ZooSCAN助力梯级水库生态健康精准评估

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近日，南京大学、河海大学等单位组成的联合科研团队，借助ZooSCAN成像技术，系统揭示了亚热带山区梯级水库中浮游动物群落对多重环境驱动因子的响应机制，为饮用水源水库的生态管理提供了可量化的科学依据。

饮用水源型梯级水库在保障区域供水安全的同时，也面临着复杂的人为扰动。水文调控改变了自然流态，农业与生活污染物输入加剧了水体富营养化，筑坝导致的生境破碎化进一步削弱了河流的纵向连通性。这些因素共同改变了水体的物理化学特性，进而影响水生生物群落的结构与功能。

浮游动物作为食物网中的关键环节，其群落变化能够灵敏反映水生态健康状况。然而，传统人工显微镜鉴定方法高度依赖分类学专家，单个样品的处理往往需要数小时，难以满足大尺度、多频次监测对数据通量与一致性的要求。此外，不同操作者的主观判断差异，也限制了跨研究、跨时段数据的可比性。

为此，研究团队引入ZooSCAN技术，结合人工智能生态网络与混合建模方法，构建多尺度生态交互分析框架，旨在实现浮游动物群落的高通量、标准化监测，并精准量化环境因子与浮游动物之间的复杂响应关系。

研究团队于2022至2024年在亚热带山区典型饮用水源水库（浙江南部飞云江流域，图1）设置了多个监测断面，覆盖水库区与河流区，系统采集多种水环境参数与浮游动物样品。 

浮游动物样品经甲醛固定后，采用ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统（图2）处理。系统自动提取浮游动物个体轮廓、体长、面积等形态参数，结合EcoTaxa浮游生物大数据共享平台的机器学习分类模型，对轮虫、枝角类和桡足类等类群进行快速、准确的分类与计数。

同时，研究采用多种统计与机器学习方法，系统解析浮游动物与水体环境因子的响应关系。

图1 研究区域概况

图2 ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统

实验结果

1.浮游动物组成与体型分布

研究共鉴定出46属浮游动物，其中轮虫20属、桡足类15属、枝角类11属。体长分布显示：轮虫（<650μm）在夏季营养盐富集条件下快速繁殖；桡足类（200-2800μm）全年环境适应性更强，遵循代谢尺度规律（总氮-浮游植物耦合决定系数R2=0.78，图3）。

空间分布上，水库区（缓流环境）有利于轮虫密度升高，河流区（强水动力环境）有利于枝角类和桡足类的分布（图4）。

图3 浮游动物体长与密度的时空分布

图4 不同河段与水库区间浮游动物密度的空间差异（ANOVA）

2.多维驱动因素分析

水动力梯度（0.12-0.68 m/s）、化学计量失衡（总氮/总磷=18.7±3.2）及低氧条件（溶解氧<4.2 mg/L）共同塑造了浮游动物群落结构。其中，低氧条件下桡足类丰度占比上升至37%-42%。

共现网络分析（图5）揭示：水库区呈现长路径网络（路径长度=4.7）；河流区为高聚类拓扑结构（聚类系数=0.68）。基于主成分分析-循环神经网络（PCA-RNN）的混合模型（图6），较传统方法解释力提升23.7%；其中蓝藻指数（PCY）权重最高（0.378），流速>0.45 m/s时枝角类栖息地迁移达41%。

图5 a.水库区空间共现网络（长路径网络）；b.河流区空间共现网络（高聚类拓扑）

图6 PCA与RNN识别的主响应元素（PCY、流速等权重）

3.结构方程模型路径分析

结构方程模型（图7）进一步量化了各环境因子的直接与间接影响：水温与蓝藻指数（PCY）显著影响轮虫和枝角类（路径系数分别>0.41、>0.56）；桡足类主要响应水动力条件（流速路径系数0.81）。枝角类与轮虫间呈显著负相关（R=0.52），反映营养级间的捕食压力。

本研究依托ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统，阐明了亚热带山区梯级水库浮游动物体型介导的生态位分化特征：轮虫对富营养化条件快速响应，桡足类环境适应性更强，在维持水生态系统结构与功能稳定中发挥重要作用。受水文破碎化与水体富营养化共同影响，浮游动物多样性呈下降趋势。

基于ZooSCAN获得的高精度群落与形态数据，研究提出“总氮/总磷<12:1、流速0.2-0.6 m/s、电导率年际变化<15%”三项生态管理阈值，可为饮用水源梯级水库的生态健康评估、水环境调控与长效精准管理提供量化依据与技术支撑。

参考文献：

1.Yin J Y, Xia J H, Dou C B, et al. Hierarchical drivers and adaptive strategies of zooplankton to aquatic environment in anthropogenically modified cascade reservoir ecosystems. Journal of Oceanology and Limnology, 2026.

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