浅水湖泊生态系统稳态转换的阈值判定方法

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1、第33卷第11期生态学报Vol．33，No．112013年6月ACTAECOLOGICASINICAJun．，2013DOI:10．5846/stxb201203140340李玉照，刘永，赵磊，邹锐，王翠榆，郭怀成．浅水湖泊生态系统稳态转换的阈值判定方法．生态学报，2013，33(11):3280-3290．LiYZ，LiuY，ZhaoL，ZouR，WangCY，GuoHC．Surveyonthresholddetectionmethodsofregimeshiftinshallowlakeecosystem．A

2、ctaEcologicaSinica，2013，33(11):3280-3290．浅水湖泊生态系统稳态转换的阈值判定方法11，*2311李玉照，刘永，赵磊，邹锐，王翠榆，郭怀成(1．北京大学环境科学与工程学院，水沙科学教育部重点实验室，北京100871;2．云南省高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室，昆明650034;3．TetraTech，Inc．10306EatonPlace，Ste340，Fairfax，VA22030，USA)摘要:浅水湖泊生态系统对人类干扰的反应会随着干扰力度的改变或增强而出现突然的变化

3、，即发生稳态转换;对其机理和驱动机制的揭示将有助于对湖泊富营养化的控制及恢复。基于“多稳态”理论的稳态转换研究已广泛开展，但对浅水湖泊生态系统稳态转换的驱动机制结论各异，采用的阈值判定方法相差很大，主要有实验观测、模型模拟和统计分析3种。实验观测多关注少数特定指标，指标筛选过程复杂且工作量大;模型模拟虽能从较为全面的尺度上理解生态系统稳态变化的特征和主要机理过程，但在模型误差和不确定性的处理等问题上尚存在不足;统计分析方法基于对长时间序列数据的统计变化规律分析，用以判断或者预警稳态转换现象的发生，是目前最为常用的

4、方法。目前稳态转换领域的研究大都是对已发生的稳态转换进行机制分析或过程反演，对未来预测与预警的问题仍然亟需加强。关键词:浅水湖泊;稳态转换;驱动机制;阈值判定;统计分析Surveyonthresholddetectionmethodsofregimeshiftinshallowlakeecosystem11，*2311LIYuzhao，LIUYong，ZHAOLei，ZOURui，WANGCuiyu，GUOHuaicheng1TheKeyLaboratoryofWaterandSedimentSciences，M

5、inistryofEducation，CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering，PekingUniversity;Beijing100871，China2YunnanKeyLaboratoryofPollutionProcessandManagementofPlateauLake-Watershed，Kunming650034，China3TetraTech，Inc．10306EatonPlace，Ste340，Fairfax，VA22030，USAAbstract:

6、Lakeecosystemscanundergocatastrophicregimeshiftswhenthereareabruptstatechangesfromonestatetoanother．Sinceitsappearance，ithasoccurredinmanyothercomplexsystemssuchassocio-economicsystemsandclimatesystem．Therearenoobviousomensbeforeregimeshiftoccurs，namelythepro

7、cessofregimeshiftisabruptandcatastrophic．Regimeshifthasbeenobservedworldwideforthelakeecosystem．Itisthusbecomingcrucialtoexaminethedrivingmechanismsbehindtheregimeshiftinthelakeecosystemmanagement，notonlyforpredictinghowalakewillrespondtoundesirablehumandistu

8、rbances，butalsoforhelpinglakemanagersdeterminethelevelofeffortsforlakerestoration．Previously，therewere3typesofmethodsusedtodetectandidentifythethresholdofregimeshifts．Fieldobservationmeth