淡水湖泊蓝藻水华频发已成为全球突出水环境问题之一，造成了严重的环境和生态危害，亟需加强监测预警，避免水危机等事件发生。传统湖泊蓝藻水华监测预警方法，主要依赖于卫星遥感手段和数值模拟，受限于时空分辨率等问题，导致监测覆盖面不全，预测精度不高，特别是无法准确监测和模拟沿岸蓝藻堆积。

    针对上述问题，中国科学院南京地理与湖泊研究所段洪涛研究员团队邱银国副研究员，联合黄佳聪研究员等科研人员通过整合卫星、无人机、摄像头、浮标自动站和人工监测手段，创新提出了富营养化湖泊蓝藻水华“天-空-地”协同监测和精准预测集成框架，突破了蓝藻水华生长、漂移和堆积高精度模拟关键技术，实现了蓝藻水华“整个湖区-重点区域-关键位置”全覆盖的一体化监测和“整个湖区-滨岸水域”兼顾的多尺度模拟预测，在巢湖得到了长期应用实践。研究成果以Monitoring,simulation and early warning of cyanobacterial harmful algal blooms: An upgraded framework for eutrophic lakes为题发表在环境科学与生态学领域主流期刊Environmental Research上，邱银国副研究员、段洪涛研究员分别为论文的第一作者和通讯作者。

    本研究的主要贡献包括三方面：

    （1）整合构建了湖泊蓝藻水华“天-空-地”协同监测体系(图1)。相比于传统的单一监测手段，通过多种监测手段整合和协同，实现了“整个湖区-重点区域-关键位置”全覆盖的蓝藻水华精准监测(藻华面积监测精度大于85%)，可以全面掌握湖泊蓝藻水华现状和异常信息。

    （2）实现了“全湖(空间分布)-沿岸(堆积风险)”兼顾的多尺度模拟预测(图2)。通过构建藻华指数、岸线指数、水动力指数和风向指数，对传统的湖泊藻华模拟模型进行了改进，实现了全湖-沿岸兼顾的多尺度模拟预测 (当日预测精度大于90%，次日预测精度大于80%)。

    （3）研发的湖泊蓝藻水华监测预警框架在巢湖长期、稳定业务化运行。相较于传统研究，不仅可以动态(逐小时)获取重点水域蓝藻水华现状，还能够精准预知水源地等关键位置的藻华堆积风险，在有限应急处置资源的条件下对于湖泊藻华应急防控具有重要的指导意义(图3)。

    论文链接：https://doi.org/10.1016/j.envres.2024.120296

图1 巢湖蓝藻水华“天-空-地”协同监测体系

图2 巢湖蓝藻水华多尺度模拟预测结果

图3 巢湖蓝藻水华科学防控和应急处置决策支撑