近年来，人工智能影像识别与微流控分选技术在浮游植物检测中取得了令人瞩目的进展，促使行业将目光投向了更为复杂的浮游动物群体。一个颇具争议且充满挑战的问题摆上台面：浮游动物检测的自动化识别，究竟能否突破种类鉴定这一长期存在的核心难关？与浮游植物相比，浮游动…
在淡水与海洋生态监测中，浮游动物作为次级生产者的关键环节，其群落结构与丰度变化直接反映水体营养状态、渔业资源潜力和生态系统健康水平。然而，一个长期被低估却影响深远的现实问题是：从采样到镜检之间的固定与保存环节，对浮游动物检测数据的真实性产生了系统性的扭…
传统浮游动物检测依赖人工显微镜鉴定和计数，一名熟练技术人员处理一个样品通常需要1~3小时，遇到种类丰富或样品量大时更是耗时耗力，且人员疲劳容易导致漏检和计数偏差。为了应对日益增长的水生态监测需求，基于自动化图像识别技术的浮游动物检测仪器和软件系统正在行业…
在渔业生产和资源管理中，浮游动物作为鱼类（尤其是滤食性和仔稚鱼阶段）的主要天然饵料，其数量、种类组成和季节变化直接决定了水域的产潜力。因此，浮游动物检测是渔业资源评估中一项不可或缺的基础工作。无论是淡水大水面增殖渔业、海水贝类养殖区，还是海洋牧场建设，…
浮游动物检测结果直接影响到水质评价、渔业资源管理和生态修复决策，因此检测数据的准确性、可比性和可追溯性至关重要。然而，浮游动物在采样、固定、浓缩、鉴定和计数等环节存在较多误差来源，如果没有严格的质量控制措施，数据质量难以保证。为此，行业内已形成一系列标…
传统的浮游动物检测依赖显微镜形态鉴定，对检测人员的专业经验要求极高，且难以处理样品中大量存在的微型浮游动物（如原生动物、轮虫的幼体）以及形态相近的隐存种。近年来，高通量测序技术，特别是环境DNA宏条形码方法，正在深刻改变浮游动物检测的行业格局。该方法无需…
浮游动物是水域生态系统中的核心生物类群，它们处于食物链的中间环节，既摄食浮游植物，又为鱼类等更高营养级生物提供饵料。因此，浮游动物检测一直是水质生物评价、富营养化监测和生态健康评估的重要技术手段。
一、浮游动物检测的主要方法体系浮游动物检测经过长期发展，已形成了以形态学鉴定为基础、以分子生物学技术为拓展、以自动化监测为前沿的多层次方法体系。在实际应用中，不同方法各有侧重，互为补充，共同保障检测结果的准确性与代表性。传统形态学鉴定法是应用更广泛、更…
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