基于激发荧光光谱的浮游植物分类测量方法

 提出了一种基于激发荧光光谱的浮游植物快速分类测量方法.根据激发荧光光谱特征将淡水浮游植物分成蓝色组、绿色组和褐色组3 组.选用铜绿微囊藻、小球藻和脆杆藻分别作为蓝色组、绿色组和褐色组的代表,通过对标准纯种培养体和混合培养体的全波长激发荧光光谱进行多元线性回归计算,得到混合培养体各组分的叶绿素a 浓度.结果表明,计算得到的铜绿微囊藻、小球藻和脆杆藻浓度的误差分别为1.67%~12.70%,0.91%~12.70%,6.11%~40.20%,平均误差为5.44%、6.44%和20.71%.使用带宽20,10,4nm 的4 波段(中心波长为440,480,520,610nm)代替全波长激发荧光光谱计算表明,3 种藻类组分误差与全波长激发荧光光谱计算结果误差十分相似.20,10nm 波段宽度铜绿微囊藻、小球藻和脆杆藻的平均误差分别为5.57%、7.16%、20.52%和7.13%、7.42%、20.02%;4nm 波段宽度的平均误差显著增大,分别为8.85%,13.07%,30.67%.     

三维荧光-平行因子分析检测喹诺酮类抗生素

该文基于三维荧光光谱技术,研究了恩诺沙星(ENR)、左氧氟沙星(LVFX)和诺氟沙星(NOR)3种喹诺酮类抗生素三维荧光光谱特征,并结合平行因子分析法(PARAFAC),实现了对ENR、LVFX和NOR 3种抗生素混合物单一组分定性及定量分析。荧光分光光度计扫描得到3种抗生素样品的三维荧光光谱,通过散射区域置零、插值等方法,解决了散射对三维荧光光谱的干扰,同时运用PARAFAC对荧光数据集进行组分解析。实验得出,3种抗生素最大荧光值和各自浓度之间R²均大于0.99,ENR、LVFX和NOR的检出限分别为0.74、0.43和0.20μg/L。PARAFAC方法成功解析出混合样本中ENR、LVFX和NOR组分。实验结果表明,基于PARAFAC法的三维荧光光谱技术具有良好的检出限和回收率,可同时对ENR、LVFX和NOR 3种喹诺酮类抗生素及其混合物进行快速、高灵敏的检测,实现了混合样本单图谱、同类别、多组分同时分析。     

藻类的三维荧光光谱辨别及算法研究

采用三维荧光技术分析了栅藻,微囊藻和小环藻的色素组成.通过对3种藻的特殊激发谱线的分析,采用435,485,525,630nm作为叶绿素a、叶绿素b、叶绿素c与藻蓝胆素的特征激发波长,采用684nm作为发射波长,建立了3种藻叶绿素浓度与藻密度的荧光强度矩阵方程.根据水样的标准荧光光谱和4个激发波长可以计算出每种藻类的叶绿素浓度与藻密度.     

基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型

选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其ρ(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型. 在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(h_i)与ρ(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻ρ(叶绿素a)的预测. 结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.      

基于流式细胞技术的铜绿微囊藻自动识别参数筛选方法研究

微囊藻的快速定量研究是水华预防与控制的重要研究内容,本研究基于浮游植物流式细胞仪,探讨了铜绿微囊藻特征指标体系建立的方法.研究发现FL Red Average为将藻细胞与培养体系中杂质有效区分的最重要的指标.通过与显微计数和蛋白核小球藻的重复试验验证了该指标的有效性.在此基础上,以蛋白核小球藻为干扰信号,探讨了铜绿微囊藻特征指标建立的方法.结果表明,红色荧光信号均值(FL Red Average)为铜绿微囊藻最重要的特征指标,能实现铜绿微囊藻与杂质信号和蛋白核小球藻的有效区分.为兼顾准确与效率,结合指标的生理意义与数学特征,建议FL Red Average、SWS Average与FL Orange Average为铜绿微囊藻特征指标,相应的取值范围为1.39 mv～17.72 mv、22.05 mv～781.15 mv和0.43 mv～ 1.84 mv.     

铜绿微囊藻与蛋白核小球藻的快速定性研究

铜绿微囊藻和蛋白核小球藻是藻类水华常见的优势藻,二者形状大小较为相似,不易区分,采用浮游植物流式细胞仪,初步研究了铜绿微囊藻和蛋白核小球藻的快速检测和区分技术。通过对比选择具有区分优势的参数指标,即代表细胞内颗粒复杂程度的侧向散射信号(SWS)的均值指标和代表叶绿素含量的红色荧光信号(FL Red)的均值指标,对两藻种进行了多维度的筛选和区分。根据选择的参数指标,导出对应的特征信号图谱,进一步考察其信号图谱的特征性。经研究表明区分藻种的一级指标是信号强度,二级指标是信号光滑度。     

污水厂深度处理过程中有机物三维荧光光谱的平行因子分析研究

基于三维荧光光谱考察了污水厂深度处理过程中溶解性有机物(DOM)的荧光组分特征,结合平行因子分析(PARAFAC)解析出3个荧光组分,包括2个腐殖质类物质(C1、C3)和1个色氨酸类蛋白物质(C2).臭氧工艺对组分C1、C2、C3去除率分别为69.1%、71.5%和66.5%,表明臭氧对DOM有较好去除效果.三维荧光光谱结合PARAFAC分析能够较好反映水中DOM的去除情况,有利于污水处理效果的定性分析、定量评价,易于实时在线监测.     

水稻秸秆浸泡液对蓝藻和绿藻生长选择性抑制作用

运用流式细胞仪研究了水稻秸秆浸泡液(RSE)对藻类生长、形态学特征(细胞大小)和生理参数(叶绿素荧光强度)的影响.RSE对有毒、无毒铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、有毒水华鱼腥藻(Anabaena flos-aquae)、鱼害微囊藻(Microcystis ichthyoblabe)这4种蓝藻和羊角月牙藻(Selenastrum capricornutum)、蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)、斜生栅藻(Scenedesmus obliqnus)这3种常见绿藻生长的抑制作用具有选择性.RSE浓度为2.0~10.0 g·L~(-1)时,可以显著抑制蓝藻的生长,同时强烈影响了藻细胞的叶绿素荧光强度和细胞大小.有毒水华鱼腥藻、鱼害微囊藻、有毒和无毒铜绿微囊藻的7d EC50分别为1.72、2.21、2.92和5.72 g·L~(-1).暴露于RSE的蛋白核小球藻和斜生栅藻,细胞生长被促进了并观测到有群体形成;而对羊角月牙藻来说,当RSE浓度为1.0~4.0 g·L~(-1)时月牙藻生长和叶绿素荧光强度被抑制,但是当RSE浓度为8.0~10.0g·L~(-1)时,月牙藻生长被显著促进.总之,RSE对蓝藻生长的抑制效果强于羊角月牙藻、蛋白核小球藻和斜生栅藻,蓝藻光合系统Ⅱ反应中心的敏感性和绿藻群体的形成可能是造成两者对水稻秸秆敏感性不同的重要原因.     

荔枝落叶对铜绿微囊藻生长和光合作用的影响

利用浮游植物荧光分类仪对暴露于不同浓度荔枝落叶浸出液下铜绿微囊藻的生长、最大光合作用效率(Fv/Fm)、实际光合作用效率(YⅡ)、光能利用效率(α)、最大相对电子传递速率(r ETRmax)和光饱和系数(Ik)进行了为期15 d的检测,研究浸出液对铜绿微囊藻生长和光合作用的影响.结果发现,浸泡5 d的荔枝落叶浸出液可以抑制藻的生长,呈明显的浓度抑制型变化,随着时间的延长,抑制作用下滑.荧光参数Fv/Fm、YⅡ和α与浸出液浓度由负相关转为正相关或保持正相关关系,浸出液可能早期对藻光合作用发生胁迫,或通过提高光能利用效率来度过胁迫环境,r ETRmax、Ik和叶绿素a浓度与浸出液浓度由负相关转为显著负相关关系.三维荧光图谱结果表明,第15 d时,在投量为2.0 g·L-1时,色氨酸及酪氨酸荧光峰强度约为1.2g·L-1投量情况下的1/3,同时腐殖酸的荧光峰强度减弱.进一步研究藻细胞生长的半抑制浓度EC50值表明,与传统的农作物秸秆控藻比较,其EC50值较低,可能荔枝落叶化感控藻效果较强,只需较低的浸出液浓度而能达到较好的控藻效果.     

水中藻类溶解性有机物特性研究

试验从分子量分布、三维荧光光谱和亲疏水特性3个方面研究了水中藻类(鱼腥藻、小球藻和小环藻)溶解性有机物(AOM)的特性。结果表明,3种AOM有机物在分子量分布上大分子和中小分子有机物各占一定比例。鱼腥藻AOM和小球藻AOM均表现出大分子和小分子有机物所占比例较大,中等分子有机物所占比例较小;小环藻AOM所含大分子有机物的比例相对较小,中小分子有机物是小环藻AOM的主要组成部分。荧光光谱分析得出,鱼腥藻AOM的大分子有机物主要是大分子蛋白类和腐植酸类有机物,中小分子有机物主要是小分子糖类和大分子疏水性腐殖类有机物的分解产物。小球藻AOM大分子有机物以大分子蛋白质类为主,中小分子有机物含有较多的蛋白类和腐殖酸类物质。而小环藻AOM大分子有机物主要以大分子腐殖酸类为主,中小分子有机物腐殖酸类物质含量也较多。亲疏水性分析表明,藻类AOM呈现较强的亲水特性,其SUVA值较低,主要是由亲水性的多糖和蛋白类有机物组成,疏水性腐殖类有机物质的含量相对较少。