生態(tài)學(xué)生態(tài)實(shí)習(xí)生實(shí)習(xí)報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在生態(tài)研究中心擔(dān)任生態(tài)實(shí)習(xí)生。期間，參與3個流域的生態(tài)監(jiān)測項(xiàng)目，完成對12個采樣點(diǎn)的水質(zhì)與生物多樣性數(shù)據(jù)采集，使用專業(yè)設(shè)備測量并記錄水溫、pH值、溶解氧等指標(biāo)，累計(jì)獲取數(shù)據(jù)428組，分析顯示2個采樣點(diǎn)水體富營養(yǎng)化指數(shù)超過警戒線。應(yīng)用遙感影像處理技術(shù)，對5100公頃區(qū)域進(jìn)行植被覆蓋度評估，誤差控制在5%以內(nèi)。通過建立多元統(tǒng)計(jì)模型，量化人類活動對鳥類棲息地的影響系數(shù)為0.38。掌握無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)解譯流程，形成標(biāo)準(zhǔn)化工作手冊，包括樣本采集、數(shù)據(jù)錄入、模型構(gòu)建等12個關(guān)鍵步驟，可應(yīng)用于類似生態(tài)評估項(xiàng)目。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程

1.實(shí)習(xí)目的

我的目標(biāo)是在實(shí)習(xí)期間深入了解生態(tài)學(xué)項(xiàng)目實(shí)際操作流程，掌握野外數(shù)據(jù)采集和實(shí)驗(yàn)室分析的基本技能，同時提升對生態(tài)模型應(yīng)用的理解。

2.實(shí)習(xí)單位簡介

我在一家專注于流域生態(tài)修復(fù)的機(jī)構(gòu)實(shí)習(xí)，主要工作圍繞水質(zhì)監(jiān)測、生物多樣性調(diào)查和生態(tài)補(bǔ)償方案設(shè)計(jì)展開。團(tuán)隊(duì)有經(jīng)驗(yàn)豐富的生態(tài)學(xué)家和工程師，經(jīng)常使用GIS、遙感技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)方法。

3.實(shí)習(xí)內(nèi)容與過程

7月5日到8月10日，我參與了兩個主要項(xiàng)目。第一個是長江下游某支流的生態(tài)評估，負(fù)責(zé)4個采樣點(diǎn)的水質(zhì)監(jiān)測和底棲動物樣本處理。每周至少3天在野外，使用多參數(shù)水質(zhì)儀測量水溫、溶解氧和氨氮濃度，發(fā)現(xiàn)B點(diǎn)的總氮含量超標(biāo)25%，可能是附近農(nóng)業(yè)面源污染導(dǎo)致的。實(shí)驗(yàn)室里，我學(xué)習(xí)過硫酸鉍法測定底棲硅藻密度，數(shù)據(jù)表明A點(diǎn)的多樣性指數(shù)比C點(diǎn)高40%，這和岸線植被覆蓋度直接相關(guān)。第二個項(xiàng)目是利用無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)評估退耕還林成效，我協(xié)助整理了5100公頃區(qū)域的影像，重點(diǎn)分析植被指數(shù)NDVI變化，發(fā)現(xiàn)2023年較2022年增加了12%，但局部區(qū)域存在明顯裸露地，可能與地形有關(guān)。

4.實(shí)習(xí)成果與收獲

我獨(dú)立完成的報告顯示，受污染的B點(diǎn)需要優(yōu)先治理，建議增設(shè)人工濕地緩沖帶。通過SPSS軟件做相關(guān)性分析，得出農(nóng)業(yè)活動強(qiáng)度與水體富營養(yǎng)化呈0.65的正相關(guān)系數(shù)，這個結(jié)論后來被項(xiàng)目組采納。最大的收獲是學(xué)會了如何把課堂上的多元統(tǒng)計(jì)模型用到實(shí)際場景，比如用CCA分析環(huán)境因子和鳥類棲息地的關(guān)系，結(jié)果解釋了78%的物種分布差異。雖然過程很累，但真的把很多理論活用了起來。

5.問題與建議

最大的困難是野外工作條件限制，比如8月暴雨導(dǎo)致采樣點(diǎn)路面積水，幾次差點(diǎn)踩到坑里。后來團(tuán)隊(duì)教我用全站儀實(shí)時定位，還買了防水?dāng)?shù)據(jù)記錄本。不過我覺得單位培訓(xùn)可以更系統(tǒng)，比如第一次做生物多樣性統(tǒng)計(jì)時，沒人及時講解Pielou均勻度指數(shù)的計(jì)算背景，導(dǎo)致我花了兩天才搞明白。建議新實(shí)習(xí)生可以提前準(zhǔn)備一些進(jìn)階統(tǒng)計(jì)課程，另外野外安全手冊可以更新，多放些真實(shí)案例圖。關(guān)于崗位匹配度，我覺得我能做的還是基礎(chǔ)工作，比如數(shù)據(jù)錄入和樣本分類，但也很高興接觸到了生態(tài)補(bǔ)償方案設(shè)計(jì)的部分，這讓我意識到跨學(xué)科合作的重要性。這段經(jīng)歷讓我更清楚自己想做什么，雖然現(xiàn)在還不確定具體方向，但肯定要往數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展。

三、總結(jié)與體會

1.實(shí)習(xí)價值閉環(huán)

這8周，從7月1日懵懵懂懂跟著師兄姐做樣方調(diào)查，到8月31日能獨(dú)立整理5000公頃的遙感數(shù)據(jù)，感覺像坐了一趟過山車。最直觀的感受是，課本上那幾頁關(guān)于多元統(tǒng)計(jì)模型的描述，真到了手頭處理428組水質(zhì)數(shù)據(jù)時才明白有多復(fù)雜。比如用CCA分析鳥類棲息地選擇時，一開始我對環(huán)境因子的篩選很頭疼，后來反復(fù)調(diào)試變量組合，發(fā)現(xiàn)加入坡度信息后解釋率就從52%提高到61%，這才體會到模型調(diào)試需要耐心和細(xì)節(jié)。這種把理論落地再反復(fù)驗(yàn)證的過程，是學(xué)校里模擬實(shí)驗(yàn)無法替代的。實(shí)習(xí)證明生態(tài)學(xué)不只是跑野外、看圖表，更需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫼涂绮块T溝通能力，比如和修復(fù)組討論數(shù)據(jù)時，我學(xué)會了用更簡潔的語言解釋生物多樣性指數(shù)變化的原因。

2.職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)

這次經(jīng)歷讓我更清楚職業(yè)路徑。8月15日參與生態(tài)補(bǔ)償方案討論時，我意識到自己可能適合做數(shù)據(jù)分析崗，因?yàn)楸绕瓞F(xiàn)場施工，我更擅長從海量數(shù)據(jù)里挖掘規(guī)律。現(xiàn)在看招聘要求時，會特別關(guān)注那些需要掌握GIS和R語言的項(xiàng)目助理崗位。已經(jīng)報名了下學(xué)期環(huán)境統(tǒng)計(jì)的選修課，打算把CCA和距離抽樣法啃下來。另外，實(shí)習(xí)中用的那個數(shù)據(jù)管理Excel模板，我整理了12個檢查項(xiàng)，準(zhǔn)備考個數(shù)據(jù)分析相關(guān)的證書用得上。團(tuán)隊(duì)老張常說“做生態(tài)要能扛事”，雖然我還沒真正帶隊(duì)做過項(xiàng)目，但這次處理污染點(diǎn)水質(zhì)異常數(shù)據(jù)時，確實(shí)體會到責(zé)任不能推諉，這種心態(tài)轉(zhuǎn)變比學(xué)會新軟件更重要。

3.行業(yè)趨勢展望

8月下旬聽導(dǎo)師講行業(yè)動態(tài)，現(xiàn)在很關(guān)注基于機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)評估方法。我們組用的無人機(jī)影像處理流程，其實(shí)很多步驟可以用Python腳本替代，提高效率30%以上。有個案例是去年用深度學(xué)習(xí)識別遙感影像里的植被類型，準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高近15%。雖然這次實(shí)習(xí)沒接觸AI，但回來后打算啃幾篇相關(guān)論文，下學(xué)期爭取在導(dǎo)師指導(dǎo)下做點(diǎn)小實(shí)驗(yàn)。另外，生態(tài)修復(fù)行業(yè)現(xiàn)在特別強(qiáng)調(diào)“生態(tài)補(bǔ)償”和“碳匯核算”，7月參與項(xiàng)目時看到合同里那些專業(yè)術(shù)語，感覺很有前景。如果讀研，會重點(diǎn)關(guān)注這些交叉領(lǐng)域，畢竟單純做野外研究太“卷”了，能結(jié)合經(jīng)濟(jì)手段的崗位可能更有競爭力。畢竟生態(tài)問題解決光靠情懷不夠，得有實(shí)實(shí)在在的評估工具和商業(yè)模式才行。

四、致謝

1.

感謝實(shí)習(xí)期間給予指導(dǎo)的導(dǎo)師，8月之前每周的例會幫我理清了很多思路，特別是討論鳥類數(shù)據(jù)分析方法時，您分享的文獻(xiàn)對我?guī)椭艽蟆?/p>

2.

感謝團(tuán)隊(duì)里負(fù)責(zé)遙感分析的同事，7月中旬教我處理無人機(jī)影像時，耐心演示了ArcGIS的幾個插件，之后我自己又花了兩天把教程做成了內(nèi)部筆記。