Изучение динамики процессов трансформации соединений азота и фосфора в экосистеме Вислинского залива Балтийского моря с помощью методов математического моделирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Методами математического моделирования проведено системное исследование взаимодействия гидробиологических, гидрохимических, гидрологических и гидрофизических процессов, которые протекают в экосистеме Вислинского залива (ВЗ) Балтийского моря с учетом процессов в деятельном слое донных отложений (ДО). Проанализированы особенности динамики соединений азота и фосфора, времени оборота и составляющих баланса соединений биогенных элементов в экосистеме ВЗ, а также степени их временной изменчивости. Показано, что изменчивость соединений азота и фосфора в водной среде возрастает в весенний и осенний периоды. Это связано с увеличением стока рек в залив и повышением уровня внешней биогенной нагрузки на акваторию ВЗ. Модельные расчеты потоков веществ свидетельствуют, что поступление растворенных органических и взвешенных веществ в залив из внешних источников и вынос в Балтийское море – важные процессы, существенным образом влияющие на их содержание в экосистеме ВЗ. Установлено, что при сильных ветрах процесс осаждения взвесей может в значительной степени блокироваться, а интенсивность ресуспензии ДО – существенно возрастать. Анализ основных качественных и количественных особенностей характера временной динамики значений времени оборота растворенного органического азота и растворенного органического фосфора, а также минеральных соединений азота и фосфора свидетельствуют о тесной сопряженности процессов трансформации растворенных органических и неорганических веществ в воде ВЗ. Выполнена количественная оценка процессов потребления и экскреции соединений биогенных элементов разными группами гидробионтов, показана важная роль гетеротрофного бактериопланктона и простейших организмов в процессах трансформации соединений биогенных элементов в экосистеме ВЗ. Модель может быть использована для выполнения сценарного моделирования и анализа возможных изменений экосистемы ВЗ при изменении климатических и антропогенных условий.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. А. Подгорный

Атлантический филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии (“АтлантНИРО”)

Автор, ответственный за переписку.
Email: kapborok@mail.ru
Россия, Калининград

О. А. Дмитриева

Атлантический филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии (“АтлантНИРО”); Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук

Email: kapborok@mail.ru
Россия, Калининград; Москва

Список литературы

  1. Айзатуллин Т.А., Шамардина И.П. 1980. Математическое моделирование экосистем континентальных водотоков и водоемов // Итоги науки и техники. Сер. Общая экология. Биоценология. Гидробиология. Моделирование водных экосистем. М.: ВИНИТИ. Т. 5. С. 154.
  2. Александров С.В. 2010. Первичная продукция планктона в лагунных экосистемах Балтийского моря (Вислинский и Куршский заливы). Калининград: ФГУП “АтлантНИРО”.
  3. Астраханцев Г.П., Меншуткин В.В., Петрова Н.А. и др. 2003. Моделирование экосистем больших стратифицированных озер. СПб.: Наука.
  4. Брандт З. 2003. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров. М.: Мир.
  5. Воробьева О.Н., Меншуткин В.В. 1989. Моделирование сукцессии фитопланктонного сообщества Волховской губы Ладожского озера // Применение методов имитационного моделирования в пресноводной экологии и в рыбохозяйственных исследованиях на внутренних водоемах. Сб. науч. тр. ГосНИОРХ. Вып. 302. С. 47.
  6. Ворович И.И., Горелов А.С., Горстко А.Б. и др. 1981. Рациональное использование водных ресурсов бассейна Азовского моря: математические модели. М.: Наука.
  7. Гидрометеорологический режим Вислинского залива. 1971. Л.: Гидрометеоиздат.
  8. Горстко А.Б., Домбровский Ю.А., Сурков Ф.А. 1984. Модели управления эколого-экономическими системами. М.: Наука.
  9. Гутельмахер Б.Л. 1986. Метаболизм планктона как единого целого. Л.: Наука.
  10. Дмитриева О.А., Семенова А.С. 2012. Сезонная динамика и трофические взаимоотношения фито- и зоопланктона в Вислинском заливе Балтийского моря // Океанология. Т. 52. № 6. С. 851.
  11. Добрынский В.А., Рогаль И.В. 1993. Применение методов математического моделирования к изучению круговорота фосфора в пресноводных экосистемах // Гидробиол. журн. Т. 29. № 5. С. 73.
  12. Добрынский В.А., Рогаль И.В. 1997. Математическое моделирование круговорота азота в пресноводных экосистемах // Гидробиол. журн. Т. 33. № 6. С. 88.
  13. Ежова Е.Е., Рудинская Л.В., Павленко-Лятун М.В. 2004. Вислинский залив. Макрозообентос // Закономерности гидробиологического режима водоемов разного типа. М.: Науч. мир. С. 146.
  14. Кейда М.Э. 2004. Вислинский залив. Ихтиоценоз // Закономерности гидробиологического режима водоемов разного типа. М.: Науч. мир. С. 168.
  15. Леонов А.В. 1986. Математическое моделирование трансформации соединений фосфора в пресноводных экосистемах (на примере озера Балатон). М.: Наука.
  16. Леонов А.В. 1989. Математическая модель совместной трансформации соединений азота, фосфора и кислорода в водной среде: ее применение для анализа динамики компонентов в евтрофном озере // Водн. ресурсы. Т. 16. № 2. С. 105.
  17. Леонов А.В. 1991. Кинетика биотрансформации соединений органогенных элементов в природных водах (математическое моделирование и анализ закономерностей круговорота): Автореф. дис. … докт. хим. наук. Ростов-на-Дону. 65 с.
  18. Леонов А.В. 2008. Моделирование природных процессов на основе имитационной гидроэкологической модели трансформации соединений C, N, P, Si. Южно-Сахалинск: Изд-во Сахалин. гос. ун-та.
  19. Леонов А.В., Абросов Н.С., Николаев В.М. 1994. Математическая модель совместной трансформации соединений углерода, азота, фосфора и режима кислорода во взаимосвязанных водоемах повышенной трофности // Водн. ресурсы. Т. 21. № 5. С. 513.
  20. Леонов А.В., Литвинов А.С., Разгулин С.М. 1996. Анализ особенностей функционирования экосистемы Рыбинского водохранилища с помощью математической модели // Водн. ресурсы. Т. 23. № 6. С. 739.
  21. Леонов А.В., Сапожников В.В. 1997. Биогидрохимическая модель трансформации органогенных веществ и ее использование для расчета первичной продукции в экосистеме Охотского моря // Комплексные исследования экосистемы Охотского моря: Сб. науч. тр. М.: Изд-во ВНИРО. С. 143.
  22. Леонов А.В., Стыгар О.В. 2001. Математическое моделирование процессов биотрансформации биогенных веществ для изучения условий евтрофирования вод поверхностного слоя Каспийского моря // Водн. ресурсы. Т. 28. № 5. С. 587.
  23. Леонов А.В., Филатов Н.Н., Здоровеннов Р.Э. и др. 2004. Особенности функционирования экосистемы Белого моря: исследование на основе математической модели трансформации органогенных веществ // Водн. ресурсы. Т. 31. № 5. С. 556.
  24. Леонов А.В., Филатов Н.Н., Чичерина О.В. 2005. Трансформация органогенных веществ в экосистеме Белого моря: оценка по результатам математического моделирования // Водн. ресурсы. Т. 32. № 4. С. 435.
  25. Лисицын А.П. 1994. Маргинальный фильтр океанов // Океанология. Т. 34. № 5. С. 735.
  26. Лисицын А.П., Баренблатт Г.И. 1983. Гидродинамика и осадкообразование. М.: Наука.
  27. Лукашин В.Н., Кречик В.А., Клювиткин А.А. и др. 2018. Геохимия взвешенного вещества в маргинальном фильтре реки Преголи (Балтийское море) // Океанология. Т. 58. № 6. С. 933. doi: 10.1134/S0030157418060102
  28. Меншуткин В.В., Воробьева О.Н. 1987. Модель экологической системы Ладожского озера // Современное состояние экосистемы Ладожского озера. Л.: Наука. С. 187.
  29. Методы гидрохимических исследований океана. 1978. М.: Наука.
  30. Михайлов В.В., Казанский А.Б., Васильева Е.П. и др. 1989. Прогнозирование состояния экосистемы Онежского озера с помощью агрегированной модели // Применение методов имитационного моделирования в пресноводной экологии и в рыбохозяйственных исследованиях на внутренних водоемах // Сб. науч. тр. ГосНИОРХ. Вып. 302. С. 153.
  31. Михайлов В.Н., Горин С.Л. 2012. Новые определения, районирование и типизация устьевых областей рек и их частей – эстуариев // Водн. ресурсы. Т. 39. № 3. С. 243.
  32. Науменко Е.Н. 2007. Зоопланктон Вислинского залива. Калининград: Калининград. гос.-техн. ун-т.
  33. Подгорный К.А. 2003. Математическое моделирование пресноводных экосистем нестратифицированных водоемов (алгоритмы и численные методы). Рыбинск: Изд-во ОАО “Рыбинский Дом печати”.
  34. Подгорный К.А. 2018. Математическая модель для изучения экосистемы Вислинского залива Балтийского моря. Часть 1. Теоретические основы и структура модели, методология подготовки исходных данных для выполнения расчетов. Калининград: АтлантНИРО.
  35. Подгорный К.А., Дмитриева О.А. 2022. Математическое моделирование процессов трансформации соединений биогенных элементов в экосистеме Вислинского залива Балтийского моря // Тр. Карельск. науч. центра РАН. № 6. С. 142. https://doi.org/ 10.17076/lim1605
  36. Подгорный К.А., Леонов А.В. 2013а. Использование пространственно-неоднородной имитационной модели для изучения процессов трансформации соединений азота, фосфора и динамики кислорода в экосистеме Невской губы Финского залива: 1. Описание модели // Водн. ресурсы. Т. 40. № 2. С. 179.
  37. Подгорный К.А., Леонов А.В. 2013б. Использование пространственно-неоднородной имитационной модели для изучения процессов трансформации соединений азота, фосфора и динамики кислорода в экосистеме Невской губы Финского залива: 2. Входные данные для расчетов, результаты моделирования и их анализ // Водн. ресурсы. Т. 40. № 3. С. 240.
  38. Руководство по химическому анализу морских и пресных вод при экологическом мониторинге рыбохозяйственных водоемов и перспективных для промысла районов Мирового океана. 2003. М.: ВНИРО.
  39. Руховец Л.А. 1982. Математическое моделирование водообмена и распространения примесей в Невской губе // Метеорол. и гидрология. № 7. С. 78.
  40. Рябченко В.А., Румянцев В.А., Коноплев В.Н. и др. 2006. Оценка изменения качества воды Невской губы после введения в эксплуатацию юго-западных очистных сооружений Санкт-Петербурга (по данным математического моделирования) // Изв. Русского Географического Общества. Т. 138. Вып. 5. С. 48.
  41. Рянжин С.В., Тержевик А.Ю., Афанасьев С.В. и др. 1984. Гидродинамический режим и условия накопления донных осадков // Сохранение природной экосистемы водоема в урбанизированном ландшафте. Л.: Наука. С. 83.
  42. Савчук О.П. 1997. Модель химико-биологических взаимодействий // Проблемы исследования и математического моделирования экосистемы Балтийского моря. Вып. 5. Экосистемные модели. Оценка современного состояния Финского залива. Ч. 1. Математические модели. СПб.: Гидрометеоиздат.
  43. Филатов Н.Н., Баклагин В.Н., Исаев А.В. и др. 2022. Разработка информационно-аналитической системы “озеро–водосбор” как метода фундаментальных исследований и инструмента обоснования управленческих решений (на примере Онежского озера) // Тр. Карельск. науч. центра РАН. № 6. С. 161. https://doi.org/10.17076/lim1683
  44. Цхай А.А., Агейков В.Ю. 1997. Математическое моделирование процессов трансформации соединений азота и фосфора и изменчивости кислородного режима в водохранилищах // Водн. ресурсы. Т. 24. № 6. C. 718.
  45. Цхай А.А., Леонов А.В. 1995. Прогноз качества воды проектируемого водохранилища на основе модели трансформации соединений азота и фосфора // Водн. ресурсы. Т. 22. № 3. С. 261.
  46. Чечко В.А. 2002. Анализ пространственно-временной изменчивости взвешенного вещества Калининградского залива Балтийского моря // Водн. ресурсы. Т. 29. № 4. С. 425.
  47. Andersen T., Hessen D.O. 1991. Carbon, nitrogen, and phosphorus content of freshwater zooplankton // Limnol., Oceanogr. V. 36. P. 807.
  48. Astrakhantsev G.P., Egorova N.B., Menshutkin V.V. et al. 1996. Mathematical model for the ecosystem response of Lake Ladoga to phosphorus loading // Hydrobiologia. V. 322. P. 153.
  49. Chen C., Ji R., Schwab D.J. et al. 2002. A model study of the coupled biological and physical dynamics in Lake Michigan // Ecol. Model. V. 152. P. 145.
  50. Chubarenko B.V., Lund-Hansen L.Ch., Beloshitskii A. 2002. Comparative analysis of potential wind-wave impact on bottom sediments in the Vistula and Curonian lagoon // The Baltica: an international yearbook on geology, geomorphology and palaeogeography of the Baltic Sea. V. 15. P. 30.
  51. Chubarenko B.V., Margoński P. 2008. The Vistula lagoon // Ecological Studies. V. 197. Ecology of Baltic coastal waters. Berlin: Springer. P. 167.
  52. Delft 3D WAQ, v. 2.02: detailed description of processes. 2005. Technical reference manual. Delft, the Netherlands: Delft Hydraulics.
  53. Domnin D., Chubarenko B., Lewandowski A. 2015. Vistula lagoon catchment atlas of water use. Moscow: Exlibris Press.
  54. Fulton E.A. 2010. Approaches to end-to-end ecosystem models // J. Mar. Syst. V. 81. P. 171.
  55. Fulton E.A., Blanchard J.L., Melbourne-Thomas J. et al. 2019. Where the ecological gaps remain, a modelers’ perspective // Front. Ecol. Evol. V. 7. Р. 424. https://doi.org/ 10.3389/fevo.2019.00424
  56. Isaev A.V., Savchuk O.P., Filatov N.N. 2022. Three-dimensional hindcast of nitrogen and phosphorus biogeochemical dynamics in Lake Onego ecosystem, 1985–2015. Part I: Long-term dynamics and spatial distribution // Fundamental and Appl. Hydrophysics. V. 15. № 2. P. 76. https://doi.org/10.48612/fpg/e1m2-63b5-rhvg
  57. Kiørboe T. 2013. Zooplankton body composition // Limnol., Oceanogr. V. 58. P. 1843. https://doi.org/10.4319/lo.2013.58.5.1843
  58. Krechik V., Krek A., Bubnova E. et al. 2020. Mixing zones within the complex transitional waters of the Baltic Sea Vistula Lagoon // Regional Studies in Mar. Sci. V. 34. P. 101023. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2019.101023
  59. Maciejewska A., Pempkowiak J. 2014. DOC and POC in the water column of the southern Baltic. Part I. Evaluation of factors influencing sources, distribution and concentration dynamics of organic matter // Oceanologia. V. 56. P. 523.
  60. Maciejewska A., Pempkowiak J. 2015. DOC and POC in the water column of the southern Baltic. Part II – Evaluation of factors affecting organic matter concentrations using multivariate statistical methods // Oceanologia. V. 57. P. 168.
  61. Menshutkin V.V., Astrakhantsev G.P., Yegorova N.B. et al. 1998. Mathematical modeling of the evolution and current conditions of the Ladoga Lake ecosystem // Ecol. Model. V. 107. P. 1.
  62. Molchanov M., Eremina T.R., Neelov I.A. 2010. Modeling of suspended matter transport in the Neva Bay and the Eastern part of the Gulf of Finland // Proceedings of the 2nd International Conference (school) on Dynamics of Coastal Zone of Non-Tidal Seas. Baltiysk (Kaliningrad Oblast), 26–30 June 2010. Kaliningrad: Terra Baltica. P. 207.
  63. Podgornyi K.A., Leonov A.V. 2015. Review of the current methods used to assess the values of coefficients, sensitivity, and adequacy of simulation models of Aquatic Ecosystems // Water Res. V. 42. № 4. P. 477. https://doi.org/10.1134/S0097807815040119
  64. Podgornyi K.A., Leonov A.V. 2017. Modeling of suspended matter distribution in marine coastal areas. 1. Description of the SM-model // J. Oceanol. Res. V. 45. № 1. P. 109.
  65. Rukhovets L.A., Astrakhantsev G.P., Menshutkin V.V. et al. 2003. Development of Lake Ladoga ecosystem models: modeling of the phytoplankton succession in the eutrophication process. I // Ecological Modelling. V. 165. P. 49.
  66. Rukhovets L.A., Filatov N.N. 2010. Ladoga and Onego – great European lakes: observations and modeling. Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-68145-8
  67. Savchuk O.P. 2000. Studies of the assimilation capacity and effects of nutrient load reduction in the eastern Gulf of Finland with a biogeochemical model // Boreal Env. Res. V. 5. P. 147.
  68. Savchuk O.P., Isaev A.V., Filatov N.N. 2022. Three-dimensional hindcast of nitrogen and phosphorus biogeochemical dynamics in Lake Onego ecosystem, 1985–2015. Part II: Seasonal dynamics and spatial features; Integral fluxes // Fund. and Appl. Hydrophysics. V. 15. № 2. P. 98. https://doi.org/10.48612/fpg/9mg5-run6-4zr8
  69. Savchuk O.P., Wulff F. 1999. Modelling regional and large-scale response of Baltic Sea ecosystems to nutrient load reductions // Hydrobiologia. V. 393. P. 35.
  70. The coupled 3D hydrodynamic and ecosystem model FINEST. 1998. MERI. № 35.
  71. Theil H. 1971. Applied economic forecasting. Amsterdam: North-Holland.
  72. Transboundary waters and basins in the South-East Baltic 2008. Kaliningrad: Terra Baltica.
  73. Tskhai A.A., Ageikov V.Y. 2020. Simulating variations in reservoir eutrophication level by reproducing biogeochemical cycles // Water Res. V. 47. № 1. P. 147. https://doi.org/10.1134/S0097807820010145
  74. Tskhai A.A., Ageikov V.Y. 2021. Disturbance of sustainability of the reservoir ecosystem: a model approach for assessing and forecasting the long-term process of eutrophication // Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems. V. 9(1). Р. 1080327. https://doi.org/10.13044/j.sdewes.d8.0327
  75. Witek Z., Humborg C., Savchuk O. et al. 2003. Nitrogen and phosphorus budgets of the Gulf of Gdańsk (Baltic Sea) // Estuarine, Coastal and Shelf Science. V. 57. P. 239.
  76. Witek Z., Zalewski M., Wielgat-Rychert M. 2010. Nutrient stocks and fluxes in the Vistula lagoon at the end of the twentieth century. Slupsk: Gdynia.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Географическое положение Вислинского залива Балтийского моря (по: Witek et al., 2003).

Скачать (246KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура циклов азота (а) и фосфора (б) в планктонном блоке имитационной модели экосистемы Вислинского залива Балтийского моря. Bacill – диатомовые водоросли, Chlor – зеленые водоросли, Cyan – цианобактерии, HerbZoopl – мирный зоопланктон, MacroPh – макрофиты, PredZoopl – хищный зооланктон.

Скачать (653KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Результаты моделирования внутригодовой динамики растворенного органического азота: а ‒ концентрации DON, времени оборота (б) и составляющих баланса DON (значения даны в т/год) (в‒д) в экосистеме ВЗ. Здесь и на рис. 4‒10: а, б ‒ сплошными черными линиями даны средние многолетние значения концентраций на каждые сутки года, серым цветом – пределы изменчивости концентраций; в ‒ черными сплошными стрелками показаны те составляющие баланса, которые увеличивают содержание того или иного соединения азота или фосфора, черными прерывистыми стрелками – те, которые уменьшают, черными прерывистыми двойными стрелками – те, которые могут как уменьшать, так и увеличивать; цифрами в кружках обозначена нумерация составляющих баланса, названия которых даны в каждом кружке. Эта же нумерация использована на (г) и (д).

Скачать (352KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации аммонийного азота (а), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) N – NH+4 в экосистеме ВЗ.

Скачать (361KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Результаты моделирования внутригодовой динамики азота нитритов (а), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) N – NO–2 в экосистеме ВЗ.

Скачать (311KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации (а) азота нитратов, времени оборота (б) и составляющих баланса( в‒д) N – NO–3 в экосистеме ВЗ.

Скачать (359KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации (а) азота в составе детрита (N_Detr), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) N_Detr в экосистеме ВЗ.

Скачать (425KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации (а) растворенного органического фосфора (DOP), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) DOP в экосистеме ВЗ.

Скачать (400KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации (а) растворенного неорганического фосфора (DIP), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) DIP в экосистеме ВЗ.

Скачать (426KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Результаты моделирования внутригодовой динамики концентрации (а) фосфора в составе детрита (P_Detr), времени оборота (б) и составляющих баланса (в‒д) P_Detr в экосистеме ВЗ.

Скачать (415KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».