富营养化问题是当前湖泊水体面临的严峻问题之一,太湖是我国富营养化湖泊的典型代表,蓝藻水华频繁发生。与传统的水质监测手段相比,遥感技术更适用于对藻华进行长时间、大面积的动态监测,其中MODIS影像由于全球免费、高时间分辨率以及丰富的波段信息成为监测太湖藻华暴发最理想的数据源,并广泛应用于环境管理部门的藻华监测工作之中,得到业务化运行。然而不同的监测方法、判断阈值以及技术人员的实践经验等都会造成藻华面积判断结果的不一致,并且现有的藻华面积计算方法没有考虑到混合像元藻华盖度问题,即某一混合像元中藻华完全覆盖的面积占该像元面积的百分比,造成藻华面积计算结果的偏差。为克服现有藻华面积估算方法的局限性,本研究基于FAI藻华识别指数,构建出一种更加科学、合理的藻华面积计算方法——藻华像元生长算法(Algae Pixel-growing Algorithm,APA)。APA算法通过判定MODIS影像中的藻华“生长点像元”,采用临近像元相关、逐渐扩展的思路,从而精确计算出混合像元的藻华盖度,本研究选取了2000年以来24幅同步的Landsat TM/ETM+影像目视解译的结果对APA算法得到的藻华面积结果进行验证,其均方根误差RMSE为15.2km2,相对误差RE为9.9%,表明APA算法具有较高的计算精度,与实际情况相符,是建立太湖藻华暴发面积长时间序列动态监测合适的藻华面积计算方法。利用APA算法,对2001以来太湖蓝藻水华发生面积动态变化开展了重新计算,讨论分析了太湖藻华暴发时空分布规律,并研究水质及气象因子对藻华暴发的影响,结果表明：2004年之前,太湖藻华暴发问题不显著,主要集中于竺山湾、梅梁湾,湖心区和南部沿岸区几乎无明显藻华现象,贡湖湾和西部沿岸区仅在夏季出现较显著藻华。2004年之后,贡湖湾和西部沿岸区出现高强度藻华现象的次数明显增多,并且藻华暴发范围向湖心区和南部沿岸区蔓延,太湖整体首次暴发时间提前、持续时间也明显延长,藻华暴发问题严峻,尤其是2006～2008年,连续3年几乎全年每一季度都有明显的藻华现象,2008年之后,太湖藻华暴发面积出现减小,首次暴发时间推后,持续时间也有所缩短,暴发高强度藻华的次数显著减少,主要是以低强度藻华为主,但仍然比2004年以前藻华暴发情况严重。太湖总氮、总磷浓度处于较高水平,分析结果表明,总磷与藻华面积间无明显相关关系,总氮与藻华面积之间呈现出负相关关系。分析气象因素与藻华面积间的相关关系可以看出,风速3m/s以下、风向在西北偏北风、西北风以及东南偏东风、温度20～35℃,是藻华暴发适宜的气象条件。