《基於多源數據同化的湖泊水華生消機制研究》是依託河海大學，由毛勁喬擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於多源數據同化的湖泊水華生消機制研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：毛勁喬
- 依託單位：河海大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
湖泊水華災害治理是水環境領域的重大難題，而數據同化方法具有融合系統內外有效信息的獨特優勢，是深入研究水華生消機制的新途徑。因此，本課題擬以太湖為例，結合富營養化動力學模型和水質觀測新技術（自動監測和遙感），建立適用於湖泊水華研究的多源數據同化系統。通過數值實驗方法，探討多源多尺度數據在數據同化框架內的最優集成模式，為多源數據同化方法在水生態領域的套用提供技術依據；在數據同化技術框架下結合現場觀測，通過參數的自適應同步最佳化技術和不確定性分析，定量研究水華生消機制，揭示水華生消過程的動力學時空特徵和不確定性的基本規律。本研究將加深對湖泊水華生消機制的理解，對提高湖泊水華的細緻模擬精度並實現實時預報有著重要意義，還將促進數據同化技術在水生態相關領域中的套用和發展。
結題摘要
湖泊水華災害治理是水環境領域的重大難題，湖泊水生態系統的複雜性、非線性和不確定性阻礙了對水華生消機制的深入理解。本項目基於原型觀測、機理分析、數學模型與數據同化等方法，開展了基於多源數據同化的湖泊水華生消機制研究，在湖泊水生態動力學過程、水華觀測新技術、水華暴發環境驅動因素及驅動模式、水生態動力學模型及數據同化系統、典型湖庫水華生消特徵等方面取得進展：（1）研究表明湖泊水華生長與消亡受地理、環境及人為作用的強烈影響，針對直接影響水華暴發的水體營養狀態的科學判別問題，建立了基於地理分區及神經網路的湖庫營養狀態綜合判別方法；（2）開展湖泊水華生消機制研究相關的觀測與模擬方法研究，提出了一系列適宜於大尺度水域水華暴發環境驅動因子及藻類生消過程的關鍵監測技術，包括流域水文水質監控、影響水華暴發環境因素及藻類監測、水環境室內物理模型模擬等；（3）以太湖為實例，開展了驅動淺水湖泊水華暴發的環境因子及其適宜範圍分析研究，在環境因子不同驅動模式分析研究的基礎上，建立了複雜環境下的太湖水華暴發風險識別模型；（4）結合富營養化動力學模型和水質觀測新技術, 融合系統內外有效信息，建立了適用於湖泊水華研究的多源數據同化系統，建立了與水華生消密切相關的水動力特徵時間尺度通用數值評估方法；（5）在數據同化平台的架構下，探討多源數據在同化框架內的最優集成模式，通過跟蹤水生態動力學過程關鍵參數的自適應同步最佳化過程，揭示了水華生消過程的動力學時空特徵和內在機制。本研究加深了對湖庫水華生消機制的科學理解，系列成果可用於湖庫水生態機理研究與實踐工作中，不僅可以提升富營養化及水華數值模擬的可靠性，還為流域及湖泊水環境觀測提供了系統性的研究手段。
