Категория: Блог
Просмотров: 6
Обеспечение количества и качества ресурсов подземных вод имеет важное значение для благополучия человека и экологического здоровья, общества и экономики. За последние несколько десятилетий методы моделирования уязвимости подземных вод стали важными для защиты и управления подземными водами. Загрязнение подземных вод очень динамично из-за его зависимости от пополнения запасов, которое является функцией зависящих от времени параметров, таких как осадки и суммарное испарение. Следовательно, необходимо учитывать анализ временных рядов в процессе «аппроксимации» для моделирования динамической уязвимости загрязнения подземных вод. Этот систематический обзор литературы (SLR) направлен на критический обзор методов, используемых для оценки пространственно-временной оценки уязвимости подземных вод. Метод PRISMA использовался для поиска на веб-платформах и уточнения собранных исследовательских статей путем применения определенных критериев включения и исключения. Несмотря на огромный рост этой области в последние годы, пространственно-временные вариации осадков и суммарного испарения не учитывались в значительной степени. Оценка уязвимости к загрязнению подземных вод должна включать в себя многокритериальные инструменты поддержки принятия решений для лучшего анализа подземного потока, времени пребывания и пополнения запасов подземных вод. Необходимо сформулировать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенностей, которые могут предоставить знания и инструменты для подготовки устойчивых стратегий управления подземными водами. Несмотря на огромный рост этой области в последние годы, пространственно-временные вариации осадков и суммарного испарения не учитывались в значительной степени. Оценка уязвимости к загрязнению подземных вод должна включать в себя многокритериальные инструменты поддержки принятия решений для лучшего анализа подземного потока, времени пребывания и пополнения запасов подземных вод. Необходимо сформулировать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенностей, которые могут предоставить знания и инструменты для подготовки устойчивых стратегий управления подземными водами. Несмотря на огромный рост этой области в последние годы, пространственно-временные вариации осадков и суммарного испарения не учитывались в значительной степени. Оценка уязвимости к загрязнению подземных вод должна включать в себя многокритериальные инструменты поддержки принятия решений для лучшего анализа подземного потока, времени пребывания и пополнения запасов подземных вод. Необходимо сформулировать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенностей, которые могут предоставить знания и инструменты для подготовки устойчивых стратегий управления подземными водами. Оценка уязвимости к загрязнению подземных вод должна включать в себя многокритериальные инструменты поддержки принятия решений для лучшего анализа подземного потока, времени пребывания и пополнения запасов подземных вод. Необходимо сформулировать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенностей, которые могут предоставить знания и инструменты для подготовки устойчивых стратегий управления подземными водами. Оценка уязвимости к загрязнению подземных вод должна включать в себя многокритериальные инструменты поддержки принятия решений для лучшего анализа подземного потока, времени пребывания и пополнения запасов подземных вод. Необходимо сформулировать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенностей, которые могут предоставить знания и инструменты для подготовки устойчивых стратегий управления подземными водами.
Ключевые слова:
загрязнение подземных вод ; пространственно-временная оценка уязвимости ; переменные, зависящие от времени ; методы моделирования
 

 

1. Введение

Подземные воды являются важным источником пресной воды, обеспечивающим воду для сельскохозяйственных, бытовых и промышленных нужд. Он также поддерживает различные потребности экосистем по всему миру. Подземные воды составляют крупнейший в мире резервуар пресной воды, на долю которого приходится 99% запасов жидкой пресной воды на Земле [ 1 ]. Согласно недавнему отчету ООН, подземные воды составляют почти половину мировой питьевой воды, около 40% воды, используемой для орошения, и одну треть воды, необходимой для промышленности [2 ] . Этот жизненно важный источник жизни стал серьезной проблемой в последние несколько десятилетий из-за его нехватки и уязвимости к загрязнению. Для количественной оценки этого жизненно важного вопроса были проведены огромные научные исследования [ 1 ,3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]. Увеличение использования воды для удовлетворения потребностей растущего населения привело к значительному истощению грунтовых вод в населенных городских и сельских районах из-за использования сельскохозяйственных земель. Во многих регионах водоносные горизонты стали подвержены либо полному, либо сезонному истощению [ 1 ]. Уязвимость к загрязнению подземных вод также возрастает из-за антропогенной деятельности и геогенного воздействия.
Вода естественным образом содержит несколько различных растворенных неорганических компонентов, таких как кальций, магний, натрий, калий, хлорид, сульфат, карбонат и т. д. Кроме того, в воде могут присутствовать второстепенные компоненты, такие как железо, марганец, фторид, нитрат и стронций. . Он также может содержать микроэлементы, такие как мышьяк, свинец, кадмий и хром, в количествах всего несколько микрограммов на литр. Присутствие этих составляющих или элементов зависит от слоев Земли, содержащих воду. Они важны с точки зрения качества воды [ 11 ]. Но когда в результате естественного явления повышается концентрация (приемлемая для конкретной цели) этих элементов, они наносят вред здоровью человека и называются загрязнителями. Поскольку эти загрязняющие вещества возникают из горных пород в результате выщелачивания или увядания [12 ], это называется геогенным загрязнением. Геогенное загрязнение можно определить как явление, вызванное геологическими процессами. И наоборот, загрязнение подземных вод в основном представляет собой комбинацию и последовательность поверхностных и подземных процессов. Эти процессы непосредственно связаны с пополнением запасов подземных вод. Поскольку климат контролирует осадки и суммарное испарение, воздействие изменения климата изменяет ход пополнения запасов, непосредственно ускоряя или замедляя поверхностные и подземные процессы.
Загрязнение и загрязнение – это не одно и то же. Первый – это наличие вещества в количестве, превышающем фоновый уровень концентрации. С другой стороны, загрязнение – это загрязнение, которое приводит или может вызвать неблагоприятные биологические последствия для местного населения. В этой статье мы намерены совместно обсудить пространственно-временные аспекты загрязнения подземных вод и загрязнения подземных вод. Более глубокие водоносные горизонты могут меньше подвергаться воздействию биологических и химических веществ; однако загрязнение неглубоких источников подземных вод стало эндемичным из-за вмешательства человека в пути течения приповерхностных или подземных вод. Сельскохозяйственные удобрения, пестициды, растворители и химикаты используются в обрабатывающей промышленности, горнодобывающей промышленности, производстве энергии, коммерческом применении и фармацевтической промышленности.1 ]. В региональном масштабе грунтовые воды также могут быть загрязнены геогенными факторами (естественными повышенными концентрациями определенных элементов) посредством кинетики адсорбции/десорбции, связанной с минералами почвы или горных пород, такими как мышьяк и фторид [1 ] . Кроме того, качество грунтовых вод также подвержено различным последствиям изменения климата, таким как изменение характера осадков, увеличение суммарного испарения (ET) и т. д.
Судьба и перенос пестицидов в недрах при использовании сельскохозяйственных земель чувствительны к вызванным изменением климата изменениям сезонности и интенсивности осадков, а также к изменению скорости пополнения запасов [13 , 14 ] . Кроме того, изменение климата и растущая глобальная урбанизация также могут увеличить риск наводнений. Это городское наводнение увеличивает попадание обычных городских загрязнителей, таких как нефть, растворители и сточные воды, в грунтовые воды [ 15 , 16] .]. Короче говоря, система подземных вод постоянно меняется из-за ее динамического взаимодействия с физическими и социально-экономическими системами. Наблюдаемые или ожидаемые изменения состояния подземных вод часто отличаются от наиболее желательных, и контроль этих изменений выходит далеко за рамки возможностей одного человека. Подземные воды являются общим ресурсом, но могут вызывать значительные расхождения между интересами и предпочтениями отдельных лиц по сравнению с интересами и предпочтениями местного сообщества. Эти причины мотивируют и оправдывают расширение исследований и вмешательств в управление ресурсами подземных вод [ 10 ].
«Уязвимость — это не абсолютная характеристика, а скорее относительное, неизмеримое, безразмерное свойство, указывающее, где наиболее вероятно возникновение загрязнения» [ 17 ]. Концепция уязвимости водоносного горизонта была введена в работе [ 18 ]. Это было определено как «возможность просачивания и диффузии загрязняющих веществ с поверхности в естественные водоемы грунтовых вод в естественных условиях». Ссылка. [ 19 ] описал уязвимость подземных вод как «внутреннее свойство системы подземных вод, которое зависит от чувствительности этой системы к антропогенному и/или природному воздействию». По данным [ 20], уязвимость подземных вод может быть внутренней или специфической в ​​зависимости от характера загрязнения. Внутренняя уязвимость является функцией гидрогеологических факторов, благодаря которым загрязняющие вещества могут достигать и диффундировать в грунтовые воды при попадании на поверхность [ 19 ]. Внутренняя уязвимость чувствительна к природному или геогенному загрязнению и не учитывает антропогенную деятельность [ 21 ]. Специфическая уязвимость означает восприимчивость к конкретному и/или группе загрязняющих веществ, основанную на свойствах загрязняющих веществ, процессах ослабления и характеристиках переноса [ 22 , 23] .]. Особая уязвимость относится к воздействию конкретного землепользования. Другими словами, это объединяет риск загрязнения, вызванного деятельностью человека [ 17 ].
Ссылка. [ 23 ] описал три основных подхода к оценке качественной уязвимости подземных вод. Первый подход (основанный на знаниях) оценивает уязвимость, рассматривая транспортные процессы только в ненасыщенных зонах и игнорируя процессы в насыщенных зонах (например, в водоносных горизонтах). Второй подход (основанный на данных) рассматривает поток подземных вод и процессы переноса загрязняющих веществ в системах водоносных горизонтов. Этот подход основан на разграничении регионов для защиты устьев скважин систем подачи подземных вод. Последний (процессный) подход основан на целостном методе оценки уязвимости водоносного горизонта с учетом как поверхностных, так и подземных процессов. На основе вышеупомянутых общих подходов (основанных на знаниях, данных и процессах), предложенных [ 23]], методы моделирования уязвимости подземных вод можно в целом разделить на три категории (модели наложения и индексы, статистические модели и модели, основанные на процессах). Модели представляют собой компьютерные программы, которые могут представлять собой аппроксимацию полевых ситуаций [ 24 ]. В зависимости от цели исследования модели подземных вод обычно используются для прогнозирования пространства и времени, интерпретации динамики системы и анализа потока в концептуальной гидрогеологической обстановке [ 24 ].
Метод наложения и индексов (основанный на знаниях): эти методы объединяют физико-географические переменные и присваивают им числовые рейтинги для картирования физико-географических и антропогенных характеристик исследуемой территории. Позже эти числовые оценки накладываются друг на друга для получения составного индекса восприимчивости. Эти рейтинговые системы являются равными или взвешенными в зависимости от относительной степени их контроля во всей оценке [ 25 ].
Статистический метод (на основе данных): эти методы сочетают концентрацию загрязнения, природные факторы (например, пополнение запасов или поверхностные и подземные процессы) и потенциальный источник загрязнения, т. е. землепользование (например, загрязнение от сельскохозяйственных удобрений и септиков). ), чтобы установить взаимосвязь между ними, которая может количественно оценить уязвимость подземных вод к загрязнению. Эти методы основаны на процессах корреляции и интеграции карт. В статистических методах известное возникновение загрязнения (точки обучения/переменные ответа) сочетается с пространственными данными (объясняющие переменные/факторы прогнозирования), чтобы объяснить взаимосвязь между каждым фактором и точками обучения [26 ] .
Метод, основанный на процессах (основанный на физических процессах): Методы, основанные на процессах, основаны на количественном подходе, который использует математическое моделирование для оценки уязвимости подземных вод. Эти методы полезны при расчете судьбы и переноса растворенных веществ, потока грунтовых вод и концентрации загрязняющих веществ в вадозной зоне и/или водоносных горизонтах. Эти подходы также подходят для создания эталонных критериев, которые можно четко идентифицировать. Эти эталонные критерии необходимы для моделирования и проверки модели [ 4 ]. Они могут предсказать последствия предлагаемого действия, которые можно использовать для принятия решений по политике землепользования.
Списки широко используемых подходов (наложенных и индексных, статистических и процессных) представлены в дополнительных материалах S1 .
Помимо приведенной выше классификации, исследования по оценке уязвимости подземных вод можно разделить на две категории в зависимости от цели исследования: защита «ресурсов» и защита «источников». Защита ресурсов основана на защите водоносного горизонта с целью защиты всего подземного объекта подземных вод. Он учитывает только вертикальную просачивание в ненасыщенной зоне до самой верхней поверхности грунтовых вод [ 4 ]. Защита источника основана на защите родника или колодца от загрязнения путем учета вертикальной просачивания в ненасыщенной зоне, а также бокового потока в насыщенной зоне [ 4 , 6 ].

Пространственно-временная оценка уязвимости подземных вод

Традиционно модели загрязнения подземных вод основывались на «статической» гипотезе о том, что уязвимость подземных вод к загрязнению не зависит от времени. Однако уязвимость подземных вод по своей сути зависит от пополнения подземных вод, которое в основном контролируется осадками и эвапотранспирацией, а также структурой поверхностного и подповерхностного уровня земли. Таким образом, пополнение подземных вод сильно зависит от времени, и стратегии оценки будущей уязвимости подземных вод в условиях изменения климата и сценариев землепользования должны учитывать «динамическую» концепцию уязвимости [ 21]. Большинство экологических процессов зависят от пространства и времени, при этом временные ряды и ряды пространственных данных сильно зависят друг от друга. Согласно детерминистской теории пространственно-временной гидрогеологической изменчивости, временной ряд представляет собой систематическую закономерность, которая помогает выявить тренд/периодический фактор/сдвиг и/или их комбинацию [ 27 , 28] .] впервые ввел концепцию пространственно-временной уязвимости в гидрологии. Оно определялось как «способность данной системы справляться с внешними, природными и антропогенными воздействиями, влияющими на ее состояние и характер во времени и пространстве». Применение пространственно-временного анализа стало частью оценки уязвимости подземных вод за последние три десятилетия, наряду со значительным развитием количественных приложений в гидрологической области. Исследования показали, что пространственно-временная оценка превратилась в мощный инструмент для исследования данных гидрологических/гидрогеологических временных рядов поверхностных и подземных потоков. Временная зависимость уязвимости подземных вод к загрязнению уже четко определена.
Целью данного обзора является оценка последних разработок в методах пространственно-временной оценки загрязнения подземных вод. Хотя в последние годы многие обзоры продемонстрировали тенденцию в методах моделирования для оценки уязвимости подземных вод [ 4 , 5 , 29 , 30], отсутствует всеобъемлющий обзор, показывающий применение потенциального временного анализа уязвимости подземных вод. В этой статье систематически рассматриваются последние достижения в области динамической уязвимости загрязнения подземных вод и подчеркиваются пробелы в исследованиях с точки зрения моделирования моделей и установления зависящих от времени факторов. В данной статье рассмотрены только исследования, в которых в основном оценивались химические вещества, выделяющиеся в результате антропогенной деятельности и геогенных процессов. Исследования бактериологического загрязнения не были включены в данную статью, поскольку они выходят за рамки настоящего обзора. В дальнейшем может быть представлена ​​отдельная обзорная статья, посвященная только бактериологическому загрязнению.

2. Методология

В процессе обзора использовались рекомендации «Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов»/PRISMA [ 31] .] для определения уровня знаний моделей уязвимости к динамическому загрязнению подземных вод. Был проведен систематический обзор опубликованных исследований по пространственно-временной оценке уязвимости к загрязнению подземных вод. PRISMA обеспечивает надежную структуру для оценки существующих исследовательских статей и определения критериев включения и исключения. PRISMA следует четырем основным этапам. Первый — это определение источников данных и ограничение критериев поиска, а затем включение или исключение выборки в соответствии с установленными стандартами в зависимости от цели обзора. В-третьих, извлечение интересующих данных из окончательного выбора. В заключение результаты анализируются и обобщаются. Мы понимаем, что не все соответствующие статьи могли быть включены в обзор. Однако значительное их количество было получено с помощью нашего поиска PRISMA. В некоторых случаях отдельные ссылки включались в обсуждение, несмотря на то, что они не были включены в процесс обзора. Блок-схема ПРИЗМА представлена ​​вРисунок 1 .
Гидрология 10 00182 г001
Рисунок 1. Методология систематического обзора литературы с использованием блок-схемы PRISMA.
Поиск литературы проводился с использованием Web of Science (WoS) и ScienceDirect (SD). В этом обзоре рассматривались статьи, опубликованные в журналах, посвященных управлению подземными водами и окружающей средой, включенных в расширенный индекс научного цитирования (SCIE). Процедура поиска была разделена на два сегмента: один для пористых водоносных горизонтов (2010–2021 гг.) и один для карстовых водоносных горизонтов (2000–2021 гг.). Поиск литературы осуществлялся в WoS и SD с использованием булевых операторов AND, OR и NOT. Подробности критериев поиска можно найти в дополнительных материалах S2 .
Критерии включения и исключения были установлены на трех разных этапах. Название и ключевые слова: исследования должны быть проведены для оценки уязвимости загрязнения подземных вод (т.е. исключение загрязнения поверхностных вод, загрязнения почвы, загрязнения лесов и водно-болотных угодий, динамики водоразделов и управления водосборами, морфологии берегов рек и фильтрации). Аннотация: исследование должно было смоделировать пространственно-временную динамику уязвимости к загрязнению подземных вод только для внутренних водоносных горизонтов (т.е. без учета управления и восстановления подземных вод, здоровья человека, прибрежных водоносных горизонтов и засоления подземных вод). Полный текст: в научных исследованиях должны были использоваться методы моделирования для анализа и прогнозирования уязвимости к загрязнению в региональном масштабе, а не только для качественного объяснения наблюдаемых пространственно-временных данных. В описанной выше процедуре когда не было достаточной информации для исключения статьи на первом этапе, она включалась на следующем этапе и так далее, пока не была проведена полнотекстовая оценка. Подробную информацию о критериях поиска можно найти вДополнительный материал S2 . Наконец, путем полнотекстового анализа для этого систематического обзора литературы были отобраны 72 статьи.

3. Результаты и их обсуждение

В этом систематическом обзоре литературы пористые водоносные горизонты были отделены от карстовых, а затем были рассмотрены методы динамической оценки уязвимости. Это будет описано в двух разных разделах ниже.

3.1. Оценка уязвимости пористого водоносного горизонта

3.1.1. Модели наложения и индексы

Модели наложения и индексы в основном представляют собой субъективные/основанные на знаниях методы. Это старейшие методы моделирования загрязнения подземных вод. Реализация этих методов проста и требует минимальных параметров для оценки уязвимости подземных вод ( Рисунок 2 ). Индексные модели, используемые в последнее десятилетие для оценки динамической уязвимости подземных вод, включают IEA-UEF [ 32 ], WQI [ 33 ], m-HPI [ 34 ], GOD [ 35 ], Pesticide DRASTIC [ 36 ], DRASTIC. [ 37 ], GWV [ 38 , 39 ] и НПИ [ 40 ].
Гидрология 10 00182 г002
Рисунок 2. Блок-схема наложенной и индексной моделей, используемых для оценки загрязнения подземных вод.
Этот обзор показал, что два революционных индекса (DRASTIC и GOD) по-прежнему популярны среди исследователей, которые используют индексный анализ в своих исследованиях пространственно-временной уязвимости. Однако они были изменены и/или интегрированы в соответствии с потребностями исследований. Ссылка. [ 36 ] интегрированный статистический анализ, такой как иерархический кластерный анализ (HCA) и дискриминантный анализ, для установления связей между местоположениями и определения сезонного эффекта соответственно. Ссылка. [ 37 ] интегрировали теорию процесса аналитической иерархии (AHP) с DRASTIC для изменения весов и рейтингов на основе опыта и знаний специалистов или пользователей. AHP также была зарегистрирована [ 35] с использованием техники моделирования БОГ. Поскольку GOD является статической моделью, оценка пространственно-временных изменений была рассчитана с использованием ANOVA. В течение последнего десятилетия, помимо уязвимости, во многих пространственно-временных оценках качества подземных вод изучались индекс качества воды (WQI), иммунный эволюционный алгоритм – универсальная экспоненциальная формула (IEA-UEF), модифицированный индекс загрязнения тяжелыми металлами (m-HPI) и загрязнение нитратами. индекс (НПИ). WQI [ 33 ] и обновленная и интегрированная версия WQI под названием IEA-UEF [ 32 ] оценивали образцы качества подземных вод, собранные за определенный период, для исследования загрязняющих веществ, влияющих на качество подземных вод, и / или для определения зон качества подземных вод. Два новых подхода: m-HPI [ 34 ] и NPI [ 40]], были введены для анализа пространственно-временной тенденции содержания тяжелых металлов и нитратов соответственно на основе собранных проб подземных вод за определенный период. В этих моделях (WQI, IEA-UEF, m-HPI и NPI) использовался метод кригинга и/или обратного взвешивания расстояний (IDW) для удовлетворения потребностей в анализе пространственных тенденций. Все эти модели подходят для оценки качества подземных вод. Понимание состояния качества подземных вод и отслеживание тенденций загрязнения имеют решающее значение. Однако эти тенденции бессмысленны, если не учитывать физико-гидрологические параметры. Очень важно знать геогеническую или антропогенную историю систем водоносных горизонтов и геофизических процессов, чтобы сделать значимые выводы относительно анализа и разработки политики. Поэтому, этим моделям не хватает определения динамической уязвимости подземных вод. Ссылки. [38 , 39 ] представили модель долгосрочного прогнозирования. Они предсказали уязвимость подземных вод на три периода: прошлый (1961–1990 гг.), настоящий (2011–2040 гг.) и будущий (2041–2070 гг.). Они использовали метод уязвимости подземных вод (GWV) для оценки и прогнозирования долгосрочной уязвимости. Этот метод использует различные важные климатические параметры для оценки и прогнозирования сценария уязвимости подземных вод с учетом изменения климата. Краткое изложение моделей оценки уязвимости подземных вод на основе индексов, рассмотренных в этой статье, представлено в Таблице 1 .
Таблица 1. Краткое описание индексных моделей.

3.1.2. Статистические модели

Статистические модели основаны на методах, основанных на данных, начиная от анализа условной вероятности и регрессии и заканчивая описательной статистикой. Статистическое использование позволяет объективными методами определить взаимосвязь между уровнем загрязнения и предикторными факторами. За последнее десятилетие было предпринято множество попыток рассчитать уязвимость подземных вод к загрязнению с использованием методов статистического моделирования ( Рисунок 3 ).
Гидрология 10 00182 г003
Рисунок 3. Общая блок-схема статистической модели для оценки загрязнения подземных вод.
Ранее во многих обзорах были собраны эти модели и представлены подробные критические обзоры [ 4 , 5 , 30 ]. Этот обзор был проведен только для оценки статистического анализа временных рядов, разработанного за последнее десятилетие для анализа уязвимости подземных вод. Эти модели подразделяются на следующие категории: (i) пространственные интерполяции, (ii) многомерная статистика, (iii) пространственные автокорреляции, (iv) искусственный интеллект, (v) регрессии, (vi) байесовские сети, (vii) деревья решений, (viii) вероятностные методы и (x) кластерный анализ.

Пространственные интерполяции

При оценке уязвимости подземных вод пространственная интерполяция использует информацию о точках расположения проб для прогнозирования и картирования невыбранных мест. В зависимости от вероятностной природы методы пространственной интерполяции можно разделить на детерминистические (например, IDW) и геостатистические (например, кригинг) подходы. Этот обзор показал, что кригинг чаще всего использовался для оценки уязвимости подземных вод. Ссылка. [ 41] применил дизъюнктивный кригинг (ДК), наряду с обычным кригингом и кокригингом, для оценки вероятности загрязнения подземных вод из неточечных источников под воздействием сельскохозяйственного землепользования. Они собрали образцы подземных вод в соответствии с циклом летнего урожая с 2004 по 2006 год. Результаты показывают, что межгодовые изменения климата и внесение удобрений контролируют загрязнение нитратами. Таким образом, с агроэкологической точки зрения этот метод может обеспечить надежный результат для лиц, принимающих решения. Ссылка. [ 42 ] использовали обычный точечный кригинг для оценки пространственно-временного загрязнения подземных вод в Средиземноморском регионе. Они контролировали глубину и контуры грунтовых вод, pH, EC и NO 3.в предмуссонный (июнь) и послемуссонный (октябрь) сезоны в 2009 и 2010 годах из 220 наблюдательных скважин. В результате было показано, как характер осадков может изменить характер эвапотранспирации, который контролирует количество выщелачивания NO 3 (более высокая температура и более низкая относительная влажность могут увеличить суммарное испарение и минимизировать риск выщелачивания NO 3 ).
Ссылка. [ 43 ] предложили общую структуру принятия решений, сочетающую данные мониторинга и обычное моделирование на основе блочного кригинга для исследования уязвимости пестицидов подземных вод. Пробы воды были собраны в период с 2005 по 2009 год для анализа пяти средств защиты растений (СЗР), таких как тербутилазин (Tba), глифосат (Gly), пендиметалин (Pend), s-метолахлор (s-Met) и хлорпирифос (Cpyr). а также метаболит тербутилазина, называемый дезэтилтербутилазин (d-Tba). Этот подход сочетает в себе пространственное моделирование судьбы окружающей среды и информацию долгосрочного мониторинга возникновения ППС в скважинах. Система VULPES [ 44] использовался для целей моделирования. VULPES помог выявить зоны потенциальной уязвимости пестицидов в территориальном масштабе, а мониторинг выявил известные случаи загрязнения. Эта двойная характеристика единой модели предоставляет политикам более надежный набор информации для принятия решений об использовании пестицидов, создавая руководящие принципы и направления для дальнейших исследований.
Ссылка. [ 45 ] представили оценку уязвимости нитратов подземных вод для засушливого или полузасушливого региона. Данные о качестве воды по концентрации нитратов были отобраны (Na, Cl, SO 4 и NO 3 ) в период с 2000 по 2013 год. Чтобы понять пространственное распределение концентрации и временную протяженность распределения, на основе ANOVA (дисперсионный анализ) Использовались метод наименьшей значимой разницы (LSD) и обычный кригинг (ОК). Кроме того, для сравнения NO 3 был установлен безразмерный показатель коэффициента вариации.вариации шлейфов загрязнения. Результатом стало существенное объяснение взаимосвязи между концентрацией нитратов, отложениями и гидрогеологической ситуацией. Высокая проницаемость крупнозернистых отложений сократила время пребывания загрязнений в ненасыщенных зонах, а селитра получила возможность быстро достигать грунтовых вод с помощью вертикальных потоков.
Аналогично, исх. [ 46 , 47 ] также использовали ОК для оценки пространственно-временных изменений концентраций фторида и азота соответственно. Кроме того, исх. [ 46 ] использовали PCA и Varimax Rotation для выявления значимых и получения факторов. Сезонную изменчивость концентрации фторида можно увидеть из-за выветривания карбонатных минералов. Ссылка. [ 48 ] использовали ОК для оценки динамики концентрации нитратов. Пробы воды отбирались с июля 2018 г. по сентябрь 2019 г., анализ проводился путем разделения проб на четыре сезона: осень (сентябрь-ноябрь), зима (декабрь-февраль), весна (март-май) и лето ( июнь–август), для выявления сезонной изменчивости.
Ссылка. [ 49 ] объединили ОК и ИК для оценки пространственно-сезонного распределения концентрации нитратов и создания карты зонирования распределения. Пробы подземных вод отбирались летом (июль 2012 г. и сентябрь 2012 г.) и зимой (апрель 2012 г. и март 2013 г.). Позже была построена вариограмма для выявления пространственной зависимости значений нитратов. Ссылка. [ 50] провел исследование по картированию сезонного и годового загрязнения мышьяком ГВ. Два метода интерполяции, полигон Тиссена и OK, а также регрессионная модель были интегрированы для картирования концентрации мышьяка и прогнозирования будущей тенденции с использованием данных временных рядов. Пробы концентрации мышьяка были собраны до и после сезонов муссонов с 2006 по 2008 год. Обнаружены явные сезонные колебания с высокой концентрацией в послемуссонные сезоны из-за выщелачивания мышьяка из почвенных решеток (где мышьяк присутствует в виде мышьяковой руды), следуя за процессом просачивания дождевой воды через зерна почвы. Ссылка. [ 51 ] использовали метод обратного взвешивания по расстоянию (IDW) и PCA для исследования концентрации пестицидов в грунтовых водах.
Ссылка. [ 52 ] использовали семивариограмму для оценки воздействия изменений в землепользовании и сельскохозяйственной деятельности на загрязнение подземных вод. Пробы воды на концентрацию нитратов были отобраны в 2002 и 2007 годах для сравнения качества воды. Сферическая изотропная модель была адаптирована к эмпирическим полувариациям. Этот метод объединил пространственно распределенные переменные и концентрации нитратов во всем классифицированном диапазоне. Перекрестная проверка проводилась с использованием кригинга. Аналогично, исх. [ 53] исследовали поступление нитратов в недра в результате пополнения ГВ с использованием геостатистического анализа вариограмм. Пробы воды из 13 ручьев отбирались каждые две недели с января 2010 г. по февраль 2011 г. для оценки расхода, ЕС, концентрации нитратов, pH и температуры воды. Анализ временных рядов этих параметров объяснил взаимосвязь между различными гидрологическими реакциями в общем режиме выпадения осадков.

Многомерная статистика

За последнее десятилетие было проведено множество многомерных анализов для анализа пространственно-временного распределения загрязняющих веществ в подземных водах. Анализ главных компонентов (PCA) является одним из наиболее важных и широко используемых инструментов определения параметров и методов обработки данных практически для всех экологических исследований. Этот обзор литературы показал, что в недавнем прошлом метод PCA, интегрированный с факторным анализом (FA), иерархическим кластерным анализом (HCA), регрессией или методами пространственной интерполяции, интенсивно использовался при оценке уязвимости загрязнения подземных вод. Ссылка. [ 54 ] представили исследование на основе ГИС, объединившее PCA и IDW для изучения источников азота в подземных водах при различных сценариях землепользования. Ссылка. [ 55] объединили PCA и FA для отслеживания источника городского загрязнения и уровня концентрации. FA использовался для уменьшения участия менее значимых параметров в каждом компоненте. Эта процедура сокращения включала извлечение другого набора варифакторов путем вращения осей, определенных при извлечении PCA. Кластерный анализ (CA) на основе K-средних был применен к варифакторам, извлеченным из FA, для анализа сходства качества воды. Ссылка. [ 56 ] использовали PCA для отслеживания источника и переноса хлората в грунтовых водах при использовании сельскохозяйственных земель. Ссылка. [ 57] исследовали пространственно-временную уязвимость качества GW, используя надежный метод PCA (ROBPCA). Чтобы избежать недостатков классического PCA (таких как аномальные наблюдения, завышение дисперсии и т. д.), они сравнили и предложили ROBPCA для измерения сезонных и гидрохимических характеристик водоносного горизонта. ROBPCA является полезным методом выявления пространственно-временных изменений качества ГВ, когда гидрохимические процессы разнообразны и доступны аномальные образцы.
Ссылка. [ 58 ] количественно оценили тенденцию загрязнения подземных вод путем оценки пространственно-временных изменений параметров качества воды. Они интегрировали индекс качества подземных вод (GQI), HCA и PCA на основе ГИС для картирования зон качества подземных вод, выявления потенциальных источников загрязнения, исследования процесса геохимических изменений качества грунтовых вод и определения ответственных факторов соответственно. Метод интерполяции Кригинга также был использован для демонстрации пространственного распределения указанных значимых главных компонент. Ссылка. [ 59] исследовали концентрацию фторида с помощью FA. Мы уже обсуждали, что этот подход полезен для замены больших матриц введением новых переменных. Они создали карты землепользования за 2001–2003 годы (ETM+) и 2004–2008 годы (TM), используя контролируемый метод (максимального правдоподобия), чтобы понять влияние рисовых полей на концентрацию фторидов в подземных водах. Вероятность появления была рассчитана для выявления распределения концентрации фторида во времени. Ссылка. [ 60 ] использовали FA и HCA для картирования химической изменчивости подземных вод, а также их вероятных источников. FA — это двумерный подход, который позволяет анализировать двусторонние наборы данных, например, образцы — химические переменные или образцы — времена года. Чтобы преодолеть это ограничение при реализации многофакторного анализа, был использован многофакторный анализ PARAFAC [ 61].] был представлен.

Регрессионные модели

Ссылка. [ 62 ] исследовали загрязнение нитратами, используя обобщенные смешанные аддитивные модели (GAMM), предложенные [ 63 ]. Эти регрессионные модели используются в первую очередь для выявления пространственно-временных тенденций в сложных данных мониторинга. Ссылка. [ 64 ] использовали комбинированный метод множественной регрессии и мульти-индикаторов для прогнозирования пространственно-временного распределения нитратов в грунтовых водах и факторов, способствующих его источникам. Карты землепользования временных рядов (1980, 1995 и 2000 гг.) использовались для оценки структуры землепользования во время пополнения «молодой воды». Этот временной анализ проводился с использованием метода линейной интерполяции [ 65 ]. Простая модель материального баланса [ 66] был приспособлен для оценки концентрации нитратов, смешанных из различных источников пополнения, с учетом известного количества воды, пополняемой в неглубокие водоносные горизонты. Ссылка. [ 67] изучали источники и динамику концентрации коллоидов в неглубоком водоносном горизонте. Для измерения уязвимости был использован комбинированный статистический подход. Анализ частичного избыточности (pRDA) представлял собой количественное изменение расхода потока и физико-химической динамики. Моделирование структурными уравнениями (SEM) использовалось для проверки взаимосвязи между концентрацией коллоидов в потоке трещин и гидравликой осадков и химией потока. Корреляция Пирсона и многолинейный регрессионный анализ (пошаговый метод) также использовались для картирования взаимосвязи между динамикой концентрации коллоидов и физико-химическими свойствами потока/воды. Ссылка. [ 68] исследовали относительные преимущества измерения данных о качестве GW путем сравнения пространственных и пространственно-временных статистических моделей. Они сравнили пространственный кригинг (метод пространственного моделирования), пространственные P-сплайны и пространственно-временные P-сплайны (оба являются распространенными подходами непараметрической регрессии). Результат показал, что сплайны работали лучше, чем кригинг, поскольку при введении ковариационной структуры Матерна возникала проблема «раздувания». С другой стороны, кригинг требует большого размера выборки и большего количества вычислений, чем сплайны для пространственно-временного анализа.

Искусственный интеллект

Ссылка. [ 69 ] предложили многослойную искусственную нейронную сеть с прямой связью (ИНС) для исследования источников загрязнения с точки зрения продолжительности активности, величины и местоположения. Для идентификации характеристик источника использовалась нейронная сеть обратного распространения (BPNN). Метод выборки латинского гиперкуба (LHS) генерировал изменяющиеся во времени потоки источников. Эти результаты были использованы в модели потока подземных вод и модели переноса. Информация, полученная в результате этого процесса, использовалась в процессах построения моделей ИНС. Кривые прорыва (BTC) также были получены для конкретных сценариев загрязнения. Параметры BTC использовались в качестве входных данных для модели ИНС. Ссылка. [ 70] представил высоко нелинейную имитационную модель, называемую нейронной сетью глубокой регуляризации (DRNN). Они разработали гибридный эвристический подход, объединив метод дифференциальной эволюции цепи Маркова (DEMC) для глобального поиска и метод оптимизации роя частиц (PSO) для локального поиска. Этот комплексный метод позволил получить достоверную информацию о характеристиках источников загрязнения и гидравлических параметрах. Ссылка. [ 71] разработала QTR-модель раннего предупреждения на основе нечеткой логики загрязнения подземных вод (качество подземных вод (Q), тенденция качества подземных вод (T) и риск загрязнения подземных вод (R)) для региональной оценки рисков. Метод DRASTIC был интегрирован с моделью QTR, чтобы понять внутреннюю уязвимость подземных вод и определить нагрузку источников загрязнения на основе собранной информации.

Пространственная автокорреляция

Ссылка. [ 72 ] оценили пространственно-временную тенденцию концентрации фторида, объединив два разных статистических метода: Морана I [ 73 ] и локальные индикаторы пространственной ассоциации (LISA) [ 74 ]. LISA — это метод, основанный на расстоянии, который количественно определяет степень кластеризации высоких или низких значений интересующего параметра и то, как значения в соседних местоположениях изменяются в пределах указанной полосы пропускания (расстояния). LISA обеспечивает лучшее представление о кластеризации пространственных единиц путем расчета локального I Морана для каждой единицы.

Байесовские сети

Ссылка. [ 7 ] представил комплексный подход к оценке зависящей от времени уязвимости подземных вод к загрязнению из неточечных источников. Байесовский метод, основанный на данных (веса доказательств (WofE)) использовался для определения взаимосвязи между временными изменениями в землепользовании и загрязнением ГВ, а также для прогнозирования будущих тенденций. Ссылка. [ 75 ] представили новую модель оптимизации, основанную на сожалении, для определения источника загрязнения в системе GW. Поток подземных вод и перенос загрязнений были рассчитаны с использованием MODFLOW и MT3D. Анализ Монте-Карло использовался для измерения влияния риска и неопределенности на параметры модели и входные данные. Модель байесовской сети была обучена и проверена на основе результатов анализа Монте-Карло.

Другие статистические методы

Ссылка. [ 76 ] предложили подробное дерево решений, с помощью которого можно измерить время задержки и перенос загрязняющих веществ в грунтовых водах. Этот подход может картировать уязвимость GW и соответствовать стратегиям управления, предложенным WFD и GWD. Ссылка. [ 77 ] использовали ПРАКТИЧЕСКУЮ модель моделирования [ 78 ] для исследования взаимосвязи между наличием нитратов и контекстуальными переменными, т.е. осадками и пополнением запасов. ПРАКТИЧНЫЙ определяет ежемесячную сумму пополнения, учитывая в расчетах набор контекстуальных параметров. Последовательное гауссовское моделирование использовалось для создания смоделированных сценариев относительно концентрации нитратов для каждого гидрологического года для оценки значений выше и ниже порога 50 мг-NO 3/1 и определить среднее значение смоделированных концентраций нитратов. Ссылка. [ 79 ] представили интегрированную трехмерную гидрогеохимическую модель для изучения судьбы и транспорта нитратов в водосборе ледниковых отложений. Для этого исследования они синтезировали геологическую, гидрогеохимическую и геофизическую информацию, чтобы составить карту пространственно-временной изменчивости концентрации нитратов в ледниковом ландшафте. Кластерный анализ K-средних был использован для анализа влияния подземной гидрогеологии на удаление и перенос нитратов в грунтовых водах. Краткое изложение моделей оценки уязвимости подземных вод на основе индексов, рассмотренных в этой статье, представлено в Таблице 2 .
Таблица 2. Сводная информация о статистических моделях загрязнения ГВ.

Физические/процессные методы

Динамическая концепция уязвимости ГВ в основном контролируется различными поверхностными и подземными процессами, такими как пространственные и временные вариации пополнения ГВ и их хранения в нескольких системах потоков с разным временем пребывания. Следовательно, эти процессы следует учитывать при оценке уязвимости GW, чтобы лучше управлять ресурсами GW. Кроме того, методы, основанные на процессах, могут учитывать судьбу и перенос загрязнителей, что делает их пригодными для понимания того, как антропогенная деятельность и изменение климата могут повлиять на этот жизненно важный источник [21 ] . Общая блок-схема, представляющая процедуру моделирования процессной модели, показана на рисунке 4 .
Гидрология 10 00182 г004
Рисунок 4. Общая блок-схема, изображающая моделирование модели, основанной на процессах.
В начале 1980-х годов численные модели стали очень популярны для оценки уязвимости подземных вод, особенно для защиты ресурсов. MODFLOW, предложенный [ 80 ], оставался ценным инструментом для моделирования судьбы и переноса загрязняющих веществ с течением времени. В нескольких исследованиях, основанных на процессах, представленных в этом обзоре, использовался метод MODFLOW для оценки динамической оценки уязвимости подземных вод. Ссылка. [ 81] оценили внутреннюю восприимчивость к GW в 11 исследуемых районах по всей территории Соединенных Штатов путем интеграции MODFLOW и схемы отслеживания частиц на основе адвекции (MODPATH). Эти комбинированные методы могут объяснить сложную пространственно-временную взаимосвязь между климатом и характеристиками водоносного горизонта, которые отвечают за перенос растворенных веществ, исходя из нынешнего сценария, но не позволяют делать прогнозы на будущее. Ссылка. [ 82 ] интегрировали MT3DMS с MODFLOW для оценки нагрузки азота в неглубоком водоносном горизонте и прогнозирования концентрации нитратов в ответ на изменение землепользования. Ссылка. [ 83 ] соответствует одномерной модели, называемой Пакетом оценки потерь азота и окружающей среды (NLEAP) [ 84], наряду с MODFLOW и MT3DMS, для моделирования динамики азота в системе растениеводство-почва. Ссылка. [ 85 ] использовали модифицированную версию NLEAP, интегрированную с ГИС (NLEAP-GIS), для моделирования потенциального вымывания нитратов за пределы корневой зоны сельскохозяйственных культур, т.е. 0–100 см на пахотных землях севооборота. NLEAP-GIS может более эффективно параметризовать модель с помощью параметров временных рядов, контролируемых методами управления.
Ссылка. [ 86 ] смоделировали трехмерный поток подземных вод и обтекаемый транспорт с высоким пространственным разрешением для отслеживания неточечного переноса загрязнений при использовании сельскохозяйственных земель с использованием метода оценки неточечных источников (NPSAT). Это физически обоснованная система моделирования, которая также может генерировать кривые прорыва загрязнений для многих пространственно распределенных податливых поверхностей выпуска. Блок-схема, изображающая инициализацию моделирования NPSAT, представлена ​​на рисунке 5 . Результаты показали, что, независимо от степени неоднородности водоносного горизонта, временная динамика вероятности превышения нитратов и изменчивость нитратов между скважинами в значительной степени контролируются изменчивостью конструкции скважин и пространственно-временных источников нитратов. Ссылка. [ 87] представил новую модель передаточной функции, названную моделью расширенной передаточной функции (TFM-ext), для моделирования пространственно-временного распределения растворенных веществ из неточечного источника (NPS) в ненасыщенных зонах. Этот метод основан на передаточных функциях Жюри, определяемых как функции плотности вероятности времени путешествия АПЛ на заданной глубине и времени. Этот метод объединяет статистический метод, основанный на передаточной функции, и физические свойства почвы для оценки времени перемещения растворенного вещества на определенной глубине.
Гидрология 10 00182 г005
Рисунок 5. Структура для инициализации моделирования NPSAT, измененная после [ 86 ].
Ссылка. [ 88 ] использовали модель инструмента оценки почвы и воды (SWAT) для картирования выщелачивания нитратов из-за интенсивного использования сельскохозяйственных земель. Модель была откалибрована с использованием нескольких гидрологических, морфологических, литологических, климатических параметров и параметров землепользования в диапазоне от суточного до годового временного масштаба. Позднее качественная проверка модели была проведена с использованием существующих данных о концентрации нитратов в подземных водах. Результаты модели представили хорошее моделирование стока, урожайности и нитратов, а также измерили неопределенность. Ссылка. [ 89 ] применили модель реактивного химического переноса (PHREEQC [ 90 ]) и переменную модель потока и переноса насыщенных грунтовых вод (FEMWATER [ 91 ]) для оценки вертикального переноса соединений азота в различных типах почв.
Ссылка. [ 92 ] представили стохастический алгоритм в сочетании с моделями потока и переноса, а также стохастический подход к управлению для борьбы с неточечным сельскохозяйственным загрязнением. Для этого исследования они объединили стохастическую обратную модель (для определения негауссовских параметров) с моделью оценки качества подземных вод (для измерения неточечного сельскохозяйственного загрязнения). Метод постепенного кондиционирования (GC) использовался в качестве стохастической обратной модели для моделирования полей проводимости (K). Для оценки качества подземных вод используется гидроэкономическая модель, предложенная [ 93] был использован. Матрица откликов этой модели (RM) отображает влияние источников загрязнения на концентрации на контрольных участках с течением времени. Для получения RM они использовали MODFLOW и MT3DMS. Наконец, они провели оценку неопределенности с помощью моделирования Монте-Карло. Ссылка. [ 94] использовало моделирование HYDRUS-1D в сочетании с MODFLOW и MT3DMS для измерения уязвимости подземных вод к выщелачиванию нитратов в результате внесения удобрений. HYDRUS-1D исследовал распределение нитратов в ненасыщенной зоне над уровнем грунтовых вод. Параметры почвы и сельскохозяйственных культур были взяты в качестве входных данных в HYDRUS-1D для расчета переноса растворенных веществ в качестве следующего шага с помощью MT3DMS. Одновременно с этим был смоделирован еще один HYDRUS-1D с использованием климатических, геологических и гидрогеологических свойств для запуска модели потока. Наконец, результаты были объединены с помощью платформы ГИС, чтобы понять пространственно-временные изменения нитратов в водоносном горизонте. Это отобразило реакцию нитратов подземных вод в различных сценариях. Ссылка. [ 95] исследовали реактивный транспорт селена (Se) в сочетании с азотом в орошаемой системе водоносного горизонта регионального масштаба, используя новый метод под названием UZF-RT3D. Это многовидовая, переменно насыщенная модель реактивного транспорта. Параметры модели оценивались в несколько этапов ( рис. 6 ). Эта модель успешно отображает основные пространственно-временные закономерности загрязнения и переноса Se и NO 3 и предоставляет инструмент для разработки стратегий восстановления.
Гидрология 10 00182 г006
Рисунок 6. Структура для инициализации модели и оценки значений параметров модели, измененная после [ 95 ].
Ссылка. [ 96 ] представили исследование по выявлению неизвестных источников загрязнения подземных вод с использованием классической модели нелинейной оптимизации, интегрированной с методами моделирования потоков и переноса. Для оценки процессов потока и переноса они использовали двумерный гибридный конечный элемент Галеркина и интегрированный метод конечных разностей под названием SUTRA [ 97 ]. Для идентификации неизвестных источников загрязнения независимо от их пространственно-временных характеристик использовались оптимальные модели идентификации источников (OSIM1 и OSIM2). Кроме того, для количественной оценки эффективности модели была использована нормализованная оценка ошибок для потоков источников (NEE f ). Ссылка. [ 98] представил новую технику идентификации источника, применяя гибридный подход. Этот метод объединил технику слепого разделения источников (BSS) [ 99 ] на основе неотрицательной матричной факторизации (NMF) [ 100 ] в сочетании с специально разработанным полуконтролируемым алгоритмом кластеризации k-средних [ 101 ]. Новая методология получила название NMFk, где k — известное количество источников. Алгоритм NMFk основан на данных о геохимическом загрязнении, соотношениях двух компонентов (соотношениях изотопов) и дельта-нотациях, т.е. стандартных нормализованных соотношениях стабильных изотопов. Краткое изложение моделей оценки уязвимости подземных вод, основанных на процессах, рассмотренных в этой статье, представлено в Таблице 3 .
Таблица 3. Краткое описание моделей, основанных на процессах.

3.2. Оценка уязвимости карстового водоносного горизонта

Карстовые водоносные горизонты являются одним из важнейших источников пресной воды, обеспечивающим водой потребности 25% населения планеты [ 102 ]. Эти водоносные горизонты обеспечивают значительный объем питьевой воды в Европе; для некоторых регионов они являются единственным источником пресной воды. Уязвимость к загрязнению этих жизненно важных источников пресной воды представляет собой серьезную угрозу для огромного населения, удовлетворяющего свои потребности в питьевой воде. Карстовые водоносные горизонты чувствительны к гидрологическим изменениям в регионах питания. Карстовые водоносные горизонты представляют собой уникальный гидрогеологический процесс через канальную (трубообразную проточную систему) и диффузную (через трещины и поры) проточные системы [ 21]. Из-за этих двойственных характеристик карстовых систем они имеют более выраженные поверхностные и подземные взаимоотношения, что делает их уязвимыми для загрязнителей двумя разными способами. Быстрое время перемещения и низкая емкость водоносного потока делают карсты чувствительными к «недолгоживущим» загрязняющим веществам. С другой стороны, в диффузных системах «стойкие» загрязнения могут накапливаться и выделяться в течение длительного периода времени [ 21 ]. Из-за этих уникальных сценариев уязвимости карстовые водоносные горизонты требуют особого внимания при оценке уязвимости подземных вод.

3.2.1. Метод наложения и индексный метод

Ссылка. [ 103 ] оценили внутреннюю и специфическую уязвимость, используя методы DRASTIC и DRASTIC Pesticide. Индекс восприимчивости (SI) также использовался для визуализации временных изменений конкретной уязвимости. Из-за типичной системы подземных потоков в карстовых водоносных горизонтах следует учитывать вертикальную просачивание и боковой поток, чтобы составить карту уязвимости карстовых подземных вод с точки зрения защиты источников и ресурсов. Ссылка. [ 104 ] измеряли пространственно-временное загрязнение подземных вод методом COP. Они интегрировали географически взвешенную регрессию (GWR) и использовали параметры высоты, землепользования, геологии и нормализованного дифференцированного вегетативного индекса (NDVI) для описания пространственной динамики взаимосвязей между переменными. Ссылка. [ 6] представил словенский подход, изменив COP [ 105 ] для добавления коэффициента K (карст) в индекс COP. C, O и P относятся к концентрации потока, вышележащим слоям и режиму осадков соответственно, где K – зона насыщения карста. COP — это хорошо зарекомендовавший себя метод на основе индексов, используемый для отображения внутренней уязвимости ресурса. Словенский подход предлагает наложить карту уязвимости ресурса на коэффициент K для измерения уязвимости источника. Этот метод позволяет оценить динамику потока подземных вод, карстификацию и изменчивость динамики потока в различных гидрологических условиях [ 6 ]. Этот метод был также реализован [ 106 ] в большом и густонаселенном карстовом регионе северо-востока Италии и юго-востока Словении. Ссылка. [107 ] предложил модернизированную версию COP+K, названную нестационарной моделью (TDM). TDM имеет три основных компонента: время прохождения по поверхностным водам, время вертикального перемещения через ненасыщенную зону и время горизонтального перемещения. В другом исследовании Ref. [ 108 ] объединили COP + K и TDM для картирования уязвимости источников подземных вод и разработки карт санитарно-защитного зонирования.

3.2.2. Статистический метод

Ссылка. [ 109 ] разработали инструмент ГИС, интегрированный с моделью распределения времени пребывания (RTD) для измерения сосредоточенных параметров на основе параметров картирования уязвимостей. Этот метод связывает временное качество подземных вод с концепцией уязвимости, основанной на эквивалентных сосредоточенных параметрах. Этот полуобъективный метод основан на вероятностном распределении времени пребывания и может представлять собой лучшую оценку уязвимости подземных вод для принятия решений. Ссылка. [ 110 ] применили PCA для анализа пространственно-временных закономерностей содержания нескольких пестицидных соединений в меловом водоносном горизонте. Ссылка. [ 111] оценил физические и химические свойства подземных вод для оценки гидрологических и геохимических процессов, используя FA для выявления пространственно-временных изменений загрязняющих веществ и потенциальных источников. Также был использован иерархический кластерный анализ (HCA) для минимизации и кластеризации параметров, попадающих в схожие группы на основе FA. Ссылки. [ 112 , 113 ] использовали метод интерполяции IDW на основе ГИС для оценки концентраций фталатов и пестицидов соответственно в грунтовых водах.

3.2.3. Процессный метод

Ссылка. [ 21 ] обратили внимание гидрогеологов на изменчивость пространственно-временного питания подземных вод. Они предположили, что рассмотрение отслеживания движения потока подземных вод и их сброса в различных источниках должно стать необходимым. Поэтому крайне важно понимать эти процессы, чтобы отслеживать хранение и время пребывания воды в нескольких системах. Они предложили метод численного моделирования для более широкого понимания уязвимости динамического карстового водоносного горизонта и ее связи с изменением климата, чтобы добиться более качественного количественного определения. Они использовали модель пополнения, водотока и диффузного потока (RCD) «дождевые-расходы», «RCD-сезонную» [ 8] .], для моделирования расхода и концентрации вещества исследуемого источника. Это модель с сосредоточенными параметрами, основанная на концептуальной модели карстовой системы водоносных горизонтов, в которой вода течет через три основных отсека: пополнение (почва и эпикарстовая система), системы каналов/быстрого потока и системы диффузного/медленного потока (Рисунок 7 ) . В другом исследовании [ 9 ] был представлен улучшенный метод оценки пространственно-временной карстовой уязвимости путем сочетания картографирования с методами моделирования. Во-первых, они использовали подход ABG [ 114 ] для определения зон питания исследованных источников. Затем метод EPIK был использован для картирования внутренней уязвимости. Наконец, для оценки уязвимости источника было использовано RCD. Ссылка. [ 115] также использовал метод RCD, интегрированный с трехмерной геологической моделью, для объяснения внутренней динамической уязвимости карстовых водоносных горизонтов.
Гидрология 10 00182 г007
Рисунок 7. Схематическое изображение настройки модели, измененной после [ 21 ].
Ссылка. [ 116 ] использовали технику моделирования SWAT для оценки пространственно-временной скорости пополнения запасов и нагрузки азота в подземных водах. Для этой модели используются цифровая модель рельефа (ЦМР), землепользование, характеристики почвы, климатические данные (осадки и суммарное испарение), гидрогеологические параметры (поверхностный сток, инфильтрация, возвратный поток, просачивание и транспортные потери) и процессы, связанные с культурами ( урожайность сельскохозяйственных культур, круговорот питательных веществ и перемещение пестицидов) рассматривались в качестве входных параметров модели. Ссылка. [ 117 ] представил комбинированный метод (PaPRIKa для картирования уязвимости подземных вод и FEFLOW [ 118 ] для моделирования потока подземных вод) для оценки уязвимости карстового водоносного горизонта. Ссылка. [ 119] также использовал FEFLOW для исследования влияния геометрии и условий сопряжения вокруг карстового канала на пространственно-временное распределение водообмена между каналом и окружающим водоносным горизонтом. Ссылка. [ 120 ] использовали сосредоточенную модель под названием BICHE, чтобы отобразить перенос нитратов и его временную тенденцию. BICHE относится к Bilan CHimique des Eaux или водно-химическому балансу, разработанному BRGM [ 121 ], который имитирует перенос нитратов в сочетании с гидрогеологическими функциями в масштабе водосбора. Концептуальная структура этой модели ( рис. 8).) представлял собой каскад линейных резервуаров, взаимодействующих посредством математических функций для объяснения потоков (воды или нитратов) между резервуарами. Результаты показали, что эта модель способна точно моделировать (долгосрочные) временные тенденции эволюции воды и нитратов в трех гидрогеологических и сельскохозяйственных контекстах. Краткое изложение моделей оценки уязвимости подземных вод для карстовых водоносных горизонтов, рассмотренных в этой статье, представлено в Таблице 4 .
Гидрология 10 00182 г008
Рисунок 8. Блок-схема модели BICHE, модифицированная после [ 120 ].
Таблица 4. Краткое описание методов оценки карстовой уязвимости.

4. Обзор методов динамической оценки уязвимости подземных вод

В этом обзоре литературы мы обнаружили, что за последнее десятилетие был проведен огромный объем работы. Было замечено, что количественные подходы (т.е. статистические и процессные) наиболее известны для качественной оценки уязвимости подземных вод, за ними следуют методы, основанные на индексах. Нитраты были основным индикатором, рассматриваемым при оценке уязвимости подземных вод, и очень немногие исследования были сосредоточены на других загрязнителях, таких как ванадий, аммиак, селен, азот, фторид, хлорат, мышьяк, некоторые пестициды и т. д. Страны, изучаемые в исследовательских статьях или тематических исследованиях рассматриваемые в этой статье, были в основном из Китая и Индии, за которыми следовали некоторые европейские страны и остальной мир.
Этот систематический обзор показал, что среди качественных методов или методов наложения и индексов DRASTIC, GOD и COP, которые были внедрены в конце 1980-х годов, до сих пор пользуются популярностью среди исследователей. Эти методы были модифицированы или использованы вместе с другими для расчета пространственно-временного риска загрязнения подземных вод. Со временем землепользование стало неотъемлемой частью этих методов, поскольку оно демонстрирует причастность человека к загрязнению подземных вод. Благодаря расширенным возможностям технология ГИС имеет решающее значение для оценки уязвимости подземных вод. DRASTIC предлагает возможность добавления некоторых дополнительных параметров или игнорирования существующих параметров в зависимости от цели исследования. В обзоре представлено множество исследований, которые модифицировали DRASTIC, включив в него временные изменения в землепользовании и загрязнение сельскохозяйственных нитратами [36 , 37 , 103 ]. GOD также является популярным методом оценки уязвимости, но он не позволяет объяснить пространственно-временную неоднородность, связанную с подземными процессами. Чтобы преодолеть эту небрежность, Ref. [ 35 ] оценили потенциал подземных вод и включили землепользование в свое исследование.
За последнее десятилетие было предложено множество новых, модифицированных или интегрированных методов моделирования загрязнения подземных вод (IEA-UEF [ 32 ], WQI [ 33 ], m-HPI [ 34 ], GWV [ 38 , 39 ] и NPI). [ 40]). Отличие природных факторов от антропогенных имеет решающее значение, и сам по себе химический состав подземных вод не может описать этот сценарий. Доступны многие традиционные инструменты и методы, но они также не могут обеспечить правильное направление. Чтобы составить карту динамической уязвимости подземных вод, исследования должны быть более сконцентрированы на комбинированных или интегрированных приложениях, таких как многомерные статистические методы, иерархический кластерный анализ, моделирование временных рядов и методы ГИС, чтобы подчеркнуть эффективное управление качеством подземных вод (например, [ 58 ] ) . Интеграция климатических моделей также может быть полезна для описания пространственно-временной уязвимости, возникающей из-за неоднородностей, связанных с изменением климата [ 38 , 39] .]. Однако эти исследования сложны и требуют больше информации для обоснования будущих вероятностей. Измерения уровня грунтовых вод на месте; постоянный мониторинг расхода подземных вод; а моделирование загрязнения в масштабе водосбора с использованием гидрологических характеристик водоносных горизонтов, данных о местности и параметров земного покрова будет способствовать нашей способности контролировать уязвимость подземных вод в течение гидрологического года. Кроме того, также необходим систематический анализ, чтобы отразить, становятся ли подземные воды систематически уязвимыми или зависимыми от определенных дней или месяцев, включая выбросы. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо использовать сетевую систему непрерывного мониторинга для отслеживания концентрации загрязняющих веществ и объяснения различия между постоянными и временными зонами качества подземных вод [33 ]. Ключевые особенности индексных методов, рассмотренных в этом исследовании, представлены в Таблице 5 .
Таблица 5. Ключевые особенности и ограничения индексных моделей.
Этот систематический обзор показал, что геостатистические приложения интенсивно используются для оценки пространственно-временной уязвимости к загрязнению подземных вод. Методы пространственного интерполяционного моделирования, в основном методы кригинга, продемонстрировали, как сезонные изменения качества подземных вод в основном контролируются сельскохозяйственными методами [ 41 , 42 , 45 , 46 , 47 , 49 ].]. Методы кригинга являются хорошей альтернативой использованию параметров DRASTIC и эффективны для прогнозирования пространственного распределения концентраций. Но им не хватает определения временной динамики уязвимости. Сельскохозяйственные ландшафты также подвержены неоднородности из-за режимов внесения удобрений и климатических/сезонных изменений. Некоторые исследования интегрировали вариографический анализ, чтобы ответить на сезонные изменения [ 42 , 52 , 53] .]. Многие комбинированные многомерные статистические данные также применялись для понимания пространственно-временных концентраций загрязняющих веществ при различных сценариях землепользования, включая орошаемые. Осадки являются основным фактором, контролирующим интенсивность взаимодействия источника загрязнения, пути пути и рецептора в процессе пополнения запасов. Многие исследования, за исключением нескольких [ 55 , 57 , 59 , 60 ] , не смогли объяснить систематическое участие осадков в процессе распространения и переноса загрязняющих веществ .
Основное преимущество статистических методов заключается в том, что они требуют меньше предварительных знаний и полагаются на доступность и качество данных. Это приносит существенный недостаток этим методам. Если наборы данных не являются адекватными или подходящими, они серьезно ограничивают производительность модели. А это может привести к переоценке результатов модели при оценке динамики уязвимости водоносного горизонта. Интенсивные и хорошо структурированные сети пространственно-временного мониторинга с помощью геостатистических методов могут восполнить этот пробел (например, [ 43]). Оценка динамического загрязнения подземных вод также требует точного распознавания гидравлических параметров и долгосрочного наблюдения за выбросами источников загрязнения на основе скудных и дискретных данных наблюдений. К сожалению, модели, имитирующие транспорт растворенных веществ, требуют очень много времени и нелинейны. Модели глубокого обучения или мягких вычислений (такие как ИНС) показали многообещающие результаты с точки зрения минимизации дорогостоящих эксплуатационных расходов и замены моделей с высоким уровнем нелинейности. Подробный обзор был представлен в [ 4 ], и читатели отсылаются к этой статье, чтобы понять статистические, геостатистические и мягкие методы вычислений. Основные статистические методы, рассмотренные в этом исследовании, представлены в Таблице 6 .
Таблица 6. Ключевые особенности и ограничения статистических моделей.
Как обсуждалось ранее, из-за многих ограничений качественные методы (индексные и статистические) не способны точно предсказать судьбу и транспорт загрязнителей. Понимание судьбы и переноса загрязняющих веществ играет решающую роль в оценке динамической уязвимости подземных вод. Ссылка. [ 23 ] предложили методы, основанные на физических процессах, с их способностью оценивать гидрогеологические процессы в насыщенных и ненасыщенных зонах, которые могут систематически отслеживать судьбу и перенос загрязняющих веществ. MODFLOW и MODPATH — численные методы, которые были разработаны в 2000-х годах и до сих пор являются надежными инструментами для моделирования потока и переноса соответственно [ 81 , 82 , 83] .]. Вместо MODPATH в некоторых исследованиях использовалась MT3DMS, которая также может моделировать перенос загрязняющих веществ. Многие модели адвективно-дисперсионного переноса растворенных веществ (такие как HYDRUS-1D с MT3DMS) также использовались для объяснения динамики загрязняющих веществ при различных типах землепользования [94 ] . Многие технологические методы были интегрированы с ГИС для оценки пространственного распределения загрязнителей, например NLEAP. Однако, поскольку они не могут предсказать временное распределение, другие модели потоков и переноса (например, MODFLOW, MT3DMS) также были объединены для оценки пространственно-временной динамики уязвимости подземных вод. Многие дополнительные модели потоков и переноса, такие как PHREEQC и FEMWATER 1990-х годов, также использовались для расчета динамики уязвимости подземных вод.89 ]. Но эти модели в основном предназначены для определения пространственного распределения концентраций загрязняющих веществ. Эти исследования не дали адекватной оценки временного аспекта динамической уязвимости. Такие модели, как SWAT, также представили многообещающие результаты при отслеживании пространственно-временного выщелачивания нитратов при использовании сельскохозяйственных земель на уровне единицы гидрологического реагирования [ 88]. Хотя модели, основанные на процессах, представляют собой самые современные математические уравнения, используемые для расчета потока, переноса и времени пребывания, они требуют адекватных предварительных знаний о природе источников загрязняющих веществ и локальных (крупномасштабных) процессах взаимодействия на поверхности и под поверхностью, поскольку а также достаточно данных долгосрочного мониторинга для надежного моделирования потока и переноса. Из-за ограниченного доступа или пренебрежения этими знаниями или этими наборами данных результаты приведут к тому, что неопределенности, возникающие из-за вышеупомянутых пробелов, будут упущены из виду. Еще одним важным моментом, связанным с моделями, основанными на процессах, являются граничные условия и неопределенность с точки зрения параметров модели. С недавним развитием эволюционных алгоритмов стало популярным использовать модели моделирования и оптимизации. Но проблема этих популяционных методов заключается в том, что они являются дорогостоящими с точки зрения затрат времени из-за повторяющихся вычислений функций приспособленности. Ключевые особенности процессных методов, рассмотренных в данном исследовании, представлены вТаблица 7 .
Таблица 7. Ключевые особенности и ограничения процессно-ориентированных моделей.
Уязвимость карста – это бинарная концепция, которая состоит из кратковременного загрязнения через водоводный поток и постоянного загрязнения через уязвимость диффузного потока [ 21 ]. Оценка уязвимости этих систем к загрязнению должна включать зоны пополнения подземных вод, карты уязвимости, карты потоков и переноса, а также анализ уязвимости временных рядов. Индексные и статистические модели для оценки карста в основном состоят из картирования зонирования на основе данных наблюдений. Такие модели, как DRASTIC, SI и GWR, которые были рассмотрены в этом исследовании, объединяют карты землепользования временных рядов и ГИС для определения пространственного распределения загрязняющих веществ. Тем не менее, поток и перенос редко учитываются. Ссылка. [ 6 ] представил словенский подход. Это интегрированный КС [ 105] модель с коэффициентом K (Карст).
Словенский подход представил многообещающие результаты с точки зрения оценки динамики потока подземных вод, карстификации и изменчивости динамики потока в различных гидрологических условиях. Другая модель, называемая TDM [ 107 ], также основана на расчете времени прохождения поверхностных вод, а также вертикального и горизонтального потока в ненасыщенной зоне. Преимущество TDM заключается в том, что он может рассчитать время пути поверхностных вод к источникам и представить уязвимость как фактор времени пути. Статистические модели, такие как IDW, PCA, FA и HCA, представляют собой качественную оценку наблюдаемых данных. Ссылка. [ 109] включил временной аспект с помощью метода RTD, модели с сосредоточенными параметрами, используемой для учета времени пребывания и временного распространения загрязнения. Но ограничением этих моделей с сосредоточенными параметрами является то, что они не могут учитывать пространственную изменчивость. В этом обзоре отмечено, что только процессуальные методы позволяют систематически моделировать карстовую уязвимость. Однако лишь в немногих исследованиях (7 из 18) использовались процессуальные методы оценки уязвимости карста. PaPRIKa представила полезный инструмент, объединив модель FEFLOW и ГИС для объяснения сезонных изменений в пополнении и переходных характеристиках границ зон захвата добывающих скважин и их связи с различными сценариями землепользования. Поскольку этот метод основан на степени карстификации, нам нужны адекватные и точные исходные данные о карстификации.117 ]. Среди методов, основанных на процессах, модель с сосредоточенными параметрами, RCD (перезарядка, поток в трубопроводе, диффузный поток), представила подходящее математическое объяснение выбросов и концентрации веществ. Ссылки. [ 9 , 21] подробно остановился на том факте, что уязвимость карста является не только фактором питания и разгрузки, но также затрагивает отдельные источники в зонах разгрузки. В качестве глобальной модели RCD не может отражать местные факторы, связанные с пополнением подземных вод и загрязнением из точечных источников. Этого ограничения можно избежать, интегрировав карту уязвимостей зоны обслуживания (например, EPIK). В этом обзоре литературы, помимо оценки карстовой уязвимости, метод RCD представил эффективное объяснение динамического распределения уязвимости и временной зависимости уязвимости карстовых подземных вод.

5. Ограничения и будущие направления

За последнее десятилетие произошли значительные изменения в оценке уязвимости к загрязнению подземных вод. Множество интегрированных методов; системы принятия решений на основе ГИС; а для описания уязвимости подземных вод использовались передовые методы с сочетанием индексных, статистических и/или процессуальных подходов. Несмотря на эти изменения, некоторые ограничения все еще существуют. В основе динамической уязвимости подземных вод лежат процессы пополнения запасов в ненасыщенных зонах, которые являются основными путями переноса загрязняющих веществ, попадающих на поверхность земли, в водоносные горизонты. В последние несколько десятилетий, Основными сложностями, возникающими при оценке уязвимости к загрязнению подземных вод, являются неопределенности, вызванные изменением климата в целом, а также антропогенные воздействия, такие как неконтролируемый рост населения в городских землепользованиях и нагрузка пестицидами на сельскохозяйственных полях в сельских землепользованиях. Чтобы оценить эту сложность или выявить тенденцию, почти все предыдущие исследования основывались на детерминистских методах и не учитывали стохастичность в природных системах и землепользовании. Поэтому будущие исследования должны разработать статистические методы, основанные на стохастических подходах и численных методах, основанных на процессах, для отслеживания физических процессов. Наконец, для зонального картирования уязвимости подземных вод можно создать основанный на знаниях метод наложения и индексов. Однако эти процессы, управляемые данными, имеют множество ограничений. такие как потребность в больших наборах данных по контролю переменных и концентрации загрязнения, затраты времени, сложность геопространственной оценки, отслеживание временных аспектов выброса загрязняющих веществ на поверхность и транспортировка подземными потоками. Таким образом, выявление и настройка параметров, зависящих от времени, отслеживание индикаторов и изучение косвенных показателей и их связи с концентрацией загрязняющих веществ в подземных водах должны стать полезными инструментами для оценки пространственно-временной уязвимости подземных вод к загрязнению. Для будущих исследований следующие параметры и шаги будут полезны для разработки сложной модели оценки уязвимости подземных вод. отслеживание временных аспектов выброса загрязняющих веществ на поверхность и транспортировки подземными потоками. Таким образом, выявление и настройка параметров, зависящих от времени, отслеживание индикаторов и изучение косвенных показателей и их связи с концентрацией загрязняющих веществ в подземных водах должны стать полезными инструментами для оценки пространственно-временной уязвимости подземных вод к загрязнению. Для будущих исследований следующие параметры и шаги будут полезны для разработки сложной модели оценки уязвимости подземных вод. отслеживание временных аспектов выброса загрязняющих веществ на поверхность и транспортировки подземными потоками. Таким образом, выявление и настройка параметров, зависящих от времени, отслеживание индикаторов и изучение косвенных показателей и их связи с концентрацией загрязняющих веществ в подземных водах должны стать полезными инструментами для оценки пространственно-временной уязвимости подземных вод к загрязнению. Для будущих исследований следующие параметры и шаги будут полезны для разработки сложной модели оценки уязвимости подземных вод. а рассмотрение косвенных показателей и их связи с концентрацией загрязняющих веществ в подземных водах должно стать полезным инструментом для оценки пространственно-временной уязвимости подземных вод к загрязнению. Для будущих исследований следующие параметры и шаги будут полезны для разработки сложной модели оценки уязвимости подземных вод. а рассмотрение косвенных показателей и их связи с концентрацией загрязняющих веществ в подземных водах должно стать полезным инструментом для оценки пространственно-временной уязвимости подземных вод к загрязнению. Для будущих исследований следующие параметры и шаги будут полезны для разработки сложной модели оценки уязвимости подземных вод.
Отслеживание концентрации загрязняющих веществ за определенный период отражает временную зависимость (т. е. обнаружение изменений в течение месяца/сезона/года/более длительного периода). Эти зависящие от времени изменения основаны главным образом на антропогенной деятельности на поверхности Земли. Поэтому более продвинутая оценка землепользования и его изменений во времени имеет решающее значение для оценки его чувствительности. Оценка роста и плотности населения с течением времени будет служить показателем для понимания нагрузки загрязнения. Будет полезно более широкое использование временных рядов высокого разрешения и/или радиолокационных спутниковых изображений. Отслеживание влажности почвы может быть показателем для понимания предпочтительного стока. Это основной транспортер агрохимикатов при сельскохозяйственном использовании. Изображения, полученные с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), станут хорошим вариантом для отслеживания влажности почвы во времени и пространстве. Уклон также является одним из основных факторов качественной оценки уязвимости подземных вод, но им широко пренебрегают. Наклон напрямую контролирует скорость просачивания почвы; поверхностный сток; и, косвенно, влажность почвы и пополнение грунтовых вод. Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) может использоваться для классификации землепользования вместо традиционных методов на основе пикселей (т. е. контролируемой и неконтролируемой классификации). OBIA основана на сегментации изображений, создавая векторные объекты путем кластеризации небольшой группы пикселей. Этот метод очень полезен для классификации сельскохозяйственных полей и населенных пунктов. Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) может использоваться для классификации землепользования вместо традиционных методов на основе пикселей (т. е. контролируемой и неконтролируемой классификации). OBIA основана на сегментации изображений, создавая векторные объекты путем кластеризации небольшой группы пикселей. Этот метод очень полезен для классификации сельскохозяйственных полей и населенных пунктов. Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) может использоваться для классификации землепользования вместо традиционных методов на основе пикселей (т. е. контролируемой и неконтролируемой классификации). OBIA основана на сегментации изображений, создавая векторные объекты путем кластеризации небольшой группы пикселей. Этот метод очень полезен для классификации сельскохозяйственных полей и населенных пунктов.

6. Выводы

В данной статье представлен систематический обзор последних достижений в оценке динамической уязвимости ГВ к ​​загрязнению. В этом обзорном документе особое внимание уделяется анализу временных рядов в области оценки уязвимости к загрязнению ГВ, проведенному в последнее десятилетие. Было отмечено, что количественные подходы (т.е. статистические и процессные) являются наиболее популярными для оценки качественной уязвимости ГВ, за ними следуют подходы, основанные на индексах. Подходы к оценке загрязнения ГВ, рассмотренные в данной статье, можно разделить на две группы: для защиты ресурсов и для идентификации источника. Нитраты были основным индикатором, принимаемым во внимание при оценке уязвимости к ГВ, и очень немногие исследования были сосредоточены на других загрязнителях, таких как ванадий, аммиак, селен, азот, фторид, хлорат, мышьяк, некоторые пестициды и т. д. Странами, изучаемыми в исследовательских статьях или тематических исследованиях, рассмотренных в этой статье, были в первую очередь Китай и Индия, за которыми следовали некоторые европейские страны и остальной мир. Этот систематический обзор показал, что среди качественных методов или методов, основанных на наложении и индексах, таких как DRASTIC и GOD, которые были внедрены в конце 1980-х годов, по-прежнему популярны среди исследователей. Эти методы были модифицированы или использовались наряду с другими для расчета пространственно-временного риска загрязнения ГВ. Со временем землепользование становится неотъемлемой частью этих методов, демонстрирующих участие человека в загрязнении ГВ. Благодаря расширенным возможностям технология ГИС стала важной частью оценок уязвимости GW. ГИС – это уникальный инструмент, который можно использовать для записи, хранения, манипулирования, анализировать наборы данных и объединять различные уровни данных, чтобы продемонстрировать уязвимость и разграничить зоны в соответствии с качеством GW. Иногда эти методы сравниваются и проверяются с помощью статистических инструментов, таких как кригинг, PCA и AHP. В течение последнего десятилетия численные модели 1D, 2D и 3D, основанные на уравнениях адвекции-дисперсии, использовались для идентификации переноса через ненасыщенные, а также насыщенные зоны. Транспортные модели, такие как HYDRUS-1D, MODFLOW, MODPATH и MT3DMS, оказались наиболее распространенными и широко используемыми методами. а трехмерные численные модели, основанные на уравнениях адвекции-дисперсии, использовались для идентификации переноса как через ненасыщенные, так и через насыщенные зоны. Транспортные модели, такие как HYDRUS-1D, MODFLOW, MODPATH и MT3DMS, оказались наиболее распространенными и широко используемыми методами. а трехмерные численные модели, основанные на уравнениях адвекции-дисперсии, использовались для идентификации переноса как через ненасыщенные, так и через насыщенные зоны. Транспортные модели, такие как HYDRUS-1D, MODFLOW, MODPATH и MT3DMS, оказались наиболее распространенными и широко используемыми методами.
Все методы, рассмотренные в этой статье, имеют свои преимущества и ограничения, как представлено в Таблице 5 , Таблице 6 и Таблице 7.. За последнее десятилетие было разработано множество необычных методов оценки загрязнения подземных вод, которые могут продемонстрировать динамическую уязвимость подземных вод. Можно сделать вывод, что многие методы моделирования не учитывают основы динамической уязвимости ГВ, основанной на процессах подпитки в ненасыщенных зонах. Существуют огромные возможности для улучшения параметризации моделей, чтобы они могли более широко моделировать судьбу и транспорт загрязнителей в насыщенных зонах. При рассмотрении пополнения запасов следует также учитывать взаимодействие поверхностных и подземных вод и их временные изменения. Также важно проверить линейность или нелинейность зависимых и предикторных переменных в ходе процедуры выполнения модели. При оценке внутренней уязвимости ГВ неопределенность является основным препятствием, и ее невозможно устранить. Но эту ситуацию неопределенности можно уменьшить, а подходы к оценке можно улучшить за счет включения расширенных обновленных наборов данных, улучшенного мониторинга и современных методов. Необходимо разработать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенности. Учитывая эти фундаментальные ситуации, методы оценки должны представлять собой четкие рекомендации для стратегий устойчивого управления подземными водами. Необходимо разработать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенности. Учитывая эти фундаментальные ситуации, методы оценки должны представлять собой четкие рекомендации для стратегий устойчивого управления подземными водами. Необходимо разработать целостные подходы для оценки загрязнения подземных вод в условиях меняющихся климатических сценариев и неопределенности. Учитывая эти фундаментальные ситуации, методы оценки должны представлять собой четкие рекомендации для стратегий устойчивого управления подземными водами.

Дополнительные материалы

Следующую вспомогательную информацию можно загрузить по адресу: https://www.mdpi.com/article/10.3390/гидрология10090182/s1 , рисунок S1.: Статистические/программные вычисления/методы машинного обучения для загрязнения грунтовых вод; Рисунок S2: Широко используемые методы моделирования на основе процессов для оценки загрязнения ГВ; Таблица S1: Широко используемые методы моделирования на основе наложения и индекса; Таблица S2: Критерии поиска и логические операторы, применяемые к базам данных Web of Science и ScienceDirect. (пористые водоносные горизонты); Таблица S3: Критерии поиска и логические операторы, применяемые к базам данных Web of Science и ScienceDirect. (Карстовые водоносные горизонты); Таблица S4: Критерии исключения, которым следовала PRISMA при необходимости проведения этого обзора.

Вклад автора

AB: концептуализация, методология, подготовка оригинального проекта; LC: контроль, рецензирование и редактирование; Нью-Джерси: надзор и проверка; LG: контроль, рецензирование и редактирование; СГ: надзор, концептуализация, методология, рецензирование и редактирование. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование не получило внешнего финансирования.

Благодарности

Авторы хотели бы выразить признательность Атлантическому технологическому университету Слайго, Ирландия, за поддержку и финансирование по программе стипендий CUA.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Лалл, У.; Жоссет, Л.; Руссо, Т. Краткий обзор мировых проблем подземных вод. Анну. Преподобный Окружающий. Ресурс. 2020 , 45 , 171–194. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. ИГРАЦ. Обзор подземных вод: невидимое становится видимым. 2018. Доступно онлайн: https://www.un-igrac.org/sites/default/files/resources/files/Groundwater%20overview%20-%20Making%20the%20invisible%20visible_Print.pdf (по состоянию на 29 июля 2023 г.) .
  3. Денадхаялан, Н.; Лин, КК; Салех, Т.А. Последние достижения в области функционализированных углеродных точек в направлении разработки эффективных материалов для приложений зондирования и катализа. Малый 2020 , 16 , e1905767. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  4. Мачивал, Д.; Джа, МК; Сингх, вице-президент; Мохан, К. Оценка и картирование уязвимости подземных вод к загрязнению: Текущее состояние и проблемы. Науки о Земле. Ред. 2018 г. , 185 , 901–927. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  5. Мачивал, Д.; Клотье, В.; Гюлер, К.; Казакис, Н. Обзор интегрированных с ГИС статистических методов оценки и защиты качества подземных вод. Окружающая среда. Науки о Земле. 2018 , 77 , 681. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  6. Равбар, Н.; Гольдшайдер, Н. Предлагаемая методология картирования уязвимости и риска загрязнения для защиты карстовых водоносных горизонтов в Словении (Предлог методологии картирания ранливости в veganja za onesnaženje voda za varovanje kraških vodonosnikov v Sloveniji). Acta Carsologica 2007 , 36 , 397–411. [ Академика Google ]
  7. Стивенацци, С.; Масетти, М.; Нгием, СВ; Соричетта, А. Карты уязвимости земных опорных устройств в зависимости от метода, зависящего от времени использования спутниковых скаттерометров. Гидрогеол. Дж. 2015 , 23 , 631–647. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Бутчер, К.; Хуггенбергер, П. Внутренняя оценка уязвимости карстовых территорий: подход к численному моделированию. Водный ресурс. Рез. 2008 , 44 . [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Бутчер, К.; Хуггенбергер, П. Расширенная оценка уязвимости карстовых территорий путем сочетания подходов картирования и моделирования. наук. Тотальная среда. 2009 , 407 , 1153–1163. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  10. Маргат, Дж.; ван дер Гун, Дж. Подземные воды во всем мире: географический обзор ; CRC Press: Бока-Ратон, Флорида, США, 2013. [ Google Scholar ]
  11. Феттер, CW «Прикладная гидрогеология» , 4-е изд.; Прентис Холл: Хобокен, Нью-Джерси, США, 2001 г. [ Google Scholar ]
  12. Гош, Северная Каролина Геогенное загрязнение и технологии безопасного снабжения питьевой водой BT — Вода и санитария в новом тысячелетии ; Нат, К.Дж., Шарма, вице-президент, ред.; Спрингер: Нью-Дели, Индия, 2017 г.; стр. 81–95. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  13. Блумфилд, Япония; Уильямс, Р.Дж.; Гудди, округ Колумбия; Кейп, JN; Гуха, П. Влияние изменения климата на судьбу и поведение пестицидов в поверхностных и грунтовых водах – взгляд Великобритании. наук. Тотальная среда. 2006 , 369 , 163–177. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  14. Ковалевский В.С. Влияние изменений климата на подземные воды. Водный ресурс. 2007 , 34 , 140–152. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  15. Аурели, А.; Танигучи, М. Оценка ресурсов подземных вод под воздействием человечества и изменений климата. Париж. 2006. Доступно онлайн: https://iwlearn.net/resolveuid/01d776e51f524e6fa99c85b17686aece (по состоянию на 29 июля 2023 г.).
  16. Грин, Т.Р. Связь изменения климата и подземных вод. В «Интегрированном управлении подземными водами: концепции, подходы и проблемы» ; Джейкман А.Дж., Баррето О., Хант Р.Дж., Ринаудо Дж.Д., Росс А., ред.; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 2016 г.; стр. 97–141. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Стигтер, Тайвань; Рибейро, Л.; Дилл, AMMC Оценка внутреннего и специфического метода оценки уязвимости в сравнении с уровнями засоления грунтовых вод и уровнями загрязнения нитратами в двух сельскохозяйственных регионах на юге Португалии. Гидрогеол. Дж. 2006 , 14 , 79–99. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  18. Маргат, Дж. Vulnerabilite des Nappes d'eau Souterraine a la Pollution (Уязвимость подземных вод к загрязнению) ; Bureau de Recherches Géologiques et Minères (BRGM): Орлеан, Франция, 1968. [ Google Scholar ]
  19. Врба, Дж.; Запорозец А. Руководство по картированию уязвимости подземных вод ; Х. Хайзе: Ганновер, Германия, 1994. [ Google Scholar ]
  20. Национальный исследовательский совет. Оценка уязвимости подземных вод: прогнозирование относительного потенциала загрязнения в условиях неопределенности ; The National Academies Press: Вашингтон, округ Колумбия, США, 1993. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Бутчер, К.; Хуггенбергер, П. Моделирование временной изменчивости уязвимости карстовых подземных вод с последствиями для изменения климата. Окружающая среда. наук. Технол. 2009 , 43 , 1665–1669. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Дерфлигер, Н.; Жаннен, П.-Ю.; Звален, Ф. Оценка уязвимости воды в карстовых средах: новый метод определения защитных зон с использованием многоатрибутного подхода и инструментов ГИС (метод EPIK) ; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1999. [ Google Scholar ]
  23. Гогу, РЦ; Дассарг, А. Текущие тенденции и будущие проблемы в оценке уязвимости подземных вод с использованием методов наложения и индексов ; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2000. [ Google Scholar ]
  24. Андерсон, член парламента; Весснер, В.В. (ред.) Глава 1 – Введение. В прикладном моделировании подземных вод ; Академическое издательство: Сан-Диего, Калифорния, США, 2002 г.; стр. 1–11. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Буфекан, А.; Сайги О. Применение методов наложения и индексирования уязвимости подземных вод на равнине Джиджель (Алжир). Подземные воды 2018 , 56 , 143–156. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  26. Масетти, М.; Стерлаккини, С.; Баллабио, К.; Сорикетта, А.; Поли, С. Влияние порогового значения при использовании статистических методов для оценки уязвимости подземных вод. наук. Тотальная среда. 2009 , 407 , 3836–3846. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Хаан, Статистические методы КТ в гидрологии ; Издательство Университета штата Айова: Эймс, Айова, США, 1977. [ Google Scholar ]
  28. Соторникова Р.; Врба, Дж. Концепция карт уязвимостей. В материалах Международной конференции по уязвимости почвы и подземных вод к загрязнителям, Гаага, Нидерланды, 30 марта – 3 апреля 1987 г.; стр. 471–476. [ Академика Google ]
  29. Барбулеску, А. Оценка уязвимости подземных вод: КРАСТИЧНЫЕ и КРАСТИЧНЫЕ методы: обзор. Вода 2020 , 12 , 1356. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  30. Хагбин, М.; Шарафати, А.; Диксон, Б.; Кумар, В. Применение мягких вычислительных моделей для моделирования загрязнения нитратами подземных вод: комплексный обзор, оценка и будущие возможности. Арх. Вычислить. Методы англ. 2020 , 28 , 3569–3591. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  31. Либерати, А.; Альтман, Д.Г.; Тецлафф, Дж.; Малроу, К.; Гётше, ПК; Иоаннидис, JPA; Кларк, М.; Деверо, Пи Джей; Клейнен, Дж.; Мохер, Д. Заявление PRISMA о систематических обзорах и метаанализах исследований, оценивающих медицинские вмешательства: объяснение и разработка. Анна. Стажер. Мед. 2009 , 62 , Е1–Е34. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  32. Нан, З.; Бо, Л.; Чанглай, X. Пространственно-временные изменения загрязнения подземных вод с использованием IEA-UEF в городских районах города Цзилинь, северо-восточный Китай. Наука о воде. Технол. Водоснабжение 2016 , 16 , 1277–1286. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  33. Махмуд, К.; Уль-Хак, З.; Батул, ЮАР; Рана, AD; Тарик, С. Применение временной ГИС для отслеживания областей, вызывающих серьезную обеспокоенность в отношении загрязнения подземных вод. Окружающая среда. Earth Sci 2016 , 75 , 33. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  34. Чатурведи, А.; Бхаттачарджи, С.; Сингх, АК; Кумар, В. Новый подход к индексированию загрязнения подземных вод тяжелыми металлами. Экол. Индик. 2018 , 87 , 323–331. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  35. Миси, А.; Гуминдога, В.; Хоко, З. Оценка потенциала и уязвимости подземных вод в водосборном бассейне Верхнего Маньяме в Зимбабве. Физ. хим. Земля 2018 , 105 , 72–83. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  36. Дуттагупта, С.; Мукерджи, А.; Дас, К.; Дутта, А.; Бхаттачарья, А.; Бхаттачарья, Дж. Оценка уязвимости подземных вод к загрязнению пестицидами в аллювиальном водоносном горизонте бассейна Западной Бенгалии, Индия, с использованием метода наложения и индекса. Геохимия 2020 , 80 , 125601. [ Google Scholar ] [ CrosRef ]
  37. Ву, Т.Д.; Ни, КФ; Ли, туалет; Труонг, М.Х. Модифицированный метод наложения индексов для оценки пространственно-временных изменений уязвимости подземных вод и риска загрязнения подземных вод в районах с различной сельскохозяйственной деятельностью. Вода 2019 , 11 , 2492. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  38. Нистор М.М. Уязвимость ресурсов подземных вод при изменении климата Паннонского бассейна. Гео-Спат. Инф. наук. 2019 , 22 , 345–358. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  39. Хайду, И.; Нистор, М.М. Оценка уязвимости подземных вод в регионе Гранд-Эст, Франция. Кват. Межд. 2020 , 547 , 86–100. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  40. Бахрами, М.; Зарей, Арканзас; Ростами, Ф. Временная и пространственная оценка загрязнения подземных вод нитратами с помощью индекса загрязнения нитратами (NPI) и ГИС (пример: равнина Фасаруд, южный Иран). Конв. Geochem Health 2020 , 42 , 3119–3130. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  41. Мендес, член парламента; Рибейру, Л. Картирование вероятности нитратов в аллювиальной системе северного водоносного горизонта реки Тежу (Португалия) с использованием дизъюнктивного кригинга. наук. Тотальная среда. 2010 , 408 , 1021–1034. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  42. Курунц, А.; Эршахин, С.; Сонмез, Северная Каролина; Каман, Х.; Уз, И.; Уз, BY; Аслан, Г.Е. Сезонные изменения пространственных изменений некоторых переменных качества подземных вод в большом орошаемом прибрежном средиземноморском регионе Турции. наук. Тотальная среда. 2016 , 554–555 , 53–63. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  43. Ди Гуардо, А.; Финицио, А. Подход мони-моделирования для управления риском выщелачивания пестицидов подземными водами в региональном масштабе. наук. Тотальная среда. 2016 , 545–546 , 200–209. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  44. Ди Гуардо, А.; Финицио, А. Клиент-серверное программное обеспечение для выявления уязвимости подземных вод к пестицидам на региональном уровне. наук. Тотальная среда. 2015 , 530–531 , 247–256. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  45. Чицазан, М.; Табари, MMR; Эйлбейги, М. Анализ временных и пространственных изменений содержания нитратов в грунтовых водах и развитие шлейфа их загрязнения: тематическое исследование в водоносном горизонте Карадж. Окружающая среда. Науки о Земле. 2017 , 76 , 391. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  46. Нааз, А.; Кумар, Б.; Нараян, К.; Шукла, К.; Аншумали. Оценка загрязнения фторидами подземных вод аридных и полуаридных районов тоналит-тронджемитового ряда Центральной Индии. Экспо Здоровье 2015 , 7 , 545–556. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  47. Он, Х.; Цянь, Дж.; Лю, З.; Лу, Ю.; Ма, Л.; Чжао, В.; Канг, Б. Временно-пространственная эволюция загрязнения подземных вод азотом за семь лет в высокоурбанизированном городе на юге Китая. Бык. Окружающая среда. Контам. Токсикол. 2017 , 99 , 753–759. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  48. Ричардс, Г.; Гилмор, штат Техас; Миттельштет, Арканзас; Мессер, ТЛ; Сноу, Д.Д. Динамика нитратов в базовом стоке внутри водоразделов сельскохозяйственного ручья в Небраске, США. Сельское хозяйство. Экосист. Окружающая среда. 2021 , 308 , 107223. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  49. Арслан, Х.; Туран, Н.А.; Демир, Ю.; Гюнгор, А.; Цемек, Б. Оценка пространственных и сезонных изменений загрязнения подземных вод нитратами сельскохозяйственных земель с помощью обычных и индикаторных методов кригинга. Арх. Агрон. Почвоведение. 2017 , 63 , 907–917. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  50. Гош, М.; Пал, ДК; Сантра, С.К. Пространственное картирование и моделирование загрязнения подземных вод мышьяком и оценка риска с помощью метода геопространственной интерполяции. Окружающая среда. Дев. Поддерживать. 2020 , 22 , 2861–2880. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  51. Менхен, А.; Лас Эрас, JD; Алдай, Дж. Дж. Загрязнение пестицидами подземных вод в пилотном бассейне Европейского Союза на реке Хукар (ЮВ-Испания). Окружающая среда. Monit Assess 2017 , 189 , 146. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  52. Чен, С.; Ву, В.; Ху, К.; Ли, В. Влияние изменений в землепользовании и ресурсах ирригационной воды на загрязнение нитратами неглубоких грунтовых вод в масштабе округа. Экол. Сложный. 2010 , 7 , 131–138. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  53. Бой-Рура, М.; Менсио, А.; Мас-Пла, Дж. Временной анализ данных родниковой воды для оценки поступления нитратов в грунтовые воды в сельскохозяйственных районах (Осона, северо-восток Испании). наук. Тотальная среда. 2013 , 452–453 , 433–445. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  54. Ли, К.; Чжан, Х.; Го, С.; Фу, К.; Ляо, Л.; Сюй, Ю.; Ченг, С. Распределение источников загрязнения подземных вод с использованием анализа главных компонентов на территории с разнообразным землепользованием на юго-западе Китая. Окружающая среда. наук. Загрязнение. Рез. 2020 , 27 , 9000–9011. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  55. Аззеллино, А.; Коломбо, Л.; Ломби, С.; Маркези, В.; Пиана, А.; Андреа, М.; Альберти, Л. Диффузное загрязнение подземных вод в функциональных городских районах: необходимость определения фоновых уровней антропогенного диффузного загрязнения. наук. Тотальная среда. 2019 , 656 , 1207–1222. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  56. Мастрочикко, М.; Ди Джузеппе, Д.; Винченци, Ф.; Коломбани, Н.; Кастальделли, Г. Происхождение и судьба хлората в неглубоких грунтовых водах под сельскохозяйственными ландшафтами. Окружающая среда. Загрязнение. 2017 , 231 , 1453–1462. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  57. Юнг, Х.В.; Юн, СТ; Ким, К.Х.; О, СС; Канг, К.Г. Роль непроницаемого слоя в контроле химического состава подземных вод в базальтовом водоносном горизонте под сельскохозяйственным полем, остров Чеджу, Южная Корея. Прил. Геохим. 2014 , 45 , 82–93. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  58. Мачивал, Д.; Джа, М.К. Выявление источников загрязнения подземных вод в системе водоносных горизонтов твердых пород с использованием многомерного статистического анализа и методов геостатистического моделирования на основе ГИС. Дж. Гидрол. Рег. Стад. 2015 , 4 , 80–110. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  59. Чаттерджи, А.; Сара, С.; Сридеви, П.Д.; Селлес, А.; Ахмед, С. Демаркация зон уязвимости фторида в гранитном водоносном горизонте, полузасушливый регион, Теленгана, Индия. Араб. Дж. Геоски. 2017 , 10 , 558. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  60. Джампани, М.; Хюльсманн, С.; Лидл, Р.; Сонкамбл, С.; Ахмед, С.; Амерасингхе, П. Пространственно-временное распределение и химическая характеристика качества подземных вод орошаемой системы сточных вод: тематическое исследование. наук. Тотальная среда. 2018 , 636 , 1089–1098. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  61. Бро, Р. Учебное пособие по хемометрике и интеллектуальным лабораторным системам PARAFAC. Учебное пособие и приложения ; Elsevier BV: Амстердам, Нидерланды, 1997. [ Google Scholar ]
  62. Меллор, ФП; Сей, Э.Э. Использование обобщенных аддитивных смешанных моделей для оценки пространственного, временного и гидрологического контроля над бактериями и нитратами в уязвимом сельскохозяйственном водоносном горизонте. Дж. Контам. Гидрол. 2015 , 182 , 104–116. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  63. Вуд, С.Н. Обобщенные аддитивные модели: введение в R ; CRC Press: Бока-Ратон, Флорида, США, 2017. [ Google Scholar ]
  64. Ван, С.; Тан, К.; Песня, X.; Юань, Р.; Хан, З.; Пан, Ю. Факторы, способствующие загрязнению нитратами в зоне пополнения подземных вод Северо-Китайской равнины. Гидрол. Процесс. 2016 , 30 , 2271–2285. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  65. Цао, Ю.; Тан, К.; Песня, X.; Лю, К.; Чжан Ю. Время пребывания как ключ к комплексной оценке взаимосвязи между изменением землепользования и нитратами в региональных системах подземных вод. Окружающая среда. наук. Процесс. Воздействие 2013 , 15 , 876–885. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  66. Ван, С.; Тан, К.; Песня, X.; Ван, К.; Чжан, Ю.; Юань, Р. Влияние линейного резервуара сточных вод на пополнение подземных вод и геохимическую эволюцию в полузасушливой зоне водораздела озера Байяндянь, Северо-Китайская равнина. наук. Тотальная среда. 2014 , 482–483 , 325–335. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  67. Чжан, В.; Ченг, Дж. Х.; Сиань, QS; Кюи, Дж. Ф.; Тан, XY; Ван, Г.С. Динамика и источники коллоидов в неглубоких грунтовых водах в низинных колодцах и гидроразрывном потоке на наклонных сельскохозяйственных угодьях. Вода Рес. 2019 , 156 , 252–263. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  68. Маклин, Мичиган; Эверс, Л.; Боуман, AW; Бонте, М.; Джонс, У.Р. Статистическое моделирование данных мониторинга загрязнения подземных вод: сравнение пространственных и пространственно-временных методов. наук. Тотальная среда. 2019 , 652 , 1339–1346. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  69. Шривастава, Д.; Сингх, Р.М. Характеристика кривых прорыва и идентификация неизвестного источника загрязнения в системе подземных вод с использованием искусственной нейронной сети (ИНС). Окружающая среда. Судмедэкспертиза 2014 , 15 , 175–189. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  70. Пан, З.; Лу, В.; Чанг, З.; Ван, Х. Одновременная идентификация пространственно-временных характеристик источника загрязнения подземных вод и гидравлических параметров на основе гибридного эвристического алгоритма нейронной сети с глубокой регуляризацией. Дж. Гидрол. 2021 , 600 , 126586. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  71. Хуан, Х.; Ли, Х.; Чжоу, Дж.; Лю, В.; Ли, Дж.; Лю, Б.; Си, Б.; Цзян, Ю. Раннее предупреждение о загрязнении подземных вод на основе модели QTR для регионального управления рисками: тематическое исследование в городе Лоян, Китай. Окружающая среда. Загрязнение. 2020 , 259 , 113900. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  72. Чаудхури, С.; Але, С. Оценка долгосрочного (1960–2010 гг.) загрязнения подземных вод фторидами в Техасе. Дж. Энвайрон. Квал. 2014 , 43 , 1404–1416. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  73. Моран, П.П. Заметки о непрерывных стохастических явлениях. Биометрика 1950 , 37 , 17–23. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  74. Чаудхури, С.; Але, С.; ДеЛон, П.; Раджан, Н. Пространственно-временная изменчивость концентрации нитратов в грунтовых водах в Техасе: с 1960 по 2010 годы. J. Environ. Qual 2012 , 41 , 1806–1817 гг. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  75. Баши-Азгади, С.Н.; Керакян, Р.; Базарган-Лари, MR; Никоо, М.Р. Идентификация источников загрязнения в системах подземных вод: применение теории сожаления и байесовских сетей. Иран. Дж. Наук. Технол. — Пер. Гражданский. англ. 2016 , 40 , 241–249. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  76. Стамп, К.; Журек, AJ; Вахнев, П.; Гарджини, А.; Гемици, А.; Филиппини, М.; Витчак, С. Инструмент дерева решений, поддерживающий оценку уязвимости подземных вод. Окружающая среда. Науки о Земле. 2016 , 75 , 1057. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  77. Феррейра, Д.; Алмейда, Дж.; Саймс, М.; ПресМартин, М. Сельскохозяйственная практика и геостатистическая оценка загрязнения нитратами подземных вод в районе бассейна реки Хукар, Испания. Эмир. Дж. Продовольственное сельское хозяйство. 2016 , 28 , 415. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  78. Перес-Мартин, М.А. Распределенная имитационная модель гидрологического цикла и качества воды, интегрированная в географические информационные системы для крупных бассейнов. Вклад в анализ давления и последствий Рамочной директивы по воде ; Модель Distribuido de Simulac; Политехнический университет Валенсии: Валенсия, Испания, 2005 г. [ Google Scholar ]
  79. Ким, Х.; Сандерсен, ПБ; Якобсен, Р.; Каллесё, AJ; Клаас, Н.; Блихер-Матисен, Г.; Фогед, Н.; Ааманд, Дж.; Хансен, Б. Трехмерная гидрогеохимическая модель переноса и судьбы нитратов в водосборе ледниковых отложений: первый шаг к цифровой модели. наук. Тотальная среда. 2021 , 776 , 146041. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  80. Мишель эль Макдональд, Дж.; Харбо, А.В. Методы исследования водных ресурсов Объединенной геологической службы, Modu Finite-Diffe ; Публикации Геологической службы США: Денвер, Колорадо, США, 1988 г.
  81. Веллман, Т.П.; Кауфман, Л.; Кларк, Б. Зональная оценка внутренней восприимчивости избранных основных водоносных горизонтов Соединенных Штатов. Дж. Гидрол. 2012 , 440–441 , 36–51. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  82. Чжан, Х.; Ян, Р.; Ван, Ю.; Йе, Р. Оценка и прогноз загрязнения нитратами грунтовых вод на равнине Чэнду, юго-запад Китая, связанного с сельским хозяйством. Гидрогеол. Дж. 2019 , 27 , 785–799. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  83. Ян, Л.; Чжэн, К.; Эндрюс, CB; Ван, К. Применение структуры регионального транспортного моделирования для управления нитратным загрязнением подземных вод. Подземные воды 2021 , 59 , 292–307. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  84. Шаффер, MJ; Халворсон, А.Д. Пакет выщелачивания нитратов и экономического анализа (NLEAP): Глава 13, описание и применение модели ; Американское общество почвоведения: Мэдисон, Висконсин, США, 1991. [ Google Scholar ]
  85. Ли, З.; Вэнь, X.; Ху, К.; Ли, Х.; Ли, С.; Чжан, X.; Ху, Б. Региональное моделирование потенциала выщелачивания нитратов из пахотных земель севооборота озимой пшеницы и яровой кукурузы на Северо-Китайской равнине с использованием модели NLEAP-GIS. Сельское хозяйство. Экосист. Окружающая среда. 2020 , 294 , 106861. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  86. Куракос, Г.; Кляйн, Ф.; Кортис, А.; Хартер, Т. Система моделирования загрязнения из неточечных источников подземных вод для оценки долгосрочной динамики вероятностей превышения содержания загрязняющих веществ в колодцах и других местах сброса. Водный ресурс. Рез. 2012 , 48 . [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  87. Банчери, М.; Коппола, А.; Базиль А. Новая модель передаточной функции для оценки времени перемещения растворенных веществ без точечных источников. Дж. Гидрол. 2021 , 598 , 126157. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  88. Ахаван, С.; Абеди-Купай, Дж.; Мусави, Сан-Франциско; Афьюни, М.; Эсламян, СС; Аббаспур, К.К. Применение модели SWAT для исследования выщелачивания нитратов в водоразделе Хамадан-Бахар, Иран. Сельское хозяйство. Экосист. Окружающая среда. 2010 , 139 , 675–688. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  89. Као, Ю.Х.; Лю, CW; Джанг, CS; Зан, Юго-Запад; Лин, К.Х. Оценка загрязнения азотом грунтовых вод на рисовых и горных полях. Пэдди-Уотер-Эквайронвайр. 2011 , 9 , 301–307. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  90. Паркхерст, Л.; Аппело, Руководство пользователя CAJ по Phreeqc (Версия 2) — компьютерной программе для видообразования, пакетного реагирования, одномерного переноса и обратных геохимических расчетов. Водный ресурс. Расследование. Rep. 1999 , 99 , 312. [ Google Scholar ]
  91. Лин, Дж. Х.; Ричардс, доктор медицинских наук; Ага, РГ-Т.; Ченг, младший; Ченг, Х.-П.; Джонс, Н.Л. FEMWATER: Трехмерная компьютерная модель конечных элементов для моделирования зависящего от плотности потока и транспорта в средах с переменной насыщенностью ; Экспериментальная станция инженера водных путей армии США: Виксбург, Массачусетс, США, 1997 г.
  92. Ллопис-Альберт, К.; Паласиос-Маркес, Д.; Мериго, Дж. М. Связанная стохастическая система обратного управления для борьбы с неточечным сельскохозяйственным загрязнением в условиях неопределенности параметров подземных вод. Дж. Гидрол. 2014 , 511 , 10–16. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  93. Пенья-Аро, С.; Пулидо-Веласкес, М.; Саукильо, А. Основа гидроэкономического моделирования для оптимального управления загрязнением подземных вод нитратами в результате сельского хозяйства. Дж. Гидрол. 2009 , 373 , 193–203. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  94. Чжан, З.; Чен, X.; Ченг, К.; Ли, С.; Юэ, Ф.; Пэн, Т.; Уолдрон, С.; Оливер, DM; Соулсби, К. Совместное гидрологическое и биогеохимическое моделирование переноса азота в карстовой критической зоне. наук. Тотальная среда. 2020 , 732 , 138902. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  95. Бейли, RT; Гейтс, ТК; Ахмади, М. Моделирование реактивного переноса селена в сочетании с азотом в орошаемой системе подземных вод регионального масштаба. Дж. Гидрол. 2014 , 515 , 29–46. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  96. Датта, Б.; Чакрабарти, Д.; Дхар, А. Идентификация неизвестных источников загрязнения подземных вод с использованием классической оптимизации со связанным моделированием. Дж. Гидро-Энвайрон. Рез. 2011 , 5 , 25–36. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  97. Восс, CI; Флорида, TAFB Имитационная модель конечных элементов для потока насыщенных и ненасыщенных, зависящих от плотности жидкости потоков подземных вод с переносом энергии или переносом химически активных однокомпонентных растворенных веществ. Водный ресурс. Расследование. Rep. 1984 , 84 , 4369. [ Google Scholar ]
  98. Веселинов В.В.; Александров, Б.С.; О'Мэлли, Д. Идентификация источника загрязнения с использованием полуконтролируемого машинного обучения. Дж. Контам Гидрол. 2018 , 212 , 134–142. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  99. Белушрани, А.; Абед-Мераим, К.; Кардосо, Ж.-Ф.; Мулен, Э. Метод слепого разделения источников с использованием статистики второго порядка. IEEE Транс. Сигнальный процесс. 1997 , 45 , 434–444. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  100. Ли, Д.; Сын, Х.С. Изучение частей объектов путем факторизации неотрицательной матрицы. Летт. Нат. 1999 , 401 , 788–791. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  101. Александров С.; Веселинов В.В. Слепое разделение источников для анализа давления подземных вод на основе неотрицательной матричной факторизации. Водный ресурс. Рез. 2014 , 50 , 7332–7347. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  102. Боттрелл, Ш.; Форд, Д.; Уильямс, П. Карстовая геоморфология и гидрология ; John Wiley & Sons: Хобокен, Нью-Джерси, США, 1991 г.; Том 157. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  103. Альбукерке, штат Мэриленд; Санс, Г.; Оливейра, Сан-Франциско; Мартинес-Алегрия, Р.; Антунес, IMHR Пространственно-временная оценка уязвимости подземных вод — совмещенный подход дистанционного зондирования и ГИС для реконструкции исторического земного покрова. Водный ресурс. Менеджер. 2013 , 27 , 4509–4526. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  104. Элиас, Д.; Ангелики, М.; Василики, М.; Мария, Т.; Кристина З. Геопространственные исследования загрязнения и качества воды подземных вод, подтвержденные спутниковыми данными: пример реки Эврос (Восточное Средиземноморье). Чистое приложение. Геофиз. 2012 , 171 , 977–995. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  105. Виас, М.; Андрео, Б.; Перлз, MJ; Карраско, Ф.; Вадилло, И.; Хименес, П. Предлагаемый метод картирования уязвимости подземных вод в карбонатных (карстовых) водоносных горизонтах: метод COP. Гидрогеол. Дж. 2006 , 14 , 912–925. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  106. Тюрпо, П.; Зини, Л.; Равбар, Н.; Куччи, Ф.; Петрич, М.; Урбанк, Дж. Разработка протокола зонирования карстовых источников воды: применение к классическому карстовому региону (северо-восток Италии и юго-запад Словении). Водный ресурс. Менеджер. 2018 , 32 , 1953–1968. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  107. Живанович, В.; Жемцов И.; Драгишич, В.; Атанакович, Н.; Магазинович, С. Защита карстовых источников подземных вод на основе модели оценки уязвимости, зависящей от времени: тематическое исследование источников Црница, Восточная Сербия. Окружающая среда. Науки о Земле. 2016 , 75 , 1224. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  108. Живанович, В.; Атанакович, Н.; Стоядинович, С. Оценка уязвимости как основа для разграничения санитарных зон карстовых источников подземных вод – практический пример источника Бледерия. Вода 2021 , 13 , 2775. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  109. Дедевану, М.; Бине, С.; Руэ, Ж.Л.; Коке, Ю.; Брюанд, А.; Ноэль, Х. Уязвимость подземных вод и картирование рисков на основе распределения времени пребывания: пространственный анализ для оценки сосредоточенных параметров. Водный ресурс. Менеджер. 2015 , 29 , 5489–5504. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  110. Хакун, В.; Орбан, П.; Дассарг, А.; Бруйер, С. Факторы, контролирующие пространственные и временные закономерности содержания множества пестицидных соединений в подземных водах (меловой водоносный горизонт Эсбай, Бельгия). Окружающая среда. Загрязнение. 2017 , 223 , 185–199. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  111. Ромшу, ЮАР; Дар, РА; Муртаза, КО; Рашид И.; Дар, Ф.А. Гидрохимическая характеристика и оценка загрязнения подземных вод в Джамму Сиваликсе, Индия. Окружающая среда. Монит. Оценивать. 2017 , 189 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  112. Торрес, Нью-Йорк; Ю, Х.; Падилья, И.Ю.; Маккиавелли, RE; Гасемизаде, Р.; Каэли, Д.; Кордеро, Дж. Ф.; Микер, доктор медицинских наук; Альшавабке, А.Н. Влияние гидрогеологических и антропогенных переменных на загрязнение фталатами в эогенетически-карстовых системах подземных вод. Окружающая среда. Загрязнение. 2018 , 237 , 298–307. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  113. Ю, Х.; Гасемизаде, Р.; Падилья, И.; Иризарри, К.; Каэли, Д.; Альшавабке, А. Пространственно-временные изменения концентрации CVOC в карстовых водоносных горизонтах: анализ данных за три десятилетия из Пуэрто-Рико. наук. Тотальная среда. 2015 , 511 , 1–10. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  114. Бутчер, К.; Хаггенбергер, П. Влияние на гидрологию карста трехмерного геологического моделирования с использованием градиентного подхода основания водоносного горизонта. Дж. Гидрол. 2007 , 342 , 184–198. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  115. Эптинг, Дж.; Пейдж, РМ; Окенталер, А.; Хаггенбергер, П. Мониторинг и моделирование карстовых источников на основе процессов — связь между внутренней и конкретной уязвимостью. наук. Тотальная среда. 2018 , 625 , 403–415. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  116. Ли, К.; Ци, Дж.; Син, З.; Ли, С.; Цзян, Ю.; Даниэлеску, С.; Чжу, Х.; Вэй, X.; Мэн, Ф.-Р. Подход к оценке воздействия землепользования и биофизических условий ландшафта на скорость пополнения и азотную нагрузку подземных вод. Сельское хозяйство. Экосист. Окружающая среда. 2014 , 196 , 114–124. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  117. Кавури, П.; Карацас, врач общей практики; Плань, В. Пара моделей южной воды и методология картографии уязвимых мест для работы с карстическими ландшафтами. Гидрогеол. Дж. 2017 , 25 , 1301–1317. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  118. Дирш, Х.-Й.Г. Теплоперенос в пористых средах. В FEFLOW ; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 2014 г.; стр. 673–709. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  119. Бине, С.; Жуано, Э.; Пауэлс, Х.; Альберик, П.; Флехок, К.; Брюанд, А. Водообмен, смешивание и временное хранение между насыщенным карстовым каналом и окружающим водоносным горизонтом: моделирование потока подземных вод и вклады стабильных изотопов воды. Дж. Гидрол. 2017 , 544 , 278–289. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  120. Сурдык, Н.; Гутьеррес, А.; Баран, Н.; Тьери, Д. Сосредоточенная модель для моделирования изменения концентрации нитратов в подземных водах в масштабе водосбора. Дж. Гидрол. 2021 , 596 , 125696. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  121. Тьери, Д.; Сеген, Ж.-Ж. Глобальное моделирование переноса нитратов в гидрогеологическом бассейне для предыдущего этапа L'évolution Des Concentrations в Les Eaux Souterraines Описание Du Modele BICHE Trois Exemples D'application ; Bureau De Recherches Géologiques Et Minières Service Géologique National Département Eau: Орлеан, Франция, 1985.

Категория: Блог
Просмотров: 9
Понимание деградации стекловолокна имеет решающее значение для применения в сухих и влажных условиях, особенно при длительном контакте с водой при температуре выше комнатной. В зависимости от полимерного материала как термореактивные, так и термопластичные матрицы могут допускать проникновение влаги. Следовательно, армирующие волокна, встроенные в полимерную матрицу, могут подвергаться воздействию влаги. Кроме того, в некоторых конструкционных применениях используются волокна, лишенные какой-либо матрицы (сухие волокна), при которых необходимо избегать воздействия воды. Таким образом, во всех этих случаях влага может оказать существенное влияние на армирующие элементы и скорость разрушения. Настоящая работа посвящена влиянию гидротермического старения на механическую прочность длинных волокон E-стекла при погружении в воду при 60, 71 и 82 °C. Модель прогнозирования срока службы была создана с использованием метода Аррениуса, а также построена основная кривая изменения прочности в зависимости от времени выдержки для волокон E-стекла при 60 ° C. Используя этот подход к моделированию, можно приблизительно оценить количество времени, которое потребуется для достижения заданного уровня деградации в заданном диапазоне температур. Сканирующая электронная микроскопия использовалась для оценки морфологических изменений поверхности волокон в результате гидротермального воздействия, а инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье и исследования массового растворения использовались для выяснения механизма потери прочности. можно приблизительно оценить количество времени, которое потребуется для достижения заданного уровня разложения в определенном диапазоне температур. Сканирующая электронная микроскопия использовалась для оценки морфологических изменений поверхности волокон в результате гидротермального воздействия, а инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье и исследования массового растворения использовались для выяснения механизма потери прочности. можно приблизительно оценить количество времени, которое потребуется для достижения заданного уровня разложения в определенном диапазоне температур. Сканирующая электронная микроскопия использовалась для оценки морфологических изменений поверхности волокон в результате гидротермального воздействия, а инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье и исследования массового растворения использовались для выяснения механизма потери прочности.
Ключевые слова:
гидротермическое старение ; E-стекловолокно ; модель Аррениуса ; метод суперпозиции времени и температуры
 

 

1. Введение

Использование армированных волокном полимерных композитов (FRPC) быстро возросло за последние несколько десятилетий из-за их привлекательных механических свойств (прочность, жесткость), сравнительно низкой объемной плотности и превосходной коррозионной стойкости по сравнению с традиционными конструкционными материалами, такими как сталь и алюминий. [ 1 ]. Благодаря чрезвычайно высокому соотношению цены и качества более 95% арматуры, используемой в композитной промышленности, изготовлено из стекловолокна (GF) [2 ] . Коммерчески доступны различные типы стекловолокон (GF). Наиболее распространены E, ECR, R и S-стекла, которые перечислены здесь в порядке возрастания механической прочности [ 3] .]. Оксид бора и фториды добавляются в качестве плавящего агента для облегчения процесса плавления в рецептуре E-стекла. Действующие экологические нормы США и Европы запрещают выбросы бора в атмосферу. Согласно новым нормам, в состав Э-стекла с низким содержанием бора входят SiO 2 (59–60 %), Al 2 O 3 (12–13 %), CaO (22–23 %), MgO (3–4 %). ) ZrO 2 (0,5–1,5 %), NaO (0,6–0,9 %), K 2 O (0–0,2 %), Fe 2 O 3 (0,2 %) и F (0,1 %) [ 4 ]. Одним из важнейших элементов, влияющих на характеристики стекловолокна, является проклейка: органофункциональное силансодержащее покрытие на поверхности волокна, которое способствует прилеганию волокна к матрице.5 ]. Было показано, что проклейка увеличивает межфазную прочность и сохранение прочности композитов, подвергающихся гидротермальному старению [ 2 , 6 ]. Воздействие сырых и влажных условий может ускорить процесс старения композитных материалов, отрицательно влияя на механические свойства и, таким образом, сокращая срок их службы. Старение под воздействием окружающей среды в сочетании с повышенной температурой представляет собой тяжелый случай ускоренного старения [ 7 , 8 , 9 , 10 , 11].]. Примечательно, что различные компоненты композита по-разному подвержены старению окружающей среды. В результате крайне важно понять для каждого компонента кинетику и механизмы старения окружающей среды, чтобы обеспечить экологическую долговечность композита. Всестороннее понимание эффектов старения до сих пор отсутствует, когда композиты используются при длительном воздействии повышенных температур, воды и углеводородов. Данные для оценки времени обслуживания в настоящее время необходимо получать с помощью дорогостоящих и трудоемких процедур испытаний [ 12 ].
Интерес к старению FRPC под воздействием окружающей среды значителен: многие исследования сосредоточены на композитах с E-стеклом в качестве армирующей фазы [ 7 , 9 , 10 , 11 , 13 ]. Давалос и др. [ 7 ] провели исследование долговечности стержней из армированного стекловолокном полимера (GFRP), подвергавшихся воздействию водопроводной воды. Они заявили, что деградация границы между волокном и матрицей была основным механизмом снижения производительности стержней из стеклопластика. Авторы также подчеркнули, что коррозия волокон из-за длительного воздействия может доминировать в процессе разложения. В аналогичном исследовании Idrisi et al. [ 9], устойчивость композита E-стекло/эпоксидная смола была проверена в среде соленой воды. Было обнаружено, что основными причинами потери прочности на разрыв являются разрушение химических связей между волокном и смолой, вызванное химической коррозией, и плохое сцепление между волокнами и смолой, вызванное набуханием смолы из-за водопоглощения, особенно при температуре 90 °C. погружение. Позже Ноамен и др. [ 10] провели исследования гидротермического старения GF-эпоксидных и ламинированных композитов из углеродного волокна и эпоксидной смолы, подвергавшихся воздействию температур 24 ° C, 70 ° C и 90 ° C. Было обнаружено, что водопоглощение подчиняется поведению Фика во всех испытанных ламинатах. Кроме того, сообщалось, что композиты ГФ-эпоксид имеют более высокий коэффициент диффузии из-за их полярности и гидрофильности. Пластификация матрицы под действием влаги и температуры привела к потере механических характеристик. Боббаа и др. [ 11] провели испытания на осевое сжатие и внутреннее давление на композитные трубы, армированные стекловолокном и эпоксидной смолой E-стекла и S-стекла, созданные методом накальной намотки после того, как они были подвергнуты гидротермическому старению при 90 ° C. Давление разрыва и поведение при сжатии кондиционированных образцов были значительно снижены из-за старения под воздействием окружающей среды. По мере увеличения продолжительности старения деградация матрицы и соединения волокна с матрицей увеличивалась, поскольку влага проникала через внешнюю поверхность трубы в смоляную матрицу. В результате снизилась несущая способность композитных труб из стекловолокна E-стекла и S-стекла с эпоксидной смолой. Недавно Борхес и др. [ 13] исследовали поведение водопоглощения ПБТ-GF30 (полибутилентерефталат с 30% коротких стекловолокон) и ПБТ, не содержащего волокна, в сочетании с влиянием на механические свойства материала. Они обнаружили, что PBT поглощает больше воды, чем PBTGF30, хотя и с более высокой скоростью. Было также показано, что диффузия воды подчиняется поведению Фика. Установлена ​​релаксация полимерной цепи вследствие попадания воды, приводящей к потере механических свойств. Химические изменения в ПБТ были выявлены по изменению профиля FTIR материала с 80 ° C до 85 ° C. В недавней работе Шао и др. [ 14] обнаружили, что полиэфирная матрица из стеклопластика не проявляет признаков насыщения водопоглощением после 260 дней погружения в воду при температуре 23 °C, несмотря на снижение прочности на разрыв на 17,5%. Предел прочности стеклопластика при 70 °С снизился на 56,3%, а его водопоглощение увеличилось, а затем снизилось, достигнув даже отрицательных значений. Однако модуль Юнга стеклопластика был практически постоянным при обеих температурах. Аналогичные результаты были получены Grammatikos et al. [ 15 ], которые пришли к выводу, что из-за повышения температуры происходит увеличение влагопоглощения и диффузии воды, причем полный процесс диффузии воды не достигает насыщения. В недавнем исследовании Ghabezi et al. [ 16] исследовали изменения механических свойств образцов стекло/эпоксидного и углеродно-эпоксидного композитов после погружения в ускоренную морскую среду (искусственная морская вода с соленостью 3,5% при комнатной температуре и 60 °C). Они наблюдали изменение микроструктуры и механических свойств композитных ламинатов (микротрещины и разрывы связей между матрицей и волокном), что указывает на явление деградации. Кроме того, снижение прочности на растяжение и сдвиг образцов стекла/эпоксидной смолы было намного выше, чем у образцов углерода/эпоксидной смолы. Напротив, композиты углерод/эпоксидная смола показали более высокое снижение значений прочности на изгиб, чем образцы стекло/эпоксидная смола. Результаты показали, что в композиционных материалах механизмы разрушения сохраняются даже после достижения порога насыщения. Они пришли к выводу, что влияние химической деградации (например, реакции между водой и эпоксидной смолой или разрыва цепи) на потерю механических свойств композитных образцов было больше, чем влияние механического повреждения, такого как напряжение, вызванное поглощением воды. или феномен капиллярности и осмоса. В аналогичном исследовании Guo et al. [17] исследовали гигротермические свойства пултрузионных композитов из углерода, стекла и композитов из гибридного полимера, армированного углеродным/стеклянным волокном (C/GFRP), погружая их в деионизированную воду на срок до 135 дней при 40 °C, 60 °C и 80 °C. Они заявили, что поведение водопоглощения всех трех композитных пластин соответствует первоначальному диффузионному поведению Фика и долгосрочному поведению деградации. При погружении в деионизированную воду термические и механические свойства C/GFRP ухудшались на 29,5% для прочности на сдвиг при коротком луче (SBSS), на 25,8% для прочности на трехточечный изгиб и на 43,1% для температуры стеклования. , соответственно. Диффузия молекул воды привела к обратимому эффекту пластификации смолы и необратимому эффекту релаксации смолы, приводящему к ухудшению свойств. Более того, деградация SBSS была ускорена из-за необратимого разрыва границы раздела волокно/смола. Недавно Мессана и др. [18 ] исследовали влияние гидротермического старения на химические, механические и термические свойства плетеных углеродных и стеклянных волокон с использованием традиционной эпоксидной смолы и усовершенствованного термопластичного полифениленсульфида (ППС). Было замечено, что композиты на основе эпоксидной смолы демонстрируют улучшение свойств за счет увеличения плотности поперечных связей и потерю свойств из-за пластификации матрицы. В композитах ППС матрица была химически стабильной, а снижение прочности происходило из-за повреждений, возникающих в межфазной фазе волокна. Фанг и др. [ 19] исследовали характеристики композитов из поликарбоната, армированного углеродным волокном (CF/PC), подвергшихся воздействию деионизированной воды при 80 °C, и измерили изменения модуля упругости и угла эрозии. Было замечено отклонение максимального угла эрозии композитов из-за гидротермального старения, что указывает на то, что композиты претерпели переход от пластичного к хрупкому поведению. Кроме того, с помощью сканирующего электронного микроскопа были видны трещины и полости, вызванные поглощением воды, что позволяет предположить, что гидротермическое старение приводит к пластификации и разложению композитов CF/PC, что снижает их коррозионную стойкость. Донг и др. [ 20] исследовали долговечность однонаправленных листов полипропилена, армированного стекловолокном (GF/PP), подвергая их воздействию дистиллированной воды и смеси морской воды, морского песка и бетона на срок до 6 месяцев при 45 °C, 25 °C и 60 °C. C и оценили изменение их механических свойств. Результаты показали, что лист GF/PP чрезвычайно чувствителен к погружению в морскую воду при высоких температурах, что приводит к необычно повышенному водопоглощению - 3,4% при 60 °C. После шестимесячного погружения в морскую воду при температуре 25 °C и 60 °C сохранение прочности на растяжение в продольном направлении составило 22,7% и 3,3% соответственно. Лист GF/PP показал значительно лучшее сохранение свойств при погружении в воду; например, при температуре 60 °C в течение шести месяцев сохранение прочности на растяжение в продольном и поперечном направлении составило 79,3% и 84,0% соответственно. Лист GF/PP впитал 0,69% насыщенной воды в воде при 60°C. Плохая граница раздела стекловолокна и полипропилена, относительно небольшая толщина листа и низкая устойчивость стекловолокна к морской воде были факторами, которые привели к снижению механических свойств листа GF/PP. Следует отметить, что предыдущие исследования в основном были сосредоточены на полимерной матрице и границе раздела волокно-матрица, однако изменениям в фазе волокна не уделялось углубленного внимания.
Некоторые исследования стеклопластика показали, что при длительном воздействии гидролитическое разрушение происходит в первую очередь из-за деградации, происходящей в межфазной фазе матрица-волокно и в процессах растворения волокон [ 1 , 3 , 7 , 11 , 21 ]. Благодаря этим открытиям последовали дальнейшие исследования прямого воздействия на ГФ различных средств против старения. Модели, основанные на массовом растворении, в основном использовались для объяснения потери прочности стекловолокон под воздействием неблагоприятных условий окружающей среды [ 1 , 21 , 22 , 23 ]. В своем исследовании Крауклис и др. [ 21] создал модель для оценки массового растворения волокон, подвергшихся воздействию воды при температуре 60 ° C, с использованием кинетики нулевого порядка. Na, K, Ca, Mg, Fe, Al, Si и Cl были среди элементов, выделившихся в процессе разложения, и были найдены постоянные скорости общей потери массы и выделения каждого иона. Показано, что по сравнению с другими элементами наибольший вклад в потерю массы (56,1%) вносит Si. Более того, Джонс и Стюарт [ 24] исследовал коррозию волокон E-стекла в серной кислоте при различных температурах и концентрациях. Они обнаружили, что скорость коррозии в первую очередь не зависит от количества серной кислоты, поскольку осаждение, а не образование комплексных ионов, облегчает удаление ионов из GF. Кроме того, повышение температуры ускоряло скорость коррозии, что описывалось моделями энергии активации на основе Аррениуса. В другом исследовании Wei et al. [ 25 ] базальтовые и стеклянные волокна, подвергнутые воздействию растворов гидроксида натрия и соляной кислоты, показали заметную потерю прочности. Атака гидроксильного иона на каркас SiO 2 , общий для стекла и базальта, привела к потере прочности. В исследовании термического старения, проведенном Feih et al. [ 26], потеря прочности двух типов ГФ (Э-стекла и Адвантекса, заменителя Е-стекла, не содержащего бора) была исследована при температуре до 650 °С и длительности нагрева до 2 часов. Установлено, что зеркальная постоянная стекла, отражающая сетчатую структуру, при термообработке остается постоянной, а снижение прочности обусловлено увеличением дефектов поверхности, оставшихся после термообработки.
В случае композитных труб или резервуаров одной из основных причин выхода из строя является проникновение агрессивных жидкостей либо внутрь через футеровку или облицовку, богатую смолой, либо снаружи через крышку или оболочку, что приводит к повреждению армирующего слоя. Было проведено несколько исследований старения E-стекла под воздействием вредных химикатов и кислот, и большая часть исследований была сосредоточена на этом способе проникновения коррозионной жидкости [ 21 , 22 , 23 , 24 ].]. Возможное попадание агрессивной жидкости за пределы полимерного барьера и воздействие жидкости на сам ГФ могут привести к выходу из строя коррозионностойких труб и подземных резервуаров. Руководствуясь этими наблюдениями, настоящая работа фокусируется на двух основных аспектах, связанных с ГФ. Во-первых, существует ряд применений, в которых основным несущим элементом являются сухие ГФ (т.е. без пропитки полимерной матрицей) [ 27] .] или ГФ встроены в термопластическую матрицу, которая, в зависимости от полимерных материалов, может быть чувствительна к воздействию воды. В таких ситуациях при расчете конструктивных факторов необходимо учитывать возможные значительные колебания характеристик волокна. Поэтому учет изменений физико-механических свойств композитной конструкции требует глубокого понимания процесса деградации прочности сухих ГФ под воздействием гидротермических условий, а также механизмов, вызывающих потерю прочности. Во-вторых, эта работа также направлена ​​на создание основы для многомасштабного исследования деградации FRPC, сосредоточив внимание на понимании изменения прочности волокна при воздействии воды при различных температурах. Конструкции из композиционных материалов часто перепроектируются из-за недостаточности данных по отдельным компонентам. Путем независимого изучения характеристик волокон и матрицы, а затем экстраполяции соответствующих характеристик композитного ламината на основе поведения компонентов можно получить многомасштабный метод, который потенциально может облегчить необходимость проведения всесторонних кампаний по тестированию. Было признано, что для тщательного проектирования необходим полный набор атрибутов; тем не менее, изучение многомасштабного подхода по-прежнему привлекательно из-за его преимуществ при реализации. Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов окружающей среды, которые вызывают преждевременное старение GF, анализ влияния старения на механические свойства и прогнозирование изменений механических свойств с использованием подхода моделирования Аррениуса. может быть разработан многомасштабный метод, который потенциально может облегчить необходимость проведения комплексных кампаний тестирования. Было признано, что для тщательного проектирования необходим полный набор атрибутов; тем не менее, изучение многомасштабного подхода по-прежнему привлекательно из-за его преимуществ при реализации. Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов окружающей среды, которые вызывают преждевременное старение GF, анализ влияния старения на механические свойства и прогнозирование изменений механических свойств с использованием подхода моделирования Аррениуса. может быть разработан многомасштабный метод, который потенциально может облегчить необходимость проведения комплексных кампаний тестирования. Было признано, что для тщательного проектирования необходим полный набор атрибутов; тем не менее, изучение многомасштабного подхода по-прежнему привлекательно из-за его преимуществ при реализации. Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов окружающей среды, которые вызывают преждевременное старение GF, анализ влияния старения на механические свойства и прогнозирование изменений механических свойств с использованием подхода моделирования Аррениуса. изучение многомасштабного подхода по-прежнему привлекательно из-за его преимуществ при реализации. Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов окружающей среды, которые вызывают преждевременное старение GF, анализ влияния старения на механические свойства и прогнозирование изменений механических свойств с использованием подхода моделирования Аррениуса. изучение многомасштабного подхода по-прежнему привлекательно из-за его преимуществ при реализации. Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов окружающей среды, которые вызывают преждевременное старение GF, анализ влияния старения на механические свойства и прогнозирование изменений механических свойств с использованием подхода моделирования Аррениуса.

2. Материалы и методы

2.1. Модель Аррениуса и подход суперпозиции время-температура

Когда температура является основным фактором, ускоряющим старение композитов, для определения срока службы часто используется модель Аррениуса [ 7 , 8 , 28 , 29 ]. Было показано, что для материалов ниже температуры стеклования модель Аррениуса довольно точно предсказывает влияние температуры в экспериментах по ускоренному старению. В основе лежит предположение, что существует единый доминирующий механизм деградации, который не меняется на протяжении всего воздействия, и что скорость деградации ускоряется с увеличением температуры воздействия. Общий вид модели Аррениуса имеет следующий вид:
𝑘= 𝐴 · е x p ( −𝐸а𝑅𝑇) ,или, ln  𝑘= −𝐸а𝑅𝑇+ пер𝐴 к"="А·еИксп−Эар¯Т, или, Ин⁡к"="−Эар¯Т+Ин⁡А 
где k — константа скорости реакции или константа скорости разложения, A — константа, связанная с материалом и средой старения, E a — энергия активации,𝑅р¯— универсальная газовая постоянная, а Т — абсолютная температура. Признавая, что константа скорости реакции обратно пропорциональна времени, k в уравнении Аррениуса часто используется для расчета времени, необходимого для достижения определенной потери прочности материала [ 30 ]. Используя предельные механические свойства и их сохранение, такие как прочность на растяжение, межфазное сопротивление сдвигу, предел ползучести и усталостная прочность, соотношение Аррениуса поэтому часто используется для прогнозирования срока службы полимеров и композитов [28 ] . Процедура прогнозирования включает в себя следующие три основных этапа [ 30 , 31 , 32 ]:
  • Шаг 1. Построение графика значений свойств при определенной температуре в зависимости от времени и построение кривой через точки, отражающие характер деградации.
  • Шаг 2: Определение уровней удерживания, также известных как точки срока службы, представляют собой время, необходимое материалу для достижения заданной степени ухудшения свойств. Они получены непосредственно из подобранной кривой.
  • Шаг 3: Построение логарифма времени удерживания (часы) в зависимости от обратной температуры (1/ T ). Модель создается посредством линейной аппроксимации со значением коэффициента регрессии ( R 2 ) не менее 0,8.
Родственным и широко используемым методом прогнозирования долговечности является метод суперпозиции время-температура (TTS). Он включает в себя расчет коэффициента сдвига для двух температур. Теория TTS утверждает, что качества материала, достигаемые после кратковременного воздействия более высокой температуры, равны качествам, полученным после более длительного воздействия более низкой температуры [ 30 , 31 , 33 ]. Для двух температур T 1 и T 2 T 1 < T 2 определяется выражением :
𝑇𝑆 𝐹 =𝑡1𝑡2= ( 𝐴 ∗ 𝑒𝑥𝑝( -𝐸а𝑅𝑇2) )/(𝐴∗𝑒𝑥𝑝( -𝐸а𝑅𝑇1) )ТСФ"="т1т2"="А∗опыт⁡−Эар¯Т2/А∗опыт⁡−Эар¯Т1
где TSF — коэффициент временного сдвига. Этот процесс включает в себя выбор эталонной температуры и расчет коэффициента сдвига для других температур. Затем наносится натуральный логарифм коэффициента сдвига в зависимости от обратной температуры (1/ T ). Таким образом, согласие с моделью Аррениуса устанавливается посредством линейной аппроксимации со значением коэффициента регрессии ( R2 ) не менее 0,8 [ 31 , 32 ].

2.2. Подготовка материала и образцов

В этом исследовании использовался материал из стекловолокна E (E6DR-735-306B, Jushi, Tongxiang, Zhejiang, China), поскольку он коммерчески доступен и часто используется в промышленности. Размер GF был основан на силане. Замасливатель, точный состав которого является запатентованным, совместим с термопластичными композитами и пригоден для изготовления труб и сосудов с использованием методов намотки накаливания. Каждый ровинг имел номинальный диаметр нити 12 мкм и линейную плотность 0,735 г/м [ 34 ].
Для кондиционирования GF подвергались воздействию водопроводной воды в течение максимальной продолжительности 840 часов (5 недель) при 60 °C и 71 °C и 672 часов (4 недели) при 82 °C. Выбранные температуры соответствуют широкому спектру применений в промышленности, где максимальное температурное воздействие обычно ограничивается составляющими полимера (например, их температурой плавления или стеклования). Старение было ограничено указанными выше сроками из-за наблюдавшихся серьезных эффектов деградации. Предполагалось, что pH водопроводной воды, оцененный в этом исследовании, находится в узком диапазоне, в среднем 7,9 для всех тестов на старение. ГФ фиксированной длины 2,5 м (100 дюймов) были отобраны и погружены в стакан объемом 4 л, как показано на рисунке 1.. Только измерительная длина волокон была погружена в водопроводную воду, чтобы гарантировать, что разрыв волокна был ограничен мерной длиной образца. Затем стакан накрыли алюминиевой фольгой и поместили в печь (см. Рисунок 1 ). Для измерения температуры воды внутри стакана использовались калиброванные термопары. Периодически добавлялась нагретая вода, чтобы компенсировать потери на испарение.
Волокна 11 00070 г001
Рисунок 1. Старение образцов волокна в печи.

2.3. Экспериментальные методы

2.3.1. Тестовая установка для измерения разрывной силы волокна

Испытания волокна на растяжение проводились на воздухе при комнатной температуре (23 °C) с использованием универсальной испытательной машины (тип 810, MTS Systems, Иден-Прейри, Миннесота, США) со специальными захватами Capstan, предназначенными для испытаний волокна (см. Рисунок 2 ) . Все испытания проводились со скоростью перемещения 50 мм/мин и рабочей длиной около 250 мм. По меньшей мере десять образцов были испытаны для каждой продолжительности старения в «сухих» и «влажных» условиях испытаний. При «мокром» тестировании образцы, взятые прямо из печи, тестировались без высыхания. Напротив, образцы для «сухого» тестирования перед тестированием оставляли сохнуть при комнатной температуре в течение как минимум 24 часов. Значительное снижение испытательной нагрузки считалось признаком разрушения образца, а максимальную нагрузку из кривой нагрузка-перемещение принимали за разрушающую нагрузку. фигура 2B изображает разрушение волокна при достижении максимальной нагрузки, т. е. пряди волокна после разрушения стали нечеткими, напоминая пряжу из мохера. Примечательно, что некоторые нити оставались в различных состояниях напряжения даже после разрушения образца. Все испытания проводились по стандартам ASTM D 2256M-10 и ASTM D2343-17 [ 35 , 36 ].
Волокна 11 00070 г002
Рисунок 2. Механические испытания стекловолокна с использованием захватов Capstan: ( A ) до испытания и ( B ) после разрушения.

2.3.2. Эксперименты по массовому растворению

Чтобы понять, какие элементы высвобождаются в процессе старения, были проведены исследования массового растворения стеклянных волокон, состаренных в течение 168 часов (1 неделю) при 60 °C и 82 °C. Было отобрано семь нитей волокон длиной 75 мм каждая и средней массой 0,4 г. Эти секции прядей погружали в пластиковые пробирки, наполненные 50 мл деионизированной воды. Чтобы улавливать любые элементы, которые могли выделяться из трубок для кондиционирования, образцы эталонной воды без волокон одновременно подвергались воздействию условий старения, которым подвергались волокна. Концентрацию растворенных ионов в воде измеряли с помощью спектрометра типа iCAP6300 Duo/ICP-OES (Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США).

2.3.3. Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье

Инфракрасную спектроскопию с преобразованием Фурье (FTIR) исходных и кондиционированных волокон выполняли с использованием FTIR-спектрометра Nicolet Is50 (Thermo Fisher Scientific). В этом методе инфракрасный спектр создавался на основе поглощения электромагнитного излучения на частотах, соответствующих вибрации наборов химических связей внутри молекулы. Состаренные образцы сушили при комнатной температуре в течение 24 часов и хранили в контролируемой среде перед проведением тестов FTIR. Образцы исследовали в режиме ослабленного полного отражения (НПВО) с помощью алмазного детектора в диапазоне 400–4000 см- 1 с разрешением 4 см -1 /мин.

2.3.4. Сканирующая электронная микроскопия

Сканирующую электронную микроскопию (СЭМ) проводили с помощью прибора S-4800 (Hitachi, Токио, Япония) для изучения морфологии поверхности несостаренных и гидротермически состаренных волокон. Перед визуализацией образцы были покрыты слоем золота с использованием оборудования для напыления золота (Desk II, Дентон, Мурстаун, Нью-Джерси, США). Применялось ускоряющее напряжение 10 кВ и ток эмиссии 10 мкА. Изображения СЭМ были получены при двух разных уровнях увеличения.

3. Результаты и их обсуждение

3.1. Изменение прочности волокна

Предел прочности GFs варьируется статистически, и поэтому прочность часто определяется количественно в сочетании со статистикой Вейбулла [ 37 ]. Для получения соответствующей статистики необходимо провести массовое тестирование волокон в диапазоне 40–100 отдельных волокон для каждого состояния. Параметры Вейбулла отдельных волокон также можно рассчитать обратно при условии, что кривые нагрузка-перемещение правильно измерены. В этом исследовании изучалось относительное изменение прочности волокна после различной продолжительности воздействия воды при 60 °C, 71 °C и 82 °C. Измерения пиковой нагрузки при испытании одного пучка волокон было достаточно, чтобы изучить изменения прочности, предполагая, что модули Вейбулла и Янга остаются постоянными и что воздействие воды влияет исключительно на характеристическую прочность волокон [38] .]. Изменения прочности волокна можно выразить как разрывную прочность (сН/Текс), которая представляет собой максимальную нагрузку (в Н), деленную на линейную плотность (в Текс = г/км) стекловолокна, или прочность на разрыв, которая представляет собой разрывная нагрузка, деленная на площадь поперечного сечения волокна. График нагрузки-перемещения для нетронутого образца GF, испытанного при комнатной температуре, изображен на рисунке 3 . Пунктирная линия обозначает линейный участок кривой нагрузка-перемещение, отображающий область Гука. Любое провисание волокна обозначается как l 0 , см. рисунок 3., и соответствующее ему смещение неточно отражает поведение волокна, поскольку пряди обычно скользят и затягиваются на захватах при нагрузке. Однако, поскольку максимальная нагрузка является единственным важным свойством, поскольку она служит основой для расчета прочности волокна, эффект провисания волокна мало учитывался. В этом исследовании сохранение или снижение прочности использовалось для сравнения изменений механических характеристик волокон при различной продолжительности старения и температуре. Поэтому прочность и прочность на разрыв стали равноценными данными. Следует отметить, что первоначальная прочность ГФ была несколько ниже приведенной в паспорте производителя [ 34] .]. Причины этих различий могут быть связаны с различиями в методах и условиях испытаний, такими как трение между волокнами, а также смещение или скручивание волокон во время тестирования. Однако, поскольку эта статья в основном посвящена пониманию относительных изменений прочности из-за старения, более низкая прочность по сравнению со спецификациями производителя не имела значения для результатов этого исследования.
Волокна 11 00070 г003
Рисунок 3. График зависимости нагрузки от смещения по результатам испытания на растяжение образца GF.
Была установлена ​​большая разница в значениях прочности между волокнами, испытанными во «мокром» и «сухом» состоянии, см. Рисунок 4А и Рисунок 4.Б соответственно. Столбики ошибок на этих графиках обозначают одно стандартное отклонение от среднего значения. Данные с пометкой «Базовый уровень» относятся к образцам, которые были протестированы в том виде, в котором они были получены от производителя, то есть без старения. Влажные образцы показали значительно меньшую прочность, чем сухие образцы, при любой продолжительности старения и температуре. Самые низкие значения прочности наблюдались у волокон, состаренных при 82°C в течение 672 часов (4 недели), при этом снижение прочности составило почти 77% для волокон, испытанных во влажных условиях, и 55%-ное снижение прочности для высушенных волокон. Авторы настоящей статьи постулируют, что когда волокна испытываются во влажных условиях, вода между нитями действует как смазка, которая противодействует любому распределению нагрузки от слабых или сломанных нитей к более сильным. И наоборот, в сухих волокнах трение больше, что способствует механизмам распределения нагрузки между нитями и, таким образом, большая прочность волокна, которая аналогична нитям, внедренным в полимерную матрицу, но в гораздо меньшей степени. Альтернативный постулат заключается в том, что деградация волокна может быть в некоторой степени обратима после высыхания. Однако, как показано далее в этом тексте, при микроскопическом анализе были обнаружены доказательства повреждения волокон. Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования последствий деградации. Значения прочности снизились на 62% и 55% (испытание во влажном состоянии) и на 45% и 32% (испытание в сухом состоянии) для волокон, состаренных при 71°C и 60°C в течение 840 часов (5 недель) соответственно. Аналогичным образом, когда сравнивали снижение значений прочности для волокон, состаренных при 82 °C, 71 °C и 60 °C в течение 168 часов (1 неделю), снижение составило 49%, 41%, 33% (влажное) и 32%, 23% и 12% (сухие) соответственно. Эти данные демонстрируют серьезность последствий гидротермального воздействия на ГФ. поскольку волокна значительно потеряли прочность даже после 1 недели воздействия повышенных температур. Предположительно, снижение прочности было главным образом вызвано воздействием воды на каркас Si-O-Si, который служит основой для GF и будет подробно обсуждаться позже в этой статье.
Волокна 11 00070 г004
Рисунок 4. Сохранение прочности после воздействия при 60 °C, 71 °C и 82 °C: ( A ) Образцы, испытанные «влажными», и ( B ) Образцы, испытанные «сухими».

3.2. Прогнозирование долгосрочного поведения и срока службы стекловолокна

В основе принятой здесь методологии прогнозирования лежит базовое соотношение Аррениуса и метод суперпозиции времени и температуры. Соответствующие этапы анализа и ссылки уже были приведены в разделе 2 . Для анализа использовались данные для волокон, испытанных в сухом состоянии. Метод Аррениуса иногда также называют подходом с заранее установленным сроком службы, где первый шаг включает представление значений сохранения прочности в виде подобранной кривой с высоким значением R 2 ( > 0,8). Уравнение (3) описывает связь в этой модели между сохранением производительности Y и временем деградации t. Эта модель обычно используется для представления значений удерживания при различных температурах для композитных материалов, подвергающихся гидротермическому старению [ 32 ]. Хотя показано, что эта модель дала хорошее согласие для данных условий испытаний, авторы не претендуют на универсальную применимость этой модели для прогнозирования старения волокна, и рекомендуются дальнейшие исследования в этом контексте.
𝑌"="𝐴1𝑒 𝑥 𝑝- (𝑡𝜏)+𝑌0Да"="А1еИксп−т�+Да0
где Y представляет собой сохранение механических свойств, t — время воздействия, а τ , A 1 и Y 0 — параметры аппроксимации регрессии. Значения коэффициентов регрессии приведены в таблице 1 , а сохранение прочности на разрыв показано на рисунке 5 как функция времени для различных температур. Ан𝐸а/𝑅Эа/р¯Значение, дающее лучший коэффициент регрессии для всех трех уровней удержания, было выбрано и применено соответствующим образом. Примечательно, что различные кривые регрессии показали значения R 2 по меньшей мере 0,98, что подтверждает подход Аррениуса и его предположение о том, что материал демонстрирует один и тот же механизм разложения при различных температурах старения.
Волокна 11 00070 г005
Рисунок 5. Сохранение прочности на разрыв в зависимости от продолжительности старения волокон, протестированных в сухом состоянии. Сплошные линии представляют собой подобранные кривые в соответствии с уравнением (3) и коэффициентами регрессии в таблице 1 .
Таблица 1. Коэффициенты регрессии согласно уравнению (3) для подобранных кривых на рисунке 5 , основанных на данных испытаний волокон, испытанных в «сухом виде», и𝐸а/𝑅Эа/р¯значения, относящиеся к наклонам графика Аррениуса на рисунке 6 .
Волокна 11 00070 г006
Рисунок 6. Графики Аррениуса расчетного гидротермального срока службы для различных уровней сохранения прочности.
Следующий шаг анализа заключался в построении графика логарифма времени достижения значений удерживания в зависимости от 1000/ T , где T — температура, выраженная в единицах Кельвина. Для этого исследования были выбраны уровни сохранения прочности 70%, 80% и 90%. В технической литературе для композиционных материалов предлагается значение удерживания 50% [ 30 , 31 ]. Однако как для сухих волокон, так и для волокон внутри матрицы авторы настоящей статьи считают значительной потерю свойств даже всего на 10–30%; следовательно, это было оправданием для выбора вышеупомянутых уровней удержания. Графики Аррениуса для различных значений удерживания показаны на рисунке 6.. Подобранные прямые линии для различных уровней удержания параллельны и имеют значения R 2 очень близкие к единице, что доказывает достоверность теста на ускоренное разрушение и применимость этой модели для прогнозирования потери прочности на разрыв GF. Сообщалось, что энергия активации E-стекла находится в диапазоне от 55 до 79 кДж/моль в щелочных растворах [ 3 , 23 ]. В настоящей работе по наклону графиков рассчитана энергия активации 56,6 кДж/моль (для удобства𝐸а/𝑅Эа/р¯данные приведены в таблице 1 ), что находится в пределах диапазона, указанного в технической литературе. Таким образом, использование модели Аррениуса для оценки срока службы ГФ в условиях гидротермального старения оказалось эффективным. Например, если экстраполировать кривые на комнатную температуру (23 °C), время выдержки для достижения уровней хранения 70%, 80% и 90% прогнозируется как 372 дня, 193 дня и 79 дней соответственно.
Ссылаясь на уравнение (2), коэффициенты сдвига были определены путем проверки с применением подхода, аналогичного другой работе [ 33 ], и взятием контрольной температуры равной 60 °C. Используя принцип TTS в сочетании с теорией Аррениуса, можно описать влияние температуры на прочность на разрыв ГФ. Времена воздействия были умножены на соответствующие им коэффициенты сдвига при каждой температуре и нанесены на график, как показано на рисунке 7А. Наконец, наблюдалась линейная зависимость (с R 2 = 0,99), когда логарифм коэффициентов сдвига был построен против обратной зависимости абсолютная температура, как показано на рисунке 7.B. Эти результаты показывают, что в пределах исследованного диапазона температур модель Аррениуса может адекватно отражать влияние температуры на гидротермальное старение и, таким образом, на прочность на разрыв исследуемого материала GF. Таким образом, показано, что эта теория, используемая здесь, эффективна для прогнозирования потери свойств при других представляющих интерес температурах старения.
Волокна 11 00070 g007
Рисунок 7. ( А ) Основная кривая ТТС при 60 °C для стекловолокна; ( B ) График Аррениуса коэффициентов сдвига.

3.3. Элементы, выделяющиеся при разложении, и соответствующие химические реакции

Эксперименты по массовому растворению ГФ, выдержанных при 60 °C и 82 °C в течение 168 часов (1 неделя), показали, что высвободились следующие элементы, расположенные в порядке убывания концентрации в растворе: Si, Ca, Al , Na, Mg, K, S, Fe. Соответствующие данные приведены в таблице 2.. В химическом составе ГФ присутствовали все обнаруженные элементы, за исключением серы, происхождение которой неясно. Было высказано предположение, что S возник в результате внешнего загрязнения или был остатком процесса изготовления GF. Тенденция увеличения концентрации с температурой установлена ​​для всех элементов, за исключением Fe и K, которые имели примерно одинаковые значения концентрации при 60 °С и 82 °С. Примечательно, что количество выделившегося Si после старения волокон в течение 168 ч при 82 °С было почти на 75 % выше, чем при 60 °С за ту же продолжительность. Это обнаруженное высвобождение элементов согласуется с предыдущими исследованиями [ 21 , 23 , 39].]. Соответствующие химические реакции изображены уравнениями (4)–(10). Эти наблюдения подтверждают гипотезу о том, что в результате гидротермального старения ГФ повредили каркас Si-O-Si, что привело к значительному высвобождению ионов Si и других элементов.
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 - 𝑆 𝑖 ≡ ) +𝑂 𝐻− → ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻) + ( ≡ 𝑆 𝑖 -𝑂− )≡Ся−О−Ся≡+ОЧАС− →≡Ся−ОЧАС+≡Ся−О− 
( ≡ 𝑆 𝑖 -𝑂− ) +𝐻2𝑂 ↔ ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻 ) +𝑂 𝐻−≡Ся−О− +ЧАС2О↔ ≡Ся−ОЧАС+ОЧАС−
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 𝐾) +𝐻2𝑂 → ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻) +𝑂 𝐻−+𝐾+≡Ся−ОК+ЧАС2О→≡Ся−ОЧАС+ОЧАС−+К+
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 - 𝐴 𝑙 = ) +𝐻2𝑂 → ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻) + ( = 𝐴 𝑙 − 𝑂 𝐻)≡Ся−О−Ал"="+ЧАС2О→≡Ся−ОЧАС+"="Ал−ОЧАС
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 )2𝑀 𝑔 +𝐻2𝑂 → 2 ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻) +2𝑂 𝐻−+𝑀 𝑔2 +(≡Ся−О)2Мг+ЧАС2О→2≡Ся−ОЧАС+2ОЧАС−+Мг2+
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 )2𝐶 𝑎 +𝐻2𝑂 → 2 ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻) +2𝑂 𝐻−+𝐶 𝑎2 +(≡Ся−О)2Са+ЧАС2О→2≡Ся−ОЧАС+2ОЧАС−+Са2+
( ≡ 𝑆 𝑖 - 𝑂 - 𝑁𝑎 ) +𝐻2𝑂 ↔ ( ≡ 𝑆 𝑖 − 𝑂 𝐻  ) +𝑂 𝐻−+𝑁𝑎+≡Ся−О−На+ЧАС2О ↔ ≡Ся−ОЧАС+ОЧАС−+На+
Таблица 2. Масса элементов, выделившихся из образцов стекловолокна, выдержанных в воде при 60 °С и 82 °С в течение 168 ч (1 неделя).

3.4. Результаты FTIR-анализа

Спектр пропускания, полученный в результате FTIR-анализа, изображен на рисунке 8А , где широкие пики при волновых числах около 685 см -1 и 900 см -1 можно отнести к изгибным колебаниям Si-O и валентным колебаниям Si-O-Si соответственно [ 40 , 41 ]. Согласно закону Бера-Ламберта, интенсивность пика или высота пика могут быть связаны с концентрацией видов внутри образца [ 42 ]. На вибрацию химической связи влияет ее окружение. Образец может поглощать излучение с разными волновыми числами в ИК-диапазоне, как если бы он подвергался химическому воздействию более разнообразных волновых чисел. Из-за чрезвычайно ближнего порядка в стекле вместо острых пиков при 685 см -1 были видны широкие полосы.и 900 см -1 для тестируемых ГФ. Как видно из спектра, между волновыми числами от 400 см -1 до 1800 см -1 новых полос не возникло . Вместо этого наблюдалось снижение интенсивности пиков базовой линии по сравнению со старыми образцами. Наблюдалось резкое снижение интенсивности пиков около 685 см -1 и 900 см -1 , при этом наименьшая интенсивность наблюдалась у образцов GF в возрасте 672 часов (4 недели) при 82 °C, за которыми следовали образцы в возрасте 840 часов (5 недель). ) при 71 °С и 60 °С соответственно.
Волокна 11 00070 г008
Рисунок 8. ( A ) FTIR-спектр для нетронутых и состаренных стеклянных волокон и ( B ) Изменения интенсивности пиков Si-O-Si при волновом числе 900 см -1 .
На рисунке 8B показано изменение значений коэффициента пропускания, соответствующее пикам Si-O-Si, возникающим при волновом числе около 900 см -1.. Наблюдался устойчивый рост значений пропускания по мере увеличения температуры и продолжительности старения, что подразумевало снижение пиковой интенсивности и значений поглощения. Образцы, выдержанные в течение 672 часов (4 недели) при 82 °C, имели наибольшее увеличение значений пропускания (20%), т. е. наибольшее снижение пиковой интенсивности. Аналогично, образцы, выдержанные в течение 840 часов (5 недель) при 71 °C и 60 °C, показали увеличение значений пропускания на 18% и 14% соответственно, что приводит к соответствующему снижению значений интенсивности. Здесь упор был сделан на сокращение длительности старения и температуры старения, а не на указание абсолютных значений вариаций, что может быть не во всех случаях верно. Наблюдаемое снижение интенсивности подтвердило гидротермальное воздействие на каркас Si-O-Si, который составляет основу GF. либо ослабление связи, либо разрыв связей, приводящий к высвобождению ионов в результате реакций, выделенных в предыдущем разделе. Таким образом, FTIR-анализ предоставил дальнейшее подтверждение того, что возрастающее снижение прочности на разрыв в GF, вызванное длительным и более суровым гидротермальным старением, было результатом прогрессирующего повреждения каркаса Si-O-Si в GF.

3.5. Морфологический анализ

СЭМ-изображения стеклянных волокон показаны на рисунке 9 , где в верхнем ряду показана поверхность исходного волокна, в среднем ряду — поверхность волокон, состаренных при 60 °C, 71 °C и 82 °C в течение 168 часов (1 неделю), а в нижнем ряду поверхности образцов, выдержанных в течение 840 часов (5 недель) при 60 °С и 71 °С (слева) и 672 ч (4 недели) при 82 °С (справа). Примечательно, что волокна, выдержанные в течение 4 недель при температуре 82 °C, показали значительное ухудшение поверхности по сравнению с первичными волокнами, которые имели гладкую поверхность без заметных дефектов. У волокон, подвергшихся старению, помимо шероховатости поверхности, можно было наблюдать определенные отложения на поверхности волокна. Предположительно, эти отложения возникли в результате проклейки волокон при разрушении в водопроводной воде или в результате химических реакций, приводящих к потере массы, как обсуждалось в разделе 3.3., и поскольку высвободившиеся элементы могли образовать новое химическое соединение на поверхности волокна. Эффект гидротермального старения был менее серьезным для волокон, состаренных в течение 1 недели при 60 °C, 71 °C и 82 °C, по сравнению с волокном, состаренным в течение более длительного времени при аналогичных температурах. Кроме того, было замечено, что уровень деградации увеличивается с повышением температуры старения. Изображения СЭМ на рисунке 9 дают представление о прогрессировании повреждений, начиная с поверхности волокна и распространяясь глубже в материал по мере старения. Примечательно, что некоторые участки волокнистого материала, похоже, отслоились. Сходства можно было установить при сравнении существующих изображений СЭМ с изображениями, указанными в технической литературе для ГФ, подвергшихся воздействию щелочного раствора [ 25] .]. Учитывая выраженную потерю механических свойств после старения при 82 °C по сравнению с волокнами, состаренными при 71 °C и 60 °C, понятно, что химическая деградация была более агрессивной при 82 °C и затронула большую часть материала GF. СЭМ-изображения состаренного волокна выявили структурные повреждения, возникающие на поверхности волокна, что приводит не только к деградации материала, но и к появлению повышенных напряжений и точек трения, причем последние два фактора дополнительно способствуют преждевременному разрушению нити при растягивающей нагрузке.
Волокна 11 00070 g009
Рисунок 9. СЭМ-изображения, показывающие поверхности стекловолокна до и после старения. Базовая линия чистого волокна ( верхний ряд ); выдержка при 60°С, 71°С и 82°С в течение 1 недели ( средний ряд ); и в течение 5 недель при 60°С и 71°С и 4 недель при 82°С ( нижний ряд ).

4. Выводы

Механические испытания образцов волокна из Е-стекла были проведены для изучения эффектов гидротермического старения при трех повышенных температурах. Образцы волокна испытывали либо после высыхания, либо во влажном состоянии. После старения в водопроводной воде волокнистые материалы обычно теряли прочность на разрыв, при этом волокна, испытанные во влажных условиях, показали наиболее значительное снижение прочности. Остаточная прочность на разрыв снижалась по мере увеличения времени погружения и температуры старения, однако скорость снижения со временем замедлялась. Результаты массового растворения и измерений FTIR показали, что гидротермальное воздействие вызвало разрушение каркаса Si-O-Si в материале E-стекла в сочетании с потерей размера, что привело к существенному снижению прочности на разрыв. Этот вывод был дополнительно подтвержден данными СЭМ.
Аналитическая модель, основанная на теории Аррениуса, была принята для прогнозирования сохранения прочности волокон E-стекла при старении. Модель Аррениуса была подтверждена экспериментальными данными, доказав ее широкую применимость. Энергия активации, рассчитанная по модели Аррениуса, составила 56,6 кДж, что согласуется со значениями, приведенными в технической литературе. На основе разработанной модели время достижения уровней удерживания 70%, 80% и 90% при комнатной температуре (23 °C) было рассчитано как 372 дня, 193 дня и 79 дней соответственно. Мастер-кривая была создана с использованием метода суперпозиции время-температура для эталонной температуры 60 °C. Подход к моделированию оказался согласующимся с экспериментальными данными и дал разумные результаты. Все еще,
Хотя в центре внимания нынешней кампании тестирования и моделирования было только E-стекло, предполагалось, что общая стратегия справедлива для всех типов стекловолокон и, возможно, подобных материалов, таких как базальтовые волокна. Эти результаты дают новое представление о значительном снижении механических характеристик волокон E-стекла при воздействии воды и температуры. После завершения дополнительных исследований старения технических волокон созданные инструменты могут стать инструментом для прогнозирования и отслеживания долгосрочных характеристик волокон в инженерных приложениях. Кроме того, интересно выяснить, могут ли результаты этого исследования лечь в основу многомасштабного подхода при прогнозировании характеристик композитов с полимерной матрицей, армированных волокном, что может включать изучение характеристик волокон, матрицы,

Вклад автора

Концептуализация, JS, JPM и HN; методология, программное обеспечение, валидация, JS, HN и JPM; формальный анализ, расследование, обработка данных, JS; ресурсы, HN и PM; написание — подготовка первоначального проекта, JS, JPM и HN; написание — обзор и редактирование, JS, JPM, HN и PM; визуализация, JS и PM; надзор, JPM, HN и PM; администрация проекта, HN и PM; приобретение финансирования, ПМ. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование и APC совместно финансировались компанией Shawcor Ltd. и Советом естественных наук и инженерных исследований Канады посредством гранта Альянса с номером гранта ALLRP 568487-21.

Заявление о доступности данных

Данные, подтверждающие выводы этого исследования, доступны в статье и по запросу у соответствующего автора.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Митула Пателя за помощь в проведении механических испытаний. Кроме того, авторы хотели бы выразить признательность за услуги, предоставленные центром NanoFAB в Университете Альберты для проведения тестов FTIR и SEM.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Крауклис, А.Е.; Гагани, А.И.; Эхтермейер, ATJC Долгосрочная гидролитическая деградация богатой проклейкой промежуточной фазы композита. Покрытия 2019 , 9 , 263. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  2. Томасон, Дж.Л. Калибровка стекловолокна: обзор. Композиции. Часть А Приложение. наук. 2019 , 127 , 105619. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  3. Крауклис, А.Е.; Гагани, А.И.; Вегере, К.; Калнина И.; Клавинс, М.; Эхтермейер, А.Т. Кинетика растворения R-стекловолокон: влияние кислотности воды, температуры и коррозии под напряжением. Волокна 2019 , 7 , 22. [ Google Scholar ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  4. Мальтиг, Б.; Кёсев Ю. Неорганические и композиционные волокна: производство, свойства и применение ; Woodhead Publishing: Даксфорд, Великобритания, 2018 г.; ISBN 978-0-08-102229-0. [ Академика Google ]
  5. Фейх, С.; Вэй, Дж.; Кингшотт, П.; Соренсен, Б.Ф. Влияние размера волокна на прочность и вязкость разрушения стекловолокнистых композитов. Композиции. Часть А Приложение. наук. 2005 , 36 , 245–255. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Ишак, З.М.; Арифин А.; Сенави, Р. Влияние гигротермического старения и силанового связующего агента на свойства растяжения формованных под давлением композитов из поли(бутилентерефталата), армированных коротким стекловолокном. Евро. Полим. Дж. 2001 , 37 , 1635–1647. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  7. Давалос, Дж. Ф.; Чен, Ю.; Рэй, И. Модели долгосрочного прогнозирования долговечности стержней из стеклопластика в бетонной среде. Дж. Компос. Матер. 2012 , 46 , 1899–1914. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Сильва, Массачусетс; да Фонсека, бакалавр наук; Бискайя, Х. Об оценках долговечности стеклопластика на основе ускоренных испытаний. Композиции. Структура. 2014 , 116 , 377–387. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Идриси, АХ; Мурад, А.-Х.И.; Абдель-Магид, Б.М.; Шивамурти, Б. Исследование долговечности композита E-стекло/эпоксидная смола при воздействии морской воды при повышенной температуре. Полимеры 2021 , 13 , 2182. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  10. Гермази, Н.; Тарьем, АБ; Ксури, И.; Айеди, Х.Ф. О долговечности композитов FRP для авиационных конструкций в условиях гигротермического кондиционирования. Композиции. Часть Б, англ. 2016 , 85 , 294–304. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Боббаа, С.; Лемана, З.; Заинудина Э.; Сапуана, С. Влияние гидротермического старения на композитные трубы из E-стекла и S-стекла/эпоксидной смолы. Дж. Матер. Окружающая среда. наук. 2019 , 10 , 790–804. [ Академика Google ]
  12. Эхтермейер, АТ; Крауклис, А.Е.; Гагани, А.И.; Зэтер, Э. Старение стеклянных и углеродных волокон при нулевом напряжении в воде и масле. Снижение прочности объясняется кинетикой растворения. Волокна 2019 , 7 , 107. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  13. Борхес, CS; Ахаван-Сафар, А.; Маркес, Э.А.; Карбас, Р.Дж.; Уеффинг, К.; Вайсгребер, П.; да Силва, Л.Ф. Влияние проникновения воды на механические и химические свойства полибутилентерефталата, армированного стекловолокном. Материалы 2021 , 14 , 1261. [ Google Scholar ] [ CrosRef ]
  14. Шао, Ю.; Куадио, С. Долговечность композитных шпунтовых свай из стекловолокна в воде. Дж. Компос. Констр. 2022 , 6 , 280–287. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  15. Грамматикос, SA; Эвернден, М.; Митчелс, Дж.; Зафари, Б.; Моттрам, Дж.Т.; Папаниколау, Г.К. О реакции на гигротермическое старение пултрузионных стеклопластиков, используемых в гражданском строительстве. Матер. Дес. 2016 , 96 , 283–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  16. Габези, П.; Харрисон, Н.М. Гигротермическое разрушение углеродно-эпоксидных и стекло/эпоксидных композитных ламинатов, состаренных в морской среде (механизм разложения, механические и физико-химические свойства). Дж. Матер. наук. 2022 , 57 , 4239–4254. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Го, Р.; Сиань, Г.; Ли, Ф.; Ли, К.; Хонг, Б. Гигротермическая стойкость пултрузионных углеродных, стеклянных и эпоксидных композитов, армированных гибридным углеродно-стеклянным волокном. Констр. Строить. Матер. 2022 , 315 , 125710. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  18. Мессана, А.; Эйрале, АГ; Феррарис, А.; Сиска, Л.; Карелло, М. Корреляция между термомеханическими свойствами и химическим составом состаренных термопластов и термореактивных пластиков, армированных волокном. Матервисс. Верксттех. 2017 , 48 , 447–455. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Фанг, М.; Чжан, Н.; Хуанг, М.; Лу, Б.; Ламнавар, К.; Лю, К.; Шен, К. Влияние гидротермического старения поликарбонатных композитов, армированных углеродным волокном, на механические характеристики и устойчивость к песчаной эрозии. Полимеры 2020 , 12 , 2453. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  20. Донг, С.; Чжоу, П.; Го, Р.; Ли, К.; Сиань, Г. Исследование долговечности полипропиленового листа, армированного стекловолокном, в условиях бетона, моделирующего морскую воду и морской песок. Дж. Матер. Рез. Технол. 2022 , 20 , 1079–1092. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  21. Крауклис, А.Е.; Эхтермейер, А.Т. Долговременное растворение стекловолокон в воде, описываемое кинетической моделью цилиндра растворения нулевого порядка: потеря массы и уменьшение радиуса. Открыть хим. 2018 , 16 , 1189–1199. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Башир, С.; Ян, Л.; Лиггат, Дж.; Томасон, Дж. Кинетика растворения стекловолокна в горячем щелочном растворе. Дж. Матер. наук. 2018 , 53 , 1710–1722. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  23. Мишикова Л.; Лишка, М.; Галускова Д. Коррозия волокон Е-стекла в дистиллированной воде. Керам. Силик. 2007 , 51 , 131–135. [ Академика Google ]
  24. Джонс, Р.; Стюарт, Дж. Кинетика коррозии волокон из электронного стекла в серной кислоте. Дж. Некристаллический. Твердые тела 2010 , 356 , 2433–2436. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Вэй, Б.; Цао, Х.; Сонг, С. Контраст поведения базальтовых и стеклянных волокон при растяжении после химической обработки. Матер. Дес. 2010 , 31 , 4244–4250. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  26. Фейх, С.; Манатпон, К.; Матис, З.; Гибсон, А.; Муриц А. Деградация прочности стекловолокна при высоких температурах. Дж. Матер. наук. 2009 , 44 , 392–400. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  27. Композитная труба Shawcor. Доступно онлайн: https://www.shawcor.com/composite-systems/composite-linepipe (по состоянию на 22 января 2022 г.).
  28. Старкова О.; Гагани, А.И.; Карл, CW; Роча, ИБ; Бурлаковс Ю.; Крауклис А.Е. Моделирование экологического старения полимеров и полимерных композитов. Методы прогнозирования долговечности. Полимеры 2022 , 14 , 907. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  29. Чжоу, Дж.; Чен, X.; Чен, С. Прогноз прочности и срока службы стержней из стеклопластика, залитых в бетон в кислой среде. Нукл. англ. Дес. 2011 , 241 , 4095–4102. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  30. ИСО 11346 ; Резина, вулканизированная или термопластичная — оценка срока службы и максимальная температура использования. Международная организация по стандартизации: Женева, Швейцария, 2014 г.
  31. Банк, ЛК; Джентри, ТР; Томпсон, BP; Рассел, Дж. С. Спецификация модели композитов для строительных конструкций. Трансп. Рез. Рек. 2002 , 1814 , 227–236. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  32. Чжу, Дж.; Дэн, Ю.; Чен, П.; Ван, Г.; Мин, Х.; Фанг, В. Прогнозирование долговременных свойств растяжения композитов, армированных стекловолокном, в кислотно-щелочной и солевой средах. Полимеры 2022 , 14 , 3031. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  33. Хок, MS; Саха, А.; Чанг, HJ; Долез, П.И. Гидротермическое старение огнезащитных тканей. Дж. Прил. Полим. наук. 2022 , 139 , е52666. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  34. Изделия из стекловолокна Jushi для труб. Доступно онлайн: https://www.jushi.com/en/product/product-introduction-151.html (по состоянию на 22 января 2022 г.).
  35. АСТМ Д2256М-10 ; Стандартный метод испытания свойств пряжи на растяжение однопрядным методом. ASTM International: Вест-Коншохокен, Пенсильвания, США, 2015 г.
  36. АСТМ Д2343-17 ; Стандартный метод испытания свойств на растяжение прядей, пряжи и ровингов из стекловолокна, используемых в армированных пластмассах. ASTM International: Вест-Коншохокен, Пенсильвания, США, 2009 г.
  37. Вейбулл, В. Статистическая функция распределения широкого применения. Дж. Прил. Мех. 1951 , 18 , 293–297. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  38. Лара-Курцио, Э. Разрыв пучков волокон под напряжением, вызванный окислением. Дж. Инж. Матер. Технол. 1998 , 120 , 105–109. [ Академия Google ] [ CrossRef ][ Зеленая версия ]
  39. Грамбоу, Б.; Мюллер, Р. Закон скорости растворения первого порядка и роль поверхностных слоев в оценке характеристик стекла. Дж. Нукл. Матер. 2001 , 298 , 112–124. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  40. Рани, М.; Чоудхари, П.; Кришнан, В.; Зафар, С. Разработка устойчивого микроволнового подхода к восстановлению стекловолокна для композитных отходов лопастей ветряных турбин. Ресурс. Консервировать. Переработка. 2022 , 179 , 106107. [ Академика Google ] [ CrossRef ]
  41. Ахмади, А.; Рамезанзаде, Б.; Махдавиан, М. Гибридное силановое покрытие, армированное нанолистами силанизированного оксида графена, с улучшенными защитными характеристиками от коррозии. РСК Адв. 2016 , 6 , 54102–54112. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  42. Абиди, Н. Введение в ИК-Фурье-микроспектроскопию. В FTIR-микроспектроскопии ; Шпрингер: Чам, Швейцария, 2021 г.; стр. 1–8. ISBN 978-3-030-84424-0. [ Академика Google

Категория: Блог
Просмотров: 15
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
Чужеродные и инвазивные растения угрожают целостности природных экосистем, поскольку большинство из них являются инвазивными, конкурируют с местными растениями и во многих случаях занимают их место в экосистеме. Инвазивные виды характеризуются быстрым распространением за счет производства большого количества потомства, которое может рассеиваться на большие расстояния [ 1 ]. Более того, они имеют высокую выживаемость благодаря своей пластичности, способной реагировать на различные условия окружающей среды. Кроме того, некоторые природные явления могут способствовать их распространению, например, наводнения, ветер, поверхностная эрозия и т. д.
На распространение инвазивных видов также существенно повлияла деятельность человека [ 2 ]. С древних времен чужеродные растения случайно или намеренно переносились в новые места обитания и культивировались как садовые или декоративные растения [ 3 ]. Их распространению способствует также деятельность человека, роль которой двоякая: транспортировка размножающегося материала и изменение среды обитания. Главное преимущество заключается в том, что у них нет физических врагов, которые бы контролировали их население, чтобы они в полной мере использовали свой конкурентный потенциал. Некоторые инвазивные растения также развивают новые механизмы взаимодействия с природными экосистемами [ 4 ]. Одним из таких механизмов является продукция аллелопатических веществ и их выброс в экосистему [ 5].
Amorpha L. ( Fabaceae Juss.: Amorpheae Britains .) — род из 16 видов, произрастающих в Северной Америке [ 6 ]. Эти растения могут представлять собой кустарники, полукустарники или травянистые многолетние растения и встречаются в различных средах обитания, включая прибрежные коридоры, саванны и луга. Многие виды Amorpha имеют очень ограниченное распространение, а некоторые считаются находящимися под угрозой исчезновения [ 7 ].
Amorpha fruticosa L. (куст индиго) — многолетний листопадный кустарник, принадлежащий к семейству Fabaceae и произрастающий в юго-западной части Северной Америки [ 8 ]. Куст индиго был завезен в Европу как декоративное растение [ 5 ]. Его используют как лекарство для лечения ожогов и экземы [ 9 ]. В последние годы ему уделяется особое внимание из-за его биологической активности. Исследования показали, что это растение богато полифенолами и содержит биологически активные ингредиенты. Он также обладает противораковой, противовоспалительной и противомикробной активностью [ 10] .]. Куст индиго – растение, имеющее большую декоративную ценность и используемое при обустройстве городских ландшафтов и при охране склонов. Он может выжить в сухих почвах, но предпочитает берега рек и опушки затопленных лесов, где легко распространяется водой, поскольку его семенные коробочки плавучие [11 ] . Его высокая толерантность к различным климатическим условиям, а также отличная способность к размножению дают ему возможность с легкостью расти за пределами своего естественного распространения [ 12 ]. Сегодня он признан одним из наиболее инвазивных видов в Европе, оказывающим серьезное воздействие на местные экосистемы [ 11 ]. Это светолюбивое растение, конкурирующее за свет, образующее густые заросли, затмевающие местную флору, а это приводит к снижению биоразнообразия [ 11, 12 , 13 ]. Из-за ущерба, который он наносит природным экосистемам и водному хозяйству, следует немедленно принять меры по сокращению/контролю его популяции.
В Греции трансграничные реки, такие как Нестос, Аксиос и др., являются транспортными коридорами для чужеродных видов растений, которые расширяют свой ареал за счет воды [ 14 ]. Однако, помимо конкретного вида транспорта, в последние годы в Грецию были интродуцированы многие зарубежные виды растений, как намеренно (например, декоративные и лекарственные растения), так и непреднамеренно, используя различные способы интродукции [2 ] . Хотя число чужеродных видов велико, не все из них являются инвазивными. Из 343 чужеродных видов только 50 проявляют инвазионное поведение, и большинство из них имеют американское происхождение [ 15 ].
Нестос — трансграничная река Болгарии и Северной Греции. Берет начало от горы Рила на юге Болгарии и проходит между горными хребтами Аймос и Родопы. Его длина составляет 234 км, из них 130 км находится на территории Греции [ 16 ]. Прежде чем впасть в море, он простирается через равнину Хрисуполис и расширяется как дельтовая система с пресноводными озерами, образующими дельту Нестоса. В этой зоне существует приоритетная среда обитания 91E0 (Приложение I Директивы 92/43/EEC), в которой представлены два подтипа: подтип ольховых насаждений ( Alnus Glutinosa ) и подтип тополя белого ( Populus alba ) и вяза ( Ulmusminor ).) стоит. Первый подтип состоит из чистых насаждений ольхи, произрастающих на легких и умеренно легких почвах с очень хорошими физическими свойствами, которые можно охарактеризовать как Calcaric fluvisols. При этом уровень грунтовых вод относительно высокий (90–95 см). Этот подтип встречается между дамбами, местами вблизи берегов рек или в местах, удаленных от них на несколько десятков метров. Второй подтип составляет значительную часть тугайного леса и располагается за пределами дамб. Он состоит из насаждений белого тополя и вяза, которые растут на глубоких и умеренно легких почвах с хорошими физическими свойствами, принадлежащих к типу почв Eutric Fluvisol, без проблем с щелочностью и засоленностью. Уровень грунтовых вод низкий, но сильно колеблется [ 17 ].
Территория вдоль реки существенно изменилась со времен Второй мировой войны [ 18 ]. В 1945 году на этой территории преобладали леса и водно-болотные угодья. В 1960-е годы площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась, что привело к уменьшению лесных площадей. Также произошло значительное сокращение площади водно-болотных угодий из-за их преобразования в пастбища. Однако, несмотря на сильное упадок природной экосистемы, в этом районе по-прежнему сохраняется самый обширный речной лес в Греции. Кроме того, равнина реки Нестос имеет важное экологическое значение из-за множества важных мест обитания. Он был классифицирован как водно-болотное угодье международного значения и включен в Рамсарскую конвенцию. Он также защищен Бернской конвенцией, директивами Европейской комиссии и законодательством Греции. Кроме того, он принадлежит к сети Natura 2000.19 ].
В Греции Amorpha fruticosa L. считается инвазивным видом, поскольку это растение способно распространяться на обширной территории. В настоящей работе изучено генетическое разнообразие популяций Amorpha fruticosa L., произрастающих вдоль реки Нестос. Наши цели заключались в том, чтобы (1) определить уровень генетической дифференциации, если она существует, между двумя берегами реки: западным и восточным; (2) оценить степень инбридинга в каждой популяции, а также эффективный размер популяции; и (3) обсудить последствия расширения конкретных видов в естественной экосистеме и, более конкретно, в популяциях местных видов в этом районе.

2. Материалы и методы

2.1. Растительный материал

Сбор образцов листьев проведен на 20 особях Amorpha fruticosa из 2 популяций района реки Нестос (ориентировочные координаты западной популяции A: X: 565671, Y: 4527927 и восточной популяции: X: 566918, Y: 4525481). Экстракцию ДНК из свежей хвои проводили с помощью набора Macherey Nagel Plant (Düren, Северный Рейн-Вестфалия, Германия) в соответствии с протоколом производителя.

2.2. Процедура ПФЛП

Всего 200 нг геномной ДНК фрагментировали расщеплением 4 ед. ферментов EcoRI и MseI при температуре 37°С в течение 3 часов. Расщепленные фрагменты ДНК затем объединяли с адаптерами EcoRI и MseI и полученную смесь лигировали с использованием ДНК-лигазы Т4 от New England Biolabs (Ипсвич, Массачусетс, США). Этот этап лигирования проводили при температуре 26°C в течение 3 часов. Полученную в результате этого процесса ДНК использовали в качестве первичной матрицы для анализа AFLP.
Для этапа преамплификации использовали пару праймеров на основе последовательностей адаптеров EcoRI и MseI с дополнительным селективным нуклеотидом на 3'-конце (EcoRI+A и MseI+C). ПЦР с предварительной амплификацией проводили в общем объеме 20 мкл, который содержал 1X буфер Kapa Taq, 0,2 мМ каждого dNTP, 2,5 мМ MgCl 2., 30 нг каждого праймера (EcoRI+A и MseI+C), 1 единица ДНК-полимеразы Taq от Kapa Biosystems (расположена в Уилмингтоне, Массачусетс, США) и 5 ​​мкл разведенных фрагментов ДНК, полученных в результате реакции расщепления и лигирования. . Условия циклирования ПЦР были следующими: начальная денатурация при 95 °С в течение 30 с, затем 32 цикла денатурации при 95 °С в течение 30 с, отжиг при 56 °С в течение 30 с, удлинение при 72 °С в течение 1 мин. и заключительный этап удлинения при 72 ° C в течение 10 минут. Для подтверждения амплификации образец реакции объемом 5 мкл подвергали электрофорезу в агарозном геле, а оставшиеся 15 мкл разбавляли в 5 раз ТЕ-буфером.
Селективную амплификацию проводили в реакционных объемах объемом 10 мкл, состоящих из 3 мкл разбавленной преселективной матрицы, и с использованием тех же условий реакции, что и на стадии преселективной амплификации, за исключением использования 30 нг праймера MseI и 5 нг праймера EcoRI. за реакцию. Программа циклической селективной амплификации осуществлялась с использованием термоциклера BioRad (Hercules, Калифорния, США) по следующей схеме: начальный цикл денатурации при 95 °C в течение 30 с, отжиг при 65 °C в течение 30 с и удлинение при 95 °C в течение 30 с. 72 °С в течение 1 мин. За этим следовали двенадцать циклов денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг, начинающийся при 65°С в течение 30 с и уменьшающийся на 0,75°С в каждом цикле, и удлинение при 72°С в течение 1 мин. Наконец, двадцать три цикла денатурации при 95°С в течение 30 с, отжиг при 56°С в течение 30 с,
Смеси продуктов f-AFLP подвергали денатурации путем обработки их формамидом при температуре 94 °С в течение 2 мин. Впоследствии эти денатурированные смеси разделяли электрофорезом с использованием генетического анализатора ABI Prism 3730xl, который производится Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Использовали десять комбинаций селективных праймеров AFLP. Затем каждый отдельный гибрид исследовали для определения наличия или отсутствия конкретных фрагментов. Размер обнаруженных фрагментов определяли с использованием программы GeneMapper 4.0 вместе с внутренним стандартом, известным как GS 500 LIZ, который также был предоставлен Applied Biosystems (Уолтем, Массачусетс, США). Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров,20 ].

2.3. Индекс регенерации

Присутствие и плотность A. fruticosa оценивались в приоритетном местообитании 91E0* в районе Нестос на северо-востоке Греции ( рис. 1 ). Пятнадцать (15) участков, каждый площадью 706,86 м 2 , были выбраны случайным образом и равномерно размещены по всей территории обитания 91E0*. В дальнейшем был проведен анализ состава и структуры древесных пород на этих участках. A. fruticosa присутствовала на четырех участках из 15, из которых три располагались на западном берегу реки и один на восточном. У особей A. fruticosa измеряли высоту дерева (м), плотность (особей га -1 ) и индекс регенерации (IR) . IR рассчитывали путем умножения плотности A. fruticosa (на м2 ) по средней высоте A. fruticosa (см) и позволяет оценить степень регенерации [ 20 ].
Экология 04 00041 g001
Рисунок 1. Amorpha fruticosa , распространенная на приоритетном местообитании 91Ε0* в дельте Нестоса, на северо-востоке Греции.

2.4. Сбор данных и статистический анализ данных AFLP

Для преобразования информации о размере аллелей, полученной с помощью GeneMapper 4.0 (Applied Biosystems, США), в двоичный формат использовался макрос AFLP Excel. Этот макрос присваивал значение «1» присутствующим фрагментам и «0» отсутствующим. Чтобы свести к минимуму влияние потенциальной гомоплазии размеров, подсчитывали и подвергали дополнительному изучению только согласованные фрагменты, попадающие в диапазон от 150 до 500 пар оснований [ 21 ]. Кроме того, GenAlex v6.0 [ 22 ] использовался для расчета таких параметров, как процент полиморфных полос (P), информационный индекс Шеннона (I) и генетическое разнообразие (He). GenAlex v6.0 также использовался для проведения анализа молекулярной дисперсии (AMOVA), а также для расчета генетических расстояний и анализа главных координат (PCoA).
Подробно, анализ главных координат (PCoA) представляет собой многомерный метод, который позволяет находить и отображать основные закономерности в многомерном наборе данных (например, множественных локусах и множественных образцах). Математика сложна, но, по сути, PCoA — это процесс, с помощью которого основные оси вариаций располагаются в многомерном наборе данных. Для многомерных наборов данных каждая последующая ось объясняет пропорционально меньшую часть общей вариации, так что при наличии отдельных групп первые две или три оси обычно выявляют большую часть разделения между ними. Предусмотрено четыре различных варианта: два основаны на преобразовании матрицы расстояний в ковариационную матрицу, а два работают непосредственно на основе входной матрицы расстояний. Матрица расстояний используется как пул для расчета распределения по осям [22 ].

2.5. Информация о среде обитания 91E0*

Местообитание 91E0* в дельте реки Нестос простирается на небольших высотах (<100 м над уровнем моря) с поверхностями от умеренного до плоского рельефа (уклон 0–10%) (выборка личных данных Коракаки Э. и Карецоса Г.). В его состав входят доминирующие виды деревьев, такие как Fraxinus excelsior L. и Alnus Glutinosa (L.) Gaertn., а также Fraxinus angustifolia Vahl, Salix alba L., Populus alba L., Pinus nigra JF Arnold, Juglans regia L., Cornus sanguinea. L., Ulmus major Mill. и Quercus robur subsp. pedunculiflora (К. Кох) Меницкого. Существует множество вьющихся растений (например,Periploca graeca L. и др.), а травянистый ярус неизменно включает множество видов (например, Aegopodium podagraria L., Hedera helix L., Lysimachia punctata L., Circaea lutetiana L., Arum maculatum L. и др.) (Solomou Выборка персональных данных А. и Карецоса Г.). Дельта Нестоса образована аллювиальными отложениями реки Нестос. Речные отложения состоят из аллювиальных отложений глин, песков и гравия, тогда как пойменные отложения состоят преимущественно из глин и песков [ 23 ].

3. Результаты

3.1. Генетические результаты

Семь комбинаций праймеров AFLP дали 313 локусов для двух популяций. По результатам AFLP, восточная популяция имела полиморфизм 83,39%, а западная — 83,07%. Средняя ожидаемая гетерозиготность (He) составляла 0,127, а западная популяция имела среднюю гетерозиготность немного выше (0,136), чем восточная (0,119). Параметры генетического разнообразия представлены в Таблице 1 вместе с эпигенетическими результатами.
Таблица 1. Среднее значение и стандартная ошибка (SE) для Na (количество аллелей), Ne (количество эффективных аллелей), I (информационный индекс Шеннона) и He (ожидаемая гетерозиготность).
AMOVA (анализ молекулярной дисперсии) определил 97% генетических вариаций внутри популяций и 3% только между популяциями ( рис. 2 ). Анализ основных координат объяснил 16,89% дисперсии ( рис. 3 ).
Экология 04 00041 g002
Рисунок 2. Анализ молекулярной дисперсии среди популяций и внутри них: дисперсия среди популяций составила 3%, а внутри - 97%. Генетическая вариация фрагментов AFLP, использованных для анализа AMOVA.
Экология 04 00041 g003
Рисунок 3. Анализ основных координат объяснил 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы в зависимости от происхождения популяций. На рисунке обозначена небольшая группировка двух популяций, полученная на основе матрицы генетических расстояний генотипов.

3.2. Плотность и индекс регенерации

На четырех участках было зарегистрировано в общей сложности 233 особи A. fruticosa , в результате чего средняя плотность составила 824,07 растений на гектар. Примечательно, что плотность A. fruticosa и индекс регенерации (IR) оказались выше у популяции, проживающей на западном берегу реки, по сравнению с восточным берегом реки. Однако стоит отметить, что средняя высота деревьев была выше на восточном берегу реки, как указано в Таблице 2 . В аллювиальном лесу наиболее широко распространено возобновление чужеродных видов A. fruticosa и A. negundo (личное сообщение Коракаки).
Таблица 2. Средняя высота, средняя плотность и средний индекс регенерации (IR).

4. Дискуссия

Сообщается, что ложное индиго ( Amorpha fruticosa L.) является неместным [ 15 ], и недавние наблюдения зафиксировали его присутствие на значительных территориях вдоль рек Ардас, Эврос и Нестос на северо-востоке Греции, что указывает на его завоз из соседней Болгарии. , возможно, через речной транспорт генетического материала. В прибрежных лесах реки Нестос на северо-востоке Греции A. fruticosa демонстрирует значительную динамику регенерации и, по-видимому, подавляет растительность в важных приоритетных местообитаниях.
В этом исследовании мы оценили генетическое разнообразие двух популяций с западного и восточного берегов реки Нестос, чтобы оценить, имеют ли они различия в генетических параметрах или имеют ли они схожие индексы генетического разнообразия. По оценкам локусов AFLP, гетерозиготность западной популяции была немного выше, но существенно не отличалась от восточной популяции. Более того, как показал анализ AMOVA, большая часть генетических вариаций наблюдалась внутри популяций (97%). Анализ основных координат объяснил лишь 16,89% общей изменчивости, и были сформулированы две небольшие группы по происхождению популяций. Главный вывод генетического анализа заключался в том, что западные и восточные популяции имеют общий генетический фонд, который поступает с водой через реку Нестос.
Что касается аналогичных исследований, авторы не обнаружили никаких упоминаний о генетическом разнообразии с использованием молекулярных маркеров растений A. fruticosa . Однако есть одно исследование [ 24 ], в котором они измерили 47 агрономических и морфологических признаков энергии биомассы. Результаты показали, что на все признаки повлияли образцы, и это ключ, который также может демонстрировать генетическое содержание, которое, вероятно, влияет на изменчивость. Кроме того, были проведены исследования экспрессии генов, связанных с засухой [ 25 ], фенольных компонентов [ 26 ], протеомного анализа симбиотических белков [ 27 ] и исследований рака [ 28 , 29] .]. Вышеупомянутые исследования с одной точки зрения указывают на значение A. fruticosa , хотя мы не можем исключить негативное воздействие, которое он оказывает на экосистемы из-за его быстрого распространения. Этот инвазивный вид может проникнуть в луговые сообщества и быстро превратить среду обитания в густые и однородные заросли. Он вытесняет местные растения и нарушает естественную сукцессию растений и биоразнообразие. Это представляет собой серьезную угрозу, поскольку подавляет местные виды деревьев в приоритетном аллювиальном лесу дельты Нестоса (91E0*). Кроме того, это ставит под угрозу выживание видов Emys orbcularis , Testudo Hermanni и Callimorpha Quadripunctaria *, поскольку они зависят от этих мест обитания.
Согласно нашим выводам, A. fruticosa более активно развивается на западном берегу реки Нестос, что представляет значительный риск для биоразнообразия и подавления местных видов деревьев в аллювиальных лесах региона Нестос. Таким образом, любые природоохранные меры и действия по управлению лесами, направленные на ограничение распространения A. fruticosa , должны быть приоритетными на этом берегу реки. Меры по сохранению необходимы для защиты и поддержания этой естественной среды обитания, которая представляет значительный интерес для сообщества. Действия также должны быть направлены на повышение осведомленности об угрозах, с которыми сталкиваются аллювиальные леса, и на обеспечение их долгосрочной защиты и сохранения. Этот результат ИК дает нам первое указание на то, что A. fruticosaбудет более обширным на западной стороне, и результат небольшой, но более высокой гетерозиготности согласуется с текущим результатом. С 2021 года Институт средиземноморских лесных экосистем (ELGO-DIMITRA) разрабатывает различные экспериментальные методы лечения, чтобы изучить возможные решения по ограничению распространения A. fruticosa .
Наконец, в этом исследовании мы обнаружили аналогичный генетический пул с восточного и западного берегов реки Нестос, который, вероятно, происходит из Болгарии. Будущие исследования должны также включать генетический анализ этих болгарских популяций. Считается необходимым продолжить исследования и изучение A. fruticosa в ближайшие годы, чтобы было более полное знание этого вида и его влияния на экосистему, чтобы затем можно было создать и создать систему управления этим видом. его преимущества можно использовать, не оказывая негативного воздействия на экосистему.

5. Выводы

Первое сообщение о генетическом разнообразии и распространении чужеродного вида Amorpha fruticosa L. было впервые использовано за рекой Нестос в Греции. Мы изучили две популяции, одну с западной стороны и одну с восточной стороны, с маркерами AFLP, и не обнаружили дифференциации между ними. Это указывает на то, что, вероятно, один генетический пул был передан через реку из Болгарии, и будущие исследования должны также охватывать болгарские популяции. Кроме того, проведенная первая оценка состояния регенерации также указывает на расширение вида. Это обязательный шаг для оценки и предложения мер управления с целью сохранения и ограничения распространения вида, который оказывает существенное негативное воздействие на среду обитания 91E0*.

Вклад автора

Концептуализация, EVA и EK; методология, EVA, EK, EM, ADS, GM и ГК; программное обеспечение, EVA, EM и EK; проверка, все; ресурсы, EVA и EK; курирование данных, EVA и EK; письмо — подготовка оригинального проекта, EVA, EK, EM и ADS; написание — просмотр и редактирование, все; надзор, EVA и EK; администрация проекта, ЭК; приобретение финансирования, Е.К. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом LIFE PRIMED, LIFE17 NAT/GR/000511, который софинансируется Греческим зеленым фондом (GRFU).

Заявление о доступности данных

Данные недоступны.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Ричардсон, DM; Пышек, П.; Рейманек, М.; Барбур, Миннесота; Панетта, Флорида; Уэст, К.Дж. Натурализация и вторжение чужеродных растений: концепции и определения. Дайверы. Распредел. 2000 , 6 , 93–107. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Коракаки, ​​Э.; Легакис, А.; Кацаневакис, С.; Кулелис, П.; Аврамиду, Э.; Сулиоти, Н.; Петракис, П. Инвазивные чужеродные виды Греции. Обсервация инвазивных чужеродных видов. Проблемы вокруг света 2021 , 3 , 124–189. [ Академика Google ]
  3. Мияваки, С.; Вашитани, И. Инвазивные чужеродные виды растений в прибрежных районах Японии: вклад сельскохозяйственных сорняков, видов восстановления растительности и аквакультурных видов. Глоб. Окружающая среда. Рез.-англ. Эд. 2004 , 8 , 89–101. [ Академика Google ]
  4. Каллауэй, РМ; Ашехуг, Э.Т. Инвазивные растения против их новых и старых соседей: механизм экзотического вторжения. Наука 2000 , 290 , 521–523. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  5. Иванеску, Б.; Лунгу, К.; Власе, Л.; Градинару, AC; Тухилус, К. ВЭЖХ-анализ фенольных соединений, антиоксидантной и противомикробной активности Amorpha fruticosa L. Экстракты. Дж. Плант Дев. 2019 , 26 , 77. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  6. Штрауб, Южная Каролина; Извините, бакалавр; Уикли, А.С. Amorpha confusa , новое название старой Amorpha (Fabaceae: Amorpheae). Дж. Бот. Рез. Инст. Техас, 2009 г. , 151–155. [ Академика Google ]
  7. Штрауб, Южная Каролина; Дойл, Дж. Дж. Молекулярная филогенетика Amorpha (Fabaceae): оценка монофилии, видовых отношений и полиплоидного происхождения. Мол. Филогенетика Эвол. 2014 , 76 , 49–66. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Лю, Дж.; Ван, ET; Chen, WX Разнообразные ризобии, связанные с древесными бобовыми культурами Wisteria sinensis , Cercis Racemosa и Amorpha fruticosa, выращиваемыми в умеренной зоне Китая. Сист. Прил. Микробиол. 2005 , 28 , 465–477. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Китайский, П. Словарь китайской Materia Medica ; Китайская научно-техническая медицинская пресса: Пекин, Китай, 1997. [ Google Scholar ]
  10. Митчер, Луизиана; Парк, Ю.Х.; Альшамма, А.; Хадсон, ПБ; Хаас, Т. Аморфрутин a и b, бибензиловые противомикробные средства из Amorpha fruticosa . Фитохимия 1981 , 20 , 781–785. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Крпан, АП; Томашич, Ж.; Башич Палкович, П. Биопотенциал индигобуша ( Amorpha fruticosa L.) – второй год исследования. Список Шумарского. 2011 , 135 , 103–112. [ Академика Google ]
  12. Кожухарова Е.; Матковский, А.; Возняк, Д.; Симеонова Р.; Найчов З.; Малайнер, К.; Мокан, А.; Набави, С.М.; Атанасов А.Г. Amorpha fruticosa – вредоносное инвазионное чужеродное растение в Европе или лекарственное растение от болезней обмена веществ? Передний. Фармакол. 2017 , 8 , 333. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Сигетвари, К. Первые шаги по восстановлению пойменного луга после десятилетия доминирования инвазивного кустарника-трансформера Amorpha fruticosa L. Tiscia 2002 , 33 , 67–77. [ Академика Google ]
  14. Педашенко, Л.П.; Апостолова, И.И.; Васильев К.В. Невселенность Amorpha fruticosa в различных местообитаниях нижнего Дуная. Фитол. Балк. 2012 , 18 , 285–291. [ Академика Google ]
  15. Ариануцу, М.; Базос, И.; Делипетру, П.; Коккорис, Ю. Инопланетная флора Греции: таксономия, особенности жизни и предпочтения среды обитания. Биол. Вторжения 2010 , 12 , 3525–3549. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Самарас, АГ; Коутитас, К.Г. Моделирование воздействия на прибрежную морфологию управления водными ресурсами в трансграничных речных бассейнах: пример реки Нестос. Менеджер. Окружающая среда. Квал. Межд. Дж. 2008 , 19 , 455–466. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  17. Декамп, Х.; Декамп, О. Средиземноморские прибрежные леса ; Сохранение водно-болотных угодий Средиземноморья; Тур дю Валат: Арль, Франция, 2001 г. [ Google Scholar ]
  18. Маллинис, Г.; Эмманолудис, Д.; Яннакопулос, В.; Марис, Ф.; Куциас, Н. Картирование и интерпретация исторических изменений растительного покрова/землепользования на участке «Натура 2000» с использованием данных наблюдений за Землей: пример дельты Нестоса, Греция. Прил. геогр. 2011 , 31 , 312–320. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  19. Дафис, С.; Папастергиаду, Э.; Георгиу, К.; Бабалонас, Д.; Георгиадис, Т.; Папагеоргиу, М.; Лазариду, Т.; Циаусси, В. Греческий проект «среды обитания» Natura 2000: Обзор. Пожизненный контракт B4-32000/94/756 ; Комиссия Европейских Сообществ, Музей естественной истории Гуландриса, Центр греческих биотопов и водно-болотных угодий; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 1996. [ Google Scholar ]
  20. Бьянки, Л.; Пачи, М. Эволюционная динамика и тосканское обучение: Sintesi di quarant'anni di richerche. Для.-Ж. Сильвик. Для. Экол. 2008 , 5 , 122. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
  21. Векеманс, X.; Боуэнс, Т.; Лемэр, М.; Ролдан-Руис, И. Данные маркеров амплифицированного полиморфизма длин фрагментов (AFLP) указывают на гомоплазию по размеру и взаимосвязь между степенью гомоплазии и размером фрагмента. Мол. Экол. 2002 , 11 , 139–151. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  22. Пикалл, РОД; Смаус, ЧП Genalex 6: Генетический анализ в Excel. Программное обеспечение популяционной генетики для обучения и исследований. Мол. Экол. Примечания 2006 , 6 , 288–295. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  23. Тафтсоглу, М.; Валканиотис, С.; Папатанасиу, Г.; Климис, Н.; Докас, И. Подробная карта подверженности разжижению дельты реки Нестос, Фракия, Греция, основанная на поверхностной геологии и геоморфологии. Geosciences 2022 , 12 , 361. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  24. ДеХаан, Л.; Эльке, Н.; Шиффер, К.; Вайз, Д.; ДеХаан, Р. Оценка разнообразия североамериканских образцов ложного индиго ( Amorpha fruticosa L.) для корма и биомассы. Жене. Ресурс. Кроп Эвол. 2006 , 53 , 1463–1476. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  25. Ли, М.; Лю, З.; Лю, К.; Чжу, Ф.; Ван, К.; Ван, З.; Ли, Х.; Лан, X.; Гуан, К. Засухоустойчивость табака, сверхэкспрессирующего ген afnac1 Amorpha fruticosa Linn. Передний. Наука о растениях. 2022 , 13 , 980171. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  26. Дат, Северная Каролина; Ли, Дж.-Х.; Лук-порей.; Хонг, Ю.-С.; Ким, Ю.Х.; Ли, Дж. Дж. Фенольные компоненты Amorpha fruticosa , которые ингибируют активацию nf-κb и связанную с ней экспрессию генов. Дж. Нэт. Прод. 2008 , 71 , 1696–1700. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  27. Песня, Ф.; Ци, Д.; Лю, X.; Конг, X.; Гао, Ю.; Чжоу, З.; Ву, К. Протеомный анализ симбиотических белков Glomus mosseae и Amorpha fruticosa . наук. Rep. 2015 , 5 , 18031. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  28. Тодорова Т.; Бояджиев, К.; Шкондров А.; Пырванова П.; Димитрова, М.; Ионкова И.; Крастева И.; Кожухарова Е.; Чанкова, С. Скрининг экстрактов Amorpha fruticosa и Ailanthus altissima на генотоксичность/антигенотоксичность, мутагенность/антимутагенность и канцерогенность/антиканцерогенность. БиоРиск 2022 , 17 , 201–212. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  29. Цветкович, Д.М.; Йованкич, СП; Милутинович, М.Г.; Никодиевич, Д.Д.; Грбович, Ф.Дж.; Чирич, АР; Топузович, доктор медицинских наук; Маркович, С.Д. Противоинвазивная активность Robinia pseudoacacia L. и Amorpha fruticosa L. На клеточной линии рака молочной железы mda-mb-231. Биология 2019 , 74 , 915–928. [ Академия Google ] [ CrossRef ]

Категория: Блог
Просмотров: 9
Углеродные волокна (CF) и их композиты (CC) являются одними из самых перспективных и авангардных высокоэффективных материалов в мире, поскольку они сочетают в себе превосходные механические характеристики с высоким потенциалом снижения веса. Полиэтилен (ПЭ) является идеальной альтернативой предшественнику CF, поскольку он сочетает в себе широкую доступность, низкую стоимость, высокое содержание углерода и, что наиболее важно, волокна-прекурсоры, которые можно производить методом прядения из расплава. Производство CF на основе полиэтилена включает сложный и трудоемкий этап химической стабилизации, ограниченный диффузией. Работа, представленная в этой статье, решает задачу сокращения времени процесса химической стабилизации путем преобразования двухкомпонентного волокна «остров в море», состоящего из PA6 в качестве морской матрицы и HDPE в качестве островного материала, в ультратонкое волокно-прекурсор PE. . Полученное волокно-предшественник затем успешно преобразуется в ультратонкие CF на основе полиэтилена посредством сульфирования и последующей карбонизации в непрерывной установке. Полученный УФ имеет гладкую поверхность без видимых поверхностных дефектов и диаметр нити около 3 мкм. Успешный переход на ультратонкие CF демонстрируется как в периодическом, так и в непрерывном процессах. Кроме того, достигается сокращение времени реакции сульфирования с 4 часов до 3 часов.
Ключевые слова: прекурсор на основе полиэтилена ; двухкомпонентный предшественник ; ультратонкие углеродные волокна

Делитесь и цитируйте

Стиль MDPI и ACS

Мартер Диниз, ФА; Рёдинг, Т.; Бухрара, М.; Грис, Т. Производство ультратонких углеродных волокон на основе полиэтилена из предшественника «островов в море» (INS). Волокна 2023 , 11 , 75. https://doi.org/10.3390/fib11090075.

Стиль АМА

Мартер Диниз Ф.А., Рёдинг Т., Бухрара М., Грис Т. Производство ультратонких углеродных волокон на основе полиэтилена из предшественника «островов в море» (INS). Волокна . 2023 год; 11(9):75. https://doi.org/10.3390/fib11090075

Чикаго/Турабианский стиль

Мартер Диниз, Флавио А., Тим Рёдинг, Мохамед Бухрара и Томас Грис. 2023. «Производство ультратонких углеродных волокон на основе полиэтилена из предшественника «островов в море» (INS)» Волокна 11, вып. 9:75. https://doi.org/10.3390/fib11090075

Найдите другие стили
 
Обратите внимание, что с первого номера 2016 года в этом журнале вместо номеров страниц используются номера статей. Подробности смотрите здесь .

Показатели статьи

Цитаты

Цитирования для этой статьи не найдено, но вы можете проверить ее в Google Scholar.

Статистика доступа к статьям

Article access statisticsArticle Views8. Sep9. Sep10. Sep0100255075125
Более подробную информацию о статистике журнала можно найти здесь .
Несколько запросов с одного IP-адреса считаются одним просмотром

Категория: Блог
Просмотров: 9

Абстрактный

Здесь мы сообщаем об расширении химического пространства, доступного для хитина, доступного через биогенные N -платформы 3A5AF, M4A2C и ди-HAF. Биологически активные гетероароматические соединения фуро[3,2- d ]пиримидин-4-он и фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амин могут быть селективно доступны из 3A5AF и M4A2C соответственно. Синтон ди-HAF хирального пула является жизнеспособным субстратом для перегруппировки Ахматовича, обеспечивая упрощенный доступ к 2-аминосахарам, имеющим универсальную гидроксиметильную группу в положении C5.
Ключевые слова:
хитин ; ракообразное ; отходы для оценки ; биомасса ; Габеровская независимость ; азотистые гетероциклы ; аминосахар ; платформенные химикаты ; хиральный пул ; фуран
 

 

1. Введение

Атом азота (N) в химических веществах тонкого и массового производства получается из товарного аммиака: основного химического вещества, производимого в огромных масштабах с использованием энергоемкого процесса Габера [ 1 , 2 , 3 , 4 ]. Чтобы уменьшить углеродный след азоторганических химикатов, их производство можно проводить независимым от Габера способом, получая азот из огромных количеств биогенного азота, доступного на Земле, причем одним из доступных источников является биополимер хитин [5 , 6 ] . Действительно, несколько сообщений, описывающих превращение хитина (или его мономера, N -ацетил- d -глюкозамина; GlcNAc) в биогенный Nпоявились -платформы [ 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12 ], включающие функционально богатые фураны 3-ацетамидо-5-фурфуриловый альдегид (3A5F) [ 13 ], 3-ацетамидо-5-ацетилфуран (3A5AF) [ 14 ] и дигидроксиэтилацетамидофуран (ди-HAF) [ 15 ] ( Схема 1 ).
Химия 05 00135 sch001
Схема 1. Избранные N -платформы, доступные из хитина.
За последние несколько лет мы продемонстрировали полезность 3A5AF в независимом от Габера синтезе природного продукта проксимицина А [ 16 ], 3-азафуранов [ 17 , 18 ], новых гетероароматических каркасов [ 19 ], 2-аминосахаров [ 20 ]. ] и в программе синтеза, ориентированного на разнообразие (DOS), которая предоставила ряд структурно различных N -гетероциклов [ 21 ]. Недавно мы продемонстрировали, что присущая хитину хиральность может быть перенесена на природный продукт эпи -лептосфаэрин А через платформу хирального пула di-HAF [ 22 ]. Другие исследовательские группы показали, что 3A5AF (и производные) [ 23 ,24 ] и ди-HAF [ 25 ] могут служить диенами в реакции Дильса-Альдера, в то время как 3A5F показал значительные перспективы в качестве химического вещества-платформы, в том числе в качестве средства биоконъюгации для модификации N -цистеина [ 13 ].
Наши постоянные усилия в этой области сосредоточены на использовании вышеупомянутых N -платформ для доступа к химическим промежуточным продуктам, используемым в фармацевтическом и/или агрохимическом секторах. Одной из мишеней, которая соответствует этим критериям, является фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амин 1 , гетероароматический каркас, обнаруженный в C -нуклеозидном антибиотике пирролозине [ 26 , 27 , 28 ] и используемый во множестве программ медицинской химии против широкий спектр мишеней, включая тирозинкиназы селезенки [ 29 ], рецептор, связанный с G-белком 119 [ 30 ], киназу p110δ PI3 [ 31]] и фосфоинозитидкиназы FYVE-типа, содержащие палец [ 32 ]. Мы предполагали, что гетероароматическая кольцевая система 1 может быть доступна из 3A5AF посредством цианирования по C2 с последующим гидролизом ацетамида с образованием аминонитрила 2 с последующим гетероаннелированием формамидином [ 27 , 28 , 33 , 34 ] ( схема 2 ). Хотя только один атом азота в 1 получен из хитина, нашей целью было получить другие атомы N из N -соединений, присутствующих в природе ( q.v ).
Химия 05 00135 sch002
Схема 2. Предлагаемый синтез фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амина 1 .

2. Материалы и методы

2.1. Общая информация

Коммерчески доступные исходные материалы, реагенты и растворители использовали в том виде, в котором они были получены, если не указано иное. В случае применения безводных условий реакцию проводили в атмосфере сухого азота в высушенной в печи (100 °C) стеклянной посуде, а растворитель сушили, пропуская через колонку с активированным оксидом алюминия в атмосфере азота с использованием системы очистки растворителя LC Technology. . Тонкослойную хроматографию (ТСХ) проводили с использованием пластин кремнезема F254 толщиной 0,2 мм с последующей визуализацией УФ-облучением при 254 нм и 366 нм и окрашиванием этанольным раствором ванилина. Колоночную флэш-хроматографию проводили с использованием силикагеля 63-100 мкм. Температуры плавления определялись на аппарате Кофлера (John Morris, Новая Зеландия) и не корректировались. Масс-спектры высокого разрешения записаны на масс-спектрометре Bruker micrOTOF Q (Массачусетс, США), работающем в режиме положительных ионов. Для генерации ионов использовался стандартный источник электрораспыления (ESI). Инструмент эксплуатировался в г.м / з 50−1000 дальность. Инфракрасные (ИК) спектры записывали с помощью FTIR-спектрометра PerkinElmer (Массачусетс, США) с установленной универсальной приставкой ослабленного полного отражения (НПВО). Максимумы поглощения выражали в виде волнового числа (см -1 ). Спектры ЯМР записывали при комнатной температуре в растворах CDCl 3 , (CD 3 ) 2 SO или (CD 3 ) 2 CO на ЯМР-спектрометре Bruker (Массачусетс, США), работающем на частоте 400 МГц для ядер 1 H и 100 МГц для ядер 1 H. 13Ядра С. Все химические сдвиги выражались в частях на миллион (м.д.) и измерялись относительно протиевого растворителя, в котором анализировался образец: CDCl 3 ( 7,26 м.д. для 1 Н-ЯМР и δ 77,16 м.д. для 13 С-ЯМР), (CD 3 ) 2 SO ( δ 2,50 м.д. для 1 Н ЯМР и δ 39,52 м.д. для 13 С ЯМР) или (CD 3 ) 2 CO ( δ 2,05 м.д. для 1 Н ЯМР и δ 29,84 м.д. для 13 С ЯМР). Константы связи, Дж, указываются в герцах [Гц], где это применимо. Множественность обозначается как «s» (синглет), «d» (дуплет) и «br s» (широкий синглет). Рентгеноструктурные измерения монокристаллов проводили на монокристаллическом дифрактометре Rigaku Oxford Diffraction XtaLAB-Synergy-S (Токио, Япония) с гибридным пиксельным детектором PILATUS 200K с использованием Cu Kα-излучения (λ = 1,54184 Å). Данные обрабатывались с помощью программных пакетов SHELX2018-3 и Olex2 [ 35 , 36 , 37 ]. Все неводородные атомы уточнены анизотропно. Атомы водорода вводились в расчетные положения или располагались непосредственно и либо уточнялись с помощью модели наездника, либо без ограничений. Меркурий 2020.3.1 [ 38] использовался для визуализации молекулярной структуры. Рост кристаллов для целей рентгеновского кристаллографического анализа достигался с использованием медленного испарения или медленной диффузии пара. Все остальные соответствующие данные содержатся в этой статье и дополнительных материалах .

2.1.1. 2-Гидроксиимино-3-ацетамидо-5-ацетилфуран ( 4 )

К раствору 2-формилфурана 3 [ 18 ] ( 488 мг, 2,5 ммоль) в воде (10 мл) по каплям добавляли раствор гидрохлорида гидроксиламина (195 мг, 2,8 ммоль) и карбоната натрия (148 мг, 1,4 ммоль) в воде (10 мл). метанол (25 мл) при 0°С. Раствор перемешивали при комнатной температуре в течение 2 часов, затем концентрировали в вакууме, разбавляли этилацетатом (80 мл) и промывали водой (40 мл) и солевым раствором (40 мл). Органический слой сушили над Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Указанное в заголовке соединение (489 мг, 2,3 ммоль, 93%; д.р. 10:1) использовали на следующей стадии без какой-либо очистки.

2.1.2. 2-Циано-3-ацетамидо-5-ацетилфуран ( 5 )

Раствор оксима 4 (250 мг, 1,2 ммоль) в уксусном ангидриде (5 мл) перемешивали при 50 °С в течение 16 часов. Реакционную смесь концентрировали в вакууме с получением ацетоксииминофурана, который растворяли в ацетонитриле (5 мл). Добавляли триэтиламин (0,50 мл, 3,6 ммоль) и раствор перемешивали при 50°C в течение 2,5 часов. Раствор концентрировали в вакууме и очищали флэш-хроматографией на колонке с силикагелем, элюируя смесью этилацетат-петролейный эфир (2:3), с получением указанного в заголовке соединения (196 мг, 1,0 ммоль , 85%) в виде желтого твердого вещества; т. пл. 126,0–127,5 °С; HRMS [ESI, (M + Na) + ]: вычислено. для [C 9 H 8 N 2 O 3 + Na] + 215,0433, найдено 215,0427𝜈�макс /см -1 (ATR) 3286, 3236, 3088, 2227, 1690, 1559, 1528, 1366, 1276, 1223, 1141, 928; 1 H ЯМР (400 МГц, ацетон- d 6 ): δ 9,86 (1 H, шир. с, NH), 7,67 (1 H, с, ArH), 2,50 (3 H, с, Me), 2,17 (3 H, с, Я); ЯМР 13 С (100 МГц, ацетон- d 6 ): δ 186,7 (С), 169,2 (С), 154,4 (С), 136,8 (С), 111,7 (СН), 111,4 (С), 26,3 (Ме), 23,3 (Me), 1 × C не наблюдалось.

2.1.3. 5-Ацетил-3-амино-2-карбоксамидофуран ( 6 )

К раствору 2-цианофурана 5 (50 мг, 0,26 ммоль) в сухом метаноле (0,6 мл) добавляли раствор HCl в диоксане (4 М, 0,6 мл) при 0 °С. Реакционную смесь перемешивали при 0°C в течение 10 минут, гасили насыщенным раствором NaHCO 3 (15 мл), а затем экстрагировали этилацетатом (3 × 15 мл). Органический слой сушили безводным Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Указанное в заголовке соединение (44 мг, 0,26 ммоль, 100%) получали в виде желтого твердого вещества, которое использовали на следующей стадии без какой-либо очистки; т. пл. 192,5–193,5 °С; HRMS [ESI, (M + Na) + ]: вычислено. для [C 7 H 8 N 2 O 3 + Na] +191.0427, найдено 191.0429;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3427, 3352, 3152, 1648, 1610, 1570, 1359, 1319, 1194, 940, 775; 1 H ЯМР (400 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 7,30 (2 H, шир. с, NH 2 ), 6,86 (1 H, с, ArH), 5,47 (2 H, с, NH 2 ), 2,43 (3 Ч, с, Ме); ЯМР 13 С (100 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 187,3 (С), 162,0 (С), 149,3 (С), 141,4 (С), 129,0 (С), 110,2 (СН), 25,8 (Ме).

2.1.4. 6-Ацетилфуро[3,2-d]пиримидин-4-он ( 7 )

Добавляли раствор 2-карбоксамидофурана 6 (20 мг, 0,12 ммоль) в этаноле (4 мл), ацетат формамидина (125 мг, 1,2 ммоль) и реакционную смесь перемешивали при кипячении с обратным холодильником в течение 7 часов. Раствор концентрировали в вакууме, разбавляли этилацетатом (20 мл) и промывали насыщенным раствором Na 2 CO 3 (10 мл) и солевым раствором (10 мл). Органический слой сушили безводным Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Остаток очищали флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя этилацетатом, с получением указанного в заголовке соединения (7,7 мг, 0,043 ммоль, 36%) в виде желтого масла; HRMS [ESI, (M + Na) + ]: вычислено. для [C 8 H 6 N2 O 3 + Na] + 201,0271, найдено 201,0271; 1 H ЯМР (400 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 12,83 (1 H, шир. с, NH), 8,14 (1 H, с, ArH), 7,84 (1 H, с, ArH), 2,57 (3 H, с, Я); ЯМР 13 С (100 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 187,7 (С), 154,5 (С), 152,1 (С), 147,3 (С), 147,1 (СН), 139,7 (С), 113,6 (СН), 26,5 (Мне).

2.1.5. Метил 4-ацетамидо-5-формилфуран-2-карбоксилат ( 8 )

Раствор фосфорилхлорида (0,28 мл, 3,0 ммоль) добавляли в сухом диметилформамиде (2,0 мл) при 0°C по каплям к раствору M4A2C [ 16 ] (366 мг, 2,0 ммоль). Реакционную смесь нагревали до комнатной температуры и перемешивали в течение 3 часов. Добавляли воду (10 мл) при 0°C и смесь перемешивали еще 10 минут. Водную фазу нейтрализовали NaHCO 3 и экстрагировали этилацетатом (3 × 30 мл), сушили безводным Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Остаток очищали флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя смесью этилацетат-петролейный эфир (1:1), с получением указанного в заголовке соединения.(262 мг, 1,2 ммоль, 62%) в виде желтого твердого вещества; т. пл. 175,0–176,5 °С; HRMS [ESI, (M + Na) + ]: вычислено. для [C 9 H 9 NO 5 + Na] + 234,0373 найдено 234,0368;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3341, 3197, 1754, 1697, 1667, 1590, 1434, 1329, 1219, 1199, 984, 792, 769, 741; 1 H ЯМР (400 МГц, ацетон- d 6 ) δ 9.87 (1 H, с, CH), 9.52 (1 H, шир. с, NH), 7.93 (1 H, с, ArH), 3.93 (3 H, с , Me), 2,24 (3 H, с, Me); ЯМР 13 С (100 МГц, ацетон- d 6 ) δ 181,3 (С), 169,8 (С), 158,8 (С), 147,2 (С), 140,7 (С), 135,0 (С), 113,3 (СН), 52,9 ( Я), 23,9 (Я).

2.1.6. Метил 4-ацетамидо-5-[(гидроксиимино)метил]фуран-2-карбоксилат ( 9 )

К раствору 8 (211 мг, 1,0 ммоль) в метаноле (8 мл) по каплям добавляли раствор гидрохлорида гидроксиламина (83 мг, 1,2 ммоль) и карбоната натрия (64 мг, 0,6 ммоль) в воде (4 мл) при комнатная температура. Реакционную смесь перемешивали при комнатной температуре в течение 1,5 часов. Метанол удаляли в вакууме и реакционную смесь разбавляли этилацетатом (40 мл), а затем промывали водой (20 мл) и солевым раствором (20 мл). Водную фазу экстрагировали этилацетатом (40 мл), объединенные органические фазы сушили безводным Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Заглавное соединение (224 мг, 0,99 ммоль, 99%, др.10:1) получали в виде желтого твердого вещества, которое использовали на следующей стадии без дополнительной очистки.

2.1.7. Метил 4-ацетамидо-5-цианофуран-2-карбоксилат ( 10 )

Раствор оксима 9 (226 мг, 1 ммоль) в уксусном ангидриде (3 мл) перемешивали при 70 °С в течение 3 часов. После образования ацетоксииминофурана уксусный ангидрид концентрировали в вакууме. К остатку добавляли ацетонитрил (4 мл) и триэтиламин (0,3 мл, 2 ммоль) и полученный раствор перемешивали при кипячении с обратным холодильником в течение 3 часов. Реакционную смесь концентрировали при пониженном давлении и очищали флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя смесью этилацетат-петролейный эфир (1:1), с получением указанного в заголовке соединения (181 мг , 0,87 ммоль, 87%) в виде желтого твердого вещества; т. пл. 219,5–220,5 °С; HRMS [ESI, (M + Na) + ]: вычислено. для [C 9 H 8 N 2 O 4 + Na] +231.0376, найдено 231.0376;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3285, 3087, 2229, 1737, 1696, 1533, 1320, 1226, 1149, 985, 815, 769; 1 H ЯМР (400 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 10,82 (1 H, с, NH), 7,41 (1 H, с, ArH), 3,86 (3 H, с, Me), 2,10 (3 H, с , Мне); ЯМР 13 С (100 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 168,7 (С), 156,9 (С), 145,8 (С), 134,6 (С), 116,1 (С), 112,2 (СН), 111,0 (С), 52,7 (Я), 22,9 (Я).

2.1.8. Метил 4-амино-5-цианофуран-2-карбоксилат ( 11 )

К раствору 10 (62 мг, 0,30 ммоль) в сухом метаноле (3 мл) при 0°C добавляли соляную кислоту (4 М в диоксане, 0,2 мл). Раствор перемешивали при 40°С в течение 6 часов. Реакционную смесь нейтрализовали твердым NaHCO 3 при 0°C с последующим добавлением этилацетата (15 мл) и воды (15 мл). Слои разделяли, водную фазу экстрагировали этилацетатом (2 × 15 мл). Объединенные органические фазы сушили над Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Неочищенную смесь очищали флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя смесью этилацетат-петролейный эфир (1:1), с получением указанного в заголовке соединения ( 43 мг, 0,26 ммоль, 86%) в виде желтого твердого вещества; т. пл. 165,0–166,0 °С; HRMS [ESI, (M + Na)+ ]: расч. для [C 7 H 6 N 2 O 3 + Na] + 189,0271, найдено 189,0270;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3430, 3343, 3232, 2210, 1720, 1607, 1329, 1224, 1176, 765; 1 H ЯМР (400 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 6,85 (1 H, с, ArH), 6,17 (2 H, шир. с, NH 2 ), 3,81 (3 H, с, Me); ЯМР 13 С (100 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 157,2 (С), 147,0 (С), 145,8 (С), 112,7 (С), 110,8 (СН), 109,1 (С), 52,4 (Ме).

2.1.9. Метил 4-аминофуро[3,2-d]пиримидин-6-карбоксилат ( 12 )

К раствору 4-амино-5-цианофурана 11 (37 мг, 0,22 ммоль) в уксусной кислоте (0,2 мл) добавляли ацетат формамидина (70 мг, 0,69 ммоль) и реакционную смесь перемешивали при кипячении с обратным холодильником в течение 5 ч. . Раствор разбавляли этилацетатом (20 мл), промывали рассолом (10 мл) и насыщали NaHCO 3 (10 мл). Водный слой экстрагировали этилацетатом (2×10 мл), объединенные органические слои сушили над Na 2 SO 4 , фильтровали и концентрировали в вакууме. Остаток очищали флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя смесью этилацетат-петролейный эфир (7:3), с получением указанного в заголовке соединения (23 мг, 0,12 ммоль, 54%) в виде бесцветного твердого вещества; т. пл. 218°С (разл.); HRMS [ESI, (M + H) +]: расч. для [C 8 H 7 N 3 O 3 + H] + 194,0560 найдено 194,0564;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3434, 3284, 3008, 2960, 1732, 1660, 1301, 1203, 1094, 969, 761; 1 H ЯМР (400 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 8,31 (1 H, с, ArH), 7,71 (2 H, шир. с, NH 2 ), 7,67 (1 H, с, ArH), 3,92 (3 H , с, Я); ЯМР 13 С (100 МГц, ДМСО- d 6 ): δ 158,6 (С), 154,5 (СН), 150,4 (С), 148,2 (С), 147,3 (С), 135,4 (С), 113,6 (СН), 52,6 (Мне).

2.1.10. ( R )- N -(5-(2-(( трет- Бутилдиметилсилил)окси)-1-гидроксиэтил)фуран-3-ил)ацетамид ( 15 )

К раствору ди-ГАФ [ 15 ] (55 мг, 0,297 ммоль) в ацетонитриле (3,5 мл) добавляли имидазол (80,9 мг, 1,19 ммоль, 4 экв.) с трет- бутилдиметилсилилхлоридом (42,5 мг, 0,282 ммоль, 0,95 экв.) при комнатной температуре. Реакционную смесь нагревали до 40°С в течение 30 минут и затем концентрировали в вакууме. Остаток очищали флэш-хроматографией, элюируя петролейным эфиром ацетона (5:1), с получением указанного в заголовке соединения (51 мг, 0,170 ммоль, 58%), которое было включено в неразделимую смесь вместе со своим региоизомером (95:5). ; т. пл. 58,6–59,8 °С; HRMS (ESI) m / z [M + Na] + , рассчитано для C 14 H 25 NO 4SiNa 322.1445, найдено 322.1435;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3279, 2929, 2857, 1659, 1569, 1463, 1378, 1254, 1119, 1071, 837, 779; 1 H ЯМР (400 МГц, (CD 3 ) 2 CO): δ 9,18 (1 H, шир. с, NH), 7,89 (1 H, с, CH), 6,28 (1 H, с, CH), 4,60 (1 Н, к, J 5,5, СН), 4,35 (1 Н, д, J 5,5, ОН), 3,83 (2 Н, дк, J 5,5, 6,4, СН 2 ), 2,02 (3 Н, с, Ас), 0,87 (9 H, с, (Me) 3 ), 0,05 (3 H, с, Me), 0,04 (3 H, с, Me); ЯМР 13 С (100 МГц, (CD 3 ) 2 CO): δ 162,8 (С), 155,0 (С), 131,2 (СН), 126,7 (С), 102,3 (СН), 69,3 (СН), 67,0 (СН 2), 26,2 (3 × Me), 23,0 (CO Me ), 18,8 (C), -5,2 (Me), -5,3 (Me).

2.1.11. N -((6 R )-6-((( трет- Бутилдиметилсилил)окси)метил)-2-гидрокси-5-оксо-5,6-дигидро-2Н-пиран-3-ил)ацетамид ( 16 )

К раствору 15 (150 мг, 0,501 ммоль) в дихлорметане-метаноле (12 мл: 3 мл) при 0°C добавляли м -CPBA (77%, 123,5 мг, 0,551 ммоль, 1,1 экв.) и проводили реакцию смесь перемешивали при 0°C в течение 2 часов. К раствору добавляли Na 2 CO 3 (15 мл) и перемешивали в течение 30 минут. К реакционной смеси добавляли насыщенный раствор NaHCO 3 (15 мл) и перемешивали еще 30 мин. Смесь экстрагировали этилацетатом (200 мл), промывали холодным Na 2 CO 3 -NaHCO 3 (1:1, 4 × 50 мл), холодным рассолом (2 × 30 мл), сушили (Na 2 SO 4), фильтровали и концентрировали в вакууме. Остаток очищали колоночной флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя петролейным эфиром этилацетата (1:1), с получением указанного в заголовке соединения (130 мг, 0,412 ммоль, 82%, др. 1:0,6) в виде бесцветного твердого вещества; т. пл. 145,8–146,8 °С; HRMS (ESI) m/z [M + Na] + , рассчитано для C 14 H 25 NO 5 SiNa 338,1394, обнаружено 338,1385;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3290, 2930, 2858, 1719, 1642, 1628, 1518, 1472, 1369, 1228, 1205, 1121, 1043, 958, 872, 825, 780, 729, 708 1 H ЯМР ( 400 МГц, (CD 3 ) 2 CO) Основной диастереомер: δ 9,21 (1 H, шир. с, NH), 6,79 (1 H, с, CH), 5,60 (1 H, с, CH), 4,41 (1 H, q). , J 2,6, CH), 4,00 (2 H, qd, J 4,5, 2,5 CH 2 ), 2,13 (3 H, с, Ac), 0,86 (9 H, с, (Me) 3 ), 0,05 (3 H, с, Me), 0,03 (3 H, с, Me); 13 С ЯМР (100 МГц, (CD 3 ) 2 CO) 195,2 (С), 171,0 (С), 153,5 (С), 108,3 (СН), 89,2 (СН), 76,0 (СН), 64,1 (СН 2 ) , 26,2 ((Я)3 ), 24,6 (Ac), 18,90 ( C (Me) 3 ), -5,1 (SiMe), -5,2 (SiMe); Минорный диастереомер: (400 МГц, (CD 3 ) 2 CO) δ 8,93 (1 H, шир. с, NH), 6,91 (1 H, с, CH), 5,48 (1 H, с, CH), 4,21 (1 H , дд, J 2,8, CH), 4,00 (2 H, qd, J 4,4, 2,7, CH 2 ), 2,17 (3 H, с, Ac), 0,87 (9 H, с, (Me) 3 ), 0,08 ( 3 H, с, Me), 0,05 (3 H, с, Me); ЯМР 13 С (100 МГц, (CD 3 ) 2 CO): δ 194,8 (С), 171,1 (С), 154,3 (С), 109,0 (СН), 89,6 (СН), 80,6 (СН), 64,8 (СН 2 ), 26,1 ((Me) 3 ), 24,7 (Ac), 18,87 (C (Me) 3 ), -5,29 (SiMe), -5,34 (SiMe).

2.1.12. ( R )- N -(6-((( трет- Бутилдиметилсилил)окси)метил)-2,5-диоксо-5,6-дигидро-2 H -пиран-3-ил)ацетамид ( 17 )

К перемешиваемой суспензии целита (1 г) и хлорхромата пиридиния (502 мг, 2,33 ммоль, 2 экв.) в сухом дихлорметане (20 мл) добавляли 16 (367 мг, 1,16 ммоль) одной порцией при 0°C. Смесь нагревали до комнатной температуры и перемешивали в течение 5 часов. Смесь фильтровали через слой целита и концентрировали в вакууме. Остаток очищали колоночной флэш-хроматографией на силикагеле, элюируя петролейным эфиром этилацетата (2:1), с получением указанного в заголовке соединения в виде бесцветного твердого вещества (241 мг, 0,770 ммоль, 66%), т. пл. 112–113,6 °С. ;[ 𝛼 ]23𝐷�Д23+56,0 ( с 0,1, CH 2 Cl 2 ); HRMS (ESI) m / z [M + Na] + , рассчитано для C 14 H 23 NO 5 SiNa 336,1238, найдено 336,1240;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3302, 2957, 2930, 2884, 2858, 1708, 1662, 1626, 1485, 1378, 1332, 1299, 1250, 1209, 1109, 1075, 1022, 997, 918, 879, 836, 778, 733; 1 H ЯМР (400 МГц, CDCl 3 ): δ 8,30 (1 H, шир. с, NH), 7,63 (1 H, с, CH), 4,88 (1 H, дд, J 1,7, CH), 4,03 (2 H , dq, CH 2 ), 2,24 (3 H, с, Ac), 0,78 (9 H, с, C(Me) 3 , 0,00 (3 H, с, Si-Me), -0,02 (3 H, с, Si-Me); 13 С ЯМР (100 МГц, CDCl 3 ) δ 192,5 (С), 169,4 (С), 160,2 (С), 138,3 (С), 117,2 (СН), 85,1 (СН), 64,7 (СН 2 ) . ), 25,6 (С Ме 3), 25,0 (Ас), 18,1 (С), -5,6 (Si-Me), -5,7 (Si-Me).

2.1.13. N -((5R , 6R ) -6-((( трет- Бутилдиметилсилил)окси)метил)-5-гидрокси-2-оксо-5,6-дигидро-2Н-пиран-3-ил)ацетамид ( 18 )

Раствор 17 (120 мг, 0,382 ммоль) в дихлорметан-метаноле (1,8:2,6 мл) охлаждали до -78 °C и добавляли трихлорид церия (4,7 мг, 0,0191, 5 моль%), а затем боргидрид натрия (22 мг, 0,574 ммоль, 1,5 экв.). Смесь перемешивали при -78°C в течение 3 часов, а затем экстрагировали этилацетатом (80 мл). Органический слой промывали водой (2×20 мл) и рассолом (20 мл), затем сушили (Na 2 SO 4 ), фильтровали и концентрировали в вакууме. Остаток очищали флэш-хроматографией на колонке с силикагелем, элюируя петролейным эфиром этилацетата (3:1), с получением указанного в заголовке соединения в виде бесцветного твердого вещества (д.р. 93:7) (100 мг, 0,317 ммоль, 83%). т. пл. 144,8–146,0 °С; HRMS (ESI) м / з[M+Na] + , рассчитано для C 14 H 25 NO 5 SiNa 338,1394, найдено 338,1394;𝜈�макс /см -1 (ATR) 3322, 2955, 2930, 2858, 1725, 1671, 1552, 1472, 1384, 1340, 1242, 1191, 1123, 1087, 1006, 974, 941, 895, 835, 77 6, 745, 668; 1 H ЯМР (400 МГц, CDCl 3 ). Основной диастереомер: δ 7,83 (1 H, с, NH), 7,65 (1 H, д, J 6,8, CH), 4,54 (1 H, дд, J 2,5, CH), 4,54 (1 H, дд, J 2,5, CH), 4,41 (1 H, дк, J 2,5, 1,1, CH), 4,03 (2 H, дк, J 6,5, 5,3, CH 2 ), 2,14 (3 H, с, Ac), 0,91 (9 H, с, C( Me) 3 ), 0,121 (3 H, с, Si-Me), 0,117 (3 H, с, Si-Me), OH не наблюдается; 13 С ЯМР (100 МГц, CDCl 3 ): δ169,4 (С), 162,1 (С), 127,1 (С), 121,2 (СН), 79,8 (СН), 61,9 (СН 2 ), 61,8 (СН), 25,9 (3 х Ме), 24,7 (Ас), 18,3 ( C (Me) 3 ), -5,3 (Si-Me), -5,4 (Si-Me).

3. Результаты и их обсуждение

Фурфурол 3, полученный из 3A5AF [ 18 ], был превращен в оксим 4 (без очистки), что после дегидратации позволило получить 2-циано-3A5AF 5 с превосходным выходом в течение трех стадий (Схема 3 ) . По нашему опыту, гидролиз ацетамидом производных 3A5AF протекает плохо в водных условиях, что часто приводит к значительному разложению из-за требуемых повышенных температур. Мы обнаружили, что метанолиз, опосредованный безводной кислотой, более надежен, поскольку он протекает при более низких температурах. Метанолиз ацетамида оказался успешным с получением 6, но спектроскопический анализ ЯМР показал, что также происходил гидролиз нитрила, которому способствовала вода, образующаяся при реакции HCl с MeOH. Несмотря на этот непредсказуемый результат, мы подвергли6 к гетероаннеляции с формамидином с получением фуро[3,2- d ]пиримидин-4-она с 7 . Хотя фуро[3,2- d ]пиримидин-4-оны не были первоначально намеченной мишенью, они нашли применение в медицинских программах, нацеленных на белок веретена кинезина [ 39 ] и убиквитиновую протеасомную систему 7 (USP7) [ 40 ].
Химия 05 00135 sch003
Схема 3. Синтез фуро[3,2- d ]пиримидин-4-она 7 .
Первоначальный план имел ограничения, поскольку мы не ожидали легкого гидролиза нитрила в 5 . В поисках первоначальной цели — фуро[3,2- d ]пиримидин-4-аминного каркаса — в качестве субстрата было выбрано производное аминокислоты хитина метил-4-ацетамидофуран-2-карбоксилат (M4A2C) [ 16 ]. что сложный эфир с меньшим электроноакцептором снижает реакционную способность нитрила, делая его менее восприимчивым к гидролизу ( Схема 4 А). Формилирование M4A2C по Вильсмайеру привело к образованию фурфурола 8 , который был превращен в 2-цианофуран 10 (через оксим 9) с отличным общим выходом. Влияние эфира на M4A2C было убедительным; метанолиз избирательно расщепил ацетамид в 9 , оставив цианогруппу нетронутой. Наконец, гетероаннеляция формамидином привела к образованию фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амина 12 . В продуктах 7 и 12 только один атом азота получен из хитина. Однако гидроксиламин можно считать биогенным; он является продуктом процесса нитрификации и широко распространен в природе [ 41 ]. Формамидин доступен из природного продукта цианамида [ 42 , 43 ], который сам биосинтезируется из аминокислоты L -канаванина [42, 43].44 ] ( схема 4 Б). Также возможно, что биогенный формамидин может быть получен при превращении мочевины в тиомочевину с последующей восстановительной десульфуризацией [ 45 ].
Химия 05 00135 sch004
Схема 4. ( А ) Синтез фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амина 12 из M4A2C; ( Б ) формамидин и гидроксиламин представляют собой N -соединения, существующие в природе.
Синтез фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амина 12 и фуро[3,2- d ]пиримидин-4-она 7 из 3A5AF расширил гетероароматическое химическое пространство, доступное из хитина. Мы также хотели бы сообщить о наших предварительных результатах по расширению окислительного кольца синтона хирального пула ди-HAF. Ранее мы сообщали о синтезе энантиообогащенных 2-аминосахаров из 3A5AF [ 20 ]; однако этот метод имеет некоторые недостатки ( схема 5 А). Введение искусственной хиральности с использованием восстановления Нойори было затруднительным (50 °C, время реакции 1 неделя) при получении фурфурилового спирта 13, так как при расширении окислительного кольца он давал N -ацетил -l .-красноносый (RedNAc). Отсюда было доступно несколько 2-аминосахаров, но все они содержали метильную группу в С5, которая ограничивала модификации в этом сайте. Ожидалось, что эти недостатки можно будет преодолеть, если полученный из хитина синтон ди-HAF хирального пула успешно подвергнется реакции Ахматовича; не только природная хиральность, присутствующая в хитине, будет передана продукту (таким образом устраняя необходимость восстановления Нойори), но и полученный 2-аминосахар 14 будет обладать универсальной гидроксиметильной группой в положении C5 ( схема 5 B). Более того, 14 представляет собой новый каркас из 2-аминосахаров, который может быть сложно получить из N -ацетил- d -глюкозамина (GlcNAc) [ 46 ,47 , 48 , 49 ].
Химия 05 00135 sch005
Схема 5. ( А ) Синтез 2-аминосахаров из 3A5AF; ( B ) Предполагаемое окислительное расширение кольца ди-HAF. Структура GlcNAc показана для сравнения.
Чтобы облегчить обращение с ожидаемыми продуктами, ди-HAF был моносилилирован по первичному спирту с получением 15 , а также небольших количеств его региоизомера, который нельзя было разделить с помощью колоночной хроматографии ( схема 6 ). Перегруппировка Ахматовича прошла гладко и привела к получению несколько нестабильного 2-аминосахара 16 с хорошим выходом. Окисление лактола помогло стабилизировать каркас, давая дион 17 . Восстановление Luche в C4-кетоне обеспечило 18 с хорошей диастереоселективностью, а структура основного син- диастереомера была подтверждена рентгеноструктурным анализом ( рис. 1 ).
Химия 05 00135 sch006
Схема 6. Применение ди-HAF в перегруппировке Ахматовича ( R = трет -бутилдиметилсилил; TBDMS).
Химия 05 00135 г001
Рисунок 1. Молекулярная структура 2-аминосахара 18 (CCDC 2285900). Параметры смещения атомов были нарисованы с уровнем вероятности 50%.
В заключение можно сказать, что доступ к дополнительному биогенному N -химическому пространству осуществляется с хитиновых платформ 3A5AF, M4A2C и di-HAF. Высокоценные гетероароматические каркасы фуро[3,2- d ]пиримидин-4-он 7 и фуро[3,2- d ]пиримидин-4-амин 12 могут быть селективно получены из биогенных N -платформ 3A5AF и M4A2C соответственно. . Более того, хиральный каркас ди-HAF является жизнеспособным субстратом для перегруппировки Ахматовича, генерируя новые, энантиообогащенные 2-аминосахарные химические вещества, обладающие хиральными центрами, которые можно проследить до биополимера хитина, при этом все продукты обладают универсальной 5-гидроксиметильной ручкой в ​​​​С5.

Дополнительные материалы

Следующую вспомогательную информацию можно загрузить по адресу: https://www.mdpi.com/article/10.3390/chemistry5030135/s1 . Спектры ЯМР всех новых соединений и данные рентгеноструктурного анализа 18 .

Вклад автора

Концептуализация, JS; Методология, TAR, JCN и SPJ; Валидация, JCN; Формальный анализ, TAR, JCN, SPJ и TS; Расследование, TAR, JCN и SPJ; Курирование данных, TAR, SPJ, TS и JS; Написание — оригинальный черновик, JS; Супервизия, JS; Администрирование проекта, JS; Приобретение финансирования, JS и JCN. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Мы благодарим Оклендский университет за присуждение докторской стипендии (JCN).

Заявление о доступности данных

Кристаллографические данные для 2-аминосахара 18 , представленные в этой статье, депонированы в Кембриджском центре структурных данных под номером депонирования CCDC 2285900. Копии данных можно получить бесплатно через https://www.ccdc.cam.ac. uk/structures/ (по состоянию на 7 августа 2023 г.). Все остальные соответствующие данные содержатся в этой статье и дополнительных материалах .

Благодарности

Мы благодарны Тимоти Кристоферу за сбор данных рентгеноструктурного анализа монокристаллов.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Рекомендации

  1. Кириаку, В.; Гарагунис, И.; Вуррос, А.; Василейу, Э.; Стукидес, М. Электрохимический процесс Габера-Боша. Джоуль 2020 , 4 , 142–158. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  2. Песня, X.; Башир, К.; Заре Р.Н. Получение аммиака из микрокапель азота и воды. Учеб. Натл. акад. наук. США 2023 , 120 , e2301206120. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  3. Соловейчик Г. Электрохимический синтез аммиака как потенциальная альтернатива процессу Габера – Боша. Нат. Катал. 2019 , 2 , 377–380. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  4. Ван, М.; Хан, Массачусетс; Мохсин, И.; Уикс, Дж.; ИП, АХ; Сумон, Казахстан; Динь, Коннектикут; Сарджент, Э. Х.; Гейтс, ID; Голам Кибрия, М. Могут ли устойчивые пути синтеза аммиака конкурировать с процессами Габера-Боша на основе ископаемого топлива? Энергетическая среда. наук. 2021 , 14 , 2535–2548. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  5. Ян, Н.; Чен, X. Устойчивое развитие: не выбрасывайте отходы морепродуктов. Природа 2015 , 524 , 155–157. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  6. Халси, MJ; Ян, Х.; Ян, Н. Устойчивые пути синтеза возобновляемых химикатов, содержащих гетероатомы. АСУ Сустейн. хим. англ. 2018 , 6 , 5694–5707. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  7. Дай, Дж.; Ли, Ф.; Фу, X. На пути к биопереработке Shell: достижения в химико-каталитической конверсии хитиновой биомассы в азоторганические химикаты. ChemSusChem 2020 , 13 , 6498–6508. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  8. Осада, М.; Кикута, К.; Ёсида, К.; Тотани, К.; Огата, М.; Усуи, Т. Некаталитический синтез хромогенов I и III из N-ацетил-D-глюкозамина в высокотемпературной воде. Зеленая химия. 2013 , 15 , 2960–2966. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  9. Течикавара, К.; Кобаяши, Х.; Фукуока, А. Превращение N-ацетилглюкозамина в защищенную аминокислоту на катализаторе Ru/C. АСУ Сустейн. хим. англ. 2018 , 6 , 12411–12418. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  10. Боббинк, Флорида; Чжан, Дж.; Пирсон, Ю.; Чен, X.; Ян, Н. Превращение производного хитина N-ацетил-D-глюкозамина (NAG) в полиолы с использованием катализаторов на основе переходных металлов и водорода в воде. Зеленая химия. 2015 , 17 , 1024–1031. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  11. Никахд, М.; Микусек, Дж.; Ю, Л.-Ж.; Кут, ML; Банвелл, Миннесота; Ма, К.; Гардинер, М.Г. Использование хитина как источника биологически фиксированного азота: образование и полная характеристика низкомолекулярных гетеро- и карбоциклических продуктов пиролиза. Дж. Орг. хим. 2020 , 85 , 4583–4593. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  12. Банвелл, Миннесота; Поллард, Б.; Лю, X.; Коннал, Лос-Анджелес. Использование самых распространенных в природе полимеров: разработка новых путей преобразования целлюлозы, гемицеллюлозы, лигнина и хитина в платформенные молекулы (и за их пределами). хим. Азиатский журнал, 2021 , 16 , 604–620. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  13. Гомес, РФА; Гонсалвеш, BMF; Андраде, KHS; Соуза, BB; Маулид, Н.; Бернард, GJL; Афонсо, CAM Раскрытие потенциала фурановых платформ на биологической основе, богатых азотом, в качестве синтонов биомассы. Энджью. хим. Межд. Эд. 2023 , 62 , e202304449. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  14. Падован, Д.; Кобаяши, Х.; Фукуока, А. Простое получение 3-ацетамидо-5-ацетилфурана из N-ацетил-d-глюкозамина с использованием коммерчески доступных солей алюминия. ChemSusChem 2020 , 13 , 3594–3598. [ Академия Google ] [ CrossRef ] [ PubMed ]
  15. ван дер Лоо, CHM; Борст, MLG; Паувер, К.; Миннаард, А.Дж. Дегидратация N-ацетилглюкозамина (GlcNAc) до энантиочистого дигидроксиэтилацетамидофурана (Di-HAF). Орг. Биомол. хим. 2021 , 19 , 10105–10111. [ Академия Google ] [ CrossRef ]
  16. Садик, AD; Чен, X.; Ян, Н.; Сперри, Дж. На пути к биоперерабатывающему заводу Shell: устойчивый синтез противоракового алкалоида проксимицина А из хитин