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湖泊富营养化及其水华是当今国际上重大的水环境问题之一，也是研究的热点主题。湖泊富营养化是产生水华的内在原因，国际上通用富营养化指数进行标定评估。而作为表征水质综合指标的富营养化指数又是水华预报模型中输入的最重要水质因子。为了改进遥感数据驱动的富营养化快速评估精度，并对水华发生的具体时间、位置、级别进行预报，本研究发展了一种在动态数据驱动范式指导下由遥感和现场实测多元数据驱动的富营养化指数评价和水华预报方法。 使用遥感技术评估湖泊水体富营养化状况，具备快速、宏观、低成本的特点。目前，大多采用多元线性回归法反演富营养化指数，但有研究证明遥感数据和营养成分指标之间是非线性关系。本研究用非线性的神经网络方法代替多元线性回归方法以更好评价富营养化状况，改进遥感数据驱动的富营养化快速评估精度。 目前，湖泊水华预测与预警方法大多是通过对湖泊水华状况的监测，并得到富营养化表征数据以及水华发生的触发判别条件时进行预警，但没有对水华发生的具体时间、位置、级别等进行预报。对于湖泊水华暴发的预报，大多采用确定性的机理模型和数据驱动模型。虽然机理模型准确性高，但是需要大量数据确定其生态变量和待定参数，在实际工作往往难以执行。 虽然数据驱动模型中的人工智能模型使用较广泛，且具有易于处理水华暴发过程中表现出来的不确定性信息的特点，但由于各类智能模型不同特点，产生不同的预报模式。如神经网络模型适于解决水华预报的多变量非线性问题，但很难解释神经网络结构的功能以及它们对输出变量的影响;决策树分类模型对于处理限制因素发生变化时水华预测结果更为准确，结果易于解释，但不能反映空间位置关系对水华预报的影响，且通常需要结合其他方法。如何设计更加综合的模型框架，利用不同模型和多元数据进行更便捷、准确，具体时间、位置、级别明确，过程可解释的水华预报，是迫切需要解决的问题。 本研究以动态数据驱动范式为指导，结合多元数据融合方法和GIS技术，探索新的预报方法，对蓝藻水华发生的具体时间、位置、级别等进行预报。研究提出了多元数据驱动的水华预报方法，以巢湖为实验地，收集了2013-2015年1523条水质现场监测数据、645条MODIS蓝藻水华覆盖度反演数据、645条MODIS反演富营养化水平指数(TLI)数据、8672条气象数据，对各种水华预报模式进行精度评价和不同条件下的分析比较，研究环境要素、数据源和预报方法对巢湖蓝藻水华预报的影响。 研究内容包括: (1)遥感数据驱动的湖泊富营养化指数评价方法研究。采用MODIS数据和水面实测数据，用数据驱动方法从遥感影像直接获取富营养化水平指数值。 (2)水华预报适用的动态数据驱动范式应用策略研究。对动态数据驱动范式进行结构和层次分析，探索湖泊水华预报中多模型选择方法，形成湖泊水华预报中动态数据驱动范式的应用策略。 (3)水华预报适用的多元数据融合方法研究。总结现有的多元数据融合方法，探索不同方法的联系和区别，并为动态数据驱动范式(DDDAS)找到较合适的算法实现。 (4)多元数据驱动的水华预报方法研究。研究遥感和现场实测数据驱动的水华级别预报方法，并以巢湖为实验地，对水华发生情况进行预报和精度评价。 主要成果包括: (1)提出多元数据驱动的富营养化指数评价方法。巢湖实验地研究表明，MODIS数据直接反演TLI结果具有空间上的连续性和准实时的特点，比用遥感影像反演得到表征富营养化的水质因子，再用多元回归方法计算得到TLI值更精确。基于神经网络的数据驱动方法更适合快速从遥感影像中直接提取TLI信息。 (2)开展水华预报适用的动态数据驱动范式应用策略与验证。以完全级的DDDAS范式为指导，通过水文、气象数据监测及持续的测量控制，基于多元数据融合模型，选出最合适的模型或算法，并自动调节优化模型参数，以较优化的模型算法组合来仿真并预报复杂的蓝藻水华系统。 (3)建立多元数据融合的水华预报方法模型。经过多元数据融合方法理论研究和巢湖案例地结果验证，证明时间预报器、空间预报器和预报聚合器相结合的多元数据融合方法，可有效进行湖泊水华预报。 (4)探索性开展水华级别预报。目前，尚未检索到水华级别预报相关研究成果。本研究探索性开展水华级别预报，各观测点位水华级别平均预报精度在43.87％-65.92％之间，最高达到87.5％。而对于水华趋势平均预报，本研究精度与目前检索到已有研究成果相当，但需要变量参数却比模型驱动方法少。且遥感数据有助于水华预报精度提高，并更有针对性分析出各监测站点所对应湖区水华发生的具体条件。 综上表明，本研究提出的遥感数据驱动的内陆湖泊富营养化指数评价方法，提供了一套提高富营养化指数估计自动化程度的方案，为湖泊水华预报的数据准备工作提供了富营养化水平指数快速评估的有效方法。开发的时间预报器、空间预报器和预报聚合器，为预报具体时间、位置、级别，建立了动态、高效的水华预报模型，降低预报系统的不确定性，具有较好的科学意义和现实意义。