湖泊水体富营养化是湖泊水生态环境主要的问题,目前我国大部分的湖泊都处于富营养状态。随着城市化建设的快速发展和人们生活水平的提高,为了改善城市生态环境、提高城市生活品质,小型人工湖的建设也得到了快速的发展,同时小型人工湖是城市生态系统及其景观多样性的重要组成部分。而小型人工湖具有水域面积小易受到外界影响的强烈干扰、存储水量不大、易污染、水体自净能力低、水生态系统比较脆弱及水质优劣转换较快等特点,相对于大型的水体富营养化湖泊,小型人工湖的研究基础相对比较薄弱。为了研究小型人工湖水体富营养化机理、模型模拟以及联合风险概率等方面的内容,本文以郑州大学新校区小型人工湖眉湖为实验场,展开了一系列的研究工作。(1)在现场监测和实验室检测的基础上,分析了眉湖各个监测断面的水质和底泥中污染物浓度的变化规律,并分析各监测指标间的相关性;结合监测数据识别影响眉湖水体富营养化的限制因子,并利用营养状态指数法和评分法对眉湖水体富营养化的程度进行评价。(2)根据眉湖实测数据资料,运用人工神经网络对藻类和叶绿素a进行非线性模拟,分析眉湖藻类和叶绿素a受到其他水质影响因子的作用关系;在识别眉湖水体透明度的主要影响因子的基础上,建立水体透明度与主要影响因子间的多元回归模型,根据比尔定律建立水体透明度与光照强度衰减系数的定量关系,结合富营养化基本模型和水动力模型构建了基于水体透明度的富营养化模型。对模型参数进行率定和验证,并根据不同情境模拟光盐因子以及水体透明度变化对眉湖藻类生长的影响作用。(3)在基于水体透明度的富营养化模型模拟结果的基础上,建立水体富营养化指标的边缘分布函数,并对各组合方式下二维和三维Copula函数联合分布进行拟合度检验和拟合优度评价,选取每种组合方式较为适合的Copula函数联合分布,并定量的分析水体富营养化指标二维和三维的组合风险概率。