Ekotoksykologia 12/9/2016. Testy ekotoksykologiczne (według Leona i Van Gestela, 1994) Trzy powody, dla których warto robić krótkotrwałe testy

Podobne dokumenty
Ekotoksykologia 12/9/2016. Procesy losowe w populacjach a skutki działania substancji toksycznych

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji

Ekotoksykologia. Problemy do dyskusji 12/9/2016

MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU

Podstawy ekotoksykologii

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

EKOLOGIA. Dynamika populacji człowieka. Teoria Malthusa. Ekologia populacji. Populacja (miliardy) Rok. Liczebność populacji Ilość zasobów.

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

Wykład z modelowania matematycznego.

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05)

Wykład 2. Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Ekotoksykologia. Testy ekotoksykologiczne Plastyczność genotypowa Ekotoksykologia zespołów

Obliczanie LD50 na podstawie danych eksperymentalnych. 1. Wprowadzenie

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Sabina Dołęgowska, Zdzisław M. Migaszewski Instytut Chemii, Uniwersytet Humanistyczno- Przyrodniczy Jana Kochanowskiego w Kielcach

Tabela 1. Zakres badań fizykochemicznych odpadu o kodzie w 2015 roku

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

Prognozy demograficzne

Ekologia wyk. 1. wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych

Testy zgodności. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 11

Syntetyczna ocena wyników płodności kohortowej według wykształcenia kohorty urodzeniowe

Biowęgiel jako materiał pomocniczny w procesie kompostowania i wermikompstowania

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Ekologia ogólna. wykład 6. Ekologia populacji (cd)

Z poprzedniego wykładu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Wykrywalność ptaków: metody szacowania i czynniki na nią wpływające

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

14 Modele z czasem dyskretnym

Tworzymy innowacje Wykorzystanie ICT w badaniach i usługach

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH

Ekotoksykologia. Ekotoksykologia stosowana

Statystyka i Analiza Danych

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Czynniki kształtujące płodność samic jelenia (Cervus elaphus) w północno-wschodniej Polsce

Interakcje. Konkurencja. wykład 2

Konkurencja. Wykład 4

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Wpływ produktywności pierwotnej łąk na demografię, dynamikę oraz kondycję populacji norników Microtus

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat

Analiza zderzeń dwóch ciał sprężystych

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

Weryfikacja hipotez statystycznych

Testy nieparametryczne

EKOLOGIA J = Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa

Zagrajmy w ekologię gra dydaktyczna.

Analiza przeżycia Survival Analysis

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Wzrost zależny od zagęszczenia

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables)

Syntetyczne miary reprodukcji ludności

Dyskretne modele populacji

BADANIA WYMAGANE PRZEZ REACH

Wyniki badań z wykonanego zadania na rzecz postępu biologicznego w produkcji zwierzęcej.

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

Weryfikacja hipotez statystycznych

Rozkłady dwuwymiarowe. Tablice dwudzielcze. Przykład (wstępny):

Interakcje. Konkurencja a zespół organizmów

Drapieżnictwo II. (John Stuart Mill 1874, tłum. własne)

Analiza zderzeń dwóch ciał sprężystych

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

Charakteryzując populacjędanego gatunku uwzględniamy zarówno czynniki zewnętrzne i wewnętrzne:

Właściwy dobór metod obserwacji i wskaźników w ocenie wpływu farm wiatrowych na bioróżnorodność ptaków i nietoperzy

Wciornastek tytoniowiec (Thrips tabaci Lindeman, 1888 ssp. communis Uzel, 1895

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny?

Wojciech Skwirz

BAZY DANYCH I ARKUSZE KALKULACYJNE

Jak ustalić datę poczęcia?

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Wykorzystaniem biowęgla jako podłoża w produkcji szklarniowej ogórka i pomidora

Baza danych i opracowania excelowe Zdjęcia, mapy, rysunki Testy statystyczne Literatura naukowa

Badanie zależności pomiędzy zmiennymi

Badanie zależności skala nominalna

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

rczość pokarmowa Optymalizacja Ŝerowania

Ekologia 3/21/2018. Organizacja wykładów, 2017/2018 (14 x ~96 min) Studiowanie (na Uniwersytecie Jagiellońskim)

Program naprawczy Lean Navigator

zestaw zadań nr 7 Cel: analiza regresji regresja prosta i wieloraka MODELE

Priorytetyzacja przypadków testowych za pomocą macierzy

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Badania obserwacyjne 1

Pobieranie prób i rozkład z próby

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Transkrypt:

2/9/26 Ekotoksykologia Co mówią testy ekotoksykologiczne? Prof. dr hab. Ryszard Laskowski Instytut Nauk o Środowisku UJ Ul. Gronostajowa 7, Kraków pok. 2..2 http://www.eko.uj.edu.pl/laskowski /32 Testy ekotoksykologiczne (według Leona i Van Gestela, 99) przegląd testów z literatury naukowej z zakresu ekotoksykologii lądowej testów na mikroorganizmach: 2 dni 6 testów na roślinach: 5 9 dni 25 testów na bezkręgowcach: 2 63 dni 3 testy na kręgowcach: 8 5 dni 2/32 Trzy powody, dla których warto robić krótkotrwałe testy Szybkość błyskawiczna odpowiedź na postawione pytania, możliwość podjęcia natychmiastowych decyzji. Prostota mogą być rutynowo przeprowadzane przez pracowników technicznych w każdym laboratorium. Niskie koszty można testować dużą liczbę substancji chemicznych na wielu gatunkach. 3/32

2/9/26 Testy ekotoksykologiczne a długość życia organizmów Organizmy i czas trwania testów pasożytnicze błonkówki: 2-8 dni pszczoła: 2 dni dżdżownice: 2-8 tygodni. pająki: 2 - dni wazonkowce: - 9 tyg... równonogi: 8 tyg... skoczogonki: - 9 tyg. biegaczowate: 6 dni. kusakowate: 5 dni.. Długość życia 3 - tygodnie kilka tygodni kilka mies. kilka miesięcy kilka lat ok. rok ok. tygodni - 2 lat kilka miesięcy - 2 lat ok. rok /32 Kilka powodów, dla których nie powinno się robić testów krótkich Zaniedbują fakt, że niektóre substancje akumulują się w organizmach. Zaniedbują możliwość kumulacji efektów toksycznych z czasem. Zaniedbują występowanie skutków innych niż wzrost śmiertelności i spadek rozrodczości (np. zmiana tempa wzrostu, spadek konsumpcji itp.). Biorą pod uwagę tylko niewielki fragment historii życia organizmu. Nie pozwalają na wnioskowanie o skutkach na poziomie dynamiki populacji. 5/32 Niektóre substancje akumulują się w organizmach; co gorsza w różnym stopniu w różnych 5 ) g /k g ( m u 3 m d a k ie 2 n e ż tę S Pająk (Trochosa sp.) Wij (Lithobius mutabilis) Biegacz ( Poecilus cupreus) 2 3 5 6 7 8 9 2 Czas (dni) (wg Kramarz, 2) 6/32 2

2/9/26 Efekty toksyczne mogą się z czasem kumulować prawdopodobieństwo przeżycia.8.6..2 Przeżywalność mszyc 2 3 długość życia (dni) Zabieg kontrola imidachloprid Cd 7/32 Wyniki krótkiego i całożyciowego testu na toksyczność pestycydu dla mszyc są zbliżone przeżycia.8.6..2 Przeżywalność mszyc 2 6 8 Czas (dni) imidachloprid (g a.i./ha) dni: Test log-rank p=,6 przeżycia.8.6..2 Przeżywalność mszyc 2 3 Czas (dni) imidachloprid (g a.i./ha) Całe życie: Test log-rank p=,3 8/32 Wyniki krótkiego i całożyciowego testu na toksyczność kadmu dla mszyc są różne przeżycia.8.6..2 Przeżywalność mszyc 2 6 8 Czas (dni) Cd 2 dni: Test log-rank p=,89 przeżycia Przeżywalność mszyc.8.6..2 2 3 Czas (dni) Cd 2 Całe życie: Test log-rank p=,2 9/32 3

2/9/26 Wyniki dla mszyc stabilizują się po około 2 dniach Liczba potomstwa 2 6 2 8 * Kontrola Cd mg/kg N.S. N.S. Cd 2 mg/kg NTN g/ha NTN g/ha * * * * * * N.S. * N.S. dni 2 dni Do końca życia Czas od początku doświadczenia Wpływ kadmu (Cd) i pestycydu (dimetoat NTN) na rozrodczość mszyc wyniki po i 2 dniach oraz całożyciowy sukces reprodukcyjny. Dostosowanie (lambda).6.2.8. p<.2 p<. NTN (g/ha).6.2.8. N.S. p<.2 2 Cd (mg/kg) Wpływ substancji toksycznych na dostosowanie mszyc podobny, jak zmierzony dla rozrodczości po 2 dniach doświadczenia (ok. 5-6% długości życia mszyc). /32 Uwzględnienie skutków innych niż tylko wzrost śmiertelności i spadek rozrodczości może diametralnie zmienić przewidywania Liczba osobników 2 6 8 Kontrola Spadek płodności Spadek płodności + estywacja 2 3 5 Czas (lata) Przewidywana dynamika populacji ślimaków Helix aspersa w środowisku, gdzie pokarm jest skażony mg Zn/kg suchej masy. Dwa różne scenariusze: przy uwzględnieniu wyłącznie spadku płodności oraz przy uwzględnieniu spadku płodności oraz straty jednego sezonu rozrodczego ze względu na opóźniony rozwój z powodu przedłużającej się estywacji. /32 Wnioski Krótkotrwałe testy (eko)toksykologiczne nie doceniają skutków działania substancji toksycznych trwałych o umiarkowanej toksyczności, ale mogą przeceniać efekty działania substancji silnie toksycznych lecz rozkładalnych. W wypadku umiarkowanie toksycznych substancji o skłonności do akumulacji w organizmie powinno się prowadzić testy długotrwałe. Testy ekotoksykologiczne powinny obejmować przynajmniej /2-2/3 czasu życia organizmu. 2/32

2/9/26 Czy można zbadać wpływ substancji toksycznych na populację przy pomocy krótkotrwałych testów? N ln N ri = t Chwilowe tempo wzrostu jako miara dynamiki populacji: Wewnętrzne Intrinsic rate tempo of increase wzrostu.35.25.5.5 R 2 =.82 -.5...2.3. After Walthall & Stark, 997 Chwilowe Instantaneous tempo rate of wzrostu increase Porównanie wewnętrznego i chwilowego tempa wzrostu w kohortach mszycy grochowej traktowanej pestycydami. t 3/32 Population increase rate (Lambda).8.6..2..8.6..2. Control Cd 2 mg/kg NTN g/ha p= p=.2. Lambda(intr) p= N.S. Lambda(inst) Porównanie efektów działania kadmu i dimetoatu na mszyce grochowe (Acyrthosiphon pisum) wyrażonych jako wewnętrzne i chwilowe tempo wzrostu (Laskowski i Stone). Intrinsic rate of increase.5.25. -.25 -.5 as adults from birth 2 6 8 Concentration of azadirachtin (mg/kg) Porównanie wpływu azadirachtinu na wewnętrzne tempo wzrostu mszyc grochowych w zależności od momentu rozpoczęcia ekspozycji (Stark i Wennergren, 995). /32 Wnioski Zmiany chwilowego tempa wzrostu (r i ) populacji pod wpływem substancji toksycznych są tylko przybliżeniem wpływu na wewnętrzne tempo wzrostu (r). Dane wskazują, że przy niskich wartościach r i oszacowania wpływu substancji toksycznych na r mogą być zaniżone. ALE: nawet pomiar wpływu na r nie daje pewności co do faktycznych zmian dynamiki populacji ważna jest struktura wiekowa badanej populacji. 5/32 5

2/9/26 Uwzględnienie struktury wiekowej wymaga zastosowania tabel życia i macierzy projekcji Lesliego projekcje macierzowe względem stabilnej kontrolnej populacji możliwość oszacowania czasu trwania populacji:. sporządź macierz Lesliego dla naturalnej populacji; 2. dopasuj wartości P, aby uzyskać stabilną populację; 3. sporządź nową macierz z P i F uwzględniającymi efekt substancji toksycznej;. wykonaj projekcję, aby obliczyć czas do ekstynkcji. 6/32 Przypominamy sobie tabele życia Przedział wiekowy Klasa wieku x dożycia do początku klasy x l x dożycia do połowy klasy x L x Przeżywalność między klasami wieku x i x+ P x Liczba samic potomnych rodzonych przez samicę w klasie x F x -,,9,72-2,8,65,5 2 2-3 2,5,35,29 3-3,2,, -5,, - - Przykładowa tabela przeżywania dla hipotetycznego organizmu, żyjącego do czterech lat, którego samice wydają w kolejnych klasach wieku, 2, i samice potomne. Wartości l x i F x pochodzą z obserwacji, wartości L x oblicza się z l x jako: L x = (l x +l x+ )/2. Wartości P x wylicza się z L x jako: P x = L x+ /L x. Tabela dla samic. 7/32 macierze Lesliego.72 2.5.29 F P F P F 2 P n 2 F n P n Fn 8/32 6

2/9/26 oraz projekcję dynamiki populacji,72 2,5,29 2 9 5 = 8 5 29 9/32 Helix aspersa przybliżone wartości F i P dla naturalnej populacji F(i) 75 75 75 75 P(i),,2,25,25,5 Wielkość Population populacji size (N) (N) λ =,23 8 6 2 3 5 7 9 3 5 7 9 2 23 25 27 29 3 33 35 37 39 3 5 7 9 5 Czas Time 2/32 Helix aspersa populacja kontrolna : deterministyczny model dynamiki F(i) 75 75 75 75 P(i),52,2,25,25,5 Population size (N) 25 2 5 λ =, 5 3 5 7 9 3 5 7 9 2 23 25 27 29 3 33 35 37 39 3 5 7 9 5 Time 2/32 7

2/9/26 Jak przeliczyć dane z badań laboratoryjnych na efekty w prawdziwej populacji? 22/32 Helix aspersa 3 mg Zn kg - : deterministyczny model dynamiki F(i) 5 5 5 5 P(i),52,2,25,25,5 Population size (N) 2 5 28% spadek płodności λ =,9 Przeżywalność bez zmian 5 3 5 7 9 3 5 7 9 2 23 25 27 29 3 33 35 37 39 3 5 7 9 5 Time 23/32 Problem: nierealistyczne założenie o r = r = (w teorii) r = (w praktyce) 2/32 8

2/9/26 Jak jest w rzeczywistości? Organizmy są na ogół zorganizowane w metapopulacje, składające się z populacji źródłowych i ujściowych. Populacje źródłowe nadprodukcja potomstwa (r > ). Wielkość populacji jest regulowana m.in. przez czynniki zależne od zagęszczenia możliwość kompensacji wzrostu śmiertelności i spadku płodności. 25/32 Modele uwzględniające zależność od zagęszczenia Rickera skutkiem braku pożywienia lub innych zasobów jest nadkompensacja odpowiednik konkurencji eksploatacyjenj ( scramble ): nj( t + ) = a ij n ( t) e i cni ( t) Bevertona-Holta skutkiem wyczerpywania się zasobów jest kompensacja odpowiednik konkurencji interferencyjnej ( contest ): aijni ( t) n j ( t + ) = + cn ( t) i 26/32 Wprowadzamy zależność od zagęszczenia Projekcja macierzy dla modelu wykładniczego,72 2,5,29 2 9 5 = 8 5 29 Projekcja macierzy dla populacji o liczebności regulowanej zgodnie z modelem Bevertona-Holta (c =.) 9 2 2 9.72 2,72 5 = + = 8, 2,5 8 8,29 5 29 29 27/32 9

2/9/26 Projekcja macierzy dla modelu wykładniczego Liczebność 35 3 25 2 5 5 5 5 2 Czas Projekcja macierzy dla modelu Bevertona-Holta (c =,) Liczebność 35 3 25 2 5 5 5 5 2 Czas 28/32 Przykład: kohorty mszyc traktowane pestycydem Wiek (dni) Klasa l i q i L i e i f i p i wiekowa i Kontrola -6,,5,93 23,38,,89 7-2 2,85,7,82 2,85 38,25,9 3-8 3,79,5,77 6,26 37,79,95 9-2,75,6,73, 6,9,69 25-3 5,7,59,5 5,7,8,29 3-36 6,29,,5 3,,, mg imidachlopridu kg - -6,,58,7 9,25,,5 7-2 2,2,3,35 2, 3,3,7 3-8 3,29,29,25 9,86,38,67 9-2,2,,7 6,6,5,38 25-3 5,3,,6 3,,, 3-36 6,,, m 29/32 Projekcja dynamiki populacji mszyc w okresie sezonu wegetacyjnego model Bevertona-Holta 3/32

2/9/26 Czy faktycznie można zaobserwować takie skutki działania substancji toksycznych? Przykład: trojszyki żyjące w medium skażonym miedzią Wielkość Population populacji size (N) 3 2 25 g medium; control 25 g medium; mg Cu 25 g medium; 5 mg Cu 2 3 5 Czas Time (tygodnie) (weeks) 3/32 Wnioski Tabele życia i projekcje macierzowe są potężnym narzędziem w ręku ekologa i ekotoksykologa: umożliwiają uwzględnienie różnych efektów toksycznych na kolejnych etapach życia; dają możliwość zastosowania modeli zależnych od zagęszczenia wskazują, że być może najczęstszym skutkiem działania substancji toksycznych na populacje jest spadek jej wielkości równowagowej ( pojemności siedliska K) 32/32