基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测.pdf
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1、第42卷 第5期 生 态 科 学 42(5):4856 2023 年 9 月 Ecological Science Sep.2023 收稿日期:2021-03-25;修订日期:2021-04-23 基金项目:国家自然科学基金项目(32160279,32161143025,31960249);内蒙古科技重大专项项目(2021ZD0011,ZDZX2018054);内蒙古科技计划项目(2022YFHH0017);鄂尔多斯科技项目(2022EEDSKJZDZX010)作者简介:刘旭华(1995),女,内蒙古包头人,博士研究生,主要研究方向为湿地生态学,E-mail:XH_L*通信作者:王立新(197
2、5),男,内蒙古赤峰人,教授,博士生导师,研究方向为湿地科学,E-mail:L 刘旭华,刘华民,魏江明,等.基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测J.生态科学,2023,42(5):4856.LIU Xuhua,LIU Huamin,WEI Jiangming,et al.Simulation and prediction of Phragmites australis litter decomposition in the Lake Ulansuhai by Hybrid Evolutionary AlgorithmJ.Ecological Science,2023,42(5):
3、4856.基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测 刘旭华1,刘华民1,2,3,魏江明1,寇欣1,徐智超1,于晓雯1,温璐1,2,3,刘东伟1,2,3,王立新1,2,3,*1.内蒙古大学生态与环境学院,呼和浩特 010021 2.草原生态安全省部共建协同创新中心,呼和浩特 010021 3.蒙古高原生态学与资源利用教育部重点实验室,呼和浩特 010021 【摘要】以乌梁素海湖滨植被带建群植物芦苇(Phragmites australis)的凋落物为研究对象,基于野外分解袋法对芦苇凋落物进行分解实验,通过混合演化算法(HEA)建模。旨在揭示和预测芦苇凋落物在湖水中的分解过程,并结合阈值
4、和敏感性分析,探讨凋落物分解释放的氮、磷元素与环境影响因子之间的关系。研究结果表明:(1)混合演化算法的最佳模型预测值与实际测量值之间拟合度高(r2=0.900.99),质量损失模型(ML-model)的拟合效果最好(r2=0.99)。(2)芦苇凋落物的质量损失(ML)随水温(WT)增高而增加;凋落物中的 N 元素先累积后释放,且 pH 较低(pH=16.978)时,凋落物中 P 元素与溶解氧(DO)呈负相关;WT较低时,P 元素与 WT 呈负相关。进一步证明,混合演化算法模型能够模拟和预测湖泊芦苇凋落物水中分解过程,识别和量化凋落物分解与环境因子的生态关系和阈值数据,可为浅水草型湖泊内源污染
5、防治提供理论支撑。关键词:关键词:乌梁素海;芦苇凋落物;混合演化算法(HEA);生态阈值 doi:10.14108/ki.1008-8873.2023.05.007 中图分类号:X171.1 文献标识码:A 文章编号:1008-8873(2023)05-048-09 Simulation and prediction of Phragmites australis litter decomposition in the Lake Ulansuhai by Hybrid Evolutionary Algorithm LIU Xuhua1,LIU Huamin1,2,3,WEI Jiangming
6、1,KOU Xin1,XU Zhichao1,YU Xiaowen1,WEN Lu1,2,3,LIU Dongwei1,2,3,WANG Lixin1,2,3,*1.College of Ecology and Environment,Inner Mongolia University,Hohhot 010021,China 2.Collaborative Innovation Center for Grassland Ecological Security(Jointly Supported by the Ministry of Education of China and Inner Mo
7、ngolia Autonomous Region),Hohhot 010021,China 3.Ministry of Education Key Laboratory of Ecology and Resource Use of the Mongolian Plateau,Hohhot 010021,China Abstract:The litter of Phragmites australis,a dominant species in the vegetation belt of Ulansuhai Lakeshore,was taken as the research object.
8、The decomposition experiment of Phragmites australis litter was carried out based on the litter bag method,and the hybrid evolutionary algorithm(HEA)was used to model.The purpose of this study was to reveal and predict the 5 期 刘旭华,等.基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测 49 decomposition process of Phragmites au
9、stralis litter in lake water,and to explore the relationship between N and P released by litter decomposition and environmental impact factors by calculating threshold and sensitivity analysis.The results showed that:(1)The optimal HEA model could effectively simulate the decomposition process of Ph
10、ragmites australis litter.The fitting degree between the predicted and the measured data was high(r2=0.90-0.99),and the models of mass loss(ML-model)was the best(r2=0.99).(2)The mass loss(ML)of Phragmites australis litter increased with the increase of water temperature(WT).The N element accumulated
11、 first and then released in litter,and low pH(pH=16.978 ,the P in litter decreased with the increase of dissolved oxygen(DO);when WT=8.326时,凋落物中残留的N元素浓度较高,反之则较低(图 3b),表明凋落物 N 元素的释放偏好低的 pH 值。当 pH 大于 8.326 时,N 元素质量比与 WT和 DO 呈对数关系,否则 N 元素质量比与 pH、DO和 WT 同时相关。如图 4b 所示,实际取样测量中,0192 d,凋落物中的 N 逐渐上升至 23 gkg1
12、,192240 d,N 逐渐流失至约 9 gkg1,之后,又呈升高降低趋势。模型预测中,在 207 d 之后 N 元素质量比基本稳定于 12 gkg1。实际值与测量值之间变化趋势基本一致,相关系数为 0.90,拟合程度较好。通过敏感性分析表明,若 pH=8.326,N 与 DO 有相对复杂的生态关系,N 随 DO 增高而达到 2.32 gkg1,之后随 DO 增高而降低,N 与 WT 呈正相关(图 5b)。否则,通过 ELSE 分支的分析结果表明,N 与 WT、DO 均呈不显著的正相关关系,对 pH 的变化不敏感(图 6b)。氮元素积累指数(N-NAI)则由 WT 决定,生态阈值为 WT=19
13、.562,当 WT=19.562 时,凋落物中 N-NAI 较低,反之较高(图 3c),这表明温度对 N元素累积起到负相关作用。N-NAI 与 DO、WT 和pH 均呈复杂的非线性关系。在分解过程中,氮元素具有累积释放累积释放的交替变化特征 表 1 芦苇凋落物分解过程预测最佳模型 Table 1 Best-performing models for predicting dynamics of Phragmites australis decomposition 参数 IF THEN ELSE ML WTexp=8 326pH.8 360DON=ln|ln|)WT*39 376.|.pHDON
14、=ln|ln|WT*4 231.N-NAI WT=19 562.DON-NAI=400 997/pH39 763ln|DO4 599|.DON-NAI=361 481/pH36 730+exp DO7 978.P WT=16 978.exp pH9 822P=ln|(DO/WT *WT+DO)|.ln|WT24 623|P=16 015.P-NAI DO=7 905.WT+pH*pH95 306P-NAI=WT+DO37 15.WT+pH*pH 12 686P-NAI=WT+166 492.52 生 态 科 学 42 卷 图 3 芦苇凋落物分解生态阈值 Figure 3 Ecological
15、threshold of Phragmites australis 图 4 芦苇凋落物分解过程及最佳预测模型 Figure 4 Decomposition process of Phragmites australis and its optimal prediction model(图 4c),N-NAI 在 175192 d 最高为 130%,之后逐渐下降稳定于 40%左右。且实际值和预测值之间变化趋势基本相同,相关系数为 0.97。通过敏感性分析,表明水体温度高于 19.562 时,水体溶解氧与氮元素积累整体上呈正相关,当 DO 输入量大于 60%时,增长率明显提高(图5c),否则,N-
16、NAI在DO输入变量范围为050%内与之为正相关,在50%100%内为负相关,N-NAI 与 pH 呈正相关(图 6c)。2.4 乌梁素海芦苇凋落物分解过程中磷浓度的分析 P 模型规则集 IF-THEN-ELSE 中,P 元素质量比由 WT 决定,生态阈值为 WT=16.978,但在各分支内 P 含量区分不明显(图 3d)。分解过程中,当 WT大于 16.978 时,P 元素质量比与 pH、WT 和 DO呈复杂的非线性关系,否则 P 元素质量比与 WT 呈5 期 刘旭华,等.基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测 53 对数函数关系。在分解初期凋落物中的 P 元素质量比的快速下降至
17、 1 gkg1,这与芦苇中可溶性物质的淋溶有关,在 192 d 分解后期趋于平稳,维持在 1.3 gkg1,这可能由于微生物的调节,实际值和预测值之间变化趋势基本一致,相关系数为 0.90(图 4d)。由敏感性分析可知,当水温高于16.978 时,P含量与DO 呈负相关,这表明,水中溶解氧含量越 高,P 释放越快。(图 5d)。反之,P 含量与水温呈负相关,即水温低利于 P 的积累。(图 6d)。磷元素积累指数(P-NAI)则由 DO 决定,生态阈值为 DO=7.905 mgL1,当 DO 大于阈值时,凋落物中P元素积累较高,反之较低(图3e),这表明溶解氧对 P 元素积累起到正相关作用。分解
18、过程中,当 DO大于 7.905 mgL1时,P-NAI 与 DO、WT 和 pH 图 5 THEN 分支敏感性分析 Figure 5 sensitivity analysis of THEN branch 图 6 ELSE 分支敏感性分析 Figure 6 sensitivity analysis of ELSE branch 54 生 态 科 学 42 卷 均呈复杂的非线性关系,否则,与 WT 和 pH 呈非线性关系。如图 4e 所示,由于 P-NAI 均小于 100%,故凋落物中的 P 发生净释放,在 161 d,P-NAI 最高达到 80%,192270 d,P-NAI 稳定于 40%
19、。实际值和预测值之间变化趋势基本相同,相关系数为 0.97。敏感性分析中,当 DO=7.905 mgL1时,P-NAI 与pH、WT 呈负相关且与 WT 的负相关性更强,与 DO呈正相关(图 5e)。反之,通过 ELSE 分支的分析结果表明,P-NAI 与 WT、pH 均呈正相关(图 6e)。3 讨论 3.1 芦苇凋落物分解过程中质量损失和氮磷含量的变化规律 湖泊水生植物凋落物的分解过程以及营养元素的释放具有一定的规律,分解速率与凋落物质量损失有关,整体是减少的,但速率由快变慢29,这由于分解前期质量损失主要与非生物因素(淋溶等)有关,分解后期主要与生物因素(微生物降解)有关,凋落物中有大量难
20、以降解的木质素,故微生物降解需要较长时间且逐渐趋于稳定30。N 元素变化总体呈下降上升趋于稳定的变化规律18,分解初期 N含量下降可能由于淋溶导致氮的流失,后期由于湖泊微生物的调节使其发生短暂的回升,N-NAI 在分解过程中有所起伏,但总体呈释放趋势,这也与微生物调节作用有关31。P 元素在整个分解过程中呈净释放,这是造成水体富营养化的主要原因18,以上凋落物分解变化规律均与本研究模型拟合结果一致,证明本研究结果具有可靠性。3.2 芦苇凋落物分解过程中环境因子的影响 HEA 的规则集表明 pH、WT 和 DO 是影响凋落物分解的主要环境因子,这与实验室结果及前人研究结果一致32-33。温度是影
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