中国的湖泊生态系统动力学模型研究始于20世纪80年代，主要集中在滇池、太湖、东湖、巢湖、西湖等富营养化严重的湖泊以及其他水体。
目前，已有一些软件用于湖泊生态系统动力学模拟，有CE-QUAL-ICM、WASP、AQUATOX、Pamolare、CAEDYM等，以及用来模拟湖泊能流的软件ECOPATH.近年来应用较多的是美国
环保署开发的WASP，其建模原理是水量和
污染物质在时空上的守恒，模型由两个子模型构成，可以模拟任何地表水体。Pamolare（PlanningandManagementofLakesandReservoirs）由联合国环境规划署（UNEP）国际环境技术中心（IETC-UNEP）和国际湖泊环境委员会（ILEC）联合开发。该软件包根据复杂性不同，由4个子模型构成，并在LakeGlums湖得到应用与测试。
在建模方法上，一般以质量平衡方程为基础，主要考虑：物理扩散迁移，生化反应及源、汇等因素；模拟对象则包括细菌、浮游动植物和底栖生物及鱼类等的生长与死亡，生源要素（氮、磷等）的循环以及BOD、DO的动力过程等等。建模时对时空尺度的选择很重要。物理、化学过程相对于生物过程，时空尺度要小得多，如果尺度选择过小，模型运算量、存储量就很大，而且生物过程几乎不显著；反之，物理、化学过程就得不到充分体现。因此，在模拟过程中，需要结合模拟目的对尺度进行权衡选择。
生态系统模型虽然考虑因素多，对系统的描述很全面，但不可避免的也有其缺点。这类模型所需数据多，很少有湖泊可以提供充足的数据，这就限制了模型的应用。由于对一些机理尚未搞清楚，参数选择仍是经验估计，精度并没有预期那么高。参数选择上多是参照具体的研究对象，模型中因包含湖泊具体的内部关系，而使建立在某一湖泊上的模型具有唯一的个性特征。因此，这样的模型还是有很大局限性的，并且计算量一般都很大。
模型发展方面，变量是重要的制约因素。有些状态变量，如鱼类及浮游动物生物量很难在现场连续观测获得实测数据，这样就不可能在实际观测数据基础上进行校正，因此模型的灵敏度、可靠性就得不到有效提高。MasakiSagehashi等建立的巴拉顿湖生态系统模型，成功地把鱼类、浮游动物等作为状态变量添加进模型，并利用蒙特卡洛方法在实测数据基础上对模型参数进行校正和检验。同时，越来越多的研究者使用Exergy控制下的参数组合模拟程序实现模型参数随时间的变化，以更真实地反映生态系统的变化情况。
参数的可变性使得模型可以提供更多动态特性，模拟结果大大改善。
2.发展趋势
2.1.引入随机过程生态系统本身是复杂多变的，含有众多不确定性因素。为了使问题得到解决，人们常将随机问题视为确定性问题进行简化。但随着研究的深入，必然要回复对研究对象本来面目的表述，将随机性考虑在内便是必然趋势。国内已有人在此方面做出了尝试，如饶群考虑随机过程的影响，在Vollenweider模型的基础上，建立了一个完全混合系统的总磷浓度的随机微分方程模型。该模型将总磷浓度的变化过程当做一个随机过程，在获得初始条件的随机特性后得到模型的数值解和解析解，从而得到总磷浓度的一阶矩均值和二阶矩方差。模型应用结果与实测资料吻合良好。
2.2.非线性方法应用藻类的生长受到众多因素影响，本身是非线性现象。因此，运用非线性方法和分岔混沌理论对模型进行分析和研究，从深层次和本质上揭示模型的规律，代表了模型研究的重要方向。此外，由于富营养化涉及的变量很多，有些很难定量模拟，可运用现代非线性动力学理论，对模型进行了稳定性和分岔行为的研究。另外，人工神经网络（ANNs）能够很好地描述生态系统变量的非线性关系，近年来应用较多。
2.3.对气候条件的考虑气候影响体现在多方面：大气物理化学等变化会对湖泊浮游植物生长率、溶解氧的垂直分布产生重要影响；随着全球气候变暖，湖泊水温随之升高，进而有可能加剧湖泊富营养化；气候变化还会影响藻类种群变化。因此，对于气候等条件加以充分考虑是模型发展的内在要求。HanyHassan等人考虑水文和气候对于水质和热量交换的影响，将其作为湖泊水质模型和富营养化过程的组成部分加以考虑，建立了可以预测气候变化时浮游植物生物量、溶解氧浓度的模型。J.M.Malmaeus等人将湖泊物理模型和磷模型与区域气候模型（RCM）生成的两个温度模式相结合，得出了气候变化对于物理性质不同的湖泊有着不同影响的结论，在全球气候变暖的趋势影响下，湖水更换周期长的湖泊富营养化问题将更加严重。
2.4.遥感技术应用建模的一个重要基础是监测资料，而水体遥感监测正是通过研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数反演算法，对湖泊富营养化进行监测，这已成为目前湖泊遥感技术应用的主要领域之一。GIS在环境领域应用很多，如气候变化对水质的影响、水体生态系统的群落分析、地表水流动分析等等。将GIS（地理信息系统）加入到水质模型的国外实例也有很多。
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