Microbial community of the Coastal Zone of Kola Bay under anthropogenic impact

Full Text

Введение

Прибрежные участки арктических морей на урбанизированных территориях подвергаются интенсивной техногенной нагрузке со стороны предприятий теплоэнергетики, городского коммунального хозяйства и транспорта, усиливая антропогенное давление на арктические экосистемы, характеризующиеся низкими температурами, ограниченной доступностью питательных веществ и специфическим составом микробных сообществ, метаболический потенциал которых становятся ключевым фактором, определяющим устойчивость экосистемы и их способность к восстановлению после загрязнения [1, 2]. В то же время длительное загрязнение территории может вызвать значительное изменение таксономического состава и метаболических функций микробных сообществ.

Микробиом прибрежных территорий арктических морей вызывает все больший интерес в условиях изменения климата и усиления антропогенного влияния [3–5]. Проведенные ранее исследования прибрежных грунтов Кольского залива были посвящены описанию количественных характеристик микробиома субаквальных почв [6] и разнообразию культивируемого сообщества микроскопических грибов [7] на антропогенно-измененных территориях. Использование высокопроизводительного секвенирования позволяет значительно расширить имеющиеся представления о составе, структуре, функциях и метаболических особенностях микроорганизмов.

Цель исследования — оценка таксономического и функционального разнообразия микробиома почв и грунтов литоральной и супралиторальной зон Кольского залива в условиях антропогенной нагрузки.

Материалы и методы исследования

Участки исследования. Объектами исследования стали прибрежные почвы и грунты литоральной и супралиторальной зон восточного побережья южного колена Кольского залива в районе города Кола (рис. 1). Территория характеризуется приморским рельефом с чередующимися песчано-илистыми и каменистыми участками. Климат района относится к умеренно-холодному морскому типу. Среднегодовая температура воздуха составляет около –1,2 °C, а среднегодовая сумма осадков достигает 500…600 мм.

На территории имеются признаки деградации прибрежных экосистем — фрагментация растительного покрова и эрозия береговой линии. В непосредственной близости от участков исследования располагаются Мурманская ТЭЦ, бетонный завод и ряд других предприятий. Прибрежная зона частично используется местными жителями в рекреационных целях.

Рис. 1. Карта-схема расположения исследуемых участков с точками отбора проб
  Источник: выполнила М.Ш. Мурзаева с использованием сервиса Яндекс.Карты.
Fig. 1. Map showing the location of the study areas with sampling points
  Source: complied by M.Sh. Murzaeva using the Yandex.Maps service.

Отбор образцов. Образцы почв и грунтов отбирали с участков, отличающихся степенью антропогенной нагрузки (табл. 1).

Таблица 1
Характеристика участков отбора проб

Участок	Экологическая зона	Тип	Растительность
1	Литораль	Песчаный субстрат	Отсутствует
2	Супралитораль	Песчаные маршевые дерновые почвы слаборазвитые	Carex sp. Plantago maritima ssp. subpolaris Juncus atrofuscus
3	Литораль	Мелко-каменистый субстрат	Отсутствует
4	Литораль	Мелко-каменистый субстрат	Отсутствует

Источник: составлено В.А. Мязиным.

Table 1
Characteristics of sampling sites

Site	Ecological zone	Type	Plants
1	Littoral	Sand	Absent
2	Supralittoral	Underdeveloped sod soil on the sand deposits	Carex sp. Plantago maritima ssp. subpolaris Juncus atrofuscus
3	Littoral	Mixed (pebble, cobble, sand)	Absent
4	Littoral	Mixed (pebble, cobble, sand)	Absent

Source: compiled by V.A. Myazin.

Участки 1 и 2 испытывают преимущественно рекреационную нагрузку и не имеют явных признаков загрязнения. Участок 3 отличается выраженным загрязнением нефтепродуктами (наличие радужной пленки на воде, пятен на поверхности грунта и специфического запаха), обусловленным, вероятно, деятельностью Мурманской ТЭЦ (сброс неочищенных вод с территории предприятия). Участок 4 не имеет явных признаков загрязнения, не представляет рекреационной ценности, однако потенциально может подвергаться вторичному загрязнению с акватории Кольского залива.

Отбор образцов почв и грунтов осуществляли в соответствии с ГОСТ 17.4.3.01–2017 ^[1] и ГОСТ 17.4.4.02–2017 ^[2].

Химический анализ. Оценку состояния прибрежных почв и грунтов провели по следующим показателям: значение pH, содержание общего углерода, азота, подвижных форм калия и фосфора, валовое содержание Pb, Zn, Co, Cu, Ni, Cd, As, Mn, V, Cr, Fe, Se, Mo, содежание подвижных форм тяжелых металлов (Pb, Zn, Co, Cu, Ni, Cd) и нефтепродуктов.

Показатель pH определяли потенциометрическим методом в водной вытяжке согласно ГОСТ 26423–85 ^[3].

Содержание общего углерода определяли методом высокотемпературного каталитического сжигания проб (Vario TOC Select), содержание общего азота — методом Кьельдаля согласно ГОСТ Р 58596–2019⁴, подвижные формы калия и фосфора — методом Кирсанова согласно ГОСТ Р 54650–2011 ^[5].

Валовое содержание элементов оценивали с использованием портативного РФ-спектрометра Vanta согласно прилагаемой методике XRF Vanta.

Подвижные формы тяжелых металлов определяли согласно М–МВИ‑80–2008⁶ в ацетатно-аммонийной вытяжке с pH 4.8.

Измерение массовой доли нефтепродуктов в почве и грунтах проводили флуориметрическим методом, основанном на экстракции нефтепродуктов из образца хлористым метиленом с последующим измерением интенсивности флуоресценции очищенного экстракта на анализаторе «Флюорат‑02» согласно ПНД Ф 16.1:2.21–98 ^[7].

Таксономический состав микробного сообщества определяли с помощью высокопроизводительного секвенирования на платформе Illumina MiSeq в лаборатории BioSpark (Биоспарк).

Статистическая обработка и визуализация выполнены в среде R. Индексы a-разнообразия (Шеннона, Симпсона, Пиелу, Чао1, Фишера и число выявленных операционных таксономических единиц) оценивали с помощью пакета vegan 2.6–8; для оценки β-разнообразия на уровне классов строили дендрограммы на основе матрицы несходства Брея — Кертиса. Функциональное разнообразие оценено с использованием баз данных Functional Annotation of Prokaryotic Taxa (для бактерий) и FunGuild (для грибов). Коэффициенты корреляции рассчитывали, используя коэффициент Спирмена, визуализацию выполняли с помощью функции ggcorrplot.

Результаты исследования и обсуждение

Оценка степени загрязнения прибрежных почв и грунтов. Образцы почвы и грунтов с обследованных участков побережья Кольского залива различаются по содержанию основных элементов, тяжелых металлов и нефтепродуктов.

Участки 1 и 2, испытывающие в основном рекреационную и аэротехногенную нагрузку, характеризовались незначительным химическим загрязнением. Величина рН находилась в диапазоне от 7,38 (слабощелочная) до 6,21 (нейтральная). Степень обеспеченности почвы и грунтов подвижным фосфором и калием — от средней до очень высокой. Соотношение C/N в грунтах литорали составляло 5…7, в прибрежной почве — 13. Содержание нефтепродуктов в прибрежной почве — 0,031 г/кг, в грунтах литорали — 0,067 г/кг. Выявлены превышение установленных нормативов по содержанию Cd и As, а также повышенные относительно фоновых значений концентрации Mo, V и Mn.

На участке 3, загрязненном нефтепродуктами, величина рН находилась в среднекислом диапазоне (4,64). Степень обеспеченности загрязненного грунта подвижным фосфором и калием очень низкая. В загрязненном грунте соотношение C/N составляло 278, что обусловлено наличием большого количества углеводородов. Содержание нефтепродуктов на участке достигало 137 г/кг. Химический анализ показал превышение установленных нормативов и фоновых концентраций ряда химических элементов: Ni, Cd, As, V, Mo, Fe, Mn, S, Se и Cr, что указывает на загрязнение тяжелыми нефтепродуктами (мазутом). Данный тип загрязнения типичен для территорий, находящихся в зоне влияния предприятий теплоэнергетики [8, 9].

Участок 4 по содержанию основных элементов был сопоставим с участком 1, но отличался более высокими концентрациями Pb, Zn, Cu, Ni и As.

Таким образом, все обследованные участки подвержены антропогенному воздействию, но в разной степени. Индексы загрязнения, рассчитанные для каждого участка, показали, что наиболее загрязненным оказался участок 3, наименее загрязненными — участки 1 и 2. Наименьший показатель экологического риска характерен для песчаных маршевых слаборазвитых дерновых почв, максимальный — для загрязненного нефтепродуктами участка литорали (табл. 2).

Таблица 2
Степень химического загрязнения почв и грунтов (Zc, PLI и NPI)  и показатель экологического риска (PERI) исследуемых участков

Участок	Степень химического загрязнения			Показатель потенциального экологического риска PERI
	Суммарный показатель загрязнения Zc	Индекс нагрузки загрязнения PLI	Индекс загрязнения Немерова NPI
1	10 (допустимая)	1,2 (умеренная)	2,0 (средняя)	189 (высокий)
2	11 (допустимая)	1,3 (умеренная)	2,2 (средняя)	67 (низкий)
3	179 (чрезвычайно опасная)	7,7 (чрезвычайно высокая)	27 (сильная)	1021 (чрезвычайно высокий)
4	25 (умеренно опасная)	2,8 (высокая)	2,7 (средняя)	268 (высокий)

Источник: составлено В.А. Мязиным.

Table 2
The degree of chemical contamination of soils and grounds (Zc, PLI and NPI)  and the ecological risk index (PERI) of the studied sites

Site	Degree of chemical contamination			Potential environmental risk index (PERI)
	Total pollution index Zc	Pollution load index (PLI)	Nemerow pollution index NPI
1	10 (permissible)	1.2 (moderate)	2.0 (medium)	189 (high)
2	11 (permissible)	1.3 (moderate)	2.2 (medium)	67 (low)
3	179 (extremely hazardous)	7.7 (extremely high)	27 (severe)	1021 (extremely high)
4	25 (moderately hazardous)	2.8 (high)	2.7 (medium)	268 (high)

Source: compiled by V.A. Myazin.

Таксономическая структура микробиома значительно различалась на участках с разной степенью загрязнения. Наибольшее разнообразие бактериального сообщества на уровне классов (рис. 2) выявлено в почве на участке 2: 28 классов с доминированием Actinobacteria (18,9 %) и Alphaproteobacteria (16,2 %). Бактериальное сообщество на участке 4 представлено 24 классами с доминированием Alphaproteobacteria (16,2 %), Actinobacteria (15,9 %) и Acidimicrobiia (14,6 %). Разнообразие бактериального сообщества аналогичного субстрата, но загрязненного нефтепродуктами (участок 3), снизилось до 12 классов, а в песке (участок 1) составило 10 классов. Оба этих участка характеризовались абсолютным доминированием класса Alphaproteobacteria (51,8 и 65,9 %), субдоминировал класс Gammaproteobacteria (30,8 и 22,7 %). По индексу Брея — Кертиса наиболее сходными оказались загрязненный нефтепродуктами мелко-каменистый субстрат и песок (индекс 0,2) и мелко-каменистый субстрат с почвой (индекс 0,3).

Рис. 2. Разнообразие бактериальных сообществ на уровне классов (а) и дендрограмма сходства структуры сообществ (б)
  Источник: выполнено Е.В. Козловой.

Fig. 2. Diversity of bacterial communities at the class level (a) and a dendrogram of community structure similarities (b)
  Source: compiled by E.V. Kozlova.

Для грибного сообщества разнообразие также снижалось в ряду: почва (16 классов) — мелко-каменистый субстрат (11 классов) — мелко-каменистый загрязненный субстрат (9 классов) — песок (6 классов). В образцах почвы на участке 2 доминировал класс Leotiomycetes (34,6 %), в мелко-каменистом субстрате участка 4 — Tremellomycetes (24,1 %) и Agaricomycetes (21,7 %). В образце песка на участке 1 доминировали представители класса Tremellomycetes (54 %), а на загрязненном участке 3 — Sordariomycetes (58,2 %). Исследуемые участки имели низкое сходство (индексы Брея — Кертиса в диапазоне 0,6…0,88) (рис. 3).

Рис. 3. Разнообразие грибных сообществ на уровне классов (а) и дендрограмма сходства структуры сообществ (б)
  Источник: выполнено Е.В. Козловой.

Fig. 3. Diversity of fungal communities at the class level (a) and a dendrogram of similarity  of community structure (b)
  Source: compiled by E.V. Kozlova.

Увеличение долевого участия Alpha- и Gamma-Proteobacteria на 35,6 и 17,8 % по сравнению с аналогичным незагрязненным участком 4 подтверждает полученные ранее данные об увеличении доли Proteobacteria в ответ на нефтяное загрязнение [10, 11]. На участке 3 отмечен рост обилия представителей класса Sordariomycetes, способных осуществлять трансформацию ПАУ [12]. На 12 % возросло обилие грибов класса Dothideomycetes в условиях загрязнения нефтепродуктами [10].

Оценка α-разнообразия микробных сообществ показала, что общее число выявленных операционных таксономических единиц максимально в почве на участке 2 (590 для бактериального сообщества и 147 для грибного) и минимально в песке на участке 1 (88 для бактериального сообщества и 43 для грибного). Индекс разнообразия Шеннона варьировал от 2,2 до 4,4 для бактериального сообщества и от 1,3 до 3,6 для грибного. Доминирование в бактериальном сообществе (индекс Симпсона) было высоким для всех участков, кроме участка 1, и достигало 0,92…0,97. Структура грибного сообщества оказалась более чувствительной к загрязнению: высокие значения индекса Симпсона отмечены для участков 2 и 4, тогда как для участков 1 и 3 они снижались до 0,63…0,64. Показатель выравненности (индекс Пиелу) был невысоким — 0,5…0,71 для бактериального сообщества и 0,25…0,72 для грибного. Индекс Чао1 для бактериального сообщества варьировал от 34 до 168, число редких видов в сообществе было минимально для загрязненного нефтепродуктами участка 3, и максимально — для участка 2; для грибного сообщества значения индекса Чао1 снижались до 5…52, при этом минимальные значения отмечены для участка 1, максимальные — для участка 4. Индекс разнообразия Фишера изменялся от 9,5 до 38,5 для бактериального сообщества и от 1 до 31 для грибного с минимальными значениями для участка 1 и максимальными для участка 2.

Функциональное разнообразие микробиома изученных участков представлено 43 группами для бактерий (рис. 4) и 15 — для грибов (рис. 5). Максимальное разнообразие бактериального сообщества отмечено в почве на участке 2 (30 групп). Для всех участков характерно доминирование групп хемогетеротрофов (25…39 %), аэробных хемогетеротрофов (22…38 %) и неопределенных сапротрофов (49…94 %).

Для наиболее загрязненного участка 3 характерно сокращение функциональных групп до 17 с выпадением групп, ассоциированных с циклом азота (азотное дыхание, фиксация азота, нитритное дыхание, денитрификация, нитрификация, нитратное дыхание, восстановление нитрата), и появление групп, ассоциированных с циклом серы (окисление тиосульфата, серы, сульфидов, соединений серы). При этом долевое участие функциональных групп бактерий, ответственных за разложение углеводородов в сообществе, сократилось с 8,5 до 0,27 % на загрязненном нефтепродуктами участке. Это может указывать на токсичный эффект загрязнения на эту группу, что не согласуется с данными, полученными ранее для донных отложений Баренцева моря [13].

Наблюдаемые изменения функциональной структуры бактериального сообщества обусловлены преобладанием анаэробных условий на загрязненном участке, что способствует росту сульфатредуцирующих микроорганизмов, функционирующих в бескислородных, обогащенных углеводородами условиях. Сульфатредукторы способны осуществлять деструкцию углеводородов, однако анаэробный процесс характеризуется низкими скоростями и ограничен доступностью питательных веществ, что не позволяет рассматривать эту группу в качестве эффективных нефтедеструкторов [14]. Сокращение доступного кислорода, токсичность углеводородов в отношении отдельных групп микроорганизмов и конкуренция за субстраты (доноры и акцепторы электронов) приводит к сокращению группы бактерий, ассоциированных с азотным циклом.

Рис. 4. Относительное обилие функциональных групп бактерий, оцененное с использованием базы данных FAPROTAX
  Источник: выполнено Е.В. Козловой.

Fig. 4. Relative abundance of bacterial functional groups estimated using the FAPROTAX database
  Source: compiled by E.V. Kozlova.

Рис. 5. Относительное обилие функциональных групп грибов, оцененное с использованием базы данных FunGuild
  Источник: выполнено Е.В. Козловой.

Fig. 5. Relative abundance of fungal functional groups estimated using the FUNGuild database
  Source: compiled by E.V. Kozlova.

Максимальное разнообразие грибного сообщества отмечено на участке 4 (12 групп). Функциональная структура грибного сообщества представлена в основном неопределенными сапротрофами (49…94 %) и сапротрофами растений (0,06…22,5 %). Наблюдалось угнетение чувствительных и симбиотических групп микоризообразователей (0,09…0,32 %), лихенизированных грибов (0,1…0,3 %) и арбускулярных микоризных грибов (0,18 % только на участке 2) с полным их выпадением из структуры сообщества участка 3, загрязненного нефтепродуктами. При этом отмечено увеличение патогенных и паразитических групп различной природы, особенно фитопатогенов (0,3…13 %) и паразитов животных (0,01…17 %).

Выявленная функциональная структура показывает общую деградацию сообществ микроскопических грибов и снижение устойчивости экосистем.

Результаты корреляционного анализа демонстрируют значительное влияние содержания ряда элементов и нефтепродуктов на обилие микоризообразователей и бактерий, связанных с окислением серы и циклом азота (рис. 6). Содержание нефтепродуктов положительно коррелировало с бактериями, окисляющими серу (p = 0,78) и отрицательно — с бактериями азотного цикла (p = –0,65) и микоризообразователями (p = –0,78). Сильная положительная корреляция микоризообразователей (p = 0,95) с элементами питания демонстрирует важность состава грунтов для развития симбиотрофов. Отрицательные корреляционные связи (p = –0,69…–0,97) микробных групп азотного цикла с тяжелыми металлами (Cr, Fe, Ni, As, Se и Мo) подчеркивают их высокую чувствительность к загрязнению [15].

Рис. 6. Матрица корреляций (коэффициент Спирмена) между содержанием нефтепродуктов (НП), макро- и микроэлементов и относительным обилием микроорганизмов различных функциональных групп: ОС — окисление серы; ЦА — цикл азота; МО — микоризообразователи. Отображены только статистически значимые корреляции (p < 0,05)
  Источник: выполнено Е.В. Козловой.

Fig. 6. Correlation matrix (Spearman’s coefficient) between the content of petroleum products (PP), macro- and microelements, and the relative abundance of microorganisms of various functional groups: SO — sulfur oxidation; NC — nitrogen cycle; MF — mycorrhiza-forming fungi. Only statistically significant correlations (p < 0.05) are shown
  Source: compiled by E.V. Kozlova.

Заключение

Проведено исследование микробных сообществ почв и грунтов прибрежных участков Кольского залива, позволившее оценить влияние антропогенной нагрузки различной интенсивности на их состав, структуру и функциональный потенциал. Высокий уровень загрязнения нефтепродуктами и тяжелыми металлами привел к увеличению долевого участия групп бактерий, адаптированных к анаэробным условиям, и паразитических групп микроскопических грибов. Отмечено общее снижение таксономического и функционального разнообразия микробных сообществ. Несмотря на ожидаемый рост углеводородокисляющих бактерий на участке, загрязненном нефтепродуктами, наблюдается сокращение их обилия, что может указывать на высокую токсичность загрязнения и недостаточную эффективность анаэробной деградации. Наиболее разнообразное и устойчивое микробное сообщество зафиксировано в почве супралиторальной зоны, которая в меньшей степени подвержена загрязнению и испытывает только рекреационную нагрузку, поэтому может рассматриваться в качестве эталонной при мониторинге состояния прибрежных почв урбанизированных территорий региона.

 

 

^{1 ГОСТ 17.4.3.01–2017. Межгосударственный стандарт. Охрана природы. Почвы. Общие требования к отбору проб. М. : Стандартинформ, 2018.}

^{2 ГОСТ 17.4.4.02–2017. Межгосударственный стандарт. Охрана природы. Почвы. Методы отбора и подготовки проб для химического, бактериологического, гельминтологического анализа. М. : Стандартинформ, 2018.}

^{3 ГОСТ 26423–85. Межгосударственный стандарт. Почвы. Методы определения удельной электрической проводимости, pH и плотного остатка водной вытяжки. М. : Стандартинформ, 2011.}

^{4 ГОСТ Р 58596–2019. Национальный Стандарт Российской Федерации. Почвы. Методы определения общего азота. М. : Стандартинформ, 2019.}

^{5 ГОСТ Р 54650–2011. Национальный Стандарт Российской Федерации. Почвы. Определение подвижных соединений фосфора и калия по методу Кирсанова в модификации ЦИНАО. М. : Стандартинформ, 2013.}

^{6 М–МВИ‑80–2008. Методика выполнения измерений массовой доли элементов в пробах почв, грунтов и донных отложениях методами атомно-эмиссионной и атомно-абсорбционной спектрометрии. СПб., 2008.}

^{7 ПНД Ф 16.1:2.21–98. Количественный химический анализ почв и отходов. Методика измерений массовой доли нефтепродуктов в пробах почв и грунтов флуориметрическим методом на анализаторе жидкости Флюорат‑02. М., 2012.}

About the authors

Ekaterina V. Kozlova

RUDN University

Author for correspondence.
Email: kozlova-ev@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-4325-6930
SPIN-code: 8210-3343

Candidate of Biological Sciences, Junior Researcher of the Center for Smart Technologies for Sustainable Development of the Urban Environment under the Global Change, Agrarian and Technological Institute

6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Vladimir A. Myazin

RUDN University

Email: myazin_va@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-4155-3416
SPIN-code: 9009-0012

Candidate of Biological Sciences, Senior Researcher at the Center for Smart Technologies for Sustainable Urban Development under Global Changes, Associate Professor at the Department of Technosphere Safety, Agrarian and Technological Institute

6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Milana Sh. Murzaeva

RUDN University

Email: murzaeva_msh@pfur.ru
ORCID iD: 0009-0004-6643-0094
SPIN-code: 4766-9700

Research Assistant at the Center for Smart Technologies for Sustainable Urban Development under Global Changes, Assistant at the Department of Technosphere Safety, Agrarian and Technological Institute

6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

References

Supplementary files