基于三维水质-水动力模型的抚仙湖TMDL研究
抚仙湖流域抚仙湖位于云南省玉溪市，是一个南北向的断层溶蚀湖泊。
湖水平均深度为95.2m，最深处有158.9m；湖面海拔高度为1722.5m时，湖面积216.6km2、容积206.2亿m3；占全国淡水湖泊蓄水量的9.16%。
入湖支流主要包括南岸的路居河，东岸的五车河，西岸的尖山河，北岸的代村河、东大河、窑泥沟、马料河、沙盆河和梁王河等。
受流域人类活动加强及磷矿开采与加工的影响，近年来入湖河流水质污染迅速加重，直接影响了湖水水质。
研究表明，近20年来抚仙湖的浮游藻类数量增加了2.6倍、Chl a浓度增加了3倍、透明度减小了将近一半，综合营养状态指数急剧上升。
可见，开展对抚仙湖的水质模拟研究以获取对湖泊内部水质与外源污染物负荷的定量响应关系，并为流域管理提供科学的决策支持就是迫在眉睫的任务了。
环境流体动力学模型（Environmental Fluid Dynamics Code, EFDC）是由美国环保署（EPA）组织开发，用于模拟湖泊、水库、海湾、湿地和河口等地表水数值模型软件，已成功应用于内蒙古乌梁素海、滇池、昆承湖、三峡水库、尼亚加拉河、纽斯河河口等实际案例中。
本文以EFDC为平台，构建了抚仙湖三维水质‐水动力模型，模拟了营养盐在水体里的迁移转化动力，并准确再现了观测到的污染物物在湖体的时空分布情况。
在此基础上，以对地表水环境标准中两个不同安全度水平上的解译为出发点，，核算不同情景下的TMDL，为抚仙湖水环境管理奠定基础。
●抚仙湖水动力‐水质模型的开发是一个多步骤的过程，其中包括●网格生成●初始条件配置●边界条件设定●模型校准以及应用等●水平方向上，抚仙湖曲线网格，每个网格在垂直方向上按西格玛坐标切割成为50层以代表抚仙湖的深水特征，这样整个湖泊水体被划分为16150个计算单元进行控制方程组的求解。
●初始条件配置●初始条件是模型模拟的起点。
本研究模拟期为2009年1月~12月，并全面收集了表征流入营养负荷和湖泊水质变化的数据●设置2009年1月1日观察到的水面高度1723.28m为初始高程；●初始温度以1月初的观测值为基础，设定为13.5℃；●所有3个速度向量按水动力学常规初始化为0.0m/s；●挑选2009年1月6日获得的水质数据作为水质初始条件数据，初始TP浓度为0.005mg/L、TN为0.171mg/L、COD为0.98mg/L。
●边界条件设定●模型的边界条件是施加到模型系统上的外部驱动力●水平边界条件包括入湖支流的流量以及相关的温度和水质成分；●表面边界条件由与时间相关的气象条件表示●在抚仙湖模型中，湖流和营养物质的水平边界条件的设置以2009年1月~12月主要入湖河流的流域模型结果为基础的，并考虑到用于流域模型校验的数据不足的情况对流域负荷辅之以逆向估值调整。
水平边界条件的空间表示由模型网格中支流的入湖口所测定的地理坐标点所决定。
驱动流体模型的大气边界数据来自澄江县气象站获得的每小时的气象数据，并处理成为EFDC兼容格式以配置大气边界条件。
●抚仙湖水动力模型模拟与校正●EFDC的水动力控制方程组包括动量与连续性方程组以及涉及盐度、温度的迁移方程组，如式（1）—（8）●其中，u、v分别表示在曲线正交坐标系中水平速度沿x、y方向的分量，m x, m y分别表示度量张量沿对角线方向的分量的平方根值。
构成了雅克比行列式或是由度量张量的平方根值所形成的行列式。
在经过拉伸的、无量纲的纵轴上，w表示带有物理单位的纵向速度模型校准参数是湖水水位和水温。
●下图的流场模拟表明，在风场和流入、流出的相互作用综合影响下，抚仙湖的水循环模式随时间和位置在不停的变化，这个现象对于污染物从流域进入湖泊后的迁移转化是有重要意义的，即在不同的时段，由于湖泊内部流场的时空切变，即使同样数量的污染物进入湖泊其实际水质效果也会有所不同。
这也进一步表明了对抚仙湖开发具有三维空间分辨率的动态模型的必要性。
●水位模拟●如下图所示，模型模拟的水位结果很好地吻合了水位的逐日观测数据，表明水动力模型中水量的总体平衡17201721172217231724172501/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)水位(m )模拟值观测值●对于淡水水体的水动力模型，温度常常是模型中最重要的一个校准参数。
在本研究中，温度模拟的校验以抚仙湖从北部到南部的四个监测站点哨嘴、尖山、湖心、路居的表层与深层监测结果为依据，对模型结果与观测数据进行了比较。
下图显示了湖心、尖山监测站每间隔6小时的模型输出结果与观测值的拟合结果。
显然，该模型准确模拟了季节趋势和总体观测温度在时间和空间上的差异性，真实地再现了由于耦合的水动力和热力学过程而形成的湖水自然物理状况。
51015202501/0303/0305/0307/0309/0311/03日期(月/日)温度(℃)模拟值观测值（a ）湖心监测点表层温度51015202501/0303/0305/0307/0309/0311/03日期(月/日)温度(℃)模拟值观测值（b ）湖心监测点深水温度51015202501/0303/0305/0307/0309/0311/03日期(月/日)温度(℃)模拟值观测值51015202501/0303/0305/0307/0309/0311/03日期(月/日)温度(℃)模拟值观测值（c ）尖山监测点表层温度（d ）尖山监测点表层温度●抚仙湖水质模型模拟与校正●EFDC 的水质模型控制方程是一组联立的偏微分方程，其核心为物料守恒方程，每个水质状态变量方程均可表示如下（式9）●其中，C 为水质状态变量浓度；u, v, w 为曲线正交坐标系下X 轴，Y 轴和Z 轴方向的速度分量；A x , A y,A z 为湍流在相同坐标系下X 轴，Y 轴和Z 轴方向的扩散系数；Sc 为单位体积内外的源和汇；H 为水深；m x , m y 为平面曲线坐标标度因子。
●抚仙湖水质模型的模拟时段为2009年1月1日~2009年12月31日。
模型的关键校验参数为各个水质状态变量的一阶衰减速率及沉降速率。
模型的校准进行了大约20次迭代，直至模拟的水质状况与观测到的时间和空间分布状况匹配良好才结束。
下图显示了模拟的TN、TP、COD结果与实测数据的比较，显然，由图可知模拟结果较好地预测了水质浓度空间与动态趋势注：图5将TP 扩大5倍，COD 的观测值和模拟值系列均绘制在主坐标轴，TN 、TP 的观测值和模拟值系列均绘制在次坐标轴。
-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6COD模拟值TN模拟值TP模拟值TN观测值TP观测值COD观测值（a ）路居监测点表层水质-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6（b ）路居监测点深水水质-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6z -5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6（c ）哨嘴监测点表层水质（d ）哨嘴监测点深水水质-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6（e ）尖山监测点表层水质（f ）尖山监测点深水水质-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6-5.0-4.0-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.001/0203/0205/0207/0209/0211/02日期(月/日)浓度(m g /L )00.10.20.30.40.50.6（g ）湖心监测点表层水质（h ）湖心监测点深水水质境容量奠定了基础。
抚仙湖作为一个深水贫营养湖泊，底部营养盐负荷对整个湖泊，尤其是上层透光层的影响在短期内很小，因此在进一步探讨特定的污染物负荷脉冲进入抚仙湖后在垂直方向上营养物浓度分布情况时，可以忽略底部内源负荷的响应。
下图为第170天湖泊刚刚接收了来自于流域污染物负荷脉冲一天后的模拟结果。
可见，随着深度的增加，TP、TN、COD浓度整体上呈现下降的趋势，这是由于来自于流域的污染物脉冲主要对湖泊表层产生快速影响，而这种影响要扩散进入深水处需要比较长的时间。
注：为使TP 、TN 、COD 在同一尺度上具有可比性，图6将TP 和TN 浓度分别扩大150倍和5倍。
第1层为水体底层，第50层是表层。
0.00.51.01.52.02.53.015913172125293337414549湖水层浓度(m g /L )COD TP TN湖心监测点垂直纵切面的营养盐浓度变化养盐迁移与转化过程及分异性。
仙湖表层TP浓度的年平均值小于或等于0.01mg/L。
译●以2009年校验模型为基准，对流域污染负荷进行削减，然后连续模拟5年。
在模拟过程中，所有参数与校正模型相同、气象条件不变，第1年年底的模拟温度和水质作为第2年的初始条件，以此类推完成全程计算，而后将第5年的结果用作判别水质达标与否的依据。
为6050t/a。
●情景2是按平均值来评估，则TN、TP、COD的浓度在现状条件下均低于Ⅰ类水标准值，因此抚仙湖尚有多余的环境容量容纳更强的流域人类活动和负荷冲击。
为了确定在此解译方案下的环境容量，模型经过11次迭代，共累计占用计算时间24天，完成了相应的计算过程。
计算结果显示，在此情景下，TP还可以在现有基础上上升230%、TN上升41%、COD上升75%；相应的以2009年的水文条件为负荷计算条件的环境容量TN为2480 t/a；TP为297t/a；COD为24600t/a。
湖泊水动力模型研究进展
湖泊水动力模型研究进展湖泊是流域水资源的重要组成部分，也是生态系统的重要组成结构。
为了研究湖泊的水动力模型，需要考虑湖泊内部环境的特点和外界的影响。
本文将综述湖泊水动力模型研究的进展，包括湖泊降解、湖泊流动和湖泊水温与环境因素等内容。
湖泊降解模型湖泊水质降解现象是湖泊环境保护的重要问题。
湖泊水动力模型能够通过对湖泊内部流态的模拟，来分析湖泊水质的变化趋势，预测湖泊的寿命，进而保护湖泊生态环境。
目前，湖泊降解模型主要分为两类：基于物理模型和基于统计模型。
基于物理模型的湖泊降解模型是根据流体力学理论和质量守恒原理建立的，能够模拟湖泊内部的物理、化学和生物过程。
常用的物理模型包括三维流体力学模型、二维模型和一维模型。
三维流体力学模型是最精细的湖泊模型，能够描述湖泊内部流态的三维分布和变化规律。
但是，该模型需要大量计算资源和数据支持，且参数调整难度大。
二维模型和一维模型相对简单，通常用于对湖泊内部水质变化的长期影响进行模拟和预测。
基于统计模型的湖泊降解模型主要利用时间序列分析方法和支持向量机等机器学习算法进行湖泊水质降解的预测和模拟。
这种模型需要大量数据支持，适用于数据丰富的湖泊环境，但是精度相对较低。
湖泊内部流态受到湖泊地形、环境因素、湖岸边界条件等因素的影响。
为了研究湖泊流动过程，需要以湖泊流场为基础，分析湖泊生态环境变化原因和流态特征。
目前，湖泊流动模型主要分为宏观模型和微观模型两类。
宏观模型是考虑湖泊流场宏观特征的模型，通常采用二维混合层流模型和二纬湍流模型两种方法。
模型能够较全面地反映湖泊整体的流场情况，适用于湖泊水位、流量等主要参数已知的情况下。
微观模型是考虑湖泊流场微观特征的模型，通常采用CFD等计算流体力学方法进行模拟。
该模型能够精细描述湖泊内部发生的微观流动过程，对湖泊寿命预测、水质降解模型等均具有重要的研究意义。
湖泊水温与环境因素湖泊水温变化与环境因素密切相关，同样也是湖泊环境保护的重要问题。
IWIND-LR模型在抚仙湖水位模拟中的应用
IWIND-LR模型在抚仙湖水位模拟中的应用张月霞;谢骏【摘要】根据抚仙湖流域的地形、水文条件和实测资料,利用IWIND-LR模型,模拟了抚仙湖的水位变化过程.结果表明,IWIND-LR模型能较好地模拟抚仙湖的水位过程,模拟误差在可接受范围内,模拟结果可为抚仙湖的水位控制提供参考,并将为下一步抚仙湖水质模拟提供前提条件.【期刊名称】《环境科学导刊》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】6页(P46-51)【关键词】IWIND-LR模型;高原湖泊;水位模拟;抚仙湖【作者】张月霞;谢骏【作者单位】云南省环境科学研究院,云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,云南昆明 650034;云南省环境科学研究院,云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,云南昆明 650034【正文语种】中文【中图分类】X87抚仙湖是我国最大的深水型淡水湖泊，是云南高原湖泊中蓄水量最大的湖泊，确保其优良的水质和稳定的水位对整个流域的发展至关重要。
随着人口增长和经济的发展，抚仙湖出现了不同程度的水环境问题，主要问题有：湖泊局部水域水质呈下降趋势，水位持续下降，流域污染负荷增大，水土流失依然严重，水资源管理有待加强。
目前，针对抚仙湖的综合治理规划或计划方案所依据的基础资料和数据既不系统也不全面，或者所依据的基础数据过于陈旧；湖泊水动力学特征、水环境演变机理、富营养化发展趋势预测等方面的研究亟待加强，区域水环境问题的原因有待进一步研究。
因此，本文采用IWIND-LR模型中的水动力模块开展抚仙湖的水位模拟，旨在探明抚仙湖的水量和水位变化规律，以期为下一步抚仙湖水质模拟提供基础数据，为抚仙湖的实际应用管理工作提供支撑。
1 研究区域概况1.1 地理位置与湖泊形态抚仙湖位于云南省玉溪市境内，居滇中盆地中心，距昆明市东南60 km处，流域地跨澄江、江川和华宁三县[1]。
地理位置为北纬24°21′28″～24°38′00″，东经102°49′12″～102°57′26″。
湖泊水动力模型研究进展
湖泊水动力模型研究进展湖泊是地球上重要的水域资源，对于人类生存和经济发展起着至关重要的作用。
而湖泊水动力学模型的研究正是为了更好地理解湖泊的水文环境特征、水体运动规律及其对生态环境的影响，从而为湖泊环境管理、生态保护和资源利用提供有效的科学依据和技术支持。
近年来，湖泊水动力学模型研究取得了不少进展，本文将从湖泊水动力学模型的基本原理、现有研究方法和技术进展等方面进行综述，以期为相关研究和应用提供一定的参考和借鉴。
一、湖泊水动力学模型的基本原理湖泊水动力学模型的研究基于流体运动的基本原理和湖泊水文环境的复杂特征，主要包括湖泊水文环境特征的描述、水体运动的数学描述和模拟、湖泊环境变化的预测和评估等内容。
具体来说，湖泊水动力学模型通过对湖泊水文环境的参数化和建模，描述和分析水体的运动、混合和输运过程，从而揭示湖泊水体的运动规律、水质变化规律及其与环境因素的相互作用关系。
在湖泊水动力学模型研究中，常用的基本原理和方法包括：①连续介质力学原理，即将湖泊水体视为连续的物质介质，描述其运动和变形的力学规律。
②流体动力学理论，即应用非定常流体动力学方程描述湖泊水体的运动和混合过程，如连续方程、动量方程、能量方程等。
③湖泊动力学模型的数学表示，即通过建立数学方程和模型对湖泊水体的运动、输运和变化进行描述和分析。
这些基本原理和方法构成了湖泊水动力学模型研究的基础，在实际研究和应用中具有重要的理论和方法价值。
二、湖泊水动力模型的研究方法与技术进展1. 观测与实验技术的进步湖泊水动力学模型的研究离不开对湖泊水文环境参数的观测和获取，而随着观测与实验技术的不断进步，湖泊水文环境参数的探测、监测与实验测量手段也得到了较大的提高。
传统的湖泊水文环境参数观测手段包括水文测站观测、水文航空遥感、传统浮标观测等，这些手段可以获取湖泊水文环境参数的基本信息。
而近年来，随着遥感技术、水生态监测与生物传感技术的进步，越来越多的新观测与实验技术被应用于湖泊水动力学模型研究中，如多波段遥感影像获取湖泊水体温度、叶绿素含量等信息、水声技术获取水体反射率、声速等参数、生物传感技术获取湖泊水生态系统信息等。
基于虚拟现实的3D水动力学模拟技术研究
基于虚拟现实的3D水动力学模拟技术研究虚拟现实（Virtual Reality，VR）已经成为了近年来科技领域的热门话题，其已经被应用于许多不同的领域之中，其中最为明显的便是游戏和电影行业。
但是除此之外，它还有许多其他的应用，例如医学、教育、建筑和水动力学等领域。
本文将着重讨论基于虚拟现实的3D水动力学模拟技术研究。
水动力学是一门研究水在运动中的力学原理的学科，它可以解决许多关于自然环境的问题，例如洪涝、海啸和河道流动等。
其应用于河流、湖泊和海洋水文学的领域之中。
而基于虚拟现实的3D水动力学模拟技术能够帮助科学家更好地模拟这些问题并提供更加准确的解决方案。
目前，仍然有许多相关领域需要进行研究和探索，例如虚拟现实的3D场景渲染技术、水动力学仿真模型的建立和研究、以及虚拟现实技术和水动力学模拟技术的深度融合等。
首先，虚拟现实的3D场景渲染技术是目前研究的重点之一。
基于虚拟现实技术的水动力学模拟需要进行大量的场景渲染，才可以呈现出更加真实的效果。
因此，研究如何更好地渲染3D场景成为了当前研究的重点之一。
通过对于多种不同的3D场景渲染技术进行了研究和分析，科学家们已经可以制作出逼真的场景，这些场景可以用于船舶、潜水器甚至是海豹等的模拟训练。
其次，水动力学仿真模型的建立和研究也是非常重要的。
在研究过程中，科学家们需要对现实中的水流进行研究，研究方法基于数值方法，将现实中的情况转化成为一个数学模型，在模拟中进行解决，最终呈现出相应水动力学现象的结果。
这种方法能够将水动力学现象的特征更加有效地表达出来。
因此，基于虚拟现实技术的水动力学模拟需要建立起真实的数学模型，使得其结果更加准确，能够真实反应出现实水流的运动形态。
最后，虚拟现实技术和水动力学模拟技术的深度融合也是未来需要探索的。
虚拟现实技术可以为水动力学的模拟提供更加真实的场景，同时，水动力学的模拟也可以为虚拟现实技术提供更加真实的模拟场景和数据。
因此，将虚拟现实技术和水动力学模拟技术进行深度融合将会在未来的研究中变得更加重要。
浅水型富营养化水库三维水动力及水质数值模拟研究与应用
浅水型富营养化水库三维水动力及水质数值模拟研究与
应用
首先，三维水动力模拟是指通过数学模型来模拟和分析水库内水体的
流动情况。
这些模拟可以提供有关水流速度、水面高度、湍流等参数的详
细信息。
通过对水流动力学规律的研究，可以更好地了解水库内水体的运
动特性，并预测可能出现的问题，如水库内的漩涡、死水区等。
此外，三
维水动力模拟还可以帮助优化水库的设计和管理，例如改善水体的对流换热，提高水华水体混合等。
应用方面，三维水动力及水质数值模拟研究可以为浅水型富营养化水
库的管理和保护提供重要的科学依据。
根据模拟结果，可以制定相应的管
理措施，如合理排放和控制入湖污染物、优化水库的水深和水剖面等。
此外，模拟结果还可以用于评估不同管理措施的效果，以及制定相应的修复
策略。
通过模拟研究和应用，可以更好地了解和管理浅水型富营养化水库，保护水质，维护水体生态系统的稳定性。
总之，浅水型富营养化水库的三维水动力及水质数值模拟研究与应用
具有重要意义。
通过这些模拟，可以更好地了解和分析水库内水体的运动
规律和水质状况，为水库的管理和保护提供科学依据，保护水质和维护水
体生态系统的稳定性。
湖泊三维水动力—水温耦合模型及其应用研究
湖泊三维水动力—水温耦合模型及其应用研究康玲;靖争【摘要】水温是湖库科学研究中的重要环境因子之一,是认识水体各种理化生现象和动力过程的基础.水温很大程度由太阳辐射决定,最新研究成果表明水体与床体的热交换收支对浅水湖泊垂向水温分布也有很大影响.研究湖泊热循环规律,选择合适的水气热交换计算方法,通过联立CE-QUAL-W2底部热交换模型方程和一种改进的床体热平衡方程求得水体-床体热通量.基于σ坐标变换和相关定解条件建立三维水动力学-水温耦合模型,采用有限差分法对模型方程进行求解.以武汉市东湖为研究对象,根据东湖1978年7月的定点观测资料进行水温模拟,探究东湖水温月变化、日变化过程.【期刊名称】《中国水利》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】5页(P22-25,21)【关键词】水动力模型;水温模型;水体-床体热交换;数值解法【作者】康玲;靖争【作者单位】华中科技大学水电与数字化工程学院,430074,武汉;华中科技大学水电与数字化工程学院,430074,武汉【正文语种】中文【中图分类】TV143湖泊是重要的城市水体形态，具有调蓄雨水、维持生物多样性、美化环境等功能。
水温是影响水生动植物生长、繁衍和迁徙的重要因素之一。
然而，随着气候变化和城市化等多因素影响，湖泊的增温极大地改变了水生生物的习性、活动规律和代谢强度，从而影响到水生生物的分布和生长繁殖。
因此，对湖泊热学机理的正确认识和水温时空变化过程的准确预测是解决上述问题的关键。
深水型湖库的水温分布是众多学者研究的焦点之一。
最新研究成果表明，浅水湖泊也可能出现持续数日甚至更久的热力分层现象。
湖泊出现明显热分层会造成一系列生态响应，如湖流分层流动、表底层水质浓度差异、种群结构及富营养化过程发生变化。
对湖泊热循环机理及热分层规律的准确认识，有助于更好地理解水体的物理、化学和生物过程，为改善湖泊水环境提供技术支撑。
由于水体与床体的热交换通常远小于水气界面的热交换，在模型中通常被忽略。
湖泊水动力模型研究进展
湖泊水动力模型研究进展湖泊是地球上最重要的淡水资源之一，同时也是重要的生态系统和文化遗产。
然而，湖泊水动力学复杂，易受人类活动和气候变化的影响，因此需要开展水动力模型研究以预测和管理湖泊生态系统的演变。
随着计算机技术的发展和数值模拟方法的不断提高，水动力模型在湖泊研究中得到广泛应用。
早期的水动力模型主要是基于湖泊的水平和垂直剖面平均参数建立的二维和三维模型，其中包括了湖泊的水深、水温、盐度和流速等参数。
这些模型主要用于湖泊水流和水体温度、盐度和水质等方面的研究，早期的模型具有精度较低的缺点，难以满足大多数湖泊研究的需要。
近年来，通过采用高精度的三维数值模拟方法，湖泊水动力学模型的精度已大大提高，可以更好地描述湖泊水动力学过程。
三维湖泊水动力学模型不仅考虑湖泊的水平和垂直流动，还能够准确描述湖泊的湍流结构和湖泊的物理和生态过程。
对于水动力模型的改进和发展，也有一些新的研究方向。
大部分湖泊的流量和波浪都是由风和湖泊的地形形状主导的。
研究表明，湖泊表面风场和气氛边界层的影响，是建立三维湖泊水动力学模型的重要因素之一。
因此，研究人员开始利用气象模型和数值风场模拟器，通过在数值湖泊模型中输入风场数据来改进湖泊水动力学模型。
湖泊水动力学模型还可以与沉积物模型相结合，以模拟湖泊的沉积物输运、沉积和再悬浮过程。
在三维水动力模型中增加了沉积物输运的过程，并融合沉积物和水动力学的过程。
当湖泊水动力学发生变化时，沉积物就会相应地发生变化。
基于湖泊的物理和生态特征，可以建立流域水动力-生态过程耦合模型，探讨流域内的陆地和湖泊生态系统之间的相互作用，为湖泊的管理提供生态意识和生态模拟支持。
总的来说，湖泊水动力学模型的不断发展，使得我们能够更加深入地了解湖泊水文和生态系统的复杂性，并对湖泊进行更好的保护和管理。
未来的研究方向将致力于继续提高湖泊水动力学模型的精度和实用性，以更好地解决针对湖泊生态系统和环境管理的实际问题。
湖泊水动力模型研究进展
湖泊水动力模型研究进展湖泊水动力模型是研究湖泊水体运动和水质变化的重要工具。
随着计算机技术的发展和相关研究的深入，湖泊水动力模型的研究取得了较大的进展。
下面将介绍湖泊水动力模型研究的主要进展。
湖泊水动力模型在数学理论和计算方法上取得了重要的突破。
传统的湖泊水动力模型主要基于二维水动力方程和输运方程，但由于湖泊的复杂形状和环境变化，这种模型往往难以准确地模拟湖泊的水动力过程。
近年来，学者们提出了基于三维水动力方程和输运方程的湖泊水动力模型，能够更准确地模拟湖泊的水流和水质变化。
湖泊水动力模型在湖泊生态系统研究和管理中的应用也取得了显著的进展。
湖泊是重要的生态系统，其水动力过程对湖泊生态环境的稳定和水质状态的变化起着重要作用。
通过建立湖泊水动力模型，可以模拟湖泊水体中沉积物、营养物和有机物的输运和分布，研究湖泊的水质变化和富营养化问题，为湖泊环境保护和水资源管理提供科学依据。
湖泊水动力模型在灾害预测和管理中的应用也得到了广泛关注。
湖泊水动力模型可以预测湖泊中的洪水、暴雨和台风等灾害事件的发生和变化过程，为灾害预警和应急管理提供支持。
湖泊水动力模型可以模拟湖泊中的径流过程，预测湖泊水位的变化和洪水的扩展范围，提前采取相应的措施来减轻灾害的影响。
湖泊水动力模型的参数识别和模拟结果验证也是研究的重要内容。
湖泊水动力模型的参数识别是确定模型参数的过程，需要采集湖泊的水文、水质和水动力数据，并通过参数优化算法确定最佳的参数值。
模拟结果验证是比较模拟结果与实际观测数据的一致性，评估模型的可靠性和适用性。
湖泊水动力模型的研究进展为湖泊水动力过程的理解和湖泊管理提供了重要的支持。
未来的研究可以进一步完善湖泊水动力模型的数学理论和计算方法，加强湖泊水动力模型与湖泊生态系统研究和灾害管理的整合，提高模型的准确性和可靠性，为湖泊的环境保护和可持续发展提供科学依据。
湖泊水动力模型研究进展
湖泊水动力模型研究进展湖泊水动力模型是对湖泊中水流、水位、水温、水质等参数的数学描述，由于湖泊经常处于动态平衡状态，研究湖泊水动力模型有助于深入了解湖泊水环境变化规律，指导湖泊管理、治理和保护工作。
本文将介绍湖泊水动力模型的研究进展。
传统湖泊水动力模型基于物理公式和经验参数的描述，主要包括水流力学模型、水位模型和水质模型等，其中水流力学模型又可分为二维流模型和三维流模型。
二维流模型是指假设水流速度只随湖泊水平方向变化的模型，三维流模型是指考虑垂直方向速度变化的模型。
水位模型主要描述湖泊水位变化的原因和规律，主要包括应用数学公式和水文数据的经验模型和应用物理基本原理的物理模型。
水质模型是描述湖泊水质变化的模型，包括富营养化模型、有机物降解模型、生物生态模型等，可用于预测湖泊水质变化趋势和评估污染源控制效果等。
随着计算机技术的不断发展，湖泊水动力模型也逐渐更新和完善。
计算机水动力学模型（Computational Fluid Dynamics，CFD）是一种基于数值方法的新型水动力学模型，可以高效地描述湖泊水流的三维流动状态、湍流结构和水位等参数。
CFD模型利用计算机高效处理大量的水文学和物理学测试数据，可以明确定义湖泊流场、温度场、水质场等，实现更加准确和精细的湖泊水动力学模拟。
同时，机器学习技术在湖泊水动力模型中的应用也逐渐增多，主要是利用监督学习、无监督学习和强化学习等方法，通过大量的数据和样本训练模型进行湖泊水环境预测，为湖泊管理和治理提供决策支持。
综合来看，湖泊水动力模型的研究进展主要包括物理模型、CFD模型和机器学习模型等，并且这些模型相互补充，可针对不同的湖泊类型和目标需求选择合适的模型进行研究。
在未来的研究中，需要进一步拓展湖泊水动力模型在污染物传输、环境脆弱性评估、自然灾害预测等方面的应用，加强各个模型之间的结合，提高湖泊水环境管理和治理的效率和精度。
湖泊营养盐通量平衡的三维数值模拟
湖泊营养盐通量平衡的三维数值模拟邹锐;吴桢;赵磊;陈异晖;余艳红;刘永【摘要】湖泊氮、磷通量是表征湖泊营养状态的重要指标,也是探究湖泊富营养化机制的重要途径.通过氮、磷通量的计算和质量平衡关系的分析,可以识别出在湖泊富营养化过程中起关键作用的过程.以三维水动力-水质模型为计算平台,模拟湖泊水动力、水质的动态过程,并以模拟结果为基础核算湖泊氮、磷循环通量及其在氮、磷循环整体中的贡献,识别湖泊氮、磷循环关键源汇过程的变化规律.滇池是我国富营养化湖泊的代表,同时其半封闭特性为营养物质循环提供了更为稳定的环境,以滇池为案例,基于前期校正和验证过的滇池水动力-水质模型来分析循环通量计算方法的适用性.结果发现,研究年度内滇池外海总氮的年总输入量(包括外源和内源)为7620.92 t,总输出量(包括出流、反硝化和沉降)为7637.31 t;总磷的年总输入量为(包括外源和内源)450.23 t,总输出量(包括出流和沉降)为429.57 t,其中陆域输入是最主要的氮、磷输入途径,而反硝化和沉降则是主要的输出过程.相较于传统的质量平衡方法,通过三维模型计算所得的营养盐通量平衡结果能更好地揭示湖体内所发生的氮、磷转化过程.%Nutrient cycling flux in lakes is an important indicator to measure the lake trophic state as well as an essential approach to explore eutrophication mechanisms.Key processes of nutrient cycling can be identified by calculating nutrient cycling fluxes and mass balance analysis.In this study,IWIND-LR,a 3D hydrodynamic and water quality model,was used to simulate nutrient cycling of lakes in this study.The nutrient cycling fluxes were calculated based on the model results to define the contributions and patterns of nutrient source and sink ke Dianchi in the Yunnan Plateau is one of the most severelypolluted lakes in China.It is a semi-closed lake and provides a stable environment for research.The model results demonstrated that,IWIND-LR performed well in Lake Dianchi.The input and output of total nitrogen in Lake Dianchi was 7620.92 t and 7637.31 t respectively in 2003;while 450.23 t and 429.57 t for total phosphorus.The exogenous loading contributed most of the input of nitrogen and phosphorus,while denitrification and sedimentation were the major outputs of Lake Dianchi.【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2017(029)004【总页数】8页(P819-826)【关键词】营养盐;通量;质量平衡;三维模型;滇池【作者】邹锐;吴桢;赵磊;陈异晖;余艳红;刘永【作者单位】云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,昆明650034;Tetra Tech,Inc.10306 Eaton Place,Ste 340,Fairfax,VA 22030,USA;北京大学环境科学与工程学院,水沙科学教育部重点实验室,北京100871;云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,昆明650034;云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,昆明650034;云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室,昆明650034;北京大学环境科学与工程学院,水沙科学教育部重点实验室,北京100871【正文语种】中文湖泊富营养化是水环境领域面临的突出问题［1-4］.为有效预防、控制和治理湖泊富营养化问题，国内外围绕其成因、危害以及控制和管理等方面开展了大量的研究［5-10］，其中成因分析是有效治理的基础.研究表明，氮（N）、磷（P）是湖泊生态系统必需的营养元素，正常的氮、磷平衡是维持湖泊健康的必要条件；但大量氮、磷的流入和累积会改变湖泊内营养盐的通量平衡，增加富营养化的风险［11-13］.因此对湖泊恢复而言，开展湖泊氮、磷营养盐循环和通量平衡研究就显得尤为重要［9，14-15］.具体而言，氮、磷的过量输入会导致湖泊营养盐循环发生改变，藻类大量生长、消亡，影响水体的理化条件并进一步改变氮、磷的内部循环过程，增加湖泊富营养化的风险［16］.研究表明，随着湖泊外源污染负荷的削减，湖泊底质内源释放对湖泊富营养化的贡献也逐渐突显出来［17］.氮、磷的内源释放和内部循环会使湖泊在大量削减外源负荷后，也继续维持长时间的富营养化状态，阻碍湖泊修复.研究发现，对于部分富营养化的湖泊，内源负荷可以占到总入湖负荷量的50%以上［18］.同时，一些富营养化湖泊的修复过程表明：在有效控制外源负荷的前提下，仍需要10～20年才能使湖泊的生态功能得到明显的恢复［19］.因此，通过对湖泊氮、磷循环通量的追踪，可分析湖体中所发生的氮、磷迁移转化过程，识别不同氮、磷循环过程的响应机制，加深对富营养化过程及机理的认知.机理模型是研究湖泊富营养化过程和营养盐通量平衡的理想手段［20-21］，通过对水体中与富营养化相关机理过程的模拟，为制定更为细致和准确的治理方案提供科学依据.在模型的应用中，简单机理模型过程简单，无法实现对重要营养盐过程的刻画；而复杂的三维水动力-水质模型研究则大多关注于模型的性能及其不确定性，对氮、磷循环过程的关注较少［22］.本文基于以EFDC为内核的三维水动力-水质模型（IWIND-LR），开发了利用数值积分的氮、磷营养盐通量与存量计算方法，并以滇池外海为例开展应用研究.滇池（24°40′～25°02′N，102°36′～102°47′E）是我国重点治理的“三湖”之一，湖面面积为306.3 km2，湖体体积为15.6×108m3，平均水深4.4 m，流域面积2920 km2［23］.由于流域社会经济的快速发展，滇池从1980s开始出现富营养化现象，目前呈重度富营养状态；外海水质在V～劣V类之间波动，且呈现北部偏高、南部偏低的趋势［24］.本文基于前期经过校正和验证的滇池三维水动力-水质模型［23］，在此基础上重点开展氮、磷的内部循环过程通量研究，分析滇池水质和藻类生物量的变化过程，识别不同氮、磷循环过程对湖泊富营养化的贡献，为滇池富营养化治理提供科学依据.1.1 模型构建模型构建基于前期经过校正和验证的滇池三维水动力-水质模型［23］，主要包含三维水动力和温度动力学模拟以及内部耦合的水质模型系统；可模拟26个水质状态变量，并可同时模拟底泥与水体间的营养盐交换动力学以及底泥对溶解氧的动态作用，动态跟踪水龄及低溶解氧区的时空分布.其核心的水质模块主要基于物质守恒，刻画物理输送、大气交换、吸附与解吸、藻类吸收、底床-水界面交换、硝化与反硝化以及沉积成岩作用等，基本控制方程如下：式中，C为水质状态变量浓度，u、v、w分别为x、y、z方向的速度矢量，Kx、Ky、Kz分别为x、y、z方向的湍流扩散系数，Sc为每单位体积内部和外部的源和汇.在一阶动力学中，存在以下关系：式中，k为动力学速率，R为由于外部负荷和内部反应引起的源汇项.在前期的滇池三维水动力-水质模型［23］构建中，将滇池外海水体划分为垂向6层，每层664个水平网格（尺度为634±148 m）（图1），主要模拟的状态变量为水温、溶解氧、藻类中氮磷含量、颗粒态有机氮磷浓度、溶解态有机氮磷浓度、磷酸盐浓度、硝态氮浓度、氨氮浓度等.模型的边界条件主要包括入湖支流的流量、温度、水质、沉积床初始条件以及与时间相关的气象条件和大气边界数据［23］，其中大气湿沉降条件为磷酸盐浓度0.04 mg／L，硝态氮浓度0.70 mg／L.模型底泥模块初始条件为：活性有机磷、有机氮和有机碳底泥体积浓度分别为23±15.3、103.2±13.8和741±176.5 g／m3.1.2 营养盐存量与通量核算全湖氮、磷营养盐各组分的存量和通量计算模块是通过与三维水质模型方程耦合，并与水动力-水质模型采用相同离散化分辨率进行数值积分得到的.各组分存量考虑水质组分的时空分异性，各相关状态变量的存量通过对全湖所有网格进行积分获取：式中，M为i组分的存量，c为湖体中i组分的浓度.氮元素各组分存量考虑：藻类活体氮存量（algaeN）、颗粒有机氮存量（PON）、溶解态有机氮存量（DON）、氨氮存量（NH3）、硝酸盐存量（NO-3）；磷元素各组分存量考虑：藻类活体磷存量（algaeP）、颗粒有机磷存量（POP）、溶解态有机磷存量（DOP）、正磷酸盐存量（PO4）.各氮、磷循环过程通量通过对全湖所有网格进行积分获取，氮循环各个过程通量考虑以下过程：①流域输入（包括藻类活体氮入湖量、颗粒有机氮入湖量、溶解态有机氮入湖量、氨氮入湖量、硝酸盐／亚硝酸盐氮入湖量）；②大气沉降（包括硝酸盐氮沉降）；③出流（包括藻类活体氮出湖量、颗粒有机氮出湖量、溶解态有机氮出湖量、氨氮出湖量、硝酸盐／亚硝酸盐出湖量）；④内源（包括氨氮底泥交换通量、硝酸盐氮底泥交换通量）；⑤沉降（包括藻类活体氮沉降量和颗粒有机氮沉降量）；⑥反硝化过程和固氮.磷循环各个过程通量考虑以下过程：①流域输入（包括藻类活体磷入湖量、颗粒有机磷入湖量、溶解态有机磷入湖量、正磷酸盐入湖量）；②大气沉降（包括正磷酸盐沉降组分）；③出流（包括藻类活体磷出湖量、颗粒有机磷出湖量、溶解态有机磷出湖量、正磷酸盐出湖量）；④内源（包括正磷酸盐底泥交换通量）；⑤沉降（包括藻类活体磷沉降量、颗粒有机磷沉降量、正磷酸盐沉降量）.上述过程的主要通量计算方程如下：流域输入通量：累积大气沉降通量：累积出流通量：累积底泥-水体通量：累积沉降通量：累积反硝化通量：累积固氮量：式中，Q为入湖流量（m3／d），C为每条入湖河流中i组分的浓度（g／m3），Dd为干沉降（g／（m2·d）），Dw为湿沉降（g／（m2·d）），q为出流流量（m3／d），c为出流中i组分的浓度（g／m3），Fb为i组分的底泥释放速率（（g／（m2·d）），Fs为i组分的沉降速率（g／（m2·d）），Fdn为反硝化速率（g／（m3·d）），FNfix为固氮速率（g／（m3·d））.需要注意的是，根据以上方程计算的氮、磷循环通量结果并不是瞬时通量结果，而是累积通量结果.为计算湖泊氮、磷循环通量和存量，模型以相同条件连续运行5年以达到相对稳定状态，取第5年结果计算湖泊氮、磷循环通量及存量.2.1 模型校验模型校验是水质模型构建的核心步骤，目的是推算合理的参数化方案以实现模型对实际湖体过程的再现［25］.滇池模型的校验分2个步骤：水动力模型的校验、水质模型校验；其中水动力模型以水位和温度作为评判标准，水质模型校验以滇池外海8个国家常规监测点的月监测数据，主要校准溶解氧（DO）、总氮（TN）、总磷（TP）、NH3-N、叶绿素a（Chl.a）浓度等.由于本文采用的是前期经过校正和验证的模型，限于篇幅，其校正和验证在此不再赘述，具体结果请参阅相关文献［23］.由校正和验证结果可知［23］，TN、TP和Chl.a的模拟结果与实测值吻合较好，RMSE分别为0.619、0.064和0.040 mg／L，模型能够较为真实反映湖体物理、化学和生物过程的变化.校核后的模型参数取值如下：水体最大硝化反应速率为0.05 d-1，参照温度是25℃，温度效应系数为0.045；反硝化速率为0.06 d-1；有机氮矿化速率为0.05 d-1，有机磷矿化速率为0.04 d-1，有机碳为0.06d-1，矿化速率温度修正系数为0.069；颗粒营养盐沉降速率为0.1 m／d；蓝藻、硅藻和绿藻生长速率分别为1.35、2.5和1.9 d-1.底泥通量采用底泥成岩模块计算，主要参数为：G1类有机物降解速率为0.015 d-1，G2类为0.001 d-1，G3类为0，温度修正系数为1.09；底泥硝化最佳反应速率为0.09 d-1.2.2 滇池营养盐通量存量平衡核算在模型校准的基础上，对滇池不同形态氮、磷营养盐的存量及主要源汇过程的通量进行计算（图2）.由结果可知，氨氮、硝态氮和有机氮之间存在明显的相互转化关系和季节特征；磷酸盐是磷元素各个组分中存量最大的组分，呈现明显的夏季增加、冬季减少的趋势.氮、磷的底泥释放也存在明显的季节变化，其释放通量都表现为夏季较大、冬季较低的规律，其中氨氮和磷酸盐在冬季为负值，即底泥的吸收过程.反硝化的季节特征与其他过程不同，7月之前的反硝化通量明显小于之后的反硝化通量.2.3 关键源汇过程识别表1汇总了2003年滇池湖体氮、磷循环各个过程通量的年均值，以TN和TP计，滇池TN的年总输入量为7620.92 t，总输出量为7637.31 t；TP的年总输入量为450.23 t，总输出量为429.57 t.对于氮而言，贡献最大的源过程是陆域流入过程，占总流入的67.76%，其次是底泥释放过程，氨氮和硝态氮共占29.04%，大气沉降和固氮作用共占3.2%.氮的去除过程则主要为反硝化和沉降，共占总去除量的95.5%，其中反硝化48.99%，沉降为46.51%.对于磷而言，陆域流入过程占总流入量的79.77%，其次是磷酸盐底泥释放作用，为18.3%.磷去除则主要为沉降作用，其中颗粒态磷沉降占62.77%，藻类沉降占27.87%.3.1 数值模拟与基于监测的通量核算结果的差异首先需要明确的是本文中的营养盐质量平衡关系是基于三维复杂水动力-水质模型的模拟结果，是对全湖所有网格进行数值积分所得到的.这不同于一般的营养盐质量平衡分析方法，一般意义上的营养盐质量分析方法是基于有限的监测数据计算得到的，在空间上并不能做到与三维模型模拟结果一样细致，这也就导致2种方法所计算的营养盐质量平衡会有一定的差异［22］.虽然营养盐质量平衡分析在更大的程度上是一种估算，并不要求观测数据的空间水平和垂直分布，但对于面积较大或深度较大的湖泊而言，会造成结果的明显偏差.而如果借助于三维复杂水质模型，在监测数据的基础上，对全湖各个网格进行积分后再计算营养盐质量平衡关系就会避免不必要的偏差.以滇池为例，根据对8个湖体常规监测点位的数据，计算滇池TP存量为231.4 t，TN存量为3076 t；而通过水动力-水质模型计算可知，滇池的TP和TN存量分别为350.2和2525.4 t，二者之间均有较大的差异，计算结果TP偏高、TN略低.由国家标准监测方法可知，所检测的样品均取自水面下0.5 m，其监测数据主要表征的是表层水体的水质状态.对于滇池而言，特别是磷元素，其主要来源之一是底泥中磷酸盐的释放，这会造成湖体磷酸盐形成自下而上的浓度梯度［26-28］.这种湖体垂向浓度梯度的存在会导致在只用表层水质数据估算营养盐通量平衡时产生系统性误差（图3）.除此之外，考虑到湖泊复杂的水动力条件以及监测点位的分布并不能完全代表全湖的空间差异，这也会在估算时造成一定的误差.相比而言，基于三维水质模型的营养盐通量平衡计算则会涉及到全湖所有已划分的网格，在模型已校准的情况下，比传统的估算方法更为精确，且能提供更为详细的通量结果.3.2 滇池氮、磷营养盐存量变化对湖体内氮、磷元素的存量分析可知，不同形态的氮或磷在时间和通量上的变化趋势各异，具体表现在：①氨氮和硝态氮的变化趋势不同步.在春季，溶解氧浓度相对较高，随着氨氮浓度的降低，硝态氮浓度经历了先升高后降低的过程，这主要是因为在有氧环境下氨氮通过硝化作用可以生成硝态氮.而夏季由于藻类的大量生长甚至暴发，水体中溶解氧浓度降低，硝态氮会通过反硝化作用生成氮气逸出湖体［29-30］.在7月中下旬藻类暴发后，反硝化作用显著增强（图2e），同时缺氧环境也抑制了硝化作用，促进了底泥释放氨氮的过程，所以硝态氮在夏季保持较低浓度，而氨氮由于底泥释放作用和藻类吸收的共同作用会出现较大的波动.秋、冬季则由于藻类生物量降低，水体溶解氧浓度升高会使水体内氨氮和硝态氮浓度逐渐升高.②水体中颗粒态有机氮和溶解态有机氮浓度比例在1∶5左右，且变化趋势大致相同，这符合湖沼学基本定律中的描述［31］.但是有机氮和氨氮随时间的变化趋势差异非常明显，这表明有机氮的矿化过程受水体DO、pH和微生物活性的影响较大，有明显的季节变化，主要表现为春、冬季矿化速率较高，夏季矿化速率较低.夏季氨氮的来源主要为外源输入和内源底泥释放，多种因素的共同作用导致了滇池水体氨氮浓度随季节的复杂变化趋势［32-33］.3.3 氮、磷内源释放的贡献及变化湖体内氮、磷底泥释放和沉降通量是研究关注的重点.氨氮和磷酸盐的底泥释放过程有明显的季节特征，夏季表现为释放，冬季则会表现为吸收.造成这种现象的主要因素除风力扰动外，最为主要的是底泥氧化还原条件的改变.在缺氧条件下，底泥对氨氮和磷酸盐的吸附效率降低，从而促进了氨氮和磷酸盐的底泥释放作用［17，27，34］.综合考虑颗粒态有机氮的沉降和氨氮、硝态氮的底泥释放作用可得出，氮的水体-底泥界面交换过程对氮循环总体的贡献表现为释放，释放量为237.6 t／a.而磷的水体-底泥界面交换过程与氮不同，该过程对磷循环总体的贡献表现为沉降，沉降量为173.9 t／a.但需要注意的是，底泥磷酸盐的释放随季节变化非常大，在藻类暴发期间表现为强烈的释放作用，日最大值已达到24.2 t／d，是湖体中磷酸盐的主要来源之一［35-36］.对比之前针对滇池底泥氮、磷内源释放的研究发现，利用模拟实验的方法计算氨氮底泥释放量约为1394.1～6542.2 t／a，磷酸盐的底泥释放量约为74.9～380.2 t／a；本文模型结果中氮、磷的底泥释放量分别为2213.05和82.39 t／a，模型结果与文献中的实验结果范围基本吻合［37-38］.氮、磷元素间的上述差异主要与其化学性质相关，磷循环属于沉积态循环，其沉降到湖底的磷会经过沉积成岩过程被永久的埋藏在湖底；而氮的化学性质相对活泼，其沉降到湖底的主要为有机残体，经微生物分解后会主要以氨氮的形式再次释放到水体，使湖体氮浓度维持在较高的水平.通过对滇池氮、磷元素化学性质以及关键源汇过程通量的分析，可以为滇池富营养化的治理提供理论和决策支持.以IWIND-LR为计算平台，核算了滇池外海氮、磷循环通量及其在氮、磷循环整体中的贡献.研究发现，通过三维数值模型计算湖泊营养盐存量和关键过程通量以及质量平衡关系相较于传统的质量平衡方法更为详细，且可计算反硝化、底泥释放等很难进行实验测定的过程.其中，对于2003年滇池TN的年总输入量为7620.92 t，总输出量为7637.31 t；TP的年总输入量为450.23 t，总输出量为429.57 t.沉降和反硝化则是主要的氮、磷去除途径，反硝化占总氮去除量的48.99%，沉降占总磷去除量的62.77%.必须注意的是，上述的结果并不能推广为滇池长期的趋势.今后的研究将集中在2个方面：①通过实验手段，对模型所涉及的关键过程参数进行测定和核实，减少模型结果的不确定性和可能存在的异参同效；②对滇池进行更长期的模拟，分析不同水文气象条件和流域负荷条件下的营养盐平衡和通量，为滇池富营养化控制提供更扎实的理论依据和技术支持.【相关文献】［1］ Paerl HW，Xu H，Mccarthy MJ et al.Controlling harmful cyanobacterial blooms in a hyper-eutrophic lake（Lake Taihu，China）：The need for a dual nutrient（N＆P）management strategy.Water Research，2011，45（5）：1973-1983.［2］ Schindler DW.Eutrophication and recovery in experimental lakes：Implications for 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