авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
-- [ Страница 1 ] --

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ

И ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ НАУК В РЕГИОНАХ

Труды

X Всероссийской научной конференции

молодых ученых и

студентов

Том 1

Секции: Экология и природопользование

Биология и медицина

Химия

Физика и астрономия

Математика, механика и информатика

«Просвещение-Юг»

Краснодар 2013

УДК 5 (060.55)

ББК 2 я 5 Т 782 Труды X Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов.

Секции: «Экология и природопользование», «Биология и медицина», «Химия», «Физика и астрономия», «Математика, механика и информатика».

Краснодар, Просвещение-Юг, 2013, 175 с.

Представлены доклады в секциях «Экология и природопользование», «Биология и медицина», «Химия», «Физика и астрономия», «Математика, механика и информатика».

Конференция проведена при поддержке Министерства образования и наук

и Российской Федерации, Кубанского государственного университета, Молодежного научно-технического центра Кубани.

УДК 5 (060.55) ББК 2 я Т Содержание Секция 1. ЭКОЛОГИЯ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ Е.В. Атаманова, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов Моделирование электроконвекции в ЭМС с гомогенными мембранами………………........................................... Д.А. Курилова, Л.В. Маслиенко Влияние степени поражения растений сои фузариозом на элементы структуры урожая…………..……………...…. А.Ю. Лонкин Моделирование источников воздействия предприятия на внешнюю среду……………………………………..… А.В. Недикова, А.В. Павлова К задачам оптимизации планирования охраны окружающей среды……………………………………………….. К.А. Сааков Хлопковая совка………………………………………………………………………………………………………... С.В. Скляров Изучение признаковой коллекции льна и выявление взаимосвязей между жирно-кислотным составом масла и основными элементами структуры урожая…………………………………………………………………. А.С. Тронин Устойчивость подсолнечника к трибенурон-метилу, селекция данного признака………………………………... Ю.В. Чебанова Генетическая коллекция подсолнечника (Helianthus annuus l.) по жирно-кислотному составу масла семян……………………………………………………………………………………………………. Т.А. Литвинова О проблемах мониторинга объектов размещения отходов........................................................................................ Секция 2. БИОЛОГИЯ И МЕДИЦИНА С.А. Авдеев Клеточный автомат для моделирования распространения возбуждения в желудочках сердца человека и генерации искусственного ЭКГ с учетом ионных токов……………………………………….. Т.В. Андросова, Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, Э.И. Злищева, Я.Е. Клепиков, А.Я. Шурыгин Исследование реакции терморегуляторной системы лабораторных животных в процессе продолжительного стресса………………………………………………………………………………………… А.Н. Асирян, Ю.Б. Захаров, А.Б. Смирнов Некоторые особенности течения крови по сосудам…………………………………………………………………. Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, Е.Г. Понетаева Анализ динамики изменения температуры яиц кур в процессе инкубации тепловизионным методом……………………………………………………………………………………………… А.А. Волобуев Информационная система контроля и обеспечения охраны здоровья персонала………………………………… Д.В. Глинов, Ю.Б. Захаров Определение времени простой сенсомоторной реакции человека……………….…………………………………. Д.В. Глинов, Д.П.Юсупов, Л.Ф. Добро Аудиометрические методы диагностики состояния слухового анализатора……………………………………… М.Ю. Захаров, Ю.Б.Захаров, А.Б. Смирнов Локализация токов гальванизации мягких тканей при лечении поверхностных травм и в послеоперационный период……………………………………………….………………………………………...… А.А. Иваненко Диагностические особенности томографической аппаратуры. Компьютерная томография…............................... Д.Д. Касаткина Изучение динамики изменения изотопного состава жидкостей организма при потреблении воды с пониженным содержанием дейтерия………………………………………………………..… А.В. Кленевский Оптимизация трехмерного дозиметрического планирования и методов проведения дистанционной лучевой терапии злокачественных новообразований головного мозга……….......................................................... Е. Е. Мироненко Ядерно-магнитный резонанс биологических тканей…………………………………………………………..…..… В.С. Стадник Наноматериалы для медицинских имплантатов…………………………………………………………………..…. О.Е. Федосеева, Ю.Б. Захаров, В.В. Сергеев Некоторые статистические зависимости акустических исследований в урологической практике………………………………………………………….……………………………………………………… Е.С. Чумак Проблематика использования стерилизационного оборудования в ЛПУ …………………………………………. А.И. Газдалиева, Ю.А. Половодов Перспективы лечения патологий зрения у животных с применением биоматериалов …………………………… И.А. Шарай, Е.Н.Тумаев Математическое моделирование кинетики моноцитопоэза ………………………………………………………... Секция 3. ХИМИЯ А.А. Волосунина, А.Н. Шейко Спектры люминесценции Nd 3+ в кристаллах твердых растворов со структурой шеелита……………………..... Ю.А. Кузнецова, М.Х. Уртенов, А.В. Коваленко Моделирование гравитационной конвекции в ЭМС……………………………………………………………….... Д.В. Лигачев.

Расчет параметров Джадда-Офельта методом наименьших квадратов…………………………………………….. М.Т. Машаров, А.Б. Шеин Исследование анодного поведения Mn5Si3 в растворе NaOH методом электрохимической импедансной спектроскопии………………………………………………………………………………………………………..…. Д.Е. Нацаренус Кинетики люминесценции Nd3+ в кристаллах со структурой шеелита…………………………………………….. И.Р. Субакова, И.В. Петухов, Т.В. Варанкина, Г.Г. Абашев, Е.В. Шкляева Влияние добавления TiO2 наночастиц и углеродных нанотрубок в раствор химического осаждения Ni-P покрытий на катодное поведение композиционных покрытий……………………………………………………... А.Ш. Шамсутдинов, А.Б. Шеин Анодное растворение NiSi в сернокислом электролите, содержащем NaF……………………………………...…. А.В. Сафрыгин, В.Ю. Коротаев, А.Ю. Барков, В.Я. Сосновских 3-формилхромоны в реакции с илиденмалононитрилами ……………………………………………………….… В.А. Кирий, В.С. Шелистов Устойчивые и стохастические переходы и микропотоки в мембранных системах и выпрямление тока ………. Г.С. Ганченко, Е.В. Горбачева, Е.А. Франц О жидкостных микродиодах ………………………………..…………………………………..…………………… Секция 4. ФИЗИКА И АСТРОНОМИЯ В.В. Афонин Классификация и сравнительный анализ дозиметров……………………………………………………………..… А.Г. Бардаускас, А.Н. Шейко Теоретическое и численное исследование эффективности преобразования частоты при вынужденном комбинационном рассеянии гауссовых световых пучков………………………………………………………….... Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, М.С. Коваленко Расчет зависимости концентрации вторичных радиационных дефектов от температуры в кремнии, облученном потоком протонов…………………………………………………………………………………..….… Д.С. Полякова, А.А. Бовин Исследование оптических явлений на семицветном озере……………………………………………………….…. М.А. Сахно Алгоритмические методы сравнения амплитудно-фазовых параметров сигналов с пространственно разнесенных объектов………………………………………………………………………………………………….. Г.В. Шафоростова Лазерная генерация на эффекте вынужденного комбинационного рассеяния на кристаллах вольфрама и молибдата стронция…………………………………………………………………………………………………..... Н.А. Швецова, Е.О. Юревич Космологическая модель для неоднородного распределения материи с учетом вращения…………………….... Секция 5. МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА И ИНФОРМАТИКА М Ш. Бадахов, А.М. Узденова Объектно-ориентированное проектирование системы подготовки отчета о финансовых результатах ………... Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, Е.Г. Понетаева Расчет распространения потенциала действия в нервном волокне………………………………………………. Р.В.Бондарчук, М.Х. Уртенов, А.В.Коваленко Моделирование финансового состояния предприятий с учетом пирамидальности……………………………..... З.Х. Боташева, А.М. Узденова Проектирование системы подготовки справок об учебе студентов на факультете ……………………………... А.Н. Дробязко, В.А. Маковка, И.А. Парфенова, Е.С. Прохорова, К.В. Теркун Подходы к анализу криптографических методов защиты информации…………………………………………... Л.Н. Заикина, А.В. Коваленко, З.Б. Хуако, М.Х. Уртенов Разработка автоматизированной системы оценки финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли в среде «1С: ПРЕДПРИЯТИЕ 8.2» ………………………………………………………... Ю.А.Звягинцев, Н.Ю. Звягинцева, А.Н. Омельченко, И.А. Парфенова Автоматизация расчета кадровой обеспеченности при реализации основной образовательной программы магистратуры………………………………………………………………………………………………………….. Г.А. Кесиян, М.Х. Уртенов Идентификация волатильности процесса «Броуновский мост» методом максимального правдоподобия..…… А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 1. Математическая модель …………………………………………………………………………………………………………………. А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 2 Ротор силы…….. А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 3 Критериальные числа …………………………………………………………………………………………………………………… А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 4 Основные закономерности электроконвенции………………………………………………………………………………….. А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 5 Исследование устойчивости………………………………………………………………………………………………………....... А.В. Коваленко, В.В. Николенко, А.М. Узденова, М.Х. Уртенов Математическое моделирование электроконвекции в камере обессоливания Эда. ЧАСТЬ 6 Сценарий развития электоконвективных вихрей………………………………………………………………………………………….. М.Н.Колесников, И.С.Телятников Колебания граничащих пластин на поверхности упругой среды к ……………………………………………..... Д.А. Кошелев, А.Н. Омельченко, И.А. Парфенова Актуальность проблем в ВЕБ-программировании………………...........…………………………………………. П.Б. Налобин, А.Н.Омельченко, И.А. Парфенова Деятельности предприятий…………………………………………………………………………………………… И.А. Новиков, Л.Р. Григорян Информационная система обработки прецизионных сигналов………………………………………………….

… А.Н.Омельченко, И.А. Парфенов, С.А. Покатилов Особенности получения, обработки и анализа медицинских изображений с помощью различных аппаратных и программных средств ………………………………………………………………………………………………… Ф.М. Салпагарова, А.М. Узденова Автоматизированное проекторование баз данных в среде ERWIN……………………………………………….. Е.А. Сосова, А.В. Коваленко Анализ счетов муниципального бюджетного учреждения здравоохранения…………………………………….. Р.Х. Чагаров, Л.В. Коваленко, М.Х. Уртенов Детермированные и стохастические дискретные модели финансовых пирамид со степенным приростом числа клиентов……………………………………………………………………………………………………………….. Р.Х. Чагаров, Л.В. Коваленко, В.А. Осипова, М.Х. Уртенов Численный анализ динамической модели финансовой пирамиды………………………………………………… Р.Х.Чагаров, Л.В. Коваленко,К.Н. Хорева, М.Х. Уртенов Численный анализ стохастической модели финансовой пирамиды………………………………………………. Н.А. Швецова, Ю.И. Корниенко, К. В. Теркун, Е.С. Прохорова О решателе инструментального средства для поддержки принятия решений на основе системологии……….. Н. Б. Южакова Определение уровня компетентности в области информационно-коммуникационных технологий………….. Л.Ф. Добро, С.В. Назарчук, Ю.А. Половодов Разработка критериев оценки выполнения лабораторных работ по механике для балльно-рейтинговой системы …………………………………………………………………...……………... В.С. Гришай, Ю.А. Половодов Использование технологии IDEF для моделирования медицинских СУБД ………………………………...…… К.В. Кириллов Проверка моделей прогнозирования колебаний биржевых котировок с помощью теста Берковича ………… А.Е. Литвинов Методика экспериментальных исследований процесса резания на ленточнопильных станках........................ Секция 1. ЭКОЛОГИЯ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОКОНВЕКЦИИ В ЭМС С ГОМОГЕННЫМИ МЕМБРАНАМИ Е.В.Атаманова, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов Кубанский государственный университет В настоящее время актуальной проблемой является предотвращение загрязнения окружающей среды, вызываемого техногенной деятельностью человека. В последние годы обострились проблемы, связанные с загрязнением воды. Отмечается значительное повышение содержания тяжелых металлов, нефтепродуктов, трудноокисляемых органических соединений, пестицидов и других загрязнений в водах открытых водоемов.

Среди всего многообразия методов очистки сточных вод, особое место занимают электромембранные технологии и, в частности, электродиализ. Актуальность использования данных технологий обусловлена тем, что они являются экологически чистыми, их преимуществом является высокая степень очистки воды, возможность концентрировать и извлекать из неё ценные химические вещества, путем выделения из загрязненных вод определённых видов ионов, отсутствие вторичного загрязнения воды. Высокоэффективные аппараты и электромембранные технологии получения деионизованной и сверхчистой воды являются востребованными в экологии, теплоэнергетике, микроэлектронике, фармацевтике, микробиологии, химической промышленности, медицине и других отраслях промышленности.

Действие электрического поля на пространственный заряд, образующийся при сверхпредельных токах в диффузионом слое, смежном с мембраной, приводит к образованию периодических вихрей, которые обеспечивают доставку раствора от ядра потока к границе мембраны/раствора, что приводит к дополнительному переносу ионов, то есть к интенсификации массопереноса. Это явление называется электроконвекций [2].

Была разработана и исследована математическая модель «Электроконвекция», которая применяется для обеспечения доставки раствора из ядра потока к границе мембрана/раствор, что приводит к дополнительному переносу ионов, т.е. интенсификации массопереноса.

Чтобы оценить влияние электроконвекции на процессы в электромембранной системе, была рассмотренна двумерная задача переноса бинарного электролита в канале обессоливания электродиализного аппарата.

В работе рассматривается потенциостатический режим, т.е. выполняется условие:

( H, y, t ) (0, y, t ) = d = const означающее, что величина падения потенциала в диффузионном слое постоянна.

Для моделирования электроконвекции была использована связанная система электродиффузионных уравнений и уравнений Навье - Стокса, с учетом пространственной силы:

dV 1 + (V )V = P + vV + 0 dt div (V ) = F dC z1D1C1 D1C1 + C1V = div dt RT F dC z2 D2C2 D2C2 + C2V = div dt RT F = ( z1C1 + z2C2 ) Рассмотрены результаты численных экспериментов при следующих входных параметрах: Время T=100секунд. Межмембранное расстояниеH = 1*10-3 м = 1 000 мкм.

Длина канала L = 7*10-3 м=7 000мкм. Концентрация C0=10[mol/m^3]. Температура раствора Т=293К, начальная плотность раствора 0 =1002.5кг/м3, коэффициент кинематической вязкости =1006* 109 м2/с, коэффициент диффузии катиона и аниона, соответственно, D1 = 1.33*109 м2/с, D2 = 2.05*109 м2/с, падение электрического потенциала меняется в диапазоне от d = -0.001V до d = -0.3V, а скорость вынужденного течения раствора от V0 = 1,3 103 м / с до V0 = 1106 м / с.

Рисунок 1 – Линии тока жидкости при разности потенциала d = –0.2V и скорости вынужденного течения раствора V0 = 110 м / с Было выявлено, что электроконвекция возникает при истощении концентрации катионов и анионов соли при запредельной плотности тока. А так же при малых начальных скоростях и большой разности потенциала(Рисунок 1). Поскольку протяженность пространственного заряда увеличивается с разбавлением раствора (с уменьшением концентрации соли) или увеличением плотности тока, вклад электроконвекции в сверхпредельный массоперенос растет. С увеличением линейной скорости протока раствора вклад электроконвекции в сверхпредельный массоперенос, наоборот, уменьшается.

ЛИТЕРАТУРА 1. Узденова А.М., Коваленко А.В., Уртенов М.Х. Математическое моделирование мембранных процессов с использованием Comsol Multiphysics//Учебное пособие.

Карачаевск: КЧГУ, 2012. – 182 с.

2. Узденова, А.М. Математическое моделирование электроконвекции в канале обессоливания электродиализатора с учетом вынужденной конвекцией / А. М.

Узденова, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества. Краснодар: КубГУ, 2011.–№1.–77- 83.

3. Рубинштейн, И. Экспериментальная проверка электроосмотического механизма формирования «запредельного» тока в системе с катионообменной электродиализной мембраной/ И. Рубинштейн, Б. Зальцман, И. Прец, К. Линдер // Электрохимия, 2002, том 38, № 8, с. 956-967.

4. Никоненко, В.В. Конвективно–диффузионная модель процесса электродиализного обессоливания. Вольтамперная характеристика / В.В. Никоненко, Н.П. Гнусин, В.И. Заболоцкий, М.Х. Уртенов // Электрохимия. – 1985. – Т. 21. – № 3.

– С. 377–380.

5. Уртенов, М.Х. Математические модели электромембранных систем очистки воды / М.Х. Уртенов, Р.Р. Сеидов. – Краснодар: Изд-во Кубан. гос. ун-та, 2000. – 140 с.

ВЛИЯНИЕ СТЕПЕНИ ПОРАЖЕНИЯ РАСТЕНИЙ СОИ ФУЗАРИОЗОМ НА ЭЛЕМЕНТЫ СТРУКТУРЫ УРОЖАЯ Курилова Д.А., Маслиенко Л.В.

ГНУ ВНИИ масличных культур им. В.С. Пустовойта Россельхозакадемии Фузариоз является одним из наиболее вредоносных заболеваний сои. Существует несколько типов проявления этой болезни: гибель точки роста, пятнистость листьев, загнивание бобов и семян, но наиболее распространенными и вредоносными являются корневая гниль и трахеомикозное увядание растений. Вредоносность болезни зависит от периода заражения растения, степени развития болезни, восприимчивости сорта или гибрида, а также от экологических условий. Гибель растений при сильном поражении фузариозом достигает 30 %, а масса зерна может снижаться на 57-77 % [1-6].

Урожайность сои обусловлена сортовыми особенностями и природно-климатическими условиями. Наиболее важными компонентами урожая являются: число бобов на растении, число семян с растения, масса семян с растения и масса 1000 семян.

Согласно методическим рекомендациям, разработанным во ВНИИМК [7], обследования для учёта увяданий (в том числе и фузариозного) следует проводить во время налива основной массы бобов сои. Однако шкалы для определения степени поражения растений сои фузариозом в литературе не представлено. В лаборатории биометода ВНИИМК проводятся исследования по разработке микробиологических мер борьбы с болезнями масличных культур, в том числе и с фузаризом сои [8, 9].С этой целью нами разработана четырёхбалльная шкала визуальной оценки степени поражения вегетирующих растений сои фузариозом в полевых условиях, апробированная на различных сортах с различной степенью устойчивости к болезни (Ника, Альба, Славия):

0 баллов – здоровые растения;

1 балл – слабая степень поражения (до 15 %), растения не отстают в росте и развитии, стебель зелёный, наблюдается пожелтение и поникание нижних листьев, не связанное с созреванием, а также поражение бобов в виде щуплости, пятен, язв, пожелтения и усыхания, либо усыхание верхушки стебля;

2 балла – средняя степень поражения (до 80 %), растения отстают в росте, стебель на половину/две трети пожелтевший, сухой, листья большей частью желтые, вялые, либо сухие, половина/большая часть бобов поражена;

3 балла – сильная степень поражения (до 100 %), растения значительно отстают в росте и развитии, полностью сухие, бобы щуплые либо отсутствуют совсем, листья остаются на растении [10].

Изучение влияния разной степени поражения растений сои фузариозом на элементы структуры урожая показало существенное снижение последних при среднем (2 балла) и сильном (3 балла) поражении. Наибольшее влияние отмечено на число бобов и семян, массу семян с одного растения и массу 1000 семян (таблица).

Таблица – Влияние степени поражения сои сорта Альба фузариозом на элементы структуры урожая Масса Высота Число Число Масса Вариант растения, см бобов, шт семян, шт семян, г семян, г Здоровые растения 122,8 72,9 153,0 19,5 131, 1-й балл поражения 126,8 54,2 119,2 15,6 128, 2-й балл поражения 113,9 41,1 84,6 10,9 120, 3-й балл поражения 95,9 27,7 50,5 5,8 109, НСР05 5,5 9,3 19,3 2, Поражение растений сои фузариозом даже при слабой степени поражения (1 балл) существенно снизило число бобов с одного растения – на 25,7 %, при средней степени поражения (2 балла) – на 43,6 % и при сильной (3 балла) – на 62,0 %. Уменьшение числа бобов приводило к значительному снижению числа семян с одного растения. Так, при слабой степени поражения, число семян снизилось на 22,1 %, при средней степени – на 44,7 % и при сильной – на 67,0 %. Вследствие уменьшения числа бобов и семян с одного растения, масса семян с одного растения также снизилась в зависимости от степени поражения на 20,0, 44,1, и 70,3 % соответственно. Также поражение растений сои фузариозом оказывало негативное влияние и на массу 1000 семян. Так, при слабой степени поражения масса 1000 семян снизилась на 2,3 %, при средней степени – на 8,1 % и при сильной – на 16,3 %. Кроме того, отмечено существенное снижение высоты сои, по сравнению со здоровыми растениями, при средней и сильной степени поражения – на 7,3 и 21,9 % соответственно.

Таким образом, в результате изучения вредоносности фузариоза сои нами разработана четырёхбалльная шкала визуальной оценки степени поражения вегетирующих растений в полевых условиях, апроб,ированная на сортах с различной степенью устойчивости к болезни. Установлено существенное влияние средней и сильной степени поражения растений сои фузариозомна элементы структуры урожая.

ЛИТЕРАТУРА 1. Микроорганизмы – возбудители болезней растений / под ред. В.И. Билай. – Киев: Наук.

Думка, 1988. – 552 с.

2. Заостровных В.И., Дубовицкая Л.К. Вредные организмы сои и система фитосанитарной оптимизации её посевов / под ред. В.А. Чулкиной. – Новосибирск, 2003. – 528 с.

3. Мякушко Ю.П. Как вырастить высококачественные семена сои // Селекция и семеноводство. – 1970. – №3.

4. Подкина Д.В. Вопросы защиты сои от болезней и вредителей и создание устойчивых сортов // Науч.-техн. бюл. ВАСХНИЛ. – Новосибирск, 1987. – № 29. – С. 16–20.

5. Дубовицкая Л.К. Корневая гниль сои в Приамурье и обоснование мер борьбы с ней.автореф. дис. … канд. сельскохоз. наук. / Л.К. Дубовицкая. – Л.: ВИЗР, 1987. – 16 с.

6. Корсаков Н.И., Овчиникова А.М. Изучение устойчивости сои к грибным болезням // Методические указания. – Л., 1979. – 46 с.

7. Методика проведения полевых агротехнических опытов с масличными культурами / под ред. В.М. Лукомца. – Краснодар, 2010. –328 с.

8. Маслиенко Л.В., Курилова Д.А., Асатурова А.М., Шипиевская Е.Ю. Первичный скрининг штаммов грибов и бактерий антагонистов к возбудителю фузариоза сои // Масличные культуры: Науч.-техн. бюл. ВНИИ маслич. культур. – Краснодар, 2009. – Вып.

№ 1 (140). – С. 114-119.

9. Маслиенко Л.В., Курилова Д.А. Разработка микробиологического метода снижения вредоносности фузариоза на сое // Масличные культуры: Науч.-техн. бюл. ВНИИ маслич.

культур. – Краснодар, 2012. – Вып. № 2 (151-152). – С. 167-174.

10. Курилова Д.А. Вредоносность фузариоза сои в зависимости от степени поражения растений // Маслич культуры: Науч.-техн. бюл. ВНИИ маслич. культур. – Краснодар, 2010. – Вып. № 2 (144-145). – С. 84-89.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИСТОЧНИКОВ ВОЗДЕЙСТВИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ВНЕШНЮЮ СРЕДУ А.Ю. Лонкин Кубанский государственный университет За последние годы обретают черты реальности предсказания великого естествоиспытателя В.И. Вернадского о том, что хозяйственная деятельность человека становится силой, способной изменить мир, поставив его на грань экологической катастрофы.

Преднамеренный выброс различных веществ в атмосферу являются наиболее очевидными из нарушений равновесия в окружающей среде, производимых человеком.

Источники основных веществ, загрязняющих атмосферу, весьма различны.

Анализ всего комплекса проблем привел к необходимости создания систем экологической безопасности, в рамках которой первостепенное значение имеет мониторинг критических экологических факторов антропогенного воздействия, фактического состояния биосферы и прогноз ее будущего развития.

Подвергающиеся воздействию антропогенных факторов природные среды представляют сложные взаимодействующие между собой системы. Комплексный мониторинг таких сложных систем представляет собой сочетание контактных и дистанционных измерений характеристик практически всегда неоднородных сред, выявление их пространственно временных зависимостей, а также прогноз возможных состояний этих сред. Активный целенаправленный мониторинг среды предполагает и оптимальное управление контролируемым изменением их состояний. Главной особенностью систем с природными компонентами является их многомерность, неполная предсказуемость их поведения, обусловленная стохастичностью происходящих в них процессов, неопределённостью целей функционирования, неточностью описания их состояния. Это существенно затрудняет проведение натурных экспериментов с такими системами. Поэтому важную роль в проведении с ними исследований играют их математическое моделирование, проведение численных экспериментов и активный мониторинг, представляющий собой контроль состояния среды, сопровождаемый целенаправленным воздействием на неё.

При проектировании промышленных предприятий требуется в соответствии с Санитарными нормами СН 245-71 проводить расчет возможного загрязнения атмосферного воздуха вентиляционными и технологическими выбросами. Расчет проводят с целью проверки эффективности предусмотренных проектом мероприятий по обеспечению чистоты атмосферного воздуха населенных пунктов, а также воздуха на площадках предприятий у приемных отверстий систем вентиляции и кондиционирования воздуха, а также у аэрационных приточных проемов. Полученные расчетным путём концентрации вредных веществ в атмосферном воздухе населенных пунктов не должны превышать максимальных разовых концентраций, указанных в табл. 3 СН 245-71, а в воздухе, поступающем внутрь зданий и сооружений через приемные отверстия систем вентиляции и кондиционирования воздуха и через аэрационные проемы, - 30% предельно допустимых концентраций (Спдк).

Данные о концентрациях веществ в рабочей зоне производственных помещений, указанны в табл. 4 СН 245-71. При превышении этих пределов следует разработать дополнительные мероприятия по снижению уровня загрязнения, например предусмотреть повышение эффективности очистных устройств, сооружение новых газоочистных установок, совершенствование отдельных технологических узлов и установок, увеличение высоты труб, уменьшение выбросов соседних предприятий. Степень загрязнения наружного воздуха, определенная расчетным путем, будет соответствовать действительному состоянию воздуха только в том случае, если при расчете использованы достоверные данные, учитывающие весь комплекс одновременно действующих источников выделения вредных веществ, а также существующий фон загрязнения.

Обозначения, используемые при построении математической модели:

• C, Cx, Cy - концентрация вредных веществ в наружном воздухе, мг/м3;

• M - количество вредных веществ, выбрасываемых источником в атмосферу, мг/с;

• k - безразмерный коэффициент, учитывающий влияние возвышения устья источника на уровень загрязнения ;

• v - расчетная скорость ветра, принимаемая по рекомендации Главного санитарно-эпидемиологического управления равной 1м/с;

• Hзд - высота здания от поверхности земли до его крыши при плоской кровле, до конька крыши при двускатной кровле, до верха карниза фонаря при продольных фонарях, расположенных ближе 3 м от наветренной стены здания, м;

• l - длина здания (размер, перпендикуларный направлению ветра), м;

• b - ширина здания (размер вдоль направления ветра), м;

• x - расстояние от заветренной стены здания до точки, в которой определяется концентрация, м;

• S, S1, S2, S3, S4 - вспомагательная безразмерная величина, позволяющая определять концентрации вредных веществ на расстоянии y, м, по перпендикуляру от оси факела выброса из точечных источников;

• b1 - расстояние в пределах крыши широкого здания от его наветренной стороны до точки, в которой определяется концентрация, м;

• b2 - расстояние в пределах крыши широкого здания от источника до точки, в которой определяется концентрация, м;

• m - безразмерный коэффициент, показывающий какое количество выделяемых источником примесей участвует в загрязнении циркуляционных зон;

• b3 - расстояние в пределах крыши широкого здания от источника до заветренной стены здания, м;

Математическая модель определения степени загрязнения атмосферы для узкого отдельно стоящего здания:

В единой циркуляционной зоне при 0x6Hзд 1,3M k 0,6 ;

Cx = + v H з дl (1, 4l + b + x ) 1,3M k 0,6 S 1 ;

Cy = + v H з дl (1, 4l + b + x ) Вне циркуляционной зоны за зданием при x6Hзд 55M k Cx = ;

v(1, 4l + b + x ) C y = Cx S 1;

Математическая модель определения степени загрязнения атмосферы для широкого отдельно стоящего здания:

55M k Cx = ;

v(1, 4l + b1 ) Cy = Cx S ;

Математическая модель определения степени загрязнения атмосферы для группы зданий:

14, 4 M mk Cx = ;

vlx C y = Cx S 1;

7,2 Mmk C=.

vlx Произведено математическое моделирование загрязнения атмосферы выбросами из низких и высоких источников загрязнения для узких отдельно стоящих зданий, широких отдельно стоящих зданий и групп зданий, произведён расчёт загрязнения атмосферы выбросами одиночного источника. Полученные математические модели и расчёты, использованы в разработанной программе расчёта загрязнения атмосферы.

Унифицированная программа расчета загрязнения атмосферы «Эколог» - программа позволяет по данным об источниках выброса веществ и условиях местности рассчитывать разовые (осредненные за 20 - 30 минутный интервал) концентрации веществ в приземном слое при неблагоприятных метеорологических условиях.

ЛИТЕРАТУРА 1. Мониторинг и методы контроля окружающей среды / Ю. А. Афанасьев, С. А. Фомин, В. В. Меньшиков и др. - М.: Изд-во МНЭПУ, 2001 - 337 с.

2. Гринин А. С. Математическое моделирование в экологии / А. С. Гринин, Н. А.

Орехов, В. Н. Новиков. – М.: ЮНИТИ, 2003.– 269 с.

3. Наац В. И. Вычислительные методы и модели нестационарного диффузного переноса примесей в задачах контроля и прогноза экологического состояния атмосферы: дис. канд.

физ.-мат. наук / В. И. Наац;

Сев-Кав. гос. тех. ун-т. – Ставрополь, 2005. – 407 с.

4. Федеральная служба России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Рос. акад. наук, Ин-т глобального климата и экологии - Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем / СПб.: Гидрометеоиздат, 2003.- 293 с.

5. Соловьев В. А. Глобальная экология (экология геосфер Земли) : учебное пособие / В.

А. Соловьев, Л. П. Соловьева ;

М-во образования и науки Рос. Федерации;

КубГУ. – Краснодар.: Изд-во КубГУ, 2005.– 422 с.

К ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЯ ОХРАНЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ А.В. Недикова, А.В. Павлова Кубанский государственный университет Одним из разрабатываемых направлений, результаты которых могут быть применены в сфере экологической безопасности, являются задачи оптимизации и регулировки мощности источников.

Для решения оптимизационных задач по регулированию мощности выбросов примесей от источников с целью минимизации ущерба, наносимого окружающей среде в региональном масштабе, используется совместная численная модель переноса и диффузии загрязняющих примесей и оптимизации по управлению мощности выбросов.

При планировании сооружений, связанных с выбросами загрязняющих примесей, или при оценке чувствительности к изменению экологических параметров среды, в частности, при необходимости соблюдения санитарных норм загрязнения для рекреационных зон, когда в качестве объекта изучения выступают некоторые функционалы от поля концентрации загрязнителя, эффективным средством анализа является аппарат сопряженных задач [1,2].

Модель распространения многокомпонентной примеси для случая плоской подстилающей поверхности описывается уравнением i i + div (i a ) + ( )i = + fi ( x, t ).

k (1) t k =1 xk xk Здесь x = ( x1, x 2, x 3 ), ( x, t ) = {1,2,…,n } – вектор концентраций компонент примеси, a = {u, v, w w gi }, u, v, w – компоненты вектора скорости воздушных масс, wgi – величина скорости гравитационного оседания i-й составляющей примеси, k, k = 1,3 – коэффициенты диффузии в направлении соответствующих осей, B – оператор трансформации компонентов примеси. Если компоненты примеси не взаимодействуют между собой, то ( B )i = ii, где i определяет скорость деградации примеси в результате ее распада на атмосферные составляющие. Функция fi описывают распределение и мощность источника i той компоненты ( x,t ).

Dt = { D [ 0, T ]}, Уравнение миграции примеси (1) решается в области где D = { X x1 X, Y x2 Y, h x3 H }, при заданном начальном распределении примеси i t = 0 = 0i. (2) На боковых поверхностях параллелепипеда могут быть заданы условия непроницаемости либо условия выхода на фоновые значения концентрации загрязнителя.

Подстилающая поверхность в общем случае может быть разбита на M разнотипных по свойствам зон m. Предполагая, что примесь взаимодействует с поверхностью земли, получим условие на нижней границе [2] 3 i i i = f 0i, (3) x3 z =h где i – величины, характеризующие взаимодействие составляющих примеси с подстилающей поверхностью, f oi описывает поверхностный источник примеси.

Сопряженное к (1) уравнение можно представить в виде i i agradi ii = k + Pj, (3.6) t k =1 xk xk где ( x, t ) = {1, 2,…, n } – сопряженная функция, описывающая чувствительность к загрязнению в точке ( x1, x2, x3 ), Pj – заданная неотрицательная функция, характеризующая оцениваемый функционал, например, среднее значение концентрации загрязнителя в заданной области, индекс j принимает непустое множество значений. При решении сопряженной задачи в качестве начального момента рассматривается t=T.

Чаще всего задача оптимизации состоит в минимизации функционала от поля концентраций с учетом ряда ограничений, например, ограничения на предельно допустимые нормы загрязнения. Если в заданной области имеется несколько зона, защищаемая от загрязнения, то при необходимости размещения источника многокомпонентной примеси заданной мощности i (индекс соответствует количеству i-й компоненты) решается сопряженная задач для заданной зоны, при этом выделение областей, допустимых для размещения источников, сводится к анализу и решению неравенств t i ( x ) Q, ( x ) = i* ( x, t ) dt, * * i i Q – заданная величина, определяемая допустимой дозой загрязнения зоны.

На рисунке представлен пример модельного расчета функции чувствительности для одной охраняемой зоны.

2500. 65. 60. 2000. 55. 50. 45. 1500.00 40. 35. 30. 25. 1000. 20. 15. 10. 500.00 5. 0. 0.00 500.00 1000.00 1500.00 2000.00 2500. Рис. 1. – Линии уровня функции чувствительности для охраняемой области (размеры сеточной области (202015), Х=3 км, Y=3 км) ЛИТЕРАТУРА 1. Марчук, Г.И. Математическое моделирование в проблеме охраны окружающей среды.

– М.: Наука, 1982.–320 с.

2. Алоян, А.Е. Моделирование динамики и кинетики газовых примесей и аэрозоли в атмосфере. М.: Наука, 2008. – 415 с.

ХЛОПКОВАЯ СОВКА К.А. Сааков Всероссийский научно-исследовательский институт масленичных культур имени В.С. Пустовойта В течение вегетации подсолнечник повреждается комплексом вредителей (более видов), но далеко не все из них наносят культуре ощутимый вред. Видовой состав фитофагов зависит от географической широты возделывания культуры и сложившихся биоценотических и метеорологических условий. Большинство вредителей подсолнечника многоядны, повреждают и другие сельскохозяйственные культуры. Вредоносность и тип повреждения зависят от биологических особенностей и образа жизни вредителя.

Корзинки и семянки подсолнечника повреждает фитофаг из семейства огневок (Pyralidae). Хлопковая совка (Helicoverpa armigera Hbn.) - многоядный поливольтинный вредный вид, имеющий широкое географическое распространение. Отличается высокой экологической пластичностью, позволяющей насекомому легко приспосабливаться к изменяющимся условиям среды и достигать высокого уровня численности. Насчитывают более 120 видов растений, повреждаемых хлопковой совкой в разных частях ее ареала [6].

Фитофаг развивается не только на культурных растениях (подсолнечник, кукуруза, соя, горох и т.д.) но также и на некоторых видах сорняков (канатник, паслен, дурман, лебеда и др.). Основными очагами резервации хлопковой совки является верхний слой почвы в тех местах, где проходило развитие ее гусениц, сорные и культурные растения.

Первый лет бабочек, вышедших из перезимовавших куколок, обычно наблюдается при температуре 20 0С в конце мая.

Хлопковая совка относится к группе бабочек, которые ведут ночной образ жизни, а днем прячутся в затемненных укрытых местах. Бабочки питаются нектаром цветков дикорастущих и культурных растений. Бабочки I поколения откладывают яйца главным образом на сорные растения и подсолнечник, где в основном и питается вышедшие из яиц гусеницы [4].

В зоне Северного Кавказа хлопковая совка развивается в трех поколениях. В одной и той же местности, вследствие растянутости вылета бабочек из перезимовавших куколок и растянутости яйцекладки, не все вылетающие весной бабочки дают потомство с одинаковым количеством поколений [1].

В последние годы она трансформировалась в наиболее опасного вредителя селекционных и производственных посевов подсолнечника. Ежегодные потери, вызываемые хлопковой совкой в среднем составляют до 35 % урожая [3].

Внешний вид бабочек хлопковой совки сильно изменчив по величине и окраске. Длина их тела 12-18 мм, в размахе крыльев – 30-40 мм. Передние крылья бабочек серо-охряно желтые, в окраске изменчивы: от очень светлых тонов до темно-коричневых, линии и рисунки на крыльях не резкие. На переднем крыле расположено почковидное пятно темного цвета и круглое пятно с темным центром [5]. Задние крылья светлее передних;

в задней трети они темно окрашены. На заднем крыле имеется темное луновидное пятно.

Яйцо шаровидной формы, приплюснутое по вертикальной оси, со слегка уплощенным основанием. Диаметр яйца 0,5-0,6 мм, высота 0,4-0,5 мм. Свежеотложенное яйцо хлопковой совки восковидное, белое, позднее зеленоватое, блестящее;

по мере развития зародыша яйцо тускнеет [5].

Только что отродившаяся гусеница имеет светло-зеленую почти прозрачную окраску. Голова через несколько минут после выхода из яйца темнеет и становятся черной;

на первом грудном сегменте имеется щиток, который окрашен несколько светлее головы, гладкий (без шипов), с легким мраморным рисунком. Спина гусеницы покрыта ясно выраженными бородавками. На первых трех (грудных) сегментах бородавки расположены по прямой линии, на брюшных сегментах - трапециобразно. На каждой из бородавок расположено по одной щетинке. На следующий день после отрождения личинка хлопковой совки становится зеленой и теряет прозрачность. Окраска гусениц варьирует от желто-кремовой или зеленой до темно-коричневой или почти черной, встречаются и с явно розовым оттенком.

Хлопковая совка, по данным Принца [2] откладывает яйца чаще всего на генеративные органы растений. Гусеницы I возраста обычно съедает оболочку яйца, из которого она отродилась, и начинает питаться, соскабливая поверхностный слой листовой ткани или другой части растения, на которую было отложено яйцо. Начиная со второго дня жизни личинки наносят растениям значительные повреждения. Гусеницы II возраста «скелетируют» лист, выедая его мягкие части между жилками, а также вгрызаются в корзинку. После перехода в III возраст вредоносность гусениц возрастает [3]. Личинки хлопковой совки обычно заканчивают свое развитие на том растении, на котором бабочка отложила яйцо. Иногда они переползают на соседние растения по соприкасающимся листьям. Переползание от растения к растению по земле гусеницам хлопковой совки не свойственно.

Вылет бабочек второго поколения происходит в июне, третьего - в августе, причем яйца откладываются преимущественно на лицевую часть корзинки подсолнечника, где и отраждаются гусеницы, наносящие сильные повреждения семенам. Хозяйства, возделывающие семенные участки подсолнечника, несут потери в урожае и качестве семян.

Поэтому встал вопрос об изучении биологических особенностей развития, вредоносности фитофага и разработки мероприятий по ее снижению.

К сожалению, на Северном Кавказе жизненный цикл и динамика численности этого вида изучены гораздо хуже, чем в Средней Азии и Закавказье, где она издавна является главнейшим вредителем хлопчатника. Поэтому разработка мер борьбы против хлопковой совки нуждается в детальном знании ее экологии.

ЛИТЕРАТУРА 1. Пилюгина О. А. Изучение хлопковой совки на сое в Краснодарском крае // Вопросы селекции и агротехники сои. М.: Сельхозгиз, 1953. С. 157-160.

2. Принц Я.И. Хлопковая совка - враг хлопководства. Тифлис, 1925. 13 с.

3. Фефелова Ю.А., Фролов А.Н. Факторы сезонной динамики численности хлопковой совки в Краснодарском крае // Вестник защиты растений. 2007. № 1. С. 47-52.

4. Ченкин А.Ф., Черкасов В.А., Захаренко В.А. Гончаров Н.Р. // Справочник агронома по защите растений. М.: Агропромиздат, 1990. 367 с.

5. Щеголев В.Н., Знаменский A.B., Бей-Биенко Г.Я. Насекомые, вредящие полевым культурам. М.: Сельхозгиз, 1934. 364 с.

6. Singh S.P., Ballal C.R., Poorani J. Old world bollworm Helicoverpa armigera, associated Heliothinae and their natural enemies. Project Directorate of Biological Control. Bangalore. India. Technol. Bull. 2002. N. 31. 135 p.

ИЗУЧЕНИЕ ПРИЗНАКОВОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЛЬНА И ВЫЯВЛЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЖИРНО-КИСЛОТНЫМ СОСТАВОМ МАСЛА И ОСНОВНЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ СТРУКТУРЫ УРОЖАЯ С.В. Скляров ГНУ ВНИИМК Россельхозакадемии Лён является ценной культурой, которая широко используется в промышленности для получения технического масла. Выведение сортов льна с изменённым жирно-кислотным профилем масла позволит получить дополнительное сырье для перерабатывающей промышленности с целью получения высококачественного пищевого растительного масла и кормового белка [1-4].

Цель работы – изучение биологических и хозяйственно ценных признаков низколиноленовых линий и выявление зависимости между содержанием линоленовой кислоты в масле семян и основными элементами структуры урожая.

В задачи исследований входило изучение взаимосвязи отдельных элементов структуры урожая и жирно-кислотного состава масла низколиноленовых и обычных линий льна масличного признаковой коллекции ВНИИМК.

Исследования проведены на центральной экспериментальной базе ВНИИМК в 2008– 2012 гг. 230 линий льна были высеяны в 3-кратной повторности на однорядковых делянках длиной 2 метра и учётной площадью 0,4 м2. Через каждые девять делянок в качестве контролей высевался сорт ВНИИМК 620.

Биохимические анализы семян выполнялись в лаборатории биохимии ВНИИМК с использованием хроматографа «Кристалл-2000 М» для определения жирно-кислотного состава масла и ЯМР-анализатора для определения масличности семян.

Работы по созданию сортов с низким содержанием линоленовой кислоты в масле во ВНИИМК были начаты в 2001 г., после обнаружения в селекционном материале образца к 2001 с содержанием линоленовой кислоты в масле 5,8 %.

В сравнении с сортом ВНИИМК 620 образец к-2001 имел меньшую урожайность семян 145 г/м2 против 175 г/м2, из-за малого числа коробочек на растении (15 шт./ на раст. против 26 шт.) и низкой массы 1000 семян (5,2 г против 7,2 г), но отличался более продолжительным периодом вегетации (90 суток против 83) и большей высотой растений (68 см против 54 см).

Жирно-кислотный состав масла образца к-2001 принципиально отличался от традиционного, прежде всего по содержанию линолевой и линоленовой жирных кислот. У сорта ВНИИМК 620 содержание линолевой кислоты составляет 16–17 %, линоленовой 53–54 %, а у образца к-2001 – 68,0 и 5,8 % соответственно. По составу насыщенных и мононенасыщенных жирных кислот особых различий не наблюдалось.

Образец к-2001 был высеян на инфекционном участке. Взошедшие растения в сильной степени поражались фузариозом (Fusarium oxysporum v. orthoceros f. Lini (Boll) Bilai). Семена устойчивых к патогену растений были высеяны в селекционном питомнике. Потомства этих растений имели существенные различия не только по комплексу хозяйственно ценных признаков, но и отличались по морфологическим признакам цветка и семян.

Урожайность семян линий варьировала от 90 до 200 г/м2 в 2008 г., от 45 до 188 г/м2 – в 2009 г. и от 5 до 88 г/м2 – в 2010 г. Наблюдали аналогичное варьирование признаков, являющихся главными компонентами продуктивности: массы семян с 1 растения (от 0,3 до 1,3 г), количества коробочек на 1 растении (от 4 до 36 шт.), массы 1000 семян (от 3,0 до 6,9 г), а также масличности семян (от 37,6 до 48,8 %).

По продолжительности межфазных периодов вегетации линии льна, также показали большие пределы варьирования. Продолжительность межфазного периода «всходы цветение» варьировала от 7 до 20 суток, «цветение-созревание» – от 6 до 31 суток, и «всходы-созревание» – от 6 до 29 суток в зависимости от складывающихся в период вегетации погодных условий. При этом средние значения продолжительности межфазных периодов в относительно благоприятных по погодным условиям 2008–2009 гг. отличались незначительно, а в экстремальном 2010 г. период «всходы-цветение» сократился в сравнении с 2008–2009 гг. на 11–12 суток, при этом продолжительность периода «цветение-созревание»

увеличилась на 5–8 суток.

Изучение зависимости между содержанием линоленовой кислоты в масле и основными хозяйственно ценными признаками, позволило установить отсутствие существенного влияния специфического жирно-кислотного профиля масла льна на основные элементы структуры урожая и прочие хозяйственно значимые признаки.

Корреляции средней степени были обнаружены между содержанием линоленовой кислоты и масличностью семян (r = -0,38) и высотой растений (r = 0,46). Выявление зависимости между урожайностью семян и уровнем линоленовой кислоты показало слабую степень корреляции (r = -0,14).

Поскольку характерными признаками сортообразцов и линий льна с низким содержанием линоленовой кислоты в масле являются низкая масличность и масса семян, была изучена зависимость данных показателей от жирно-кислотного профиля селекционных образцов.

Установлено отсутствие существенной связи между содержанием линоленовой кислоты в масле в диапазоне варьирования признака от 1,5 до 30 % и масличностью семян у низколиноленовых линий льна.

В результате многолетней оценки селекционных линий с модифицированным жирно кислотным профилем масла семян были отобраны 37 линий, которые будут использованы для создания исходного селекционного материала, с целью получения высокопродуктивных сортов льна с пищевым типом масла.

По результатам полученных данных были сформированы следующие выводы:

1) линии льна с низким содержанием линоленовой кислоты показали широкие пределы варьирования основных хозяйственно ценных морфологических и биохимических признаков, что делает их ценным исходным материалом для селекции культуры не только на жирно-кислотный состав масла, но и на другие селекционно значимые признаки;

2) обнаружены корреляционные зависимости средней степени между содержанием линоленовой кислоты и масличностью семян, а также высотой растений. Сила связи между урожайностью семян и уровнем линоленовой кислоты является статистически недоказуемой, что указывает на перспективность селекции на повышение урожайности семян с сохранением низкого уровня линоленовой кислоты в жирно кислотном профиле льняного масла.

ЛИТЕРАТУРА 1. Живетин В.В., Гинзбург Л.Н. Масличный лён. – Москва, 2000.– 94 с.

2. Wikimedia Foundation, Ins - 2009. – [ Электронный ресурс ] – Режим доступаhttp://en.Wikipedia.org/wiki/Solin_(crop). (дата обращения 5.10.2010 г.) 3. Dr. Johanna Budwig’s, Linola – A new flaxseed (linseed) variety low in alpha-linolenic acid (an Omega 3 fatty acid) – 1995. – [Электронный ресурс] - Режимдоступа: http://www.healingcancer naturally.com/linola-flaxseed-low-omega3.html. (дата обращения 22.10.2012 г.) 4. Галкин Ф.М., Хатнянский В.И., Тишков Н.М., Пивень В.Т., Шафаростов В.Д. Лён масличный: селекция, семеноводство, технология возделывания и уборки. – Краснодар, 2008.

– 193с.

УСТОЙЧИВОСТЬ ПОДСОЛНЕЧНИКА К ТРИБЕНУРОН – МЕТИЛУ, СЕЛЕКЦИЯ ДАННОГО ПРИЗНАКА А.С. Тронин ГНУ ВНИИ масличных культур имени В.С. Пустовойта Россельхозакадемии Подсолнечник – основная масличная культура в России с высоким уровнем рентабельности. Урожайность семян подсолнечника в среднем по стране составляет около 1,2 т/га, однако потенциал культуры около 4 т/га. Для реализации этого потенциала необходимо соблюдать научно обоснованную технологию выращивания, в частности используя эффективную защиту от сегетальной растительности.

Традиционно для борьбы с сорной растительностью используется довсходовая обработка почвенными гербицидами [1]. Однако у этого способа есть ряд существенных недостатков связанных со слабой эффективностью, опасностью повреждения культуры, большой зависимостью от почвенных и погодных условий, недостаточным спектром действия на двудольными сорняки, такие как амброзия, дурнишник и др.

В настоящее время во многих странах мира применяется инновационная производственная система возделывания подсолнечника – Экспресс [2]. Эта производственная система представляет собой комбинацию гербицида, являющегося ALS ингибитором из группы сульфонилмочевин, а также гибридов подсолнечника, устойчивых к этому гербициду. Преимущества данной системы заключаются в эффективной борьбе с широким спектром сорняков, быстрым периодом распада гербицида, а также в незначительном влиянии почвенно – климатических условий на действие гербицида.

Создание устойчивых гибридов стало возможным после обнаружения в популяциях дикорастущего подсолнечника устойчивости к трибенурон-метилу. В 2004 году Olson B.L.S.


с сотрудниками обнаружили устойчивость к сульфонилмочевинам в 57 % популяций дикорастущего подсолнечника, собранных на территории США и Канады [5].

В последующие годы в результате совместных исследований Государственного университета Канзаса и Департамента сельского хозяйства США (г. Фарго, Сев. Дакота), с использованием дикорастущих форм подсолнечника устойчивых к трибенурон-метилу были созданы линии, получившие название SURES-1 и SURES-2 [4].

Генетическое изучение данного признака показало что, резистентность к трибенурон метилу контролируется одним полностью доминантным геном.

В настоящее время на завершающем этапе находится создание линий аналогов устойчивых к трибенурон-метилу [3].

ЛИТЕРАТУРА 1. Захаренко В.А. Гербициды. – М.: ВО «Агропромиздат», 1990. – 415 с.

2. Воронова О. В борьбе за место под солнцем // Новый аграрный журнал. – М.: Печать и реклама, 2011. – Вып. № 2. – С. 48-54.

3. Тронин А. С., Пихтярёва А.А. Введение признака устойчивости к трибенурон – метилу в селекционные линии одсолнечника ВНИИМК. // материалы всероссийской научно – практической конференции молодых ученых. – Казань : Фолиант, 2013. – С.

134-137.

4. Notice of release of two sulfonylurea herbicide resistant sunflower genetic stocks.[Электронныйресурс]http://www.ag.ndsu.nodak.edu/aginfo/seedstock/varieties/sunfl 01sures.htm (дата обращения: 01.03.2013).

5. Olson B.L.S., K. Al-Khatib, R.M. Aiken. 2004. Distribution of resistance to imazamox and tribenuron-methyl in native sunflower. [Электронный ресурс] http://www.sunflowernsa.com/research/research-workshop/documents/158.pdf (дата обращения:01.03.2013).

ГЕНЕТИЧЕСКАЯ КОЛЛЕКЦИЯ ПОДСОЛНЕЧНИКА (HELIANTHUS ANNUUS L.) ПО ЖИРНО-КИСЛОТНОМУ СОСТАВУ МАСЛА СЕМЯН Ю.В. Чебанова ГНУ ВНИИМК Россельхозакадемии В настоящее время в промышленном производстве существует три типа подсолнечного масла: традиционное, высокоолеиновое и среднеолеиновое. Традиционное подсолнечное масло по жирно-кислотному составу относится к, так называемому, линолевому типу и содержит от 48 до 74 % линолевой (цис-9-цис-12-октадекадиеновой, С18:2) кислоты от общей суммы. Высокоолеиновые гибриды, происходящие из сорта Первенец, накапливают около 90 % олеиновой кислоты (цис-9-октодеценовой С18:1) в масле семян. Данный тип подсолнечного масла «high oleic» обладает бльшей оксистабильностью по сравнению с традиционным, хорошо подходит для жарки и консервации. Третий тип масла – среднеолеиновый или «mid-oleic» – широко распространен за рубежом (США) и по действующему международному стандарту CODEX Stan 210 содержит около 43-72 % олеиновой кислоты в масле [1].

Соотношение олеиновой и линолевой кислот является главным признаком качества масла подсолнечника, так как их содержание составляет около 90 % от общей суммы жирных кислот. Содержание олеиновой кислоты в составе жирных кислот масла семян подсолнечника изменяется в очень широких пределах – от 10 до 90 %. Одной из селекционных задач является создание генотипов, позволяющих получить новые типы масла специального назначения.

Генетическая коллекция инбредных линий подсолнечника подразделяется на следующие фенотипические классы по содержанию олеиновой кислоты в масле семян: мутантный высокоолеиновый (около 84 %), нормальный с повышенным содержанием (60 %), нормальный с обычным содержанием (35 %), а также нормальный с пониженным содержанием (25 %).

Различные условия выращивания однонаправлено изменяют средние значения, не приводя к перекрытию классов. При этом высокоолеиновый фенотип является относительно термостабильным. К высокоолеиновым линиям относятся ЛГ26, ВК508, RHA345, к нормальный с повышенным содержанием олеиновой кислоты – ЛГ27, ВК805, к обычным линиям – ВК678, ВК580, к низкоолеиновыми – RHA416, ЛГ28, ВК850.

В признаковой по жирно-кислотному составу коллекции подсолнечника ВНИИМК имеется уникальная инбредная линия ЛГ27. Она получена в лаборатории биохимической генетики ВНИИМК из образца К2210 коллекции ВИР путем индивидуального отбора и самоопыления, имеет одну центральную корзинку и не содержит генов Rf. Линия ЛГ характеризуется фенотипической среднеолеиновостью (около 67 % С18:1) и не обладает мутацией Ol. У линии ЛГ27 обнаружены различия по содержанию олеиновой кислоты между семядолями и геммулой, составляющие 12,7 %. Этот тип мозаичности, вероятно, связан с уменьшением концентрации кислорода к дистальному концу семени [2].

ЛИТЕРАТУРА 1. CODEX STANDARD FOR NAMED VEGETABLE OILS. Adopted 1999. Revisions 2001, 2003, 2009. Amendment 2005, 2011. 16 р.

2. Борисенко О.М., Чебанова Ю.В. Среднеолеиновая линия подсолнечника ЛГ27 // Инновационные разработки ученых – АПК России: материалы всеросс. науч.-практ.

конф. молодых ученых. Казань: Фолиант, 2013. С. 76-78.

О ПРОБЛЕМАХ МОНИТОРИНГА ОБЪЕКТОВ РАЗМЕЩЕНИЯ ОТХОДОВ Т.А. Литвинова Кубанский государственный технологический университет Экологический мониторинг проводится с целью наблюдения, оценки и прогнозирования состояния окружающей среды. Добиваясь качественного ведения мониторинга, необходимо четко выделять основные этапы его проведения. Первый этап - выделение объекта наблюдения. На этом этапе возможны ошибки наблюдателя при определении размеров, площади, объема объекта. Второй этап заключается в предварительном обследовании объекта наблюдения и характеризуется длительностью для правильного анализа исходного состояния. Третий этап представляет собой составление информационной модели. Это важная стадия, так как при составлении модели необходимо учитывать основные характеристики и свойства объекта, ключевые параметры среды и факторов воздействия.

Четвертый этап – планирование измерений на основе существующих требований к используемым средствам и методам измерений, частоте отбора проб и др. После проведения измерений и анализа взятых проб проводится пятый этап – оценка состояния объекта. На шестом этапе проводится прогнозирование изменения состояния среды и природных систем и составляются рекомендации для проведения мероприятий по защите окружающей среды от негативных воздействий. Последний этап мониторинга – представление информации [1]. На этой стадии не всегда важная и достоверная информация доводится до граждан, хотя такое право гарантируется каждому россиянину Конституцией РФ.

Система мониторинга объектов размещения отходов должна включать устройства и сооружения по контролю состояния подземных и поверхностных вод, атмосферного воздуха, почвы и растений, а также шумового загрязнения в зоне его возможного влияния. Научно обоснованный мониторинг окружающей среды должен осуществляться осуществляется в соответствии с разработанной программой, включающей в себя общие цели организации, конкретные стратегии его проведения и механизмы реализации. Ключевым элементом любой Программы мониторинга окружающей среды является:

– перечень объектов, находящихся под контролем, их территориальная привязка (хорологическая организация мониторинга);

– перечень показателей контроля и допустимых областей их изменения (параметрическая организация мониторинга);

– временные масштабы (хронологическая организация мониторинга) – периодичность отбора проб, частота и время представления данных.

Анализируя проблему воздействия объектов размещения отходов на окружающую среду, следует отметить, что подавляющее их большинство не отвечает современным санитарным и экологическим требованиям. Лишь на единичных объектах осуществляется качественный экологический мониторинг состояния атмосферного воздуха, подземных вод и почвы.

Контролируют те загрязнители, которые могут оказывать негативное воздействие на окружающую среду, выделяемые как самими отходами, так и техникой, осуществляющей работы по размещению отходов. В связи с этим для получения достоверной информации необходимо иметь достаточно полные сведения о составе отходов. Кроме того, многие экотоксиканты не учитывают при определении класса опасности отходов. Отходы – сложные для анализа объекты. Перечень компонентов отхода и их количественное содержание берут из справочников, либо устанавливают по составу исходного сырья и технологическим процессам его переработки или по результатам количественного химического состава. При этом в реестре методик ГСИ отсутствуют методы количественного химического определения состава отходов. Также отсутствует перечень методик пробоотбора, пробоподготовки и анализа количественного состава компонентов для жидких, вязких, твердых, шламообразных и других многофазовых, многокомпонентных отходов методами КХА. Для решения проблемы актуальным и своевременным является разработка оригинальных методик и углубленное исследование состава и структуры загрязняющих веществ в отходах для адекватной оценки их экологической опасности для окружающей среды.

Цель данной работы - проведение мониторинга объектов размещения отходов, в частности, шламонакопителей нефтезаводов. Нефтеперерабатывающие предприятия Краснодарского края и России в целом имеют в своем составе технологические установки, возраст которых исчисляется десятилетиями, что заставляет уделять особое внимание их экологической безопасности. Аккумулированные в открытых шламонакопителях нефтесодержащие отходы 3 класса опасности представляют серьезную экологическую опасность из-за эмиссии летучих нефтяных фракций в атмосферу, загрязнения территории и подземных водных горизонтов. В результате длительного хранения нефтешламы подвержены испарению содержащихся в них легких углеводородов, обусловливающему повышение их плотности, вязкости и соответственно агрегативной устойчивости. Кроме того, в процессе длительного хранения и отстаивания происходит концентрирование и формирование более плотных слоев, имеющих тенденцию к осаждению. Следует отметить, что на территории нефтезаводов зачастую контроль за загрязнением атмосферного воздуха, поверхностных вод и почвы не осуществляется. Кроме того, контролируется содержание только двух веществ - нефтепродуктов и фенолов в подземных водах. Для качественной оценки состояния и прогнозирования воздействия отходов и объектов их размещения на окружающую среду необходимы комплексная система мониторинга всех компонентов окружающей среды и достаточно полные сведения о составе отходов.


При проведении мониторинга объектов размещения отходов разработаны оригинальные методики по анализу нефтезагрязненных почв, отходов с идентификацией состава нефтяных компонентов и анализу эмиссии загрязняющих веществ в окружающую среду. Методики основаны на количественной тонкослойной хроматографии с применением денситометра Сорбфил [2]. С помощью денситометра проводятся два вида количественных расчетов:

расчет ориентировочного содержания анализируемых веществ в смеси и расчет концентрации вещества в пробе. Метод тонкослойной хроматографии – простой и доступный и позволяет контролировать загрязнение поверхностных и подземных вод, почв отходами, определять и обосновывать экологическую опасность отходов. Корректная оценка уровня нефтяного загрязнения водных объектов может быть получена лишь на основании учета всех основных компонентов нефти (углеводородов, смол и асфальтенов).

Разработанные методики позволяют достоверно определить данные компоненты. По результатам установления концентрации нефтяных компонентов в объектах окружающей среды проводится их сравнение с нормативами ПДК и прогнозирование возможного негативного воздействия на окружающую среду.

Финансирование Исследование выполнено при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, соглашение 14.B37.21.1539 «Мониторинг объектов размещения отходов нефтегазовой отрасли, их ликвидация разработкой эффективных способов утилизации для снижения загрязнения окружающей среды».

ЛИТЕРАТУРА 1. Шарафутдинова А.В. Значение и проблемы проведения экологического мониторинга // Известия КГАСУ, 2007, №1(7) С. 94-95.

2. Литвинова Т.А., Косулина Т.П. Метод анализа количества загрязнений, поступающих в водную среду // VII Всерос. конф. по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-2009».

21-27 июня 2009 г.: тезисы докладов / Мар. Гос. Ун-т. Йошкар-Ола, 2009. С. 203-204.

Секция 2. БИОЛОГИЯ И МЕДИЦИНА КЛЕТОЧНЫЙ АВТОМАТ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ВОЗБУЖДЕНИЯ В ЖЕЛУДОЧКАХ СЕРДЦА ЧЕЛОВЕКА И ГЕНЕРАЦИИ ИСКУСТВЕННОГО ЭКГ С УЧЕТОМ ИОННЫХ ТОКОВ.

С.А. Авдеев Кубанский государственный университет В качестве одного из методов исследования процессов развития аритмий в сердце человека в последнее время применяется математическое моделирование распространения потенциала возбуждения по клеткам сердечной мышечной ткани с использованием моделей на основе клеточных автоматов [1-2]. Такой подход обеспечивает большую наглядность и меньшую вычислительную сложность, по сравнению с методами, основанными на использовании дифференциальных уравнений.

Важным недостатком ранее разработанных моделей, использующих данный подход, является их условность и отсутствие связи с реальными электрохимическими процессами, происходящими в клетках сердечной мышечной ткани. Разработанная модель устраняет этот недостаток, позволяя применить для моделирования жизнеугрожающих аритмий опыт электрокардиографии в качестве проверочного критерия.

Основой для математической модели была принята модель [1], в которую кроме переменных u (уровень возбуждения) и v (уровень восстановления) были добавлены дополнительные переменные: g (уровень реполяризации) – для моделирования процесса реполяризации, q (разность потенциалов возбуждения) – для моделирования изменения потенциала возбуждения под воздействием ионных токов. Было определено 8 возможных состояний ячейки клеточного автомата, по 3 состояния для моделирования процессов деполяризации и реполяризации, 1 состояния, определяющего длительность реполяризации, и 1 состояния, отвечающего за восстановление после полного цикла удара сердцебиения.

Такой набор состояний позволяет производить моделирование аритмий, связанных с самоорганизацией спиральных волн в сердечной мышечной ткани и механизмом повторного вхождения (re-entry).

Распространение потенциала возбуждения моделировалось с учетом данных исследований по сравнению интервалов активации с интервалами реполяризации в различных областях желудочка сердца человека, выявивших неполную обратную корреляцию этих процессов с коэффициентом детерминации около 0,74 [3-4]. Получение аналогичного значения неполной корреляции в модели было достигнуто путем моделирования интервалов Trepo от момента окончания деполяризации отдельных клеток до момента начала их реполяризации при помощи переменной g, уровня реполяризации:

Trepo = g repo g (1) Распределение значения g в клетках выполнялось таким образом, что клеткам, находящимся на большем расстоянии от источника распространения возбуждения присваивалось большее значение, в соответствии с принципом распространения возбуждения деполяризации от эндокарда к эпикарду, однако не больше значения gmax, определяющего неполную корреляцию.

Моделирование геометрии желудочков сердца человека производилось при помощи клеточного автомата 100 на 85 клеток, в который были добавлены диэлектрические области, не подверженные возбуждению, моделирующие межжелудочковую перегородку и соотношения размеров левого и правого желудочков сердца человека.

Изменение потенциала возбуждения q клеток модели производилось при помощи дифференциальных уравнений, описывающих наиболее значимые ионные токи для текущего состояния распространения возбуждения клетки. В состоянии, отвечающем за возбуждение при деполяризации, моделировался ток прохождения через мембрану ионов Na:

dq = I Na (2) dt В фазе возбужденного состояния реполяризации, для получения ассиметричной T-волны, аналогичной реальным записям ЭКГ, моделировались возрастающий входящий ток прохождения через мембрану ионов Ca и убывающий суммарный ток утечки ионов K и Na:

dq q 2 q v = 2 I K Na I Ca, qmax = max I Na (3) dt qmax qmax vup В последних фазах реполяризации моделировался только ток утечки ионов K, отвечающий за резкое убывание потенциала возбуждения:

dq (4) = I K dt Значения моделируемых токов выбирались в соответствии с экспериментальными данными [5], аналогично использовавшимся ранее в других исследованиях по моделированию потенциала возбуждения в сердечной мышечной ткани [6-7].

Суммарный потенциал возбуждения рассчитывался по формулам, аналогичным разности потенциалов для точечных зарядов. Для уменьшения вычислительной сложности из расчетов были исключены ячейки с потенциалом возбуждения равным нулю.

q i, j (t ) q i + a, j + b (t ) U (t ) =...K / 2 ( a, b) a2 + b2 (5) i = 0... M a = K / j = 0... M b = K / 2... K / gi, j 0 gi + a, j +b Построение трех стандартных отведений ЭКГ выполнялось путем проецирования вектора U (t ), совпадающего с электрической осью сердца, на оси отведений L :

U (t ) L (t ) = U (6) lead L Полученные искусственные электрограммы по всем параметрам соответствуют реальным записям ЭКГ, в том числе по соотношению амплитуд T-волн и зубцов комплекса QRS на разных отведениях, соотношению длительности интервалов QT и RR, соотношению длительности T-волны и комплекса QRS, форме T-волн. Путем сравнения с записями ЭКГ, характерными для моделируемых нарушений сердечного ритма, они могут быть использованы в качестве критерия соответствия модели реальным биофизическим процессам.

ЛИТЕРАТУРА 1. Pourhasanzade, F. A new cellular automata model of cardiac action potential propagation based on summation of excited neighbors / F. Pourhasanzade, S. H. Sabzpoushan // World Academy of Science, Engineering and Technology, № 44, 917-921, 2. An Electro-Mechanical Cardiac Simulator Based on Cellular Automata and Mass-Spring Models / R. M. Amorim, R.S. Campos, M. Lobosco, C. Jacob, R. Weber // Lecture Notes in Computer Science, vol. 7495, 434-443, 3. Global dynamic coupling of activation and repolarization in the human ventricle / A. M.

Yue, T. R. Betts, P. R. Roberts, J. M. Morgan // Circulation Research, № 112, 2592-2601, 4. Interaction of activation-repolarization coupling and restitution properties in humans / B.

Hanson, P. Sutton, N. Elameri et al. // Circulation Research, № 2, 162-170, 5. Ionic currents contributing to the action potential in single ventricular myocytes of the guinea pig studied with action potential clamp /T. Doerr, R. Denger, A. Doerr, W. Trautwein // Pflugers Arch, 230-237, 6. Luo, C. A dynamic model of the cardiac ventricular action potential. I. Simulations of ionic currents and concentraction changes. / C. Luo, Y. Rudy // Circulation Research, № 74, 1071 1096, 7. Luo, C. A model of the ventricular cardiac action potential. Depolarization, repolarization and their interaction. / C. Luo, Y. Rudy // Circulation Research, № 68, 1501-1526, ИССЛЕДОВАНИЕ РЕАКЦИИ ТЕРМОРЕГУЛЯТОРНОЙ СИСТЕМЫ ЛАБОРАТОРНЫХ ЖИВОТНЫХ В ПРОЦЕССЕ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОГО СТРЕССА Т.В. Андросова, Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, Э.И. Злищева, Я.Е. Клепиков, А.Я. Шурыгин Кубанский государственный университет Биологический организм является открытой энергетической системой, которая стремится к динамическому равновесию с окружающей средой. Жизнеспособность организма обеспечивают физико-химические процессы саморегуляции, действующие как на уровне всего организма, так и на уровне клеток. Интегральная система саморегуляции объединяет ряд подсистем, в число которых входит система терморегуляции. Исследование этой системы является актуальной задачей биофизики и физиологии, ставящей целью построение теплового портрета организма и изучение его изменения в различных условиях. Изучение закономерностей реакции организма в процессе приспособления к внешним условиям необходимы для создания методик выживания в чрезвычайных ситуациях, правил охраны труда, новых медицинских технологий.

Система терморегуляции включает в себя многократно продублированные элементы, выполняющие функции теплообменников, теплоносителей, источников тепла, датчиков температуры и центров регуляции. Эти элементы объединены цепями управления и обратной связи, взаимодействующими в процессе достижения максимального приспособительного эффекта. Взаимодействие реализуется в различных масштабах посредством макро-, микро- и нанообъектов. Действие системы терморегуляции проявляется в управлении механизмами теплопередачи на макроуровне органов и частей тела, микроуровне кровеносных сосудов и клеток окружающей их ткани, наноуровне мембран нервных окончаний терморецепторов и молекул белков. Цель работы – исследование реакций терморегуляторной системы организма экспериментальных животных в процессе продолжительного стресса.

Реакции терморегуляторной системы в процессе продолжительного стресса исследовались на белых лабораторных мышах одного возраста. Мыши подвешивались за шейную складку и находились в таком состоянии в течение 5 ч. Изменения теплового поля фиксировались тепловизионным методом. Для исключения аппаратно зависимых эффектов применялись два тепловизора: NEC TH5104 и IRISYS 4010. Оба тепловизора дают одинаковые тенденции изменения температуры. Измерения проводились в закрытом помещении при температуре 20 С, влияние посторонних источников тепла исключалось.

Исследовано 18 мышей. На основе термограмм для каждой мыши построены графики зависимости температуры от времени T(t) в трех областях тела: голова, область брюшка и паховая область. В этих областях радиационная температура выше, чем в других частях тела.

Выбранные три области имеют меньший волосяной покров, поэтому измеренные в них значения радиационной температуры ближе к температуре кожи, чем в других частях тела.

Зависимость температуры от времени содержит флуктуации. Для каждой зависимости построена линия тренда, тангенс угла наклона которой равен средней скорости изменения температуры VT. По характеру изменения температуры в указанных выше областях мыши разделены на три группы. В группу 1 входят 10 мышей, у которых температура понижалась со временем во всех трех областях, средняя скорость изменения температуры VT составляет примерно –10–4 С/с. В группу 2 включены 2 мыши, у которых во всех трех областях температура повышалась, VT ~ 10–4 С/с. Скорость изменения температуры в группе 3, куда вошли 6 мышей, на порядок меньше (|VT| ~ 10–5 С/с) и может отличаться знаком, как для разных мышей, так и в разных областях тела одной мыши.

На рис. 1 показана зависимость температуры от времени в области головы для мышей из групп 1 и 2. Изменение температуры, рассчитанное по линии тренда: T1 = -5,7 С (рис. 1, зависимость 2), T2 = 1,1 С (рис. 1, зависимость 1).

Рис. 1. Типичная зависимость температуры от времени в области головы:

точки – экспериментальные данные;

линия тренда – линейная аппроксимация: 1 – мышь из группы 2;

2 – мышь из группы Морфологический анализ крови и органов (тимуса, селезенки, надпочечников) показал, что вследствие продолжительного стрессирования животных практически у всех мышей значительно уменьшилась масса тимуса в сравнении с аналогичным показателем в контрольной группе мышей, не подвергавшихся стрессорному воздействию. Исключением была одна мышь из группы 1, масса тимуса которой после стрессирования оказалась близкой к норме. У всех мышей масса надпочечников увеличилась или осталась близкой к норме. В группе 1 селезенка мышей уменьшилась относительно нормы, за исключением одной мыши, у которой она незначительно увеличилась. В группе 2 масса селезенки у всех мышей стала значительно больше, а у одной из мышей зафиксировано и значительное увеличение надпочечников. В группе 3 наблюдались смешанные тенденции изменения селезенки по отношению к соответствующим показателям в группах 1 и 2. У стрессированных животных наблюдаются и значительные изменения в лейкограмме крови. Практически у всех животных значительно увеличилось содержание нейтрофилов и, соответственно, уменьшилось число лимфоцитов. Только в одном случае зафиксировано небольшое уменьшение содержания нейтрофилов – это мышь из группы 1, у нее же слабо увеличилась селезенка. Изменение содержания нейтрофилов и лимфоцитов во всех группах имеет большой разброс. При этом среднее значение увеличения содержания нейтрофилов в крови мышей группы 2 больше, чем в группах 1 и 3. Оценка изменений лейкограммы периферической крови и массы внутренних органов (тимуса, селезенки и надпочечников) позволяет предположить, что наиболее стрессированы мыши из группы 2. Это состояние может сопровождаться значительным увеличением селезенки и увеличением надпочечников, то есть повышенным напряжением функциональных подсистем системы терморегуляции организма, и, как подтверждают наши данные, ростом температуры. Скорость изменения температуры можно использовать для количественной оценки степени стрессированности.

НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЯ КРОВИ ПО СОСУДАМ А.Н. Асирян, Ю.Б. Захаров, А.Б. Смирнов Кубанский государственный университет Кровь - жидкая ткань, состоящая из плазмы (60-55%) и форменных элементов (40 45%). Режим течения крови в основном ламинарный. На графике в цилиндрическом сосуде распределение скорости носит параболический характер, как показано на рисунке 1.

Исходя из уравнения Бернули имеем:

(1) Для данного режима течения мы имеем, что пристеночная скорость движения крови ощутимо меньше чем скорость течения крови вдоль оси сосуда.

Из уравнения (1) следует, что.

Рисунок Следовательно, давление в пристеночном слое больше чем давление в центре потока крови. Это приводит к выдавливанию эритроцитов к центру потока.

Относительная ПЛОТНОСТЬ ПЛАЗМЫ КРОВИ – 1,025-1,034 г/см3, ЭРИТРОЦИТОВ - 1,08-1,09 г/см3.

Рисунок 2 показывает, что концентрация эритроцитов в центре потока значительно больше чем их концентрация в пристеночной зоне.

Рисунок Под действием постоянного магнитного поля перпендикулярного кровеносному сосуду круг (рисунок 2) превратиться в эллипс (рисунок 3) т.к. на заряженные ионы будет действовать сила Лоренца. Правая часть будет отрицательной, а левая положительной.

Рисунок Рисунок При движении в потоке жидкости ионы различных знаков испытывают действие сил Лоренца и соответственно отклоняются в потоке в противоположные стороны, как показано на рис. 4. Между противоположными стенками кровеносного сосуда возникает разность потенциалов. В направлении от положительно заряженных частиц к отрицательным возникает электрополе.

ЛИТЕРАТУРА 1. Захаров Ю. Б. Некоторые вопросы физики магнитотерапии / Ю. Б. Захаров // Кубанский научный медицинский вестник – Краснодар: ЦНТИ, 2010. – С. 70 – 90.

2. Ремизов А. Н. Медицинская и биологическая физика / А.Н.Ремизов, А.Г.Максина и др. – М.: Дрофа, 2003. – 560 с.

3. Калашников С.Г. Электричество / С.Г.Калашников – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 624 с.

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ЯИЦ КУР В ПРОЦЕССЕ ИНКУБАЦИИ ТЕПЛОВИЗИОННЫМ МЕТОДОМ Н.М. Богатов, Л.Р. Григорьян, Е.Г. Понетаева Кубанский государственный университет Тепловизионная диагностика применяется в медицине, ветеринарии, экологии, энергетике, технике. Для контроля состояния яиц сельскохозяйственных птиц в процессе инкубации тепловизионные методы ранее не использовались.

Для обнаружения и отбраковки неоплодотворенных яиц или с замедленным развитием зародыша в процессе их инкубации обычно используется метод овоскопии (просмотр яйца на просвет под мощным источником видимого света). Для этого в определенный срок яйца выборочно просматривают на овоскопе. Контроль развития зародышей путем просмотра на овоскопе осуществляется в 6 – й, 11 – й и 19 – й день инкубации.

В отличие от выборочного контроля на овоскопе, тепловизионный контроль осуществляется над всеми яйцами лотка одновременно, при этом яйца не подвергаются сильному освещению.

Целью данной работы является анализ динамики изменения температуры яиц кур в процессе инкубации тепловизионным методом.

Для инкубации яиц кур использовался инкубатор БИ-2 с автоматическим устройством для переворота яиц АУП-01-05. Тепловизионные исследования проводились с помощью тепловизора NEC TH5104 (температурная чувствительность 0,1 С, размер фотоприемной матрицы 255223 элемента).

Период инкубации яиц кур 21 день. В течение этого периода термограммы лотка с яйцами в инкубаторе регистрировались ежедневно в 2 этапа: 1 – в инкубаторе при температуре 37,7 С, 2 – в инкубаторе после кратковременного остывания при температуре 3234 С. Способ укладки яиц в лоток позволяет идентифицировать каждое яйцо на всех термограммах в процессе инкубации.

Методика количественного анализа теплового поля по термограммам следующая:

1. для каждой термограммы строятся графики изменения температуры вдоль каждого ряда лотка, а также трехмерный график теплового поля всего лотка;

2. по распределению радиационной температуры для каждого яйца определяется максимальная температура Timax ;

3. для каждой термограммы определяется максимальная температура всех яиц вдоль каждого ряда лотка Tmax, а также отношение Timax / T max для этого ряда;

4. яйца, имеющие наименьшие значения Timax / T max рассматриваются как кандидаты для отбраковки;

5. для каждого яйца по значениям Timax на всех термограммах строятся графики зависимости температуры яйца от времени инкубации t;

6. для каждой экспериментальной зависимости Timax ( t ) строится линия тренда и определяется средняя скорость роста температуры vi в течение инкубации;

7. сравниваются параметры Timax (0), Timax ( t max ), vi каждого яйца и анализируются результаты инкубации.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.