研究开发目的：近年来，随着水环境质量的显著提升，优美河湖水体已成为城市现代化建设和市民美好生活的重要组成。浮游植物作为水生态系统的重要组成，会引发富营养化与水华等水环境问题。研究通过识别富营养化关键指标，开发藻类丰度预测预警模型，针对水华应急处置提出关键技术参数，建立了基于指标识别-预测预警-应急处置的景观水体水华预警与应急处置技术，并开展示范应用。
    技术创新点：（1）识别了富营养化关键指标，构建了水华预测预警平台。莲石湖富营养化关键指标为总磷、总氮、高锰酸盐指数、平均风速、日最高气温、平均气压，以此为输入参数，集合数据驱动的神经网络模型和藻类生长代谢驱动的经典生长动力学模型，通过高斯函数和Levenberg-Marquardt优化算法对风速拟合，通过Logistic回归对高锰酸盐指数进行拟合，构建水华预测预警模型，模型准确率约为70%。叶绿素a浓度17μg/L为研究区域预警阈值。（2）提出了水华应急处置技术参数，并在景观水体中开展示范应用。研究提出了实验室内超声波除藻48小时除藻率达60%，电化学处理最佳电流密度为9 mA/cm2，电流强度为2.0A的技术参数。研究集成了电化学装置和超声波装置相耦合的除藻装置，在莲石湖开展示范应用。研究筛选了六种常用生物制剂最优技术参数，作为应急处置方法保障河湖水环境质量。
    成果产生的价值：研究成果不仅为景观水体水华暴发潜在风险的应对提供了技术参数，更为城市水生态环境质量的稳步提升提供有力支撑。