Непараметрические байесовские сети как инструмент комплексирования данных мультимасштабного анализа временных рядов и дистанционного зондирования

Introduction. Nonparametric Bayesian networks are a promising tool for analyzing, visualizing, interpreting and predicting the structural and dynamic characteristics of complex systems. Modern interdisciplinary research involves the complex processing of heterogeneous data obtained using sensors of various physical nature. In the study of the forest fund, both methods of direct dendrological measurements and methods of remote observation using unmanned aerial vehicles are widely used. Information obtained using these methods must be analyzed in conjunction with hydrometeorological monitoring data.Aim. Investigation of the possibility of automating the monitoring of the well-being of the forest fund based on the integration of ground survey data, remote multispectral measurements and hydrometeorological observations using the mathematical apparatus of nonparametric Bayesian networks.Materials and methods. To assess the long-term joint dynamics of natural and climatic indicators and the radial growth of trees, a modified method of multiscale cross-correlation analysis was used with the removal of the background trend described by the moving average model. Relationships between various indicators were estimated based on the unconditional and conditional nonparametric Spearman correlation coefficients, which were used to reconstruct and parameterize the nonparametric Bayesian network.Results. A multiscale nonparametric Bayesian network was constructed to characterize both unconditional and conditional statistical relationships between parameters obtained from remote sensing, hydroclimatic and dendrological measurements. The proposed model showed a good quality of the plant fund state forecasting. The correlation coefficients between the observed and predicted indicators exceed 0.6, with the correlation coefficient comprising 0.77 when predicting the growth trend of annual tree rings.Conclusion. The proposed nonparametric Bayesian network model reflects the relationship between various factors that affect the forest ecosystem. The Bayesian network can be used to assess risks and improve environmental management planning.Введение. Непараметрические байесовские сети представляют собой перспективный инструмент для анализа, визуализации, интерпретации и прогнозирования структурных и динамических характеристик сложных систем. Современные междисциплинарные исследования подразумевают комплексную обработку разнородных данных, получаемых с помощью датчиков различной физической природы. При исследовании лесного фонда широко применяются методы как непосредственных дендрологических измерений, так и дистанционного наблюдения с использованием беспилотных летательных аппаратов. Информацию, полученную с помощью этих методов, необходимо анализировать во взаимосвязи с данными гидрометеорологического мониторинга.Цель работы. Исследование возможности автоматизации мониторинга благополучия лесного фонда на основе комплексирования данных наземных исследований, дистанционных мультиспектральных измерений и гидрометеорологических наблюдений с использованием математического аппарата непараметрических байесовских сетей.Материалы и методы. Для оценки долговременной совместной динамики природно-климатических показателей и радиального прироста деревьев использован модифицированный метод мультимасштабного взаимного корреляционного анализа с удалением фонового тренда, описываемого моделью скользящего среднего. Взаимосвязи между различными показателями оценивались на основе безусловных и условных непараметрических коэффициентов корреляции Спирмена, которые использовались для реконструкции и параметризации непараметрической байесовской сети.Результаты. Построена мультимасштабная непараметрическая байесовская сеть, характеризующая безусловные и условные статистические взаимосвязи между параметрами, полученными в результате дистанционного зондирования, гидроклиматических и дендрологических измерений. Предложенная модель показала хорошее качество прогнозирования состояния растительного фонда. Коэффициенты корреляции между наблюдаемыми и предсказываемыми показателями превышают значения 0.6, а при предсказании тренда прироста годичных колец деревьев коэффициент корреляции составляет 0.77.Заключение. Предложенная непараметрическая байесовская сетевая модель отражает взаимосвязи между различными факторами, влияющими на лесную экосистему. Байесовская сеть может использоваться для оценки рисков и улучшения планирования экологического управления

The impact of Grey Heron (Ardea cinerea L.) colony on soil biogeochemistry and vegetation: a natural long-term in situ experiment in a planted pine forest

Increased anthropogenic pressure including intensification of agricultural activities leads to long-term decline of natural biotopes, with planted forests often considered as promising compensatory response, although reduced biodiversity and ecosystem stability represent their common drawbacks. Here we present a complex investigation of the impact of a large Grey Heron (Ardea cinerea L.) colony on soil biogeochemistry and vegetation in a planted Scots pine forest representing a natural in situ experiment on an engineered ecosystem. After settling around 2006, the colony expanded for 15 years, leading to the intensive deposition of nutrients with feces, food remains and feather thereby considerably altering the local soil biogeochemistry. Thus, lower pH levels around 4.5, 10- and 2-fold higher concentrations of phosphorous and nitrogen, as well as 1.2-fold discrepancies in K, Li, Mn, Zn and Co., respectively, compared to the surrounding control forest area could be observed. Unaltered total organic carbon (Corg) suggests repressed vegetation, as also reflected in the vegetation indices obtained by remote sensing. Moreover, reduced soil microbial diversity with considerable alternations in the relative abundance of Proteobacteria, Firmicutes, Acidobacteriota, Actinobacteriota, Verrucomicrobiota, Gemmatimonadota, Chujaibacter, Rhodanobacter, and Bacillus has been detected. The above alterations to the ecosystem also affected climate stress resilience of the trees indicated by their limited recovery from the major 2010 drought stress, in marked contrast to the surrounding forest (p = 3∙10−5). The complex interplay between geographical, geochemical, microbiological and dendrological characteristics, as well as their manifestation in the vegetation indices is explicitly reflected in the Bayesian network model. Using the Bayesian inference approach, we have confirmed the predictability of biodiversity patterns and trees growth dynamics given the concentrations of keynote soil biogeochemical alternations with correlations R > 0.8 between observations and predictions, indicating the capability of risk assessment that could be further employed for an informed forest management