Вестник ДВО РАН. 2014. № 3 УДК 504.37.054 В.В. БУЛЬОН, С.Е. СИРОТСКИЙ, А.В. ОСТРОУХОВ2 Биологическая продуктивность водохранилищ Дальнего Востока: моделирование и прогноз Представлены результаты анализа динамической масс-балансовой модели, имитирующей биотические потоки энергии в экосистемах функционирующих, строящихся и проектируемых водохранилищ Дальнего Востока. Дан прогноз среднегодовой биомассы и годовой продукции первичных продуцентов, редуцентов и консументов, включая рыб. Ключевые слова: водохранилища, биотические потоки, факторы среды, моделирование, прогноз биологической продуктивности. Biological productivity of the Far East reservoirs: modelling and prediction. V.V. BOULION (Zoological Institute of the RAS, Saint-Petersburg), S.E. SIROTSKY, A.V. OSTROUKHOV (Institute of Water and Ecological Problems, FEB RAS, Khabarovsk). This work presents results on analysis of dynamic mass-balance model simulating biotic flows of energy in ecosystems of functioning, building and projected reservoirs of the Far East. The model predicts the mid-annual biomass and annual production of the primary producers, decomposers and consumers, including fishes. Key words: reservoirs, biotic flows, environmental factors, modelling, prediction of biological productivity. Моделирование трофических связей и биотических потоков энергии при соб­ людении балансового принципа – необходимый инструмент для прогнозирования продуктивности водных экосистем и их отклика на изменение внешних условий. Опыт имитации потоков энергии свидетельствует, что эффективны «сжатые» модели, состоящие из ключевых групп гидробионтов [14, 15]. Цель данной работы – на основании количественных связей между ключевыми компонентами водной экосистемы, обобщенных в форме массбалансовой модели, составить прогноз биологической продуктивности водохранилищ Дальнего Востока. К ним относятся функционирующие, строящиеся или проектируемые водохранилища на реках Зея и Бурея и их притоках, Шилка, Большая Уссурка (приток Уссури) и Тимптон (приток Алдана) (табл. 1). Работа выполнена в рамках реализации поручения Президента РФ по разработке и утверждению программы строительства новых гидроэнергетических объектов на притоках р. Амур в целях регулирования водосброса в паводковые периоды (совещание по развитию электроэнергетики Сибири и Дальнего Востока, состоявшееся 27 августа 2013 г.). * БУЛЬОН Виктор Валентинович – доктор биологических наук, главный научный сотрудник (Зоологический институт РАН, Санкт-Петербург), СИРОТСКИЙ Сергей Егорович – кандидат биологических наук, заведующий лабораторией, ОСТРОУХОВ Андрей Вячеславович – кандидат географических наук, старший научный сотрудник (Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, Хабаровск). *E-mail: vboulion@mail.ru 53 Материал и методы исследования Заполнение Зейского водохранилища происходило с 1975 по 1985 г., Бурейского водохранилища – с 2003 по 2008 г. Для борьбы с наводнениями в Приамурье специалисты «Ленгидропроекта» разработали проекты строительства ряда ГЭС, с помощью которых можно было бы регулировать сток рек Зеи и Буреи [6]. В 300 км ниже Зейской ГЭС планируется создать Нижне-Зейскую ГЭС. Разработан проект противопаводковой плотины на р. Гилюй, втекающей в Зейское водохранилище. На р. Селемджа, самом мощном притоке р. Зея, впадающем ниже Зейской ГЭС, планируется строительство Селемджинской ГЭС. На 85-м километре выше устья Буреи строится Нижне-Бурейское водохранилище. На р. Ниман, правом притоке р. Бурея, в 60–70 км выше выклинивания Бурейского водохранилища, предполагается соорудить Ургальское водохранилище. Для защиты Благовещенска и Хабаровска от наводнений проектируются Шилкинская ГЭС на р. Шилка и Дальнереченский каскад ГЭС (Дальнереченская и Вострецовская ГЭС) на р. Большая Уссурка (приток р. Уссури). Проектирование Канкунской ГЭС на р. Тимптон (Южная Якутия) находится на завершающей стадии. Краткая географическая характеристика и морфометрические параметры названных водохранилищ, рассчитанные в ИВЭП ДВО РАН методом геоинформационного моделирования на основе цифровой модели рельефа SRTM 4.1 в модулях 3D Analyst и Spatial Analyst программного комплекса ArcGIS 10.1 [5, 14], даны ниже (табл. 1). Модель для прогнозирования биологической продуктивности водохранилищ, созданная на языке Stella [1, 13], представлена на рис. 1. Входные (движущиеся) абиотические параметры модели: географическая широта, средняя и максимальная глубины Таблица 1 Общая характеристика водохранилищ на реках Дальнего Востока Водохранилище и его координаты Зейское 53о46′ с.ш. Нижне-Зейское 51o47′ с.ш. Гилюйское 54o23′ с.ш. Селемджинское 52o16′ с.ш. Бурейское 50o16′ с.ш. Нижне-Бурейское 49o47′ с.ш. Ургальское 51o31′ с.ш. Вострецовское 45o54′ с.ш. Дальнереченское, 45o59′ с.ш. Шилкинское 53o28′ с.ш. Канкунское 57o37′ с.ш. Река Регион Ao, км2 Ad/Ao Dmean, м Dmax, м Tw, годы Зея Амурская обл. 2419 35 37 99 4,0 -//- -//- 272 563 10 30 0,069 -//- 189 119 28 89 1,0 -//- 750 65 9,6 34 0,38 Бурея -//- 721 94 14.5 100 0,38 -//- -//- 150 457 13 29 0,066 Ниман, приток Буреи Б. Уссурка, приток Уссури Хабаровский край Приморский край 359 46 36,3 131 2,1 108 256 17,9 44 0,19 -//- -//- 59 477 13,7 37 0,078 Шилка Забайкальский край 451 473 31 100 0,80 Тимптон, приток Алдана Южная Якутия 245 111 65,3 203 1,4 Гилюй, приток Зеи Селемджа, приток Зеи Примечание. Ao – площадь зеркала, Ad/Ao – удельный водосбор, Dmean и Dmax – средняя и максимальная глубины, Tw – время пребывания воды при НПУ. 54 Рис. 1. Модель для прогнозирования биологических потоков энергии в водной экосистеме. Объяснение условных обозначений см. в тексте 55 водохранилищ, содержание общего фосфора и цветность воды. Содержание общего фосфора в реках, на которых сооружены или проектируются плотины, варьирует в среднем в пределах 10–20 мкг/л, цветность воды – в пределах 80–120о [8, 9]. Поскольку все водохранилища будут иметь высокую проточность, содержание фосфора и цветность воды в них сохранятся практически на том же уровне, что и в притоках. Входные биотические параметры модели – скорость оборота биомассы ключевых групп гидробионтов, эффективность использования потребленной энергии на рост организмов и коэффициенты распределения потоков энергии между трофическими звеньями. Значения абиотических и биотических параметров задавались как случайные величины в выбранных нами диапазонах с помощью функции Random. Модельный алгоритм описан в работах [3, 4, 11]. Ниже приведены компоненты модели. Биомассы, ккал/м2: Bphp – фитопланктона, Bmac – макрофитов, Bphb – микрофитобентоса, Bepi – эпифитов, Bbcp – бактериопланктона, Bbcb – бактериобентоса, Bhzo – «мирного» зоопланктона, Bpzo – хищного зоопланктона, Bzbe – зообентоса, Bplf – планктоноядных рыб, Bbef – бентосоядных рыб, Bpsf – хищных рыб. Потоки энергии, ккал/м2 год: GPphp – валовая продукция фитопланктона; NPmac – чистая продукция макрофитов; NPphb – чистая продукция микрофитобентоса; NPepi – чистая продукция эпифитов; PhpBcp – продукция фитопланктона, ассимилированная бактериопланктоном; PhpHzo – продукция фитопланктона, потребленная «мирным» зоопланктоном; PhpZbe – продукция фитопланктона, потребленная зообентосом; MacBcb – продукция макрофитов, ассимилированная бактериобентосом; MacZbe – продукция макрофитов, потреб­ ленная зообентосом; MacSed – продукция макрофитов, захороненная в донных отложениях; PhbBcb – продукция микрофитобентоса, ассимилированная бактериобентосом; PhbZbe – продукция микрофитобентоса, потребленная зообентосом; EpiBcb – продукция эпифитов, ассимилированная бактериобентосом; EpiZbe – продукция эпифитов, потребленная зообентосом; BcpHzo – продукция бактериопланктона, потребленная «мирным» зоопланктоном; BcbZbe – продукция бактериобентоса, потребленная зообентосом; HzoPzo – продукция «мирного» зоопланктона, потребленная хищным зоопланктоном; HzoPlf – продукция «мирного» зоопланктона, потребленная планктоноядными рыбами; PzoPlf – продукция хищного зоопланктона, потребленная планктоноядными рыбами; ZbeBef – продукция зообентоса, потребленная бентосоядными рыбами; PlfPsf – продукция планктоноядных рыб, потребленная хищными рыбами; Yplf – вылов и (или) естественная смертность планктоноядных рыб; BefPsf – продукция бентосоядных рыб, потребленная хищными рыбами; Ybef – вылов и (или) естественная смертность бентосоядных рыб; Ppsf – продукция хищных рыб; DOM – аллохтонное растворенное органическое вещество, ассимилированное бактериопланктоном. Потери энергии, ккал/м2 год: Rphp – при дыхании фитопланктона; Rbcp – бактериопланктона; Rbcb – бактериобентоса; RFhzo – при дыхании и с неусвоенной пищей «мирным» зоопланктоном; RFpzo – хищным зоопланктоном; RFzbe – зообентосом; RFplf – планктоноядными рыбами; RFbef – бентосоядными рыбами; RFpsf – хищными рыбами. Промежуточные параметры: Chl – концентрация хлорофилла «а», мкг/л; Sec – прозрачность воды по диску Секи, м; GS – длительность вегетационного сезона, дни; Mcov – степень зарастания водохранилища макрофитами, %; Lit – отношение площади литоральной зоны к площади водохранилища, %; FF – фактор формы ложа водохранилища. Абиотичские факторы (независимые переменные): Lat – географическая широта, на которой расположен объект исследований, ос.ш.; Dmean – средняя глубина, м; Dmax – максимальная глубина, м; TP – содержание в воде общего фосфора, мкг/л; Pt – цветность воды, град. Биотические факторы (независимые переменные): 1. Скорость оборота биомассы, сут-1: Vphp – фитопланктона, Vmac – макрофитов, Vphb – микрофитобентоса, Vepi – эпифитов, Vbcp – бактериопланктона, Vbcb – бактериобентоса, 56 Vhzo – «мирного» зоопланктона, Vpzo – хищного зоопланктона, Vzbe – зообентоса, Vplf – планктоноядных рыб, Vbef – бентосоядных рыб, Vpsf – хищных рыб. 2. Эффективность использования потребленной энергии на рост: Ephp – фитопланк­ тона, Ebcp – бактериопланктона, Ebcb – бактериобентоса, Ehzo – «мирного» зоопланктона, Epzo – хищного зоопланктона, Ezbe – зообентоса, Eplf – планктоноядных рыб, Ebef – бентосоядных рыб, Epsf – хищных рыб. 3. Коэффициенты распределения потока энергии: DCmac_bcb – доля продукции макрофитов, ассимилированная бактериобентосом; DCmac_zbe – доля продукции макрофитов, потребленная зообентосом; DCepi_bcb – доля продукции эпифитов, ассимилированная бактериобентосом; DChzo_pzo – доля продукции «мирного» зоопланктона, потребленная хищным зоопланктоном; DCplf_psf – доля продукции планктоноядных рыб, потребленная хищными рыбами; DCbef_psf – доля продукции бентосоядных рыб, потребленная хищными рыбами. Для верификации модели использовали опубликованные материалы ИВЭП ДВО РАН для Зейского водохранилища по содержанию хлорофилла в планктоне, биомассе фитопланктона, зоопланктона и зообентоса [2, 7, 12]. Значения этих показателей, спрогнозированные моделью, располагаются в пределах межгодовых колебаний, установленных при полевых наблюдениях (табл. 2). Вылов рыбы в Зейском водохранилище ~ 15 т [10]. Учитывая площадь водохранилища, получаем крайне низкий улов – 0,06 кг/га. Модель же предсказывает, что в соответствии с кормовой базой вылов рыбы может быть существенно увеличен. Таблица 2 Сравнение результатов моделирования и полевых наблюдений на Зейском водохранилище Параметры Хлорофилл, мкг/л Биомасса фитопланктона, ккал/м2 Биомасса зоопланктона, ккал/м2 Биомасса зообентоса, ккал/м2 Вылов рыб, кг/га Данные модели Эмпирические данные Источник 1,5–3,8 3,3–6,0 3,3–4,5 1,0–1,1 4,0–5,0 1,2–4,8 1,1–17 0,13–4,8 0,7–1,2 ~0,06 [11] [6] [2] [9] [9] Результаты и обсуждение Исходя из концентраций общего фосфора чистая продукция фитопланктона во всех водохранилищах будет практически одинаковой и, согласно модели, составит в среднем 220–360 ккал/м2 год (рис. 2а). Наименьшая продукция макрофитов прогнозируется в Канкунском водохранилище (0,7 ккал/м2 год), наибольшая – в Нижне-Зейском, Селемджинском, Бурейском, Нижне-Бурейском, Вострецовском и Дальнереченском водохранилищах (31–54 ккал/м2 год). В Зейском, Гилюйском, Ургальском и Шилкинском водохранилищах продукция макрофитов составит 7–11 ккал/м2 год (рис. 2б). Продукция микрофитобентоса, заселяющего литоральную зону, будет достоверно ниже в Зейском и Канкунском водохранилищах (5–8 ккал/м2 год), достоверно выше – в Нижне-Зейском, Селемджинском, Бурейском и Дальнереченском водохранилищах (25–40 ккал/м2 год). В остальных пяти – 12–18 ккал/м2 год (рис. 2в). Продукция бактериопланктона предсказывается моделью на уровне 115–225 ккал/м2 год без сколько-нибудь заметного различия между водохранилищами (рис. 3а). Модель предсказывает, что продукция зоопланктона во всех водохранилищах практически не будет различаться (20–30 ккал/м2 год) (рис. 3б). Однако существенное различие будет наблюдаться в продукции зообентоса. Наименьшая ее величина прогнозируется в Канкунском водохранилище (0,9 ккал/м2 год), наибольшая – в Нижне-Зейском, Селемджинском, 57 Рис. 2. Прогноз продукции фитопланктона (а), макрофитов (б) и микрофитобентоса (в) в Зейском (1), Нижне-Зейском (2), Гилюйском (3), Селемджинском (4), Бурейском (5), Нижне-Бурейском (6), Ургальском (7), Вострецовском (8), Дальнереченском (9), Шилкинском (10) и Канкунском (11) водохранилищах Рис. 3. Прогноз продукции бактериопланктона (а), зоопланктона (б) и зообентоса (в) в водохранилищах Дальнего Востока. Нумерация водохранилищ как на рис. 2 Бурейском, Нижне-Бурейском, Вострецовском и Дальнереческом водохранилищах (7,5–10 ккал/м2 год). В остальных пяти – 2–3 ккал/м2 год (3в). Так как продукция зоопланктона во всех водохранилищах ожидается практически одинаковой, то и продукция планктоноядных рыб различаться не будет (рис. 4а). Однако продукция бентосоядных рыб будет достоверно разная. Предполагается, что наименьшая ее величина будет в Канкунском водохранилище, наибольшая – в Нижне-Зейском, Селемджинском, Бурейском, Нижне-Бурейском, Ургальском, Вострецовском и Дальнереченском водохранилищах. Промежуточное положение будут занимать Зейское, Гилюйское и Шилкинское водохранилища (рис. 4б). Продукция хищных рыб будет практически неразличима (рис. 4в). Анализ модели показывает, что ожидаемая продукция рыбного сообщества во всех водохранилищах – 1,3–1,8 ккал/м2 год. Ассимиляция органического вещества бактериопланктоном составит ориентировочно 345–675 ккал/м2 год. При этом от 50 % (в Селемджинском водохранилище) до 80 % энергии (в Канкунском водохранилище) будет поступать в бактериальное звено от аллохтонного органического вещества, и только 20–50 % – из органического вещества, синтезируемого фитопланктоном. Из-за больших удельных водосборов (35–477) водохранилищам свойственна высокая цветность воды, поэтому проанализировали, как влияет цветность на суммарную 58 первичную продукцию, продукцию бактериопланктона и рыб. С возрастанием цветности суммарная первичная продукция, представленная в основном продукцией фитопланктона, станет снижаться из-за уменьшения глубины фотической зоны. В то же время увеличится продукция бактериопланктона, так как увеличение цветности означает возрастание концентрации аллохтонного органического вещества. В итоге сумма продукций фитопланктона и бактерий, ассимилирующих аллохтонное РОВ, практически не изменится. Поскольку фитопланктон и бактериопланктон служат источником энергии для зоопланктона, а последний – кормовой базой для рыб, представленных в основном планктоноядными видами, продукция рыбного сообщества будет слабо откликаться на изменение цветности воды. Анализ масс-балансовой модели, разработанной для прогноза биологической продуктивности водных экосистем, позволяет предположить, что после установления динамического равновесия в водохранилищах допустимый вылов рыбы (без подрыва популяции) составит ~4,5–6 кг/га. При анализе модели водохранилищ Рис. 4. Прогноз продукции планктоноядных (а), бенобнаруживается существенная роль гететосоядных (б) и хищных рыб (в) в водохранилищах Дальнего Востока. Нумерация водохранилищ как на ротрофных бактерий как первоисточника рис. 2 энергии для организмов верхних трофических уровней. Бактериопланктон, утилизируя аллохтонную фракцию органического вещества, наравне с фитопланктоном служит источником энергии («первопищей») для «мирного» зоопланктона, который, в свою очередь, является пищевым объектом для планктоноядных рыб. Следовательно, для прогнозирования общей биологической продуктивности и продукции рыбного сообщества следует учитывать продукцию не только автотрофного планктона, но и той части гетеротрофного бактериопланктона, которая специализируется на утилизации органических веществ, поступающих в водохранилище с притоками. Важными факторами, определяющими продуктивность литоральных сообществ (продукцию макрофитов, эпифитона, фитобентоса, зообентоса и бентосоядных рыб), являются форма котловины водоема, т.е. соотношение средней и максимальной глубин, и глубины фотической зоны. Для верификации представленной модели нами использованы опубликованные материалы специалистов ДВО РАН для Зейского водохранилища по содержанию хлорофилла в планктоне, биомассе фитопланктона, зоопланктона и зообентоса. Значения этих показателей, спрогнозированных моделью, располагаются в пределах межгодовых колебаний, установленных при полевых наблюдениях (табл. 2). Инновационные подходы по моделированию биологической продуктивности водохранилищ Дальнего Востока вошли составной частью в работы в рамках реализации поручения Президента РФ по разработке и утверждению программы строительства новых 59 гидроэнергетических объектов на притоках р. Амур в целях регулирования водосброса в паводковые периоды. Следует отметить, что в бассейне р. Амур действующими являются Зейская и Бурейская ГЭС. Нижне-Бурейская ГЭС находится в стадии строительства. На наше рассмотрение было представлено 26 вариантов ГЭС. Подлежит реализации обозначенная в статье Нижне-Зейская ГЭС, так как она включена в планы развития гидроэнергетики Дальнего Востока. ОАО «РусГидро» в качестве перспективных объектов в рамках реализации поручения Президента РФ рассматриваются только Ургальская ГЭС-1 на р. Ниман (приток р. Бурея), Гилюйская ГЭС на р. Гилюй, впадающая в Зейское водохранилище, и один из вариантов ГЭС на р. Селемджа (приток р. Зея). ЛИТЕРАТУРА 1. Ащепкова Л.Я. Применение программного пакета Stella для моделирования сложных систем. Владивосток: ДВГУ, 2002. 27 с. 2. Бородицкая Г.В., Иванова Е.Г. Краткие выводы по наблюдениям за качеством воды по зоопланктону Зейского и Бурейского водохранилищ // Научные основы экологического мониторинга водохранилищ. Хабаровск: ДВО РАН, 2005. С. 115–117. 3. Бульон В.В. Первичная продукция и рыбопродуктивность: моделирование и прогноз // Биология внутренних вод. 2006. № 1. С. 48–56. 4. Бульон В.В. Прогнозирование биологической продуктивности Бурейского водохранилища // Гидроэкологический мониторинг зоны влияния Бурейского гидроузла. Хабаровск: ДВО РАН, 2007. С. 223–251. 5. Глухов В.А., Сиротский С.Е., Комаров Л.И., Копасов Т.Я., Савин С.З. Геоинформационные технологии в комплексном исследовании бассейнов рек и проектировании гидроузлов // Биохимические и гидроэкологические параметры наземных и водных экосистем. Вып. 19. Хабаровск: ИВЭП ДВО РАН, 2001. С. 178–212. 6. Готванский В.И. Бассейн Амура: осваивая – сохранить. Хабаровск: Архипелаго Файн Принт, 2007. 200 с. 7. Медведева Л.А. Результаты первого обследования фитопланктона Зейского водохранилища // Научные основы экологического мониторинга водохранилищ. Хабаровск: ДВО РАН, 2005. С. 92–94. 8. Мордовин А.М., Петров Е.С., Шестеркин В.П. Гидроклиматология и гидрохимия Зейского водохранилища. Владивосток; Хабаровск: Дальнаука, 1997. 138 с. 9. Мордовин А.М., Шестеркин В.П., Антонов А.Л. Река Бурея: гидрология, гидрохимия, ихтиофауна. Хабаровск: ИВЭП ДВО РАН, 2008. 149 с. 10. Оценка состояния водной среды в зоне возможного влияния Нижне-Зейской ГЭС для разработки прогноза качества воды Нижне-Зейского водохранилища на р. Зея. Хабаровск: ИВЭП ДВО РАН, 2007. 167 с. 11. Прогноз качества воды в водохранилище и в нижнем бьефе Богучанской ГЭС. – http://econ.krskstate.ru (дата обращения: 17.02.2014). 12. Сиротский С.Е. Трофический статус водотоков бассейна рек Бурея, Зея, Бурейского и Зейского водохранилищ // Научные основы экологического мониторинга водохранилищ. Хабаровск: ДВО РАН, 2005. С. 95–99. 13. Häkanson L., Boulion V.V. The lake foodweb – modelling predation and abiotic/biotic interactions. Leiden: Backhuys Publishers, 2002. 344 p. 14. Jarvis A., Reuter H.I., Nelson A., Guevara E. Hole-filled seamless SRTM data V4 / International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), 2008. – http://srtm.csi.cgiar.org (дата обращения: 15.10.2013). 15. Pace L.P. Prediction and the aquatic sciences // Can. J. Fish. Aquat. Sci. 2001. Vol. 58, N 1. P. 63–72. 60