本书针对汉江中下游水华问题，介绍当前汉江中下游水华监测的主要方法和手段，分析汉江中下游水华演变特征，提出不同季节的水华关键驱动因子的贡献率，揭示水华暴发驱动机制；基于物理机制模型和统计分析相结合的方法，构建汉江中下游水华暴发预测模型；结合汉江中下游的实际情况，提出包括水文调度、水质管理、生态保护等在内的综合调控措施，为相关部门制定科学的水资源管理、水工程调度和水生态环境保护政策提供科学依据。
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2003年9月-2007年6月，武汉大学水利水电学院港口海岸及治河防洪工程专业，学士；
2007年9月-2010年6月，河海大学水力学及河流动力学专业，硕士；
2012年9月-2019年6月，四川大学水力学及河流动力学专业，博士；
2012年11月-2013年1月，西密歇根大学地理系交流访问.2010年6月-至今，就职于长江水利委员会长江水资源保护科学研究所，正高级工程师。水力学及河流动力学（1）尹炜，王超，辛小康，李建.水库型饮用水水源地保护理论与技术：以丹江口水库为例. 科学出版社，2021.
（2）尹炜，辛小康，李建，杨芳，卢路，白凤朋. 入河排污口布设分区理论与多元优化技术. 科学出版社，2021.
（3）尹炜，肖扬帆，辛小康，雷俊山，胡挺. 三峡水库优化调度与水生态环境演变. 科学出版社，2023.河海大学基地硕士研究生导师
目录
第1章 绪论 1
1.1 河流水华及判别标准 2
1.2 河流水华研究进展 3
1.2.1 暴发成因 3
1.2.2 水华监测 8
1.2.3 模拟预测 10
1.2.4 防控调度 15
参考文献 16
第2章 区域概况和水华监测 25
2.1 汉江中下游区域概况 26
2.1.1 流域水系 26
2.1.2 气象 27
2.1.3 水文 28
2.1.4 泥沙 32
2.1.5 梯级水利枢纽 34
2.1.6 引调水工程 37
2.1.7 水环境状况 38
2.1.8 汉江中下游主要生态环境问题 40
2.2 汉江中下游水华监测 43
2.2.1 人工监测 43
2.2.2 自动监测 60
参考文献 62
第3章 汉江中下游水华特征 63
3.1 汉江中下游水华发展演变特征 64
3.2 汉江中下游水华特性及优势藻种 66
参考文献 68
第4章 汉江中下游水华生成成因分析 69
4.1 汉江中下游水华暴发成因 70
4.1.1 充足的营养盐 70
4.1.2 晴好的天气 72
4.1.3 缓慢的水流 74
4.2 汉江中下游水华消退原因 79
4.2.1 天气变化 79
4.2.2 水流条件变化 80
4.2.3 营养盐限制 81
4.2.4 生物作用 82
4.3 积温效应对汉江中下游水华影响 82
4.3.1 实验方案设计 83
4.3.2 冠盘藻细胞的测量及计算方法 85
4.3.3 实验数据处理分析 88
4.3.4 结果讨论 90
4.4 长江水位顶托对汉江中下游水华影响 91
4.4.1 长江对汉江水位顶托规律 91
4.4.2 长江对汉江水位顶托影响下水动力减弱效应 103
4.4.3 水位顶托影响下水动力减弱与水华关系研究 106
4.5 水温变化对汉江中下游水华的影响 108
参考文献 110
第5章 水华生消的关键环境因子及其贡献 111
5.1 研究方法 112
5.1.1 Spearman相关系数 112
5.1.2 偏最小二乘回归模型 112
5.1.3 偏最小二乘路径模型 113
5.2 研究数据 114
5.3 春季水华生消关键环境因子及其贡献 115
5.3.1 春季水华和各环境因子变化特征分析 115
5.3.2 春季水华和各环境因子相关性分析 118
5.3.3 关键环境因子对春季水华贡献程度分析 118
5.3.4 关键环境因子对春季水华影响路径分析 120
5.4 夏季水华生消关键环境因子及其贡献 121
5.4.1 夏季水华和各环境因子变化特征分析 121
5.4.2 夏季水华与各环境因子相关性分析 123
5.4.3 关键环境因子对夏季水华贡献程度分析 124
5.4.4 关键环境因子对夏季水华影响路径分析 124
5.5 小结 126
参考文献 126
第6章 基于藻类生长适宜度评价的水华预测模型 129
6.1 水华暴发的主要环境因子阈值研究 130
6.1.1 水华暴发时叶绿素a浓度临界值 130
6.1.2 散点图法求水华暴发环境因子阈值 130
6.1.3 ROC曲线法求水华暴发环境因子阈值 132
6.1.4 水华暴发环境因子阈值确定 137
6.2 藻类生长的环境适宜度指数 137
6.3 藻类生长的环境适宜度曲线 138
6.4 模型架构与参数设置 140
6.4.1 模型架构 140
6.4.2 工作流程 141
6.4.3 数据预处理 141
6.4.4 预测步长设置 142
6.4.5 模型参数 144
6.4.6 优化算法 146
6.4.7 模型评价指标 146
6.5 模型效果评价 146
6.6 汉江中下游2024年春季水华预测案例 150
参考文献 152
第7章 基于深度学习算法的水华预测模型 153
7.1 算法介绍 154
7.1.1 循环神经网络 154
7.1.2 长短期记忆网络 155
7.2 模型架构与实验设计 156
7.2.1 工作流程 156
7.2.2 数据处理 157
7.2.3 模型输入因子选取 158
7.2.4 数据集划分 158
7.2.5 损失函数和优化算法 158
7.2.6 防过拟合策略 159
7.2.7 实验环境 159
7.3 模型评价指标 159
7.4 不同方案模型精度对比 160
7.5 模型预测效果评估 167
参考文献 168
第8章 控制水华的水工程应急调度 169
8.1 应急调度指标及其阈值 170
8.1.1 应急调度的目标区域 170
8.1.2 抑制水华的生态调度指标 170
8.1.3 抑制水华生态调度的指标阈值 171
8.2 促进水华消退的应急调度方案 176
8.2.1 生态调度时机 176
8.2.2 生态调度方案 177
8.2.3 调度持续时间 180
8.3 汉江中下游抑制水华应急调度效果评估 182
8.3.1 2018年应急调度及效果评估 182
8.3.2 2021年应急调度及效果评估 192
参考文献 201
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