Розробка просторово-динамічної моделі структури скупчень токсичних ціанобактерій для цілей біобезпеки
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.150273Ключові слова:
просторово-динамічна модель, ціанобактерії, біопродукційні процеси, колорометричні параметри, біобезпекаАнотація
Розроблено просторово-динамічну модель, що описує структуру скупчень токсичних ціанобактерій на великих водних площах. Продемонстровано застосування побудованої моделі до виявлення структури скупчення на цифрових знімках. Характер біопродукційних процесів, що визначають небезпеку скупчення токсичних мікроорганізмів, визначається рядом параметрів, які можуть бути виміряні дистанційно аерокосмічними методами (фотографуванням). Запропонована модель на підставі цифрового знімка дозволяє відновити просторово-динамічну картину скупчень шляхом визначення стану біопродукційних процесів різних частин скупчення. Інформація про такі стани має велике значення для оптимізації заходів по елімінації загроз токсичності.
Розробка даної просторово-динамічна моделі пов'язана з необхідністю виявлення структури скупчень токсичних ціанобактерій на водних площах для цілей усунення загроз біобезпеки. Такі скупчення є надзвичайно складними об'єктами і не відтворюються ні теоретичними, ні натурними моделями.
Побудована просторово-динамічна модель дозволяє виявити динамічну картину біопродукційних процесів в різних частинах скупчення мікроорганізмів. Прикладна важливість отриманих результатів пов'язана з підвищенням ефективності заходів по елімінації загроз токсичності, тобто завдяки побудованої моделі можна виявляти найбільш ефективні, з точки зору усунення загрози, ділянки.
Результат застосування моделі до цифрових знімків токсичних ціанобактерій відповідають гідробіологичним уявлення про об'єкти даного роду
Посилання
- Bukvareva, E., Aleshchenko, G. (2013). Optimization, Niche and Neutral Mechanisms in the Formation of Biodiversity. American Journal of Life Sciences, 1 (4), 174–183. doi: https://doi.org/10.11648/j.ajls.20130104.16
- Margalef, R. (1968). Perspectives in Ecology Theory. University of Chicago Press, 112.
- Berman, T., Serruya, C., Gophen, M., Sukenik, A., Zohary, T. (Eds.) (2013). Annual Reports 1969–2013. LKDB-KLL.
- Karabashev, G. S., Evdoshenko, M. A. (2015). Spektral'nye priznaki cveteniya cianobakteriy v Baltiyskom more po dannym skanera MODIS. Sovremennye Problemy Distancionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 12 (3), 158–170.
- Mugavero, R., Sabato, V., Basso, M., D’Amico, W., Benolli, F. (2015). Bioterrorism: New Technologies for Global Emergencies and Public Health. Journal of Information Privacy and Security, 11 (4), 262–273. doi: https://doi.org/10.1080/15536548.2015.1105658
- Sladkih, L. A., Zahvatov, M. G., Saprykin, E. I., Saharova, E. Yu. (2016). Tekhnologiya monitoringa sostoyaniya posevov po dannym distancionnogo zondirovaniya Zemli na yuge Zapadnoy Sibiri. Geomatika, 2, 39–48.
- Terekhin, E. A. (2015). NDVI seasonal dynamics of perennial grasses and its use for classification of their crops in the Belgorod region. Sovremennye Problemy Distancionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 12 (1), 9–17.
- Mitchell, A. L., Rosenqvist, A., Mora, B. (2017). Current remote sensing approaches to monitoring forest degradation in support of countries measurement, reporting and verification (MRV) systems for REDD+. Carbon Balance and Management, 12 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13021-017-0078-9
- Kostadinov, T. S., Milutinović, S., Marinov, I., Cabré, A. (2016). Carbon-based phytoplankton size classes retrieved via ocean color estimates of the particle size distribution. Ocean Science, 12 (2), 561–575. doi: https://doi.org/10.5194/os-12-561-2016
- Nosov, K., Zholtkevych, G., Georgiyants, M., Vysotska, O., Balym, Y., Porvan, A. (2017). Development of the descriptive binary model and its application for identification of clumps of toxic cyanobacteria. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (88)), 4–11. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108285
- Bespalov, Y., Nosov, K., Kabalyants, P. S. (2017). Modeling systemic colorimetric parameters as a tool for processing images of clumps of toxic cyanobacteria targeted at their boundaries detection. bioRxiv. doi: https://doi.org/10.1101/232413
- Lavrova, O. Yu., Mityagina, M. I., Kostianoy, A. G. (2016). Kostianoy Satellite Methods for Detecting and Monitoring Marine Zones of Ecological Risk. Moscow: IKI RAN, 45–47.
- Darmofal, D. (2015). Spatial Analysis for the Social Sciences. Cambridge University Press. doi: https://doi.org/10.1017/cbo9781139051293
- Banerjee, A., Ray, S. (2019). Spatial Models and Geographic Information Systems. Encyclopedia of Ecology, 178–188. doi: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-409548-9.11237-0
- Wang, T., Wang, R. (2018). A network-city model of spatial competition. Economics Letters, 170, 168–170. doi: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.06.023
- Usó-Doménech, J.-L., Nescolarde-Selva, J.-A., Lloret-Climent, M., González-Franco, L., Alonso-Stenberg, K. (2018). Spatial model of a pyrophite shrub in Mediterranean terrestrial ecosystems. Ecological Modelling, 384, 333–340. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2018.06.030
- Fu, Y., Zhao, J., Peng, W., Zhu, G., Quan, Z., Li, C. (2018). Spatial modelling of the regulating function of the Huangqihai Lake wetland ecosystem. Journal of Hydrology, 564, 283–293. doi: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.07.017
- D’Silva, J. P., Eisenberg, M. C. (2017). Modeling spatial invasion of Ebola in West Africa. Journal of Theoretical Biology, 428, 65–75. doi: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2017.05.034
- Hefley, T. J., Hooten, M. B., Hanks, E. M., Russell, R. E., Walsh, D. P. (2017). Dynamic spatio-temporal models for spatial data. Spatial Statistics, 20, 206–220. doi: https://doi.org/10.1016/j.spasta.2017.02.005
- Wheeler, D. C., Waller, L. A. (2008). Mountains, valleys, and rivers: The transmission of raccoon rabies over a heterogeneous landscape. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 13 (4), 388–406. doi: https://doi.org/10.1198/108571108x383483
- Zholtkevych, G. N., Bespalov, G. Y., Nosov, K. V., Abhishek, M. (2013). Discrete Modeling of Dynamics of Zooplankton Community at the Different Stages of an Antropogeneous Eutrophication. Acta Biotheoretica, 61 (4), 449–465. doi: https://doi.org/10.1007/s10441-013-9184-6
- Zholtkevych, G. N., Nosov, K. V., Bespalov, Y. G., Rak, L. I., Vysotskaya, E. V., Balkova, Y. B., Kolomiychenko, V. K. (2017). Descriptive Models of System Dynamics. Communications in Computer and Information Science, 97–114. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-69965-3_6
- Balym, Y., Vуsotska, O., Pecherska, A., Bespalov, Y. (2017). Mathematical modeling of systemic colorometric parameters unmasking wild waterfowl. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (89)), 12–18. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110107
- Kim, S.-K. (Ed.) (2015). Handbook of Marine Microalgae. Academic Press, 604. doi: https://doi.org/10.1016/c2013-0-19117-9
- Monitoring and Responding to Cyanobacteria and Cyanotoxins in Recreational Waters. Available at: https://www.epa.gov/nutrient-policy-data/monitoring-and-responding-cyanobacteria-and-cyanotoxins-recreational-waters
- Toxic Cyanobacterial Blooms. Available at: https://www.nalms.org/nalms-position-papers/toxic-cyanobacterial-blooms
- Cyanobacteria blooms found in Forge Pond and Peconic Lake; health officials warn residents to stay out of the water. Available at: https://riverheadlocal.com/2016/07/11/cyanobacteria-blooms-found-forge-pond-peconic-lake-health-officials-warn-residents-stay-water
- Toxic Algae, Drinking Water and Why Madison Won’t be Toledo. Available at: https://yaharawsc.wordpress.com/2014/08/05/toxic-algae-drinking-water-and-why-madison-wont-be-toledo
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Olena Vуsotska, Marine Georgiyants, Kostiantyn Nosov, Yurii Balym, Anna Pecherska
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
