施文卿，秦伯強

(1.南京信息工程大學，江蘇 南京 210044；2.中國科學院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008)

1 氣候變化下湖庫藍藻水華研究趨勢分析

1.1 氣候變化下湖庫藍藻水華近幾十年來，隨著經(jīng)濟不斷發(fā)展、城鎮(zhèn)化加速、農(nóng)業(yè)化肥肆意使用，大量未經(jīng)處理的工農(nóng)業(yè)污水、生活污水排入湖庫，加之網(wǎng)箱養(yǎng)殖、湖濱帶破壞等影響，導致大量氮、磷等元素輸入，造成水體富營養(yǎng)化[1-2]。據(jù)統(tǒng)計，歐洲、北美洲、南美洲和非洲的湖泊發(fā)生富營養(yǎng)化的比例分別是53%、48%、41%和28%，而在亞太地區(qū)湖泊富營養(yǎng)化比例更是達到54%[3]。2020年中國環(huán)境狀況公報指出，我國重點監(jiān)測的110個湖庫中，貧營養(yǎng)占9.1%、中營養(yǎng)占61.8%、輕度富營養(yǎng)占23.6%、中度富營養(yǎng)占4.5%、重度富營養(yǎng)占0.9%。基于金相燦等提出的富營養(yǎng)化指數(shù)，我國長江中下游大部分湖泊已經(jīng)處于中度富營養(yǎng)化狀態(tài)[4-5]。在適宜氣象條件下，藍藻在富營養(yǎng)化湖庫中快速繁殖，當葉綠素a濃度超過10 μg/L時，形成藍藻水華[6-7]。藍藻水華因分泌大量毒素、耗竭水體溶解氧，破壞水生態(tài)系統(tǒng)平衡、威脅飲用水安全、影響公眾健康，造成了嚴重的經(jīng)濟損失和社會問題[8]。微囊藻屬、魚腥藻屬等水華藻在生長過程中和細胞死亡裂解時能夠釋放大量微囊藻毒素[9-10]。微囊藻毒素是一種肽類生物毒素，是分布最為廣泛的肝毒素[11]。近些年來，藻毒素引起動物及人類中毒、死亡事件時有發(fā)生。2020年5—6月發(fā)生在非洲博茨瓦納的非洲大象大規(guī)模群體死亡，藍藻毒素被認為是關鍵誘因之一[12]。長期暴露于藻毒素水體中，患皮膚癌、肝癌的概率大大增加。流行病學研究發(fā)現(xiàn)飲水中微量微囊藻毒素與人群原發(fā)性肝癌的發(fā)病率有明顯相關性[13]。1996年藻毒素在巴西造成100多名急性肝功能障礙，7個月內(nèi)至少50人死于藻毒素急性效應。藻毒素在我國巢湖流域引起了漁民實質(zhì)性肝損傷[14]。水華藻類分泌有機物不僅降低水處理絮凝效果，增加混凝劑用量，同時在氯化消毒工藝過程中易產(chǎn)生有害副產(chǎn)物[15-17]。Michael Gonsior等[17]研究發(fā)現(xiàn)藻類有機物與自由氯反應極大地增加了含氮消毒副產(chǎn)物多樣性。藍藻水華發(fā)生時藻體在水面聚集，導致光照無法射入深層水體，且藍藻死亡耗竭水體溶解氧，破壞水生生物生存環(huán)境，打破水生態(tài)系統(tǒng)平衡，降低生物多樣性[18-19]。藍藻水華暴發(fā)湖庫中，水生生物多為耐污種，并且魚類、底棲動物與浮游動物呈現(xiàn)明顯小型化趨勢[20]。

目前，湖庫藍藻水華已成為了全球性水生態(tài)環(huán)境問題之一，例如，北美的伊利湖、非洲的維多利亞湖、中國的太湖[21-22]。經(jīng)過世界各國不懈努力，湖庫水質(zhì)雖然得到一定程度改善[23-24]，但水環(huán)境狀況尚未得到根本性好轉，在氣候變化影響下，湖庫藍藻水華具有愈演愈烈的趨勢[25-26]。Ho等[25]利用30年的高分辨率Landsat 5衛(wèi)星圖像，分析了全球71個大型湖泊浮游植物生物量變化趨勢，研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)湖泊在全球變暖的影響下藍藻水華強度明顯增加，并認為氣候變暖可能已經(jīng)抵消了管理部門為湖庫藍藻水華防控所做的努力。Trolle等[27]基于PClake 模型探究了湖泊藍藻生物量在氣候變化影響下未來變化特征，研究發(fā)現(xiàn)，在不增加營養(yǎng)鹽輸入的前提下，氣溫升高1.5 ℃、3 ℃和5 ℃，湖泊藍藻年平均濃度將從當前的15.6 mg/m3分別升高至23.0、27.8和31.0 mg/m3，若考慮降雨導致氮磷負荷加強的情況下，藍藻生物量將會進一步升高(圖1)[27]。

圖1 未來不同氣候變化情景下湖泊中藍藻生物量年平均值變化情況[27]

1.2 氣候變化下湖庫藍藻水樣研究趨勢隨著氣候變化日益加劇，湖庫藍藻水華相關研究主題已成為了國際前沿熱點之一。本文利用CiteSpace梳理了近2006—2021年氣候變化下湖庫藍藻水華相關研究的歷史文獻，以揭示該領域相關研究的演變進程和與未來趨勢。CiteSpace是一款功能強大的可視化軟件，它是基于海量歷史文獻數(shù)據(jù)，快速有效地梳理領域發(fā)展過程，分析前沿熱點和研究趨勢[28-30]。CiteSpace是基于Java軟件包，利用時間切片技術來建立時間序列的時變網(wǎng)絡模型，并綜合這些單獨的網(wǎng)絡形成概覽網(wǎng)絡[31]。集群的位置及其關系展示了科學制圖領域的知識結構，使讀者對該領域有全面的了解，從而系統(tǒng)地回顧相關文獻[32]。它作為定量科學研究中常用的方法，通過動態(tài)時間序列映射來實現(xiàn)文獻可視化，包括識別關鍵主題、發(fā)現(xiàn)研究熱點與新興趨勢[31，33]。本文利用Web of Science核心合集數(shù)據(jù)，創(chuàng)建檢索式TS=(“climate*”or“global*”)and TS = (“warming*”or “change*”)and TS = (“l(fā)ake*” or “l(fā)akes*” or “reservoir*” or “reservoirs*”)and TS=(“eutrophication*” or “algae*” or “phytoplankton*”)，時間跨度設定為2006—2021年[34]。文獻檢索在一天內(nèi)完成，避免因數(shù)據(jù)庫更新帶來偏差。節(jié)點類型設置為“關鍵詞”“機構”和“作者”，節(jié)點之間的鏈接表示協(xié)作、共現(xiàn)或共引的強度[35-36]。通過將節(jié)點類型設置為“關鍵詞”并選擇時間軸視圖，可以直觀認識該領域發(fā)展演變的時間跨度、研究熱點和研究過程?；凇白髡摺边@一節(jié)點類型為關鍵主題進行分析，以揭示該領域研究學者。為了確定該領域跨空間尺度的研究分布，通過Citespace來識別機構或學者之間的合作網(wǎng)絡[37-38]。本文采用是CiteSpace 6.1.R4，具體步驟為：設置時間切片為2006到2021年，選擇不同節(jié)點類型(機構、作者和關鍵詞)，閾值選擇為Top N = top 30，修剪選擇為Pathfinder和Pruning sliced networks。CiteSpace詳細程序參照文獻[32]中所述。

在過去15年中，氣候變化下湖庫藍藻水華相關研究年發(fā)文量總體上呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(圖2(a))，說明此方向持續(xù)受到關注。合計檢索到3004篇文獻，其中研究性論文占89.7%，綜述性論文占6.5%，其他占3.8%。關鍵詞聚類分析表明，此研究方向具有高度概括性。如圖2(b)所示，排名前6位的關鍵詞集群是“eutrophication”“sediment”“fish”“remote sensing”“resource competition”“thermal structure”和 “trend”，表明這些主題是主導方向。發(fā)文量最大的5個國家是美國、中國、加拿大、德國和英國，分別有807、631、406、331和269篇論文(圖2(c))，總貢獻率為81.4%。不同國家或地區(qū)之間存在著普遍的合作，所有排名前20的國家都與其他國家有合作。美國、德國、英國和俄羅斯在國際合作研究中發(fā)揮了重要作用，中心度值均超過了0.1。中國發(fā)文量雖多，但國際合作有待加強；英國雖然發(fā)文量不是最多，但國際合作最強。以“Institution”及“Author”為節(jié)點，對發(fā)文機構及作者的合作網(wǎng)絡進行可視化分析。從圖2(d)可以看出，國外發(fā)文數(shù)最多的機構是University of Helsinki，國內(nèi)發(fā)文數(shù)排名前列的機構是中國科學院、中國科學院大學領域內(nèi)比較權威的科研院所與高校。從發(fā)文時間來看，國外Leibniz Inst Freshwater Ecol &Inland Fisheries時間較早，國內(nèi)相關研究后來居上。各研究機構間合作網(wǎng)絡較為密集，表明各機構并非獨立而存在較多合作(圖2(d))。Lancaster Environment Centre、Estonian University of Life Sciences、Uppsala University相互間合作較多。國際上發(fā)文量較多的學者有Jeppesen、Erik、Smol、John P、Sondergaardm、Martin，國內(nèi)有秦伯強、張運林、朱廣偉、施坤。作者合作網(wǎng)絡圖譜表明，Jeppesen、Erik較為活躍，國際合作較多，Smol、John P發(fā)文量雖然較多，但合作較弱。國內(nèi)秦伯強、張運林、朱廣偉、施坤團隊內(nèi)合作，而且與Paerls、Hans W、Jeppesen、Erik國際合作，具有較高影響力(圖2(e))。各科研團隊間合作較薄弱，未來各團隊之間需加強合作。從節(jié)點顏色可以發(fā)現(xiàn)國外研究雖開始較早，但近些年發(fā)文相對不多，國內(nèi)學者近些年來對該領域關注度不斷提高，研究不斷深入。

注：圖(c)(d)(e)中顏色越深代表時間越早

2 氣候變化對湖庫藍藻水華的影響

2.1 湖庫藍藻水華關鍵影響因子環(huán)境因子是湖庫藍藻水華發(fā)生的關鍵驅動力，主要包括：①氮磷營養(yǎng)鹽。氮磷過量引起的湖庫富營養(yǎng)化直接促使藍藻水華的形成。當?shù)诐舛确謩e超過0.5 mg/L和0.02 mg/L時，湖庫發(fā)生藍藻水華的概率極大，其中，磷被認為是藻類生長的限制因子，磷濃度升高促使藍藻獲得競爭優(yōu)勢，顯著促進藍藻水華發(fā)生，當磷源充足時藍藻生長也受到氮源限制。氮磷對藍藻生長的限制作用會發(fā)生季節(jié)轉換。Xu等[39]研究發(fā)現(xiàn)冬春季磷是太湖藍藻生長的關鍵限制因子，而到夏秋季氮則成為了關鍵限制因子；當?shù)追謩e超過0.8 mg/L和0.2 mg/L時，太湖藍藻生長不再受氮磷限制。除了氮磷絕對濃度，二者相對比例在藍藻水華形成過程中發(fā)揮著關鍵作用。Smith[40]通過對17個湖泊研究發(fā)現(xiàn)，當?shù)踪|(zhì)量比小于29時，藍藻傾向于占優(yōu)勢，當?shù)踪|(zhì)量比大于29 時，藍藻占比傾向于降低。②水溫。藍藻作為一類浮游植物，其生長與溫度密切相關。藍藻最適溫度范圍是25 ℃～35 ℃，但它對高溫耐受性要強于其它藻類，溫度升高提高其競爭優(yōu)勢。③水動力。藍藻生長與聚集需要相對平穩(wěn)水環(huán)境，不易在水流大、水力停留時間短的水體中形成競爭優(yōu)勢，這也是湖庫相比于河流易暴發(fā)藍藻水華的原因之一。據(jù)研究，水力停留時間小于兩周的水體不易暴發(fā)藍藻水華。李哲等[41]認為過水斷面變大導致了表層流速降低是長江三峽小江回水區(qū)段水華發(fā)生的原因之一。

2.2 氣候變化對湖庫藍藻水華的影響IPCC第五次全球氣候變化評估報告指出，1901—2012年間全球地表溫度升高了0.89 ℃，過去30年的氣溫比1850年以來任何時期都要高，而且很可能是北半球過去1400年來最熱的階段。溫室氣體人為過量排放直接導致了全球氣溫升高。1750—2011年期間，人為向大氣中排放的二氧化碳(CO2)累計高達2040 ± 310 Gt，其中，約一半發(fā)生在過去的40年里，大氣CO2濃度相應地升高了40%[42]。氣候變化影響下，極端降雨頻率增加，局部區(qū)域風速下降。Yaduvanshi等[43]研究發(fā)現(xiàn)，在RCP 8.5氣候模式升溫3 ℃和RCP 4.5氣候模式升溫2 ℃情境下，印度熱天分別增加44%和52%，暖夜分別增加23%和13%；冷天減少10%和9%，冷夜減少13%和12%；在RCP 8.5氣候模式下，印度的熱帶、溫帶和半干旱地區(qū)的年總降水量和與極端降雨指數(shù)明顯增加。張運林等[44]研究發(fā)現(xiàn)，太湖地區(qū)年平均風速呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，最大風速的下降速度要明顯大于平均風速，每10年分別下降了0.41 m/s和0.27 m/s，平均風速在過去40年下降了1.06 m/s，降幅達29.6%。

氣候變化背景下，大氣溫度與CO2濃度升高、極端降雨頻率增大、風速下降、日照時間延長均促進湖庫藍藻水華的發(fā)生。基于Citespace分析可知，相關研究主要集中于氣溫(86.4%)與大氣CO2濃度(12.4%)[45-46]。各因素主要影響如下：①氣溫升高有利于湖庫藍藻增殖。大多數(shù)浮游植物適宜生長溫度是20 ℃～25 ℃，而藍藻屬于原核生物，最適生長溫度是25 ℃～35 ℃，對高溫耐受力較高，氣溫上升有利于藍藻形成競爭優(yōu)勢[46-48]；同時，氣溫升高促使藍藻水華形成所需積溫的時間提前。王敏等[49]通過對太湖西北湖區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，2003—2012年期間太湖西北湖區(qū)年均水溫總體呈上升趨勢，藍藻及其在浮游植物群落中所占比例與水溫呈顯著正相關(P<0.01)；藍藻水華暴發(fā)時間逐漸提前，消退時間逐漸滯后，水華持續(xù)時間相應地逐年上升。②大氣CO2濃度升高顯著改變了水體pH值和碳化學環(huán)境，減弱浮游植物碳濃縮機制的必要性，降低了藍藻水華發(fā)生時的CO2限制[50]。趙旭輝等[51-52]研究發(fā)現(xiàn)大氣CO2濃度加倍后，浮游植物的最大生長速率、凈初級生產(chǎn)力、單位葉綠素a含量的初級生產(chǎn)力分別增加63.1%、69.6%和33.8%。③極端降雨頻率升高，增加了面源氮磷通量，造成水體氮磷濃度升高，豐富了藍藻增殖所需的營養(yǎng)物質(zhì)[53-55]。陸海明等[56]認為梅雨和臺風雨形成的暴雨徑流是江淮丘陵區(qū)花山流域磷素負荷輸出的主要驅動因子。連心橋等[57]研究發(fā)現(xiàn)，強降雨增大了面源氮磷通量荷，導致河道水體中各形態(tài)氮、磷濃度升高。④風速下降減弱了湖庫表層水體擾動，促進藍藻聚集形成水華。張運林等[44，58]和Wu等[59-60]認為，藍藻水華面積和開始暴發(fā)時間與風速呈反比，即風速越低越容易形成水華。風速超過 6 m/s 時，淺水湖泊中藍藻混合均勻，不發(fā)生水華；當風速低于3 m/s時，藍藻易于漂浮聚集成水華。⑤日照時數(shù)增多也為藍藻生長發(fā)育提供了優(yōu)良的光合條件。商兆堂等[55]和張民等[61]均認為氣候變化下日照時長增加是太湖藍藻水華頻發(fā)的主要驅動因素之一。氣候變化對湖庫藍藻水華的影響如圖3所示。

圖3 氣候變化對湖庫藍藻水華的影響

3 氣候變化下湖泊藍藻水華防控對策

3.1 適度嚴格營養(yǎng)鹽控制標準氮磷是湖庫發(fā)生藍藻水華的關鍵物質(zhì)基礎[62-63]。氣候變化的促進作用降低了湖庫藍藻水華發(fā)生的氮磷閾值，嚴格氮磷控制基準成為了新形勢下藍藻水華防控的主要抓手。當前，湖庫藍藻水華對氣候變化的響應特征已開展了大量研究，基本厘清了未來不同氣候情景下藍藻水華變化趨勢[25，27，64]，而藍藻水華發(fā)生的氮磷閾值如何變化尚不清楚，但已逐步引起關注。劉麗娜[65-66]利用模型得出湖庫總氮基準值隨著年平均溫度的增加呈下降趨勢，并建議氣候變化背景下應制定更嚴格的氮磷基準才能避免湖庫未來不受富營養(yǎng)化的威脅。Huo等[67]利用廣義加性模型(GAMs)確定了1996—2005年期間我國26個湖庫富營養(yǎng)化的總氮和總磷閾值分別是0.88 mg/L和0.021 mg/L，但到本世紀末，這些閾值因全球變暖將大幅降低，總氮和總磷閾值預計分別下降46.2%和15.2%。不同區(qū)域對氣候變化的響應有所不同。例如，我國北方地區(qū)升溫幅度大于南方地區(qū)，青藏高原大于同緯度的亞熱帶區(qū)域[68-69]。因此，未來應考慮對不同區(qū)域湖庫針對性地設置氮磷基準，精準施策應對氣候變化下富營養(yǎng)化威脅。

3.2 加強山水林田湖草綜合治理隨著水環(huán)境治理措施的大力實施，點源污染得以有效控制，而氣候變化下極端降雨加劇的面源輸入逐漸成為湖庫富營養(yǎng)化和藍藻水華的重要驅動因素[23，26，70-71]。研究表明，不同土地利用類型的氮磷面源負荷大小不同。曾立雄等[72]研究長江三峽水庫流域氮磷面源時發(fā)現(xiàn)，各土地利用類型退耕還林后磷面源負荷下降了84.5%～91.6%，氮面源負荷則只有喬木和板栗林地顯著降低。劉麗娜[66]對黑龍江山口湖流域研究發(fā)現(xiàn)，林地是影響山口湖葉綠素a和總磷濃度的主要土地利用方式，林地面積的增加降低了葉綠素a和總磷濃度，這可能是因為林地植被覆蓋影響了土壤性質(zhì)和地表流量，減少土壤侵蝕；耕地是影響山口湖總氮濃度的主要土地利用方式，耕地面積的增加將導致總氮濃度升高，這主要是農(nóng)田施用肥料的部分流失造成的。因此，通過優(yōu)化流域土地利用類型，可以削減氣候變化極端降雨引起的氮磷負荷增加。劉麗娜[66]通過模擬發(fā)現(xiàn)，林地面積占比增加10%可以抵消RCP 8.5氣候情景下降水量改變引起的氮負荷升高，林地面積占比增加5%可以緩解RCP 8.5情景下降水量改變引起的磷負荷增加。何卓識等[73]利用區(qū)域氣候模式數(shù)據(jù)模擬了氣候變化驅動下延安市河流流域面源氮磷負荷變化情況，研究發(fā)現(xiàn)，即使人為氮磷輸入量和土地利用類型保持不變，氮磷通量未來仍會呈現(xiàn)增加趨勢；林地面積占比的增加可以在一定程度上緩解降水對氮磷負荷的影響。因此，應加強山水林田湖草綜合治理、系統(tǒng)治理、源頭治理，對重點富營養(yǎng)化湖庫實施退耕還林、還草等生態(tài)改善工程，以應對氣候變化。

3.3 提升藍藻水華預測預警能力氣候變化下，極端天氣事件頻發(fā)導致湖庫藍藻水華發(fā)生的概率與不確定性加大。例如，我國太湖自2007年后經(jīng)過一系列綜合治理后藍藻水華面積逐漸減少，但2017年突然出現(xiàn)了前所未有的藍藻水華，面積高達1403 km2，氣候異常被認為是主要誘因[74]。為此，應提高湖庫藍藻水華預測預警能力，重點突破傳統(tǒng)基于氮磷等水質(zhì)因子的預測預警，建立氣象因子主導的藍藻水華預測預警系統(tǒng)。羅曉春等[75]定量評估了影響太湖藍藻水華的主要氣象因子特征變量的重要性度量和貢獻率，研究發(fā)現(xiàn)，氣溫對藍藻水華綜合指數(shù)起著主導的作用，其次是風速和降水。魯韋坤等[76]利用2010—2011年滇池藍藻水華遙感監(jiān)測資料與周邊地面氣象站逐月資料，探究了滇池藍藻水華發(fā)生與氣象因子的關系，結果表明，滇池藍藻水華發(fā)生頻率與風速最為相關，相關系數(shù)在各氣象因子中最高。在氣候變化日益加劇形勢下，氣象因子對藍藻水華發(fā)生的主導性可能會逐步加強，也為構建氣象因子主導的藍藻水華預測預警模擬系統(tǒng)奠定基礎。

3.4 提升藍藻水華應急處置能力面對突發(fā)的藍藻水華，應提高應急處置能力，避免或緩解藍藻聚集帶來生態(tài)環(huán)境危害。目前，比較常用且具有實際操作性的應急處置方式主要有機械打撈、原位沉降去除、化學法殺藻等。①藍藻打撈技術是一種操作簡單、見效快、副作用小的物理技術，已廣泛應用于藍藻應急處置，主要應用于藍藻水華聚集的湖灣等近岸區(qū)，但成本相對較高[77]。近年來，江蘇無錫市從太湖打撈的藻泥量平均每年高達60000 t，2007—2016年累積打撈藻水1000余萬m3，藍藻干物質(zhì) 4.3萬t[78]。隨著藍藻打撈技術設備與工藝還持續(xù)優(yōu)化研發(fā)，藍藻打撈效率逐漸提高，機動應急能力明顯增強。②藍藻原位沉降清除是基于混凝原理通過投加大分子混凝劑促使懸浮藻顆粒形成較大絮體，實現(xiàn)藻類快速沉降清除，主要應用于大面積藍藻水華聚集區(qū)。藻顆粒因具有偽空泡、表面帶有負電荷，能夠穩(wěn)定懸浮于水體中。大分子混凝劑首先通過靜電中和機制促使藻顆粒失去穩(wěn)定性，進而利用架橋網(wǎng)捕機制形成大絮體[79-80]。藍藻原位沉降清除可在短時間內(nèi)將聚集在水體中的藻類高效轉移至沉積物中，加速其在微生物豐富的底泥中降解，避免其在水體中堆積帶來的嚴重危害，但存在營養(yǎng)鹽、藻毒素等污染物質(zhì)再釋放風險，投加混凝劑生態(tài)風險也需進一步評估。潘綱等[81-82]在藍藻沉降后加以覆蓋處理明顯削減了污染物二次釋放并促進了藻毒素的快速降解。在做好藍藻水華應急處置技術儲備外，也應加強相關統(tǒng)籌協(xié)調(diào)能力。藍藻應急處置工作具有時效性、復雜性和系統(tǒng)性，涉及多行政區(qū)、多部門的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，需建立健全的應急指揮系統(tǒng)，以實現(xiàn)快速、準確、科學的決策與精確部署。

4 展望

藍藻水華是湖庫水污染長期積累形成的生態(tài)結果，其治理勢必是一項具有長期性、復雜性、艱巨性的系統(tǒng)工程。在一系列水環(huán)境治理措施實施下，湖庫水質(zhì)出現(xiàn)了穩(wěn)中向好的態(tài)勢，但氣候變化抵消或削弱了藍藻水華防控效果，且這種效應未來隨著氣候變化加劇會進一步增強。在氣候變化新形勢下，建議在以下幾方面重點開展研究：

(1)不同氣候情景下藍藻水華發(fā)生的氮磷基準。雖然氣候變化是當前湖庫藍藻水華依然嚴峻的幕后推手，但氮磷管控仍然是重要抓手。未來應突破傳統(tǒng)的基于單一氣象因子的氮磷基準，精準解析未來氣候情景下多重氣象因子決定的氮磷基準，為湖庫水體氮磷水平管控提供更為科學的依據(jù)。

(2)不同物理特征湖庫藍藻水華對氣候變化響應的差異性。不同區(qū)域、水深、換水周期等特征的湖庫對氣候變化的響應可能具有一定差異性，通過揭示不同物理特征湖庫對氣候變化響應差異性，以制定針對性的藍藻水華防控策略。

(3)氣候變化下藍藻產(chǎn)毒變異規(guī)律。釋放藻毒素是藍藻產(chǎn)生生態(tài)環(huán)境危害的途徑之一。在氣候變化影響下藍藻產(chǎn)毒性能可能會發(fā)生變化，通過揭示藍藻產(chǎn)毒對氣候變化響應規(guī)律，為未來水生態(tài)風險防控與飲用水安全保障奠定基礎。

(4)藍藻水華對氣候變化的反饋效應。藍藻水華發(fā)生初期因光合固碳具有碳匯效應，末期因碳分解具有碳排效應。由于碳形態(tài)變化(CO2向甲烷轉化)與碳埋藏作用導致藍藻水華全生命周期碳收支存在不確定性，引起藍藻水華對氣候變化具有潛在正或負反饋效應。相關研究有望為探明氣候變化與藍藻水華的互饋效應，以及氣候變化與藍藻水華的協(xié)同治理提供理論基礎。