湖泊水生植物枯落物的分解過程影響著枯落物的淤積以及營養(yǎng)元素向水體和底泥的釋放,進而影響湖泊水環(huán)境。本文采用分解袋法研究了烏梁素海蘆葦枯落物分解過程,并用混合演化算法（Hybrid Evolutionary Algorithm, HEA）模型模擬和預(yù)測了蘆葦枯落物的分解過程及養(yǎng)分動態(tài),同時分析了環(huán)境因子水溫,（water temperature, WT）、溶解氧（Dissolved oxygen, DO）及pH與蘆葦枯落物分解的生態(tài)關(guān)系及其生態(tài)閾值。研究結(jié)果如下：1、蘆葦枯落物分解270d后質(zhì)量殘留率為52.44%,分解速率為0.00268d-1,其相應(yīng)的分解50%需要0.83年,分解95%需要3.19年。2、蘆葦枯落物分解過程中,N元素的分解狀態(tài)呈現(xiàn)釋放一分解一再釋放的規(guī)律,P元素和C元素均處于持續(xù)釋放的分解狀態(tài)；蘆葦枯落物分解期間,分解速率和營養(yǎng)元素含量動態(tài)受枯落物自身質(zhì)量和環(huán)境因子（溫度、溶解氧、pH）共同影響,環(huán)境因子與蘆葦枯落物分解速率及元素釋放動態(tài)相關(guān)性顯著。3、HEA模型有效模擬預(yù)測了蘆葦枯落物分解過程,預(yù)測值與實測值擬合性好（r2=0.90-0.99）,模型預(yù)測精度高。4... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 枯落物分解過程及動態(tài)的研究進展
    1.2 枯落物分解實驗方法簡述
        1.2.1 分解袋法
        1.2.2 枯落物標(biāo)記法
        1.2.3 室內(nèi)分解法
        1.2.4 其他方法
    1.3 枯落物分解預(yù)測模型的研究進展
        1.3.1 分解率概算模型
        1.3.2 時間衰減模型
        1.3.3 影響因子關(guān)系模型
    1.4 混合演化算法的應(yīng)用進展
    1.5 論文的選題與研究意義
第二章 研究區(qū)概況與研究方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 研究材料
    2.3 研究方法
        2.3.1 蘆葦枯落物分解袋的布設(shè)
        2.3.2 枯落物組分的分析測定
        2.3.3 Olson時間指數(shù)衰減模型
        2.3.4 混合演化算法（HEA）模型
        2.3.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與處理
第三章 烏梁素海湖濱帶蘆葦枯落物分解動態(tài)
    3.1 枯落物分解過程中的枯落物殘留率變化動態(tài)
    3.2 枯落物分解過程中N及N積累系數(shù)的變化動態(tài)
    3.3 枯落物分解過程中P及P積累系數(shù)變化動態(tài)
    3.4 枯落物分解過程中C及C積累系數(shù)變化動態(tài)
    3.5 枯落物分解過程中C/N、C/P、N/P變化動態(tài)
    3.6 枯落物分解過程中環(huán)境因子變化動態(tài)
    3.7 枯落物分解過程中殘留率與各項指標(biāo)的相關(guān)性分析
    3.8 討論
        3.8.1 枯落物分解過程中主要元素含量動態(tài)
        3.8.2 蘆葦枯落物分解影響因素
    3.9 小結(jié)
第四章 基于HEA模型的烏梁素海湖濱帶蘆葦枯落物分解模擬預(yù)測
    4.1 最優(yōu)模擬預(yù)測模型
    4.2 最優(yōu)模型生態(tài)閾值及敏感性分析
        4.2.1 質(zhì)量損失模型生態(tài)閾值及敏感性分析
        4.2.2 N模型生態(tài)閾值及敏感性分析
        4.2.3 N/P模型生態(tài)閾值及敏感性分析
        4.2.4 P模型生態(tài)閾值以及敏感性分析
    4.3 討論
        4.3.1 模型預(yù)測精度和有效性
        4.3.2 溫度對蘆葦枯落物的影響
        4.3.3 溶解氧對蘆葦枯落物分解的影響
        4.3.4. pH對蘆葦枯落物分解的影響
    4.4 小結(jié)
第五章 結(jié)論
發(fā)表論文
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3128236