1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 4(155)'2018
  5. Математична модель впливу евтрофікації на структуру і динаміку відносин в озерному зоопланктоні

Математична модель впливу евтрофікації на структуру і динаміку відносин в озерному зоопланктоні

О.В. Висоцька, А.І. Бих, А. І. Печерська, Ю.Г. Беспалов, Р.В. Матвієнко, А.Л. Тарасова
Анотації на мовах:


Анотация: Представлені результати математичного моделювання впливу евтрофікації на структуру і динаміку відносин в озерному зоопланктоні. Отримані результати дозволили виділити системні параметри, зміна яких пов'язана з ризиком масового розвитку токсичних ціанобактерій в евтрофікованому водоймищі. Такими параметрами є різниці нормалізованих значень чисельності таких груп зоопланктону як Rotatoria і Daphnia, а також Rotatoria і Diaptomidae. Отримані результати можуть бути використані при розробці інформаційної системи визначення ризику розвитку токсичних ціанобактерій в досить широкому класі евтрофікованих водойм.


Ключові слова: динамічні системи, евтрофікація, зоопланктон, системні параметри, токсичні ціанобактерії

Список літератури

1. Гогина Е.С. Удаление биогенных элементов из сточных вод: монография / Е.С. Гогина. – М.: МГСУ, 2010. – 120 с.
2. Hadas O. Long-Term Changes in Cyanobacteria Populations in Lake Kinneret (Sea of Galilee), Israel: An Eco-Physiological Outlook / O. Hadas, A. Kaplan, A. Sukenik // Life. – 2015. – Vol. 5(1). – P. 418-431. https://doi.org/10.3390/life5010418.
3. Dodds W.K. Nitrogen, phosphorus, and eutrophication in streams / W.K. Dodds, V.H. Smith // Inland waters. – 2016. – № 6. – Р. 155-164. https://doi.org/10.5268/IW-6.2.909.
4. Eutrophication of lake waters in China: cost, causes, and control / C. Le, Y. Zha, Y. Li et al. // Environ Manage. – 2010. – V. 45(4). – P. 662-670. https://doi.org/10.1007/s00267-010-9440-3.
5. Cyanobacteria as biological drivers of lake nitrogen and phosphorus cycling / K.L. Cottingham, H.A. Ewing, M.L. Greer et al. // Ecosphere. – 2015. – Vol. 6 (1). – P. 1-19. https://doi.org/10.1890/ES14-00174.1
6. Characterization of bacterial community associated with phytoplankton bloom in a eutrophic lake in South Norway us-ing 16S rRNA gene amplicon sequence analysis / N.N. Parulekar, P. Kolekar, A. Jenkins et al. // PLoS One. – 2017. – Vol. 12(3). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173408.
7. Cyanobacteria and Cyanotoxins: The Influence of Nitrogen versus Phosphorus / A.M. Dolman, J. Rücker, F.R. Pick et al. // PLoS One. – 2012. – Vol. 7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0038757.
8. Eutrophication strengthens the response of zooplankton to temperature changes in a high-altitude lake / Y. Li, P. Xie, D. Zhao et al. // Ecol Evol. – 2016. – Vol. 6(18). – P. 6690-6701. https://doi.org/10.1002/ece3.2308.
9. Ochocka A. Sensitivity of plankton indices to lake trophic conditions / A. Ochocka, A. Pasztaleniec // Environmental Monitoring and Assessment. – 2016. – Vol. 118 (11). – Р. 345-354. https://doi.org/10.1007/s10661-016-5634-3.
10. Kamenir Y. Stability of Lake Kinneret phytoplankton structure as evidenced by several types of size spectra / Y. Kamenir // Environmental Monitoring and Assessment. – 2007. – Vol. 188(11). – P. 345-354. https://doi.org/10.1127/1863-9135/2007/0168-0345.
11. Hambright K.D. Long-term zooplankton body size and species changes in a subtropical lake: implications for lake management / K.D. Hambright // Fundamental and Applied Limnology Archiv für Hydrobiologie. – 2008. – Vol. 173/1. – Р. 1-13. https://doi.org/10.1127/1863-9135/2008/0173-0001.
12. Использование маргалефовой модели сукцессии в технологиях дистанционного обнаружения признаков антро-погенных воздействий на растительный покров / Е.В. Высоцкая, Ю.Г. Беспалов, А.И. Печерская, Д.А. Парвадов // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2016. – № 2 (76). – С. 15-19.
13. Розенберг Г.С. Информационный индекс и разнообразие: Больцман, Котельников, Шеннон, Уивер / Г.С. Розен-берг // Самарская лука: проблемы региональной и глобальной экологии. – 2010. – Т.19, №2. – С. 4-25.
14. Моделирование динамики согласованности параметров сердечно-сосудистой системы на разных стадиях адап-тационного синдрома / Е.В. Высоцкая, А.И. Печерская, Л.И. Рак и др. // Вісник НТУ ХПІ. Серія “Механіко-технологічні системи та комплекси”. – 2016. – № 4(1176). – С. 14-18.
15. Дискретное моделирование динамических систем отношений колорометрических параметров разнотравья и посевов культурных растений / Е.В. Высоцкая, Т.А. Клочко, К.В. Носов и др. // Современный научный вестник. – 2015. – № 11 (258). – С. 65-70.
16. Studying the mechanisms of formation and development of overweight and obesity for diagnostic information system of obesity / G. Dobrorodnia, N. Gordiyenko, V. Klymenko et al. // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 6, Iss. 2 (84). – P. 15-23. https://doi.org/110.15587/1729-4061.2016.85390.
17. Discrete Modeling of Dynamics of Zooplankton Community at the Different Stages of an Antropogeneous Eutrophica-tion / G.N. Zholtkevych, Y.G. Bespalov, K.V. Nosov, M. Abhishek // Acta Biotheoretica. – 2013. – № 61 (4). – Р. 449-465. https://doi.org/10.1007/s10441-013-9184-6.
18. Tuomisto H. Modelling niche and neutral dynamics: on the ecological interpretation of variation partitioning results / H. Tuomisto, L. Ruokolainen, K. Ruokolainen // Ecography. – 2012. – Vol. 35, Iss. 11. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07339.
19. Mathematical modeling of the colorimetric parameters for remote control over the state of natural bioplato / Y. Balym, M. Georgiyants, O. Vysotska et al. // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2017. – № 4 (10-88). – P. 29-36. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108415.
20. Bespalov Y. Discrete dynamical model of mechanisms determining the relations of biodiversity and stability at differ-ent levels of organization of living matter / Y. Bespalov, К. Nosov, P. Kabalyants // bioRxiv. – 2017. – July 31. https://doi.org/10.1101/161687.