三峡工程举世瞩目,是跨世纪的特大型水利枢纽工程,具有航运、防洪和发电等三大功能,在给我国带来巨大经济效益的同时,也将极大改变长江流域三峡库区的生态环境,并将对长江流域的生态环境产生深远影响。随着库区的不断蓄水,库区出现了流速减缓、消落带形成和内潮汐运动等现象,使得水体自净化能力进一步降低,严重加剧了水体富营养化,构成藻类生长的资源和水华暴发的隐患,从而使长江流域生态与环境系统发生深刻变化,对长江流域的生态与环境产生深远影响。因此,库区水域的富营养化预测是三峡水库水污染综合防治过程中急需研究的重要课题。水华暴发是一个复杂的多因素交互作用的过程,水华的形成、暴发、蔓延、持续与消退行为与水华富营养化物质的含量等因素表现出复杂的非线性关系。复杂网络的同步现象是一种普遍存在于自然界中的非线性现象,具有广泛的普适性,而这种现象与水华暴发过程所表现出来的突发性,实时性是一致的,水华暴发的实质就是大面积局部区域藻类在短时间内的同步聚集现象。因此可以采用复杂网络同步理论、藻类生长动力学机制和人机交互方式的大规模计算构建解析水华暴发全局性的仿真模型和理论框架,以此来深入研究和描述富营养化和水华暴发的内在规律。本文在复杂网络同步理论和藻类生长动力学机制的基础上,根据三峡库区汉江水系近年来水华污染的现场监测数据资料,结合氮磷浓度、水温、流速和光照等实测数据构建了水华暴发的数值模型,描述了藻类生长和水华暴发的动力学机制;利用达到指定藻生物量临界值的网格数规模作为判定水域是否暴发水华以及规模大小的依据,从复杂网络同步特性的角度验证了水华暴发的临界性和全局突发性,并揭示了水华暴发现象是水域子区域整体协同作用的结果。研究表明,如果达到临界值的网格数超过指定的规模,相应水域将暴发水华,且网格达到峰值状态持续的时间越长,水华污染越严重。