摘要：湖泊表面水温是水生态环境的重要因子，直接影响流域生态系统及生物多样性。准确获取湖泊表面水温、预测表面水温时空变化过程是控制和改善流域水生态环境的基础，同时也是预防和治理蓝藻水华爆发的关键。为此，以滇池为研究区，以2005—2016年10个水质监测站点的54个水质数据（水温、叶绿素a、pH、高锰酸盐指数、溶解氧等）为基础数据集，将支持向量回归（SVR）、主成分分析法（PCA）及反向传播人工神经网络（BPANN）3种算法相结合，组成混合预测模型，并将克里金插值法与地理信息系统相结合，实现滇池水温12年来历史变化过程的情景再现及未来5年变化趋势的情景模拟。研究结果表明，模型的平均相对误差为0．5％，均方根误差为1．4523，R2=0．9049，具有误差低、泛化高的综合预测性能；空间可视化分析结果表明，2005—2020年水温高于20℃的区域呈现北向南扩散趋势，蓝藻水华爆发可能性由局部性变为全面性，这与昆明市快速城镇化发展及全球气候变暖密切相关。

关键词：湖泊表面水温 支持向量回归 主成分分析 反向传播人工神经网络 蓝藻水华 

单位：云南师范大学信息学院; 昆明650500; 西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心; 昆明650500; 云南师范大学教务处; 昆明650500