Application of statistical criteria for identifying outliers in the analysis of hydrochemical characteristics of small lakes in Karelia

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The hydrochemical characterization of small lakes typical for different landscapes of the Republic of Karelia was compiled on the basis of statistical assessments. The test sample to be studied was formed on the basis of hydrochemical data on 223 most studied small lakes of Karelia, divided into groups based on their belonging to one or another landscape. The possibility of identifying atypical (anomalous) lakes for a certain territory, including unique lakes, has been assessed by applying statistical criteria for identifying outliers in the analysis of hydrochemical data. The search for anomalous values was carried out by classical methods of statistical analysis, among which the graphical method of box diagram and the statistical criteria for finding outliers Chauvenet and Roscher (Thompson). The effectiveness of these methods in detecting anomalies was evaluated. An expert analysis of the obtained sample of lakes with anomalous values of hydrochemical parameters was performed in order to identify the nature and causes of anomalies, as well as the uniqueness of lakes. The ways of further research on the possibility of using mathematical statistics methods to search for anomalies, as well as the development of criteria for the hydrochemical uniqueness of lakes are outlined.

About the authors

V. Yu Krylova

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: krylova.v@spcras.ru
St. Petersburg, Russia

N. V Ignatyeva

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

References

  1. Галазий Г.И. Байкал в вопросах и ответах. Иркутск: Вост.-Сиб. кн. изд-во, 1987. 380 с.
  2. Егоров А.Н., Космаков И.В. География и природопользование соленых озер. Новосибирск: Наука, 2010. 183 с.
  3. Измайлова А.В., Расулова А.М. Возможности применения математического аппарата при анализе озер на предмет их уникальности // Геология, геоэкология, эволюционная география: Коллективная монография. Т. XIX / Под ред. Е.М. Нестерова, В.А. Снытко. СПб.: РГПУ, 2020. С. 263-266.
  4. Измайлова А.В., Расулова А.М., Шмакова В.Ю. Выделение озер, обладающих уникальными свойствами, статистическими методами // Гидрометеорология и экология. 2021. № 62. С. 27-51.
  5. Карта геохимических ландшафтов и ландшафтно-геохимических процессов. https://-geogra-phy-of-russia.-com/wp-content/uploads/2015/01/406-407.jpg (дата обращения: 25.03.2024)
  6. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
  7. Кубеев М.Н., Ионина Н.А. 100 великих катастроф. М.: Вече, 2010. 432 с.
  8. Озера Карелии. Справочник / Под ред. Н.Н. Филатова, В.И. Кухарева. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2013. 464 с.
  9. Поздняков Ш.Р., Измайлова А.В., Расулова А.М. Уникальные озера как объект научного интереса // Изв. РГО. 2020. Т. 152. № 3. С. 17-31.
  10. Расулова А.М., Измайлова А.В. Идентификация уникальных озер различного происхождения методами машинного обучения // Бюлл. науки и практики. 2022. Т. 8. № 12. С. 180-194.
  11. Расулова А.М., Измайлова А.В. Методы поиска аномальных характеристик озерных экосистем на примере трансграничных водоемов // Трансграничные водные объекты: использование, управление, охрана. Материалы Всерос. науч-практ. конф. Новочеркасск: Лик, 2021. С. 309-314.
  12. Расулова А.М., Измайлова А.В. Применение алгоритма Isolation Forest для обоснования уникальности водоемов в группе карстовых озер // Бюлл. науки и практики. 2021. Т. 7. № 11. С. 63-79.
  13. Румянцев В.А., Драбкова В.Г., Измайлова А.В. Озера европейской части России. СПб.: ЛЕМА, 2015. 392 с.
  14. Состояние водных объектов Республики Карелия. По результатам мониторинга 1998-2006 гг. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2007. 210 с.
  15. Downing J.A., Prairie Y.T., Cole J.J., Duarte C.M., Tranvik L.J., Striegl R.G., McDowell W.H., Kortelainen P., Caraco N.F., Melack J.M., Middelburg J.J. The Global Abundance and Size Distribution of Lakes, Ponds, and Impoundments // Limnol. Oceanogr. 2006. V. 51. № 5. P. 2388-2397.
  16. Thompson R.A. Note on Restricted Maximum Likelihood Estimation with an Alternative Outlier Model // J. Royal Statistical Soc. Ser. B (Methodological). 1985. V. 47. № 1. P. 53-55.
  17. Tukey J.W. Exploratory Data Analysis. Reading, Mass: Addison-Wesley Pub. Co., 1977. 688 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».