Аннотация:Фитопланктон является общепризнанным индикатором экологического состояния акваторий, фотосинтетический аппарат которого очень чутко реагирует на любые изменения окружающей среды. Кадмий и хром являются одними из самых распространенных тяжелых металлов и негативно влияют на первичные процессы фотосинтеза. Оба металла ингибируют электронный тpанcпоpт в фотоcиcтеме 2 на донорной и акцепторной cтоpонах, снижают активность фотосистемы 1 (ФС1) и скорость фиксации СО2.Флуоресценция хлорофилла используется в качестве чувствительного индикатора состояния процессов фотосинтеза. К настоящему времени разработаны разнообразные методы оценки фотосинтетических процессов, в том числе на основе индукционных кривых хлорофилла с высоким временным разрешением (OJIP-кривая). Применение экспериментальных методов в совокупности с математическими моделями позволило выявить природу основных процессов, ответственных за появление отдельных стадий индукционной кривой. На настоящий момент актуальным вопросом является создание модели, позволяющей однозначно интерпретировать ход кривой.Нейросетевые алгоритмы получили большое распространение для обработки экспериментальных данных широкого диапазона с трудно выявляемыми закономерностями. В данной работе представлена перспективная нейросетевая модель для выявления воздействия тяжёлых металлов по индукционной кривой флуоресценции хлорофилла (OJIP кривой) измеренной на фитопланктоне. Модель апробирована на природном фитопланктоне из 9 водоёмов Псковской области, который подвергли долгосрочному воздействию солей кадмия и хрома (20 и 50 мкМ CdSO4 и K2Cr2O7) в лабораторных условиях. Точность выявления токсического действия металлов составила 90%, что указывает на перспективность данной модели для использования в экологическом мониторинге. Предполагается дальнейшее совершенствование данного метода и создание на его основе автоматизированной чувствительной системы мониторинга акваторий на предмет токсического загрязнения.