Lake Titicaca is home to a unique high-altitude ecosystem that is suffering from increasing anthropogenic pressures. It experienced its first major algal bloom in March–April 2015 that had devastating consequences in the southern shallow lake basin. Such events are expected to intensify in the future and call for a more active and quantitative management of the lake and its watershed. In this paper we describe a coupled ecohydrodynamic model to predict the lake’s water quality and, more particularly, the risk of harmful algal blooms. We have coupled a nitrogen-phytoplankton-zooplankton-detritus (NPZD) ecosystem model to the unstructured-mesh 3D hydrodynamic model SLIM. Our high-resolution multi-scale model explicitly represents the exchanges between the two basins composing the lake, through the narrow Strait of Tiquina. This allowed us to study the biophysical processes driving the entire lake over the period of January 2014 to May 2015. The model has been validated against temperature profiles at several locations throughout the lake. It correctly reproduces the seasonal temperature variations that drive the lake stratification and impact the vertical distributions of phytoplankton. Our model was able to replicate the space–time dynamics of the March–April 2015 algal bloom similarly to what was observed on satellite imagery. We believe that our multi-scale ecohydrodynamic model is a promising tool to complement field observations and hence support water management in the lake and its watershed.

的喀喀湖是一个独特的高海拔生态系统的所在地，该生态系统正遭受越来越多的人为压力。它在2015年3月至4月经历了第一次主要的藻华繁殖，对南部浅湖盆地造成了毁灭性后果。预计此类事件将在未来加剧，并要求对湖泊及其流域进行更加积极和定量的管理。在本文中，我们描述了一种耦合的生态水动力模型来预测湖泊的水质，尤其是有害藻华的风险。我们已经将氮-浮游植物-浮游动物-碎屑（NPZD）生态系统模型与非结构化网格3D水动力模型SLIM耦合。我们的高分辨率多尺度模型通过狭窄的Tiquina海峡明确表示了组成该湖的两个盆地之间的交换。这使我们能够研究2014年1月至2015年5月期间驱动整个湖泊的生物物理过程。该模型已针对整个湖泊中多个位置的温度曲线进行了验证。它可以正确地再现季节温度变化，从而驱动湖泊分层并影响浮游植物的垂直分布。我们的模型能够复制2015年3月至4月藻华的时空动态，类似于在卫星图像上观察到的时空动态。我们认为，我们的多尺度生态水动力模型是一种有前途的工具，可以补充野外观测，从而支持湖泊及其流域的水管理。该模型已针对整个湖泊中多个位置的温度曲线进行了验证。它可以正确地再现季节温度变化，从而驱动湖泊分层并影响浮游植物的垂直分布。我们的模型能够复制2015年3月至4月藻华的时空动态，类似于在卫星图像上观察到的时空动态。我们认为，我们的多尺度生态水动力模型是一种有前途的工具，可以补充野外观测，从而支持湖泊及其流域的水管理。该模型已针对整个湖泊中多个位置的温度曲线进行了验证。它可以正确地再现季节温度变化，从而驱动湖泊分层并影响浮游植物的垂直分布。我们的模型能够复制2015年3月至4月藻华的时空动态，类似于在卫星图像上观察到的时空动态。我们认为，我们的多尺度生态水动力模型是一种有前途的工具，可以补充野外观测，从而支持湖泊及其流域的水管理。我们的模型能够复制2015年3月至4月藻华的时空动态，类似于在卫星图像上观察到的。我们认为，我们的多尺度生态水动力模型是一种有前途的工具，可以补充野外观测，从而支持湖泊及其流域的水管理。我们的模型能够复制2015年3月至4月藻华的时空动态，类似于在卫星图像上观察到的时空动态。我们认为，我们的多尺度生态水动力模型是一种有前途的工具，可以补充野外观察，从而支持湖泊及其流域的水管理。