[發明專利]一種模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法

有效

• 申請號: 201910011420.2
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109726495B
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 趙建剛;閆志強;葉長鵬;張起源;朱家璽
• 申請（專利權）人: 暨南大學;廣州博嵩生物環保科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/18
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

1.一種模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，包括：

構建秋茄生態過程模型；

構建秋茄紅樹林沉積物磷循環模型；

秋茄紅樹林沉積物磷循環模型包括五個過程：(1)秋茄凋落物腐爛分解；(2)海水中磷沉降；(3)底泥沖刷擴散；(4)秋茄生長吸收；(5)微生物分解；

式中，sed表示紅樹林沉積物磷含量；dec表示秋茄凋落物分解過程；setting表示海水磷沉降過程；diff表示紅樹林底泥磷擴散過程；upts表示秋茄生長吸收過程；mdec表示微生物降解過程；

對秋茄生態過程模型和秋茄紅樹林沉積物磷循環模型的參數進行校準及驗證，得到驗證后的模型；

使用驗證后的模型，預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化。

2.根據權利要求1所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄生態過程模型包括秋茄光合作用生長、呼吸損失和死亡生態過程模型。

3.根據權利要求2所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄光合作用生長、呼吸損失、死亡生態過程通用模型為：

其中：bpp表示秋茄的生物量密度；growth表示秋茄光合作用生長過程；repiration表示秋茄呼吸損失過程；mortal表示秋茄死亡過程；mxg表示秋茄最大生長率；mxr表示秋茄的最大呼吸率；mxm表示秋茄的最大死亡率。

4.根據權利要求3所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄光合作用生長模型為：

式中，f(P)表示P營養物質的生長限制函數；f(I)表示光照強度的生長限制函數；f(T)表示溫度的生長限制函數；f(s)表示自身種群密度的生長限制函數，每個生長限制函數的變化范圍為0～1，1表示不限制生長，0表示嚴重限制生長；P營養物質的生長限制函數表示為：

式中，pw表示水體磷濃度；pk表示秋茄生長過程中吸收磷的半飽和常數；

光照強度的生長限制函數為：

式中，sr表示光照強度；ik表示秋茄光照半飽和常數；

溫度的生長限制函數為：

f(T)＝tk^(T-20)

式中，tk表示溫度效應常數；T表示溫度；

自身種群密度的生長限制函數為：

f(S)＝e^-sk*bpp

式中，sk表示由種群密度引起的抑制率。

5.根據權利要求3所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄呼吸損失模型為：

式中，tk表示溫度效應常數；T表示溫度。

6.根據權利要求3所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄死亡生態過程模型為：

式中，tk表示溫度效應常數；T表示溫度。

7.根據權利要求1所述的模擬和預測秋茄紅樹林沉積物總磷濃度變化的方法，其特征在于，秋茄紅樹林沉積物磷循環模型中：

式中：decr為秋茄凋落物分解率；bioml為秋茄凋落物量；T為溫度，kpl為秋茄凋落物中磷含量；sr為磷沉降率；d為紅樹林水深；B為紅樹林水體中磷含量；difr為紅樹林底泥中磷擴散率；ac為底泥上覆水深度；gkm表示秋茄生長量；kpkm表示秋茄磷含量；mxg表示秋茄最大生長率；bpp表示秋茄生物量密度；pk表示秋茄生長過程中吸收磷的半飽和常數；sr表示光照強度；ik表示光照半飽和常數；sks表示由種群密度引起的抑制率；km表示微生物降解率；biomm表示微生物數量；pmk表示微生物降解磷的半飽和參數；pw表示水體磷濃度。