基于数据同化的太湖叶绿素多模型协同反演

在国内外众多学者的不懈努力下,开发了大量的水质参数遥感估算反演模型,但不同的模型都具有其"局限性",只能从某个层面反映"真值".基于上述考虑,本研究发展了基于数据同化方法的太湖叶绿素a浓度多模型协同反演算法.利用2006~2009年太湖野外实测水体高光谱遥感反射率数据,构建了7个叶绿素a浓度反演模型;通过模型精度对比,最终遴选出6个适宜的叶绿素a浓度反演模型.进而使用不同模型组合,进行多模型协同反演.结果表明:1多模型协同反演算法的反演精度要高于单模型反演的反演精度,最优MAPE仅为22.4%;2随着参与多模型协同反演的模型个数的增加,其反演精度也逐渐提高,MAPE均值从25.6%降低到23.4%,RMSE均值从15.082μg·L-1降低到14.575μg·L-1,相关系数R均值从0.91提升到0.92;3通过对多模型协同反演产品的置信区间进行计算,可以有效地估算产品精度和误差,同时使得获取全湖反演叶绿素a浓度的误差空间分布情况成为可能.     

优势硅藻和定鞭金藻不同生长阶段光合色素比值变化

基于高效液相色谱(HPLC)技术分析了8种定鞭金藻、2种硅藻在对数生长期的光合色素组成,比较了中肋骨条藻(Skeletonema costatum)、路氏巴夫藻(Pavlova lutheri)和湛江叉鞭金藻(Dicrateria zhanjiangensis)在不同生长阶段主要光合色素组成和比值的变化。实验结果表明:8种定鞭金藻根据光合色素19’-已酰基氧化岩藻黄素的存在与否可分为两类,其中不含19’-已酰基氧化岩藻黄素的定鞭金藻与硅藻光合色素组成相似。通过对比不同生长阶段的样品发现稳定期硅藻(中肋骨条藻)中叶绿素c1+c2,岩藻黄素、硅甲藻黄素与总叶绿素a比值显著高于它们在定鞭金藻(路氏巴夫藻、湛江叉鞭金藻)中与叶绿素a的比值(P<0.05),并且随培养时间延长而增大,而路氏巴夫藻、湛江叉鞭金藻中叶绿素c1+c2,岩藻黄素、硅甲藻黄素与总叶绿素a比值则一直维持在较低水平。该结果可以作为基于CHEMTAX软件的化学分类法的依据,以提高定量分析硅藻和定鞭金藻的准确性。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

珠江口水域表层水体光合色素分布特征研究

于2011年2月对珠江口水域表层水体进行了调查,利用反相高效液相色谱测定了水体中19种光合色素的含量,研究了珠江口水域浮游植物特征色素组成及其分布特征。结果表明:表层水体主要特征色素为岩藻黄素、多甲藻素和别藻黄素,还存在少量的青绿素、19’-已酰基氧化岩藻黄素、二乙烯基叶绿素a。各光合色素具有明显的分布特征,如叶绿素a、叶绿素c2、岩藻黄素和多甲藻素等表现为珠江口水域内侧(淡水端)高,外海区(海水端)低的特点;19’-已酰基氧化岩藻黄素、玉米黄素、叶绿素b和青绿素等主要分布在外海区,在珠江口水域内侧未检出。根据光合色素分布特征,可以确定在珠江口海域存在的浮游藻种类包括硅藻、甲藻、隐藻、青绿藻和原绿球藻等浮游微藻。     

长江口及邻近海域浮游植物色素分布与群落结构特征

根据2009年5月、11月和2010年6月对长江口及邻近海域调查结果,利用反相高效液相色谱技术(RP-HPLC)对该海域浮游植物特征色素组成和分布进行了研究,并应用CHEMTAX软件研究了浮游藻类群落组成.结果表明,在长江口及邻近海域分离鉴定了21种浮游植物色素,主要的色素种类为叶绿素a、多甲藻黄素、岩藻黄素、19’-丁酰基氧化岩藻黄素、19’-已酰基氧化岩藻黄素、叶绿素b、硅甲藻黄素、别黄素和玉米黄素,以叶绿素a的含量最高,其次是岩藻黄素,其他色素对总色素含量贡献较低.2009年5月和2010年6月航次期间通过对色素的分析检测到甲藻和硅藻藻华.主要特征色素的含量及分布特征与盐度、营养盐等环境因子关系密切.特征色素组成和分布特征表明,研究海域浮游植物种类主要存在硅藻、甲藻、隐藻、绿藻、蓝藻、定鞭藻、金藻和青绿藻等8个类群.CHEMTAX分析结果表明,2009年5月硅藻、甲藻和绿藻是最主要的类群;2009年11月硅藻在群落结构中处于绝对优势;2010年6月,硅藻、甲藻和隐藻贡献了62.5%的叶绿素a生物量,蓝藻所占的比重明显有所上升.浮游植物群落结构在空间分布上有着明显差异,呈现区域性特征,硅藻、绿藻和隐藻在近岸海域所占比重较高,而定鞭藻、金藻和蓝藻在外海区域的站位对生物量的贡献明显上升.     

海洋浮游植物三维荧光光谱中瑞利散射的校正

瑞利散射的存在会影响三维荧光光谱的特征分析.本文应用空白扣除法和Delaunay三角形内插值法对赤潮浮游藻三维荧光光谱中的瑞利散射进行去除.结果表明,由于赤潮浮游藻液中含有大量的散射颗粒,空白扣除法不能完全去除荧光光谱中的瑞利散射,而采用Delaunay三角形内插值法则能有效的去除荧光光谱中的瑞利散射,使赤潮浮游藻特征色素的荧光峰凸现出来:在Ex440 nm/Em680 nm处较强的荧光峰是赤潮浮游藻体内的叶绿素a发出的,而Ex450～470 nm/Ema680 nm处荧光峰源于叶绿素cl,叶绿素c2和叶绿素c3.     

支持向量机在太湖叶绿素a非线性反演中的应用

根据湖泊监测的特点,采用支持向量机(SVM)方法,反演太湖叶绿素a的浓度分布.将2005年8月太湖29个现场水质监测点数据分为训练测试样本集和验证样本集,利用训练测试样本集以及与其时间同步的MODIS遥感影像,分别构建了4种SVM模型.对比分析表明,直接以波段反射率以及水深信息构成输入向量的SVM模型预测效果最好.利用训练测试样本构建了线性回归模型、主成分分析模型(PCA)以及神经网络模型(ANN),并利用验证数据比较了上述3种模型与SVM模型的预测结果.结果表明ANN模型和SVM模型预测能力明显优于另外2种模型,其中SVM模型对低值和高值均有较好的预测精度,平均相对误差仅为15.91%,预测精度比ANN模型提高了10%.利用SVM模型和ANN模型分别反演了2005年8月15日太湖叶绿素a浓度分布,比较了2种模型反演结果的异同,分析了太湖叶绿素a分布特征及其成因.     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.     

海洋真核微藻粒级结构及其环境影响因素

采用高通量测序-分子鉴定分级技术于2018年对大长山岛临近海域微藻粒级结构进行了研究,同时探讨了叶绿素a分级法测算微藻粒级结构的误差.结果发现,叶绿素a分级法测算微微型藻类（< 3μm）误差高达82%,严重低估了小粒径微藻的组成,分子鉴定分级法测算春季小粒径微藻生物量组成平均为86%,夏季平均为52%,秋季平均为20%.春季优势种抑食金球藻生物量占41%,夏季优势种金牛微球藻生物量占21%,这2种微微型藻类会严重影响滤食性贝类正常摄食生长,养殖风险较高.总氮、总磷、溶解硅等环境因子和贝类摄食的下行效应影响着该海域微藻粒级结构的变化.     

太湖附泥藻类时空分布及与环境因子的关系

为探讨太湖附泥藻类时空分析及与N、P等环境因子之间的关系,在不同季节采取太湖不同湖区表层沉积物,采用常规理化分析方法测定环境中的氮、磷含量及其他理化指标,利用高效液相色谱技术(HPLC)分析附泥藻类光合色素叶绿素a(Chl.a)、叶绿素b(Chl.b)、岩藻黄素(Fuco)及玉米黄素(Zea)含量。结果表明：太湖水体及表层沉积物N、P浓度空间差异明显,水体中TN、TP及总溶解性磷均表现为梅梁湾>贡湖湾>胥口湾,且空间差异显著(P<0.05),而胥口湾表层沉积物中TP及Fe-P含量显著低于梅梁湾及贡湖湾(P<0.05)。太湖附泥藻类生物量(Chl.a)及3种特征色素含量存在显著的时空差异。从空间上看,Chl.a最高值出现在贡湖湾,其值为(12.79±3.69)μg/g,最低值出现在胥口湾,其值为(2.46±1.14)μg/g。在秋季及夏季,贡湖湾附泥藻类Chl.a及3种特征色素含量高于梅梁湾,梅梁湾又高于胥口湾;在春季,梅梁湾附泥藻类Chl.a高于贡湖湾及胥口湾。从季节上看,附泥藻类Chl.a与特征色素Chl.b变化一致,梅梁湾与胥口湾在春季较高,夏季和秋季相对较...     

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.     

磺胺嘧啶和盐酸四环素对四种赤潮藻生长的影响

本文以锥状斯氏藻（Scrippsiella trochoidea）、米氏凯伦藻（Karenia mikimotoi）、球形棕囊藻（Phaeocystis globosa）、中肋骨条藻（Skeletonema costatum）为研究对象,实验室条件下对比研究了磺胺间二甲氧嘧啶钠（SMS）和盐酸四环素（TC）暴露下4种赤潮藻的细胞增长、光合色素组成以及最大光能转化效率（Fv/Fm）等的变化规律。研究结果表明:4种赤潮藻在SMS和TC（7.5～240 mg/L）暴露组细胞密度均未出现半抑制效应,SMS对4种赤潮藻细胞密度的最大抑制效应范围为5.47%～36.26%,略高于TC的最大抑制效应0～35.21%（球形棕囊藻无抑制效应）;藻细胞叶绿素含量在抗生素暴露下均显著下降,但作为抗氧化剂和捕光色素的类胡萝卜素含量则显著增加;低浓度（<50 mg/L）TC暴露下,4种赤潮藻Fv/Fm均显著下降;TC（<30 mg/L）暴露下,4种赤潮藻细胞密度最大促进作用范围为11.30%～38.89%,球形棕囊藻细胞密度增加比例最高;赤潮藻对抗生素的响应存在显著的种间差别,两种抗生素暴露对球形棕囊藻生长的抑制效应明显低于其他3种赤潮藻,高浓度抗生素残留对浮游植物群落演替存在较强的干扰作用。     

武汉东湖底栖藻类对磷的滞留作用

测定了底栖藻类在武汉东湖沿岸带人工基质上建群时的生物量和藻垫中不同组分的磷含量,结果显示,建群期间底栖藻类的生物量(叶绿素a和无灰干质)与总磷(total phosphorus,TP)含量显著相关.建群早期藻垫中总磷的含量随底栖藻类生物量的缓慢增加而增加,随着以绿藻占优势的底栖藻类群落的发展,生物量呈指数级增加,藻垫的总磷含量也快速增加,两者同时在第28d达到最高峰值(Chl a=54.51μg·cm-2;TP=96.7μg·cm-2).单位生物量的藻垫对磷的滞留作用(TP/Chl a)随着底栖藻类生物量的积累而增强(最高达2.43 μg·μg-1).藻垫中钙磷、铁磷的百分含量相对较高,两者之和接近总磷的80%.除藻类细胞和藻垫中的其它生物含磷外,藻垫负荷的磷还可能来自底栖藻类光合作用所导致的金属磷的沉积、藻垫对水体中颗粒态磷的过滤和对底泥中释放磷的截留.     

于桥水库藻类群落演替过程及影响因素

解析湖库藻类群落演替过程及影响因素对于湖库富营养化控制具有重要作用,而当前我国大部分湖库缺乏历史藻类群落监测数据.为研究典型水库藻类群落演替过程及主要驱动因素,在于桥水库采集沉积物柱芯,采用137Cs定年和藻类色素反演的方法,重建了于桥水库藻类群落近80年历史演替过程,揭示了气候变化和人类活动对藻类群落演替的影响规律.结果表明:①于桥水库历史主要藻类为绿藻、蓝藻、隐藻、甲藻、硅藻和裸藻,藻类群落演替经历了3个阶段,第Ⅰ阶段为1938—1958年,藻类生物量较低;第Ⅱ阶段为1958—1983年,藻类生物量逐渐升高;第Ⅲ阶段为1983—2019年,藻类生物量显著增长,主要以蓝藻和绿藻为优势种.②1959年建库后水动力条件改变导致藻类群落显著变化,藻类生物量和多样性增加;20世纪80年代开始流域营养物负荷提高导致藻类生物量显著升高.③1951年以来气象资料时段的相关分析显示,TP含量、气温与藻类色素含量具有显著相关性（P < 0.05）,表明TP负荷增加和气候变暖对藻类群落演替和生物量增加起到显著促进作用.      

海洋环境中光合色素分析方法研究与应用进展

根据国内外的文献,综述了海洋环境中光合色素分析方法的发展状况,指出了其分析方法在发展过程中创新的主要方面,并对光合色素分析在赤潮监测、藻类的化学分类及生物碳生物量和矿物质通量方面的应用进行了展望。     

赤潮过程中塔玛亚历山大藻(Alexandrium tamareme)C、N稳定同位素组成的变化规律

为了探索赤潮监测预防的新思路和方法,本研究选取典型赤潮藻(塔玛亚历山大藻Alexandrium tamareme)作为实验藻种,模拟一次完整的赤潮形成过程,测定重要监测指标(生物量、营养盐浓度)的变化,找出稳定同位素特征值与之相关变化规律。实验结果表明,藻种生长过程可明显分为四个阶段:适应期、对数生长期、稳定生长期及衰亡期;N、P浓度随培养时间呈下降趋势,与生物量的变化有很好的相关性,但在生长过程中几乎不吸收硅酸盐。在一次完整的赤潮发生过程中,C稳定同位素组成(13C值)随时间显示出减小趋势,而N稳定同位素组成(15N值)值则显示增大趋势。因此,赤潮藻的C和N稳定同位素组成为赤潮监测提供了可能的新指标和新方法。     

Freshwater algae chemotaxonomy by high-performance liquid chromatographic (HPLC) analysis

The study of community composition of algae is essential for understanding the structure and dynamics of the aquatic ecosystem and for evaluating the eutrophic level of the water body. A high-performance liquid chromatographic (HPLC) method based on a reversephase C₁₈ nonpolar column was developed for the main algal taxa, which includes cyanophytes, bacillariophytes, euglenophytes, dinophytes, and chlorophytes. Based on the elution order using HPLC, 19 pigments were identified, and they were chlorophyllide a, 19′-butanoyloxyfucoxanthin, chlorophyll c ₁ + c ₂, phephorbides a, peridinin, methyl-chlorophyllide a, fucoxanthin, neoxanthin, violaxanthin, myxoxanthophyll, diadinoxanthin, diatoxanthin, lutein, zeaxanthin, chlorophyll b allomer, chlorophyll b, chlorophyll a allomer, chlorophyll a, and β,β-carotene. A comparison study of cell microscopic counts and accessory pigment analysis indicated that HPLC analysis could be a useful tool for monitoring phytoplankton communities and their abundance.     

辽东湾毒害微藻潜在风险分布及环境关联

以18S rDNA V4区作为目标基因,利用自行设计的真核浮游植物鉴定引物V4（F/R）,结合高通量测序技术,对辽东湾2014年四季海水中真核藻类多样性进行了检测.结果发现了辽东湾毒害藻类共29种,曾引发赤潮或褐潮的种类有19种,可导致鱼类大规模死亡的有8种,主要为甲藻门.有18种疑似为辽东湾新记录种,其中9种在中国海域未见报道;发现麻痹性贝毒（PSP）产毒藻8种,腹泻性贝毒（DSP）产毒藻2种,产虾夷扇贝毒素（YTX）产毒藻3种,神经性贝毒（NSP）产毒藻2种,溶血毒素（hemolysin）产毒藻13种,另外还有1种褐潮产毒藻（EPS）.辽东湾检出的毒害藻类中有8种自养型、1种异养型、20种混合营养型藻类.麻痹性贝毒、虾夷扇贝毒素、溶血毒素在夏季风险较高,神经性贝毒在秋季风险较高,腹泻性贝毒在春、夏季风险均较高,辽东湾东西两岸是贝毒风险高发区.辽东湾春季水温对YTX、NSP产毒藻影响显著负相关;夏季COD、Oil、DIN、Pb、Cd对各产毒藻类影响显著正相关;秋季各环境因子对各产毒藻类影响不显著;冬季Zn、As、Oil、DIN对各产毒藻类影响显著正相关,水温对各产毒藻类影响显著负相关,各产毒藻类与环境因子关联性有待于进一步研究.