一种水草上附着丝状藻类水华的预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种水草上附着丝状藻类水华的预测方法,通过在全湖布设监测点采集水体样本和水草样本,针对水草和附着丝状藻类样品进行鉴定识别,明确主要基质水草种类和水华藻类种类,通过藻类光合作用及活性分析、藻类生物量分析、环境变量分析,确定丝状附着水华藻类生物量时空变化的主要驱动因子和关键阈值,形成基于水草种类区分的丝状附着水华藻类生物量分类回归函数,结合环境特征的地统计分析,对水草上附着丝状藻类水华的早期发生时间和分布范围进行预测。本发明的方法对于附着丝状藻类水华的发生水体的综合环境管理具有重要的决策支撑作用,提高湖泊治理中的技术与工程措施的针对性和科学性。

基本信息
专利标题 :
一种水草上附着丝状藻类水华的预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114324796A
申请号 :
CN202111622251.X
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张民史小丽阳振
申请人 :
中国科学院南京地理与湖泊研究所
申请人地址 :
江苏省南京市玄武区北京东路73号
代理机构 :
江苏致邦律师事务所
代理人 :
尹妍
优先权 :
CN202111622251.X
主分类号 :
G01N33/18
IPC分类号 :
G01N33/18  G01N33/00  G06F17/15  C12Q1/44  C12Q1/04  C12R1/89  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N33/00
利用不包括在G01N1/00至G01N31/00组中的特殊方法来研究或分析材料
G01N33/18
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 33/18
申请日 : 20211228
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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