ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВЫБРОСОВ ПРИ АНАЛИЗЕ ГИДРОХИМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МАЛЫХ ОЗЕР КАРЕЛИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе статистических оценок составлена гидрохимическая характеристика малых озер, типичных для различных ландшафтов Республики Карелии. Тестовая выборка, подлежавшая исследованию, сформирована на основе гидрохимических данных относительно 223 наиболее изученных малых озер Карелии, разделенных на группы на основе их принадлежности тому или иному ландшафту. Оценена возможность выявления атипичных (аномальных) для определенной территории, в том числе уникальных, озер путем применения статистических критериев идентификации выбросов при анализе гидрохимических данных. Поиск аномальных значений проводился классическими методами статистического анализа, среди которых квантильный анализ (ящиковая диаграмма) и статистические критерии поиска выбросов Шовене и Рошера (Томпсона). Оценена эффективность применения данных методов для выявления аномалий. Выполнен экспертный анализ полученной выборки озер с аномальными значениями гидрохимических параметров с целью выявления характера и причин аномалий, а также на предмет уникальности озер. Намечены пути дальнейших исследований возможности использования методов математической статистики для поиска аномалий, а также разработки критериев уникальности озер с позиции гидрохимии.

Об авторах

В. Ю Крылова

Институт озероведения РАН - обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН

Email: krylova.v@spcras.ru
Санкт-Петербург, Россия

Н. В Игнатьева

Институт озероведения РАН - обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН

Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Галазий Г.И. Байкал в вопросах и ответах. Иркутск: Вост.-Сиб. кн. изд-во, 1987. 380 с.
  2. Егоров А.Н., Космаков И.В. География и природопользование соленых озер. Новосибирск: Наука, 2010. 183 с.
  3. Измайлова А.В., Расулова А.М. Возможности применения математического аппарата при анализе озер на предмет их уникальности // Геология, геоэкология, эволюционная география: Коллективная монография. Т. XIX / Под ред. Е.М. Нестерова, В.А. Снытко. СПб.: РГПУ, 2020. С. 263-266.
  4. Измайлова А.В., Расулова А.М., Шмакова В.Ю. Выделение озер, обладающих уникальными свойствами, статистическими методами // Гидрометеорология и экология. 2021. № 62. С. 27-51.
  5. Карта геохимических ландшафтов и ландшафтно-геохимических процессов. https://-geogra-phy-of-russia.-com/wp-content/uploads/2015/01/406-407.jpg (дата обращения: 25.03.2024)
  6. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
  7. Кубеев М.Н., Ионина Н.А. 100 великих катастроф. М.: Вече, 2010. 432 с.
  8. Озера Карелии. Справочник / Под ред. Н.Н. Филатова, В.И. Кухарева. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2013. 464 с.
  9. Поздняков Ш.Р., Измайлова А.В., Расулова А.М. Уникальные озера как объект научного интереса // Изв. РГО. 2020. Т. 152. № 3. С. 17-31.
  10. Расулова А.М., Измайлова А.В. Идентификация уникальных озер различного происхождения методами машинного обучения // Бюлл. науки и практики. 2022. Т. 8. № 12. С. 180-194.
  11. Расулова А.М., Измайлова А.В. Методы поиска аномальных характеристик озерных экосистем на примере трансграничных водоемов // Трансграничные водные объекты: использование, управление, охрана. Материалы Всерос. науч-практ. конф. Новочеркасск: Лик, 2021. С. 309-314.
  12. Расулова А.М., Измайлова А.В. Применение алгоритма Isolation Forest для обоснования уникальности водоемов в группе карстовых озер // Бюлл. науки и практики. 2021. Т. 7. № 11. С. 63-79.
  13. Румянцев В.А., Драбкова В.Г., Измайлова А.В. Озера европейской части России. СПб.: ЛЕМА, 2015. 392 с.
  14. Состояние водных объектов Республики Карелия. По результатам мониторинга 1998-2006 гг. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2007. 210 с.
  15. Downing J.A., Prairie Y.T., Cole J.J., Duarte C.M., Tranvik L.J., Striegl R.G., McDowell W.H., Kortelainen P., Caraco N.F., Melack J.M., Middelburg J.J. The Global Abundance and Size Distribution of Lakes, Ponds, and Impoundments // Limnol. Oceanogr. 2006. V. 51. № 5. P. 2388-2397.
  16. Thompson R.A. Note on Restricted Maximum Likelihood Estimation with an Alternative Outlier Model // J. Royal Statistical Soc. Ser. B (Methodological). 1985. V. 47. № 1. P. 53-55.
  17. Tukey J.W. Exploratory Data Analysis. Reading, Mass: Addison-Wesley Pub. Co., 1977. 688 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».