Interrelation of hydrochemical indicators and the microbial community structure in the rivers within oil fields of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug – Yugra

Cover Page

Abstract


Assessing the quality of environmental objects, identifying the causes of pollution and predicting the future state is an urgent and important task, since it is the quality of natural objects that largely determines the state of human health. This paper presents results of the statistical analysis of the data of water quality monitoring in the rivers within oil fields of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug – Yugra during 2018–2019. The correlation analysis (according to Pearson) was carried out to identify the relationships between the samples of hydrochemical parameters and the number of microorganisms of various ecological-trophic groups. As a result of the correlation analysis of the relationship between the indicators of the chemical composition of water, a direct and inverse correlation was obtained for the following indicators: total iron, anionic surfactants, nickel, phenols, copper, sulfates, ammonium ions, lead, phosphates, manganese. The maximum value of the correlation coefficient is observed for Ni and Cr concentrations. For total iron and manganese, a significant positive correlation is also revealed. The distribution of chemical compounds in the rivers doesn’t have a pronounced correlation dependence, which is probably due to the heterogeneity of the composition of the waters, as well as to the increasing impact on the environment of the oil and gas complex.


Full Text

Введение

Нефть и газ в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре добывают уже более 60 лет, на месторождениях постоянно ведется мониторинг состояния водных объектов. В научной печати представлены результаты локальных исследований качества водных объектов и степени их загрязненности, анализа влияния нефтедобычи на водные объекты. Авторами отмечено, что в связи с авариями, происходящими на территории нефтепромыслов, увеличивается концентрация нефтепродуктов в воде; выявлено изменение водного режима и качества вод малых рек в пределах нефтегазовых месторождений [1–3].

Поверхностные воды имеют изменчивый состав. Факторами, влияющими на непостоянный состав рек, являются: окислительно-восстановительные процессы, осаждения крупных и тяжелых частиц, биохимические процессы, приводящие к самоочищению воды. В зависимости от сезона года меняется и состав воды, эпизодически в результате атмосферных осадков [4]. Также и влияние естественных факторов, и нагрузка антропогенного характера способствуют изменению состава и свойств поверхностных вод.

Для оценки качества речной воды применяются гидрохимические и микробиологические методы, которые позволяют оценить загрязненность воды по широкому перечню ингредиентов и показателей качества и классифицировать воду по степени загрязненности.

В результате поступления в реки загрязняющих веществ химического, микробиологического и физического характера происходит изменение состава и свойств воды водотоков [5].

Цель данной работы: оценка взаимосвязей концентраций показателей химического состава воды исследуемых водотоков, а также выявление взаимосвязей гидрохимических показателей и показателей структуры микробного сообщества.

Объекты и методы

Объектами исследования были выбраны 20 рек, находящихся в границах лицензионных участков нефтяных месторождений (ЛУНМ). Схема расположения исследуемых водотоков представлена на рис. 1.

 

Рисунок 1 – Схема расположения исследуемых водотоков Сургутского и Октябрьского районов: Р1 – р. Вынга; Р2 – р. Минчимкина; Р3 – правый приток р. Минчимкина; Р4 – р. Быстрый Кульеган; Р5 – р. Кавык; Р6 – р. Тапъяун; Р7 – р. Якъяун; Р8 – р. Комарья; Р9 – р. Вирсиявин; Р10 – р. Пим; Р11 – р. Обь; Р12 – р. Большая Леушинская; Р13 – р. Малая Леушинская; Р14 – р. Большая Карымкарская; Р15 – р. Малая Карымкарская; Р16 – р. Курнисоим; Р17 – р. Большой Охтач; Р18 – р. Хомпа; Р19 – р. Малый Атлым; Р20 – р. Овыньеган

 

В данной работе представлены материалы гидрохимических и микробиологических результатов исследований за два года. Пробы исследуемых водотоков, находящихся в пределах лицензионных участков, отбирались в период открытой воды в различные сезоны года (весенне-летнее половодье, осенняя межень). Отбор проб поверхностных вод осуществлялся в соответствии с требованиями ГОСТ 31861–2012 [6]. В зависимости от глубины исследуемой реки выбиралась глубина отбора проб [7].

Микробиологический анализ проводили глубинным способом [8] с высевом соответствующего разведения на агаризованные питательные среды различного состава. Для выделения доминирующих родов бактерий и мицелиальных грибов проводили изучение морфолого-биохимических свойств микроорганизмов и идентифицировали при помощи определителей Берджи и В.И. Билай [9–11].

Статистическая обработка гидрохимических данных велась в программах MS Excel, StatSoft Statistica [12].

Результаты исследований и их обсуждение

Для оценки взаимосвязи показателей химического состава воды был выполнен корреляционный анализ (по Пирсону) (табл. 1). Далее обсуждаются показатели, для которых получены корреляционные взаимосвязи высокой силы с коэффициентами корреляции более 0,7.

 

Таблица 1 – Корреляционные взаимосвязи показателей химического состава воды

Показатель

Прямая корреляция

Обратная корреляция

2018 г.

2019 г.

за 2 года

2018 г.

2019 г.

за 2 года

Железо общее

Mg (0,88)

Mg (0,81)

Mg (0,70)

Cu (−0,71)

 

Cu (−0,82)

АПАВ

Pb (0,79)

Никель

Cr (0,99)

Фенолы

PO₄³⁻ (−0,89)

Медь

Mg (−0,75)

ОМЧ

АПАВ (0,52)

SO₄²⁻ (0,55)

Сульфаты

NO₃⁻ (0,70)

Ионы аммония

PO₄³⁻ (0,70)

 

Высокая положительная корреляция концентраций железа и марганца (рис. 2) подтверждает одинаковое геохимическое происхождение этих металлов, связанное с вымыванием подвижных форм из почв площади водосбора в условиях кислых значений рН в ландшафте. Содержание меди показало обратную корреляционную взаимосвязь с концентрацией общего железа, что позволяет предположить наличие антропогенного источника поступления меди в водотоки.

 

Рисунок 2 – Прямая корреляционная взаимосвязь концентраций общего железа и марганца

 

Положительная корреляция концентраций хрома и никеля позволяет предположить их антропогенное происхождение в водах рассматриваемой территории.

В результате биохимического окисления мертвого органического вещества в воде происходит образование таких показателей, как аммонийный азот и фосфат-ион, а также поступление их связано с буровыми и хозяйственно-бытовыми сточными водами, в том числе после биологической очистки, что поспособствовало их положительной корреляционной зависимости.

Для концентрации сульфатов отмечена положительная корреляционная взаимосвязь с концентрацией нитратов. В процессе отмирания организмов и окисления аллохтонных и автохтонных органических веществ растительного и животного происхождения происходит накопление в реках сульфатов. Нитраты служат показателем более давнего фекального загрязнения воды. Следует отметить также, что концентрации этих ионов в воде исследованных водотоков были низкими, что позволяет предположить их преимущественно природное происхождение.

В данной работе представлены некоторые полученные варианты взаимосвязей между гидрохимическими показателями. Различные варианты корреляционных взаимосвязей для конкретного объекта исследования зависят от многих факторов, к примеру, от окислительно-восстановительных условий на месте отбора проб, от сезона года, от антропогенного влияния и др. Поэтому определенное объяснение полученных корреляционных взаимосвязей представляется затруднительным.

В таблице 2 представлены результаты корреляционного анализа гидрохимических показателей с эколого-трофическими группами микроорганизмов, таких как углеводородусваивающие (УВБ), сапрофитные (СБ) и фенолусваивающие (ФБ).

 

Таблица 2 – Корреляционные взаимосвязи гидрохимических показателей и показателей структуры микробного сообществ

Коррелирующие показатели

Значение коэффициента

УВБ/NH₄⁺

0,43

УВБ/Cl⁻

0,5

УВБ/Ni

0,56

СБ/NH₄⁺

0,44

СБ/Ni

0,5

ФБ/NH₄⁺

0,4

ФБ/PO₄³⁻

0,53

 

Для показателя NH₄⁺ отмечена положительная корреляционная зависимость в диапазоне от 0,4 до 0,44 со всеми рассматриваемыми эколого-трофическими группами микроорганизмов. Наличие в реках азотосодержащих веществ указывает на нахождение в воде органического вещества животного происхождения. Аммонийный азот является первым продуктом распада белков и кроме того, свидетельствует о свежем фекальном загрязнении водного объекта.

Для концентрации хлорид-ионов отмечена положительная корреляция с группой углеводородусваивающих бактерий. Так, при загрязнении почвы и воды рек нефтью потенциальными доминантами становятся виды рода Rhodococcus, Bacillus и Aсtinomyces [13], поступление которых происходит с площади водосбора рек, в т.ч. в составе сточных вод нефтепромыслов.

Положительная корреляционная зависимость была отмечена для концентрации никеля с группами углеводородусваивающих и сапрофитных бактерий в диапазоне 0,5–0,6.

Для концентрации фосфатов отмечена положительная корреляционная взаимосвязь с группой фенолусваивающих бактерий. Такая зависимость может быть обусловлена одновременным присутствием фосфатов (компонентов буровых растворов и продуктов биохимического распада фосфорсодержащей органики) и соединений фенольной природы (компонентов нефти и одновременно питательного субстрата для бактерий данной эколого-трофической группы) в составе ливневых и буровых стоков с технологических площадок нефтяных месторождений [2].

Заключение

Полученные корреляционные взаимосвязи значений показателей химического состава воды позволили подтвердить природное происхождение в воде типоморфных для данной ландшафтно-климатической территории элементов – железа и марганца.

Результаты корреляционного анализа показывают высокую вероятность техногенного вклада в формирование в изученных водотоках никеля, хрома, меди.

Корреляционный анализ гидрохимических и микробиологических показателей продемонстрировал умеренные и заметные взаимосвязи преимущественно концентраций биогенных ионов и численности бактерий различных эколого-трофических групп, что свидетельствует об удовлетворительном протекании процессов самоочищения водотоков и нормальном функционировании микробного сообщества.

About the authors

Marina Magomedovna Arslanova

Surgut State University

Author for correspondence.
Email: marina.arslanova.93@mail.ru

Russian Federation, Surgut, Khanty-Mansi Autonomous Okrug – Yugra

postgraduate student of Ecology and Biophysics Department

Elena Aleksandrovna Shornikova

Surgut State University

Email: capucin72@mail.ru

Russian Federation, Surgut, Khanty-Mansi Autonomous Okrug – Yugra

candidate of biological sciences, associate professor of Ecology and Biophysics Department

References

  1. Московченко Д.В. Эколого-геохимическое состояние водных объектов на территории заказника «Сургутский» // Вестник экологии, лесоведения и ландшафтоведения. 2007. № 7. С. 163–171.
  2. Шорникова Е.А. Диагностика состояния экосистем водотоков на лицензионных участках нефтяных месторождений Среднего Приобья // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». 2007. № 1. С. 34.
  3. Хорошавин В.Ю. Техногенная трансформация гидрологического режима и качества вод малых рек в пределах нефтегазовых месторождений бассейна Пура: автореф. дис. … канд. геогр. наук. Тюмень, 2005. 230 с.
  4. Справочник по свойствам, методам анализа и очистке воды: в 2 ч. Ч. 1. К.: Наукова думка, 1980. 680 с.
  5. Шварцев С.Л. Гидрогеохимия зоны гипергенеза. М.: Недра, 1978. 287 с.
  6. Шорникова Е.А. Методические рекомендации по планированию, организации и ведению мониторинга поверхностных водотоков: гидрохимические и микробиологические методы. Сургут: Дефис, 2007. 88 с.
  7. Афанасьев Ю.А., Фомин С.А., Меньшиков В.В. и др. Мониторинг и методы контроля окружающей среды: учеб. пособие в 2-х частях: В 2 ч. М.: Изд-во МНЭПУ, 2001. 337 с.
  8. Руководство по методам гидробиологического анализа поверхностных вод и донных отложений / под ред. В.А. Абакумова. Л.: Гидрометиоиздат, 1983. 218 с.
  9. Билай В.И., Коваль Э.З. Аспергиллы. Определитель // Академия наук Украинской ССР. Институт микробиологии и вирусологии им. Д.К. Заволотного. Киев: Наукова Думка, 1988. 204 с.
  10. Определитель бактерий Берджи. В 2-х т. Т. 2 / под ред. Дж. Хоулта, Н. Крига, П. Снита, Дж. Стейли, С. Уильямса. М.: Мир, 1997. 432 с.
  11. Определитель бактерий Берджи. В 2-х т. Т. 1 / под ред. Дж. Хоулта, Н. Крига, П. Снита, Дж. Стейли, С. Уильямса. М.: Мир, 1997. 368 с.
  12. Борздова Т.В. Основы статистического анализа и обработка данных с применением Мicrosoft Ехсеl: учеб. пособие. Минск: ГИУСТ БГУ, 2011. 75 с.
  13. Овчинникова Т.А., Прохорова Н.В., Панкратов Т.А. Некоторые микробиологические особенности почвенного покрова города Новокуйбышевска в осенний период // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2010. Т. 19, № 2. С. 83–91.

Supplementary files

Supplementary Files Action
1.
Figure 1 - Layout of the studied watercourses of the Surgut and Oktyabrsky districts: Р1 - r. Vynga; P2 - p. Minchimkin; Р3 - right tributary of the river. Minchimkin; P4 - p. Fast Cullegan; P5 - p. Kavyk; P6 - p. Tapyaun; P7 - p. Yakyaun; P8 - p. Komarja; P9 - p. Virsiyavin; P10 - p. Pim; P11 - p. Ob; P12 - p. Bolshaya Leushinskaya; P13 - p. Malaya Leushinskaya; P14 - p. Bolshaya Karymkarskaya; P15 - p. Malaya Karymkarskaya; P16 - p. Kurnisoim; P17 - p. Big Okhtach; P18 - p. Hompa; P19 - p. Maly Atym; P20 - p. Owynegan

Download (78KB) Indexing metadata
2.
Figure 2 - Direct correlation between the concentrations of total iron and manganeseFigure 2 - Direct correlation between the concentrations of total iron and manganese

Download (19KB) Indexing metadata

Statistics

Views

Abstract - 64

PDF (Russian) - 19

Cited-By


Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2021 Arslanova M.M., Shornikova E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies