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申请/专利权人：中铁城建集团有限公司;中铁城建集团南昌建设有限公司;中建三局集团有限公司

摘要：本发明涉及数据优化调整技术领域，尤其涉及一种水生群落植物优化调整方法及系统。所述方法包括以下步骤：对水生群落进行水生植物空间分布数据提取，得到水生植物空间分布数据；根据水生植物空间分布数据进行不同种类水生植物生存特性分析，得到水生植物生存特性数据；根据水生植物空间分布数据以及水生植物生存特性数据进行异常趋势耦合分析，得到水生植物异常趋势耦合数据；根据水生植物异常趋势耦合数据进行水生植物群落优化调整，得到水生植物群落优化调整数据；对水生植物群落优化调整数据进行优化调整策略制定并发送至云平台，以执行水生群落植物优化调整。本发明通过对水生群落植物优化调整使得水生群落植物更加符合生态环境。

主权项：1.一种水生群落植物优化调整方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对水生群落进行水生植物空间分布数据提取，得到水生植物空间分布数据；根据水生植物空间分布数据进行不同种类水生植物区域范围界定，得到水生植物区域数据；对水生植物区域数据进行不同种类水生植物生存特性分析，得到水生植物生存特性数据；步骤S2：根据水生植物空间分布数据以及水生植物生存特性数据进行不同种类间空间抑制效应分析，得到水生植物抑制效应数据；根据水生植物抑制效应数据进行异常趋势耦合分析，得到水生植物异常趋势耦合数据；其中，步骤S2包括：步骤S21：对水生植物空间分布数据进行空间分布密度计算，得到空间分布密度数据；步骤S22：根据空间分布密度数据对水生植物区域数据进行区域密度匹配，得到水生植物区域密度数据；步骤S23：根据水生植物区域密度数据、水生植物空间分布数据以及水生植物生存特性数据进行不同种类间空间抑制效应分析，得到水生植物抑制效应数据；其中，步骤S23包括：步骤S231：对水生植物空间分布数据进行空间分布方位提取，得到空间分布方位数据；步骤S232：根据空间分布方位数据以及水生植物区域密度数据进行植被相邻区域遮阻效应模拟，得到植被相邻区域遮阻效应数据；步骤S233：根据水生植物区域密度数据对植被相邻区域遮阻效应数据进行相邻区域遮阻比例计算，得到相邻区域遮阻比例数据；步骤S234：基于空间分布方位数据以及相邻区域遮阻比例数据对水生植物生存特性数据进行植被生长抑制率计算，得到植被生长抑制率数据；步骤S235：对植被生长抑制率数据进行抑制梯度累积程度计算，得到抑制率梯度累积程度数据；步骤S236：根据抑制率梯度累积收敛数据进行不同种类间空间抑制效应分析，得到水生植物抑制效应数据；步骤S24：根据水生植物抑制效应数据对水生植物生存特性数据进行水生植物生长损失程度评估，得到水生植物生长损失数据；步骤S25：根据水生植物抑制效应数据对水生植物生长损失数据进行异常趋势耦合分析，得到水生植物异常趋势耦合数据；步骤S3：根据水生植物异常趋势耦合数据进行水体生态影响模拟，得到水体生态影响模拟数据；根据水体生态影响模拟数据进行水生植物群落优化调整，得到水生植物群落优化调整数据；其中，步骤S3包括：步骤S31：对水生植物抑制效应数据进行抑制效果量化分析，得到抑制效果量化数据；步骤S32：根据抑制效果量化数据以及水生植物异常趋势耦合数据进行水体生态影响模拟，得到水体生态影响模拟数据；步骤S33：根据水体生态影响模拟数据、水生植物抑制效应数据以及水生植物异常趋势耦合数据进行水生植物群落优化调整，得到水生植物群落优化调整数据；步骤S4：对水生植物群落优化调整数据进行优化调整策略制定，得到优化调整策略数据；将优化调整策略数据发送至云平台，以执行水生群落植物优化调整。

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