计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本发明涉及生态系统食物网构建技术领域,尤其涉及一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法和平台。背景技术:2.生态系统的结构与功能是生态学研究的核心方向之一。作为生态系统的一种显式表达,食物网可以有效反映生态系统的多样性、结构性和功能性,并对生态系统的物质循环、能量传递过程进行量化。对水生食物网的结构和功能进行分析,能够很好地服务于河湖水质监测、流域健康评价、湿地生态治理、入侵物种防治和目标物种保育等工作。3.对水生食物网的结构研究以构造食物网捕食关系矩阵为核心内容,并在捕食关系矩阵的基础上进行食物网结构性指标的计算和统计。目前,构造食物网捕食关系矩阵一般采用样本测量法,即通过对实际生物样本进行测量分析后对其食性进行判断,并依此构造捕食关系矩阵。常用的测量分析方法包括了:(1)胃肠容物镜下鉴定法;(2)胃肠容物基因宏条形码分析法;(3)特征脂肪酸分析法;和(4)c13、n15稳定同位素分析法等。此外,亦有异速生长摄食宽度模型(allometric diet breadth model,adbm)以物种个体平均大小差异为出发点,对食物网中各物种的捕食关系进行理论建模和计算求解。但是,由于物种个体平均大小差异所支撑的捕食关系理论不适用于小个体物种的群体性捕食行为,或小个体物种的寄生性行为,因此adbm对于实际食物网系统的模拟精度较低,匹配率一般不高于65%。4.对水生食物网的功能研究以计算食物网中物质通量为核心内容。物质通量计算以生物量守恒方程为理论依据,目前存在的两套主流分析产品为:(1)基于r语言平台的fluxweb程序包,和(2)独立开发软件ecopath with ecosim。程序包fluxweb是一套以食物网物质通量计算为核心的产品,输入参数包括:a)捕食关系矩阵、b)生物量、c)新陈代谢率,和d)同化率。该产品在构建生物量守恒时,仅计算了捕食性死亡和新陈代谢消耗两项生物量损失项,未考虑生物类群代际变化时非捕食性死亡所造成的生物量损失。ecopathwithecosim是一套鱼类食物网物质通量和结构演替计算为核心的产品,输入参数较多,包括:a)捕食关系矩阵、b)生物量、c)非捕食性死亡率、d)同化率、e)生产转化率、f)迁入迁出量、g)生产力/生物量比率、h)生产力/捕食量比率等。该产品主要用于鱼类种群,对于大型无脊椎底栖动物群落的模拟因测量参数不足而难以实现。此外,上述两套产品共同存在的问题包括:a)严格要求捕食关系矩阵为输入项,对于缺乏捕食关系的样本无法开展定性模拟与分析;b)缺乏食物网系统稳定性分析模块;且c)无法进行食物网关键物种的识别。技术实现要素:5.本发明旨在至少在一定程度上解决食物网模型中的相关技术难题。6.为此,本发明的目的在于提出一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法,以生物量守恒为理论基础,以r语言平台为技术支撑的河流生态系统食物网构建及结构功能分析,在已有技术/模型的基础上,对以大型无脊椎底栖动物群落为核心类群的食物网系统的理论方程进行完善,增加了缺失捕食关系输入时食物网结构功能的定性分析模块,增加了基于lotka-volterra模型的食物网稳定性分析模块,增加了基于食物网系统稳定性的关键物种识别模块。通过输入野外采样数据,本发明可以快速地构建样点的食物网系统,并对该食物网系统的结构特征、功能特征、稳定性和关键物种进行系统分析和模拟。7.本发明的另一个目的在于提出一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台。8.为达上述目的,本发明一方面提出了一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法,包括:9.获取河流生态系统的组成结构和生物量的实测结果;其中,所述河流生态系统包括初级生产力、有机碎屑和不同种类底栖动物中的多种;基于营养类群的分类库和关系库,或基于多种测量分析法的实测结果,构建淡水生态系统中以所述底栖动物为主体的捕食矩阵;其中,所述捕食矩阵包括:第一捕食矩阵和第二捕食矩阵;基于所述捕食矩阵,对食物网系统中的食物链进行枚举得到食物链表清单,并对所述食物网系统的结构特征参数进行计算;结合所述生物量的实测结果和所述营养类群的特性参数,计算各营养类群的营养级,以构造食物网分析系统的输入数据;基于所述输入数据,根据环境对所述营养类群的承载力求解所述各营养类群的生物量通量,以构建生物量通量矩阵;基于所述生物量通量矩阵,构造食物网系统矩阵;基于所述食物网系统矩阵,求解预设条件的食物网系统稳定性的指标;选取单一营养类群,调整所述单一营养类群的生物量占比,并逐次计算所述食物网系统稳定性的变化情况,以量化所述单一营养类群对于所述食物网系统的重要程度。10.本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法,可以快速地构建样点的食物网系统,并对该食物网系统的结构特征、功能特征、稳定性和关键物种进行系统分析和计算。11.为达到上述目的,本发明另一方面提出了一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台,包括:12.数据获取模块,用于获取河流生态系统的组成结构和生物量的实测结果;其中,所述河流生态系统包括初级生产力、有机碎屑和不同种类底栖动物中的多种;13.捕食矩阵构建模块,用于基于营养类群的分类库和关系库,或基于多种测量分析法的实测结果,构建淡水生态系统中以所述底栖动物为主体的捕食矩阵;其中,所述捕食矩阵包括第一捕食矩阵和第二捕食矩阵;14.特征参数计算模块,用于基于所述捕食矩阵,对食物网系统中的食物链进行枚举得到食物链表清单,并对所述食物网系统的结构特征参数进行计算;15.输入数据构造模块,用于结合所述生物量的实测结果和所述营养类群的特性参数,计算各营养类群的营养级,以构造食物网分析系统的输入数据;16.通量矩阵构建模块,用于基于所述输入数据,根据环境对所述营养类群的承载力求解所述各营养类群的生物量通量,以构建生物量通量矩阵;17.食物网系统矩阵构建模块,用于基于所述生物量通量矩阵,构造食物网系统矩阵;18.稳定性指标求解模块,用于基于所述食物网系统矩阵,求解预设条件的食物网系统稳定性的指标;19.重要程度量化模块,用于选取单一营养类群,调整所述单一营养类群的生物量占比,并逐次计算所述食物网系统稳定性的变化情况,以量化所述单一营养类群对于所述食物网系统的重要程度。20.本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台,可以快速地构建样点的食物网系统,并对该食物网系统的结构特征、功能特征、稳定性和关键物种进行系统分析和计算。21.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。附图说明22.本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:23.图1为根据本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法的流程图;24.图2为根据本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析的架构图;25.图3为根据本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台的结构示意图。具体实施方式26.需要说明的是,在不冲突的情况下,本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。27.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。28.图1是本发明一个实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法的流程图。29.如图1所示,该方法包括但不限于以下步骤:30.s1,获取河流生态系统的组成结构和生物量的实测结果;其中,河流生态系统包括初级生产力、有机碎屑和不同种类底栖动物中的多种。31.可以理解的是,本发明可以基于野外考察和样本采集,获取河流生态系统中初级生产力、有机碎屑和大型无脊椎底栖动物(以下简称底栖动物)类群的组成结构和生物量(一般以无灰干重计,单位g·m-2)的实测结果。32.s2,基于营养类群的分类库和关系库,或基于多种测量分析法的实测结果,构建淡水生态系统中以底栖动物为主体的捕食矩阵;其中,捕食矩阵包括:第一捕食矩阵和第二捕食矩阵。33.具体的,s2包含以下步骤:34.s21,在没有胃肠容物分析、稳定同位素分析等实测结果的情况下,依靠“营养类群分类库”和“营养类群关系库”中已经积累的资料对捕食矩阵进行辅助构建。其中,“营养类群分类库”收录有常见底栖动物属级名录,并对各属级类群进行了以“目级分类+功能摄食类群”为形式的营养类群划分;“营养类群关系库”收录有“营养类群分类库”中全部营养类群的两两捕食关系,以0-1矩阵形式储存,如矩阵元素aij=1表示类群j捕食类群i,aji=0则表示类群i不捕食类群j。特别地,对于“营养类群关系库”和(或)“营养类群关系库”中未收录的属级类群和(或)营养类群,需对数据库进行完善补充后,方能进行捕食矩阵的辅助构建。35.s22,在具有胃肠容物分析、稳定同位素分析等实测结果的情况下,依靠实测结果对捕食矩阵进行构建。36.步骤s21/s22中构建的捕食矩阵为n阶方阵,表示n类营养类群间的两两捕食关系。捕食矩阵中元素均为非负数,aji=0表示类群i不捕食类群j,aij=1且akj=0.5表示类群j同时捕食类群i和类群k,且对类群i的捕食偏好是对k的2倍。特别地,本方法基于单向捕食假定进行食物网分析,即两个营养类群只能存在单一方向的捕食关系(若aij》0,则aji=0)且同一营养类群不能捕食自身(aii=0)。捕食矩阵从上至下(或从左至右)营养类群的级别逐渐降低,故捕食矩阵为严格下三角矩阵。37.s3,基于捕食矩阵,对食物网系统中的食物链进行枚举得到食物链表清单,并对食物网系统的结构特征参数进行计算。38.具体的,s3包含以下步骤:39.s31,计算营养类群丰富度指标,即统计该食物网系统中营养类群的总数;40.s32,计算食物链相关指标,即对食物链表清单进行统计后得到指标,包括完整的食物链条数(食物链数)、食物链条的最大长度、平均长度和最小长度(均以食物链中的营养类群数量计)。41.s33,计算连接度指标,即食物网的复杂程度进行量化,取值0-1之间,值越大表明食物网越复杂:[0042][0043]其中,connectence为连接度,n为营养类群丰富度,l为食物网中实际存在的连接数,每一个连接表示一对营养类群间存在的捕食关系。[0044]s4,结合生物量的实测结果和营养类群的特性参数,计算各营养类群的营养级,以构造食物网分析系统的输入数据。[0045]具体的,s4包含以下步骤:[0046]s41,基于s2构建出的捕食矩阵,结合实测生物量数据,计算各营养类群的营养级别:[0047][0048]其中,tlj为捕食类群j的营养级别,tli为被捕食类群i的营养级别,mi为被捕食类群的生物量。同时定义,初级生产力和有机碎屑的营养级别均为1。计算营养级别时沿捕食矩阵从下至上(或从右至左)方向依次进行。[0049]s42,基于s2构建出的捕食矩阵,需结合实测生物量数据,并依据已有研究资料、实际观测结果和/或专家经验对各营养类群的特性参数进行赋值,从而构造食物网分析系统的完整输入数据。营养类群的特性参数包括:a)死亡率,指非捕食性死亡率(单位yr-1),b)同化率,指营养类群实际同化的食物量占捕食量的比例,相应地,1-同化率指摄入后未同化而经由消化系统排出体外的食物量占捕食量的比例,c)生产利用率,指营养类群实际用于生物量增长的量占同化量的比例,相应地,1-生产利用率指营养类群代谢消耗(如呼吸作用)的量占同化量的比例,d)碳氮比,指营养类群有机碳和有机氮的比例,用于进行碳氮通量换算。特别地,若实际采样为重复性采样,在提供生物量实测数据时可通过蒙特卡洛模拟进行随机生成,具体做法为:a)基于重复性采样结果,对各营养类群生物量的均值和方差进行统计;b)假定各营养类群生物量符合γ分布,则基于已统计出的均值和方差,可计算出各营养类群生物量的概率分布函数;c)基于已计算出的概率分布函数,进行蒙特卡洛模拟,随机生成各营养类群的生物量,并参与后续食物网系统分析计算;d)对步骤c)进行有限次重复,对历次食物网系统分析计算结果进行统计后,可得到所需特征指标的统计值。[0050]s5,基于输入数据,根据环境对营养类群的承载力求解各营养类群的生物量通量,以构建生物量通量矩阵。[0051]具体的,s5包含以下步骤:[0052]s51,对于各营养类群,建立生物量守恒微分方程。对于初级生产力p而言:[0053][0054]其中,xp为初级生产力的生物量(g·m-2),t为时间(yr-1),rp为初级生产力的固有增长率(yr-1),kp为环境对初级生产力的最大承载力(g·m-2),假定为实测xp值的2倍,fn(xp)为消费类群n对初级生产力的捕食函数(yr-1),xn为消费类群n的生物量(g·m-2)。[0055]对于有机碎屑d而言:[0056][0057]其中,xd为有机碎屑的生物量(g·m-2),t为时间(yr-1),rd为固有的外源性输入量(g·m-2·yr-1),di为消费类群i的非捕食性死亡率(yr-1),xi为消费类群i的生物量(g·m-2),ki为环境对消费类群i的最大承载力(g·m-2),假定为实测xi值的2倍,aj为消费类群j对食物的同化率,fj(xi)为消费类群j对消费类群i的捕食函数(yr-1),xj为消费类群j的生物量(g·m-2),fn(xd)为消费类群n对有机碎屑的捕食函数(yr-1),xn为消费类群n的生物量(g·m-2)。[0058]对于消费类群j而言:[0059][0060]其中,xj为消费类群j的生物量(g·m-2),t为时间(yr-1),aj为消费类群j对食物的同化率,pj为消费类群j对同化食物的生产利用率,fj(xm)为消费类群j对消费类群m的捕食函数(yr-1),xm为消费类群m的生物量(g·m-2),dj为消费类群j的非捕食性死亡率(yr-1),kj为环境对消费类群j的最大承载力(g·m-2),假定为实测xj值的2倍,fn(xj)为消费类群n对消费类群j的捕食函数(yr-1),xn为消费类群n的生物量(g·m-2)。[0061]s52,基于“系统平衡假定”,认为食物网系统处于动态平衡状态,即该系统中各营养类群的生物量不再变化,则将s51中的三个微分方程式变为普通方程:[0062]对于初级生产力p而言:[0063][0064]对于有机碎屑d而言:[0065][0066]对于消费类群j而言:[0067][0068]s53,基于“单向捕食假定”,认为两个营养类群间只能存在单一方向的捕食关系且同一营养类群不能捕食自身,则按照s2中构建出的捕食矩阵的自上而下(或自左而右)顺序,可沿营养级别由高至低的梯度顺序计算各营养类群的生物量通量。如,对于顶级捕食类群1而言,由于不存在捕食类群1的其它类群,则类群1对其它类群的捕食量为:[0069][0070]其中,xm为消费类群m的生物量(g·m-2),f1(xm)为消费类群1对消费类群m的捕食函数(yr-1),x1为消费类群1的生物量(g·m-2),d1为消费类群1的非捕食性死亡率(yr-1),k1为环境对消费类群1的最大承载力(g·m-2),假定为实测x1值的2倍,a1为消费类群1对食物的同化率,p1为消费类群1对同化食物的生产利用率。[0071]营养类群1对类群i的捕食量,以s2中构建出的捕食矩阵系数与类群i的实测生物量的乘积为权重进行线性分配:[0072][0073]其中,xi为消费类群i的生物量(g·m-2),f1(xi)为消费类群1对消费类群i的捕食函数(yr-1),x1为消费类群1的生物量(g·m-2),wi1为消费类群1对类群i的捕食矩阵系数,wm1为消费类群1对类群m的捕食矩阵系数,xm为消费类群m的生物量(g·m-2),f1(xm)为消费类群1对消费类群m的捕食函数(yr-1)。[0074]对于仅被消费类群1捕食的消费类群2,其对其它营养类群的捕食量为:[0075][0076]其中,xm为消费类群m的生物量(g·m-2),f2(xm)为消费类群2对消费类群m的捕食函数(yr-1),x2为消费类群2的生物量(g·m-2),d2为消费类群2的非捕食性死亡率(yr-1),k2为环境对消费类群2的最大承载力(g·m-2),假定为实测x2值的2倍,a2为消费类群2对食物的同化率,p2为消费类群2对同化食物的生产利用率,f1(x2)为消费类群1对类群2的捕食函数(yr-1),x1为消费类群1的生物量(g·m-2)。[0077]s54,依照s53所述方法,可沿营养级别从高到低的顺序计算出各营养类群对其它类群的总捕食量(g·m-2·yr-1,记为数组f),以及各营养类群对某特定类群的捕食量(g·m-2·yr-1,记为矩阵p)。其中,数组元素fj表示营养类群j对于其它类群的总捕食量,矩阵元素pij表示营养类群j对于类群i的捕食量,矩阵p亦称作生物量通量矩阵。[0078]s6,基于生物量通量矩阵,构造食物网系统矩阵。[0079]具体的,s6包含以下步骤:[0080]s61,构造食物网系统jacobian矩阵el,其中元素elij表示类群j对类群i的作用强度:[0081][0082]其中,xi为消费类群i的生物量(g·m-2),t为时间(yr-1),xj为消费类群j的生物量(g·m-2)。对于两个消费类群而言,由于本案例中类群间的相互作用仅考虑捕食关系,基于“单向捕食假定”存在以下三种情况:a)若类群i捕食类群j,则elij》0且elji《0;b)若类群i被类群j捕食,则elij《0且elji》0;c)若类群i和类群j间不存在捕食关系,则elij=elji=0。[0083]s62,依照s61给出的计算方法,对于两个消费类群i和j,假定类群j捕食类群i,则对应的jacobian矩阵要素elij和elji分别为:[0084][0085][0086]其中,xi为消费类群i的生物量(g·m-2),xj为消费类群j的生物量(g·m-2),fj(xi)为消费类群j对消费类群i的捕食函数(yr-1),pij为依据s53计算出的营养类群j对于类群i的捕食量(g·m-2·yr-1),aj为消费类群j对食物的同化率,pj为消费类群j对同化食物的生产利用率。[0087]s63,对于初级生产力p,假定消费类群i捕食初级生产力p,则对应的jacobian矩阵要素elpi和elip分别为:[0088][0089][0090]其中,xp为初级生产力p的生物量(g·m-2),xi为消费类群i的生物量(g·m-2),fi(xp)为消费类群i对初级生产力p的捕食函数(yr-1),ppi为依据s53计算出的营养类群i对于初级生产力p的捕食量(g·m-2·yr-1),ai为消费类群i对食物的同化率,pi为消费类群i对同化食物的生产利用率。[0091]s64,对于消费类群i和初级生产力p,假定其对自身的作用强度为其非捕食性死亡率的线性s倍,则对应的jacobian矩阵要素elii和elpp分别为:[0092]elii=-sdi[0093]elpp=-sdp[0094]其中,di为消费类群i的非捕食性死亡率(yr-1),dp为初级生产力p的非捕食性死亡率(yr-1)。对于同一食物网系统,假定各消费类群及初级生产力的s值相同。[0095]s65,对于有机碎屑,按其粒径大小可分为粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd,假定消费类群i捕食粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd,则对应的jacobian矩阵要素elcdi、elicd、elfdi和elifd分别为:[0096][0097][0098][0099][0100]其中,di为消费类群i的非捕食性死亡率(yr-1),xi为消费类群i的生物量(g·m-2),ki为环境对消费类群i的最大承载力(g·m-2),ai为消费类群i对食物的同化率,fi(xj)为消费类群i对其捕食的营养类群j(包括粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd)的捕食函数(yr-1),am为以消费类群i为食的消费类群m对食物的同化率,fm(xi)为消费类群m对消费类群i的捕食函数(yr-1),xm为消费类群m的生物量(g·m-2),xcd为粗颗粒有机碎屑cd的生物量(g·m-2),xfd为细颗粒有机碎屑fd的生物量(g·m-2),pji为依据s53计算出的消费类群i对于其捕食的营养类群j(包括粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd)的捕食量(g·m-2·yr-1),pim为依据s53计算出的消费类群m对消费类群i的捕食量(g·m-2·yr-1),pi为消费类群i对同化食物的生产利用率。[0101]s66,对于有机碎屑(包括粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd),其与初级生产力p的对应jacobian矩阵要素elcdp、elpcd、elfdp和elpfd分别为:[0102][0103]elpcd=0[0104][0105]elpfd=0[0106]其中,dp为初级生产力p的非捕食性死亡率(yr-1),xp为初级生产力p的生物量(g·m-2),kp为环境对初级生产力p的最大承载力(g·m-2),ai为以初级生产力p为食的消费类群i对食物的同化率,fi(xp)为消费类群i对初级生产力p的捕食函数(yr-1),xcd为粗颗粒有机碎屑cd的生物量(g·m-2),xfd为细颗粒有机碎屑fd的生物量(g·m-2),ppi为依据s53计算出的消费类群i对初级生产力p的捕食量(g·m-2·yr-1)。[0107]s67,对于粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd,其相互作用所对应的jacobian矩阵要素elcdfd和elfdcd分别为:[0108][0109][0110]其中,ai为以粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd为食的消费类群i对食物的同化率,fi(xfd)为消费类群i对细颗粒有机碎屑fd的捕食函数(yr-1),fi(xcd)为消费类群i对粗颗粒有机碎屑cd的捕食函数(yr-1),xcd为粗颗粒有机碎屑cd的生物量(g·m-2),xfd为细颗粒有机碎屑fd的生物量(g·m-2),pfdi为依据s53计算出的消费类群i对细颗粒有机碎屑fd的捕食量(g·m-2·yr-1),pcdi为依据s53计算出的消费类群i对粗颗粒有机碎屑cd的捕食量(g·m-2·yr-1)。[0111]s68,对于粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd,其对自身的作用强度所对应的jacobian矩阵要素elcdcd和elfdfd分别为:[0112][0113][0114]其中,ai为以粗颗粒有机碎屑cd和细颗粒有机碎屑fd为食的消费类群i对食物的同化率,fi(xfd)为消费类群i对细颗粒有机碎屑fd的捕食函数(yr-1),fi(xcd)为消费类群i对粗颗粒有机碎屑cd的捕食函数(yr-1),xcd为粗颗粒有机碎屑cd的生物量(g·m-2),xfd为细颗粒有机碎屑fd的生物量(g·m-2),pfdi为依据s53计算出的消费类群i对细颗粒有机碎屑fd的捕食量(g·m-2·yr-1),pcdi为依据s53计算出的消费类群i对粗颗粒有机碎屑cd的捕食量(g·m-2·yr-1)。[0115]s7,基于食物网系统矩阵,求解预设条件的食物网系统稳定性的指标。[0116]具体的,s7包含以下步骤:[0117]s71,给定初值s1=0和s2=1,分别使用s1和s2对由s6构建的jacobian矩阵el中的s值进行替代,分别得到el1和el2。计算el1和el2的特征根,假定其对应最大特征根的实部分别为ev1和ev2。[0118]s72,对ev1和ev2的正负进行判断,由此对s1和s2的赋值进行相应调整。具体地:a)若ev1《0且ev2《0,则将s1重新缩小,赋值为s1–0.5×(s2–s1);b)若ev1》0且ev2》0,则将s2重新放大,赋值为s2+0.5×(s2–s1);c)若ev1》0且ev2《0,则将s1重新赋值为0.5×(s1+s2)。[0119]s73,重复上述步骤,遇以下四种情况之一结束计算:a)当ev1=0或ev2=0时,食物网系统稳定性特征指标sc等于最大特征根实部为0的对应s1或s2值;b)当ev1》0且ev2《0且s2–s1《0.001(或其它自定义小值)时,食物网系统稳定性特征指标sc=0.5×(s1+s2);c)当s1过小或s2过大,无法求解对应ev1或ev2时,食物网系统不稳定;d)当重复计算次数超过1000000次(或其它自定义大值)时,食物网系统不稳定。[0120]s74,由s73计算得到的sc值可量化表征食物网系统的稳定性特征:sc值越小,食物网系统稳定性越高。[0121]s8,选取单一营养类群,调整单一营养类群的生物量占比,并逐次计算食物网系统稳定性的变化情况,以量化单一营养类群对于食物网系统的重要程度。[0122]具体的,s8包含以下步骤:[0123]s81,选取食物网系统中的营养类群i,以10%为间隔构造生物量梯度向量vi={xi,90%xi,80%xi,70%xi,60%xi,50%xi,40%xi,30%xi,20%xi,10%xi,0}。[0124]s82,依照s42给出的方法,重新构造食物网分析系统的完整输入数据。其中,营养类群i的生物量沿vi梯度方向进行设置,其它数据则不进行调整。[0125]s83,依照s5–s7给出的方法,计算s82输入设置下,食物网系统的稳定性sc值。[0126]s84,沿vi变化方向调整营养类群i的生物量输入值,重复进行s82–s83,计算得到对应于vi的食物网系统稳定性向量sci。以vi为横坐标,sci为纵坐标,绘制折线图,得到食物网系统稳定性对营养类群i生物量变化的响应规律。[0127]s85,重新选取食物网系统中的其它营养类群j,重复进行s81–s84,得到食物网系统稳定性对营养类群j生物量变化的响应规律。[0128]s86,比较营养类群i和j的稳定性响应曲线,比较营养类群i和j对于食物网系统稳定性的重要程度高低。重要程度受营养类群和生物量变化比例两个因素的共同影响,在某一确定生物量变化比例(如,营养类群i和j的生物量均降至原生物量的80%)下:a)若sci《scj《sc0,则营养类群i和j的生物量减少均会造成食物网系统稳定性提高,且营养类群i对于食物网系统的重要程度高于营养类群j;b)若sci《sc0《scj且|sci–sc0|》|scj–sc0|,则营养类群i的生物量减少会造成食物网系统稳定性提高,而营养类群j的生物量减少会造成食物网系统稳定性降低,且营养类群i对于食物网系统的重要程度高于营养类群j;c)若sci》scj》sc0,则营养类群i和j的生物量减少均会造成食物网系统稳定性降低,且营养类群i对于食物网系统的重要程度高于营养类群j。其中,sci、scj、sc0分别为营养类群i生物量变化后、营养类群j生物量变化后和原始的食物网系统稳定性。[0129]s87,依照s85–s86给出的方法,比较所有营养类群对食物网系统稳定性的重要程度高低,将重要程度最高的营养类群识别为该食物网系统的关键营养类群。[0130]进一步地,s1–s8的整体架构图,如图2所示。[0131]根据本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法,可以快速地构建样点的食物网系统,并对该食物网系统的结构特征、功能特征、稳定性和关键物种进行系统分析和计算。[0132]为了实现上述实施例,如图3所示,本实施例中还提供了河流生态系统食物网构建及结构功能分析10,该平台10包括:数据获取模块100、捕食矩阵构建模块200、特征参数计算模块300、输入数据构造模块400、通量矩阵构建模块500、食物网系统矩阵构建模块600、稳定性指标求解模块700和重要程度量化模块800。[0133]数据获取模块100,用于获取河流生态系统的组成结构和生物量的实测结果;其中,河流生态系统包括初级生产力、有机碎屑和不同种类底栖动物中的多种;[0134]捕食矩阵构建模块200,用于基于营养类群的分类库和关系库,或基于多种测量分析法的实测结果,构建淡水生态系统中以底栖动物为主体的捕食矩阵;其中,捕食矩阵包括:第一捕食矩阵和第二捕食矩阵;[0135]特征参数计算模块300,用于基于捕食矩阵,对食物网系统中的食物链进行枚举得到食物链表清单,并对食物网系统的结构特征参数进行计算;[0136]输入数据构造模块400,用于结合生物量的实测结果和营养类群的特性参数,计算各营养类群的营养级,以构造食物网分析系统的输入数据;[0137]通量矩阵构建模块500,用于基于输入数据,根据环境对营养类群的承载力求解各营养类群的生物量通量,以构建生物量通量矩阵;[0138]食物网系统矩阵构建模块600,用于基于生物量通量矩阵,构造食物网系统矩阵;[0139]稳定性指标求解模块700,用于基于食物网系统矩阵,求解预设条件的食物网系统稳定性的指标;[0140]重要程度量化模块800,用于选取单一营养类群,调整单一营养类群的生物量占比,并逐次计算食物网系统稳定性的变化情况,以量化单一营养类群对于食物网系统的重要程度。[0141]根据本发明实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台,可以快速地构建样点的食物网系统,并对该食物网系统的结构特征、功能特征、稳定性和关键物种进行系统分析和计算。[0142]需要说明的是,前述对河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法实施例的解释说明也适用于该实施例的河流生态系统食物网构建及结构功能分析平台,此处不再赘述。[0143]此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。[0144]在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。[0145]尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
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一种河流生态系统食物网构建及结构功能分析方法和平台
作者:admin
2022-07-30 19:20:52
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关键词:
计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
专利技术
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