Математическое моделирование инвазии зеленых микроводорослей и оздоровления Таганрогского залива: эколого-гигиенические и медицинские последствия

Введение. Таганрогский залив Азовского моря является одной из наиболее эвтрофных и экологически уязвимых акваторий России, где в летний период регулярно формируются массовые цветения токсичных цианобактерий (Microcystis, Aphanizomenon, Anabaena, Nodularia). Их развитие сопровождается накоплением цианотоксинов (микроцистин, анатоксин, цилиндроспермопсин, сакситоксин), представляющих серьёзную угрозу для здоровья населения. В работе рассматривается подход к биологической реабилитации залива на основе контролируемого внесения пресноводных зелёных микроводорослей Chlorella vulgaris, конкурирующих с цианобактериями за биогенные элементы. Цель исследования заключается в разработке и применении комплексной математической модели, описывающей кинетику фитопланктона и процессы переноса веществ в условиях осолонения залива, а также в оценке эколого-гигиенических и медицинских последствий предложенного метода.
Материалы и методы. Объектом исследования является Таганрогский залив Азовского моря. Моделирование выполнено на основе трёхмерной гидродинамической модели «Azov3D», ранее применённой для расчётов течений и вертикального перемешивания в условиях изменяющейся солёности. Параметры водной среды (солёность, температура, скорости течений) использовались как входные данные для решения линеаризованной гидробиологической задачи. Источник батиметрических данных — оцифрованные лоцманские карты, обработанные с применением автоматизированных алгоритмов распознавания глубин. Сеточная основа модели формировалась с учётом реальной конфигурации береговой линии и рельефа дна. Расчёты выполнялись на вычислительном кластере Южного федерального университета. Численный метод основан на разностных схемах, применяемых ранее для гидробиологических расчётов в Азовском море.
Результаты исследования. Показано, что увеличение солёности на 30 % приводит к смещению ареала цианобактерий из акватории Азовского моря в восточную часть Таганрогского залива, что согласуется с гидрологическими наблюдениями. Модельные расчёты демонстрируют усиление доли зелёных водорослей при контролируемом внесении культур Chlorella vulgaris, что отражает потенциал биомелиорации. Прогноз пространственного распределения популяций показывает устойчивое доминирование зеленых и синезеленых водорослей, составляющих 60–70 % биомассы фитопланктона залива, при различных сценариях воздействия.
Обсуждение. Результаты показывают, что математическое моделирование является эффективным инструментом для прогнозирования динамики фитопланктонных популяций в условиях изменяющейся гидрологии. Модель позволяет оценить влияние биологической регуляции и сценариев осолонения, предоставляя основу для принятия управленческих решений в сфере экологического оздоровления водоёмов.
Заключение. Применение Chlorella vulgaris может быть перспективным методом биомелиорации, однако требует дальнейшей проверки с опорой на натурные наблюдения и контролируемые полевые эксперименты. Модельные результаты указывают на возможность адаптивного экологического управления Таганрогским заливом и минимизации риска токсичных цветений.

1. Zhidkova A.Y., Podberesnij V.V., Zarubina R.V., Kononova O.A. The effect of eutrophication on human health on the example of the Gulf of Taganrog of the Sea of Azov. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020;548:052053. https://doi.org/10.1088/1755-1315/548/5/052053

2. Матишов Г.Г., Фуштей Е.В. К проблеме вредоносных цветений воды в Азовском море. Исследовано в России. 2003;6:213–225.

3. Ковалева Г.В. Том VIII: Моделирование и анализ опасных природных явлений в Азовском регионе. В кн.: Труды Южного научного центра Российской академии наук. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН; 2020. 328 с.

4. World Health Organization. Guidelines on recreational water quality: Volume 1 — Coastal and Fresh Waters. Geneva: WHO; 2021. ISBN: 978-92-4-003130-2. URL: https://www.who.int/publications/i/item/9789240031302 (дата обращения: 11.09.2025).

5. Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания. СанПиН 1.2.3685−21. № 62296. Москва: Минздрав России; 2021. URL: https://docs.cntd.ru/document/573500115 (дата обращения: 09.09.2025).

6. Чернова Е.Н., Шевченко А.Н. Определение цианотоксинов в питьевой воде методом ВЭЖХ. Гигиена и санитария. 2018;97(8):692–697. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-8-692-697

7. Hallegraeff G.M. Harmful algal blooms: A global overview. Elsevier Oceanography Series. 2003;65:25–50. https://doi.org/10.1016/S0422-9894(03)80050-9

8. Backer L.C., Carmichael W.W. Human health effects from exposure to cyanobacteria and their toxins. Environmental Health Perspectives. 2016;124(11):1333–1343. https://doi.org/10.1289/EHP.1510459

9. Griffiths D.J., Saker M.L. Cylindrospermopsis raciborskii and cylindrospermopsin. Environmental Toxicology. 2003;18(2):78–93. https://doi.org/10.1002/tox.10113

10. О летних цветениях синезелёных водорослей в Таганрогском заливе АзНИИРХ. URL: https://azniirkh.vniro.ru/content/read/archive/novosti/o-letnih-tsveteniyah-sinezelenyih-vodorosley-v-taganrogskom-zalive (дата обращения: 11.09.2025).

11. Бердников С.В., Кулыгин В.В., Дашкевич Л.В. Причины стремительного роста солёности воды Азовского моря в XXI веке. Морской гидрофизический журнал. 2023;39(6):760–778.

12. Chorus I., Welker M., editors. Toxic cyanobacteria in water: A guide to their public health consequences, monitoring and management. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press; 2021.

13. Xiao M., Burford M.A., Wood S.A., et al. Schindler’s legacy: From eutrophic lakes to phosphorus utilization strategies. FEMS Microbiology Reviews. 2022;46(6):fuac029. https://doi.org/10.1093/femsre/fuac029

14. Neverova G., Zhdanova O. Mathematical modeling of plankton evolutionary dynamics. Mathematics. 2023;11(22):4673. https://doi.org/10.3390/math11224673

15. Богданов Н.И. Биологическая реабилитация водоёмов. Пенза: ПГСХА; 2008.126 с.

16. Aly S.M., ElBanna N.I., Fathi M. Chlorella in aquaculture. Aquaculture International. 2024;32:1559–1586. https://doi.org/10.1007/s10499-023-01229-x

17. Богданов Н.И. Суспензия хлореллы в рационе сельскохозяйственных животных. Пенза: НП «Здоровье и экология»; 2007; 48 с.

18. Pavlyuk T.E., Nikolaev A.D., Ivanova I.V., et al. Correction of algal communities with Chlorella introduction. Water Resources. 2023;50(3):324–333. https://doi.org/10.31857/S0321059623030106

19. Gao J., Shao N., Sun Y., et al. Impact of Chlorella vulgaris on pond microbiota. Sustainability. 2023;15(9):7362. https://doi.org/10.3390/su15097362

20. Kudinov N.V., Filina A.A., Nikitina A.V., Bondarenko D.V., Razveeva I.F. Simulation of vertical movements of seawater in stratified reservoirs. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(2):212–224. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-2-212-224

21. Yakushev E.V., Pollehne F., Jost G., et al. Analysis of oxic/anoxic interfaces. Marine Chemistry. 2007;107:388–410. https://doi.org/10.1016/j.marchem.2007.06.003

22. Sukhinov A., Belova Y., Chistyakov A., Beskopylny A., Meskhi B. Modeling phytoplankton population geographic dynamics. Mathematics. 2021;9:3025. https://doi.org/10.3390/math9233025

23. Белова Ю.В., Чистяков А.Е. Моделирование динамики концентрации вредоносных видов фитопланктона в Таганрогском заливе Азовского моря. Безопасность техногенных и природных систем. 2025;9(4):284–293. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2025-9-4-284-293

24. Сухинов А.И., Никитина А.В., Атаян А.М., и др. Суперкомпьютерное моделирование гидробиологических процессов. Mathematical Models and Computer Simulations. 2022;14:677–690. https://doi.org/10.20948/mm-2022-01-06

25. Рахимбаева Е.О., Алышов Т.А., Белова Ю.B. Автоматическое распознавание значений глубины на лоцманских картах с использованием методов глубокого обучения. Computational Mathematics and Information Technologies. 2025;9(1):52−60. https://doi.org/10.23947/2587-8999-2025-9-1-52-60

26. Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО). Океанографический портал данных. URL: http://esimo.oceanography.ru/ (дата обращения: 11.09.2025).