格拉茨工业大学（TU Graz）牵头开发的一套整体监测与模拟系统，首次使研究人员能够在毫米级精度下量化船舶交通、天气等因素对湖泊生态系统的影响。研究团队表示，摩托艇、观光船、岸线障碍物以及气候变化带来的气象变化，正使湖泊承受更大压力，生态系统弱化可表现为物种多样性变化与生态功能下降。相关问题同样出现在奥地利克恩顿州的沃尔特湖（Lake Wörthersee）、奥西亚赫湖（Lake Ossiach）和魏森湖（Lake Weißensee）。

该系统作为WAMOS项目（基于GNSS/INS集成的波浪监测系统）的一部分推出，目标是记录并评估湖泊波浪及其生态影响。研究人员称，系统可对船舶波浪与风浪对湖泊生态平衡的影响程度进行精确分析，并识别受影响更为显著的岸区。

研究结果显示，船舶引发的波浪会对湖泊生态功能产生显著影响。格拉茨工业大学大地测量研究所的菲利普·贝格莱茨（Philipp Berglez）表示，团队“首次科学证明了摩托艇波浪在搅动沉积物、导致水体浑浊，尤其是对水下植物的影响中所起的作用”。

波浪测量精确至毫米

该监测系统在沃尔特湖完成开发并进行测试。研究团队选择沃尔特湖作为测试区域，原因之一是该湖摩托艇许可数量较多。数据显示，克恩顿州最大湖泊沃尔特湖的摩托艇许可数量从2007年的400个增至2025年的约900个，增幅超过一倍。

为测定波浪高度，研究团队在浮标上配置了传感器，结合卫星定位（GNSS）与加速度传感器（INS）进行精确定位与运动测定，并据此计算波浪高度。实验室与现场测试结果显示，浮标测量波浪的整体精度低于10毫米。贝格莱茨指出，以往用于测定波浪高度的浮标多面向海洋应用（如海啸预警），难以达到测量湖泊较小波动所需的精度。

除波高外，该系统还可区分波浪成因，即来自摩托艇的船波或由风引起的风浪。研究人员称，这在沃尔特湖具有挑战性，因为风浪与船波的高频成分相似。为此，团队开发了专门滤波器以强化典型船波模式，使其在数据中可被清晰识别。

基于AI的船只识别与多方数据整合

WAMOS系统的另一组成部分是基于人工智能的船只识别模块，可从无人机图像中自动区分摩托艇、帆船和大型船只，准确率约为96%。该技术由克恩顿应用科学大学提供。研究团队表示，这使得波形及其能量能够更精确地归因于特定来源，从而用于模拟船舶交通对生态系统的影响。

在波浪测量同步开展的生态调查方面，维也纳湖泊学公司systema进行了包括浑浊度测量与两个生长季节水生植物监测在内的水生生态学研究，水生植物被用作水体生态状态的生物指示物。

德国工程公司Kobus und Partner参与气象调查，并将各项结果与数据整合进波浪图集。该图集用于可视化表面波浪，并在考虑岸线障碍与风况后展示岸区暴露程度。项目还开发了船舶模型以模拟不同情景，并将测量数据纳入其中。

保护措施与鱼类因素

项目调查提供了关于保护措施有效性的初步信息。研究人员称，保护性的芦苇围栏可有效阻挡强波浪进入岸带，帮助植物定殖与扩散；由于船波能量较高，芦苇围栏甚至可用于识别船波及其衰减程度。

贝格莱茨同时表示，自然未受破坏的海湾提供的保护效果更为明显；而像沃尔特湖这样岸线高度开发的湖泊已不再处于原始状态，自然波浪防护相对较少。

此外，项目团队在调查中证实一项假设：除波浪及相关水流外，鱼类也是水生植物减少的重要因素。鲤鱼、鲫鱼和红眼鱼通过摄食与搅动沉积物对植物群落构成威胁；被搅动的沉积物在波浪作用下沉积到水生植物上，影响光合作用，进一步削弱水下植物。贝格莱茨称，鱼类活动与船波叠加会使植物群落陷入“恶性循环”。

研究团队表示，基于上述结果构建的湖泊模型可利用选择性测量对整个湖泊进行表述与模拟，为数据驱动的可持续湖泊管理提供基础。下一步工作将包括进一步完善监测概念，并在其他湖泊收集长期数据。