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国内对湖泊富营养化预警的研究起步较晚。近年来随着水体水质的恶化及不断发生的严重水污染事件，人们对环境问题越来越重视。国内对水质预报的研究工作已经逐步展开，但更多着眼于大流域的水质预警和湖泊的综合水质预报。朱继业等在研究物元分析理论的基础上，运用综合评判模型对南京市秦淮外河进行综合水质评定，并建立回归预警模型进行综合水质预报，在实际应用中取得了较满意的结果。董志颖等采用模糊综合评判法对吉林地区的潜层地下水水质进行预警评价后，结合GIS系统得出了该地区的水质预警结果图。王东云等运用多层前馈神经网络模型和B．P算法，对我国某海域的水质富营养化水平进行了评价。

上世纪70年代湖泊学家们通过建立简单的磷负荷模型，用于评价、预测湖泊水体的营养状态。这类模型的典型代表是加拿大湖泊专家V0llenweider提出的V0llenweider型。V0llenweider型假定，湖泊中随时间而变化的总磷浓度值等于单位容积内输入的磷减去输出的磷及其在湖内沉积的磷。至8O年代，随着对水华和富营养化研究的不断深入，不少专家建立了一系列藻类生物量与营养物质负荷量之间的相关经验模型，其中比较经典的有L艚的经验模型。

这类经验模型简单直观，使用方便，但都假定水体混合均匀、稳态，且限制性营养物质是唯一的，与实际情况往往有较大差别，更不能反映藻类生长的机理。进入90年代后，国外出现了更多对湖泊藻类的预测模型，较有名的有PACGAP类型即藻类种群生长和生产力的预测模型和PROTECH一2类型即浮游植物与环境因子关系模型，以及由美国国家环境保护局提出一种多参数综合水质生态模型。此后，越来越多的有针对性的富营养化预警模型被建立并得到应用，但实际效果并不理想。