Понедельник, Июня 01, 2020

Русский   English

Up

2012 год, выпуск 26-1

АНАЛИЗ ДАННЫХ МНОГОЛЕТНЕГО МОНИТОРИНГА ДОННЫХ СООБЩЕСТВ И НЕФТЯНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ГРУНТА В ПРИБРЕЖНОЙ ЗОНЕ Г.СЕВАСТОПОЛЯ НА ОСНОВЕ СЕТИ БАЙЕСА

АЛЁМОВ С.В.1, БАБИЧЕВ С.А.2, ЛИТВИНЕНКО В.И.2

1 Институт биологии южных морей НАН Украины

2 Херсонский Национальный Технический Университет

АННОТАЦИЯ:
Представлена модель влияния степени загрязнения окружающей среды на биологические показатели макрозообентоса акватории Севастопольских бухт, обработка информации в которой осуществлялась сетью Байеса. В качестве исследуемых показателей использовались влажность грунта, уровень содержания битумоида, число видов зообентоса, их общая численность и биомасса. Экспериментально показана значительная чувствительность всех биологических показателей к содержанию битумоидов в донных осадках

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
СЕТЬ БАЙЕСА, ДОННЫЕ ОСАДКИ, МАКРОЗООБЕНТОС, НЕФТЯНЫЕ УГЛЕВОДОРОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мальцев В. И. О возможности применения показателя функционального обилия для структурных исследований зооценозов // Гидробиологический журнал.–1990.– 26, № 1.– С.87-89.

2. Rybarczyk H., Elkaim B., Ochs L., Loquet N. Analysis of the trophic network of a macrotidal ecosystem: the Bay of Somme // Estuar. Coast. Shelf Sci.– 2003.– 58.– P.405-421.

3. Шуйский В.Ф., Максимова Т.В., Петров Д.С. Изоболический метод оценки и нормирования многофакторных антропогенных воздействий на пресноводные экосистемы по состоянию макрозообентоса.– СПБ: МАНЭБ, 2004.– 304 с.

4. Алёмов С.В. Некоторые методические аспекты расчёта «индекса биологического качества» (BQI) // Междунар. науч. конф. «Современные проблемы гидро-биологии. Перспективы, пути и методы исследований». 24-27 июля 2006 г.–Херсон, 2006.– С.6-9.

5. Петров А.Н. Реакция прибрежных макробентических сообществ Чёрного моря на органическое обогащение донных отложений // Экология моря.– 2000.–вып.51.– С.45-51.

6. Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации.– Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003.– 463 с.

7. Алёмов С.В., Бардачев Ю.Н., Ливиненко В.И., Фефелов А.А. Использование байесовских сетей для оценки состояния водных объектов // Моделирование и управление состоянием эколого-экономических систем региона.– 2006.– вып.3.– С.14-26.

8. Алёмов С.В., Бардачев Ю.Н., Гожий А.П., Литвиненко В.И., Миронов О.Г. Ситуационное моделирование санитарного состояния гидробиологических систем с использованием байесовских сетей // Вторая междунар. конф. «Современные проблемы гидробиологии. Перспективы, пути и методы решений».– Херсон, 2008.– С.242-252.

9. Heckerman D. "Bayesian Networks for Data Mining" // Data Mining and Knowledge Discovery.– 1997.– № 1.– P.79-119.

10. Brand E., Gerritsen R. Naive-Bayes and Nearest Neighbor // DBMS.– 1998.– № 7.– P.131-165.

11. Friedman N., Geiger D., Goldszmidt M., etc. Bayesian Network Classifiers // Machine Learning.– 1997.– 29.– P.131-161.

12. Миронов О.Г., Кирюхина Л.Н., Алёмов С.В. Санитарно–биологические аспекты экологии Севастопольских бухт в ХХ веке.– Севастополь, 2003.– 185 с.

Показывать # 
Страница 1 из 44