在SLR中确定了几个湖泊的单个PB模型,或专门为单个湖泊开发的其他模型,并侧沉于重要的环境或生理成分。一些驰名的模型如PROTECH、DYRESM-CAEDYM、CLAMM、MyLake、PCLake、SALMO、SALMO-OO和DBS,这些模型已被利用于几个分歧环境前提的湖泊。表1列出了最时时使用的PB模型的文章及其重要特点。其他PB模型列于表2。关于参数化和每个模型框架的进一步细节,(例如,建模方程所需的输入变量/参数)读者可参考其他文件,这些文件具体总结了其中一些模型的框架。此表,也为湖泊的基于过程的模型分类提供了一个框架,蕴含新西兰湖泊建复模型所利用的例子。

表1. 基于循环过程的模型的列表,蕴含关键特点和预报害蓝藻水华事务的利用
表2. 已颁布的基于过程的预测有害蓝藻水华模型表,这些模型是为特定区域开发的,或者不蕴含在最常出现的PB模型中。USA-美国;FRA-法国;CHI-中国;POR-葡萄牙;SWI-瑞士;GER-德国;CAN-加拿大
PB模型是依缆范藻动态预测的数学方程,且这种方程是在利用到特定地址前就已经被界说了。现场数据被用来校准和验证方程中的参数。只管这些模型框架和如果在分歧的PB中有所分歧,但通常来说,PB模型是基于内部和表部压力源来评估蓝藻群落的变动、生理偏好、营养供给、群落竞争、垂直和水平的运输和混合、冲刷率、热分层和物种性命周期特点。已经有文章对生理和环境前提对有害蓝藻水华的影响,以及若何在PB模型中量化提供了一个全面的综述。
经过校准和验证,在理论上PB模型可能预测蓝藻在汗青数据中未观察到的前提下的未来行为。在综述的期刊当选取的PB模型(N = 49),在气象变动引起的温度、水分层和降雨及径流变动有关的各类未来情景中,约有74%被用于预测有害蓝藻水华。
生理和/或环境成分通常被评估为有害蓝藻水华的驱动成分。然而,结合每组适应战术,分析湖泊中浮游植物群的结构和它们随功夫的变动,也能够用指标来评估未来有害蓝藻水华事务,例如凭据生态位理论成立模型对中国太湖的有害蓝藻水华进行预测。利用分歧浮游植物类群从纯异养体到纯自养体的自营养类,也成立了法国Bourget湖的有害蓝藻水华模型。通过WASP富营养化模型在加拿大Winnipeg湖,通过指定蓝藻和非蓝藻别离为K战术和R战术来分辨浮游生物群落。经过验证,作者使用了WAS评估磷和氮负荷的持久未来情景的增长对浮游生物演替的影响。
由于风和水动力对蓝藻分散和堆集的能力分歧,也可凭据这些对有害蓝藻水华模型进行分类?⒘艘桓鯬B模型来评估有害蓝藻水华沿加拿大Missoquoi湾水柱的堆集和分散。作者发现,强风能够引起湍流混合,导致蓝藻的水平分散,并预防它们堆集到形成水华的浓度。有学者成立了一个水动力Eulerlan模型,并结合Lagrangian模型来预测中国太湖微囊藻水华。他们观察到蓝藻浮力调节的生理反映与垂直混合和水平分散有关,这可能触发有害蓝藻水华事务。有钻研在中国太湖使用三维模型,评估收敛和发散水流在湖泊中的有害蓝藻水华在4衷禅候情景的情况。有钻研比力了三维Lagrangian和Eulerlan水动力模型对加拿大伊利湖微囊藻水华的预测,并得出结论水动力模型的结构也会影响预测的了局。
水体水柱的物理个性,如水位和温度分层,能够驱动有害蓝藻水华的产生,因而很多有害蓝藻水华的预测模型都有涉及到。在Karaoun水库利用DYRESM-CAEDYM的一项案例钻研中,水位颠簸是有害蓝藻水华暴发的重要预测因子。在英国使用PROTECH模型对Esthwaite水体进行评估,水和善流速被用来预测有害蓝藻水华,作者评估了气象变动对这些变量的影响,以及它们与有害蓝藻水华的关系。未来的气象也会影响冰的形成和水的分层,这可能会影响有害蓝藻水华在每年的产生功夫和规模。这些变量是用PROBE和PROTECH模型在瑞典的Erken湖和芬兰的Pyhäjärvi湖进行评估,并使用PROTECH与MyLake耦合。由于北方湖泊冬季变暖,冰盖削减,就可能导致春季浮游植物成长季节耽搁,加上温暖的气象,就能够推进有害蓝藻水华的暴发。此表,冰盖削减可能会强烈影响北方湖泊的物理和化学性质,由于冰盖能够削减冬季的营养径流和光透射,再加上温暖的气象,就会推进有害蓝藻水华的暴发。
一些预测模型侧沉于对蓝藻的整个性命周期进行建模。在德国Melangsee湖开发了一种拉氏拟柱胞藻的性命周期模型(改名为Raphidiopsis raciborskii),蕴含厚壁孢子埋伏期。有学者在俄罗斯的Buchag水库仿照了鱼腥藻的性命周期,同时也思考到了休眠期。这些模型强调了在蓝藻性命周期中休眠体的埋伏期,这是有害蓝藻水华形成过程的关键部门。
然而,PB模型的重要阻碍之一是必要校准大量参数,往往必要跨多个学科的知识。其中一些参数可能很难丈量或获取成本很高,这使得模型从参数识此外角度来看极度复杂,因而能够导致模型输出的不确定性和误差。
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