基于多源数据同化的湖泊水华生消机制研究

湖泊水华灾害治理是水环境领域的重大难题，而数据同化方法具有融合系统内外有效信息的独特优势，是深入研究水华生消机制的新途径。因此，本课题拟以太湖为例，结合富营养化动力学模型和水质观测新技术（自动监测和遥感），建立适用于湖泊水华研究的多源数据同化系统。通过数值实验方法，探讨多源多尺度数据在数据同化框架内的最优集成模式，为多源数据同化方法在水生态领域的应用提供技术依据；在数据同化技术框架下结合现场观测，通过参数的自适应同步优化技术和不确定性分析，定量研究水华生消机制，揭示水华生消过程的动力学时空特征和不确定性的基本规律。本研究将加深对湖泊水华生消机制的理解，对提高湖泊水华的细致模拟精度并实现实时预报有着重要意义，还将促进数据同化技术在水生态相关领域中的应用和发展。

湖泊水华灾害治理是水环境领域的重大难题，湖泊水生态系统的复杂性、非线性和不确定性阻碍了对水华生消机制的深入理解。本项目基于原型观测、机理分析、数学模型与数据同化等方法，开展了基于多源数据同化的湖泊水华生消机制研究，在湖泊水生态动力学过程、水华观测新技术、水华暴发环境驱动因素及驱动模式、水生态动力学模型及数据同化系统、典型湖库水华生消特征等方面取得进展：（1）研究表明湖泊水华生长与消亡受地理、环境及人为作用的强烈影响，针对直接影响水华暴发的水体营养状态的科学判别问题，建立了基于地理分区及神经网络的湖库营养状态综合判别方法；（2）开展湖泊水华生消机制研究相关的观测与模拟方法研究，提出了一系列适宜于大尺度水域水华暴发环境驱动因子及藻类生消过程的关键监测技术，包括流域水文水质监控、影响水华暴发环境因素及藻类监测、水环境室内物理模型模拟等；（3）以太湖为实例，开展了驱动浅水湖泊水华暴发的环境因子及其适宜范围分析研究，在环境因子不同驱动模式分析研究的基础上，建立了复杂环境下的太湖水华暴发风险识别模型；（4）结合富营养化动力学模型和水质观测新技术, 融合系统内外有效信息，建立了适用于湖泊水华研究的多源数据同化系统，建立了与水华生消密切相关的水动力特征时间尺度通用数值评估方法；（5）在数据同化平台的架构下，探讨多源数据在同化框架内的最优集成模式，通过跟踪水生态动力学过程关键参数的自适应同步优化过程，揭示了水华生消过程的动力学时空特征和内在机制。本研究加深了对湖库水华生消机制的科学理解，系列成果可用于湖库水生态机理研究与实践工作中，不仅可以提升富营养化及水华数值模拟的可靠性，还为流域及湖泊水环境观测提供了系统性的研究手段。