阶段 3：合作签约与分中心授牌（中午 12:00-13:30）

授牌仪式后，江湾与全国 10 个省份的生态站签订 “跨省研学分中心建设协议”，计划在江苏、安徽、湖北、云南等省份建立 10 个分中心，每个分中心配备标准化的观测设备、数字化平台终端和研学课程资源，由江湾提供技术支持和人员培训。

“云南分中心将重点开展高原湖泊的生态研学，” 云南省滇池生态站李站长接过分中心牌匾，“我们会借鉴江湾的 AI 预测技术，预测滇池的鱼类洄游和蓝藻爆发，让高原湖泊的生态保护更精准。”

同时，江湾还与 80 所学校签订 “校园研学共建协议”，约定每年组织 2 次跨省研学活动、联合开发 1 门特色课程、共享 1 套观测数据，推动生态教育在全国校园落地。北京市某小学校长说：“我们计划把江湾的‘荷花 - 鱼类共生观测课’引入校园，让学生在校园池塘里开展实践，培养他们的生态保护意识。”

签约结束后，所有代表共同品尝了江湾特色的 “生态研学宴”—— 食材全部来自江湾周边的生态农场，餐具则是学生们用环保材料制作的，体现了 “生态环保” 的理念。席间，各省代表热烈讨论，纷纷表示要加强与江湾的协作，共同推动全国生态研学事业发展。

第二环节：AI 生态预测功能实战应用与极端天气应急演练（分三组推进）

组 1：强降雨应急处置组（老张 + 20 名技术骨干）

老张带着技术骨干按照 AI 预警方案，完成应急措施落地后，重点监测降雨期间的生态变化。他们在江湾的 5 个关键点位安装了水位传感器，每 15 分钟向平台上传一次数据；同时用无人机巡查观测区，实时反馈防护墙、设备转移的情况。

“目前水位已上涨 0.8 米，距离预警阈值还有 0.4 米，防护墙没有渗漏，设备全部转移到位，” 老张在平台上更新应急进展，“AI 预测的水位变化与实际数据误差只有 0.1 米，说明模型的准确性很高，以后遇到类似天气，咱们能更精准地应对。”

降雨期间，技术组还发现洄游通道的水流速度加快，部分小鱼有被冲走的风险。老张立刻根据 AI 推荐的 “鱼类保护方案”，在通道中设置临时导流网，引导鱼类向浅滩安全区域移动。“导流网安装后，监测到有 30 多条鲫鱼成功进入浅滩，” 老张说，“要是没有 AI 的实时分析和方案推荐，咱们可能想不到这个办法，会造成鱼类损失。”

组 2：跨省应急协同组（小满 + 15 名跨省代表）

小满带着跨省代表，通过数字化平台的 “应急协同模块”，开展跨省应急联动。他们组织江苏、安徽、湖北的协作站点，同步监测降雨对本地水域的影响，每小时共享一次数据；同时建立 “应急会商群”，各省代表实时交流应对经验，比如太湖站分享了 “蓝藻打捞应急方案”，巢湖站介绍了 “鸟类栖息地保护措施”，形成了跨省互助的良好氛围。

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“安徽省的巢湖水位已上涨 0.6 米，他们按照咱们的应急方案，加固了观测点围栏，没有出现设备损坏，” 小满查看平台数据后说，“AI 还把各省的应急措施整理成‘最佳实践案例’，以后其他地区遇到类似情况，就能直接参考使用。”

应急演练结束后，小满团队对 AI 预警效果进行评估 —— 预警准确率 93%，应急措施有效性 95%，跨省协同响应时间缩短至 30 分钟，各项指标均达到预期。“这次实战检验了 AI 模型的可靠性，也完善了跨省应急机制，” 小满说，“以后咱们要定期开展应急演练，让 AI 模型和协同机制越来越成熟。”

组 3：降雨后生态恢复组（赵叔 + 15 名生态监测员）

降雨结束后，赵叔带着生态监测员开展生态恢复工作。他们首先检测水质变化 —— 江湾的 PH 值从 7.2 降至 7.0，溶解氧从 8.5mg/L 降至 7.8mg/L，均在正常范围，没有出现污染；随后检查鱼类活动情况，通过水下摄像头观测到，洄游的鲫鱼、鲤鱼已回到通道，数量与降雨前基本持平，没有出现大规模死亡。

“按照 AI 生成的‘生态恢复方案’，咱们要在观测区补种一些水草，提高溶解氧；同时投放少量生态饵料，补充鱼类的食物，” 赵叔指挥监测员开展工作，“这些措施能帮助生态系统快速恢复，避免降雨对后续的联合观测造成影响。”

监测员们还采集了水样、土样，送往实验室进行详细分析，结果显示各项指标均符合生态标准。“AI 预测的生态恢复周期是 3 天，咱们会持续监测，验证预测的准确性，” 赵叔说，“要是实际恢复时间与预测一致，以后就能用 AI 来制定更精准的生态恢复计划。”

第三环节：全国生态研学协同体系深化（分三组推进）

组 1：全国生态研学标准制定组（陈守义 + 30 名跨省专家）