Оценка и прогнозирование экотоксичности пестицидов по daphnia magna straus

Диапазон среднелетальных концентраций производных карбаминовой кислоты составил 0,13-4,78 мг/л. Производные имидазола и бензимидазола были высокотоксичными для дафний, за исключением карбендазима, который оказался для них особотоксичным пестицидом. Изученные производные хлорацетанилида проявляли разную степень токсичности для дафний, от особотоксичного Дуала до малотоксичного Бутизана С. Диапазон среднелетальных концентраций этого класса пестицидов находился в интервале 0,3-51,12 мг/л. Установленный диапазон концентраций фунгицидов класса триазолов был также довольно широким и составил 0,022-360,2 мг/л. Экспериментальные данные свидетельствуют о том, что фунгициды этого класса в основном являются высоко- и среднетоксичными для дафний. Особотоксичными являлись действующее вещество дифеноконазол и препаративная форма Райк на его основе, а также Карамба (д.в. метконазол). Только один фунгицид из класса триазолов проявлял малую токсичность – тритиконазол. Рис. 1. Диаграмма связи основных химических классов пестицидов и их токсикометрических параметров (lg ЛК50) для дафний Условные обозначения классов пестицидов: 1-пиретроиды; 2-произв. тиофосфорной к-ты; 3-стробилурины; 4-произв. пиразола; 5- дитиокарбаматы; 6-произв. гидроксибензойных к-т; 7-произв. арилоксифеноксипропионовых к-т; 8-произв. карбаминовой к-ты; 9-произв. имидазола и бензимидазола; 10-произв. хлорацетанилида; 11-триазолы; 12-имидазолиноны; 13-произв. изоксазола; 14-триазины; 15-неоникотиноиды; 16-произв. фосфоновыхк-т; 17-произв. сульфонилмочевин. Средне- и малотоксичными являлись гербициды имидазолиновой группы, образующиеся при взаимодействии имидазола с пероксидами, и производные триазинов, производные изоксазола, инсектициды последнего поколения – неоникотиноиды. Неоникотиноиды по своей структуре являются производными имидазола (имидаклоприд) или тиазола (тиаметоксам, тиаклоприд) (Рославцева С.А., 2000; Tomizawa Motohiro, Casida John E., 2005). Диапазон их среднелетальных концентраций составил 15,04-131,2 мг/л. По среднелетальным концентрациям, полученным в эксперименте, гербициды, производные сульфонилмочевин относятся, как среднетоксичным, так и к мало- и очень слаботоксичным веществам. Диапазон среднелетальных концентраций изученных гербицидов составил для дафний 17,033-1510,0 мг/л. Выше изложенное показывает, что интенсивность токсического действия пестицидов определяется их химическим строением. По степени усиления токсического действия на дафний изученные пестициды можно расположить следующем порядке: производные сульфонилмочевин  производные фосфоновых кислот  неоникотиноиды  триазины  производные изоксазола  имидазолиноны  триазолы  производные хлорацетанилида  производные имидазола и бензимидазола  производные карбаминовой кислоты  производные арилоксифеноксипропионовых кислот  производные гидроксибензойных кислот  дитиокарбаматы  производные пиразола  стробилурины  производные тиофосфорной кислоты  пиретроиды. На рисунке 1 представлена диаграмма связи токсикометрических параметров пестицидов и их химических классов. В виду значительного разброса значений ЛК (более 5 десятичных порядков) эти значения логарифмировались. Рис. 2. Регрессионная зависимость между токсикометрическими параметрами (ЛК50) действующих веществ пестицидов и их коэффициентами распределения октанол/вода для Daphnia magna при острой интоксикации. Рис. 3. Регрессионная зависимость между токсикометрическими параметрами (ЛК50) препаративных форм пестицидов для Daphnia magna при острой интоксикации и коэффициентами распределения октанол/вода их действующих веществ. Рис. 4. Регрессионная зависимость между токсикометрическими параметрами (ЛК50) действующих веществ пестицидов и их коэффициентами распределения октанол/вода для Daphnia magna при хронической интоксикации. Рис. 5. Регрессионная зависимость между токсикометрическими параметрами (ЛК50) препаративных форм пестицидов для Daphnia magna при хронической интоксикации и коэффициентами распределения октанол/вода их действующих веществ. Для описания зависимости биологической активности пестицидов от химического строения необходимы количественные соотношения между параметрами токсичности и их химической структурой. Выбор физико-химических показателей или констант диктуется данными о предположительном механизме токсического действия веществ. Механизм токсического действия, определяющийся конкретными физико-химическими процессами, протекающими в организме, предполагает наличие корреляционной связи между биологической активностью и физико-химическими характеристиками веществ. В качестве параметров могут быть использованы различные физико-химические характеристики веществ, такие как молекулярная масса, плотность, температура кипения и плавления, давление насыщенных паров и другие константы (Филов, Люблина, 1965, 1976; Люблина, 1973; Заугольников и др., 1978; Смирнов и др., 2002). Для получения количественных соотношений между параметрами токсичности пестицидов и их химической структурой из всех многочисленных физико-химических констант нами был выбран коэффициент распределения октанол/вода, обусловленный химическим строением вещества. Он характеризует способность вещества проникать через биологические мембраны и накапливаться в гидрофобных участках биологических структур клеток организма (Альберт, 1971; Hansch, Leo, 1979). Поскольку, биологическая активность пестицидов определяется траснспортно-распределительными процессами в организме, которые во многом обусловлены липо- и гидрофильными свойствами вещества, коэффициент распределения октанол/вода наиболее вероятно отражает механизм токсического действия химических веществ. Исследование связи токсикометрических параметров действующих веществ и препаративных форм пестицидов и их коэффициентов распределения октанол/вода проводилось с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Вычислялся коэффициент корреляции, который позволил рассчитать уравнения регрессии для целей прогноза. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что величины токсикометрических параметров действующих веществ и препаративных форм пестицидов находятся в линейной обратной зависимости от величины коэффициента распределения октанол/вода (lgKow) действующих веществ. Корреляционно-регрессионный анализ величин токсикометрических параметров и lgKow выявил высокую степень связи между этими показателями. Наиболее тесная связь параметров токсичности для Daphnia magna отмечена при острой интоксикации в растворах действующих веществ (r = 0,83 – 0,86) и препаративных форм пестицидов (r = 0,80 – 0,82) (рис. 2,3). Несколько слабее она выражена при хронической интоксикации, коэффициент корреляции составил величину 0,72 – 0,73 для действующих веществ и 0,79 – 0,80 для препаративных форм пестицидов (рис. 4,5). На основании установленных достоверных корреляционно-регрессионных зависимостей между токсикометрическими параметрами Daphnia magna и величинами lgKow действующих веществ и препаративных форм пестицидов разработаны математические модели прогноза, позволяющие расчетным способом определить параметры токсичности пестицидов (табл. 3). В наших исследованиях 83,3 % значений токсикометрических параметров действующих веществ пестицидов при острой интоксикации и 65,0 % при хронической, рассчитанных по регрессионным уравнениям, находились в пределах одного порядка с экспериментально-установленными. Расчеты показали, что 94,0 % значений ЛК препаративных форм пестицидов при острой и 85,0 % значений ЛК при хронической интоксикации, рассчитанные по соответствующим уравнениям регрессии, отличались от экспериментально-установленных менее чем на один порядок. Исключение составляет большинство высокотоксичных инсектицидных пестицидов – пиретроидов и производных тиофосфорной кислоты и других, теоретические величины токсикометрических параметров которых отличаются от экспериментально-установленных более чем на порядок. Для веществ, острое токсическое действие которых определяется избирательным действием, теоретические параметры могут не совпадать с экспериментально-установленными на один и более порядков (Заугольников и др., 1978; Лукьяненко, 1983; Помазовская, 1987; Мороз, 1989; Филенко, 1990; Катаскова, 1999). Таблица 3 Математические модели прогноза токсичности пестицидов для Daphnia magna Экспозиция Регрессионные уравнения Статистические параметры опыта, сутки Действующие вещества пестицидов lgЛК16 = 1,7107 – 0,5352 lgKow r = -0,83, p  0,00001 4 lgЛК50 = 2,0298 – 0,4609 lgKow r = -0,84, p  0,00001 lgЛК84 = 2,2842 – 0,3915 lgKow r = -0,86, p  0,00001 lgЛК16 = 1,1905 – 0,5488 lgKow r = -0,72, p  0,0001 30 lgЛК50 = 1,5755 – 0,4833 lgKow r = -0,73, p  0,00001 lgЛК84 = 1,8609 – 0,4251 lgKow r = -0,72, p  0,00001 Препаративные формы пестицидов lgЛК16 = 1,5830 – 0,5870 lgKow r = -0,82, p  0,00001 4 lgЛК50 = 1,9135 – 0,5275 lgKow r = -0,82, p  0,00001 lgЛК84 = 2,1845 – 0,4770 lgKow r = -0,80, p  0,00001 lgЛК16 = 1,0679 – 0,6345 lgKow r = -0,79, p  0,00001 30 lgЛК50 = 1,4512 – 0,5798 lgKow r = -0,80, p  0,00001 lgЛК84 = 1,7555 – 0,5289 lgKow r = -0,80, p  0,00001 После построения математических моделей прогноза проводился расчет токсико-метрических параметров 8 неизученных пестицидов – Стринг 33% (д. в. пендиметалин), Талстар 10 % (д. в. бифентрин), Ровраль 50 % (д. в. ипродион), Фенова Экстра 11 % (д. в. феноксапроп-П-этил), бифентрин, ипродион, форамсульфурон, флумиоксазин. Стандартная схема постановки острого эксперимента (Лукьяненко, 1983; “Методические рекомендации по установлению эколого-рыбохозяйственных нормативов (ПДК и ОБУВ) загрязняющих веществ для воды водных объектов, имеющих рыбохозяйственное значение”, 1998) предусматривает выбор 3 – 5 концентраций, различающихся между собой в 10 раз. Для постановки опытов при хронической интоксикации эти методические руководства рекомендуют подбирать 3 – 4 убывающие концентрации от ЛК50 острого эксперимента с множителем 1/2. Эксперименты по выживаемости Daphnia magna в растворах тестируемых пестицидов показали, что в большинстве случаев постановка эксперимента по стандартной схеме позволяет установить недействующие и 100%-летальные концентрации пестицидов, что исключает возможность расчета токсикометрических параметров, на основании этих данных, поэтому возникает необходимость проведения дополнительных исследований. Постановка эксперимента, с учетом прогнозируемых значений параметров токсичности показала совпадение экспериментальных и прогнозируемых значений параметров токсичности в пределах одного порядка. Исключение составляет пиретроидный инсектоакарицид Талстар 10 % и его действующее вещество бифентрин, поскольку их прогнозируемые токсикометрические параметры, как в остром, так и в хроническом эксперименте оказались ниже экспериментально-установленных, более чем на один порядок (табл. 4). Таким образом, анализ проведенных экспериментов показал совпадение экспериментальных и прогнозируемых значений токсикометрических параметров, рассчитанных по регрессионным уравнениям, в пределах одного порядка или отличались на один порядок, что является удовлетворительным для предварительной оценке токсичности пестицидов. Таблица 4. Экспериментальные и прогнозируемые параметры токсичности действующих веществ и препаративных форм пестицидов № Токсикометрические параметры (ЛК16, ЛК50, ЛК84) п/п острый опыт хронический опыт Название пестицида экспери- прогнози- экспери- прогнози- менталь- руемые менталь- руемые ные ные Стринг 33% 0,629 0,106 0,245 0,018 1 (д. в. пендиметалин) 1,056 0,460 0,617 0,085 2,224 1,567 1,051 0,314 Талстар 10% 0,0009 0,1151 0,00005 0,0182 2 (д. в. бифентрин) 0,0061 0,5604 0,0004 0,0938 0,0298 2,1014 0,0019 0,3820 Ровраль 50% 5,665 1,327 0,971 0,292 3 (д. в. ипродион) 8,579 4,286 1,840 1,03 18,966 11,338 3,476 2,95 Фенова Экстра 11% 0,979 0,713 0,543 0,132 4 (д. в. феноксапроп-П-этил) 1,879 2,858 0,945 0,568 2,989 9,087 1,346 1,958 Бифентрин 0,0008 0,032 0,00004 0,0079 5 0,005 0,184 0,00026 0,0474 0,017 0,861 0,00111 0,2043 Ипродион 7,329 1,274 0,674 0,350 6 9,037 4,437 1,284 1,335 14,468 12,874 2,577 3,851 Форамсульфурон 340,889 134,325 189,045 41,549 7 616,567 245,077 317,867 89,634 1102,737 388,660 515,287 155,768 Флумиоксазин 42,869 2,218 3,792 0,618 8 67,474 7,153 7,272 2,203 99,212 19,314 13,598 5,983

Похожие:

	Примерная тематика рефератов Гигиеническая оценка и прогнозирование изменений здоровья военнослужащих в зависимости от условий учебно-боевой деятельности и коммунально-бытового...		Слайд 1 Прогнозирование и оценка обстановки в интересах подготовки к защите и по защите населения, материальных и культурных ценностей, а...
	Опасные пестициды и спмрхв пособие для нпо основа для действий по... Основа для действий по защите здоровья человека и окружающей среды от опасных пестицидов		Программа вступительных испытаний по истории россии Максимальное количество 50 баллов.)Баллы, полученные за выполненные задания, суммируются. Максимальный балл за выполнение всей работы...
	Прогнозирование и планирование в налогообложении Рабочая программа учебной дисциплины «Прогнозирование и планирование в налогообложении» составлена в соответствии с требованиями...		Д. В. Лазутина Налоговое планирование и прогнозирование Д. В. Лазутина Налоговое планирование и прогнозирование: Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для бакалавров направления...
	Программа по дисциплине «Прогнозирование и планирование в налогообложении» «Прогнозирование и планирование в налогообложении» составлена в соответствии с учебным планом соответствующих специальностей. Она...		1. Оценка и прогнозирование инвестиционного рынка Понятие инвестиционного... ...
	Правописания сочетаний Ать учебную задачу урока, учитывать выделенные учителем ориентиры действия; осуществлять контроль в форме сличения способа действия...		Программа дисциплины «Социально-экономическая система современной... Рс – работа на семинарах, р – оценка за реферат, Эс – оценка за эссе, Эк – оценка за устный экзамен
	Программа дисциплины «Социально-экономическая система советской и... Рс – работа на семинарах, р – оценка за реферат, Эс – оценка за эссе, Эк – оценка за устный экзамен		Реферат отчет по нир на тему: Разработка и внедрение подсистемы ситуационного... Моделирование экономических систем, демография и трудовые ресурсы, долгосрочное прогнозирование, ситуационное прогнозирование и индикативное...
	Всю ночь крепко закрыты з…л…тые к…рзинки одуванчика Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...		Контрольная работа по русскому языку №2 по теме «Правописание приставок» Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...
	Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «средняя общеобразовательная... Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...		Демонстрационный вариант диагностической работы по русскому языку для учащихся 5 классов Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...