中文摘要：

本项目中收集了环太湖115条河道的流量和水质数据，并将这些河道根据其位置特点概化成19个子流域，作为太湖三维水动力-水质数值模型（ELCOM-CAEDYM）的边界条件。针对相应的一维水动力水质模型（DYRESM-CAEDYM）需要输入云量数据且该数据在常规气象观测站点不容易获取的特点，开发了针对DYRESM模型的云量模型，并在新西兰Rotorua湖进行了验证。根据水质模型CAEDYM参数复杂的缺点，开发了针对该模型的参数自动率定软件，并利用Rotorua湖的高频水质监测数据进行了验证，结果表明自动率定后的参数组合能有效提高水质模型的模拟精度，并节省大量的模型调试时间。将该模型移植到太湖，基于太湖湖泊生态系统研究站的高频水质监测数据，对水温和溶解氧进行了验证，验证结果表明自动率定后的水动力水质模型能很好地模拟太湖不同深度上的温度和溶解氧浓度。利用验证后的模型，模拟了太湖风夏季盛行风下水华形成的机制，结果显示在1-5天的时间尺度上，藻华形成主要由于风场的驱动作用所致。利用气候模型的输出结果驱动水质模型，发现未来100年内全球变暖可导致太湖水温略升和溶解氧浓度略降，但对藻类生长的影响很小。