为湖泊把脉，为鱼群画像：智能系统开启水生态“数字体检”时代

鱼类作为水生态系统中的关键指示物种,其种类组成、数量变动和行为特征能够直观反映水体健康状况,是开展生态精准评价与科学治理的重要依据。长期以来,受制于水下环境复杂、观测条件受限等因素,鱼类监测主要依赖人工采样等传统手段,存在工作量大、周期长、监测频次低等问题,难以实现对鱼类群落变化的连续观测,也难以动态揭示生物群落演替及其与水环境之间的复杂关联。

近日,在苏州科技大学环境科学与工程学院统筹指导、苏州市环境监测站保障支持下,由章子璇、项正林等同学和马溢轩、郁祁、朱丽琦等老师组成的师生团队自主研发的“水体鱼类智能声影监测与生态健康评价系统”正式投入使用,标志着我国在水生态监测由断续抽样向连续感知、由人工判断向智能分析转变方面取得重要进展。该系统如同为水下世界装上了“智慧之眼”和“灵敏双耳”。通过融合低照度高清水下摄像与多波束成像声呐技术,系统构建了“声影协同”的水下生物监测模式,可在昼夜交替、水体清澈或高浊等复杂环境条件下稳定运行,持续获取鱼类的高清影像信息与三维声学轮廓,实现对水下生物活动的全天候、原位、非侵入式监测,大幅提升了鱼类观测的连续性与完整性。

系统的价值不仅在于“看得见”,更在于“评得准”。依托长期连续获取的鱼类声影数据,研究团队构建了本土化的鱼类完整性指数模型,将物种多样性、功能群结构和个体健康状况等多维信息进行综合分析,自动生成水体生态健康的定量化“体检报告”。这一过程推动水生态评价由经验判断和定性描述,逐步转向客观化、标准化、可复现的数字化评估模式,为“长江十年禁渔”实施成效评估、外来物种入侵监测预警以及生态修复工程绩效跟踪等生态管理需求提供了可靠的数据支撑,使相关决策更加科学、可核查。

目前,该系统已在苏州太湖辖区种质资源保护区等水域稳定运行,连续观测到太湖白鱼、昂刺鱼、鳜鱼、鳑鲏鱼和太湖白虾等多种典型水生生物,为掌握保护区鱼类资源动态、评估生境质量变化和支撑种质资源保护提供了重要技术手段。在此基础上,系统正逐步向智能监测、智慧水务、生态碳汇评估和水域生物多样性保护等方向拓展,有望推动形成覆盖“监测—评估—治理—修复”的水生态数字化管理新范式。

值得关注的是,该系统采用低功耗、轻量化设计,兼具高性能与高环境适应性,可灵活部署于城市河道、湖泊水库及野外水域,不仅具备良好的国内推广潜力,也具有国际应用前景。

展望未来,该系统的意义已超越单一监测工具本身。其持续产出的高分辨率、长时序生态数据,将成为构建“数字孪生流域”、实现水资源智慧管理不可或缺的生物动态信息支撑。从断续抽样到连续感知,从经验判断到数据驱动,这一智能系统的研发与应用,标志着我国水生态环境治理正加速迈向数字化、智能化新阶段,为守护河湖生命共同体、推进绿水青山可持续治理注入了坚实而富有创新性的科技力量。