【摘 要】
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浮游藻类对水环境的变化非常敏感,是评价水环境质量的重要指示生物.传统的浮游藻类监测依靠人工采样分析,需要专业检测人员使用显微镜对藻细胞逐一鉴定并计数,耗时耗力且严重依赖检测人员的专业知识与鉴定经验,限制了浮游藻类监测工作的标准化推广和普及应用.利用神经网络模型建立了一套浮游藻类智能监测系统,该系统能够实现浮游藻类检测的自动进样、自动显微摄影,同时充分发挥深度学习技术在视觉分析领域的优势,自动进行浮游藻类智能识别和计数.使用大量浮游藻类样品开展了深度学习模型训练和结果验证,结果表明,该浮游藻类智能监测系统能
【机 构】
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生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心,湖北 武汉 430010;睿克环境科技(中国)有限公司,湖北 武汉 430080;南水北调中线干线工程建设管理局河南分局,河南 郑州 4
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浮游藻类对水环境的变化非常敏感,是评价水环境质量的重要指示生物.传统的浮游藻类监测依靠人工采样分析,需要专业检测人员使用显微镜对藻细胞逐一鉴定并计数,耗时耗力且严重依赖检测人员的专业知识与鉴定经验,限制了浮游藻类监测工作的标准化推广和普及应用.利用神经网络模型建立了一套浮游藻类智能监测系统,该系统能够实现浮游藻类检测的自动进样、自动显微摄影,同时充分发挥深度学习技术在视觉分析领域的优势,自动进行浮游藻类智能识别和计数.使用大量浮游藻类样品开展了深度学习模型训练和结果验证,结果表明,该浮游藻类智能监测系统能够顺利完成浮游藻类样品自动进样、拍摄、鉴定和计数等一系列流程,且智能识别系统鉴定计数结果与人工镜检结果的误差较小.该系统还具有进一步的泛化和拓展能力,随着后续模型训练样品数量的增多,系统识别效率和精度可得到进一步提升,在浮游藻类监测及研究领域具有广阔的应用前景.
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近几十年来,随着全球气候的变化和社会经济的发展,受筑坝建闸、河道断流、水质恶化、酷渔滥捕、人工引种、海水入侵、调水调沙等因素影响,黄河流域水生生物多样性及资源量呈下降趋势.在目前流域内多目标同步推进的要求下,黄河流域生态保护和高质量发展正不断面临新的挑战.通过分析黄河流域水生生物多样性和资源量在时空分布上的演变规律,明确了是水资源短缺、工程建设、水环境恶化等因素的共同作用导致了黄河流域的水生态危机.基于绿色生态、高质量发展的科学管理理念,提出了新时代黄河流域水文-环境-生态协同保护与修复的发展策略,为促进
浮游植物群落的动态变化可以全面、真实地反映水质的优劣,有利于了解水体污染状况的发展趋势.为及时掌握汉江下游水质变化,基于2019年3—12月汉江下游干流及主要支流浮游植物和水体理化指标监测数据,分析了浮游植物群落结构特征,并通过冗余分析研究了影响浮游植物群落结构的主要环境因子,同时运用浮游植物群落特征对汉江下游水质进行了综合评价.研究结果表明,在汉江下游干流及主要支流共鉴定出浮游植物7门110种,硅藻在种类组成上占绝对优势,以直链藻和冠盘藻为主.不同区域的浮游植物优势种存在差异:在汉江下游干流,硅藻门直链
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