ВИКОРИСТАННЯ РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ В МОДЕЛЮВАННІ ЕКОЛОГІЧНОЇ СИТУАЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОГНОЗУВАННЯ ПЕРЕХОДУ ТОКСИЧНИХ ВАЖКИХ МЕТАЛІВ З КОРМІВ РАЦІОНУ ДІЙНИХ КОРІВ В ОРГАНІЧНІ ВІДХОДИ Й АКУМУЛЯЦІЇ ПОЛЮТАНТІВ У ГРУНТІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ СКОТАРСЬКИХ ПІДПРИЄМ
DOI:
https://doi.org/10.32782/naturaljournal.7.2024.23Ключові слова:
кореляція, регресія, корма раціону, органічні добрива, екологічний ризик, велика рогата худобаАнотація
Важкі метали мають високу екологічну небезпеку для агроекосистем. Кадмій та свинець безперешкодно переміщуються в трофічних ланцюгах. З корму дійних корів потрапляють в органічні відходи, далі як добрива вносяться в грунт і акумулюються у високих концентраціях. Поведінка токсичних важких металів Cd і Pb в компонентах біосфери не прогнозована, що ускладнює ведення агровиробництва, особливо органічно-біологічного землеробства, виробництво екологічно безпечної продукції тваринництва та рослинництва. Кореляційний і регресійний аналіз статистичної обробки даних, дозволяють вченим з різних країн США, Європейського Союзу, Китаю ін. перевірити в дослідженнях та рекомендувати до застосування на практиці в екологічному моніторингу моделей прогнозування навантаження грунту важкими металами, встановити вірогідні джерела надходження, динаміку розсіювання у довкіллі тощо. Попередні дослідження зосереджувалися на концентраціях забруднення важкими металами Cd, Pb і ін. кормів для дійних корів, молока, органічних відходів, досліджувався сам кореляційний зв’язок, але методом Спірмена. Аналіз даних здійснювався за результа- тами науково-господарського досліду проведеного на дійних коровах з різними типами годівлі в лісостеповій зоні України. Корів відібрано методом аналогів за живою масою та продуктивністю. До раціону входили корми з надлишком кадмію та свинцю. Токсичність полютантів вплинула на перехід їх з кормів раціону в продукцію і органічні відходи. Мета досліджень аналіз кореляційного зв’язку та побудова рівнянь регресії між концентрацією важких металів Cd, Pb в кормах раціону дійних корів та їх органічних відходах за різних типів годівлі, що дозволить прогнозувати перехід полютантів в органічні відходи (добрива), забруднення грунту, здійснювати ефективний екологічний моніторинг, вчасно оцінювати екологічні ризики в скотарських підприємствах чи господарствах з органічно-біологічним типом землеробства. За допомогою комп’юторної програми STATISTICA версії 10.0. зроблено кореляційний аналіз за параметричним коефіцієнтом кореляції Пірсона з урахуванням тестів Колмогорова-Смірнова та Ліллієфорса (Kolmogorov-Smirnov and Lilliefors test for normality) і тесту Шапіро – Уілка (Shapiro-Wilk’s W test). Для моделювання залежності між змінною У (концентрація важких металів в органічних відходах) та векторною змінною Х (концентрація важких металів в кормах раціону) застосовували побудову рівнянь лінійної регресії. Характер зв’язку перевіряли за побудовою діаграм розсіювання (Scatterplot); аналіз залишків на відповідність закону нормального розподілу (Гауссова); оцінку прийнятності моделі уцілому за рівнем вірогідності методом ANOVA; якість регресії за допомогою коефіцієнту детермінації R2. Аналіз встановив високу r=0.72-0.75 (Cd) (р<0.05), r=0.68 (Pb) (р<0.05) та дуже високу r=0.82 (Cd) (р<0.05), r=0.81 (Pb) (р<0.05) кореляційну залежність між вмістом токсикантів у кормах і органічних відходах, дозволив побудувати відповідні лінійні рівняння регресії, запропонувати найбільш вірогідні з них У=-0.0365+0.0054×Х по Cd та У=2.1195+6.8156×Х по Pb для прогнозування переходу полютантів в органічні відходи (добрива). Перевірені моделі, дадуть максимально точний результат концентрації полютантів по Cd за даними експерименту з силлосно-коренеплодним типом годівлі тварин, по Pb з силосно-сінажно-концентратним типом. Фахівці можуть використовувати моделі для екологічного моніторингу агроекосистем, прогнозування ризиків забруднення та екологічно безпечного ведення як традиційного, так і органічно-біологічного землеробства. Подальші дослідження спрямовані на кореляційний та регресійний аналіз за іншими важливими у ветеринарній, зоотехнічній і екологічній практиці показниками екологічної безпеки з оцінкою відповідних ризиків ведення галузі скотарства у лісостеповій зоні України.
Посилання
Ashraful Abedin Asha S.M., Moshfequr Rahman Md., Tahmid Tayef Md., Reazul Islam Md., Anti S., Sazal K. Comprehensive pollution and ecological risk of heavy metals in an industrial region of south-west Bangladesh. Environmental Nanotechnology, Monitoring & Management. 2023. Vol. 20. Р. 100899. https://doi.org/10.1016/j.enmm.2023.100899.
Boldizsar N., Carmen M., Andrada M., Cerasella I., Lucian B., Cornelia M. Linear and nonlinear regression analysis for heavy metals removal using Agaricus bisporus macrofungus. Arabian Journal of Chemistry.2017. Vol. 10. № 2. P. 3569—3579. https://doi.org/10.1016/j.arabjc.2014.03.004.
Covelo E.F., Matías J.M., Vega F.A., Reigosa M.J., Andrade M.L. A tree regression analysis of factors determining the sorption and retention of heavy metals by soil. Geoderma. 2008. Vol. 147. № 1–2. P. 75—85. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2008.08.001.
European Convention for the Protection of Vertebrate Animals used for Experimental and Other Scientific Purposes. Strasbourg, 1986. 11 р.
Geng L., Ying S., Guanlin G., Long Z., Junjie N., Chao Z. Soil pollution characteristics and systemic environmental risk assessment of a large-scale arsenic slag contaminated site. Journal of Cleaner Production. 2020. Vol. 251. 119721 р. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119721.
Kozulya T.V., Glushkova L.V., Shtitelman Z.V. Determination of correlations between the content of heavy metals in soils of different ecosystems when solving problems of mathematical modeling in ecological monitoring. Radio electronics and informatics. 2004. № 4 (29). Р. 159—164.
Kuramshina N.G., Kuramshin E.M., Nikolaeva S.V., Imashev Y.B. The biogeochemical characteristics of the content of heavy metals in soil, plants and animals in different natural areas of Bashkortostan. Journal of Geochemical Exploration. 2014. Vol. 144. Part B, P. 237—240. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2014.01.027.
Lili L., Zhiping W., Feng J., Tong Z. Co-occurrence correlations of heavy metals in sediments revealed using network analysis. Chemosphere. 2015. Vol. 119. P. 1305—1313. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2014.01.068.
Mingtao X., Yan L., Jiayu Y., Kaige L., Yi L., Feng L., Daofu Z., Xiaoqian F., Yu C. Heavy metal contamination risk assessment and correlation analysis of heavy metal contents in soil and crops. Environmental Pollution. 2021. Vol. 278. Р. 116911. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116911.
Sazal K., Meixia Z., Haiyang Z., Aminur R.Md., Chuanxiu L., Mohammad M.R. Distribution, contamination status and source of trace elements in the soil around brick kilns. Chemosphere. 2021. Vol. 263. Р. 127882. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.127882.
Weibin Z., Xiaoming W., Lingqing W., Mei L., Tongbin C., Gaoquan Gu. Apportionment and location of heavy metal(loid)s pollution sources for soil and dust using the combination of principal component analysis, Geodetector, and multiple linear regression of distance, Journal of Hazardous Materials. 2022. Vol. 438. Р. 129468. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2022.129468.
Xufeng F., Zhaohan L., Rui X., Zhouqiao R., Xiaonan Lv. Contamination assessment and source apportionment of heavy metals in agricultural soil through the synthesis of PMF and GeogDetector models. Science of The Total Environment. 2020. Vol. 747. Р. 141293. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141293.
Yanxue J., Sihong C., Jianwei L., Yue Y., Yanjiao C., Aichen Z., Hongbin C. Source apportionment and health risk assessment of heavy metals in soil for a township in Jiangsu Province, China. Chemosphere. 2017. Vol. 168. P. 1658—1668. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2016.11.088.
Yazhu W., Xuejun D., Lei W. Spatial distribution and source analysis of heavy metals in soils influenced by industrial enterprise distribution: Case study in Jiangsu Province. Science of The Total Environment. 2020. Vol. 710. Р. 134953. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134953.