污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析_赵志敏
- 格式:pdf
- 大小:298.67 KB
- 文档页数:4
蓝藻的吸收光谱蓝藻的吸收光谱是指蓝藻在不同波长光照射下吸收光能的能力。
蓝藻是一类原核生物,属于蓝细菌门。
它们具有特殊的色素分子,能够吸收不同波长的光线,用于光合作用和能量获取。
在本文中,我们将一步一步地回答关于蓝藻吸收光谱的问题。
第一步:了解蓝藻的色素蓝藻的色素主要包括叶绿素和蓝藻素。
叶绿素是蓝藻进行光合作用的关键色素,它能够吸收红光和蓝光,在光合作用中将光能转化为化学能。
蓝藻素是一种具有蓝色的类胆固醇,它能够吸收红光和橙光。
第二步:理解吸收光谱的概念吸收光谱是指物质在不同波长光照射下的吸收特性。
吸收光谱可以通过光谱仪等设备进行测量和分析,从而确定物质的吸收峰和吸收范围。
第三步:研究蓝藻的吸收光谱通过实验和研究,科学家们发现了蓝藻的吸收光谱。
蓝藻的叶绿素主要在450-700nm的波长范围内吸收光线,特别是在波长为460nm和645nm左右的光线下吸收能力更强。
蓝藻素则在短波长的400-500nm范围内吸收光线。
第四步:分析蓝藻吸收光谱的意义蓝藻吸收光谱的研究对于了解蓝藻的光合作用和能量获取过程非常重要。
通过分析吸收光谱,科学家可以确定蓝藻对不同波长光线的吸收能力,从而进一步研究蓝藻的光合作用效率和生存环境。
另外,蓝藻的吸收光谱还可以应用于实际应用中。
例如,通过调节光照的波长和强度,可以控制蓝藻的生长和光合作用效率,从而实现高效的蓝藻培养和利用。
第五步:展望蓝藻吸收光谱研究的未来尽管目前我们对蓝藻吸收光谱已经有了一定的了解,但仍然有许多问题值得进一步研究。
例如,我们可以深入研究蓝藻的吸收光谱在不同光照条件下的变化,以及其与蓝藻生长和代谢的关系。
此外,随着技术的发展,我们可以利用更精确和高分辨率的光谱仪设备来测量蓝藻的吸收光谱,从而获得更准确的数据。
同时,我们还可以通过与其他生物色素的比较研究,更好地理解蓝藻的光合作用机理。
总结起来,蓝藻的吸收光谱是指蓝藻在不同波长光照射下的吸收特性。
通过实验和研究,我们可以发现蓝藻的叶绿素和蓝藻素吸收特定波长的光线,用于光合作用和能量获取。
利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究
利用实测光谱色调表征蓝藻状况的研究可以通过对不同光谱波段的反射率或辐射率进行测量和分析来探究蓝藻的生长状况和水质状况。
以下是可能实施的研究步骤:
1. 采集样本:选择实验区域,并采集蓝藻样本和相应的水体样本。
2. 光谱仪测量:使用光谱仪对蓝藻样本和水体样本进行光谱测量。
确保在不同波长范围内(可见光和近红外光)测量反射率或辐射率。
3. 数据处理:对光谱数据进行预处理,如去除背景噪音和校正项。
4. 色调分析:通过对光谱数据进行色调分析,可以提取特征参数或指数,用于表征蓝藻状况。
常见的色调参数包括色调指数、比值指数和归一化指数。
5. 关联分析:将从色调分析中得到的指标与蓝藻生长状况和水质状况进行关联分析,以确定不同色调参数与蓝藻丰度或水体富营养化程度之间的相关性。
6. 结果解释:根据关联分析的结果,解释不同色调参数与蓝藻状况之间的关系,以及光谱色调表征在监测蓝藻生长和水质状况方面的应用潜力。
7. 结论和展望:总结研究的结果,提出对未来研究的展望,如开发更精确的色调指标或结合其他水质参数进行综合分析。
需要注意的是,这仅是一个基本的研究框架,实际研究还需要根据具体情况进行不同步骤的调整和优化。
此外,实施该研究需要使用专业的光谱设备和分析软件,并且需要对选取的色调参数进行验证和验证结果。
文章编号:100724619(2000)0120041205内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系疏小舟,尹 球,匡定波(中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083)摘 要: 通过研究内陆水体反射光谱特征与藻类叶绿素浓度之间的关系,建立藻类叶绿素高光谱定量遥感模型。
在实验地太湖地区,采用高分辨率地物光谱仪实地测量了湖水在可见光和近红外波段(300—1100nm )的反射光谱曲线,并且同时采样分析叶绿素、总悬浮固体物质浓度等水质参数。
研究发现在叶绿素浓度较高时(>5μg/L ),水体光谱反射比R 705nm /R 675nm 、叶绿素在700nm 附近反射峰的位置等与叶绿素浓度有较好的相关性。
关键词: 叶绿素;高光谱;遥感中图分类号: TP79/Q949.2 文献标识码: A1 引 言内陆湖泊由于有机污染物质的注入,水体易趋于营养化。
富营养化水体的一个重要特征是藻类物质大量繁殖。
叶绿素在藻类物质中所占的比例比较稳定,并且易于在实验室测量,因此叶绿素浓度常作为反映水体营养化程度的一个重要参数。
常规的水质监测是通过采集水样、过滤、萃取以及分光光度计分析,以确定叶绿素浓度。
因而大区域的水环境监测是一项极费人力物力和时间的工作,采样方法也不可能对大型湖泊内的藻类分布作全面的调查。
遥感技术作为一种区域性水环境调查和监测手段,日益受到重视,北美和欧洲的一些国家早已开展了利用航空遥感数据监测湖泊群内叶绿素分布的研究[1,2]。
叶绿素遥感一般是通过实验研究水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系建立叶绿素算法[3]。
对于内陆水体,其困难在于,水体中其它污染物质,如无机悬浮物质和有机溶解性物质(黄色物质)光学效应的干扰,以及藻类及其它污染物质特性的地域性、甚至季节性的差异。
近年来,成像光谱仪技术发展迅速,利用高光谱分辨率有可能大大提高叶绿素遥感的精度。
本文目的是研究中国湖泊中含藻类水体的高光谱反射率特性及其与藻类叶绿素浓度之间的关系,在此基础上建立适合中国湖泊特点的叶绿素高光谱定量遥感模型。
污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析
作者:洪小芹, 赵志敏, 李鹏, 王田虎
作者单位:南京航空航天大学理学院,江苏南京 210016
1.苏彦平.杨健.刘洪波.SU Yan-ping.YANG Jian.LIU Hong-bo太湖南泉水域水体及水华蓝藻中常量元素Ca Na Mg K和Al的特征和变化[期刊论文]-农业环境科学学报2011,30(3)
2.谢小萍FY3A/MERSI影像在太湖蓝藻监测中的应用[会议论文]-2010
3.孙红梅.SUN Hong-mei定量荧光及地化方法识别真假油气显示[期刊论文]-特种油气藏2007,14(1)
4.王林.赵冬至.邢小罡.杨建洪.傅云娜脱镁叶绿素对浮游植物吸收特性的影响[期刊论文]-海洋与湖沼
2009,40(5)
5.张芳基于小波分析的东海浮游植物种类荧光光谱识别技术研究[学位论文]2008
6.李梅.武栋.周明.赵开弘藻蓝蛋白裂合酶基因的表达与酶活性研究[期刊论文]-华中科技大学学报(自然科学版) 2004,32(2)
7.王鑫.张运林.WANG Xin.ZHANG Yunlin微囊藻和栅列藻吸收与散射特性的实验研究[期刊论文]-海洋湖沼通报2007(z1)
8.张艳茹.岳兴举大庆外围油田油水层荧光显微图像特征[期刊论文]-大庆石油地质与开发2004,23(3)
9.申金媛.苏晓星.常胜江.张延炘.罗琦.陈瑞良一种用于大气中杂质气体识别的新方法[期刊论文]-光电子·激光2003,14(9)
10.周军.徐运.Zhou Jun.Xu Yun总有机碳分析仪测定高氯水样的探讨[期刊论文]-中国卫生检验杂志2007,17(10)引用本文格式:洪小芹.赵志敏.李鹏.王田虎污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析[会议论文] 2008。
浊度对荧光法测定叶绿素"的影响#赵洋甬!沈碧君!胡建林!赵建平宁波市环境监测中心!浙江!宁波!"#$%%%摘!要!目的)确定水体浊度对荧光法测定叶绿素Q的影响$方法)分别用荧光法和丙酮法测试不同浊度的含藻水样的叶绿素Q含量!确定影响范围和修正方法$结果)对叶绿素Q&%%"12B以下的藻液!其藻细胞造成的浊度对荧光法测定叶绿素Q无显著影响/当水体浊度%度&2叶绿素Q浓度实测值高于#6/6时!需用叶绿素Q浓度实测值(%/%%64K水体浊度%度&对测值进行修正$结论)对于高浊度水体!修正后的荧光法测值与真实情况叶绿素Q较为接近$关键词!浊度!叶绿素Q!荧光法叶绿素Q作为水生态系统中主要初级生产者###浮游植物的生物量和生产力的指标!同时又作为生态系统结构指标和功能指标被广泛应用于环境毒理学研究"水生生物学研究"水华防治研究等领域-#(".$目前叶绿素Q的测定方法有分光光度法->."荧光法-$."高效液相色谱法-6."遥感法-4.等$其中荧光法具有操作快速便捷"对样品无损"测定精度高等优点!使其拥有比其他方法更好的应用前景$但是如同大多数光谱法一样!受颗粒物散射的影响!水体浊度对荧光法测定叶绿素Q有着一定的影响-;!=.$通过实验分析荧光法测定叶绿素Q的各种影响因子!从而明确方法的适用范围!进而使方法测定的实验数据更具可靠性和可重复性!为管理部门的决策提供更为科学的依据$一 实验材料和仪器无藻悬浊液)由洁净河沙制备+C U E O(+,M叶绿素荧光仪)由德国V,B W公司提供.&&+*型分光光度计$二 实验方法一 无藻悬浊液的制备用#$%目的筛子过滤河沙!得到直径小于#%%"0-=.的细沙/将细沙转入坩埚中灼烧数分钟-#%./灼烧后残留物加入少量丙酮于>X下静置&>G/离心后用纯水洗涤沉淀"次后加入适量纯水!摇匀/静置#$0H9后备用$二 浊度的测定浊度采用国标方法Y Z#"&%%#=#进行测定-##.$三 水体叶绿素Q的测定#/丙酮提取法用丙酮提取后!将样品置于.&&+*型分光光度计上!用#?0厚度的比色皿!分别在4$%90" 6"%90"6>$90和6"%90波长处测定吸光度!并以=%<丙酮作为校正空白-#&.$计算公式)叶绿素Q:-##/6>%066"(04$%&(&/#6%06>$(04$%&A%/#%%06"%(04$%&.-#1-#式中!-####定容体积!0@/#基金项目)择优委托社会发展项目%&%%;*$%%#4&$-###水样体积!B/!###比色皿厚度!?0/0###吸光度$&/+C O E O(+,M荧光法检查仪器连接!连好后开机!并打开+G[R\V H9软件/取出样品杯!放入样品&0@%每次体积应统一&!盖上盖子后点击Y Q H9!调节最适信号强度$在.]R R H91I窗中设置M]Q I/T^]_/为"&!切换到*GQ99]@I窗!点击*G@-M T"&.!测量叶绿素Q浓度-$.$四 浊度对荧光法测定叶绿素Q的影响分别取$"12B左右的绿藻"蓝藻"硅藻纯藻液!#`#体积加入一定浊度梯度的无藻悬浊液$扣除本底藻液浓度!分析浊度对叶绿素测定的影响$五 混合水样试验将不同浓度"不同优势种的自然水体以及实验室培养的藻液与含泥沙水样%浊度约&%%%度&#`#混合制成高浊度混样后!用+C U E O(+,M对叶绿素Q含量进行测定!并采用修正公式对实际叶绿素Q含量进行估算/同时采用丙酮法对水样叶绿素Q浓度进行测定$分析实测值与估算值之间的偏差$三 实验结果与讨论一 水体浊度的分析根据水体散射率和折射系数变化范围!水体的悬浮物一般主要由浮游植物及无机颗粒物组成$在水体叶绿素测定中!其浊度来源除了自身密度高低!还来自于泥沙等无机颗粒物$使用分光光度计对水体浊度进行分析!如图#所示!6;%90波长下吸光值与水体中的浊度呈显著正相关%2a%/%#&$水体浊度%度&:&4;K306;%图"!水样浊度与$()*+下吸光度的关系二 浊度对荧光法测定叶绿素Q的影响#/以浮游植物为主导的水体浊度对叶绿素Q的影响在&F&%%"12B叶绿素Q浓度范围内-$.!荧光法测定的叶绿素Q浓度与丙酮提取分光光度法-#&.测定结果相对标准偏差都在$<以内!无显著差异$由于丙酮法测定叶绿素Q时!样品经丙酮提取"离心!避免了浊度的干扰!所以当水体叶绿素Q浓度低于&%%"12B时!浮游植物细胞引起的光散射对荧光法测定无显著影响$当水体叶绿素Q浓度较高时!可以用光学纯水将其叶绿素Q浓度稀释至&%%"12B以下!以消除藻细胞对测试的影响$ &/以泥沙等悬浮物为主导的水体浊度对叶绿素Q的影响表"!两种方法测不同种类的藻类叶绿素,比较试样类别种2优势种丙酮提取法2%"12B&荧光法荧光修正法值2%"12B&相对误差值2%"12B&相对误差纯种微囊藻%蓝藻&>%"/#>"4/4;/6<>"#/;4/#<小球藻%绿藻&>=/#$=/#&%/><$"/#;/#<菱形藻%硅藻&;/&#$/6=%/&<=/$#$/=<自然水体伪鱼腥藻%蓝藻&&>/4"&/;"&/;<&6/4;/#<微囊藻%蓝藻&4/$#>/==;/4<;/;#4/"<羽纹藻%硅藻&#%/##$/"$#/$<=/&(;/=<拟多甲藻%甲藻&#=/"&=/6$"/><&"/##=/4<鱼腥藻%蓝藻&;/$#"/46#/&<4/6(#%/6<无4/$#>/&;=/"<;/#;/%<无"/"=/=6&%#/;<"/;>#6/><无#/$;/$">6;/4<&/>#6%/4<四 结!论6;%90波长下吸光值与水体中的浊度呈显著正相关/对叶绿素Q&%%"12B以下的藻液!其藻细胞造成的浊度对荧光法测定叶绿素Q无显著影响/当水体浊度%度&2叶绿素Q浓度实测值高于#6/6时!可用叶绿素Q浓度实测值(%/%%64K水体浊度%度&得到与水体真实情况较为接近的叶绿素Q估计值$参考文献-#.彭文彬!刘红瑛/两种分光光度法测定浮游植物叶绿素Q的比对试验-D.P黄石高等专科学校学报!&%%&!#;%"&)">("6/-&.李瑞香!朱明远/铁对自然群落浮游植物生长的影响-D.P海洋科学进展!&%%>!&&%#&)$%($>/-".赵洋甬!赵建平!陈元!等/宁波市常见藻华的现场快速诊断-D.P环境监控与预警!&%##!"%&&)= (#&/->.王振祥!纪岚/测定叶绿素Q方法探讨-D.P安徽化工!&%%>!#"#%$&)>;/-$.陈元!赵洋甬!潘双叶!徐运!蒋蕾蕾/+C U E O(+,M对浮游植物中叶绿素的分类测定-D.P现代科学仪器!&%%=%>&)#%%(#%>/-6.戴荣继!佟斌!黄春!等/C+B*测定饮用水中藻类叶绿素含量-D.P北京理工大学学报!&%%6!&6%#&) ;4(;=/-4.李允武!张淑芝!葛运国/卫星遥感在海洋观测中的应用-D.P中国航天!#==4%;&)"($/-;.E/*Q0bH I H!T/,cc\9SQ9d H!*/*Q I Q S\(M Q^R H9]d/-e e]?R\e I]SH0]9R R f^cH SH R[Q9S?\@\^\9@H1GR\fR bfR0]Q I f^]0]9R e\^0H?^\R\'cQ I H?I\@H S(bGQ I]R]I R-D.P*G]0\I bG]^]!&%%$%#&)=(#$/-=.孙德勇!李云梅!乐成峰!等/太湖水体散射特性及其与悬浮物浓度关系模型-D.P&%%4!&;%#&&)&6;;(&6=>/-#%.张武!赵洋甬!陈元!等/叶绿素自然降解速率研究-D.P福建分析测试!&%%=!#;%>&);#(;>/-##.Y Z#"&%%##==#水质浊度的测定-..P-#&.国家环保局/环境监测技术规范%生物监测部分&-M.P北京)中国环境科学出版社!#=;6)#4(#;/-#".Y Z";";#&%%&地表水环境质量标准-..P。
水中藻类荧光光谱技术在污染检测及修复中的应用随着环境污染的日益严重,人们对于环境治理和修复的需求也日益增加。
这些需求驱动着科学家们不断地探索新的技术,从而提高效率和准确性。
水中藻类荧光光谱技术是一种新兴的技术,能够有效地检测水体污染,并为修复提供指导。
本文将介绍水中藻类荧光光谱技术的原理、应用领域以及未来可能的发展。
一、水中藻类荧光光谱技术的原理水中藻类荧光光谱技术是一种基于藻类细胞在受激发后发出的荧光特征的分析方法。
具体来说,当藻类受到激发光后,会发出荧光信号,荧光强度和光谱分布会受到一系列因素的影响,如藻类品种、光照条件、环境中的污染物等。
因此,通过对荧光信号的测量和分析,就能够得到水体中存在的污染物信息。
二、水中藻类荧光光谱技术的应用在环境污染检测中,水中藻类荧光光谱技术已经得到广泛的应用。
首先,它可以用于有害藻类的检测和监测。
有害藻类是一种对水生生态和人类健康都会造成极大危害的藻类,对其的检测和监测是治理有害藻类的前提。
其次,在水体污染物的检测中,水中藻类荧光光谱技术也能够发挥重要的作用。
通过监测藻类荧光强度和光谱分布,就能够快速、准确地诊断出水体中是否存在污染物,为环境治理提供科学依据。
最后,水中藻类荧光光谱技术也能够用于水体修复中。
治理污染需要先快速准确地定位污染源,然后才能采取有效的治理措施。
水中藻类荧光光谱技术能够准确地诊断污染物并进行分析,为水体修复提供了重要的参考。
三、水中藻类荧光光谱技术未来的发展随着技术的不断发展和应用需求的不断增加,水中藻类荧光光谱技术在未来可能会在以下几个方面得到进一步的发展。
首先,技术的检测精度和准确性还有提高空间,未来可能会通过改进光谱仪器和信号处理算法来提高检测精度和准确性。
其次,将水中藻类荧光光谱技术应用于水体修复中的工程实践时,还需要进一步考虑技术的可操作性和实用性。
因此,未来可能会考虑研发更加便携、实用的技术和设备。
最后,水中藻类荧光光谱技术也有望进一步创新,推出更加多样和专业的应用技术,以满足不同领域和行业的需求。
蓝绿藻测试标准
蓝绿藻是一类固氮藻类,它们是一种重要的生态系统组成部分,但过度生长可能导致水质污染和生态系统崩溃。
因此,进行蓝绿藻测试是非常重要的。
以下是一些常规的蓝绿藻测试标准:
1. 藻密度测试:通过计数水样中的蓝绿藻细胞数量来评估蓝绿藻的密度。
常见的方法是显微镜计数或流式细胞仪分析。
2. 叶绿素测定:叶绿素是蓝绿藻的光合作用关键色素,其浓度可以用于评估藻类生长状态。
叶绿素可以通过光谱分析或压滤法测定。
3. 水中营养盐测定:蓝绿藻过度生长通常与过量的营养盐(例如氮和磷)相关。
测试水样中的氮和磷浓度可以帮助了解蓝绿藻生长的潜在原因。
4. 藻毒素检测:一些蓝绿藻产生毒素,对人类和动物健康有害。
进行蓝绿藻测试时,通常会测定水样中的藻毒素浓度。
5. DNA测序:通过对蓝绿藻DNA进行测序,可以识别和分类蓝绿藻的不同物种和菌株。
这有助于理解蓝绿藻的种类组成和生态功能。
需要注意的是,蓝绿藻测试标准可能因地区和具体监测目的的
不同而有所差异。
在进行蓝绿藻测试时,必须遵循相应的方法和标准。
太湖不同叶绿素a浓度水体荧光特征分析李莉;尹球;巩彩兰;许华;陈利雄【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2011(031)001【摘要】利用2008年太湖蓝藻爆发的5-8月实测的27个站点水体光谱反射率和水质参数,分析了不同叶绿素a浓度等级下太湖水体光谱的荧光特征.结果表明,荧光峰位置和荧光峰高度都与叶绿素浓度呈显著正相关,且荧光峰峰值位置和半宽度与叶绿素a浓度的拟合度要高于基线荧光峰高度和归一化荧光峰高度.荧光峰特性用于二类水体中高浓度叶绿素探测较传统的蓝绿光波段比值有很大的改进,而宽通道卫星遥感所采用的叶绿素浓度近红外红光波段比值法本质上与归一化荧光峰高度一致.这为今后进一步利用荧光特征提高太湖叶绿素a浓度反演精度提供了研究基础.%The spectral reflectance and water qualities of 27 stations were acquired in the lake Taihu during the months from May to August, 2008 when blue algal bloomed. Based on the fluorescence characteristics analysis of different chlorophyll a concentration, it was obvious that the position and height of fluorescence peak both have a positive correlation with chlorophyll a concentration, and the correlation coefficients between chlorophyll a concentration and position and half width of fluorescence peak are larger than those of the reference baseline and the normalized height of fluorescence. Estimating of chlorophyll a concentration in case 2 water using fluorescence characteristics is obviously better than the empirical algorithm based on blue to green ratio.Moreover, the commonalgorithm based on near infrared band to red band ratio is essentially consistent with the normalized height method.【总页数】5页(P136-140)【作者】李莉;尹球;巩彩兰;许华;陈利雄【作者单位】中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;上海市卫星遥感与测量应用中心,上海201100;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083【正文语种】中文【中图分类】O433.4【相关文献】1.基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析 [J], 包颖;田庆久;陈旻;吕春光2.太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析 [J], 王珊珊;李云梅;王永波;王帅;杜成功3.太湖水体时间序列叶绿素浓度与反射光谱特征分析 [J], 巩彩兰;周颖;尹球;匡定波;陈利雄;胡勇4.GF-1与Landsat8水体叶绿素a浓度协同反演——以太湖为例 [J], 封红娥; 李家国; 朱云芳; 韩启金; 张宁; 田淑芳5.基于GOCI数据的暴雨后太湖水体叶绿素a浓度遥感反演研究 [J], 徐祎凡;陈黎明;陈炼钢;李云梅;金秋;胡腾飞因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
混合光谱分解模型提取水体叶绿素含量的研究肖青;闻建光;柳钦火;周艺【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2006(010)004【摘要】遥感监测水体叶绿素含量是水质遥感研究的难点之一.本文通过研究不同叶绿素含量水体反射率的光谱特征,确定了提取叶绿素a含量的最佳特征波段,建立了太湖水体叶绿素a的混合光谱模型.研究发现,混合光谱模型提取的水体叶绿素a 百分比浓度与同步采样分析的叶绿素a浓度之间有较好的线性相关性.并基于TM 和HEPERION图像利用此模型生成了叶绿素a浓度分布图.研究结果表明,混合光谱分解模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型.【总页数】9页(P559-567)【作者】肖青;闻建光;柳钦火;周艺【作者单位】中国科学院,遥感应用研究所,遥感信息科学重点实验室,北京,100101;核工业北京地质研究院,遥感重点实验室,北京,100029;核工业北京地质研究院,遥感重点实验室,北京,100029;中国科学院,遥感应用研究所,遥感信息科学重点实验室,北京,100101;中国科学院,遥感应用研究所,遥感信息科学重点实验室,北京,100101【正文语种】中文【中图分类】O433.1;TP79【相关文献】1.水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型研究 [J], 潘邦龙;王先华;朱进;易维宁;方廷勇2.光谱指数用于叶绿素含量提取的评价及一种改进的农作物冠层叶绿素含量提取模型 [J], 颜春燕;牛铮;王纪华;刘良云;黄文江3.基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究 [J], 潘梅娥;杨昆4.基于高光谱数据提取水体叶绿素a浓度的混合光谱模型 [J], 闻建光;肖青;杨一鹏;柳钦火;李小文5.光谱混合分解模型在草地退化研究中的应用 [J], 王广军;武文波;肖巍峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系!李素菊吴倩王学军朴秀英戴永宁"地表过程分析与模拟教育部重点实验室#北京大学城市与环境学系#北京$%%&’$(提要利用高光谱地物光谱仪在巢湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析)在分析巢湖水体反射光谱特征的基础上#通过研究水体光谱反射率与叶绿素浓度之间的关系#利用反射率比值法和一阶微分法分别建立了叶绿素*的遥感定量模型)结果表明反射率比值+’%,-./+0&%-.和01%-.反射率的一阶微分均与叶绿素*浓度有较好的相关性#且用反射率比值法估算叶绿素*效果较好)关键词叶绿素反射光谱遥感巢湖分类号2343)3叶绿素*存在于所有的藻类中#其浓度经常用于估测浮游植物的生物量和生产力#也是反映水体营养化程度的一个重要参数)遥感监测叶绿素*具有监测范围广5速度快5成本低和便于进行长期动态监测的优势#北美和欧洲的一些国家早已开展了利用航空遥感监测湖泊叶绿素分布的研究6$748#近年来#随着高光谱技术的发展#许多学者进行了利用成像光谱仪监测内陆水体叶绿素*浓度的研究6,718#并取得较大的进展)水质遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系#建立水质参数反演算法进行的#内陆水体由于浮游植物5黄色物质和非色素悬浮物相互混合#光学特征复杂#所以选择受其他物质光学干扰小的波段组合及算法是叶绿素遥感的关键)利用遥感器测量得到的光谱辐射率或反射率估算水质参数通常有三种方法6$8#即经验方法5半经验方法和分析方法)经验方法是通过建立遥感数据与地面监测的水质参数值之间的统计关系外推水质参数值9半经验方法是将已知的水质参数光谱特征与统计分析相结合#选择最佳的波段或波段组合作为相关变量估算水质参数值的方法9分析方法是利用遥感反射率计算水中实际吸收系数与后向散射系数的比值#与水中各组分的特征吸收系数5后向散射系数相联系#反演水质组分含量)其中半经验法最为常用#本研究的目的就是利用地物光谱仪测定巢湖水体的光谱反射率#并在分析光谱反射率与同步水质检验叶绿素*浓度之间关系的基础上#利用半经验方法选择最佳波段组合#建立巢湖叶绿素算法#并为将来利用成像光谱仪数据估算内陆水体叶绿素*含量提供参考)$采样与分析研究区域是处于富营养化状态的安徽巢湖)巢湖形态呈鸟巢状#东西长,4),:.#南北&;;!高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划和国家自然科学基金委员会创新群体科学基金"4%%;4$%$(联合资助)收稿日期<;%%;=%;=%49收到修改稿日期<;%%;=%4=%3)李素菊#女#$1’4年生#博士研究生)平均宽度!"#!$%&平均水深’#(%&总悬浮固体含量高&透明度低&由于周围城市特别是合肥市污染物的大量注入&水质污染严重#从生物群落的数量组成看&蓝藻门在时间和空间上占绝对优势#)*!!月为巢湖蓝藻增殖最旺盛的时期&其数量占藻类总量的))+以上,!-.#为研究巢湖藻类的光谱特征&采样于’--!年!!月!"*!/日进行&沿巢湖整个水域东西方向的中心轴线均匀布置了!-个采样点&进行水面反射光谱测量和同步水质采样#每个采样点待水面平静后先进行光谱测量&之后立即在同一地点进行水质采样#水质采样使用标准采样器&从水面至水下’-0%处采集水样&现场进行风力1风向及水体透明度23的测量&实验室内分析项目包括叶绿素4浓度1悬浮物浓度及浮游植物的种类鉴定&由合肥市环境监测中心站在采样当天进行分析#叶绿素4浓度采用丙酮萃取及分光光度计分析的方法进行测定5悬浮物浓度测定和浮游植物的种类鉴别分别采用重量法和显微镜法#水体的反射光谱使用623公司的789:;2<90=4>;=9:;地物光谱仪进行测量&该光谱仪的波段范围为?’"*!-@">%&共"!’个波段&光谱采样间隔为!#/>%&光谱分辨率为?A ">%&视场角为’"度#为减小太阳高度角变化对光谱测量结果的影响&测量时间集中在!-B--*!(B--&测量时间内天空晴朗无云&风力!*’级&水面平静&所以受水面波动变化影响小#水体辐射数据由仪器在距离水面!#"%处&垂直于水面测量得到&借助于反射率为/-+的7(漫反射参考板&仪器自动将水体的向上辐射率转化为水体的反射率&每次光谱测量扫描"次&每个采样点至少测量"次光谱#在所有的采样点&水体的透明度均较低&23最大为?-0%&所以不必考虑水底反射的影响#最终的反射率C D E F D GF 按公式C D E F H I D EF J /-G 计算&其中I D EF 为测量得到的反射率&/-+为参考板反射率#K 结果K #L 水体光谱反射率特征同步水质采样分析结果显示&悬浮物浓度变化较大&从)#’*@’#M %N O P&叶绿素4浓度较高&最高达)(#/Q N O P &藻类优势种为蓝藻门的铜绿微囊藻D R 80S T 0U V W 8V 49S X N 8>T V 4F 和水华鱼腥藻D 6>4Y 4>9>4Z :T V [4\X 49F&该水体呈典型的蓝藻富营养化状态&因此水体反射光谱是由黄色物质的吸收1悬浮物的吸收和散射1浮游植物的吸收和散射及水的吸收和散射共同作用的结果#图!为’--!年!!月在巢湖所取!-个采样点的光谱反射率&每个采样点的光谱为五次光谱的平均#图中的光谱反射率呈现典型的内陆水体光谱特征#在(--*"-->%范围内&由于叶绿素4在蓝紫光波段的吸收峰及黄色物质在该范围的强烈吸收作用&水体的反射率较低&/@->%附近是叶绿素4的又一吸收峰&因此当藻类密度较高时水体光谱反射率曲线在该处出现谷值5""-*"M ->%范围的反射峰是由于叶绿素和胡萝卜素弱吸收和细胞的散射作用形成的&该反射峰值与色素组成有关&可以作为叶绿素定量标志5因为藻蓝素的吸收峰在/’(>%处&所以/?->%附近出现反射率谷值或呈肩状5/M "*@!">%范围反射峰的出现是含藻类水体最显著的光谱特征&其存在与否通常被认为是判定水体是否含有藻类叶绿素的依据&反射峰的位置和数值是叶绿素4浓度的指示&其出现原因是由于水和叶绿素4的吸收系数之和在该处达到最小,!!.&其中一采样点位置蓝藻密度高&聚集形成]水华^漂浮于水面&所以反射光谱表现出类似于植被的特征&在叶绿素4采样分析时具有较大的偶然性,!’.&在下面建立叶绿素4反演算法时予以剔除#)’’?期李素菊等_巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系卷关!这三个波段位置分别对应藻蓝素的吸收峰"叶绿素#的吸收峰及反射峰的位置$需要指出的是在%&&’(附近反射率与叶绿素#浓度呈负相关!且绝对值相对较高!这可能与叶绿素#在蓝光波段的吸收峰有关!但总体上单波段反射率与叶绿素#浓度的相关系数较小)最大值为&$*+,!说明非色素悬浮物与黄色物质对反射光谱的影响较大!所以本研究中不适宜选择单波段估算叶绿素#!这与以往对富营养化水体的研究结果相似$-$-$-波段比值估算叶绿素#利用近红外反射率最大值和红外的反射率极小值附近两个波段的反射率比值!可以定量估算叶绿素#浓度$本文在分析巢湖水体反射光谱特征的基础上!选择*&%’(和./&’(两个波段反射率的比值作为自变量!叶绿素#浓度作为因变量进行回归分析!得到回归方程0123#)4567,89:;$:<%.$:=*&%’(=./&’(叶绿素#浓度与=*&%’(6=./&’(的关系及拟合曲线如图>所示!结果表明=*&%’(6=./&’(比值与叶绿素#浓度有很好的相关性!?+达&$*&$波段比值中的*&%’(波段位于高反射率位置!保证了较高的信噪比!./&’(附近叶绿素#的吸收特征是唯一的!且两个波段之间彼此靠近!受非色素悬浮物及黄色物质的影响相似!保持了较低的噪声!所以该模型可以用来估算巢湖表面水体的叶绿素#浓度$Y 9;;>+>期李素菊等0巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系其中!"#$%!"#!"#&%为相邻波长!’("#)*为波长"#的一阶微分反射光谱+计算得到的一阶微分光谱如图,所示+卷!结语本文在分析巢湖水体反射光谱特征的基础上"通过对光谱反射率与叶绿素#的浓度之间的关系进行分析研究"结果表明"单波段光谱反射率与叶绿素#浓度的相关系数较小"不宜用于估算叶绿素#浓度$光谱反射率比值%&’()*+%,-’)*和,.’)*反射率的一阶微分均与叶绿素#浓度有较好的线性相关性/01分别为’$&’和’$,,2"可以用来估算叶绿素#浓度"且%&’()*+%,-’)*与叶绿素#浓度的拟合度要比与叶绿素#拟合度高"所以"遥感估算巢湖叶绿素#浓度"采用比值法效果较好$本实验由于采样点较少"对模型的估算效果没有检验"与已有的研究结果相比"01偏低$为了对各种算法的估算效果进行实地检验和客观比较"建立估算内陆水体叶绿素#的最佳算法"进一步的工作需要加大采样点数量和范围"对多个季节的数据进行分析比较"同时为提高叶绿素#算法的估算精度"必须增加对浮游植物3悬浮物及黄色物质固有光学特性的测量和研究$参考文献45677689:$56;6<;=>)>?>@;=<#A B #;68C D #A =;E@#8#*6;68F ?>86D ;8>@G =<B #;68F H EG =I G86F >A D ;=>)86*>;6F 6)F =)I$5><;>8#;6J G 6F =F "K 8=L 6M )=N 68F =;E "9*F ;68O #*$4’P4Q 1:=;6A F >)9":#8H D R >N :"S R =A #I E ="T U V W $X D #);=;#;=N 686*>;6F 6)F =)I*6;G >O F ?>886#A Y ;=*6*>)=;>8=)I>?=)A #)OB #Y ;68F C D #A =;E $Z [U \%T ]^U T _T [‘a [b"4..Q "c d /&2e41,.P41.(Q f 8#F 68g h $i E @68F @6<;8#A 86*>;6F 6)F =)I>?;D 8H =O =;E #)O<G A >8>@G E A A ##*>)Ih 6H 8#F 7#S #)Oi =A A F A #76F $Z [U \%T Y ]^U T _T [‘a [b"4..-"c j /-2e4(&.P4(-.k J G =6*#))S "l #D ?*#))i $56;68*=)#;=>)>?<G A >8>@G E A A <>);6);#)O;8>@G =<F ;#;6>?A #76F D F =)I?=6A OF @6<;8>*6;68#)Om g S P4nF #;6A A =;6O #;#=);G 6o6<7A 6)H D 8Ip #765=F ;8=<;":68*#)E $%T ]^U T _T [‘q [r a 0^["1’’’"s !e 11&P1Q ((i >>I 6)H >>*i t "5677689:"9A ;G D =F m t 9$S =*D A #=>)>?9K m g m SS 6)F =;=N =;E ?>8O 6;6<;=)I <G A >8>@G E A A >N 68<>#F ;#A #)O=)A #)OB #;68F $%T ]^U T _T [‘q [r a 0^["4..-"u v eQ Q Q PQ k ’,f A =)7w "p =)O 6A A J "F ;A D )On $S ;#;=F ;=<#A #)#A E F =F >?G E @68F @6<;8#A O #;#?8>*;B >S B 6O =F GA #76F $x y T _z a T [z T ^{U y T x ^U V W q [r a 0^[]T [U"1’’4"|u }e 4((P4,.&:6@8I 65:"o#A ;G D F Jt $M F =)I #<>*@#<;#=8H >8)6F @6<;8>I 8#@G =<=*#I 68;>*>)=;>8@G E ;>@A #)7;>)H =>*#F F =)#F 6Y 8=6F >?A #76F =))>8;G~#A 6F $x y T _z a T [z T ^{U y T x ^U V W q [r a 0^[]T [U"1’’4"|u }e 14(P11,-w D A A =#=)6)t "l #A A =>l "!A >G 6=)>l "T U V W $9F 6*=Y >@68#;=N 6#@@8>#<G;>A #76B #;68C D #A =;E 86;8=6N #A ?>8*86*>;6F 6)F Y =)IO #;#$x y T _z a T [z T ^{U y T x ^U V W q [r a 0^[]T [U"1’’4"|u }e &.P.Q .疏小舟"汪骏发"沈鸣明等$航空成像光谱水质遥感研究$红外与毫米波学报"1’’’"c j /k 2e1&Q P1&,4’金相灿$中国湖泊环境/二2$北京e 海洋出版社"4..(e 4-’P4-144:=;6A F >)9$J G 6@6#7)6#8&’’)*>)8#O =#)<6F @6<;8#>?#A I #6#)O B #;68e 86A #;=>)F G =@F >?=;F *#I )=;D O 6#)O @>F =;=>)B =;G<G A >8>@G E A A $Z [U \%T ]^U T _T [‘a [b"4..Q "c !/4&2eQ Q ,&PQ Q &Q 41疏小舟"尹球"匡定波$内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系$遥感学报"1’’’"d /42ek 4Pk (4Q 浦瑞良"宫鹏$高光谱遥感及其应用$北京e高等教育出版社"1’’’e(Q 4k p D >G 6)Ii "5>)#A O n "g D )O C D =;F ;5n $n >*@#8=F >)>?h m g +g !58#;=>#)O ?=8F ;568=N #;=N 6>?86?A 6<;#)<6=)6F ;=*#;Y =)I#A I #A Y <G A >8>@G E A A <>)<6);8#;=>)e #<#F 6F ;D O E=)#;D H =O86F 68N >=8$%T ]^U T _T [‘q [r a 0^["4..&"u |e1(Q P1,44(g D )O C D =;F ;5n "i #)p "S <G #A A 6F t f "T U V W $g 6*>;6*6#F D 86*6);>?#A I #A <G A >8>@G E A A =)F D 8?#<6B #;68F e ;G 6<#F 6?>8;G 6?=8F ;O 68=N #;=N 6>?86?A 6<;#)<6)6#8,.’N )*$"y ^U ^b 0V ]]"q [b%T ]^U T _T [‘"4..,"u |e4.(P1’’Q Q 1Q 期李素菊等e 巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系!"##$%&’(")*+$’,$$)-$.%$/’&)/$01$/’#&&)2!")’$)’*".!3%"#"134%%5&()!3&"367&8$9:;<=<>?@A B C >D E F G <H =<C I :D J G A <K A C L M D :N O C L C A C LP Q H K9B R O S B T O S KU O S ;<S U B V H I S O V H W W H W X YA C A W T S KO U Z [<V B T A O C\M H ]B S T ^H C T O U ?S R B CB C [Z C _A S O C ^H C T ;V A H C V H W X I H ‘A C L?C A _H S W A T K X a H A =A C L b c c d e b X I f g f h i A C Bj k l *’#&/’h i B O i <9B ‘H A W O C H O U T i H R A L L H W T U S H W i m B T H S n B ‘H W O U h i A C B f o i A W W T <[Km B W V O C [<V T H [T OH W T B R n A W iV O S S H n B T A O C W R H T m H H CS H U n H V T B C V H W ]H V T S B B C [V O C T H C T W O U V i n O S O ]i K n n p B A Ch i B O pi <9B ‘H X m i A V i m B WA C H <T S O ]i A VW T B T <W f g H U n H V T B C V H W ]H V T S B m H S H ^H B W <S H [[<S A C L E O _H ^R H S X q c c b R K <W A C L D ;M r A H n [;]H Vs B C [s H n [S B [A O ^H T H S f >B T H SW B ^]n H WU O SV i n O S O ]i K n n p B ^H B W <S H ^H C T W B C [[O ^A C B C T B n L B n W ]H V A H W [H T H S ^A C B T A O Cm H S H V O n n H V T H [B T T i HW B ^H T A ^H f o i H U H B T <S H W O U T i H W ]H V T S B n S H U n H V T B C V H O U T i H n B ‘H m H S H [A W V <W W H [f o i H V O S S H pn B T A O CR H T m H H CT i H W ]H V T S B n S H U n H V T B C V H O U W A C L n H R B C [B C [T i H V O C T H C T O U V i n O S O ]i K n n p B m B W n O m f o i HS H U n H V T B C V HS B T A OO Ut e c u C ^v t w d c C ^BC [T i HS H U n H V T B C V HU A S W T p [H S A _B T A _HO U w x c C ^m H S HU O <C [T OR HW A L C A U A V B C T n KV O S S H n B T H [m A T iT i HV O C T H C T WO U V i n O S O ]i K n n p B X B C [T i Hyq L B A C H [<W A C LT i H S H U n H V T B C V H S B T A Om B W i A L i H S T i B CL B A C H [U S O ^T i H S H U n H V T B C V H U A S W T p [H S A _B p T A _H O U w x c C ^z Wf {$4,"#2*|h i B O i <9B ‘H \V i n O S O ]i K n n p B \W ]H V T S B n S H U n H V T B C V H \S H ^O T H W H C W A C L }~q 湖泊科学b }卷。
污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析随着经济的快速发展和人口的迅速增加,水体污染问题成为了全球关注的焦点之一、蓝藻是一种常见的水生植物,它能够快速繁殖并形成大规模藻华,对水体造成严重污染。
其中,蓝藻叶绿素是蓝藻生长的关键因素之一,也是污染水体中的重要指标之一、因此,对污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征进行分析,具有重要的科学意义和应用价值。
蓝藻叶绿素的主要吸收波长在400~700nm之间,但具体的光谱特征会受到环境因素的影响。
首先,蓝藻的生长状态会影响其光谱特征。
在蓝藻的生长过程中,叶绿素的含量会随着生长阶段的不同而发生变化。
通常情况下,蓝藻的生长速率较快,叶绿素的含量也会逐渐增加。
因此,在观测蓝藻叶绿素的光谱特征时,应该考虑到蓝藻的生长状态。
其次,水体的透明度会对蓝藻叶绿素的光谱特征产生影响。
透明度主要是由于水体中溶解有机物、悬浮物和颗粒物的存在,这些物质会散射和吸收光线,从而影响蓝藻叶绿素的吸收光谱。
一般来说,水体透明度越低,颗粒物含量越高,蓝藻叶绿素的吸收光谱越明显。
因此,在进行蓝藻叶绿素的光谱分析时,应该考虑到水体的透明度。
此外,水体中其他物质的存在也会对蓝藻叶绿素的光谱特征产生干扰。
例如,有机物、无机物和其他生物胚胎等物质都可能存在于水体中,并对蓝藻叶绿素的吸收光谱造成影响。
因此,在进行蓝藻叶绿素的光谱分析时,需要对水体中其他物质进行合理的提取和分离。
针对以上问题,研究人员已经提出了一系列的技术手段和方法,以实现对污染水体中蓝藻叶绿素光谱特征的分析。
其中,遥感技术是一种常用的方法。
通过使用遥感仪器,可以对整个水体的多光谱信息进行高精度的获取,并进一步提取蓝藻叶绿素的光谱特征。
此外,还可以使用光谱分析仪和光谱数据处理软件进行光谱曲线的提取和分析。
这些技术手段极大地促进了对污染水体中蓝藻叶绿素光谱特征的研究。
综上所述,污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征是环境科学研究中的重要问题之一、研究人员通过使用遥感技术、光谱分析仪和光谱数据处理软件等方法,可以对污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征进行分析,为水体污染治理提供科学依据和技术支持。
太湖蓝藻水华的遥感监测研究一、内容简述太湖蓝藻水华是近年来我国太湖地区较为严重的环境问题之一,对太湖水质和生态环境造成了严重影响。
为了及时了解太湖蓝藻水华的分布、变化和严重程度,本文采用遥感技术对太湖蓝藻水华进行了监测研究。
本文首先介绍了太湖蓝藻水华的基本概念和形成原因,然后详细阐述了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用,包括卫星遥感、航空遥感和地面遥感等。
接着本文分析了太湖蓝藻水华的空间分布特征,包括大范围、高密度分布和季节性变化等特点。
本文结合实际数据,对太湖蓝藻水华的发展趋势进行了预测,并提出了相应的防治措施,以期为太湖地区的环境保护和生态修复提供科学依据。
A. 研究背景随着人类活动的不断增加,太湖地区面临着严重的水环境问题,其中蓝藻水华是最为突出的一种。
蓝藻水华是一种由蓝藻类植物引起的水体富营养化现象,其生长速度快、覆盖范围广,对水生生物和人类健康造成严重影响。
近年来太湖地区蓝藻水华的发生频率呈上升趋势,给水资源管理和环境保护带来了巨大挑战。
因此对太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。
遥感技术作为一种非接触式的监测手段,具有实时、动态、高时空分辨率等特点,能够有效地反映地表生态环境的变化。
目前国内外学者已经开展了大量关于太湖蓝藻水华遥感监测的研究,但仍存在一定的局限性,如数据源单算法不够精确等问题。
因此开展太湖蓝藻水华遥感监测研究,对于提高太湖蓝藻水华监测的准确性和时效性具有重要意义。
B. 研究目的和意义随着人类活动的不断增加,太湖地区的水体污染问题日益严重,尤其是蓝藻水华的发生频率逐年上升,对太湖生态环境和周边居民的生活造成了严重影响。
因此开展太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。
建立太湖蓝藻水华遥感监测模型,提高监测数据的准确性和时效性。
通过对太湖地区不同时间段的遥感影像进行分析,揭示蓝藻水华的发生规律,为政府部门制定针对性的防治策略提供依据。
探讨太湖地区蓝藻水华与气象、水文等环境因素的关系,为综合防治提供理论支持。
蓝藻,又称蓝绿藻,是一类古老而独特的生命形态。
它们不同于真核生物的藻类,没有叶绿体这一细胞器,但却含有叶绿素,能够进行产氧性光合作用。
了解蓝藻的叶绿素类型及其功能,对我们认识这一神奇的生命体具有重要意义。
首先,蓝藻所含的叶绿素主要是叶绿素a。
叶绿素a是一种绿色的色素,主要吸收红光和蓝紫光,对光合作用的光反应阶段至关重要。
在蓝藻中,叶绿素a的作用与真核生物中的叶绿素相似,都是吸收光能并将其转换为化学能,驱动光合作用的进行。
除了叶绿素a,蓝藻还含有数种叶黄素和胡萝卜素。
这些色素与叶绿素a共同作用,使蓝藻能够更广泛地吸收光能,提高光合作用的效率。
此外,蓝藻还含有一种特殊的色素——藻胆素。
藻胆素包括藻红素、藻蓝素和别藻蓝素,它们能够吸收并传递光能,使蓝藻在弱光条件下也能进行光合作用。
值得一提的是,蓝藻的光合作用系统具有独特性。
它们没有光系统Ⅰ,而光系统Ⅱ则与叶绿素a和放氧复合物紧密结合。
这使得蓝藻在光合作用中能够高效地产生氧气。
这一特性不仅使蓝藻在地球大气从无氧状态发展到有氧状态的过程中发挥了关键作用,也为其他好氧生物的出现和进化提供了条件。
蓝藻广泛分布于自然界,包括各种水体、土壤中和部分生物体内外。
它们在岩石风化、土壤形成以及水体生态平衡中起着重要作用。
此外,蓝藻还具有一定的经济价值,如许多种类可作为食用或具有药用价值的资源。
然而,值得注意的是,蓝藻在某些条件下可能引发环境问题。
例如,当水体受到氮、磷等元素污染时,蓝藻会大量繁殖并导致“水华”现象,给渔业和养殖业带来严重危害。
此外,少数蓝藻种类如微囊蓝细菌会产生可诱发人类肝癌的毒素,对人类健康构成潜在威胁。
总之,蓝藻作为一种独特的生命形态,其叶绿素类型和功能为我们揭示了它们在地球生命演化和环境生态中的重要地位。
通过深入研究蓝藻的生理生态特性,我们有望更好地利用这一宝贵资源,促进生态文明建设和可持续发展。
收稿日期:2003209227;修订日期:2004205218基金项目:国家863计划资助项目(2001AA636020)作者简介:赵冬至(1964— ),男,博士,研究员,博导,兰州大学自然地理学专业。
主要从事赤潮、溢油、水质和海洋生态环境水色卫星遥感与GIS 相关技术研究,发表论文近40篇,主编专著3本。
dzzhao @nmemc.g 。
文章编号:100724169(2005)0320265206不同藻类水体太阳激发的叶绿素荧光峰(SICF)特性研究赵冬至,张丰收,杜 飞,赵 玲,郭 皓(国家海洋环境监测中心,辽宁大连 116023)摘 要: 采用现场实测和室内培养两种方式测定了甲藻、赤潮异弯藻、海洋蓝绿藻、叉角藻赤潮和新月菱形藻、叉鞭金藻、塔胞藻、扁藻和小球藻等非赤潮藻类光谱曲线,采用度量太阳激发的叶绿素荧光峰高度的R maxred /R 560比值法,建立了不同藻类R maxred /R 560与叶绿素a 浓度的关系,R >0182。
随藻类的不同,R maxred /R 560与叶绿素a 的关系发生较大的变化,其关系方程的系数a 的变化范围为01037—11135之间,b 的变化范围为01094—01727之间。
同时建立了不同藻类荧光峰位置与叶绿素a 浓度的关系,除海洋蓝绿藻为0157外,R 均大于0175。
随叶绿素浓度的增加,浮游植物反射光谱荧光峰的位置向红光方向移动。
随藻类不同,移动的幅度有所差异,赤潮异弯藻的移动幅度最大,其它藻类每10mgm -3浓度的移动幅度介于011—013nm 之间。
叉鞭金藻和塔胞藻在实验的浓度范围内未见移动。
关键词: 赤潮,藻类,太阳激发的叶绿素荧光,叶绿素a 中图分类号: TP79/P71 文献标识码: A1 引 言反射率光谱的红光区对内陆和近岸水体的遥感非常重要。
这是因为几个浮游植物叶绿素唯一的光谱特性产生在这个范围内。
Neville 和G ower [1]和G ower [2]观测到了天然水体中685nm 附近的上行辐射率光谱的强峰值。
第30卷,第6期 光谱学与光谱分析Vol 130,No 16,pp1596-15992010年6月 Spectro sco py and Spectr al AnalysisJune,2010污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析赵志敏1,2,洪小芹1,李 鹏1,金小东11.南京航空航天大学理学院,江苏南京 2100162.CSIRO M aterials Science and Engineering,37Graham Road,H ighett,VIC 3190,Australia摘 要 水体受污染富营养化导致蓝藻等浮游植物快速生长,给环境带来很大的危害,以蓝藻为例,采用纯净水和蓝藻生长的湖水培养蓝藻,使用95%的乙醇等时间萃取其中的蓝藻叶绿素,测量分析了不同含量的蓝藻叶绿素吸收光谱特征。
研究结果表明,叶绿素吸收峰处于27915,43610,66415nm,其中27915nm 处的吸光度不能用于表征叶绿素的含量,而43610和66415nm 处吸光度与叶绿素含量均有较好的线性关系,采用两者吸光度差值表征叶绿素含量能够提高测量精度。
并研究为检测水体中浮游植物叶绿素含量进而反映水体污染情况提供了实验手段和理论研究依据。
关键词 水污染;蓝藻;吸收光谱;叶绿素中图分类号:O 433;Q94912 文献标识码:A DOI :1013964/j 1issn 11000-0593(2010)06-1596-04收稿日期:2009-08-10,修订日期:2009-11-12基金项目:国家自然科学基金项目(10172043)和国际合作项目(BZ2008060)资助作者简介:赵志敏,女,1955年生,南京航空航天大学理学院教授 e -mail:zhaozhimin @引 言富营养化是中国湖泊普遍面临的重要环境问题,对湖泊藻类生长及蓝藻的爆发具有重要的影响,与之有关的研究已成为近年的研究热点。
测量水体中藻类叶绿素浓度以获得水体中藻类的浓度,是环保部门监测水质状况的重要指标之一[1-3]。
本文以蓝藻为研究对象,研究受污染水体中蓝藻叶绿素的浓度从而确定受污染水体中蓝藻的浓度,为水质监测提供理论依据。
蓝藻叶绿素的测定方法主要有分光光度法和荧光法[4-6],本文采用分光光度法即通过吸收光谱测量而测定叶绿素的浓度。
分光光度法是光谱分析采用的一种有效方法,主要应用在有机物定性分析、单组分定量分析、混合物定量分析、平衡常数的测定、络合物结合比的测定,在无机物方面用于矿物、半导体、天然产物和化合物等方面研究。
另外,在生物大分子测序研究、生物活性小分子分析、生物药物分析等方面都有广泛应用。
目前,派生和出现了许多新的方法与技术,比如双波长光度法、导数光谱法、相干光谱法等,极大地提高了紫外-可见光吸收光谱的选择性、灵敏度和自动化程度,拓宽了应用领域,并已取得了诸多研究成果[7-20]。
本文研究采用纯净水和蓝藻生长的湖水培养蓝藻,使用95%的乙醇等时间萃取其中的蓝藻叶绿素,利用紫外-可见光分光光度计测试不同含量的蓝藻叶绿素吸收光谱。
根据叶绿素吸收光谱特征分析吸光度与叶绿素含量的关系,进而反映水体中蓝藻的浓度,判断水体受污染状况。
1 理论分析光的吸收是光波通过介质后光强衰减的现象。
在一定波长范围内,物质吸收不随波长而变,这种吸收称为一般吸收;反之,随波长而变的吸收称之为选择吸收。
任一介质对光的吸收都是由这两种吸收组成的。
紫外和可见光的吸收光谱实质是在电磁辐射的作用下,多原子的价电子发生跃迁而产生的分子吸收光谱,又称为电子光谱。
显然,物质吸收电磁辐射的本领与物质分子的能级结构有关。
对同一种物质,激发态能级与基态能级的能量差越大,则吸收越小。
而吸收分光光度法正是基于不同分子结构的各种物质,对电磁辐射显示选择吸收这种特性建立起来的[21,22]。
光的吸收服从光吸收定律(Beer -Lambert 定律)I =I 010-E c c l(1)式中,I 0为入射光强,I 为透射光强,E 为样品摩尔消光系数,l 为光通过样品的厚度,c c 为样品的摩尔浓度。
可见,液体的吸收与液体的浓度有关。
将(1)式中的c c 转换为质量浓度,则I =I 010-Acl(2)式中,A 为吸收系数,c 为样品的质量浓度。
将上式取对数,得lg I 0/I =A cl =A (3)式中,A 为样品的吸光度,可见,吸光度与样品的吸光系数A 及浓度c 成正比。
吸收定律是一个有限定律。
在高浓度时,液体中吸收分子之间的平均距离缩小到一定程度,邻近分子彼此的电荷分布都会受到相互的影响,这种影响能改变它们对特定辐射的吸收能力。
相互影响的程度取决于液体的浓度,这种现象的存在致使吸光度与浓度之间的线性关系发生偏差。
所以,只有在样品液体的浓度较低时,(3)式才能够精确地测量液体浓度。
在实验测量过程中,可以按照一定的比例将高浓度的样品稀释成低浓度的样品再进行测量。
2 实验研究实验采用的样品分为两批。
第一批样品:取等量的蓝藻分别在室内于纯净水中培养两天和一天,与在湖泊中自然生长的蓝藻对比,然后用乙醇法(95%的乙醇)萃取其中等量的蓝藻分别得叶绿素样品,标号为1-1,1-2,1-3。
第二批样品:于湖泊中取一定量的蓝藻萃取得叶绿素溶液,然后用95%的乙醇稀释成不同浓度的叶绿素-乙醇溶液,样品标号及浓度见表1。
Table 1 C oncentration of different samples样品标号2-12-22-32-42-5浓度/(mg #L-1)8421015样品吸收光谱测量仪器采用U V 3600紫外-可见分光光度计(日本岛津公司)。
3 实验结果与分析采用U V 3600紫外-可见分光光度计检测各样品吸收光谱。
图1是样品1-1,1-2,1-3的吸收光谱图测量结果;图2是样品2-2,2-3,2-4的吸收光谱图测量。
各图的横坐标表示光波长,纵坐标表示吸光度。
Fig 11 Absorption spectrum of sample 1-1,1-2and 1-31:S ample 1-1;2:Sam ple 1-2;3:Sample 1-3Fig 12 Absorption spectrum of sample 2-2,2-3and 2-41:Sample 2-2;2:Sample 2-3;3:S am ple 2-4由图1和图2可以看出,叶绿素吸收光谱在27915,43610,66415nm 处各有一个吸收峰值,且在这3个吸收峰处吸收强度依次呈减弱趋势。
根据图2,随着叶绿素浓度的降低,各吸收峰处的峰值均减小,但图1并未表现这种趋势。
图1中,由于在室内培养的蓝藻更易萃取出叶绿素,所以样品1-1,1-2,1-3的浓度是依次减小的,在43610和66415nm 处,样品的吸收随浓度的减小而减小,但在27915nm 处,样品的吸收却随浓度的减小而呈增大的趋势,所以,27915nm 处的峰值变化并不能表征叶绿素浓度的变化。
图3和图4分别是第二批样品在43610和66415nm 附近区域的吸收光谱图。
Fig 13 Absorption spectrum of second group of sample(between 400and 500nm)1:Sample 2-1;2:S ample 2-2;3:Sample 2-3;4:Sample 2-4;5:S am ple 2-5根据图3和图4,可以看出样品的吸光度随叶绿素浓度的减小呈下降趋势,分别分析43610和66415nm 处的吸光度随溶液浓度变化关系,得到图5所示关系曲线。
图5中,第1条曲线(最上面的1条,其他依此类推)和第2条曲线分别为43610和66415nm 处吸光度与溶液浓度的线性拟合曲线,可见,吸光度与溶液的浓度有很好的线性关系,通过测量溶液的吸光度能够计算得出溶液的浓度;第3条曲线是43610nm 处吸光度和66415nm 处吸光度的差值1597第6期 光谱学与光谱分析与溶液浓度的线性拟合曲线。
第3条曲线与第1和第2条曲线相比,有更好的线性度,这表明,采用两吸收峰处的吸光度的差值可以有效表征叶绿素的浓度并且能够提高测量精度。
Fig 14 Absorption spectrum of second group of sample(between 630and 700nm)1:S am ple 2-1;2:Sample 2-2;3:S ample 2-3;4:Sam ple 2-4;5:Sample 2-54 结 论本文以污染水体中的蓝藻为例,采用纯净水和湖水培养蓝藻,用95%的乙醇等时间萃取其中的蓝藻的叶绿素,利用紫外-可见光分光光度计测量不同浓度的蓝藻叶绿素的吸收光谱,并分析蓝藻叶绿素的吸收光谱的特征。
在吸收峰Fig 15 Relationship between absorbency and concentration1:43610nm;2:A1=kc(43610nm);3:66415nm;4:A2=kc(66415nm);5:A1-A2;6:Cu rve=A1-A243610和66415nm 处吸光度与叶绿素浓度均有较好的线性关系,通过测量吸收峰处的吸光度能够表征叶绿素的浓度,进而计算出水体中蓝藻的含量。
而且,43610和66415nm 处吸光度的差值与叶绿素的浓度有更好的线性度,采用两者吸光度差值来表征叶绿素浓度能够提高测量的精度。
本文研究为估算水体中叶绿素浓度从而计算水体中蓝藻的含量提供了一种新的研究方法,为检测水质和治理蓝藻污染提供了依据。
本文的研究方法适用于检测水体中浮游植物的叶绿素的浓度从而反映水体的污染情况,为水质监测提供了实验手段和依据。
参考文献[1] H E Jun -hua,CHE NG Yong -jin,ZH ANG H ao(贺俊华,程永进,张 昊).Optics &Optoelectronic Techn ology(光学与光电子技术),2007,5(5):16.[2] M A Ron g -h ua,DAI Jin -fang(马荣华,戴锦芳).J ou rnal of Rem ote S ens ing(遥感学报),2005,9(1):78.[3] Iluz D,Yacobi Y Z,Gitelson A.Int.J.Remote Sen sing,2003,24(5):1157.[4] M ichael Schagerl,Gabriela K n zl.Biologia,2007,62(3):270.[5] LI Zh en -guo,L U Jun,WANG Gu o -xiang,et al(李振国,卢 军,王国祥,等).Environm ental M onitoring in China(中国环境监测),2006,22(2):21.[6] T ANG Yao -ji,YOU W en -w ei,CH EN Ying,et al(唐尧基,游文玮,陈 莹,等).Analytical In strument(分析仪器),2004,(3):24.[7] ZH AO Zh-i m in,XIN Yu -jun ,WANG Le -x in,et al(赵志敏,辛玉军,王乐新,等).Spectroscopy and S pectral Analysis(光谱学与光谱分析),2008,28(1):138.[8] ZH U W e-i hu a,ZH AO Zh-i min,GUO Xin,et al(朱卫华,赵志敏,郭 昕).Spectroscopy and S pectral Analysis(光谱学与光谱分析),2009,29(4):1004.[9] W ANG Le -xin ,ZH AO Zh-i m in,XIN Yu -jun,et al(王乐新,赵志敏,辛玉军,等).Applied Laser(应用激光),2007,27(4):333.[10] ZH U We-i hu a,ZH AO Zh-i min,GUO Xin,et al(朱卫华,赵志敏,郭 昕,等).J ou rnal of Life S cien ces ,2008,2(1):62.[11] M illership J S,Park er C,Donnelly D.Il Farmaco,2005,60(4):333.[12] Bebaw y Lories I,Abbas Samah S,Fattah Laila A,et al.Il Farmaco,2005,60(10):859.[13] W ortman n A C,Froehlich P E,Pinto R B,et al.Sp ectroscopy,2007,21(3):161.[14] Lababpour Abdolmajid,Lee Ch ou-l Gyun.J ou rnal of Bios cien ce an d Bioen gineering,2006,101(2):104.[15] S tauffer M ark T,Hu nter Leland J,Tr on cone Steven K.S pectros copy L etters,2007,40(3):429.[16] W u Nan,Zhu Yon gqang,Brown s,et b.Ch ip,1009,9(23):3391.[17] C haw la H M ,M rig Sarika.Journ al of Analytical Chemistry,2009,64(6):585.[18] CH EN T ing,H UANG Zh-i yong,DAI Yu -lan,et al(陈 婷,黄志勇,戴玉兰,等).J ou rnal of C hinese In situte of Food Science and1598光谱学与光谱分析T echnology(中国食品学报),2008,8(6):149.[19] T hongb oon kerd Visith,Songtaw ee Napat,Kanlaya Rattiyaporn,et al.Analytical and Bioanalytical Chemistry,2006,384(4):964.[20] W ANG T ian hu,ZH AO Zhimin ,ZH ANG Lin,et al.Journ al of M olecular Structu re,2009,937(1-3):65.[21] CH EN Guo -zh en(陈国珍).Ultraviolet Visible Spectrophotometry,Volume 1(紫外-可见光分光光度法,上册).Beijing:Atomic EnergyPress(北京:原子能出版社),1983.42.[22] LU Dong -yu ,CU I Xin -tu,H UANG J ing -r on g,et al(卢东昱,崔新图,黄镜荣,等).College Physics(大学物理),2006,25(1):50.Spectral Analysis of Cyanobacteria Chlorophyll in Polluted WateZHA O Zh-i min 1,2,H ON G Xiao -qin 1,L I Peng 1,JI N X iao -dong 11.Co llege of Science,N anjing U niversit y of A ero nautics and A str onautics,Nanjing 210016,China2.CSIRO M ater ials Science and Eng ineer ing,37Gr aham R oad,H ig hett,V IC 3190,A ustr aliaAbstract he po lluted water w ith abundant no urishment cause phytoplankton,such as cyanobacter ia,to gr ow rapidly,which br ings g reat harm t o env ir onment.In the pr esent paper ,the absor ption spect rum o f cy ano bacter ia was measured and analyzed in order t o estimate the co nt ent o f the chloro phy ll accurately.T he same amo unt of cy ano bacter ia w as separately cultur ed in pure water and lake water fo r different time.T he chloro phy ll w as ex tracted fr om the cyanobacteria fo r the same t ime by 95%of et ha -nol.T hen the ethano l ext ract w as tested by ultrav iolet visible spectr ometr y.T he r esults sho w that the abso rptio n spectrum of the chlo ro phy ll has three absor ption peaks at 27915,43610and 66415nm respectively.H o wever ,the absor bency at 27915nm cannot r ef lect the co ntent of t he chlo ro phyll.T he abso rbencies at 43610and 66415nm hav e linear relat ionship w ith t he content of chlor ophyll.M or eo ver ,the dispersion betw een the abso rbency at 43610nm and the abso rbency at 66415nm can r ef lect the co nt ent o f chloro phy ll mor e accurately.T he research pr ov ides the experimental and theor etical basis fo r t he highly accur ate de -tection of the water quality.Keywords Wat er pollution;Cy ano bacter ia;Absor ption spectrum;Chloro phy ll(R eceiv ed A ug.10,2009;accepted N ov.12,2009)1599第6期 光谱学与光谱分析。