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湖泊生态系统对过去1000年气候变化的响应研究：以鄱阳湖生态系统动力学模拟为例
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作者：
于革 廖梦娜 李永飞 来源：第四纪研究 年份：2013 文献类型 ：期刊 关键词： 反馈 过去1000年 生态系统响应 湖泊模型 鄱阳湖 极端干旱
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描述：与陆地生态系统相比,水生生态系统对全球气候变暖的响应敏感而脆弱。鄱阳湖是我国最大面积的淡水湖泊,近年来湖泊水位下降、湖床干涸频发,发生了一系列水生态灾害事件以及生态系统的退化,但气候变化对湖泊生态灾害发生和生态系统退化的过程和机制目前还不清楚。本文基于Lotka-Volterra动力模型的原理和结构,首先构建湖泊初级生产者浮游植物(藻)与高等水生植物(草)的竞争模式,其次构建初级生产者草、藻与顶级猎食者鱼的捕食模式,最后利用气候-湖泊水量与生态因子的物质传递原理,构成气候与生态的动力方程组,设置现代和历史不同时期的试验方案进行数值模拟研究。模拟结果表明,鄱阳湖藻、草、鱼生物群落在各自的环境容纳量、增长率和相互依存/抑制关系下,年内和年际生物量变化构成了稳定和准循环系统(试验Ⅰ)。在湖泊水量与生态因子相互作用中,水量生态效应可保持生态系统的动态平衡(试验Ⅱ)。应用到过去1000年湖泊生态系统中,模拟发现在气候-水量变化的边界条件下,湖泊生物量增加和减退的速度不对称(试验Ⅲ)。水量的反馈可使增加阶段的生物量速度减缓、使衰减阶段的速度加速,从而量化了气候水量变化在生态系统中的负反馈效应。设置小冰期气候的试验Ⅳ模拟表明,在流域降水减少19%、湖泊面积减少33%和湖泊水量减少7%的状况下,湖泊生态系统在600~700个月内振荡并衰退。当这个极端气候持续600个月以上,水生群落系统全面崩溃。小冰期中鄱阳湖的沙生和旱生植被替代水生和湿生植被的沉积孢粉证据验证了这个模拟,表明在极端干旱条件下,边界条件变化显著超过了生态系统的应对能力,湖泊生态系统在长期震荡后崩溃。
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全文：与陆地生态系统相比,水生生态系统对全球气候变暖的响应敏感而脆弱。鄱阳湖是我国最大面积的淡水湖泊,近年来湖泊水位下降、湖床干涸频发,发生了一系列水生态灾害事件以及生态系统的退化,但气候变化对湖泊生态灾害发生和生态系统退化的过程和机制目前还不清楚。本文基于Lotka-Volterra动力模型的原理和结构,首先构建湖泊初级生产者浮游植物(藻)与高等水生植物(草)的竞争模式,其次构建初级生产者草、藻与顶级猎食者鱼的捕食模式,最后利用气候-湖泊水量与生态因子的物质传递原理,构成气候与生态的动力方程组,设置现代和历史不同时期的试验方案进行数值模拟研究。模拟结果表明,鄱阳湖藻、草、鱼生物群落在各自的环境容纳量、增长率和相互依存/抑制关系下,年内和年际生物量变化构成了稳定和准循环系统(试验Ⅰ)。在湖泊水量与生态因子相互作用中,水量生态效应可保持生态系统的动态平衡(试验Ⅱ)。应用到过去1000年湖泊生态系统中,模拟发现在气候-水量变化的边界条件下,湖泊生物量增加和减退的速度不对称(试验Ⅲ)。水量的反馈可使增加阶段的生物量速度减缓、使衰减阶段的速度加速,从而量化了气候水量变化在生态系统中的负反馈效应。设置小冰期气候的试验Ⅳ模拟表明,在流域降水减少19%、湖泊面积减少33%和湖泊水量减少7%的状况下,湖泊生态系统在600~700个月内振荡并衰退。当这个极端气候持续600个月以上,水生群落系统全面崩溃。小冰期中鄱阳湖的沙生和旱生植被替代水生和湿生植被的沉积孢粉证据验证了这个模拟,表明在极端干旱条件下,边界条件变化显著超过了生态系统的应对能力,湖泊生态系统在长期震荡后崩溃。
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湖泊生态系统对过去1000年气候变化的响应研究：以鄱阳湖生态系统动力学模拟为例
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作者：
于革 廖梦娜 李永飞 来源：第四纪研究 年份：2013 文献类型 ：期刊 关键词： 反馈 过去1000年 生态系统响应 湖泊模型 鄱阳湖 极端干旱
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描述：与陆地生态系统相比,水生生态系统对全球气候变暖的响应敏感而脆弱。鄱阳湖是我国最大面积的淡水湖泊,近年来湖泊水位下降、湖床干涸频发,发生了一系列水生态灾害事件以及生态系统的退化,但气候变化对湖泊生态灾害发生和生态系统退化的过程和机制目前还不清楚。本文基于Lotka-Volterra动力模型的原理和结构,首先构建湖泊初级生产者浮游植物(藻)与高等水生植物(草)的竞争模式,其次构建初级生产者草、藻与顶级猎食者鱼的捕食模式,最后利用气候-湖泊水量与生态因子的物质传递原理,构成气候与生态的动力方程组,设置现代和历史不同时期的试验方案进行数值模拟研究。模拟结果表明,鄱阳湖藻、草、鱼生物群落在各自的环境容纳量、增长率和相互依存/抑制关系下,年内和年际生物量变化构成了稳定和准循环系统(试验Ⅰ)。在湖泊水量与生态因子相互作用中,水量生态效应可保持生态系统的动态平衡(试验Ⅱ)。应用到过去1000年湖泊生态系统中,模拟发现在气候-水量变化的边界条件下,湖泊生物量增加和减退的速度不对称(试验Ⅲ)。水量的反馈可使增加阶段的生物量速度减缓、使衰减阶段的速度加速,从而量化了气候水量变化在生态系统中的负反馈效应。设置小冰期气候的试验Ⅳ模拟表明,在流域降水减少19%、湖泊面积减少33%和湖泊水量减少7%的状况下,湖泊生态系统在600~700个月内振荡并衰退。当这个极端气候持续600个月以上,水生群落系统全面崩溃。小冰期中鄱阳湖的沙生和旱生植被替代水生和湿生植被的沉积孢粉证据验证了这个模拟,表明在极端干旱条件下,边界条件变化显著超过了生态系统的应对能力,湖泊生态系统在长期震荡后崩溃。
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全文：与陆地生态系统相比,水生生态系统对全球气候变暖的响应敏感而脆弱。鄱阳湖是我国最大面积的淡水湖泊,近年来湖泊水位下降、湖床干涸频发,发生了一系列水生态灾害事件以及生态系统的退化,但气候变化对湖泊生态灾害发生和生态系统退化的过程和机制目前还不清楚。本文基于Lotka-Volterra动力模型的原理和结构,首先构建湖泊初级生产者浮游植物(藻)与高等水生植物(草)的竞争模式,其次构建初级生产者草、藻与顶级猎食者鱼的捕食模式,最后利用气候-湖泊水量与生态因子的物质传递原理,构成气候与生态的动力方程组,设置现代和历史不同时期的试验方案进行数值模拟研究。模拟结果表明,鄱阳湖藻、草、鱼生物群落在各自的环境容纳量、增长率和相互依存/抑制关系下,年内和年际生物量变化构成了稳定和准循环系统(试验Ⅰ)。在湖泊水量与生态因子相互作用中,水量生态效应可保持生态系统的动态平衡(试验Ⅱ)。应用到过去1000年湖泊生态系统中,模拟发现在气候-水量变化的边界条件下,湖泊生物量增加和减退的速度不对称(试验Ⅲ)。水量的反馈可使增加阶段的生物量速度减缓、使衰减阶段的速度加速,从而量化了气候水量变化在生态系统中的负反馈效应。设置小冰期气候的试验Ⅳ模拟表明,在流域降水减少19%、湖泊面积减少33%和湖泊水量减少7%的状况下,湖泊生态系统在600~700个月内振荡并衰退。当这个极端气候持续600个月以上,水生群落系统全面崩溃。小冰期中鄱阳湖的沙生和旱生植被替代水生和湿生植被的沉积孢粉证据验证了这个模拟,表明在极端干旱条件下,边界条件变化显著超过了生态系统的应对能力,湖泊生态系统在长期震荡后崩溃。
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300年来鄱阳湖营养盐演化重建与模拟
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作者：
廖梦娜 于革 郭娅 来源：生态学报 年份：2016 文献类型 ：期刊 关键词： 营养盐演化 水体交换周期 营养盐动力模型 鄱阳湖 湖泊生态 贡献率
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描述：水体富营养化已经成为全球性的问题而受到广泛关注,然而其发生的过程和机制尚未完全明了。在湖泊营养演化过程中,水文和生态是两个最基本的制约因素。相对于短期的和试验性的研究,长时间尺度的营养盐变化过程能更全面地揭示营养盐的演化机制。以我国最大的淡水湖——鄱阳湖为例,采用湖泊水体交换周期模型和湖泊生态-营养盐动力耦合模型,重建鄱阳湖营养盐的长期变化,并利用沉积钻孔代用指标加以验证。在此基础上探讨其演化机制,模拟的时间序列中营养盐变化对气候水文与生态系统存在两种不同的响应模式。敏感因子分析显示:典型同步响应期中(1812—1828 AD),气候水文因子的贡献率达79.1%,生态因子为20.9%;典型异步响应期中(1844—1860 AD),两者贡献率分别为36.4%和63.6%。在模拟的营养盐变化时间序列中同步期占62.5%,说明气候因子在营养盐演化过程中起重要的作用;异步期虽只占12.5%,但对湖泊营养盐作用、营养盐反馈生物量同样至关重要。相关分析结果显示,生物量增长与TP含量基本呈线性关系,但存在一个阈值。在没有超过阈值前,生物量对TP具有较好的调节作用;当超过阈值之后,生物量的调节作用减弱。
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全文：水体富营养化已经成为全球性的问题而受到广泛关注,然而其发生的过程和机制尚未完全明了。在湖泊营养演化过程中,水文和生态是两个最基本的制约因素。相对于短期的和试验性的研究,长时间尺度的营养盐变化过程能更全面地揭示营养盐的演化机制。以我国最大的淡水湖——鄱阳湖为例,采用湖泊水体交换周期模型和湖泊生态-营养盐动力耦合模型,重建鄱阳湖营养盐的长期变化,并利用沉积钻孔代用指标加以验证。在此基础上探讨其演化机制,模拟的时间序列中营养盐变化对气候水文与生态系统存在两种不同的响应模式。敏感因子分析显示:典型同步响应期中(1812—1828 AD),气候水文因子的贡献率达79.1%,生态因子为20.9%;典型异步响应期中(1844—1860 AD),两者贡献率分别为36.4%和63.6%。在模拟的营养盐变化时间序列中同步期占62.5%,说明气候因子在营养盐演化过程中起重要的作用;异步期虽只占12.5%,但对湖泊营养盐作用、营养盐反馈生物量同样至关重要。相关分析结果显示,生物量增长与TP含量基本呈线性关系,但存在一个阈值。在没有超过阈值前,生物量对TP具有较好的调节作用;当超过阈值之后,生物量的调节作用减弱。