我國有66％的湖泊、水庫處于富營養化水平，太湖、巢湖、滇池三大湖泊富營養化問題尤其突出。2007年5月28日“無錫太湖藍藻致水危機”發生以后，太湖成了關注的焦點。太湖是重要的水源地，水質的好壞直接關系到幾千萬人口的飲水安全和質量。因此，有必要對水源藍藻進行監測預警，為政府提供科學決策，提高應對藍藻水華的能力以及通過監控水源水質的變化情況及時調整水廠的工藝運行，保證出廠水水質。

1藍藻水華暴發過程
“水華”通常是指浮游植物的生物量顯著高于一般水體中的平均值并在水體表面大量聚集，形成肉眼可見的藻類聚積體。在形成水華時，水體中葉綠素a的濃度一般在10mg／ma以上。“水華”已成為淡水生態系統主要的環境問題，目前太湖主要為微囊藻水華。目前人們對水華的認識大多是通過表觀現象
得出的，認為水華是在很短時間內暴發、難以預測。但研究表明，這種突然出現的“水華”只不過是已存在、分散在水體中的藻類群體在適宜條件下的上浮、聚集、遷移至水面并為人們肉眼所見的過程，而非藻類在短時間內連續的快速生長所致。因此，從本質上看“水華”顯然是一個緩慢、可以預測的過程。孔繁翔認為在四季分明、擾動劇烈的太湖，藍藻的生長與水華的形成可以分為休眠、復蘇、生物量增加、上浮和積聚形成水華等4個主要的階段。在不同階段中，微囊藻的生理特征及其主導生態因子*不同。因此，監測部門應根據其不同的生理階段，對藍藻水華形成過程進行更有針對性的預警監測。

2水源地藍藻水華預警監測的技術分析
從藍藻生長和水華形成的主導影響因子來看，水華暴發是由水體的物理、化學和生物過程等多種因素共同作用的結果，而且各要素之間關系復雜。要準確、及時地對藍藻水華進行預警，那將是一項龐大的系統工程，需要多項技術條件支撐。本文結合作者多年實踐經驗，以及國內外研究進展，分析了在預警監測過程中必須的幾項技術條件。
2．1衛星遙感監測及氣象觀測
衛星遙感監測技術具有宏觀、動態、成本低等顯著特點，其在藍藻水華監測上的應用，有著常規監測不可替代的優點。它既可以滿足大范圍藍藻監測的需要，也可以動態跟蹤藍藻水華的發生、發展。Robert等用LandSat ETM+數據，就提前5周預報了微囊藻的暴發。因此，在預警監測過程中，可以利用EOS／MODIS遙感氣象衛星影像資料進行解譯，并運用光譜水質模型進行反演，結合太湖地區實時觀測的風速、風向、光照、氣溫等資料，判斷藍藻移動方向、發生面積和離飲用水源地的距離。
2．2水質自動在線監測
當飲用水源地水體中出現可見的藻類顆粒以后，需要密切關注水質參數的變化，尤其是溶解氧。經實際觀測，若溶解氧迅速上升，遠遠超過各種溫度下飽和溶解氧值或者歷史同期時，表明藻類顆粒在快速繁殖，此時為采取預警監測和引起高度重視階段，應加強觀測和監測；而當溶解氧急劇下降，甚至達到零時，此時為警戒水平，因為大量藻類死亡，藻毒素*釋放到水體。有研究也表明，葉綠素a濃度與溶解氧呈顯著正相關關系。因此，在預警監測過程中，水質自動在線監測水溫、濁度、pH、溶解氧、總磷、總氮、葉綠素a等指標，每4小時提供1次監測數據，重點關注溶解氧的晝夜變化，早晨6—8點若溶解氧量仍下降，應高度重視。還要分析天氣變化、光線強度、沉水植物對溶解氧的影響。
2．3人工現場觀測
人工現場觀測看似原始的監測方式，但也是效、直觀的監測方法。水華暴發的一個視覺特征是整個水體中有大量藻類顆粒聚集，藻類顆粒增大。水體顏色由清澈見底的碧綠色逐漸變成黃綠色、灰黃色。當可見水華現象暴發以后，整個湖面出現成片的厚厚的一層藍藻。水華藍藻暴發后，如果藻類開始死亡，水面成片藻類中間出現白色泡沫，此時還有一個明顯的嗅覺特征是出現腥臭味。因此，在預警監測過程中，應對水源地取水口外5公里范圍扇形布設監測點進行人工現場視覺和嗅覺觀測，每周觀測一次。同時，可以配備便攜式水質監測儀器現場測定水質參數，如風速、風向、水文條件、水溫、透明度、pH、溶解氧、藍綠藻密度和葉綠素(在線藍綠藻和葉綠素分析儀)。對出現異常的水樣還需要采集水樣，帶回實驗室進一步分析。
2．4實驗室分析技術
(1)藻群落結構監測：太湖地區水華暴發后主要是微囊藻成為了優勢種，而水華暴發前是隱藻等其它藻類為優勢種，從藻類優勢種所占的比例、葉綠素a和藻類總數量能進行藍藻水華暴發預警。水體中產生異味的因素很多，從生物方面來說，其中有產生異味的藻類現在已知大約50余種。異味藻中不同的種類產生異味的強度也不同，如微囊藻、顫藻等藍藻的異味較大，而隱藻等其它異味藻的異味一般較弱。所以主要以監測藍藻門的異味藻為重點預警藻類。
(2)藻毒素的監測：水源水中的藻毒素有多種，從其毒性上可分為肝毒素、神經毒素和內毒素等。這些毒素都是由一些藻類產生的。在這些產生毒素的藻類中見的是藍藻門的銅綠微囊藻。它既有霉腐味又產生損害肝臟的微囊藻毒素，所以對該藻的監測預警是非常必要的。現在組織和我國的飲用水標準中已經明確規定了該毒素的安全限值不得超過1μg／L。因此，可以藻毒素臨界點為預警值。
(3)計算機模擬：大量實地監測數據能很好地表征水體藍藻的特征，但是要更準確地預測藍藻水華暴發的過程，還需要通過大量水質模型的運算和推測。目前主要運用的模型有QUAL一11、WASP、SALMO等水質生態模型。此外，人工神經網絡和決策樹方法也已經成功運用到藍藻水華暴發的預測中。藍藻水華監測部門也應該加強這方面的研究和運用，以便更好地對水華現象進行預測。

3 太湖水源地藍藻水華預警監測體系的建立
3．1預警機制的建立與分工
藍藻水華預警監測是一項龐大的系統工程，良好的組織體系是預警監測工作能否順利實施的前提，是提高政府應對藍藻能力的有效保證。因此，必須建立由環保、水利(務)、氣象聯合的藍藻預警監測機構，整合預警監測資源，建立區域性聯動監測體系。實行統一調配、統一指揮，使各個部門在同步知曉水華發生情況的同時，能夠協調運轉。成立水源地藍藻水華預警監測小組，統一指揮預警監測工作。預警監測小組根據環保、水利(務)和氣象信息，進行研判，必要時向專家組咨詢，部署預警監測工作。由環保、水利(務)、氣象各抽調1—2名技術人員組成預警監測技術小組，實行聯合辦公。主要職責為匯總各方信息，進行數據綜合分析，為小組決策提供技術支持。此外，氣象部門負責衛星遙感監測及氣象觀測；環保部門負責飲用水源地取水口(內線)水質、生物預警監測；水利(務)部門會同環保、氣象部門負責飲用水源地湖體現場預警觀測。組建由環保、水利(務)、氣象三個部門共享的信息平臺。成立由國內藻類防治專家，各部門的高級專業技術人員、高級管理人員組成的專家組，對藍藻暴發事件的預警結果及其發展趨勢進行專業性判斷。
3．2監測時間的確立
根據國內外的研究情況并結合太湖的環境現狀，以及藍藻生長及水華形成的過程和主導因子，太湖飲用水源地藍藻水華預警監測由常規監測和應急監測兩部分構成。常規監測主要是11月一4月；應急監測主要是4月。11月，遇特殊區域，可適當提前或延長。應急預警監測分為常態預警監測和加密預警監測，常態預警監測每周監測一次，加密預警監測由預警監測小組根據監測(觀測)信息研判決定。
3．3預警監測的啟動
3．3．1常規預警監測
研究表明，當水環境溫度達到7～8℃時，微囊藻群體在底泥中開始緩慢生長；微囊藻群體在15℃時，生長速率增大，并且開始少量遷移至水體中。水體中總氮總磷也會顯著影響著浮游植物的種群組成和生長狀況。因此，常規監測以自動監測為主，監測頻次每日監測一次。同時實驗室每月監測藻類密度和優勢種。將監測數據與往年同期數據進行對比分析，尤其與藍藻水華暴發年代的數據進行對比，對藍藻水華的暴發進行預判斷。
3．3．2應急預警監測
從每年4月開始啟動常態監測，主要通過衛星遙感監測、氣象觀測、自動在線監測，實驗室藻密度、優勢種、葉綠素a監測。常態預警監測每周監測一次。加密預警監測由預警監測小組根據環保、水利(務)以及氣象監測(觀測)信息研判決定。采取加密預警監測措施的主要依據：(1)衛星遙感圖片顯示藍藻大面積出現；(2)水面風速小于3m／s；(3)風向是西北或西風，溫度偏高；(4)常態預警監測結果顯示水質異常，水體中微囊藻數量急劇增加。應急預警監測范圍自飲用水源地取水口起由內向外分三條線：內線為飲用水源地取水口；中線為飲用水源地湖體I至Ⅱ級保護區之間；外線為飲用水源地取水口外5公里一線。應急監測將全面啟動遙感監測、氣象監測、自動在線監測、人工現場觀測、實驗室分析，監測頻次為每天一次，自動在線監測每2—4小時上報數據一次。
3．4預警信息的發布
預警監測技術小組及時通過內部共用信息平臺共享的預警監測信息。預警監測工作人員發現數據異常時，要經過三個部門的統一協商，上報預警監測小組。小組會同專家組協商藍藻暴發的預警結果及其發展趨勢，并將判研結果匯報政府和自來水廠。政府負責對太湖藍藻暴發事件的新聞媒體報道實施管理、協調和指導，對藍藻暴發事件進行正確的引導，及時向社會公開藍藻暴發事件的相關信息，保障公民享有知情權，并有效引導，盡可能減少因心理恐慌造成的負面影響，樹立政府新形象。
3．5預警監測的終止
在采取一系列應急措施之后，根據預警組的跟蹤監測結果，當結果顯示飲用水源地水質達標，藍藻水華的影響基本消除，由市應急工作小組或根據專家組意見作出決定，解除應急響應，恢復正常的常效管理。

4預警監測的保障機制
4．1資金和物資保障
政府應預先設立藍藻水華監測的專項資金，以及時應對藍藻水華的暴發。各部門預警監測所需的資金由政府有關部門提出，經市財政審核后，按規定程序列人年度財政預算。各級財政和審計部門要對應急保障資金的使用和效果進行監管和評估。借鑒國內外藍藻監測的*技術，及時更新監測儀器，以提高應對藍藻暴發的監測能力。
4．2人才保障
藍藻水華預警監測涉及環境、生物、化學、物理、氣象、遙感、水文等多個學科，對專業技術人員的要求也較高，既要求扎實的專業基礎知識，還要有豐富的實踐經驗。因此。對專業人才的培養顯得尤為重要，也是科學預警的必要條件。可以通過引進來和送出去的方式對技術人員進行培訓，引進在藍藻監測方面有豐富經驗的專家學者來對技術人員進行講解和現場培訓，或將技術人員送到科研院所進行系統的培訓。
4．3技術保障
藍藻水華暴發的機理目前在學術界尚未有統一的定論，藍藻水華的研究工作也需要進一步深入。政府應該鼓勵對藍藻的機理和防治技術研究，以及對藍藻監測新技術的研發。水質預警的模型現在已經有很多，但是真正能在監測部門中推廣的卻很少，因此，要針對預警監測的需要，開發出合適的水源地藍藻水華的預警模型和數據庫，以提高監測部門的預警能力。