“分析镜检，是水生物监测报告生成过程中耗时最长的环节，过去需要3至5天时间，现在用新设备分析藻类样品，能缩短一半的时间。”省水文局水质监测处一级主任科员龙海飞介绍。

龙海飞所说的新设备，是一台名为“藻类智能识别系统”的扫描分析设备。该设备能将藻类样品玻片进行400倍放大生成图像信息，并与藻类物种数据库进行智能比对，形成包含藻类名称、细胞数、位置信息、细胞长度、生物量等核心数据的报告。

藻类是水体生态系统的主要生产者之一，在自然界中，藻类通过光合作用将太阳能转化为有机物质，为水生态系统提供能量来源。因此藻类样品采样分析，对水生态监测、水体富营养化预警等有着至关重要的作用。

“藻类以微米为单位计量长度，这给采样和分析带来不小难度。”龙海飞介绍，每年的3月至4月枯水期及8月至9月平水期，省水文局会对红枫湖在内的贵州十大重点水域进行藻类样品采集。

生成藻类信息报告，是水生态监测的关键一环。以往生成报告，要经过水体采样、添加试液、沉降浓缩、分析镜检、拍照识别、检索比对等一系列环节，耗时2周左右。

“以往的镜检环节，研究人员要根据样品藻类不同姿势、状态、密度等不同情况逐一拍照分析。”龙海飞告诉记者，分析工作不仅耗时长，从业门槛高、缺乏统一的检测标准、缺少有效的质控手段、难以实现智能识别等，均是过去人工镜检藻类信息的“壁垒”。

为打破“壁垒”，2024年9月，省水文局投资360万元购置了3台“藻类智能识别系统”设备，分别投用于贵州省水文局、毕节市水文局和遵义市水文局，以解决藻类分析周期长、数据误差大等难题。

“在扫描分析过程中，设备会自动调整扫描图片的对比度、亮度、曝光、白平衡等以呈现清晰图像。”龙海飞介绍，用户还可增加、删减、修改识别物种信息，并实时更新样品分析结果，实现人工数据核对。

2024年9月投用至今，“藻类智能识别系统”已扫描分析藻类图片超10万张，大幅缩短镜检时间，提升识别精准度，通过对水域生物多样性、优势物种、生物环境优劣等进行监测，为生态流量调控、水库水质控制、水体富营养化程度等河湖环境评估指标提供了重要参考信息。

截至目前，省水文局已实现对全省371个水功能区、112个国家重点水质站、71个市（州）界断面、34个地下水监测站水质及赤水河等10个重点水域水生态进行监测，水质优良河长占总监测河长的98.3%，县级及以上集中式饮用水水源地水质达标率持续保持100%，出境断面水质优良率为100%。

作者单位：贵州日报

责任编辑：王琳