Email this article 
Corrections for geographical differences in photoperiod in time-series analysis
- Authors: Ragozin O.N.1, Tatarinzev P.B.1, Pogonysheva I.A.2, Gudkov A.B.3, Shalamova E.Y.1, Pogonyshev D.A.2, Beisembaev A.A.4
-
Affiliations:
- Khanty-Mansiysk State Medical Academy
- Nizhnevartovsk State University
- Northern State Medical University
- Kyrgyz-Russian Slavic University named after the First President of the Russian Federation B.N. Yeltsin
- Issue: Vol 30, No 2 (2023)
- Pages: 139-149
- Section: ORIGINAL STUDY ARTICLES
- URL: https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/117532
- DOI: https://doi.org/10.17816/humeco117532
- ID: 117532
Cite item
Full Text
Abstract
This article presents the results of the development of the corrections for geographical differences and photoperiodism in time-series analyses of physiological and demographic indicators.
the models were created using the results of the studies of biological rhythms obtained using the software developed by the author using wavelet analysis and photoperiodic stability of the chronotype during adaptation to the conditions of the North, shift work in healthy individuals as well as in subjects with somatic or mental pathology. We also assessed long-term demographic rhythms of the population living in different regions of Russia.
For standardization and ranking of interseasonal, inter-regional studies (physiology of movements and shift work) in chronophysiological format, we propose the use of the calculated "photoperiodic latitudinal coefficient". To improve the accuracy of the models, we propose the use of the "signal- noise coefficient" in the interpretation of the results, an assessment of the "degree of polyrhythmicity" and the "rhythm instability index" in the presence of "inserted" or "quantized" rhythms.
Full Text
ОБОСНОВАНИЕ
Хронобиология — раздел биологии, изучающий циклические процессы в биологических системах разного уровня организации [1], который включает исследования в области анатомии, физиологии, генетики, молекулярной биологии и биологии поведения организмов [2]. Хрономедицина базируется на хронобиологии и использует её данные для совершенствования профилактики, диагностики и лечения заболеваний. Основной задачей хрономедицины является выявление и коррекция десинхроноза как одного из патогенетических факторов развития патологии. История становления хронобиологии как науки изложена во многих обзорах [3, 4], в том числе отражены методология [5], методы [6] и способы математического анализа ритмов [7].
Временной ряд — это составленные в неодинаковые моменты времени статистические данные о величине каких-либо параметров изучаемого процесса, который значительно отличается от обычной выборки, так как при рассмотрении учитывается корреляция измерений со временем, а не только статистические характеристики [8, 9]. Если процесс, отклонившись от начального уровня, возвращается к нему же — это цикл; повторяющиеся циклы создают ритм. Колебания называют ритмическими, если они повторяются не менее 3–5 раз и их параметры при этом сохраняются [10]. Такие временны´е ряды и являются предметом хронобиологических исследований. Принадлежность ритмов к различным частотным группам, изменение их амплитудно-фазовых характеристик при экзо- и эндогенных воздействиях, смена сезонов и широтные перемещения создают трудности при интерпретации результатов хронобиологических проектов.
Цель нашего исследования. Разработать поправки при анализе временны´х рядов физиологических и демографических показателей населения с учётом географических различий фотопериода.
МЕТОДЫ
Изучением временнόй организации биологических ритмов в течение многих лет занимаются отечественные [11–14] и зарубежные учёные [15, 16]. Результаты этих исследований обобщены в ряде монографий [17, 18]. Основным инструментом для хронобиологов многие годы являлся косинор-анализ, предложенный Ф. Халбергом (1969) [19]. Он используется в хронобиологии и хрономедицине [20, 21], но исследования, направленные на изучение ультра- и инфрадианных составляющих, способствовали поиску и применению новых методов анализа ритмических колебаний.
В то время как задача регистрации физиологических параметров технически решена, проблема математической обработки результатов и их интерпретации нуждается в дальнейшем изучении. Проблемы расшифровки материалов длительной регистрации связаны со сложностью структуры получаемых данных, образованных суперпозицией различных ритмов вкупе с разного рода трендами и флуктуациями. Так, спектральный анализ приводит к функциям одной переменной, но только при варианте стационарной модели процесса, что не всегда выполнимо в клинических условиях. Серьёзным ограничением методов спектрального анализа является его слабое разрешение в области низких частот, что затрудняет выявление продолжительных временны´х колебаний с периодом в сотни и тысячи лет. Обозначенные выше факторы обусловливают переход к более сложному математическому аппарату, такому как разложение на эмпирические моды [22], модели авторегрессии и скользящего среднего [23].
Одним из часто применяющихся методов является спектрально-временнόй анализ [24], а также его модификации по спектрально-корреляционному анализу временны´х рядов и взаимному анализу временны´х рядов [25]. Некоторые исследователи применяют анализ сингулярного спектра, который предполагает трансформацию одномерного временнόго ряда в многомерный ряд и использование в дальнейшем метода главных компонент [26].
В последнее время обработку временны´х рядов проводят с помощью вейвлет-анализа. Вéйвлет (англ. wavelet небольшая волна, рябь) — это функция, позволяющая анализировать частотные компоненты данных. Вейвлет-спектрограммы принципиально отличаются от обычных спектров Фурье тем, что дают чёткую привязку спектра сигналов ко времени [27].
Наблюдаются отличия в характеристиках биологических ритмов у детей и пожилых людей [28], мужчин и женщин [29], здоровых и больных [13]. Сезон наблюдения и продолжительность исследования также имеют значение. Очень важна точка отсчёта начала ритма: астрономическая (00 ч 00 мин) или социальная (8–9 ч утра). Регламент исследований будет зависеть от объекта: вид; особь/индивидуум; популяция/коллектив; уровень организации (семья/школа/фирма/завод/страна/цивилизация).
В работе проанализированы результаты исследований биологических ритмов, в том числе при помощи авторских программ, использующих вейвлет-анализ [30] и определяющих фотопериодическую устойчивость хронотипа [31] при адаптации к условиям северного региона [32], сменной работе [33–37] в норме [38], соматической [39] и психической патологии [40, 41]. Проведена оценка многолетних демографических ритмов населения, проживающего в различных регионах России [42–44].
РЕЗУЛЬТАТЫ
При вейвлет-анализе некоторых биологических и демографических параметров зачастую обнаруживаются один или несколько более высокоэнергетических значимых ритмов и несколько незначимых. В такой ситуации, с одной стороны, можно говорить о зашумлённости и обозначать это состояние как «коэффициент зашумлённости сигнала» (отношение значимого ритма/ритмов к незначимым). В приведённом примере на рис. 1 этот коэффициент составляет 1/3=0,33. С другой стороны, возникает вопрос о «степени полиритмичности» как о количестве значимых ритмов в данном временнόм ряду. На рис. 2 у мужчин «степень полиритмичности» составляет 4, у женщин — 6.
Рис. 1. Фрагмент скриншота результатов вейвлет-анализа многолетней вариабельности обращаемости в службу «Скорая медицинская помощь» в г. Ханты-Мансийске.
Fig. 1. A fragment of a screenshot of the results of wavelet analysis of ambulance calls in Khanty-Mansiysk.
Рис. 2. Количество значимых ритмов возникновения обострения заболеваний у мужчин и женщин по данным обращаемости в службу «Скорая медицинская помощь» населения г. Ханты-Мансийска.
Fig. 2. The number of significant rhythms of disease exacerbation in men and women according to the data on ambulance calls in Khanty-Mansiysk.
И та, и другая формы нарушения/модификации ритмической структуры могут наблюдаться при различных эндо- и экзогенных воздействиях: от нарушений систем регуляции показателя (стресс, болезнь) [13] до внешних модулирующих воздействий (гелиоклиматические факторы) [39].
Вейвлет-анализ позволяет судить, как меняется спектральный состав временнόго ряда со временем, так как разложение сигнала производится в плоскости wavelet-коэффициентов (масштаб–время–уровень, англ. scale–time–amplitude). По этой причине при рассмотрении всего периода наблюдений необходимо отслеживать, имеет ли место постоянный ритм (рис. 3, а) или наблюдается кратковременная ритмическая активность (рис. 3, b) на фоне постоянного ритма.
Рис. 3. Примеры постоянных и вставочных (квантованных) ритмов: a — oкологодовая вариабельность относительной влажности воздуха с одним периодом (7,8 сут), но с изменением амплитуды колебаний; b — сезонные квантованные (вставочные) ритмы температуры воздуха в г. Ханты-Мансийске в 2013 году.
Fig. 3. Examples of constant and intercalary (quantized) rhythms: a — circannual variability of relative humidity with one period (7.8 days), but with a change in the amplitude of oscillations; b — seasonal quantized (inserted) rhythms of air temperature in Khanty-Mansiysk in 2013.
Кратковременные ритмы, которые встраиваются в основную ритмическую организацию, предлагается называть «вставочными» по аналогии со вставочными экстрасистолами, или «квантованными», используя физико-математическую терминологию. Наличие этих «всплесков» ритмической активности (термин, предложенный К.И. Осколковым [45]) предполагает расчёт «индекса нестабильности ритма» как отношения продолжительности вставочного ритма к наблюдаемому периоду. Например, за годовой период отмечается значимая циркасептанная (околонедельная) активность показателя только в течение четырёх месяцев, а значит, индекс нестабильности составляет 4/12=0,33, и это только при одном «вставочном», или «квантованном», ритме (см. рис. 3, b).
Одним из методов оценки адекватности хронобиологического паттерна человека или популяции является определение уровня десинхроноза [46]. Эндогенный и экзогенный, острый и хронический, физиологический и патологический, явный и скрытый, центральный и периферический, природный и социальный — это лишь некоторые варианты десинхроноза в многообразии деятельности человека в окружающем его мире. Многие исследователи предлагают свои методы качественной и количественной оценки десинхроноза. Сравниваются вечерние и утренние значения биохимических показателей, применяются амплитудно-фазовые характеристики ритмов, ультрадианности, балльная оценка риска развития десинхроноза.
Основными экзогенными синхронизаторами ритмов являются смена дня и ночи, сезонные и годовые колебания геофизических факторов, что необходимо учитывать в исследованиях закономерностей кратковременной и долговременной адаптации человека при воздействии экстремальных внешних факторов и реакции на широтное перемещение. При многолетних хронобиологических исследованиях в разных регионах России [47] приходится сталкиваться с последствиями влияния изменённого фотопериода на структуру ритмов, в том числе и в зависимости от хронотипа обследуемых [37]. Это делает необходимым учёт особенностей режима естественной освещённости на конкретной территории.
В качестве поправки при сравнении результатов исследований, различающихся в географическом и временнόм аспектах, предлагаем использовать понятие «фотопериодический широтный коэффициент». Он представляет собой нормальный логарифм отношения продолжительности дня и ночи в конкретной географической точке, что можно отследить на астрономических сайтах (табл. 1), к дате исследования.
Таблица 1. Примеры динамики фотопериодического широтного коэффициента в зависимости от географической широты и сезона 2022 года
Table 1. Examples of the dynamics of the photoperiodic latitudinal coefficient across latitudes and seasons in 2022
Город (широта) City (latitude) | Осеннее равноденствие (23 сентября) Autumn equinox (September 23) | Зимнее солнцестояние (22 декабря) Winter solstice (December 22) | Весеннее равноденствие (20 марта) Spring equinox (March 20) | Летнее солнцестояние (21 июня) Summer solstice (June 21) | ||||
день/ночь day/nights | ln | день/ночь day/nights | ln | день/ночь day/nights | ln | день/ночь day/nights | ln | |
Мурманск, Россия Murmansk, Russia (68°58ʹ45ʹʹ N) | 12:11/11:49 | 0,03 | 00:00/24:00 | –(∞) | 12:21/11:39 | 0,05 | 24:00/00:00 | +(∞) |
Москва, Россия Moscow, Russia (55°45ʹ0ʹʹ N) | 12:08/11:52 | 0,02 | 07:00/17:00 | –0,88 | 12:14/11:46 | 0,03 | 17:34/04:24 | 1,38 |
Владикавказ, Россия Vladikavkaz, Russia (43°02ʹ12ʹʹ N) | 12:07/11:53 | 0,01 | 09:03/16:57 | –0,62 | 12:10/11:50 | 0,02 | 15:25/08:35 | 0,59 |
Порт-Луи, о. Маврикий Port Louis, Mauritius (20°10ʹ58ʹʹ S) | 12:06/11:54 | 0,01 | 13:23/10:37 | 0,23 | 12:08/11:52 | 0,02 | 10:57/13:03 | –0,18 |
Колебания коэффициента показывают, что в высоких широтах (Мурманск, 68°58ʹ45ʹʹ N) он будет изменяться от –(∞) в день зимнего солнцестояния (полярная ночь) до +(∞) в день летнего солнцестояния (полярный день). В средних (Москва, 55°45ʹ0ʹʹ N) и южных (Владикавказ, 43°02ʹ12ʹʹ N) широтах России фотопериодический коэффициент будет приобретать отрицательные значения в период зимнего и положительные — в период летнего солнцестояния. При переходе в Южное полушарие (Порт-Луи, о. Маврикий, 20°10ʹ58ʹʹ S) наблюдается инверсия знака: коэффициент будет положительным зимой и отрицательным летом. Изменения логарифма отношения «день/ночь» в дни осеннего и весеннего равноденствий можно не учитывать, поскольку их колебания в описываемых широтах незначительны, так же как и в дни солнцестояния, когда ∞ при умножении даёт ∞, при делении получается ноль (см. табл. 1).
Применение данного поправочного коэффициента может выглядеть следующим образом при использовании формулы оценки десинхроноза (Д) по характеристикам ритма [33]:
(АТ1+АТ2+АТ3+АТ4=АТ5)
Д=УИ(ΔМ)×100,
(К1+К2+К3+К4=К5)
где: УИ — ультрадианный индекс, определяемый как отношение единицы к количеству достоверно вычисленных ритмов;
АТ — амплитудно-периодный коэффициент, определяемый как отношение амплитуды ритма к его периоду;
К=d+∆Ак — градиент смещения акрофазы (Ак) ритма, где d — доверительный интервал акрофазы; ΔАк=f(x)– f(x+∆x), где х — исходное (или нормативное) значение Ак, ∆х — зарегистрированное после воздействия стресс-фактора; ΔМ=(у+∆у) — величина изменения среднесуточного уровня (мезора), где у — исходный уровень мезора; ∆у — величина мезора после воздействия стресс-фактора.
Пример 1
В ходе исследования в г. Ханты-Мансийске (61°00ʹ15ʹʹ N) в зимний период (03.12.2021 г.) при появлении ультрадианных ритмов, но незначительном приросте мезора уровень десинхроноза составляет 15 усл. ед. Фотопериодический широтный коэффициент при заданных координатах и дате равен –1,084. Уровень десинхроноза при умножении на фотопериодический широтный коэффициент равняется –16,26 усл. ед.
Пример 2
При исследовании в г. Владикавказе (43°02ʹ13ʹʹ N) в эту же дату (03.12.2021 г.) уровень десинхроноза ниже за счёт отсутствия ультрадианных ритмов, меньшего амплитудно-периодного коэффициента и фазового сдвига, и составляет 4,61 усл. ед. Фотопериодический широтный коэффициент составляет –0,467. Уровень десинхроноза при умножении на фотопериодический широтный коэффициент равняется –2,15 усл. ед.
Пример 3
Применение фотопериодического широтного коэффициента (табл. 2) возможно при изучении интегральных величин, указывающих на состояние организма и уровень десинхроноза.
Таблица 2. Примерные значения фотопериодического широтного коэффициента в виде нормального логарифма (ln) в зависимости от географической широты в периоды зимнего и летнего солнцестояния
Table 2. Approximate values of the photoperiodic latitude coefficient in the form of a normal logarithm (ln) across latitudes during the winter and summer solstices
Географическая широта Latitude | Зимнее солнцестояние Winter solstice | Летнее солнцестояние Summer solstice | ||
день/ночь day/nights | ln | день/ночь day/nights | ln | |
80° с. ш. | N | 00:00/24:00 | –∞ | 24:00/00:00 | +∞ |
70° с. ш. | N, Норильск | Norilsk | 00:00/24:00 | –∞ | 24:00/00:00 | +∞ |
60° с. ш. | N, Ханты-МансийскKhanty-Mansiysk | | 18:59/05:01 | 1,33 | 05:16/18:44 | –1,27 |
50° с. ш. | N, Воронеж | Voronezh | 16:31/07:29 | 0,79 | 07:38/16:22 | –0,76 |
40° с. ш. | N, Дербент | Derbent | 09:00/15:00 | 0,52 | 15:07/08:53 | 0,53 |
Пример 4
Увеличение и уменьшение светового дня на разных широтах происходит с различной скоростью, поэтому необходимо оценивать динамику поправки на фотопериод в зависимости от даты проведения исследований (табл. 3).
Таблица 3. Динамика фотопериодического широтного коэффициента в виде нормального логарифма (ln) в зависимости от даты исследования в 2023 году
Table 3. Dynamics of the photoperiodic latitude coefficient in the form of a normal logarithm (ln) depending on the date of the study in 2023
Город (широта) City (latitude) | Продолжительность светового дня | Duration of daylight | |||||||||||
Месяцы | Months | ||||||||||||
01.01 | 01.02 | 01.03 | 01.04 | 01.05 | 01.06 | 01.07 | 01.08 | 01.09 | 01.10 | 01.11 | 01.12 | |
Ханты-Мансийск Khanty-Mansiysk (60° с. ш. | N) | 05:28 | 07:36 | 10:14 | 13:11 | 15:59 | 18:23 | 18:50 | 16:52 | 14:05 | 11:18 | 08:24 | 05:57 |
ln | –1,22 | –0,77 | –0,30 | 0,20 | 0,69 | 1,19 | 1,29 | 0,86 | 0,35 | –0,12 | –0,62 | –1,11 |
Дербент | Derbent (40° с. ш. | N) | 09:04 | 09:55 | 11:09 | 12:37 | 13:57 | 14:55 | 15:04 | 14:19 | 13:03 | 11:39 | 10:15 | 09:13 |
ln | –0,50 | –0,35 | –0,14 | 0,10 | 0,33 | 0,50 | 0,52 | 0,39 | 0,18 | –0,06 | –0,29 | –0,47 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
С целью стандартизации и ранжирования межсезонных, межрегиональных исследований (физиология перемещений, вахтовый труд) в хронофизиологическом формате предлагается использование расчётного «фотопериодического широтного коэффициента». Применение для анализа ритмов вейвлет-преобразования с целью повышения точности результатов предполагает использование в интерпретации результатов «коэффициента зашумлённости сигнала», оценку «степени полиритмичности» и «индекса нестабильности ритма» при наличии «вставочных», или «квантованных», ритмов.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ / ADDITIONAL INFORMATION
Вклад авторов: О.Н. Рагозин — существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, редактирование и окончательное утверждение рукописи; П.Б. Татаринцев — существенный вклад в математический анализ результатов исследования; А.Б. Гудков — существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, редактирование первого варианта статьи; И.А. Погонышева — анализ данных, составление электронной базы исследования; Е.Ю. Шаламова — набор первичного материала, подготовка первого варианта статьи; Д.А. Погонышев — набор первичного материала, составление электронной базы исследования; А.А. Бейсембаев — анализ данных. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).
Authors’ contribution: O.N. Ragozin — a significant contribution to the concept and design of the study, editing and final approval of the manuscript; P.B. Tatarinzev — a significant contribution to the mathematical analysis; A.B. Gudkov — a significant contribution to the concept and design of the study, editing the first draft; I.A. Pogonysheva — data analysis, compilation of the electronic database of the study; E.Yu. Shalamova — a set of primary material, preparation of the first draft; D.A. Pogonyshev — a set of primary material, compilation of the electronic database of the study; A.A. Beisembaev — data analysis. All authors confirm that their authorship meets the international ICMJE criteria. All authors have made a significant contribution to the development of the concept, research and preparation of the article, read and approved the final version before publication.
Источник финансирования. Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда и Правительства ХМАО — Югры № 22–15–20023 (https://rscf.ru/project/22–15–20023/).
Funding sources. The study was supported by the Russian Science Foundation and the Government of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug — Yugra (Grant # 22–15–20023, https://rscf.ru/project/22-15-20023/).
Конфликт интересов. Авторы подтверждают отсутствие конфликта интересов.
Competing interests. The authors confirm that there is no conflict of interest.
About the authors
Oleg N. Ragozin
Khanty-Mansiysk State Medical Academy
Author for correspondence.
Email: oragozin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5318-9623
SPIN-code: 7132-3844
MD, Dr. Sci. (Med.), Professor
Russian Federation, Khanty-MansiyskPavel B. Tatarinzev
Khanty-Mansiysk State Medical Academy
Email: ic472pbt@ya.ru
ORCID iD: 0000-0001-5029-4906
SPIN-code: 4629-7917
Russian Federation, Khanty-Mansiysk
Irina A. Pogonysheva
Nizhnevartovsk State University
Email: severina.i@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-5759-0270
SPIN-code: 6095-8392
Russian Federation, Nizhnevartovsk
Andrei B. Gudkov
Northern State Medical University
Email: gudkovab@nsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5923-0941
SPIN-code: 4369-3372
Russian Federation, Arkhangelsk
Elena Yu. Shalamova
Khanty-Mansiysk State Medical Academy
Email: selenzik@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5201-4496
SPIN-code: 8125-9359
Russian Federation, Khanty-Mansiysk
Denis A. Pogonyshev
Nizhnevartovsk State University
Email: d.pogonyshev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8815-1556
SPIN-code: 1179-9674
Russian Federation, Nizhnevartovsk
Anvar A. Beisembaev
Kyrgyz-Russian Slavic University named after the First President of the Russian Federation B.N. Yeltsin
Email: anvar.kg@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7922-3367
SPIN-code: 3876-8206
Kyrgyzstan, Bishkek
References
- Komarov FI, Rapoport SI. Hronobiologija i hronomedicina. Moscow: Triada-H; 2000. 488 p. (In Russ).
- Dunlap JC, Loros JJ, De Coursey PJ. Chronobiology: biological timekeeping. Sinauer Associates Inc. Sunderland. Massachusetts; 2003. 382 p.
- Rapoport SI, Chibisov SM, Breus TK, i dr. Chronobiologyа i chronomedicina: monographia. Chibisov SM, Rapoport SI, Blagonravov ML, editors. Moscow: RUDN, 2018. 822 p. (In Russ).
- Putilov AA. Quō vādis, chronopsychology? Zhurnal vysshei nervnoi deyatelnosti imeni I.P. Pavlova. 2021;71(2):244–269. (In Russ). doi: 10.31857/S004446772102009X
- Erdakov LN. Biologicheskie ritmy v populjacionnoj reguljacii (priglashenie k diskussii). Uspehi sovremennoj biologii. 2018;138(3):312–320. (In Russ). doi: 10.7868/S0042132418030092
- Anokhov IV. Labor and industrial waves, cycles and rhythms in the activities of the company as a result of exposure to external shock. Russian Journal of Labor Economics. 2019;6(1):39–56. (In Russ). doi: 10.18334/et.6.1.40458
- Desherevskii AV, Zhuravlev VI, Nikolsky AN, Sidorin AY. Analysis of rhythms in experimental signals. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2017;53(8):847–858. (In Russ). doi: 10.21455/GPB2017.2-2
- Anderson TV. Statisticheskij analiz vremennyh rjadov. Moscow: Mir; 1976. 755 p. (In Russ).
- Afanas'ev VN, Juzbashev MM. Analiz vremennyh rjadov i prognozirovanie. Moscow: Finansy i statistika; 2001. 226 p. (In Russ).
- Hildebrandt G, Moser M, Lehofer M. Chronobiologie und chronomedizin. Stuttgart; 2002. 213 p.
- Agadzhanjan NA, Shabatura NA. Bioritmy, sport, zdorov'e. Moscow: Fizkul'tura i sport, 1989. 207 p. (In Russ).
- Emel'janov IP. Formy kolebanij v bioritmologii. Novosibirsk: Nauka. Sibirskoe otdelenie; 1976. 127 p. (In Russ).
- Zenina OYu, Makarova II, Ignatova YuP, Aksenova AV. Chronophysiology and chronopathology of cardiovascular system (literature review). Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2017;24(1): 25–33. (In Russ). doi: 10.33396/1728-0869-2017-1-25-33
- Kokorina NV, Tatarintcev PB, Kasatkin AM. Application of dendrochronoindication methods to estimate the influence of associated gas burning on coniferous species in west-Siberian middle taiga. Bulletin of Udmurt University. Series Biology. Earth Sciences. 2015;25(1):19–23. (In Russ).
- Boks Dzh, Dzhenkins G. Analiz vremennyh ryadov: prognoz i upravlenie. Moscow: Mir; 1974. 197 p. (In Russ).
- Kendal M, St'juart A. Mnogomernyj statisticheskij analiz i vremennye rjady. Kolmogorova AN, Prohorova JuV, editors. Moscow: Nauka; 1976. 736 p. (In Russ).
- Karp VP, Katinas GS. Vychislitel'nye metody analiza v hronobiologii i hronomedicine. Saint Petersburg: Vostochnaja korona; 1997. 115 p. (In Russ).
- Katinas GS, Chibisov SM, Halabi GM, Dementyev MV. Analiticheskaja hronobiologija. Moskva-Bejrut; 2017. Chibisov SM, editor. 224 p. (In Russ).
- Halberg F. Hronobiologija. Kiberneticheskij sbornik. 1972;(9):189–247. (In Russ).
- Korjagina JuV, Ter-Akopov GN, Nopin SV, Roguleva LG. Biologicheskie ritmy v sporte: metody issledovanija i analiza. Essentuki: FGBU SKFNKC FMBA Rossii; 2017. 32 p. (In Russ).
- Nelson W, Tong YL, Lее JK, Halberg F. Methods for cosinor-rhymometry. Chronobiologia. 1979;6(4):305–323.
- Bogachev MI, Kajumov AR, Krasichkov AS, Markelov OA. Matematicheskie metody vyjavlenija reguljarnyh i statisticheskih zakonomernostej v biomedicinskih i jekologicheskih dannyh bol'shogo obema. Saint Petersburg: «LETI»; 2012. 151 p. (In Russ).
- Glavnye komponenty vremennyh ryadov: metod «Gusenica». Danilova DL, Zhigljavskogo AA, editors. Saint Petersburg: Sankt-Peterburgskij gosudarstvennyj universitet; 1997. 307 p. (In Russ).
- Gamburtcev AG, Aleksandrov SI, Belyakov AS, i dr. Atlas of natural processes. Moscow: Institut fiziki Zemli im. OJu Shmidta RAN; 1994. 176 p. (In Russ).
- Vitjazev VV. Spektral'no-korreljacionnyj analiz ravnomernyh vremennyh rjadov. Saint Petersburg: Izdatel'stvo Sankt-Peterburgskogo universiteta; 2001. 48 p. (In Russ).
- Petrov VA, Savin AS, Hohlov AA, Chetov AI. Analiz vremennyh rjadov metodom “Gusenica»-SSA” v BigData. Materialy Vserossijskoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem “Informacionno-telekommunikacionnye tehnologii i matematicheskoe modelirovanie vysokotehnologichnyh system”; 2015 Apr 20–24; Moscow. Available from: https://elibrary.ru/item.asp?id=26574829 (In Russ).
- D'jakonov VP. Vejvlety. Ot teorii k praktike. Moscow: SOLON-Press; 2004. 440 p. (In Russ).
- Chernilevskij VE. Uchastie bioritmov organizma v processah razvitija i starenija. Gipoteza rezonansa. In: Doklady MOIP. Moscow: Mul'tiprint; 2008. P. 123–139. (In Russ).
- Matjuhin VA, Krivoshhekov SG, Demin DV. Fiziologiya peremeshchenij cheloveka i vahtovyj trud. Novosibirsk: Novosibirskoe otdelenie izdatel'stva “Nauka”; 1986. 200 p. (In Russ).
- Svidetel'stvo o registracii programmy dlja JeVM RU 2014611398 ot 03.02.2014 g. Ragozin ON, Bochkarev MV, Kosarev AN, et al. Programma issledovanija biologicheskih ritmov metodom vejvlet-analiza. (In Russ).
- Svidetel'stvo o registracii programmy dlja JeVM 2019661664 ot 05.09.2019 g. Ragozin ON, Shalamova EJu, Tatarincev PB. Kal'kuljator fotoperiodicheskoj ustojchivosti. (In Russ).
- Radysh IV, Ragozin ON, Shalamova EJu. Bioritmy, kachestvo zhizni, zdorov'e. Moscow: RUDN; 2016. 457 p. (In Russ).
- Simonov VN, Bochkarev MV, Ragozin ON. Desynchronosis hemodynamic parametrs of shift work. Ulyanovsk Medico-biological Journal. 2011;(4):84–89. (In Russ).
- Bochkarev MV, Simonov VN, Ragozin ON. The effect of shift work on the epiphysis functional activity while the seasonal changes of photoperiod, specific for the northern region. Vladikavkazskij mediko-biologicheskij vestnik. 2012;14(22):32–35. (In Russ).
- Bochkarev MV, Simonov VN, Ragozin ON, Radysh IV. Time organisation of central hemodynamic parameters of people with different shifts in periods of the changed photoperiodism. Technologies of living systems. 2012;9(4):20–24. (In Russ).
- Simonov VN, Bochkarev MV, Ragozin ON. Combined effects of shift work and the changed photoperiod of the northen region on human health. RUDN Journal of Medicine. 2012;S(7):196–197. (In Russ).
- Ragozin ON, Gudkov AB, Shalamova EJ, et al. Photoperiodic stability and distribution of chronotypes in young residents of the north with different organization of activities. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2022;29(9):653–661. (In Russ). doi: 10.17816/humeco106583
- Shalamova EJu, Ragozin ON, Safonova VR. Biorythmological particulars and elements of the desynchronosis of the central hemodynamics parameters in the students of the northern medical higher educational institution. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2016;23(6):26–32. (In Russ). doi: 10.33396/1728-0869-2016-6-26-32
- Ragozin ON, Radysh IV, Breus TK. Gelioklimaticheskie faktory i hronopatologija severnogo regiona. In: Hronobiologija i hronomedicina. Chibisov SM, Rapoport SI, Blagonravov ML, editors. Moscow; 2018. P. 134–166. (In Russ).
- Ragozin ON, Bochkarev MV, Smetanenko TV. Dinamika psihojemocional'nyh komponentov lichnosti u zhitelej Severa pri izmenennoj funkcional'noj aktivnosti jepifiza v uslovijah korotkogo svetovogo dnja. Psychopharmacology and biological narcology. 2008;8(1-2-2):2376. (In Russ).
- Kot T, Ragozin O. Seasonal dynamics of rhythms parameters of central hemodynamics in patients with depression disorders living in the northern region. Psychiatry, Psychotherapy and Clinical Psychology. 2014;(3):98–104. (In Russ).
- Ragozin ON, Petrov IM, Krivykh EA, et al. Geographical and social features of mortality temporal variations in different regions of Russia. Medical Science and Education of Ural. 2019;20(3):146–149. (In Russ).
- Ragozin RO, Chursina II, Ragozin ON, Shalamova EYu. Long-term demographic rhythms of indigenous and alien population of Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug — Yugra. Bulletin of Ugric Studies. 2020;10(2):390–397. (In Russ). doi: 10.30624/2220-4156-2020-10-2-390-397
- Ragozin ON, Radysh IV, Shalamova EYu, et al. Klimat — zdorov'e — demografija: ritmy vokrug nas rezul'taty mnogoletnego issle- dovanija v HMAO — Jugre. Moscow: RUDN, 2021. 177 p. (In Russ).
- Novikov IJa, Stechkin SB. Osnovy teorii vspleskov. Uspekhi matematicheskikh nauk. 1998;53(6):53–128. (In Russ).
- Agadjanyan NA, Gubin DG. Desynchronization: mechanisms of development from molecular to systemic levels. Progress in Physiological Science. 2004;35(2):57–72. (In Russ).
- Bochkarev MV, Simonov VN, Ragozin ON, Radysh IV. Time organisation of central hemodynamic parameters of people with different shifts in periods of the changed photoperiodism. Technologies of living systems. 2012;9(4):20–24. (In Russ).
Supplementary files
