全 文 ：第 ３６ 卷第 １４ 期
２０１６年 ７月
生 态 学 报
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．１４
Ｊｕｌ．，２０１６
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
基金项目：中国科学院科技服务网络计划项目（ＳＴＳ）：长江经济带生态风险预测与保护对策
收稿日期：２０１４⁃１２⁃１１； 　 　 网络出版日期：２０１５⁃１０⁃３０
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｉ．ｗｆ＠ ｒｃｅｅｓ．ａｃ．ｃｎ
ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１４１２１１２４６８
张艳会，李伟峰，陈求稳．太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征．生态学报，２０１６，３６（１４）：４３３７⁃４３４５．
Ｚｈａｎｇ Ｙ Ｈ， Ｌｉ Ｗ Ｆ， Ｃｈｅｎ Ｑ Ｗ．Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ．
Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１６，３６（１４）：４３３７⁃４３４５．
太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征
张艳会１，２，李伟峰２，∗，陈求稳３
１ 中国科学院南京地理与湖泊研究所，流域地理学重点实验室，南京　 ２１０００８
２ 中国科学院生态环境研究中心，城市与区域生态国家重点实验室，北京　 １０００８５
３ 南京水利科学院，南京　 ２１００２９
摘要：湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一，对人类和生态系统健康都有重大影响。 由于湖泊水华受流域面源、点
源污染、气候、水文因子以及湖泊生态系统自身特征等众多因素影响，水华是否爆发、其严重程度及时空分布特征呈现明显的复
杂性。 以我国太湖为研究区域，基于近年的水华及水环境的监测数据，用自组织特征映射神经网络对太湖不同监测点的水华程
度进行了自动聚类分析。 结果表明，太湖水华程度呈现为明显的无水华、轻度、中度和重度水华 ４ 类。 不同程度水华的叶绿
素 ａ、水温、ＣＯＤＭｎ、营养盐、浮游植物生物量以及藻种（蓝藻、绿藻、硅藻）结构的时空差异显著，不同变量间的关系复杂，有助于
深入认识太湖近年水华发生的时空变异特性。
关键词：太湖；水华程度；自组织特征映射神经网络；环境因子；藻种结构
Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ
ＺＨＡＮＧ Ｙａｎｈｕｉ１，２， ＬＩ Ｗｅｉｆｅｎｇ２，∗， ＣＨＥＮ Ｑｉｕｗｅｎ３
１ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｎａｎｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｌｉｍｎｏｌｏｇｙ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００８， Ｃｈｉｎａ
２ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｕｒｂａｎ ａｎｄ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｌｏｇｙ，Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｅｃｏ⁃Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８５，Ｃｈｉｎａ
３ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００２９， Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ， ｗｈｉｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ａｄｖｅｒｓｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ ａｑｕａｔｉｃ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｈｅａｌｔｈ， ｄｒｉｎｋｉｎｇ ｗａｔｅｒ ｓａｆｅｔｙ， ａｎｄ
ｈｕｍａｎ ｂｅｉｎｇｓ， ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｅｒｉｏｕｓ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｌａｋｅｓ． Ｓｉｎｃｅ ｍａｎｙ ｆａｃｔｏｒｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｐｏｉｎｔ
ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ， ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｈｙｄｒｏｄｙｎａｍｉｃ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ， ａｎｄ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌａｋｅ
ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｉｔｓｅｌｆ， ｃａｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｈｅ ｏｕｔｂｒｅａｋ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ， ｉｔｓ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｓ ｖｅｒｙ ｃｏｍｐｌｅｘ ａｎｄ ｈｉｇｈｌｙ ｕｎｃｅｒｔａｉｎ． Ｉｎ
ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ， ｌａｒｇｅ ｗａｔｅｒ ｂｏｄｉｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ ｈａｖｅ ｅｃｏ⁃ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ
ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ． Ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ， Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｍｏｎｔｈｌｙ （２００８—２０１０）ｏｎ⁃ｓｉｔｅ （３３ ｓｉｔｅｓ） ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ
ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ． Ｔｈｅ ｓｅｌｆ⁃ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｍａｐ （ＳＯＭ） ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｐｐｒｏａｃｈ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ
ｓｔａｔｕｓ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍ ｏｎ⁃ｓｉｔｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ Ｌａｋｅ． Ｔｈｅｎ， ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ， ｔｈｅ
ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ （Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ⁃ａ， ｗａｔｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，
ＣＯＤＭｎ， ＴＮ， ＴＰ， ｍａｉｎ ａｌｇａｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ） ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ ａｎｄ ｔｈｅ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ａｓｓｅｓｓｅｄ． Ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍｓ ｉｎ Ｔａｉｈｕ Ｌａｋｅ ｗａｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｉｎｔｏ ｆｏｕｒ
ｄｅｇｒｅｅｓ， ｎｏ， ｌｉｇｈｔ， ｍｏｄｅｒａｔｅ， ａｎｄ ｓｅｖｅｒｅ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍｓ． Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ｉｎ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ ｗｉｔｈ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｗａｓ ｃｌｅａｒｌｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ． Ｓｐａｔｉａｌｌｙ， ｔｈｅ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ ｔｏ
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ｔｈｅ ｓｏｕｔｈｅａｓｔ． Ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｅｖｅｒｅ ｂｌｏｏｍ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈ ａｎｄ ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ ａｒｅａｓ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｅｎｔｒａｎｃｅ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｒｉｖｅｒｓ
ｆｌｏｗｉｎｇ ｉｎｔｏ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ． Ｍｏｄｅｒａｔｅ ｂｌｏｏｍ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈ， ｗｅｓｔ， ａｎｄ ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ ａｒｅａｓ ｂｕｔ ｓｅｌｄｏｍ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｔ
ａｎｄ ｃｅｎｔｒａｌ ａｒｅａｓ． Ｌｉｇｈｔ ｂｌｏｏｍ ａｐｐｅａｒｅｄ ａｃｒｏｓｓ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｌａｋｅ， ｅｘｃｅｐｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈｅａｓｔ． Ｔｅｍｐｏｒａｌｌｙ， ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｅｖｅｒｅ ｂｌｏｏｍ
ｏｕｔｂｒｅａｋｅｄ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｄｕｒｉｎｇ Ｊｕｌｙ ｔｏ Ｏｃｔｏｂｅｒ． Ｍｏｄｅｒａｔｅ， ｌｉｇｈｔ， ａｎｄ ｎｏ ｂｌｏｏｍｓ ａｐｐｅａｒｅｄ ｆｒｏｍ Ａｐｒｉｌ ｔｏ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ． Ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍｓ， ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｏｆ ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ⁃ａ， ｗａｔｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ， ＣＯＤＭｎ，
ＴＮ， ＴＰ， ａｎｄ ｍａｉｎ ａｌｇａｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ （ Ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ， Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ， Ｂａｃｉｌｌａｒｉｏｐｈｙｔａ） ｗｅｒｅ ｃｌｅａｒｌｙ ｖａｒｉｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅｓｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｗｅｒｅ ｖｅｒｙ ｃｏｍｐｌｅｘ． Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ， ｗａｔｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ⁃ａ， ＣＯＤＭｎ， ＴＮ， ａｎｄ ＴＰ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ｎｏ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ｔｏ ｓｅｖｅｒｅ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ． Ｆｏｒ ａｌｌ ｔｈｅ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍｓ， ｄｉｓｔｉｎｃｔ
ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ⁃ａ ａｎｄ ＴＰ， ｗｈｉｌｅ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｎｏ ｍａｒｋｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ａｍｏｎｇ
ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ， ＣＯＤＭｎ， ａｎｄ ＴＮ． Ｉｎ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｔｏ ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ， ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ ｗａｓ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｉｎ ａｌｌ ｔｈｅ
ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ． Ｔｈｅｓｅ ｆｉｎｄｉｎｇｓ ａｒｅ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆｏｒ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ⁃
ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ｉｎ Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ， ｂｕｔ ａｌｓｏ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ． Ｉｎ
ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｍｉｇｈｔ ｈｅｌｐ ｔｈｅ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｅｒｓ ｉｎ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｐｏｌｉｃｉｅｓ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｏｎ ａｌｇａｌ
ｂｌｏｏｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： Ｌａｋｅ Ｔａｉｈｕ； ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ； ｓｅｌｆ⁃ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｍａｐ （ＳＯＭ） ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ；
ａｌｇａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
湖泊水华是世界各国面临的重要水环境问题之一，对人类和区域生态系统健康都有重要影响［１⁃３］，如太
湖，２０００年以来，其蓝藻水华发生的次数越来越多、范围逐年扩大、强度逐渐增强，造成重大危害［４］。 由于水
华的爆发机制非常复杂，受流域点源、面源污染、气象条件以及湖泊生态系统自身特征的影响，水华是否爆发
及其强度、频率和范围等具有很大的时空变异性和不确定性，因此，水华的防治一直是个难题。 目前，虽然对
湖泊水华问题开展了大量的研究工作，深入分析了水华的爆发机制及其主要影响因子，但由于水华产生的过
程复杂，且时空变异很大，所以，即使对同一个湖泊水华问题，也难以有明确的定论。
要有效地减少蓝藻水华的发生及其带来的影响，必须全面、深刻地认识湖泊水华爆发的机理和机制。 目
前，湖泊水华研究多集中在以实验为主的定点监测和以模型为主的水华预测。 其中，定点监测有助于分析特
定时空范围内藻类生长和水华的生消过程，但很难揭示不同时空尺度上的水华变化机制；模型方法多集中在
水华的预测预警研究，主要是基于对水华生消过程的认识，来模拟水环境演变及水华的爆发过程，也是有助于
揭示给定时空尺度内水华的生消过程特征，但过程模型对参数变量的要求较高，对于环境多变、复杂的过程，
模型的敏感性很高，很难对不同环境条件进行高精度模拟，不确定性很大。
本研究基于近年来覆盖全太湖的不同监测站点的水环境和水华状况的实测数据，应用基于人工智能的自
组织神经网络方法，对全太湖水华发生特征进行了全面、综合地评价，深入揭示了太湖不同程度水华的环境变
量和藻类组成的时空变异特征。 研究结果对太湖水环境监测和水华灾害防治方案的制定具有一定的支撑
意义。
１　 研究区域和数据
太湖地处 ３０°５５′—３１°３４′Ｎ，１１９°５３′—１２０°３６′Ｅ，位于长江三角洲的南部，面积约为 ２３３８ｋｍ２，平均水深不
到 ２ｍ［５］。 该地属于亚热带气候类型，四季分明。 ２０世纪后期以来，太湖蓝藻水华问题日益突出，是国务院指
定重点治理的富营养化水域之一。 本研究所采用的数据是 ２００８—２０１０ 年太湖每月 １ 次的监测数据，监测站
点共 ３３个，覆盖全太湖各个区域，数据来源于太湖流域管理局水文水资源监测中心。
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２　 研究方法
２．１　 太湖蓝藻水华程度评价
图 １　 自组织特征映射神经网络结构
Ｆｉｇ．１　 Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｓｅｌｆ⁃ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＳＯＦＭ（Ｓｅｌｆ⁃Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｍａｐ）是由芬兰学者、
国际著名网络专家 Ｋｏｈｏｎｅｎ于 １９８２年首次提出［６］。 该
网络能够实现对输入模式特征进行拓扑逻辑映射，和其
它神经网络结构不同的是该网络没有输出层，所有的输
入信号经网络识别后根据其内在的信息结构被组织到
一维或二维的平面图上，形成特征图（图 １），进而具有
很强的可视性。 该方法通过判断输入样本的属性并对
其进行输出，每个输出节点代表某一类样本，根据样本
数据的本质特征以自组织的方式对样本进行聚类。
ＳＯＦＭ已经被广泛地用于模式识别、联想储存、组合优
化和机器人控制等问题的解决，近年来，在生态环境领域，很多复杂、非线性的生态环境过程模拟研究应用了
该方法［７⁃８］。 根据已有研究结果，蓝藻水华发生主要受营养盐、温度等环境要素的共同影响［９］。 同时，鉴于
Ｃｈｌ⁃ａ与蓝藻的关系，Ｃｈｌ⁃ａ被看是蓝藻生物量的替代色素［１０］，本研究选取了 ５ 个与水华爆发密切相关的因子
作为输入层指标，包括 Ｃｈｌ⁃ａ、ＴＮ、ＴＰ、ＣＯＤＭｎ和 Ｔ（水温），将水华分为无水华、轻度水华、中度水华和重度水华
４个等级［１１］，其中，Ｃｈｌ⁃ａ 和 ＣＯＤＭｎ是蓝藻水华发生程度的指示因子，ＴＮ、ＴＰ 是蓝藻水华发生的主要营养盐因
素，温度（Ｔ）是蓝藻水华发生的关键性气象因素，本文所选取的网络结构是 ２×３。
２．２　 不同程度水华的环境因子及藻种结构时空分布
基于自组织特征神经网络对太湖水华特征的聚类分析结果，应用统计学方法，定量分析不同程度水华对
应的叶绿素 ａ、水温、营养盐、ＣＯＤＭｎ、浮游植物生物量和藻类种群结构的时空分布及变异特征及不同环境因子
之间的相互关系。 分析在统计学软件 ＳＰＳＳ支持下完成。
３　 研究结果
３．１　 太湖蓝藻水华程度的时空分布特征
应用自组织特征映射神经网络，对覆盖全太湖 ３３个监测站点 ２００８—２０１０年 ４—１１月份的水环境及水华
监测数据的自动聚类分析结果表明，太湖不同区域水华的发生强度明显分为 ４ 类：无水华、轻度水华、中度水
华和重度水华。 应用 ２０１０年水华状况的巡测数据对聚类结果进行了检验，根据采样现场的调查记录，太湖水
华特征分为无水华、颗粒状、条状和带状，分别对应于无水华、轻度、中度和重度水华，检验结果表明，无水华、
轻度、中度和重度水华的聚类精度分布为 ９６．１％，７８．８％，６３．０％和 ６３．２％。
总体上，太湖水华的严重程度呈现从西北向东南递减的趋势，同 ２０００ 年以来（２００４—２００８ 年）太湖水华
总体空间分布特征一致（图 ２—图 ５） ［４］。 从空间分布上看，重度水华主要发生在太湖北部和西北部等河流入
湖口区域，如梅梁湾（太湖北部）、西五里湖（太湖北）、竺山湖（太湖西北）、大浦口（太湖西北）和夹浦（太湖西
北）等，这些区域营养盐相对较高。 其中，北部（梅梁湾）和西北部（竺山湾和大浦口）的营养盐和 ＣＯＤＭｎ浓度
最高，揭示入太湖的河流水质对太湖水环境的影响很大，是太湖水污染负荷的重要来源［１２⁃１３］；中度水华和轻
度水华发生范围类似，主要发生在太湖北部、西北部和西南部区域，东部漫山、胥湖和湖心区还未发生过水华；
在不同的监测时间点，全太湖不同监测点都有无水华状态。 总的来说，除太湖的东部和湖心区以外的大部分
湖区均有发生蓝藻水华的可能性，其中，北部和西北部区域有发生重、中、轻度水华的可能性，而西南部和东南
部有发生中度和轻度水华的可能性，这和太湖的营养盐从西北到东南递减的分布趋势一致。 另外，在重度、中
度、轻度以及无水华的监测样本中，即北部及西北部地区，其营养盐和 ＣＯＤＭｎ的含量相对最高，进一步说明太
９３３４　 １４期 　 　 　 张艳会　 等：太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征 　
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湖的外源污染对太湖水环境及水华时空分布具有很大影响［１２⁃１３］。
图 ２　 重度水华监测点及其蓝藻分布特征［４］
Ｆｉｇ．２ 　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｒｖｅ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｉｔｅｓ
ａｎｄ ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ａｌｇａｅ ａｍｏｕｎｔ［４］
图 ３　 中度水华监测点及其蓝藻分布特征［４］
Ｆｉｇ．３　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｄｄｌｅ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｉｔｅｓ
ａｎｄ ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ａｌｇａｅ ａｍｏｕｎｔ［４］
图 ４　 轻度水华监测样点及其蓝藻分布特征［４］
Ｆｉｇ．４　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｇｈｔ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ａｎｄ
ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ａｌｇａｅ ａｍｏｕｎｔ［４］
图 ５　 无水华监测样点及其蓝藻分布特征［４］
Ｆｉｇ．５　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｎｅ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ａｎｄ
ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ａｌｇａｅ ａｍｏｕｎｔ［４］
从时间分布上看，太湖西北部的重度水华集中发生在 ７—１０ 月份，但不同监测点的重度水华出现和结束
的时间有所不同，如太湖西北部竺山湖、大浦和西部的夹浦重度水华出现的时间较早（４、５ 月份），而太湖北
部，西五里湖、东五里湖和小湾里，重度水华发生的时间相对较晚（６ 月份），但结束的也较晚，１１ 月份还有重
度水华发生；中度水华发生的时间分布比较广泛，４—１１月份都有发生；轻度水华发生的时间主要集中在 ４—９
月份；无水华监测到的时间覆盖 ４—１１月份。
３．２　 不同程度水华的环境因子特征分析
不同程度水华的叶绿素 ａ含量、水温、ＴＮ、ＴＰ 和 ＣＯＤＭｎ等因子的分布特征及变化特征不同（表 １）。 总体
上，从无水华到重度水华各因子基本呈现递增的趋势。 但重度水华的水温较中度和轻度水华的水温明显低，
据现场考察可知重度水华大多是片状水华，其可能是跟风的聚集作用导致的结果有关，这与气象和水文条件
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是影响太湖藻类漂移与堆积的重要因素等研究结果相一致［１４⁃１７］。 此外，中度水华时 ＴＮ 的含量较低，这个可
能是中度水华时 ＴＮ 消耗量达到较大有关，进一步说明，藻类生消过程中对氮磷的吸收和释放是复杂变
化的［１８⁃２０］。
据表 １可知，各水华等级相对应的叶绿素 ａ和 ＴＰ 变异系数差异较为显著，而水温、ＴＮ和 ＣＯＤＭｎ变异系数
差异相对不明显，这和太湖磷为限制性因子的研究结果一致以及叶绿素 ａ是蓝藻水华的表征因子的研究结果
一致［１１，２１］，也间接表明 Ｃｈｌ⁃ａ可表征太湖蓝藻水华的程度等级。
表 １　 不同程度水华生态环境变量的范围分布特征
Ｔａｂｌｅ １　 Ｒａｎｇｅ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｗｉｔｈｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ
水华分级
Ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ ／
（μｇ ／ Ｌ）
水温 ／ ℃
Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
总氮
ＴＮ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
总磷
ＴＰ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
化学需氧量
ＣＯＤＭｎ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
无水华 Ｎｏ ｂｌｏｏｍ 样本数量 Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｓｅｓ ５２１ ５２１ ５２１ ５２１ ５２１
平均值 Ｍｅａｎ １４．２２ ２２．０７ ２．２５ ０．０５ ３．６２
标准差 Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ １０．１３ ５．２３ １．３２ ０．０３ ０．９１
中间值 Ｍｅｄｉａｎ １１．１０ ２１．７０ １．９５ ０．０４ ３．５１
变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ０．７１ ０．２４ ０．５９ ０．６０ ０．２５
轻度水华 样本数量 Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｓｅｓ ７５ ７５ ７５ ７５ ７５
Ｌｉｇｈｔ ｂｌｏｏｍ 平均值 Ｍｅａｎ ２５．５３ ２８．２０ １．８７ ０．０８ ４．５２
标准差 Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ７．４４ ３．５９ １．１４ ０．０７ １．４２
中间值 Ｍｅｄｉａｎ ２６．００ ２９．４０ １．６２ ０．０７ ４．２３
变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ０．２９ ０．１３ ０．６１ ０．８８ ０．３１
中度水华 样本数量 Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｓｅｓ ８５ ８５ ８５ ８５ ８５
Ｍｏｄｅｒａｔｅ ｂｌｏｏｍ 平均值 Ｍｅａｎ ４６．４９ ２７．２３ ２．３３ ０．１１ ５．７８
标准差 Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ １５．４４ ４．２２ １．３７ ０．０６ １．９３
中间值 Ｍｅｄｉａｎ ４４．５０ ２８．６０ １．９２ ０．０９ ５．５４
变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ０．３３ ０．１５ ０．５９ ０．５５ ０．３３
重度水华 样本数量 Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｓｅｓ ６７ ６７ ６７ ６７ ６７
Ｓｅｖｅｒｅ ｂｌｏｏｍ 平均值 Ｍｅａｎ １２２．５６ ２４．１９ ３．２６ ０．１９ ８．９６
标准差 Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ７３．５８ ４．８４ １．８０ ０．１３ ３．２５
中间值 Ｍｅｄｉａｎ ９７．３０ ２３．５０ ３．０２ ０．１６ ８．０６
变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ０．６０ ０．２０ ０．５５ ０．６８ ０．３６
　 　 ＣＯＤＭｎ：化学需氧量 Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｏｘｙｇｅｎ Ｄｅｍａｎｄ
所有监测样本（包括各种程度水华）的叶绿素 ａ、温度、ＣＯＤＭｎ和营养盐之间的相关关系分析结果表明，叶
绿素 ａ、温度、ＣＯＤＭｎ、ＴＮ、ＴＰ 和 ＴＮ ／ ＴＰ 之间均具有显著的相关性（表 ２），叶绿素 ａ跟 ＣＯＤＭｎ和 ＴＰ 的相关性最
高，相关系数分别是 ０．７８和 ０．６（ｎ样本数 ７４８，∗差异显著（Ｐ＜０．０５）， ∗∗差异极显著（Ｐ＜０．０１））。 但不同
程度水华的各影响因子间的关系差异很大，如重度水华的叶绿素 ａ和 ＴＮ、ＴＰ、ＣＯＤＭｎ具有明显相关性，相关系
数分别为 ０．４２，０．３３和 ０．６０，中度和轻度水华，叶绿素 ａ 同各变量均无显著相关性，无水华，叶绿素 ａ 和 ＴＰ、
ＣＯＤＭｎ呈现一定的相关性，相关系数分别是 ０．３８和 ０．６１。 结果表明，不同程度水华状态时，水体的藻类生长以
及水华的生消过程非常复杂。
３．３　 不同程度水华的藻种结构的时空特征
现阶段，太湖的优势藻明显为蓝藻［２２］，不同程度水华状态下，蓝藻均有绝对的优势（表 ３）。 其中，无水
华、轻度、中度和重度水华时蓝藻数量呈现直线上升趋势，其平均值分别为：７６１ 万个 ／ Ｌ、２１９２ 万个 ／ Ｌ、４０７４ 万
个 ／ Ｌ、９２２３万个 ／ Ｌ，而绿藻和硅藻仅呈现微弱的上升趋势，绿藻数量依次为：１５２ 万个 ／ Ｌ、１３８ 万个 ／ Ｌ、２２１ 万
个 ／ Ｌ、２４９万个 ／ Ｌ，硅藻数量依次为：４８ 万个 ／ Ｌ、６９ 万个 ／ Ｌ、８５ 万个 ／ Ｌ、１６０ 万个 ／ Ｌ。 不同程度水华的浮游植
物生物量和藻类构成及变化范围存在显著差异（表 ３），其变异系数均大于 ０．５，无水华和重度水华的变异系数
１４３４　 １４期 　 　 　 张艳会　 等：太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征 　
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大于中度水华和轻度水华，浮游植物生物量和蓝藻、硅藻、绿藻的数量的变异系数大于叶绿素 ａ 的变异系数，
这也在一定程度上说明，用叶绿素 ａ表征水华的严重程度相对更为客观。 对于相同程度水华，其藻类组成和
数量分布的空间差异明显，基本上与 ３．１节讨论的环境变量的空间分布相似，即太湖北部、西北和西部等有主
要入湖河流处的密度相对更高，说明藻类的生长和营养盐等环境变量密切相关［２３⁃２４］。
表 ２　 不同程度水华的的生态环境变量的相关性
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｆｏｒａｌｌ ｔｈｅ ａｌｇａｌ ｂｌｏｏｍ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ
参数 Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ 等级 Ｄｅｇｒｅｅｓ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ ／
（μｇ ／ Ｌ）
水温 ／ ℃
Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
总氮
ＴＮ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
总磷
ＴＰ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
化学需氧量
ＣＯＤＭｎ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
总氮总磷比
ＴＮ ／ ＴＰ
叶绿素 ａ 所有等级 １
水温 ０．１１４∗∗ １
总氮 ０．２５１∗∗ －０．２８０∗∗ １
总磷 ０．６００∗∗ －０．０３５ ０．４６３∗∗ １
ＣＯＤＭｎ ０．７７９∗∗ －０．０１０ ０．３８３∗∗ ０．７１２∗∗ １
ＴＮ ／ ＴＰ －０．２９８∗∗ －０．０４３ ０．３３２∗∗ －０．４３８∗∗ －０．３５５∗∗ １
叶绿素 ａ 无水华 １
水温 －０．１４０∗∗ １
ＴＮ ０．０４３ －０．３３８∗∗ １
ＴＰ ０．３７７∗∗ －０．３７５∗∗ ０．３６８∗∗ １
ＣＯＤＭｎ ０．６１２∗∗ －０．４０８∗∗ ０．２６０∗∗ ０．６０８∗∗ １
ＴＮ ／ ＴＰ －０．３１０∗∗ ０．１３４∗∗ ０．４５４∗∗ －０．４６３∗∗ －０．３６０∗∗ １
叶绿素 ａ 轻度水华 １
水温 －０．１３０ １
ＴＮ －０．１２３ －０．１１８ １
ＴＰ －０．０３５ －０．１５１ ０．７１８∗∗ １
ＣＯＤＭｎ ０．０８８ －０．４５２∗∗ ０．１９８ ０．２７５∗ １
ＴＮ ／ ＴＰ －０．１９１ ０．２２２ ０．２７７∗ －０．３３１∗∗ －０．１７２ １
叶绿素 ａ 中度水华 １
水温 ０．０５６ １
ＴＮ ０．０１９ －０．３１２∗∗ １
ＴＰ －０．０４１ －０．１４１ ０．３６９∗∗ １
ＣＯＤＭｎ ０．１４９ －０．１４１ ０．４８８∗∗ ０．４０４∗∗ １
ＴＮ ／ ＴＰ ０．０３９ －０．０６８ ０．４８０∗∗ －０．４５５∗∗ －０．０３２ １
叶绿素 ａ 重度水华 １
水温 ０．０９３ １
ＴＮ ０．４１９∗∗ －０．１９８ １
ＴＰ ０．３３２∗∗ －０．１１０ ０．６９１∗∗ １
ＣＯＤＭｎ ０．６００∗∗ －０．０９０ ０．６７１∗∗ ０．５３９∗∗ １
ＴＮ ／ ＴＰ ０．０９７ ０．０３２ ０．３０３∗ －０．３４２∗∗ ０．１９１ １
　 　 ∗差异显著（Ｐ＜０．０５）， ∗∗差异极显著（Ｐ＜０．０１）；样本数 ｎ＝ ７４８
表 ３　 不同程度水华的藻类组成特征
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｒａｎｇｅ ｏｆ ｍａｊｏｒ ａｌｇａｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｂｌｏｏｍ
水华等级
Ｄｅｇｒｅｅｓ
参数
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ ／
（ｍｇ ／ ｍ３）
浮游植物生物量
Ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ
ｂｉｏｍａｓｓ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
蓝藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ ／
（万个 ／ Ｌ）
绿藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ ／
（万个 ／ Ｌ）
硅藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｄｉａｔｏｍ ／
（万个 ／ Ｌ）
无水华 样本数量 ５２１ ５２１ ５２１ ５２１ ５２１
Ｎｏ ｂｌｏｏｍ 平均值 １４．２２ １１．９０ ７６１ １５２ ４８
２４３４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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续表
水华等级
Ｄｅｇｒｅｅｓ
参数
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ ／
（ｍｇ ／ ｍ３）
浮游植物生物量
Ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ
ｂｉｏｍａｓｓ ／
（ｍｇ ／ Ｌ）
蓝藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ ／
（万个 ／ Ｌ）
绿藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ ／
（万个 ／ Ｌ）
硅藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｄｉａｔｏｍ ／
（万个 ／ Ｌ）
标准差 １０．１３ １８．５１ １３７２ １６０ １１１
中间值 １１．１０ ６．１０ ２５２ １００ １２
变异系数 ０．７１ １．５６ １．８０ １．０５ ２．３１
轻度水华 样本数量 ７５ ７５ ７５ ７５ ７５
Ｌｉｇｈｔ ｂｌｏｏｍ 平均值 ２５．５３ １２．９６ ２１９２ １３８ ６９
标准差 ７．４４ ９．１７ １４７６ １４２ １２６
中间值 ２６．００ １１．３０ １９５２ ９０ １６
变异系数 ０．２９ ０．７１ ０．６７ １．０３ １．８３
中度水华 样本数量 ８５ ８５ ８５ ８５ ８５
Ｍｏｄｅｒａｔｅ ｂｌｏｏｍ 平均值 ４６．４９ １６．３１ ４０７４ ２２１ ８５
标准差 １５．４４ １６．６０ ２８５７ ２６４ １６１
中间值 ４４．５０ ９．７０ ３６４６ １００ ２０
变异系数 ０．３３ １．０２ ０．７０ １．１９ １．８９
重度水华 样本数量 ６７ ６７ ６７ ６７ ６７
Ｓｅｖｅｒｅ ｂｌｏｏｍ 平均值 １２２．５６ ２７．７７ ９２２３ ２４９ １６０
标准差 ７３．５８ ３０．９９ ６６００ ３４５ ３６９
中间值 ９７．３０ １２．２０ ７８８０ １１２ １２
变异系数 ０．６０ １．１２ ０．７２ １．３９ ２．３１
　 　 样本数量 Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｓｅｓ； 平均值 Ｍｅａｎ； 标准差 Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ；中间值 Ｍｅｄｉａｎ； 变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ
为了深入揭示太湖不同程度水华的叶绿素 ａ、浮游植物生物量和藻类数量之间的关系，分别分析了所监
测样本的叶绿素 ａ、浮游植物生物量和藻类数量之间的相关性，以及不同程度水华的这些变量之间的相关性。
结果表明，所有监测样本（包括各种程度水华）的叶绿素 ａ、浮游植物生物量和藻类数量均具有显著的的相关
性（表 ４）。 但不同程度水华时，其对应的叶绿素 ａ、浮游植物生物量和藻类数量之间的相关性差异很大。 重
度水华时，叶绿素 ａ只同蓝藻具有显著的相关性，相关系数达 ０．６８５；中度水华时，叶绿素 ａ同浮游植物生物量
和蓝藻数量呈相关性，相关程度分别为 ０．５８７和 ０．６１６；轻度水华时，叶绿素 ａ 和浮游植物生物量、蓝藻和硅藻
数量呈相关性，分别为 ０．４０３、０．３４６和 ０．４１２；无水华时，叶绿素 ａ和浮游植物生物量、蓝藻、绿藻和硅藻数量均
呈相关性，分别为 ０．１２１、０．４４６、０．４０１和 ０．４４０。 这个结果说明，不同程度水华时，其对应的生态环境因子特征
差异很大，即不同程度水华发生的过程与驱动机制存在差异。
表 ４　 不同程度水华的叶绿素 ａ和藻类组成的相关性
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇａｅ ｆｏｒ ａｌｌ ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ａｌｇａｌｂｌｏｏｍ
水华等级
Ｄｅｇｒｅｅｓ
变量
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ
浮游植物生物量
Ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ
ｂｉｏｍａｓｓ
蓝藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ
绿藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ
硅藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ
所有等级 叶绿素 ａ １
Ａｌｌ ｄｅｇｒｅｅｓ 浮游植物生物量 ０．２７５∗∗ １
蓝藻数量 ０．８２１∗∗ ０．３２４∗∗ １
绿藻数量 ０．１５５∗∗ ０．０３４ －０．００５ １
硅藻数量 ０．２４５∗∗ ０．３２２∗∗ ０．１００∗∗ ０．４４４∗∗ １
无水华 叶绿素 ａ １
Ｎｏ ｂｌｏｏｍ 浮游植物生物量 ０．１２１∗∗ １
蓝藻数量 ０．４４６∗∗ ０．２７３∗∗ １
绿藻数量 ０．４０１∗∗ ０．０１７ －０．０７９ １
３４３４　 １４期 　 　 　 张艳会　 等：太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征 　
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续表
水华等级
Ｄｅｇｒｅｅｓ
变量
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
叶绿素 ａ
Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａ
浮游植物生物量
Ｐｈｙｔｏｐｌａｎｋｔｏｎ
ｂｉｏｍａｓｓ
蓝藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ
绿藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ
硅藻数量
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｔａ
硅藻数量 ０．４４０∗∗ ０．１１８∗∗ ０．０３６ ０．３６８∗∗ １
轻度水华 叶绿素 ａ １
Ｌｉｇｈｔ ｂｌｏｏｍ 浮游植物生物量 ０．４０３∗∗ １
蓝藻数量 ０．３４６∗∗ ０．３８５∗∗ １
绿藻数量 ０．１９３ ０．１４８ －０．０６１ １
硅藻数量 ０．４１２∗∗ ０．５６５∗∗ ０．２４４∗ ０．４４３∗∗ １
中度水华 叶绿素 ａ １
Ｍｏｄｅｒａｔｅ ｂｌｏｏｍ 浮游植物生物量 ０．５８７∗∗ １
蓝藻数量 ０．６１６∗∗ ０．４８８∗∗ １
绿藻数量 －０．０８０ －０．２４４∗ －０．４３１∗∗ １
硅藻数量 ０．１０２ ０．４１８∗∗ －０．０２７ ０．１１８ １
重度水华 叶绿素 ａ １
Ｓｅｖｅｒｅ ｂｌｏｏｍ 浮游植物生物量 ０．１６８ １
蓝藻数量 ０．６８５∗∗ ０．１７７ １
绿藻数量 －０．０８３ ０．０６１ －０．１６０ １
硅藻数量 ０．０６４ ０．５１３∗∗ －０．１３８ ０．６５６∗∗ １
　 　 ∗差异显著（Ｐ＜０．０５）， ∗∗差异极显著（Ｐ＜０．０１）
４　 结论
针对太湖水华生消过程的复杂性和明显的时空变异特征，本文运用自组织特征映射神经网络方法，自动
聚类分析了太湖水华程度及其时空分布特征。 结果表明，太湖水华程度可分为 ４ 类：无水华、轻度水华、中度
水华和重度水华。 不同程度水华发生时，其对应的水环境变量、浮游植物生物量和藻类组成的时空分布特征
变异很大，同时，不同程度水华时，不同生态环境因子之间的关系也存在很大差异。 这个研究结果更加充分地
说明太湖水华生消机理的复杂性和不确定性，因此，要有效地预测、预警和防治水华，必须针对不同程度水华
和生态环境因子特征进行深入分析，即要全面地考虑水华程度及其驱动因子特征的时空变异性。
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５４３４　 １４期 　 　 　 张艳会　 等：太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征