梅梁湖历来是太湖污染问题严重的湖区之一，又因在该湖区及其周边水域内有沙渚、马山和小湾里三个在用和备用饮用水源地，故其也成为了太湖最敏感的水域之一。本研究成果基于重污染区域内的实时水环境自动监测数据以及水文气象、水下地形、遥感影像等资料，通过构建综合考虑水动力条件、气象条件、营养盐条件和底泥影响的水质蓝藻预测预警模型，并使用长时间序列的、大量而又系统的实测资料进行模型的参数率定，实现了在太湖重污染区的水质和蓝藻水华的初步业务化预测预警。

二、主要创新点

基于太湖梅梁湾重污染区风生流与吞吐流协同作用的浅水湖泊流场特征分析与模拟，实现了浅水湖湾氮、磷污染源源解析与总量估算；构建二维水动力学模型耦合浮游植物生态学模型的蓝藻生消模型，预测精度达到75.6%，处于同类预测预警领先水平。

三、关键技术

⑴    梅梁湖区域范围小尺度预测预警模型建立

① 数据采集与模型计算网格划分：首先搜集整理相关文献资料，了解湖泊蓝藻销往模型的研究现状与研究进展，在此基础上选取模型所需要使用的水动力子模块、浮游植物生态子模块等，并完成模型构建的准备工作。

针对计算区域（梅梁湾湖面总面积约127km2）复杂不规则的边界特征，采用无结构的任意三角形网格进行剖分。划分的三角网格的边长为200m左右，划分出的三边六节点网格单元数为3959个，节点总数8163个，非中间节点数3282个。

② 模型构建与求解：在第一阶段研究工作的基础上建立基本的浅水湖泊二维水动力和物质输移的基本方程，将浮游植物生态学机理中较为成熟的动力学方程耦合到物质输移方程的源汇项，建立起综合考虑水动力条件、气象条件、营养盐条件和底泥影响的蓝藻生消模型，并运用有限体积法对构建的模型进行求解。以此为思路，对模型运行的源代码进行合理的编写和调试运行，生成模型计算的可执行文件。

应用二维非恒定流浅水方程组描述梅梁湖水流动。采用有限体积法及黎曼近似解对方程组进行数值求解，通过有限体积法的积分离散并利用通量的坐标旋转不变性把二维问题转化为一系列局部的一维问题进行求解。首先根据计算区域的天然地形采用任意三角形组成的无结构网格剖分计算区域。然后逐时段地用有限体积法对每一单元建立水量、动量和浓度平衡，确保其守恒性，用黎曼近似解计算跨单元的水量、动量的法向数值通量，从而模拟出太湖梅梁湖湖区的水流过程。一方面保证数值模拟的精度另一方面使方程能模拟包括恒定、非恒定或急流、缓流的水流-水质状态。

将浮游植物生态学机理中较为成熟的动力学方程耦合到物质输移方程的源汇项，建立起综合考虑水动力条件、气象条件、营养盐条件和底泥影响的蓝藻生消模型，并运用有限体积法对构建的模型进行求解。以此为思路，对模型运行的源代码进行合理的编写和调试运行，生成模型计算的可执行文件。模型输入参数包括风速、风向、NH3-N， TN， TP和 DO等指标，输出主要指标为叶绿素浓度。

（2）模型参数率定：

① 梅梁湾蓝藻预报模型软件开发及参数调试

使用应用实测资料进行模型的参数率定，并进行模型的验证计算，最后在计算的各项结果达到一定精度的条件下将模型应用于蓝藻水华的预测预警。模型参数率定所使用的点位数据由无锡环境监测站提供。

② 模型参数优化及水量水质精度验证

模型采用梅梁湾人工监测数据、自动监测数据以及卫星遥感数据进行了模型参数的率定与校正。

③ 叶绿素浓度模拟结果验证：

应用模型率定的水动力和水质相关参数进行梅梁湾模型叶绿素a浓度验证，模型计算以叶绿素a浓度为主，简化各项计算条件，叶绿素a初始场根据初始时刻监测点实测数据插值形成，边界条件对应监测间隔时段取监测点的平均值.

（3）预测预警数据的获取

蓝藻水华爆发预测预警所需数据来自水环境监控预警监测体系，该体系包括自动监测、手工监测及卫星遥感监测等多种数据获取途径。自动监测可实现对水质的实时、连续监测，数据远程传输至监控平台，可随时了解监测点位的水质情况；手工监测在空间上具有更大的灵动性，可较全面地覆盖监测对象，可对梅梁湖中任意点位进行采样监测，手工监测除进行例行的预警监测任务外，在自动监测水质数据发生异常时或污染事故等条件下，可及时派监测人员赶赴现场进行手工加密应急监测，全面了解水质异常状况，与自动监测形成互补关系；以卫星为平台的遥感监测，将工作平台从地面上升到高空，可以同时得到大面积的动态信息，在大尺度地获取整个梅梁湖湖体藻类水面分布和集聚的完整信息方面具有相当的优势。通过自动监测、人工监测及卫星遥感监测的有机结合，可实现对梅梁湖水质情况及藻类聚集现象的多视角、全天候监测，提高梅梁湖水环境监测的科学性、准确性和灵活性。