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专利名称：一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202311645591.3

专利申请（专利权）人：西藏自治区农牧科学院水产科学研究所
权利人地址：西藏自治区拉萨市城关区金珠西路130号

专利发明（设计）人：杨欣兰,刘飞

专利摘要：本发明涉及生物技术技术领域，尤其涉及一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。该方法包括以下步骤：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，获取细胞特征模型；对湖泊进行物种分层采样并多参测试，获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，得到浮游生物物种数据。本发明实现了高效、准确的高原湖泊浮游生物的快速定量方法。

主权利要求：
1.一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；其中，步骤S1包括：步骤S11：通过API接口获取湖泊细胞数据，湖泊细胞数据包括细胞图像网络数据以及图像摘要数据；
步骤S12：对图像摘要数据进行关键词划分，从而获取高原摘要数据以及普通摘要数据，其中关键词划分包括海拔关键词划分、水质关键词划分以及营养盐含量关键词划分；根据高原摘要数据以及普通摘要数据对细胞图像数据进行图像数据划分，从而获取高原细胞图像数据以及普通细胞图像数据；
步骤S13：对高原细胞图像数据进行高原湖泊特征聚类，从而获取第一高原特征数据；
对普通细胞图像数据进行二次高原湖泊特征聚类，从而获取第二高原特征数据；根据第二高原特征数据对第一高原特征数据进行特征过滤，从而获取高原湖泊聚类特征数据；
步骤S14：对高原湖泊聚类特征数据进行生成模型训练，从而获取生成模型；对第一高原特征数据以及第二高原特征数据进行对抗模型训练，从而获取对抗模型；对生成模型以及对抗模型进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；
步骤S15：基于条件生成网络模型获取细胞生成数据集；对细胞生成数据集以及高原细胞图像数据进行数据集整合，从而获取细胞图像数据集；
步骤S16：对细胞图像数据集进行边缘检测，从而获取细胞边缘数据；基于细胞边缘数据并利用注意力机制网络算法对细胞图像数据集进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；
步骤S2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；其中，步骤S2包括：步骤S21：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据，其中多参水体数据包括水温参数数据、酸碱度参数数据、溶解氧参数数据、养分参数数据以及光照参数数据；对物种测试样本数据进行预处理，从而获取预处理样本数据；
对预处理样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；
步骤S22：对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，从而获取溶解衰弱关联数据；
步骤S23：对光照参数数据以及水温参数数据进行水温衰弱关联分析，从而获取水温衰弱关联数据；
步骤S24：对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，从而获取溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据；
步骤S25：对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，从而获取变化幅值差数据；
步骤S26：对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据；对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，从而获取养分变化映射数据；
步骤S3：对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；
步骤S4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；其中，步骤S4包括：步骤S41：对浮游生物物种数据进行不同取样点位的数据分层划分，从而获取点位分层物种数据集；
步骤S42：对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，从而获取种群水平分布数据；
步骤S43：对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，从而获取适应性参数分析数据；
步骤S44：对适应性参数分析数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；其中，步骤S44包括：步骤S441：对光照参数数据进行光照深度衰减分析，从而获取光照深度衰减数据；对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，从而获取溶解氧深度衰减数据；
步骤S442：对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，从而获取种群垂直分布数据；
步骤S443：对种群垂直分布数据进行水体分层梯级分析，从而获取种群梯级分布数据；
步骤S444：对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，从而获取种群参数关联数据；
步骤S445：对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取光照梯度相关数据；对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取溶解氧梯度相关数据；
步骤S446：对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，从而获取浮游植物分布模型；
步骤S447：基于浮游植物分布模型进行浮游生物群落分布预测，从而获取群落分布预测数据；
步骤S448：对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；
步骤S45：对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；
步骤S5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；
步骤S6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。
2.根据权利要求1所述的适用于湖泊浮游生物快速定量分析方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：对DNA测序样本数据进行eDNA提。佣袢DNA数据；对eDNA数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；
步骤S32：对细胞分析样本数据进行水体浓缩，从而获取浓缩样本数据；对浓缩样本数据进行细胞图像拍摄，从而获取细胞图像数据；
步骤S33：基于细胞特征模型对细胞图像数据进行形态特征提。佣玫较赴翁卣魇荩换谙赴翁卣魇荻韵赴枷袷萁邢赴翁劾喾治，从而获取细胞形态聚类数据集；
步骤S34：对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据。
3.根据权利要求1所述的适用于湖泊浮游生物快速定量分析方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对梯度异常抖动数据进行种群关联性筛。佣袢∫斐Ｖ秩汗亓荩
步骤S52：对浮游生物物种数据以及异常种群关联数据进行生态链平衡分析，从而获取生态链平衡分析数据；
步骤S53：对生态链平衡分析数据进行竞争群落异常分析，从而获取竞争群落异常数据；
步骤S54：对竞争群落异常数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；
步骤S55：根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据。
4.根据权利要求1所述的适用于湖泊浮游生物快速定量分析方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：步骤S61：对水样扩层采集数据进行预处理，从而获取扩层预处理数据；
步骤S62：对扩层预处理数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；
步骤S63：对扩层物种数据以及异常种群关联数据进行优势种竞争性分析，从而获取优势种竞争数据；
步骤S64：根据优势种竞争数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；
步骤S65：对垂直适应校正数据进行群落分布特征筛。佣袢∪郝浞植继卣魇荩
步骤S66：基于群落分布特征数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。
5.根据权利要求4所述的适用于湖泊浮游生物快速定量分析方法，其特征在于，步骤S64的具体步骤为：步骤S641：对竞争群落异常数据以及优势种竞争数据进行群落竞争结构分析，从而获取群落竞争结构数据；
步骤S642：对群落竞争结构数据进行生态位重叠分析，从而获取生态位重叠数据；
步骤S643：对生态位重叠数据进行响应速率变化分析，从而获取生态响应速率变化数据；
步骤S644：对生态响应速率变化数据以及养分变化映射数据进行养分垂直分布的因果分析，从而获取养分分布因果数据；对生态响应速率变化数据以及酸碱度变化映射数据进行酸碱度的因果分析，从而获取酸碱分布因果数据；
步骤S645：根据养分分布因果数据以及酸碱分布因果数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据。
6.根据权利要求5所述的适用于湖泊浮游生物快速定量分析方法，其特征在于，步骤S643中的对生态位重叠数据进行响应速率变化分析采用如下公式进行：；
式中，为响应速率变化函数， 为复氧系数， 为水体中的溶解氧饱和浓度，为水体中的溶解氧浓度， 为耗氧系数，为水体中的有机物分解消耗的氧气量， 为资源分布特征和优势种竞争强度的关联系数，为水体中水生植物的光合作用产生的氧气量，为资源的总数，为物种的总数，为第 个物种，为资源状态， 为物种利用资源状态 的个体数占该种个体总数的比例， 为物种 利用资源状态的个体数占该种个体总数的比例。 说明书 : 一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法技术领域[0001] 本发明涉及生物技术技术领域，尤其涉及一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。背景技术[0002] 随着全球气候变化和人类活动的影响，高原贫营养湖泊的水质和水生态面临着严重的威胁，水位下降、盐度增加、生物多样性降低等问题日益突出，对高原生态系统的稳定和人类的福祉造成了巨大的：，浮游生物作为高原贫营养湖泊的主要初级生产者，对湖泊的物质循环和能量流动有着关键的作用，是高原贫营养湖泊的水质和水生态评价的重要指标，传统的浮游生物调查方法主要是采用显微镜计数法，即利用显微镜和计数器对水样中的浮游生物细胞进行观察和计数，但利用这种方法对所有的贫营养湖泊样本数据进行采样，存在着耗时、费力、误差大、难以定量等缺点，这给人们对高原贫营养湖泊的浮游生物快速定量分析带来了巨大挑战。发明内容[0003] 本发明为解决上述技术问题，提出了一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，以解决至少一个上述技术问题。[0004] 为实现上述目的，本发明提供一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，包括以下步骤：[0005] 步骤S1：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；[0006] 步骤S2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；[0007] 步骤S3：对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；[0008] 步骤S4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；[0009] 步骤S5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；[0010] 步骤S6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。[0011] 本发明通过API接口获取湖泊细胞数据，可以利用海量的数据资源，提高细胞特征模型的训练效率和准确性；通过对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，可以生成高质量的细胞图像，增强细胞特征模型的泛化能力和鲁棒性；通过基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，可以提取细胞的形态、结构、颜色等特征，为后续的细胞形态聚类分析和生物形态匹配提供有效的依据。通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，可以获取物种测试样本数据以及多参水体数据，为后续的DNA测序和细胞分析提供原始数据，同时为多参适应性校正提供水体参数数据；通过对物种测试样本数据进行鉴定集划分，可以获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据，为后续的物种注释和细胞形态聚类分析提供不同类型的数据；通过对多参水体数据进行变化映射，可以获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，为后续的水体垂直可视化分析提供水体变化的空间分布信息，同时为梯度异常抖动分析提供水体变化的梯度信息。通过对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，可以获取OTU/ASV物种注释数据，为后续的生物形态匹配提供物种的分子信息，同时为浮游生物物种数据提供物种的分类信息；通过基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，可以获取细胞形态聚类数据集，为后续的生物形态匹配提供细胞的形态信息，同时为浮游生物物种数据提供细胞的数量信息；通过对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，可以得到浮游生物物种数据，为后续的水体垂直可视化分析提供浮游生物的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的特征信息。通过对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，可以获取垂直适应可视化数据，为后续的梯度异常抖动分析提供浮游生物的垂直分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的空间分布信息；通过对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，可以获取梯度异常抖动数据，为后续的群落水体分布分析提供浮游生物的梯度变化信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的梯度分布信息。通过对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，可以获取异常群落分布数据，为后续的水样扩层采集提供异常群落的位置信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的特征信息；通过根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，可以获取水样扩层采集数据，为后续的显微镜计数提供异常群落的水样数据，同时为多参适应性校正提供异常群落的水体参数数据。通过对水样扩层采集数据进行显微镜计数，可以获取扩层物种数据，为后续的多参适应性校正提供异常群落的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的验证信息；通过根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，可以获取垂直适应校正数据，为后续的元学习迁移提供浮游生物的校正分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的优化信息；通过基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，可以获取浮游生物分布定量模型，为后续的湖泊浮游生物快速定量分析提供浮游生物的预测信息，同时为湖泊浮游生物的监测和管理提供浮游生物的定量信息。附图说明[0012] 图1为本发明所述适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法的步骤流程示意图；[0013] 图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；[0014] 图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；具体实施方式[0015] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0016] 本申请实例提供一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。所述适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。[0017] 请参阅图1至图3，本发明提供了一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，所述方法包括以下步骤：[0018] 步骤S1：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；[0019] 步骤S2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；[0020] 步骤S3：对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；[0021] 步骤S4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；[0022] 步骤S5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；[0023] 步骤S6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。[0024] 本发明通过API接口获取湖泊细胞数据，可以利用海量的数据资源，提高细胞特征模型的训练效率和准确性；通过对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，可以生成高质量的细胞图像，增强细胞特征模型的泛化能力和鲁棒性；通过基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，可以提取细胞的形态、结构、颜色等特征，为后续的细胞形态聚类分析和生物形态匹配提供有效的依据。通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，可以获取物种测试样本数据以及多参水体数据，为后续的DNA测序和细胞分析提供原始数据，同时为多参适应性校正提供水体参数数据；通过对物种测试样本数据进行鉴定集划分，可以获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据，为后续的物种注释和细胞形态聚类分析提供不同类型的数据；通过对多参水体数据进行变化映射，可以获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，为后续的水体垂直可视化分析提供水体变化的空间分布信息，同时为梯度异常抖动分析提供水体变化的梯度信息。通过对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，可以获取OTU/ASV物种注释数据，为后续的生物形态匹配提供物种的分子信息，同时为浮游生物物种数据提供物种的分类信息；通过基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，可以获取细胞形态聚类数据集，为后续的生物形态匹配提供细胞的形态信息，同时为浮游生物物种数据提供细胞的数量信息；通过对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，可以得到浮游生物物种数据，为后续的水体垂直可视化分析提供浮游生物的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的特征信息。通过对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，可以获取垂直适应可视化数据，为后续的梯度异常抖动分析提供浮游生物的垂直分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的空间分布信息；通过对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，可以获取梯度异常抖动数据，为后续的群落水体分布分析提供浮游生物的梯度变化信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的梯度分布信息。通过对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，可以获取异常群落分布数据，为后续的水样扩层采集提供异常群落的位置信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的特征信息；通过根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，可以获取水样扩层采集数据，为后续的显微镜计数提供异常群落的水样数据，同时为多参适应性校正提供异常群落的水体参数数据。通过对水样扩层采集数据进行显微镜计数，可以获取扩层物种数据，为后续的多参适应性校正提供异常群落的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的验证信息；通过根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，可以获取垂直适应校正数据，为后续的元学习迁移提供浮游生物的校正分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的优化信息；通过基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，可以获取浮游生物分布定量模型，为后续的湖泊浮游生物快速定量分析提供浮游生物的预测信息，同时为湖泊浮游生物的监测和管理提供浮游生物的定量信息。[0025] 本实施例中，参考图1所述，为本发明所述适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法的步骤流程示意图，所述适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法的步骤包括：[0026] 步骤S1：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；[0027] 本实施例中，通过API接口获取湖泊细胞数据，即利用API接口从网上收集湖泊细胞的图像数据和元数据，如水体名称、采样时间、采样深度、水体参数等；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，即利用条件对抗生成网络的原理，将湖泊细胞数据作为训练数据，将水体参数作为条件变量，训练一个生成器和一个判别器，使生成器能够根据不同的水体参数生成具有相应特征的湖泊细胞图像，而判别器能够区分真实的和生成的湖泊细胞图像；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，即利用注意力机制网络的原理，将条件生成网络模型作为基础模型，将湖泊细胞数据作为训练数据，训练一个注意力机制网络，使其能够根据不同的水体参数，自动关注湖泊细胞图像中的重要特征区域，从而提取细胞的形态、结构、颜色等特征，得到细胞特征模型。[0028] 步骤S2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；[0029] 本实施例中，通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，即利用水体采样器设备，对采样水体进行多参数测试，如水温、溶解氧、酸碱度、养分等，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据。对物种测试样本数据进行鉴定集划分，即利用离心机设备，对物种测试样本数据进行预处理，去除杂质和噪声，然后利用分子生物学方法，对预处理样本数据进行鉴定集划分，即将样本数据分为DNA测序样本数据和细胞分析样本数据，分别用于后续的DNA测序和细胞分析；对多参水体数据进行变化映射，即线性回归方法，对多参水体数据进行变化映射，即根据不同的水体参数，计算水体变化的差异，如溶解氧和水温的衰减幅值的差异，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射，即根据水体变化的差异和水体本身的参数，综合考虑酸碱度和养分的空间分布情况。[0030] 步骤S3：对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；[0031] 本实施例中，通过对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，即利用分子生物学方法，如PCR，对DNA测序样本数据进行18S?V9宏条形码扩增，即利用特定的引物，对DNA测序样本数据中的18SrRNA基因的V9区域进行扩增，从而获取18S?V9宏条形码数据，然后利用高通量测序技术，如IlluminaMiSeq等技术，对18S?V9宏条形码数据进行测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据，即利用生物信息学方法，如QIIME等方法，对测序数据进行质量控制、聚类、物种注释等步骤，从而获取浮游生物的分子信息和分类信息；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，即利用细胞特征模型，对细胞分析样本数据进行形态特征提。蠢米⒁饬仆，根据不同的水体参数，自动关注细胞图像中的重要特征区域，从而提取细胞的形态、结构、颜色等特征，然后利用聚类算法，如K?Means等算法，对细胞形态特征数据进行细胞形态聚类分析，即根据细胞形态特征的相似性，将细胞分为不同的类别，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，即利用生物形态学方法，如形态特征比较等方法，对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，即根据细胞的形态、结构、颜色等特征，以及物种的分子信息和分类信息，将细胞和物种进行对应，从而得到浮游生物物种数据，即包含浮游生物的物种和数量信息的数据。[0032] 步骤S4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；[0033] 本实施例中，通过对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，即利用可视化工具，如Matplotlib等工具，对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，即根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分等，以及不同的取样点位，绘制浮游生物物种在水体垂直方向上的分布图，从而获取垂直适应可视化数据，即反映浮游生物在水体垂直方向上的适应性和分布特征的数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，即利用数学方法，如傅里叶变换等方法，对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，即根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分等，计算浮游生物物种在水体垂直方向上的梯度变化，从而获取梯度异常抖动数据，即反映浮游生物物种在水体垂直方向上的梯度异：投抖卣鞯氖。[0034] 步骤S5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；[0035] 本实施例中，通过对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，即利用数学方法，如主成分分析等方法，对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，即根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分等，计算浮游生物群落在水体垂直方向上的分布特征，从而获取异常群落分布数据，即反映浮游生物群落在水体垂直方向上的分布异：头植疾钜斓氖荩桓菀斐Ｈ郝浞植际荻院泊进行相同取样点位的水样扩层采集，即利用采样设备进行比第一次采样更多垂直方向的层次的采样，即根据异常群落分布数据中的异常点位和异常深度，对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据，即包含异常群落的水体采样数据。[0036] 步骤S6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。[0037] 本实施例中，通过对水样扩层采集数据进行显微镜计数，即利用显微镜等设备，对水样扩层采集数据进行显微镜计数，即利用显微镜观察和计数水样中的浮游生物细胞，从而获取扩层物种数据，即包含异常群落的物种和数量信息的数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，即利用数学方法，如最小二乘法等方法，根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，即根据异常群落的物种和数量信息，对垂直适应可视化数据中的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分等，进行校正，从而获取垂直适应校正数据，即反映浮游生物在水体垂直方向上的适应性和分布特征的校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，即利用机器学习方法，如元学习，基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，即利用垂直适应校正数据作为源数据，利用其他湖泊的浮游生物分布数据作为目标数据，训练一个元学习器，使其能够根据不同的湖泊和水体参数，快速适应和学习浮游生物的分布规律，从而获取浮游生物分布定量模型，即能够对任意湖泊的浮游生物分布进行快速定量分析的数据模型。[0038] 本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：[0039] 步骤S11：通过API接口获取湖泊细胞数据，湖泊细胞数据包括细胞图像网络数据以及图像摘要数据；[0040] 步骤S12：对图像摘要数据进行关键词划分，从而获取高原摘要数据以及普通摘要数据，其中关键词划分包括海拔关键词划分、水质关键词划分以及营养盐含量关键词划分；根据高原摘要数据以及普通摘要数据对细胞图像数据进行图像数据划分，从而获取高原细胞图像数据以及普通细胞图像数据；[0041] 步骤S13：对高原细胞图像数据进行高原湖泊特征聚类，从而获取第一高原特征数据；对普通细胞图像数据进行二次高原湖泊特征聚类，从而获取第二高原特征数据；根据第二高原特征数据对第一高原特征数据进行特征过滤，从而获取高原湖泊聚类特征数据；[0042] 步骤S14：对高原湖泊聚类特征数据进行生成模型训练，从而获取生成模型；对第一高原特征数据以及第二高原特征数据进行对抗模型训练，从而获取对抗模型；对生成模型以及对抗模型进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；[0043] 步骤S15：基于条件生成网络模型获取细胞生成数据集；对细胞生成数据集以及高原细胞图像数据进行数据集整合，从而获取细胞图像数据集；[0044] 步骤S16：对细胞图像数据集进行边缘检测，从而获取细胞边缘数据；基于细胞边缘数据并利用注意力机制网络算法对细胞图像数据集进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型。[0045] 本发明通过API接口获取湖泊细胞数据，可以利用海量的数据资源，提高细胞图像数据的质量和数量，为后续的细胞特征模型的训练提供有效的数据来源；通过获取图像摘要数据，可以利用图像的元数据，为后续的图像数据划分提供有效的依据。通过对图像摘要数据进行关键词划分，可以根据不同的水体特征，如海拔、水质、营养盐含量等，对图像摘要数据进行分类，为后续的图像数据划分提供有效的标签；通过根据高原摘要数据以及普通摘要数据对细胞图像数据进行图像数据划分，可以根据不同的水体特征，对细胞图像数据进行分类，为后续的高原湖泊特征聚类提供有效的数据集。通过对高原图像数据进行高原湖泊特征聚类，可以提取高原湖泊细胞图像数据的共同特征，为后续的生成模型训练提供有效的特征信息；通过对普通图像数据进行二次高原湖泊特征聚类，可以提取普通湖泊细胞图像数据中的高原特征，为后续的对抗模型训练提供有效的特征信息；通过根据第二高原特征数据对第一高原特征数据进行特征过滤，可以去除第一高原特征数据中的冗余特征，为后续的高原湖泊聚类特征数据提供有效的特征信息。通过对高原湖泊聚类特征数据进行目的为生成具有高原特征的湖泊细胞图像数据的生成模型训练，可以生成高质量的高原湖泊细胞图像数据，为后续的细胞生成数据集提供有效的数据来源；通过对第一高原特征数据以及第二高原特征数据进行目的为区分真实的和生成的具有高原特征的湖泊细胞图像数据的对抗模型训练，可以提高生成模型的泛化能力和鲁棒性，为后续的细胞生成数据集提供有效的数据质量；通过对生成模型以及对抗模型进行条件对抗训练，可以根据不同的水体特征，如海拔、水质、营养盐含量等，生成不同的高原湖泊细胞图像数据，为后续的细胞生成数据集提供有效的数据多样性。通过基于条件生成网络模型获取细胞生成数据集，可以获取大量的具有高原特征的湖泊细胞图像数据，为后续的细胞特征模型的训练提供有效的数据扩充；通过对细胞生成数据集以及高原细胞图像数据进行数据集整合，可以获取综合的细胞图像数据集，为后续的细胞特征模型的训练提供有效的数据集。通过对细胞图像数据集进行边缘检测，可以提取细胞图像数据的边缘信息，为后续的细胞特征模型的训练提供有效的特征信息；通过基于细胞边缘数据并利用注意力机制网络算法对细胞图像数据集进行细胞特征模型训练，可以提取细胞的形态、结构、颜色等特征，为后续的细胞形态聚类分析和生物形态匹配提供有效的依据。[0046] 本实施例中，通过API接口获取湖泊细胞数据，即利用API接口从网上收集湖泊细胞的图像数据和图像摘要数据，如水体名称、采样时间、采样深度、水体参数等，湖泊细胞数据包括细胞图像网络数据以及图像摘要数据；[0047] 本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：[0048] 步骤S21：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据，其中多参水体数据包括水温参数数据、酸碱度参数数据、溶解氧参数数据、养分参数数据以及光照参数数据；对物种测试样本数据进行预处理，从而获取预处理样本数据；对预处理样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；[0049] 步骤S22：对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，从而获取溶解衰弱关联数据；[0050] 步骤S23：对光照参数数据以及水温参数数据进行水温衰弱关联分析，从而获取水温衰弱关联数据；[0051] 步骤S24：对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，从而获取溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据；[0052] 步骤S25：对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，从而获取变化幅值差数据；[0053] 步骤S26：对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据；对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，从而获取养分变化映射数据。[0054] 本发明通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，可以获取物种测试样本数据以及多参水体数据，通过对物种测试样本数据进行预处理，可以去除样本中的杂质和噪声，为后续的鉴定集划分提供清洁数据；通过对预处理样本数据进行鉴定集划分，可以获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据，为后续的物种注释和细胞形态聚类分析提供不同类型的数据。通过对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，可以获取溶解衰弱关联数据，为后续的浮游生物分布定量模型提供溶解氧的影响因素信息。通过对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，可以获取溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据，为后续的浮游生物分布定量模型提供溶解氧和水温的衰弱幅值信息。通过对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，可以获取变化幅值差数据。通过对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，可以获取酸碱度变化映射数据，通过对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，可以获取养分变化映射数据，从而根据光照对水温的衰弱与光照对溶解氧的衰弱的对照对水体的酸碱度与养分的变化进行映射，得到更能反映溶解氧变化与水体的酸碱度与养分变化的映射。[0055] 本实施例中，通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，即利用水体分层采样器等设备，对湖泊进行不同深度的水体采样，同时利用多参数水质仪等设备，对采样水体进行多参数测试，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据，其中多参水体数据包括水温参数数据、酸碱度参数数据、溶解氧参数数据、养分参数数据以及光照参数数据；对物种测试样本数据进行预处理，即利用离心机等设备，对物种测试样本数据进行预处理，去除杂质和噪声，从而获取预处理样本数据；对预处理样本数据进行鉴定集划分，即利用分子生物学方法，如PCR等方法，对预处理样本数据进行鉴定集划分，即将样本数据分为DNA测序样本数据和细胞分析样本数据，分别用于后续的DNA测序和细胞分析；对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，即利用数学方法，如相关分析等方法，对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，即根据光照参数数据和溶解氧参数数据，计算光照和溶解氧之间的相关性，从而获取溶解衰弱关联数据，即反映光照和溶解氧之间的关联程度的数据；对光照参数数据以及水温参数数据进行水温衰弱关联分析，即利用数学方法，如相关分析等方法，对光照参数数据以及水温参数数据进行水温衰弱关联分析，即根据光照参数数据和水温参数数据，计算光照和水温之间的相关性，从而获取水温衰弱关联数据，即反映光照和水温之间的关联程度的数据；对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，即利用数学方法，如差分分析等方法，对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，即根据溶解衰弱关联数据和水温衰弱关联数据，计算溶解氧和水温在水体垂直方向上的衰弱幅值，从而获取溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据，即反映溶解氧和水温在水体垂直方向上的衰弱程度的数据；对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，即利用数学方法，如差分分析等方法，对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，即根据溶解衰弱幅值数据和水温衰弱幅值数据，计算溶解氧和水温的衰弱幅值的差异，从而获取变化幅值差数据，即反映溶解氧和水温的衰弱幅值的差异程度的数据；对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，即利用数学方法，如线性回归等方法，对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，即根据变化幅值差数据和酸碱度参数数据，计算酸碱度在水体垂直方向上的变化情况，从而获取酸碱度变化映射数据，即反映酸碱度在水体垂直方向上的变化特征的数据；对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，即利用数学方法，如线性回归等方法，对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，即根据变化幅值差数据和养分参数数据，计算养分在水体垂直方向上的变化情况，从而获取养分变化映射数据，即反映养分在水体垂直方向上的变化特征的数据。[0056] 优选地，步骤S3的具体步骤为：[0057] 步骤S31：对DNA测序样本数据进行eDNA提。佣袢DNA数据；对eDNA数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据；[0058] 步骤S32：对细胞分析样本数据进行水体浓缩，从而获取浓缩样本数据；对浓缩样本数据进行细胞图像拍摄，从而获取细胞图像数据；[0059] 步骤S33：基于细胞特征模型对细胞图像数据进行形态特征提。佣玫较赴翁卣魇荩换谙赴翁卣魇荻韵赴枷袷萁邢赴翁劾喾治，从而获取细胞形态聚类数据集；[0060] 步骤S34：对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据。[0061] 本发明通过对DNA测序样本数据进行eDNA提。梢曰袢DNA数据，为后续的18S?V9宏条形码扩增以及测序提供有效的DNA来源；通过对eDNA数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，可以获取OTU/ASV物种注释数据，为后续的生物形态匹配提供物种的分子信息，同时为浮游生物物种数据提供物种的分类信息。通过对细胞分析样本数据进行水体浓缩，可以获取浓缩样本数据，为后续的细胞图像拍摄提供有效的细胞来源；通过对浓缩样本数据进行细胞图像拍摄，可以获取细胞图像数据，为后续的形态特征提取和细胞形态聚类分析提供有效的细胞图像信息。通过基于细胞特征模型对细胞图像数据进行形态特征提。梢缘玫较赴翁卣魇，为后续的细胞形态聚类分析提供有效的特征信息，同时为后续的生物形态匹配提供细胞的形态信息；通过基于细胞形态特征数据对细胞图像数据进行细胞形态聚类分析，可以获取细胞形态聚类数据集，为后续的生物形态匹配提供细胞的数量信息，同时为浮游生物物种数据提供细胞的数量信息。通过对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，可以得到浮游生物物种数据，为后续的水体垂直可视化分析提供浮游生物的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的特征信息。[0062] 本实施例中，通过对DNA测序样本数据进行eDNA提。蠢梅肿由镅Х椒，如DNA提取试剂盒，对DNA测序样本数据进行eDNA提。蠢锰囟ǖ氖约梁筒街，从水样中提取出环境DNA，从而获取eDNA数据，即包含水体中的生物信息的DNA数据；对eDNA数据进行18S?V9宏条形码扩增以及测序，即利用分子生物学方法，如PCR等方法，对eDNA数据进行18S?V9宏条形码扩增，即利用特定的引物，对eDNA数据中的18SrRNA基因的V9区域进行扩增，从而获取18S?V9宏条形码数据，然后利用高通量测序技术，如IlluminaMiSeq等技术，对18S?V9宏条形码数据进行测序，从而获取OTU/ASV物种注释数据，即利用生物信息学方法，如QIIME等方法，对测序数据进行质量控制、聚类、物种注释等步骤，从而获取浮游生物的分子信息和分类信息；对细胞分析样本数据进行水体浓缩，即利用水体浓缩设备，如过滤器等设备，对细胞分析样本数据进行水体浓缩，即利用特定的过滤材料和方法，将水样中的浮游生物细胞分离和浓缩，从而获取浓缩样本数据，即包含浮游生物细胞的水体样本数据；对浓缩样本数据进行细胞图像拍摄，即利用细胞图像拍摄设备，如显微镜相机等设备，对浓缩样本数据进行细胞图像拍摄，即利用特定的显微镜和相机，对浓缩样本数据中的浮游生物细胞进行观察和拍摄，从而获取细胞图像数据，即包含浮游生物细胞的图像数据；基于细胞特征模型对细胞图像数据进行形态特征提。蠢孟赴卣髂Ｐ，对细胞图像数据进行形态特征提。蠢米⒁饬仆，根据不同的水体参数，自动关注细胞图像中的重要特征区域，从而提取细胞的形态、结构、颜色等特征，得到细胞形态特征数据，即反映细胞形态特征的数据；基于细胞形态特征数据对细胞图像数据进行细胞形态聚类分析，即利用聚类算法，如K?Means等算法，对细胞形态特征数据进行细胞形态聚类分析，即根据细胞形态特征的相似性，将细胞分为不同的类别，从而获取细胞形态聚类数据集，即反映细胞形态类别的数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，即利用生物形态学方法，如形态特征比较等方法，对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，即根据细胞的形态、结构、颜色等特征，以及物种的分子信息和分类信息，将细胞和物种进行对应，从而得到浮游生物物种数据，即包含浮游生物的物种和数量信息的数据。[0063] 优选地，步骤S4的具体步骤为：[0064] 步骤S41：对浮游生物物种数据进行不同取样点位的数据分层划分，从而获取点位分层物种数据集；[0065] 步骤S42：对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，从而获取种群水平分布数据；[0066] 步骤S43：对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，从而获取适应性参数分析数据；[0067] 步骤S44：对适应性参数分析数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；[0068] 步骤S45：对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据。[0069] 本发明通过对浮游生物物种数据进行不同取样点位的数据分层划分，可以获取点位分层物种数据集，为后续的种群水平分布分析提供有效的数据来源，同时为后续的水体垂直可视化分析提供不同点位的浮游生物分布信息。通过对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，可以获取种群水平分布数据，为后续的种群适应性分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供种群水平分布信息。通过对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，可以获取适应性参数分析数据，为后续的水体垂直可视化分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供适应性参数分析信息。通过对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，可以获取梯度异常抖动数据，为后续的群落水体分布分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供梯度异常抖动信息。[0070] 本实施例中，通过对浮游生物物种数据进行不同取样点位的数据分层划分，即根据不同的取样点位，将浮游生物物种数据分为不同的层次，从而获取点位分层物种数据集，即反映不同取样点位的浮游生物物种的数据集；对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，即利用种群水平分布分析方法，如种群密度等方法，对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，即根据点位分层物种数据集中的物种和数量信息，计算浮游生物种群在水体水平方向上的分布情况，从而获取种群水平分布数据，即反映浮游生物种群在水体水平方向上的分布特征的数据；对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，即利用种群适应性分析方法，如适应性曲线等方法，对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，即根据种群水平分布数据和多参水体数据中的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，计算浮游生物种群对水体参数的适应性，从而获取适应性参数分析数据，即反映浮游生物种群对水体参数的适应性的数据；对适应性参数分析数据进行水体垂直可视化分析，即利用可视化工具，如Matplotlib等工具，对适应性参数分析数据进行水体垂直可视化分析，即根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，以及不同的取样点位，绘制浮游生物种群在水体垂直方向上的分布图，从而获取垂直适应可视化数据，即反映浮游生物种群在水体垂直方向上的适应性和分布特征的数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，即利用数学方法，如傅里叶变换等方法，对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，即根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，计算浮游生物种群在水体垂直方向上的梯度变化，从而获取梯度异常抖动数据，即反映浮游生物种群在水体垂直方向上的梯度异：投抖卣鞯氖，如果没有发现有异常的物种与水体参数的梯度抖动问题，则不再进行后续的扩层采样步骤。[0071] 优选地，步骤S44的具体步骤为：[0072] 步骤S441：对光照参数数据进行光照深度衰减分析，从而获取光照深度衰减数据；对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，从而获取溶解氧深度衰减数据；[0073] 步骤S442：对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，从而获取种群垂直分布数据；[0074] 步骤S443：对种群垂直分布数据进行水体分层梯级分析，从而获取种群梯级分布数据；[0075] 步骤S444：对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，从而获取种群参数关联数据；[0076] 步骤S445：对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取光照梯度相关数据；对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取溶解氧梯度相关数据；[0077] 步骤S446：对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，从而获取浮游植物分布模型；[0078] 步骤S447：基于浮游植物分布模型进行浮游生物群落分布预测，从而获取群落分布预测数据；[0079] 步骤S448：对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据。[0080] 本发明通过对光照参数数据进行光照深度衰减分析，可以获取光照深度衰减数据，为后续的梯度相关性分析提供光照的深度衰减信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供光照的深度衰减信息；通过对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，可以获取溶解氧深度衰减数据，为后续的梯度相关性分析提供溶解氧的深度衰减信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供溶解氧的深度衰减信息。通过对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，可以获取种群垂直分布数据，为后续的水体分层梯级分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供种群垂直分布信息。通过对种群垂直分布数据进行水体分层梯级分析，可以获取种群梯级分布数据，为后续的种群参数关联分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供种群梯级分布信息。通过对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，可以获取种群参数关联数据，为后续的梯度相关性分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供种群参数关联信息。通过对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，可以获取光照梯度相关数据，为后续的浮游植物分布模型构建提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供光照梯度相关信息；通过对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，可以获取溶解氧梯度相关数据，为后续的浮游植物分布模型构建提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供溶解氧梯度相关信息。通过对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，可以获取浮游植物分布模型，为后续的浮游生物群落分布预测提供有效的数据模型，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供浮游植物分布模型。通过基于浮游植物分布模型进行浮游生物群落分布预测，可以获取群落分布预测数据，为后续的水体垂直可视化分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供群落分布预测信息。通过对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，可以获取垂直适应可视化数据，为后续的梯度异常抖动分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供垂直适应可视化信息。[0081] 本实施例中，通过对光照参数数据进行光照深度衰减分析，即利用光照深度衰减分析方法，如Beer?Lambert定律等方法，对光照参数数据进行光照深度衰减分析，即根据光照参数数据中的光照强度和水深，计算光照在水体垂直方向上的衰减情况，从而获取光照深度衰减数据，即反映光照在水体垂直方向上的衰减特征的数据；对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，即利用溶解氧深度衰减分析方法，如Fick定律等方法，对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，即根据溶解氧参数数据中的溶解氧浓度和水深，计算溶解氧在水体垂直方向上的衰减情况，从而获取溶解氧深度衰减数据，即反映溶解氧在水体垂直方向上的衰减特征的数据；对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，即利用种群垂直分布分析方法，如垂直分布指数等方法，对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，即根据点位分层物种数据集中的物种和数量信息，计算浮游生物种群在水体垂直方向上的分布情况，从而获取种群垂直分布数据，即反映浮游生物种群在水体垂直方向上的分布特征的数据；对种群垂直分布数据进行水体分层梯级分析，即根据种群垂直分布数据中的物种和数量信息，计算浮游生物种群在水体垂直方向上的分层梯度，从而获取种群梯级分布数据，即反映浮游生物种群在水体垂直方向上的分层梯级特征的数据；对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，即利用种群参数关联分析方法，如相关分析等方法，对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，即根据种群梯级分布数据和适应性参数分析数据中的水体参数，计算浮游生物种群与水体参数之间的相关性，从而获取种群参数关联数据，即反映浮游生物种群与水体参数之间的关联程度的数据；对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，即利用梯度相关性分析方法，如梯度相关系数等方法，对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，即根据种群参数关联数据和光照深度衰减数据，计算浮游生物种群与光照深度之间的梯度相关性，从而获取光照梯度相关数据，即反映浮游生物种群与光照深度之间的梯度相关程度的数据；对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，即利用梯度相关性分析方法，如梯度相关系数等方法，对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，即根据种群参数关联数据和溶解氧深度衰减数据，计算浮游生物种群与溶解氧深度之间的梯度相关性，从而获取溶解氧梯度相关数据，即反映浮游生物种群与溶解氧深度之间的梯度相关程度的数据；对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，即利用浮游植物分布模型构建方法，如多元线性回归等方法，对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，即根据光照梯度相关数据和溶解氧梯度相关数据，建立一个多元线性回归模型，使其能够根据不同的水体参数，预测浮游植物的分布情况，从而获取浮游植物分布模型，即能够预测浮游植物分布的数据模型；基于浮游植物分布模型进行浮游生物群落分布预测，即利用浮游植物分布模型，基于不同的水体参数，进行浮游生物群落分布预测，即利用多元线性回归模型，根据不同的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，预测浮游生物群落在水体垂直方向上的分布情况，从而获取群落分布预测数据，即包含浮游生物群落的分布信息的数据；对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，即利用可视化工具，对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，即根据不同的水体参数，以及不同的取样点位，绘制浮游生物群落在水体垂直方向上的分布图，从而获取垂直适应可视化数据，即反映浮游生物群落在水体垂直方向上的适应性和分布特征的数据。[0082] 优选地，步骤S5的具体步骤为：[0083] 步骤S51：对梯度异常抖动数据进行种群关联性筛。佣袢∫斐Ｖ秩汗亓荩籟0084] 步骤S52：对浮游生物物种数据以及异常种群关联数据进行生态链平衡分析，从而获取生态链平衡分析数据；[0085] 步骤S53：对生态链平衡分析数据进行竞争群落异常分析，从而获取竞争群落异常数据；[0086] 步骤S54：对竞争群落异常数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；[0087] 步骤S55：根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据。[0088] 本发明通过对梯度异常抖动数据进行种群关联性筛。梢曰袢∫斐Ｖ秩汗亓，为后续的生态链平衡分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供异常种群关联信息。通过对浮游生物物种数据以及异常种群关联数据进行生态链平衡分析，可以获取生态链平衡分析数据，为后续的竞争群落异常分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供生态链平衡分析信息。通过对生态链平衡分析数据进行竞争群落异常分析，可以获取竞争群落异常数据，为后续的群落水体分布分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供竞争群落异常信息。通过对竞争群落异常数据进行群落水体分布分析，可以获取异常群落分布数据，为后续的水样扩层采集提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供异常群落分布信息。通过根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，可以获取水样扩层采集数据，为后续的显微镜计数提供有效的数据信息，同时为后续的多参适应性校正提供有效的数据信息。[0089] 本实施例中，通过对梯度异常抖动数据进行种群关联性筛。蠢弥秩汗亓陨秆》椒，如相关分析等方法，对梯度异常抖动数据进行种群关联性筛。锤萏荻纫斐６抖葜械奈镏趾褪啃畔，计算浮游生物种群之间的相关性，从而获取异常种群关联数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物种群关联程度的数据；对浮游生物物种数据以及异常种群关联数据进行生态链平衡分析，即利用生态链平衡分析方法，如生态位等方法，对浮游生物物种数据以及异常种群关联数据进行生态链平衡分析，即根据浮游生物物种数据和异常种群关联数据中的物种和数量信息，计算浮游生物种群在生态系统中的生态位，从而获取生态链平衡分析数据，即反映浮游生物种群在生态系统中的平衡状态的数据；对生态链平衡分析数据进行竞争群落异常分析，即利用竞争群落异常分析方法，如竞争排斥原理等方法，对生态链平衡分析数据进行竞争群落异常分析，即根据生态链平衡分析数据中的物种和数量信息，分析浮游生物种群之间的竞争关系，从而获取竞争群落异常数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物种群竞争异常的数据；对竞争群落异常数据进行群落水体分布分析，即利用群落水体分布分析方法，如群落分布指数等方法，对竞争群落异常数据进行群落水体分布分析，即根据竞争群落异常数据中的物种和数量信息，计算浮游生物群落在水体垂直方向上的分布情况，从而获取异常群落分布数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物群落分布特征的数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，即利用水体分层采样器，根据异常群落分布数据中的异常点位和异常深度，对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据，即包含异常群落的水体采样数据。[0090] 优选地，步骤S6的具体步骤为：[0091] 步骤S61：对水样扩层采集数据进行预处理，从而获取扩层预处理数据；[0092] 步骤S62：对扩层预处理数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；[0093] 步骤S63：对扩层物种数据以及异常种群关联数据进行优势种竞争性分析，从而获取优势种竞争数据；[0094] 步骤S64：根据优势种竞争数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；[0095] 步骤S65：对垂直适应校正数据进行群落分布特征筛。佣袢∪郝浞植继卣魇荩籟0096] 步骤S66：基于群落分布特征数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。[0097] 本发明通过对水样扩层采集数据进行预处理，可以获取扩层预处理数据，为后续的显微镜计数提供清洁数据，同时为后续的优势种竞争性分析提供有效的数据来源。通过对扩层预处理数据进行显微镜计数，可以获取扩层物种数据，为后续的优势种竞争性分析提供异常群落的物种和数量信息，同时为后续的多参适应性校正提供异常群落的验证信息。通过对扩层物种数据以及异常种群关联数据进行优势种竞争性分析，可以获取优势种竞争数据，为后续的多参适应性校正提供异常群落的竞争性信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供优势种竞争信息。通过根据优势种竞争数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，可以获取垂直适应校正数据，为后续的群落分布特征筛选提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供垂直适应校正信息。通过对垂直适应校正数据进行群落分布特征筛。梢曰袢∪郝浞植继卣魇，为后续的元学习迁移提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供群落分布特征信息。通过基于群落分布特征数据进行元学习迁移，可以获取浮游生物分布定量模型，为后续的湖泊浮游生物快速定量分析提供有效的数据模型，同时为湖泊浮游生物的监测和管理提供有效的数据信息。[0098] 本实施例中，通过对水样扩层采集数据进行预处理，即利用水样预处理方法，如过滤，对水样扩层采集数据进行预处理，去除杂质和噪声，从而获取扩层预处理数据，即包含异常群落的水体预处理数据；对扩层预处理数据进行显微镜计数，即利用显微镜计数方法，如显微镜计数器方法，对扩层预处理数据进行显微镜计数，即利用特定的显微镜和计数器，对扩层预处理数据中的浮游生物细胞进行观察和计数，从而获取扩层物种数据，即包含异常群落的物种和数量信息的数据；对扩层物种数据以及异常种群关联数据进行优势种竞争性分析，即利用优势种竞争性分析方法，如优势度等方法，对扩层物种数据以及异常种群关联数据进行优势种竞争性分析，即根据扩层物种数据和异常种群关联数据中的物种和数量信息，计算浮游生物种群中的优势种，以及优势种之间的竞争关系，从而获取优势种竞争数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物优势种竞争特征的数据；根据优势种竞争数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，即根据优势种竞争数据中的物种和数量信息，以及垂直适应可视化数据中的水体参数，对垂直适应可视化数据进行修正，从而获取垂直适应校正数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物种群在水体垂直方向上的适应性和分布特征的数据；对垂直适应校正数据进行群落分布特征筛。蠢萌郝浞植继卣魃秆》椒，如特征选择等方法，对垂直适应校正数据进行群落分布特征筛。锤荽怪笔视πＵ葜械奈镏趾褪啃畔，以及水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，筛选出对浮游生物分布影响最大的特征，从而获取群落分布特征数据，即反映浮游生物分布的关键特征的数据；基于群落分布特征数据进行元学习迁移，即利用元学习迁移方法，即利用群落分布特征数据作为元数据，利用元学习的原理，从已有的浮游生物分布模型中学习和迁移知识，从而获取浮游生物分布定量模型，即能够定量预测浮游生物分布的数据模型。[0099] 优选地，步骤S64的具体步骤为：[0100] 步骤S641：对竞争群落异常数据以及优势种竞争数据进行群落竞争结构分析，从而获取群落竞争结构数据；[0101] 步骤S642：对群落竞争结构数据进行生态位重叠分析，从而获取生态位重叠数据；[0102] 步骤S643：对生态位重叠数据进行响应速率变化分析，从而获取生态响应速率变化数据；[0103] 步骤S644：对生态响应速率变化数据以及养分变化映射数据进行养分垂直分布的因果分析，从而获取养分分布因果数据；对生态响应速率变化数据以及酸碱度变化映射数据进行酸碱度的因果分析，从而获取酸碱分布因果数据；[0104] 步骤S645：根据养分分布因果数据以及酸碱分布因果数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据。[0105] 本发明通过对竞争群落异常数据以及优势种竞争数据进行群落竞争结构分析，可以获取群落竞争结构数据，为后续的生态位重叠分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供群落竞争结构信息。通过对群落竞争结构数据进行生态位重叠分析，可以获取生态位重叠数据，为后续的响应速率变化分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供生态位重叠信息。通过对生态位重叠数据进行响应速率变化分析，可以获取生态响应速率变化数据，为后续的养分垂直分布的因果分析和酸碱度的因果分析提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供生态响应速率变化信息。通过对生态响应速率变化数据以及养分变化映射数据进行养分垂直分布的因果分析，可以获取养分分布因果数据，为后续的多参适应性校正提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供养分分布因果信息；通过对生态响应速率变化数据以及酸碱度变化映射数据进行酸碱度的因果分析，可以获取酸碱分布因果数据，为后续的多参适应性校正提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供酸碱分布因果信息。通过根据养分分布因果数据以及酸碱分布因果数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，可以获取垂直适应校正数据，为后续的群落分布特征筛选提供有效的数据信息，同时为后续的浮游生物分布定量模型提供垂直适应校正信息。[0106] 优选地，步骤S643中的对生态位重叠数据进行响应速率变化分析采用如下公式进行：[0107][0108] 式中，G为响应速率变化函数，K2为复氧系数，Os为水体中的溶解氧饱和浓度，O为水体中的溶解氧浓度，K3为耗氧系数，b为水体中的有机物分解消耗的氧气量，K4为资源分布特征和优势种竞争强度的关联系数，a为水体中水生植物的光合作用产生的氧气量，r为资源的总数，n为物种的总数，k为第k个物种，j为资源状态，Pij为物种i利用资源状态j的个体数占该种个体总数的比例，Pkj为物种k利用资源状态j的个体数占该种个体总数的比例。[0109] 本发明构造了一种响应速率变化函数公式，该公式是一个用于描述浮游生物种群对水体参数变化的响应速率变化的函数，它综合了水体中的溶解氧、有机物、水生植物、资源分布和优势种竞争等因素，从而能够反映浮游生物种群的生态位重叠和适应性。该公式的第一项是复氧系数K2乘以溶解氧饱和浓度Os和溶解氧浓度O的差值，这一项表示水体中的溶解氧对浮游生物种群的响应速率的影响，当溶解氧浓度低于溶解氧饱和浓度时，该项为正，表示溶解氧的增加会促进浮游生物种群的增长，当溶解氧浓度高于溶解氧饱和浓度时，该项为负，表示溶解氧的减少会抑制浮游生物种群的增长。该公式的第二项是耗氧系数K3乘以有机物分解消耗的氧气量b除以溶解氧浓度O，这一项表示水体中的有机物对浮游生物种群的响应速率的影响，该项为负，表示有机物的分解会消耗溶解氧，从而降低浮游生物种群的增长速率；该公式的第三项是资源分布特征和优势种竞争强度的关联系数K4乘以水生植物的光合作用产生的氧气量a除以资源的总数r再乘以物种i利用资源状态j的个体数占该种个体总数的比例Pij和物种k利用资源状态j的个体数占该种个体总数的比例Pkj的双重求和，这一项表示水体中的资源分布和优势种竞争对浮游生物种群的响应速率的影响，该项为正，表示水生植物的光合作用会增加溶解氧，从而提高浮游生物种群的增长速率，同时，该项也反映了不同物种之间的竞争关系，当两个物种利用相同的资源状态时，该项的值会增大，表示竞争强度高，当两个物种利用不同的资源状态时，该项的值会减。硎揪赫慷鹊。G表示浮游生物种群对水体参数变化的响应速率的变化情况，单位为个体数/时间，K2表示水体中的溶解氧对浮游生物种群的响应速率的影响程度，单位为个体数/时间/溶解氧浓度，Os表示水体中溶解氧达到饱和状态时的浓度，单位为毫克/升，O表示水体中实际存在的溶解氧的浓度，单位为毫克/升，K3表示水体中的有机物对浮游生物种群的响应速率的影响程度，单位为个体数/时间/有机物分解消耗的氧气量，b表示水体中的有机物分解过程中消耗的氧气的量，单位为毫克/升，K4表示水体中的资源分布和优势种竞争对浮游生物种群的响应速率的影响程度，单位为个体数/时间/水生植物的光合作用产生的氧气量，a表示水体中的水生植物通过光合作用产生的氧气的量，单位为毫克/升，r表示水体中存在的资源的种类的数量，n表示水体中存在的浮游生物的种类的数量，k表示水体中的第k种浮游生物，j表示水体中的某一种资源的状态，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，Pij表示水体中的第i种浮游生物利用第j种资源状态的个体数占该种浮游生物个体总数的比例，Pkj表示水体中的第k种浮游生物利用第j种资源状态的个体数占该种浮游生物个体总数的比例。具体地，该公式中的 部分的能够反映水体中的溶解氧和有机物对浮游生物种群的响应速率的综合影响，从而揭示浮游生物种群对水体氧化还原状态的适应性；该公式中的 部分的有益效果是，它能够反映水体中的资源分布和优势种竞争对浮游生物种群的响应速率的综合影响，从而揭示浮游生物种群对水体资源利用和竞争关系的适应性。[0110] 本实施例中，通过对竞争群落异常数据以及优势种竞争数据进行群落竞争结构分析，即利用群落竞争结构分析方法，如竞争结构指数或竞争结构指数等方法，对竞争群落异常数据以及优势种竞争数据进行群落竞争结构分析，即根据竞争群落异常数据和优势种竞争数据中的物种和数量信息，计算浮游生物群落中的竞争结构，从而获取群落竞争结构数据，即反映浮游生物群落中的竞争强度和竞争方式的数据；对群落竞争结构数据进行生态位重叠分析，即利用生态位重叠分析方法，如生态位重叠指数或生态位重叠指数等方法，对群落竞争结构数据进行生态位重叠分析，即根据群落竞争结构数据中的物种和数量信息，计算浮游生物种群在生态系统中的生态位重叠情况，从而获取生态位重叠数据，即反映浮游生物种群在生态系统中的生态位重叠程度的数据；对生态位重叠数据进行响应速率变化分析，即利用响应速率变化分析方法，如响应速率变化指数或响应速率变化指数等方法，对生态位重叠数据进行响应速率变化分析，即根据生态位重叠数据中的物种和数量信息，计算浮游生物种群对水体参数变化的响应速率变化情况，从而获取生态响应速率变化数据，即反映浮游生物种群对水体参数变化的响应速率变化特征的数据；对生态响应速率变化数据以及养分变化映射数据进行养分垂直分布的因果分析，即利用因果分析方法，如因果图或因果图等方法，对生态响应速率变化数据以及养分变化映射数据进行养分垂直分布的因果分析，即根据生态响应速率变化数据和养分变化映射数据，绘制一个因果图，表示浮游生物种群对养分垂直分布的影响和反。佣袢⊙址植家蚬，即反映浮游生物种群对养分垂直分布的因果关系的数据；对生态响应速率变化数据以及酸碱度变化映射数据进行酸碱度的因果分析，即利用因果分析方法，如因果图或因果图等方法，对生态响应速率变化数据以及酸碱度变化映射数据进行酸碱度的因果分析，即根据生态响应速率变化数据和酸碱度变化映射数据，绘制一个因果图，表示浮游生物种群对酸碱度的影响和反。佣袢∷峒罘植家蚬，即反映浮游生物种群对酸碱度的因果关系的数据；根据养分分布因果数据以及酸碱分布因果数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，即利用多参适应性校正方法，如多参适应性校正模型或多参适应性校正模型等方法，根据养分分布因果数据以及酸碱分布因果数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，即根据养分分布因果数据和酸碱分布因果数据中的物种和数量信息，以及垂直适应可视化数据中的水体参数，如水温、溶解氧、酸碱度、养分、光照等，对垂直适应可视化数据进行修正，从而获取垂直适应校正数据，即反映梯度异常抖动情况下的浮游生物种群在水体垂直方向上的适应性和分布特征的数据。[0111] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。[0112] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。[0113] 上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

专利地区：西藏

专利申请日期：2023-12-04

专利公开日期：2024-11-22

专利公告号：CN117711500B