污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析_赵志敏
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。
污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析
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， 质 吸收 不随 波长 而 变 ，这种 吸 收称 为一 般 吸 物
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
激 发 态 能 级 与 基 态 能级 的 能 量 差 越 大 ，则 吸 收 越 小 。而 吸 收
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［ ］ 本文采用分 光光度 法即通 过吸收 光谱测 量而测 ４ ， 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 、 组分定量分 析 、混合物 单
赵 志敏 ， 洪小芹 ， 李 鹏 金 小东 ，
１ ．南京航空航天大学理学院 ， 江苏 南京 ２ ０ １ １０６
２ ＣＳ ＲＯ ａ ｅ ｉｌ ｉｎ ｅ ａ ｇ ｎ ｅ ｉ ，３ ａ ａ Ｒｏ ｄ，Ｈｉ ｈｅ ｔ ． Ｉ Ｍ ｔ ｒａ ｓＳｃｅ ｃ ｎｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ７ Ｇｒ ｈ ｍ ａ ｇ ｔ ，ＶＩ ３１ ０，Ａｕ ｔ ａ ｉ Ｃ ９ ｓｒ ｌ ａ
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 。
分光光度法正是基于不同分 子结构 的各种 物质 ， 电磁辐射 对 显示选择吸收这种特性 建立起来 的［ ］ ｚ 。 光的吸收服从 光吸收定律 （ ｅｒ ａ ｅｔ Ｂ ｅ－ ｍｂ ｒ定律） Ｌ
第３ 卷 ， ６ ０ 第 期
２０１０年 ６月
蓝藻的吸收光谱
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
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。
内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系
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
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a的影响
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
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。
太湖水体中藻蓝蛋白的紫外可见 吸收光谱特征分析
根据待测溶液500~700的吸收峰个数，可将太湖水 体中藻蓝蛋白的吸收光谱划分为无峰型、单峰型 、双峰型三类（图３）。各吸收谱类型包括的样 点数量和日期见表１。
第一类是无峰型，即500~700nm间变化平缓， 620nm附近未检测到藻蓝蛋白的吸收特征。推测 其原因是该光谱形态的水样多采集于春、秋季（ 表1），水样中浮游藻类生物量小、蓝藻所占比 例低，致使待测溶液的藻蓝蛋白含量微少难以检 出。根据300~450nm的吸收差异，无峰型又可划 分为无峰Ⅰ和无峰Ⅱ两个亚类。无峰Ⅰ仅260nm 附近出现吸收峰，250~800nm的谱型更接近于水 样的CDOM吸收谱（图4）。无峰Ⅱ在260和 330nm处均具吸收峰，说明待测溶液中其他可溶 性蛋白的含量较高。
对于标准品的配置和测量，sigma公司生产的 藻蓝蛋白标准品0.5mg，加人25mL磷酸盐缓冲 液使其成为20mg· L-1的标准溶液贮备液，装入 棕色瓶中，于4℃保存。实验分析时将标准液取 出并配制为10mg· L-1的标准应用液。以磷酸盐 缓冲液作为空白对照测量吸光度。参照张运林 方法，通过 GF/F玻璃纤维滤膜过滤水样、测量 滤液吸光度，获取有色可溶性有机物（CDOM ）的吸收数据，对藻蓝蛋白吸收光谱特征进行 辅助分析。
第三类为双峰型，即在620nm 藻蓝蛋白特征吸收 峰的右侧约670nm处出现了另一个吸收峰，同时 在300~450nm出现吸收肩。按照吸光度的高低顺 序，双峰型光谱的主吸收峰出现在260nm附近， 次吸收峰位于330nm左右，三个吸收峰260，330 ，620nm的平均峰值比约为10:5:1。从图1来看， 双峰型光谱670nm附近的吸收谱带与藻蓝蛋白、 别藻蓝蛋白的吸收具有重叠。
由图2和图3可知，太湖水体藻蓝蛋白吸收光谱的次吸收 峰位于330nm左右，单一藻种则出现在620nm附近。产生 该差异的原因可能有以下两种：一是太湖水体中藻体多以 群体态形式聚集并形成包裹体，包裹体表面附有由果胶酸 、粘多糖等构成的群体胶鞘。群体胶鞘类似于藻体细胞外 壳，其存在会增加藻蓝蛋白提取的难度，使得太湖藻蓝蛋 白待测溶液的提取纯度低于单一藻种。第二种可能是受到 其他非蓝藻门藻种的影响。太湖是多藻种共存的湖泊水体 ，水体中除了蓝藻外，还会存在诸如斜生栅藻、梅尼小环 藻等的其他非蓝藻门藻种。这些非蓝藻门藻种虽不含藻蓝 蛋白，但其细胞体本身也由众多可溶性蛋白质构成；在反 复冻融提取过程中，它们也会发生降解并产生CDOM，致 使太湖藻蓝蛋白紫外波段至蓝波段的的吸收光谱特征
太湖不同叶绿素a浓度水体荧光特征分析
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。