浅水湖泊内源污染是导致水质波动频发和生态系统退化的核心驱动因素，其释放与迁移过程受底泥污染物赋存形态、水体溶氧条件、水动力扰动等多重因素影响，具有显著的非线性和不确定性，精准识别内源污染规律及成因对于浅水湖泊治理至关重要。
为此，生态环境部环境规划院联合中国科学院南京地理与湖泊研究所等单位，聚焦浅水湖泊内源磷释放与迁移机制，研发了“基于水质波动事件识别的浅水湖泊内源污染智能诊断与修复关键技术”。 在技术创新性方面，一是构建了以“水质波动事件”为核心的浅水湖泊内源智能诊断模型，依托高频监测与遥感反演数据，结合滑动窗口与多模型变点检测算法，实现湖泊水质异常的实时捕捉与因果解析；二是开发了浅水湖泊蓝藻分析智能体模块，利用人工智能对水质参数间的非线性耦合关系进行学习，自主系统识别由风浪扰动、底泥再悬浮、溶氧骤降等驱动的异常过程，实时评估对内源磷释放与蓝藻生长的影响；三是建立了可扩展的浅水湖泊内源治理案例库和措施库，结合内源智能诊断结果，通过知识图谱与优化算法自动生成针对性治理方案，实现策略的自适应组合与动态优化。该科技成果具备机理解析精细化、监测识别智能化、治理措施精准化、应用场景可复制化等优势，在湖泊内源污染评估与生态修复工程设计等领域具有一定适用性。
基于水质波动事件识别的浅水湖泊内源污染诊断分析平台
生态环境部环境规划院联合专业科研机构、地方有关部门实施成果转化，将遥感反演、模型模拟、机理分析等关键技术融入平台研发，并通过联网地方政府信息管理系统实现业务化应用，平台已入选第七届数字中国建设峰会典型应用案例。
科技成果入选第七届数字中国建设峰会典型应用案例
该技术形成的“围隔减扰-光照改善-种子激活-生境提升”生态修复路径支撑了典型浅水湖泊生境提升工程设计与实施，预计可累计清除有机质约16万吨、总磷约2800吨、总氮约1.2万吨，悬浮颗粒物浓度在最优条件下降低 80%。
太湖胥湖湾生境提升工程平面布置图
