By this author

Digital images analysis of macroscopic charcoal particles from lake and peat sediments for palaeogeographic reconstruction

Issue number 2 from 10.01.2025

Анализ макроскопических частиц угля в отложениях различного генезиса — один из наиболее распространенных подходов к реконструкции пожарных режимов в прошлом. Метод отличается большими затратами времени и труда исследователей, поскольку требует непрерывного отбора образцов из разреза и подсчета всех угольных частиц с линейными размерами более 125 мкм в образце фиксированного объема. В статье представлен разработанный нами автоматический метод подсчета макроскопических частиц угля с использованием анализа изображений, который легко воспроизводим, не требователен к технике, быстр, позволяет получить дополнительную палеоэкологическую информацию на основании изучения геометрических характеристик и площади частиц. Сравнение результатов, полученных путем стандартного ручного подсчета количества угольных частиц в тестовых образцах и определения количества частиц по изображению показало точность метода, достаточную для палеогеографических реконструкций: коэффициент корреляции Спирмена R = 0.85, R = 0.71, MAPE = 31.58% (средняя абсолютная ошибка, выраженная в процентах), сравнение определения площади частиц выявило R = 0.99, R = 0.98, MAPE = 21.45%. В качестве демонстрации возможностей разработанного метода в статье представлены результаты его применения по данным изучения болота Побочного (национальный парк "Бузулукский бор", Оренбургская область). Были проанализированы 1000 образцов для 10 м отложений, накопившихся в течение 11.4 тыс. лет, обработано 6000 изображений. В результате анализа была определена не только скорость аккумуляции частиц угля, выявлены пожарные эпизоды и рассчитан межпожарный интервал, но и выполнена классификация частиц угля по морфотипам на травяной и древесный, а также оценены размеры угольных частиц, поступающих во время пожарных эпизодов, что позволило получить дополнительную палеоэкологическую информацию о пожарах в голоцене.

16 0