Abstract

GIS technologies were used to study the spatial distribution of zones with different trophic conditions in the water area of Lake Onego. Empirical data on the trophic conditions of waters sampled in 1982–2020 were as the basis for the map development. Two periods, before and after 2000, were considered separately to assess the impact of climate change. As indicators of trophic conditions, the number of saprophytic bacterioplankton, biomass of crustacean zooplankton, concentration of chlorophyll “a” and water transparency were used. All characteristics were converted to a normal distribution, and the values at individual points were interpolated for the entire water area of the lake, which was presented as a network of 544 squares. Each cell of the water area was characterized by four values of indicators. To assess trophic conditions, multivariate statistics (principal component analysis) and an expert system (Bayesian classifier) were used. The first principal component can be considered as the integral value of trophic conditions in a given part of the water area. The Bayesian classification method allows to get an estimate of the probability of classifying each cell in the water area as “high trophic conditions” and “low trophic conditions” and assign a significance threshold (p = 0.05). The cartograms built on the basis of both methods are basically the same. Most of Lake Onego area is characterized as low trophic conditions. The vast area with high trophic conditions was identified in the northwestern part of Lake Onego where on the coast large cities are located (Petrozavodsk and Kondopoga), which is associated with active anthropogenic pollution in the last century. In recent years, due to industry recession, trophic conditions in this area has sharply decreased, with the exception of Kondopozhskaya Bay, where there is an increase in water pollution as a result of trout farms.

Highlights

  • F Cartographic and geoinformation methods for environmental conservation and research of biodiversity контроля за состоянием его экосистемы, дающих возможность для оперативного анализа происходящих в ней изменений

  • 5 5 км) первому или второму классу трофности состоит в последовательном определении диагностического балла по каждому показателю и суммировании этих баллов для каждого объекта

  • Что воды Петрозаводской и Кондопожской губ не могут быть отнесены к акватории с низкой трофностью, к которой отнесен практически весь район Центральное Онего

Read more

Summary

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Изучение зависимостей

Раскрыть содержание главных компонент еще до выполнения анализа позволяет изучение корреляций между переменными (табл. 2). Раскрыть содержание главных компонент еще до выполнения анализа позволяет изучение корреляций между переменными Прозрачность имеет высокую отрицательную корреляцию со всеми прочими компонентами, которые связаны положительными связями, но разной силы. Наиболее отчетливо и сильно коррелирует пара хлорофиллзоопланктон, бактериопланктон связан с ними менее определенно в разные периоды. 2. Коэффициенты корреляции между изучаемыми показателями за период 1982– 2000 гг. (верхняя правая часть) и период 2000–2020 гг. Коэффициенты корреляции между изучаемыми показателями за период 1982– 2000 гг. (верхняя правая часть) и период 2000–2020 гг. (нижняя левая часть)

Биомасса зоопланктона
Первая Вторая комкомпонента компонента компонента понента
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call