一种水生态系统健康状态评估方法、系统、设备、介质及产品

本申请涉及水生态系统模拟、微生物生态学、溶解性有机物分子表征和人工智能，特别是涉及一种水生态系统健康状态评估方法、系统、设备、介质及产品。

背景技术：

1、水生食物网是水生态系统结构与功能的核心载体。传统食物网模型通常以浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类等较大尺度生物类群为主要节点，通过摄食关系、能量流和营养层级描述生态系统运行状态。这类模型可用于解释水体营养状态、渔业资源变化和生态系统稳定性，但在刻画微生物环、溶解性有机物转化、有机碎屑回流以及微尺度碳流分配方面仍存在不足，特别是忽略了功能微生物与溶解性有机物之间复杂的动态互作网络，制约了模型对水生态系统底层驱动力的精细化解析。

2、现有技术中，部分模型采用营养动力学方程描述浮游植物和浮游动物之间的相互作用，部分模型使用生态网络或机器学习方法预测水质变化。但这些方法通常存在以下问题：第一，节点划分粗略，难以覆盖从纳米级微生物、微米级浮游生物到亚米级鱼类的多尺度生物类群；第二，缺少有机碎屑与全生物体分级计量，难以将颗粒有机物、溶解性有机物和生物体能量库统一到同一计量框架；第三，缺少功能微生物与溶解性有机物（dissolvedorganic matter，dom）之间的相互作用强度指标，难以将微生物代谢过程转化为水生态系统的边权重；第四，模型多为静态或低时间分辨率模型，难以模拟扰动、水华、生态修复或人工调控下的营养层级和传递效率演化，上述技术问题导致无法有效评估水生态系统健康状态及提供量化调控建议。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种水生态系统健康状态评估方法、系统、设备、介质及产品，以解决现有方法难以基于功能微生物与溶解性有机物互作过程有效评估水生态系统健康状态，以及无法为调控决策提供辅助依据的问题。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案。

3、第一方面，本申请提供了一种水生态系统健康状态评估方法，包括：

4、获取待评价水生态系统的多源生态特征数据和环境因素数据；所述多源生态特征数据包含溶解性有机物相关特征数据和功能微生物相关特征数据；

5、基于所述多源生态特征数据进行有机碎屑分级计量与全生物体分级计量，获得分级计量结果；

6、基于所述多源生态特征数据和所述环境因素数据，计算溶解性有机物与功能微生物的互作强度量化指证指数；

7、基于所述互作强度量化指证指数以及分级计量结果推导出的转换特征，确定边权重；

8、将所述互作强度量化指证指数、分级计量结果和环境因素数据映射为水生态系统动态图；

9、将所述水生态系统动态图输入至预训练的动态图深度学习模型中，模拟生物类群的营养层级、能量流向和传递效率随时间的演化过程，输出水生态系统健康状态评估结果、关键调控节点和人工调节建议。

10、第二方面，本申请提供了一种水生态系统健康状态评估系统，包括：

11、数据获取模块，用于获取待评价水生态系统的多源生态特征数据和环境因素数据；所述多源生态特征数据包含溶解性有机物相关特征数据和功能微生物相关特征数据；

12、分级计量模块，用于基于所述多源生态特征数据进行有机碎屑分级计量与全生物体分级计量，获得分级计量结果；

13、互作强度量化指证指数计算模块，用于基于所述多源生态特征数据和所述环境因素数据，计算溶解性有机物与功能微生物的互作强度量化指证指数；

14、边权重确定模块，用于基于所述互作强度量化指证指数以及分级计量结果推导出的转换特征，确定边权重；

15、水生态系统构建模块，用于将所述互作强度量化指证指数、分级计量结果和环境因素数据映射为水生态系统动态图；

16、动态模拟模块，用于将所述水生态系统动态图输入至预训练的动态图深度学习模型中，模拟生物类群的营养层级、能量流向和传递效率随时间的演化过程，输出水生态系统健康状态评估结果、关键调控节点和人工调节建议。

17、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述第一方面任一项所述的水生态系统健康状态评估方法的步骤。

18、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的水生态系统健康状态评估方法的步骤。

19、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的水生态系统健康状态评估方法的步骤。

20、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：

21、本申请提供了一种水生态系统健康状态评估方法、系统、设备、介质及产品，获取包含溶解性有机物相关特征数据和功能微生物相关特征数据的多源生态特征数据，有效覆盖从纳米级微生物、微米级浮游生物到亚米级鱼类的多尺度生物类群，将有机碎屑和全生物体统一纳入分级计量框架，获得分级计量结果；基于溶解性有机物和功能微生物的相关特征数据，计算溶解性有机物与功能微生物的互作强度量化指证指数，同时结合转换特征确定水生态系统动态图的边权重，以表征微尺度生态代谢过程；将互作强度量化指证指数、分级计量结果和环境因素数据映射为水生态系统动态图，输入至动态图深度学习模型中，模拟生物类群的营养层级、能量流向和传递效率随时间的演化过程，输出水生态系统健康状态评估结果、关键调控节点和人工调节建议，提高水生态系统健康评估能力和人工调节决策的科学性。

1.一种水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，所述分级计量结果包括用于表征不同粒径级分的颗粒数、体积分布、元素组成和可降解性指标，以及表征不同生物类群的丰度、生物量、粒径谱和营养功能类群属性。

3.根据权利要求1所述的水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，所述边权重用于表征生态节点关系；所述转换特征包括摄食关系强度、元素化学计量约束和能量传递效率。

4.根据权利要求1所述的水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，所述互作强度量化指证指数包括共变耦合强度、功能响应强度、时滞因果强度、环境调制强度和数据置信度，所述互作强度量化指证指数为：

5.根据权利要求1所述的水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，所述水生态系统动态图包括节点集合、边集合和时间戳；

6.根据权利要求1所述的水生态系统健康状态评估方法，其特征在于，所述水生态系统健康状态评估结果包括水生态系统健康指数、健康等级、能量传递效率评价结果、营养结构稳定性评价结果以及生态风险提示信息；

7.一种水生态系统健康状态评估系统，用于执行权利要求1-6中任一项所述的一种水生态系统健康状态评估方法，包括：

8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-6中任一项所述的水生态系统健康状态评估方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的水生态系统健康状态评估方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的水生态系统健康状态评估方法。