 1999: Analiza jakościowo-ilościowa mięczaków słodkowodnych z obszaru Roztoki Odrzańskiej i Domiąży (estuarium Odry). Quantitative and qualitative analysis o fresh – water molluscs from the territory of Roztoka Odrzańska and Domiąża (the Odra river estuary). Przegląd Geologiczny, Nr 2: 168-170.
Piotrowski S., 2000a: Relationship between heavy metal/organic carbon ratio and shell based on example of selected freshwater mollusc species in Poland. [in:] III Conference on Trace Metals. Efects on Organisms and Environment. Sopot: 37-38.
Piotrowski S., 2000b: Accumulation of heavy metals (Cu, Zn, Pb, Co, Cd, Hg) in fresh water molluscs shells compared to their concentrations in water and bottom sediments using the example of Roztoka Odrzańska (The Odra River Estuary). in:] III Conference on Trace Metals. Efects on Organisms and Environment. Sopot: 39-41.
Piotrowski S., 2003a: Heavy metals in water and bottom sediments of the Odra river estuary and selected lakes of west Pomerania (north-west Poland). Limnological Review, 3: 181-188.
Piotrowski S., 2003b: Tendency of changes in malacofauna of Dąbie Lake (Western Pomerania) in years 1954-2000. Limnological Review, 3: 189-196.
Piotrowski S., 2004: Geochemical Characteristic of Bottom Sediments in the Odra River estuary – Roztoka Odrzańska (north-west Poland). Geological Quaterly, 48 (1): 61-76.
Pluta 1977; Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach
ekonomicznych, PWE, Warszawa.
Salazar M.H., 1997:Critical evaluation of bivalve molluscs as a biomonitoring tool for the mining industry in Canada. [in] Stewart & Malley: Technical Evaluation of Molluscs as a biomonitoring Tool for the Canadian Mining Industry. CANMET-Aquatic Effects Technology Evaluation (AETE) Program , Project 2.3.1., Part II: 164-248.
Spelleberg F.J., 1991: Monitoring ecological change. Cambridge Univ. Press. Cambridge-New York-Port Chester-Melbourne-Sydney, pp. 334.
Stenner R.D. & Nickless G., 1974a: Absorption of cadmium, copper and zincby dog whelkes in the Bristol Channel. Nature, 247: 198-199.
Stenner R.D. & Nickless G., 1974b: Distribution of some heavy metals in organisms in Hardangerfjord and Skjerstadfjord, Norway. Wat. Air Soil Pollut., 3: 279-291.
Stenner R.D. & Nickless G., 1975: Heavy metals in organisms of the Atlantic Coast of S.W. Spain and Portugal. Mar. Pollut. Bull., 6: 89-92.
Sturesson U., 1978: Cadmium enrichment in shells of Mytilus edulis. Ambio, 7: 122-125
The International Mussel Watch., 1980, Washington, D. C., p.p. 245.
Theede H., Andersson J. & Lehnberg W., 1979: Cadmium in Mytilus edulis from Germany coastal waters. Meeresforschung, 27: 147-155.
Van Hattum B., Timmermans K. & Govers H.A., 1991: Abiotic and biotic factors influencing in situ trace metal levels in macroinvertebrates in freshwater ecosystems. Environ. Toxicol. Chem., 10: 175-292.
Zadory L., 1984: Freshwater molluscs as accumulation indicators for monitoring heavy
metal pollution. Z. Analyt. Chem., 317: 375-379.

– Spis tabel –

Tabela 1. Gatunki mięczaków słodkowodnych wytypowane do analiz geochemicznych

Tabela 2. Wyjściowa macierz danych zawierająca średnie wartości współczynników koncentracji metali w tkankach miękkich (ppm s.m.) badanych gatunkach mięczaków w odniesieniu do ich stężeń w osadach dennych (ppm s.m.) – objaśnienia w tekście

Tabela 3. Dane standaryzowane – objaśnienia w tekście

Tabela 4. Macierz odległości taksonomicznych, odległości euklidesowe, dla danych standaryzowanych

Tabela 5. Ocena podobieństwa poszczególnych skupień współczynników biokoncentracji (BCF) metali w tkankach miękkich w odniesieniu do stężeń metali w osadach dennych

Tabela 6. Syntetyczna informację o badanej strukturze klas: metale zaznaczone czcionką pogrubioną decydują o przynależności danego gatunku do odpowiedniego skupienia

Tabela 7. Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

Tabela 8. Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

Tabela 9. Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

M
Tabela 10.Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

Tabela 11.Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

Tabela 12.Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6

Tabela 13.Syntetyczna informacja o badanej strukturze klas. Objaśnienia jak w Tabeli 6.

Fig. 1. Dendrogram aglomeracji skupień obliczony na podstawie metody najmniejszej wariancji; linia przerywana wartość Wk

Fig. 2. Graficzna analiza struktury każdego z wydzielonych skupień. Objaśnienia w tekście

ZALACZNIKI GRAFICZNE WKROTCE ZOSTANA ZAMIESZCZONE NA STRONIE

Ten wpis został opublikowany w kategorii Bez kategorii. Dodaj zakładkę do bezpośredniego odnośnika.

Dodaj komentarz