Аннотация:Основанные на явлении индукции флуоресценции хлорофилла a методы определения эффективности первичных процессов фотосинтеза широко применяются в экологическом мониторинге, агро- и биотехнологии уже несколько десятилетий. Современные автоматизированные флуориметры позволяют проводить непрерывный контроль состояния фотосинтетического аппарата (ФСА) исследуемых объектов – популяций микроводорослей или отдельных высших растений – в течение длительного времени. Это открывает широкие возможности для анализа динамики ответа ФСА на действие факторов внешней среды. Поскольку состояние ФСА определяется действием комплекса многих факторов, то выявление роли отдельных факторов в наблюдаемом ответе представляет собой нетривиальную задачу. Нами предложены новые экспериментальные протоколы, использование которых в сочетании с современными методами анализа данных позволяет более точно (по сравнению с классическим JIP-тестом) выявлять поврежденные участки электрон-транспортной цепи (ЭТЦ). Так, регистрация начального (OJ) участка кинетикой кривой индукции флуоресценции при различающихся в несколько раз интенсивностях возбуждающего света позволяет разделить эффекты, связанные с изменением сечения поглощения светособирающей антенны и с эффективностью работы кислород-выделяющего комплекса. Метод спектральной мультиэкспоненциальной аппроксимации позволяет определить характерные времена отдельных процессов, а использование математической модели ЭТЦ даёт возможность сопоставить эти характерные времена со скоростями элементарных реакций в ФСА.Важной с точки зрения практического применения является задача предсказания будущей динамики изменения функционального состояния ФСА по результатам мониторинга. Это позволит оценить необходимость оперативного воздействия – например, внесения удобрений или изменения светового режима при выращивании растений или микроводорослей, или изменения режима работы очистных сооружений при выявлении загрязнения речных вод, и т.п. Несмотря на существенный прогресс в понимании механизмов действия факторов среды на ФСА, далеко не все механизмы изучены на достаточном уровне. Для решения прикладных задач могут быть использованы феноменологические модели, основанные на нейросетевой архитектуре автоэнкодера с запаздыванием. Входными данными для модели являются временные ряды, содержащие данные об активности отдельных компонентов ЭТЦ, оптических свойствах исследуемых объектах, а также метеорологическую и гидрохимическую информацию. Работа выполнена при частичной поддержке грантов РФФИ № 20-04-00465 и РНФ № 20-64-46018.