<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">donstu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">2687-1653</issn><publisher><publisher-name>Don State Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.23947/2687-1653-2020-20-4-437-445</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">donstu-1725</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATION TECHNOLOGY, COMPUTER SCIENCE AND MANAGEMENT</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Modeling biogeochemical processes in the Azov Sea using statistically processed data on river flow</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Моделирование биогеохимических процессов в Азовском море с использованием статистически обработанных данных о речном стоке</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5875-1523</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Сухинов</surname><given-names>А. И.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Sukhinov</surname><given-names>A. I.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Сухинов Александр Иванович - член-корреспондент РАН, заведующий кафедрой Математика и информатика, доктор физико-математических наук, профессор, ResearcherlD: I-1091-2016, ScopusID: 8573972700.</p><p>344003, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Rostov-on-Don</p></bio><email xlink:type="simple">sukhinov@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-2639-7451</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Белова</surname><given-names>Ю. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Belova</surname><given-names>Y. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Белова Юлия Валериевна - ассистент кафедры Математика и информатика, ResearcherID: L-7893-2016, ScopusID: 57196457293.</p><p>344003, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Rostov-on-Don</p></bio><email xlink:type="simple">vvbelova@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7257-962X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Никитина</surname><given-names>А. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Nikitina</surname><given-names>A. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Никитина Алла Валерьевна - ведущий научный сотрудник, ResearcherID: H-4941-2017, ScopusID: 57190226179.</p><p>347900, Ростовская область, Таганрог, пер. Итальянский, 106</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Taganrog</p></bio><email xlink:type="simple">nikitina.vm@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4629-1002</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Атаян</surname><given-names>А. М.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Atayan</surname><given-names>A. M.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Атаян Ася Михайловна - ассистент кафедры Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем, ScopusID: 57213156282.</p><p>344003, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Rostov-on-Don</p></bio><email xlink:type="simple">atavan24@vandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГБОУ ВО Донской государственный технический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Don State Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>НИЦ супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров, ООО</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Supercomputers and Neurocomputers Research Center</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>25</day><month>12</month><year>2020</year></pub-date><volume>20</volume><issue>4</issue><fpage>437</fpage><lpage>445</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Sukhinov A.I., Belova Y.V., Nikitina A.V., Atayan A.M., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Сухинов А.И., Белова Ю.В., Никитина А.В., Атаян А.М.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Sukhinov A.I., Belova Y.V., Nikitina A.V., Atayan A.M.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.vestnik-donstu.ru/jour/article/view/1725">https://www.vestnik-donstu.ru/jour/article/view/1725</self-uri><abstract><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. This work is aimed at solving the problem of phytoplankton dynamics in the coastal environments using the example of the Azov Sea. This takes into account the transformation of forms of phosphorus, nitrogen and silicon, as well as the aquatic medium motion, the distribution of temperatures and salinities over the sea area. River flow, varying in volume and chemical composition, affects significantly the variability of hydrophysical and biogeochemical parameters of the processes occurring in the coastal environment. This explains the need for statistical processing of the data from long-term observations over the river flow characteristics.</p></sec><sec><title>Materials and Methods</title><p>Materials and Methods. The mathematical model of biogeochemical cycles is based on a system of non-stationary equations of the convection-diffusion-reaction of parabolic type with nonlinear functions of sources and lower-order derivatives, to which the corresponding initial and boundary conditions are added. In the course of statistical analysis of the series of long-term observations over river flows, the values of the following indicators were found: skewness coefficient, degree of kurtosis, variance and standard deviation, coefficient of variation, autocorrelation coefficient, Neumann ratio, and Anderson criterion.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The statistical analysis of the series of long-term observations over the hydrochemical indicators of the Don river suggests heterogeneity of the field data. This is due to the stochasticity of nutrient inputs and the volume of freshwater flow to the sea as a result of natural and anthropogenic factors. Field data should be correlated with seasonal changes in the aquatic environment temperature. This paper presents the results of a computational experiment to model the dynamics of phytoplankton populations in summer season, when temperatures are favorable for their reproduction and growth. The proposed mathematical model considers the spatially inhomogeneous distribution and transformation of forms of phosphorus, nitrogen, and silicon, as well as changes in salinity, temperature, and motion of the aquatic environment.</p><p>Discussion and Conclusions. The multispecies mathematical model of the dynamics of phytoplankton populations is considered with account for the transformation of forms of phosphorus, nitrogen, and silicon in the coastal environments. The analysis of data from field observations, for which its major statistical parameters are calculated, is carried out. As a result, it is concluded that data of the long-term observations are significantly variable. This is due to two reasons. Random nature of the input of nutrients and the volume of river flow as a result of anthropogenic factors is the first reason. The second reason includes the alternation of relatively high-water and low-water periods for fresh flow over the last 12-15 years. The hydrological regime is changing mainly due to the reduction of the average annual freshwater flow of the Don and partly of the Kuban. This trend is likely to increase due to climate changes, as well as with further regulation of the Don river flow after the Bagaevsky hydroelectric installation start-up. Numerical experiments based on the field data confirmed the predictive validity of the developed models and programs. They can be used to predict change in the composition and abundance (concentrations) in the Azov sea core planktonic populations, which define, on the one hand, food resources, and, on the other hand, the aquatic environment in terms of the ongoing sea salinization.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><sec><title>Введение</title><p>Введение. Работа посвящена численному решению задач динамики фитопланктона в прибрежных системах на примере Азовского моря. При этом учитывается трансформация форм фосфора, азота и кремния, а также движение водной среды, распределение температур и соленостей по акватории моря. Речной сток, меняясь по объему и по химическому составу, существенно влияет на изменчивость гидрофизических и биогеохимических параметров процессов, происходящих в прибрежной системе. Этим обусловлена необходимость статистической обработки данных многолетних наблюдений за характеристиками речного стока.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Математическая модель биогеохимических циклов основана на системе нестационарных уравнений конвекции — диффузии — реакции параболического типа с нелинейными функциями источников и младшими производными, к которой добавлены соответствующие начальные и граничные условия. В ходе статистического анализа рядов многолетних наблюдений за стоками рек найдены значения следующих показателей: коэффициенты асимметрии, эксцесса, дисперсия и стандартное отклонение, коэффициент вариации, коэффициент автокорреляции, отношение Неймана и критерий Андерсона.</p></sec><sec><title>Результаты исследования</title><p>Результаты исследования. Статистический анализ рядов многолетних наблюдений за гидрохимическими показателями реки Дон свидетельствует о неоднородности натурных данных. Это связано со стохастичностью поступлений биогенных веществ и объема пресноводного стока в море в результате воздействия природных и антропогенных факторов. Натурные данные целесообразно соотносить с сезонными изменениями температуры водной среды. В работе представлены результаты вычислительного эксперимента по моделированию динамики фитопланктонных популяций в летний период, когда температуры благоприятны для их размножения и роста. Предложенная математическая модель учитывает пространственно-неоднородное распределение и трансформации форм фосфора, азота и кремния, а также изменения солености, температуры и движения водной среды.</p></sec><sec><title>Обсуждение и заключения</title><p>Обсуждение и заключения. Рассмотрена многовидовая математическая модель динамики фитопланктонных популяций с учетом трансформации форм фосфора, азота и кремния в прибрежных системах. Проведен анализ данных натурных наблюдений, для чего рассчитаны его основные статистические параметры. В итоге сделан вывод о существенной изменчивости данных многолетних наблюдений. Это обусловлено двумя причинами. Первая: случайный характер поступления биогенных веществ и объемов стока рек в результате воздействия антропогенных факторов. Вторая: чередование в последние 12-15 лет относительно многоводных и маловодных периодов по пресному стоку. Гидрологический режим меняется главным образом за счет сокращения среднегодового пресноводного стока Дона и частично Кубани. Эта тенденция, по-видимому, будет усиливаться из-за климатических изменений, а также при дальнейшем регулировании стока Дона после ввода Багаевского гидроузла. Численные эксперименты на основе натурных данных подтвердили предсказательную ценность разработанных моделей и программ. С их помощью можно прогнозировать изменение состава и численности (концентраций) в Азовском море основных планктонных популяций, которые определяют, с одной стороны, кормовую базу, а с другой — состояние водной среды в условиях продолжающегося осолонения моря.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>биогеохимические циклы</kwd><kwd>фитопланктонная популяция</kwd><kwd>биогенное вещество</kwd><kwd>химикобиологический источник</kwd><kwd>уравнение конвекции — диффузии — реакции</kwd><kwd>натурные данные</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>biogeochemical cycles</kwd><kwd>phytoplankton population</kwd><kwd>biogenic substance</kwd><kwd>chemical-biological source</kwd><kwd>convection-diffusion-reaction equation</kwd><kwd>field data</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="en">The research is done with the financial support from RFFI (project no. 20-01-00421)</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Закономерности экосистемных процессов в Азовском море / Г. Г. Матишов, С. Л. Дженюк, С. В. Бердников, Ю. М. Гаргопа. — Москва : Наука, 2006. — 304 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Закономерности экосистемных процессов в Азовском море / Г. Г. Матишов, С. Л. Дженюк, С. В. Бердников, Ю. М. Гаргопа. — Москва : Наука, 2006. — 304 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Марчук, Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды / Г. И. Марчук. — Москва : Наука, 1982. — 319 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Марчук, Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды / Г. И. Марчук. — Москва : Наука, 1982. — 319 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Математическое моделирование условий формирования заморов в мелководных водоемах на многопроцессорной вычислительной системе / А. И. Сухинов, А. В. Никитина, А. Е. Чистяков, И. С. Семенов // Вычислительные методы и программирование. — 2013. — Т. 14, № 1. — С. 103-112.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Математическое моделирование условий формирования заморов в мелководных водоемах на многопроцессорной вычислительной системе / А. И. Сухинов, А. В. Никитина, А. Е. Чистяков, И. С. Семенов // Вычислительные методы и программирование. — 2013. — Т. 14, № 1. — С. 103-112.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lewis, N. D. Multitrophic interactions in the sea: assessing the effect of infochemical-mediated foraging in a 1-D spatial model / N. D. Lewis, A. Morozov, M. N. Breckels [et al.] // Mathematical Modelling of Natural Phenomena. — 2013. — Vol. 8(6) — P. 25-44.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lewis, N. D. Multitrophic interactions in the sea: assessing the effect of infochemical-mediated foraging in a 1-D spatial model / N. D. Lewis, A. Morozov, M. N. Breckels [et al.] // Mathematical Modelling of Natural Phenomena. — 2013. — Vol. 8(6) — P. 25-44.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yakushev, E. V. Analysis of the water column oxic/anoxic interface in the Black and Baltic seas with a numerical model / E. V. Yakushev, F. Pollehne, G. Jost [et al.] // Marine Chemistry. — 2007. — Vol. 107 (3). — P. 388-410.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yakushev, E. V. Analysis of the water column oxic/anoxic interface in the Black and Baltic seas with a numerical model / E. V. Yakushev, F. Pollehne, G. Jost [et al.] // Marine Chemistry. — 2007. — Vol. 107 (3). — P. 388-410.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сухинов, А. И. Прецизионные модели гидродинамики и опыт их применения в предсказании и реконструкции чрезвычайных ситуаций в Азовском море / А. И. Сухинов // Известия ТРТУ. — 2006. — №3 (58). —С. 228-235.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Сухинов, А. И. Прецизионные модели гидродинамики и опыт их применения в предсказании и реконструкции чрезвычайных ситуаций в Азовском море / А. И. Сухинов // Известия ТРТУ. — 2006. — №3 (58). —С. 228-235.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Математическое моделирование гидродинамических процессов мелководных водоемов с учетом процессов переноса солей и тепла / А. Е. Чистяков, А. В. Никитина, Ю. В. Белова [и др.] // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. VI междунар. конф. и молодеж. школы / Под ред. В. А. Соболева. — Самара : Изд-во Самар. нац. исслед. ун-та им. академика С. П. Королева, 2020. — С. 784791.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Математическое моделирование гидродинамических процессов мелководных водоемов с учетом процессов переноса солей и тепла / А. Е. Чистяков, А. В. Никитина, Ю. В. Белова [и др.] // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. VI междунар. конф. и молодеж. школы / Под ред. В. А. Соболева. — Самара : Изд-во Самар. нац. исслед. ун-та им. академика С. П. Королева, 2020. — С. 784791.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sukhinov, A. I. Reconstruction of 2001 ecological disaster in the Azov Sea on the basis of precise hydrophysics models / A. I. Sukhinov, A. A. Sukhinov // Parallel Computational Fluid Dynamics 2004. Multidisciplinary Applications. — London : Elsevier Science, 2005. — P. 231-238. DOI: 10.1016/B978-044452024-1/50030-0</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhinov, A. I. Reconstruction of 2001 ecological disaster in the Azov Sea on the basis of precise hydrophysics models / A. I. Sukhinov, A. A. Sukhinov // Parallel Computational Fluid Dynamics 2004. Multidisciplinary Applications. — London : Elsevier Science, 2005. — P. 231-238. DOI: 10.1016/B978-044452024-1/50030-0</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nikitina, A. Optimal control of sustainable development in biological rehabilitation of the Azov Sea/ A. Nikitina, A. I. Sukhinov, G. A. Ugolnitskya [et al.] // Mathematical Models and Computer Simulations. — 2017. — Vol. 9 (1). —P. 101-107.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nikitina, A. Optimal control of sustainable development in biological rehabilitation of the Azov Sea/ A. Nikitina, A. I. Sukhinov, G. A. Ugolnitskya [et al.] // Mathematical Models and Computer Simulations. — 2017. — Vol. 9 (1). —P. 101-107.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sukhinov, A. I. Numerical modeling of ecologic situation of the Azov Sea with using schemes of increased order of accuracy on multiprocessor computer system / A. I. Sukhinov, A. E. Chistyakov, A. A. Semenyakin [et al.] // Computer Research and Modeling. — 2016. — Vol. 8(1). —P. 151-168.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhinov, A. I. Numerical modeling of ecologic situation of the Azov Sea with using schemes of increased order of accuracy on multiprocessor computer system / A. I. Sukhinov, A. E. Chistyakov, A. A. Semenyakin [et al.] // Computer Research and Modeling. — 2016. — Vol. 8(1). —P. 151-168.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Исследование стационарных решений задачи динамики фитопланктона с учетом трансформации соединений фосфора, азота и кремния / Ю. В. Белова, А. М. Атаян, А. Е. Чистяков, А. В. Стражко // Вестник Донского государственного технического университета. — 2019. — Т. 19, № 1. — С. 4-12.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Исследование стационарных решений задачи динамики фитопланктона с учетом трансформации соединений фосфора, азота и кремния / Ю. В. Белова, А. М. Атаян, А. Е. Чистяков, А. В. Стражко // Вестник Донского государственного технического университета. — 2019. — Т. 19, № 1. — С. 4-12.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yakushev, E. Importance of the different manganese species in the formation of water column redox zones: Observations and modeling / E. Yakushev, S. Pakhomova, K. S0renson [et al.] // Marine Chemistry. — 2009. — Vol. 117. —P. 59-70.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yakushev, E. Importance of the different manganese species in the formation of water column redox zones: Observations and modeling / E. Yakushev, S. Pakhomova, K. S0renson [et al.] // Marine Chemistry. — 2009. — Vol. 117. —P. 59-70.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sukhinov, A. I. Practical aspects of implementation of the parallel algorithm for solving problem of ctenophore population interaction in the Azov Sea / A. I. Sukhinov, A. V. Nikitina, A. E. Chistyakov [et al.] // Bulletin of the South Ural State University. (Computational Mathematics and Software Engineering). — 2018. — Vol. 7 (3). — P. 31-54. DOI: https://doi.org/10.14529/cmse180303</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhinov, A. I. Practical aspects of implementation of the parallel algorithm for solving problem of ctenophore population interaction in the Azov Sea / A. I. Sukhinov, A. V. Nikitina, A. E. Chistyakov [et al.] // Bulletin of the South Ural State University. (Computational Mathematics and Software Engineering). — 2018. — Vol. 7 (3). — P. 31-54. DOI: https://doi.org/10.14529/cmse180303</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Коваленко, С. Н. Результаты статистической обработки натурной информации при биогенном загрязнении малых рек, принимающих стоки с мелиорируемых сельскохозяйственных территорий / С. Н. Коваленко // Природообустройство. — 2009. — № 4. — С. 73-77.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Коваленко, С. Н. Результаты статистической обработки натурной информации при биогенном загрязнении малых рек, принимающих стоки с мелиорируемых сельскохозяйственных территорий / С. Н. Коваленко // Природообустройство. — 2009. — № 4. — С. 73-77.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
