从进样到完成扫描不到2分钟；15分钟可呈现镜检样片；30分钟内生成藻类信息分析报告，初步判定样本为红枫湖内的假鱼腥藻、尖针杆藻、小球藻……1月2日，记者在贵州省水文水资源局（下称“省水文局”）实验室看到工作人员快速准确识别藻类信息。

系统自动识别藻类信息

“镜检，是水生生物监测过程中耗时最长、专业性要求最高的环节，过去人工镜检需要3至5天时间，现在用新设备分析藻类样品，只需要几分钟时间。”省水文局水质监测处一级主任科员（贵州省水环境监测中心检测室主任）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。

“藻类智能鉴别系统”扫描分析设备

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，为水生态系统提供了能量来源，同时藻类的过度繁殖会形成“水华”，破坏水体的自然生态平衡。因此藻类监测，对水生态系统平衡维持、增强对水华的早期预警等起到至关重要的作用。

“藻类种类丰富、数量多、个体微小，形态学特征复杂，需要检测人员具备深厚的浮游植物分类学知识，这就给我们鉴定工作带来不小难度。”龙海飞介绍，每年的4至5月枯水期及8至9月平水期，省水文局会对红枫湖、草海、赤水河在内的贵州十大重点水域进行藻类监测。

藻类扫描图像

生成藻类监测评价报告，是水生态监测的关键一环。以往从采样、保存、沉降浓缩、镜检、拍照识别、检索比对、数据统计、评价报告等一系列环节，耗时2周左右。

“以往的人工镜检，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，根据视野内藻类数量的多少，照片数量几百张至上千张，拍完照再对每一张片每一个物种进行鉴定，这是分析藻类耗时较长的主要原因。”

生物显微镜分析镜检样品藻类

龙海飞告诉记者，不仅耗时长，连续观察视野极易疲劳，不同藻类不易标记，计算极其繁琐，从业门槛高、缺乏统一检测评价标准和有效质控手段等，均是过去人工镜检藻类的“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，该设备利用人工智能算法和高精度成像技术，能够快速、准确地进行藻类物种鉴定和计数统计。极大地提高了监测效率，降低了人工成本，使得大规模、高频次的水生态监测成为可能。

红枫湖部分藻类，左上至右下依次为埃尔多甲藻、单角盘星藻、惠氏微囊藻、囊裸藻

“该设备能一键进样，自动对焦拍照，扫描分析，自动计算藻密度、单细胞长度、宽度、高度、直径、面积、体积、生物量等参数，自动生成分析报告。”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，实现人工数据在线核对。

0.1ml藻类样品计数框

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、丰富度、优势物种、生物生境等进行监测，为生态流量调控、藻类水华预警、河湖健康评价等提供重要技术支撑。　　

红枫湖采样现场

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％，重点水域营养状态为中营养到中度富营养。