Short-term forecasting of cyanobacteria blooms in Yuqiao reservoir, China
Résumé
Agriculture fertilizers and untreated sewage in the catchment of freshwater bodies increase their nutrient concentrations. The resulting eutrophication promotes phytoplankton blooms, in many cases of toxic cyanobacteria. Ecological models can simulate the main processes driving algal blooms. They help to understand how phytoplankton responds to different forcing. Another major use of models is as predictive tool supporting the management of water resources. Yuqiao Reservoir is the main drinking water source for Tianjin, the fifth most populated city in China. During the last decade, drinking water production has been impaired by recurrent cyanobacteria blooms. The water quality management of the reservoir, conducted by the Hai River Water Conservancy Commission, requires an early warning system in order to anticipate the cyanobacteria blooms and to adapt the treatment process. Therefore, within the framework of a French-Chinese project on Integrated Water Resources Management (IWRM) of the catchment of the Hai river, a modelling approach of cyanobacteria growth, which could be later embedded in an early warning system, was proposed. In this study, we calibrated a one-dimensional vertical, physical-ecological model aimed at forecasting cyanobacteria blooms in the Yuqiao Reservoir. We first introduce the study site and its ecological status. Then we describe the model and the input data set. The calibration and validation results are presented for water temperature and chlorophyll-a concentration at the measurement dates. The short-term forecast modelling is performed for temperature and cyanobacteria over a 5-day ahead period. Two weather scenarios are considered: one favourable for cyanobacteria and one disfavourable. Modélisation prédictive des proliférations de cyanobactéries dans le réservoir Yuqiao, Chine RÉSUMÉ.
L'agriculture et le traitement insuffisant des eaux usées dans les bassins versants de nombreux lacs et réser-voirs sont à l'origine de concentrations en nutriments élevées dans ces milieux. L'eutrophisation qui en résulte menace la qualité des ressources en eau, car elle favorise les proliférations phytoplanctoniques, notamment celles des cyanobac-téries, espèces potentiellement toxiques. La modélisation écologique permet de représenter les principaux processus qui contrôlent ces proliférations algales. Prenant en compte les interactions entre les processus, elle permet de comprendre comment le phytoplancton réagit à différents forçages. La modélisation prédictive peut être utilisée dans l'aide à la déci-sion pour la gestion des ressources en eau. Le réservoir de Yuqiao est la principale source d'eau potable pour la ville de Tianjin, cinquième ville la plus peuplée de Chine. Au cours de la dernière décennie, la production d'eau potable a été perturbée par des proliférations récurrentes de cyanobactéries. La gestion de la qualité de l'eau du réservoir est sous la responsabilité de la Commission de protection des eaux de la rivière Hai (HWCC). Afin d'anticiper l'arrivée de cyano-bactéries toxiques à l'usine d'eau potable et d'adapter le processus de traitement, un système d'alerte lui serait très utile. Aussi, dans le cadre d'un projet franco-chinois sur la gestion intégrée des ressources en eau dans le bassin versant de la rivière Hai, une approche de modélisation des proliférations de cyanobactéries destinée à être intégrée ultérieurement à un système d'alerte, a été proposée. Dans cette étude, nous avons calibré un modèle vertical unidimensionnel ther-mique-écologique, visant à prévoir l'évolution de la biomasse des cyanobactéries dans le réservoir. Nous présentons le site d'étude et son état écologique. Nous décrivons ensuite le modèle thermique-écologique et le jeu de données utilisé. Les résultats des étapes de calibration et de vérification du modèle sont présentés pour la température de l'eau et la concentration en chlorophylle-a et comparés aux mesures. La modélisation prédictive à court terme de la température de l'eau et des cyanobactéries est illustrée sur un exemple d'une période de 5 jours en été. Deux scenarios de prévision météorologique, l'un favorable au développement des cyanobactéries et l'autre défavorable sont considérés.
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
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