基于色素荧光的浮游藻识别测定技术研究
近年来，我国海域赤潮频发，对海洋渔业、养殖业、水产资源造成极大的损害，对海洋生物和人类健康的发展构成威胁，迫切需要建立一种快速、有效地监测浮游藻群落组成的方法，以实现赤潮的应急、常规监测。浮游藻三维荧光光谱能给出激发.发射范围的全部荧光指纹信息，对浮游藻的分类识别有很大的应用潜力，是近年来备受关注的浮游藻群落测定方法之一。目前的研究主要针对浮游藻活体荧光展开，对于远海海域及海洋调查采集的大量浮游藻膜样品无法进行测定，迫切需要建立针对膜样品分析的技术，从而实现对浮游藻群落组成的识别测定。同时针对本课题组前期基于小波分析建立的浮游藻活体荧光识别技术对某些赤潮藻的识别率较低的问题，本文采用多种技术提取光谱特征，着力建立各种识别技术之间的互补联立谱库，完善现有的浮游藻活体荧光识别测定技术。
第一部分：在对我国近海海域赤潮与非赤潮期间浮游藻群落组成结构特点总结的基础上，选择39种浮游藻(优势藻和赤潮藻)进行研究，分别测得目标藻种在不同生长条件下的色素萃取液三维荧光光谱，综合利用小波、小波包、二维小波变换及Bayes判别分析、多元线性回归等方法，分别建立浮游藻色素萃取液的三种荧光识别测定技术，基本上实现了浮游藻群落组成门类水平和属水平(发生赤潮时)上的识别分析，具体研究成果如下：
1以相对标准偏差(RSD)为标准，检验了浮游藻色素萃取液荧光光谱的稳定性；通过组间组内方差分析，得到不同门、属间的浮游藻色素萃取液荧光光谱具有较明显的差异性。
2分别采用小波(db7，coif2小波)、小波包、二维小波变换对浮游藻色素萃取液荧光光谱进行特征提取，通过Bayesian判别分析法选择分类判别能力最佳的浮游藻识别特征谱，并构建相应的浮游藻色素萃取液荧光识别特征谱库；在此基础上，结合非负最小二乘法解析的多元线性回归分别建立相应的浮游藻色素萃取液荧光识别测定技术。对各种技术进行测试：对于单种藻样品，得到门水平上的平均识别正确率分别为95.5％，95.4％，95.5％，94.3％，平均识别相对含量分别为89.4％，87.6％，88.8％，87.3％；属水平上的平均识别正确率分别为89.3％，89.1％，90.1％，87.8％。对于模拟混合藻样品，当门上比例达50％时，小波、小波包技术能对除黄藻门以外的其它6个门类达90％以上的识别正确率，二维小波技术对黄藻门、蓝藻门识别效果不好；当混合比例达60％时，三种技术能对除黄藻门以外的其它6个门类藻均达85％以上的识别正确率。在属水平上，当浮游藻优势度达80％时，能对优势种达75％以上的识别正确率。当浮游优势度达90％t寸，能对优势种达80％以上的识别正确率。
3将db7小波识别技术用于现场浮游藻膜样品的识别测定，结果显示对硅藻的识别和：HPLC-CHEMTAX结果一致，隐藻不能被正确识别。将HPLC-CHEMAX显示相对含量较高的现场样品谱加入到所建荧光识别特征谱库进行识别，整体识别情况有所改善，除硅藻能被正确识别外，隐藻的识别正确率明显提高。表明所建技术用于浮游藻样品浮游藻群落组成的识别分析是可行的。如果通过现场培养浮游藻或是现场采集浮游藻样品(尤其是赤潮期间采样)获得现场谱更新识别特征谱库，识别结果将会得以改善。
第二部分：选择近海海域常见的53种浮游藻(优势藻和赤潮藻)进行研究，分别测得目标藻种在不同生长条件下的活体三维荧光光谱，综合利用小波、小波包、二维小波变换及Bayesian判别、系统聚类分析及多元线性回归等方法，分别建立小波、小波包、二维小波的浮游藻活体荧光识别测定技术，并研究各种技术对光谱特征的提取能力及相互补充作用，最终建立互补联立谱库的识别测定技术，实现浮游藻群落组成门类水平和属类水平(发生赤潮时)的识别分析，具体研究成果如下：
1.分别采用小波(db7，coif2小波)、小波包、二维小波变换提取浮游藻活体荧光光谱特征，结合多元线性回归法分别建立3种浮游藻活体荧光识别测定技术。将各种识别技术用于对浮游藻单种样品、混合样品进行测试，并研究不同技术对浮游藻特征谱的提取能力及相互补充作用，最终建立了以db7-ca3小波标准谱库为一级谱库，其它特征谱库作为二级谱库进行补充的联立识别测定技术。
2.将联立谱库识别技术用于浮游藻样品的识别测定，对于浮游藻单种样品，得到门水平上的平均识别正确率为96.0％，属水平上的平均识别正确率为87.4％，其中Oc，Db，Ld，Rh，Ks，Pl，As的识别率分别提高16.7，10，6.8，11.7，14.2，16.7，33.3个百分点。对于不同比例(60％，70％，80％，90％)的浮游藻模拟混合样品，在门水平上的平均识别正确率分别为89.3％，93.8％，96.1％和96.9％；平均识别相对含量分别为58.4％，68.7％，77.5％和86.1％；在属水平上的平均识别正确率分别为64.7％，92.6％，93.8％和93.9％。其中，Cf(60％优势度)和Db(60％的优势度)的识别率分别提高31.2和35.2个百分点。
3.将联立谱库识别技术用于胶州湾和围隔实验采集的24个水样分析：23个水样门类识别结果与镜检结果一致，属水平上对于优势度大于80％(藻细胞丰度)的8个水样，5个水样的优势藻能被正确识别。
4.将联立谱库识别技术用于渤海、胶州湾水体分析，得到海域的浮游藻群落组成识别情况与历史资料研究较好地保持一致。
本文的创新之处在于基于浮游藻色素萃取液三维荧光光谱，综合利用小波、小波包及二维小波分析技术建立浮游藻色素萃取液荧光识别测定技术，用于满足大量浮游藻膜样品的快速分析需要。同时基于浮游藻活体三维荧光光谱，综合利用小波、小波包及二维小波分析技术建立浮游藻活体荧光识别测定技术，并研究各种技术对光谱特征的提取能力及相互补充作用，建立互补联用谱库，提高了某些浮游藻尤其是某些赤潮藻的识别正确率。实现了在海域正常情况下能够在门类水平上测定浮游藻群落组成，赤潮发生时在属水平上对引发赤潮的肇事藻进行快速识别。
浮游藻;荧光光谱;小波分析;荧光识别;测定技术;海域赤潮
中国海洋大学
博士
海洋化学工程与技术
石晓勇;苏荣国
2012
中文
X55;X502
256
2012-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）