【摘 要】
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沉水植物是维系浅水湖泊生态系统健康的核心生态组分,异龙湖为典型的高原浅水湖泊,已有研究显示异龙湖近10年里发生了明显的沉水植物消亡与恢复现象,其中2009年沉水植物大面积消亡、2013年又明显恢复,导致异龙湖沉水植物在短期内显著变化的原因尚未有明确的结论。为探讨影响异龙湖沉水植物生长消亡的关键驱动因子,并为异龙湖沉水植物管理提供依据,本研究以异龙湖为研究对象,收集获得了近25年的总磷、总氮,水深、
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沉水植物是维系浅水湖泊生态系统健康的核心生态组分,异龙湖为典型的高原浅水湖泊,已有研究显示异龙湖近10年里发生了明显的沉水植物消亡与恢复现象,其中2009年沉水植物大面积消亡、2013年又明显恢复,导致异龙湖沉水植物在短期内显著变化的原因尚未有明确的结论。为探讨影响异龙湖沉水植物生长消亡的关键驱动因子,并为异龙湖沉水植物管理提供依据,本研究以异龙湖为研究对象,收集获得了近25年的总磷、总氮,水深、温度,透明度等水质数据,并通过遥感图像反演了近30年的沉水植被盖度变化数据,利用广义相加模型、决策树、结构方程等方法统计分析影响异龙湖沉水植被近些年变化的主要驱动因子,建立异龙湖生态系统模型,模拟在不同程度的驱动因子下沉水植被的生长情况,研究结果如下:（1）基于Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像,构建了一种基于最大合成年NDVI和最小合成年NDVI的决策树分类模型,对1995年至2020年异龙湖水生植物演化过程进行了遥感反演,分类的总体精度达到90.09%,Kappa系数为0.8392;（2）1995-2020年异龙湖沉水植被变化明显,1995-2004年,异龙湖沉水植被呈显著的上升趋势,在2004-2012年,沉水植被覆盖率存在较大波动,但年际间变化的趋势不明显。而在2012-2020年,植被覆盖率呈显著的下降趋势。通过广义相加模型,决策树和结构方程模型的分析,发现异龙湖中,总磷（TP）、水下光照强度和氨氮（NH4）均与水下植被生长显着相关,其中水下光照环境用透明度与水深的商来进行衡量,即SD/Depth是沉水植被生长的主要驱动因子,其中水深（Depth）对沉水植被的影响最为显著。（3）在PCLake模型校准中使用遗传算法代替往常的随机取值寻找最优参数的方法,对PCLake模型进行敏感参数校准,通过2017年的检测值和拟合值的比较,多代筛选获得19个敏感参数的具体取值。利用2018年的实测水质数据和水体特征数据（DO、SD）对模型进行验证分析,通过RMSE值判定实测值与模拟值的拟合程度。模型具有较好的模拟结果。在模型预测方面结果表明虽然水深的增加会相应的降低湖泊的总磷总氮等营养物质浓度,但水深的变化反映到沉水植物生物量的变化仍十分明显。低水位运行下沉水植物的生物量呈现出了逐年递增的情况。高水深下的沉水植被出现了减少的趋势。保持合适的水深有利于异龙湖沉水植被的生长。
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