深圳湾海洋赤潮应急监测与预警技术开发

公茂锋，王昌明，廖智超

（广州桓乐生态环境科技有限公司，广东 广州 511458）

1 研究背景

深圳湾地处珠江出海口和大珠江三角洲地理几何中心，珠江口是我国粤港澳地区重要的水产养殖区和渔场，还是重要的滨海旅游区。而近年来，珠江口和大亚湾近岸海域频繁爆发赤潮，对邻近海洋渔业造成了巨大的经济损失及对船舶运输存在潜在危害[1]。深圳湾所处珠江口海域是我国遭受赤潮灾害威胁较为严重的地区之一[2]。据统计，1980年至2016年间，广东沿海共发生337起有毒有害赤潮事件，其中珠江口海域87起，占全省赤潮事件总数的25.8%。2021年1月在深圳湾海域时隔15年再次出现大规模棕囊藻赤潮，影 响非常巨大，深圳相关部门也在春节期间启动海洋环境突发事件应急监测任务。深圳湾海域赤潮生物种类繁多，仅甲藻门就包括裸甲藻、血红赤潮藻、无纹环沟藻、米氏凯伦藻、双胞旋沟藻和多环旋沟藻等。珠江口深圳湾海域暴发有毒有害藻华，对大湾区海洋生态环境、当地渔业和旅游业、海产养殖业等造成了巨大的经济损失。

2 目的意义

本文主要研究内容为通过深圳湾海域进行赤潮灾害爆发的应急监测，掌握海洋藻类优势种群的数量丰度与动态分布等。有毒有害赤潮藻类应急监测作为加强海洋生态环境保护的第一步，能够迅速厘清深圳湾周边海域存在有毒有害藻类种类的多样性，及时掌握随着气候变化、人类活动加剧和经济发展加速背景下，深圳湾附近海域潜在的有毒有害赤潮藻的生物多样性变化，为海洋环境监测部门提供 第一手资料，以便开展更具有针对性的赤潮监测、鉴定及预警，并根据有毒有害藻的种类及分布特征调整沿岸产业和渔业分布格局，以期减少赤潮发生对深圳湾海洋生态环境和经济建设的影响[3]。根据调查数据分析和图像采集最终形成深圳湾海域赤潮藻类监测数据库与常见海洋致灾赤潮藻类生物图像数据库。研发基于人工智能识别技术的赤潮灾害预警监测技术，为典型海区和全区范围的有毒有害赤潮灾害的防治和管理工作提供科学支撑。

3 预警监测

本次赤潮应急监测于2021年3月在深圳湾海域共布设了7个赤潮监测站位，主要监测内容为：浮游植物（海洋藻类）。根据深圳湾海域的地理分布情况以及相关的重要生态敏感区域，按《海洋赤潮监 测技术规程》HY/T 069-2005的相关要求和技术准则，设置了相关监测站位，进行了海洋藻类的密度、优势种分布、物种多样性、均匀度、丰度等具体监测分析工作。

3.1 采样方法

根据水的深浅，使用采水器分层采集定量水样后，混合成一个样品作为浮游植物定量样品。使用浅水III型浮游生物网在水面下2 m深度进行水平拖网，采集到的样品作为浮游植物定性样品。

3.2 监测结果

经监测发现本次赤潮的主要赤潮种为塔卡藻属Takayama sp.，其密度范围为2.01×105个/L～1.81×107个/L。其中1、2、3、5号站位赤潮种密度高于赤潮基准值（1.0×106个/L），4、6、7号站位赤潮种密度临近赤潮基准值。人才公园内水质磷含量偏高、氮含量处于正常水平、叶绿素a浓度水平较高，总体水质为中营养至富营养水平。后海湾水质指标除5号站位的叶绿素a含量偏高外，其余均处于正常水平，总体水质为贫营养水平至中营养水平。

本次调查发现赤潮物种单一，为塔卡藻属Takayama sp.。具体密度如表1所示，赤潮藻类的密度分布如图1所示。1号站位最高藻密度为2.61×106个/L，高于赤潮基准密度；2号站位的最高藻密度为4.75×106个/L，高于赤潮基准密度；3号站位的最高藻密度为1.81×107个/L，高于赤潮基准密度；4号站位的最高藻密度为4.83×105个/L，低于赤潮基准密度；5号站位的最高藻密度为6.79×106个/L，高于赤潮基准密度；6号站位的最高藻密度为1.92×105个/L，低于赤潮基准密度；7号站位的最高藻密度为2.20×105个/L，低于赤潮基准密度。人才公园内的塔卡藻属密度明显高于后海湾，其原因可能是公园内水体流动小，有利于赤潮生物的增殖和聚集（见表1）。

表1 赤潮种密度表

3.3 赤潮应急监测计划

在深圳湾海域爆发赤潮的第一时间内进行赤潮藻类的应急监测，为的是掌握深圳湾海域发生赤潮时赤潮藻类的种类与丰度动态分布与优势种群类型，评估赤潮的灾害等级及发展趋势。主要监测内容为：浮游植物（海洋藻类）。按《海洋赤潮监测技术规程》 HY/T 069-2005的相关要求和技术准则，根据赤潮发生的区域设置若干调查监测站位，进行海洋藻类的密度、优势种分布、物种多样性、均匀度、丰度等监测分析，并确定赤潮发生的位置及确定深圳湾海域藻类常规监测站位位置和相关站位经纬度坐标（见图1）。通过深圳湾海域进行赤潮灾害爆发的应急监测，掌握海洋藻类的优势种群，数量丰度与动态分布等。根据调查数据分析和图像采集最终形成深圳湾海域赤潮藻类监测数据库与常见海洋致灾赤潮藻类生物图像数据库，研发基于人工智能识别技术的赤潮灾害预警监测技术。

图1 赤潮藻密度分布图

4 预警系统开发

通过“获取赤潮藻类特征图谱→建立图像识别引擎技术→人工智能可视化识别技术→完成在线监测预警系统”这一技术路线进行预警技术开发。主要通过获取深圳湾海域藻类特征图谱，对每个赤潮藻种进行识别鉴定，使用高分辨率的显微镜对每一个赤潮藻种需获取不少于500张的特征图谱，通过自研发的图像识别技术，可有效检索出目标藻种。浮游植物（海洋藻类）人工智能视觉监测是当前非常成熟的海洋监测技术，该技术结合水体成像系统和自动识别软件，能够对浮游植物的种类组成和丰度进行快速自动识别和定量分析，从而获得关于浮游植物分布和丰度信息，为大尺度、实时、连续地监测浮游植物的数量和种类变化提供了一种有效技术手段。监测预警体系通过水体成像监测设备实时监测海水中浮游植物的动态图像变化，将信息通过实时数据传输通讯模块传输到计算机端，经过海洋浮游植物人工智能视觉识别软件处理图像信息，与已有的致灾生物类群图像数据库比对分析，快速识别和实时监测致灾海洋藻类的分布和丰度变化，提供实时预警信息与决策依据。