亮点
1. 预测有害蓝藻水华的模型有两大类：基于过程的模型和数据驱动的模型，前者多用于长期预测、后者常用于短期预报;
2. 目前有害蓝藻水华预测模型输出结果和模型性能指标缺少统一标准;
3. 模型输入的主要预测因子包括水温、透明度、磷、氮、气温、气压等;
4. 用于开发和验证有害蓝藻水华预测模型的四种蓝藻监测方法：显微镜、色素分析、原位荧光法、遥感;
5. 原位荧光高频监测和遥感技术的进步会促进有害蓝藻水华模型的改进。
摘要
湖泊和水库中有害蓝藻水华(CyanoHABs)的毒性和造成的经济影响对全球水资源管理部门来说是一个重大风险。预测水华发生和理解有害蓝藻水华的主要驱动因素是优化水资源管理的必要条件。通过综述有害蓝藻水华预报预测模型的应用及其案例的分析，总结了该领域的知识现状、局限性和未来前景机会。预测有害蓝藻水华主要有两种建模方法：基于过程的模型(process-based, PB)和数据驱动的模型(data-driven, DD)。模型的目标是建模方法选择的决定因素。PB模型多用于预测未来的场景，而DD模型则用于短期预报。每一种建模方法都提供了多种变量，使其能够应用于更具体、更具有针对性的目标。所综述的大多数模型研究都是应用于特定地点的。监测方法，包括数据频率、不确定性和精度，被认为是提高模型性能的一个主要限制。研究发现模型输出和性能指标缺乏标准化。有害蓝藻水华的建模是一个跨学科的主题，应改进学科之间的交流，加强模型间的比较。这些不足会阻碍从业人员利用的建模工具。我们建议，水资源管理人员应重点推广具有相似特征的湖泊模型，并在可能的情况下使用高频监测进行模型的开发和验证。
引言
淡水湖泊是人类生活饮用水源的主要来源，还用于经济(例如农业、工业和水力发电)和娱乐活动。蓝藻(有时被称为蓝绿藻)是一个多样的原核细菌，因为它们会危害水资源，所以受到水务公司和政府的关注。蓝藻会产生毒素，所以会对公众身体健康构成重大威胁，导致皮肤过敏反应和胃肠道紊乱、急性肝炎、以及神经性疾病。蓝藻的毒性不仅限于影响人类，还影响到许多动物，会降低水生生态系统的生物多样性。此外，一些蓝藻种类还会产生异味和臭味化合物，这使得消费者对水质的评估是负面的，这就可能需要额外的水处理。一些蓝藻水华影响自然的商业旅游活动，并可能影响内在固有系统和商业价值。
蓝藻的有害作用在有害蓝藻水华事件中被放大。有害蓝藻水华以前被定义为由于蓝藻种群的迅速增长而导致水体的明显视觉变色的事件，这通常在水体表层，但有时在更深的水柱中。然而，对有害蓝藻水华暴发的定量阈值，国际上仍然没有共识。定量阈值通常是针对特定的一个地方或研究，如细胞浓度水平、叶绿素a浓度、水体表面的浮渣或蓝藻单位。
近年来，全世界有害蓝藻水华事件的数量和规模都在不断增加。因此，有必要进行积极有效的有害蓝藻水华预防和治理，这需要开发工具来帮助水资源管理人员。选择长期的减缓管理策略(例如，减少外部营养负荷、生物污染、清除沉积物)或对风险事件的快速响应程序(例如早期监测预警系统，选择性取水口、水处理厂附加装置)应基于准确的工具，这能够提高管理效率，尽量减少有害蓝藻水华发生的风险和治理成本。
有害蓝藻水华是一个复杂的生态事件，通常是由特定地点的生物、化学和物理因素相互作用引起的。此外，为了适应不同的营养和能源环境，有害蓝藻水华的水华物种和菌株是多样化的。像温度、太阳辐射、风、降雨、水柱分层、水流等物理因素，在蓝藻的演替中起着重要的作用。蓝藻和其他浮游植物的生物相互作用(例如化感作用)，浮游动物和富营养化也可能影响有害蓝藻水华的暴发。因此，对不同物种和系统的有害蓝藻水华的评估往往需要通过构建模型以达到更全面的理解。模型通常是为了帮助专家理解、预测和优化对有害蓝藻水华的响应而开发的。可以通过预测或预报来估计未来有害蓝藻水华的暴发规模和时间。在预测和预报术语的区分方面还没有共识，但出于本文的目的，我们将预报定义为对未来的估计，通常侧重于短期操作策略，并将预测定义为解释未来的长期趋势。对于旨在预测有害蓝藻水华的模型，时间维度通常需要在几天到几个月的尺度上，因为长时间尺度可能会在模型输出中引入不确定性。目前，一般有两种建模方法被用来预报或预测有害蓝藻水华，要么独立使用，要么组合使用。基于过程的(PB)模型通过一组数学方程来量化生态学、生物化学和物理学的已知原理、理论和经验知识。数据驱动(DD)模型是基于数据挖掘算法和统计技术，这些算法和统计技术分析和识别监测数据之间的模式，创建与蓝藻动态相关的预期规则。
为了开发和应用PB和DD模型，需要跨学科的专家团队，如数据科学家、生态学家、环境工程师和管理人员等。到目前为止，已经开发了大量的模型来预测有害蓝藻水华。尽管我们对水华发生和形成的各个方面还没有完全了解，但现有的模型可以作为改进未来有害蓝藻水华管理策略的基础。然而，这些方法和学科之间缺乏充分的沟通，阻碍了现有的模型改进和应用。如何为特定水体选择合适的有害蓝藻水华模型，仍然是水资源管理人员面临的主要挑战。
在此背景下，本文旨在系统地综述目前关于淡水湖泊有害蓝藻水华预测和预报模型的文献。通过综述，我们对当前的挑战和现有的研究进行了批判性的评估。我们首先解释了系统的文献方法和从文章中提取的目标数据。主要讨论要点分为八节：i)时间线和全球分布的有害蓝藻水华的模型应用;ii)PB的当前应用;iii)DD模型的当前应用;iv)被用作有害蓝藻水华模型源数据的监测技术;v)模型输出及其对水资源管理的影响;vi)模型性能评估;vii)有害蓝藻水华的主要预测因子;viii)建议水资源管理人员优化有害蓝藻水华模型的开发和管理。在这些讨论要点的基础上，最后提出了该主题的未来研究方向。
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