生物监测和传统监测技术结合的研究进展

生物监测和传统监测技术结合的研究进展如下：

• 技术创新推动结合：

• 环境 DNA（eDNA）监测技术：eDNA 技术能从环境样本（如水、土壤）中提取生物的 DNA 片段，通过对这些 DNA 进行测序和分析，确定物种组成。例如在水生生态系统监测中，可检测鱼类、两栖类等生物多样性，相比传统的捕捞调查法，eDNA 技术对生物干扰小，能检测到难以发现的稀有物种，且可同时分析大量样本，提高监测效率。南京大学环境生态毒理与环境健康团队将其应用于南充水生态调查，突破了传统生物监测需大量人力物力的局限，提高了工作效率 16。

• 高通量条形码技术：此技术通过对特定基因片段进行大规模测序，快速准确地鉴定生物物种。与传统依赖分类学专家的监测方法相比，它更高效、可靠，且数据综合性更高、更快捷，不需要依赖太多分类学专家力量。中国科学院昆明动物研究所 Douglas Yu 研究员领导的团队利用该技术对昆虫样本进行混合 DNA 测序，来监测区域生物多样性，为环境管理和政策制定提供了可靠依据 34。

• 量子传感技术：港大工程团队研究的量子传感技术在提高宽场量子传感的速度及分辨率方面取得突破进展。其模仿人类视觉系统设计的神经形态视觉传感器，能将荧光强度的变化编码为脉冲，高度压缩数据量并减少延迟，提高了时间分辨率和感测的动态范围。该技术可捕捉更精细或快速的信号变化，应用于快速变化的动态测量，能消除多余的静态背景信号，为监测生物系统中的动态过程提供了新思路，未来在生物监测领域有巨大应用潜力 12。

• 多领域的应用实践：

• 水环境监测：在传统的物理、化学监测指标基础上，结合生物监测方法，如利用指示生物（如藻类、底栖动物等）的种类、数量、群落结构变化来反映水体污染状况和生态系统健康程度。例如，通过监测底栖动物的多样性和群落结构变化，可判断水体受污染的程度和长期的生态变化。同时，eDNA 技术在水环境监测中也发挥着重要作用，能更全面、准确地了解水生生物多样性 713。

• 大气环境监测：传统监测技术主要测量大气污染物的浓度等物理化学参数，结合生物监测，利用指示植物对大气污染的反应来辅助判断。例如，某些植物在受到特定大气污染物侵害时，叶片会出现特定的伤害症状（如变色、坏死等），通过观察这些症状可定性和定量判断大气污染状况。此外，测定植物体内污染物的含量以及观察植物的生理生化反应（如酶系统变化、发芽率降低等），也能从生物角度反映大气污染的长期效应 2。

• 土壤环境监测：传统监测侧重于土壤的物理化学性质（如酸碱度、养分含量、重金属含量等）分析，结合生物监测方法，如利用土壤中的微生物群落结构和功能变化、特定生物（如蚯蚓等）的生理生态指标等，可综合评估土壤的污染程度和生态健康状况。例如，蚯蚓对土壤中的污染物较为敏感，其生长状况、繁殖能力等变化可反映土壤污染对生物的影响 2。

• 生态系统综合监测：在森林、草原等生态系统监测中，传统监测技术关注植被的覆盖度、生长状况等，结合生物监测方法，如通过对鸟类、兽类等动物的种群数量、分布范围、行为习性等的监测，以及对土壤微生物、昆虫等生物多样性的调查，能更全面地了解生态系统的结构和功能完整性，以及生态系统受干扰后的恢复情况。例如，通过长期监测特定区域内鸟类的种类和数量变化，可评估该区域生态环境质量的变化趋势和生态系统的稳定性 5。

• 数据分析与模型构建的发展：

• 大数据与人工智能的应用：随着监测数据的大量积累，利用大数据技术对生物监测和传统监测技术获得的多源数据进行整合、存储和管理，能够挖掘更有价值的信息。人工智能算法（如机器学习、深度学习等）可用于分析复杂的生物监测数据和传统监测数据之间的关联，建立预测模型和评估模型，提高对环境变化的预测能力和对环境质量的综合评估准确性。例如，利用深度学习算法对大量的水质监测数据（包括物理化学参数和生物指标）进行训练，建立水质评价模型，能够更准确地判断水质类别和污染程度。

• 生态模型的改进与融合：生态学家们不断改进和完善各种生态模型，将生物监测数据（如生物种群数量、群落结构等）与传统监测的物理化学数据纳入模型中，更真实地模拟生态系统的结构和功能变化，以及环境因素对生态系统的影响。例如，在构建湿地生态系统模型时，将湿地植物的生物量、鸟类的栖息数量等生物监测数据，与湿地的水位、水质等传统监测数据相结合，能更好地预测湿地生态系统在不同环境条件下的动态变化和发展趋势，为湿地保护和管理提供科学依据。