小波分析在湖泊常见浮游藻荧光识别测定中的应用

利用Daubechies7（db7）小波函数对27种分属于6个门,22个属的主要湖泊常见浮游藻的三维荧光光谱进行分解,得到各尺度分量及小波分量,应用Bayesian判别分析选择第三层尺度分量（Ca3）作为最佳特征谱,通过系统聚类分析得到浮游藻的标准谱库,结合非负最小二乘法解析的多元线性回归建立湖泊常见浮游藻的荧光识别测定技术.将该技术用于单种藻样品、模拟混合样品及实际混合样品的识别分析,单种藻样品在门类水平上的识别正确率平均为98.6%,识别测定的平均相对含量为90.8%.在实验过程中加入一定比例的噪声,考察了标准谱库的抗噪能力.对于104个实验室混合样品,优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为97.0%,识别的平均相对含量为67.7%,次优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为90.7%,识别的平均相对含量为32.3%.结果表明,所建立的识别测定技术具有可行性.     

荧光光谱结合主成分分析对赤潮藻的识别测定

利用主成分分析和非负最小二乘法,建立了我国近海常见的11种赤潮藻在属水平上的活体荧光识别测定技术.利用Delaunay三维插值法,消除浮游藻三维荧光光谱的瑞利散射和拉曼散射峰, 根据Fisher判别分析方法对各主成分及其组合的分辨能力的判别结果,确定赤潮藻三维荧光光谱的第一主成分得分谱和第二主成分得分谱作为赤潮藻识别特征谱,建立赤潮藻荧光特征谱库,在此基础上,利用非负最小二乘法对11种赤潮藻在属水平上进行识别测定,赤潮藻的识别正确率≥85%,其中9种赤潮藻的识别正确率≥90%,特别是对于近几年东海发生赤潮频率极高的东海原甲藻（Prorocentrum donghaiense）、中肋骨条藻（Skeletonema costatum）和裸甲藻（Gymnodinium sp.）,识别正确率≥95%.本研究表明,利用主成分分析提取赤潮藻三维荧光光谱特征以实现赤潮藻在属水平上的识别测定是可行的.     

我国东海常见6种有毒赤潮藻的三维荧光光谱识别技术

基于有毒赤潮藻的三维荧光光谱及主成分分析方法,针对我国东海常见的6种有毒赤潮藻建立了有毒赤潮藻活体荧光识别测定技术.根据Fisher判别分析结果,选用三维荧光光谱的第一主成分得分谱作为有毒赤潮藻识别特征谱,建立了有毒赤潮藻荧光特征库,在此基础上,利用非负最小二乘法对6种有毒赤潮藻进行识别测定,有毒赤潮藻的识别正确率≥80%.     

硅藻和甲藻的荧光识别测定技术研究

基于浮游植物活体叶绿素荧光激发光谱建立了硅藻和甲藻的识别测定技术。根据Fisher判别分析结果,浮游植物活体叶绿素荧光激发光谱具有同门类藻谱形相似、不同门类藻谱形差异明显的特点,可作为硅藻和甲藻的识别特征谱,据此建立了浮游植物荧光特征谱库,并利用非负最小二乘法进行识别测定,其中单门类样品共有258个,识别正确率为98%,回收率≥79%;两个门类的混合样品共有18个,识别正确率为78%,回收率≥76%。     

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.     

渭河浮游细菌群落结构特征及其关键驱动因子

基于T-rflp技术和高通量测序技术,分析了渭河在平水期、枯水期和丰水期的浮游细菌群落变化特征,并采用冗余分析和典范对应分析识别了不同水文时期影响细菌群落的关键环境因子.结果表明,渭河水体浮游细菌群落空间和季节差异明显,且季节性差异比空间差异更加显著.平水期、枯水期和丰水期渭河(陕西段)干流浮游细菌群落Shannon多样性指数分别在2.13~2.82、2.05~2.84和2.61~2.91之间.平水期浮游细菌多样性指数空间差异最大(RSD=16.75%),样点间群落结构相似度最低(26.8%),流域优势T-RF片段数最多(23种);丰水期浮游细菌Shannon指数空间差异最小(RSD=9.27%),样点间群落相似度最高(62.6%),且检出的优势片段数最少(12种).咸阳-西安段是浮游细菌群落多样性最低、优势菌群结构最单一的河段.河流水体细菌群落在不同时期的关键环境驱动因子不同,而其中悬浮颗粒物(TSS)浓度是不同水文时期都不可忽视的关键影响因子.高通量分析结果表明,丰水期渭河水体浮游细菌物种涉及21个已知细菌门类和26个候选门类,其中,变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)共同的相对丰度占比达到75%以上,是最主要的细菌类群.汛期渭河干流各样点浮游细菌群落特征趋于一致,物种结构与泾河相似而与黑河存在明显差异.     

基于eDNA宏基因组的草海湖泊硅藻群落及多样性分析

环境DNA(eDNA)技术作为新兴生物多样性监测方法,具有非侵入性、高效性及灵敏性的特点.为探究基于宏基因组测序的eDNA技术对喀斯特湖泊硅藻监测的适用性,以贵州草海为例,采集草海湖滨带的水样及表层沉积物样品,运用宏基因组学与eDNA相结合的方法,分析浮游及沉积硅藻的群落组成、生物多样性及KEGG代谢功能.结果表明：(1)草海硅藻群落共注释到4纲23目36科54属78种,在科分类阶元上以舟形藻科和海链藻科为优势类群.硅藻群落的Chao1指数平均值为42.88±15.35,Shannon-Wiener指数平均值为2.09±0.29.(2)硅藻群落KEGG通路功能最具代表性的是全局和概述图谱(global and overview maps),其次是能量代谢、翻译;优势KO基因主要为atpF基因、secA基因、rplT基因、rpoA基因、argH基因.(3)主坐标分析(PCoA)和相似性分析(ANOSIM)表明硅藻群落存在显著的环境介质差异;LEfSe分析揭示浮游硅藻群落的差异标志物主要为海链藻属(Thalassiosira)、小环藻属(Cyclotella),沉积硅藻主要是管状藻属(Fi...     

三维荧光光谱法分类测量水体浮游植物浓度

测量了富营养化水体中13 种浮游植物的活体三维荧光光谱和激发荧光光谱,通过光谱相似性原则将浮游植物分成3 种光谱组,分析了光合色素组成与各光谱组三维荧光光谱特征的关系.选择梅尼小环藻、小球藻和铜绿微囊藻纯种培养体,配制10 种不同浓度比例的浮游植物混合培养体,利用平行因子模型算法(PARAFAC)对混合培养体的三维荧光光谱进行了拟合,成功地区分了3 种浮游植物组分.组分1(梅尼小环藻)、组分2(小球藻)和组分3(铜绿微囊藻)在模1 上得分与其在混合样品中的实际相对浓度具有良好的线性关系,相关系数分别达到0.98222, 0.97865 和0.99788,证实了利用三维荧光光谱和PARAFAC 模型分类测量浮游植物浓度的可行性.     

基于宏条形码技术的白洋淀水华藻类识别及其驱动因子分析

浮游藻类是引起水华暴发的主要原因.为筛选潜在水华藻类,评估白洋淀水华风险区域,于2020年8月对白洋淀373点位展开浮游藻类调查.利用宏条形码技术分析,解析水华藻类群落组成,同时采用显微镜计数法统计藻密度.根据总藻密度对白洋淀不同区域的水华程度进行评估,同时进一步针对水华藻类群落,耦合淀区水质条件,探究白洋淀不同区域水华藻类群落空间差异驱动因子,以甄别影响水华藻类群落结构关键环境因子.结果表明,95%以上采样区域无水华风险(藻类密度<2×10⁶个·L^-1),仅5个样点存在轻微水华风险.但水华藻类群落分析共检测到了90种水华藻类,其中优势水华藻种有20种,隶属于以绿藻门、蓝藻门和裸藻门为主.水华藻类群落结构在不同区域上具有显著空间异质性(P<0.05).关键驱动因子解析结果表明,总磷(TP)、总氮(TN)和氨氮(NH⁺₄-N)是造成水华藻类群落结构差异的关键因子.其中,门水平上,蓝藻门水华藻类与以上关键因子显著正相关;种水平上,硅藻门和绿藻门水华藻类与关键因子响应更显著.因此,水华藻类群落...     

南京内秦淮河浮游细菌群落结构分析

为探讨城市河流浮游细菌群落结构的组成和多样性,并找出影响浮游细菌群落组成分布的主要环境因子。选取南京市内秦淮河3个采样点采集水样,应用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)技术分析各采样点的浮游细菌群落的随空间、时间的变化规律。结果表明,3个采样点共得到104个不同的片段(T-RFs)。各个采样点的浮游细菌群落组成不同,且不同时期不同采样点的优势细菌类群也不同。多维尺度分析(n MDS)的结果表明:浮游细菌群落按照水温的高低明显分为3个类群。典范对应分析(CCA)的结果表明:水温、溶解氧以及p H等理化指标对浮游细菌群落组成有显著影响(P0.05)。     

基于菌藻对比培养方法的洱海沉积物溶解性有机氮生物有效性评价

为了深入探究DON（溶解性有机氮）在湖泊水生生态系统中的重要营养作用和生态效应,寻找科学的DON生物有效性评价方法,选择洱海不同湖区表层沉积物样品,通过室内接种细菌和铜绿微囊藻进行对比培养,运用三维荧光-平行医疗法（3D EEM-PARAFAC）研究菌藻对比培养条件下湖泊沉积物DON生物有效性及各DON荧光组分生物有效性差异.结果表明:① 藻类培养条件下洱海表层沉积物DON生物有效性（8.49%~42.5%）略低于细菌培养条件下的生物有效性（10.5%~45.3%）. ② 藻培养条件下,DON生物利用率与藻细胞密度增长量呈显著正相关,即藻细胞密度的增长量可作为反映沉积物DON生物有效性的指标. ③ 菌类培养过程中DON光谱学特征参数[如SUVA₂₅₄（254 nm处紫外吸收光谱系数）、S_R（275~295 nm处吸收光谱系数与350~400 nm处吸收光谱系数比值）等]与DON含量相关性总体较细菌培养好;培养液中SUVA₂₅₄有不同程度下降,S_R指数均有上升,大分子DON和高芳香性DON可被微生物降解.相比于陆源荧光组分,内源荧光组分的生物有效性较差. ④ 相比而言,藻类培养方法能更直观地反映沉积物DON对藻类生长的影响,可在一定程度上作为衡量湖泊沉积物DON生物有效性的指标,即藻类培养方法更适合评价洱海沉积物DON生物有效性.      

基于三维荧光光谱——平行因子分析技术的蠡湖CDOM分布特征

利用三维荧光光谱(EMMs),并结合平行因子分析法,研究了蠡湖水体中有色可溶性有机物(CDOM)的分布特征及其来源,并探讨了不同组分荧光强度与其他水质因子间的相关性.结果表明,蠡湖水体中CDOM主要由2个荧光组分组成,分别为类色氨酸荧光组分C1(225,280/335)和类腐殖质荧光组分C2(250,300/435),并且C1和C2对总荧光强度的贡献率分别75.70%和24.30%.空间上C1和C2荧光强度自东向西依次递减,呈现东蠡湖高于西蠡湖、沿岸区高于湖心区的趋势.荧光指数(FI)、生物源指数(BIX)和腐殖化指数(HIX)都显示蠡湖水体CDOM来源于自生微生物、藻类等新近自生源,整体呈现弱腐殖质特征.相关性分析表明,CDOM与N、P元素的迁移转化密切相关,并且对透明度有重要影响.     

超滤处理东江水不可逆膜污染物的识别和活性炭对其吸附去除

利用超滤实验以及6种粉末活性炭吸附东江水有机物的水质数据,通过三维荧光光谱-平行因子分析(EEMPARAFAC),考察东江水中造成不可逆膜污染的主要组分和活性炭吸附这些组分的效果;随后进行活性炭对不可逆膜污染组分吸附效果与对应活性炭孔结构参数的相关性分析,揭示活性炭的表面物理性质对不可逆膜污染物吸附的影响.EEMPARAFAC模型识别出东江水含有2个类腐殖质荧光组分C1和C3,以及1个类蛋白质(类色氨酸)荧光组分C2,其中C2为主要不可逆膜污染物.同时,所有活性炭对3种荧光组分均有较好的吸附效果,其中对主要膜污染物C2的去除率可达54.0%~74.6%.相关性分析发现,活性炭对主要膜污染荧光组分C2吸附效果受活性炭微孔表面积的影响,而活性炭对两种次要膜污染荧光组分C1和C3吸附效果受活性炭中大孔表面积和BET比表面积影响.实验结果可为活性炭-超滤工艺处理东江水的活性炭选型提供技术指导.     

荧光光谱结合平行因子分析研究夏季周村水库溶解性有机物的分布与来源

利用三维荧光光谱(EEMs)并结合平行因子分析(PARAFAC)模型,解析了2015年8月夏季周村水源水库中溶解性有机物(DOM)的组分并利用主成分分析法对影响水体DOM的主要因素及其相对贡献量进行了研究.结果表明,周村水库水体中的DOM可分为3个组分,分别为类富里酸荧光组分C1(260,350/420 nm)、类蛋白荧光组分C2(280/360 nm)和类腐殖酸组分C3(270,390/530 nm),且3个组分具有同源性;各组分平面分布均匀,入库口总荧光强度略高;较高的荧光指数FI,较高的自生源指标BIX,较低的腐殖化指标HIX以及接近于1的新鲜度指数(β∶α)综合表明夏季周村水库DOM的来源以自生源为主,并结合主成分分析得出,内源对DOM贡献率高达70.96%.与此同时,周村水库水体DOM各组分与aph(440)拟合相关性较好.因此可以通过对DOM三维荧光光谱的研究,有助于水库管理者更有目的地进行污染源的控制和治理,同时可以在一定程度上指示周村水库水体富营养化水平.     

荧光溶解性有机质EEMs的新旧自组织映射图解析方法比较研究

目前,对地表水体荧光溶解性有机质(Fluorescent Dissolved Organic Matter,FDOM)三维激发发射矩阵(Excitation-Emission Matrices,EEMs)数据的解析仍旧存在挑战.本文结合原始EEMs和从中分离的荧光平行因子分析(Parallel Factor Analysis,PARAFAC)组分,利用自组织映射图(Self-Organizing Maps,SOM),开展了基于传统EEMs-SOM和新型PARAFAC-SOM神经网络模型的复杂荧光数据解析能力对比研究,以此探索和改进EEMs多元解析方法技术体系.模型以已发表论文原始数据为基础构建,研究对象为南太湖重要入湖河流东苕溪水系.结果显示:EEMsSOM模型需依赖常规"摘峰法"对各荧光峰做出主观判断,不能有效识别重叠荧光峰,且人为割裂多激发共发射荧光物质峰之间的联系,从而弱化分析结果的实际环境意义,但神经元的模式荧光光谱可视化效果较佳,且操作简便,耗时较少;PARAFAC-SOM模型克服了上述缺陷,可清除EEMs中的噪声或无用信息,大幅降低输入变量数(从1742个降至4个),缩减运算时间,较大地改善了输出结果的准确性,获得无损可靠且实际环境意义较强的结果,但该法的PARAFAC预处理要求较高,工作量较大;两类模型解析结论大体一致,对前期研究进行了全新的阐述和补充,且生动揭示了FDOM在多级河流水体中的空间赋存变化规律及河流的动态污染过程.综上,推荐在今后研究中综合使用两类优势互补的模型以实现对EEMs的深度解析.     

鄱阳湖沉积物溶解性有机质光谱特征

目前针对鄱阳湖流域沉积物溶解性有机质(DOM)光谱特征的研究仍较少,因此基于紫外-可见光谱和三维荧光光谱技术,并结合平行因子分析法(PARAFAC),对鄱阳湖沉积物中DOM的物质组成和来源特征进行了解析.结果表明,鄱阳湖沉积物DOM的腐殖化程度较高,是陆源输入和藻类、浮游生物等内源产生的混合型,且以陆源输入为主.与碟形湖区相比,通江水域沉积物DOM的有色溶解性有机质浓度更高、 DOM粒径更大且芳香性及腐殖化程度更高.通过PARAFAC共解析出3个类腐殖质组分(C1、 C2、 C4)和1个类蛋白组分(C3).与碟形湖相比,腐殖质组分均表现为通江水域更高,其中C1组分在两区域的占比均为所有组分中最高,前者为42%,后者为46%.空间分布上,4个组分荧光强度总体上呈现东高西低的趋势,高值主要分布在都昌和南矶湿地水域附近,分析主要与丰水期水位上涨、大量植物被淹死亡和人类活动有关.主成分分析结果表明,湖区不同沉积物DOM荧光组分差异较小,但以碟形湖区沉积物DOM腐殖化程度略高.     

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.