河流—水库体系浮游植物生态地球化学模拟

浮游植物作为水生态系统食物链的最基础环节,其群落结构的组成直接或间接影响着浮游动物和鱼类的生产力,所以它们在水生系统中具有重要地位(Frdneman,2004;Pham et al.,2005)。水体中浮游植物的种类组成与数量变化是判断水体富营养化程度的关键生物指标。浮游植物的群落组成与环境因子之间有着十分密切的关系,而这种关系是非常复杂的,往往呈现多元非线性的特点。因而模拟浮游植物群落结构动态变化存在很大的困难。20世纪80年代,随着人工神经网络应用的兴起,因其强大的并行处理能力和非线性映射技术,在很多领域有很好的应用(石洪华,2010)。20世纪90年代中后期,一些学者开始将神经网络应用于藻类生态建模。与其他方法相比,神经网络模型在藻类浓度预测方面具有较高的精度,已经成为环境系统模拟的有用工具(Recknagel,1997;Recknagel and Kim,2006)。分别以乌江河流及其水库为对象,建立人工神经网络模型。模型预测的浮游植物动态变化与实际监测的变化表现出很好地相关性。利用模型进一步进行敏感性分析发现,pH值是响应河流浮游植物变化的主要因子;而在水库中,pH值和溶解氧是响应浮游植物动态变化的主要因子。