摘要GyDF4y2Ba

利用二维湖泊水动力模型和藻类生长的生态动力学模型，研究了太湖富营养化问题。该模型包括三个水质变量:叶绿素-GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba（chl-GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba)、总磷(TP)和总氮(TN)。利用该模型研究了风致电流、TP分布和藻类生长的特征和驱动因素。模拟结果表明，太湖的风致环流对风况、岸线和湖面地形有很强的依赖性。不同区域的水流形态差异很大，导致富营养化程度不同。影响藻类生长的主要因素是温度和总磷，通过数值分析得出了控制太湖藻华发生的温度和总磷浓度阈值。对该湖不同区域的模拟证实，梅梁湾和西区是可能发生藻华的“关键”区域。GyDF4y2Ba

关键字GyDF4y2Ba

生态水动力学模型；水质；富营养化；藻类生长；藻类开花；太湖GyDF4y2Ba

介绍GyDF4y2Ba

太湖是中国第三大湖。太湖为数百万居民提供水源，对人类活动至关重要，在区域经济发展中也发挥着关键作用。自20世纪80年代以来，由于工业和生活废水的排放不断增加，太湖水质不断恶化。1999年，湖泊的3个关键环境因子(总磷、总氮和化学需氧量)增加了2 ~ 3倍，湖水水质持续恶化。从那时起，中国政府采取了一系列措施来控制污染物排放，改善太湖水质。然而，10年后，水质没有明显改善;该湖泊仍在经历严重的富营养化和蓝藻泛滥。因此，有必要加强对太湖富营养化原因的认识。GyDF4y2Ba

对富营养化问题的清楚认识不能从现场观察或实验室实验中获得。利用富营养化模型，综合湖泊的现有信息，选择最优的控制策略，有利于湖泊管理，是十分必要的。浮游植物分布的模拟可以帮助我们理解水质与湖泊富营养化的关系。近20年来，太湖富营养化模型的选择主要采用两种方法。首先，采用浅水方程与对流扩散方程耦合的模型来描述养分的时空分布[1-4]。模型中的参数相对较少;然而，生态过程被忽略了。另一种模型是生态动力学模型，主要考虑藻类生长等生态过程[5- 8]，忽略了水流引起的空间变化。因此，许多研究者将这两种模型结合起来，建立了研究富营养化问题的生态水动力学模型[9-14]。该组合模型既能模拟浮游植物生长的物理传输参数，又能模拟浮游植物生长的生物过程。 In recent years, many ecological-hydrodynamics models have been developed to study eutrophication in Taihu Lake [15-18]. However, the models are always complicated by the copious ecological processes and water quality variables involved. Consequently, the complexity of these models makes it difficult to identify the critical conditions for development of algal blooms in the lake.

由于影响太湖藻类生长的环境条件的复杂性，进一步的分析对于理解藻华的形成机制至关重要。因此，本研究的目的是研究藻类的生长特征及其主要影响因素。为此，在二维浅水模型和对流扩散模型的基础上，考虑了藻类生长的生态动力学模型，建立了太湖生态-水动力学模型。研究结果对了解太湖浮游植物的生长规律和减缓藻华具有重要意义。GyDF4y2Ba

研究区域GyDF4y2Ba

太湖(北纬119°54′-120°36′，东经30°56′-31°33′)位于长江三角洲，毗邻高度发达和人口稠密的中国无锡市。湖泊长约68.5 km，平均宽度约34 km(图1)。湖泊较浅，平均深度1.9 m，最大深度3.3 m，表面积2338 kmGyDF4y2Ba2.GyDF4y2Ba．太湖的海岸线复杂，湖面上有几个小岛。通常将湖区分为八个区域:珠山湾、梅良湾、公湾、东湾、西区、南区、东区和中心区(图1)。GyDF4y2Ba

图1：GyDF4y2Ba中国太湖的位置和水深测量GyDF4y2Ba

自20世纪80年代以来，太湖受到严重污染，该地区经济发展迅猛。1990年以来，太湖水质严重恶化，湖水富营养化。因此，近二十年来，藻华现象频繁发生，造成了许多负面影响，特别是对无锡市工农业用水造成了严重威胁。图2显示了太湖主要环境因子总磷(TP)、总氮(TN)和高锰酸钾指数(CODMn)浓度的年变化情况。太湖不同区域的水质和富营养化状况不一致。一般情况下，梅良湾和五里湾水质最差，而中心区和东区水质较好。不同区域的富营养化状态也存在时间上的变化，如图3所示。总的来说，5、6月份太湖水质最差，7、8月份水质相对较好。GyDF4y2Ba

图2：GyDF4y2Ba总氮、总磷、COD浓度的年变化GyDF4y2Ba_锰GyDF4y2Ba在太湖之滨GyDF4y2Ba

图3:GyDF4y2Ba2007年太湖不同区域TLI(∑)变化情况，TLI(∑)代表太湖综合营养状态指数。GyDF4y2Ba

长期调查表明，太湖藻类主要有7大类，以蓝藻、绿藻和硅藻为优势类群。近几十年来，太湖浮游植物类群数量呈下降趋势，但丰度呈上升趋势。主导类群也发生了变化，20世纪50 - 80年代以蓝藻和硅藻为主，20世纪90年代以蓝藻和隐藻为主。自2000年以来，以蓝藻、绿藻和硅藻为主GyDF4y2Ba铜绿微囊藻GyDF4y2Ba最常见的。GyDF4y2Ba铜绿微囊藻GyDF4y2Ba在太湖中具有优势，因为即使在低浓度下，它也可以使用无机磷，因此已成为太湖水华的主要物种。GyDF4y2Ba

模型配置GyDF4y2Ba

建立了太湖水动力与富营养化耦合模型。该模型包括三个组成部分：二维水动力模型、营养盐输送模型和藻类生长的生态动力学模型。GyDF4y2Ba

水动力模型GyDF4y2Ba

在正交坐标系下求解流体动力学控制方程。在压力为流体静力的简化假设下，基于水深平均浅水方程的二维水动力模型控制方程为[4,19,20]:GyDF4y2Ba

\{{{{\\\\\缅甸缅甸缅甸{{{{{{{{\\部分\部分\部分\缅甸}{{{{{{{{{{{{{{{\部分\部分\缅甸缅甸缅甸}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{\部分\部分\部分\缅甸}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{\部分\部分\部分\部分\部分\部分\部分\部分\部分\部分\部分.}}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}，（，（，（，（，（，（，（，（，（，（，（，（部分部分）部分）部分部分部分部分部分部分部分的}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}{{{{{{{{{{{{{{{}}{\partial y}-fv+g\frac{{\partial\xi}{{\partial x}}-\varepsilon（\frac{{{\partial^2}u}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}}{{{{{{{{{{{{}}}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}{{{{{，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，+v\frac{{\partial v}}{{\partial y}}+fu+g\frac{{\partial\xi}{{\partial y}}-\varepsilon（\frac{{{{\partial^2}u}）{{\partial{x^2}}}+\frac{{{\partial{y^2}}}{\partial{y^2}}}-\frac{1}{\rho H}（\tau y^s-\tau y^b）=0\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，\，，\，\，，，，，，，，，，（3）\]GyDF4y2Ba

在哪里GyDF4y2BauGyDF4y2Ba和GyDF4y2BavGyDF4y2Ba分别为x、y正交坐标下的深度平均速度分量;GyDF4y2BaH=（H+ξ）GyDF4y2Ba为水深，GyDF4y2BaHGyDF4y2Ba和GyDF4y2BaξGyDF4y2Ba分别为平均水深(从底部到平均水位)和自由水面高度(从平均水位正向上);GyDF4y2BaρGyDF4y2Ba为水的密度;GyDF4y2BaGGyDF4y2Ba重力加速度;GyDF4y2BaεGyDF4y2Ba为水平涡动粘滞系数(其中，GyDF4y2BaεGyDF4y2Ba近似于常数GyDF4y2BaτGyDF4y2Ba^{年代GyDF4y2Ba}_xGyDF4y2Ba)；是科里奥利参数；GyDF4y2BaτGyDF4y2Ba^{年代GyDF4y2Ba}_xGyDF4y2Ba和GyDF4y2BaτGyDF4y2Ba^{年代GyDF4y2Ba}_yGyDF4y2Ba分别为水面风致剪应力在x、y方向上的分量;GyDF4y2BaτGyDF4y2Ba^BGyDF4y2Ba_xGyDF4y2Ba和GyDF4y2BaτGyDF4y2Ba^BGyDF4y2Ba_yGyDF4y2Ba分别是底部x和y方向上的剪切应力分量。GyDF4y2Ba

风致剪应力可通过以下公式计算：GyDF4y2Ba

\[\τ值^ s = {C_a}{\ρ_a} {U ^ 2} \因为\β \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 4) \] \ [\ sτ_y吗^ = {C_a}{\ρ_a} {U ^ 2} \罪\β \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 5) \]GyDF4y2Ba

哪里GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba为风阻系数(GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba= 0.0013);GyDF4y2BaρGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba空气的密度是(ρGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba= 1.293×10GyDF4y2Ba^{－3GyDF4y2Ba}克/厘米GyDF4y2Ba^3.GyDF4y2Ba）;为总风速，为风与x轴的夹角。GyDF4y2Ba

底部的摩擦应力可由GyDF4y2Ba

\[\τ值^ b = \ uρ{C_b} \√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} = \ρ顾\√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} / {C ^ 2 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 6) \] \[\τ_y吗^ v b =ρ{C_b} \ \√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} = \ρ问\√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} / {C ^ 2 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 7) \]GyDF4y2Ba

哪里GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_BGyDF4y2Ba为底部摩擦系数，GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_BGyDF4y2Ba=GyDF4y2BaGGyDF4y2Ba/ CGyDF4y2Ba^2.GyDF4y2Ba;GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba为Chezy系数，\[C = \frac{1}{n}{H^{\frac{1}{6}}}\] n为Manning系数。科里奥利参数可以用GyDF4y2Ba

\ [f = 2 \ω\ \ varphi罪 \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 8) \]GyDF4y2Ba

在那里,GyDF4y2BaωGyDF4y2Ba为地球自转角速度\[\ ω = 7.29 \times {10^{- 5}}rad/s，\varphi = {31^o}\]GyDF4y2Ba

营养运输模型GyDF4y2Ba

对三维对流扩散方程垂直积分，可得垂直坐标下营养液深度平均浓度的一般输运方程为:GyDF4y2Ba

部分(H \[\压裂{{\ {\ varphi _i})}}{{\部分t}} + \压裂{{\部分(胡{\ varphi _i})}}{{\部分x}} + \压裂{{\部分(高压{\ varphi _i})}}{{\偏y}} = \压裂{\部分}{{\部分x}} (H {D_x} \压裂{{\部分{\ varphi _i}}}{{\部分x}}) + \压裂{\部分}{{\偏y}} (H {D_y} \压裂{{\部分{\ varphi _i}}}{{\偏y}}) + H {Q_i} +高频({\ varphi_i })\,\,\,\,\,\,\,( 9) \]GyDF4y2Ba

哪里GyDF4y2BaφGyDF4y2Ba_我GyDF4y2Ba是营养物的深度平均浓度（此处考虑了TP、TN和chl-a三个环境因素）；GyDF4y2BaDGyDF4y2Ba_xGyDF4y2Ba,GyDF4y2BaDGyDF4y2Ba_yGyDF4y2Ba分别为x、y方向的水平扩散系数;GyDF4y2BaQGyDF4y2Ba_我GyDF4y2Ba表示营养的外部来源和汇;F (GyDF4y2BaφGyDF4y2Ba_我GyDF4y2Ba)，表示养分(环境因素)的生物和化学反应速率。GyDF4y2Ba

生态动力学模型GyDF4y2Ba

藻类的生长受到光线、温度、营养和许多其他条件的影响。在一定条件下，氮和磷被藻类吸收，并通过光合作用转化为有机氮/磷。相反，藻类的呼吸作用消耗有机物。死亡和沉降也使藻类生物量减少。因此，藻类的死亡和呼吸会减少藻类的生物量，通过生物和化学过程向水体释放养分。此外，沉积和矿化也参与了藻类和营养物的循环。影响太湖藻类的生态动力学过程如图4所示。GyDF4y2Ba

图4:GyDF4y2Ba太湖藻类生态动态过程的概念模型GyDF4y2Ba

以chl-a浓度作为浮游植物的指示物，生态动力学模型可表示为[8]:GyDF4y2Ba

\ [F ({C_A}) = \压裂{{\部分{C_A}}}{{\部分t}} = \离开({{R_G} - {R_D} \压裂{{{v_s}}} {H}} \右){C_A }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 10) \]GyDF4y2Ba

哪里GyDF4y2BaF (CGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba)GyDF4y2Ba表示chl-a的生物和化学反应速率;GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_A.GyDF4y2Ba为chl-a浓度;GyDF4y2BaRGyDF4y2Ba_GGyDF4y2Ba为藻类的生长速率;GyDF4y2BaRGyDF4y2Ba_DGyDF4y2Ba为藻类的损失率;和GyDF4y2BavGyDF4y2Ba_{年代GyDF4y2Ba}为藻类沉降速度。GyDF4y2Ba

\ [{R_G} ={\μ_{\马克斯}}(I) \ cdot f (T) \ cdot f (NP )\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 11) \]GyDF4y2Ba

哪里GyDF4y2BaµGyDF4y2Ba_{马克斯GyDF4y2Ba}为藻类的最大生长速率;GyDF4y2Baf(我)GyDF4y2Ba是由光引起的限制因素；GyDF4y2Baf (T)GyDF4y2Ba为温度的限制因素;GyDF4y2Baf (NP)GyDF4y2Ba是由于营养的限制因素。参考前人的研究[21-23,8]，我们有GyDF4y2Ba

\ [f (I) = \压裂{我}{{{I_s}}} \ exp(1 - \压裂我{}_{我}{{ }})\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 12) \] \ [f (T) = \θ_G ^ {T - 20 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 13) \] \ [f (NP) = \ min(\压裂{{{C_ {TP}}}} {{{K_P} + {C_ {TP}}}}, \压裂{{{C_ {T {\ rm {N}}}}}} {{{K_ {\ rm {N}}} + {C_ {{\ rm {N }}}}}})\,\,\,\,\,\,\,\,( 14) \]GyDF4y2Ba

在那里,GyDF4y2Ba我GyDF4y2Ba为光强;GyDF4y2Ba我GyDF4y2Ba_sGyDF4y2Ba为最佳光强;GyDF4y2BaθGyDF4y2Ba_GGyDF4y2Ba为温度对藻类生长的影响系数;GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_TPGyDF4y2Ba为TP的浓度;GyDF4y2BaCGyDF4y2Ba_TNGyDF4y2Ba为TN浓度;GyDF4y2BaKGyDF4y2Ba_PGyDF4y2Ba为总磷的半饱和常数;GyDF4y2BaKGyDF4y2Ba_NGyDF4y2Ba为总氮的半饱和常数。GyDF4y2Ba

藻类的损失率包括呼吸率和死亡率，可表示为：GyDF4y2Ba

\ [{R_ {rm \ D {}}} = {k_R} \θ_R ^ {T - 20} + {k_D }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 15) \]GyDF4y2Ba

在那里,GyDF4y2BakGyDF4y2Ba_RGyDF4y2Ba为藻类的呼吸速率;GyDF4y2BaθGyDF4y2Ba_RGyDF4y2Ba为温度对呼吸的影响系数;和GyDF4y2BakGyDF4y2Ba_DGyDF4y2Ba是藻类的死亡率GyDF4y2Ba

选择TP和TN作为水质变量，研究藻类生长过程中的养分循环过程。考虑到它们在藻类生长过程中的吸收和藻类死亡、沉积和沉积物释放，水中TP和TN的动态过程（图4）可以表示为：GyDF4y2Ba

\ [F ({C_ {TP}}) = {a_P} ({R_D} - {R_G}) {C_A} - {v_P} {C_ {TP}} + \压裂{{{d_p}}} {H }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 16) \] \ [F ({C_ {TN}}) = {an} ({R_D} - {R_G}) {C_A} - {v_N} {C_ {TN}} + \压裂{{{d_N}}} {H }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 17) \]GyDF4y2Ba

在哪里GyDF4y2BaF (CGyDF4y2Ba_TPGyDF4y2Ba)GyDF4y2Ba,GyDF4y2BaF (CGyDF4y2Ba_TNGyDF4y2Ba)GyDF4y2Ba分别表示TP和TN的生物反应速率和化学反应速率;GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba_PGyDF4y2Ba为磷碳比，表示藻类中磷的含量;GyDF4y2BavGyDF4y2Ba_PGyDF4y2Ba为TP的沉降速率;GyDF4y2BaDGyDF4y2Ba_PGyDF4y2Ba为沉积物中TP的释放速率;GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba_NGyDF4y2Ba为氮碳比，表示藻类中氮的含量;GyDF4y2BavGyDF4y2Ba_NGyDF4y2Ba为TN的沉降速率;和GyDF4y2BaDGyDF4y2Ba_NGyDF4y2Ba为沉积物中TN的释放速率。GyDF4y2Ba

数值模拟参数GyDF4y2Ba

模型中有许多参数需要根据太湖的实测数据进行确定和校正。本研究主要考虑优势种，GyDF4y2Ba微胞藻属绿脓杆菌,GyDF4y2Ba并根据以往研究的实验或计算结果确定模型中的参数[2,8,18]。模型中使用的参数值如表1所示。GyDF4y2Ba

模型结果GyDF4y2Ba

本文所建立的模型是垂向平均二维模型，垂直方向混合良好，最适合于浅层和宽阔的储层、湖泊。太湖相对较浅、较宽，要了解湖水的流动特征和养分分布，必须有湖泊的二维表征。本节利用该模型模拟了太湖风致环流、TP分布和藻类生长情况。GyDF4y2Ba

风致循环GyDF4y2Ba

水动力条件决定了湖泊中的混合过程。通常，湖泊中的水流是风致流和流入驱动流的组合。因为流入太湖的流量与总水量和表面积相比非常低[20]，风在环流中的作用比入流更为重要。风可以通过向水面施加表面剪应力和增加湖中物质的混合来驱动环流。因此，首先模拟了太湖风致环流的水动力过程。根据当地调查，风可以通过增加湖中物质的混合来驱动环流夏季湖中的有效风来自南部、东南部和西南部，最常见的是南风。但在冬季，盛行风来自西北部和北部，最常见的是北风。因此，在本研究中，选择恒定速度为3m/s的南风和北风模拟环流图5给出了南风和北风条件下湖泊环流的稳定模式。模拟的环流特征与现场观测一致。GyDF4y2Ba

图5:GyDF4y2Ba太湖风致环流(风速3m/s)GyDF4y2Ba

结果表明，湖泊环流格局主要取决于风向，风速主要影响流速，对环流格局影响较小，由于复杂的海岸线和地形，湖泊不同区域的流速相差10倍，东区、公湾和珠山湾的流速较小e相对较小，因为这些区域非常靠近。西山附近的流速最大，因为该区域的湖面狭窄，观察到明显的近岸流。太湖的风致环流主要由风场、海岸线和地形决定。复杂的水流导致了水的混合不同湖区的营养物质对富营养化状况有显著影响。GyDF4y2Ba

总磷的空间分布GyDF4y2Ba

采用生态-水动力模型模拟了4种不同风向下太湖TP的空间分布。在所有情况下，风速均为3m/s。TP在湖泊中的分布具有明显的不均匀性(图6)。湖的西侧TP浓度高于东侧。北方TP浓度高于南方，这与野外观测结果一致。此外，流场对湖泊TP的空间分布有较大影响。总的来说，逆时针方向的电流比顺时针方向的电流更有利于TP的扩散。GyDF4y2Ba

图6:GyDF4y2Ba不同风场下TP分布（mg/L）（风速：3m/s）GyDF4y2Ba

不同湖泊区域藻类生长特征GyDF4y2Ba

太湖不同区域富营养化状况不同。不同地区水质变量浓度的微小差异导致了藻类生长的空间变异性。同时，藻类可以通过湖流在不同的湖区之间运输[24]。以2005年太湖水质变量的平均浓度为初始值，计算了梅梁湾、西区、中区和东区（包括东湖）不同湖区在25℃时藻类生长的变化。模拟时间为10天，风向为东南，风速为3m/s。模拟结果如图7所示。GyDF4y2Ba

图7:GyDF4y2Ba用叶绿素a测量太湖四个区域的藻类生物量变化GyDF4y2Ba

西区和梅梁湾的模拟藻类生物量迅速上升到较高水平，导致藻类在短时间内大量繁殖。生长速率与chl的初始条件有关-GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba和TP;初始浓度越高，生长速率越快。通过流场分析可知，由于环流模式的影响，藻类无法完全输送到其他区域，在西区和梅良湾聚集。chl-的浓度GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba东部区域的藻类生长率较低，但与初始值相比仍有相当大的增加。根据东部区域的初始条件，参考图7，东部区域的藻类生长率非常低，这表明chl的增加-GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba浓度的增加导致湖水其他区域的扩散。这种扩散可能是水质较好的东部地区也出现藻华的原因。GyDF4y2Ba

综上所述，当温度、光照等条件达到一定程度时，梅梁湾及西区最可能迅速发生藻华。GyDF4y2Ba

讨论GyDF4y2Ba

影响藻类生长的因素GyDF4y2Ba

藻类生长主要由光照、温度和营养物质决定。过去的调查表明，太湖的光照强度为500–1000µE mGyDF4y2Ba^{－2GyDF4y2Ba}年代GyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}2000-2500µE m-2 s-1在晴天[25]，远高于饱和光强。虽然光抑制在高光强下发生，但光通常不会是藻类生长的上限限制因素。太湖蓝藻水华常发生在炎热的夏季，温度往往成为控制蓝藻生长的限制因素之一。GyDF4y2Ba

根据1998 ~ 2008年测定的水质变量，TN年平均浓度为2.3 ~ 2.9 mg lGyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}， TP为0.07 ~ 0.1 mg lGyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}将这些值代入方程式（14），TP的相对浓度较小，因此磷是湖泊中藻类生长的限制因素。GyDF4y2Ba

由以上分析可知，温度和TP对湖泊藻类生长有显著影响。以太湖2005年水质变量的平均浓度作为模型的初始值，研究了不同模拟温度下藻类生长过程和TP浓度的变化。模拟时间设置为60天，水温分别为20℃、22℃、24℃、26℃、28℃、30℃。GyDF4y2Ba

模拟结果表明，温度对藻类的生长过程有深刻的影响(图8和图9)GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba浓度达到1.8毫克升GyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}然而，当温度仅为20°C时，chl-GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba浓度仍然低于0.2毫克GyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}后60天。在敏感性分析方面，模拟藻类生长对温度非常敏感。的背影,GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba温度变化2℃时，浓度变化较大(图8)。GyDF4y2Ba

图8:GyDF4y2Ba用叶绿素a测量温度对藻类生长的影响GyDF4y2Ba

在模拟过程中，当温度高于25℃时，藻类生物量先迅速增加，然后开始下降。这种模式可能是由于藻类吸收了磷;随着藻类快速生长，TP浓度相应降低(图9)，藻类生长速度减慢。因此，当藻类的生长速率与损失率相等时，藻类总生物量不再增加，因此养分与藻类达到平衡状态。当这种情况发生时，cl -的损失GyDF4y2BaA.GyDF4y2Ba主要是由沉积作用造成的。GyDF4y2Ba

图9:GyDF4y2Ba不同温度下藻类生长对TP的影响GyDF4y2Ba

藻类生长限制因子的阈值GyDF4y2Ba

许多研究人员认为，藻类生长的主要限制因素是温度和磷。当这两个因素都处于其最佳生长水平时，太湖中的藻类生物量将迅速增加，从而出现藻华。因此，这些限制因子的阈值对于太湖水华的预测具有重要意义。GyDF4y2Ba

藻类生物量的增加表明藻类的生长速率大于损失率(包括呼吸速率、死亡率和沉降速率)。当模型参数一定且其他条件不变时，温度和磷浓度成为控制藻类生长和损失的因素。从增长项中减去损失项就得到一个二元函数GyDF4y2Bag (T, CTP)GyDF4y2Ba(总藻类生物量增长速率)，如下:GyDF4y2Ba

\[g（T，{{C{{{{{{{{TP}}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{T{{{{{{{{{{{T}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}{{{{{{{{{{}}}}{{{{{{{{{T-T-T-20}}}{{{T-20}[[[[[[[[T}}}}}[[[[[[[[T[[[[T[T[[[[[[T[T[T}}}}}}}}}}}}}}[[[[[[[[[[[[T[T[T[[[[[T[T[[[[T[T[[[[[T[T[[[[[T[[T[[[[T，\，\，（18）\]GyDF4y2Ba

这个函数的两个变量是温度和TP浓度。当GyDF4y2Bag (T, CTP)GyDF4y2Ba>0时，藻类总生物量增加。根据式(18)可计算出函数等等值线，得到控制藻类生长的温度阈值和总磷阈值(图10)。GyDF4y2Ba

图10:GyDF4y2Ba温度和TP浓度对总藻生物量增长速率的影响等高线图GyDF4y2Ba

如图10所示，在TP浓度达到0.06 mg/l之前，藻类总生物量不会增加GyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}当温度为20℃时;当总磷浓度仅为0.03 mg/l时GyDF4y2Ba^{－1GyDF4y2Ba}，除非温度达到29°C，否则藻类总生物量不会增加。等高线的每一次增加都会导致藻类生物量的快速增加，最终导致藻类水华的发生。数值研究表明，当藻类总生物量增长率g（T，CTP）达到0.2时，藻类生物量将在短时间内迅速增长。将其定义为水华的临界条件，我们可以获得控制水华发生的温度和TP浓度阈值（图10）。GyDF4y2Ba

摘要和结论GyDF4y2Ba

摘要建立了太湖生态-水动力学模型，研究了太湖不同区域的水动力特性和富营养化，探讨了影响藻类生长的因素和水华阈值。主要结论包括:GyDF4y2Ba

1. 太湖的风致流强烈地依赖于风况、岸线和湖面地形。湖泊不同区域存在复杂的环流，环流模式主要取决于风向。GyDF4y2Ba


2. 不同湖区的水流形态差异较大，导致TP浓度分布不均，水体富营养化程度存在差异。TP浓度在湖的北侧和西侧高于湖的南侧和东侧。GyDF4y2Ba


3. 磷是太湖藻类生长的限制营养因子，温度是藻类生长的控制因子。通过数值分析，得出了控制太湖藻华发生的温度阈值和TP浓度阈值。数值研究表明，当藻类总生物量增长速率g(T, CTP)达到0.2时，藻类生物量会在短时间内迅速增加。GyDF4y2Ba


4. 太湖不同区域的富营养化状况存在差异。梅梁湾和西区是“关键”区域，当温度和光照达到最佳值时，夏季往往会发生藻华。GyDF4y2Ba

确认GyDF4y2Ba

本研究由中国科学院“百人计划”资助。GyDF4y2Ba

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引用:GyDF4y2Ba[刘芹芹，高原(2016)太湖富营养化与藻类生长特征的数值研究。]国际污水处理2(4):doi http://dx.doi.org/10.16966/2381-5299.126GyDF4y2Ba

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出版历史：GyDF4y2Ba

收到日期:GyDF4y2Ba2016年6月16日GyDF4y2Ba

接受日期:GyDF4y2Ba2016年6月24日GyDF4y2Ba

发表日期:GyDF4y2Ba2016年6月29日GyDF4y2Ba