近年来我国的许多湖泊频繁暴发水华,其面积、强度均在大幅度增长。巢湖是我国五大淡水湖之一,同时也是安徽省内最大的湖泊。根据当地管理部门的监测结果,巢湖富营养化水面已占全湖的70%,其中临近合肥的西半湖长期处于重富营养或极富营养状态,本世纪已出现了10余次较为严重的蓝藻水华,城乡饮水安全存在较大隐患,迫切需要从根源缓解水体富营养化趋势。针对水华暴发的多元因子和趋势预测进行研究,有助于建立起识别水华驱动因子和模拟藻类生物量动态变化的理论和技术体系,并提升对藻类暴发的应对能力。因此,本论文着眼水质、气象、水文等多元环境因素对水华暴发的多元耦合驱动作用,通过相关分析、因子分析、多元时间序列分析等方法,量化藻类生物量与环境因子间的相关关系,识别驱动水华的显著因子,构建有效的水华暴发预测模型,分析水华藻类浓度的动态变化趋势,并提出相关水华防治措施。本文取得的主要成果如下:使用与水华暴发相关的环境因子建立对水华暴发起到潜在的支配作用的因子模型,利用少数几个公共因子去解释较多个环境因子中存在的复杂关系。分析结果表明,巢湖西半湖水华暴发的显著驱动因子为气温、水体营养物浓度和光照、水位等。夏季水华暴发多为受到气温变化驱动的结果,而春季藻类的大量增殖主要受到水体营养条件和风速、光照、水位等气象水文条件变化的影响。建立带有多个环境因子时间序列作为输入变量的多元时间序列模型ARIMAX,对叶绿素a浓度动态变化进行拟合及预测。该模型的模拟精度较好,可根据历史监测资料定量预测未来一段时间内叶绿素a浓度的变化情况,而且对不同区域水华发生的趋势预测也有良好的适用性。通过模型,对藻类动态变化趋势的分析结果显示,水华暴发是多元环境因子的共同驱动结果,即春季期间水体需要保持较高的CODMn、BOD、TP等营养水平和适合水华藻类增殖的pH、水位条件,在春夏过渡期间伴随日照时间延长需要水体含氮量持续升高,在此基础上,夏季的高温天气将使该湖区出现水华暴发现象。量化水质、气象、水文等环境因子与叶绿素a浓度之间的关联度,筛选显著水华驱动因子,分析多因素耦合作用对水华驱动因子识别的影响。为了在多因素耦合条件下对环境因子进行有效筛选,建立分组偏相关分析方法,以此较全面地识别水华驱动因子。以环境影响因子为自变量、叶绿素a浓度为因变量,建立预测叶绿素a浓度变化的多元逐步回归模型。该模型可操作性较强,适于对水华暴发的趋势作出定性预测。同时,模型筛选出的显著水华驱动因子为水位、TN、CODMn和气温等,与相关分析和主因子分析结果一致,互为佐证。对巢湖西半湖的水华分布特征作出分析。巢湖西半湖的水华藻类种群结构为鱼腥藻和微囊藻,叶绿素a浓度呈现夏高冬低的季节性变化规律,且夏季峰值明显逐年下降而冬季数值差异较小。水华高发期为7~9月,主要聚集在塘西、派河入湖区和西半湖湖心,并且藻类聚集区逐渐由北向南移动。本文研究结果可为巢湖水华控制预报工作提供科学依据,也可作为其他区域展开水华研究的理论和参考。