棉花滩水库浮游植物群落结构演替特征及风险预警研究

摘要

水华的暴发是浮游植物在适宜的水文、气象及营养盐条件下大量增殖并聚集的过程,深入探索水华暴发与相应环境因子关系可为水华风险预警提供依据。以福建省龙岩市棉花滩水库连续两年的水文、气象和水质水生态监测数据为基础,分析该水库浮游植物群落演替规律,并建立了LSTM人工神经网络模型开展水华风险预警。结果表明:棉花滩浮游植物样品中共发现6门63属,主要优势藻种为小环藻、针杆藻、小球藻、衣藻;当以日均气温、水温、风向、入库流量作为输入变量时,监测方式最为简便且输出结果最优,预测值与实测值拟合度为0.76,水华高风险时段,相对误差在0.02~0.73范围内,且模型稳定性较好。该模型有望用于棉花滩水库水华预警,为优化当地水资源管理提供手段。