用生态动力学模型分析海带养殖对浮游生态系统的影响

第３２卷第３期　２０１　１年６月　水道　港　口　Ｖ０１．３２　Ｎｏ．３　Ｊｏｕｒｎａｌ　Ｏｆ　Ｗａｔｅｒｗａｙ　ａｎｄ　Ｈａｒｂｏｒ　Ｊｕｎ．２０¨　用生态动力学模型分析海带养殖对浮游生态　系统　的影响　石洪华　，一，方国洪　，胡　龙　，郑　伟　（１．国家海洋局第一海洋研究所，青岛２６６０６１；２．中国科学院海洋研究所，青岛２６６０７１；　３．复旦大学数学科学学院，上海２００４３３）　摘要：以我国近海典型海带养殖区桑沟湾：勾例，建　了“浮游植物一海带一浮游动物一营养盐一有机碎屑”　生态动力学模型，较好地模拟了不同养殖密度下浮游生态系统结构的变化，通过灵敏度分析，研究状态变　量对模型初值和参数变化的响应，提出了参数优化的思路。　关键词：海洋生态动力学模型；灵敏度分析；海水养殖；参数优化　中图分类号：Ｘ　１７１．１；Ｑ　１７８．５３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００５—８４４３（２０１　１）０３—０２１３—０６　近年来，人类活动对海洋生态系统的影响愈来愈大，地球一ｈ几乎没有不被人类活动影响的海洋生态系　】。受人类活动影响较大的海岸带区域，其生态系统结构和功能也在发生着改变　。生态动力学模型已　成为预测海洋生态系统演变、评估海洋生态系统健康的重要工具　Ｊ。本文以我国北方典型的海带养殖区桑　沟湾为例，选取浮游植物、浮游动物、海带、营养盐（ＤＩＮ、ＤＩＰ）、有机碎屑为状态变量，以海水表面温度、光强　为环境强迫，建立了包含６个状态变量的生态动力学模型。经过参数化调试后，分析了不同海带养殖密度和　陆源输入对浮游生态系统的影响。　１　Ｎ—Ｐ—Ｋ—Ｚ—Ｄ模型　考虑浮游植物（Ｐ）、浮游动物（Ｚ）、海带（Ｋ）、无机氮（ＤＩＮ）、无机磷（ＤＩＰ）、有机碎屑（Ｄ）、海水表层光强（Ｉ）　以及温度（Ｔ），海带生长对浮游生态系统的动力学模型为　警＝　．Ｊｌ　丽ＤＩＮ　，　Ｄ丽ＩＰ　ｆ　，）・　（　）‘尸ＩＧ　．／ｆ（　。　・（］－ｅ　ａｌ＇）一　・Ｐ　警　Ｇ　．（１　‘ｚ　嘶　ｄＤＩＮ　了．　）．Ｉｌ　…ＤＩＮ　…ＤⅡ　】・　一／　・Ｋ　Ｉ＿　‘＿　［－Ｕ，￣ｆ，ｎ，￣＂Ｉａｒｌｌ　ｆｉｎ　Ｉ　—Ｋ　一，　Ｉ　．（　）．　ＤＩ—Ｎ’　Ｐ）Ｊ　Ｌ　Ｊ‘ｇ…。　—ｘ＋．　（　）　（　　Ｄ）‘＾…‘　。Ｌ　１－ｅ　）－・　‘Ｑ（７１）．ｍｉｎ…ＤＩＮ　，　　）。　＋　‘（ｏ．（）（】３＋０．Ｏ０１ｘｃｏｓ（ｉ２订。与　１８０㈠　Ｇ　・ｈ（ｒ，）　Ｚ。（１－ｅ　）＋Ｐ　Ｄ１　ｄＤＩＰ＿ｄ—＿＝ｆ　　‘一ＵＩｆ一　．　‘ｎ１　’１１ｉ（＼　Ｋ　＋ＤＩＮ’Ｋｆ，＋ＤＩＰ　）　，）。ｇ（Ｔ）‘　：　２．ｚ‘　‘Ｑ（Ｔ）’ｍｉｎ｛　Ｋｋ、＋ＤＩＮ’Ｋｋｌ，＋ＤＩＰ　・　０３＋（）．００ｌ×㈣ｓ　气　收稿日期：２０１０—０８—０９；修回日期：２０１１—０２—２３　基金项目：国家海洋局青年科学基金（２０１０２２５）；海洋公益性行业科研专项经费（２００８０５０８０）　作者简介：石洪华（１９７８一），男，山东省邹城市人，博士后，主要从事海洋生态动力学研究。　Ｂｉｏｇｒａｐｈｙ：ＳＨＩ　Ｈｏｎｇ—ｈｕａ（１　９７８－），ｍａｌｅ，ｐｏｓｔ　ｄｏｃｔｏｒ．　２１４　ｄＤ．：水道港　口　第３２卷第３期　（１－ｙ－Ｏ）．Ｇｍ＂　（　）．Ｚ．（１－ｅ　）一ｅ・Ｄ＋Ｍｐ・Ｐ＋　・Ｚ＋ＭＫ・Ｋ　式中：ｇ（Ｔ）、ｈ（　）分别为光合作用和呼吸作用的Ｑ　。法则，参照参考文献［５］确定　ｇ（Ｔ）＝Ｑｇ　。　ｆ　１　，ｈ（Ｔ）＝Ｑｈ。ｏ一　ｆ　１　Ｑ（　）为海带生长的温度限制函数，参照文献［６］确定　（）＝　２．０ｌ＋ｌｆ２眠＋１．）ｘ，　挠）　，）为光强限制函数，参照光合作用对光强的响应公式确定…，其中海水表面光强根据实测资料按下面　的公式拟合　ｏ０－１１６×ｃｏｓ　２竹。　）　需要说明的是，本模型ｔ＝Ｏ时刻定义为海带养殖初期。模型参数及取值见表１。　表１模型参数及其取值　Ｔａｂ．１　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ｖａｌｕｅ　ｉｎ　ｍｏｄｅｌ　２数值模拟结果　为分析海带养殖密度对浮游生态系统的影响，将海带养殖密度设计为高、中、低３种类型，分别在有、无　陆源营养盐补充的情形下开展数值模拟。预测时间定为０－２００　ｄ（研究区海带养殖周期从１１月初开始，到翌　年５月收获）。　２０１　１年６月　石洪华，等用生态动力学模型分析海带养殖对浮游生态系统的影响　２１５　２．１有陆源营养盐补充　无论养殖密度高低，海带在与浮游植物的摄食竞争中始终处于有利方面。可以看Ｈ｛，养殖密度（海带初　始值）越高，浮游植物增长越慢。由于浮游动物主要摄食浮游植物，其增长趋势对浮游植物依赖性较大，而有　机碎屑亦然。从图１一ａ、１－ｂ、ｌ－ｃ均可发现，春季浮游植物生物量存在一个较小的峰值，这与观测现象一致。　该峰值随养殖密度的增加而变小。海带生长后期，其光合作用对营养盐摄取明显增加，使得ＤＩＮ有逐渐减少　趋势，而后趋于平稳。主要是由于浮游植物生物量和海带都处于一个较高值，消耗了大量的ＤＩＰ，ＤＩＰ逐步变　为主要限制因子。　Ｊ　量　ｉ　一　Ｔ（ｄ）　１一ａ养殖密度高　１一ｂ养殖密度中　图１有陆源营养盐补充时Ｎ—Ｐ—Ｚ—Ｋ　Ｄ系统演变　一Ｆｉｇ．１　Ｃｈａｎｇｅ　ｏｆ　Ｎ—Ｐ一２．一Ｋ—Ｄ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ｓｕｐｐｌ　Ｙ　ｏｆ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｆｒｏｎｌ　ｌａｎｄ　一　／１０富ｉ一　一．１，１＾　暑ｉ一（Ｉ　Ｈ（１　ｚＨ＾一　Ｎ　一　量　ｉ　Ｔ（ｄ）　ｄ）　２－ａ养殖密度高　２－ｂ养殖密度中　罔２无陆源营养补充时Ｎ—Ｐ—Ｚ—Ｋ—Ｄ系统演变趋势　２一ｃ养殖密度低　Ｆｉｇ．２　Ｃｈａｎｇｅ　ｏｆ　Ｎ—Ｐ—Ｚ—Ｋ—Ｄ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈｏｕｔ　ｓｕｐｐｌｙ　ｏｆ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｆｒｏｍ　ｌａｎｄ　在不考虑外源营养物质输入的情况下，浮游生态系统和海带的生长呈现出类似的变化趋势。然而无论　养殖密度处于何种情况，浮游植物和海带的增长速度有所降低，特别是在养殖密度较低时，浮游植物最为明　显，浮游植物在春季的峰值较有陆源营养物质补充时明显降低。这主要是南于在缺乏外源营养物质补充时，　营养盐对浮游植物和海带的生长限制作用日益明显。　３灵敏度分析　模型精度是决定其应用价值的重要方面，提高模型精度常见的做法是对模型参数进行优化。灵敏度分　析是模型优化的重要依据。由于动力系统对初值往往也较敏感，因此初值的设定也会影响模型精度。以下分　别分析了模型对初值和参数变化的响应。　３．１灵敏度的定义　本文定义灵敏度为模型状态变量改变程度与参数（将初值也视为模型参数）改变程度的比值，第ｉ个状　态变量（　）对　个参数（辑）的灵敏度可定义为　ＳＡ　ｏ．－　显然，△　为模型中某一状态变量的变化率，ａｘ／ｘｊ与　有关的某个参数变化率。　２１６　水道港　口　第３２卷第３期　３．２模型状态变量对初值变化的响应　下面仅列出了无陆源营养物质输入的情形下，模型状态变量对初值变化的响应，计算的灵敏度矩阵见　表２。　表２模型状态变量对初值的灵敏度　Ｔａｂ．２　Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ｓｔａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｔｏ　ｉｎｉｔｉａｌ　ｖａｌｕｅ　由表２可知模型对营养盐（ＤＩＮ、ＤＩＰ）的初值最为敏感。这主要是由于营养盐在浮游生态系统和海带养　殖中的物质基础作用。浮游动物的初值敏感性是由于本模型中它不参与海带生长循环，也与营养盐没有直　接的摄食关系，其初值变化对浮游动物增长方程影响较大（对自身灵敏度达到１．３２５）所致。　３＿３模型状态变量对参数变化的响应　类似地考虑没有陆源营养物质补充的情形，计算了状态变量对模型参数的灵敏度（表３）。据此，可详细　分析状态变量对参数变化的响应强度。　表３模型状态变量对参数的灵敏度　Ｔａｂ．３　Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ｓｔａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｔｏ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　从各状态变量灵敏度的平均值来看，海带最大增长率（　）、　最优光强、海带吸收ＤＩＰ的半饱和常　２０１　１年６月　石洪华，等用生态动力学模型分析海带养殖对浮游生态系统的影响　２１７　数、浮游植物最大增长率等参数列为最为灵敏的５个参数。总的参数灵敏度排名见表４。　参数优化是个非常复杂的工作，特别是对生态动力学模型而言，其参数多，方程复杂型高，各状态变量　之间存在非线性关系，参数同时优化时往往相互影响。已有的优化方法，如伴随同化、最小二乘法等，虽能通　过优化使模型精度提高，但是由于各参数之间的相互影响，很难保证优化后的参数具有实际意义。作者认　为，灵敏度分析对各参数灵敏度排序后，可仅对主要参数（灵敏度高的）优化，而这些主要参数中如通过实验　测定的获取的，则无需参与优化。　当然，参数优化和灵敏度分析往往也根据建模的主要目的开展，关于对状态变量灵敏度的具体分析和　参数优化问题不再赘述。　表４状态变量对参数的平均灵敏度排名　Ｔａｂ．４　ＯＭｅｒ　ｏｆ　ｓｅｎｓｉｉｔｖｉｔｙ　ｏｆ　ｓｔａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｔｏ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　称　～‘…　饱和常数　、　数ｐ　海　催　数　ｖ　ｅａＡ　…‘　一…　４讨论　近年来，沿海地区有害藻华引起了学术界的广泛关注，而有关研究多以赤潮等研究为主。２００８年奥运会　前夕我国沿海大规模的绿潮灾害，是大型藻类（浒苔）爆发和积聚的结果。考虑到生态动力学模型的可靠性　对资料的依赖性较强，而有关浒苔的认识还不够深入，本文以我国沿海地区大规模养殖的海带为例，建立了　“浮游植物一海带一浮游动物一营养盐一有机碎屑”生态动力学模型，较好地模拟了不同养殖密度下生态系统结　构的变化，分析了初值和参数对模型状态变量演变的影响，提　了参数优化的思路。本文的研究对于深入研　究浒苔等大型海藻对浮游生态系统的影响也：具有参考价值。　致谢：感谢丁德文院上和张学雷研究员的支持和帮助。　参考文献：　［１］Ｌｏｔｚｅ　Ｈ　Ｋ，Ｌｅｎｉｈａｎ　Ｈ　Ｓ．Ｂｏｕｒｑｕｅ　Ｂ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ，Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ　Ｒｅｃｏｖｅｒｙ　Ｐｎｔｅｎｔｉａｌ　ｏｆ　Ｅｓｔｕａｒｉｅｓ　ａｎｄ　Ｃｏａｓｔａｌ　ＳｅａｓｌＪｊ．　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００６．３１２：１　８０６—１　８０９．　［２］Ｈａｌｐｅｒｎ　Ｂ　Ｓ，Ｗａｌｂｒｉｄｇｅ　Ｓ，Ｓｅｌｋｏｅ　Ｋ　Ａ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｇｌｏｂａｌ　ｎｌａｐ　ｏｆ　ｈｕｍａｎ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｎ　ｍａｒｉｎｅ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｌＪｊ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，３１９：９４８—　９５２．　［３］Ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ　Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ　ａｎｄ　ｈｕｍａｎ　ｗｅｌｌ—ｂｅｉｎｇ：ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ［Ｍ］．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ　ＤＣ：Ｉｓｌａｎｄ　Ｐｒｅｓｓ，２００５．　［４］陈长胜．海洋生态系统动力学和模型　Ｍ］．北京：高等教育出版卒十，２００３．　ｒｅｌａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｒｉｖｅｒ—ｂｏｒｎｅ　ｎｕｔｒｉｅｎｔ　ｌｏａｄｓ　Ｊ　Ｊ．Ｎｅｔｈ．Ｊ．Ｓｅａ　ｉｒｅｓ．，１９８５，１９：２４１—２５０．　，　［５］Ｆｒａｎｓｚ　Ｈ　Ｇ，Ｖｅｒｈａｇｅｎ　Ｊ　Ｈ　Ｇ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｃｙｃｌｅ　ｏｆ　ｐｈｙｔｏｐｌａｎｔｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｏｕｔｈｅｒｎ　Ｂｉｇｈｔ　ｏｆ　Ｎｏｏｈ　Ｓｅａ　ｉｎ　［６］Ｄｕａｒｔｅ　Ｐ，Ｍｅｎｅｓｅｓ　Ｒ，Ｈａｗｋｉｎｓ　Ａ　Ｊ　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　ｔｏ　ａｓｓｅｓｓ　ｔｈｅ　ｃａｒｒｙｉｎｇ　ｃａｐａｃｉｔｙ　ｆｏｒ　ｍｕｌｔｉ～ｓｐｅｃｉｅｓ　ｃｕｌｔｕｒｅ　ｗｉｔｈｉｎ　ｃｏａｓｔａｌ　ｗａｔｅｒｓ［Ｊ］．Ｅｃｏｌｏｇｉ（：ａｌ　Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ，２００３，１６８：１０９—１４３．　［７］Ｓｔｅｅｌｅ　Ｊ　Ｈ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　ｃｏｎｔｒｕｌ　ｏｆｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｅａ［Ｊｊ．Ｌｉｍｎｏ１．Ｏｃｅａｎｏｇｒ．，１９６２，７：Ｉ３７—１５０．　２１８　水道　港　口　第３２卷第３期　［８］王修林，李克强，石晓勇．胶州湾主要化学污染物海洋环境容量［Ｍ］．北京：科学出版社，２００６．　［９］毛兴华，朱明远，杨小龙．桑沟湾大型底栖植物的光合作用和生产力的初步研究［Ｊ］．生态学报，１９９３，１３（１）：２５—２９．　ＭＡＯ　Ｘ　Ｈ，ＺＨＵ　Ｍ　Ｙ，ＹＡＮＧ　Ｘ　ＩＪ．Ｔｈｅ　ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ａｎｄ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ｂｅｎｔｈｉｃ　ｍａｃｒｏｐｈｙｔｅｓ　ｉｎ　Ｓａｎｇｇｏｕ　Ｂａｙ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，１９９３，１３：２５—２９．　１　ｌ０ｊ　Ｇａｏ　Ｈ，Ｆｅｎｇ　Ｓ，Ｇｕａｎ　Ｙ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　ａｎｎｕａｌ　ｃｙｃｌｅｓ　ｏｆ　ｐｒｉｍａｒｙ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｂｏｈａｉ　Ｓｅａ［Ｊｊ．Ｆｉｓｈ．Ｏｃｅａｎｏｇｒ．，　１９９８，７（３－４）：２５８—２６４．　［１１］吴荣军，张学雷，朱明远，等．养殖海带的生长模型研究［Ｊ］．海洋通报，２００９，２８（２）：３４—４０．　ｗｕ　Ｒ　Ｊ，ＺＨＡＮＧ　Ｘ　Ｌ，ＺＨＵ　Ｍ　Ｙ，ｅｔ　ａ１．Ａ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｇｒｏｗｔｈ　ｏｆ　Ｈａｉｄａｉ（Ｌａｍｉｎａｒｉａ　Ｊａｐｏｎｉｃａ）ｉｎ　Ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｍａｒｉｎｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，２００９，２８（２）：３４—４０．　１　１２　Ｊ　Ｍｃｃｒｅａｒｙ　Ｊ　Ｐ，Ｋｏｈｌｅｒ　Ｋ　Ｅ，Ｈｏｏｄ　Ｒ　Ｒ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｆｏｕｒ—ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｉｎ　Ａｒａｂｉａｎ　Ｓｅａ［Ｊ］．Ｐｒｏｇ．Ｏｃｅａｎｏｇｒ．，　１９９６，３７：１９３—２４０．　［１３］Ｆｒａｎｋｓ　Ｐ　Ｊ　Ｓ，Ｗｒｏｂｌｅｗｓｋｉ　Ｊ　Ｓ，Ｆｌｉｅｒｒ　Ｇ　Ｒ．Ｂｅｈａｖｉｏｒ　ｏｆ　ａ　ｓｉｍｐｌｅ　ｐｌａｎｋｔｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｆｏｏｄ—ｌｅｖｅｌ　ａｃｃｌｉｍａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｈｅｒｂｉｖｏｒｅｓ［Ｊ］．Ｍａｒ．　Ｎｉｏ１．，１９８６，９１：１２１—１２９．　１ｌ４ｊ　Ａｎｄｅｒｓｅｎ　Ｖ，Ｎｉｖａｌ　Ｐ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　ｏｆ　ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃｓ　ｉｎ　ａｎ　ｅｎｃｌｏｓｅｄ　ｗａｔｅｒ　ｃｏｌｕｍｎ［Ｊ］．Ｊ．Ｍａｒ．Ｂｉｏ１．Ａｓｓｏｃ．Ｕ．Ｋ．，　１９８９．６９：６２５—６４６．　１　１　５　ｊ　Ｐｅｔｒｅｌｌ　Ｒ　Ｊ，Ｔａｂｒｉｚｉ　Ｋ　Ｍ，Ｈａｒｒｉｓｏｎ　Ｐ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　Ｌａｍｉｎａｒｉａ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｎｅａｒ　ａ　Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｃｏｌｕｍｂｉａｎ　ｓａｌｍｏｎ　ｓｅａ　ｃａｇｅ　ｆａｒｍ　ＥＪ　Ｊ．Ｊ．Ａｐｐ１．Ｐｈｙｃｏ１．１９９３，５：１－１４４．　［１６］Ｒｅｄｆｉｅｌｄ　Ａ　Ｃ．Ｔｈｅ　ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｃｈｅｍｉｃａｌ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔ，１９５８，４６：２０５—２１１．　［１７］黄道建，黄小平，岳维忠．大型海藻体内ＴＮ和ＴＰ含量及其对近海环境修复的意义［Ｊ］．台湾海峡，２００５，２４（３）：３１６—３２１．　ＨＵＡＮＧ　Ｄ　Ｊ，ＨＵＡＮＧ　Ｘ　Ｐ，ＹＵＥ　Ｗ　Ｚ．Ｃｏｎｔｅｎｔｓ　ｏｆ　ＴＮ．ＴＰ　ｉｎ　ｍａｃｒｏ　ａｌｇａｅ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｃｅ　ｆｏｒ　ｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏａｓｔａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌ　Ｊ　Ｊ．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ　ｉｎ　Ｔａｉｗａｎ　Ｓｔｒａｉｔ，２００５，２４（３）：３　１　６—３２　１．　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｎ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆ　ｐｅｌａｇｉｃ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｔｏ　ｋｅｌｐ　ｍａｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ｗｉｔｈｉｎ　ｃｏａｓｔａｌ　ｗａｔｅｒｓ　ＳＨＩ　Ｈｏｎｇ－ｈｕａ１，２，ＦＡＮＧ　Ｇｕｏ—ｈｏｎｇＩ，ＨＵ　Ｌｏｎｇ　．ＺＨＥＮＧ　Ｗｅｉ　（１．Ｔｈｅ　Ｆｉｒｓｔ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＳＯＡ，Ｑｉｎｇｄａｏ　２６６０６１，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＣＡＳ，Ｑｉｎｇｄａｏ　２６６０７１，Ｃｈｉｎａ；３．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｆｕｄａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２００４３３　Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓａｎｇｇ０ｕ　ｂａｙ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｉｎ　ｋｅｌｐ　ｍａｒｉｅｕｈｕｒｅ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ｗａｓ　ｓｅｌｅｃｔｅｄ　ａｓ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ｓｉｔｅ，ａ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｄｙｎａｍｉｃｓ　ｍｏｄｅｌ　ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ　ｂｙ　ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ（Ｐ），ｋｅｌｐ（Ｋ），ｚｏｏｐｌａｎｋｔｏｎ（Ｚ），ｎｕｔｒｉｅｎｔ（ＤＩＮ　ａｎｄ　ＤＩＰ）　ａｎｄ　ｄｅｔｒｉｔｕｓ（Ｄ）ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｓｅｔ　ｕｐ．Ｔｈｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｏｆ　ｐｅｌａｇｉｃ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｕｎｄｅｒ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍａｒｉｃｕｈｕｒｅ　ｄｅｎｓｉｔｉｅｓ　ｏｆ　ｋｅｌｐ　ｗａｓ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ　ｏｆ　ｓｔａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ｔｏ　ｉｎｉｔｉａｌ　ｖａｌｕｅｓ　ａｎｄ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｏｆ　ｍｏｄｅｌ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎ　ｉｄｅａ　ａｂｏｕｔ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｏｆ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｄｙｎａｍｉｃｓ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｍａｒｉｎｅ　ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｄｙｎａｍｉｃｓ　ｍｏｄｅｌ；ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｍａｒｉｃｕｈｕｒｅ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ