基于复杂网络中心性的关键种识别研究
发布时间：2020-05-06 12:19
【摘要】：当前地球生态系统面临着物种加速灭绝、生物多样性急剧减少等突出问题。甚至有学者认为地球正在步入第六次生物物种大灭绝时期。更值得关注的是,我们人类本身也可能火绝。生物多样性在维持生态平衡、保护区域环境方面具有重要的作用,是人类赖以牛存的物质基础。在食物网中,由于结构的复杂性,一个初始物种的火绝,通过食物网中物种复杂的相互关系对其他物种产生影响,甚至导致一系列的二次灭绝进·步放大生物多样性的下降。关键种的丢失将导致生态物种其他群落或生态系统的功能和结构发生较大的变化。移除这类物种,很可能会引发其他物种的火绝。因此保护关键种就是保护了更多的其他物种。识别关键种对标定物种的优先保护级以及生物多样性的保护有指导作用。本研究从包含物种间碳流动的食物网数据中,筛选20个食物网进行研究讨论。本研究基于20个食物网的二元网络和加权网络进行,从两方面将复杂网络的介数中心性、紧密度中心性、Page Rank中心性与传统度中心性作对比。一方面基于传统的拓扑方法对特定序列的物种丢失所引发的二灭绝进行研究,进一步发现不同物种在食物网结构上的重要性,判断三种新的中心性指标在鉴别物种重要性方面的有效性以及与传统度中心性相比的优劣性。另一方面,基于不同的中心性指标对食物网进行核心/边缘结构的划分,通过序列移除检验划分方法的可行性。研究结果表明:(1)不论是二元网络还是加权网络,介数中心性、紧密度中心性和Page Rank中心性均可作为识别关键种的有效指标。(2)在二元网络中度中心性在鉴R%关键种方面效果更好,加权网络中三种新指标度量物种重要性更有优势。(3)在二元网络和加权网络中,紧密度和Page Rank中心性都可以进行食物网核心/边缘结构的划分,而综合来看不建议使用介数中心性进行划分。(4)基于不同的指标进行结构的划分时网络的核心和边缘均存在一定差异,但由于不同的划分之间核心物种并无显著性差异,因此无法判断这些指标与传统度中心性的优劣,需要真实食物网来进一步实际验证。本研究从两个不同尺度分析了复杂网络中心性在食物网鉴别物种重要性方面的应用。利用拓扑的方法对介数中心性、紧密度中心性和Page Rank中心性指标识别关键种进行了验证,发现其均可以作为度量物种重要性的指标,并且在加权网络中的识别效果优于传统度中心性。另外,网络核心/边缘结构的划分在更大的尺度上分析了食物网的稳定性和多样性的维持机制,不再局限于单一物种,而将多个物种的集群作为分析单元。本文的研究通过理论上的探讨,为后续的相应研究提供了新的思路,目前的研究大多集中于二元网络中关键种的识别,本文展示了加权网络中的指标识别效果,为保护生态多样性提供了理论指导,对保护生态学物种多样性和稳定性具有重要意义。
【图文】：
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本文编号：2651243
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