【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及淡水生态健康评价，具体涉及一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法。
技术介绍
1、淡水生态系统作为一个复杂、开放、动态、非平衡和非线性系统。对于淡水生态系统稳定性的研究，有些只专注于生态系统中的生物部分（如分类学、生物多样性等），有些虽然考虑了生物与非生物两部分，但也仅是通过统计手段（如相关性分析和cca分析等）将两者简单的联系起来。而在复杂多变的环境中，生物与非生物之间通过非线性相互作用耦合在一起，并且由于生态系统的开放性，二者自身也往往具有复杂结构。所以以前的方法不能够客观、准确的评估淡水生态系统稳定性。
2、为了能够真实地描述淡水生态系统在时间和空间上的动力演化过程，对河流生态系统稳定性进行科学地评价与预测，有必要基于最大流原理构建淡水生态系统稳定性评估模型，除了考虑水生生物和水环境因子指标自身的重要性外，还会将各指标间的相互作用关系纳入到模型中，极大地减少以往评估方法的主观性，克服淡水生态系统稳定性在时间和空间上的不可比性，使得淡水生态系统稳定性的评估结果更加准确。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，以淡水生态系统中水生生物和水环境因子指标间的相互作用关系为切入点，基于最大流原理，以提高淡水生态系统稳定性评估结果的准确性和客观性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，包括以下步骤：
3、步骤s1，针对选择的研究区域，通过野外监测和
4、步骤s2，通过步骤s1中指标原始数据集的水生生物数据计算得到每种水生生物的shannon-wienner多样性指数，对指标原始数据集的水环境因子数据进行多重共线性诊断；处理完成后的水生生物数据和水环境因子数据形成指标预处理数据集；
5、步骤s3，对步骤s2中指标预处理数据集进行均一化处理；
6、步骤s4，基于最大流原理构建淡水生态系统稳定性评估模型；
7、步骤s5，将步骤s3均一化处理完成的指标预处理数据集运用自组织映射网络仿真步骤s4中淡水生态系统稳定性的评估模型；
8、步骤s6，将步骤s5仿真得到的熵值和指标权重输入到excel表格中，通过对熵值的分析评估淡水生态系统稳定性，通过对指标权重的分析识别淡水生态系统稳定性的驱动因子。
9、进一步的，步骤s3中，对步骤s2中指标预处理数据集进行均一化处理；具体为：
10、淡水生态系统的稳定性随着水生生物和水环境因子指标值的增加而提高，进行预归一化处理如公式（1）所示；
11、 （1）；
12、其中，o表示第o个指标，bo表示第o个指标的均一化值，xo表示第o个指标的实测值，xomin表示第o个指标的最小值，xomax表示第o个指标的最大值；
13、淡水生态系统的稳定性随着水生生物和水环境因子指标值的增加而降低，进行预归一化处理如公式（2）所示；
14、 （2）。
15、进一步的，所述水生生物数据包括：浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类；水环境因子数据包括总氮、总磷、化学需氧量、浊度和ph。
16、进一步的，步骤s2中水生生物的shannon-wienner多样性指数，如公式（3）所示：
17、 （3）；
18、其中，表示shannon-wienner多样性指数，a表示物种，s表示群落中所有物种的个体总数，为第a个物种占总个体数的百分比。
19、进一步的，步骤s2中多重共线性诊断，采用方差膨胀因子法进行，依次删掉方差膨胀因子法最大的变量，即删除共线性的水环境因子，直到所有的方差膨胀因子法的水环境因子都小于5。
20、进一步的，步骤s4中基于最大流原理构建淡水生态系统稳定性评估模型，其中最大流原理指一个远离平衡的开放复杂系统总是寻找一种优化过程，使得开放复杂系统在给定的约束条件或代价下所获得的广义流达到最大值；具体过程如下：
21、步骤s41，水生生物和水环境因子指标是淡水生态系统演化的驱动力，淡水生态系统演化的驱动力表明水生生物和水环境因子指标接受广义信息流的能力，写成向量的形式为x=(x1, x2, ……, xn)，是由n个淡水生态系统子系统组成一个γ空间的体积单元为dx=(dx1, dx2, ……, dxn)；淡水生态系统广义通量函数计算见公式（4）；
22、 （4）；
23、其中，j(x)表示设t时刻体积单元所获得的广义熵，η和为耦合系数，i、j、k、l分别为水生生物和水环境因子的四个指标， 和为指数项，定义为势函数，通过和反映淡水生态系统综合性能演化的特征；xi, xj, xk和xl分别为水生生物和水环境因子指标i、j、k和l的归一化值；
24、t时刻所有微观状态的平均广义熵见公式（5）；
25、 （5）；
26、其中，表示淡水生态系统信息熵的一般特征，ρ(x,t)是t时刻淡水生态系统中水生生物和环境因子指标的随机序列集合的时变概率密度函数，满足；
27、步骤s42，淡水生态系统的t时刻体积单元所获得的广义熵j(x)没有边界，需要约束来定义淡水生态系统；约束条件转化为一阶动量方程到四阶动量方程见公式（6）：
28、 （6）；
29、其中，f1为一阶动量方程，f2为二阶动量方程，f3为三阶动量方程，f4为四阶动量方程，< >表示统计平均值；其中淡水生态系统中必须存在四个以上水生生物和水环境因子指标的相互作用；
30、步骤s43，对淡水生态系统进行优化，在给定约束条件下获得最大的广义熵，在公式(6)所描述给定约束条件下，利用拉格朗日乘子最大化公式(5)，具体表示为公式(7)：
31、（7）；
32、其中，ρ为概率密度，exp()表示以自然常数e为底的指数函数，通过拉格朗日优化得到；
33、势函数保证淡水生态系统模式的稳定性，势函数表示为：
34、（8）；
35、其中，势函数表示淡水生态系统演化的基本特征，x表示淡水生态系统中水生生物和环境因子指标的随机序列,和通过拉格朗日优化得到，为参数；利用广义势函数对河流生态系统的形成与演化进行理论分析,其性质由参数来决定，参数直接由调节着信息体相互作用的微观动力学规则的参数来决定；
36、将公式（8）进行平移变换并对变换后的常数项矩阵对角化转化，得到公式（9）：
37、 （9）；
38、其中，是淡水生态系统稳定性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：所述水生生物数据包括：浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类；水环境因子数据包括总氮、总磷、化学需氧量、浊度和pH。
3.根据权利要求2所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：步骤S2中水生生物的Shannon-Wienner多样性指数，如公式（3）所示：
4.根据权利要求3所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：步骤S2中多重共线性诊断，采用方差膨胀因子法进行，依次删掉方差膨胀因子法最大的变量，即删除共线性的水环境因子，直到所有的方差膨胀因子法的水环境因子都小于5。
5.根据权利要求4所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：步骤S5中自组织映射网络是一类无监督学习的神经网络模型，具有处理复杂非线性问题的能力，对样本空间或者外界未知环境进行模拟或学习。
<...【技术特征摘要】
1.一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：所述水生生物数据包括：浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类；水环境因子数据包括总氮、总磷、化学需氧量、浊度和ph。
3.根据权利要求2所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：步骤s2中水生生物的shannon-wienner多样性指数，如公式（3）所示：
4.根据权利要求3所述的一种用于评估淡水生态系统稳定性的方法，其特征在于：步骤s2中多重共线性诊断，采用方差膨胀因子法进行，依次删掉方差膨胀因子法最大的变量，即删除共线性的水环境因子，直到所有的方差膨胀因...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘心愿，刘聚涛，付莎莎，张立昕，沈丽琴，汤显强，黄佳聪，吴召仕，唐见，黄琪，
申请(专利权)人：江西省水利科学院江西省大坝安全管理中心，江西省水资源管理中心，
类型：发明
国别省市：
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