ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЦИАНОБАКТЕРИЙ В ФИТОПЛАНКТОНЕ РЕКИ КАЗАНКА
Bibliographic record
Abstract
Представлены результаты исследований видового разнообразия и количественного развития цианобактерий (Cyanobacteria) в фитопланктоне среднего и нижнего течения р. Казанка (Среднее Поволжье) в летний период 2019 г. На основе кластерного анализа выделены участки акватории, различающиеся по численности и биомассе сообщества. Установлена корреляционная связь пространственного распределения цианобактерий и его доминирующего состава с гидрохимическими параметрами среды обитания. Список литературы Абрамова К.И., Токинова Р.П. Межгодовая динамика летнего фитопланктона в устьевой области реки Казанки (г. Казань) // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2020. Т. 29, №3. С. 89–94. doi: 10.24411/2073-1035-2020-10336. Баринова С.С., Медведева Л.А., Анисимова О.В. Биоразнообразие водорослей-индикаторов окружающей среды. Тель-Авив: Изд-во Pilies Studio, 2006. 498 с. Бородина А.В. Ростовые характеристики цианобактерий Spirulina platensis (Nordst.) Geitl. при использовании различных источников неорганического углерода в питательных средах // Ботанические исследования в азиатской России / Материалы XI съезда РБО. Барнаул: Изд-во АзБука, 2003. Т. 1. С. 84–87. Даценко Ю.С. Эвтрофирование водохранилищ. Гидролого-гидрохимические аспекты. М.: ГЕОС, 2007. 252 с. Корнева Л.Г. Фитопланктон Волги: последствия изменения климата и эвтрофирования // Глобальное распространение процессов антропогенного эвтрофирования водных объектов: проблемы и пути решения / Материалы межд. научно-практич. конф. Казань: Изд-во РПК Волга, 2017. С. 133–138. Кривина Е.С. Трансформация фитопланктона малых водоемов урбанизированных территорий в условиях изменения антропогенной нагрузки: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Тольятти, 2018. 19 с. Методика изучения биогеоценозов внутренних водоемов / Под ред. Ф.Д. Мордухай-Болтовского. М.: Наука, 1975. 240 с. Определитель пресноводных водорослей СССР. Вып. 2. Синезеленые водоросли / Под ред. М.М. Голлербах, Е.К. Косинской, В.И. Полянского. М.: Советская наука, 1953. 651 с. Трифонова И.С. Экология и сукцессия озерного фитопланктона. Л.: Наука, 1990. 184 с. Фитопланктон Нижней Волги. Водохранилища и низовье реки / Под ред. И.С. Трифоновой. СПб: Наука, 2003. 232 с. Экологические проблемы малых рек Республики Татарстан (на примере Меши, Казанки и Свияги) / Под ред. В.А. Яковлева. Казань: Фэн, 2003. 289 с. Экология города Казани. Казань: Фэн, 2005. 576 с. Čado S., Durkovic A., Novakovic B., Stojanovich Z., Zaric D. Phytoplankton of the Bukulja Reservoir // Water Research and Management. 2020. Vol. 10, №3–4. P. 13–28. Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 1. Teil: Chroococcales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Spectrum Academisher Verlag, 1998. Bd. 19/1. 548 p. Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 2. Teil: Oscillatoriales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. München: Elsevier GmbH, 2005. Bd. 19/2. 759 p. Komárek J. Cyanoprokaryota 3. Teil: Heterocytous Genera // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Springer, 2013. Bd. 19/3. 1130 p. McKay R.M., Frenken T., Diep N., Cody W., Crevecoeur S., Dove A., Drouillard K., Ortiz X., Wintermute J., Zastepa A. Bloom announcement: An early autumn cyanobacterial bloom co-dominated by Aphanizomenon flos-aquae and Planktothrix agardhii in an agriculturally-influenced Great Lakes tributary (Thames River, Ontario, Canada) // Data in Brief. 2020. Vol. 30. P. 1–6. doi: 10.1016/j.dib.2020.105585. Namsaraev Z., Melnikova A., Komova A., Ivanov V., Rudenko A., Ivanov E. Algal Bloom Occurrence and Effects in Russia // Water. 2020. 12(1). 285. P. 1–14. doi:10.3390/w12010285. Padisák J., Crossetti L.O., Naselli-Flores L. Use and misuse in the application of the phytoplankton functional classification: a critical review with updates // Hydrobiologia. 2009. 621. P. 1–19. Park H.-K., Lee H.-J., Heo J., Yun J.-H., Kim Y.-J., Kim H.-M., Hong D.-G., Lee In-J. Deciphering the key factors determining spatio-temporal heterogeneity of cyanobacterial bloom dynamics in the Nakdong River with consecutive large weirs // Science of the total environment. 2021. STOTEN–143079. P. 1–14. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143079. 21. Reynolds C.S., Huszar V., Kruk C., Naselli-Flores L., Melo S. Towards a functional classification of the freshwater phytoplankton // Journal of plankton research. 2002. Vol. 24, iss. 5. P. 417–428. doi.org/10.1093/plankt/24.5.417.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".