水坝阻碍：借鉴江湾的 “鱼道设计” 经验，在水坝两侧修建倾斜式鱼道（坡度 1:10），设置缓流区和休息平台，方便鱼类洄游，同时安装 AI 摄像头，监测鱼道的使用效果；

桥梁阻碍：参考密西西比河的 “水下通道” 模式，在桥梁下方修建宽 5 米、高 3 米的水下通道，清除周边的建筑垃圾，保证水流畅通；

污染段阻碍：采用江湾的 “生态浮岛” 技术，在污染段投放浮岛（每 100 平方米水域投放 10 个），种植水生植物净化水质，同时投放生态饵料，补充鱼类食物，帮助鱼类顺利通过污染段。

“咱们还开发了‘洄游通道修复效果评估工具’，通过全球平台采集鱼类数量、洄游速度等数据，自动评估修复效果，” 赵叔在平台上向巴西亚马逊河生态站的专家演示，“比如修复后的通道，若鱼类洄游速度提升 20%、数量增加 15%，就说明修复合格，你们可以用这个工具监测亚马逊河的通道修复情况。”

巴西团队采用方案，在亚马逊河的一座水坝旁修建鱼道。一个月后，通过 AI 摄像头监测到，每天有 3000 多条鱼类通过鱼道洄游，比修复前增加了 40%，洄游速度也从每分钟 0.5 米提升至 0.8 米。“江湾的鱼道设计太科学了！” 巴西专家说，“以前这座水坝阻断了鱼类的繁殖洄游，导致鱼类数量逐年减少，现在有了鱼道，鱼类终于能正常洄游了，生态慢慢在恢复。”

组 3：水生植物杂交品种推广组（小林 + 10 名中外园艺专家）

小林带着中外园艺专家，将江湾与塞纳河联合培育的 “荷莲杂交品种”（荷花与睡莲杂交，兼具荷花的强净化能力和睡莲的高观赏性）在全球推广，重点应用于城市景观湖和生态修复项目。推广方案包括 “品种培育”“种植指导”“效果监测” 三个环节：

品种培育：在江湾建立 “国际水生植物育种中心”，根据不同地区的气候条件（如热带、温带、寒带）培育适配品种，比如为东南亚培育耐高温的 “热带荷莲”，为欧洲培育耐寒的 “温带荷莲”；

种植指导：制作 “荷莲种植手册”，明确不同水域的种植密度（如 100 平方米水域种植 20 株）、水深要求（1-1.5 米）、施肥频率（每月 1 次有机肥），同时提供在线指导服务；

效果监测：通过全球平台的 “植物生长监测模块”，实时采集荷莲的株高、叶片面积、净化能力等数据，自动生成生长报告，提醒种植者调整管理措施。

“咱们的荷莲杂交品种在泰国的湄南河试点很成功，” 小林展示着试点照片，“种植 3 个月后，湄南河试点区的 COD 值从 30mg/L 降至 20mg/L，总磷从 0.3mg/L 降至 0.15mg/L，同时吸引了大量游客，带动了当地的生态旅游，实现了‘生态 + 经济’双赢。”

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泰国生态站计划在湄南河的 10 公里河段全面推广荷莲品种，同时与江湾合作建立 “东南亚水生植物育种分中心”，培育更多适合当地气候的净化植物。“江湾不仅给了我们优质品种，还教会了我们育种技术，” 泰国专家说，“以后我们不用再依赖进口品种，自己就能培育，成本降低了 30%，生态效益却提高了。”

组 4：AI 生态预测模型跨国适配组（小满 + 18 名中外算法工程师）

小满带着中外算法工程师，将江湾的 AI 生态预测模型适配到全球不同气候、不同水域类型的生态站，解决模型在跨国应用中的 “水土不服” 问题。适配工作分为三个步骤：

数据本地化：收集目标水域的历史数据（水温、水质、鱼类数量、气象数据），补充到模型训练库，比如为非洲维多利亚湖补充雨季、旱季的降水数据，为北极地区的湖泊补充低温环境下的鱼类活动数据；

参数调整：根据当地水域特点调整模型参数，比如热带湖泊的水温常年在 25℃以上，模型的洄游预测阈值从 12℃调整为 20℃；高原湖泊的溶解氧普遍较低，模型的预警阈值从 6mg/L 调整为 5mg/L；

效果验证：在当地水域开展 1 个月的预测验证，对比模型预测结果与实际观测数据，误差控制在 10% 以内才算适配成功，否则继续优化参数。

“咱们已经完成了 28 个国家 45 个生态站的模型适配，预测准确率平均达 91%，” 小满在全球平台上展示适配成果，“比如北极地区的贝加尔湖，适配后的模型能提前 10 天预测冰层融化时间，误差不超过 1 天，帮助当地生态站做好鱼类越冬保护准备；东南亚的湄公河，模型能准确预测雨季的鱼类洄游路线，为当地渔民的生态捕捞提供指导。”

日本琵琶湖生态站的山本教授说：“适配后的 AI 模型比我们原来的人工预测效率高 5 倍，而且准确率更高，现在我们的洄游观测计划都靠它制定，省了很多人力和时间！”