zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-1671Research ArticleПРИБОРЫ И МЕТОДЫ СПЕКТРОСКОПИИDEVICES AND METHODS OF SPECTROSCOPYРегуляризация параллельного факторного анализа (PARAFAC): новый подход к определению групп флуорофоров в спектрах флуоресценции природных водRegularization of Parallel Factor Analysis (PARAFAC): a New Approach to Determining Groups of Fluorophores in the Fluorescence Spectra of Natural WatersКрыловИ. Н.KrylovI. N.

Москва

Moscow

ЕринаО. Н.ErinaО. N.

Москва

Moscow

ДроздоваА. Н.DrozdovaА. N.

Москва

Moscow

СеливерстоваИ. В.SeliverstovaI. V.

Москва

Moscow

ЛабутинТ. А.LabutinT. A.

Москва

Moscow

timurla@laser.chem.msu.ruМосковский государственный университет имени М. В. ЛомоносоваРоссияLomonosov Moscow State UniversityRussian FederationИнститут океанологии им. П. П. Ширшова РАНРоссияP. P. Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202423102024915733740Copyright © Крылов И.Н., Ерина О.Н., Дроздова А.Н., Селиверстова И.В., Лабутин Т.А., 20242024Крылов И.Н., Ерина О.Н., Дроздова А.Н., Селиверстова И.В., Лабутин Т.А.Krylov I.N., Erina О.N., Drozdova А.N., Seliverstova I.V., Labutin T.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/1671

   Параллельный факторный анализ PARAFAC широко используется применительно к спектрам флуоресценции возбуждение/испускание для отслеживания движения водных масс, а также изучения сезонного изменения состава и содержания растворенного органического вещества. Стадия выбора числа компонент — одна из наиболее сложных при использовании факторного анализа. Широко используемый метод анализа нагрузок при разбиении исходного набора на половины во многих случаях не позволяет определить наилучшую модель из-за близости их статистических оценок. Поскольку применение регуляризации со штрафом за сумму модулей параметров имеет свойство приводить к разреженным решениям, в которых часть коэффициентов равна нулю, применение этого подхода позволяет выбирать те переменные, которые несут полезную информацию. Предложена процедура выбора числа компонент при выполнении параллельного факторного анализа спектров флуоресценции с использованием штрафа за 1- и 2-нормы решения.

   Parallel factor analysis PARAFAC is widely used in relation to fluorescence excitation/emission spectra to track the movement of water masses, as well as to study seasonal changes in the composition and content of dissolved organic matter. The stage of selecting the number of components is one of the most difficult when using factor analysis. The widely used method of analyzing loads when splitting the original set into halves in many cases does not allow determining the best model due to the closeness of their statistical estimates. Since the use of regularization with a penalty for the sum of parameter modules tends to lead to sparse solutions in which some of the coefficients are equal to zero, the use of this approach allows one to select those variables that carry useful information. A procedure is proposed for selecting the number of components when performing parallel factor analysis of fluorescence spectra using a penalty for the 1- and 2-norms of the solution.

молекулярная флуоресценциятрехмерные спектры возбуждение/испусканиесезонная изменчивость растворенного органического веществафлуорофорпараллельный факторный анализрегуляризацияmolecular fluorescencethree-dimensional excitation/emission spectraseasonal variability of dissolved organic matterfluorophoreparallel factor analysisregularizationРабота выполнена при поддержке программы развития МГУ (проект № 23-Ш07-67). Отбор проб и исследование оптических характеристик растворенного органического вещества в 92 рейсе НИС “Академик Мстислав Келдыш” в Карское море (2023 г.) выполнены за счет гранта № 21-77-10064 Российского научного фондаThe work was carried out with the support of the MSU Development Program (project No. 23-Sh07-67). Sampling and investigation of the optical characteristics of dissolved organic matter in NIS flight 92 “Academician Mstislav Keldysh” to the Kara Sea (2023) completed at the expense of grant No. 21-77-10064 The Russian Science FoundationReferencesF. F. Hartline. Science, 203, N 4387 (1979) 1330—1331F. F. Hartline. Science, 203, N 4387 (1979) 1330—1331K. R. Murphy, C. A. Stedmon, D. Graeber, R. Bro. Anal. Methods, 5, N 23 (2013) 6557K. R. Murphy, C. A. Stedmon, D. Graeber, R. Bro. Anal. Methods, 5, N 23 (2013) 6557L. Yang, J. Hur, W. Zhuang. Environ. Sci. and Poll. Res., 22, N 9 (2015) 6500—6510L. Yang, J. Hur, W. Zhuang. Environ. Sci. and Poll. Res., 22, N 9 (2015) 6500—6510J. Christensen, E. M. Becker, C. S. Frederiksen. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 2 (2005) 201—208J. Christensen, E. M. Becker, C. S. Frederiksen. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 2 (2005) 201—208T. J. Battin, S. Luyssaert, L. A. Kaplan, A. K. Aufdenkampe, A. Richter, L. J. Tranvik. Nature Geoscience, 2, N 9 (2009) 598T. J. Battin, S. Luyssaert, L. A. Kaplan, A. K. Aufdenkampe, A. Richter, L. J. Tranvik. Nature Geoscience, 2, N 9 (2009) 598N. Carr, C. E. Davis, S. Blackbird, L. R. Daniels, C. Preece, M. Woodward, C. Mahaffey. Progress in Oceanography, 177 (2019)N. Carr, C. E. Davis, S. Blackbird, L. R. Daniels, C. Preece, M. Woodward, C. Mahaffey. Progress in Oceanography, 177 (2019)Y. Yamashita, R. Jaffé. Environ. Sci. Technol., 42, N 19 (2008) 7374—7379Y. Yamashita, R. Jaffé. Environ. Sci. Technol., 42, N 19 (2008) 7374—7379S. A. Walker, R. M. W. Amon, C. Stedmon, S. Duan, P. Louchouarn. J. Geophys. Res.: Biogeosci., 114, № G4 (2009)S. A. Walker, R. M. W. Amon, C. Stedmon, S. Duan, P. Louchouarn. J. Geophys. Res.: Biogeosci., 114, № G4 (2009)А. Н. Тихонов. Докл. АН СССР, 151, № 3 (1963) 501—504А. Н. Тихонов. Докл. АН СССР, 151, № 3 (1963) 501—504E. Acar, D. M. Dunlavy, T. G. Kolda. J. Chemometrics, 25, N 2 (2011) 67—86E. Acar, D. M. Dunlavy, T. G. Kolda. J. Chemometrics, 25, N 2 (2011) 67—86И. Н. Крылов, И. В. Селивестрова, Т. А. Лабутин. Журн. прикл. спектр., 90, № 1 (2023) 90—96I. N. Krylov, I. V. Seliverstova, T. A. Labutin. J. Appl. Spectr., 90 (2023) 82—87An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer Texts in Statistics, New York, Springer US (2021)An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer Texts in Statistics, New York, Springer US (2021)L. Breiman. Technometrics, 37, N 4 (1995) 373—384L. Breiman. Technometrics, 37, N 4 (1995) 373—384J. R. Lakowicz. Principles of Fluorescence Spectroscopy, 3, Springer US (2006)J. R. Lakowicz. Principles of Fluorescence Spectroscopy, 3, Springer US (2006)R. Bro. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 38, N 2 (1997) 149—171R. Bro. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 38, N 2 (1997) 149—171R. H. Byrd, P. Lu, J. Nocedal, C. Zhu. SIAM J. Sci. Comp., 16, N 5 (1995) 1190—1208R. H. Byrd, P. Lu, J. Nocedal, C. Zhu. SIAM J. Sci. Comp., 16, N 5 (1995) 1190—1208I. N. Krylov, T. A. Labutin. Spectrochim. Acta Part A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 293 (2023) 122441I. N. Krylov, T. A. Labutin. Spectrochim. Acta Part A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 293 (2023) 122441R. Bro, Å. Rinnan, N. (Klaas) M. Faber. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 1 (2005) 69—76R. Bro, Å. Rinnan, N. (Klaas) M. Faber. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 1 (2005) 69—76I. N. Krylov, A. N. Drozdova, T. A. Labutin. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 207 (2020) 104176I. N. Krylov, A. N. Drozdova, T. A. Labutin. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 207 (2020) 104176P. C. Hansen. SIAM Rev., 34, N 4 (1992) 561—580P. C. Hansen. SIAM Rev., 34, N 4 (1992) 561—580P. G. Coble. Chem. Rev., 107, N 2 (2007) 402—418P. G. Coble. Chem. Rev., 107, N 2 (2007) 402—418

The authors declare that there are no conflicts of interest present.