Динамика популяций мелких млекопитающих средней енисейской тайги в связи с потеплением климата тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Якушов Василий Дмитриевич
Якушов Василий Дмитриевич
кандидат наук
2025
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 209
Оглавление диссертации кандидат наук Якушов Василий Дмитриевич
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Район исследования
1.2. Объекты исследования
1.3. Сбор, подготовка и анализ данных
1.3.1. Учеты численности мелких млекопитающих
1.3.2. Сбор и очистка климатических данных
1.3.3. Анализ климатических данных
1.3.4. Анализ периодичности временных рядов динамики численности
1.3.5. Анализ взаимосвязи динамики численности мелких млекопитающих и климатических
изменений
ГЛАВА 2. КЛИМАТИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ РАЙОНА ИССЛЕДОВАНИЙ
2.1. Современные тренды климатических изменений
2.2. Материалы и методы
2.3. Результаты
2.3.1. Тренды средних годовых, сезонных и месячных температур приземного воздуха и их аномалий
2.3.2. Тренды годовых, месячных и сезонных сумм осадков
2.3.3. Продолжительность и сдвиги сезонов
2.3.4. Снежный покров
2.4. Обсуждение
ГЛАВА 3. ТИПЫ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ ИССЛЕДУЕМОГО СООБЩЕСТВА
3.1. Обзор литературы
3.2. Материалы и методы
3.3. Результаты
3.4. Обсуждение
ГЛАВА 4. СВЯЗЬ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ И ТИПОВ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ ИССЛЕДУЕМЫХ ПОПУЛЯЦИЙ
4.1. Обзор литературы
4.2. Материалы и методы
4.3. Результаты
4.4. Обсуждение
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. Анализ климатических изменений (исходный код)
1.1. Импорт и очистка метеоданных
1.2. Расчет среднегодовых и среднемесячных температур приземного воздуха
1.3. Расчет аномалий температур, сумм осадков, глубины снежного покрова
1.4. Выделение сезонов на основании устойчивого перехода температур через 00С
1.5. Графики климатических показателей
1.6. Количество дней, когда снег покрывал менее 50% поверхности почвы, взаимосвязь с переходом температур через 00С в течение суток
1.7. Оценка сходства показателей степени покрытия почвы снегом, полученных из разных источников
2. Анализ временных рядов численности мелких млекопитающих (исходный код)
3. Анализ взаимосвязи динамики численности мелких млекопитающих и климатических изменений
3.1. Анализ взаимосвязи типа динамики численности и метеоусловий
3.2. Сравнение метеоусловий в годы с циклической динамикой численности в 20 и 21 веке
4. Среднегодовые и среднемесячные тренды температур приземного воздуха
5. Тренды среднегодовых и среднемесячных аномалий температур приземного воздуха
6. Вейвлет-спектры исходных временных рядов
ВВЕДЕНИЕ
Динамика популяций - раздел экологии, изучающий изменения численности и плотности популяций одного или нескольких видов во времени и пространстве (Бигон и др., 1989). Изучение динамики популяций является одной из классических проблем экологии животных со времен Чарльза Элтона (Elton, 1924, 1943). Ранее существовало мнение, что все популяции мелких млекопитающих имеют сходную динамику численности (Elton, 1924, 1943; Chitty, 1957; Krebs, Myers, 1974), представляющую из себя циклы с периодичностью в 3-4 года (Hansson, 2002a). Однако исследования, проведенные во второй половине XX века, выявили большое разнообразие динамики среди мелких млекопитающих (Hansson, 2002a).
Из всего многообразия типов динамики численности этой группы животных можно выделить четыре основных: циклический, флуктуирующий, стабильный и депрессионный (Sheftel, 2010). В текущей работе основное внимание уделяется двум из них: циклическому и нециклическому. Строго говоря, к нециклическому типу можно отнести как флуктуирующий, так и стабильный и депрессионный типы, однако, чтобы избежать двойственности в трактовке результатов данного исследования, опубликованных на русском и английском языках, было принято решение остановиться на терминах «циклические колебания» («cyclic fluctuations») и «нециклические колебания» («non-cyclic fluctuations» - нециклические колебания, под которыми подразумеваются именно флуктуации).
В конце XX - начале XXI века во многих регионах, где ранее существовали циклические колебания, произошла их замена нециклическими (Ims et al., 2008), что связывали в первую очередь с глобальными изменениями климата, например, с более мягкими зимами, в течение которых часто возникали неблагоприятные для мелких млекопитающих условия (Aars, Ims, 2002). Однако в последние десятилетия некоторыми исследователями была отмечена тенденция к восстановлению циклических колебаний. С одной стороны, это была простая констатация факта (Hein, Jacob, 2019; Ehrich et al., 2020), но в то же время некоторые исследователи
задумались над вопросом: а почему происходит это восстановление (Brommer et al., 2010; Korpela et al., 2013)? Ведь изменение климата, которое рассматривалось как основная причина нарушения популяционных циклов, все еще продолжается?
В текущей работе проанализированы данные долговременного мониторинга популяций мелких млекопитающих окрестностей стационара «Мирное» ИПЭЭ им. А.Н. Северцова РАН. На территории исследований, наряду со значительными темпами потепления (Шефтель, Якушов, 2022) наблюдалось как нарушение циклических колебаний, так и их восстановление (Yakushov, Sheftel, 2024). Благодаря значительной продолжительности временных рядов, а также данным высокого разрешения (до 2005 года проанализированы данные суточного разрешения, после - одно измерение в три часа) с метеорологической станции п. Бахта, расположенной в 20 километрах к северу от стационара «Мирное», то есть в практически идентичных району исследования условиях, мы имеем уникальную возможность проанализировать динамику популяций мелких млекопитающих и всего сообщества в целом, а также детально рассмотреть её взаимосвязь с климатическими изменениями.
Актуальность работы обусловлена рядом факторов. Во-первых, в данной работе актуализированы данные исследований, проведенных в прошлом столетии (Sheftel, 1989), и сделан анализ новых данных, таким образом, проанализированы тридцатичетырехлетние данные о динамике численности мелких млекопитающих. Подобная продолжительность временных рядов в экологии встречается нечасто и позволяет с большей надежностью идентифицировать смены режимов динамики. Во-вторых, регион исследований подвержен слабой антропогенной фрагментации, что позволяет отслеживать происходящие в экосистемах изменения «в чистом виде», то есть не принимая во внимание воздействие хозяйственной деятельности человека. В-третьих, район исследований в целом является относительно слабоизученным. Наконец, актуальность работы определяется значительной теоретической и практической значимостью этой важной для человека группы животных.
Теоретическая и практическая значимость.
Мелкие млекопитающие - важный компонент экосистем, обладающий значительной биомассой и оказывающий существенное влияние как на функционирование экосистемы в целом, так и на отдельные ее компоненты. Понимание механизмов популяционной динамики играет центральную роль во многих подходах к сохранению биоразнообразия, так как оно взаимосвязано со стабильностью функционирования экосистем и состоянием составляющих их популяций (Ives, Carpenter, 2007). Этот вопрос особенно актуален в современных условиях стремительно изменяющегося климата (Ortiz et al., 2021). Изменения в популяционной динамике задолго до трансформации ареала вида могут дать информацию о появлении последствий климатических изменений (Захаров и др., 2011). Кроме того, понимание факторов, обуславливающих динамику популяций, позволяет: (1) прогнозировать численность групп организмов, имеющих важное значение в жизни человека (являющихся переносчиками возбудителей инфекционных заболеваний (Лаврова и др., 1960; Олсуфьев, Дунаева, 1960; Хляп и др., 1987; Вергун и др., 2011; Якимова, 2012; Андрейчев и др., 2016; Монахов, 2016; Jiménez et al., 2019), вредителями сельскохозяйственных культур (Skendzic et al., 2021) и многое другое); (2) регулировать численность, например, с помощью различных методов биологической борьбы (Poveda et al., 2020).
Цель работы: оценить роль климатических изменений в смене типов динамики популяций и сообщества мелких млекопитающих средней Енисейской тайги.
Задачи:
• проанализировать климатические изменения в период наблюдений;
• исследовать многолетнюю (1976-2023 гг.) динамику численности мелких млекопитающих;
• оценить связь климатических изменений и типов динамики численности сообщества мелких млекопитающих.
Научная новизна.
Впервые для Центральной Сибири было проведено комплексное описание смены типов динамики численности сообщества мелких млекопитающих с циклического на нециклический и обратно. В отличие от большинства работ схожей тематики, проанализирована динамика как всего сообщества мелких млекопитающих, так и большинства видов, входящих в его состав. При анализе взаимосвязи климатических изменений и типов динамики численности был впервые использован комплексный параметр, отражающий сразу несколько неблагоприятных для мелких млекопитающих метеоусловий: глубины снежного покрова и его структуры, степени покрытия им почвы, а также температур приземного воздуха. Основное внимание было уделено весенне-осенним условиям в периоды, предшествующие максимальному падению численности, то есть в наихудшие для мелких млекопитающих времена. Оригинальные методологические подходы позволили показать причины как нарушения, так и восстановления циклических колебаний, а также нелинейность влияния климатических изменений на этот процесс.
Положения, выносимые на защиту.
1. В конце 20-го столетия в районе исследований произошла принципиальная смена характера динамики численности сообщества мелких млекопитающих в целом и отдельных видов, входящих в его состав: циклические колебания численности сменились нециклическими. С 2017 года наблюдалась тенденция к восстановлению циклических колебаний.
2. Изменение типа динамики численности было связано с изменением характера схода снежного покрова, что обусловлено потеплением климата.
3. Влияние изменения климата на типы динамики нелинейно.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Динамика подроста кедра сибирского (Pinus Sibirica Du Tour) и лиственницы (Larix Sibirica Ledeb., Larix Gmelinii Rupr.) на северной и альпийской границах ареала кедра2011 год, кандидат биологических наук Двинская, Мария Леонидовна
Пространственно-временная организация лесных сообществ мелких млекопитающих юго-востока Мещеры2013 год, кандидат биологических наук Маркина, Татьяна Анатольевна
Оценка гидролого-климатических факторов стока и прогноз максимальных уровней весеннего половодья в речных бассейнах Западно-Сибирской равнины2020 год, кандидат наук Волковская Наталья Петровна
Экология овцебыка (Ovivos moschatus zimmermann, 1780) в тундровой зоне Якутии2016 год, кандидат наук Кириллин Егор Владимирович
Экология соболя (Martes zibellina L.) Юганского заповедника2018 год, кандидат наук Переясловец Владимир Михайлович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамика популяций мелких млекопитающих средней енисейской тайги в связи с потеплением климата»
Апробация работы.
Результаты работы были представлены на международных и всероссийских конференциях:
1. Международный молодежный научный форум «Ломоносов-2018». Москва, 2018 г.
2. «Экология и эволюция: новые горизонты». Международный симпозиум, посвященный 100-летию академика С.С. Шварца. Екатеринбург, 2019.
3. Международный молодежный научный форум «Ломоносов-2020». Москва, 2020 г.
4. «Млекопитающие в меняющемся мире: актуальные проблемы териологии (XI Съезд Териологического общества при РАН). Москва, 2022 г.
5. Международная конференция «Изменения климата: причины, риски, последствия, проблемы адаптации и регулирования. Климат-2023», Москва, 2023 г.
Публикации.
По результатам работы было издано 5 статей в научных изданиях, индексируемых в Scopus, 1 статья в журнале, индексируемом в РИНЦ, а также 7 публикаций в сборниках конференций:
Публикации в журналах:
1. Yakushov, V.D., Sheftel, B.I. Are population cycles recovering? / V.D. Yakushov, B.I. Sheftel // Integrative Zoology. - 2024. - Vol. 19. - № 3. - P. 538547.
2. Шефтель, Б.И., Якушов, В.Д. Влияние потепления климата на наземные виды средней енисейской тайги / Б.И. Шефтель, В.Д. Якушов // Сибирский экологический журнал. - 2022. - Т. 1. - С. 1-12. (Sheftel, B.I., Yakushov, V.D. Impacts of Climate Warming on Terrestrial Species in the Middle Yenisei Taiga / B.I. Sheftel, V.D. Yakushov // Contemporary Problems of Ecology. -2022. - Vol. 15. - № 1. - P. 1-10.)
3. Якушов, В.Д. Динамика численности мелких млекопитающих средней Енисейской тайги в 2016-2017 годах / В.Д. Якушов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Естественные науки. - 2018. - №1(21). - C. 43-53.
4. Якушов, В.Д., Шефтель, Б.И. Связан ли эффект Читти с типами популяционной динамики? / В.Д. Якушов, Б.И. Шефтель // Доклады российской
академии наук. Науки о жизни. - 2020. - Т. 492. - .№1. - C. 251-254. (Yakushov, V.D., Sheftel, B.I. Is there a relationship between the Chitty effect and the types of population dynamics? / V.D. Yakushov, B.I. Sheftel // Doklady Biological Sciences. - Pleiades Publishing. - 2020. - Vol. 492. - P. 89-92.).
5. Kameneva, P., et. al. Serotonin limits generation of chromaffin cells during adrenal organ development / P. Kameneva, V. Melnikova, M. Kastriti, A. Kurtova, E. Kruykov, A. Murtazina, L. Faure, A. Artemov, T. Kalinina, N. Kydryashov, M. Bader, J. Skoda, P. Chlapek, L. Curylova, L. Sourada, J. Neradil, M. Tesarova, M. Pasqualetti, P. Gaspar, V. Yakushov, B. Sheftel, T. Zikmund, J. Kaiser, K. Fried, N. Alenina, E. Voronezhskaya, I. Adameyko // Nature communications. - 2022. -№13(1). - P.1-21.
6. Захаров, В.М., и др. Стабильность развития, популяционная динамика и изменение климата (на примере исследования обыкновенной бурозубки (Sorex araneus L., 1758) в Центральной Сибири) / В.М. Захаров, И.Е. Трофимов, В.Д. Якушов, Б.И. Шефтель // Известия РАН. Серия биологическая. - 2023. -Дополнительный выпуск 7. - С. S23-S28 (Zakharov, V.M. et al. Developmental stability, population dynamics, and climate change, with particular reference to the common shrew (Sorex areneus L. 1758) in Central Siberia / V.M. Zakharov, I.Y. Trofimov, V.D. Yakushov, B.I. Sheftel //Biology Bulletin. - 2023. - Vol. 50. - №. Suppl 1. - С. S19-S24).
Публикации в сборниках конференций:
1. Якушов В.Д. Всегда ли резкое падение численности сообщества приводит к снижению веса особей? // Материалы Международного молодежного научного форума «Ломоносов-2018» / Отв. ред. И.А. Алешковский, А.В. Андриянов, Е.А. Антипов. [Электронный ресурс]. - М.: МАКС Пресс. - 2018.
2. Якушов В.Д. Всегда ли снижение численности сообщества приводит к уменьшению веса особей? // Экология и эволюция: новые горизонты: материалы Международного симпозиума, посвященного 100-летию академика С. С. Шварца (1-5 апреля, 2019, г. Екатеринбург). - Екатеринбург: Гуманитарный университет. -2019. — 698 с.
3. Шефтель Б.И., Якушов В.Д. Сравнение динамики численности сообщества землероек в ХХ и в XXI веках в средней Енисейской тайге // Экология и эволюция: новые горизонты: материалы Международного симпозиума, посвященного 100-летию академика С. С. Шварца (1-5 апреля, 2019, г. Екатеринбург). - Екатеринбург: Гуманитарный университет. - 2019. - 698 с.
4. Якушов В.Д. Структура сообщества землероек средней енисейской тайги в 2017-2018 гг. // Биоразнообразие и рациональное использование природных ресурсов. Материалы докладов VII Всероссийской научно-практической конференции, с международным участием. - Махачкала, ДГПУ. - 2019. - С. 136139.
5. Якушов В.Д. Структура сообщества землероек-бурозубок в Средней Сибири при различных типах динамики // Материалы Международного молодежного научного форума «Ломоносов-2020» / Отв. ред. И.А. Алешковский, А.В. Андриянов, Е.А. Антипов. [Электронный ресурс] - М.: МАКС Пресс. - 2020.
6. Якушов В.Д., Шефтель Б.И. Биологические последствия потепления климата в Центральной Сибири // Млекопитающие в меняющемся мире: актуальные проблемы териологии (XI Съезд Териологического общества при РАН). Материалы конференции с международным участием, 14-18 марта 2022 г., г. Москва, ИПЭЭ РАН. - М.: Тов-во научных изданий КМК. 2022. 430 с.
7. Якушов В.Д., Шефтель Б.И. Биологические последствия изменения климата в Средней Енисейской тайге // Международная конференция «Изменения климата: причины, риски, последствия, проблемы адаптации и регулирования. Климат-2023». 9-13 октября 2023 года. Сборник тезисов докладов. - М.: Физмат-книга. - 2023. - 246 с.
Благодарности.
Автор выражает благодарность и признательность своему научному руководителю Б.И. Шефтелю за помощь, ценные советы и продуктивные дискуссии; сотрудникам Енисейской экологической станции «Мирное»: В.Н. и А.Н. Луневским за неоценимый вклад в поддержание работы стационара,
профессору кафедры общей биологии и гидробиологии биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова Азовскому А.И. за независимое мнение в оценке выполненного статистического анализа данных, а также коллективу лаборатории популяционной экологии ИПЭЭ РАН за ценные идеи в процессе обсуждения.
ГЛАВА 1. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Район исследования
Сбор материала проводился в районе Енисейской экологической станции «Мирное» ИПЭЭ им. А.Н. Северцова РАН. Станция расположена на берегу р. Енисей в среднем течении (120 км ниже устья Подкаменной Тунгуски, 62°18' с. ш. 89°01' в. д) (Рисунок 1).
Для территории исследований характерна ярко выраженная асимметричность долины Енисея. Пойма и первые две надпойменные террасы сформированы только на левом берегу. Правый берег Енисея представляет собой обрыв материкового склона долины («угор») высотой до нескольких десятков метров, у подножья которого сформирована неширокая полоса бечевника, местами перегороженная мощными косами, сложенными крупными валунами. Низкая пойма хорошо выражена только на левом берегу Енисея, где она, как правило, имеет ширину в несколько сотен метров, гривисто-западинный рельеф и поднимается на 8-10 м над уровнем реки. Она сложена песчано-глинистыми отложениями (Сыроечковский и др., 1988).
Рисунок 1 - Расположение Енисейской экологической станции «Мирное». Красная область - границы Красноярского края, светло-зеленая точка -
расположение стационара.
1.2. Объекты исследования
За время учетов отмечено 20 видов мелких млекопитающих: 10 видов насекомоядных (обыкновенная бурозубка - Sorex araneus Linnaeus, 1758; средняя бурозубка - S caecutiens Laxmann, 1788; равнозубая бурозубка - S. isodon Turov, 1924; плоскочерепная бурозубка - S. roboratus Holister, 1913; крупнозубая бурозубка - S. daphaenodon Thomas, 1907; тундряная бурозубка - S. tundrensis Merriam, 1900; малая бурозубка - S. minutus Linnaeus, 1766; крошечная бурозубка -S. minutissimus Zimmermann, 1780; обыкновенная кутора - Neomys fodiens (Pennant, 1771); сибирский крот - Talpa altaica Nikolsky, 1883), 9 видов грызунов (лесная мышовка - Sicista betulina (Pallas, 1779); красная полевка - Clethrionomys rutilus (Pallas, 1779); рыжая полевка - C. glareolus (Schreber, 1780); красно-серая полевка - Craseomys rufocanus (Sundevall, 1846); полевка-экономка - Microtus oeconomus (Pallas, 1776); темная, или пашенная, полевка -M. agrestis (Linnaeus, 1761); водяная полевка - Arvicola amphibius (Linnaeus, 1758); лесной лемминг -Myopus schisticolor (Lilljeborg, 1844); мышь-малютка - Micromys minutus, (Pallas, 1971) и 1 вид зайцеобразных (туруханская пищуха - Ochotona turuchanensis Naumov, 1934) (Шефтель, 2012).
1.3. Сбор, подготовка и анализ данных
1.3.1. Учеты численности мелких млекопитающих
В работе использованы временные ряды продолжительностью 19 лет в XX веке (с 1976 по 1994 г.) и 16 лет в XXI веке (с 2008 по 2023 г.). С 1995 по 2007 г. велись выборочные отловы, результаты которых в данной работе не использованы. Численность мелких млекопитающих указана в перерасчете на 100 цилиндро-суток.
Для расчета численности всегда использовались данные отловов, проводимые в одни и те же временные промежутки (с 20 по 30 июня и с 20 по 30 августа). Долговременные отловы канавками не нарушают структуры оседлого населения мелких млекопитающих, поскольку в основном отлавливают мигрирующих особей (Большаков и др., 1973; Шефтель, 2018).
Млекопитающие отлавливались с помощью ловчих канавок, а там, где вырыть канавки было невозможно, ставились заборчики (Охотина, Костенко, 1974). Первым использовать канавки длиной 50 метров для отловов мелких млекопитающих предложил Н.П Наумов (Наумов, 1955а), нами были использованы канавки длиной 20 метров (Кузякин, 1962), глубиной 10-15 см и шириной 20-30 см. Стенки канавки должны быть строго вертикальными, а дно -утрамбованным. В дно канавки на расстоянии 5 метров от каждого края вкапывался металлический цилиндр либо пластмассовое 5-ти литровое ведро, заполненные на треть водой. Стенки канавки должны вплотную подходить к стенкам цилиндра или ведра, а верхний край цилиндра был ниже дна канавки на 1-2 сантиметра. Необходимо тщательно следить за чистотой канавки, чтобы в нее не свисали упавшие с деревьев ветки и трава, по которым мелкие млекопитающие могли бы выбраться на свободу. Также необходимо периодически очищать дно цилиндров от мусора.
В сильно увлажненных местообитаниях выкопать канавки практически невозможно, так как их стенки оплывают, цилиндры постоянно загрязняются, поэтому для отлова млекопитающих использовались заборчики. Заборчик представляет собой рулонный пластик длиной 20 метров, высотой 40 см, закрепленный при помощи веток в вертикальном положении. На расстоянии 5 метров от каждого края заборчика вкапывались металлические цилиндры либо пластмассовые ведра и заполнялись примерно на треть водой. К ним подводились своеобразные «крылья» длиной 1 -2 метра из того же пластика, из которого сделан весь заборчик, закрепленные под углом 45 градусов по отношению к заборчику. К каждому цилиндру подводили по 4 «крыла». Принцип этой долго действующей ловушки такой же, как и канавки. Мелким млекопитающим свойственно бегать
вдоль какого-либо укрытия (например, поваленного дерева), поэтому, наткнувшись на заборчик, они обычно бегут вдоль него и падают в цилиндр.
Всего использовалось 24 ловушки (16 канавок на правом берегу Енисея, 6 канавок и 2 заборчика на левом берегу). Канавки проверялись через день, последовательно на правом и левом берегах. Пойманные зверьки складывались в специальные матерчатые мешочки с запиской, на которой указывался номер канавки и количество пойманных зверьков, а затем транспортировались до лаборатории, где раскладывались и тщательно просушивались на открытом воздухе. Все пойманные зверьки подвергались стандартной зоологической обработке (Тупикова, 1964). Определялся вид пойманного млекопитающего, его пол, возраст, вес, длина тела и хвоста, у самцов - размеры семенников и семенных пузырьков, у самок - состояние матки, наличие эмбрионов, темных пятен. Отмечалась также линька, количество потерянных пальцев у землероек, прочие особенности. Все данные фиксировались в журнале. В работе использованы данные о 36812 зарегистрированных особях (19360 особей с 1976 по 1994 гг. и 17452 особей с 2008 по 2023 гг.). Соискатель принимал участие в отловах лично в течение 7 полевых сезонов (с 2017 по 2023 годы) а также оцифровал примерно 70% исходных полевых журналов, что было необходимо для проведения детальных расчетов.
Исследованиями были охвачены основные местообитания обоих берегов Енисея (Таблица 1, Рисунок 2, Рисунок 3).
В зеленомошных-долгомошных хвойных (кедровых) лесах преобладали кедр (Pinus sibirica) и ель сибирская (Picea obovata) с незначительной примесью березы (Betula alba), реже осины (Populus tremula). Высота древостоя 15-20 м. Подрост в основном представлен кедром (P. sibirica), реже елью (Picea abovata). Подлесок из рябины сибирской (Sorbus sibirica) и шиповника иглистого (Rosa acicularis) выражен слабо. В травяном покрове черника (Vaccínium myrtillus), линнея северная (Linnaea borealis), хвощи луговой (Equisetum pratense) и лесной (Equisetum sylvaticum), майник двулистный (Maianthemum bifolium), седмичник европейский (Trientalis europaea), плаун сплюснутый (Diphasiastrum complanatum)
и др. В моховом покрытии доминируют гилокомиум этажный (Hylocomium splendens), плеврозиум Шребера (Pleurozium schreberi) и политрихум обыкновенный (Polytrichum commune).
Приречные хвощево-разнотравные ельники занимают высокую пойму и первую надпойменную террасу левого берега Енисея. Древостой состоит в основном из ели сибирской (Picea obovata) с небольшой примесью березы (Betula alba) и пихты сибирской (Abies sibirica). Высота деревьев 20-25 м. В подросте преобладает ель сибирская. В подлеске - шиповник иглистый (R. acicularis), смородина красная (Ríbes rubrum), жимолость алтайская (Lonicera altaica). В травянистом покрове - папоротник женский (Athyrium fílix-femina), сердечник крупнолистный (Cardamine macrophylla), хвощ луговой (E. pratense), венерин башмачок крапчатый (Cypripedium guttatum) и др.
Таблица 1 - Соответствие канавок биотопам окрестностей Енисейской экологической станции «Мирное».
№ п/п Название биотопа № канавок
1 Зеленомошные-долгомошные хвойные (кедровые) леса 6,27,28,29,16,22,12
2 Травяно-моховые мелколиственные леса 2,3,8,17
3 Приречные хвощево-разнотравные ельники 11, заборчик №15
4 Суходольный злаково-разнотравный луг антропогенного 9,39
происхождения
5 Таежная опушка 1,4,10
6 Ивняк, луга прируслового вала 24,43
7 Редкостойный елово-пихтовый лес с бурно развитым подлеском 41, 14
8 Заболоченный кочкарниковый луг Заборчик №21
9 Пионерные ивняки 42
Рисунок 2 - Схема расположения ловчих канавок и заборчиков на левом берегу
Енисея.
9 1
стационар «Мирное»
Енисей
1 ООО ш
Рисунок 3 - Схема расположения канавок на правом берегу Енисея.
Суходольный злаково-разнотравный луг антропогенного происхождения довольно разнороден по растительности. Часть луга, примыкающая непосредственно к поселку, представляет собой старые огородные залежи. Здесь доминируют крапива двудомная (Urtica dioica), лопух войлочный (Arctium tomentosum), пырей ползучий (Elytrigia repens), борщевик сибирский (Heracleum sibiricum), звездчатка средняя (Stellaria media), одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale), тысячелистник обыкновенный (Achillea millefolium) и др. На лугах, отведенных под сенокос, преобладают мятлики узколистный (Poa angustifolia) и луговой (Poa pratensis), лютики северный (Ranunculus borealis) и едкий (Ranunculus acris), пижма (род Tanacetum), полевица гигантская (Agrostis gigantea), иван-чай (Chamerion angustifolium), василистник малый (Thalictrum minus), нивянник обыкновенный (Leucanthemum vulgare). На возвышенной, наиболее ксероморфной части поляны начинается восстановление древесной растительности.
Опушки по границам тайги и полян антропогенного происхождения характеризовались наличием разреженного древостоя, в основном состоящего из кедра (P. sibirica). Подрост развит очень интенсивно и состоит преимущественно из березы (род Betula). В подлеске - шиповник иглистый (R. acicularis), малина (Rubus idaeus), жимолость алтайская (L. altaica). В травяном покрове - иван-чай (C. angustifolium), пижма северная (Tanacetum boreale), клевер луговой (T. pratense), лютик северный (R. borealis), горошек мышиный (Vicia cracca), княженика (Rubus arcticus), подмаренник северный (Galium boreale) и др.
Ивняки прируслового вала состоят из ряда видов ив, в основном из ивы прутовидной (Salix viminalis) и ивы Сапожникова (S. saposhnikovii). Высота деревьев до 10-15 метров. В травяной покров входят: крапива двудомная (Urtica dioica), паслен кисло-сладкий (Solanum dulcamara), какалия копьелистная (Cacalia hastata), таволга вязолистная (Filipendula ulmaria), полынь обыкновенная (Artemisia vulgaris), дудник лесной (Angelica sylvestris), костер безостый (Bromus inermis).
Редкостойный елово-пихтовый лес с бурно развитым подлеском занимает центральную сильно увлажненную часть левобережной поймы. Высота деревьев 20-22 м, расстояние между ними до 40 м. В древостое встречаются куртины ольховника (род Duschekia fruticose), образующие второй ярус, и березы (род Betula). Подрост выражен слабо и состоит в основном из пихты (Abies sibirica). Подлесок высотой 3-4 метра и очень густой, состоит из ольховника (род Duschekia) и черемухи (Prunuspadus). Кроме того, в подлеске присутствуют смородина красная (R. rubrum) и черная (R. nigrum), шиповник иглистый (R. acicularis). В травянистом покрове преобладают: папоротник женский (A. fílix-femina), сердечник крупнолистный (C. macrophylla), чемерица Лобеля (Veratrum lobelianum), борец высокий (Aconitum septentrionale), какалия копьелистная (C. hastata), вороний глаз (род Paris), крапива двудомная (Urtica dioica) и др. В моховом покрытии доминирует ритидиадельфус трехгранный (Rhytidiadelphus triquetrus).
Заболоченный кочкарниковый луг представляет собой плоское приручьевое понижение в пойме Енисея. Травяной покров слагают вейник Лангсдорфа (Calamagrostis langsdorffii), осока дернистая (Carex cespitosa), осока острая (Carex acuta), вероника длиннолистная (Veronica longifolia), гравилат речной (Geum rivale), чемерица Лобеля (V. lobelianum), щавель кислый (Rumex acetosa), костер безостый (B. inermis) и др. На сухих участках луга растет спирея иволистная (Spiraea salicifolia).
Древесный ярус пионерных ивняков, произрастающих на песчаном берегу Енисея, представлен в основном ивой прутовидной (S. viminalis), а травяной покров - крапивой двудомной (U. dioica).
1.3.2. Сбор и очистка климатических данных
Для анализа современных климатических изменений района исследований были использованы данные измерений приземной температуры воздуха (измерено
на высоте 2 метра над уровнем почвы), глубины снежного покрова и количества осадков на метеостанции п. Бахта (62°27'48" с. ш. 89°00'15" в. д.), расположенной в 20 км к северу от Енисейской экологической станции "Мирное" ИПЭЭ РАН. Данные за период 01.01.1961-31.01.2005 в суточном разрешении были предоставлены ФГБУ "ВНИИГМИ-МЦД" Данные за период 01.02.200531.05.2023 были загружены из архива https://rp5.ru/ (одно измерение в 3 часа, было осреднено до суточного разрешения). Единичные пропущенные значения были заменены методом линейной интерполяции. Для расчета экстремальных (для мелких млекопитающих) явлений в дальнейшем были использованы очищенные данные суточного разрешения. В период с 1966 по 1976 годы были обнаружены некорректные значения температур приземного воздуха в летне-осенний период (июнь, июль, август, сентябрь). Эти значения были заменены на осредненные за тот же период по данным ближайших метеостанций п. Бор (61°35'56" с. ш. 90°00'41" в. д.; 112/95 км на ю-в от п. Бахта/стационара "Мирное") и с. Верхнеимбатск (63°9'17" с. ш. 87°58'1" в. д.; 93/109 км на с-з от п. Бахта/стационара "Мирное"), полученными из архивов ФГБУ "ВНИИГМИ-МЦД" (http://aisori-m.meteo.ru/waisori/).
Кроме того, были использованы данные о температуре приземного воздуха и глубине снежного покрова с еще 6 метеостанций, охватывающих практически тысячекилометровый промежуток долины р. Енисей и располагающихся примерно на одинаковой высоте над уровнем моря (Рисунок 4).
Все вычисления были выполнены с помощью языка статистической обработки данных R в среде RStudio. Загрузка данных и их первичная обработка была выполнена с помощью пакетов tidyr, readxl, dplyr (Wickham, Girlich, 2022), VIM (Tempi, Filzmoser, 2008) для визуализации пропущенных значений и imputeTS (Kowarik, Templ, 2016) для их линейной интерполяции. Графики построены средствами пакетов ggplot2 (Wickham, Girlich, 2022) и patchwork (Pedersen, 2017). Кроме того, для улучшения производительности и уменьшения дублирования кода был написан ряд собственных функций. С кодом проведенного анализа можно ознакомиться в приложении 1.1.
Рисунок 4 - Метеорологические станции, использованные для анализа климатических изменений. Красная метка - расположение стационара «Мирное».
1.3.3. Анализ климатических данных
Для расчета климатических норм и отклонений от них данные были осреднены до месячного разрешения. В качестве опорного был использован период 1961-1990 гг.
Климатические сезоны были выделены по устойчивому переходу среднесуточных температур через 00С. С момента первого перехода температур из положительных в отрицательные начиналась климатическая «осень». После первого подобного явления среднесуточная температура могла возвратиться к положительным значениям, но с того дня, когда температура постоянно была
отрицательной, выделялась климатическая «зима». Напротив, после первой положительной среднесуточной температуры наступала «весна», и после их устойчивого перехода в положительные - «лето».
Линейные тренды среднегодовых, среднемесячных и среднесезонных климатических показателей были рассчитаны для сглаженных простым 10-ти летним скользящим средним временных рядов с 1976 по 2023 год.
Была также проанализирована степень покрытия почвы снегом: для 6 из 7 выбранных метеостанций с 2005 по 2023 год (данные с 1961 года отсутствуют в открытом доступе), для метеостанции п. Бахта - с 1961 по 2023 годы. Исходные данные с 2005 по 2023 гг. включали в себя 8 градаций данного фактора:
1. Снег покрывает поверхность почвы полностью; глубокие сугробы.
2. Ровный слой сухого рассыпчатого снега покрывает поверхность почвы полностью.
3. Неровный слой сухого рассыпчатого снега покрывает поверхность почвы полностью.
4. Неровный слой слежавшегося или мокрого снега покрывает почву полностью.
5. Ровный слой слежавшегося или мокрого снега покрывает поверхность почвы полностью.
6. Слежавшийся или мокрый снег (со льдом или без него), покрывающий по крайней мере половину поверхности почвы, но почва не покрыта полностью.
7. Слежавшийся или мокрый снег (со льдом или без него), покрывающий менее половины поверхности почвы.
8. Поверхность почвы преимущественно покрыта льдом.
Из перечисленных выше градаций наихудшее воздействие на мелких млекопитающих могли оказать в первую очередь 6, 7 и 8, именно они и были отобраны для последующего анализа. Чаще всего встречалась градация 7, поэтому в дальнейшем этот фактор упоминается как «количество дней, когда снег покрывал менее половины поверхности почвы». В первую очередь такие условия отмечались
при незначительной глубине снежного покрова и температурах, близких к 00С (Рисунок 5).
Рисунок 5 - Температурные условия, при которых снег покрывал менее половины поверхности почвы (такие наблюдения отмечены красными точками).
Степень покрытия почвы снегом с 1961 по 2005 гг. была представлена в 10-ти балльной шкале от 1 (10% поверхности почвы покрыто снегом) до 10 (100% поверхности почвы покрыто снегом). Дни, когда снежный покров отсутствовал или не был измерен, имел пометку 99, такие дни были исключены из расчетов.
Чтобы согласовать данные за 2005-2023 гг. с данными за 1961-2004 гг., все градации данного фактора были заменены на две: 1 - снег покрывал менее половины поверхности почвы и 0 - снег покрывал более половины поверхности почвы.
Корректность такого разделения была проверена с помощью модели градиентного бустинга, реализованной на языке Python с помощью библиотек Catboost (Prokhorenkova et al., 2018) и Scikit-learn (Pedregosa et al., 2011). Данные за 2005-2023 годы использовались для обучения модели и ее валидации, а за 19612005 - в качестве тестового набора. Зависимая переменная - степень покрытия почвы снегом, предикторы - среднесуточные температура, количество осадков, глубина снежного покрова. Параметры модели: скорость обучения (learning rate) = 0.3 (этот параметр контролирует размер шага на каждой итерации, приближаясь к минимуму функционала качества), максимальное количество итераций = 200, при этом обучение было остановлено на 41 итерации для того, чтобы избежать переподгонки (overfitting) модели. Для оценки качества модели использовалась AUC - площадь под ROC-кривой. Чем ближе значение AUC к 1, тем выше качество модели. Кривая ROC - это график, который иллюстрирует производительность классификационной модели при всех возможных порогах классификации. Ось X данного графика представляет собой FPR (false positive rate), т.е ложноположительную частоту, а ось Y — TPR (true positive rate), т.е истинноположительную частоту. TPR также известен как Recall, и определяется как доля правильно классифицированных положительных результатов относительно всех положительных результатов в данных. FPR определяет долю ошибочно классифицированных отрицательных результатов относительно всех отрицательных результатов.
Полученная модель показала высокое качество как на валидационной (AUC=0.97), так и на тестовой выборке (AUC=0.96), что подтверждает согласованность данных, полученных из разных источников, между собой (Рисунок 6). В дальнейших расчетах использовались только те дни, когда снег покрывал менее половины поверхности почвы.
Кроме того, было рассчитано количество циклов «замерзание-оттаивание» в течение месяца по данным суточного разрешения, то есть переход температур через 00С. Такие погодные явления могли привести к образованию ледяной корки на поверхности снега или почвы.
Все описанные выше расчеты были выполнены в основном с помощью самостоятельно написанных функций с опорой на пакеты tidyr, dplyr (Wickham, Girlich, 2022), purr (Mailund, 2022). С исходным кодом проведенного анализа можно ознакомиться в приложениях 1.2-1.7.
1.0
си
+j
лз сС
Ф >
i/i о
CL
О)
13
0,8
0.6
0.4
0.2
/ / / ✓ ✓ / / ✓ f
1
] / л / / / / / / /
г / * * / / / /
/ S / S / t / / /
/ ✓ ✓ У f / / / г S
ROC curve (area = 0.97)
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0 Ч
Г / / / / f * / / /
/ \ s / / / / ✓ / / ✓
1 / г / / ✓ s / s
/ / / ✓ / / s ✓ г
/ / / / / f
ROC curve (area = 0.96)
О 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2
False Positive Rate
0.4 0.6 0.8
1.0
Рисунок 6 - Зависимость степени покрытия почвы снегом от метеопараметров -оценка производительности модели на: А - валидационной выборке, Б - тестовой выборке. True Positive Rate - доля правильно классифицированных положительных результатов относительно всех положительных результатов в данных. False Positive Rate - доля ошибочно классифицированных отрицательных
результатов относительно всех отрицательных результатов. Оранжевой линией обозначена ROC-кривая, иллюстрирующая производительность модели на разных всех порогах. Чем больше площадь под ROC-кривой (максимальная 1), тем качественнее работает модель. Синим пунктиром обозначена граница, при которой работа модели не отличается от случайной классификации.
Принцип работы модели градиентного бустинга.
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Формирование климатического сигнала изотопного состава ледяных отложений Центральной Антарктиды2024 год, доктор наук Екайкин Алексей Анатольевич
Особенности и механизмы потепления первой половины ХХ века в Арктике2023 год, кандидат наук Бокучава Дарья Дмитриевна
Влияние сукцессионой смены лиственных биоценозов хвойными на экологические свойства почв в условиях среднетаежной подзоны Карелии2014 год, кандидат наук Солодовников Антон Николаевич
Биологические особенности и распределение популяции байкальского хариуса Thymallus baicalensis (Dybowski, 1874) на участке реки Енисей с изменённым термическим режимом2025 год, кандидат наук Андрущенко Павел Юрьевич
Геоэкологическая оценка формирования химического состава поверхностных вод и снегов бассейна трансграничной реки Пяндж2023 год, кандидат наук Хомидов Анвар Шеринович
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Якушов Василий Дмитриевич, 2025 год
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Алпатов, В .В. Изменение структуры сообществ мышевидных грызунов в условиях рекреационной трансформации лесов (на примере северо-востока Подмосковья): автореф. дис. канд. биол. наук / В.В. Алпатов. - Московский педагогический государственный университет, 2003.
2. Андрейчев, А.В. и др. Роль мышевидных грызунов в циркуляции возбудителей природно-очаговых заболеваний в республике Мордовия / А.В. Андрейчев, Е.И. Боярова, В.А. Кузнецов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2016. - Т. 18. - № 5-2. - С. 186-191.
3. Бигон, М. и др. Экология. Особи, популяции и сообщества / М. Бигон, Д. Харпер, К. Таунсенд. - Москва: Мир, 1989. - 667 с.
4. Бобрецов, А.В. Популяционная экология мелких млекопитающих равнинных и горных ландшафтов Северо-Востока европейской части России / А.В. Бобрецов. - Москва: Тов-во научных изданий КМК, 2016. - 381 с.
5. Большаков, В.Н. и др. Влияние локального истребления на население и структуру популяций грызунов лесных биоценозов / В.Н. Большаков, В.Н. Бойков, Ф.М. Бойкова, Н.С. Гашев, Н.Г. Евдокимов, Л.П. Шарова // Экология. - 1973. - №2 6. - С. 57-65.
6. Вергун, А.А. и др. Грызуны-переносчики возбудителей инфекционных болезней / А.А. Вергун, А.Н. Симонов, А.П. Цапко // Ветеринарная служба Ставрополья. - 2011. - № 3. - С. 32-34.
7. Воейков, А.И. Снежный покров, его влияние на почву, климат и погоду и способы исследования / А.И. Воейков // Зап. Русск. геогр. об-ва по общей географии. - 1889. - Т. 18. - № 2. - С. 128-158.
8. Жигальский, О.А., А.Д. Бернштейн. Оценка влияния внутрипопуляционных и внешних факторов на динамику рыжей полевки / О.А. Жигальский, А.Д. Бернштейн // Журнал общей биологии. - 1990. - Т. 51. - № 4. -С. 469-475.
9. Жигальский, О.А. Структура популяционных циклов рыжей полевки (Myodes glareolus) в центре и на периферии ареала / О.А. Жигальский // Известия Российской академии наук. Серия биологическая. - 2011. - № 6. - С. 733-746.
10. Жигарев, И.А. Оценка стабильности численности популяций мелких млекопитающих / И.А. Жигарев // Доклады Академии наук. - Федеральное государственное бюджетное учреждение" Российская академия наук", 2005. -Т. 403. - С. 843-846.
11. Захаров, В.М. и др. Изменение климата и популяционная динамика: возможные последствия (на примере мелких млекопитающих в Центральной Сибири) / В.М. Захаров, Б.И. Шефтель, С.Г. Дмитриев // Успехи современной биологии. - 2011. - Т. 131. - № 5. - С. 435-439.
12. Ивантер, Э.В., О.А. Жигальский. Опыт популяционного анализа механизмов динамики численности рыжей полевки на северном пределе ареала / Э.В. Ивантер, О.А. Жигальский // Зоологический журнал. - 2000. - Т. 79. - № 8. -С. 976-989.
13. Истомин, А.В. Климатические флуктуации и популяционная динамика ценозообразующих видов в эталонных лесных экосистемах Главного Русского водораздела / А.В. Истомин // Вестник Псковского государственного университета. Серия: Естественные и физико-математические науки. - 2007. - № 2. - С. 45-60.
14. Кошкина, Т.В. Характеристика популяционных циклов мелких грызунов Субарктики (на примере полевок и леммингов Кольского полуострова) / Т.В. Кошкина // Механизмы регуляции численности леммингов и полевок на Крайнем Севере. Владивосток. - 1980. - С. 77-31.
15. Кузнецова, Э.А. Изучение континентальности климата территории Сибири / Э.А. Кузнецова // Современные проблемы географии и геологии: к. -2017. - С. 287-289.
16. Кузякин, А.П. / А.П. Кузякин // Зоогеография СССР. - 1962. - Т. 59. -С. 3-182.
17. Куприянова, И.Ф. и др. Временные и пространственные компоненты изменчивости черепа обыкновенной бурозубки, Sorex araneus (INSECTIVORA). /
И.Ф. Куприянова, А.Ю. Пузаченко, А.К. Агаджанян // Зоологический журнал. -2003. - Т. 82. - № 7. - С. 839-851.
18. Кшнясев, И.А., Ю.А. Давыдова. Закономерности и особенности динамики населения мелких млекопитающих в среднеуральской южной тайге / И.А. Кшнясев, Ю.А. Давыдова // Современное состояние и перспективы развития ООПТ Урала: матер. научно-практич. конф., посвященной. - 2011. - С. 168-176.
19. Лаврова, М.Я., В.С. Зажигин. О систематике и биологии землероек Краснодарского края с оценкой их роли в лептоспирозных очагах / М.Я. Лаврова,
B.С. Зажигин // Зоологический журнал. - 1965. - Т. 44. - № 1. - С. 101-109.
20. Лаврова, М.Я. и др. О лептоспирозе у мелких насекомоядных в Шаховском районе Московской области / М.Я. Лаврова, А.П. Вишняков, Е.В. Прохорова // Зоологический журнал. - 1960. - Т. 39. - № 7. - С. 1069-1079.
21. Межжерин, В.А. Численность обыкновенной бурозубки (Sorex araneus L.) и ее изменения за 17 лет / В.А. Межжерин // Зоологический журнал. - 1960. -Т. 39. - № 7. - С. 1080-1087.
22. Монахов, В.Г. Сравнительная характеристика зимнего питания соболя (Martes zibellina) и лесной куницы (Martes martes, Carnivora, Mustelidae) в Приуралье / В.Г. Монахов // Зоологический журнал. - 2016. - Т. 95. - № 9. -
C. 1087-1095.
23. Наумов, Н.П. Изучение подвижности и численности мелких млекопитающих с помощью ловчих канавок / Н.П. Наумов // Вопросы краевой, общей и экспериментальной паразитологии и медицинской зоологии. - 1955a. -Т. 9. - С. 179-202.
24. Наумов, Н.П. Экология животных / Н.П. Наумов. - Советская наука, 1955b.
25. Новиков, Г.А. и др. Звери Ленинградской области:(Фауна, экология и практическое значение) / Г.А. Новиков, А.Э. Айрапетянц, Ю.Б. Пукинский, П.П. Стрелков, Е.К. Тимофеева. - Ленинград: Издательство Ленинградского университета, 1970. - 360 с.
26. Олсуфьев, Н.Г., Т.Н. Дунаева. Эпизоотология (природная очаговость) туляремии / Н.Г. Олсуфьев, Т.Н. Дунаева // Туляремия. М. - 1960. - С. 136-206.
27. Охотина, М.В., В.А. Костенко. Полиэтиленовая пленка-перспективный материал для изготовления ловчих заборчиков / М.В. Охотина, В.А. Костенко // Фауна и экология наземных позвоночных юга Дальнего Востока СССР. Владивосток. - 1974. - Т. 17. - № 120. - С. 193-196.
28. Попов, В.А. и др. Очерки по экологии землероек (Soricidae) Раифского леса (Татарская АССР) / В.А. Попов, Н.П. Воронов, Т.М. Кулаева // Известия Казанского филиала АН СССР. Серия биологических и сельскохозяйственных наук. - 1950. - № 2. - С. 173-208.
29. Пузаченко, А.Ю., И.Ф. Куприянова. Морфологическое разнообразие черепа и нижней челюсти трех видов бурозубок (Eulipotyphla, Богвх) на стадиях депрессий и пиков встречаемости / А.Ю. Пузаченко, И.Ф. Куприянова // Известия РАН. Серия биологическая. - 2023. - № Дополнительный выпуск 8. - С. 852-Б68.
30. Роговин, К.А., М.П. Мошкин. Авторегуляция численности в популяциях млекопитающих и стресс (штрихи к давно написанной картине) / К.А. Роговин, М.П. Мошкин // Журнал общей биологии. - 2007. - Т. 68. - № 4. - С. 244267.
31. Росгидромет. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2022 год. / Росгидромет. - Росгидромет. - Москва, 2023. - 104 с.
32. Росгидромет. Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации / Росгидромет. - Санкт-Петербург: Наукоемкие технологии, 2022. - 676 с.
33. Садыков, О.Ф., И.Е. Бененсон. Динамика численности мелких млекопитающих: концепции, гипотезы, модели / О.Ф. Садыков, И.Е. Бененсон. -1992.
34. Снигиревская, Е.М. Материалы по биологии размножения и колебаниям численности землероек в Башкирском заповеднике / Е.М. Снигиревская // Тр. Башкир. гос. заповедника. - 1947. - № 1. - С. 49-68.
35. Сыроечковский, Е.Е. и др. Центральносибирский биосферный заповедник: Комплексная эколого-географическая характеристика / Е.Е. Сыроечковский и др. // Охрана и рациональное использование фауны и экосистем Енисейского Севера. М. - 1988. - С. 5-41.
36. Третьяков, К.А. Влияние погоды на численность мелких млекопитающих на севере Новгородской области / К.А. Третьяков // Териофауна России и сопредельных территорий (VII Съезд териол. о-ва): материалы междунар. совещ. М. - 2003. - С. 356.
37. Тупикова, Н.В. Изучение размножения и возрастного состава популяций мелких млекопитающих / Н.В. Тупикова // Методы изучения природных очагов болезней человека. М.: Медицина. - 1964. - С. 154-191.
38. Формозов, А.Н. 1948. Мелкие грызуны и насекомоядные Шарьинского района Костромской области в период 1930-1940 гг / А.Н. Формозов // Материалы по грызунам. - 1976.
39. Формозов, А.Н. Снежный покров в жизни млекопитающих и птиц СССР / А.Н. Формозов // М.: Изд-во МОИП. - 1946.
40. Хляп, Л.А. и др. Значение разных видов землероек в природных очагах клещевого энцефалита / Л.А. Хляп, Л.Г. Емельянова, Б.И. Шефтель // Бюл. Моск. общ-ва испыт. природы. Отд. биол. - 1987. - Т. 92. - № 2. - С. 3-12.
41. Шефтель, Б., В. Якушов. Влияние потепления климата на наземные виды средней енисейской тайги / Б. Шефтель, В. Якушов // Сибирский экологический журнал. - 2022. - Т. 1. - С. 1-12.
42. Шефтель, Б.И. Методы учета численности мелких млекопитающих / Б.И. Шефтель // Russian journal of ecosystem ecology. - 2018. - № 3. - С. 1-21.
43. Шефтель, Б.И. Фауна наземных позвоночных животных государственного биосферного заповедника «Центральносибирский». Мелкие млекопитающие / Б.И. Шефтель // Труды государственного заповедника «Центральносибирский». - 2012. - № 2(4). - С. 68-77.
44. Шилов, И.А. Стресс как экологическое явление / И.А. Шилов // Зоол. журн. - 1984. - Т. 63. - № 6. - С. 805-812.
45. Якимова, А.Е. Мелкие млекопитающие в питании хищников европейской тайги / А.Е. Якимова // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. - 2012. - № 8-1. - С. 32-36.
46. Якушов, В.Д., Б.И. Шефтель. Связан ли эффект Читти с типами популяционной динамики? / В.Д. Якушов, Б.И. Шефтель // Доклады Российской академии наук. Науки о жизни. - 2020. - Т. 492. - № 1. - С. 251-254.
47. Anderson, R.M. Infectious disease agents and cyclic fluctuations in host abundance / R.M. Anderson // Mathematical theory of the dynamics of biological populations: based on the proceedings of a conference... organised by Inst. of Math and its Applic., Oxford, 1st-3rd July, 1980/edited by RW Hiorns, D. Cooke. - London; New York: Academic Press, 1981., 1981.
48. Anderson, R.M., R.M. May. Regulation and stability of host-parasite population interactions / R.M. Anderson, R.M. May // Journal of animal ecology. - 1978. - Т. 47. - № 1. - С. 219-247.
49. Anderson, R.M. Parasite pathogenicity and the depression of host population equilibria / R.M. Anderson // Nature. - 1979. - Т. 279. - № 5709. - С. 150-152.
50. Cameron, G.N., B.D. Eshelman. Growth and reproduction of hispid cotton rats (Sigmodon hispidus) in response to naturally occurring levels of dietary protein / G.N. Cameron, B.D. Eshelman // Journal of Mammalogy. - 1996. - Т. 77. - № 1. -С. 220-231.
51. Chr, N. Population cycles in voles and lemmings: density dependence and phase dependence in a stochastic world / N. Chr // Oikos. - 1999. - С. 427-461.
52. Christian, J.J., C.D. LeMunyan. Adverse effects of crowding on lactation and reproduction of mice and two generations of their progeny / J.J. Christian, C.D. LeMunyan // Endocrinology. - 1958. - Т. 63. - № 5. - С. 517-529.
53. Gulland, F.M.D. The impact of infectious diseases on wild animal populations: a review / F.M.D. Gulland // Ecology of infectious diseases in natural populations. - 1995. - Т. 1. - С. 20-51.
54. Hestbeck, J.B. Population regulation of cyclic mammals: the social fence hypothesis / J.B. Hestbeck // Oikos. - 1982. - С. 157-163.
55. Kassambara, A., F. Mundt. Package 'factoextra' / A. Kassambara, F. Mundt // Extract and visualize the results of multivariate data analyses. - 2017. - Т. 76. - № 2.
56. Lambin, X., I.M. Graham. Testing the specialist predator hypothesis for vole cycles / X. Lambin, I.M. Graham // Trends in Ecology & Evolution. - 2003. - Т. 18. -№ 10. - С. 493.
57. Lee, A.K., I.R. McDonald. Stress and population regulation in small mammals / A.K. Lee, I.R. McDonald // Oxford reviews of reproductive biology. - 1985.
- Т. 7. - С. 261-304.
58. Liang, H., Z. Zhang. Food restriction affects reproduction and survival of F1 and F2 offspring of Rat-like hamster (Cricetulus triton) / H. Liang, Z. Zhang // Physiology & Behavior. - 2006. - Т. 87. - № 3. - С. 607-613.
59. Lotka, A.J. Elements of physical biology / A.J. Lotka. - Williams & Wilkins,
1925.
60. Nazarychev, S.A. и др. Classification of time series using the Hurst exponent / S.A. Nazarychev, A.R. Zagretdinov, S.G. Ziganshin, Y.V. Vankov // Journal of Physics: Conference Series. - IOP Publishing, 2019. - Т. 1328. - С. 012056.
61. Pedersen, T. patchwork [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/thomasp85/patchwork.
62. Roesch, A., H. Schmidbauer. WaveletComp: Computational Wavelet Analysis / A. Roesch, H. Schmidbauer. - 2018.
63. Scott, M.E. An experimental and theoretical study of the dynamics of a mouse-nematode (Heligmosomoides polygyrus) interaction / M.E. Scott // Parasitology.
- 1990. - Т. 101. - № 1. - С. 75-92.
64. Selye, H. The effect of adaptation to various damaging agents on the female sex organs in the rat. / H. Selye. - 1939.
65. Volterra, V. Fluctuations in the abundance of a species considered mathematically / V. Volterra // Sotto lo stesso titolo furono poi pubblicate due lettere, una del LOTKA e una del VOLTERRA (Ibidem, vol. CXIX, 1927, pp. 12 13). - 1926. -Т. CXVIII. - С. 558-560.
66. Ward, I.L. The prenatal stress syndrome: current status / I.L. Ward // Psychoneuroendocrinology. - 1984. - T. 9. - № 1. - C. 3-11.
67. Aars, J., R.A. Ims. Intrinsic and climatic determinants of population demography: the winter dynamics of tundra voles / J. Aars, R.A. Ims // Ecology. - 2002.
- Vol. 83. - № 12. - P. 3449-3456.
68. Aitchison, C.W. The effect of snow cover on small animals / C.W. Aitchison // Snow ecology: an interdisciplinary examination of snow-covered ecosystems. Cambridge University Press, Cambridge. - 2001. - P. 229-265.
69. Anderson, R.M., R.M. May. Infectious Diseases and Population Cycles of Forest Insects / R.M. Anderson, R.M. May // Science. - 1980. - Vol. 210. - № 4470. -P. 658-661.
70. Balzter, H. Environmental change in Siberia: Earth observation, field studies and modelling / H. Balzter. - Springer Science & Business Media, 2010.
71. Barton, K., M.K. Barton. Package 'mumin' / K. Barton, M.K. Barton // Version. - 2015. - Vol. 1. - № 18. - P. 439.
72. Battisti, C. et al. An introduction to disturbance ecology / C. Battisti, G. Poeta, G. Fanelli // Cham: Springer. - 2016. - P. 13-29.
73. Beisner, B. et al. Alternative stable states in ecology / B. Beisner, D. Haydon, K. Cuddington // Frontiers in Ecology and the Environment. - 2003. - Vol. 1. - № 7. -P. 376-382.
74. Berglund, B.E. Human impact and climate changes—synchronous events and a causal link? / B.E. Berglund // Quaternary International. - 2003. - Vol. 105. - № 1.
- P. 7-12.
75. Berryman, A. Population cycles: the case for trophic interactions / A. Berryman. - Oxford University Press, 2002.
76. Berryman, A.A. What causes population cycles of forest Lepidoptera? / A.A. Berryman // Trends in Ecology & Evolution. - 1996. - Vol. 11. - № 1. - P. 28-32.
77. Berteaux, D. et al. Constraints to projecting the effects of climate change on mammals / D. Berteaux et al. // Climate Research. - 2006. - Vol. 32. - № 2. - P. 151158.
78. Bierman, S.M. et al. Changes over time in the spatiotemporal dynamics of cyclic populations of field voles (Microtus agrestis L.) / S.M. Bierman, J.P. Fairbairn, S.J. Petty, D.A. Elston, D. Tidhar, X. Lambin // The American Naturalist. - 2006. - Vol. 167.
- № 4. - P. 583-590.
79. Bj0rnstad, O. et al. A geographic gradient in small rodent density fluctuations: a statistical modelling approach / O. Bj0rnstad, W. Falck, N.C. Stenseth // Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. - 1995. -Vol. 262. - № 1364. - P. 127-133.
80. Bj0rnstad, O. et al. Cyclicity and stability of grey-sided voles, Clethrionomys rufocanus , of Hokkaido: spectral and principal components analyses / O. Bj0rnstad, S. Champely, N.C. Stenseth, T. Saitoh // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. - 1996. - Vol. 351. - № 1342.
- P. 867-875.
81. Boonstra, R., P.T. Boag. A test of the Chitty hypothesis: inheritance of life-history traits in meadow voles Microtus pennsylvanicus / R. Boonstra, P.T. Boag // Evolution. - 1987. - Vol. 41. - № 5. - P. 929-947.
82. Boonstra, R., F.H. Rodd. Regulation of breeding density in Microtus pennsylvanicus / R. Boonstra, F.H. Rodd // The Journal of Animal Ecology. - 1983. -P. 757-780.
83. Borzenkova, I.I., S.A. Brook. On impact of volcanic eruptions on the climate changes in the late-glaciate period through Holocene / I.I. Borzenkova, S.A. Brook // Trans State Hydrol Inst. - 1989. - Vol. 347. - P. 40-56.
84. Breiman, L. Random Forests / L. Breiman // Machine Learning. - 2001. -Vol. 45. - № 1. - P. 5-32.
85. Briske, D.D. et al. Nonequilibrium ecology and resilience theory / D.D. Briske, A.W. Illius, J.M. Anderies // Rangeland systems: Processes, management and challenges. - 2017. - P. 197-227.
86. Brommer, J.E. et al. The return of the vole cycle in southern Finland refutes the generality of the loss of cycles through 'climatic forcing' / J.E. Brommer, H.
Pietiainen, K. Ahola, P. Karell, T. Karstinen, H. Kolunen // Global Change Biology. -2010. - Vol. 16. - № 2. - P. 577-586.
87. Cazelles, B. et al. Wavelet analysis of ecological time series / B. Cazelles, M. Chavez, D. Berteaux, F. Menard, J.O. Vik, S. Jenouvrier, N.C. Stenseth // Oecologia. - 2008. - Vol. 156. - № 2. - P. 287-304.
88. Change, C. IPCC Fourth Assessment Report: Working Group I Report "The Physical Science Basis". IPCC Fourth Assessment Report / C. Change. - Cambridge University Press, Cambridge, 2007.
89. Chatfield, C., H. Xing. The analysis of time series: an introduction with R / C. Chatfield, H. Xing. - CRC press, 2019.
90. Chitty, D. Mortality among voles (Microtus agrestis) at Lake Vyrnwy, Montgomeryshire in 1936-9 / D. Chitty // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. - 1952. - Vol. 236. - № 638. - P. 505552.
91. Chitty, D. POPULATION PROCESSES IN THE VOLE AND THEIR RELEVANCE TO GENERAL THEORY / D. Chitty // Canadian Journal of Zoology. -1960. - Vol. 38. - № 1. - P. 99-113.
92. Chitty, D. Self-regulation of numbers through changers in viability / D. Chitty // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. - Cold Spring Harbor Laboratory Press, 1957. - Vol. 22. - P. 277-280.
93. Chitty, D. The natural selection of self-regulatory behaviour in animal populations. Proceedinigs of the Ecological Society Auistralia, 2, 51-78. Chitty, D.(1996) Do Lemmiiiin1gs Coininit Suticidle? Beauatiful Hvpotheses anid Ugly Falcts / D. Chitty // Oxford University Press, Oxford. Chitty, D. & Phipps, E.,(1966) Seasonal changes in survival in mixed populations of two voles. Journ 11al of Aniinal Ecol-ogy. - 1967. -Vol. 35. - P. 313-331.
94. Christian, J.J. Endocrine adaptive mechanisms and the physiologic regulation of population growth / J.J. Christian // Physiol. Mammal. - 1963. - Vol. 1. -P. 189-353.
95. Christian, J.J. The adreno-pituitary system and population cycles in mammals / J.J. Christian // Journal of Mammalogy. - 1950. - Vol. 31. - № 3. - P. 247259.
96. Churchfield, S. Population dynamics and the seasonal fluctuations in numbers of the common shrew in Britain / S. Churchfield // Acta Theriologica. - 1980. -Vol. 25. - № 34. - P. 415-424.
97. Collie, J.S. et al. Regime shifts: can ecological theory illuminate the mechanisms? / J.S. Collie, K. Richardson, J.H. Steele // Progress in Oceanography. -2004. - Vol. 60. - № 2-4. - P. 281-302.
98. Cornulier, T. et al. Europe-Wide Dampening of Population Cycles in Keystone Herbivores / T. Cornulier et al. // Science. - 2013. - Vol. 340. - № 6128. -P. 63-66.
99. Daubechies, I. Ten lectures on wavelets. SIAM monographs / I. Daubechies // Philadelphia, PA: SIAM. Crossref. - 1992.
100. Druckenmiller, M.L. et al. State of the Climate in 2020 / M.L. Druckenmiller, T. Moon, R. Thoman // Bull. Am. Meteor. Soc. - 2021. - Vol. 102. -P. S263-S315.
101. Duchesne, D. et al. Habitat selection, reproduction and predation of wintering lemmings in the Arctic / D. Duchesne, G. Gauthier, D. Berteaux // Oecologia. - 2011. - Vol. 167. - № 4. - P. 967-980.
102. Ehrich, D. et al. Documenting lemming population change in the Arctic: Can we detect trends? / D. Ehrich et al. // Ambio. - 2020. - Vol. 49. - № 3. - P. 786-800.
103. Ekerholm, P. et al. Long-term dynamics of voles and lemmings at the timberline and above the willow limit as a test of hypotheses on trophic interactions / P. Ekerholm, L. Oksanen, T. Oksanen // Ecography. - 2001. - Vol. 24. - № 5. - P. 555-568.
104. Elton, C. Voles, mice and lemmings. Problems in population dynamics. / C. Elton // Nature. - 1943. - № 152. - P. 391-397.
105. Elton, C.S. Periodic fluctuations in the numbers of animals: their causes and effects / C.S. Elton // Journal of Experimental Biology. - 1924. - Vol. 2. - № 1. - P. 119163.
106. Erdakov, L.N. et al. The Cyclicity in the Dynamics of Different Populations of the Common Shrew / L.N. Erdakov, V.V. Panov, Yu.N. Litvinov // Russian Journal of Ecology. - 2019. - Vol. 50. - № 6. - P. 551-559.
107. Esper, J. et al. 1200 years of regular outbreaks in alpine insects / J. Esper, U. Büntgen, D.C. Frank, D. Nievergelt, A. Liebhold // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. - 2007. - Vol. 274. - № 1610. - P. 671-679.
108. Fanelli, G. et al. Random forests for real time 3d face analysis / G. Fanelli, M. Dantone, J. Gall, A. Fossati, L. Van Gool // International journal of computer vision. - 2013. - Vol. 101. - P. 437-458.
109. Finerty, J.P. The population ecology of cycles in small mammals / J.P. Finerty. - Yale University Press New Haven, 1980.
110. Freund, Y., R.E. Schapire. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting / Y. Freund, R.E. Schapire // Journal of computer and system sciences. - 1997. - Vol. 55. - № 1. - P. 119-139.
111. Friedman, J. et al. Additive logistic regression: a statistical view of boosting (with discussion and a rejoinder by the authors) / J. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani // The annals of statistics. - 2000. - Vol. 28. - № 2. - P. 337-407.
112. Friedman, J.H. Greedy function approximation: a gradient boosting machine / J.H. Friedman // Annals of statistics. - 2001. - P. 1189-1232.
113. Fritts, H.C. Dendroclimatology and dendroecology / H.C. Fritts // Quaternary Research. - 1971. - Vol. 1. - № 4. - P. 419-449.
114. Fuller, W.A. Winter ecology of lemmings and fluctuations of their populations / W.A. Fuller // Terre et la Vie. - 1967. - Vol. 2. - P. 97-115.
115. Gabor, D. Theory of communication. J Inst Electr Eng-Part III / D. Gabor // Radio Commun Eng. - 1946. - Vol. 93. - P. 429-457.
116. Gandin, L.S. et al. Statistical structure of meteorological fields / L.S. Gandin, R. Celnai, V.I. Zakhariyev // Az Orszagos Meteorologiai Szolgalat, Budapest. - 1976. -Vol. 364.
117. Gao, C. et al. The 1452 or 1453 A.D. Kuwae eruption signal derived from multiple ice core records: Greatest volcanic sulfate event of the past 700 years / C. Gao et al. // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. - 2006. - Vol. 111. - № D12.
118. Gouveia, A. et al. Long-term pattern of population dynamics in the field vole from central Europe: cyclic pattern with amplitude dampening / A. Gouveia, V. Bejcek, J. Flousek, F. Sedlacek, K. St'astny, J. Zima, N.G. Yoccoz, N.Chr. Stenseth, E. Tkadlec // Population Ecology. - 2015. - Vol. 57. - № 4. - P. 581-589.
119. Graham, I.M., X. Lambin. The impact of weasel predation on cyclic field-vole survival: the specialist predator hypothesis contradicted / I.M. Graham, X. Lambin // Journal of Animal Ecology. - 2002. - Vol. 71. - № 6. - P. 946-956.
120. Groisman, P.Y., G. Gutman. Regional environmental changes in Siberia and their global consequences / P.Y. Groisman, G. Gutman. - Springer Science & Business Media, 2012. - 366 p.
121. Groisman, P.Ya. et al. Climate Changes in Siberia / P.Ya. Groisman et al. // Regional Environmental Changes in Siberia and Their Global Consequences : Springer Environmental Science and Engineering / eds. P.Ya. Groisman, G. Gutman. - Dordrecht: Springer Netherlands, 2013. - P. 57-109.
122. Gunderson, L.H. et al. Foundations of ecological resilience / L.H. Gunderson, C.R. Allen, C.S. Holling. - Island Press, 2012. - 496 p.
123. Hansen, L.K., P. Salamon. Neural network ensembles / L.K. Hansen, P. Salamon // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1990. -Vol. 12. - № 10. - P. 993-1001.
124. Hanski, I., H. Henttonen. Population cycles of small rodents in Fennoscandia / I. Hanski, H. Henttonen // Population Cycles. The case for trophic interactions. - 2002.
- P. 44-68.
125. Hanski, I., H. Henttonen. Predation on competing rodent species: a simple explanation of complex patterns / I. Hanski, H. Henttonen // Journal of Animal Ecology.
- 1996. - P. 220-232.
126. Hanski, I. et al. Population oscillations of boreal rodents: regulation by mustelid predators leads to chaos / I. Hanski, P. Turchin, E. Korpimaki, H. Henttonen // Nature. - 1993. - Vol. 364. - № 6434. - P. 232-235.
127. Hanski, I. et al. Small-rodent dynamics and predation / I. Hanski, H. Henttonen, E. Korpimaki, L. Oksanen, P. Turchin // Ecology. - 2001. - Vol. 82. - № 6. - P. 1505-1520.
128. Hansson, L. Cycles and travelling waves in rodent dynamics: a comparison / L. Hansson // Acta Theriologica. - 2002a. - Vol. 47. - № S1. - P. 9-22.
129. Hansson, L. Dynamics and trophic interactions of small rodents: landscape or regional effects on spatial variation? / L. Hansson // Oecologia. - 2002b. - Vol. 130. -№ 2. - P. 259-266.
130. Hansson, L. Habitat, food and population dynamics of the field vole Microtus agrestis (L.) in south Sweden / L. Hansson // Viltrevy. - 1971. - № 8. - P. 267378.
131. Hansson, L., H. Henttonen. Gradients in density variations of small rodents: the importance of latitude and snow cover / L. Hansson, H. Henttonen // Oecologia. -1985. - Vol. 67. - P. 394-402.
132. Hansson, L., H. Henttonen. Rodent dynamics as community processes / L. Hansson, H. Henttonen // Trends in Ecology & Evolution. - 1988. - Vol. 3. - № 8. -P. 195-200.
133. Hein, S., J. Jacob. Population recovery of a common vole population ( Microtus arvalis ) after population collapse / S. Hein, J. Jacob // Pest Management Science. - 2019. - Vol. 75. - № 4. - P. 908-914.
134. Henttonen, H., H. Wallgren. Small rodent dynamics and communities in the birch forest zone of northern Fennoscandia / H. Henttonen, H. Wallgren // Nordic mountain birch ecosystems. UNESCO, Paris and Parthenon Publishing Group, New York and London/Ed. Wielgolaski, FE. - 2001.
135. Hodgson, D. et al. What do you mean,'resilient'? / D. Hodgson, J.L. McDonald, D.J. Hosken // Trends in ecology & evolution. - 2015. - Vol. 30. - № 9. -P. 503-506.
136. Holling, C.S. Engineering resilience versus ecological resilience / C.S. Holling // Engineering within ecological constraints. - 1996. - Vol. 31. - № 1996. -P. 32.
137. Hornfeldt, B. Long-term decline in numbers of cyclic voles in boreal Sweden: analysis and presentation of hypotheses / B. Hornfeldt // Oikos. - 2004. -Vol. 107. - № 2. - P. 376-392.
138. Huitu, O. et al. Phase dependence in winter physiological condition of cyclic voles / O. Huitu, I. Jokinen, E. Korpimaki, E. Koskela, T. Mappes // Oikos. - 2007. -Vol. 116. - № 4. - P. 565-577.
139. Hurst, H.E. Long-Term Storage Capacity of Reservoirs / H.E. Hurst // Transactions of the American Society of Civil Engineers. - 1951. - Vol. 116. - № 1. -P. 770-799.
140. Ims, R.A. et al. Collapsing population cycles / R.A. Ims, J.-A. Henden, S.T. Killengreen // Trends in Ecology & Evolution. - 2008. - Vol. 23. - № 2. - P. 79-86.
141. IPCC, A. Climate change 2013: the physical science basis / A. IPCC // Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. - 2013. - Vol. 1535.
142. Ives, A.R., S.R. Carpenter. Stability and Diversity of Ecosystems / A.R. Ives, S.R. Carpenter // Science. - 2007. - Vol. 317. - № 5834. - P. 58-62.
143. Jiménez, M.G. et al. Prediction of mosquito species and population age structure using mid-infrared spectroscopy and supervised machine learning / M.G. Jiménez et al. // Wellcome open research. - 2019. - Vol. 4.
144. Juday, G. et al. Arctic climate impact assessment / G. Juday, V. Barber, E.A. Vaganov, T.S. Rupp, S. Sparrow, J. Yarie. - Cambridge: Cambridge University Press, 2004.
145. Kameneva, P. et al. Serotonin limits generation of chromaffin cells during adrenal organ development / P. Kameneva et al. // Nature communications. - 2022. -Vol. 13. - № 1. - P. 2901.
146. Kausrud, K. et al. Linking climate change to lemming cycles / K. Kausrud, A. Mysterud, H. Steen // Linking climate change to lemming cycles. - 2008. - P. 93-97.
147. Keith, L.B. Role of food in hare population cycles / L.B. Keith // Oikos. -1983. - P. 385-395.
148. Kendall, B.E. et al. Why do population cycle? A synthesis of statistical and mechanistic modelling approaches / B.E. Kendall, C.J. Briggs, W.W. Murdoch, P. Turchin, S.P. Ellner, E. McCauley, R.M. Nisbet, S.N. Wood // Ecology. - 1999. - Vol. 80. - № 6. - P. 1789-1805.
149. Khmelevtsov, S.S. Volcanos. Stratospheric Aerosol and the Earth Climate / S.S. Khmelevtsov // Leningrad, Gidrometeoizdat. - 1986.
150. Korpela, K. et al. Nonlinear effects of climate on boreal rodent dynamics: mild winters do not negate high-amplitude cycles / K. Korpela et al. // Global Change Biology. - 2013. - Vol. 19. - № 3. - P. 697-710.
151. Korslund, L., H. Steen. Small rodent winter survival: snow conditions limit access to food resources / L. Korslund, H. Steen // Journal of Animal ecology. - 2006. -P. 156-166.
152. Kowarik, A., M. Templ. Imputation with the R Package VIM / A. Kowarik, M. Templ // Journal of statistical software. - 2016. - Vol. 74. - P. 1-16.
153. Krebs, C.J., J.H. Myers. Population cycles in small mammals / C.J. Krebs, J.H. Myers // Advances in ecological research. - 1974. - Vol. 8. - P. 267-399.
154. Krebs, C.J. Population fluctuations in rodents / C.J. Krebs. - University of Chicago Press, 2019.
155. Krishnan, R. et al. Assessment of climate change over the Indian region: a report of the ministry of earth sciences (MOES), government of India / R. Krishnan, J. Sanjay, C. Gnanaseelan, M. Mujumdar, A. Kulkarni, S. Chakraborty. - Springer Nature, 2020.
156. Kromer, B. Radiocarbon and dendrochronology / B. Kromer // Dendrochronologia. - 2009. - Vol. 27. - № 1. - P. 15-19.
157. Lambin, X. et al. Vole population cycles in northern and southern Europe: Is there a need for different explanations for single pattern? / X. Lambin, V. Bretagnolle, N.G. Yoccoz // Journal of Animal Ecology. - 2006. - Vol. 75. - № 2. - P. 340-349.
158. Lau, K.-M., H. Weng. Climate signal detection using wavelet transform: How to make a time series sing / K.-M. Lau, H. Weng // Bulletin of the American meteorological society. - 1995. - Vol. 76. - № 12. - P. 2391-2402.
159. Le, S. et al. FactoMineR: an R package for multivariate analysis / S. Le, J. Josse, F. Husson // Journal of statistical software. - 2008. - Vol. 25. - P. 1-18.
160. Lidicker, W.Z. Regulation of Numbers in an Island Population of the California Vole, A Problem in Community Dynamics / W.Z. Lidicker // Ecological Monographs. - 1973. - Vol. 43. - № 3. - P. 271-302.
161. Lindström, E.R., B. Hörnfeldt. Vole cycles, snow depth and fox predation / E.R. Lindström, B. Hörnfeldt // Oikos. - 1994. - Vol. 70. - № 1. - P. 156-160.
162. Lindström, J. et al. From arctic lemmings to adaptive dynamics: Charles Elton's legacy in population ecology / J. Lindström, E. Ranta, H. Kokko, P. Lundberg, V. Kaitala // Biological Reviews. - 2001. - Vol. 76. - № 1. - P. 129-158.
163. Liu, P.C. Wavelet spectrum analysis and ocean wind waves / P.C. Liu // Wavelet analysis and its applications. - Elsevier, 1994. - Vol. 4. - P. 151-166.
164. Liu, X. et al. Quantification and purification of mulberry anthocyanins with macroporous resins / X. Liu, G. Xiao, W. Chen, Y. Xu, J. Wu // Journal of Biomedicine and Biotechnology. - 2004. - Vol. 2004. - № 5. - P. 326.
165. Ludwig, G.X. et al. Short- and long-term population dynamical consequences of asymmetric climate change in black grouse / G.X. Ludwig, R. V. Alatalo, P. Helle, H. Linden, J. Lindström, H. Siitari // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. - 2006. - Vol. 273. - № 1597. - P. 2009-2016.
166. MacGillivray, C.W. et al. Testing predictions of the resistance and resilience of vegetation subjected to extreme events / C.W. MacGillivray, J.P. Grime, T.I.S.P. (ISP) Team // Functional Ecology. - 1995. - P. 640-649.
167. MacLean Jr, S.F. et al. Population cycles in arctic lemmings: winter reproduction and predation by weasels / S.F. MacLean Jr, B.M. Fitzgerald, F.A. Pitelka // Arctic and Alpine Research. - 1974. - Vol. 6. - № 1. - P. 1-12.
168. Mahmoud, S.H., T.Y. Gan. Impact of anthropogenic climate change and human activities on environment and ecosystem services in arid regions / S.H. Mahmoud, T.Y. Gan // Science of the Total Environment. - 2018. - Vol. 633. - P. 1329-1344.
169. Mailund, T. Functional Programming: purrr / T. Mailund // R 4 Data Science Quick Reference. - Berkeley, CA: Apress, 2022. - P. 89-110.
170. Majchrzak, Y.N. et al. Balancing food acquisition and predation risk drives demographic changes in snowshoe hare population cycles / Y.N. Majchrzak et al. // Ecology Letters. - 2022. - Vol. 25. - № 4. - P. 981-991.
171. Mallat, S. A wavelet tour of signal processing / S. Mallat. - Elsevier, 1999.
172. Marchand, P.J. An index for evaluating the temperature stability of a subnivean environment / P.J. Marchand // The Journal of Wildlife Management. - 1982.
- Vol. 46. - № 2. - P. 518-520.
173. Marchand, P.J. Life in the cold: an introduction to winter ecology / P.J. Marchand. - UPNE, 2014.
174. Masson-Delmotte, V. et al. Climate change 2021: the physical science basis / V. Masson-Delmotte et al. // Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. - 2021. - Vol. 2.
175. Mayer, A.L., M. Rietkerk. The dynamic regime concept for ecosystem management and restoration / A.L. Mayer, M. Rietkerk // BioScience. - 2004. - Vol. 54.
- № 11. - P. 1013-1020.
176. McCafferty, D.J. et al. Winter microclimate of field voles (Microtus agrestis) in SW Scotland / D.J. McCafferty, J.B. Moncrieff, I.R. Taylor // Journal of Thermal Biology. - 2003. - Vol. 28. - № 5. - P. 397-401.
177. McCook, L.J. Macroalgae, nutrients and phase shifts on coral reefs: scientific issues and management consequences for the Great Barrier Reef / L.J. McCook // Coral Reefs. - 1999. - Vol. 18. - № 4. - P. 357-367.
178. McKay, G.A., D.M. Gray. The distribution of snowcover / G.A. McKay, D.M. Gray // Handbook of snow. - 1981. - Vol. 153. - P. 190.
179. McLeod, A.I. Kendall rank correlation and Mann-Kendall trend test / A.I. McLeod // R package Kendall. - 2005. - Vol. 602. - P. 1-10.
180. Medvedkov, A.A. Geoenvironmental response of the Yenisei Siberia mid-taiga landscapes to global warming during late XX-early XXI centuries / A.A. Medvedkov // Water Resources. - 2015. - Vol. 42. - № 7. - P. 922-931.
181. Merritt, J.F., J.M. Merritt. Population ecology and energy relationships of Clethrionomys gapperi in a Colorado subalpine forest / J.F. Merritt, J.M. Merritt // Journal of Mammalogy. - 1978. - Vol. 59. - № 3. - P. 576-598.
182. Merritt, J.F. Winter ecology of small mammals / J.F. Merritt // (No Title). -
1984.
183. Moran, P.A. The statistical analysis of the Canadian lynx cycle. / P.A. Moran // Australian Journal of Zoology. - 1953. - Vol. 1. - № 3. - P. 291-298.
184. Moss, R., A. Watson. Population cycles in birds of the grouse family (Tetraonidae) / R. Moss, A. Watson. - 2001.
185. Myers, J.H., J.S. Cory. Population Cycles in Forest Lepidoptera Revisited / J.H. Myers, J.S. Cory // Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. - 2013.
- Vol. 44. - № 1. - P. 565-592.
186. Myers, J.H. Population cycles: generalities, exceptions and remaining mysteries / J.H. Myers // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. - 2018.
- Vol. 285. - № 1875. - P. 20172841.
187. Natekin, A., A. Knoll. Gradient boosting machines, a tutorial / A. Natekin, A. Knoll // Frontiers in neurorobotics. - 2013. - Vol. 7. - P. 21.
188. National Centers for Enviromental Information. Why use temperature anomalies (departure from average) and not absolute measurements? / National Centers for Enviromental Information. - 2024.
189. Nystrom, M. et al. Coral reef disturbance and resilience in a humandominated environment / M. Nystrom, C. Folke, F. Moberg // Trends in ecology & evolution. - 2000. - Vol. 15. - № 10. - P. 413-417.
190. Oliver, T.H. et al. Biodiversity and resilience of ecosystem functions / T.H. Oliver et al. // Trends in ecology & evolution. - 2015. - Vol. 30. - № 11. - P. 673-684.
191. Ortiz, A.M.D. et al. A review of the interactions between biodiversity, agriculture, climate change, and international trade: research and policy priorities /
A.M.D. Ortiz, C.L. Outhwaite, C. Dalin, T. Newbold // One Earth. - 2021. - Vol. 4. -№ 1. - P. 88-101.
192. Patin, R. et al. Identifying stationary phases in multivariate time series for highlighting behavioural modes and home range settlements / R. Patin, M. Etienne, E. Lebarbier, S. Chamaillé-Jammes, S. Benhamou // Journal of Animal Ecology. - 2020. -Vol. 89. - № 1. - P. 44-56.
193. Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Machine learning in Python / F. Pedregosa et al. // the Journal of machine Learning research. - 2011. - Vol. 12. - P. 2825-2830.
194. Pomeroy, J.W., E. Brun. Physical properties of snow / J.W. Pomeroy, E. Brun // Snow ecology: An interdisciplinary examination of snow-covered ecosystems. -2001. - Vol. 45. - P. 118.
195. Popova, V.V., A.B. Shmakin. The influence of seasonal climatic parameters on the permafrost thermal regime, West Siberia, Russia / V.V. Popova, A.B. Shmakin // Permafrost and Periglacial Processes. - 2009. - Vol. 20. - № 1. - P. 41-56.
196. Potts, G.R., N.J. Aebischer. Population dynamics of the Grey Partridge Perdix perdix 1793-1993: monitoring, modelling and management / G.R. Potts, N.J. Aebischer // Ibis. - 1995. - Vol. 137. - № s1.
197. Poveda, J. et al. Biological control of plant-parasitic nematodes by filamentous fungi inducers of resistance: Trichoderma, mycorrhizal and endophytic fungi / J. Poveda, P. Abril-Urias, C. Escobar // Frontiers in Microbiology. - 2020. - Vol. 11. -P. 992.
198. Prokhorenkova, L. et al. CatBoost: unbiased boosting with categorical features / L. Prokhorenkova, G. Gusev, A. Vorobev, A.V. Dorogush, A. Gulin // Advances in neural information processing systems. - 2018. - Vol. 31.
199. Putkonen, J., G. Roe. Rain-on-snow events impact soil temperatures and affect ungulate survival / J. Putkonen, G. Roe // Geophysical Research Letters. - 2003. -Vol. 30. - № 4. - P. 2002GL016326.
200. Reid, D.G., C.J. Krebs. Limitations to collared lemming population growth in winter / D.G. Reid, C.J. Krebs // Canadian Journal of Zoology. - 1996. - Vol. 74. -№ 7. - P. 1284-1291.
201. Reid, D.G. et al. Lemming winter habitat choice: a snow-fencing experiment / D.G. Reid, F. Bilodeau, C.J. Krebs, G. Gauthier, A.J. Kenney, B.S. Gilbert, M.C.-Y. Leung, D. Duchesne, E. Hofer // Oecologia. - 2012. - Vol. 168. - № 4. - P. 935-946.
202. Royama, T. Analytical population dynamics / T. Royama. - Springer Science & Business Media, 2012.
203. Rozemberczki, B. et al. The Shapley Value in Machine Learning / B. Rozemberczki et al. arXiv:2202.05594 [cs]. - arXiv, 2022.
204. Saitoh, T. et al. Effects of regime shifts on the population dynamics of the grey-sided vole in Hokkaido, Japan / T. Saitoh, B. Cazelles, J.O. Vik, H. Viljugrein, N.C. Stenseth // Climate Research. - 2006. - Vol. 32. - № 2. - P. 109-118.
205. Saitoh, T. et al. The population dynamics of the vole Clethrionomys rufocanus in Hokkaido, Japan / T. Saitoh, N.C. Stenseth, O.N. Bj0rnstad // Population Ecology. - 1998. - Vol. 40. - № 1. - P. 61-76.
206. Sakamoto, S. et al. Comparison between short-term food restriction and exercise on whole body glucose disposal in high-fat fed rats / S. Sakamoto, T. Muto, M. Yokota, N. Ishimura, Y. Niwa, N. Harada, K. Okada, Y. Nakaya // Journal of Medical Investigation. - 2000. - Vol. 47. - № 3/4. - P. 138-144.
207. Sanecki, G.M. et al. The Characteristics and Classification of Australian Snow Cover: an Ecological Perspective / G.M. Sanecki, K. Green, H. Wood, D. Lindenmayer // Arctic, Antarctic, and Alpine Research. - 2006. - Vol. 38. - № 3. -P. 429-435.
208. Schapire, R.E. The Boosting Approach to Machine Learning: An Overview / R.E. Schapire // Nonlinear Estimation and Classification : Lecture Notes in Statistics / coll. P. Bickel et al.; eds. D.D. Denison et al. - New York, NY: Springer New York, 2003. - Vol. 171. - P. 149-171.
209. Selâs, V. et al. Voles and climate in Norway: Is the abundance of herbivorous species inversely related to summer temperature? / V. Selâs, E. Framstad, G.A. Sonerud, P. Wegge, 0. Wiig // Acta oecologica. - 2019. - Vol. 95. - P. 93-99.
210. SHAP documentation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// shap.readthedocs.io/en/latest/.
211. Sheftel, B.I. Long-term and seasonal dynamics of shrews in Central Siberia / B.I. Sheftel // Annales Zoologici Fennici. - JSTOR, 1989. - P. 357-369.
212. Sheftel, B.I. Role of different mechanisms in type determination of population dynamics for small mammals from boreal forestry zone / B.I. Sheftel // Biological diversity and nature conservation: theory and practice for teaching. - 2010. -P. 130-143.
213. Sheppard, P.R. Dendroclimatology: extracting climate from trees / P.R. Sheppard // WIREs Climate Change. - 2010. - Vol. 1. - № 3. - P. 343-352.
214. Sherstyukov, B.G. et al. NEESPI Science and Data Support Center for Hydrometeorological Information in Obninsk, Russia / B.G. Sherstyukov, V.N. Razuvaev, O.N. Bulygina, P.Y. Groisman // Environmental Research Letters. - 2007. -Vol. 2. - № 4. - P. 045010.
215. Shishov, V.V., E.A. Vaganov. Dendroclimatological Evidence of Climate Changes Across Siberia / V.V. Shishov, E.A. Vaganov // Environmental Change in Siberia : Advances in Global Change Research / ed. H. Balzter. - Dordrecht: Springer Netherlands, 2010. - Vol. 40. - P. 101-114.
216. Shu, C., D.H. Burn. Artificial neural network ensembles and their application in pooled flood frequency analysis / C. Shu, D.H. Burn // Water Resources Research. - 2004. - Vol. 40. - № 9. - P. 2003WR002816.
217. Sikes, R.S., W.L. Gannon. Guidelines of the American Society of Mammalogists for the use of wild mammals in research / R.S. Sikes, W.L. Gannon // Journal of mammalogy. - 2011. - Vol. 92. - № 1. - P. 235-253.
218. Skendzic, S. et al. The impact of climate change on agricultural insect pests / S. Skendzic, M. Zovko, I.P. Zivkovic, V. Lesic, D. Lemic // Insects. - 2021. - Vol. 12. - № 5. - P. 440.
219. Solonen, T. Are vole-eating owls affected by mild winters in southern Finland? / T. Solonen // Ornis Fennica. - 2004. - Vol. 81. - № 2. - P. 65-74.
220. Solonen, T. Has owl prey availability deteriorated due to mild winters in southern Finland / T. Solonen // Linnut. - 2001. - Vol. 36. - № 2. - P. 6-9.
221. Solonen, T. Overwinter population change of small mammals in southern Finland / T. Solonen // Annales Zoologici Fennici. - JSTOR, 2006. - P. 295-302.
222. S0rensen, O.J. et al. Possible impact of winter conditions and summer temperature on bank vole (Myodes glareolus) population fluctuations in Central Norway / O.J. S0rensen, P.F. Moa, B.-R. Hagen, V. Selas // Ethology Ecology & Evolution. -2022. - P. 1-17.
223. Steele, J.H. Regime shifts in marine ecosystems / J.H. Steele // Ecological Applications. - 1998. - Vol. 8. - № sp1. - P. S33-S36.
224. Steen, H. et al. Spatial and Temporal Patterns of Small-Rodent Population Dynamics at a Regional Scale / H. Steen, R.A. Ims, G.A. Sonerud // Ecology. - 1996. -Vol. 77. - № 8. - P. 2365-2372.
225. Stenseth, N.C. et al. A gradient from stable to cyclic populations of Clethrionomys rufocanus in Hokkaido, Japan / N.C. Stenseth, O.N. Bj0rnstad, T. Saitoh // Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. - 1996a. -Vol. 263. - № 1374. - P. 1117-1126.
226. Stenseth, N.C. et al. Is spacing behaviour coupled with predation causing the micro tine density cycle? A synthesis of current process-oriented and pattern-oriented studies / N.C. Stenseth, O. Bj0rnstad, W. Falck // Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. - 1996b. - Vol. 263. - № 1376. - P. 1423-1435.
227. Stenseth, N.C. The history of lemming research: from the Nordic Sagas to The Biology of Lemmings. / N.C. Stenseth // The biology of lemming. - 1993. - P. 3-34.
228. Stoica, P., R.L. Moses. Spectral analysis of signals / P. Stoica, R.L. Moses. - Pearson Prentice Hall Upper Saddle River, NJ, 2005. - 447 p.
229. Sundell, J., K. Norrdahl. Body size-dependent refuges in voles: an alternative explanation of the Chitty effect / J. Sundell, K. Norrdahl // Annales Zoologici Fennici. - JSTOR, 2002. - P. 325-333.
230. Templ, M., P. Filzmoser. Visualization of missing values using the R-package VIM / M. Templ, P. Filzmoser // Reserach report cs-2008-1, Department of Statistics and Probability Therory, Vienna University of Technology. - 2008.
231. Tkadlec, E., N.Chr. Stenseth. A new geographical gradient in vole population dynamics / E. Tkadlec, N.Chr. Stenseth // Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. - 2001. - Vol. 268. - № 1476. - P. 1547-1552.
232. Turchin, P. Chaos and stability in rodent population dynamics: evidence from non-linear time-series analysis / P. Turchin // Oikos. - 1993. - P. 167-172.
233. Van Nes, E.H., M. Scheffer. Slow Recovery from Perturbations as a Generic Indicator of a Nearby Catastrophic Shift / E.H. Van Nes, M. Scheffer // The American Naturalist. - 2007. - Vol. 169. - № 6. - P. 738-747.
234. Vannari, P.I. Meteorological networks in Russia and other countries / P.I. Vannari // Meteorological Papers in the Memory of the Chief of the Meteorological Committee of Imperator Russian Geography Society AI Voeikov. - 1911. - Vol. 1. -P. 51-64.
235. Vinnikov, K.Y. et al. Empirical data on contemporary global climate changes (temperature and precipitation) / K.Y. Vinnikov, P.Y. Groisman, K.M. Lugina // Journal of Climate. - 1990. - Vol. 3. - № 6. - P. 662-677.
236. Vinogradov, V.V. Long-term dynamics of mouse-like rodents population size in dark coniferous forest of the East Sayan mountains / V.V. Vinogradov // Russian Journal of Theriology. - 2009. - Vol. 8. - № 2. - P. 97-106.
237. Walker, B. et al. Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems / B. Walker, C.S. Holling, S.R. Carpenter, A. Kinzig // Ecology and society. - 2004. - Vol. 9. - № 2.
238. White, T.C.R. What has stopped the cycles of sub-Arctic animal populations? Predators or food? / T.C.R. White // Basic and Applied Ecology. - 2011. -Vol. 12. - № 6. - P. 481-487.
239. Wickham, H., M. Girlich. R for data science / H. Wickham, M. Girlich. -O'Reilly Media, Inc., 2022.
240. Wise, J. The autocorrelation function and the spectral density function / J. Wise // Biometrika. - 1955. - Vol. 42. - № 1/2. - P. 151-159.
241. Yakushov, V.D., B.I. Sheftel. Are populationc cycles recovering? / V.D. Yakushov, B.I. Sheftel // Integrative Zooogy. - 2024. - Vol. 19. - № 3. - P. 538-547.
242. Yoccoz, N.G. et al. Effects of food addition on the seasonal density-dependent structure of bank vole Clethrionomys glareolus populations / N.G. Yoccoz, N. Chr, H. Henttonen, A.-C. Prévot-Julliard // Journal of Animal Ecology. - 2001. - P. 713720.
243. Zakharov, V.M. et al. Developmental stability and population dynamics in the common shrew, Sorex araneus / V.M. Zakharov, E. Pankakoski, B.I. Sheftel, A. Peltonen, I. Hanski // The American Naturalist. - 1991. - Vol. 138. - № 4. - P. 797-810.
244. Zakharov, V.M. et al. Developmental Stability, Population Dynamics, and Climate Change, with Particular Reference to the Common Shrew (Sorex areneus L. 1758) in Central Siberia / V.M. Zakharov, I.E. Trofimov, V.D. Yakushov, B.I. Sheftel // Biology Bulletin. - 2023. - Vol. 50. - № S1. - P. S19-S24.
245. Zakharov, V.M. et al. Fluctuating asymmetry and population dynamics of the common shrew, Sorex araneus, in Central Siberia under climate change conditions / V.M. Zakharov, I.E. Trofimov, B.I. Sheftel // Symmetry. - 2020. - Vol. 12. - № 12. -P. 1960.
246. Zheng, K. et al. Impacts of climate change and anthropogenic activities on vegetation change: Evidence from typical areas in China / K. Zheng, L. Tan, Y. Sun, Y. Wu, Z. Duan, Y. Xu, C. Gao // Ecological indicators. - 2021. - Vol. 126. - P. 107648.
247. Zubakov, V.A., I.I. Borzenkova. Global palaeoclimate of the late Cenozoic / V.A. Zubakov, I.I. Borzenkova. - Elsevier, 1990.
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. Анализ климатических изменений (исходный код)
1.1. Импорт и очистка метеоданных
# Импорт и очистка данных -------------------------------------------------
library(tidyverse)
library(readxl) library(plotly)
library(VIM) # использовал для визуализации пропусков library(imputeTS) # Для интерполяции пропусков
# Функции -----------------------------------------------------------------
read_files <- function(x){
df <- read_excel(x) |>
mutate(Local_time = as_datetime(Local_time, format = "%d.%m.%Y %R")) |> mutate(Year = year(Local_time),
Month = as.factor(month(Local_time)), Day = mday(Local_time)) |> select(Year, Month, Day, Tavg=T, Pr=RRR, Sn=sss, Sn_description = ~E'~) |> mutate(Pr = case_when(Pr == "Осадков нет" | Pr == "Следы осадков" ~ "0",
.default = Pr)) |> arrange(Year, Month, Day) |>
mutate(across(c(Year:Day, Sn_description), as.factor),
across(Tavg:Sn, as.numeric)) |> group_by(Year, Month, Day) |> summarise(
Tavg = mean(Tavg, na.rm = T),
Pr = sum(Pr, na.rm = T), # Потому что это накопленные осадки, нужно суммировать
Sn = mean(Sn, na.rm = T),
Sn_description = as.factor(str_flatten(Sn_description, ", ", na.rm = T))
)
return(df)
}
interactive_graph <- function(df, parametr, title) { plot_ly(df, type = "scatter", mode = "lines") |>
add_trace(x = ~Date, y = ~df[[parametr]], name = title) |> layout(
showlegend = F, title = title,
xaxis = list(rangeslider = list(visible = T))
)
}
# Данные из Обнинска ------------------------------------------------------
obninsk_temperature <-
read_excel("initial_data/climate/l96l_2005/23776_TTTR.xlsx") |> select( Year = год,
Month = месяц, Day = день, Tavg = Тср, Pr = осадки
)
obninsk_snow <- read.csv2("initial_data/climate/l96l_2005/23776_snow.csv", fileEncoding = "windows-1251") |> select(
Station = Станция, Year = Год, Month = Месяц, Day = День,
Sn = Высота_снежного_покрова,
Sn_description = Снежный_покров_.степень_покрытия
)
obninsk <- obninsk_temperature |>
left_join(obninsk_snow, by = c("Year", "Month", "Day")) |> select(-Station) |>
filter(Year<2005 | (Year==2005 & Month == 1))
nrow(obninsk |> group_by(Year) |> summarise(N = n()) |>
filter(N>366)) == 0 #Все годы нормальной продолжительности rm(obninsk_snow, obninsk_temperature)
# Данные rp5.ru ----------------------------------------------------------
paths <- list.files("initial_data/climate/2005_2023", pattern = "[.]xls$", full.names = TRUE) # Просканировали все файлы в директории
rp5 <- paths |> map_df(read_files)
rm(paths)
# Объединенные данные ----------------------------------------------------
climate <- rbind(obninsk, rp5)
nrow(climate |> group_by(Year) |> summarise(N = n()) |>
filter(N>366))==0 #Все годы нормальной продолжительности rm(obninsk, rp5)
# Очистка суточных измерений из Бахты ------------------------------------
summary(climate) # 271 пропуск средней температуры, 3423 пропуса снега, 1458 пропуск осадков
aggr(climate, prop = F, numbers = T) # Визуализация пропусков из пакета VIM
# Если снег равен 9999.0, его надо заменить на NA
# Снега в летние месяцы быть не может
# Если осадки NA, а снег и температура не пропущены, то, скорее всего, осадков не
было (=0)
# Оставшиеся пропуски удалим методом линейной интерполяции
# (замена с помощью уравнения линейной регрессии y = kx+b)
# (na_interpolation из пакета imputeTS)
climate <- climate |> mutate(Sn = case_when( Sn == 9999 ~ NA, Sn == "NaN" ~ NA, .default = Sn )) l>
mutate(Sn = case_when(
Month %in% c(6:8) & is.na(Sn) ~ 0, .default = Sn )) l>
mutate(Pr = case_when(
is.na(Pr) & is.na(Tavg) == F & is.na(Sn) == F ~ 0, .default = Pr )) l>
mutate(across(Tavg:Sn, na_interpolation))
summary(climate)
aggr(climate, prop = F, numbers = T)
# Проверка на выбросы -------------------------------------------------------
climate <- climate |>
mutate(Date = make_date(Year, Month, Day)) # датафрейм с датами в формате дат,чтобы plot_ly смог построить интерактивный график
interactive_graph(climate, parametr = "Tavg", "Temperature") # Есть проблемы с летними периодами за 1966-1976
interactive_graph(climate, parametr = 'Pr', "Precipitations") # Есть выбросы
# Совсем нереальные пики заменил значениями, похожими на соседние climate <- climate |>
mutate(Pr = case_when(
Pr %in% c(204.3, 202) ~ 3, Pr == 813 ~ 2, .default = Pr
))
interactive_graph(climate, parametr = 'Pr', "Precipitations") # стало лучше interactive_graph(climate, parametr= 'Sn', "Snow depth")
aggr(climate, prop = F, numbers = T) # Пропусков больше нет write.csv2(climate, "initial_data/climate/cleaned/Bakhta_daily_attention1966-1976(problems_with_summer).csv", row.names = FALSE)
# Бахта расчет среднемесячных температур (1966-1976 исходные)
Bakhta_monthly <- climate |>
group_by(Year, Month) |>
summarise(across(c(Tavg, Sn), mean),
Pr = sum(Pr)) |> # Накопленное количество осадков
mutate(across(is.character, as.numeric)) |>
arrange(Year, Month) |>
mutate(Date = make_date(Year, Month)) interactive_graph(Bakhta_monthly, "Tavg", "Temperature")
# Бор и Верхнеимбатск месячные данные -------------------------------------
Bor_monthly <- read_delim("initial_data/climate/monthly/Bor_monthly.txt", delim = ";", col_types = "n", col_names = c("Station", "Year", 1:12)) |> select(-Station) |> mutate_all(as.numeric) |>
pivot_longer(cols = -c(Year), names_to = "Month", values_to = "Tavg") |> mutate(Date = make_date(Year, Month))
interactive_graph(Bor_monthly, parametr = 'Tavg', "Temperature in Bor")
Verkhneimbatsk_monthly <-
read_delim("initial_data/climate/monthly/Verkhneimbatsk_monthly.txt", delim = ";", col_types = "n", col_names = c("Station", "Year", 1:12)) |> select(-Station) |> mutate_all(as.numeric) |>
pivot_longer(cols = -c(Year), names_to = "Month", values_to = "Tavg") |> mutate(Date = make_date(Year, Month))
interactive_graph(Verkhneimbatsk_monthly, parametr = 'Tavg', "Temperature in Verkhneimbatsk")
# 1966-1976 Бахта замена на оср Бор - Верхнеимбатск --------
Bor_Verkhn <- Bor_monthly |>
left_join(Verkhneimbatsk_monthly, by = c("Year", "Month")) |> select(Year, Month, Bor_tavg = Tavg.x, Verkhn_tavg = Tavg.y) |> filter(Year %in% c(1966:1976), Month %in% c(6:9)) |> mutate(across(c(Year, Month), as.integer)) |> group_by(Year, Month) |>
summarise(Tavg = mean(Bor_tavg, Verkhn_tavg))
Bakhta_monthly_new <- Bakhta_monthly |> ungroup() |>
mutate(across(c(Year, Month), as.integer)) |> left_join(Bor_Verkhn, by = c("Year", "Month")) |> mutate(Tavg = ifelse(is.na(Tavg.y) == F, Tavg.y, Tavg.x)) |> select(Year, Month, Tavg, Sn, Pr, Date)
# Среднемесячные температуры в Бахте (исходные данные) interactive_graph(Bakhta_monthly, "Tavg", "Temperature in Bakhta")
# График среднемесячных температур в Бахте (1966-1976гг 6-8 мес заменены на оср Бор-Верхнеимбатск)
interactive_graph(Bakhta_monthly_new, "Tavg", "Temperature in Bakhta") rm(Bor_monthly, Bor_Verkhn, Verkhneimbatsk_monthly, climate)
write.csv2(Bakhta_monthly_new, "initial_data/climate/cleaned/Bakhta_monthly_1966-1976_replaced_by_average_Bor_Verkhn.csv", row.names = FALSE)
1.2. Расчет среднегодовых и среднемесячных температур приземного воздуха
library(tidyverse) library(readxl)
library(VIM) #для визуализации пропусков library(rvest) #для парсинга
# Functions ---------------------------------------------------------------
reading_XXl <- function(name_of_df){
result <- read_excel(name_of_df) |> select(l,2,28) |> rename(Local_time = 1) |>
mutate(Local_time = as_datetime(Local_time, format="%d.%m.%Y %R")) |> mutate(Year = year(Local_time),
Month = month(Local_time), Day = mday(Local_time)) |> rename(Sn = "E'",
Tavg = "T") |> group_by(Year, Month, Day) |>
summarise(Sn = as.factor(str_flatten(Sn, ", ", na.rm = T)),
Tavg = mean(Tavg, na.rm=T)) |> arrange(Year, Month, Day) |>
mutate(Station = str_match(name_of_df, "station/(.*?).xls")[2]) return(result)
}
reading_XX <- function(x){read_table2(x, col_names = F)} parsing_html_table <- function(http){ df <- read_html(http) year <- df |>
html_element(".chronicle-table-left-column") |> html_table() |> slice(-l) temper <- df |>
html_element(".chronicle-table") |>
html_table() |>
slice(-l)
result <- cbind(year, temper)
colnames(result) <- c("Year", c(1:12), "annualy") result <- result |> select(-annualy) |>
pivot_longer(-Year, values_to = "Tavg", names_to = "Month") |> filter(Year %in% c(1961:2004) | (Year == 2005 & Month==l)) |> mutate_at(c(l:3), .funs=as.numeric) return(result)
}
# Данные 2005-2023 (6 станций(без Бахты)) суточное разрешение --------------------
paths <- list.files("initial_data/climate/2005_2023_seven_station", pattern = "[.]xls$", full.names = TRUE)
six_station_2005_2023 <- paths |> map_dfr(reading_XXl)
rm(reading_XXl, paths)
aggr(six_station_2005_2023, prop = F, numbers = T) #отлично, пропусков нет # температура 2005-2023 (аггрегация до месячного разрешения) 6 станций —
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.