海洋生态系统非线性动力学研究
生态系统稳定性的动力学分析与数值模拟研究
生态系统稳定性的动力学分析与数值模拟研究生态系统是指由一系列相互作用的生物群体和环境因素组成的整体。
生态系统具有自我调节、自我修复和自我保护的功能。
其中，生物种群数量和种类的变化，以及自然环境因素的变化，会对生态系统的稳定性产生影响。
生态系统的稳定性是指生态系统发生干扰时，可维持原有结构和功能，不至于破坏生态系统的基本特性和服务功能。
因此，研究生态系统稳定性的动力学分析和数值模拟，对于更好地理解生态系统运作机制，提高保护生态环境和生态资源的能力非常重要。
下面将从动力学分析和数值模拟两个方面，对生态系统稳定性进行深入探讨。
一、动力学分析动力学分析是指利用数理方法对生态系统稳定性进行分析。
生态系统是一个开放的、脆弱的系统，受到内外因素的影响，生物种群数量和种类的变化，会对生态系统的稳定性产生影响。
动力学分析针对生态系统内部的相互作用关系，主要是通过建立数学模型来研究生态系统的演变过程。
比如，人类在生态环境中的行为是生态系统的一个重要因素，因此建立人与生态系统相互作用的模型，可以更好地预测生态系统的稳定性。
根据动力学理论，生态系统是一个非线性、非平衡的系统，其内部作用关系具有复杂性和重要性。
通过针对生态系统内部的相互作用关系的研究，可以不断完善动力学模型，更好地预测生态系统的稳定性。
二、数值模拟数值模拟是指根据生态系统的特性，利用数学方程描述生物种群数量和种类的变化，通过计算机程序模拟生态系统内部的相互作用关系，研究生态系统的稳定性。
数值模拟可以模拟生态系统受到外界干扰时的响应，比如人类活动、气候变化、生境改变等因素对生物种群数量和种类的影响，从而进一步预测和评估生态系统的稳定性。
数值模拟的基本原理是：根据数学模型，描述生境、生物种群数量、基因流动情况等变量的变化规律，将这些规律变成一系列的方程、矩阵、图像。
通过程序控制这些方程、矩阵、图像的运算，模拟生态系统内部相互作用关系的变化，进而推断生态系统将来的变化趋势。
海洋环境学 海洋生态系统研究进展
（二）.“填海造地”运动 填海造地”
• 最近,在填海造地的地上建造的深圳市 “深业海岸 线”、“幸福海岸”、“西岸茶城”、“熙龙湾” 等知名楼盘,均出现了不同程度的沉降事件。 • 自从2003年以来,中国的填海造地运动正在以数 2003 , 倍于过去的速度高速发展。03年的填海面积是 2123公顷,2004年则达到了5352公顷,2005年以 后每年填海的面积都超过1万公顷,换句话说,就是 每年中国都新增100平方公里以上的土地。
• 我国的红树林生态系统的功能价值进行经 济评估，我国现存的1.364 6万公顷红树林 总的年生态服务价值为23.653 1 亿元 • 海南省东寨港的红树林土壤吸附重金属的 生态功能进行了价值估算：2056公顷的红 树林土壤吸附重金属的功能价值为5462万 元
海洋生态系统服务功能 及其价值计量方法研究
海洋生态系统健康的指标体系
• 2.结构功能指标体系 • 指标体系法是在选择不同组织水平的类群和考虑 不同尺度的前提下对生态系统的各个组织水平的 各类信息进行的综合评价。 • 不仅考虑了不同组织水平之间的相互作用以及同 一组织水平上不同物种间的相互作用，而且考虑 了不同尺度转换时监测指标的变化。 • 指标体系法评价技术结合了物理、化学和生物的 方法，借鉴了一些常规的化学、湖沼学、生理学、 生态学和毒理学手段。同时，也发展了创新性的、 敏感的、自动化程度比较高的和节省费用的方法， 包括采用计算机辅助技术。这类方法适用于任何 类型的生态系统，也是目前最常用的生态系统健 康评价方法。
• 生物表面活性剂：是由微生物所产生的一类具有表面活性 生物表面活性剂： 的生物大分子物质。
• 生物表面活性剂可以通过两种途径来提高有机物 的生物可利用率。一种途径是通过降低界面张力， 促进乳化作用，增大油水界面面积，从而便于细 胞与较大油滴之间的直接接触。另一种途径是利 用表面活性剂的增溶作用，将有机物分子加溶于 表面活性剂所形成的胶束中，实现油相在水相的 分散，从而便于细菌吸收粒径小于自身的油滴。 此外，生物表面活性剂还促进 石油烃降解菌的生 长，使生物量增多，具有微生物效应。
非线性动力学在生态模型中的应用
非线性动力学在生态模型中的应用在生态学的研究领域中，非线性动力学逐渐成为了一个关键的分析工具。
它为我们理解生态系统的复杂性、动态变化以及稳定性提供了全新的视角和方法。
生态系统本身就是一个复杂的网络，其中包含了众多相互作用的生物和非生物因素。
这些因素之间的关系往往并非简单的线性关联，而是呈现出非线性的特征。
非线性动力学的引入，使得我们能够更真实地模拟和预测生态系统的行为。
例如，在种群动态的研究中，非线性动力学模型发挥着重要作用。
考虑一个简单的捕食者被捕食者模型，被捕食者的数量增长通常不是线性的，而是受到资源限制、内部竞争等因素的影响呈现出非线性的增长模式。
同样，捕食者的数量增长也不是单纯取决于被捕食者的数量，还与捕食者之间的竞争、繁殖策略等有关。
在这种非线性的关系中，会出现一些有趣的现象，如混沌现象。
混沌并不是意味着完全的无序，而是一种内在的、确定性的但却看似随机的行为。
在生态系统中，混沌现象可能导致种群数量的看似无规律波动，这给生态系统的管理和保护带来了挑战，但同时也为我们深入理解生态系统的复杂性提供了机会。
非线性动力学还帮助我们解释生态系统中的阈值效应。
一个生态系统可能在某些条件下保持相对稳定，但当某个关键因素超过一定的阈值时，系统可能会发生急剧的变化，甚至崩溃。
比如，当湖泊中的营养物质输入超过一定限度时，可能会引发藻类的大量繁殖，导致水生态系统的失衡。
此外，非线性动力学对于研究生态系统的稳定性和恢复力也具有重要意义。
通过分析系统的非线性特征，我们可以确定生态系统能够承受的干扰程度，以及在受到干扰后恢复到平衡状态的能力。
这对于保护珍稀物种和脆弱的生态系统至关重要。
在生态模型中应用非线性动力学，需要综合考虑多种因素。
首先，数据的收集和准确性至关重要。
只有基于可靠的、长期的生态观测数据，我们才能构建准确的非线性模型。
然而，在实际的生态研究中，获取全面和准确的数据往往是具有挑战性的。
其次，模型的选择和参数估计也是关键问题。
非线性系统动力学的研究进展
非线性系统动力学的研究进展随着计算机的发展和数学工具的完善，非线性系统动力学成为了一个新兴的领域。
它的应用范围涵盖自然科学和社会科学等多个学科领域。
本文将介绍非线性系统动力学的基本理论和近年来的研究进展，并探讨它的未来发展趋势。
非线性系统动力学的基本理论非线性系统动力学指的是系统中各个因素之间的相互作用呈非线性关系的动力学现象，它涉及到的学科领域广泛，如物理学、生物学、化学、地理学、经济学、心理学等。
在非线性系统动力学中，经典的线性系统理论不再适用，传统的科学方法无法揭示系统的行为规律，也无法预测系统的演化趋势。
因此，研究非线性系统动力学成为了当前科学领域的一个热点话题。
非线性系统动力学中的一个重要概念是混沌。
在混沌动力学中，系统虽然具有确定性，但由于微小扰动在系统中得到显著增强，使得系统表现出非常不可预测的行为。
非线性系统动力学的研究目标是找到系统中所有的动力学演化模式，并对它们进行分类和描述。
在这个过程中，人们可以使用数学模型来研究非线性系统的特征和演化规律。
近年来，非线性系统动力学的研究进展主要表现在以下方面：1. 建立了一系列数学模型来描述非线性系统的动力学行为。
例如，人们发现在非线性振动系统中可以产生混沌现象，将这一现象用数学模型进行描述，就出现了著名的“洛伦兹吸引子”。
2. 发现了非线性系统的多种动力学从简单到复杂的演化规律。
例如，人们研究了振子的周期倍增，从而发现了在一些情况下，振子的振动周期会增倍，最终导致系统进入混沌状态。
3. 探讨了非线性系统动力学中的可控性问题。
例如，研究非线性控制系统时，人们发现了许多新型控制策略，如广义变量结构控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。
4. 研究非线性系统的同步现象。
同步现象是指非线性系统中某些变量之间出现强同步的现象，又称为“同频振荡现象”，它可以将噪声和干扰压制到很小程度，并可以广泛应用于通信、数据传输、控制等领域。
未来的发展趋势尽管已经研究了多年，非线性系统动力学并没有失去其吸引力。
海洋生态系统的演化与动力学研究
海洋生态系统的演化与动力学研究海洋生态系统是地球上最大的生态系统之一，包含了广阔的海洋水域、海底地形以及大量的生物物种。
这个复杂而庞大的系统在长时间尺度上经历了许多演化过程，并受到了各种动力学因素的影响。
本文将探讨海洋生态系统的演化与动力学研究。
一、海洋生态系统的演化过程海洋生态系统的演化过程可以追溯到数十亿年前。
最早的海洋生物出现在距今大约35亿年前的古元古代，随着时间的推移，海洋生物逐渐从单细胞生物演化成了多细胞生物。
古生代时期，生物多样性开始显著增加，海洋生态系统内出现了各种鱼类、无脊椎动物和植物。
中生代和新生代时期，随着陆地的分裂和碰撞，海洋生态系统发生了巨大改变，许多新的物种诞生，海洋生物逐渐形成了今天的多样性。
二、影响海洋生态系统演化的动力学因素1. 温度和气候变化海洋生态系统的发展受到气候变化的直接影响。
全球变暖会导致海洋的温度上升，这将对海洋生物的繁殖、迁徙和生活环境产生深远的影响。
温度升高可能导致海洋生物的生长周期缩短，种群数量增加或减少等现象发生。
2. 海洋环流和水动力学海洋环流和水动力学对海洋生态系统的演化起着至关重要的作用。
海洋环流的变化会导致水域中的养分分布不均，影响海洋生物的生长和繁殖。
此外，水动力学过程也会导致海洋生态系统内的水体混合，从而影响物种的分布。
3. 内源性和外源性营养输入海洋生态系统中的营养输入是维持生态平衡的重要因素之一。
营养物质的来源可以是海底地形的溶解物质、大气降水中的微量元素，以及来自陆地输入的溶解有机质。
这些养分源的变化都将对海洋生态系统的演化产生影响。
4. 人类活动随着人类活动的不断增加，如过度捕捞、海洋污染和气候变化等，海洋生态系统正面临前所未有的压力。
这些人为因素对海洋生物的生存环境和种群数量造成了严重威胁，导致生物多样性的减少以及生态系统的不稳定。
三、海洋生态系统动力学研究方法为了深入了解海洋生态系统的演化和动力学过程，科学家们采用了多种研究方法。
系泊多体海上平台非线性动力特性研究
本文从网络动力学角度研究多体浮式海上平 台，通过龙格库塔法求解海上浮式平 台运动微分方程 ，得 到海洋平 台运
动 响 应 随 连 接 件 刚 度 变 化 情 况 。数 值 结 果 表 明 ，连 接 件 刚度 变 化 使 得 多 体 海 上 浮 式 平 台表 现 出丰 富 的非 线 性 动 力 特
Ｎｏ ｎ ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒ ｄ ｙｎ ａ ｍｉ ｃ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｍｏ ｏ ｒ ｉ ｎｇ ｍｏ ｄｕ ｌ ｅ ｓ — ｏ ｆ ｆ ｓ ｈｏ ｒ ｅ Ｐｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ
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非线性动力学在生物学中的应用
非线性动力学在生物学中的应用非线性动力学是一种研究非线性系统的科学分支，有着广泛的应用领域，其中包括生物学。
生物学是一个复杂多样的学科，其研究对象也存在着很大的非线性特性。
因此，非线性动力学在生物学中的应用研究备受关注。
一、什么是非线性系统首先，我们需要了解什么是非线性系统。
简单来说，非线性系统就是输出不是输入的简单比例关系的系统。
这种系统包括了很多基本的生物模型，例如心脏跳动的模型、神经元信号传输的模型等等。
这些模型都不是简单的线性函数，而更像是一堆非线性函数组成的复杂系统。
因此，我们需要采用非线性动力学的方法来对这些系统进行研究。
二、生物学中的非线性动力学应用现在，让我们来看看生物学中的非线性动力学应用。
首先，非线性动力学在生物学中的最基本应用是对生物系统的建模与仿真。
借助非线性动力学的方法，我们可以构建出真实生物系统的模型，并利用计算机来模拟这些模型的行为，从而研究系统的行为特征。
此外，非线性动力学还可以应用于研究生物信号处理。
例如，神经元是一种典型的非线性系统。
当神经元受到外界刺激时，其自身响应行为会受到多种因素的影响，比如神经元内的电位等。
利用非线性动力学的方法，我们可以对神经元的行为特征进行深入研究，这有助于我们更好地了解神经元与其他生物系统的相互作用。
此外，非线性动力学在生态学领域也有广泛的应用。
生态系统是一种高度自组织的非线性系统，其复杂性是由有机群体的相互作用而产生的。
采用非线性动力学的方法，我们可以对生态系统中各个生物之间的相互作用进行模拟，进而进行生态环境的预测和管理。
三、未来展望尽管非线性动力学在生物学中的应用已经取得了很多重要的成果，但这个领域仍然面临着很多挑战。
首先，复杂生物系统中的非线性特性往往是由多种因素共同作用而形成的，因此需要综合运用多种非线性动力学方法才能深入研究其特性。
其次，现有的生物数据往往是大量、复杂且具有高维度的，需要采用新的数据模型和算法来帮助我们从中发现模式和掌握规律。
海洋生态动力学模型在海洋生态保护中的应用
第29卷第1期海洋通报V ol. 29, No. 1 2010年02月MARINE SCIENCE BULLETIN Feb. 2010海洋生态动力学模型在海洋生态保护中的应用樊娟1，刘春光1，冯剑丰1，王君丽1，彭士涛1,2 （1南开大学环境科学与工程学院环境污染过程与基准教育部重点实验室，天津 300071；2. 交通部天津水运工程科学研究院，300456）摘要：介绍了海洋生态动力学模型的基本组成和分类。
从初级生产力模拟、生态系统过程模拟和生态影响评价模拟三方面阐述了生态动力学模型在海洋生态保护中的应用，最后总结了海洋生态动力学模型研究中亟待解决的问题。
关键词：海洋生态动力学模型；初级生产力模拟；生态系统过程模拟；生态影响评价模拟；海洋生态保护中图分类号：P735 文献标识码：A 文章编号： 1001-6932(2010)01-0078-07Application of marine ecological dynamic modelto marine ecological protectionFAN Juan1, LIU Chun-guang1, FENG Jian-feng1, WANG Jun-li1, PENG Shi-tao1,2（1．College of Environmental Science and Engineering, Nankai University Key Laboratory of Pollution Processes and Environmental Criteria, Ministry of Education, Tianjin 300071, China; 2. Tianjin Research Institute of Waterborne Transportation Engineering, Tianjin 300456, China）Abstract: Basic composition and classification of marine ecological dynamic model were demonstrated in this review.The model application on the marine ecological protection was elucidated in three sections: primary productionsimulation, ecosystem process simulation, and ecological impact assessment simulation. Emerging concern problemsin this field were discussed as well.Keywords: marine ecological dynamic model; primary production simulation; ecosystem process simulation;ecological impact assessment simulation; marine ecological protection海洋生态动力学模型自20世纪40年代产生以来，一直被认为是除了现场调查和模拟实验（包括实验室模拟和现场模拟）之外研究海洋生态系统的一种有效方法[1,2]。
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海洋技术第28卷1引言自从上世纪90年代以来，海洋生态方面的研究日趋活跃，海洋生态系统动力学模型的研究成为本领域内的一个重要方向。
本文通过参阅国内外大量相关学术资料，建立了新的海洋生态经济系统动力学模型，并运用非线性动力学理论分析了此模型。
2主要内容2.1模型介绍考虑营养盐、自养浮游植物和食植鱼类相互作用关系，并添加人为经济因素对该体系的影响，建立了三者的新模型。
参考NPZ 模型[1]，将浮游动物换为食植鱼类；在营养盐方程中，忽略浮游植物和食植鱼类的死亡以及食植鱼类取食浮游植物过程中非同化的浮游植物部分向营养盐的转化，加入外界污染对其的影响；在食植鱼类方程中加入捕捞项，建立模型如下：（1）式中：N为营养盐浓度；P 为浮游植物浓度；Z 为食植鱼类浓度；a 为浮游植物生长率；k N 为吸收营养盐的半饱和参数；e 为污染强度；R m 为食植鱼类的最大摄食率；λZ 为食植鱼类摄食半饱和系数；εP 为浮游植物死亡率；εZ 为食植鱼类死亡率；γ为食植鱼类的营养转化率；h 为人类对食植鱼类的捕捞率。
模型中浮游动物对浮游植物的摄食采用Ivlev 公式[2]：参数h 是本文着重讨论的分岔参数。
并且其它各参数的默认取值如表1所示：表1参数意义及其取值范围[3~4]2.2系统稳定性及分岔分析根据模型方程的基本特征，注意到食物链模型中各元素的物理意义及在实际发生过程中相互影响、耦合。
我们考虑运用Lyapunov 运动稳定性理论[5]来判断变量各状态的稳定性。
首先求所建模型方程的平衡点，令方程（1）的左端为零，即：（2）海洋生态系统非线性动力学研究王洪礼，董占琢（天津大学机械工程学院，天津300072）摘要：海洋生态经济系统非线性动力学模型的建立及分析，对我国海洋生态经济发展乃至社会经济的发展都具有重要意义。
建立了新的海洋生态经济系统动力学模型，研究了模型的稳定性和分岔现象，揭示了该系统的非线性动力学特性。
关键词：海洋生态经济系统；非线性；稳定性；分岔中图分类号：X82文献标识码：A文章编号：1003-2029（2009）01-0050-05第28卷第1期2009年3月海洋技术OCEAN TECHNOLOGY Vol.28，No.1Mar ，2009收稿日期：2008-09-22基金项目：国家自然科学基金资助项目（10772132）；博士点基金资助项目（20070056063）作者简介:王洪礼（1945-），女，河北沧县人，天津大学教授，博生导师。
符号意义默认取值a 浮游植物的生长率0.2k N 吸收营养盐的半饱和参数0.05Rm食植鱼类的最大摄食率0.6γ食植鱼类的营养转化率0.9λZ 食植鱼类摄食的半饱和系数0.035εP 藻类的死亡率0.005εZ食植鱼类死亡率0.005解方程（2）得模型方程的平衡点：（2）其中，为研究上述两个平衡点的稳定性，经坐标平移，得模型方程（1）线性部分的Jacobin矩阵J为：下面分别考虑两种定常状态的稳定性：（1）对于E1=（εP k NP ，eP，0），其物理意义对应于系统的一个初始状态，食植鱼类的浓度为零，此时的Jacobin矩阵为：由稳定性理论，定常状态的稳定性取决于所对应的Ja－cobin矩阵的特征值。
对应于E1=（εP k Na-εP ，eεP，0）,其三个特征值分别为：其中：显而易见，λ1和λ2是小于零的，因此平衡点E1的稳定条件为：对照表1，带入各参数数值，e取0.05，可推出当h>0.1722时E1是稳定的。
（2）对于平衡点E2=（N*,P*,Z*），也就是食物链中的三种主体都存在的情况，其Jacobin矩阵为：其中：求出E2的特征方程为：其中：为保证E2有实际意义，必须使推出（3）根据劳茨－霍尔维茨判据，E2稳定需要d1>0，d2>0，d3>0，且d1d2>d3。
在条件（3）下，由于表1中的参数的默认取值都大于零，可知A，B，D均大于零，因此d3>0成立。
而也成立若使时满足条件。
将各参数默认值代入模型及平衡点坐标，e取0.05，令f（h）=ln（0.9907-1.8519h）条件（3）变为：（4）即：0<h<0.1544第1期王洪礼等：海洋生态系统非线性动力学研究51海洋技术第28卷由因此在满足条件0<h <0.1544（5）时，d 1>0成立。
下面判断d 1d 2-d 3的情况：因为此式包含超越函数且极为复杂，对d 1d 2-d 3>0无法解出具体的表达式，因此下面借助于数值的方法对其稳定性和分岔情况进行探讨。
综上所述，平衡点E 2在满足条件（6）时是稳定的。
由分岔理论[6]可知，当至少有一个特征根为零或纯虚根时系统发生分岔，由于特征方程中常数项ABD >0成立，因此平衡点E 2不存在零或纯虚根的特征根，附近不发生分岔。
对于平衡点E 1，当h =0.1722时特征值λ3=0，因此当h =0.1722时系统发生分岔。
由于系统只有两个平衡点，且两个平衡点有不同的稳定域，当捕捞强度h 逐渐增大时，经过分叉点h =0.1722后，系统由E 1稳定E 2不稳定的状态向E 2稳定E 1不稳定的状态过渡，因此可以判断该系统的分岔类型为跨临界分岔。
2.3数值模拟为验证前面关于平衡点附近稳定性和分岔的理论分析结果，现对系统作数值模拟。
各参数采用表1中的默认值，e 取0.05，可以算出初始条件(N,P,Z )=(0.4,0.4,0.05)。
选取捕捞强度h 作为分岔参数对系统进行研究，分别让h 取不同的值进行分析：如下图所示：图1N ，P ，Z 的时间历程图和系统相图（h =0.001,e =0.05）52图2N ，P ，Z 的时间历程图和系统相图（h =0.01,e =0.05）图3N ，P ，Z 的时间历程图和系统相图（h =0.1,e =0.05）图4N ，P ，Z 的时间历程图和系统相图（h =0.5,e =0.05）第1期王洪礼等：海洋生态系统非线性动力学研究53海洋技术第28卷由图分析可得：当h取0.001，0.01，和0.1时，满足平衡点E2的稳定条件，由对应的相图和时间历程图可看出当h取上述三个值时系统是稳定的，证明本文对E2附近系统的稳定条件的判断是正确的。
当h取0.5时，满足E1的稳定性条件，而图4也证明了h=0.5时系统处于稳态，也验证了对于E1稳定性理论推导。
由数值模拟的情况来看，当h由0.001增大到0.5时，系统经历了两个平衡点附近稳态的转换，证明当h在0.1和0.5之间某个点取值时系统发生了跨临界分岔，上节得出的h=0.1722的分叉条件与数值模拟结果符合。
3结论本文建立了新的海洋生态经济系统动力学模型，对其进行了稳定性和分岔分析，并作了数值模拟。
现讨论模型的现实意义。
通过以捕捞强度为参数的数值模拟，我们可以看出，当捕捞强度在一定范围时，它对系统稳定性的扰动很小，系统处于稳态，系统内三种成分是共存的，证明适度的捕捞不会对生态系统造成危害，并且起到了对食物链高层生物数量的控制作用，有益于系统的可持续发展。
但当捕捞强度很大时，如当h=0.5时，由图4可以看出食植鱼类的数量为零，说明由于捕捞强度过大导致食植鱼类种群消失，严重损害了海洋生态经济系统的可持续发展。
本文的研究，为海洋渔业中确定适当的捕捞强度提供了理论依据，有利于海洋经济的可持续发展，具有一定的现实意义。
参考文献：[1]陈长胜.海洋生态系统动力学与模型[M].北京：高等教育出版社，2003，189—210.[2]王洪礼，冯剑丰.赤潮生态动力学与预测[M].天津：天津大学出版社，2006，87—90.[3]C Solidoro，C Dejak，D Franco et al.A model for macroalgae and phytoplankton growth in the Venice lagoon[J]．Environment International，1995，21(5)：619—626．[4]冯剑丰.渤海赤潮生态系统动力学与预测研究[D].天津：天津大学，2005.[5]叶宗泽，杨万禄.常微分方程组与运动稳定性理论[M].天津：天津大学出版社，1985，78—91.[6]王洪礼.分岔与混沌理论及应用[M].天津：天津大学出版社，2004，36—46.Research on the Dynamics Mechanism of System of Marine Eco-economyWANG Hong-li，DONG Zhan-zhuo(School of Mechanics Engineering,Tianjin University,Tianjin300072,China)Abstract：The construction and analysis of the nonlinear dynamics mechanism model of marine eco-economy is meaningful to the de-velopment of our country’s marine eco-economy,even to the development of our country’s society economy.A new model of system of marine eco-economic is built and the model’s stabilization is analyzed.With one parameter changing continually,a bifurcation is observed.Through analyzing the parameters,we can find the dynamic properties of the nonlinear dynamical model.Key words:system of marine eco-economy;nonlinear dynamics;stabilization;bifurcation54。