利用阿拉斯河流域（土耳其）生物状况梯度进行湖泊学评估的模糊逻辑方法

《Ecohydrology》：Fuzzy Logic Approach for Limnological Assessment Using Biological Condition Gradients in the Aras River Basin (Türkiye)

基于模糊逻辑的生物状态梯度（BCG）方法，结合生物（Trophic Index of Turkey、Trophic Index）和化学（总磷、电导率）指标，分季节评估了阿拉斯河流域17条溪流的生态状况。BCG与各指标高度相关，分数范围0.23-0.81，显示生态从退化到完整。该方法为流域管理提供了精准、可扩展的工具，对应对人类活动及气候变化压力至关重要。

　　

摘要

开发一个用于评估溪流生态状况（ES）并制定合理营养标准的强大框架，仍然是水生生态系统管理中的一个关键挑战。我们采用基于模糊逻辑的方法，在夏季、秋季和春季，利用生物指标（土耳其营养指数[TIT]、营养指数[TI]）和化学指标（总磷[TP]、电导率[EC]）来评估阿拉斯河流域17条溪流的生物状况梯度（BCG）。通过硅藻群落和综合指标来评估水生生态系统的生态状况。生物状况梯度得分范围从0.23（Sar?su溪流，秋季）到0.81（Ak?akale溪流，春季），反映了从退化到高度完整的不同生态状态。研究发现BCG与TIT（r = ?0.93，p < 0.01）、TI（r = ?0.90，p < 0.01）、TP（r = ?0.75，p < 0.01）和EC（r = ?0.84，p < 0.01）之间存在显著相关性，这凸显了BCG的敏感性。结果表明，在时空尺度上生态状况存在多样性，强调了进行生物和化学综合评估的必要性。这种方法提高了生态评估的精度，并为流域管理提供了一种可扩展的方法。鉴于日益增加的人为因素和气候压力，进一步完善BCG可以为土耳其及更广泛地区的适应性管理和政策制定提供重要依据。将生态评估与预测建模相结合，进一步凸显了BCG作为监测、保护和恢复淡水生态系统关键工具的潜力。我们推荐使用BCG，因为它具有更高的准确性和灵活性。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究收集的所有数据均包含在本文中。