第34卷Environmental Science &Technology
第34卷第11期2011年11月
Vol.34No.11
Nov.2011
肖永辉，王志刚,刘曙照.水体富营养化及蓝藻水华预警模型研究进展[J].环境科学与技术,2011,34(11):152-157.Xiao Yong-hui,Wang Zhi-gang,Liu
Shu-zhao.Progress on early warning model of water eutrophication and algal bloom[J].Environmental Science &Technology,2011,34(11):152-157.
水体富营养化及蓝藻水华预警模型研究进展
肖永辉，王志刚*，刘曙照
（扬州大学环境科学与工程学院，江苏扬州225127）
摘
要：目前，水体富营养化及蓝藻水华污染已成为最为突出的世界性水环境问题之一，做好水华的预测预警工作显得尤为重要。
预警模型是水体富营养化及蓝藻水华预警工作的前提与基础。文章讨论了主要预警参数因子的选择，包括物理因子、化学因子和生物因子；介绍了常用的水体富营养化及蓝藻水华预警模型的研究进展，总结了各个常用模型的概念、优缺点、建模思路以及应用现状。神经网络模型已成为国内外预警模型应用的热点，其中遗传算法模型、支持向量机模型、决策树方法受到了广泛的重视，另外，一些其它的模型得到了一定程度的应用，如模糊系统预测模型、灰色系统预测模型。综合运用各种预警监测技术，获取实时监测数据，提高预警模型的准确性是今后水华预警研究的重点方向。
关键词：富营养化；蓝藻水华；预警参数因子；预警模型中图分类号：X524
文献标志码：A
doi ：10.3969/j.issn.1003-6504.2011.11.032
文章编号：1003-6504(2011)11-0152-06
Progress on Early Warning Model of Water Eutrophication and
Algal Bloom
XIAO Yong-hui,WANG Zhi-gang *,LIU Shu-zhao
（School of Environmental Science and Engineering,Yangzhou University,Yangzhou 225127,China ）
Abstract ：Since water eutrophication and cyanobacteria bloom are becoming one of the most serious worldwide water environment problems,it is very important to predict cyanobacteria bloom.Model is the precondition and foundation of the early warning for water eutrophication and cyanobacteria bloom.Choice of main parameters and factors for early warning of cyanobacteria bloom were discussed,including physical factors,chemical factors and biotic factors.Progress of early warning model for water eutrophication and cyanobacteria bloom was also introduced,with analysis of the concepts,advantages and disadvantages,model building idea and application of commonly used models.Artificial neural network model has become the application focus for early warning model,in which genetic algorithm model,support vector machine model and decision trees model aroused wide attentions.Some other models are used to some extent,such as fuzzy system prediction model and grey system prediction model.It was proposed that applying a variety of monitoring technologies,acquiring in -time monitoring data,and raising accuracy of early warning model is the trend for further studying of early warning of water eutrophication and cyanobacteria bloom.
Key words ：eutrophication;cyanobacteria bloom;early warning parameters and factors;early warning model
《环境科学与技术》编辑部：（网址）ｈｔｔｐ：／／ｆｊｋｓ．ｃｈｉｎａｊｏｕｒｎａｌ．ｎｅｔ．ｃｎ（电话）０２７－８７６４３５０２（电子信箱）ｈｊｋｘｙｊｓ＠１２６．ｃｏｍ收稿日期：2011-01-28；修回2011－03－23
基金项目：国家“863”计划重点课题（2009AA063005）；安徽省科技攻关计划（08010301107）
作者简介：肖永辉（1984-）男，硕士研究生，研究方向为蓝藻水华发生的预警方法与技术，（电话）0514-********（电子信箱）xiao.yh1122@https://www.doczj.com/doc/457371130.html, ；通讯作者，（电话）0514-********，（电子信箱）wangzg@https://www.doczj.com/doc/457371130.html, 。
水华是指当水体中出现富营养状况并具备适宜
的温度、
光照、气候及合适的水文条件等有利于藻类生长或聚集的环境条件时，水体藻类大量生长繁殖或
聚集并达到一定浓度的现象。
水华是水体富营养化的一种表现形式，主要由于生活及工农业生产中含有大
量氮、磷的废污水进入水体后，蓝藻（严格意义上应称为蓝细菌）、绿藻、硅藻等藻类成为水体中的优势种
群，大量繁殖后使水体呈现蓝色或绿色的一种现象。
目前，蓝藻水华是最为突出的世界性水环境问题之一，且随着全球经济的发展和人类活动影响的扩大而
日趋严重。
我国蓝藻水华现象尤为严重，大多数湖泊、水库甚至河流中都不同程度地有水华的发生，太湖、滇池、巢湖、洪泽湖等湖泊常有水华出现，2007年发生的无锡太湖水华事件虽然已经过去，但已向人们敲响
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了警钟[1]。蓝藻水华现象大面积、长时间频发，不仅破坏了湖泊功能和生态环境，而且威胁着人体健康及生活饮用水的安全，已成为困扰中国经济持续发展的主要环境问题之一。
蓝藻水华具有重大危害，它会引起水质恶化，严重时耗尽水中氧气而造成鱼类死亡，还会产生藻毒素，对鱼类、人畜产生毒害，甚至诱发肝癌，目前还缺少有效的治理手段。水华的治理应该首先削减湖泊营养盐，从根本上阻断蓝藻水华生长的营养物质来源[2]。在采用各种方法治理蓝藻水华的同时，必须认识蓝藻水华形成的基本规律，尤其要做好蓝藻水华的预警工作。对于水体的富营养化现象，做好预测预警工作显得尤为重要，因为水华一旦发生，控制难度就会加大，治理成本就会显著提高，因此如果能够预见到水华的发生并及时采取相应措施会取得事半功倍的效果。现阶段，防治水华已成为当务之急，而根据富营养化现状对水华进行准确的预测预报更是当前工作的重中之重。
水华的预警监测工作横跨多个学科和领域，涉及面广，需要各级管理、监测和科研部门通力合作。从理论和实践两方面入手，充分利用各种传统和现代监测技术，结合预警模型建立蓝藻水华监测及预警系统，通过对监测数据的处理、分析等，揭示蓝藻水华的发生、发展、变化趋势及暴发时间、地点，从而减少或避免由蓝藻水华暴发所导致的经济损失、社会和生态灾难。
模型的建立是预警工作的基础和支撑，关于水华预警模型方面的研究已引起了人们极大的关注，国内外已有不少这方面的研究工作和成果。本文从参数因子的选择和国内外常用预警模型的角度对水体富营养化及蓝藻水华的预警研究工作进行介绍。
1参数因子的选择
研究蓝藻水华暴发的影响因子，探索蓝藻水华的形成机制，可以科学地预测水体中蓝藻水华的产生，并采取相应的技术措施，具有极其重要的生态和环境意义。
水华的影响因子主要分为3大类，即物理因子（包括温度、光照以及水文、气候、气象等条件）、化学因子（如营养盐氮磷、pH、溶解氧等）、生物因子（主要是蓝藻本身的生理生态特征，如气囊、色素体、胶鞘、藻毒素等）[3-4]。
水华的预警因子因其发生时间、地域、研究方法的不同而有差异，如何从众多的预警因子中筛选出影响水华发生的最主要的参数因子是水华预警工作前期的研究内容。黄振芳等[5]以北京市中心区城市河湖水体为对象，研究了各水质指标和气象指标与水华发生的响应关系，确定了水华短期预警系统选择的输入指标为总磷和总氮、水温、光照、叶绿素a、溶解氧，输出指标为叶绿素a、溶解氧；崔莉凤等[6]在连续监测的条件下，测量并记录叶绿素、溶解氧、pH、蓝绿藻数量等表征指标，分析各指标的相互关系，发现叶绿素与溶解氧、叶绿素和pH、pH和溶解氧之间存在明显的正相关，同时发现可利用ΔpH、ΔDO作为预测水华暴发的表观指标；李继影等[7]指出常规预警监测的主要监测项目为水温、浊度、pH、溶解氧、总磷、总氮；邢丽贞等[8]通过研究提出在众多影响因子中，氮磷及氮磷比、pH值、DO和ORP等都与藻类生长密切相关，且与藻类的生物量之间具有很好的相关性，故可作为预警因子。
2常用预警模型
利用水质模型对水体富营养化程度进行模拟和预测已成为国内外对水华预警研究的主要工作之一。目前国内外常用的蓝藻水华预警模型主要有人工神经网络模型、遗传算法、支持向量机模型、决策树方法等。
2.1神经网络模型
神经网络，也称人工神经网络（Artificial neural network，ANN），是最常用的一种蓝藻水华预警模型，它是一种模拟人脑的神经网络原理，能自适应地响应环境信息，自治地演化出运算能力的非程序化计算模式。鉴于人工神经网络技术具有较强的适应能力、学习能力和真正的多输入多输出系统的特点，其在预测水华和富营养化中的应用已经成为国内外研究的热点。
目前虽然已有数十种的神经网络模型，但主要可分成三大类，即前向网络（Feedforward NNs）、反馈网络（Feedback NNs）和自组织网络(Self-organizing NNs)。其中理论较成熟、应用广泛的是前向网络。在前向神经网络的应用中又首推BP网络和它的变化形式，它也是前向网络的核心部分，并体现了人工神经网络最精华的部分。
2.1.1BP神经网络模型
BP网络是一种按误差逆传播算法训练的单向传递的多层前向网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方
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和最小。BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层（in －put ）、隐含层(hide layer)和输出层(output layer)，相邻层之间实现全连接，而每层的各个神经元之间无连接。输入信号从输入层节点依次传过各隐含层节点，然后传到输出节点，每一层节点的输出只影响下一层节点的输出[9-10]。
BP 神经网络具有许多独特的优点：方法简单，无需建立各种复杂的数学模型；具有较强的非线性处理能力，适合于求解内部机制复杂的问题；具有较强的学习、存储、容错能力。但也存在以下缺陷：收敛速度慢；网络不具有记忆能力，易受训练过度的影响；容易陷入误差函数的局部最小值而不能继续收敛。
利用BP 神经网络进行水体富营养化和蓝藻水华预测时，首先对数据进行标准归一化和主成分分析，选择最具有代表性的若干个水质指标或因子作为输
入参数，采用叶绿素a 作为网络的输出变量，
然后通过BP 网络进行插值，建立BP 网络并对其进行训练和测试，最后对网络进行验证。
裴洪平等[11]利用BP 神经网络方法预测西湖叶绿
素a 的浓度，
取得了很好的效果，说明人工神经网络对叶绿素a 的预测是一种有效工具，
可为富营养化治理提供科学依据；刘载文等[12]利用算法改进型的BP (back propagation)神经网络,选择叶绿素含量、磷、氮磷比、电导率和水温五个参数作为模型输入，构建了北京市长河水系水华短期预报系统，对该水系的预测达到了相当高的精度；任黎等[13]在太湖水华预测中建立了BP 人工神经网络模型，利用该模型对太湖1994-2000年的富营养化状况进行评价，结果与实际基本相符，具有较大的参考价值。Lee 等[14]运用ANN 模型对香港近海水域的水华动力学进行预测，取得了很好的效果；Wei 等[15]建立了Kasumigaura 湖的多因子水质关系模型，利用人工神经网络成功预测到了几种主要优势藻———微囊藻、席藻和针杆藻的爆发。2.1.2小波神经网络
小波神经网络（Wavelet neural networks ，WNN ）是小波分析理论与神经网络理论相结合的产物。Zhang Qinghu 等1992年正式提出小波神经网络的概念，其思想是用小波元代替神经元，即用已定位的小波函数代替Sigmoid 函数作激活函数，通过仿射变换建立起小波变换与网络系数之间的连接。
WNN 是建立在小波分析理论基础上的一种新型神经网络，其兼容了小波分析与神经网络的优点：第一，WNN 具有逼近能力强、收敛速度快、预测精度高的特点，即较强的函数学习能力和泛化能力；第二，其学习过程是对一个凸问题的优化逼近过程，能够最终
找到一个全局的最优解，而不存在局部最小点，在非
线性函数逼近等方面得到了广泛的应用。第三，
小波基单元数及整个网络结构是依据小波分析理论确定的，有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络RBF 网络等结构设计上的盲目性。
在将其应用于湖泊富营养化状态的评价中，首先选用几种营养参数作为小波神经网络中训练样本的输入结点，营养状况评价的结果参数作为训练样本的输出结点；然后将湖泊监测点所得到的监测值及其营养状况输入小波神经网络进行训练；训练完之后，将前面所得到的各监测点的值分别带入训练后的小波神经网络中时期进行评价，即得出营养状况的评价结果。
曾光明等[16]通过深入探讨洞庭湖区水质恶化的原因，运用小波神经网络对洞庭湖各监测点附近区域的营养状况进行了评价，并针对洞庭湖的富营养化问题提出了相应的对策。朱启兵等[17]提出了一种核主元分析和小波神经网络相结合的水质预测建模方法，最大限度地保证了网络的泛化能力，实验结果表明该预
测模型具有预测精度高、
使用方便等优点。邓宇等[18]采用小波神经网络方法建立水质预测模型，对重庆市某主城区饮用水水质参数高锰酸钾月平均浓度进行预测，并同BP 神经网络的预测结果进行比较分析，结果表明利用WNN 对水质参数具有较好的预测效果。2.1.3模糊神经网络
模糊神经网络（Fuzzy neural network ，FNN ）是模
糊理论FS （Fuzzy Systems
）与神经网络NN （Neural networks ）相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体，得到了广泛的应用和研究。与其它方法相比，模糊神经网络评价系统操作简单；一旦评价标准有所变动，模糊神经网络只需修改相应的学习样本，
而无需对其结构程序做较大改动。
其主要缺点是样本的选取须十分慎重。
其应用思路和方法为：评价要素的确定、网络结
构的设计、
网络结构的训练、综合评价。利用模糊神经网络对湖泊水质富营养化程度的评价结果与其它方法的评价结果基本一致[19]。
陈守煜等[20]阐述了基于模糊人工神经网络识别的水质评价模型和方法，并将其用于长江支流沱江枯水期的水质综合评价；吴利斌等[21]在综合评价体系结构基础上，应用模糊神经网络技术建立了湖泊富营养化程度模糊神经网络评价系统，并利用该系统对全国16个有代表性的湖泊进行水质评价，均得到了正确的评价结果。
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2.2遗传算法模型
遗传算法（Genetic algorithm，GA）是建立在种群遗传机制和自然选择原理基础上,模拟自然界“优胜劣汰、适者生存”的一种寻优算法。它是一种启发式算法，具有全局搜索特征，在模型参数优化中有广泛的应用。遗传算法采用多点并行搜索，且搜索进化过程算法简单，它可以降低人工神经网络陷入局部最优解的可能性，还能增强网络的泛化能力。
利用GA优化蓝藻水华预报模型参数，其步骤为：（1）确定待优化参数及其空间；（2）算法控制参数配置；（3）初始化；（4）适应度函数设计，计算每个参数组合的适应度；（5）选择参数组合；（6）交叉；（7）变异。然后得到模型优化参数值。采用相对残差评价模型参数优化对模拟精度的影响。
黄佳聪等[22]以太湖北部三湾为研究对象，采用动态空间环境建模技术，构建了蓝藻水华预报模型，并通过实地观测建立了模拟的初始参数集，利用2008年4-9月太湖水环境、气象等实测数据，采用遗传算法优化叶绿素a浓度预报模型中敏感度较高的四个参数，提高水体叶绿素a浓度的模拟精度，进而提高蓝藻水华的预报精度；Muttil等[23]运用遗传算法对香港铜锣湾3年的叶绿素a、溶解氧和气象水文资料建立实时预测模型进行水华超前预测，也得到令人满意的效果。
2.3支持向量机模型
支持向量机（Support vector machine，SVM）是Vapnik等根据统计学理论提出的一种新的通用机器学习方法，该方法近来受到广泛重视。支持向量机方法是建立在统计学习理论VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中点，以期获得最强的推广能力。
与传统方法相比，支持向量机既克服了传统方法的大样本要求，还有效地克服了维数灾难及局部极小问题，避免了传统神经网络拓扑结构需要经验试凑的方法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
利用支持向量机的分类方法进行湖泊水体富营养化程度评价，首先要确定影响水体富营养化的主要因素，其次选择样本数据集，然后利用SVM进行学习训练，最后根据训练后获得的模型进行计算，得到评价值。
管军等[24]将支持向量机方法应用于水质评价领域，借助支持向量机良好的多类识别分类性能，建立了基于支持向量机的水质监测数据处理及状况识别与评价模型；卢敏等[25]利用SVM分类算法，建立了区域水安全预警评价的支持向量机模型，并对此进行相应的实例研究。王洪礼等[296]利用支持向量机理论对海水水质富营养化的程度进行评价，并与BP人工神经网络方法所得结果进行比较，发现SVM理论能更好地解决小样本的分类评价问题，评价效果良好，在水质评价领域有较好的应用前景。
2.4决策树方法
决策树方法[27-28]是一种以实例（训练集)为基础的归纳学习方法，着眼于从一组无秩序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则。它是一个类似流程图的树型结构，树的最高层节点为根节点，是所有数据的集合，树的每个内部节点代表着对某一属性的最佳测试，其分支代表测试结果，树的每个叶节点代表分类类别。它采用自顶向下的递归方式，将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，其过程为：决策树生成（主要算法有Quinlan提出的ID3、C4.5算法）和剪枝技术。决策树主要应用于分类和预测，通过确定对象的各属性的重要程度，提取出必要的属性对研究对象进行分类。
决策树分类模型对于处理限制因素发生变化时水华预测结果更为准确，且结构简单，输入输出关系明显，结果易于解释。
决策树方法通常与非线性回归方法结合起来进行水华的预测，首先根据决策树分析结果确定出主要的输入变量以及变量的区间划分，在各区间内，将确定出的主要输入变量作为回归方程的自变量，叶绿素a浓度为因变量，采用Enter法进行分段线性回归，然后可以对决策树预测水华爆发时机的准确率进行计算模型验证。
目前，单独采取决策树对水华爆发进行预测的研究并不多见，有人尝试使用决策树和非线性回归相结合的方法对水华进行预测，取得了一定进展。曾勇等[29]采用决策树方法和非线性回归方法建立湖泊水华预警模型，以北京“六海”为例，利用分段线性多元统计回归预测公式，建立了三个由叶绿素a、水量Q、水温T以及总磷TP组成的回归方程，来计算叶绿素a的含量，从而达到预测水华的目的。Chen等[30]应用决策树和分段非线性统计回归方法预测了荷兰海岸带水华的叶绿素a浓度变化趋势。
2.5其它模型
除以上介绍的常见模型以外，其它预警模型，如模糊系统预测模型[31]、Bayes决策法[32]、D-S证据推理算法[33]、复杂网络[34]、物元模型[35]、灰色系统预测模型[36]、
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突变模型[37]以及时间序列向量自回归模型[38]等也引起了一定的关注，并且在水体富营养化和蓝藻水华预警中得到了实际应用。3
结语
近年来，水华预警模型取得了很大发展，除了以上介绍的常规预警模型以外，将几种模型结合起来以
及利用人工现场观测、
实验室分析技术、水质自动在线监测系统、
卫星遥感实时监测技术[39-41]以及多源信息融合技术[42]等已引起了极大的关注与应用。
蓝藻水华预警的发展趋势以学科间相互渗透与交错为主，随着新技术的发展，一些新的研究思路和技术也开始逐渐应用到水体富营养化模型中，比如经
济学领域中的模型。综合运用各种预警监测技术，
对水体预警因子进行实时监测，进一步提高预警模型的可靠性是水华预警模型研究的重要方向。
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