Предложение метода — комбинированный аналитический протокол, дающий количественное разделение вклада локального антропогенного воздействия и глобального климата в изменения структуры сообщества и продуктивности. Ключевые элементы: предобработка, описательная сечка по шкале времени/частотам, многомодельный атрибутивный анализ (вариационное разложение, регрессионные модели с автокорреляцией и лагами, SEM/динамические модели), проверка причинности и чувствительности. Шаги:
1) Подготовка данных
- Очистка, единый временной шаг, заполнение пробелов (модельно или интерполяцией с учётом сезонности).
- Вычислить аномалии и сглаженные тренды: например, температурная аномалия $\Delta T_t=T_t-{\overline{T}}_{\text{clim,window}}$ и аналогично для осадков/биогеохимии.
- Если нет явных прокси антропогенного воздействия, сформировать индикаторы: концентрации N/P, органического C, хлорофилл, мутность, потоки речного стока, показатели стока/точечных сбросов или бинарные/степенные индикаторы событий (строительство, смена управления).
2) Первичный анализ трендов и временных масштабов
- Декомпозиция временного ряда (seasonal + trend + remainder) и/или сглаживание (LOESS, STL).
- Частотно-временной анализ (вейвлет, спектр) для обнаружения синхронности и характерных периодов.
- Выявление точек изменений/сдвигов (change-point/breakpoint).
3) Разделение источников объяснения — вариационное разложение
- Использовать частичную каноническую аналитику/variation partitioning (RDA/pRDA) для данных о составе сообщества или множественных эндпоунтах:
- Обозначим матрицы объясняющих переменных: C (климат: T, осадки, большие масштабы), A (локальные антропогенные: биогеохимия, стоки и т.д.).
- Разложение приведённой дисперсии: общая объяснённая доля $R_{\text{tot}}^2$ = уникальная доля климата $a$ + уникальная доля антропогении $b$ + совместная доля $c$ + необъяснённое $d$. Формально:
$$R_{\text{tot}}^2=a+b+c,$$ где $a=R^2(\text{C}|\text{A})$, $b=R^2(\text{A}|\text{C})$, \(c = R^2(\text{C,A}) - a - b.
\]
4) Регрессионные/динамические модели с лагами и автокорреляцией
- Подход: моделировать ответ (например, продуктивность \(Y_t\) или мультивариативную структуру сообщества) как функцию климатических и локальных переменных с учётом сезонности и автокорреляции:
- GAMM:
$$Y_t={\beta }_0+f_1(T_t)+f_2(P_t)+f_3({\text{Local}}_t)+s(\text{time})+{ϵ}_t,$$ с ${ϵ}_t$ включающим AR(1) или другое структуру автокорреляции.
- Distributed lag / transfer function для учёта задержек:
$$Y_t=\sum _{k=0}^K{\alpha }_k{X}_{t-k}+\cdots +{ϵ}_t.$$ - Оценить вклад переменных по их вкладке в объяснённую дисперсию (partial R^2), по уменьшению AIC/BIC, по предиктивной важности (cross-validation).
5) Причинность и нелинейные взаимодействия
- Granger-каузальность и/или convergent cross mapping (CCM) для проверки направленности воздействия в нелинейных системах.
- Wavelet coherence для выявления частотно-временной синхронности между климатическими и биогеохимическими рядами и со структурой сообщества.
6) Структурное моделирование механизмов
- Построить SEM / динамическую state-space модель для тестирования прямых и косвенных путей (например, климат → физика (температура/стратификация) → биогеохимия → продуктивность; и отдельно антропогения → биогеохимия → продуктивность).
- Пример структурного блока (латентные процессы $X_t$):
$$X_{t+1}=F(X_t,U_t)+{\eta }_t,Y_t=H(X_t)+{ϵ}_t,$$ где $U_t$ — управляющие входы (климат, антропогенные нагрузки).
7) Количественная атрибуция и неопределённости
- Из многомодельного ансамбля получить: уникальная доля объяснения климатом и антропогенией, интервалы неопределённости (bootstrap, Bayesian posterior).
- Построить контрафактуальные сценарии (моделирование ответа при «фиксированном климате» vs «отсутствии локальных нагрузок») и сравнить медианы/диапазоны изменения ответов.
8) Валидация, чувствительность и интерпретация
- Кросс-валидация во времени (rolling forecast), тестирование на независимых участках/контрольных участках (BACI, если есть).
- Чувствительность к выбору лагов, параметров сглаживания, наличию и качеству прокси антропогении.
- Интерпретировать уникальные и совместные доли: высокая совместная доля $c$ указывает на взаимодействие климатических и антропогенных эффектов.
Короткая сводка вычислительных инструментов (рекомендации): R-пакеты mgcv (GAMM), nlme/lme4 (mixed models), vegan (RDA/variation partitioning), rEDM (CCM), WaveletComp (вейвлет), strucchange/changepoint (breakpoints), lavaan/brms/rstan (SEM/Bayesian state-space).
Ожидаемые результаты: численная оценка вкладов (уникальные доли $a,b$, совместная $c$), оценённые лаги и пороговые эффекты, структурная диаграмма причинных путей и интервалы неопределённости.