一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法技术

本发明专利技术属于红树林生态系统领域，涉及一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，构建秋茄生态过程模型和秋茄红树林沉积物磷循环模型，更精确地考虑了秋茄的生长过程对秋茄红树林沉积物总磷浓度的影响，在采集和分析红树林秋茄湿地柱状沉积物磷元素的基础上，对模型参数进行了校准并验证了模型，并采用相关性分析、均方根误差与观测值标准差比率、一致性指数三种方法对模型进行了精确性分析，为红树林沉积物的研究和管理提供了必要的理论参考和技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法
本专利技术属于红树林生态系统领域，涉及一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法。
技术介绍
红树林是生长在热带、亚热带海岸潮间带以红树科植物为主体的常绿灌木或者乔木生物群落，是全球生物多样性最丰富、生产力最高、最为复杂的生态系统之一，具有极其重要的环境学和生态学价值。红树林作为海陆相互作用的界面，特殊的地理环境和复杂的根系系统使其成为各类物质理想的吸收与储存场所。近年来，随着海岸带开发和沿海地区经济的迅速发展，大量污染物的直接或间接排入海洋，使红树林污染加剧，并进一步影响沿海环境。磷是重要的生源要素也是海洋初级生产力的重要营养元素之一，红树林沉积物作为磷元素的主要蓄积地和潜在污染源，其在沉积物中的垂向分布特征，对于认识红树林生态系统的环境地球化学行为，探讨红树林的磷污染历史及其与沉积环境间的关系，分析磷元素的迁移转化规律和环境效应具有极其重要的现实意义和参考价值。秋茄(Kandeliaobovata)是我国红树林湿地中非常重要的一个建群种，在各地红树林的群落组成中均占有相当大的比重。目前对于红树林柱状沉积物元素的研究主要是通过采集柱状样品，带回实验室后进行切割、样品冻干、提取、测定等。由于沉积物柱状样的采集需耗费较大的人力物力，且每年红树林均会沉积1-3cm，如果要系统的研究某一地区的红树林沉积物中磷元素的动态变化，就需要定期或不定期的采集红树林柱状样品，这无疑会对相关研究工作带来相当大的繁琐和麻烦，而且人为操作频次的增加又会加大数据误差产生的概率，因此如能有一套科学的、成熟可行的磷循环模型系统，环境管理者和研究人员可据此推演出未来若干年的相应的磷元素的动态变化，将为相关从业人员的工作带来极大的便利。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，更精确地考虑了秋茄的生态过程对秋茄红树林沉积物总磷浓度的影响，在采集和分析红树林秋茄湿地柱状沉积物磷元素的基础上，对模型参数进行了校准并验证了模型。本专利技术采用如下技术方案实现：一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，包括：构建秋茄生态过程模型；构建秋茄红树林沉积物磷循环模型；对秋茄生态过程模型和秋茄红树林沉积物磷循环模型的参数进行校准及验证，得到验证后的模型；使用验证后的模型，预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化。进一步地，秋茄生态过程模型包括秋茄光合作用生长、呼吸损失和死亡生态过程模型。秋茄光合作用生长、呼吸损失、死亡生态过程通用模型为：其中：bpp表示秋茄的生物量密度；growth表示秋茄光合作用生长过程；repiration表示秋茄呼吸损失过程；mortal表示秋茄死亡过程；mxg表示秋茄最大生长率；mxr表示秋茄的最大呼吸率；mxm表示秋茄的最大死亡率。优选地，秋茄光合作用生长模型为：式中，f(P)表示P营养物质的生长限制函数；f(I)表示光照强度的生长限制函数；f(T)表示温度的生长限制函数；f(s)表示自身种群密度的生长限制函数，每个生长限制函数的变化范围为0～1，1表示不限制生长，0表示严重限制生长；P营养物质的生长限制函数表示为：式中，pw表示水体磷浓度；pk表示秋茄生长过程中吸收磷的半饱和常数；光照强度的生长限制函数为：式中，sr表示光照强度；ik表示秋茄光照半饱和常数；温度的生长限制函数为：f(T)＝tk^(T-20)式中，tk表示温度效应常数；T表示温度；自身种群密度的生长限制函数为：f(S)＝e-sk*bpp式中，sk表示由种群密度引起的抑制率。优选地，秋茄呼吸损失模型为：优选地，秋茄死亡生态过程模型为：进一步地，秋茄红树林沉积物磷循环模型包括五个过程：(1)秋茄凋落物腐烂分解；(2)海水中磷沉降；(3)底泥冲刷扩散；(4)秋茄生长吸收；(5)微生物分解；式中，sed表示红树林沉积物磷含量；dec表示秋茄凋落物分解过程；setting表示海水磷沉降过程；diff表示红树林底泥磷扩散过程；upts表示秋茄生长吸收过程；mdec表示微生物降解过程。优选地，秋茄红树林沉积物磷循环模型中：式中：decr为秋茄凋落物分解率；bioml为秋茄凋落物量；T为温度，kpl为秋茄凋落物中磷含量；sr为磷沉降率；d为红树林水深；B为红树林水体中磷含量；difr为红树林底泥中磷扩散率；ac为底泥上覆水深度；gkm表示秋茄生长量；kpkm表示秋茄磷含量；mxg表示秋茄最大生长率；bpp表示秋茄生物量密度；pk表示秋茄生长过程中吸收磷的半饱和常数；sr表示光照强度；ik表示光照半饱和常数；sks表示由种群密度引起的抑制率；km表示微生物降解率；biomm表示微生物数量；pmk表示微生物降解磷的半饱和参数；pw表示水体磷浓度。进一步地，秋茄生态过程模型和秋茄红树林沉积物磷循环模型参数校准及模型验证包括：选取秋茄红树林沉积物，使用沉积柱测年分析方法测定沉积物沉积年代；确定模型精确性分析方法；模型参数校准；模型验证。优选地，模型精确性分析方法包括：相关性分析R、均方根误差与观测值标准差比率RSR、一致性指数IOA分析方法，分别为：式中，yi表示监测值，yi'表示模拟值，表示监测值的平均值，表示模拟值的平均值。本专利技术具有以下有益效果：(1)采用相关性分析、均方根误差与观测值标准差比率、一致性指数三种方法对模型进行了精确性分析，为红树林沉积物的研究和管理提供了必要的理论参考和技术支持。(2)本专利技术全面充分考虑秋茄生态系统的结构特征及其生态环境变化过程、红树林生态系统内外大量的反馈机制原理以及维持红树林生态系统稳态的规律变化，可以模拟和预测红树林沉积物磷浓度变化，为环境管理者提供科学的管理工具以及技术支撑。(3)环境管理者在秋茄红树林环境管理中，通过建立合理的数学模型，对所存在的环境问题做出科学的评价，并预测不同管理方法的使用所达到的环境效益、风险以及不确定性，并利用环境条件对不同管理方法的使用做出情景模拟，从而做出预测，为环境管理者提供科学的理论参考和指导。(4)随着科学技术的发展，新型环境技术，包括清洁生产技术、生态工程技术等被应用到红树林环境治理中，使红树林环境的管理更加复杂，基于生态动力学的生态系统模拟是指导红树林环境管理中的重要技术手段，可被用作选择环境技术、环境立法和生态工程的依据，具有较广阔的应用前景。附图说明图1为本专利技术一个实施例中秋茄红树林沉积物磷循环系统结构图；图2为本专利技术一个实施例中秋茄生态模型结构图；图3为本专利技术一个实施例中秋茄红树林沉积物磷循环结构图；图4为校准模型参数时沉积物总磷的模拟值和实测值对比图；图5为模型预测的沉积物总磷模拟值与实测值的对比图。具体实施方式下面通过具体实施方式对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式并不限于此。秋茄红树林磷循环结构如图1所示，主要包括如图2所示的秋茄生态过程和如图3所示的秋茄红树林沉积物磷循环两部分。其中，秋茄的生态过程是秋茄红树林沉积物磷循环中的一个重要影响因素，秋茄通过光合作用生长吸收沉积物中的磷，同时秋茄死亡后的枯枝落叶分解后又释放磷进去沉积物中，从而影响沉积物中磷浓度变化。一种模拟和预测秋茄红树林湿地沉积物总磷浓度变化的方法，包括：S1、构建秋茄生态过程模型，包括秋茄光合作用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，包括：构建秋茄生态过程模型；构建秋茄红树林沉积物磷循环模型；对秋茄生态过程模型和秋茄红树林沉积物磷循环模型的参数进行校准及验证，得到验证后的模型；使用验证后的模型，预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化。

【技术特征摘要】
1.一种模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，包括：构建秋茄生态过程模型；构建秋茄红树林沉积物磷循环模型；对秋茄生态过程模型和秋茄红树林沉积物磷循环模型的参数进行校准及验证，得到验证后的模型；使用验证后的模型，预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化。2.根据权利要求1所述的模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，秋茄生态过程模型包括秋茄光合作用生长、呼吸损失和死亡生态过程模型。3.根据权利要求2所述的模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，秋茄光合作用生长、呼吸损失、死亡生态过程通用模型为：其中：bpp表示秋茄的生物量密度；growth表示秋茄光合作用生长过程；repiration表示秋茄呼吸损失过程；mortal表示秋茄死亡过程；mxg表示秋茄最大生长率；mxr表示秋茄的最大呼吸率；mxm表示秋茄的最大死亡率。4.根据权利要求3所述的模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，秋茄光合作用生长模型为：式中，f(P)表示P营养物质的生长限制函数；f(I)表示光照强度的生长限制函数；f(T)表示温度的生长限制函数；f(s)表示自身种群密度的生长限制函数，每个生长限制函数的变化范围为0～1，1表示不限制生长，0表示严重限制生长；P营养物质的生长限制函数表示为：式中，pw表示水体磷浓度；pk表示秋茄生长过程中吸收磷的半饱和常数；光照强度的生长限制函数为：式中，sr表示光照强度；ik表示秋茄光照半饱和常数；温度的生长限制函数为：f(T)＝tk^(T-20)式中，tk表示温度效应常数；T表示温度；自身种群密度的生长限制函数为：f(S)＝e-sk*bpp式中，sk表示由种群密度引起的抑制率。5.根据权利要求3所述的模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在于，秋茄呼吸损失模型为：式中，tk表示温度效应常数；T表示温度。6.根据权利要求3所述的模拟和预测秋茄红树林沉积物总磷浓度变化的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵建刚，闫志强，叶长鹏，张起源，朱家玺，
申请(专利权)人：暨南大学，广州博嵩生物环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44