蓝藻水华显著相关因素识别、短期预测与区域合作治理研究

【摘要】随着社会与经济的发展，国内外很多湖泊、水库进入了富营养化状态并发生了蓝藻水华。本文探讨了蓝藻水华暴发和蓝藻水华强度的显著相关环境因素，对蓝藻水华进行了短期预测研究，提出了湖泊流域内多地区合作治理蓝藻水华的方法，并以太湖为例进行了实证研究。本文的创新工作包括以下内容：1.根据蓝藻水华反演图构建二元因变量，使用概率模型识别蓝藻水华暴发的显著相关环境因素。本文根据蓝藻水华反演图判断蓝藻水华发生与否，首次构建了直接以蓝藻水华发生与否的指标为因变量，同时以水质、水文和气象3类共19项监测变量为自变量，识别蓝藻水华的显著相关环境因素的probit模型，并把该模型应用到太湖大贡山水域的蓝藻水华研究。系统地识别出大贡山水域蓝藻水华暴发的显著相关环境因素：硝酸盐浓度、酸碱度、水深与蓝藻水华暴发的概率正相关；风速则与水华暴发的概率负相关。在上述4个显著相关因素中，硝酸盐浓度与水华发生概率的相关性最强。上述结论与本研究领域内的一般观点在整体上是一致的，这说明了本模型的有效性，这些结论对湖泊（或水库）的蓝藻水华暴发的预测和预防具有参考价值。2.根据蓝藻水华面积和聚集强度构建蓝藻水华强度等级，基于恰当的时空精度用多元线性回归模型识别显著相关环境因素。本文以蓝藻水华的强度等级为因变量，以3类环境监测变量为自变量，构建了识别水华强度等级的显著相关环境因素的多元线性回归模型，并把该模型应用到大贡山水域的蓝藻水华研究，解决了国内外现有的关于蓝藻水华强度研究中的强度指标的不合理选择问题以及时间和空间精度较低的问题。本文基于水华面积和聚集强度数据，用7级量表生成水华强度等级值，使因变量具有适度的宏观性，避免了使用叶绿素a浓度等类似的指标表示水华强度的不足。关于大贡山水域的实证分析表明：气温、硝酸盐浓度和风速在1%的显著性水平上与水华强度等级相关；气温、硝酸盐浓度与水华强度正相关，风速与水华强度负相关。上述结论与本研究领域内的一般观点一致，说明了本模型的有效性。3.以蓝藻水华发生与否的指标为被预测变量，用probit短期预测模型预测蓝藻水华的暴发。本文直接以蓝藻水华发生与否的指标为被预测变量，以上述两部分研究识别出的显著相关因素为预测变量，构建了蓝藻水华暴发probit短期预测模型。大贡山水域作为案例被用于该预测模型的实证研究。结果表明，该预测模型的评价指标值比较好；平均相对误差为13.3%，与两个对照模型的平均相对误差相近或小于其误差；该模型在空间精度和时间精度方面具有显著优势。提前一天预测模型的准确性最高，预测周期加长时预测准确性降低；该预测模型的预测准确度和有效性评价指标高于或接近于将所有的可用监测变量都纳入预测模型时的预测准确度和评价指标。4.利用不同部门和不同地区的营养盐削减成本差异，构建了两层优化合作削减模型，实现蓝藻水华的长效治理。本文将生态削减与工业企业、城市污水处理厂削减结合起来解决水体富营养化问题；提出了湖泊流域内营养盐削减指标的优化分配模型，寻求流域内各地区的最优削减量，通过转移费在各地区间为初始削减指标的转移进行补偿。本模型可充分利用流域内地区间、部门间营养盐削减的成本差异，可以促进地区间、部门间营养盐的合作削减，从而优化资源配置，降低流域内营养盐削减成本。转移费方法可以发挥横向转移支付的优势。实证研究表明：和现有的管理模式相比，若将此优化模型用于太湖流域2005年的氨氮削减，可节约削减成本10540.08万元人民币，节约高达16.6%。以上研究有助于从一个较新的视角理解蓝藻水华暴发的机制以及提供了一种治理蓝藻水华的长效手段。
【作者】黄炜；
【导师】赵来军；
【作者基本信息】上海大学，管理科学与工程，2014，博士
【关键词】蓝藻水华；强度等级；环境因素；预测；两层优化；

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