本發(fā)明涉及流域生態(tài)學(xué)與微生物組學(xué)交叉，尤其涉及一種基于景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性的流域生態(tài)健康閾值評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、流域生態(tài)系統(tǒng)健康受人類活動(dòng)干擾日趨顯著，城鎮(zhèn)化擴(kuò)張、農(nóng)業(yè)連片開發(fā)及道路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等導(dǎo)致自然景觀斑塊密度增加、邊緣復(fù)雜度提升、連通性降低，形成高度破碎化的空間格局。這種景觀異質(zhì)性改變不僅阻礙物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)，更通過改變微生境條件直接影響微生物群落的棲息地適宜度，進(jìn)而威脅流域生態(tài)系統(tǒng)的功能穩(wěn)定性。微生物作為生物地球化學(xué)循環(huán)的核心驅(qū)動(dòng)者，其群落結(jié)構(gòu)與互作網(wǎng)絡(luò)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康具有高靈敏響應(yīng)特性，是生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)估的重要指標(biāo)。

2、現(xiàn)有流域健康評(píng)估方法僅采用微生物多樣性指數(shù)或代謝功能指標(biāo)存在一定局限性，難以全面反映生態(tài)系統(tǒng)受外界干擾的狀況。傳統(tǒng)景觀生態(tài)模型多聚焦于景觀格局對(duì)水質(zhì)或宏觀生物多樣性的影響，而忽視其對(duì)微生物網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的作用。微生物作為生態(tài)系統(tǒng)功能的核心執(zhí)行者，其共生網(wǎng)絡(luò)的模塊性可表征群落的抗干擾能力與功能協(xié)調(diào)性，但現(xiàn)有技術(shù)尚未建立景觀破碎化指數(shù)與模塊性動(dòng)態(tài)的定量關(guān)聯(lián)。在流域生態(tài)健康管理中，缺乏有效的方法來(lái)評(píng)估景觀破碎化對(duì)微生物群落乃至整個(gè)流域生態(tài)系統(tǒng)的影響程度，難以準(zhǔn)確確定生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)生顯著變化的臨界閾值。因此，開發(fā)一種能夠綜合考慮景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性的流域生態(tài)健康閾值評(píng)估方法，對(duì)于科學(xué)指導(dǎo)流域生態(tài)保護(hù)和土地利用規(guī)劃具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性的流域生態(tài)健康閾值評(píng)估方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性關(guān)聯(lián)機(jī)制不明確、修復(fù)策略缺乏閾值預(yù)警的問題。

2、本發(fā)明提供一種基于景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性的流域生態(tài)健康閾值評(píng)估方法，包括：

3、步驟一，根據(jù)流域內(nèi)土地利用類型、地形分區(qū)及河流水文特征布設(shè)采樣點(diǎn)，記錄經(jīng)緯度坐標(biāo)并采集沉積物樣品；

4、步驟二，處理流域衛(wèi)星遙感影像，結(jié)合采樣點(diǎn)位置提取斑塊密度、邊緣密度及聚集度，構(gòu)建各采樣點(diǎn)的綜合景觀破碎化指數(shù)；

5、步驟三，對(duì)全部采樣點(diǎn)的綜合景觀破碎化指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，采用肘部法則確定最佳聚類數(shù)，執(zhí)行k均值聚類算法將采樣點(diǎn)劃分為若干破碎化等級(jí)組；

6、步驟四，對(duì)所有沉積物樣品進(jìn)行微生物物種組成測(cè)定，基于物種豐度矩陣計(jì)算操作分類單元間的斯皮爾曼相關(guān)性，篩選顯著相關(guān)關(guān)系，利用r語(yǔ)言igraph包構(gòu)建微生物共生網(wǎng)絡(luò)；

7、步驟五，采用魯汶算法對(duì)每個(gè)微生物共生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化分析，計(jì)算各破碎化等級(jí)組的模塊性指數(shù)；

8、步驟六，對(duì)所有破碎化等級(jí)組的綜合景觀破碎化指數(shù)均值與對(duì)應(yīng)各破碎化等級(jí)組的模塊性指數(shù)，應(yīng)用局部加權(quán)回歸擬合模型構(gòu)建全域尺度下景觀破碎化與模塊性指數(shù)的非線性響應(yīng)曲線；

9、步驟七，通過最小化赤池信息準(zhǔn)則值，確定模塊性顯著下降的綜合景觀破碎化指數(shù)臨界閾值。

10、進(jìn)一步地，所述步驟一包括：

11、根據(jù)流域內(nèi)土地利用類型、地形分區(qū)及河流水文特征，綜合考慮合理布設(shè)采樣點(diǎn)；

12、使用gps定位設(shè)備記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)；

13、在每個(gè)采樣點(diǎn)處采集河床沉積物樣品，采集深度為0-25cm的表層沉積物，每個(gè)采樣點(diǎn)至少重復(fù)采集3次，每次采集的底泥樣品量不少于100g，將表層沉積物樣品充分混合后，儲(chǔ)存于-20℃環(huán)境中直至運(yùn)送回實(shí)驗(yàn)室。

14、進(jìn)一步地，所述步驟二包括：

15、獲取并處理流域衛(wèi)星遙感影像；

16、借助遙感圖像處理平臺(tái)對(duì)遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類；

17、利用arcgis平臺(tái)對(duì)河流源頭至采樣點(diǎn)間河流進(jìn)行劃分，以預(yù)設(shè)距離設(shè)置緩沖區(qū)提取緩沖區(qū)內(nèi)土地利用數(shù)據(jù)，將處理后的遙感影像導(dǎo)入fragstats，進(jìn)行景觀格局指數(shù)的計(jì)算；

18、，其中，pd為斑塊密度，n為斑塊數(shù)量，a為景觀面積；

19、，其中，ed為邊緣密度，e為斑塊邊緣總長(zhǎng)度；

20、，其中，ai為聚集度，為同類斑塊鄰接數(shù)；

21、構(gòu)建綜合景觀破碎化指數(shù)：

22、

23、其中，fi為綜合景觀破碎化指數(shù)。

24、進(jìn)一步地，借助遙感圖像處理平臺(tái)對(duì)遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類的步驟中，土地利用分類采用最大似然法，分類結(jié)果通過kappa系數(shù)驗(yàn)證，kappa>0.75；網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的孤立節(jié)點(diǎn)刪除閾值設(shè)置為degree=0即degree=0的節(jié)點(diǎn)將被從網(wǎng)絡(luò)中刪除。

25、進(jìn)一步地，所述步驟三包括：

26、將全部采樣點(diǎn)計(jì)算得到的綜合景觀破碎化指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同量綱對(duì)聚類結(jié)果的影響；采用歸一化公式：

27、

28、其中，為原始的fi值，為標(biāo)準(zhǔn)化后的綜合景觀破碎化指數(shù)，和分別是所有采樣點(diǎn)fi值中的最小值和最大值；

29、運(yùn)用肘部法則確定最佳聚類數(shù)，在一定范圍內(nèi)執(zhí)行k均值聚類算法，計(jì)算每個(gè)k值下的聚類誤差，繪制聚類數(shù)k與組內(nèi)平方和的關(guān)系曲線，觀察曲線的拐點(diǎn)，拐點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的k值為最佳聚類數(shù)；

30、根據(jù)確定的最佳聚類數(shù)，執(zhí)行k均值聚類算法，將標(biāo)準(zhǔn)化后綜合景觀破碎化指數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)，通過迭代計(jì)算，使得每個(gè)采樣點(diǎn)分配到與其綜合景觀破碎化指數(shù)最相似的聚類中，最終將所有采樣點(diǎn)劃分為若干個(gè)破碎化等級(jí)組，每個(gè)組內(nèi)的采樣點(diǎn)具有相似的景觀破碎化特征。

31、進(jìn)一步地，所述步驟四包括：

32、采用illumina?novaseq平臺(tái)進(jìn)行16s?rrna基因v4區(qū)測(cè)序，通過qiime2流程生成操作分類單元豐度表；

33、使用r語(yǔ)言的hmisc包計(jì)算各組操作分類單元間斯皮爾曼相關(guān)性，相關(guān)性系數(shù)閾值為||>0.6，顯著性水平p<0.01，篩選顯著邊；利用igraph包構(gòu)建無(wú)向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，刪除孤立節(jié)點(diǎn)。

34、進(jìn)一步地，所述步驟五包括：

35、采用魯汶算法劃分模塊，計(jì)算模塊性指數(shù)，公式為：

36、

37、其中，q為模塊性指數(shù)，為模塊i內(nèi)邊占比，為模塊i的邊占比。

38、進(jìn)一步地，所述步驟五通過零模型檢驗(yàn)評(píng)估模塊性指數(shù)的顯著性，顯著性水平p<0.05，以驗(yàn)證模塊劃分結(jié)果的可靠性。

39、進(jìn)一步地，所述步驟六包括：

40、基于所有破碎化等級(jí)組的綜合景觀破碎化指數(shù)均值與對(duì)應(yīng)破碎化等級(jí)組的模塊性指數(shù)數(shù)據(jù)集，采用r語(yǔ)言stats包的局部加權(quán)回歸函數(shù)擬合非線性關(guān)系，模型公式為：

41、

42、其中，q為模塊性指數(shù)，fi為綜合景觀破碎化指數(shù)，為局部加權(quán)多項(xiàng)式函數(shù)，為誤差項(xiàng)；

43、通過迭代加權(quán)調(diào)整局部權(quán)重函數(shù)，得到最優(yōu)的擬合曲線，該曲線描述景觀破碎化程度變化時(shí)，模塊性指數(shù)的響應(yīng)情況。

44、進(jìn)一步地，所述步驟七包括：

45、在r語(yǔ)言環(huán)境中，調(diào)用segmented包，對(duì)綜合景觀破碎化指數(shù)和模塊性指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段回歸分析；

46、在分段回歸過程中，不斷調(diào)整模型的分段點(diǎn)，尋找使赤池信息準(zhǔn)則值達(dá)到最小的分段方案；通過最小化赤池信息準(zhǔn)則值確定的分段點(diǎn)，為模塊性顯著下降的綜合景觀破碎化指數(shù)臨界閾值。

47、本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明的基于景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性的流域生態(tài)健康閾值評(píng)估方法，將景觀破碎化與微生物網(wǎng)絡(luò)模塊性進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，通過科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒炕瘍烧哧P(guān)系，為流域生態(tài)研究開拓了新的視角和方法，基于景觀破碎化的臨界閾值識(shí)別，為流域生態(tài)健康預(yù)警和土地利用管理提供了明確的量化依據(jù)，當(dāng)景觀破碎化指數(shù)接近或超過該閾值時(shí)，及時(shí)采取措施以防止流域生態(tài)系統(tǒng)的退化，具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。