湖库富营养化及其导致的藻类水华改变了水体理化特性，破坏了生态系统完整性，威胁人类身体健康，对社会经济造成严重的损失。因此，蓝藻水华的防治一直是湖泊研究的热点。本论文旨在揭示水环境因子对浮游植物种群结构及蓝藻水华的影响，建立水华动力学预测模型，模拟藻类时空动态，提升蓝藻水华应急管理能力。　　论文以太湖、洋河水库和密云水库为研究实例，调查分析了三个湖库水质时空动态变化及浮游植物群落组成特征，采用多元统计典范对应分析揭示了多环境变量与藻类种群结构的定性关系;应用小波相干性方法识别了太湖蓝藻与环境因子的相干关系及滞后效应，并在此基础上，建立了基于单点的预测模型和基于站点聚合的通用预测模型;最后，通过结合元胞自动机模式和遗传编程方法，模拟了太湖蓝藻的时空动态变化。取得的主要成果包括:　　1)初步分析了环境因子与浮游植物种群结构的定性相关关系。通过具有温度梯度和营养盐梯度的三个湖库对比分析，揭示了温度和营养盐浓度对藻类种群结构演替的作用。典范对应分析表明，pH、水温和营养盐为影响浮游植物种群分布的重要因子。具有相似营养盐水平的太湖和洋河水库，氮为影响蓝藻生长的限制因子;由于太湖的平均水温比洋河水库高3～4℃，导致蓝藻数量明显高于洋河水库。对于处于同一气候带的洋河水库和密云水库，由于洋河水库为重度富营养化，而密云水库为中营养化，导致洋河水库的优势种为蓝藻-微囊藻，密云水库的优势种为硅藻或者绿藻，磷为限制因子。　　2)利用小波相干性方法识别了太湖蓝藻与环境因子之间的相干关系和滞后效应。结果表明，蓝藻与pH、水温和磷酸盐变化同步，无滞后;蓝藻与透明度、氨氮和硝氮的变化呈反相位，滞后时间分别为2天、3天和3天。同时，氮为夏秋季节蓝藻水华的主要驱动因子，尤其在梅梁湾氮为蓝藻生长的限制因子。　　3)采用混合进化算法不仅较好地预测了蓝藻水华的发生，而且可以得到显式的数学表达式。基于单点的混合进化算法预测模型能较好的预测不同湖区蓝藻水华的时间和峰值，r2在0.62～0.83之间;基于站点聚合的通用混合进化算法预测模型对梅梁湾、竺山湖和西部沿岸区蓝藻数量较高的区域预测结果较好，r2最高为0.77。敏感性分析发现，水温为区分蓝藻生长季节（夏秋）和非生长季节（冬春）的标志;蓝藻生长与硝态氮和氨氮呈负相关关系，与磷酸盐呈正相关关系，氮为蓝藻生长的限制因子。　　4)结合元胞自动机和遗传编程有效地预测蓝藻水华的时空动态。除了蓝藻含量较低的东部湖区以外，模型能较好的预测高含量蓝藻水华的峰值和时间;同时，模型能较好的捕获整个太湖的蓝藻空间动态，从而提升对蓝藻水华空间斑块形成机制的认识以及水华应急管理能力。