title: Spatio-temporal variability  of primary production and its relation to physical and biological parameters: a case study of the Atlantic sector of the Arctic
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Толстиков Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tolstikov Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кузьмина Софья Константиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kuzmina Sofa Konstantinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Лобанова Полина Вячеславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Lobanova Polina Vaceslavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:00:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:00:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069159
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41798
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрены пространственно-временная изменчивость концентрации хлорофилла-а (Хл-а) как индикатора продуктивности вод в морях Северо-Европейского бассейна (Баренцево, Норвежское и Гренландское моря) и параметров среды, определяющих продуктивность Мирового океана: глубины эвфотического слоя (Zeu), фотосинтетически активной радиации (ФАР), температуры поверхности океана (ТПО), глубины перемешанного слоя (ГПС) и солёности, а также пространственно-временная изменчивость связей между Хл-а и параметрами среды. В работе также построены модели для восстановления положения высокопродуктивных вод для каждого моря с помощью алгоритма машинного обучения Random Forest в модификации Classifier, и оценен вклад параметров среды в изменчивость Хл-а. В результате работы описаны характер и изменчивость связей между Хл-а и параметрами среды, вклады параметров среды в изменчивость Хл-а; разработаны алгоритмы оценки продуктивности вод рассматриваемых акваторий и проведена валидация разработанных алгоритмов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper reviews the spatial and temporal variability of chlorophyll-a (Chl-a) concentration as an indicator of productivity in the seas of the European Arctic corridor (the Barents, Norwegian and Greenland Seas) and environmental parameters that determine ocean productivity: euphotic layer depth (Zeu), photosynthetically active radiation (PAR), sea surface temperature (SST), mixed layer depth (MLD) and sea surface salinity, as well as the spatiotemporal variability of the relationships between Chl-a and the environmental parameters. Moreover, models for restoring the position of high-productivity waters for each sea using the Random Forest machine learning algorithm in the Classifier modification were created, and the contribution of environmental parameters to the variability of Chl-a was estimated. In conclusion, the nature and variability of the relationships between Chl-a and environmental parameters and the contributions of environmental parameters to the variability of Chl-a were described; algorithms for assessing the productivity of the waters of the reviewed area were developed and the validation of the developed algorithms was carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: первичная продукция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Северо-Европейский бассейн
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: высокопродуктивные воды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование продуктивности океана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Атлантический сектор Арктики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Random Forest Classifier
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: primary productivity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: European Arctic corridor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high-productivity waters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modelling ocean productivity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Random Forest Classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Spatio-temporal variability  of primary production and its relation to physical and biological parameters: a case study of the Atlantic sector of the Arctic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Пространственно-временная изменчивость первичной продукции в океане и её связь с физическими и биологическими параметрами среды на примере Атлантического сектора Арктики
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kuzmina_Sofa_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41798/2/Kuzmina_Sofa_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,28 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_ruk_Kuzmina_2022.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41798/3/reviewSV_Otzyv_ruk_Kuzmina_2022.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 278,02 kB