巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究
2010—2021_年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析
２０１０ ２０２１年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析高芮，陈希子，钱圆，钱华㊀（安徽省巢湖管理局湖泊生态环境研究院，安徽合肥２３８０００）摘要㊀为了解巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及其影响因素，基于２０１０ ２０２１年巢湖水华暴发面积㊁频次㊁藻密度及叶绿体ａ含量，分析了巢湖近１０年蓝藻水华暴发的动态变化规律㊂结果表明，巢湖蓝藻在每年４ ９月增殖较快，巢湖蓝藻水华暴发面积在２０１０ ２０１８年呈上升趋势，２０１８年达４３４ｋｍ２，为巢湖蓝藻水华暴发的拐点，此后水华面积下降㊂２０１７ ２０２１年巢湖藻密度稳中有降，水华面积呈下降趋势，但水华暴发频次未见减少㊂基于近１０年巢湖营养盐浓度㊁气温㊁水位㊁降雨量㊁日照时数数据与蓝藻水华暴发面积的相关分析表明，氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因，气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位等气象水文因子为巢湖蓝藻水华暴发的驱动因素㊂关键词㊀巢湖；蓝藻水华；动态变化；驱动因素中图分类号㊀Ｘ５２４㊀㊀文献标识码㊀Ａ㊀㊀文章编号㊀０５１７－６６１１（２０２３）１８－００６９－０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０５１７－６６１１．２０２３．１８．０１６㊀㊀㊀㊀㊀开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：ＡｎａｌｙｓｉｓｔｏＤｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓａｎｄＤｒｉｖｉｎｇＦａｃｔｏｒｓｏｆＣｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａＢｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅｆｒｏｍ２０１２ｔｏ２０２１ＧＡＯＲｕｉ，ＣＨＥＮＸｉ⁃ｚｉ，ＱＩＡＮＹｕａｎｅｔａｌ㊀（ＬａｋｅＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｎｈｕｉＣｈａｏｈｕＭａｎａｇｅｍｅｎｔＢｕｒｅａｕ，Ｈｅｆｅｉ，Ａｎｈｕｉ２３８０００）Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀ＴｏｆｉｎｄｏｕｔｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ，ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓｏｆｃｙａｎｏｂａｃ⁃ｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅｉｎｔｈｅｐａｓｔ１０ｙｅａｒｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｗａｔｅｒｂｌｏｏｍａｒｅａ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙ，ａｎｄｃｈｌｏｒｏｐｌａｓｔｃｏｎｔｅｎｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０２１．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｅｆａｓｔｅｒｆｒｏｍＡｐｒｉｌｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒｅａｃｈｙｅａｒ，ａｎｄｔｈｅａｒｅａｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｓｈｏｗｅｄａｎｕｐｗａｒｄｔｒｅｎｄｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０１８，ｗｉｔｈａｔｏｔａｌａｒｅａｏｆ４３４ｋｍ２ｉｎ２０１８，ａｓａｔｕｒｎｉｎｇｐｏｉｎｔｏｆｔｈｅｏｕｔｂｒｅａｋｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ．Ｆｏｌｌｏｗｅｄ，ｔｈｅａｒｅａｏｆｔｈｅｂｌｏｏｍｓｈａｓｄｅｃｒｅａｓｅｄ．Ｆｒｏｍ２０１７ｔｏ２０２１，ｔｈｅｄｅｎｓｉｔｙｏｆａｌｇａｅｓｔｅａｄｉｌｙｄｅ⁃ｃｒｅａｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅａｒｅａｏｆａｌｇａｅｈａｓｓｈｏｗｎａｄｏｗｎｗａｒｄｔｒｅｎｄ，ｂｕｔｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｏｕｔｂｒｅａｋｓｈａｓｎｏｔｄｅｃｒｅａｓｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｅｔｗｅｅｎｎｕｔｒｉｅｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｗａｔｅｒｌｅｖｅｌ，ｒａｉｎｆａｌｌ，ｓｕｎｓｈｉｎｅｈｏｕｒｓｄａｔａｉｎｔｈｅｐａｓｔ１０ｙｅａｒｓａｎｄｔｈｅｏｕｔ⁃ｂｒｅａｋａｒｅａｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｎｅｄｔｈａｔｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｎｕｔｒｉｅｎｔｓａｒｅｔｈｅｍａｉｎｃａｕｓｅｓｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ，ａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｒａｉｎｆａｌｌ，ｓｕｎｓｈｉｎｅｈｏｕｒｓ，ａｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌａｒｅｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｔｈｅｏｕｔｂｒｅａｋｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ＣｈａｏｈｕＬａｋｅ；Ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓ；Ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓ；Ｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ基金项目㊀国家自然科学基金面上项目（５２０７００６３）㊂作者简介㊀高芮（１９８４ ），男，安徽庐江人，高级工程师，硕士，从事流域水环境治理和湖泊蓝藻水华防控研究㊂收稿日期㊀２０２３－０５－３０㊀㊀蓝藻是淡水湖泊中较常见的浮游植物种类，在适宜的气象条件和营养盐浓度下，就会暴发性地生长，形成蓝藻水华［１］㊂蓝藻水华导致水质恶化，继而破坏湖泊生态系统结构，引起水生态系统功能退化，造成严重的生态环境风险或直接的环境污染［２－３］㊂因此，掌握巢湖蓝藻水华的动态变化特征，对控制水华及建立预警机制㊁评价蓝藻生态环境风险㊁研究蓝藻水华暴发的原因非常重要㊂巢湖蓝藻水华历史悠久，可以追溯到１９世纪末㊂据生长在巢湖周边群众反映，当地人沿巢湖一带每年捞取数百万担蓝藻作为农田肥料，称之为 巢湖之宝，禾苗之父 ［４］㊂随着湖泊营养盐的累积，巢湖蓝藻水华自２０世纪８０年代逐渐加剧，至２０世纪９０年代初期，进入到蓝藻水华历史上的高峰期；自２００５年，大规模水华发生的频度由原先集中在６月，发展至目前１ １１月均有发生；从暴发范围上，从原先主要集中于西半湖，发展至目前扩延到东半湖龟山一带的全湖性水华暴发［５］㊂蓝藻水华的发生使得巢湖的生态服务功能和价值减弱，制约了区域社会经济可持续发展，因此有必要开展巢湖蓝藻水华近年来的动态变化特征研究㊂蓝藻水华暴发是湖泊受物理㊁化学㊁生物等因素综合影响的结果㊂一方面为内在因素，如较高的湖泊富营养化状态是蓝藻水华发生的根本原因，包括藻类生长需要的营养物质㊁藻类自身的生理结构［６］㊂另外一方面为外在因素，如在营养盐充足的情况下，环境因素对蓝藻水华的暴发和扩散起到重要作用［６－８］，如风速㊁温度㊁降水等气象条件对蓝藻水华暴发有不容忽视的影响［９－１０］㊂因此，有必要开展巢湖蓝藻水华暴发的驱动力因素研究，可结合风力㊁降雨㊁温度等环境条件，来提前预测巢湖蓝藻水华暴发现象，便于采取相关对策㊂该研究对２０１０ ２０２２年巢湖蓝藻水华的时空变化特征进行分析，并进一步探究巢湖蓝藻水华暴发与气象因素间的响应关系，为巢湖蓝藻水华的预测预警及控制提供参考㊂１㊀材料与方法１．１㊀数据来源㊀为保证长序列数据分析的科学性和代表性，蓝藻水华监测数据采用２０１０ ２０２１年安徽省巢湖管理局环境保护监测站对巢湖湖区的蓝藻应急监测数据，如藻密度均值㊁叶绿素ａ浓度均值㊁ｐＨ㊁ＤＯ㊁ＣＯＤＭｎ㊁氨氮㊁总磷㊁总氮；采用生态环境部卫星环境应用中心‘巢湖水华遥感监测日报“数据来统计２０１０ ２０２１年巢湖蓝藻水华暴发频次㊁累积面积；累积气温㊁日降雨量及日照时数等气象数据采用巢湖湖区航标气象站自动监测数据；水文数据水位采用巢湖中庙水文站自动监测数据㊂所有自动监测数据经人工清洗后使用㊂１．２㊀分析方法㊀采用Ｏｒｉｇｉｎ２０２３软件对试验数据处理分析及作图；使用ＳＰＳＳ软件进行藻类指标与营养盐指标的Ｐｅｒｓｏｎ相关性分析；使用Ｅｘｃｅｌ进行Ｃｈｌａ与ＴＮ的相关性作图㊂安徽农业科学，Ｊ．ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃ．Ｓｃｉ．２０２３，５１（１８）：６９－７３㊀㊀㊀２㊀结果与分析２．１㊀２０１０ ２０２１年藻类密度㊁叶绿色ａ浓度的年际㊁月度变化特征㊀图１（ａ）显示，２０１０ ２０２１年巢湖藻密度均值在２７７ １０４９万个／Ｌ，最大值出现在２０１５年，最小值出现在２０２１年㊂从总体趋势来看，巢湖蓝藻水华程度呈现先上升后下降趋势，峰值出现在２０１５年；２０１７ ２０２１年巢湖藻密度稳中有降，水华程度有所好转㊂图１（ｂ）统计２０１０ ２０２１年巢湖蓝藻应急监测期间各月的藻密度及叶绿素ａ均值可以发现，藻密度和叶绿素均呈先上升后下降的变化过程，其中叶绿素在６月份相对较高，藻密度在８月份相对较高㊂根据蓝藻生长阶段理论，４月㊁５月是蓝藻开始复苏生长的季节，４ ８月藻类生物量不断累积，至８月份藻类生物量达到极值，９月开始藻类进入消亡期，藻类生物量逐渐降低［５，１１］，可知该研究结果是符合蓝藻生长阶段理论的㊂图１㊀２０１０ ２０２１年巢湖蓝藻水华藻密度年际变化（ａ）与藻类密度㊁叶绿素ａ年际月均变化（ｂ）Ｆｉｇ．１㊀Ｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙｉｎｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍ（ａ）ａｎｄｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｃｈａｎｇｅｓｉｎａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙａｎｄｃｈｌｏｒｏ⁃ｐｈｙｌｌａ（ｂ）ｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０２１２．２㊀２０１０ ２０２１年巢湖水华暴发频次㊁累积面积变化特征㊀由生态环境部卫星环境应用中心的水华遥感监测数据可知，巢湖蓝藻水华出现的次数与累积面积呈较大幅度波动，其中２０１１㊁２０２１年出现的次数较少，２０１１㊁２０１３年累积面积较小［１２］㊂图２㊀２０１０ ２０２１年巢湖蓝藻水华年际累积暴发面积㊁次数（ａ）与最大㊁平均暴发面积线性拟合（ｂ）Ｆｉｇ．２㊀Ｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎａｒｅａａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｏｕｔｂｒｅａｋｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓ（ａ）ａｎｄｌｉｎｅａｒｆｉｔｔｉｎｇｏｆｍａｘｉｍｕｍａｎｄａｖ⁃ｅｒａｇｅｏｕｔｂｒｅａｋａｒｅａｓ（ｂ）ｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０２１㊀㊀自２０１０年以来，巢湖蓝藻水华发生的最大面积呈逐渐增加趋势㊂２０１８年发生近１０年来最大面积水华，水华发生面积达到４３４ｋｍ２，其次是２０１５年，最大水华发生面积为３２２ｋｍ２（图２）㊂从２０１０ ２０２１年的蓝藻水华规模统计结果来看，２０１８年是蓝藻水华最严重的年份，蓝藻水华暴发次数㊁最大暴发面积㊁累积暴发面积㊁平均暴发面积均出现在该年；２０１１年是蓝藻水华情况较好的年份，其中水华暴发次数㊁累积暴发面积均最小，最大暴发面积和平均暴发面积相对较小㊂总体来看，巢湖水华发生规模呈上升趋势，分阶段来看，２０１８年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点，近年来总体规模呈下降趋势，但暴发频次未见减少［１３］㊂２．３㊀巢湖蓝藻水华驱动因素分析２．３．１㊀营养盐㊂从２０１０ ２０２１年叶绿素ａ与各营养盐指标的多年月均变化情况分析可知（图３），氨氮和总氮从５月份开始呈下降趋势，１０月份开始呈上升趋势，与叶绿素变化趋势相反，藻类的生长需要吸收水体中的营养盐物质，形成一种生物富集效应［１１］，因而除了随气温升高，水体生物脱氮和水体反硝化脱氮能力增强外，藻类的生长同样会影响水体中营养盐的含量，藻类生长导致水体中含氮营养盐浓度降低［１２］㊂与水体中总氮及氨氮含量变化趋势不同，高锰酸盐指数和总磷从５月份开始呈上升趋势，１０月份开始呈下降趋势，与叶绿素变化趋势相同［１４］㊂巢湖为浅水湖泊，水体随风浪影响扰动大，理化条件的改变会很容易传导至巢湖底质上０７㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年图３㊀巢湖营养盐月均变化Ｆｉｇ．３㊀ＭｏｎｔｈｌｙａｖｅｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｎｕｔｒｉｅｎｔｓｓａｌｔｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ覆水［１３］㊂由于上覆水ｐＨ升高以及水体中总磷的生物富集，使得水体对底泥中的磷存在一种 泵吸作用 ，即底泥中磷的释放，导致水体总磷浓度上升［１５］㊂㊀㊀表１ ３分别采用２００８年至２０２１年６月巢湖东西半湖及全湖的区域均值㊁各点位单次监测值㊁水温２５ħ以上的单次监测值，用Ｐｅｒｓｏｎ相关性分析方法，来判别藻类生长与各环境因子之间的相互关系㊂分析表明，水体中ｐＨ㊁ＤＯ与叶绿素ａ和藻密度呈显著正相关，说明藻类生长过程中藻类光合作用有利于水体中溶解氧的恢复，ｐＨ也随之上升［１４］㊂叶绿素ａ与水体中ＣＯＤＭｎ㊁藻密度呈显著相关性，说明水体中ＣＯＤＭｎ主要来源于藻类生长产生的有机质㊂表１㊀巢湖藻类指标与营养盐指标区域均值矩阵Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｂｅｔｗｅｅｎａｌｇａｅｉｎｄｅｘｅｓａｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｉｎｄｅｘｅｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ指标ＩｎｄｅｘｐＨＤＯＣＯＤＭｎ氨氮ＮＨ３⁃Ｎ总磷ＴＰ总氮ＴＮ叶绿素ａＣｈｌａＤＯ０．６７４∗ＣＯＤＭｎ０．２９１∗０．２９９∗氨氮ＮＨ３⁃Ｎ－０．２９４∗－０．２３７∗０．１０３∗总磷ＴＰ０．０９１∗０．０４１０．３３３∗０．４３８∗总氮ＴＮ－０．１７０∗－０．０８０∗０．１６８∗０．６３６∗０．４７１∗叶绿素ａＣｈｌａ０．１０５∗０．１５５∗０．２７６∗０．２６３∗０．２９７∗０．２５１∗藻类密度Ａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙ０．３２０∗０．３４５∗０．３７２∗０．０１６０．２０３∗０．１０１∗０．５１５∗㊀注：∗表示在０．０５水平相关性显著；ｎ＝９１０㊂㊀Ｎｏｔｅ：∗ｉｎｄｉｃａｔｅｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｔｔｈｅ０．０５ｌｅｖｅｌ；ｎ＝９１０．表２㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵Ｔａｂｌｅ２㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｏｆｓｉｎｇｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｌｇａｅａｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｉｎｄｉｃｅｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ指标ＩｎｄｅｘｐＨＤＯＣＯＤＭｎ氨氮ＮＨ３⁃Ｎ总磷ＴＰ总氮ＴＮ叶绿素ａＣｈｌａＤＯ０．６００∗ＣＯＤＭｎ０．２３６∗０．２１２∗氨氮ＮＨ３⁃Ｎ－０．２２０∗－０．１７２∗０．１９１∗总磷ＴＰ０．０９０∗－０．００８０．４２６∗０．４３０∗总氮ＴＮ－０．１８１∗－０．０８１∗０．２２２∗０．７００∗０．４１０∗叶绿素ａＣｈｌａ０．１４４∗０．１３６∗０．３４０∗０．１４２∗０．２７２∗０．１５５∗藻类密度Ａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙ０．２９７∗０．３２１∗０．３４３∗０．０１７０．１８８∗０．０６３∗０．５６５∗㊀注：∗表示在０．０５水平相关性显著；ｎ＝７０５５㊂㊀Ｎｏｔｅ：∗ｉｎｄｉｃａｔｅｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｔｔｈｅ０．０５ｌｅｖｅｌ；ｎ＝７０５５．表３㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵（水温＞２５ħ）Ｔａｂｌｅ３㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｏｆｓｉｎｇｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｌｇａｅｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｉｎｄｉｃｅｓｉｎＣｈａｏｈｕＬａｋｅ（ｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ＞２５ħ）指标ＩｎｄｅｘｐＨＤＯＣＯＤＭｎ氨氮ＮＨ３⁃Ｎ总磷ＴＰ总氮ＴＮ叶绿素ａＣｈｌａＤＯ０．６６０∗ＣＯＤＭｎ０．２４７∗０．２８０∗氨氮ＮＨ３⁃Ｎ－０．１７７∗－０．１３５∗０．１８７∗总磷ＴＰ０．１０２∗０．０７０∗０．４１３∗０．４５２∗总氮ＴＮ－０．１１１∗－０．０３４∗０．２５３∗０．６２０∗０．４７７∗叶绿素ａＣｈｌａ０．１４３∗０．１７４∗０．３５０∗０．１７０∗０．２７２∗０．１９８∗藻类密度Ａｌｇａｌｄｅｎｓｉｔｙ０．２８９∗０．３５４∗０．３３７∗０．０２６０．１７９∗０．１０４∗０．５６７∗㊀注：∗表示在０．０５水平相关性显著；ｎ＝４２９４㊂㊀Ｎｏｔｅ：∗ｉｎｄｉｃａｔｅｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｔｔｈｅ０．０５ｌｅｖｅｌ；ｎ＝４２９４．㊀㊀进一步筛选数据，选取水温＞２５ħ㊁藻密度＞２００万个／Ｌ时各指标监测值，取对数分析，结果见图４㊂ｌｎ（Ｃｈｌａ）与ｌｎ（ＴＮ）㊁ｌｎ（ＴＰ）的正相关性表明了氮㊁磷营养盐是诱发藻类增殖的主要原因㊂２．３．２㊀气象因素㊂对巢湖气象数据进行分析，发现２０１０ ２０２１年水华发生时对应的气温往往高于１３ħ㊂将气温超过１３ħ日均气温累加，作为适于巢湖蓝藻水华发生的活动积温，可以看出巢湖年累积气温和高于１３ħ气温的年出现天１７５１卷１８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀２０１０—２０２１年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析数均呈显著增长趋势（图５），这与前文分析的蓝藻水华规模总体趋势一致，表明巢湖蓝藻水华发生面积增大可能受全球气候变暖的影响［１６］㊂图４㊀ｌｎ（Ｃｈｌａ）与ｌｎ（ＴＮ）㊁ｌｎ（ＴＰ）的相关性Ｆｉｇ．４㊀Ｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｌｎ（Ｃｈｌａ），ｌｎ（ＴＮ）ａｎｄｌｎ（ＴＰ）图５㊀２０１０ ２０２１年巢湖站高于１３ħ的累积气温及高于１３ħ出现天数Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｂｏｖｅ１３ħａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄａｙｓａｂｏｖｅ１３ħｉｎＣｈａｏｈｕＳｔａｔｉｏｎｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０２１㊀㊀将２０１０年以来巢湖每年最大面积水华发生时间的前半个月的日降雨量及日照时数进行分析发现，最大面积水华发生前半个月基本均有集中降雨或暴雨事件（图６），推测可能是集中降雨造成的污染物集中入湖导致藻类的大量繁殖从而形成水华；另外还存在大面积水华发生前半个月无集中降雨或暴雨情况，但由图６可知，该种情况下水华发生前半个月基本都对应长时间的日照，适宜的光照条件加上适宜的温度也非常有利于蓝藻水华的形成［１７］㊂图６㊀２０１０ ２０２１年巢湖最大面积水华发生前半个月对应的日降雨量及日照时数变化Ｆｉｇ．６㊀ＣｈａｎｇｅｏｆｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌａｎｄｓｕｎｓｈｉｎｅｄｕｒａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｉｒｓｔｈａｌｆｍｏｎｔｈｏｆｔｈｅｌａｒｇｅｓｔａｒｅａｏｆｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｂｌｏｏｍｓｉｎＣｈａ⁃ｏｈｕＬａｋｅｆｒｏｍ２０１０ｔｏ２０２１２．３．３㊀水文㊂除气象㊁水质因素外，影响蓝藻水华发生强度及空间分布的还包括水位过程㊁湖泊换水周期等［１８］㊂２０１０ ２０２１年，巢湖最高水位为１３．４３ｍ，发生在２０２０年７月２２日，最低水位为８．１３ｍ，发生在２０１７年２月２１日，二者相差５．３０ｍ，水位变幅较大（图７）㊂对比历年蓝藻水华面积可以发现，每年水位峰值过后，都会出现较为密集的蓝藻水华现象㊂这主要是因为水位峰值一般出现在汛期，持续降雨导致大量外源污染物汇入，加之持续高温，在静风条件下蓝藻水华极易暴发［１９］㊂２７㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年图７㊀巢湖水位变化情况Ｆｉｇ．７㊀ＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｌｅｖｅｌｉｎｔｈｅｕｐｐｅｒｒｅａｃｈｅｓｏｆＣｈａｏｈｕＳｌｕｉｃｅ３㊀结论与展望（１）２０１０ ２０１８年，巢湖蓝藻水华发生规模总体呈上升趋势㊂但是，２０１８年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点，２０１８年巢湖水华发生面积达到４３４ｋｍ２，此后水华面积下降㊂２０１７ ２０２１年巢湖藻密度稳中有降，水华面积呈下降趋势，但水华暴发频次未见减少㊂巢湖蓝藻在每年４ ９月增殖较快㊂（２）Ｐｅｒｓｏｎ分析表明叶绿素ａ㊁藻密度与巢湖高锰酸盐指数㊁总磷㊁氨氮㊁总氮浓度显著相关㊂在水温＞２５ħ㊁藻密度＞２００万个／Ｌ条件下，２０１０ ２０２１年Ｃｈｌａ浓度对数值与ＴＮ㊁ＴＰ浓度对数值呈正相关性，表明氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因㊂（３）２０１０ ２０２１年巢湖水华发生时，大气气温在１３ħ以上㊂巢湖年累积气温㊁气温高于１３ħ的年天数㊁水华发生前半个月的降雨量㊁年日照时数㊁水位变化趋势与巢湖蓝藻水华面积动态变化趋势一致，表明气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位均与巢湖蓝藻水华暴发有关㊂结合巢湖水体营养盐浓度，温度㊁降雨㊁水位等条件，可提前对巢湖局部水体区域的水华暴发趋势进行预测，便于巢湖环境管理部门采取相关对策与应急措施，减轻水华危害，这对巢湖水污染防治及周边生态平衡保护具有积极作用㊂参考文献［１］徐颢溪．巢湖蓝藻水华现象诱因及其治理措施［Ｊ］．滁州学院学报，２０２０，２２（２）：６－９．［２］胡旻琪，张玉超，马荣华，等．巢湖２０１６年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析［Ｊ］．环境科学，２０１８，３９（１１）：４９２５－４９３７．［３］苟婷，马千里，王振兴，等．龟石水库夏季富营养化状况与蓝藻水华暴发特征［Ｊ］．环境科学，２０１７，３８（１０）：４１４１－４１５０．［４］土壤农化教研组，陆艾五．巢湖湖靛的调查研究初报［Ｊ］．安徽农学院学报，１９５９（２）：９１－９９．［５］孔繁翔，高光．大型浅水富营养化湖泊中蓝藻水华形成机理的思考［Ｊ］．生态学报，２００５，２５（３）：５８９－５９５．［６］蒋晨韵，唐晓先，王璨，等．气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响［Ｊ］．江苏农业科学，２０１９，４７（１０）：２８１－２８６．［７］吴珺，李浩，曹德菊，等．巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因［Ｊ］．农业环境科学学报，２０１３，３２（１０）：２０３５－２０４１．［８］于洋，彭福利，孙聪，等．典型湖泊水华特征及相关影响因素分析［Ｊ］．中国环境监测，２０１７，３３（２）：８８－９４．［９］李加龙，罗纯良，吕恒，等．２００２ ２０１８年滇池外海蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因子［Ｊ］．生态学报，２０２３，４３（２）：８７８－８９１．．［１０］范裕祥，金社军，周培，等．巢湖蓝藻水华分布特征和气象条件分析［Ｊ］．安徽农业科学，２０１５，４３（４）：１９１－１９３，１９８．［１１］ＰＥＴＴＥＲＳＳＯＮＫ，ＨＥＲＬＩＴＺＥ，ＩＳＴＶÁＮＯＶＩＣＳＶ．ＴｈｅｒｏｌｅｏｆＧｌｏｅｏｔｒｉｃｈｉａｅｃｈｉｎｕｌａｔａｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｆｅｒｏｆｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｆｒｏｍｓｅｄｉｍｅｎｔｓｔｏｗａｔｅｒｉｎＬａｋｅＥｒｋｅｎ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏｂｉｏｌｏｇｉａ，１９９３，２５３（１）：１２３－１２９．［１２］黄钰铃，陈明曦，刘德富，等．不同氮磷营养及光温条件对蓝藻水华生消的影响［Ｊ］．西北农林科技大学学报（自然科学版），２００８，３６（９）：９３－１００．［１３］朱广伟，秦伯强，高光．风浪扰动引起大型浅水湖泊内源磷暴发性释放的直接证据［Ｊ］．科学通报，２００５，５０（１）：６６－７１．［１４］许海，刘兆普，袁兰，等．ｐＨ对几种淡水藻类生长的影响［Ｊ］．环境科学与技术，２００９，３２（１）：２７－３０．［１５］张曼，殷鹏，支鸣强，等．太湖藻型及草型湖区底泥内源污染及释放机制研究［Ｊ］．环境科学学报，２０２３，４３（６）：２４７－２５７，．［１６］杨东方，陈生涛，胡均，等．光照㊁水温和营养盐对浮游植物生长重要影响大小的顺序［Ｊ］．海洋环境科学，２００７，２６（３）：２０１－２０７．［１７］ＨＵＬＬ，ＳＨＡＮＫ，ＨＵＡＮＧＬＣ，ｅｔａｌ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌａｓｓｅｍｂｌａｇｅｓｉｎａｍｅｓｏｔｒｏｐｈｉｃｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｐｌａｔｅａｕｌａｋｅ：Ａｆｏｃｕｓｏｎｂｌｏｏｍｔｏｘｉｃｉｔｙ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０２１，７７７：１－１３．［１８］高芮，唐晓先，蒋晨韵．引江济巢对巢湖水质及蓝藻水华的影响分析［Ｊ］．水资源开发与管理，２０１８，１６（６）：５４－５７．［１９］ＪＯＮＥＳＩＤ，ＥＬＬＩＯＴＴＪＡ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｈａｎｇｉｎｇｒｅｔｅｎｔｉｏｎｔｉｍｅｏｎａｂｕｎｄａｎｃｅａｎｄｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎｓｐｅｃｉｅｓｉｎａｓｍａｌｌｌａｋｅ［Ｊ］．Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒｂｉｏｌｏｇｙ，２００７，５２（６）：９８８－９９７．３７５１卷１８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀２０１０—２０２１年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析。
气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响
气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响作者：蒋晨韵唐晓先王璨袁俣李小龙钱新来源：《江苏农业科学》2019年第10期摘要：近年来，巢湖蓝藻水华频频暴发，位于巢湖东部的水源地亦出现严重的蓝藻水华，影响渔业以及周边人们生产生活用水安全等。
巢湖是典型的富营养化浅水湖泊，营养盐浓度水平适宜蓝藻生长繁殖。
在当前水质条件下，研究气象因子及其变化对蓝藻水华生消和迁移的影响具有重要意义。
以巢湖2016年9月的实测数据为基础，构建三维水动力-水质模型，设置不同的气温、辐射、风速、风向的组合情景，对蓝藻水华进行模拟，并重点关注巢湖水源地。
结果显示，入秋后，巢湖气温仍有利于蓝藻的生长。
这种温暖晴好天气下，如持续小风且风向不利（西南风），中部出现的蓝藻水华，能够在3 d左右到达巢湖水源地。
因此，在营养盐充足且温度较为适宜的季节，风速和风向是巢湖蓝藻水华预警的重要因子。
关键词：巢湖;水质模型;蓝藻水华;气象因子;情景模拟;预测预警中图分类号： X524; 文献标志码： A; 文章编号：1002-1302（2019）10-0281-0520世纪70年代以来，巢湖多次出现蓝藻水华，巢湖富营养化问题逐渐受到重视。
近年来，有关巢湖蓝藻水华的研究不断深入，蓝藻控制有了更多的理论基础与实践经验[1-2]。
尽管如此，巢湖蓝藻水华问题仍未得到改善。
2007年，巢湖经历了2000年以后较为严重的蓝藻水华[3]。
2008年以后富营养化仍维持较高水平。
从2000—2015年卫星观测研究结果看[4-5]，巢湖蓝藻水华呈初次暴发时间提前、覆盖面积变大、暴发频率增加以及持续时间增长的趋势。
蓝藻水华的暴发对水体中生物、水质造成不良影响，同时，危及巢湖水源地饮水安全和人体健康。
蓝藻水华的形成受到物理、化学、生物等因素影响[6]，一方面是内生性因素，包括藻类生长需要的营养物质、藻类自身的生理结构，另一方面是适合蓝藻增殖、形成水华的外生性环境条件[7-9]。
巢湖夏秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析
摘要摘要巢湖是重要的淡水资源和具有重要功能的生态系统，但富营养化问题严重，水体中充足的营养盐会造成浮游藻类的大量繁殖，严重时能引起―水华‖的发生。
叶绿素a是浮游植物现存量的重要指标,是研究水体富营养化的主要手段和指标。
因此, 叶绿素a 常作为湖泊富营养化调查的一个主要参数。
本研究在巢湖确定了23 个采样点，分别在2007年的6、7、8、9、10月份进行采样调查。
主要测定了水温、pH、溶解氧等物理指标；总氮、总磷、活性磷等化学指标；对浮游植物的种类组成、叶绿素浓度进行了测定和分析，并结合环境因子，探讨了巢湖蓝藻表面水华形成的环境条件。
结果表明：1、TN和TP变化范围分别在0.4～3.44mg/L、0.016～0.662mg/L之间，东西湖区水质状况明显不同，西部湖区比东部湖区水质更为严重。
巢湖的西部湖区水体中溶解性磷已经达到0.011－0.41mg/L，推测在西半湖氮、磷可能已经不再是藻类生长的主要限制因子。
2、研究期间，总藻类叶绿素最大值(30.27μg/L)出现在6月，最小值(16.29 μg/L)出现在10月。
绿藻和硅藻的生物量最大值出现在7月，与之相反蓝藻的最小值出现在7月份。
蓝藻为最重要的藻类类群(平均值占总藻类生物量的63.36%)，在夏季和秋季占优势；其次为隐藻(平均值占16%)；绿藻(年平均值占15.2%)在仲夏7月较为丰富。
相关性分析结果表明，两湖区的藻类生长均与磷元素和pH显著相关。
叶绿素a含量与TN浓度的关系存在空间差异。
西半湖叶绿素含量与总氮显著正相关，与电导率、DO呈正相关，与温度无关。
东半湖叶绿素含量与DO和pH显著正相关，与水温、总氮呈正相关；全湖叶绿素含量与温度、DO、电导率、总磷、总氮等显著相关。
各种生态因子对叶绿素a含量有着直接和间接的影响，不同湖区各影响因子所起的作用不同。
巢湖水体中的叶绿素a和众多环境因子表现出多元相关性，表明水体中浮游植物的生长繁殖是众多水质因子综合作用的结果。
巢湖市水源保护湖区蓝藻聚集规律及清除控制效果研究
独创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究作 出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律 结果由本人承担。
巢湖夏季蓝藻易爆发的原因
巢湖夏季蓝藻易爆发的原因2003年、2004年巢湖连续两年出现大面积蓝藻暴发现象。
2003年，巢湖局部水域蓝藻厚度最厚达1米以上，下面是精心为你整理的巢湖夏季蓝藻易爆发的原因，一起来看看。
巢湖夏季蓝藻易爆发的原因1、藻类生长与总磷、总氮等营养盐相对浓度有关。
大量湖库污染源调查资料显示，面源是营养盐的重要来源之一，巢湖周围有大量农田径流和河道径流汇入，由于面源分布广，污染控制难度很大;再加上巢湖湖体底泥淤积比较严重，底泥中含有大量的营养盐，成为巢湖蓝藻形成优势的主要原因之一。
巢湖中蓝藻优势种铜绿微囊藻生长的最适氮磷比值为11.18，据历年来的监测资料分析，巢湖水体中总氮与总磷营养盐比值在10-15之间，对于蓝藻的生长繁殖极为有利。
2、藻类大量繁殖及其持续的时段与气温变化密切相关。
铜绿微囊藻生长的温度范围在10-40摄氏度，最适温度为28.8-30.5度。
巢湖水体年均温为20度左右，夏季水温平均值可达29.5度，气温10度以上的月份在9个月以上，全年生长期日照时数高达1487.6小时。
巢湖的光强、光质或连续光照时间均能满足藻类光合作用的生理辐射要求。
3、藻类分布与风力、风向密切相关。
由于巢湖地区夏季东南风居多，漂浮在水面上的藻类受风的影响向下风向水域(特别是湖湾)聚集，所以，巢湖西半湖水域容易看到较多的藻类。
巢湖夏季蓝藻爆发怎么办该市市委、市政府以太湖水质污染为鉴，未雨绸缪，高度重视湖水水质变化情况，并采取多项得力措施，严格监控巢湖蓝藻的发生发展情况。
6月4日，该市各相关部门的负责人对巢湖城市饮用水取水、运作和湖中蓝藻状况进行现场调查。
该市决定，对巢湖水质实施24小时的全天候监控，严格掌握水质变化情况，对沿湖的所有工业企业排污和城市生活污水处理加强管理，做好减排工作，加大污染源治理力度;质检部门将每月一次水质检查改为每旬一次，发现重大异常、异动情况及时报告;各相关部门迅速制定应急预案，提前做好充分准备。
巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因
摘要：为了探讨巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布规律及其成因，对2008—2009年巢湖东半湖蓝藻密度、叶绿素含量及相关水质指标进行研究。
采用逐步剔除法和逐步回归法进行分析，获得巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布图。
结果表明，巢湖东半湖蓝藻暴发存在明显的时空分布差异，藻华形成（叶绿素a 含量、蓝藻密度）与透明度、高锰酸钾指数、氨氮以及总氮显著相关，结合多元回归分析可知，影响水华暴发的环境因子有水温、pH 、透明度和总氮。
关键词：蓝藻暴发；时空分布；相关性分析；多元回归；巢湖中图分类号：X171.5文献标志码：A 文章编号：1672-2043（2013）10-2035-07doi:10.11654/jaes.2013.10.019巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因吴珺1，李浩1，曹德菊1*，黄祥明2，赵富贵2，王光宇3，闫晓明3（1.安徽农业大学资源与环境学院，合肥230036；2.安徽省巢湖市环保局环境监测站，合肥238006；3.安徽省农业科学院，合肥230031）Tempo-spatial Dynamics and Cause of Cyanobacterial Blooms in East-half Part of Lake ChaohuWU Jun 1,LI Hao 1,CAO De-ju 1*,HUANG Xiang-ming 2,ZHAO Fu-gui 2,WANG Guang-yu 3,YAN Xiao-ming 3（1.School of Resources and Environment ，Anhui Agricultural University ，Hefei 230036,China;2.Chaohu Environmental Protection Bureau of Environmental Monitoring Station,Hefei 238006,China;3.Anhui Academy of Agricultural Sciences,Hefei 230031,China ）Abstract ：To explore the tempo-spatial dynamics and cause of the cyanobacterial blooms in the east-half part of Lake Chaohu,the density of cyanobacterial,chlorophyll a,water temperature ，total nitrogen,total phosphorus and pH were measured during 2008—2009.Cyanobac －terial blooms generally appeared between June and August,and near the center （Zhongmiao ）of the Lake.Cyanobacterial blooming （chloro －phyll a content and algal density ）was significantly correlated with transparency index,permanganate index,ammonia nitrogen and total ni －trogen in water.Nitrogen in water was a critical factor leading to tocyanobacterial blooming.Suitable temperature facilitated this phe －nomenon.Keywords ：cyanobacterial bloom;spatial and temporal dynamic;correlation analysis;multiple regressions;Lake Chaohu收稿日期：2013－02－27基金项目：国家科技支撑计划项目（2012BAD14B13）；安徽省农业科学院科技创新团队项目（13C0203）作者简介：吴珺（1987—），女，江苏昆山人，在读硕士，主要研究方向为环境评价与规划。
巢湖蓝藻水华与气象条件
4 结论与讨论
（1） 通过卫星遥感监测的2009-2013年巢湖蓝藻水 华特征是巢湖蓝藻暴发期为每年的5-11月，夏秋两季 是巢湖藻类的主要暴发期，其中9、10月是蓝藻暴发 主要月份，6、7、8月份次之，最少的月份是５月； 巢湖西半湖为蓝藻的主要暴发区域，并且该区域为蓝 藻重度暴发区，从气象条件分析是巢湖每年5-11月盛 行东北偏东风所致。
平均气温 (℃) 18.7 18.1 18.4 21.7 23.3 22.6 22.2 21.2
平均风速 (m/s) 2.4 1.3 1.6 1.3 1.0 2.4 2.1 1.7
降水量 (mm) 0 0 0 0 0 0 0 0
日照时数( 时) 9.5 9.9 8.7 9.3 8.4 9.8 10.3 9.7
巢湖蓝藻水华与气象条件 的关系
范裕祥 巢湖气象局
汇报内容
• • • • 引言 资料来源和处理 结果 结论与讨论
一、引言
蓝藻是一种原始而古老的藻类原核生物，常于夏、秋季节 在富营养化湖泊中大量繁殖，在水面形成一层蓝绿色而有腥臭 味的浮沫，被称为“水华” 。 澳大利亚和新西兰环境保护委员会将蓝藻水华定义为:在 富营养化水体中蓝藻大量繁殖，水体中藻细胞叶绿素a 质量浓 度达10 mg·m-3 或藻细胞达1.5×104mL-1，并在水面形成一层 蓝绿色且有恶臭味的浮沫。
3.2 气象条件分析
研究中发现，在其它气象条件不变的情况下，蓝藻 持续暴发的第二天如果风向突然变化，蓝藻水华的面 积迅速减小；长时间连续一致风向有利于蓝藻水华程 度加强和面积急剧增加。风向突变，蓝藻颗粒运动方 向相应地与原来方向相反，在一定时间内，水体表面 的藻细胞密度趋于均匀。因此，卫星遥感监到的水华 面积会显著减少。
4 结论与讨论
基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征
基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征顾长梅;张运;钱贞兵;徐升;黄晨【摘要】[目的]研究2000 ～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征,为巢湖流域水环境的综合治理提供决策支持.[方法]利用2000～2013年长时间序列MODIS 遥感影像数据计算归一化植被指数,着重分析巢湖蓝藻水华时空分布特征.[结果]巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,以小面积水华为主,大面积水华暴发具有偶然性.2010年起,蓝藻水华暴发频次和程度有增加趋势,其中2010年水华暴发程度最严重.2000 ～2013年巢湖蓝藻水华发生区域呈扩大趋势,发生时间呈延长趋势.4月就开始出现且伴有大面积水华暴发,7、8、10月是蓝藻暴发主要月份,9月份次之,11月明显减少;蓝藻水华先在西北湖区产生,逐渐向东部和中部蔓延,在高峰期覆盖至整个湖心区域,其中湖区南部、东南和东北沿岸是最后新增的水华区域.[结论]2000 ～2013年巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,发生时间呈延长趋势,发生面积呈扩大趋势.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(000)012【总页数】5页(P75-78,81)【关键词】巢湖;蓝藻;归一化植被指数;时空分布特征【作者】顾长梅;张运;钱贞兵;徐升;黄晨【作者单位】安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖 241000;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖241000;安徽省环境监测中心站,安徽合肥 230000;安徽省环境监测中心站,安徽合肥 230000;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖 241000【正文语种】中文【中图分类】S181巢湖地处淮河中下游，流域广，污染重，因此加强对该流域的蓝藻水华监测开展相关技术研究，对该流域的可持续发展及湖泊水污染治理具有重大意义[1]。
蓝藻调研报告
蓝藻调研报告1. 背景介绍蓝藻(algae)是一类包含了多种有机物质、蛋白质和糖类的有机生物。
它们通常生长在水体中，如湖泊、河流和海洋中。
在近年来，蓝藻频繁发生并引起公众关注。
蓝藻暴发会导致水质恶化，对水生生物和人类健康造成威胁。
针对这一问题，本次调研旨在探讨蓝藻暴发的原因、影响和可行的应对措施。
2. 调研结果2.1 蓝藻暴发的原因蓝藻暴发的原因多种多样，其中最主要的原因包括以下几个方面：- 水体富营养化：过多的氮、磷等营养物质是蓝藻暴发的主要原因之一。
这些营养物质来自于农业、工业、城市排污和化学肥料等来源。
当水体中的营养物质过剩时，蓝藻便能迅速繁殖。
- 高温和充足的光照：蓝藻对高温和充足的光照有较强的适应能力。
当环境温度升高，光照充足时，蓝藻生长迅速，导致暴发。
- 缺氧环境：蓝藻对低氧环境有较高的耐受性。
当水体中的氧气含量降低，利于蓝藻繁殖。
2.2 蓝藻暴发的影响蓝藻暴发对生态环境和人类健康造成了严重影响：- 水质恶化：蓝藻暴发会导致水体富营养化，水质变差，影响水生生物的生存。
- 水生生物死亡：蓝藻暴发后，水体中的氧气含量骤减，导致水生生物大量死亡。
- 水源污染：当蓝藻暴发发生在饮用水源中，会导致水源污染，危害人们的饮用水安全。
- 对人体健康的威胁：蓝藻分泌出毒素，当人们接触含有蓝藻的水体时，容易引发呼吸道疾病、消化系统问题和皮肤病等。
2.3 应对蓝藻暴发的措施针对蓝藻暴发问题，我们应采取以下措施进行应对：- 加强水质监测：定期对水质进行监测，及时发现蓝藻暴发的风险和预警，以利于采取控制措施。
- 控制营养物质排放：加强对农业、工业和城市排污的监管，减少营养物质的输入，来降低水体富营养化的风险。
- 合理使用化学肥料：农业生产中合理控制化学肥料的使用量和施用时间，降低对水体的负面影响。
- 生态修复和增氧处理：开展水域的生态补偿和修复工作，增加水中氧气含量，为水生生物提供适宜的生存环境。
- 公众宣传和教育：加强对公众的蓝藻知识普及，提高公众的环保意识和个人卫生习惯，降低蓝藻暴发的风险。
巢湖蓝藻预警监测启动条件的探讨
1 巢湖蓝藻预警监测工作 巢湖蓝藻水华预警监测工作的社会关注度 高，良好的组织体系和统一的领导部署是预警监 测工作能否顺利实施的有效前提[2]。 根据《巢湖流 域水污染防治条例》的有关要求，安徽省巢湖管 理局环境保护监测站对巢湖蓝藻统一监测。 监测 指标为水温、透明度、pH、溶解氧、氨氮、高锰酸盐
指数、总氮、总磷、叶绿素 a、藻类密度（鉴别优势 种）、微囊藻毒素-LR。
≥10 ≥30 ≥60
水华规模 未见明显水华
零星性水华 局部性水华 区域性水华 全面性水华
表 2 2013—2015 年巢湖水华发生规模统计
水华面积 S 范围（km2） S≤80
80<S≤150 S>150
监测到水华总次数
2013 35（92.2）
2（5.2） 1（2.6）
38
2014 55（91.7） 3（5.0） 3（3.3）
摘 要：随着巢湖流域社会经济的快速发展，2015 年巢湖蓝藻水华的爆发程度比往年明显增 大，引起了当地政府和社会的广泛关注。 为确保巢湖流域饮用水安全，提高政府应对蓝藻水 华的能力，加强巢湖蓝藻水华预警监测工作刻不容缓。 笔者根据多年来蓝藻水华的发生规模 和对近 3 年蓝藻水华应急监测的数据分析，将巢湖蓝藻预警监测分成 3 个级别。 关键词：蓝藻；预警；巢湖；监测 中图分类号：X84 文献标识码：A 文章编号：1672－2868（2016）06－0055－05
(整理)巢湖蓝藻爆发成因与解决方案.
摘要2013年3月份安徽巢湖蓝藻爆发再次引起社会环保业的关注。
同时揭示我国环保面临的艰难境地。
从分析巢湖的营养化的发生，发展，蓝藻水华爆发的原因机制入手，提出湖泊营养化治理和蓝藻水华控制的途径与措施。
研究表明，巢湖之所以富营养化严重且难以治理，主要是地处长江与淮河两大河流之间，属长江下游左岸水系营养本底高;由于水浅和沉水植被的退化使得频繁的风浪扰动造成内源营养盐负荷维持在一个非常高的水平;而流域内社会经济的高速发展,进一步加剧了巢湖富营养化进程。
蓝藻水华爆发一方面与蓝藻本身的生理特征有关,如固碳、伪空泡、光吸收及营养盐利用的能力;另一方面则与系统内物理、化学、生物环境有关,如独特的浅水湖泊水下光场结构和低的捕食压力。
巢湖的富营养化治理需遵循控源截污、湖泊生态修复和流域管理的原则,具体措施包括前置库和人工湿地的面源污染物控制技术;物理机械和生物去除内源营养盐削减技术;沉水植被恢复的湖泊生态修复技术。
而蓝藻水华的控制技术则包括围隔拦截和导流的物理工程方法、絮凝沉降和抑藻物添加的化学工程方法以及生态浮床和生物操纵的生态工程方法。
具体使用时,需要先诊断、后治理。
关键字：巢湖蓝藻富营养化治理生态一．巢湖区位中国第五大淡水湖泊。
跨巢湖市、合肥市、肥西县、肥东县和庐江县。
因状若鸟巢和春秋战国时属楚境巢国，故名巢湖；又因西晋时属庐江郡居巢县，故又名居巢湖，俗称焦湖。
大致成湖于上更新世末至全新世初期（约12 000aBP）。
初时，巢湖范围西近六安双河镇，北抵今合肥市，南与庐江白湖相连，面积逾2 000.0km2。
后因入湖泥沙的不断淤塞和围垦，湖面逐渐收缩。
底质以岩性、粘土及沙土为主；东西长54．5千米，南北宽15．1千米，最大宽度21千米，湖岸线总长184．66千米，岸线发育系数1.89，岛屿率0.13％；当水位8～10米时，面积753～774平方千米，湖容17．2～32．3亿立方米，海拔高度一般在400～500米；巢湖流域河网密布，水系发育，33条河流分属7个水系，除裕溪河为巢湖与长江唯—自然通道外，其余6个水系呈放射状入巢湖，丰乐河－航埠河水系从西、南淝河－店埠河水系从北、白石山河水系从南3个方向流向巢湖，其年径流量占全流域径流总量的72.6％。
水华爆发的突变模型--以巢湖为例
水华爆发的突变模型--以巢湖为例陈云峰;殷福才;陆根法【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2006(26)3【摘要】面对湖泊水库富营养化的严峻形势,水华防治是当务之急,而根据富营养化现状对水华进行准确的判定和预报更是重中之重.从水生态系统的角度出发,综合考虑TP、T、Chla和DO等4个对巢湖富营养化乃至水华影响最为突出的因子,构建了巢湖水华突变的尖点模型,通过模型来模拟巢湖富营养化引发水华的情势.在对巢湖2000～2003年时间序列的监测数据进行数据拟合的基础上,发现南淝河入湖区断面处逐月TP、T、Chla和DO数据的演变规律符合突变理论的尖点模型特征.经检验,模型的相对误差控制在10%左右,具有较好的拟合精度.根据模型的突变判别,巢湖的水生态系统2003年7月在南淝河入湖区断面处发生了突变,这一模拟结论与该断面2003年8月爆发水华的实际情况相一致.研究表明,水华突变模型的建立,准确地反映了巢湖富营养化引发水华的实际情况,系统地勾勒出富营养化状态下水生态系统各要素间的动态响应模式,揭示了水华爆发的突变机理.通过水华突变模型的构建,不仅能够对巢湖水华的发生进行判断和预报,还可以对各项防治措施的实施效果进行预测和模拟,进而为综合整治方案的优化和统筹提供科学依据.水华的爆发是多诱因的综合作用结果,是营养物质长期累积、由量变到质变的演化过程,作为目前唯一的一种研究由渐变引起突变的系统理论,突变理论满足水华研究的数理要求,为水华现象的数值模拟提供了可行的解决方案.【总页数】6页(P878-883)【作者】陈云峰;殷福才;陆根法【作者单位】南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京,210093;安徽省环境保护科学研究所,合肥,230061;南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】X192【相关文献】1.富营养化水体水华暴发的突变模型 [J], 陈云峰;殷福才;陆根法2.基于Sentinel-2遥感影像的巢湖蓝藻水华提取方法研究 [J], 刘海秋;任恒奎;牛鑫鑫;夏萍3.巢湖水华蓝藻原位生长率的时空变化及其环境影响因子 [J], 阳振;史小丽;陈开宁;张民4.大型湖库滨岸带蓝藻水华堆积风险评估--以巢湖为例 [J], 钱瑞;彭福利;薛坤;齐凌艳;段洪涛;邱银国;陈青;陈粉丽;高俊峰;黄佳聪5.巢湖蓝藻水华监测预警与模拟分析平台设计与实践 [J], 邱银国;段洪涛;万能胜;高芮;黄佳聪;薛坤;彭兆亮;肖鹏峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蓝藻水华爆发数学建模论文
铵态氮在1号池中的分布
1 2 6% 3
铵态氮在1号池中的分布
1 2 2% 18% 3
21%
73%
80%
铵态氮在1号池中的分布
1 2 3% 3
铵态氮在1号池中的分布
1 2 3% 3
淡水养殖水体分析
摘要
通过研究淡水养殖池塘相关主要理化因子， 主要浮游生物数据及鱼虾生成等数据分析水 华发生的原因，控制并预测水华的发生，从而提高养殖产量，减小环境污染等。 对于问题 1，做出各项理化因子统计的 15 周数值的平均值在水体、底泥与间隙中的含 量百分比饼状图，直观地分析它们之间的关系。不同的理化因子在水体、底泥与间隙中的含 量百分比饼状图呈现出截然不同的形态， 三氮的含量主要集中在底泥中， 而总氮和总磷主要 集中在间隔水中。通过含量关系的不同，分析其物理化学成因，并查阅相关资料印证猜想。 对于问题 2，根据国家标准对水体的分级标准，应用模糊综合评判模型，划分指标集和 因素，构造模糊判断矩阵，对复合指标下不同水池的水进行分级，结果大多数的周数呈现出 Ⅳ级水状态。 通过对虾池、 鱼池各项理化因子测量值均值的指标对比以及参照环境背景值可 以发现， 养虾会造成水体中的轮虫数量增多、 透明度降低、 提高水体 PH 值、 使总碱度升高； 养鱼可以降低水体中的轮虫数量、提高水体 PH 值、降低水体盐度、降低水体的透明度。 对于问题 3， 通过相关性分析发现藻类的数量变化只与池水中一部分理化因子相关性较 大，因此，采用多元线性回归分析的逐步回归法，逐个引入自变量，保留影响显著的变量， 剔除影响不显著的变量，最终使得藻类数量的回归方程拟合度趋于完美。另一方面，利用 Matlab 软件拟合出这些主要的理化因子关于时间的微分方程， 代入到藻类数量的回归方程， 使之成为关于时间的函数， 就可以预测未来的藻类数量。 以 1 号池的理化因子的测量值均值 作为置信区间中点， 加减抽烟误差， 得到发生水华时各项理化因子数值的置信区间上下限作 为范围。 对于问题 4，画出鱼类体长与体重的散点图，通过试验，剔除奇异点，用 Matlab 程序 拟合出鱼类生长的微分方程。 通过查阅相关资料， 得出藻类的细胞干重和鱼类的食物转化率， 结合题给数据算出鱼类每周需要消耗掉的藻类数量， 结合前面的问题， 在藻类预测模型中加 入鱼类对总碱度的影响，得到新的藻类数量，以此为基础，计算出净化藻类最少需要鲢鱼 333 尾或者鳙鱼 161 尾，由于鳙鱼食量大，净化效果好于鲢鱼的净化效果，可以在未来 25 周的 70%时间里产生无明显水华的效果。另外，使用查分阻滞模型作为验证。 对于问题 5，根据问题 1 可以分析底泥和池水间隙水中各理化因子的关系，提出对底泥 的处理方法。 根据第二问中对虾池和鱼池对水体影响的分析可以对鱼虾共养的模式进行探究。 第三四问中对水体净化的探究可以考虑设置循环池以及养殖池塘沉水植物的设置， 最后查阅 相关资料，上述分析进行总结，建立一种生态养殖模式。 最后，对模型中运用的方法进行了科学性分析，并讨论了模型的优缺点，考虑了实际应 用中的改进方向，提出了一些优化策略。
蓝藻爆发机理研究进展
蓝藻爆发机理研究进展摘要：湖泊富营养化依然是我国目前以及今后相当长一段时期内的重大水环境问题。
研究蓝藻水华的形成机制,具有重要的生态和环境意义。
对近20年来国内外对蓝藻的研究状况做一个总结，提出自己的一些看法。
湖泊富营养化依然是我国目前以及今后相当长一段时期内的重大水环境问题。
研究蓝藻水华的形成机制,对于科学预测湖泊中蓝藻水华的产生,并采取相应措施减少其带来的影响具有重要的生态和环境意义。
蓝藻作为河湖水华中常见优势种群，引起的蓝藻事件是目前社会普遍关注的问题，例如太湖蓝藻暴发导致无锡无水喝的严重的“水危机”。
不仅是太湖，全国各大湖泊都不同程度受到蓝藻污染，因此，人们开始关注蓝藻。
对蓝藻的研究也取得一定进展，对近20年来国内对蓝藻的研究状况做一个总结，提出自己的一些看法。
所谓蓝藻是淡水湖泊中比较常见的一种浮游植物种类,在适宜的气象条件和营养盐浓度下,就会爆发性地生长,形成蓝藻水华“水华”是指内陆水域中一些浮游生物的暴发性繁殖引起水色异常的现象。
形成蓝藻水华的藻类包括微囊藻、鱼腥藻、节球藻、鞘丝藻、颤藻和束丝藻等,有时直链硅藻也伴随蓝藻大量滋生[3]。
蓝藻水华的暴发是水体富营养化特征之一。
目前水华发生的机理尚未被人们充分认识,多数蓝藻水华确切的诱发因子并不十分清楚[4]。
但是人们探索的蓝藻水华的影响因素的脚步并没有因此停止。
目前，探讨蓝藻爆发机制主要是从3个方面进行：1）物理因素, 主要包括水深、温度、水温、水深、流速、水的动力特性、风向、风力、水体稳定性、光照和动力悬浮等。
2）化学因素, 主要有N、P浓度及氮磷比N/P、PH。
3）生物因素，包括浮游动物生物量、水生植物、水生动物等。
但是各因素的影响作用的讨论没有得到统一。
主要集中在：1 N、P 浓度及N/P的讨论在研究蓝藻水华爆发机理时，对N和P这两个影响因素的研究比较多。
文献[5]对1956-1999年武汉东湖水华进行监测，提到武汉东湖水中P的浓度达到最高值时（测点1为1.349 mg/l，测点2为0.757 mg/l）产生水华，而水华也随着P浓度的降低而消退。
风向风速对太湖蓝藻暴发影响的数值研究
风向风速对太湖蓝藻暴发影响的数值研究近年来，全球气候变暖的趋势明显，影响着世界各地的气候、气候类型、植被种类以及水体中污染物的浓度等多种因素，其中水体水质中的污染物是最容易被气候变化影响的，常常会造成水生生物的健康受到威胁。
因此，研究和了解气候变化对水体中污染物的影响，对保护水生物具有重要意义。
太湖是中国大陆最大的淡水湖泊，也是一个重要的经济发展区，湖水质量的变化会直接影响到经济发展和人民的生活，也会影响到湖泊生态环境的建设和维护。
最近，太湖受到污染逐渐加剧，蓝藻暴发出现的次数也在增多，加剧着湖泊的污染，增加了生态系统的复杂性。
关于蓝藻暴发的研究在过去十年里一直占据着学术界的重要地位，探究其发生的影响因素，以及如何控制它的发生。
在这些研究中，风向和风速的影响是研究人员最感兴趣的因素之一。
本文聚焦太湖，采用数值模拟方法，研究了不同风向和风速条件下蓝藻暴发发生的情况，以期为治理太湖污染、改善太湖环境提供参考依据。
1.向风速对蓝藻暴发的影响风的影响主要体现在水流的影响和混合效应上，风的方向和风速可以影响水体中水体的混合以及有机质的易降解等。
因此，不同的风向和风速会产生不同的混合和水体流动，进而产生不同的生态环境，影响蓝藻暴发的发生。
当静风状况下（无风向风速），受温度、湖水浓度、紫外线等因素影响，蓝藻繁殖快，水体中蓝藻种类数量增多，蓝藻暴发出现概率增加；如果有了风的作用，则可以增强水体的混合，促进水体中营养物质的均匀分布，蓝藻消耗更多的营养物质，从而减缓蓝藻的繁殖，降低暴发的发生概率。
2.值模型为了更精确地研究风向风速对太湖蓝藻暴发的影响，本文采用基于数值模型的方法进行研究。
本文在统一的水体环境条件下，模拟了太湖地区不同风向风速条件下，温度、容重等水体参数，以及水体中悬浮物和有机质浓度等环境因子的变化，研究了不同风向风速条件下蓝藻暴发发生的可能性。
3.值模拟结果通过数值模拟，研究发现，风向风速对蓝藻暴发发生有显著的影响作用。
巢湖出现20平方公里蓝藻聚集 有局部暴发趋势
巢湖出现20平方公里蓝藻聚集有局部暴发趋势
佚名
【期刊名称】《中国建设信息》
【年(卷),期】2010(000)008
【摘要】气象卫星最新遥感图片显示,8月5日,巢湖湖区共有约20平方公里蓝藻集聚,占巢湖总面积的2.56%,集中分布于西半湖西北部和东半湖东南部。
最新一期8月5日巢湖水质监测结果显示,巢湖西半湖区
【总页数】1页(P2-2)
【正文语种】中文
【中图分类】TU
【相关文献】
1.基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征 [J], 顾长梅;张运;钱贞兵;徐升;黄晨
2.蓝藻暴发对巢湖表层沉积物氮磷及形态分布的影响 [J], 孔明;张路;尹洪斌;蔡永久;高俊峰
3.巢湖底栖动物分布特征及对蓝藻暴发聚集地的响应研究 [J], 蒋更可;李玉成;江江;王宁;张学胜
4.基于主成分分析的巢湖蓝藻暴发影响因子分析 [J], 陈节红;马松林;刘欣欣;王存峰
5.气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响 [J], 蒋晨韵;唐晓先;王璨;袁俣;李小龙;钱新
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收稿日期：2010－01－10；修订日期：2010－04－08基金项目：安徽高校省级自然科学研究重点项目（KJ2009A137）、安徽哲学社会科学规划课题（AHSKF07－08D357）资助。
作者简介：方凤满（1974－），女，安徽池州人，博士，教授，从事表生环境中污染物的迁移与转化研究。
E-mail ：ffm1974@mail．ahnu．edu．cn巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究方凤满1，2，金高洁3，高超1（1．安徽师范大学国土资源与旅游学院，芜湖安徽241003；2．安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室，芜湖安徽241003；3．安徽师范大学附属中学，芜湖安徽241000）摘要：以巢湖湖体为研究区，收集2000 2007年湖体12个监测点月水质监测数据以及相应时段气温、日照时间等气象数据。
通过突变判别，选择总磷作为状态变量，高锰酸盐指数和温度、氮磷比和pH 、氮磷比和日照时间等为控制变量，构建三对不同控制变量的蓝藻爆发尖点突变模型，经验证3个模型的交叉集方程B =8P 3+27Q 2均可作为蓝藻是否爆发的判别方程。
当B 值处于临界值0附近或＜0，水生生态系统处于突变状态，需做好蓝藻爆发应急处置预案。
模型检验与实际监测数据一致性较好。
关键词：蓝藻；突变模型；水环境；巢湖中图分类号：X171．5文献标识码：A文章编号：1000－0690（2010）05－0760－06湖泊富营养化与蓝藻爆发问题受到全球普遍关注，也是当前中国主要水环境问题之一［1 3］。
湖泊蓝藻暴发受蓝藻生理生态特征、水体中营养盐组成、浓度和形态、流域地貌、气候等诸多因素影响，可以借助这些因素建立数学模型模拟预测蓝藻水华时空分布特征［4 6］。
中国诸多学者利用多元逐步回归统计方法、人工神经网络方法等建立藻类生物量变化预测模型［7，8］；利用遥感技术提取叶绿素－a 、建立水华遥感评价模型等［9，10］。
有关巢湖流域非点源污染、营养元素历史沉积的环境意义研究较多［11 13］，但对流域水体蓝藻爆发预测模型的研究不多，如陈云峰［14］利用总磷、温度和溶解氧三个要素，建立南淝河入湖口水华预测突变模型。
目前对参数的选择未能全面考虑蓝藻水华爆发影响因素以及对参数进行无量纲化处理。
鉴于此，本文通过对影响蓝藻生长的因素和蓝藻爆发的特征分析，选择适合的参数，尝试建立一个无量纲化标准，再构建突变模型，描述蓝藻水华爆发过程，以期为湖泊蓝藻预测防治提供参考。
1研究区概况巢湖流域位于安徽省中部，东南涉临长江，西接大别山山脉，北依江淮分水岭，东北邻滁河流域，属于长江下游左岸水系。
湖区面积760km 2，湖泊东西两端向北翘起，中间向东突出，成“凹”字形，多年平均水位8．4m ，平均深度2．5m 。
传统概念上巢湖流域按照行政区划界线划分，总面积13350km 2，而本文所研究的巢湖流域水环境要素，只有真正汇入流域的区域才能成为研究区域，因而借助DEM 数据（http ：//srtm．csi．cgiar．org ）提取汇入湖盆的真实水系及其流域边界，该流域面积大约为10228．3km 2（图1）。
图1DEM 数据的巢湖湖盆的真实水系及流域边界及水环境监测点分布Fig．1Location of the Chaohu Lake Basin andDistribution of Water Quality Monitoring Points第30卷第5期2010年10月地理科学SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICAVol ．30No．5Oct．，20102资料来源与研究方法2．1水环境参数的选取总氮（TN ）和总磷（TP ）是水体富营养化的重要表征之一；叶绿素－a （Chla ）是湖泊富营养化的重要指标，反映生物类别及数量的指标；高锰酸盐指数（COD Mn ）反映水体中有机质的含量；pH 是水体酸碱程度的衡量标准。
蓝藻水华形成与季节、水质、光照、气象等因素有关［15 17］，多发生在6 9月份的温暖季节，水体有机质含量高，氮磷含量高，特别是氮磷比大于7，pH 值高，范围常为8 9．2，水体呈蓝绿色，透明度低。
据此，本文初步选取TP 、COD Mn 、TN 、Chla 、pH 、气温（Temp ）、N /P 比、日照时间（Radiation ）等参数逐个选择作为模型的状态变量和控制变量。
2．2资料来源巢湖水环境质量数据由安徽省环境监测中心站、安徽省环保局和巢湖市环保局提供的2000 2007年湖体的12个监测点数据，包括COD Mn 、TP 、TN 、Chla 和pH 值等。
相应时段气温（Temp ）、日照时间（Radiation ）等气象数据来源于中国气象局国家气象信息中心提供的巢湖流域6个国家基本气象站逐日实测数据，所有数据均通过均一性检验（95%置信度）。
2．3研究方法蓝藻爆发是一个由渐变、量变发展为突变、质变的非连续渐变过程，这个过程需要一种关于突变现象的一般性数学理论来描述其飞跃和不连续过程［18］。
突变理论是一种将连续光滑的变化现象与突然分散的现象有效联系起来，以非常简洁优美的数学方法（主要是拓扑学）研究以上两种变化交界处的奇异性态，从而给出启发与预测。
突变模型由势函数V （x ）、状态变量（x ）和控制变量（P ，Q ）构成。
当控制变量不变时，状态变量处于稳定状态。
当控制变量达到某一数值时，状态变量原有的稳态消失，产生突变。
突变论的创始人托姆证明当状态变量小于2个时、连续变化因素小于4个时，世界的各种变化均可用7种最基本的数学模型来表达［18］，其中尖点型模型在水环境风险评价中得到广泛应用［19］。
尖点突变模型的势函数通常表述为：V （x ）=x 4+Px 2+Qx +C（1）式中，x 为状态变量，P 、Q 为控制变量。
该式的状（x ，P ，Q ），P ＞0，Q 的变化只引起x 的光滑变化，故称之为正则性态，Q 为正则因子；当P =Q =0，状态变量x 处在尖角点之上，V （x ）为临界平衡。
当P ＜0时，分裂出了M 曲面，出现了折叠现象，x 的变化不再连续，故P 为剖分因子。
由图2可以看出：尖点之间有2个极点，它们被一个极大点分割；尖点处只有一个极点。
P ，Q 的平稳变化一般都引起x 的平稳变化，仅当控制点（P ，Q ）越过分叉集时，才使x 产生不连续的变化，即由相点一叶跳到另外一叶上，引起x 的突变［20］。
图2尖点突变模型的平稳曲面和控制面［10］Fig．2Curved and control surface of Cusp Catastrophe model ［10］对公式（1）中的V （x ）求导，得势函数的平衡超曲面方程M ：M =V'（x ）=4x 3+2Px +Q（2）再次求导，得该势函数奇点集S ：S =V'（x ）=12x 3+2P（3）联立公式（1） （3）求解，消去x ，得分叉集B ：B =8P 3+27Q 2（4）当B ＞0时，平衡曲面M 有一个实根，表示控制变量P ，Q 的连续变化只能引起状态变量x 的平稳变化，V （x ）为稳定平衡，系统处于稳定状态。
当B =0时，平衡曲面M 有两个相同的根（P ≠0，Q ≠0时）或三个相同的根（P =Q =0时）。
当P =Q =0，状态变量x 处在尖角点上，V （x ）为临界平衡，系统处于稳定与非稳定之间。
当B ＜0时，方程有3个实根，P ，Q 均处在分叉集内，表示相点经曲面回折形成的中叶跳到另一叶上，V （x ）为不稳定平衡，系统处于突变状态，即B 可以作为判据水体蓝藻水华是否爆发的条件。
3巢湖蓝藻爆发突变模型3．1巢湖蓝藻水华影响因子相关指标突变判别巢湖蓝藻水华一般春季复苏，并于夏季爆发［15］。
2003年8月6日巢湖蓝藻爆发达到最高1675期方凤满等：巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究点，因而选取2000 2007年间每年的5 8月份监测数据均值，利用尖点模型建立巢湖蓝藻水华突变模型。
首先对相关指标作出突变判别，确定状态变量和控制变量。
对TP2000 2005年间数值进行突变判别，采用最小二乘法，在SPSS软件中对TP指标的时间序列数据进行四次多项式拟合，得：y=－1．0133+ 1．8498t－0．9418t2+0．1951t3－0．014t4其拟合的相关系数R2=0．8853，经变换，得到TP的势函数：V（x）=x4－5．5551x2－1．6875x－13．3991（5）计算B=－1294．53＜0，满足突变条件，这与2003年巢湖蓝藻水华大爆发实际情况吻合。
同理计算，叶绿素－a（Chla）的B=－974．10＜0，满足突变条件，COD Mn、TN、pH、Temp、Radiation不满足突变条件，可以作为势函数连续变化的控制量。
根据蓝藻水华生长影响因素分析另增加了氮磷比（N/P）指标，从以上指标中选择任意2个作为控制变量，将之作为P，Q带入B=8P3+27Q2中计算，若其在2003年巢湖蓝藻水华爆发时表现为B＜0，则可以作为巢湖蓝藻水华突变模型的备选控制变量。
计算之前，需对指标数值做无量纲处理（具体处理过程见3．2）。
经计算得出：COD Mn与Temp、N/P和pH、N/P 和Radiation这3对组合分别为突变模型的P，Q 时，B＜0，P，Q均处在分叉集内，表示相点经曲面回折形成的中叶跳到另一叶上，突变模型V（x）为不稳定平衡，即可能引起状态的突跳，出现突变情景（表1）。
因而，COD Mn与Temp、N/P和pH、N/P 和Radiation这3对组合可以作为巢湖蓝藻爆发突变模型的备选控制变量。
表12003年巢湖蓝藻突变模型分叉集数值Table1The value of bifurcation sets of catastrophe model in the Chaohu Lake basin at2003QCOD Mn TN pH N/P Temp RadiationP COD Mn－18．610．2385．434－0．0030．424 TN4．956－4．83410．03185．35．020 PH0．37918．63－5．4540．0170．445 N/P0．35217．89－0．474－0．715－0．288 Temp0．37318．630．2515．447－0．4372 Radiation0．35618．610．2345．4310．064－3．2数据预处理选取用于建立势函数的变量单位各不相同，因而需对其做无量纲化处理。
本文参考《地表水环境质量标准》（GB3838－2002）（以下简称《标准》）Ⅲ类标准值对COD Mn、TP、TN和pH等进行无量纲化处理：《标准》中TP、COD Mn、TN的Ⅲ类指标值分别为0．2、6、1mg/L，将巢湖水体各年TP、COD Mn、TN按照以下公式进行无量纲化TPnew=TP/0．2，CODMn new =（6－CODMn）/6，TNnew=（TN－1）/TN；《标准》未明确规定其它参数的标准值，如pH值只给出一个范围6 9，考虑蓝藻水华爆发时pH值较高的实际情况，取pH=8对其进行无量纲化处理，pHnew=（pH－8）/pH；叶绿素含量可通过转换系数K来实现其无量纲化，Chlanew=Chla/K，而K需要在建立Chla势函数之后经与实际观测数值进行拟合计算获取。