从系统总体结构图上可以看出，整个系统主要由六个子系统组成：1）2个观察培养罐测控子系统；2）TOC、TNP、O₂、CO₂在线监测子系统；3）2个细胞在线显微观察子系统；4）自动取水、排水子系统；5）光照测控子系统；6）网络信息处理系统。

整个系统工作时①先通过控制计算机及自动取排水子系统将湖泊中的原水抽入观测罐1、2中；②控制计算机控制灯源打开并调整到设定的照度，同时通过网络告知观测罐1、2测控计算机开始工作；③观测罐1、2测控计算机接收到启动工作指令后即对罐1、2中的水温、pH、DO、ORP、罐重、罐内压力、输入罐内的气体流量、叶绿素a、细胞形态按各自设定的间隔时间进行自动定时采样，并将采样的数据传送到服务器中；④在观测罐1、2工作的同时，控制计算机控制自动取排水系统轮流将罐1、2中的湖泊原水送入TOC（总有机碳）在线分析仪、TNP（总氮、总磷）在线分析仪、重金属在线分析仪，并将所测得的数据送入服务器；⑤过程质谱仪专用计算机控制质谱仪将连续采集到的罐1、2排放的CO₂、O₂浓度数据送入服务器；⑥服务器将各种数据存入数据库，并根据罐重、罐内压力、输入罐内气体流量以及罐1、2排放的CO₂、O₂浓度分别计算出罐1、2各自的CRR（CO₂反应速率）、ORR（O₂反应速率）。

（三）技术工经济指标

1）技术指标

2）申请发明专利1项，专利名称：一种用于湖泊藻类细胞生长原位观测的系统及方法

（四）技术示范实例及其应用效果

1）湖泊藻类生命观测系统的太湖原水原位实验

采样点位于图中A点，地处竺山湾与太湖主湖交界地带。

每日用采样泵取水样35L，注入发酵罐连续培养观察，提取每日数据，汇集成图。

培养条件为：温度不控，通气率0.2-0.3L/min,光照强度为水面约10000 Lux， 罐压8-10kPa。

2）2010年4月27日至2010年5月31日原位观测结果

由本图大致可以看出：当二氧化碳代谢率上升时，叶绿素a下降趋势明显；反之亦然。特别是当二氧化碳代谢率下降过零时，叶绿素a也迅速出现峰值，这与本系统理论研究结果不谋而合。并且一个很有趣的现象值得我们考量：二氧化碳代谢率过零点先于叶绿素a峰值约3天到来，此现象似乎预示着依据二氧化碳代谢率来提前预警大规模蓝藻水华的现实可行性。从5日移动平均线，我们可以清楚的看到二氧化碳代谢率与叶绿素a在一个月间出现两次交叉，其中第一次交叉后，经过半个月的下行，叶绿素a降到本月最低水平；图中我们依然可以看到，经过第二次交叉之后，叶绿素a总体上保持着上升趋势。

3）2010年8月5日至2010年9月28日原位观测结果

（五）课题目标完成中的作用或贡献

集成课题中相关技术，为建立藻类细胞生长预测、预警模型提供了技术保证及数据来源。

（六）主要技术创新点

从藻类生长水环境、藻类生理（代谢）角度在线连续检测藻类生长；利用测得结果对水质状况、湖泊富营养化程度进行实时动态评估。

（七）技术来源及知识产权概况

自主研发