CN117350068A - 复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置，包括：采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。本发明适用于国内外诸多具有草食性鱼类生态风险的湖泊等水体中水生态系统生物地球化学过程的数值模拟及风险评估，为水生态环境规划及管理提供科学指导与方法决策。
Description
技术领域
本申请涉及隶属于水生态系统数值模拟技术领域，具体涉及复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置。
背景技术
以草鱼为代表的草食性鱼类是我国湖泊中的主要经济鱼类。草鱼大量牧食沉水植被导致的水生态系统退化的问题在北美及其他地区广受关注。我国的滇池、武汉东湖、杞麓湖等湖泊也曾存在过度放养的草鱼啃食殆尽沉水植物而导致湖泊生态系统退化的先例。
由于草鱼对沉水植被具有较大的破坏力，曾有国外学者认为，在任何淡水生态系统中，都不应蓄养草鱼。但草鱼是我国重要的经济鱼类，在渔业及生态环境管理工作中，有必要平衡草鱼蓄养量与水生态系统之间的关系，以尽量在保障渔业经济需求的同时，平衡生态环境的管理需求。数值模拟技术是广泛应用于国内外渔业及湖泊生态环境质量管理工作的有效手段。数值模拟技术基于现有的气象、水文、水质及水生态的基础数据，建立湖泊或种群的数学模型，可模拟湖泊生态系统中的生物地球化学过程、食物网结构、种群动态等。
国外研究往往建立数学模型动态模拟沉水植被与草鱼的动态生长-牧食模型以模拟评估草鱼的生态风险。如，加拿大渔业及海洋部门曾开展研究评估草鱼在五大湖区的生态风险。该研究通过多个独立模型，模拟评估了三倍体草鱼在五大湖区的入侵风险及对生物(鸟类、鱼类等)、非生物环境(浊度、营养盐循环等)的进一步影响。但由于模型的限制，一是在草鱼生长模块并未考虑环境中氮磷营养的限制，二是在草鱼生物能量模型模块并未考虑其他鱼类的环境容量。即，在完整的湖泊生态系统中，沉积物或水体中的氮磷营养盐并非一直保持充足，即使在中营养及富营养化湖泊中，也会出现氮磷的季节性限制。此外，在湖泊有限的水体中，不同的鱼类需要竞争有限的生存空间，则草鱼不可能处于完全无竞争的环境下。
尽管目前有较为成熟的复杂水生生态系统数值模型(PCLake+等)，也有独立的草食性鱼类动态模拟(生物能量模型等)技术，但尚无食草性鱼类耦合水生态系统中生物地球化学过程的数值模拟技术，亟待开发相关模型以便在同一模型框架下综合模拟生态系统中：营养盐限制-沉水植被生长-草鱼牧食-鱼类竞争的关系。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置、电子设备，以解决现存水生态系统数值模型无法在同一模型框架下模拟草食性鱼类的湖泊生物地球化学过程的技术问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法，包括：
采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；
基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；
根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；
将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟装置，包括：
采集模块，用于采集构建复杂水生态系统所需要的基础数据；
构建模块，用于基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；
率定模块，用于根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；
模拟输出模块，用于将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如实施例第一方面所述方法的步骤。
根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如实施例第一方面中任一项所述方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
水生态系统数值模拟是开展湖泊水质预警管理、水环境评价、水生态风险评估的主要方法之一，已广泛应用于国内外生态环境规划及管理工作中。然而，当前的水生态系统模型缺乏对生态系统具有较大风险的草食性鱼类的动态模拟。现有的模型或仅模拟具有浮游食性鱼类、底栖食性鱼类、食鱼鱼类的湖泊生态系统的生物地球化学过程，但缺乏草食性鱼类的参与；或独立模拟草食性鱼类对沉水植物的牧食作用，而缺乏其与生态系统中其他组分的交互作用。
为解决在同一模型框架下模拟草食性鱼类与湖泊生态系统的中其他组分的交互作用及其对湖泊生物地球化学过程的影响，本发明提出了一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法。该方法根据草食性鱼类的生活史及其在系统中的物质能量流动分别通过：水生态系统中沉水植物的生长过程模拟；草食性鱼类的食物网总能量流动过程模拟；草食性鱼类的迁徙过程模拟；草食性鱼类的同化作用过程模拟；草食性鱼类的呼吸作用过程模拟；草食性鱼类的死亡过程模拟；草食性鱼类的迁徙过程模拟；草食性鱼类在系统中的生物地球化学过程模拟，提供了草食性鱼类与水生态系统的动态模拟。
本发明适用于国内外诸多具有草食性鱼类生态风险的湖泊中，水生态系统的生物地球化学过程的数值模拟及风险评估。解决了现有模型无法在同一模型框架下同时模拟草食性鱼类与其他生态系统组分的交互作用的问题，具有可在动态模拟有草食性鱼类参与的湖泊生物地球化学过程的优点。此外，本方法可用于开展草食性鱼类对湖泊的生态风险评估，为湖泊生态环境规划及管理提供科学指导与方法决策。
适用于国内外诸多具有草食性鱼类生态风险的湖泊或水库，水生态系统的生物地球化学过程的数值模拟及风险评估。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法的草食性鱼类在水生态系统中的生物地球化学过程示意图。
图3是根据一示例性实施例示出的PCLake+Gras默认湖泊中草鱼生长曲线(sDGras)及食物消耗率曲线(aGrowGras)图。
图4是根据一示例性实施例示出的1952～2018年滇池外海水生态系统模拟结果图。
图5是根据一示例性实施例示出的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
图1是根据一示例性实施例示出的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法的流程图；如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
S1：采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；
具体地，采集模拟对象的四类数据，用于建立PCLake+Gras水生态模型，并开展模型率定及模拟。四类数据具体如下：
湖泊形态学特征数据，包括模拟对象的平均水深、吹程、沉积物类型、纬度；
气象数据，包括逐日或逐月的风速、气温、降水量、日照时长、辐射总量；
边界条件数据，包括逐日或逐月的出/入湖流量，及入湖氮、磷负荷数据；
湖内水文、水质及水生态数据，其中，水文数据包括模拟对象的水位、水温，水质数据包括模拟对象的湖内氮磷浓度、叶绿素浓度、透明度，水生态数据包括模拟对象的鱼类、水生植物、藻类、浮游动物及底栖动物的种类及资源量；
其中所述湖泊形态学特征数据、气象数据、边界条件数据、湖内水文、水质及水生态数据构成基础数据。
S2：基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；包括以下子步骤：
S21：在PCLake+模型中新增草食性鱼类的食物网能流过程方程组；
具体地，为尽可能反映滇池生态系统中：营养盐限制-沉水植被生长-草鱼牧食-鱼类竞争的关系(图2)，以荷兰瓦赫宁根大学JanssenA.B.G.等人开发的PCLake+模型为基础模型框架，新增草食性鱼类的食物网能流过程方程组。
新增的草食性鱼类的食物网能流总方程描述了其在生态系统的净流入(迁徙)、生长、繁殖、消耗(被捕食或被捕捞)及死亡的过程，即：
草食性鱼类的食物网总能流量＝迁徙量+同化量-呼吸量-死亡量-生殖量+年龄权重-被捕食量-被捕捞量。
本实施例以滇池为例，滇池中的草鱼属外来鱼类，其在滇池中不生殖，无天敌。则，滇池草鱼的食物网总能流过程以下列方程描述：
dDGras＝tDWebGras
＝tDMigrGrasGras+tDAssGras-tDRespGras-tDMortGra
+tDAgeGra–tDHarvGras
其中，所有变量的单位单位均为gDW/m2/d。tDMigrGras、tDAssGras、tDRespGras、tDMortGras、tDAgeGras、tDHarvGras分别为草食性鱼类以干重计的迁徙量、同化作用量、呼吸作用量、死亡量、年龄存量、被捕获量。与草鱼生长相关的各自变量的具体计算方式如下：
(1)迁徙量(tDMigrGras)为：
tDMigrGras＝kMigrGras*(cDGrasIn-sDGras)
式中，kMigrGras为草鱼的迁徙率(0.001/d)，属参数；
cDGrasIn为草鱼的外部密度(0.001gDW/m2)，属参数；
sDGras为单位面积的草鱼生物量(gDW/m2)，属状态变量，需根据初始投放量核算。
(2)同化作用量(tDAssGras)为：
tDAssGras＝aDSatGras*(kDAssGras*uFunTmGras*sDGras-tDEnvGras)式中：
kDAssGras为草鱼的最大同化效率(/d)，属参数；
aDSatGras为草鱼的食物限制函数，无单位；解释如下：
式中：aDSubVeg为沉水植被总生物量(gDW/m2/d)；hDSubVegGras为草食性鱼类的食物半饱和参数；
uFunTmPisc为草鱼的温度限制函数，无单位；解释如下：
式中，草鱼的生长的温度限制曲线为高斯曲线，其中：Tsigma为草鱼的温度常数，属参数；T为温度uTm，℃，属输入数据；Topt为食草鱼的最佳生长温度，属参数；Tref为参考温度，Tref＝20℃，属参数；
tDEnvPisc为草鱼的环境修正量(gDW/m2/d)，解释如下：
式中：aDCarrGras为草鱼的环境容量(gDW/m2)，根据PCLake+默认设置，取值为15。akDIncrPisc为草鱼的净内禀增长率，是基于最大同化效率kDAssGras、呼吸作用维持常数kDRespGras、温度函数uFunTmGras、死亡率kMortGras的函数，即：
akDIncrGras＝(kDAssGras-kDRespGras)*uFunTmGras-kMortGras
(3)呼吸作用量(tDRespGras)为：
tDRespGras＝kDRespGras*uFunTmGras*sDGras
(4)死亡量(tDMortGras)为:
tDMortGras＝kMortGras*sDGras+(1.0-aDSatGras)*tDEnvGras其中，kMortGras为草鱼的死亡率(/d)，属参数；
(5)被捕获量(tDHarvGras)为:
tDHarvGras＝kHarvGras*sDGras
其中，ukHarvPisc为食鱼鱼类捕获常数(/d)，属中间过程；由冬季捕获和夏季捕获构成。
在PCLake+原有的食物网中，仅包含浮游动物、底栖动物、以浮游动物为食的幼鱼，以底栖动物为食的成鱼，及以鱼类为食的食鱼鱼类5种组分。通过新增上述方程组，在PCLake+模型中增加了草食性鱼类。
S22：修改PCLake+模型中沉水植被物料平衡方程组；
具体地，在PCLake+模型原有的沉水植被物料平衡方程组中加入草食性鱼类的相关变量，以获得草食性鱼类参与下的沉水植被物料平衡方程组。
PCLake+模型认为，所有生物组分均符合基本的物料平衡，则根据物料平衡，沉水植被(以生物量计)的原有微分方程为：
即：水生植物生物量＝光合作用生产-呼吸作用消耗-死亡±迁移(-鸟类牧食)。
考虑草鱼的牧食作用，将沉水植被微分方程修改为：
即：水生植物生物量＝光合作用生产-呼吸作用消耗-死亡±迁移(-鸟类牧食-草鱼牧食)。
在PClake+模型原有的沉水植物物料平衡方程组中，沉水植被的损失仅包含呼吸作用、死亡、及被植食性鸟类牧食的过程，通过修改上述方程组，将草食性鱼类的牧食作用损失的沉水植被生物量也添加进了模型中。
S23：修改PCLake+模型中生态系统总物料平衡方程组及总食物网能流方程组；
具体地，在PClake+模型原有的总物料平衡方程及总食物网能流方程中添加草食性鱼类的相关变量，以获得草食性鱼类参与下的总物料平衡方程及总食物网能流方程。
在水生态系统中，对所有食物网组分存在一基本假设，即：所有生物的排泄物及死亡后的残躯需要回归至系统中；对于鱼类而言，其死亡后的躯体包括可被食用和不可被食用的两部分，其中，不可被食用的部分回归沉积物，其他身体部分回归碎屑食物链；
对于食物网过程，以如下方程表达：
tDWebTotT＝wDRespZoo+(tDMigrFiJv+tDMigrFiAd+tDMigrPisc+tDMigrGras+tDMigrBent)–(tDRespFiJv+tDRespFiAd+tDRespPisc+tDRespGras+tDRespBent)–(tDMortFiJvBot+tDMortFiAdBot+tDMortPiscBot+tDMortGrasBot)–(tDHarvFish+tDHarvPisc+tDHarvGras)
式中，各变量每天的变化均以干重计，单位为gDW/m2·d；
其中，tDMigrX为各食物网组分的净流入/流出量，tDRespX为各食物网组分的呼吸作用消耗量，tDMortXBot为各食物网组分死亡躯体的骨骼含量，tDHarvX为各食物网组分被捕获的量；
对于碎屑食物链过程，以如下方程表达：
wDWebDetW
＝wDConsDetZoo+wDEgesZoo+wDMortZooHyp+(tDEgesFiJv+tDEgesFiAd+tDMortFiJvDet+tDMortFiAdDet+tDEgesPisc+tDMortPiscDet+tDEgesGras+tDMortGrasDet)
式中，各变量每天的变化均以干重计，单位为gDW/m2·d；
其中，wDConsDetZoo为浮游动物消耗的碎屑量，wDEgesZoo为浮游动物排放的碎屑量，wDMortZooHyp为浮游动物的死亡量，tDEgesX为食物网各组分的排泄物量，tDMortXDet为食物网各组分死亡躯体成为碎屑的量。
在PCLake+原有的食物网总物料平衡及总能流方程中，仅包含原有5种动物组分的5种组分核算。通过修改上述方程组，将草食性鱼类生存及死亡期间的物质能量循环加入了模型中。
S24：通过在PCLake+中新增并修改上述方程组，获得二次开发后的PCLake+Gras模型；
具体地，在PCLake+模型中新增了S21中所述方程组，并修改了S22、S23中所述方程组，将原始的复杂水生态模型PCLake+二次开发为具有草食性鱼类功能组群的PCLake+Gras模型。
S25：在PClake+Gras模型中输入所述基础数据，构建得到复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型。
具体地，将所述S1中收集到的四类基础数据输入到所述S2中二次开发后的PCLake+Gras模型中，建立模拟对象的PCLake+Gras模型。在本实施例中，将采集到的滇池的基础数据输入至PCLake+Gras模型中，获得了滇池的PCLake+Gras模型。
S3：根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；包括以下步骤：
S31：基于实测的或文献中所获得的草食性鱼类最大食物消耗率、种群增长曲线等，对PCLake+Gras草食性鱼类生理生态特征的参数进行率定；
具体地，调整影响草鱼食物消耗率的主要参数，即：草鱼牧食的半饱和沉水植被生物量(hDVegGras)、最大同化率(kDAssGras)、及同化效率(fDAssGras)，使调整后的参数可以代表模拟的具体草食性鱼类的生理生化过程及生长特征。
在本实施例中，以滇池曾经大量存在的草食性鱼类，即：草鱼为例，开展参数率定。草鱼在幼鱼阶段，食性较杂，以浮游生物、及底栖动物为食，当体长达到30～50mm以上，专食水生植物。由于其肠道结构简单，消化能力差，草鱼的食物转换效率较低，对水草的牧食量较大。在五大湖区的模拟研究表明，草鱼达到4～5龄时(6kg)，最大(夏季)食物消耗率为0.07～0.078gprey/gfish·d。在实验室研究中表明，水温达22～26℃时，体长51～104mm的草鱼平均食物消耗率为0.0261～0.1001gprey/gfish·d。由于缺乏草鱼资源量的相关数据，难以以草鱼的生物量进行模型率定，在PCLake+Gras模型中添加过程变量aGrowGras以代表草鱼的食物消耗率进行参数率定。
同化效率(assimilation efficiency)即已消化部分对摄食总量占比，取值范围0～1，0表示摄食的食物完全排除体外，1表示摄食的食物全部消化无排出体外的部分。陈少莲等通过实验研究并计算了水温30℃时草鱼对苦草、菹草等7种不同水生植物的同化效率，根据水生植物种类不同，草鱼的同化效率介于36.41～53.57％之间。本实施例取其平均值，即fDAssGras＝0.44。
同化率(assimilation rate)表征了生物的在不同能量传递效率下的摄食需求，营养级越高，其能量传递效率越高，摄食需求越低。故在所有鱼类中，植食性鱼类同化率最低，肉食性鱼类同化率最高。在PCLake+中，食物网模块中所有鱼类均符合上述假说。幼鱼以浮游动物为食，最大同化率为0.12，成鱼以底栖动物为食，最大同化率为0.06，食鱼鱼类以幼鱼和成鱼为食，最大同化率为0.025。由于未在文献中查询到草鱼的同化率相关数据，参照PClake+中各营养级的最大同化率，将草鱼的最大同化率取值0.12，半饱和参数取值为160gDW/m2。
草鱼的自然种群生长于长江中下游温暖的湖泊与河流中，其幼鱼的最佳生长水温为33℃，但在耗氧量随水温升高而增加。综合考量之下，在PCLake+模型中，分别将草鱼的最佳水温(cTmOptGras)及温度常数(cSigTmGras)取值为30℃、15℃。
考虑到模型的稳健性，在PCLake默认湖泊中对取值的参数进行评价，评价标准包括：草鱼种群达到稳定后其食物消耗率约0.08，种群增长曲线基本符合S型生长曲线，种群的迅速扩增出现在在投放后的第2年以后(2～3龄的草鱼生长速度最大)。对照文献并参考PCLake+Gras选取的参数组获得的模拟结果基本与上述条件吻合(图3)，认为可以代表草鱼在模型系统中的机理过程。PCLake+Gras模型输出的其他水质及生物变量见图4。注意：图3中黑色虚线为文献中水温22～26℃时草鱼食物消耗率(aGrowGras)的最大值及最小值。
通过开展草鱼牧食的半饱和沉水植被生物量(hDVegGras)、最大同化率(kDAssGras)、及同化效率(fDAssGras)3组参数的率定，获得了可以模拟滇池草鱼生理生化过程的滇池PCLake+Gras模型。
S32：基于所述基础数据，对所述PCLake+Gras模型水质变量的参数进行率定。
具体地，不断调整PCLake+Gras模型的参数，并对比参数调整后模型模拟水质数据与实测水质数据，使模型模拟水质数据尽量接近实测水质数据。
在开展本研究时，已获得昆明市生态环境监测中心的1999-2018年滇池外海8个国控点逐月水质监测数据。监测项目为国控点监督性监测项目，包括TN、TP、Chla、SD、pH、DO、水温等。本研究中以1999～2017年逐月全湖平均TN、TP、Chla、SD数据进行参数率定。并以1988-2017逐年全湖平均TN、TP、Chla、SD数据进行对比，以评估模型的模拟效果(图4)。从TN、TP、Chla、SD的趋势来看，参数率定后模拟结果基本可以代表滇池的水生态系统状态。在率定期内，模拟Chla及SD的总体与实测值较为接近，在1988-2017年年尺度上，模拟结果也与实测结果较为相似。对于TP、TN而言，模型在早期有一定程度的低估，这也可能是由于早期监测点位及频次均不足。总体而言，率定后的PCLake+模型可以反映滇池外海的生态系统状态，认为其可应用于在长时间尺度上重现滇池的水生态系统演化过程重建。
通过开展水质相关参数组率定，获得了可以模拟滇池水生态系统状态的PCLake+Gras模型。
S4：将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
具体地，将所述S1中收集到的基础数据输入到所述S3中率定好的PCLake+Gras模型中，运行模型，并输出的模拟对象的水生态系统模拟结果。
本实施例以滇池外海为例，展示PCLake+Grass模型的生物地球化学过程模拟结果。据文献记载，滇池外海水质在上世纪八十年代初期之前保持Ⅲ类水质，其中，五十年代，为Ⅰ类水质，透明度2～4米，七十年代，退化为Ⅱ类，透明度0.35～2.0米，至1982年，水质退化为Ⅲ类。研究表明，海菜花可以生长于Ⅲ类及以上水质条件下，对于滇池外海而言，尽管从1950s到1982年水质有所下降，但仍处于海菜花可以生长的水质要求之内。2015～2018年，滇池主要经济鱼类资源量平均值为3.92gDW/m2，PCLake+Gras模拟的所有鱼类生物量平均为6.28gDW/m2，实际经济鱼类资源量在模拟的所有鱼类生物量范围内。总体而言，PCLake+Gras模型可以较好的通过模拟营养盐-沉水植被-草鱼-食物网间的动态关系，反应湖泊水生态学系统的长期演化过程。
水生态系统数值模拟是开展湖泊水质预警管理、水环境评价、水生态风险评估的主要方法之一，已广泛应用于国内外生态环境规划及管理工作中。然而，当前的水生态系统模型缺乏对生态系统具有较大风险的草食性鱼类的动态模拟。现有的模型或仅模拟具有浮游食性鱼类、底栖食性鱼类、食鱼鱼类的湖泊生态系统的生物地球化学过程，但缺乏草食性鱼类的参与；或独立模拟草食性鱼类对沉水植物的牧食作用，而缺乏其与生态系统中其他组分的交互作用。
为解决在同一模型框架下模拟草食性鱼类与湖泊生态系统的中其他组分的交互作用及其对湖泊生物地球化学过程的影响，本发明提出了一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法。该方法根据草食性鱼类的生活史及其在系统中的过程分别通过：水生态系统中沉水植物的生长过程模拟；草食性鱼类的食物网总能量流动过程；草食性鱼类的迁徙过程模拟；草食性鱼类的同化作用过程模拟；草食性鱼类的呼吸作用过程模拟；草食性鱼类的死亡过程模拟；草食性鱼类的迁徙过程模拟；草食性鱼类在系统中的生物地球化学过程模拟，提供了草食性鱼类与水生态系统的动态模拟。
本发明适用于国内外诸多具有草食性鱼类生态风险的湖泊中，水生态系统的生物地球化学过程的数值模拟及风险评估。解决了现有模型无法在同一模型框架下同时模拟草食性鱼类与其他生态系统组分的交互作用的问题，具有可在动态模拟有草食性鱼类参与的湖泊生物地球化学过程的优点。此外，本方法可用于开展草食性鱼类对湖泊的生态风险评估，为湖泊生态环境规划及管理提供科学指导与方法决策。
适用于国内外诸多具有草食性鱼类生态风险的湖泊或水库，水生态系统的生物地球化学过程的数值模拟及风险评估。
与前述的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法的实施例相对应，本申请还提供了复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟装置的实施例。
图5是根据一示例性实施例示出的一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟装置框图。参照图5，该装置包括：
采集模块1，用于采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；
构建模块2，用于基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；
率定模块3，用于根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；
模拟输出模块4，用于将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
相应的，本申请还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法。
相应的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如上述的复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法，其特征在于，包括：
采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；
基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；
根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；
将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据，包括：
采集模拟对象的湖泊形态学特征数据，包括模拟对象的平均水深、吹程、沉积物类型、纬度；
采集模拟对象的气象数据，包括逐日或逐月的风速、气温、降水量、日照时长、辐射总量；
采集模拟对象的边界条件数据，包括逐日或逐月的出/入湖流量，及入湖氮、磷负荷数据；
采集模拟对象的湖内水文、水质及水生态数据，其中，水文数据包括模拟对象的水位、水温，水质数据包括模拟对象的湖内氮磷浓度、叶绿素浓度、透明度，水生态数据包括模拟对象的鱼类、水生植物、藻类、浮游动物及底栖动物的种类及资源量；
其中所述湖泊形态学特征数据、气象数据、边界条件数据、湖内水文、水质及水生态数据构成基础数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型，包括：
在PCLake+模型中新增草食性鱼类的食物网能流过程方程组；
修改PCLake+模型中沉水植被物料平衡方程组；
修改PCLake+模型中生态系统总物料平衡方程组及总食物网能流方程组；
通过在PCLake+中新增并修改上述方程组，获得二次开发后的PCLake+Gras模型；
在PClake+Gras模型中输入所述基础数据，构建得到复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在PCLake+模型中新增草食性鱼类的食物网能流过程方程组，包括：
新增的草食性鱼类的食物网能流总方程描述了其在生态系统的净流入(迁徙)、生长、繁殖、消耗(被捕食或被捕捞)及死亡的过程，即：
草食性鱼类的食物网总能流量＝迁徙量+同化量-呼吸量-死亡量-生殖量+年龄权重-被捕食量-被捕捞量。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，修改PCLake+模型中沉水植被物料平衡方程组，包括：
根据沉水植物在水生态系统中的光合作用及呼吸作用率、死亡率、迁徙扩散率、被(草食性动物)牧食率模拟其生长、死亡、消耗的动态过程，即：
系统中沉水植物总生物量＝光合作用生产-呼吸作用消耗-死亡±迁移(-鸟类牧食+草食性鱼类牧食)。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，修改PCLake+模型中生态系统总物料平衡方程组及总食物网能流方程组，包括：
在水生态系统中，对所有食物网组分存在一基本假设，即：所有生物的排泄物及死亡后的残躯需要回归至系统中；
对于鱼类而言，其死亡后的躯体包括可被食用和不可被食用的两部分，其中，不可被食用的部分回归沉积物，其他身体部分回归碎屑食物链；
对于食物网过程，以如下方程表达：
tDWebTotT＝wDRespZoo+(tDMigrFiJv+tDMigrFiAd+tDMigrPisc
+tDMigrGras+tDMigrBent)–(tDRespFiJv+tDRespFiAd
+tDRespPisc+tDRespGras+tDRespBent)–(tDMortFiJvBot
+tDMortFiAdBot+tDMortPiscBot
+tDMortGrasBot)–(tDHarvFish+tDHarvPisc+tDHarvGras)式中，各变量每天的变化均以干重计，单位为gDW/m2·d；
其中，tDMigrX为各食物网组分的净流入/流出量，tDRespX为各食物网组分的呼吸作用消耗量，tDMortXBot为各食物网组分死亡躯体的骨骼含量，tDHarvX为各食物网组分被捕获的量；
对于碎屑食物链过程，以如下方程表达：
wDWebDetW
＝wDConsDetZoo+wDEgesZoo+wDMortZooHyp
+(tDEgesFiJv+tDEgesFiAd+tDMortFiJvDet+tDMortFiAdDet+tDEgesPisc+tDMortPiscDet+tDEgesGras+tDMortGrasDet)式中，各变量每天的变化均以干重计，单位为gDW/m2·d；
其中，wDConsDetZoo为浮游动物消耗的碎屑量，wDEgesZoo为浮游动物排放的碎屑量，wDMortZooHyp为浮游动物的死亡量，tDEgesX为食物网各组分的排泄物量，tDMortXDet为食物网各组分死亡躯体成为碎屑的量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，包括：
基于实测的或文献中所获得的草食性鱼类最大食物消耗率、种群增长曲线等，对PCLake+Gras草食性鱼类生理生态特征的参数进行率定；
基于所述基础数据，对所述PCLake+Gras模型水质变量的参数进行率定。
8.一种复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集构建复杂水生态水生态系统所需要的基础数据；
构建模块，用于基于PCLake+模型，根据所采集到的基础数据，构建复杂水生态系统的PCLake+Gras数值模拟模型；
率定模块，用于根据收集到的草食性鱼类生理生化过程数据，对所述PCLake+Gras模型中草食性鱼类的各项参数进行率定，得到率定后的PCLake+Gras模型；
模拟输出模块，用于将收集到的湖泊实测水质及水生态数据输入到率定后的PCLake+Gras模型中，输出模拟对象的水生态系统模拟结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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