环境科学研究  2017, Vol. 30 Issue (8): 1163-1173  DOI: 10.13198/j.issn.1001-6929.2017.02.59

引用本文  

张远, 夏瑞, 张孟衡, 等. 水利工程背景下河流水华暴发成因分析及模拟研究[J]. 环境科学研究, 2017, 30(8): 1163-1173.
ZHANG Yuan, XIA Rui, ZHANG Mengheng, et al. Research Progress on Cause Analysis and Modeling of River Algal Blooms under Background of Mega Water Projects[J]. Research of Environmental Sciences, 2017, 30(8): 1163-1173.

基金项目

国家自然科学基金项目(41571050)

责任作者

夏瑞(1982-), 男, 湖北武汉人, 助理研究员, 博士研究生, 主要从事流域水文水生态研究,xiarui@craes.org.cn

作者简介

张远(1970-), 男, 辽宁沈阳人, 研究员, 博士, 主要从事河流生态学、流域生态保护技术研究, zhangyuan@craes.org.cn

文章历史

收稿日期:2017-03-31
修订日期:2017-05-18
水利工程背景下河流水华暴发成因分析及模拟研究
张远1,2,3 , 夏瑞1,2,3 , 张孟衡4 , 景朝霞5 , 赵茜1,2 , 范俊韬1,2,3     
1. 北京师范大学水科学研究院, 北京 100875;
2. 中国环境科学研究院流域水生态保护技术研究室, 北京 100012;
3. 中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012;
4. 中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012;
5. 武汉大学, 水资源与水利水电工程科学国家重点实验室, 湖北 武汉 430072
摘要:研究发现,河流水华暴发的主要驱动因素除受过量营养盐摄入、气候变化导致的气温上升和降雨等限制外,水文情势的影响尤为显著.在高强度人类活动影响下,水利工程开发导致的水文情势改变是否为河流水华加剧的成因之一,是水与环境学科交叉研究亟待探索的一个重要应用基础问题.通过对近10年来国内外在水利工程背景下河流水华暴发成因研究进展的综述,辨识了河流水华发生的"水循环-水环境-水生态"相互作用关系;对考虑水文变化的河流水华预测统计学模型、智能算法和水质水量耦合机理模型等进行了回顾和总结,并提出了基于水循环物理过程联系的生物及生物地球化学过程、社会经济用水与管理人文过程等与河流水华发生相互作用与反馈的水系统论研究体系.当前我国水利工程调水影响区下的河流水华问题研究仍面临着一些难点和挑战:① 过去关于水利工程调水对河流中下游水生态的影响研究多数是基于情景假设和规划条件下的预断,随着近年来我国多个大型水利工程的正式实施运行,当前以实际工程调水为背景(如南水北调、引江济汉工程等)开展水华模拟的研究成果仍然十分有限;② 水利工程调水影响区下的河流水华发生机理尚不明确,当前多数藻类生长模型并没有将流域水循环过程影响纳入考虑因素,对河流生态水文过程作用机理与耦合及定量关系分析方面的研究相对匮乏;③ 现阶段水利工程背景下的河流水华问题研究多停留在定性分析和宏观定量阶段,缺乏基于以水系统理论为导向的水生态系统与河流水文情势共同作用机制的定量化研究.
关键词水利工程    河流    变化环境    水华    成因分析    水循环    
Research Progress on Cause Analysis and Modeling of River Algal Blooms under Background of Mega Water Projects
ZHANG Yuan1,2,3 , XIA Rui1,2,3 , ZHANG Mengheng4 , JING Zhaoxia5 , ZHAO Qian1,2 , FAN Juntao1,2,3     
1. College of Water Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
2. Laboratory of Riverine Ecological Conservation and Technology, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;
3. State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;
4. International Cooperation Center, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;
5. State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China
Abstract: Besides excessive input of nutrients, temperature increase and rainfall, change of hydrological regime is regarded as a key driving factor that may cause river algal blooms. However, there is a considerable uncertainty on whether the change of hydrological regime caused by water projects aggravates water blooms in the downstream of river systems. This review collects the existing international and domestic literature from the last ten years in regards to river algal blooms under the background of mega water projects, proposes a relationship among 'hydrology-water quality-water ecology', and proposes future research directions on river water blooms under the impact of water projects. The present study is expected to give theoretical support to address sustainability strategies on regulation of water resources projects. There are still some difficulties and challenges in dealing with river algal blooms under impacts of water projects:(1) The previous researches are mainly based on planned conditions of water transfer projects, so river algal bloom simulations in the actual water transfer conditions are still very limited. (2) The mechanisms of river algal blooms are still not clear, so most current algae models have not considered the effect of water cycle. (3) Most researches on river algae are basically only at qualitative stage; there is lack of quantitative analysis between water ecosystem and water cycle according to water system theory.
Keywords: water project    river    changing environment    algal bloom    cause analysis    water cycle    

水体富营养化已成为全球性重要的环境问题之一,对生态系统和人类健康带来一系列不良影响[1-2].水华是水体富营养化的极端情况,通常易于湖泊、水库、水利工程上游回水区和下游流速较慢的干、支流暴发,一般来说国内外在大型流动水体中发生类似现象较为罕见[2-4];自20世纪七八十年代,在高强度人类活动的影响下,国外一些河流也开始发现水华现象,如澳大利亚的Hunter河和Murray河、韩国的Nakdong河、匈牙利的Danube河等接连发生类似于海洋赤潮的水华现象[5],通常这些河流的水华以硅藻为主.在我国,20世纪80年代后,由于人类活动、城市化和社会经济的迅速发展,一些大型河流中下游水环境质量逐步趋于恶化,接连发生严重水华事件,引起社会和政府的重要关注.近年来河流水华现象进一步加剧,在我国流动性较强的河流水体,如长江最大的支流汉江,三峡水库支流香溪河、大宁河、神女溪、龙河等多条支流多次暴发了严重的水华现象[3],其中汉江水华事件尤为严重.据统计,自1992年汉江流域首次发现水华现象以来,至今已暴发了13次不同程度的水华事件,仅1998年一年的汉江水华事件就给武汉宗关水厂造成高达300多万元的经济损失[6],供水水质恶化给沿河城市居民饮用水和生活带来了诸多不便,严重威胁了人体健康.在全球气候变暖的背景下,上游水文情势的改变有可能进一步加剧下游生态环境的恶化[4, 7],河流水环境污染和水生态问题日益突出,与人民群众生活密切相关的水生态修复问题引起社会各界的强烈关注.

藻类水华是多种环境因子综合作用的结果[8],多数研究认为导致河湖水华暴发的因素包括:① 过量的营养盐(如水体中的氮、磷浓度)的摄入;② 缓慢的水流条件;③ 适宜的水温和光照[7-10].通常情况下,河流本身的自净能力和流动性使得适宜水华发生的“最佳”组合条件较难出现,然而在气候变化和高强度人类活动的双重影响下,上游大型水利工程调水的正式实施运行将可能导致中下游来水量减少,使河流中下游现有水文条件发生改变,从而间接减少了中下游干流的环境容量.随着河流沿岸人类排污的加剧,进一步导致由于藻类疯长而引起的河流水华问题.大型水利工程调水影响下,我国多个河流的中下游水环境和水生态安全将面临严峻的挑战[9-10].研究变化环境下河流中下游水华发生的机理和水利工程调控将成为当前国内外气候变化与水环境交叉学科面临的重要问题,也是我国水利工程维系河流中下游生态环境可持续性水资源管理面对的重要应用问题.该文综述了近年来国内外河流水华成因的研究现状、发展动态和模拟方法等内容,展望了未来发展趋势和关键科学问题,以期为水利工程背景下河流水华的预防和治理提供参考.

1 国内外研究现状及发展动态分析 1.1 河流水华发生的影响因素

近年来,随着全球河流水华问题日趋严重,国内外学者在河流水华成因及作用机理上开展了一些研究.对于湖泊水库等水体,由于其缓慢的水流交换,加上氮、磷营养盐,生化需氧量和微量元素浓度过量的摄入,是导致水体发生水华现象最重要的物质基础和基本条件[11];然而,由于河流的水文环境和区域特殊性,水体中营养盐与藻类生长关系和机理更为复杂,河流水华的发生除营养盐限制外,还受到水文情势的影响[7].不同类型的藻类受河流环境改变和其他要素的影响,其生长条件也不尽相同;在大型河流下游地区,浊度可能降低浮游植物的生产力;而在小型河道,浮游植物的生长受河段特征和水文条件影响更为显著[12]. Sterner等[13]通过对加拿大东部安大略(Ontario)境内的31条河流研究发现,当河流水流稳定时藻类叶绿素a浓度与水体磷含量之间呈正相关;Junga等[14]研究韩国汉江河流下游硅藻水华的环境影响因素发现,富营养化河流中硅藻生长主要受水温以及硅酸盐含量的限制,当水温(5~10 ℃)较低时硅藻含量达到峰值,导致水体中硅酸浓度降低,而其他营养盐保持在富营养化水平;而Kiss等[15-17]通过分析匈牙利Danube河以及澳大利亚Kennet河水华事件发现,水体中的氮、磷等营养盐与藻类的叶绿素a浓度关系并不唯一,在不同水文情势下呈现出不同的相关特性;吴光应等[18]通过对三峡第一大支流大宁河水华暴发期间的氮、磷营养盐等指标进行相关性分析显示,河流水华暴发期间的叶绿素a与水体中的氮、磷含量呈正相关,而总磷是其水华暴发的主要限制因子.总的来说,营养盐是河流藻类生长甚至暴发水华的重要驱动力和营养源,但并不是藻类生长的唯一限制因子,尤其是在重度富营养化河流中水动力学条件对水华的发生起着至关重要的作用[19];然而,由于河流水文环境的复杂性,截至目前河流水华发生过程中营养盐的限制作用和机理关系尚无明确的量化研究[20].

河流与湖泊最显著的差别在于水动力条件,河流的流速、流量等水动力条件通过直接和间接作用影响藻类的生长、发展及空间分布[21].相关研究表明,不同于湖泊水华,河流流动性较强,水华暴发时的河流水文状况、水温和降水等物理因素往往比营养盐水平等更为重要[22];王建慧[23]通过室内试验模拟了不同流速条件下的藻类生长影响试验,结果表明,在北京以蓝藻为主要优势藻种的地区,当水体流速在0.7 m/s以下时藻类生长不会受到抑制,根据研究结果在北京筒子河上安装推流器来暴气充氧,搅动水体以增加流速,对抑制藻类的生长以及水华的暴发起到了重要作用;Fornarelli等[24]通过长序列数据观测,论证了硅藻细胞数量与上游水库调水呈显著相关. Acuña等[25-26]在Pampean河及Darling河的研究发现,缓慢的水体流动可以促进悬浮藻类的生长,但过快的水体流动则会通过抑制藻类的生长有效阻止水华的形成,即影响水华发生的水文条件有一个区间阈值;LONG等[27]的研究认为,0.04 m/s是浮游藻类的最适宜生长流速,Mitrovic等[26, 28-29]采用不同的研究手段验证了不同藻类生长的最适宜流速各不相同;Ács等[30]在欧洲Danube河的研究结果表明流量对水华的影响显著,并指出硅藻生长的适宜流量区间为100~400 m3/s;卢大远等[31]研究了1992年春季在汉江下游暴发的水华事件的特征、成因等发现,除水中氮、磷补给因素外,水温、pH、溶解氧等物理参数以及河道的流量、流速等水文参数都是水华暴发的重要影响因素,作者同时选取上述几个参数作为水华指示因子,并提出了相应的警戒值,其中流量最大值为500 m3/s,流速应小于0.8 m/s;Simon等[32]在澳大利亚Hunter河4 a的水华研究发现,当同时满足水温超过23 ℃、流量低于400 m3/d时,以梅尼小环藻(Cyclotella meneghiniana)和菱形藻属(Nitzschia sp.)为优势藻类的水华事件持续时间超过12 d,冗余分析结果表明,水温与两种藻类生物量正相关,与流量呈负相关.因此,除了必要的营养条件外,河流的水动力条件也是导致河流水华的重要因素,控制水动力条件也是控制水华暴发的有效途径.

在全球气候变暖的大形势下,气候条件是河流水华发生的重要增益条件之一.降雨强度的变化将引起河流水文和水动力学条件的改变;气温变化将直接导致水温变化,从而影响河流水体的各种物理化学性质、反应速率和生物活性,适宜的水温和光照将影响藻类的代谢和繁殖,从而加速水体富营养化过程,增加水华暴发的风险[33].过去几十年,短期和长期的气候变化对水生态系统浮游植物动力学的影响已引起广泛关注,尤其是气温的影响,同时降水通过改变水体的滞留时间、营养盐负荷以及有机污染物的输入等对藻类群落结构和生物量的影响也不容忽视[33-36].李春青[37]通过室内试验验证了光照和气温对汉江河流水华优势藻类的作用;Huber等[38]对德国Muggelsee河的研究结果发现,全球变暖导致的水温上升会导致硅藻水华发生时间提前,并且在营养盐对藻类生长的限制作用方面有消减作用,即使营养盐减少,仍有可能诱发河流水华;Phlips等[39]在弗罗里达东北地区的St Johns河下游的研究表明,厄尔尼诺(El Niño)现象带来的局部大量降水改变了河流的水文状况,影响了藻类群落的结构,同时影响着水华的暴发频率和强度;夏星辉等[40]研究了气候变化背景下,水文和气象因子通过影响水体中污染物的来源、迁移转化方式、生化反应速率和生态效应等过程,而直接或间接对河湖地表水环境质量产生增益影响;JIANG等[41]通过模拟分析发现,当水体温度从25 ℃升至35 ℃时,水环境中细菌的数量可能升高50~70倍,极大地促进了内源磷的释放,从而通过水体内部间接导致水华发生频率增加;Lewis等[42]在Orinoco河中研究发现,藻类的生长需要接受足够的光照强度,而河流的深度、透明度等都会通过影响水体中光照的分布来影响藻类的生长.河流水华往往定期发生,在不同季节发生水华的优势藻种不尽相同,除了营养盐比例的变化外,不同藻类适宜生长的温度也是重要原因[43-44];况琪军等[45]以汉江中下游水华的优势藻种—硅藻为例,通过室内试验发现硅藻的适宜光强为2 000~5 000 lx,适宜温度为20~30 ℃.降水对水华最主要的影响是通过降水频率和强度的变化改变河流水文和水动力学条件,从而影响水体中水华发生的风险[46].一方面非点源污染会直接受降水强度和频率的变化而改变,降水强度决定地表污染物质被冲刷程度大小,降水频次决定污染物被稀释的程度,并影响藻类的生存条件以及浮游植物种类和分布,从而影响水体水质和水生态状况改变[40];另一方面,降水模式改变会进一步引起水资源量的改变和极端水文事件的发生,影响着干旱和洪涝发生的频率和量级,进而改变水体内的污染物和营养盐的迁移转化过程[7].当洪涝发生时携带的大量泥沙进入水体还可能导致河湖水位的抬高,从而进一步引发水体内源污染,降低河湖的纳污能力,间接促使水华的发生[8].

1.2 大型水利工程对水华发生的影响

当今全球水利工程建设的高速发展无疑是人类文明的重大进步,尤其最近几十年是我国水利大发展时期,三峡工程、南水北调工程等重大水利工程相继建成运行,对国家社会经济和人民群众生活带来了巨大效益和便利;但与此同时,水利工程的实施也不同程度地改变了其中下游流域和河道固有的生态格局,尤其是大型水利工程的建立对流动性河流中浮游植物的生长丰富度和群落结构影响较为显著[47].水利工程调水对河流水华的影响主要体现在水质和水文格局两个方面:① 人类活动干扰,包括工业城镇污水的排放以及农业污水的汇入等;② 水利工程的实施和建设可能改变下游河流原有的自然形态,在河流创建了较大的“死水区”,形成类似湖泊和水库的水体特征,从而导致河流水体自净能力减弱[44, 48-50].近年来在大型水利工程背景下,国内外专家学者围绕大尺度流域水生态问题也开展了一些相关研究工作,Jeong等[51]通过研究发现,韩国洛东江上游大坝泄水量和降水量与韩式冠盘藻(Stephanod iscus hantzschii)和铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)在水体中的滞留时间显著相关,Kim等[52]在后续研究中也证实了该现象;Lee等[53]通过FLOW-3D水动力模型识别了韩国松岛市人造海水运河水力特性对河流藻类生长的影响,结果表明,水华暴发的位置受滞水面积和垂向流速的影响;ZENG等[54]为探索三峡大坝对水生生态系统的影响,分析了三峡水库的浮游植物组成、丰富度以及水华藻类的时间分布,并分别研究了水库支流香溪河及水库主河道在旱季和雨季期间水体中叶绿素a与溶解性营养盐之间的相关关系,结果表明,雨季香溪河浮游植物含量与N、P、Si含量显著负相关;邓春光[55]研究发现,在三峡水利工程的影响下,三峡水库支流大宁河自2003年开始发生水华,并鉴定了优势藻类为微囊藻和小球藻;陈求稳[56]研究了水电开发工程对生态环境效应的影响,阐述了人类活动背景下水动力对水生态系统的作用机制以及水生态健康的水利调控技术;窦明等[6]概述了汉江20世纪90年代以来发生的三次水华现象,从水质条件、气温、水文情势三个方面定性分析了南水北调中线工程调水对汉江水华发生的影响;李斌等[57]以长江三峡库区湖北段水华暴发为例,研究了长江三峡库区湖北段各支流水华发生情况,对水利工程影响区的水华发生的初步成因进行了探讨,并提出了相应的对策和建议;刘德富等[58]研究发现,三峡水库蓄水后,在干支流温度差以及水体密度差的作用下,大宁河、香溪河等支流库湾出现了分层异重流,改变了三峡水库支流库湾的水动力条件,导致季节性水华暴发现象;王玲玲等[59]通过采用数值模拟方法预测了三峡水库香溪河库湾水动力过程,模拟了水库不同调度方式下的库湾叶绿素a浓度变化;龙天渝等[60]通过对嘉陵江重庆主城区的水华现状研究发现,研究区域藻类质量的净增长量与嘉陵江上游大坝来水和下泄流量有关,流量较大时河段藻类的生长受到抑制;张家玉等[61]研究模拟得出,当南水北调中线调水145×108 m3时,汉江中下游干流的水环境容量损失率为32.37%;王红萍等[62]探讨了汉江水华水文因素作用机理,通过应用基于藻类生长动力学模型研究,得出影响汉江水华的水文因素包括流量、流速和水面比降,初步识别了水文情势与河流水华的影响;谢平等[63-64]根据汉江水华发生的成因和关键因子的分析结果,应用水动力学模型对汉江水华发生的概率进行了定性分析,模拟了不同调水方案对汉江水华发生的概率,指出了南水北调中线工程对水华的影响主要体现在水文因子上;殷大聪等[65]对汉江水华硅藻生物学特性进行了初步分析,从水流速度、光照强度和水体温度三个方面研究了水华硅藻的生物学特性,初步阐明了汉江水华的主要驱动因子;高洪生[66]以福建省九龙江北溪流域梯级电站建设后形成的电站库区为研究对象,通过采样调查分析评价研究区域水体的营养状态,分析氮、磷等营养物质与叶绿素a含量的关系,指出水体中的理化指标与浮游植物组成和数量变化之间的显著关系,为解决湖库水体富营养化问题提供依据.

综上所述,河流水华受多种影响因素的共同作用并互相发生改变,是一个复杂的多关联高阶影响问题.大型水利工程建设和实施影响背景下,上游工程蓄水、调水将可能引发下游不同程度的水文情势变化,从而改变河段径流过程,直接影响到水体降解系数、自净能力、底泥吸附能力的变化;而降雨、蒸发量控制着地表径流量,影响着洪涝干旱的发生频率和量级,进而影响水体内污染物和营养盐的迁移转化过程;气温变化直接控制水体中水温、生态条件的变化,也影响水体的化学和生物特性,以上综合导致的水环境指标变化将进一步影响河流中藻类的分布和生长,加上人类排污产生的污染负荷,进一步增加河流水生态环境退化风险.水利工程背景下的“水文-水环境-水生态”作用关系见图 1.

图 1 水利工程背景下的“水循环-水环境-水生态”作用关系 Figure 1 Relationship among 'water cycle-water environment-water ecosystem'under background of water project
1.3 对河流水华发生的模拟与预测

人们早期对水体富营养化的研究区域多为湖泊和水库,并形成了大量较为成熟的富营养化机理模型.然而,近年来河流水华问题的显现使得国内外学者尝试针对河流水华问题引入一些新的预测方法,并提出了适用于河流富营养化问题研究的水华模拟及预测模型,其主要包括基于数据驱动的参数模型和基于水量水质耦合的水华机理模型.由于河流水华问题成因复杂,各影响因子间相互作用的内部机制尚不明确,因此多数研究是基于大量监测数据的黑箱参数模型,这类模型从技术上可分为基于统计学原理的数学参数模型和基于计算机技术的智能算法两大类.如回归模型被广泛应用于藻类动力学模拟,Pinckney等[67]采用主成分分析识别浮游藻类含量与环境变量之间的关系,并在美国卡罗莱纳州北部的富营养化河流—Neuse河建立了回归模型模拟藻类浓度以及浮游植物生长的时空分布规律,结果表明,控制河流富营养化的措施重点应放在水华刚开始暴发的河段,而非在河口地区;Biggs等[68-70]均曾利用回归模型进行藻类模拟及分析;王利利[71]采取嘉陵江水样进行室内模拟实验,分析流速、水温、营养盐等因素对藻类叶绿素a浓度的影响规律,并依据灰色关联度分析结果建立了灰关联定权组合藻类生长数学模型;WANG等[72]从水动力和营养盐角度讨论了三峡库区大宁河的藻类浓度与水质和水动力因素间的相关关系,阐明了河流型硅藻水华在不同环境下的生理特征,并应用多元线性回归模型中主成分得分建立了主成分回归模型,结果表明,该模型可用于大宁河藻类水华模拟和预测;Scharfe等[73]利用德国Elber河下游1997—2001年实测日尺度的藻类叶绿素a浓度以及流量、总辐射、水温、硅酸盐,建立了拉格朗日模型,结果表明,尽管模型缺乏机理研究,但模拟结果与实测值吻合度较高;ZHAO等[74]应用拉格朗日法提出了一种类比模型预测短期藻类浓度,通过确定气温、硅酸盐、光照强度、叶绿素a浓度等为影响因素的权重和模拟系数,预测了3 d的日尺度叶绿素a浓度,其他结果表明该多因素类比的方法对Elber河其他站点也同样适用.

总的来说,一般统计学模型在处理河流水库等复杂非线性生态系统特征变量时效果并不理想,一些学者引入了计算机智能算法来增加对复杂系统的了解.如Maier等[75]通过应用BP神经网络方法,识别了澳大利亚Murray河水华暴发时藻类的生物量高峰;HOU等[76]通过建立RBF神经网络对澳大利亚Darling河蓝藻水华发生进行了研究,结果表明流量是影响水华暴发的关键因子;任宏洋等[77]通过建立三峡水库水华BP神经网络预测模型,较好地预测了2005年三峡库区河流的富营养化趋势;刘载文等[78]利用改进型的BP网络,分析了河流水体中叶绿素含量、磷、氮磷比、电导率和水温等5个环境变量之间的关系,构建了北京市长河水系短期水华预报模拟系统;Kim等[79]采用时间序列优选遗传算法(TSOGP)来预测河流藻类数量,根据韩国洛东江大坝下游河流水文及理化指标,建立了河流硅藻水华模型;Sivapragasam等[80]基于GP算法建立数学模型预测了香港吐露港的水质和藻类浓度;Kim等[81]首次将集合卡尔曼滤波(EnKF)数据分析技术引入河流水华预测模型,以韩国汉江为例,采用EnKF同化水质变量,利用水文模型HSPF和河道流体动力模型EFDC建立河道水华预测模型,结果表明,数据同化可以明显提高模型效率,均方根误差(RMSE)和平均连续概率等级评分(CPRS)均大幅降低;易仲强[82]分别利用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)原理建立了三峡水库支流香溪河库湾的富营养预测模型,为三峡支流回水区水华的预防和控制提供了依据;YANG等[83]为抑制汉江中下游硅藻水华,基于环境因素建立水华藻类种类组成的广义相加模型(GAM),并根据该模型预测结果提出了一种新的水库冲刷策略;姚建玉[84]将复杂网络理论引入水华研究中,以三峡库区支流香溪河为例建立了水华暴发数值模型,开辟了水华暴发机制研究的新方向.

此外,近年来一些研究人员也尝试建立了基于水量水质耦合的水华机理模型预测藻类生长,主要是根据水体中水质和水量状态,考虑各影响因素对藻类生长过程的作用机理,建立具有一定物理意义的河流藻类生长动力学模型.如Whitehead等[85]基于浮游植物生长动力及过程,在英国Thames河建立了基于过程的多目标浮游植物种群预测模型,模拟结果与实测值拟合度较高;Kim等[86]利用HSPF模型模拟流域水质,以及EFDC模型模拟了河道水动力过程和水质过程,并集合卡尔曼滤波(EnKF)进行数据同化,三者结合建立了一个同时考虑流域和河道的二维藻类预测模型框架,并应用在朝鲜半岛西南地区的Youngsan河流域;Bussi等[87]基于藻类生长动力学在英国泰晤士河建立了新的多目标浮游藻类预测模型,同时预测几种藻类含量;王红萍等[62]引入连续生物反应器原理,将Monod方程应用到藻类生长过程,建立了藻类浓度与水流函数之间的数学模型;LI等[88]构建了包含河流水动力影响、营养盐、藻类生态等综合因素的香溪河库湾三维非结构化富营养化模型,模拟了藻类生物量的季节变化;诸葛亦斯等[89]应用WASP模型模拟了香溪河库湾的水华变化过程,初步识别了河流水华发生成因;WANG等[90]通过应用FDC模型研究了藻类与营养关系的非线性动力学过程,识别了香溪河两种典型微囊藻生长速率的变化过程,模拟了河道内藻类总体变化趋势和峰值;夏军等[91-92]通过应用综合水质生态模型WASP4,构建了适用于汉江水华问题的河流水动力学预测模型;龙天渝等[93]为研究水动力条件对藻类生长繁殖的影响,在重庆主城段构建了二维非稳态藻类生长动力学模型,通过提出新的流速影响函数改进了藻类生长率计算公式.

2 当前研究难点和未来研究方向 2.1 当前研究难点

总体来看,在变化环境下(包括人为影响和自然气候变化双重影响下)的水生态问题尤其是在河流水华暴发的问题研究上,近年来中外学者已经做了一些相关研究工作,包括在大型流域的长序列大尺度气候变化背景下河流水华暴发的趋势分析、大型水利工程对水华的影响以及营养盐负荷对水华的影响等多个方面均有涉及.然而,国外资源环境和人口压力没有中国所面临的那样严峻,国外水利建设和水利工程规模也远没有中国南水北调工程和三峡工程巨大,其影响的尺度、后果与对策应用基础研究相对较少.在不断变化的环境下,当前我国水利工程调水影响下的河流水华研究仍面临着一些新的问题与挑战.

a)过去关于水利工程对下游水生态的影响研究多是基于情景假设和规划条件下的预断,当前以实际工程调水为背景开展水华模拟的研究成果仍然十分有限.然而随着近年来我国大型水利工程(如南水北调、三峡工程等)相继正式投入实施,其影响区中下游河段实际水文情况势必与预期有明显差别.

b)大型水利工程调水影响下的河流水华发生机理尚不明确,多数藻类生长机理模型并没有将流域水循环过程影响纳入考虑范围;尤其是河流水华模拟及预测方法,受研究区域环境影响因素复杂性和水生态数据等限制,多是基于数据驱动的参数模型方法,或是基于水质水生态耦合的水生态动力学模型,对河流生态水文过程作用机理与耦合及定量关系分析方面的研究相对匮乏.

c)多数大型水利工程影响下的河流水华问题研究多是针对河流水文情势变化对藻类生长的单项影响研究,往往对于复杂变化环境下的河流水华暴发模拟与预测效果不佳;缺乏考虑以水系统论为导向,关联河流水华发生条件中的水动力过程(水量变化)、生物地球化学过程(气候、水质与水生态变化)和人文过程(水利工程、用水、排污)等多要素相互作用与反馈的综合体系.

2.2 未来研究方向

变化环境下的河流水生态影响关系问题是当前水科学研究的核心和国际前沿[94].国际水文科学协会(IAHS)未来十年的水文科学计划(PantaRhei,2013—2022) 将重点探索高强度人类活动影响下的社会水文学问题;未来地球科学计划(Future Earth,2015—2024) 强调自然科学与社会科学深度交叉.在国际水科学领域,未来的发展方向也从传统的工程水文和环境水文,逐步扩展到生态水文及将水文、水环境、水生态与社会经济发展密切耦合、联系的水系统科学(Water System Sciences)研究,如全球水系统(GWSP)、流域水系统(IGC)等.在区域社会经济发展联系的高强度人类活动和全球气候变化双重影响背景下,实际流域水循环过程已不完全是纯自然的降水-径流-蒸发以及地表水、地下水的转化过程,而是与水循环过程中伴随的坡面、河流、湖泊(水库)多个环节的物质迁移转化(水环境)过程密切联系,与区域经济社会发展中河流开发、水体调蓄和各行业部门取用水、跨流域调水以及农业、生态耗用水过程和水管理政策的制约与作用紧密相联[94].随着全球变化和流域、社会经济的发展,水利工程影响下的河流水华问题更加复杂,不同于一般的湖库富营养化问题,其不仅与水循环物理过程(水量及水沙变化)有关,而且与水循环联系的生物及生物地球化学过程(水质与水生态)和社会经济用水与管理人文过程直接联系;当前,研究如何以水循环为纽带,构建由人类经济社会发展和流域的三大过程相互作用的多尺度、多过程和多要素相关联与反馈的水系统体系(见图 2),将是未来解决河流水华问题研究的重点和发展趋势.如何以单一的河流生态水文过程为主要研究对象,通过建立流域水利工程背景下的多要素耦合河流水系统模型,重点研究人类活动情景下“水文-水质-水生态”三者之间的相互作用机制, 进而科学地分析水利工程调水对水华发生的潜在影响,提出有效应对水华发生的管理对策和水利优化调度,仍是当前水文学研究领域亟待解决的重点和难点问题.

图 2 基于水循环为纽带的河流水系统体系 Figure 2 Water systems approach based on water cycle
3 结论与展望

在大型水利工程影响区开展与水系统相关联的河流水华暴发的综合模拟研究与归因分析,不仅是优化大型水利工程调度和适应性措施的重要需求,也是落实我国生态文明建设水与生态学交叉研究的重要科学前沿问题.以水循环为纽带联系的三大过程及其构成的流域水系统调控问题的基础与应用基础研究,是破解我国复杂水环境和水生态问题的国家重大需求的关键与核心.因此,在研究该问题的技术路线上,需要重点抓住:

a) 研究变化环境下的水文变化、人类活动导致的营养盐负荷变化、工程调水导致河流径流变化所引起的水华问题的“检测”、“作用”与“归因”分析三个互联的关键科学问题;针对研究区域气候因子、水文过程、叶绿素浓度、藻类密度、水库下泄流量、不同水质指标浓度变化、污染负荷等同步检测数据进行关联分析,以及藻类水华的主要营养源来源、种类及分布,污染负荷主要来源和变化,河流水文条件与水华的相关性分析,以及分析可能引起的各种次生问题,水华与河段、空间分布等关键要素敏感性综合识别,辨识水文情势变化和水生态变化二者之间的作用关系和主要影响因素,检测评价河流水华问题成因.

b) 开展从检测、评价、水系统模型研究和归因分析的科学研究方案,将水系统理论方法和水文物理方法相结合,识别水利工程背景下河流水华暴发的关键因素和驱动机制.通过构建水文水生态系统耦合模型,以水文循环为纽带,建立能反映水文条件变化、河道污染物来源辨识、藻类生长-死亡作用机理过程相互作用的“水循环-水质-水生态”水系统体系.综合分析研究河流水文情势变化、河道水质变化以及藻类生长过程之间的关系,并定量分析各要素对河流水华发生的贡献.

c) 探索工程调水对其中下游河流水华发生的影响规律,从而为优化水利调度和水科学管理提供科学技术支撑.基于研发的定量描述复杂系统互动关系的水系统耦合模型,围绕工程调水导致的水文情势变化,营养盐负荷如何导致水华发生及其各自作用与贡献机理的关键科学问题,在分离污染负荷和人类活动对河流水华的影响与贡献的基础上,开展不同情境下工程调水对河流水华发生频率与强度的增益作用评估,提出应对变化环境影响下减低水华风险的水管理对策.通过设计未来不同调水规模情景,对河流水华发生概率进行情景分析和模拟,开展不同情境下工程调水对河流水华发生频率与强度的增益作用评估,提出应对变化环境影响下减低水华风险的水管理对策

参考文献
[1]
KASPERSEN B S, CHRISTENSEN T B, FREDENSLUND A M, et al. Linking climate change mitigation and coastal eutrophication management through biogas technology:evidence from a new Danish bioenergy concept[J]. Science of the Total Environment, 2016, 541: 1124-1131. DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.10.015 (0)
[2]
第三次气候变化国家评估报告编写委员会. 第三次气候变化国家评估报告[M]. 北京: 科学出版社, 2015. (0)
[3]
XIA Rui, CHEN Zhi, ZHOU Yun. Impact assessment of climate change on algal blooms by a parametric modeling study in Han River[J]. Journal of Resources and Ecology, 2012, 3(3): 209-219. DOI:10.5814/j.issn.1674-764x.2012.03.003 (0)
[4]
XIA Jun, ZHANG Yongyong. Water security in north China and countermeasure to climate change and human activity[J]. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 2008, 33(5): 359-363. DOI:10.1016/j.pce.2008.02.009 (0)
[5]
杨强, 谢平, 徐军, 等. 河流型硅藻水华研究进展[J]. 长江流域资源与环境, 2011(S1)165.
YANG Qiang, XIE Ping, XU Jun. Research advances of diatom bloom in rivers[J]. Resources & Environment in the Yangtze Basin, 2011(S1): 159-165. (0)
[6]
窦明, 谢平, 夏军, 等. 汉江水华问题研究[J]. 水科学进展, 2002, 13(5)561.
DOU Ming, XIE Ping, XIA Jun, et al. Study on algal bloom in Hanjiang River[J]. Advances in Water Science, 2002, 13(5): 557-561. (0)
[7]
WHITEHEAD P, WILBY R, BATTARBEE R, et al. A review of the potential impacts of climate change on surface water quality[J]. Hydrological Sciences Journal, 2009, 54(1): 101-123. DOI:10.1623/hysj.54.1.101 (0)
[8]
WETZEL R G. Limnology[M]. Philadelphia: Saunders College Publishing, 1983. (0)
[9]
王成林, 潘维玉, 韩月琪, 等. 全球气候变化对太湖蓝藻水华发展演变的影响[J]. 中国环境科学, 2010, 30(6)828.
WANG Chenglin, PAN Weiyu, HAN Yueqi, et al. Effect of global climate change on cyanobacteria bloom in Taihu Lake[J]. China Environmental Science, 2010, 30(6): 822-828. (0)
[10]
苏洁琼, 王烜, 杨志峰. 考虑气候因子变化的湖泊富营养化模型研究进展[J]. 应用生态学报, 2012, 23(11)3206.
SU Jieqiong, WANG Xuan, YANG Zhifeng. Lake eutrophication modeling in considering climatic factors change:a review[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2012, 23(11): 3197-3206. (0)
[11]
陈永灿, 俞茜, 朱德军, 等. 河流中浮游藻类生长的可能影响因素研究进展与展望[J]. 水力发电学报, 2014, 33(4)195.
CHEN Yongcan YU Qian, YU Qian, ZHU Dejun, et al. Possible influencing factors on phytoplankton growth and decay in rivers:review and perspective[J]. Shuili Fadian Xuebao/journal of Hydroelectric Engineering, 2014, 33(4): 186-195. (0)
[12]
REYNOLDS C, DESCY J P. The production, biomass and structure of phytoplankton in large rivers[J]. Large Rivers, 1996, 161-187. (0)
[13]
STERNER R, KILHAM S, JOHNSON F, et al. Factors regulating phytoplankton and zooplankton biomass in temperate rivers[J]. Limnol Oceanogr, 1996, 41(7): 1572-1577. DOI:10.4319/lo.1996.41.7.1572 (0)
[14]
JUNG S W, KWON O Y, LEE J H, et al. Effects of water temperature and silicate on the winter blooming diatom stephanodiscus hantzschii (Bacillariophyceae) growing in eutrophic conditions in the Lower Han River, South Korea[J]. Journal of Freshwater Ecology, 2009, 24(2): 219-226. DOI:10.1080/02705060.2009.9664286 (0)
[15]
KISS K. Trophic level and eutrophication of the River Danube in Hungary[J]. Internationale Vereinigung fur Theoretische und Angewandte Limnologie Verhandlungen, 1994, 25(3): 1688-1691. (0)
[16]
HILTON J, O'HARE M, BOWES M J, et al. How green is my river? a new paradigm of eutrophication in rivers[J]. Science of the Total Environment, 2006, 365(1): 66-83. (0)
[17]
BOWES M, GOZZARD E, JOHNSON A, et al. Spatial and temporal changes in chlorophyll-a concentrations in the River Thames basin, UK:are phosphorus concentrations beginning to limit phytoplankton biomass?[J]. Science of the Total Environment, 2012, 426: 45-55. DOI:10.1016/j.scitotenv.2012.02.056 (0)
[18]
吴光应, 刘晓霭. 大宁河水体营养盐状况与水华爆发之间关系分析[J]. 中国环境监测, 2009, 25(4)101.
WU Guangying, LIU Xiaoxia. Analysis on the relationship between nutrients and water blooms in the Daning River[J]. Environment al Monitoring in China, 2009, 25(4): 98-101. (0)
[19]
DUMITRAN G E. Chemical and biological modelling of water quality in rivers[J]. Revista de Chimie, 2010, 61(2): 192-195. (0)
[20]
ALLAN J D, CASTILLO M M. Stream ecology:structure and function of running waters[M]. Dordrecht: Springer Science & Business Media, 2007, 436. (0)
[21]
梁培瑜, 王烜, 马芳冰. 水动力条件对水体富营养化的影响[J]. 湖泊科学, 2013, 25(4)462.
LIANG Peiyu, WANG Xuan, MA Fangbing. Effect of hydrodynamic conditions on water eutrophication:a review[J]. Journal of Lake Sciences, 2013, 25(4): 455-462. DOI:10.18307/2013.0401 (0)
[22]
REYNOLDS C, DESCY J P, PADIS K J. Are phytoplankton dynamics in rivers so different from those in shallow lakes?[M]. Phytoplankton in Turbid Environments: Rivers and Shallow Lakes.Springer Netherlands, 1994, 1-7. (0)
[23]
王建慧. 流速对藻类生长影响试验及应用研究[D]. 北京: 清华大学, 2012. (0)
[24]
FORNARELLI R G S, ANTENUCCI J P. Input variable selection for ecological modeling in inter-basin water transfer management[M]. 19th International Congress on Modeling and Simulation-Sustaining Our Future: Understanding and Living with Uncertainty, Perth:Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand (MSSANZ), 2011, 4022-4028. (0)
[25]
ACUÑA V, VILCHES C, GIORGI A. As productive and slow as a stream can be:the metabolism of a Pampean stream[J]. Journal of the North American Benthological Society, 2010, 30(1): 71-83. (0)
[26]
MITROVIC S M, HARDWICK L, DORANI F. Use of flow management to mitigate cyanobacterial blooms in the Lower Darling River, Australia[J]. Journal of Plankton Research, 2011, 33(2): 229-241. DOI:10.1093/plankt/fbq094 (0)
[27]
LONG Tianyu, WU Lei, MENG Guohu, et al. Numerical simulation for impacts of hydrodynamic conditions on algae growth in Chongqing Section of Jialing River, China[J]. Ecological Modelling, 2011, 222(1): 112-119. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2010.09.028 (0)
[28]
D'AMOURS O, SCHEIBLING R E. Effect of wave exposure on morphology, attachment strength and survival of the invasive green alga Codium fragile ssp.tomentosoides[J]. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 2007, 351(1): 129-142. (0)
[29]
王婷婷, 朱伟, 李林. 不同温度下水流对铜绿微囊藻生长的影响模拟[J]. 湖泊科学, 2010, 22(4)568.
WANG Tingting, ZHU Wei, LI Lin. Simulation on the hydrodynamic effects of Microcystis aeruginosa in different temperature conditions[J]. Journal of Lake Sciences, 2010, 22(4): 563-568. (0)
[30]
ÁCS É, KISS K T. Effects of the water discharge on periphyton abundance and diversity in a large river (River Danube, Hungary)[J]. Hydrobiologia, 1993, 249(1): 125-133. (0)
[31]
卢大远, 刘培刚, 范天俞, 等. 汉江下游突发"水华"的调查研究[J]. 环境科学研究, 2000, 13(2)31.
LU Dayuan, LIU Peigang, Fan Tianyu, et al. The investigation of 'water bloom' in the downstream of the Han River[J]. Research of Environmentalences, 2000, 13(2): 28-31. (0)
[32]
MITROVIC S M, CHESSMAN B C, DAVIE A, et al. Development of blooms of Cyclotella meneghiniana and Nitzschia spp.(Bacillariophyceae) in a shallow river and estimation of effective suppression flows[J]. Hydrobiologia, 2008, 596(1): 173-185. DOI:10.1007/s10750-007-9094-1 (0)
[33]
SCHINDLER D W, BAYLEY S E, PARKER B R, et al. The effects of climatic warming on the properties of boreal lakes and streams at the Experimental Lakes Area, northwestern Ontario[J]. Limnology and Oceanography, 1996, 41: 1004-1017. DOI:10.4319/lo.1996.41.5.1004 (0)
[34]
GERTEN D, ADRIAN R. Climate-driven changes in spring plankton dynamics and the sensitivity of shallow polymictic lakes to the North Atlantic Oscillation[J]. Limnology and Oceanography, 2000, 45(5): 1058-1066. DOI:10.4319/lo.2000.45.5.1058 (0)
[35]
PHLIPS E, CICHRA M, ALDRIDGE F, et al. Light availability and variations in phytoplankton standing crops in a nutrient-rich blackwater river[J]. Limnology and Oceanography, 2000, 45(4): 916-929. DOI:10.4319/lo.2000.45.4.0916 (0)
[36]
SØBALLE D, THRELKELD S. Advection, phytoplankton biomass, and nutrient transformations in a rapidly flushed impoundment[J]. Archiv fur Hydrobiologie Stuttgart, 1985, 105(2): 187-203. (0)
[37]
李春青. 汉江"水华"的影响因素分析与研究[D]. 昆明: 昆明理工大学, 2007. (0)
[38]
HUBER V, ADRIAN R, GERTEN D. Phytoplankton response to climate warming modified by trophic state[J]. Limnology and Oceanography, 2008, 53(1): 1-13. DOI:10.4319/lo.2008.53.1.0001 (0)
[39]
PHLIPS E J, HENDRICKSON J, QUINLAN E L, et al. Meteorological influences on algal bloom potential in a nutrient-rich blackwater river[J]. Freshwater Biology, 2007, 52(11): 2141-2155. DOI:10.1111/fwb.2007.52.issue-11 (0)
[40]
夏星辉, 吴琼, 牟新利. 全球气候变化对地表水环境质量影响研究进展[J]. 水科学进展, 2012, 23(1)133.
XIA Xinghui, WU Qiong, MOU Xingli. Advances in impacts of climate change on surface water quality[J]. Shuikexue Jinzhan/advances in Water Science, 2012, 23(1): 124-133. (0)
[41]
JIANG Xia, JIN Xiangcan, YAO Yang, et al. Effects of biological activity, light, temperature and oxygen on phosphorus release processes at the sediment and water interface of Taihu Lake, China[J]. Water Research, 2008, 42(8): 2251-2259. (0)
[42]
LEWIS W M, HAMILTON S K, LASI M A, et al. Ecological determinism on the Orinoco floodplain A 15-year study of the Orinoco floodplain shows that this productive and biotically diverse ecosystem is functionally less complex than it appears.hydrographic and geomorphic controls induce a high degree of determinism in biogeochemical and biotic processes[J]. Bio Science, 2000, 50(8): 681-692. (0)
[43]
GAMIER J, BILLEN G, COSTE M. Seasonal succession of diatoms and chlorophyceae in the drainage network of the Seine River:observation and modeling[J]. Limnology and Oceanography, 1995, 40(4): 750-765. DOI:10.4319/lo.1995.40.4.0750 (0)
[44]
HA K, KIM H W, JOO G J. The phytoplankton succession in the lower part of hypertrophic Nakdong River (Mulgum), South Korea[J]. Hydrobiologia, 1998, 369-370: 217-227. DOI:10.1023/A:1017067809089 (0)
[45]
况琪军, 谭渝云, 万登榜, 等. 汉江中下游江段藻类现状调查及"水华"成因分析[J]. 长江流域资源与环境, 2000, 9(1)70.
KUANG Qijun, TAN Yuyun, WAN Dengbang, et al. On the phytoplankton in the middle and lower reaches of Hanjiang River and the prevention of water blooms[J]. Resources & Enuironment in the Yangtza Basin, 2000, 9(1): 63-70. (0)
[46]
郝秀平, 夏军, 王蕊. 气候变化对地表水环境的影响研究与展望[J]. 水文, 2010, 30(1)72.
HAO Xiuping, XIA Jun, WANG Rui. Influence of climate change on surface water environment[J]. Journal of China Hydrology, 2010, 30(1): 67-72. (0)
[47]
庞燕飞, 周解. 红水河岩滩建坝前后水质因子的变化及浮游植物响应[J]. 水生态学杂志, 2008, 28(3)102. (0)
[48]
LU G B, WANG J, WANG H J, et al. Impacts of human activities on the flow regime of the Hanjiang River[J]. Research of Environmental Sciences, 2009, 15(1): 12-13. (0)
[49]
BAKER P D, BROOKES J D, BURCH M D, et al. Advection, growth and nutrient status of phytoplankton populations in the lower River Murray, South Australia[J]. Regulated Rivers:Research & Management, 2000, 16(4): 327-344. (0)
[50]
LLORET J, MAR N A, MAR N-GUIRAO L. Is coastal lagoon eutrophication likely to be aggravated by global climate change?[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2008, 78(2): 403-412. DOI:10.1016/j.ecss.2008.01.003 (0)
[51]
JEONG K S, KIM D K, JOO G J. Delayed influence of dam storage and discharge on the determination of seasonal proliferations of Microcystis aeruginosa and Stephanodiscus hantzschii in a regulated river system of the lower Nakdong River (South Korea)[J]. Water Research, 2007, 41(6): 1269-1279. DOI:10.1016/j.watres.2006.11.054 (0)
[52]
KIM M C, JEONG K S, KANG D K, et al. Time lags between hydrological variables and phytoplankton biomass responses in a regulated river (the Nakdong River)[J]. Journal of Ecology & Environment, 2009, 32(4): 221-227. (0)
[53]
LEE S O, KIM S, KIM M, et al. The effect of hydraulic characteristics on algal bloom in an artificial seawater canal:a case study in Songdo City, South Korea[J]. Water, 2014, 6(2): 399-413. DOI:10.3390/w6020399 (0)
[54]
ZENG Hui, SONG Lirong, YU Zhigang, et al. Distribution of phytoplankton in the Three-Gorge Reservoir during rainy and dry seasons[J]. Science of the Total Environment, 2006, 367(2): 999-1009. (0)
[55]
邓春光. 三峡库区富营养化研究[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2007. (0)
[56]
陈求稳. 生态水力学及其在水利工程生态环境效应模拟调控中的应用[J]. 水利学报, 2016, 47(3)423.
CHEN Qiuwen. Discipline of ecohydraulics and the application to modeling and mitigating eco-environmental effects of hydraulic works[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2016, 47(3): 413-423. (0)
[57]
李斌, 卢伟, 闫海. 长江三峡库区湖北段水华发生情况及成因分析[J]. 环境科学与技术, 2012(S1)216.
LI Bin, LU LU Wei, YAN Hai. Yangtze River Three Gorges Reservoir area Hubei sections of water blooms context and causes analysis[J]. Environmental Science & Technology, 2012(S1): 214-216. (0)
[58]
刘德富, 杨正健, 纪道斌, 等. 三峡水库支流水华机理及其调控技术研究进展[J]. 水利学报, 2016, 47(3)454.
LIU Defu, YANG Zhengjian, JI Daobin, et al. A review on the mechanism and its controlling methods of the algal blooms in the tributaries of Three Gorges Reservoir[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2016, 47(3): 443-454. (0)
[59]
王玲玲, 戴会超, 蔡庆华. 香溪河生态调度方案的数值模拟[J]. 华中科技大学学报:自然科学版, 2009, 37(4)114.
WANG Lingling, DAI Huichao, CAI Qinghua. Numerical simulation of the ecological operation schedule in Xiangxi River[J]. Journal of Huazhong University of Science & Technology, 2009, 37(4): 111-114. (0)
[60]
龙天渝, 刘腊美, 郭蔚华, 等. 流量对三峡库区嘉陵江重庆主城段藻类生长的影响[J]. 环境科学研究, 2008, 21(4)108.
LONG Tianyu, LIU Lamei, GUO Weihua, et al. Effect of runoff on algal growth in reach of Jialing River in city zone of Chongqing[J]. Research of Environmental Sciences, 2008, 21(4): 104-108. (0)
[61]
张家玉, 罗莉, 李春生, 等. 南水北调中线工程对汉江中下游生态环境影响研究[J]. 环境科学技术, 2000(S1)32.
ZHANG Jiayu, LUO Li, LI Chunsheng. The impact of South-to-North water diversion project on the ecological environment at downstream of Han Jiang River[J]. Environmental Science & Technology, 2000(S1): 1-32. (0)
[62]
王红萍, 夏军, 谢平, 等. 汉江水华水文因素作用机理:基于藻类生长动力学的研究[J]. 长江流域资源与环境, 2004, 13(3)285.
WANG Hongping, XIA Jun, XIE Ping, et al. Mechanisms for hydrological factors causing algal blooms in Hanjiang River:Sased on kinetics of algae growth[J]. Resources & Environment in the Yangtze Basin, 2004, 13(3): 282-285. (0)
[63]
谢平, 夏军, 窦明, 等. 南水北调中线工程对汉江中下游水华的影响及对策研究:Ⅱ.汉江水华发生的概率分析与防治对策[J]. 自然资源学报, 2004, 19(5)549.
XIE Ping, XIA Jun, DOU Ming, et al. Research into the effects of the middle route of China' south-to-north water transfer project on water bloom in the middle-down stream of Hanjiang Riverand the countermeasures Part Ⅱ:a probability analysis of the water bloom in Hanjiang River and prevention countermeasures[J]. Journal of Natural Resources, 2004, 19(5): 545-549. DOI:10.11849/zrzyxb.2004.05.001 (0)
[64]
谢平, 夏军, 窦明, 等. 南水北调中线工程对汉江中下游水华的影响及对策研究:Ⅰ.汉江水华发生的关键因子分析[J]. 自然资源学报, 2004, 19(4)423.
XIE Ping, XIA Jun, DOU Ming, et al. Research into the effects of the middle route of China' south-to-north water transfer project on water bloom in the middle-down stream of Hanjiang Riverand the countermeasures Part Ⅰ:an analysis of the key factors generating water bloom in Hanjiang Ri[J]. Journal of Natural Resources, 2004, 19(4): 418-423. DOI:10.11849/zrzyxb.2004.04.002 (0)
[65]
殷大聪, 黄薇, 吴兴华, 等. 汉江水华硅藻生物学特性初步研究[J]. 长江科学院院报, 2012, 29(2)10.
YIN Dacong, HUANG Wei, WU Xinghua, et al. Preliminary study on biological characteristics of spring diatom bloom in the Hanjiang River[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2012, 29(2): 6-10. (0)
[66]
高洪生. 湖库化河流水体富营养化研究: 以九龙江北溪为例[D]. 福州: 福建师范大学, 2011. (0)
[67]
PINCKNEY J L, MILLIE D F, VINYARD B T, et al. Environmental controls of phytoplankton bloom dynamics in the Neuse River Estuary, North Carolina, USA[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1997, 54(11): 2491-2501. DOI:10.1139/f97-165 (0)
[68]
BIGGS B J. Eutrophication of streams and rivers:dissolved nutrient-chlorophyll relationships for benthic algae[J]. Journal of the North American Benthological Society, 2000, 19(1): 17-31. DOI:10.2307/1468279 (0)
[69]
LANE J Q, RAIMONDI P T, KUDELA R M. Development of a logistic regression model for the prediction of toxigenic Pseudo-nitzschia blooms in Monterey Bay, California[J]. Marine Ecology Progress Series, 2009, 383: 37-51. DOI:10.3354/meps07999 (0)
[70]
KIRKWOOD A E, SHEA T, JACKSON L J, et al. Didymosphenia geminata in two Alberta headwater rivers:an emerging invasive species that challenges conventional views on algal bloom development[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 2007, 64(12): 1703-1709. DOI:10.1139/f07-152 (0)
[71]
王利利. 水动力条件下藻类生长相关影响因素研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2006. (0)
[72]
WANG L P, ZHENG B H. Prediction of chlorophyll-a in the Daning River of Three Gorges Reservoir by principal component scores in multiple linear regression models[J]. Water Science and Technology, 2013, 67(5): 1150-1158. DOI:10.2166/wst.2013.679 (0)
[73]
SCHARFE M, CALLIES U, BL CKER G, et al. A simple Lagrangian model to simulate temporal variability of algae in the Elbe River[J]. Ecological Modelling, 2009, 220(18): 2173-2186. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2009.04.048 (0)
[74]
ZHAO Xiaodong, ZHANG Hongjian, TAO Xiaolei. Predicting the short-time-scale variability of chlorophyll a in the Elbe River using a Lagrangian-based multi-criterion analog model[J]. Ecological Modelling, 2013, 250: 279-286. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2012.11.018 (0)
[75]
MAIER H R, DANDY G C, BURCH M D. Use of artificial neural networks for modelling cyanobacteria Anabaena spp.in the River Murray, South Australia[J]. Ecological Modelling, 1998, 105(2): 257-272. (0)
[76]
HOU Guoxiang, LI Hongbin, RECKNAGEL F, et al. Modeling phytoplankton dynamics in the River Darling (Australia) using the radial basis function neural network[J]. Journal of Freshwater Ecology, 2006, 21(4): 639-647. DOI:10.1080/02705060.2006.9664125 (0)
[77]
任宏洋, 张代钧, 卢培利, 等. 基于结构化设计的湖, 库富营养化模型研究[J]. 环境污染与防治, 2005, 27(5)374.
REN Hongyang, ZHANG Daijun, LU Peilu, et al. The entrophication model of the lakes and reservoirs based on the structured programming[J]. Environmental Pollution & Control, 2005, 27(5): 371-374. (0)
[78]
刘载文, 杨斌, 黄振芳, 等. 基于神经网络的北京市水体水华短期预报系统[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(28)245.
LIU Zaiwen, YANG Bin, HUANG Zhenfang, et al. Water bloom short time predicting system of Beijing based on neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(28): 243-245. DOI:10.3321/j.issn:1002-8331.2007.28.074 (0)
[79]
KIM D K, JEONG K S, WHIGHAM P A, et al. Winter diatom blooms in a regulated river in South Korea:explanations based on evolutionary computation[J]. Freshwater Biology, 2007, 52(10): 2021-2041. DOI:10.1111/fwb.2007.52.issue-10 (0)
[80]
SIVAPRAGASAM C, MUTTIL N, MUTHUKUMAR S, et al. Prediction of algal blooms using genetic programming[J]. Marine Pollution Bulletin, 2010, 60(10): 1849-1855. DOI:10.1016/j.marpolbul.2010.05.020 (0)
[81]
KIM K, PARK M, MIN J H, et al. Simulation of algal bloom dynamics in a river with the ensemble Kalman filter[J]. Journal of Hydrology, 2014, 519: 2810-2821. DOI:10.1016/j.jhydrol.2014.09.073 (0)
[82]
易仲强. 基于ANN和SVM的三峡水库香溪河库湾富营养化预测研究[D]. 宜昌: 三峡大学, 2011. (0)
[83]
YANG Q, XIE P, SHEN H, et al. A novel flushing strategy for diatom bloom prevention in the lower-middle Hanjiang River[J]. Water Research, 2012, 46(8): 2525-2534. DOI:10.1016/j.watres.2012.01.051 (0)
[84]
姚建玉. 基于复杂网络理论的水华暴发数值模型研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2011. (0)
[85]
WHITEHEAD P G, BUSSI G, BOWES M J, et al. Dynamic modelling of multiple phytoplankton groups in rivers with an application to the Thames River system in the UK[J]. Environmental Modelling & Software, 2015, 74: 75-91. (0)
[86]
KIM K, RYU I, MIN J, et al. Simulation of algal bloom dynamics in a river with the ensemble Kalman filter[J]. Journal of Hydrology, 2014, 519(519): 2810-2821. (0)
[87]
BUSSI G, WHITEHEAD P, BOWES M, et al. Dynamic modelling of multiple phytoplankton groups in rivers with an application to the Thames river system in the UK[J]. Environmental Modelling & Software, 2015, 74(C): 75-91. (0)
[88]
LI J, JIN Z W, YANG W J. Numerical modeling of the Xiangxi River algal bloom and sediment-related process in China[J]. Ecological Informatics, 2014, 22: 23-35. DOI:10.1016/j.ecoinf.2014.03.002 (0)
[89]
诸葛亦斯, 欧阳丽, 纪道, 等. 三峡水库香溪河库湾水华生消的数值模拟分析[J]. 中国农村水利水电, 2009(5)22.
ZHUGE Yisi, OUYANG Li, JI Dao, et al. Numerical simulation of algal bloom in the Xiangxi River Bay at the Three Gorges Reservoir[J]. China Rural Water & Hydropower, 2009(5): 18-22. (0)
[90]
WANG Lan, CAI Qinghua, ZHANG Min, et al. Estimating in situ growth rate of Microcystis by FDC technique, with comparison of different sampling periods:a case study from Xiangxi Bay, Three Gorges Reservoir, China[J]. Fresenius Environmental Bulletin, 2010, 19(8a): 1576-1581. (0)
[91]
夏军, 张华. 汉江富营养化动态模型研究[J]. 重庆环境科学, 2001, 23(1)23.
XIA Jun, ZHANG Hua. Dynamic model of eutrophication in Hanjiang River[J]. Chongqing Environmental Science, 2001, 23(1): 20-23. (0)
[92]
夏军, 窦明. 水体富营养化综合水质模型及其应用研究[J]. 上海环境科学, 2000, 19(7)304.
XIA Jun, DOU Ming. Study on eutrophication synthetic water quality model and its application[J]. Shanghai Environmental Sciences, 2000, 19(7): 302-304. (0)
[93]
龙天渝, 蒙国湖, 吴磊, 等. 水动力条件对嘉陵江重庆主城段藻类生长影响的数值模拟[J]. 环境科学, 2010, 31(7)1503.
LONG Tianyu, MENG Guohu, WU Lei, et al. Numerical simulation for effects of hydrodynamic condition on algae growth in Chongqing reaches of Jialing River[J]. Environmental Science, 2010, 31(7): 1498-1503. (0)
[94]
夏军. 气候变化对河湖水环境生态影响及其对策[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2013. (0)