太湖藍藻水華年度情勢的預測方法研究

朱廣偉，辛華榮，李 未，劉俊杰，鄒 偉，秦伯強

（1.中國科學院南京地理與湖泊研究所太湖湖泊生態系統研究站，江蘇 南京 210008；2.江蘇省水文水資源勘測局，江蘇 南京 210029）

湖庫型水源地常常面臨藍藻水華的危害，水質安全受到嚴重威脅［1］。開發藍藻水華預測預警技術并實施業務化運行對于水源地水質安全保障、大面積湖泛事件的預防具有重要的價值［2-4］。然而，藍藻水華的影響因素很多，短期預報的精度相對較高［5］，但季度預報或者年度預報等中長期的預報缺乏有效的工具，成為藍藻水華防控中的技術瓶頸。

美國國家海洋與大氣管理局（NOAA）的Stumpf等［6］2012年提出了用春季入流量及總磷負荷開展夏季藍藻水華強度預測的方法，通過MERIS衛星影響681 nm波段信號反演出藍藻水華強度信息（CI），2002—2011年10年的統計分析表明，CI值（0.64～14.18之間，對應水華面積170～2 968 km2）與伊利湖主要入湖河道Maumee河3—6月來水量及6月TP負荷量相關，可以用來預測8月的水華強度。由于伊利湖水體水質較好，湖體磷濃度較低，藻類生長的磷限制明顯，因此，該方法具有一定的可信度。此后，Stumpf等［7］又根據預測誤差分析，修正了預測方法，用生物可利用磷（TBP）負荷代替TP負荷，預測精度有所提高，并發現了入湖負荷發生的具體月份、6月的溫度等對預測精度產生較大的影響。密歇根大學水中心的Obenour等［8］發現由于TP與水華面積之間的非線性響應會導致預測精度不佳，并改用貝葉斯層次模型對預測模型進行了優化。

氣候因子對水華強度的影響較大。2007年以來，太湖是水污染治理投入巨大，但是藍藻水華強度在2016年之后反而增大，與冬春季增溫等氣候因子密切相關［9］。……