2015年东三数学建模比赛C题一等奖

1、2015年东北三省数学建模一等奖论文福田红树林自然保护区湿地生态系统模型框架的构建及应用实例研究摘要目前福田红树林自然保护区湿地生态系统的健康状况口益脆弱，迫切需要建立一个完整的保护管理数字化支撑平台。问题一，我们建立了集动态监测和健康评估及预警于一身的模型框架，该模型框架的建立基于BP-神经网络的PSR模型,然后将EWE模型里的鱼类捕捞这一环节去掉，改为在自然条件下的水生动物数量变化，利用改进后EWE模型分析生态系统里的各级生物能量流动、物质循环等生态系统内部功能，并确立一个稳态指标。利用各营养级之间的能量流动关系，对生态系统内的物种依存、竞争关系进行动态描述。用层次分析法对影响生态系统的外

2、界因素进行综合识别并建立三层权重指标体系得出相应权重指标，以单项指标的加权平均法来获取综合评价指数进行评价等级的确定，模型会向动反馈，并根据权重大小逐级查找问题来源，并根据问题来源找到合理的解决办法。从而构建整个生态系统压力，状态，响应为一体化的监督管理系统。问题二，基于以上模型框架，我们利用3s技术对该湿地生态系统相关数据进行监测分析评估预警,设计监测方案。问题三，选取水污染作为迫切解决的问题，对目前相关数据代入建立好的模型框架进行分析，确定评价等级，对其未来发展趋势进行预测，给出了合理的建议。关键词：PSR模型；改进EWE模型；层次分析法；3s技术；一、问题重述深圳福山红树林湿地自然保护区

3、是我国唯一处于城市腹地的国家级自然保护区，保护区对调节当地环境具有极其重要的功能；但是在深圳经济高速发展的30多年时间里，福HI红树林湿地生态系统受城市扩张和环境污染影响较为严重，湿地生态系统的生态健康更加脆，为此，保护区的监测管理尤为重要。目前的生态健康评价主要采用基于抽样监测数据和专家经验的静态方法，仅仅围绕主要生物因子开展调查而没有覆盖到噪声、大气等环境因子，而且监测点信息的时间、空间离散度较大（时间间隔较长、测点密度过于稀疏），致使难以完全满足福田红树林自然保护区科学管理的实际需要。因此，构建新型的生态系统动态监测和健康评估及预警科学管理支撑体系尤为重要。问题：1、构建湿地动态监测、健

4、康评估及预警系统的模型框架。2、基于所建立的模型，设计保护区未来的生态环境监测方案，并完善模型框架。3、选取一个当下福田红树林最迫切需要解决的生态系统问题，对其生态发展趋势进行预测分析，并给出具体的保护、管理建议。二、问题的分析2.1问题一：在构建湿地生态系统动态监测、健康评估及预警的模型框架时，首先要考虑到影响该湿地生态系统的外界因素，由于影响该湿地生态系统的外界因素比较多,所以选择一些对湿地生态系统影响较大的且具有代表性的因素进行分析，如噪声污染，光污染，大气污染，水污染，病虫害爆发，外来物种入侵等因素，这些因素会使湿地生态系统内的各营养级生物大量死亡，从而严重破坏整个湿地保护区的生态平衡

5、。对于外界影响因素的大小的判断，我们利用层次分析法来确定：而在外界因素影响下，该湿地生态系统内的各种生物都会受到相应影响，会使得一些生物数量增加或减少，这样就会导致该湿地生态系统内部结构功能发生相应变化，所以，我们利用改进后的EWE模型，对各营养级生物能量流动进行描述，确定一个生态系统相对稳定的标准，然后根据营养级能量的总体变化建立对应的反馈查找机制，找到问题来源进行解决。这样我们就建立好了模型框架。2.2问题二：根据问题一所建立的生态系统模型的数据要求，对相应数据进行监测，量化之后代入模型框架判断出目前的健康等级，利用模型的反馈查找机制，找到问题根源，根据情况采取相应反应对问题进行处理，从而

6、得出完整的动态监测评估预警方案。2.3问题三：选取水污染问题，监测水质得出数据，代入模型得出对应健康等级，确定其对生态系统目前的影响程度，推断出未来一段时间生态系统的变化，并提出相应治理措办法。三、问题假设1 .数据的处理只考虑主要因素的影响。2 .保护区自然状况短时间内没有遭遇重大的自然变故。3 .保护区周围人类活动基本保持不变。4 .监测地点选取均匀且随机。5 .当预警某一生态系统影响因素影响生态系统未来发展趋势时，其他影响因素对生态系统的影响程度不变。四、符号说明耳第i个功能组生物湿重%第i个营养级向下一营养级能量流动参数Q第i个营养级向环境能量流动参数Lo第i个营养级能流损失量为第i个

7、营养级向第j营养级传递的能量U目标层压力RI判断矩阵的平均随机一致性指标CR判断矩阵的随机一致性比率CI判断矩阵的一般一致性指标S评价标准值X各指标的标准化分值MinV所在分级的标准化分值最小值MaxV所在分级的标准化分值最大值X指标的实际数值MinXX所在分级的最小数值MaxXX所在分级的最大数值Vs综合评价指数跨度值，研究取0.2D福田湿地生态系统综合评价指数W第i评价指标的权重X第i指标的标准化分值n评价指标个数五、模型的建立与求解5.1问题一5.1.1 PSR模型的引用我们从外界因素与湿地生态系统之间的相互作用、相互影响的角度出发，对福田红树林湿地评价指标进行分类和组织具有较强的系统性

8、。外界因素对福田红树林湿地生态环境施加一定的压力，导致福田湿地生态系统改变了其原有的性质或向然资源的数量(状态)变化；管理人员通过监测到湿地生态环境、各生物数量等变化作出响应，以恢复福田红树林湿地生态系统环境质量或防止其进一步退化。它具有3个方面既相联系乂相区别的指标，由此，我们想到基于BP-神经网络的PSR模型。压力-状态-响应模型(Pressure-State-Response,PSR)是目前最广泛应用的湿地评价指标体系之一,最初是由TonyFriend和DavidRapport提出的,20世纪：0年代，欧洲经济合作与发展组织(OrganizationforEconomicCo2opera

9、tionandDevelopment,OECD)对PSR模型进行了修改并用于环境报告，80年代末90年代初,OECD在进行环境指标研究时对模型进行了试用性和有效性的评价。PSR模型的优势在于,因果关系清晰,充分考虑了外界的压力干扰、流域的状态变化和人类的响应措施3个方面叫一般意义的PSR模型结构如图1所示：自然压力+人为压力人类响应图1压力-状态-响应模型图5.1.2 PSR模型改进在本文中，福田湿地生态系统受到许多外来因素的影响，有自然因素，人为因素，这些因素正好对应PSR模型的压力部分。而湿地生态系统的各级生物因为受外界影响，竞争关系、生存状态会发生相应变化，从而造成各营养级的能流变化，因

10、此，我们选取各营养级能流变化作为在外界影响下的湿地生态系统的状态反应。最后红树林湿地生态系统的管理者根据相应状态进行合理的应对，作为PSR模型的响应部分。构建的基于BP-神经网络的PSR模型如图2所示：传递信息图2BP-神经网络的PSR改进模型示意图5.1.2.1压力因素分析对于压力因素，我们选择了几个对该湿地生态系统影响较大的因素，分别是噪声污染，光污染，大气污染，水污染，病虫害爆发，外来物种入侵6个较为主要的影响因素。5. 1.2.2状态分析1 .生境的空间结构和生态功能分析根据福田红树林湿地保护区官网资料？该红树林湿地中生境空间主要是由两部分组成，一部分是较湿润陆地，一部分是被海水淹没的

11、空间。生态结构主要以桐花树、秋茄、海榄雌、海桑、浮游植物为生产者，甲壳动物、软体动物、弹涂鱼类、多毛类、其他底栖动物、浮游动物、鸟类为消费者，各种真菌、细菌为分解者；空间结构主要以陆海交界边境为主。2 .EWE模型的引用及改进EwE模型方法最早用来评估稳定状态水域生态系统组成的生物量和食物消耗，后经发展用以分析生态系统各功能组间的物流以及系统的稳定性和成熟度,是利用营养动力学原理直接构造水域生态系统结构，描述生态系统能量流动以及确定生态参数的能量平衡的模式。本文对EWE模型进行一定程度的改进，去掉鱼类被捕捞因素，并且本文中不考虑各生物年龄组成，仅考虑自然因素下，各生物的数量变化情况，及各个小生

12、态系统的稳定与否。改进后的EWE定义的生态系统是由一系列有生态关联的功能组（group或box）组成，这些功能组包括有机碎屑、浮游生物、一种鱼类或一类生态特性（如摄食）相同的鱼种、一种植物等等，所有功能组要能够覆盖该生态系统能量流动的全部过程。1）功能组划分我们将生态位（食物组成、摄食方式、个体大小、年龄组成等）重叠度高的种类进行合并以简化食物网。将福田红树林湿地生态系统划分为15个功能组，分别为：桐花树、秋茄（6年）、秋茄（20年）、海榄雌、无瓣海桑、海桑、甲壳动物、软体动物、弹涂鱼类、多毛类、其他底栖动物、浮游动物、浮游植物、鸟类和碎屑。在本研究所建立的EWE模型中，能量的流动用能量形式生

13、物湿重（tkm-2）来表示，t表示时间，knf每平方千米。表1福田红树林湿地生态系统EWE模型基本参数表（tkm7）N编号功能组B(生物量)(t-km-2)1桐花树300.12秋茄（6年）433.13秋茄（20年）347.84海榄雌11.075无瓣海桑638.26海桑345.4i甲壳动物7.8348软体动物7.7859弹涂鱼类1.23810多毛类0.7711其他底栖动物0.049312浮游动物0.68213浮游植物2.059147类0.47815碎屑2147注：生物湿重：生物细胞离心完直接称重的含水最。2）福田湿地生态系统各功能组之间相互影响关系表2深圳湾红树林湿地生态系统营养关系数据表123

14、456891-0.03-0.010.060.06-0.061-0.2-0.2-0.0320.140.230.230.30.15-0.060.06-0.220.033-0.030.030.060.06-0.010.06-0.01-0.07-0.024-0.01-0.01-0.010.070.4-0.01-0.01-0.010.045-0.0200.02-0.10.060-0.01-0.03-0.0160.060.160.020.030.10.30.70.090.27-0.14-0.16-0.010.07-0.4-0.40.35-0.10.1780.40.70.90.6-0.03-0.350.03

15、0.50.159-0.17-0.14-0.5-0.6-0.0300.03-0.22-0.08A：甲壳动物：B：软体动物；C：弹涂鱼类；D：多毛类；E其他底栖动物；F：浮游动物：G：浮游植物：H：鸟类I：碎屑.3）各营养级之间的能量流动整合为简化复杂的食物网关系，用聚合营养级的方法将来口深圳湾红树林湿地生态系统的15个不同功能组的营养流合并为6个整合营养级，按照生态系统功能划分,第一到第六营养级分别是，第一：碎屑；第二：桐花树、秋茄（6年）、秋茄（20年）、浮游植物、海榄雌、无瓣海桑、海桑;第三：浮游动物;第四：甲壳动物、软体动物;第五：弹涂鱼类、其他底栖动物;第六：多毛类、鸟类。整合后的能流表

16、如下：表3福田红树林湿地生态系统总能流（t-kiivy-1）营养级摄食消耗（P）输出（T）流入琐屑（R）呼吸（C）总流量（Q）VI0.000830.000060.0006650.002490.00329V0.003450.001840.01950.07140.0962|,0.10.05130.5321.9432.627III2.7981.40210.9834.9550.14II55.6317.38112.168.95253.5I101.93749003851stun160.53768123.6105.44158注：t.kiivy-1表示一年的生物湿重值。3 .生态系统平衡状态解确立1)应用系统

17、分析方法吗将能量流动过程简化，形成福田湿地生态系统能量流动过程的分室模型(如图3)。由于在EWE模型中，I级为流向琐屑的能流，故在此不做考虑。故分室、X2>X3>X、X5分别代表II、川、IV、V、VI级营养级能流。II。1为生态系统输入的总能流，人表示各营养级能流损失量，国表示各营养级向下一营养级传递的能流量。根据图3中箭头的方向，由第i个营养级定向流入下一个组分的能量流动参数为%,由第i个营养级分流向环境的能流参数为“，*为状态向量，逐项计算这些参数，公式如下：a=£、=$3=-4=-5=%(1)-Abj«=组加=反与=Jb4=%bs=%(2)>314

18、5引入矩阵表示的一阶常微分方程组,可得到一个连续时间定常的线性动态系统模型，即湿地生态系统能量流动的数学模型图(如图3)能流量传递的一阶线性方程组为：=FX(t)+HU(t)(3)dtY(t)=HX(t)式中X为输出向量，F为能量转移量。输入向量：U(t).ut=%L%,状态向量：由于上一营养级的输出就是下一营养级的输入，因此各输出向量:丫=x(t)单位矩阵:10000010000010000010将能量流动参数值计算代入,分方程组：00001即可构成福田湿地生态系统能量流动的一阶常微些=Uoi-(即+U)X=3891-15.191X=aX(a,+lx)X,=X5.056X,dt=a3X3-(

19、a3+63)X3=X3-27.308X3(5)dtdtdXj"dF4X4-(a4+b4)X4=X4-29.240X4=a5X5-(a5+b5)X5=X5-29.240X5由上式可以得到系数矩阵:-15.19110000-5.05610000-19.09610000-27.30810000-29.2402)分室模型求解与稳定性分析:福田湿地植被生态系统能量流动过程的平衡态,在数学上意味着微商取0,即2=0(i=1,23,4,5)这表明系统的平衡态不依dt赖于时间t的状态。若初始时刻t。的状态给定为X鱼)=%，则数学模型存在唯一确定的解，其解表达式为：x(t)=X(t)xT(O)(Xo-

20、%)+%(6)其中x-1(o)为X(0)的逆矩阵。则该植被生态系统能量流动模型的解为:253.759.283.1410.12160.0041253.550.142.6270.09260.08329系统的平衡态解:由系数矩阵F构造的特征方程为|F-1|=O,求解得到特征根（程序见附录一）：-15.191-5.056-19.086-27.308-29.240显然，特征方程的所有特征根均具有负实部,根据李亚普诺夫稳定性原理的,该生态系统能量流动过程中的平衡态是渐近稳定的，这是由系统特征根的性质决定的。这种平衡态的稳定性机制为负反馈机制，表明该系统具有抵抗干扰和保持系统平衡态的自我调节能力。从生态学角

21、度，能量流动的平衡态意味着系统的能量输入与输出相等。据此，我们得到了描述福田湿地生态系统稳定性的状态模型，如果我们想分析福田湿地生态系统的当前状态，只需测出各营养级能流，代入方程，即可求得相对系统平衡解，然后与我们系统平衡解做比较，我们就能判断出湿地生态系统当前所处的状态。5.1.3利用用层次分析法分析压力与状态关系5.1.3.1利用AHP模型确定各项指标权重1.AHP分层已首先将压力状态所涉及的因素分层，第一层6个【大I素包括噪声污染、光污染、大气污染、病虫古爆发、外来物种入侵、水污染，即：U=ul.u2,u3,u4,u5,u6第二层包含5个因素，包括第I1级营养级、第IH级营养级、第IV级

22、营养级、第V级营养级、第VI级营养级，即：ul=ull,ul2,ul3,ul4,ul5第三层包括14个因素，即桐花树、秋茄(6年)、秋茄(20年)、海榄雌:、无瓣海桑、海桑、甲壳动物、软体动物、弹涂鱼类、多毛类、其他底栖动物、浮游动物、浮游植物、鸟类，BP：ull=ulll,ull2,ull3,ull4,ull5,ull6,ull7,ul2=ul21,ul3=ul31,ul32,ul4=ul41,ul42,ul5=ul51,ul52定义第一层次权重集为：A=alsa2,a3,a4,a5,a6)第二层次权重集为：=alpa12,a13,a14,a15)A=a21»a22»a2

23、39a24»a25)A=a31»a32»a33'ail»a35A=(a4P342»343»344»345J弟二层次权重集为：Ai='iii，a"?,a13,am,%6,a”?A?=ai21，ai22>ai23>ai24>3125»3136>3127JA3=ai31，ai32»ai33»ai34»ai35*ai36，ai37)A4=ai41»3142>3143>ai44>3145，3146>3147JAs

24、=ai51，ai52»ai53»ai54»3155»3156，3157)2 .根据表1数据，确定各层次判断矩阵P。构造第一层次的判断矩阵P,如表4所示。构造第二层次的判断矩阵P,如表5所示。构造第三层次的判断矩阵P,如表6所示：3 .表4第一层次判断矩阵数据表(小Tulu2u3u4u5u6ul1246810u21/21359u31/41/31468u41/61/51/415tu51/81/71/61/516u61/101/91/81/71/61表5第二层次判断矩阵数据表T1ullul2ul3ul4ul5ull13545ul20.31111-0.37ul3

25、0.28111-0.76ul40.38111-0.58ul50.67-3-5-41表6第三层次判断矩阵数据表T2ulllull2ull3ull4ull5ull6ull7ulll10.031-0.20.25-0.10.2ull2-0.0310.01-0.01-0.30.62-0.31ull30.07-0.0710.070.060.10.07ull40.50.0301-0.2-0.20.24ull5-0.140.270.090.171-0.04-0.03ull60.060.39-0.08-0.070.41-0.01ullT0.4-0.40.040.230.06-0.2214.求解特征向量W根据方根

26、法求解，以第一层次的Uzul,u2,u3,u4,u5,u6为例，其判断矩阵具体形式如下：J11%.uU-=P14U1151-21-361U66U利用MATLAB计算判断矩阵P每一行元素的乘积M1并且计算M,的3次方根%;对向量W=W】,W2,W3,W4,W5,W6作归一化或正规划处理，即_6w=W/(ZW)日(7)则W=（%连，区M，里,W）即为所求特征向量。根据以上步骤可以算出Uzul,u2,u3,u4,u5,u6（程序见附录二）判断矩阵的特征向量为：W=（V，W，N，N，W）=（0.4363,0.3645,0.1478,0.0411,0.0088,0.0016）4 .一致性检验以上特征向量

27、是否就是合理的权重分配，还需要对判断矩阵进行一致性检验。其方法如下:计算判断矩阵的最大特征值Kmax：（程序见附录三）式中,（pw_1（pw）x则一心W(8)（PW）i表示PW的第i个元素，且n=6o(PW)PW=(PW)2(PW)6%U61U12UqU164一W,UfiJ履代入已知数据计算得%=3.0940o一致性检验，检验使用公式:CR=CI/RI,CI=(Km-n)/(n-1)(9)代入n=6,RI=0.58,K1mx=3.0940得CR=0.0810<0.1。表明判断矩阵式P具有满意的一致性，因此w=（%w，w，w，w，叫）的各个分量可以作为U=（U,U2，U3，U4，U5，U6

28、）的权重系数，即A=apa2,a3,a4,a5,a6）=（0.112,0.016,0.227,0.324,0.120）5 .计算第二，三层次的权重集。按照上述方法，可以计算出第二，第三层次权重集如下：=a,a,a13,a14,a15=(0.67,0.224,0.102,0.003,0.001)A1=(O.102,0.096,0.075.,0.086,0.087,0.079,0.096,0.079,0.068,0.071,0.056,0.051,0.019,0.025)6,各项指标权重表根据以上结果各指标层权重赋值见表7。表7深圳福田湿地生态系统综合评价指标体系表项目层一级指标二级指标三级指标外

29、界影响因素噪声污染(0.112)H级营养级(0.67)桐花树(0.102)秋茄(6年)(0.096)光污染(0.016)秋茄(20年)(0.075)浮游植物(0.086)海榄雌(0.087)病虫害爆发(0.227)无瓣海桑(0.079)海桑(0.096)大气污染(0.324)川级营养级(0.224)浮游动物(0.079)IV级营养级(0.102)甲壳动物(0.068)外来物种影响(0.120)软体动物(0.071)V级营养级(0.003)弹涂鱼类(0.056)水污染0.201其他底栖动物(0.051)VI级营养级(0.001)多毛类(0.019)鸟类(0.025)5.1.3. 2评价指标标准化

30、分值计算指标标准化分值计算是将不同数量级和不同量纲的各指标计算值统一标准化为。到1之间，使各指标具有可比性。指标标准化处理大致可分定量和定性两种情形叫1 .定量指标：对于指标计算值在01之间且为等分标准(即各分级标准值的跨度均为0.2)的因子不进行任何处理，直接使用实际数值作为标准化分值，如水质清澈度指数：对于其它的定量化指标，如岸线人I：化指数或沉积物重金属污染指数等，对它们进行归一化处理，归一化公式如下：正指标：X=lfinV-(X-MinX)/(MaxX-finX)-4V(10)负指标：X=MaxV-(X-MnX)/(Ma?C<-NfinX)V(11)式中：X为该指标的标准化分值，

31、MinV为所在分级的标准化分值最小值，MaxV为所在分级的标准化分值最大值，X为该指标的实际数值，MinV为所在分级的最小数值，MaxV为x所在分级的最大数值，Vs为综合评价指数跨度值，研究取0.202 .定性指标：对于定性指标，如调整监测点和制定相应管理法规等，直接根据指标分级标准给出相应的标准化分值。5.1.3.3综合评价方法得到各个单项指标评价值和指标权重之后，就要对福川湿地生态系统进行综合评价。采用各单项指标的加权平均法来获取福田湿地生态系统综合评价指数”，D=Z：WX(12)式中D为福田湿地生态系统综合评价指数，其值在01之间,W为第i评价指标的权重，X为第i指标的标准化分值，n为评

32、价指标个数。评价指标标准向如表8。表8福田红树林湿地生态系统综合评价指标曷化标准表标准化分值0-0.20.2-0.40.4-0.60.6080.81.0分级标准.级级三级四级五级噪声污染(dB)<100100200200300300400400500光污染(cd)<101020203030404050水污染<0.20.20.40.40.60.6080.871.0病虫害爆基本无虫害轻度虫害中度虫害较重虫害严重虫发害大气污染mg/<300300600600900900120012001500外来物种影响基本没有轻度入侵中度入侵入侵较严重入侵严重鸟类数量变化无明显变化略有减少

33、减少较多明显减少显著减少浮游植物密度变化密集较密集一般稀疏非常稀疏潮间带大型底栖动物数量变化无明显变化略有减少减少较多明显减少显著减少红树植物生长状况>0.80.8-0.60.60.40.40.20.2-0昆虫数量变化无明显变化略有减少减少较多明显减少显著减少湿地自然性1.0-0.80.8-0.60.60.40.4-0.20.2-0水质清澈度清澈较清澈般浑浊非常浑浊1级生物能流>385138513351335128512851235123511851n级生物能流>253.5253.5233.5233.5213.5213.5193.5193.5173.5川级生物能流>50

34、.1450.1445.1445.1440.1440.1435.1435.1430.14N级生物能流>2.6272.6272.4272.4272.2272.2272.0272.0271.827调整监测点完全调整调整大部分一般调整微小调整无调整管理条规完善较完善一般不完善无到此，我们的福田红树林湿地生态系统动态监测、评估、预警及管理平台的模型框架建立完成，根据所监测数据，代入我们建立的模型，实时测算，推测湿地生态系统其它能级的状况，然后根据我们制定的标准，我们就能很清晰的看出是哪个方面发生问题，针对具体发现的问题，制定或采取相应措施，协调好整个湿地生态系统各级生物之间关系。5. 2问题二6.

35、 2.1设计保护区未来的生态环境监测方案1 .基于问题一中已经建立的模型，同时为了全面的对福田生态系统进行监测评估预警，我们建立了以下监测方案：1）湿地的位置与面积的监测：采用3s（GIS,RS,GPS）卫星遥感影像技术并且辅助适当的实地调查和测量进行动态实时监测。2）湿地自然灾害监测：主要指标有洪涝频率、火灾、虫害、台风灾害等。3）湿地水体监测：根据湿地实际情况，我们选取凤塘河河口，观鸟屋，沙嘴码头这三个具有代表性的监测地点进行监测。4）大气环境监测：主要监测指标包括气温、降水量、空气湿度、C02和CH4排放速率与通量、氮氧化物的排放量等。5）湿地土壤监测：主要指标有土壤类型与分布、质地、容

36、重、pH、含盐量、含水量、氮、磷、有机质含量等。6）湿地生物监测：主要指标包括植被类型、分布与面积，群落种类组成，叶面积指数、建群种和优势种、湿地景观类型面积变化、湿地景观格局变化、湿地生物量和初级生产力，湿地水禽、鱼类、兽类、爬行类、两栖类动物种类和种群数量，湿地浮游植物、浮游动物、底栖生物的种类与生物量，昆虫的种类与数量等。7）周边人类活动监测：湿地周边城区的建设，光污染，噪声污染，生活垃圾的排放处理，水产养殖业的发展，化肥农药的施用等。分别监测每个监测点的这些相关指标，统计数据，需要量化的数据量化之后代入问题一建立的生态模型框架中，确定评价等级程度，然后模型会根据评估等级返回查找具体状态

37、，之后根据状态再查找压力来源，根据不同的压力采取不同措施。流程图如图5。反馈压力来源信息图5反馈查找具体压力流程图反馈查找方法：由于一个状态变化可能是由多个因素共同影响，查找问题来源变得复杂：为此我们通过分析对比其影响因素的相应权重大小依次查寻，方法如下：模型中反馈查找是根据各监测指标所占权重大小，依次从权重高的指标往权重低的查询，采用逐个确认，逐个排查同时与正常状态指标进行对比的方法，如果与正常指标相差不大，则排除该指标；如果偏差较大，则根据偏差程度和指标权重共同计算影响程度。找到出现问题的状态指标之后，查找外界影响压力方法同理。这样能很快查找出相关问题来源，对相应的影响因素采取对应的解决办

38、法,如查到是水污染，就在今后提高对水质的检测及控制排污；是病虫害爆发，就对该湿地进行灭虫处理。总之，利用反馈调节监测，我们能准确找出原因并针对性解决问题。以上是我们基于新型的福田湿地生态系统动态监测和健康评估及预警的模型框架设计的福田生态保护区未来的监测方案，监测内容合理全面，具有较高科学性。5.3问题三我们发现人类活动排放的生活污水对福田红树林生态系统影响较大，相关数据如下：表9水质影响表水质指标丰水期凤塘河沙嘴观鸟屋COD40.1737.561.665B0D58.065.611.725总磷0.861.080.695总氮8.4258.9751.575注：COD：化学需氧量，是指在一定严格的条

39、件下，水中的还原性物质在外加的强氧化剂的作用下，被氧化分解时所消耗氧化剂的数量：BOD5：5FI生化需要量，主要代表污水中容易生化降解的指标。把以上数据代入到我们已建立的生态模型框架（我们假定其他影响因素对生态系统的稳定影响程度不变）得出评价因子数为:W(0,00250.00260.00430.0730.00830.01360.252W/(°01410.01510.01530.153Ws=(°02200.02400.0400.140代入式子:利用MATLAB软件计算（程序见附录）得出结果如下:D=0.49372D、=02136）3=0.5892将算出结果代入评价标准表得出凤塘河，观鸟屋水质为三级，沙嘴