一种测算海洋藻华爆发水域的方法技术

本发明专利技术公开了一种测算海洋藻华爆发水域的方法，利用海洋环境因子分布数据及藻华发生记录数据，通过模型计算以及统计分析技术方法，获取研究海域藻类生物量相对密度，确定海域的综合坡面指数，判断藻华发生水域及概率，为渔业与食品卫生部门监控海域藻华，启动海水养殖产品转移、提前收获、阻止上市等行动，采取减灾防灾措施等提供决策依据。减灾防灾措施等提供决策依据。减灾防灾措施等提供决策依据。

【技术实现步骤摘要】
一种测算海洋藻华爆发水域的方法


[0001]本专利技术涉及海洋环境生态灾害综合防控领域，具体涉及一种测算海洋藻华爆发水域的方法。

技术介绍

[0002]藻华(赤潮)灾害是我国重要海洋生态灾害之一，尤其有害甲藻爆发导致的藻华(赤潮)灾害，不仅带来巨额经济损失，而且损害渔业、养殖业、旅游业等行业的健康发展，对人类生产生活造成极大影响。研究有害藻华发生水域及分布规律，不仅能够为藻华灾害的防控提供新理论、新技术和新方法，而且能够为海洋渔业、养殖业等相关行业提供科学指导，减少灾害造成的经济损失和社会影响。
[0003]30多年来诸多学者利用物种分布模型(生态位模型)，分析物种分布数据与环境因子的关联性，开展陆地生境生物地理学研究。一批性能表现良好、相对比较成熟的物种分布区模型，如Biomod2、Maxent、openModeller、ModEco等涌现出来。然而，这些模型都是利用物种分布模型研究物种入侵、适生区及其对气候变化的响应，不能明确给出藻华爆发区域及概率。虽然也有研究通过水动力—生态动力学耦合模型估计藻类生物量分布，然而该类模型参数繁多，难以通过调查数据验证。
[0004]目前还没有利用简便有效方法准确测算海洋藻华爆发水域的相关报道。本专利技术的测算方法利用方便获取的离岸距离及水深数据，通过计算目标分布区的综合坡面指数，进而估算藻华发生水域及概率。该方法有助于藻华灾害的早期综合防控，有助于提升重大海洋灾害应对和食品安全保障能力。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的：在于提供一种测算海洋藻华爆发水域的方法，利用海洋环境因子分布数据及藻华发生记录数据，通过模型计算以及统计分析技术方法，获取研究海域藻类生物量相对密度，确定海域的综合坡面指数，判断藻华发生水域及概率，为渔业与食品卫生部门监控海域藻华，启动海水养殖产品转移、提前收获、阻止上市等行动，采取减灾防灾措施等提供决策依据。
[0006]为实现以上功能，本专利技术设计一种测算海洋藻华爆发水域的方法，针对目标水域，执行以下步骤S1
‑
步骤S6，完成目标水域中藻华爆发的预测：
[0007]步骤S1：对目标水域网格化，将目标水域划分为各分布区，采集各分布区中藻类分布信息，计算各分布区中藻华发生概率密度，根据各分布区中藻华发生概率密度，构建各分布区的藻类生物量相对密度模型；
[0008]步骤S2：根据各分布区的各环境变量，通过最大熵模型计算环境变量的平均熵，基于各分布区中藻华发生概率密度、环境变量的平均熵，构建藻类生物量相对密度发生的概率模型；
[0009]步骤S3：分别针对各分布区的藻类生物量相对密度、藻类生物量相对密度发生的
概率设置阈值，将藻类生物量相对密度、藻类生物量相对密度发生的概率均大于其各自对应阈值的分布区作为目标分布区；
[0010]步骤S4：分别针对各目标分布区，基于各环境变量，构造累积环境变量贡献度模型，并计算各环境变量的累积环境变量贡献度，将各环境变量的累积环境变量贡献度按数值从大到小的降序排列，取累积环境变量贡献度排序的前k位的环境变量作为目标分布区藻华发生的主导因子；
[0011]步骤S5：基于步骤S4所获得的目标分布区藻华发生的主导因子，构建综合坡面指数计算函数，计算各目标分布区的综合坡面指数；
[0012]步骤S6：以各目标分布区的综合坡面指数构造数列分布，计算数列分布的置信度的百分位数，将数列分布中综合坡面指数小于百分位数的各目标分布区作为目标水域中藻华可能发生的水域，完成目标水域中藻华爆发的预测。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S1中采集各分布区中藻类分布点，构建最大熵模型，计算各分布区中藻华发生概率密度，构建各分布区的藻类生物量相对密度模型如下式：
[0014][0015]式中，DB
i
为分布区i的藻类生物量相对密度，n为分布区总数，p
i
为分布区i中藻华发生概率密度。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S2中构建的藻类生物量相对密度发生的概率模型如下式：
[0017]P
i
＝1
‑
exp(
‑
exp(H)
·
p
i
)
[0018]式中，P
i
为分布区i的藻类生物量相对密度发生的概率，H为环境变量的平均熵，p
i
为分布区i中藻华发生概率密度。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S4所构造的累积环境变量贡献度模型如下式：
[0020][0021]式中，EAC
j
为环境变量j的累积环境变量贡献度，m为环境变量的总数，G
j
为环境变量j的正则化模型增益的增加值，Q
j
为环境变量j重排后的接收者操作特征曲线下面积降低值，SG
j
为环境变量j的单因子正则化模型增益，LG
j
为环境变量j的缺因子正则化模型增益，R0为全部环境变量的正则化模型增益。
[0022]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S5中所构建的综合坡面指数计算函数如下式：
[0023][0024]式中，S
i
为分布区i的综合坡面指数，V
ik
为分布区i的第k个藻华发生的主导因子。
[0025]有益效果：相对于现有技术，本专利技术的优点包括：
[0026]本专利技术设计了一种测算海洋藻华爆发水域的方法，基于海洋环境因子数据层和藻
华发生记录数据层，通过计算目标分布区的综合坡面指数，判断藻华发生水域及概率，中国沿海海域的综合坡面指数趋近于离岸距离，易于推广使用，突破了简易测算藻华发生水域的技术瓶颈，解决了海域藻华发生概率难以估算的问题，为水产养殖部门、环保部门防范有毒赤潮、开展减灾防灾行动提供决策依据，提升相关部门防灾减灾的能力。
附图说明
[0027]图1是根据本专利技术实施例提供的一种测算海洋藻华爆发水域的方法的流程图；
[0028]图2是根据本专利技术实施例提供的目标海域链状裸甲藻生物量相对密度图；
[0029]图3是根据本专利技术实施例提供的链状裸甲藻在目标海域的藻华监控目标分布区；
[0030]图4是根据本专利技术实施例提供的基于链状裸甲藻最大熵模型计算的累积环境变量贡献度对比图；
[0031]图5是根据本专利技术实施例提供的链状裸甲藻在中国海目标分布区的综合坡面指数图；
[0032]图6是根据本专利技术实施例提供的置信度95％的链状裸甲藻藻华发生水域图。
具体实施方式
[0033]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0034]参照图1，本专利技术实施例提供的一种测算海洋藻华爆发水域的方法，针对目标水域，执行以下步骤S1
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步骤S6，完成目标水域中藻华爆发的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种测算海洋藻华爆发水域的方法，其特征在于，针对目标水域，执行以下步骤S1
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步骤S6，完成目标水域中藻华爆发的预测：步骤S1：对目标水域网格化，将目标水域划分为各分布区，采集各分布区中藻类分布信息，计算各分布区中藻华发生概率密度，根据各分布区中藻华发生概率密度，构建各分布区的藻类生物量相对密度模型；步骤S2：根据各分布区的各环境变量，通过最大熵模型计算环境变量的平均熵，基于各分布区中藻华发生概率密度、环境变量的平均熵，构建藻类生物量相对密度发生的概率模型；步骤S3：分别针对各分布区的藻类生物量相对密度、藻类生物量相对密度发生的概率设置阈值，将藻类生物量相对密度、藻类生物量相对密度发生的概率均大于其各自对应阈值的分布区作为目标分布区；步骤S4：分别针对各目标分布区，基于各环境变量，构造累积环境变量贡献度模型，并计算各环境变量的累积环境变量贡献度，将各环境变量的累积环境变量贡献度按数值从大到小的降序排列，取累积环境变量贡献度排序的前k位的环境变量作为目标分布区藻华发生的主导因子；步骤S5：基于步骤S4所获得的目标分布区藻华发生的主导因子，构建综合坡面指数计算函数，计算各目标分布区的综合坡面指数；步骤S6：以各目标分布区的综合坡面指数构造数列分布，计算数列分布的置信度的百分位数，将数列分布中综合坡面指数小于百分位数的各目标分布区作为目标水域中藻华可能发生的水域，完成目标水域中藻华爆发的预测。2.根据权利要求1所述的一种测算海洋藻华爆发水域的方法，其特征在于，步骤S1中采集各分布区中藻类分布点，构建最大熵模型，计算各分布区中藻华发生概率密度，构建各分布区的藻类生物量相对密度模型如...

【专利技术属性】
技术研发人员：王长友，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：