融合多源数据的粤港澳大湾区生态系统健康影响机制研究

从人地耦合视角出发,基于“活力—组织力—恢复力—贡献力”(VORS)模型,综合评价2000—2020年粤港澳大湾区生态系统健康状况。融合人口密度、POI等多源数据,利用最优参数的地理探测器揭示大湾区生态系统健康影响因素的作用机制。结果表明:(1)2000—2020年大湾区平均生态系统健康指数由0.279下降到0.255,湾区中部生态系统健康恶化加剧。(2)生态系统健康的空间集聚特征明显,热点区集中分布在北部肇庆、惠州市;冷点区集中分布在佛山、广州市,且城市交界处的生态系统健康指数变化最为剧烈。(3)人口密度成为影响大湾区生态系统健康的主导因子,其与各类城市设施用地交互作用下对生态系统健康的扰动最为剧烈。公共设施用地、工业设施用地、商业设施用地以及居住用地成为影响大湾区生态系统健康的关键因子,因其对原始自然环境和生态组分的破坏,加剧了生态系统健康的恶化。

基于参数优化的人工灌丛生态系统碳水通量模拟

荒漠草原是陆地生态系统中最为脆弱且受人类干扰较为严重的生态类型之一,精准模拟其碳水通量及对人为干扰的响应,不仅能够揭示其复杂的生态学过程,而且还可为人为生态修复和保护提供决策依据。生态模型能够有效地模拟陆地生态系统的碳水循环过程,但模型众多的参数及其取值的合理性限制了其普遍应用,故探索参数优化是提升生态模型应用的有效途径。利用PEST参数优化方法和涡度相关观测数据对Biome-BGC模型的生理生态参数进行优化,在评估参数优化效果的基础上模拟了1986—2018年宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的总初级生产力(Gross primary productivity,GPP)和蒸散(Evapotranspiration,ET)。结果表明:(1)参数优化可以改善Biome-BGC模型对荒漠草原区人工灌丛生态系统GPP和ET的模拟效果,参数优化后模拟的GPP和ET均更接近于观测值,其中月尺度的模拟效果更佳;(2)基于PEST的Biome-BGC模型参数优化方法具有较强的普适性,优化后的参数可推广应用于荒漠草原区人工灌丛生态系统长时间序列的GPP和ET模拟;(3)宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的GPP在1986—2018年呈缓慢上升趋势,增幅为1.47 g C m^(-2)a^(-1),但ET的年际变化率较大,且无显著变化趋势。

改进人工生态系统优化算法解决光伏模型参数辨识问题

光伏模型同时具有非线性和多模态的特点,传统算法在对其参数识别时易陷入局部最优,且识别精度不足。提出了一种改进的人工生态系统优化算法(IAEO),通过引入非线性控制参数调整策略来平衡探索与开发的关系,利用混沌的遍历性和非重复性来增强算法的探索能力。仿真实验表明,在单、双和三二极管和光伏组件模型上,改进算法的参数识别精度均超过99.9%,相较于原算法的RMSE值在四种模型上平均提高5.5%,和五种先进算法对比具有较强的优势。采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶3种光伏组件在不同的光照和温度条件下进行测试,改进算法在不同环境中依然保持较高的准确性和稳定性。

长江口海域赤潮生态动力学模型及赤潮控制因子研究

基于中日合作长江口海域生态围隔的试验数据，建立了长江口海域六分量赤潮生态动力学模型，并用海上实测数据进行了检验，进而详细讨论了营养盐及光照强度对赤潮形成的影响。结果表明，此次海洋生态围隔试验加入营养盐无机磷所达到的浓度对于诱发该赤潮过程是适宜的。随着初始Ｎ浓度的降低，Ｐ增加到一定程度便不再影响叶绿素浓度分布。当光照为原光照强度的 ５０％时，叶绿素浓度最高可达３５μｇ／ Ｌ。长江口海域发生赤潮无机氮和无机磷营养盐浓度阈值分别为 ４．５μｍｏｌ／ Ｌ和 １．０μｍｏｌ／ Ｌ。该模型结合水动力学模型不仅可以对海洋赤潮现象进行预测及海洋水质环境的总量控制，也可直接应用于海水养殖，对施肥及养殖容量提供理论指导。

海洋赤潮生态模型参数优化研究

根据中日合作海洋生态围隔试验观测资料，对乔方利等１９９８年提出的赤潮过程生态模型（乔方利等，２０００）进行参数优化研究，得到赤潮过程营养盐半饱和常数：硅藻，ＫＮ＝１．４μｍｏｌ／Ｌ、ＫＰ＝０．１２９μｍｏｌ／Ｌ、ＫＳｉ＝１．１６μｍｏｌ／Ｌ；鞭毛藻，ＫＮ＝０．３４５μｍｏｌ／Ｌ、ＫＰ＝０．１１３μｍｏｌ／Ｌ以及其它等共１８个参数的最优取值，并详细讨论了目标泛函的构造和多目标函数参数优化的方法。

用生态动力学模型分析海带养殖对浮游生态系统的影响

以我国近海典型海带养殖区桑沟湾为例,建立了"浮游植物-海带-浮游动物-营养盐-有机碎屑"生态动力学模型,较好地模拟了不同养殖密度下浮游生态系统结构的变化,通过灵敏度分析,研究状态变量对模型初值和参数变化的响应,提出了参数优化的思路。

伴随同化在水生态动力学模型中的应用研究

数据同化可有效结合模型与观测数据,提高模型的模拟与预测能力,近20年来,伴随数据同化在水生态动力学模型中有着广泛的应用。比较了数据同化各类方法的特点,简述了伴随同化方法的基本原理,从优化模型参数与初始场、改进模型结构两个方面总结了伴随同化在水生态动力学模型中的国内外应用情况,分析了水生态动力学模型伴随同化研究的3个关键影响因素(观测数据、控制变量和模型参数时空变化),探讨了伴随同化在水生态动力学模型中所面临的挑战及发展趋势,指出了伴随同化在湖库生态动力学模型中的应用研究有待加强。

ESPSO在翼伞气动参数辨识中的应用

为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群（ESPSO）算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值。首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算法和生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到翼伞的气动参数值,通过比较发现,粒子群算法辨识结果平均误差为0.80%,生态系统粒子群算法辨识结果平均误差为0.21%;最后,针对实测飞行数据,采用生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到实验翼伞的气动参数值。通过对比利用辨识气动参数建立的翼伞模型输出数据与实测飞行数据,三轴的速度误差平均值小于10%。结果表明,该方案能够为实际工程中的翼伞飞行性能研究及控制设计提供技术支撑。

植被光合呼吸模型在长白山温带阔叶红松林的优化及验证

植被光合呼吸模型(VPRM)关键参数的确定和优化是准确计算生态系统净CO_2交换(NEE)的基础。利用中国通量观测研究联盟(China FLUX)长白山站温带阔叶红松林2005年的通量观测资料,对VPRM的4个参数(最大光能利用率ε_0、光照为半饱和条件下光合有效辐射值PAR0和呼吸参数(α、β))进行优化,并使用2006年的观测资料对参数优化前后的模拟结果进行评估。结果表明:参数优化后,VPRM能够较好地模拟长白山地区2006年植物生长季NEE的变化。对30min NEE模拟的平均误差为-1.81μmol m^(-2)s^(-1),相关系数为0.72,模拟NEE平均日变化的峰值约为观测值的91%,相关系数为0.97。但在植物非生长季模型对森林NEE的模拟效果较差。模型模拟30min NEE的平均误差为0.39μmol m^(-2)s^(-1),相关系数仅为0.10,并且模拟低估NEE平均日变化白天吸收峰值约82%,日变化模拟值与观测值的相关系数为0.50。通过分析不同天气个例,发现模型可以较好地模拟晴天条件下NEE的变化,而对阴雨天NEE的模拟误差较大。该研究有利于提高VPRM模型对温带落叶阔叶林NEE的模拟能力,对进一步改进区域陆地NEE的模拟具有重要意义。

伴随同化方法在渤、黄海生态模式中的应用——生态参数的空间分布

将伴随同化方法用于渤、黄海NPZD三维浮游生态动力学模型的研究中，利用1998年～2006年的SeaWiFS叶绿素资料作为观测数据进行同化实验，优化难以确定的生态参数。文中对参数在整个计算区域取常数时进行了优化，同时尝试了一种新的参数化方案，即在海区中选取一些点作为独立参数点．其它点的参数由独立参数点的值经过线性插值得到，优化独立点的参数后得到所有计算格点的参数。针对这两种不同的参数化方案做了一系列对比实验．结果表明利用伴随同化方法反演空间分布的参数能有效地提高数值模拟的精度。

南海北部海洋生态模型的参数分析及遗传算法优化

海洋生态系统动力学模型是研究海洋生态环境的重要手段。随着模型的发展,生态参数取值不确定性增加,对模型结果的影响逐渐增大,因此模型参数优化显得尤为重要。本研究在南海北部应用一维物理?生态耦合模型,通过对模型生态参数进行敏感性分析,获取关键生态参数,利用遗传算法对参数进行优化。结果表明,模型中的敏感参数主要集中于浮游植物生长和浮游动物生长、摄食和死亡以及碎屑沉降等过程。针对以上参数利用遗传算法优化,发现仅加入表层卫星数据,模型表层和垂向模拟误差分别降低27.80%和21.40%;加入垂向观测数据,表层和垂向模拟误差分别降低14.90%和32.70%。遗传算法应用于海洋生态模型的关键参数优化研究,所获取的参数对模型有明显的改善效果,提高了耦合模型对生态系统的模拟精度,为参数优化在三维模型中的应用提供了依据。

基于生态系统服务供需簇的武汉都市圈生态风险评估及影响因素

在快速城市化背景下,都市圈正面临生态系统服务供需错配的风险。探究多重供需风险的格局、关系及驱动因素,对支撑区域生态风险的高效管理具有重要意义。以武汉都市圈为例,本研究量化2000、2010和2020年各乡镇6种典型生态系统服务的单一/综合供需风险率,采用自组织特征映射网络与最优参数地理探测器分别识别生态系统服务供需风险簇和综合风险的影响因素。结果表明:2000—2020年间,武汉都市圈典型生态系统服务供需风险空间格局差异明显。粮食供应服务、产水服务、碳固存服务和绿地休憩服务的供需风险均上升,而土壤保持服务和水质净化服务的供需风险下降。综合生态系统服务供需风险由0.41增至0.45,呈“核心区增加、边缘区降低”趋势。研究期间,武汉都市圈存在综合极高风险簇(B_(1))、综合高风险簇(B_(2))、水质净化高风险簇(B_(3))与粮食供应-土壤保持风险簇(B_(4)),风险类型主要由B_(3)簇向B_(2)簇、B_(2)簇向B_(1)簇转化,表明供需风险组合类型增加、强度增强。植被覆盖度、夜间灯光指数和人口密度是综合供需风险空间分异的主要影响因子。基于生态系统服务供需簇开展生态风险评估,可为区域多重风险问题的管控提供高效可靠的途径。

我国赤潮灾害的经济损失评估

我国赤潮灾害频发经济损失严重,对生态系统危害极大。本文讨论赤潮经济损失评估的理论模式,评估我国赤潮灾害造成的经济损失和对生态系统服务功能损害的价值损失,结果表明:我国年均赤潮灾害年均造成的经济损失3.15亿元,生态系统服务功能的间接经济损失276.85亿元。其中海洋外来种赤潮占62%,经济损失1.95亿元,生态系统服务功能间接经济损失171.65亿元。

植被光合呼吸模型在千烟洲亚热带常绿针叶林的优化及验证

碳循环模型参数的确定和优化对生态系统净CO2交换(NEE)的模型计算至关重要。该文利用2010–2012年China FLUX千烟洲站点的通量观测资料,对植被光合呼吸模型(VPRM)的参数进行了优化。通过比较两种不同的拟合方案,发现利用传统光响应方程得到的参数不适用于VPRM,而利用模型自身反演方案拟合得到的参数最大光量子效率(λ)达0.203,大于C3植物平均值,但与其他相关研究结果吻合。采用VPRM模型反演方案优化得到的参数后,VPRM能较准确地模拟千烟洲站不同季节的NEE。其对全年半小时NEE模拟的平均误差为–0.86μmol·m–2·s–1,相关系数为0.72。模型可准确地模拟生长旺季NEE平均日变化,但低估了非生长旺季白天吸收峰值约52%。通过个例分析发现,VPRM模型可以准确模拟晴天条件下NEE的时间变化,但对阴雨天条件下NEE的模拟还存在较大的不确定性。该研究将有助于进一步改进CO2通量及浓度的区域数值模拟。

基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法研究

参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler(NUTS)生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集(二叉树)推断参数的后验信息,如果满足约束条件"非U型回转",不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的"最优"参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量(Net Ecosystem Exchange,NEE)模型参数反演,并与Metropolis-Hastings(MH)方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R2分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。