ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ

The paper summarizes the theoretical and methodological foundations for using structural and functional characteristics of biota to assess ecosystem risks in marine ecosystems. It is shown that biotic indicators are particularly informative, as they integrate the ecosystem response to the combined e...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2026
Автор:	Коморін, В.М.
Формат:	Стаття
Мова:	Українська
Опубліковано:	Marine Ecological Journal 2026
Теми:	морські екосистеми біота показники структурно-функціонального стану екосистемний ризик стійкість P/R NEP AQUATOX Чорне море
Онлайн доступ:	https://mej.od.ua/index.php/mej/article/view/727
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Marine Ecological Journal
Завантажити файл:

Репозитарії

Marine Ecological Journal

_version_	1867207276884918272
author	Коморін, В.М.
author_facet	Коморін, В.М.
author_institution_txt_mv	[ { "author": "В.М. Коморін", "institution": "НДУ «Український науковий центр екології моря»" } ]
author_sort	Коморін, В.М.
baseUrl_str	https://mej.od.ua/index.php/mej/oai
collection	OJS
datestamp_date	2026-06-05T14:04:04Z
description	The paper summarizes the theoretical and methodological foundations for using structural and functional characteristics of biota to assess ecosystem risks in marine ecosystems. It is shown that biotic indicators are particularly informative, as they integrate the ecosystem response to the combined effects of natural and anthropogenic factors through changes in community composition and organization, trophic interactions, matter and energy flows, as well as the balance of key functional processes. The feasibility of combining morphofunctional indicators, metabolic indicators of ecosystem functioning, indicators of natural resilience, anthropogenic pressure, and ecological state for the quantitative interpretation of ecosystem risk is substantiated. Using the Odesa Bay as a case study and applying the AQUATOX model, the relationship between impact factors and ecosystem state indicators was analyzed, along with the features of ecosystem risk dynamics in static and dynamic phase spaces. It is shown that under conditions of increasing anthropogenic pressure and acceleration of ecosystem processes, the system may shift from a regime of adaptive reorganization to a less stable state. These processes are accompanied by increased variability, disruption of the balance between production, consumption, and decomposition of organic matter, reduced self-regulation capacity, and a higher probability of transition to an alternative risk state. Such a transition is manifested in changes in the structural organization of biota and a weakening of compensatory mechanisms. The proposed approach makes it possible to combine hydrobiological diagnostics, stability assessment, and risk analysis using mathematical modelling methods. It can be applied to improve marine environmental monitoring, assess ecological status, and support management decisions aimed at reducing ecosystem risks.
doi_str_mv	10.47143/1684-1557/2026.1.2
first_indexed	2026-06-06T01:00:22Z
format	Article
fulltext	17 МОРСЬКИЙ ЕКОЛОГІЧНИЙ ЖУРНАЛ © Коморін В.М., 2026 УДК 574.583:574.5:504 DOI 10.47143/1684-1557/2026.1.2 ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ Коморін В.М. – к.г.н. НДУ «Український науковий центр екології моря» ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4847-0496 vkomorin@gmail.com У роботі узагальнено теоретико-методичні засади використання структурно-функціональних характеристик біоти для оцінювання екосистемних ризиків морських екосистем. Показано, що біотичні показники є особливо інформативними, оскільки інтегрують реакцію екосистеми на сукупну дію природних і антропогенних чинників через зміни складу й організації угруповань, трофічних зв’язків, потоків речовини та енергії, а також балансу основних функціональних процесів. Обґрунтовано доцільність поєднання морфофункціональних індикаторів, метаболічних показників функціонування екосистеми, індикаторів природної стійкості, антропогенного наван- таження та екологічного стану для кількісної інтерпретації екосистемного ризику. На прикладі Одеської затоки із застосуванням моделі AQUATOX проаналізовано співвідношення між факто- рами впливу та показниками стану екосистеми, а також особливості динаміки екосистемного ризику у статич- ному і динамічному фазових просторах. Показано, що за умов зростання антропогенного навантаження та при- скорення екосистемних процесів система може переходити від режиму адаптивної перебудови до менш стійкого стану. Ці процеси супроводжуються зростанням варіабельності, порушенням співвідношення продукції, спо- живання і деструкції органічної речовини, зниженням здатності до саморегуляції та підвищенням імовірності переходу до альтернативного ризикового стану. Такий перехід проявляється у зміні структурної організації біоти та послабленні компенсаторних механізмів. Запропонований підхід дозволяє поєднати гідробіологічну діагностику, оцінювання стійкості та аналіз ризику із застосуванням методу математичного моделювання. Він може бути використаний для вдосконалення мор- ського екологічного моніторингу, оцінювання екологічного стану та обґрунтування управлінських рішень щодо зменшення екосистемних ризиків. Ключові слова: морські екосистеми, біота, показники структурно-функціонального стану, екосистемний ризик, стійкість, P/R, NEP, AQUATOX, Чорне море. Вступ Оцінювання екосистемних ризиків морських акваторій належить до кола ключових завдань сучасної морської гідробіології, оскільки дає змогу перейти від опису окремих порушень середовища до аналізу ймовірності та масштабу небажаних змін у функціонуванні екосистеми загалом. На відміну від суто абіотичних показників, показники біотич- ного компонента відображають комплексну дію природних і антропогенних чинників і тому є най- більш інформативним носієм проявів змін у стані екосистеми та його відхиленні від меж стійкості (Holling 1973). Теоретичним підґрунтям такого підходу є уяв- лення про морську екосистему як динамічну систему, функціонування якої визначається балансом утво- рення, трансформації та деструкції органічної речо- вини. У межах цього підходу стійкість екосистеми пов’язується зі збереженням структурної організації біоти, трофічних зв’язків і збалансованістю проце- сів автотрофної продукції, гетеротрофного спожи- вання та редуцентної ремінералізації. Відповідно, екосистемний ризик може розглядатися як імовір- ність і величина відхилення структурно-функціо- нального стану біоти від меж природної мінливості під дією зовнішніх впливів (Odum 1971; Lindeman 1942; Holling 1973). У гідробіологічних дослідженнях морських еко- систем особливу цінність мають показники, що відо- бражають не лише видовий склад чи біомасу, а й функ- ціональну активність угруповань. Для автотрофної ланки такими показниками є морфофункціональні індикатори, які характеризують інтенсивність пер- винно-продукційних процесів, екологічну активність 18 ISSN 1684-1557 Морський екологічний журнал, № 1. 2026 Коморін В.М. популяцій та рівень організації угруповань. Саме вони забезпечують перехід від опису рослинності або фіто- планктону до інтегральної оцінки екологічного статусу екосистеми (Minicheva 2013). Для Чорного моря постановка питання про еко- системний ризик є особливо актуальною. Морські еко- системи його північно-західної частини функціонують в умовах поєднаної дії річкового стоку, гідрофізичної та гідрохімічної мінливості, евтрофікації, хімічного забруднення, трансформації оселищ і останніми роками наслідків воєнних дій. Найбільший вплив на морську екосистему було завдано в результаті руйнування гре- блі Каховської ГЕС (Kvach et al. 2025; Tuchkovenko et al. 2024). За таких умов саме структурно-функціональний стан біоти дозволяє виявляти інтегральний ефект бага- тьох чинників і виступає найбільш придатною основою для оцінювання екосистемних ризиків. Метою роботи є обґрунтування необхідно- сті використання показників структурно-функціо- нального стану біоти морських екосистем для оці- нювання екосистемних ризиків та демонстрація можливостей їх інтеграції з показниками стійкості динамічних систем і математичним моделюванням на прикладі морської екосистеми Одеської затоки. Матеріали та методи досліджень Дослідження базується на екосистемному, ризик-орієнтованому та системно-аналітичному під- ходах. Морська екосистема розглядається як цілісна динамічна система взаємодії біотичних і абіотичних компонентів, у межах якої природні та антропогенні чинники формують єдиний потік речовини, енергії та інформації, що визначає стан системи і межі її стійкості (Коморін 2023). Методологічною основою роботи є поєднання: показників структурно-функціонального стану біоти; використання індикаторів стійкості екосистеми, антропогенного навантаження та екологічного ста- тусу; математичного моделювання динаміки стану екосистеми і екосистемного ризику (Komorin 2024). Як основні гідробіологічні показники розгля- даються такі, що відображають функціонування морської екосистеми через взаємодію трьох клю- чових процесів: автотрофної продукції (P), гете- ротрофного споживання та респірації (R), а також редуцентної деструкції й ремінералізації органічної речовини (D). Баланс цих процесів визначає рівень накопичення органічної речовини, інтенсивність трофічних зв’язків, метаболічний режим системи та її здатність підтримувати стійкий екологічний стан (Lindeman 1942; Odum 1971; Duarte 1995). Для характеристики біотичного компонента використано показники, які відображають не лише кількісні параметри угруповань, а й їх функціо- нальну активність. Особливе значення надано мор- фофункціональним індикаторам автотрофних угру- повань, що характеризують екологічну активність популяцій, інтенсивність первинно-продукційного процесу та структурну організацію морської рослин- ності. Додатково застосовано інтегральні метабо- лічні показники: чисту продукцію екосистеми (NEP) і співвідношення продукції до сукупної деструкції (P/R), які дозволяють визначити автотрофний, гете- ротрофний або квазі-збалансований режим функціо- нування системи (Minicheva 2013; Duarte 1995). Для кількісного аналізу впливу факторів на стан екосистеми використано результати моде- лювання із застосуванням моделі AQUATOX для екосистеми Одеської затоки. У модель включено основні трофічні групи, характерні для північно-за- хідної частини Чорного моря (ПнЗЧМ): фітопланк- тон, зоопланктон, бентос і рибу. Оцінювання стану моделі здійснювалося за стандартними статистич- ними показниками якості відтворення спостере- жуваних гідрохімічних та біотичних параметрів (Komorin 2021, 2024). Моделювання виконано в діа- гностичному режимі на основі багаторічних даних моніторингу Українського центру екології моря (УкрНЦЕМ) для Одеської затоки. Використані дані з 2011 р. по 2024 р. У таблиці 1 наведені основні види організмів, що враховані в моделі AQUATOX для Одеської затоки. Таблиця 1 Основні види організмів, які враховані в математичній моделі екосистеми ПнЗЧМ Група біоти Назва організму, характерного для ПнЗЧМ Назва організму або його аналог у бібліотеці AQUATOX Фітопланктон Діатомові водорості Diatom Зелені водорості Greens Синьо-зелені водорості Bl-Greens Дінофітові водорості Dinoflagellate Золотисті водорості Chrysophyta Зоопланктон Веслоногі рачки Copepoda Гіллястовусі рачки Cladocera Коловертки Rotifera Хижий зоопланктон Predatory Zooplankton Бентос Поліхети Polychaete Амфіподи Amphipod Мідії Mussel Гастроподи Gastropod Риби Хамса Anchovy (Hamsa) Шпрот Sprats Ставрида Horse-mackerel Бичок Goby 19Морський екологічний журнал, № 1. 2026 ISSN 1684-1557 Оцінювання екосистемних ризиків на основі показників структурно-функціонального стану морської біоти У таблиці 2 за результатами роботи (Komorin 2021) наведені результати оцінювання якості модельних розрахунків. Таблиця 2 Параметри оцінки якості модельних розрахунків Показники σ S S/σ Нітрати 0,0505 0,0050 0,21 Солоність 2,39 0,5258 0,22 Фосфати 0,0131 0,0004 0,23 Кисень 2,15 0,516 0,24 Амонійний азот 0,0382 0,0092 0,25 Дінофітові 1,6060 0,2409 0,35 Зелені 0,3266 0,1176 0,56 Синьо-зелені 0,6802 0,4081 0,60 Діатомові 0,6877 0,5226 0,70 Сумарний зоопланктон 0,0808 0,0574 0,71 Моделювання екосистеми прибережних вод Чор- ного моря проведено в діагностичному режимі. При цьому фактори впливу на стан екосистеми визна- чалися упродовж періоду 2011–2021 рр. щонеділі УкрНЦЕМ в Одеській затоці (мис Малий Фонтан). Для кількісної оцінки впливу природних та антропогенних факторів на стан екосистем мор- ського шельфу використано показник екосистем- ного ризику, який може бути вираженим функцією взаємозв’язку факторів впливу з параметрами стану екосистеми у евклідовому просторі (Komorin 2021): R F E� �2 2 (1) де F – інтегральний фактор впливу; E – інтегральний показник стану екосистеми. Інтегральний фактор впливу в загальному виді визначається: F f N i N i� � (2) де fi – показник i-го фактора впливу, що є нормова- ною величиною відхилення фактора від норми на максимальну амплітуду коливань; N – кількість факторів впливу. За аналогічною формулою розраховується інтегральний показник стану. Як фактори впливу розглянуто: − природні: температура та солоність мор- ської води; − антропогенні: біогенні речовини, рН. Для аналізу стану екосистеми загалом вико- ристано співвідношення показників процесів про- дукції та деструкції живої речовини в морі (P/R) (Duarte 1995; Komorin 2024). Динаміку ризику аналізували як у статичному фазовому просторі E–F, так і в динамічному фазо- вому просторі R–dR/dt. Для оцінювання стійко- сті інтерпретували характер траєкторій системи і знак показника Ляпунова: λ<0 відповідає стій- кому режиму, λ≈0 – перехідному, λ>0 – нестійкому режиму з підвищеним ризиком переходу до альтер- нативного стану (Holling 1973; Scheffer et al. 2001; Komorin 2021). Результати та обговорення Біота морських екосистем виступає інтеграль- ним носієм інформації про стан морського середо- вища, оскільки саме через її структурно-функціо- нальні показники реалізується реакція системи на дію природних і антропогенних чинників. Зміни видового складу, біомаси, просторової організації та функціональної активності угруповань відобра- жають не ізольовані локальні процеси, а сумарний ефект гідрологічних, гідрохімічних, кліматичних та антропогенних впливів. У цьому сенсі струк- турно-функціональна організація біоти є найбільш інформативним рівнем інтеграції екологічної інфор- мації, придатним для інтерпретації стану екосис- теми та виявлення її відхилення від умов стійкого функціонування (Odum 1971). Результати узагальнення свідчать, що струк- турні показники біоти не можуть розглядатися окремо від функціональних процесів. Саме зв’я- зок між організацією угруповань і інтенсивністю основних екосистемних процесів визначає аналі- тичну цінність гідробіологічних показників у сис- темі оцінювання ризику. У термінах екосистемного підходу показники стану мають відображати інтен- сивність базових функцій екосистеми – автотрофної продукції, гетеротрофного споживання та редуцент- ної ремінералізації – і ступінь їхньої збалансованості у часі та просторі. Інтегральним критерієм виступає баланс утворення, трансформації та деструкції орга- нічної речовини за умов дії сумарних потоків речо- вини й енергії природного та антропогенного похо- дження (Lindeman 1942; Odum 1971; Duarte 1995). Продуктивність як функціональний показник є мірою інтенсивності формування органічної речо- вини та енергетичної основи трофічних зв’язків. Її зміна не є монотонною і визначається балан- сом процесів продукції, споживання та деструкції. У перехідній зоні можливе зростання продуктивності внаслідок евтрофікації, однак подальше порушення структурно-функціональної організації біоти призво- дить до її дестабілізації, зниження ефективності вико- ристання енергії та зростання екосистемного ризику. Для стратифікації акваторій та інтерпретації про- сторової варіабельності доцільно використовувати 20 ISSN 1684-1557 Морський екологічний журнал, № 1. 2026 систему взаємодоповнювальних індикаторів: показ- ники природної стійкості, індикатори антропоген- ного форсингу та індикатори екологічного статусу класу. Особливе місце в цій системі посідають мор- фофункціональні індикатори автотрофних угрупо- вань, оскільки саме вони забезпечують перехід від опису стану рослинності до визначення екологіч- ного статусу екосистеми загалом. Поєднання цих індикаторів із метаболічними показниками P/R і NEP створює основу для комплексної діагностики стану екосистеми, оцінювання ступеня стійкості та ризику подальших небажаних змін (Minicheva 2013). На прикладі Одеської затоки показано, що у фазовому просторі залежності стану екосистеми від суми факторів впливу критичним зонам ризику відповідають насамперед весняний і ранньоосін- ній періоди. Порівняння багаторічного довоєнного періоду із 2023 роком засвідчує зміщення значної частини розрахункових точок у бік більш депресив- ного стану системи та збільшення частки значень, що наближаються до межі критичного ризику або перетинають її. Це свідчить про посилення сукуп- ної дії факторів впливу та зниження здатності еко- системи підтримувати стабільний функціональний режим. Сезонна динаміка середніх значень еко- системного ризику та амплітуди коливань за період 2011–2021 рр. та у 2023 р. представлена на рисунку 1. Розподіл розрахункових величин екосистемного ризику у площині залежності стану екосистеми від суми факторів впливу подано на рисунку 2. Аналіз динаміки ризику у фазовому просторі R–dR/dt показує, що за умов відносно низької швид- кості процесів система після зовнішнього впливу прагне повернутися до початкового стану, тобто демонструє ознаки стійкого режиму. Для 2023 року характерні значно більші амплітуди коливань і склад- ніші траєкторії, що свідчить про зменшення стійко- сті та посилення нестабільності, хоча система ще зберігає здатність до повернення у квазі-рівноваж- ний стан. Отже, зміна біотичної структури екосис- теми та інтенсивності зміни біомаси у відповідь на зміну умов середовища може розглядатися як прояв адаптивної перебудови, спрямованої на збереження функціонального балансу в нових умовах. Однак зі зростанням швидкості процесів і навантаження така перебудова стає менш ефективною, що супроводжу- ється зростанням варіабельності, порушенням пото- ків речовини та енергії та підвищенням ймовірно- сті переходу до альтернативного ризикового стану (Holling 1973; Scheffer et al. 2001; Komorin 2024). R, ум. од. Рис. 1. Сезонна динаміка середніх значень екосистемного ризику та амплітуди коливань за період 2011–2021 рр. та у 2023 р. Коморін В.М. 21Морський екологічний журнал, № 1. 2026 ISSN 1684-1557 Схематичне відображення адаптації морської екосистеми до зміни швидкості процесів та пов’я- заної з цим перебудови структури, функції й потоків речовини та енергії наведено на рисунку 3. Узагальнення отриманих результатів дозво- ляє виділити три режими адаптації екосистеми до зміни швидкості процесів у результаті комплексного впливу. У стійкому режимі (λ<0) структура екосис- теми залишається складною й різноманітною, тро- фічні мережі збалансовані, P/R>1, NEP>0, мінли- вість низька, а потоки речовини та енергії є відносно замкнутими й ефективними. У перехідному режимі (λ≈0) відбувається перебудова структури, зростає роль окремих форм, варіабельність різко збільшу- ється, NEP наближається до нуля, а потоки речовини та енергії стають менш узгодженими. У нестійному Е, умовних одиниць F, умовних одиниць Рис. 2. Розрахункові величини екосистемного ризику у площині залежності стану екосистеми від суми факторів впливу за даними УкрНЦЕМ 2011–2023 рр. Рис. 3. Адаптація морської екосистеми до зміни швидкості процесів: структурна перебудова, зміна функціональних показників і трансформація потоків речовини та енергії Оцінювання екосистемних ризиків на основі показників структурно-функціонального стану морської біоти 22 ISSN 1684-1557 Морський екологічний журнал, № 1. 2026 режимі (λ>0) спостерігаються спрощення струк- тури, переважання втрат, розрив потоків, нагромад- ження детриту, посилення дихальних втрат та ризик переходу до альтернативного деградованого стану. Узагальнення підходу до інтерпретації ризику у статичному та динамічному фазових просторах наведено на рисунку 4. У фазовому просторі E – F показано співвідношення між інтегральним станом екосистеми та сумарним рівнем факторів впливу, тоді як фазовий простір R–dR/dt характеризує дина- міку самого ризику, тобто зміну його величини у часі. Поєднання цих двох підходів дозволяє роз- глядати екосистемний ризик не лише як статичну оцінку поточного стану, а як процес, що пов’язаний зі швидкістю змін у системі, напрямом її траєкторії та здатністю повертатися до області стійкого функ- ціонування. На схемі представлено три типові режими дина- міки екосистеми. За умов повільної динаміки проце- сів траєкторія системи залишається в межах стійкого стану. Такий стан екосистеми відповідає режиму, за якого збурення поступово згасають, а екосистема зберігає структурну складність, збалансованість трофічних зв’язків, узгодженість потоків речовини та енергії і функціональну цілісність. За помірної динаміки система може тимчасово виходити за межі області стійкості, однак зберігає здатність поверта- тися до її границі. Такий режим інтерпретується як перехідний: зростає варіабельність показників, посилюється перебудова біотичної структури, а баланс між про- дукцією, споживанням і деструкцією наближається до критичного рівня. За швидкої динаміки процесів траєкторія віддаляється від області стійкого стану та спрямовується до альтернативного ризикового стану, що свідчить про зниження компенсаторних можливостей екосистеми, порушення функціональ- них зв’язків і підвищення ймовірності деградацій- них змін. У теоретичному сенсі рисунок 4 поєднує уяв- лення про екосистемний ризик, стійкість динаміч- них систем і показник Ляпунова. Від’ємні значення цього показника відповідають згасанню збурень і стійкому режиму, значення, близькі до нуля, – пере- хідному стану з підвищеною чутливістю до додат- кових впливів, а додатні значення – наростанню збурень і втраті стійкості. Таким чином, рисунок демонструє процес переходу морської екосистеми від адаптивної перебудови до потенційно нестійкого режиму та слугує концептуальною основою для R(t), од./доба R(t), од./доба dR(t)/dt, од./(доба2) dR(t)/dt, од./(доба2) dR(t)/dt, од./(доба2) R(t), од./доба Рис. 4. Узагальнення оцінювання екосистемного ризику у фазових просторах за різної швидкості процесів Коморін В.М. 23Морський екологічний журнал, № 1. 2026 ISSN 1684-1557 інтерпретації результатів оцінювання екосистем- ного ризику. Висновки 1. Структурно-функціональний стан біоти мор- ських екосистем є ключовою гідробіологічною осно- вою оцінювання екосистемних ризиків, оскільки вони відображають інтегральну реакцію системи на сукупну дію природних і антропогенних чинників. 2. Функціональний стан морської екосистеми визначається співвідношенням автотрофної про- дукції, гетеротрофного споживання та редуцентної деструкції органічної речовини. Порушення балансу між цими процесами є однією з головних передумов формування екосистемних ризиків. 3. Поєднання морфофункціональних індика- торів автотрофних угруповань з метаболічними показниками P/R і NEP, а також з інтегральними індикаторами природної стійкості, антропогенного навантаження та екологічного статусу забезпечує комплексний підхід до діагностики стану морських екосистем. 4. Моделювання та аналіз стану екосистеми Одеської затоки у фазових просторах показали, що за сучасних умов система характеризується біль- шою амплітудою коливань, меншою стійкістю та підвищеним ризиком переходу до депресивного стану порівняно з довоєнним періодом. 5. Запропонований підхід може бути викорис- таний як науково обґрунтована основа для вдоско- налення системи морського екологічного моніто- рингу, оцінювання екологічного стану та підтримки управлінських рішень, спрямованих на зниження екосистемних ризиків і досягнення доброго еколо- гічного стану морського середовища. Список використаних джерел 1. Коморін В.М. Теоретико-методологічні аспекти управління екосистемними ризиками моря. Ukrainian Hydrometeorological Journal. 2023. Вип. 31. С. 33–54. DOI: 10.31481/uhmj.31.2023.03. 2. Duarte C.M. Reconsidering ocean metabolism: new perspectives on the role of heterotrophy in the marine carbon cycle. Progress in Oceanography. 1995. Vol. 34. P. 1–17. 3. Holling C.S. Resilience and stability of ecological systems. Annual Review of Ecology and Systematics. 1973. Vol. 4. P. 1–23. 4. Komorin V.M. Assessment of the Black Sea shelf ecosystem sustainability with mathematical simulation method. Geographia Technica. 2021. Vol. 16. Is. 2. P. 19–28. DOI: 10.21163/GT_2021.162.02. 5. Komorin V.M. Mathematical model for managing marine ecosystem risks. Ukrainian Hydrometeorological Journal. 2024. No. 33. P. 49–65. DOI: 10.31481/uhmj.33.2024.04. 6. Kvach Yu., Stepien C., Minicheva G., Tkachenko P. Biodiversity effects of the Russia-Ukraine War and the Kakhovka Dam destruction: ecological consequences and predictions for marine, estuarine, and freshwater communities in the northern Black Sea. Ecological Processes. 2025. Vol. 14. Is. 1. 22. https://doi.org/10.1186/s13717-025-00577-1 7. Lindeman R.L. The trophic-dynamic aspect of ecology. Ecology. 1942. Vol. 23. No. 4. P. 399–417. 8. Minicheva G.G. Use of the macrophytes morphofunctional parameters to asses ecological status class in accordance with the EU WFD. Морской экологи- ческий журнал. 2013. Т. XII. №. 3. С. 5–21. 9. Odum E.P. Fundamentals of Ecology. 3rd ed. Philadelphia : W.B. Saunders, 1971. 574 p. 10. Scheffer M., Carpenter S., Foley J.A., Folke C., Walker B. Catastrophic shifts in ecosystems. Nature. 2001. Vol. 413. P. 591–596. 11. Tuchkovenko Yu.S., Kushnir D.V., Torgonskyi A.V., Komorin V.M. The impact of the destruction of the Kakhovka reservoir dam on the oceanographic conditions in the north-western part of the Black Sea according to the results of modelling. Ukrainian hydrometeorological journal. 2024. Vyp. 33. P. 66–80. DOI: https://doi.org/10.31481/uhmj.33.2024.05. References 1. Komorin, V.M. (2023). Teoretyko- metodolohichni aspekty upravlinnia ekosystemnymy ryzykamy moria [Theoretical and methodological aspects of marine ecosystem risk management]. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 31, 33–54 [in Ukrainian]. 2. Duarte, C.M. (1995). Reconsidering ocean metabolism: New perspectives on the role of heterotrophy in the marine carbon cycle. Progress in Oceanography, 34, 1–17. 3. Holling, C.S. (1973). Resilience and stability of ecological systems. Annual Review of Ecology and Systematics, 4, 1–23. 4. Komorin, V.M. (2021). Assessment of the Black Sea shelf ecosystem sustainability with mathematical simulation method. Geographia Technica, 16(2), 19–28. 5. Komorin, V.M. (2024). Mathematical model for managing marine ecosystem risks. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 33, 49–65. 6. Kvach, Yu., Stepien, C., Minicheva, G., & Tkachenko, P. (2025). Biodiversity effects of the Russia- Ukraine War and the Kakhovka Dam destruction: Ecological consequences and predictions for marine, estuarine, and freshwater communities in the northern Black Sea. Ecological Processes, 14(1), 22 [article number]. Оцінювання екосистемних ризиків на основі показників структурно-функціонального стану морської біоти 24 ISSN 1684-1557 Морський екологічний журнал, № 1. 2026 7. Lindeman, R.L. (1942). The trophic-dynamic aspect of ecology. Ecology, 23(4), 399–417. 8. Minicheva, G.G. (2013). Use of the macrophytes morphofunctional parameters to assess ecological status class in accordance with the EU WFD. Morskoi ekologicheskii zhurnal – Marine Ecological Journal, 12(3), 5–21 [in Russian]. 9. Odum, E.P. (1971). Fundamentals of ecology (3rd ed.). Philadelphia: W.B. Saunders. 10. Scheffer, M., Carpenter, S., Foley, J.A., Folke, C., & Walker, B. (2001). Catastrophic shifts in ecosystems. Nature, 413, 591–596. 11. Tuchkovenko, Yu.S., Kushnir, D.V., Torgonskyi, A.V., & Komorin, V.M. (2024). The impact of the destruction of the Kakhovka reservoir dam on the oceanographic conditions in the north-western part of the Black Sea according to the results of modelling. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 33, 66–80. STRUCTURAL AND FUNCTIONAL CHARACTERISTICS OF BIOTA IN MARINE ECOSYS- TEMS AS A BASIS FOR ECOSYSTEM RISK ASSESSMENT Komorin V.M., Ph.D. Ukrainian Scientific Center for Ecology of the Sea vkomorin@gmail.com The paper summarizes the theoretical and methodological foundations for using structural and functional characteristics of biota to assess ecosystem risks in marine ecosystems. It is shown that biotic indicators are particularly informative, as they integrate the ecosystem response to the combined effects of natural and anthropogenic factors through changes in community composition and organization, trophic interactions, matter and energy flows, as well as the balance of key functional processes. The feasibility of combining morphofunctional indicators, metabolic indicators of ecosystem functioning, indicators of natural resilience, anthropogenic pressure, and ecological state for the quantitative interpretation of ecosystem risk is substantiated. Using the Odesa Bay as a case study and applying the AQUATOX model, the relationship between impact factors and ecosystem state indicators was analyzed, along with the features of ecosystem risk dynamics in static and dynamic phase spaces. It is shown that under conditions of increasing anthropogenic pressure and acceleration of ecosystem processes, the system may shift from a regime of adaptive reorganization to a less stable state. These processes are accompanied by increased variability, disruption of the balance between production, consumption, and decomposition of organic matter, reduced self-regulation capacity, and a higher probability of transition to an alternative risk state. Such a transition is manifested in changes in the structural organization of biota and a weakening of compensatory mechanisms. The proposed approach makes it possible to combine hydrobiological diagnostics, stability assessment, and risk analysis using mathematical modelling methods. It can be applied to improve marine environmental monitoring, assess ecological status, and support management decisions aimed at reducing ecosystem risks. Key words: marine ecosystems, biota, structural and functional characteristics, ecosystem risk, resilience, morpho- functional indicators, P/R, NEP, AQUATOX, Black Sea. Дата першого надходження статті до видання: 20.03.2026 Дата прийняття статті до друку після рецензування: 21.04.2026 Дата публікації (оприлюднення) статті: 25.05.2026 Стаття поширюється на умовах ліцензії відкритого доступу (CC BY 4.0) Коморін В.М.
id	oai:ojs2.mej.od.ua:article-727
institution	Marine Ecological Journal
keywords_txt_mv	keywords
language	Ukrainian
last_indexed	2026-06-06T01:00:22Z
publishDate	2026
publisher	Marine Ecological Journal
record_format	ojs
resource_txt_mv	mejodua/93/e7d7df824fee58e73cedf3a981b10393.pdf
spelling	oai:ojs2.mej.od.ua:article-7272026-06-05T14:04:04Z STRUCTURAL AND FUNCTIONAL CHARACTERISTICS OF BIOTA IN MARINE ECOSYSTEMS AS A BASIS FOR ECOSYSTEM RISK ASSESSMENT ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ Коморін, В.М. морські екосистеми, біота, показники структурно-функціонального стану, екосистемний ризик, стійкість, P/R, NEP, AQUATOX, Чорне море marine ecosystems, biota, structural and functional characteristics, ecosystem risk, resilience, morphofunctional indicators, P/R, NEP, AQUATOX, Black Sea The paper summarizes the theoretical and methodological foundations for using structural and functional characteristics of biota to assess ecosystem risks in marine ecosystems. It is shown that biotic indicators are particularly informative, as they integrate the ecosystem response to the combined effects of natural and anthropogenic factors through changes in community composition and organization, trophic interactions, matter and energy flows, as well as the balance of key functional processes. The feasibility of combining morphofunctional indicators, metabolic indicators of ecosystem functioning, indicators of natural resilience, anthropogenic pressure, and ecological state for the quantitative interpretation of ecosystem risk is substantiated. Using the Odesa Bay as a case study and applying the AQUATOX model, the relationship between impact factors and ecosystem state indicators was analyzed, along with the features of ecosystem risk dynamics in static and dynamic phase spaces. It is shown that under conditions of increasing anthropogenic pressure and acceleration of ecosystem processes, the system may shift from a regime of adaptive reorganization to a less stable state. These processes are accompanied by increased variability, disruption of the balance between production, consumption, and decomposition of organic matter, reduced self-regulation capacity, and a higher probability of transition to an alternative risk state. Such a transition is manifested in changes in the structural organization of biota and a weakening of compensatory mechanisms. The proposed approach makes it possible to combine hydrobiological diagnostics, stability assessment, and risk analysis using mathematical modelling methods. It can be applied to improve marine environmental monitoring, assess ecological status, and support management decisions aimed at reducing ecosystem risks. У роботі узагальнено теоретико-методичні засади використання структурно-функціональних характеристик біоти для оцінювання екосистемних ризиків морських екосистем. Показано, що біотичні показники є особливо інформативними, оскільки інтегрують реакцію екосистеми на сукупну дію природних і антропогенних чинників через зміни складу й організації угруповань, трофічних зв’язків, потоків речовини та енергії, а також балансу основних функціональних процесів. Обґрунтовано доцільність поєднання морфофункціональних індикаторів, метаболічних показників функціонування екосистеми, індикаторів природної стійкості, антропогенного навантаження та екологічного стану для кількісної інтерпретації екосистемного ризику. На прикладі Одеської затоки із застосуванням моделі AQUATOX проаналізовано співвідношення між факторами впливу та показниками стану екосистеми, а також особливості динаміки екосистемного ризику у статичному і динамічному фазових просторах. Показано, що за умов зростання антропогенного навантаження та прискорення екосистемних процесів система може переходити від режиму адаптивної перебудови до менш стійкого стану. Ці процеси супроводжуються зростанням варіабельності, порушенням співвідношення продукції, споживання і деструкції органічної речовини, зниженням здатності до саморегуляції та підвищенням імовірності переходу до альтернативного ризикового стану. Такий перехід проявляється у зміні структурної організації біоти та послабленні компенсаторних механізмів. Запропонований підхід дозволяє поєднати гідробіологічну діагностику, оцінювання стійкості та аналіз ризику із застосуванням методу математичного моделювання. Він може бути використаний для вдосконалення морського екологічного моніторингу, оцінювання екологічного стану та обґрунтування управлінських рішень щодо зменшення екосистемних ризиків. Marine Ecological Journal Морський екологічний журнал 2026-05-25 Article Article Рецензована Стаття application/pdf https://mej.od.ua/index.php/mej/article/view/727 10.47143/1684-1557/2026.1.2 Marine Ecological Journal ; No. 1 (2026): Marine ecological journal; 17-24 Морський екологічний журнал; № 1 (2026): Морський екологічний журнал; 17-24 10.47143/1684-1557/2026.1 uk https://mej.od.ua/index.php/mej/article/view/727/724 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
spellingShingle	морські екосистеми біота показники структурно-функціонального стану екосистемний ризик стійкість P/R NEP AQUATOX Чорне море Коморін, В.М. ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title	ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title_alt	STRUCTURAL AND FUNCTIONAL CHARACTERISTICS OF BIOTA IN MARINE ECOSYSTEMS AS A BASIS FOR ECOSYSTEM RISK ASSESSMENT
title_full	ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title_fullStr	ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title_full_unstemmed	ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title_short	ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ
title_sort	оцінювання екосистемних ризиків на основі показників структурно-функціонального стану морської біоти
topic	морські екосистеми біота показники структурно-функціонального стану екосистемний ризик стійкість P/R NEP AQUATOX Чорне море
topic_facet	морські екосистеми біота показники структурно-функціонального стану екосистемний ризик стійкість P/R NEP AQUATOX Чорне море marine ecosystems biota structural and functional characteristics ecosystem risk resilience morphofunctional indicators P/R NEP AQUATOX Black Sea
url	https://mej.od.ua/index.php/mej/article/view/727
work_keys_str_mv	AT komorínvm structuralandfunctionalcharacteristicsofbiotainmarineecosystemsasabasisforecosystemriskassessment AT komorínvm ocínûvannâekosistemnihrizikívnaosnovípokaznikívstrukturnofunkcíonalʹnogostanumorsʹkoíbíoti

ОЦІНЮВАННЯ ЕКОСИСТЕМНИХ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ МОРСЬКОЇ БІОТИ

Репозитарії

Схожі ресурси