巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究

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1、第30卷第5期地理科学Vol．30No．52010年10月SCIENTIAGEOGRAPHICASINICAOct．，2010巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究1，231方凤满，金高洁，高超(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

2、等32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+27Q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)05－0760－062湖泊富营养化与蓝藻爆发问题受到全球普遍属于长江下游左岸水系。湖区面积760km，湖泊［1～3］关注，也是当前中国主要水环境问题之一。湖东西两端向北翘起，中间向东突出，成“凹

3、”字形，泊蓝藻暴发受蓝藻生理生态特征、水体中营养盐组多年平均水位8．4m，平均深度2．5m。传统概念成、浓度和形态、流域地貌、气候等诸多因素影响，上巢湖流域按照行政区划界线划分，总面积133502可以借助这些因素建立数学模型模拟预测蓝藻水km，而本文所研究的巢湖流域水环境要素，只有［4～6］华时空分布特征。中国诸多学者利用多元逐真正汇入流域的区域才能成为研究区域，因而借助步回归统计方法、人工神经网络方法等建立藻类生DEM数据(http://srtm．csi．cgiar．org)提取汇入湖［7，8］物量变化预测模型;利用遥感技术提取叶绿盆的真实水系及其流域边

4、界，该流域面积大约为［9，10］2素－a、建立水华遥感评价模型等。10228．3km(图1)。有关巢湖流域非点源污染、营养元素历史沉积［11～13］的环境意义研究较多，但对流域水体蓝藻爆［14］发预测模型的研究不多，如陈云峰利用总磷、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研究区概况图1DEM数据

5、的巢湖湖盆的真实水系及流域边界及水环境监测点分布巢湖流域位于安徽省中部，东南涉临长江，西Fig．1LocationoftheChaohuLakeBasinand接大别山山脉，北依江淮分水岭，东北邻滁河流域，DistributionofWaterQualityMonitoringPoints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

6、的迁移与转化研究。E-mail:ffm1974@mail．ahnu．edu．cn5期方凤满等:巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究761引起x的光滑变化，故称之为正则性态，Q为正则2资料来源与研究方法因子;当P=Q=0，状态变量x处在尖角点之上，2．1水环境参数的选取V(x)为临界平衡。当P＜0时，分裂出了M曲面，总氮(TN)和总磷(TP)是水体富营养化的重出现了折叠现象，x的变化不再连续，故P为剖分要表征之一;叶绿素－a(Chla)是湖泊富营养化的因子。由图2可以看出:尖点之间有2个极点，它重要指标，反映生物类别及数量的指标;高锰酸盐们被一个极大点分割;尖点处

7、只有一个极点。P，Q指数(CODMn)反映水体中有机质的含量;pH是水的平稳变化一般都引起x的平稳变化，仅当控制点体酸碱程度的衡量标准。蓝藻水华形成与季节、水(P，Q)越过分叉集时，才使x产生不连续的变化，［15～17］［20］质、光照、气象等因素有关，多发生在6～9月即由相点一叶跳到另外一叶上，引起x的突变。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、CODMn、TN、Chla、pH、气温(Temp)、N/P比、日照时间(Radiation)等参数逐个选择作

8、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