Chesapeake海湾是北美最大，也是一次性经济产量最大的海湾。但是近几十年海湾中沉水植被(SAV)的覆盖面积、鱼类和贝类等的产量都急剧下降，影响了海湾的生态和娱乐功能，美国环境署于2000年制订了Chesapeake Agreement 2000，目标是使Chesapeake海湾的沉水植被丰度、蓝蟹产量恢复到历史水平。本文用数学模型和数据挖掘技术研究海湾的生态恢复，试图用模型模拟出海湾生物对海岸带环境胁迫的响应，期望为Chesapeake海湾的生态恢复提供科学的理论指导，论文的主要研究成果如下：　　 (1)模拟出Chesapeake海湾23年间(1984-2007年，缺1988)不同地理分区、盐分分区沉水植被覆盖面积的变化情况，以衡量恢复目标制定的合理性；　　 (2)提出了基于马尔科夫链的沉水植被恢复状况预测模型，预测了在假定外界环境处于平稳状态时，沉水植被的变化趋势，与实际情况相比较，得出预测精度为63.8[％]，并且结合降水、流域土地利用等环境因素，探讨预测偏差的产生的原因，以此来说明环境因素仍然是沉水植被丰度变化的主要驱动力。　　 (3)用随机森林方法研究Chesapeake海湾蓝蟹丰度与诸多环境因素的关系，得出蓝蟹丰度主要与流域土地利用类型、海岸线湿地、潮水含盐浓度有关的结论，经计算得出各环境因素对蓝蟹丰度的影响程度。　　 本文将计算机技术和数学模型引入到生态学的研究中，它体现了科学技术发展的未来趋势，突显了学科交叉在科学技术发展过程中的重要地位。