基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的湖泊浮游藻化学分类学研究

浮游藻荧光分析技术因其能够实现现场、快速、低成本测定而受到广泛研究和应用.本研究以浮游藻活体三维荧光光谱(EEM)为基础,利用平行因子(PARAFAC)和CHEMTAX发展了浮游藻群落组成荧光分析技术.首先,将PARAFAC模型应用于23种浮游藻的EEM,通过残差分析、荧光成分谱形分析等方法确定浮游藻EEM由12个荧光成分组成;然后,利用Bayesian判别分析表明浮游藻12个荧光成分的组成具有明显的门类特征性;最后,以获得的12个荧光成分构建浮游藻"荧光成分比值矩阵",结合CHEMTAX建立浮游藻荧光识别分析技术.通过测试表明,该技术对531个单种藻样品的平均识别正确率是99.1%,其中,绿藻的识别正确率为97.5%,其余藻的识别正确率为100%.对于95个实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为98.5%和90.5%;测定的平均相对含量分别为69.7%和26.4%.结果表明,本研究所建立的EEM-PARAFAC-CHEMTAX方法能够实现浮游藻群落组成的快速定性定量测定.