摘要gydF4y2Ba

將藻類生長的生態動力學模型與二維湖泊水動力學模型相結合，研究了太湖富營養化問題。模型包含三個水質變量:葉綠素-gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba(排名)gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba)、總磷(TP)和總氮(TN)。利用該模型研究了風致電流、TP分布和藻類生長的特征和驅動因素。模擬結果表明，太湖的風致環流強烈依賴於風條件、湖岸線和湖泊地形。湖泊不同區域的水流形態差異較大，導致富營養化程度存在差異。影響太湖藻華生長的主要因素是溫度和TP，數值分析得出溫度和TP濃度閾值控製著太湖藻華的發生。對太湖不同區域的模擬證實，梅涼灣和西區是可能發生藻華的“關鍵”地區。gydF4y2Ba

關鍵字gydF4y2Ba

Ecological-hydrodynamics模型;水質量;富營養化;藻類的生長;藻類盛開;太湖之濱gydF4y2Ba

簡介gydF4y2Ba

太湖是中國第三大湖。太湖為數百萬居民提供水源，對人類活動至關重要，對區域經濟發展也起著至關重要的作用。自20世紀80年代以來，由於越來越多的工業和生活廢水排放到湖中，水質已經惡化。1999年，湖水水質的3個關鍵環境因子(總磷(TP)、總氮(TN)和化學需氧量(COD)增加了2 ~ 3倍，水質持續惡化。此後，中國政府采取了一係列措施，控製汙染物排放，改善太湖水質。然而，10年過去了，水質沒有明顯改善;該湖仍在經曆嚴重的富營養化和定期藍藻繁殖。因此，有必要加強對太湖富營養化問題的認識。gydF4y2Ba

對富營養化問題的清楚認識不能從現場的觀察或實驗室的實驗中獲得。有必要采用富營養化模型，它可以整合湖泊的現有信息，並利用它來選擇最優的控製策略，從而有利於湖泊管理。浮遊植物分布的模擬可以幫助我們了解水質與湖泊富營養化的關係。近二十年來，太湖富營養化模式的選擇采用了兩種方法。首先，采用淺水方程與平流-擴散方程耦合的模型來描述營養物的時空分布[1-4]。這類模型的參數相對較少;然而，生態過程被忽視了。另一種是生態動力學模型，主要考慮藻類生長等生態過程[5- 8]，忽略了水流引起的空間變化。因此，許多研究者將這兩種模型結合起來，建立了研究富營養化問題的生態水動力學模型[9-14]。該組合模型可以模擬浮遊植物生長的物理輸運參數和生物學過程。 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.

由於影響太湖藻華生長的環境條件十分複雜，因此進一步分析藻華的成因機製是十分必要的。因此，本研究的目的是集中研究藻類生長的特點及其主要影響因素。為此，以二維淺水模型和平流-擴散模型為基礎，考慮藻類生長的生態動力學模型，建立了太湖生態-水動力學模型。研究結果對了解太湖浮遊植物的生長規律和防治藻華有一定的參考價值。gydF4y2Ba

研究區域gydF4y2Ba

太湖(北緯119°54′-120°36′，東經30°56′-31°33′)位於長江三角洲，靠近高度發達和人口密集的中國無錫市。湖長約68.5千米，平均寬度約34千米(圖1)。湖淺，平均深度1.9米，最大深度3.3米，表麵積2338千米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba．太湖岸線複雜，湖麵上有幾個小島。通常湖麵被分為八個區域:竹山灣、梅涼灣、貢灣、東灣、西區、南區、東區和中心區(圖1)。gydF4y2Ba

圖1:gydF4y2Ba中國太湖的位置和水深gydF4y2Ba

自20世紀80年代以來，太湖一直受到嚴重汙染，而該地區正經曆著巨大的經濟增長。1990年以來，湖水水質嚴重惡化，湖水富營養化。因此，在過去的20年裏，赤潮經常發生，產生了許多負麵影響，特別是威脅到無錫市工農業用水的供應。圖2為太湖主要環境因子總磷(TP)、總氮(TN)和高錳酸鉀指數(CODMn)濃度的年變化。太湖不同區域的水質和富營養化狀況並不一致。一般而言，梅良灣和五裏灣的水質最差，中心區和東區的水質相對較好。不同區域的富營養化狀態也存在時間差異，如圖3所示。太湖水質一般在5、6月份最差，7、8月份水質相對較好。gydF4y2Ba

圖2:gydF4y2BaTN、TP、COD濃度的年變化gydF4y2Ba_錳gydF4y2Ba在太湖gydF4y2Ba

圖3:gydF4y2Ba2007年太湖不同區域TLI(∑)的變化，TLI(∑)代表太湖綜合營養狀態指數。gydF4y2Ba

經過長期調查，太湖藻類有七大類群，以藍藻、綠藻和矽藻為優勢類群。近幾十年來，太湖浮遊植物類群數量呈下降趨勢，但豐度呈上升趨勢。優勢類群也發生了變化，20世紀50 - 80年代藍綠藻和矽藻占主導地位，20世紀90年代藍綠藻和隱生植物占主導地位。2000年以來，優勢類群為藍藻、綠藻和矽藻gydF4y2Ba微胞藻屬綠膿杆菌gydF4y2Ba最常見的。gydF4y2Ba微胞藻屬綠膿杆菌gydF4y2Ba在太湖中具有利用無機磷的優勢，即使濃度很低，也能利用無機磷，成為太湖藻華的優勢種。gydF4y2Ba

模型配置gydF4y2Ba

為研究太湖水動力與富營養化狀況，建立了生態-水動力耦合模型。該模型包括二維水動力模型、營養物質運移模型和藻類生長的生態動力學模型三個組成部分。gydF4y2Ba

水動力模型gydF4y2Ba

流體動力學控製方程在正交坐標係中求解。在壓力為靜水壓力的簡化假設下，基於深度平均淺水方程的二維水動力學模型的控製方程為[4,19,20]:gydF4y2Ba

\[\壓裂{{\部分\ xi}}{{\部分t}} + \壓裂{\部分}{{\部分x}}(胡)+ \壓裂{\部分}{{\偏y}}(高壓)= 0 \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 1) \] \[\壓裂{{\偏u}}{{\部分t}} + u \壓裂{{\偏u}}{{\部分x}} + v \壓裂{{\偏u}}{{\偏y}} -陣線+ g \壓裂{{\部分\ xi}}{{\部分x}} - \ varepsilon(\壓裂{{{\部分^ 2}u}}{{\部分{x ^ 2}}} + \壓裂{{{\部分^ 2}u}}{{\部分{y ^ 2}}}) - \壓裂{1}{{\ρH}}(\τ值^ s - \τ值^ b) = 0 \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 2) \]\[\壓裂{{\部分v}}{{\部分t}} + u \壓裂{{\部分v}}{{\部分x}} + v \壓裂{{\部分v}}{{\偏y}} + fu + g \壓裂{{\部分\ xi}}{{\偏y}} - \ varepsilon(\壓裂{{{\部分^ 2}u}}{{\部分{x ^ 2}}} + \壓裂{{{\部分^ 2}u}}{{\部分{y ^ 2}}}) - \壓裂{1}{{\ρH}}(\τ_y嗎^ s - \τ_y嗎^ b) = 0 \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 3) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaugydF4y2Ba而且gydF4y2BavgydF4y2Ba分別為正交坐標x和y中的深度平均速度分量;gydF4y2BaH =(H + ξ)gydF4y2Ba是水深，gydF4y2BahgydF4y2Ba而且gydF4y2BaξgydF4y2Ba分別為平均水深(從底部到平均水位)和自由水麵高度(從平均水位正向上);gydF4y2BaρgydF4y2Ba是水的密度;gydF4y2BaggydF4y2Ba為重力加速度;gydF4y2BaεgydF4y2Ba為水平渦動粘度係數(式中為gydF4y2BaεgydF4y2Ba近似於常數gydF4y2BaτgydF4y2Ba^{年代gydF4y2Ba}_xgydF4y2Ba）;為科裏奧利參數;gydF4y2BaτgydF4y2Ba^{年代gydF4y2Ba}_xgydF4y2Ba而且gydF4y2BaτgydF4y2Ba^{年代gydF4y2Ba}_ygydF4y2Ba分別為水麵在x、y方向上的風致剪應力分量;gydF4y2BaτgydF4y2Ba^bgydF4y2Ba_xgydF4y2Ba而且gydF4y2BaτgydF4y2Ba^bgydF4y2Ba_ygydF4y2Ba分別為底部x方向和y方向的剪應力分量。gydF4y2Ba

風致剪應力的計算方法為gydF4y2Ba

\[\τ值^ s = {C_a}{\ρ_a} {U ^ 2} \因為\β \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 4) \] \ [\ sτ_y嗎^ = {C_a}{\ρ_a} {U ^ 2} \罪\β \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 5) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}是風阻係數(gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}= 0.0013);gydF4y2BaρgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}空氣的密度(ρgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}= 1.293×10gydF4y2Ba^3gydF4y2BaG / cmgydF4y2Ba^3.gydF4y2Ba）;為總風速，為風與x軸的夾角。gydF4y2Ba

底部的摩擦應力可以用gydF4y2Ba

\[\τ值^ b = \ uρ{C_b} \√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} = \ρ顧\√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} / {C ^ 2 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 6) \] \[\τ_y嗎^ v b =ρ{C_b} \ \√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} = \ρ問\√6 {{u ^ 2} + {v ^ 2}} / {C ^ 2 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 7) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaCgydF4y2Ba_bgydF4y2Ba為底部摩擦係數，gydF4y2BaCgydF4y2Ba_bgydF4y2Ba＝gydF4y2BaggydF4y2Ba/ CgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba；gydF4y2BaCgydF4y2Ba為Chezy係數，\[C = \frac{1}{n}{H^{\frac{1}{6}}}\] n為Manning係數。科裏奧利參數可以用gydF4y2Ba

\ [f = 2 \ω\ \ varphi罪 \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 8) \]gydF4y2Ba

在那裏,gydF4y2BaωgydF4y2Ba地球自轉角速度\[\omega = 7.29 \乘以{10^{- 5}}rad/s，\varphi = {31^o}\]gydF4y2Ba

養分運輸模型gydF4y2Ba

對三維平流-擴散方程進行垂直積分，可得到營養物質深度平均濃度在正交坐標下的一般輸運方程:gydF4y2Ba

部分(H \[\壓裂{{\ {\ varphi _i})}}{{\部分t}} + \壓裂{{\部分(胡{\ varphi _i})}}{{\部分x}} + \壓裂{{\部分(高壓{\ varphi _i})}}{{\偏y}} = \壓裂{\部分}{{\部分x}} (H {D_x} \壓裂{{\部分{\ varphi _i}}}{{\部分x}}) + \壓裂{\部分}{{\偏y}} (H {D_y} \壓裂{{\部分{\ varphi _i}}}{{\偏y}}) + H {Q_i} +高頻({\ varphi _i })\,\,\,\,\,\,\,( 9) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaφgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba為營養物深度平均濃度(其中考慮TP、TN和chl-a&三個環境因子);gydF4y2BaDgydF4y2Ba_xgydF4y2Ba，gydF4y2BaDgydF4y2Ba_ygydF4y2Ba分別為x、y方向的水平擴散係數;gydF4y2Ba問gydF4y2Ba_我gydF4y2Ba表示營養物質的外部來源和彙;F (gydF4y2BaφgydF4y2Ba_我gydF4y2Ba)，表示營養物質的生物和化學反應速率(環境因素)。gydF4y2Ba

生態動力學模型gydF4y2Ba

藻類的生長受光照、溫度、營養和許多其他條件的影響。在一定條件下，氮和磷被藻類吸收，通過光合作用轉化為有機氮/磷。相反，藻類呼吸作用消耗有機物。死亡和沉積也會減少藻類的生物量。因此，藻類的死亡和呼吸會減少藻類的生物量，通過生物和化學過程將營養物質釋放到水體中。此外，沉積和礦化參與了藻類和營養物質的循環。影響太湖藻類的生態動力學過程如圖4所示。gydF4y2Ba

圖4:gydF4y2Ba太湖藻類生態動力學過程的概念模型gydF4y2Ba

以chl-a濃度為浮遊植物指標，生態動力學模型可表示為[8]:gydF4y2Ba

\ [F ({C_A}) = \壓裂{{\部分{C_A}}}{{\部分t}} = \離開({{R_G} - {R_D} \壓裂{{{v_s}}} {H}} \右){C_A }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 10) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaF (CgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}）gydF4y2Ba表示chl-a的生物和化學反應速率;gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{一個gydF4y2Ba}是chl-a的濃度;gydF4y2BaRgydF4y2Ba_GgydF4y2Ba為藻類生長速率;gydF4y2BaRgydF4y2Ba_DgydF4y2Ba為藻類損失率;而且gydF4y2BavgydF4y2Ba_{年代gydF4y2Ba}為藻類沉降速度。gydF4y2Ba

\ [{R_G} ={\μ_{\馬克斯}}(I) \ cdot f (T) \ cdot f (NP )\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 11) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaµgydF4y2Ba_{馬克斯gydF4y2Ba}為藻類的最大生長速率;gydF4y2Baf(我)gydF4y2Ba是由於光線的限製因素;gydF4y2Baf (T)gydF4y2Ba是由於溫度的限製因素;gydF4y2Baf (NP)gydF4y2Ba是由於營養的限製因素。參考前人的研究[21-23,8]，我們有gydF4y2Ba

\ [f (I) = \壓裂{我}{{{I_s}}} \ exp(1 - \壓裂我{}_{我}{{ }})\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 12) \] \ [f (T) = \θ_G ^ {T - 20 }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 13) \] \ [f (NP) = \ min(\壓裂{{{C_ {TP}}}} {{{K_P} + {C_ {TP}}}}, \壓裂{{{C_ {T {\ rm {N}}}}}} {{{K_ {\ rm {N}}} + {C_ {{\ rm {N }}}}}})\,\,\,\,\,\,\,\,( 14) \]gydF4y2Ba

在那裏,gydF4y2Ba我gydF4y2Ba為光強;gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_{年代gydF4y2Ba}為最佳光強;gydF4y2BaθgydF4y2Ba_GgydF4y2Ba為溫度對藻類生長的影響係數;gydF4y2BaCgydF4y2Ba_TPgydF4y2Ba為TP的濃度;gydF4y2BaCgydF4y2Ba_TNgydF4y2Ba為TN的濃度;gydF4y2BaKgydF4y2Ba_PgydF4y2Ba為總磷的半飽和常數;gydF4y2BaKgydF4y2Ba_NgydF4y2Ba為總氮的半飽和常數。gydF4y2Ba

藻類的損失率包括呼吸率和死亡率，可表示為:gydF4y2Ba

\ [{R_ {rm \ D {}}} = {k_R} \θ_R ^ {T - 20} + {k_D }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 15) \]gydF4y2Ba

在那裏,gydF4y2BakgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba為藻類的呼吸速率;gydF4y2BaθgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba為溫度對呼吸的影響係數;而且gydF4y2BakgydF4y2Ba_DgydF4y2Ba是藻類的死亡率gydF4y2Ba

選擇TP和TN作為水質變量，研究藻類生長過程中的養分循環過程。考慮到在藻類生長時的吸收和藻類死亡時的釋放、沉積和沉積物釋放，水中TP和TN的動態過程(圖4)可表示為:gydF4y2Ba

\ [F ({C_ {TP}}) = {a_P} ({R_D} - {R_G}) {C_A} - {v_P} {C_ {TP}} + \壓裂{{{d_p}}} {H }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 16) \] \ [F ({C_ {TN}}) = {an} ({R_D} - {R_G}) {C_A} - {v_N} {C_ {TN}} + \壓裂{{{d_N}}} {H }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 17) \]gydF4y2Ba

在哪裏gydF4y2BaF (CgydF4y2Ba_TPgydF4y2Ba）gydF4y2Ba，gydF4y2BaF (CgydF4y2Ba_TNgydF4y2Ba）gydF4y2Ba分別為TP和TN的生物和化學反應速率;gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba_PgydF4y2Ba為磷碳比，表示藻類中磷的含量;gydF4y2BavgydF4y2Ba_PgydF4y2Ba為TP沉降速率;gydF4y2BadgydF4y2Ba_PgydF4y2Ba為沉積物TP釋放速率;gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba_NgydF4y2Ba為氮碳比，表示藻類中氮的含量;gydF4y2BavgydF4y2Ba_NgydF4y2Ba為TN沉降速率;而且gydF4y2BadgydF4y2Ba_NgydF4y2Ba為沉積物中TN的釋放速率。gydF4y2Ba

數值模擬參數gydF4y2Ba

模型中有各種參數需要根據太湖的現場數據進行確定和校準。在這項研究中，我們主要考慮了優勢物種，gydF4y2Ba微胞藻屬綠膿杆菌,gydF4y2Ba並根據前人研究的實驗或計算結果確定模型中的參數[2,8,18]。模型中使用的參數值如表1所示。gydF4y2Ba

模型結果gydF4y2Ba

本文建立的模型是一個垂直平均二維模型，假設井在垂直方向上混合，最適用於淺層和寬層的儲層、湖泊。太湖相對較淺、較寬，要了解太湖的流動特征和營養物分布，需要對太湖進行二維表征。本節利用該模型模擬了太湖的風致環流、TP分布和藻類生長。gydF4y2Ba

風致循環gydF4y2Ba

水動力條件決定了湖泊中的混合過程。通常，湖泊中的水流是風致流和流入驅動流的組合。由於太湖入流速率相對於總水量和比表麵積[20]非常低，風在循環中的作用比入流更重要。風可以通過對水麵施加表麵剪切應力和增加湖中物質的混合來推動循環。因此，首先對太湖風致環流的水動力過程進行了模擬。據當地調查，夏季湖中的盛行風有南風、東南風和西南風，最常見的是偏南風。然而，在冬天，盛行的風來自西北和北方，最常見的是北風。因此，本研究選取風速恒定為3 m/s的南風和北風模擬太湖環流模式。圖5給出了南風和北風條件下湖泊環流的穩定格局。模擬的環流特征與現場觀測一致。gydF4y2Ba

圖5:gydF4y2Ba太湖風致環流(風速:3m/s)gydF4y2Ba

結果表明，湖泊環流模式主要取決於風向。風速主要影響水流速度，對環流形態影響不大。由於湖岸線和地形複雜，湖泊不同區域的流速相差十倍。東區、鑼灣和竹山灣的水流速度相對較小，因為這些地區距離很近。西山附近的水流速度是最大的，因為這一區域的湖的形狀狹窄，有一個清晰的近岸水流觀察到。太湖的風致環流主要由風場、岸線和地形決定。複雜的水流導致不同湖區營養物質的混合，對富營養化狀況有顯著影響。gydF4y2Ba

TP的空間分布gydF4y2Ba

利用生態-水動力模型模擬了四種不同風向下太湖TP的空間分布。所有情況下風速均為3m/s。由此產生的TP在湖中的分布具有明顯的不均一性(圖6)。TP的濃度在湖區的西側高於東側。TP濃度北高南低，與田間觀測結果一致。此外，流場對湖泊TP的空間分布有很大影響。一般來說，逆時針電流比順時針電流更有利於TP的擴散。gydF4y2Ba

圖6:gydF4y2Ba不同風場下TP的分布(mg/L)(風速:3m /s)gydF4y2Ba

不同湖區藻類生長特征gydF4y2Ba

太湖的富營養化狀況因地區而異。不同地區水質變量濃度的微小差異導致了藻類生長的空間變異性。同時，水藻可以通過湖流[24]在不同湖區之間進行運輸。以2005年太湖水質變量平均濃度為初值，計算了梅良灣、西區、中心區和東區(含東湖)不同湖區在25°C下藻類生長的變化。模擬時間為10天，風向為東南，風速為3 m/s。模擬結果如圖7所示。gydF4y2Ba

圖7:gydF4y2Ba太湖四區葉綠素-a測定的藻類生物量變化gydF4y2Ba

模擬藻類生物量在西區和美涼灣快速增長到較高水平，在短時間內引起藻華。生長速率與chl-的初始條件有關gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba和TP;初始濃度越高，生長速率越快。通過流場分析可以看出，由於環流模式的影響，藻類不能完全被輸送到其他區域，從而聚集在西區和梅梁灣。chl-的濃度gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba，但與初值相比，仍有相當上升。根據東區的初始條件，參考圖7，東區藻類的生長速度非常低，這說明chl-gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba湖水的集中導致湖水從其他區域擴散開來。這種擴散可能是水質較好的東區也出現藻華的原因。gydF4y2Ba

綜上所述，當溫度、光照等條件達到一定水平時，梅亮灣和西區最容易迅速發生藻華。gydF4y2Ba

討論gydF4y2Ba

影響藻類生長的因素gydF4y2Ba

藻類的生長主要受光照、溫度和營養物質的影響。以往的研究表明，太湖的光強為500 ~ 1000 μ E mgydF4y2Ba^{－2gydF4y2Ba}年代gydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}陰天2000-2500µE m-2 s-1晴天[25]，遠高於飽和光強。雖然光抑製發生在高光強下，光通常不會是藻類生長的上限因素。太湖藍藻華經常發生在炎熱的夏季，溫度通常成為控製藻類生長的限製因素之一。gydF4y2Ba

根據1998 - 2008年水質變量的測定，TN的年平均濃度為2.3 ~ 2.9 mg lgydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}TP為0.07 ~ 0.1 mg lgydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}．將這些值代入式(14)中，TP的相對濃度較小，磷是湖中藻類生長的限製因素。gydF4y2Ba

從以上分析可以看出，溫度和TP顯著影響湖中藻類的生長。例如，以太湖2005年水質變量的平均濃度為模型初始值時，在不同模擬溫度下，藻類生長過程和TP濃度變化。模擬時間設置為60天，水溫分別為20℃、22℃、24℃、26℃、28℃和30℃。gydF4y2Ba

模擬結果表明，溫度對藻類生長過程有深刻影響(圖8和圖9)。當溫度為30℃時，chl-gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba濃度達到1.8 mg lgydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}20天後。然而，當溫度僅為20℃時，chl-gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba濃度仍小於0.2 mg lgydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}60天後。在敏感性分析方麵，模擬藻類生長對溫度非常敏感。的背影,gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba當溫度變化2℃時，濃度變化較大(圖8)。gydF4y2Ba

圖8:gydF4y2Ba溫度對藻類生長的影響，用葉綠素-a測量gydF4y2Ba

當溫度高於25℃時，模擬過程中藻類生物量先迅速增加，然後開始下降。這種模式可能是由於藻類吸收了磷;隨著藻類快速生長，TP濃度相應降低(圖9)，從而減緩了藻類的生長速度。因此，當藻類的生長速率等於損失速率時，藻類總生物量不再增加，營養物質與藻類達到平衡狀態。當這種情況發生時，chl-的損失gydF4y2Ba一個gydF4y2Ba主要是由沉積引起的。gydF4y2Ba

圖9:gydF4y2Ba不同溫度下藻類生長對TP的影響gydF4y2Ba

藻類生長的限製因素閾值gydF4y2Ba

許多研究人員認為，限製藻類生長的主要因素是溫度和磷。當這兩種因素都達到最佳生長水平時，太湖藻類生物量將迅速增加，從而發生藻華。因此，這些限製因素的閾值對太湖水華的預測具有重要意義。gydF4y2Ba

藻類生物量的增加表明藻類的生長速率大於損失速率(包括呼吸速率、死亡率和沉降速率)。當模型參數一定，其他條件不變時，溫度和磷濃度成為藻類生長和損失的控製因素。用增長項減去損失項得到一個二元函數gydF4y2Bag (T, CTP)gydF4y2Ba(藻類總生物量增長率)，如下:gydF4y2Ba

\ [g (T, {C_ {TP}}) ={\μ_{\馬克斯}}\θ_G ^ {20} T - f (I) \壓裂{{{C_ {TP}}}} {{{C_ {TP}} + {K_P}}} - {k_R} \θ_R ^ {T - 20} - {k_D} \壓裂{{{v_s}}} {H }\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,( 18) \]gydF4y2Ba

這個函數中的兩個變量是溫度和TP濃度。當gydF4y2Bag (T, CTP)gydF4y2Ba>0，藻類總生物量將增加。根據式(18)計算函數的等等值線，得到溫度和TP控製藻類生長的閾值(圖10)。gydF4y2Ba

圖10:gydF4y2Ba藻類總生物量增長率隨溫度和TP濃度變化的等值線圖gydF4y2Ba

如圖10所示，當TP濃度達到0.06 mg/l時，藻類總生物量才會增加gydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}當溫度為20℃時;TP濃度僅為0.03 mg/l時gydF4y2Ba^{－1gydF4y2Ba}，除非溫度達到29°C，否則藻類總生物量不會增加。每一條等高線的增加都會導致藻類生物量的快速增加，最終導致藻華的發生。數值研究表明，當藻類生物量總增長率g(T, CTP)值達到0.2時，藻類生物量將在短時間內快速增長。將其定義為藻華發生的臨界條件，我們可以得到控製藻華發生的溫度和TP濃度閾值(圖10)。gydF4y2Ba

總結與結論gydF4y2Ba

為了研究太湖不同湖區的水動力特性和富營養化，建立了太湖水動力模型，考察了影響藻類生長的因素和水華閾值。主要結論包括:gydF4y2Ba

1. 太湖的風致流強烈地依賴於風條件、岸線和湖泊地形。湖泊不同區域存在複雜的環流，環流形態主要取決於風向。gydF4y2Ba


2. 不同湖區的流動模式差異較大，導致TP濃度分布不均勻，富營養化程度也存在差異。TP的濃度在湖的北部和西部高於南部和東部。gydF4y2Ba


3. 磷是太湖藻類生長的限製性營養因子，而溫度是藻類生長的控製因子。通過數值分析，得到了控製太湖藻華發生的溫度和TP濃度閾值。數值研究表明，當藻類生物量總增長率g(T, CTP)值達到0.2時，藻類生物量將在短時間內快速增長。gydF4y2Ba


4. 太湖的富營養化狀況因地區而異。梅涼灣和西區是“關鍵”區域，在夏季，當溫度和光照達到最佳值時，藻華往往會發生。gydF4y2Ba

確認gydF4y2Ba

本研究得到了中國科學院“百人計劃(D)”的資助。gydF4y2Ba

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引用:gydF4y2Ba[劉啟強，高原(2016)太湖富營養化與藻類生長特征的數值研究。]國際J水廢水處理2(4):doi http://dx.doi.org/10.16966/2381-5299.126gydF4y2Ba

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接受日期:gydF4y2Ba2016年6月24日gydF4y2Ba

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