(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211290092.2 (22)申请日 2022.10.20 (71)申请人 河海大学 地址 210000 江苏省南京市 鼓楼区西康路1 号 (72)发明人 牛丽华　邹冠华　李轶　郭运通　 谢旭东　 (74)专利代理 机构 南京苏创专利代理事务所 (普通合伙) 32273 专利代理师 张艳 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 20/20(2019.01) (54)发明名称 一种沿海滩涂生态健康评估方法 (57)摘要 本发明涉及一种沿海滩涂生态健康评估方 法， 包括以下步骤： 计算综合环境指数， 确定参考 点和对照点； 构建候选参数指标库； 筛选细菌、 古 菌和微型真核生物核心微生物指标； 随机森 林模 型训练， 计算核心指标权重， 构建亚微生物完整 性指数； 基于随机森 林优化的亚微生物完整性指 数的权重， 构建综合微生物完整性指数； 评价结 果可靠性分析。 本发明以微生物完整性指数为基 础， 综合考虑了细菌、 古菌和微型真核生物类群， 运用随机森 林算法， 建立了一套针对沿海滩涂湿 地的生态健康状况评价体系。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115545521 A 2022.12.30 CN 115545521 A 1.一种沿海滩涂生态健康评估方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1： 计算综合环境指数(C EI)， 确定 评估参考点； 步骤2： 构建包含细菌、 古菌、 微型真核生物准则层的沿海滩涂生物评估体系， 建立候选 微生物参数指标库； 步骤3： 筛 选细菌、 古菌和微型真核类 群核心微 生物指标， 对核心微 生物指数进行 赋分； 步骤4： 基于随机森林模型计算各类群核心微生物指标权重， 构建各类群的亚微生物完 整性指数； 步骤5： 基于随机森林模型优化亚微生物完整性指数权重， 并构建综合微生物完整性指 数(CM‑IBI)， 评价 等级划分和评价结果可靠性分析。 2.根据权利要求1所述的沿海滩涂生态健康评估方法， 其特征在于： 所述步骤1中计算 综合环境指数(C EI)， 确定 评估参考点， 具体的计算方法如下： 步骤1.1、 在有待评价的沿海滩涂区域内设置若干采样点， 监测各采样点的滩涂生境结 构稳定性、 海水水质质量、 毒理性、 社会功能五个方面的环境指标， 构建综合环境候选指标 库； 步骤1.2、 指标的20分位、 40分位、 60分位、 80分位的值作为临界值， 将指标分成五等级， 依次赋分1 ‑5分， 再利用主成分分析的方法对 所有的所述环境指标得到各指标的权重， 基于 加权平均值构建综合环境指数(C EI)； 步骤1.3、 对所述综合环境指数(CEI)进行赋分， 并以总分值区间 的a分位划分参照点和 受损点， 选取高分位部分为 参考点， 其中， a为 正整数。 3.根据权利要求1所述的沿海滩涂生态健康评估方法， 其特征在于： 所述步骤2中建立 候选微生物参数指标库具体方法如下： 步骤2.1、 首先是对滩涂湿地微生物群落信息鉴定， 将采集的滩涂湿地的泥样进行DNA 提取， 细菌、 古菌和微型真核 生物分别以341F ‑806R、 Arch519F ‑Arch915R和TAReu k454FWD1 ‑ TAReukREV3为引物进行PCR扩增； 检测得到的PCR产物， 切割目的条带进行纯化， 定量所得 PCR产物， 进 行测序； 经过质量分析和筛选后获得有效序列； 基于97％的相似度， 将测得的序 列进行比对后进行OTU聚类， 获得微生物种类与丰度信息； 然后将序列与基因文库比对， 计 算样品覆盖率， 以确定测序的可靠性； 步骤2.2、 基于得到的物种信息， 排除无法鉴定和相对丰度较低的物种， 并将微生物群 落进行门、 纲、 目、 科、 属五个 分类水平划分， 并将各个水平的物种相对丰度作为优选的微生 物群落组成候选指标； 步骤2.3、 基于得到的物种信息， 计算 微生物群落的alpha多样性。 4.根据权利要求1所述的沿海滩涂生态健康评估方法， 其特征在于： 所述步骤3中筛选 细菌、 古菌和微型真核类 群核心微 生物指标， 对核心微 生物指数进行 赋分， 具体方法如下： 步骤3.1、 首先进行时空分布检验， 以保障指标的普适性， 候选指标库中筛选出各类群 至少80％以上空间或时间序列的样点 都能检测出现的指标， 若某指标在20％以上的采样点 内相对丰度或者分数为0， 即排除该指标； 步骤3.2、 其次进行判别能力检验， 筛选出参照点和受损点具有高辨识度的候选指标， 对A3中筛选出的各类群候选参数进行Mann ‑WhitneyU检验， 筛选出参照点和受损点具有显 著差异(p＜0.0 5)的候选指标；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115545521 A 2步骤3.3、 最后进行冗余性检验， 以减少指标信息的重叠程度， 对步骤3.2筛选的各类群 候选指标进行pearson检验， 以p＜0.05， R2＝0.7为基 准， 若R2≥0.7， 则表明两指标信息重叠 程度大， 剔除其中之一， 若R2＜0.7， 则表明两指标信息重叠程度小， 二者皆可保留； 最后保 留下来的为核心微 生物参数； 步骤3.4、 为减少峰值的影响， 将步骤3.3中最后得到的核心微生物指标(xi， xi表示第i 个核心微生物指标的数值)进行处理， 其中比例变量(百分比数据)进行平方根反正弦变换 对其余变量进行对数变换(lg(xi))。 步骤3.5、 如果核心微生物指数随着环境恶化而降低， 则按照公式1进行计算； 如果核心 微生物参数随着环境恶化而增 加， 则按照公式2进行计算： 分值＝100×(观测值‑下临界值)/(上临界值 ‑下临界值)        公式1 分值＝100×(观测值‑上临界值)/(下临界值 ‑上临界值)        公式2 公式1和公式2中下临界值和上临界值分别表示核心微生物指数数字的5％、 95％分位 点。 5.根据权利要求1所述的沿海滩涂生态健康评估方法， 其特征在于： 所述步骤4中利用 随机森林模型训练， 计算各核心微生物指标权重， 构建各类群的亚微生物完整性指数方法 如下： 步骤4.1、 以步骤1建立的综合环境指数(CEI)作为因变量， 以步骤3.5处理后的各类群 核心微生物参数作为解释 变量， 利用随机森林模 型训练， 随机选取70％的样本作为训练集， 剩余百分3 0为预测集， 生成10 00棵经典决策树； 步骤4.2、 对核心微生物指标进行类群划分， 采用均方误差百分比(Ai)和节点纯度增量 (Bi)作为衡量指标， 分别确定步骤4.2中各类群的解析变量对因变量的相对影响影响， 将Ai 和Bi的归一化的平均值作为各类 群核心微 生物参数的权 重(ωi)， 具体计算公式如下： 式中： ωBi、 ωAi、 ωEi表示细菌类群、 古菌类群和微型真核动物类群的第i个核心微生物 指标的权重， ABi、 AAi、 AEi表示细菌类群、 古菌类群和微型真核动物类群第i个均方误差百分 比， BBi、 BAi、 BEi表示细菌类群、 古菌类群和微型真核动物类群第i个核心微生物指标的节点 纯度增量； 步骤4.3、 将步骤4.2得到各类群核心微生物参数的权重， 基于加权平均值计算分别构 建细菌亚生物完整性指数(Ba ‑IBI)、 古菌亚生物完整性指数(Ar ‑IBI)和微型真核生物 亚完 整性指数(Eu ‑IBI)， 计算公式如下： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115545521 A 3