All issues

В работе рассматривается применение метода сбалансированной идентификации для построения многофакторной функциональной зависимости нетто СО₂-обмена (NEE) от факторов внешней среды и ее дальнейшего использования для заполнения пропусков в рядах наблюдений за потоками СО₂ на верховом сфагновом болоте в Тверской области. Измерения потоков на болоте проводились с помощью метода турбулентных пульсаций в период с августа по ноябрь 2017 года. Из-за дождливых погодных условий и высокой повторяемости периодов с низкой турбулентностью на протяжении всего периода наблюдений доля пропусков в измерениях NEE на исследуемом болоте превысила 40%. Разработанная для заполнения пропусков модель описывает NEE верхового болота как разность экосистемного дыхания (RE) и валовой первичной продукции (GPP) и учитывает зависимость этих параметров от приходящей суммарной солнечной радиации (Q), температуры почвы (T), дефицита упругости водяного пара (VPD) и уровня болотных вод (WL). Используемый для этой цели метод сбалансированной идентификации основан на поиске оптимального соотношения между простотой модели и точностью повторения измерений — соотношения, доставляющего минимум оценке погрешности моделирования, полученной методом перекрестного оценивания. Полученные численные решения обладают минимально необходимой нелинейностью (кривизной), что обеспечивает хорошие интерполяционные и экстраполяционные свойства построенных моделей, необходимые для восполнения недостающих данных по потокам. На основе проведенного анализа временной изменчивости NEE и факторов внешней среды была выявлена статистически значимая зависимость GPP болота от Q, T и VPD, а RE — от T и WL. При этом погрешность применения предложенного метода для моделирования среднесуточных данных NEE составила менее 10%, а точность выполненных оценок NEE была выше, чем у модели REddyProc, учитывающей влияние на NEE меньшего числа внешних факторов. На основе восстановленных непрерывных рядов данных по NEE была проведена оценка масштабов внутрисуточной и межсуточной изменчивости NEE и получены интегральные оценки потоков СО₂ исследуемого верхового болота для выбранного летне-осеннего периода. Было показано, что если в августе 2017 года на исследуемом болоте скорость фиксации СО₂ растительным покровом существенно превышала величину экосистемного дыхания, то, начиная с сентября, на фоне снижения GPP исследуемое болото превратилось в устойчивый источник СО₂ для атмосферы.

The method of balanced identification was used to describe the response of Net Ecosystem Exchange of CO₂ (NEE) to change of environmental factors, and to fill the gaps in continuous CO₂ flux measurements in a sphagnum peat bog in the Tver region. The measurements were provided in the peat bog by the eddy covariance method from August to November of 2017. Due to rainy weather conditions and recurrent periods with low atmospheric turbulence the gap proportion in measured CO₂ fluxes at our experimental site during the entire period of measurements exceeded 40%. The model developed for the gap filling in long-term experimental data considers the NEE as a difference between Ecosystem Respiration (RE) and Gross Primary Production (GPP), i.e. key processes of ecosystem functioning, and their dependence on incoming solar radiation (Q), soil temperature (T), water vapor pressure deficit (VPD) and ground water level (WL). Applied for this purpose the balanced identification method is based on the search for the optimal ratio between the model simplicity and the data fitting accuracy — the ratio providing the minimum of the modeling error estimated by the cross validation method. The obtained numerical solutions are characterized by minimum necessary nonlinearity (curvature) that provides sufficient interpolation and extrapolation characteristics of the developed models. It is particularly important to fill the missing values in NEE measurements. Reviewing the temporary variability of NEE and key environmental factors allowed to reveal a statistically significant dependence of GPP on Q, T, and VPD, and RE — on T and WL, respectively. At the same time, the inaccuracy of applied method for simulation of the mean daily NEE, was less than 10%, and the error in NEE estimates by the method was higher than by the REddyProc model considering the influence on NEE of fewer number of environmental parameters. Analyzing the gap-filled time series of NEE allowed to derive the diurnal and inter-daily variability of NEE and to obtain cumulative CO₂ fluxs in the peat bog for selected summer-autumn period. It was shown, that the rate of CO₂ fixation by peat bog vegetation in August was significantly higher than the rate of ecosystem respiration, while since September due to strong decrease of GPP the peat bog was turned into a consistent source of CO₂ for the atmosphere.

В статье обсуждается проблема влияния целей исследования на структуру многофакторной модели регрессионного анализа (в частности, на реализацию процедуры снижения размерности модели). Демонстрируется, как приведение спецификации модели множественной регрессии в соответствие целям исследования отражается на выборе методов моделирования. Сравниваются две схемы построения модели: первая не позволяет учесть типологию первичных предикторов и характер их влияния на результативные признаки, вторая схема подразумевает этап предварительного разбиения исходных предикторов на группы (в соответствии с целями исследования). На примере решения задачи анализа причин выгорания творческих работников показана важность этапа качественного анализа и систематизации априори отобранных факторов, который реализуется не вычислительными средствами, а за счет привлечения знаний и опыта специалистов в изучаемой предметной области.

Представленный пример реализации подхода к определению спецификации регрессионной модели сочетает формализованные математико-статистические процедуры и предшествующий им этап классификации первичных факторов. Наличие указанного этапа позволяет объяснить схему управляющих (корректирующих) воздействий (смягчение стиля руководства и усиление одобрения приводят к снижению проявлений тревожности и стресса, что, в свою очередь, снижает степень выраженности эмоционального истощения участников коллектива). Предварительная классификация также позволяет избежать комбинирования в одной главной компоненте управляемых и неуправляемых, регулирующих и управляемых признаков-факторов, которое могло бы ухудшить интерпретируемость синтезированных предикторов.

На примере конкретной задачи показано, что отбор факторов-регрессоров — это процесс, требующий индивидуального решения. В рассмотренном случае были последовательно использованы: систематизация признаков, корреляционный анализ, метод главных компонент, регрессионный анализ. Первые три метода позволили существенно сократить размерность задачи, что не повлияло на достижение цели, для которой эта задача была поставлена: были показаны существенные меры управляющего воздействия на коллектив, позволяющие снизить степень эмоционального выгорания его участников.

The article discusses the problem of the influence of the research goals on the structure of the multivariate model of regression analysis (in particular, on the implementation of the procedure for reducing the dimension of the model). It is shown how bringing the specification of the multiple regression model in line with the research objectives affects the choice of modeling methods. Two schemes for constructing a model are compared: the first does not allow taking into account the typology of primary predictors and the nature of their influence on the performance characteristics, the second scheme implies a stage of preliminary division of the initial predictors into groups, in accordance with the objectives of the study. Using the example of solving the problem of analyzing the causes of burnout of creative workers, the importance of the stage of qualitative analysis and systematization of a priori selected factors is shown, which is implemented not by computing means, but by attracting the knowledge and experience of specialists in the studied subject area. The presented example of the implementation of the approach to determining the specification of the regression model combines formalized mathematical and statistical procedures and the preceding stage of the classification of primary factors. The presence of this stage makes it possible to explain the scheme of managing (corrective) actions (softening the leadership style and increasing approval lead to a decrease in the manifestations of anxiety and stress, which, in turn, reduces the severity of the emotional exhaustion of the team members). Preclassification also allows avoiding the combination in one main component of controlled and uncontrolled, regulatory and controlled feature factors, which could worsen the interpretability of the synthesized predictors. On the example of a specific problem, it is shown that the selection of factors-regressors is a process that requires an individual solution. In the case under consideration, the following were consistently used: systematization of features, correlation analysis, principal component analysis, regression analysis. The first three methods made it possible to significantly reduce the dimension of the problem, which did not affect the achievement of the goal for which this task was posed: significant measures of controlling influence on the team were shown. allowing to reduce the degree of emotional burnout of its participants.