蓝藻水华与环境因子的相关性历来是研究的热点,而在蓝藻水华暴发区域差异性研究方面国内外均十分薄弱,尤其是针对高原湖泊蓝藻水华暴发的驱动和维持机制缺乏了解,因而难以制定行之有效的蓝藻水华防控管理决策。随着国家对水环境的重视,滇池在湖体的治理与保护方面开展了大量的工作,本文采用澳大利亚西澳大学的三维水动力水质模型AEM3D（3-Dimensional coupled Hydrodynamic-Aquatic Ecosystem Model）对滇池蓝藻进行模拟研究,基于站点观测及历史数据进行参数的率定和验证,运用三个模型评价指标评估模型的适用性,通过模拟风场对滇池蓝藻时空分布的影响,为蓝藻的打捞、围隔的布设等提供科学依据;通过调控外源营养盐的数值模拟研究,探究蓝藻在不同外源营养盐浓度下的响应关系,为滇池的水质管理以及水体的治理工作提供科学依据,模型模拟将有助于提高滇池管理部门的应对能力,有助于减少蓝藻水华带来的健康风险和生态危害。论文的主要内容和结果如下:（1）对滇池气象、水质数据进行收集整理,探索滇池蓝藻水华形成的机理,用斯皮尔曼相关系数法和主成分分析探究滇池不同湖体各参数与Chl.a的相关性,侧面反映与蓝藻之间的关系。结果表明AT、PP、WT、COD、BOD5、TN与Chl.a之间显著正相关,SD与Chl.a之间显著负相关。通过主成分分析对影响水华爆发的相关因子进行降维分析,四个区域提取的四个主成分对方差的累计贡献率分别为76.7%、65.82%、68.57%和68.73%,且PC1主要与气象因子相关,草海和外海中部的PC2主要与营养盐因子相关,外海北部和南部则受营养盐和气象因子的共同影响。（2）基于AEM3D模型构建滇池三维水动力水质模型,并对模型的参数进行率定和验证。利用RMSE、NSE和RE作为模型的评价指标,水位RMSE在0.05以内,NSE在0.95以上,RE在5%以内;水温RMSE均在2℃以内,NSE均在0.85以上,RE均在10%以内。TN、TP、NH4-N和Chl.a四个水质参数指标RE均在20%以内,率定期和验证期平均RE均为9%,NSE均在0.61以上,率定期NSE平均为0.87,验证期NSE平均为0.84,总体来看,模型模拟水质情况良好。（3）通过该模型模拟了2019年滇池TP、TN及蓝藻的空间分布,滇池外海TN浓度全年无明显变化,草海TN的波动性较大,TP的年内变化草海也高于外海,TP在春季的浓度较高,TN在夏秋季节的浓度较高。滇池冬季的蓝藻较少,随着春季气温升高,蓝藻的生物量也在不断增多,反映出磷在藻类生长初期作为重要的限制因子,到了夏初,随着温度和气象条件有利于水华的形成时,氮浓度起到了关键作用。（4）2018到2019两年的水质结果表明,湖体内部营养盐与外部营养盐之间存在响应关系。滇池湖体的氮浓度随着入湖河流氮的增加而增加,两者具有协同性,滇池湖体的磷浓度变化与外源输入的磷浓度变化也为正响应关系,但存在时间上的滞后性。利用模型分析了不同程度外源营养盐削减对滇池蓝藻生物量的影响,结果表明:在春季和冬季削减外源TP对湖体蓝藻生物量的减少效果较好;从年均角度来说,单一营养盐的削减对蓝藻的影响不如两者同时削减。考虑到目前对外源营养盐大比例的削减难以实现,因此将二者综合削减25～50%,对滇池蓝藻有较好的控制效果。