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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

作　者: 张芳
导　师: 王修林
学　校: 中国海洋大学
专　业: 海洋化学
关键词: 浮游植物 三维荧光光谱 小波分析 特征谱 识别
分类号: TP79
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
下　载: 646次
引　用: 7次
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内容摘要


中国近海赤潮频发、影响范围扩大、持续时间增长,在一定程度上制约了中国沿海省市海洋经济,甚至损害了公众健康。迫切需要建立一种现场、快速、实时的浮游植物群落组成识别技术,以实现赤潮的常规和应急监测.浮游植物的三维荧光光谱表现出明显的指纹特性,在浮游植物群落组成测定及赤潮发生时对赤潮引发种的识别测定方面具有很大的应用潜力。但是,目前能够应用的浮游植物群落组成荧光识别测定技术主要局限于两大类;a.对某类具有显著荧光特征的浮游植物的测定;b.将浮游植物粗略的分为几大类后进行监测。尚没有针对中国近海具体海区的特定浮游植物群落优势种的识别技术,也没有一种针对赤潮发生时对赤潮引发种进行识别及数量测定的现场监测技术。本文在对中国近海海域赤潮与非赤潮期间浮游植物群落组成特点进行总结的基础上,选取实验室培养的38种东海主要浮游植物（多为赤潮种及优势种,分属7个门10个纲30个属:其中甲藻2纲6属9种,包括塔玛亚历山大藻Alexandrium tamarense、强壮前沟藻Amphidinium carterae、锥状斯比藻Scrippsiella trochoidea、裸甲藻Gymnodinium spp.、简裸甲藻Gymnodinium simplex、东海原甲藻Prorocentrum donghaiense、微小原甲藻Prorocentrum minimum、海洋原甲藻Prococentrum marinum及米氏凯伦藻Kareniamikimotoi,硅藻2纲9属12种,包括尖刺拟菱形藻Pseudo-nitzschia pungens、中肋骨条藻Skeletonema costatuma、圆海链藻Thalassiosira rotula、新月菱形藻Nitzschia closterium、丹麦细柱藻Leptocylindrus danicus、布氏双尾藻Ditylum brightwellii、盒形藻Odontellacfsinensis、辐射圆筛藻Coscinodiscophyceae Coscinodiscus cfradiatus、圆筛藻Coscinodiscophyceae Coscinodiscus Jp.、旋链角毛藻Chaetoceros curvisetus、柔弱角毛藻Chaetoceros debilis及双突角毛藻Chaetoceros didymus:金藻2纲5属5种,包括球等鞭金藻Isochrysis galbana、小三毛金藻Prymneium parvum、颗石藻Gephyrocapsa oceanica、球形棕囊藻phaeocystis globosa及六异刺硅鞭藻Distephanus speculum;绿藻1纲4属5种,包括岛国大扁藻Platymonas helgolanidica、亚心型扁藻platymonas subcordiforus、细小微胞藻Micromonas pusilla、盐生杜氏藻Dunaliella salina及小球藻Chlorella pynenoidosa;黄藻1纲2属2种,包括赤潮异湾藻Heterosigma akashiwo及海洋卡盾藻Chattonella marine;隐藻1纲1属2种.包括隐藻Rhodomonas sp.及盐沼隐藻Rhodomonas salina:蓝藻1纲3属3种,包括聚球藻Synechococcus sp.、螺旋藻Spirulina sp.及鱼腥藻Anabaena sp.）进行研究,对活体浮游植物的三维荧光光谱的测量精密度、培养重现性、稳定性（生长期、光照、温度）及不同种类浮游植物的光谱差异性等进行了综合分析,阐述了应用三维荧光光谱识别浮游植物种类的可行性;分别针对已商业化的荧光分光光度计及要自行开发的高灵敏度、低能耗、便携式藻类自动分析仪。基于连续三维荧光光谱及离散三维荧光光谱,利用小波分析等方法建立丁东海浮游植物赤潮种及优势种的识别技术;并初步建立了以叶绿素浓度为指标参数的东海浮游植物（半）定量分析方法,为建立东海赤潮生物种类现场监测技术提供了重要基础。取得的主要成果如下:1.比较系统地总结了中国近海赤潮生物、浮游植物优势种及群落结构特点:a.中国近海海域在非赤潮期间多以1～2个门类的多种浮游植物为优势种,单种优势度一般不会超过75%,而总门类优势度多在90%以上,甚至接近100%;b.中国近海海域以单相型赤潮为主,发生赤潮时绝大多数肇事藻的优势度大于90%,甚至接近100%;双相型赤潮的两种优势种的总优势度也在90%以上,甚至接近100%。2.以相对标准偏差（RSD）及相关性系数（IAC）为标准,对不同三维荧光光谱部分的测量精密度、重现性、稳定性及不同种类差异性等进行分析,阐述了应用三维荧光光谱识别浮游植物种类的可行性:在实验室研究条件下,绝大多数浮游植物的三维荧光光谱具有良好的测量精密度、培养重现性、稳定性（生长期、光照及温度）,大多数不同属（种）的藻间表现出明显的差异性。获得了最佳连续三维荧光光谱部分（Ex=400～600 nm,Em=650～670 nm）。3.以两类小波函数（db7及coif2小波）对浮游植物的最佳连续三维荧光光谱部分进行特征提取,获得了不同层次的尺度分量及小波分量,以Fisher判别法选择了尺度分量及小波分量识别特征谱;对浮游植物在不同条件下的分类识别能力进行了分析,并以系统聚类法提取浮游植物两类小波函数的尺度分量及小波分量识别特征谱的标准谱,分别建立了两级标准谱库,在此基础上,利用非负最小二乘法建立荧光识别技术:对浮游植物在属（种）和门类水平上的正确识别率分别高于86%及96%;可对现场样品中胞密度大于5×106 cell L-1的赤潮优势种（Pr、Al、诺登海链藻、聚生角毛藻）进行属层次的识别,可对不发生赤潮的浮游植物群落(胞密度为105～106 cell L-1)优势种进行门类层次的识别。4.选择了12个激发波长点（400 nm,430 nm,450 nm,460 nm,470 nm,490 nm,500nm,510 nm,525 nm,550 nm,570 nm及590 nm）在650～700 nm范围内发射光谱组成离散三维荧光光谱,以两类小波函数（db3及coif2小波）对浮游植物的离散三维荧光光谱进行分解,获得了不同层次的尺度分量及小波分量,以Fisher判别法选择了尺度分量及小波分量识别特征谱;对浮游植物在不同条件下的分类识别能力进行了分析,并以系统聚类法提取浮游植物两类小波函数的尺度分量及小波分量识别特征谱的标准谱,分别建立了两级标准谱库,并利用非负最小二乘法建立荧光识别技术:对浮游植物在属（种）和门类水平上的正确识别率分别高于85%及96%:可对现场样品中胞密度约为107 cell L-1的赤潮优势种（Pr、诺登海链藻、聚生角毛藻）进行属种层次的识别,可对不发生赤潮的浮游植物群落(胞密度为105-106 cell L-1)优势种进行门类层次的识别。5.在实验室初步建立了活体浮游植物叶绿素荧光（半）定量分析方法,方法的检测限约为8μgL-1,叶绿素的最佳线性范围为20～200μg L-1。本论文的创新之处在于基于小波分析等方法建立了东海主要浮游植物的标准谱库,可对单相型赤潮的引发种进行种属层次的识别,并可对979个浮游植物实验室混合样品中的28种优势种及发生赤潮时的肇事种实现属层次的识别,在属层次上的识别正确率大于85%,门类层次上的识别正确率大于96%。

全文目录


摘要  5-8
ABSTRACT  8-16
0 前言  16-17
1 文献综述  17-37
  1.1 浮游植物、赤潮概况及中国近海海域赤潮的特点  17-19
    1.1.1 浮游植物及赤潮概况  17-18
    1.1.2 中国近海海域赤潮的特点  18-19
  1.2 监控和预警方法研究进展  19-33
    1.2.1 浮游植物优势种与环境相关因子分析法  20-22
    1.2.2 浮游植物定性定量检测法  22-33
  1.3 小波分析理论的发展与应用  33-34
    1.3.1 小波分析法的建立与发展  33-34
    1.3.2 小波分析法的应用  34
  1.4 本文的研究目的、内容、技术路线及意义  34-37
2 实验部分  37-44
  2.1 仪器和材料  37-38
    2.1.1 仪器  37
    2.1.2 试剂  37-38
  2.2 浮游植物的选择及其实验室培养、现场样品的采集  38-42
    2.2.1 浮游植物的实验室培养  38-41
    2.2.2 现场样品的采集  41-42
  2.3 活体浮游植物的三维荧光光谱的获得  42-43
    2.3.1 实验室培养的单种浮游植物三维荧光光谱的获得  42-43
    2.3.2 浮游植物实验室混合样的三维荧光光谱的获得  43
    2.3.3 浮游植物现场样品的三维荧光光谱的获得  43
  2.4 定量分析实验  43-44
3 本研究的基础及可行性分析  44-76
  3.1 非赤潮与赤潮期间的中国近海浮游植物群落优势种分析  44-55
    3.1.1 非赤潮期间浮游植物群落的优势种组成与分布  44-45
    3.1.2 赤潮期间浮游植物群落的优势种情况  45-54
    3.1.3 小结  54-55
  3.2 浮游植物三维荧光光谱的预处理及分析  55-76
    3.2.1 原始三维荧光光谱的分析  55-56
    3.2.2 浮游植物三维荧光光谱的预处理  56-60
    3.2.3 对预处理后三维荧光光谱的分析  60-76
4 基于连续三维荧光光谱的浮游植物识别技术  76-154
  4.1 特征提取  76-80
    4.1.1 特征提取方法  76-78
    4.1.2 小波分析对荧光光谱的特征提取及分析  78-80
  4.2 识别特征谱的选择  80-89
    4.2.1 选择方法  80-81
    4.2.2 db7小波识别特征谱的选择  81-87
    4.2.3 coif2小波识别特征谱的选择  87-89
  4.3 识别特征谱的重现性及稳定性分析  89-103
    4.3.1 尺度分量识别特征谱的重现性、稳定性及差异性分析  89-96
    4.3.2 小波分量识别特征谱的重现性、稳定性分析及差异性分析  96-103
  4.4 识别特征谱的分类判别能力测试  103-110
    4.4.1 分类判别方法  103-105
    4.4.2 尺度分量识别特征谱的分类判别能力  105-108
    4.4.3 小波分量识别特征谱的分类判别能力  108-110
  4.5 识别特征谱的标准谱库的建立  110-131
    4.5.1 标准谱的获得方法  110
    4.5.2 标准谱库的建立  110-129
    4.5.3 浮游植物的荧光特征分析  129-131
  4.6 标准谱库对浮游植物的识别作用  131-139
    4.6.1 识别方法  131-132
    4.6.2 db7小波标准谱库的识别作用  132-137
    4.6.3 coif2小波标准谱库的识别作用  137-139
  4.7 标准谱库对现场浮游植物样品的识别作用  139-152
    4.7.1 对东海赤潮水体的识别作用  139-140
    4.7.2 对胶洲湾同步调查水样的识别作用  140-145
    4.7.3 对麦岛围隔实验水样的识别作用  145-152
  4.8 结论  152-154
5 基于离散三维荧光光谱的浮游植物识别技术  154-194
  5.1 离散三维荧光光谱激发波长点的选择  154-155
  5.2 特征提取及识别特征谱的确立  155-159
    5.2.1 coif2小波识别特征谱的确立  155-159
    5.2.2 db3小波识别特征谱的确立  159
  5.3 识别特征谱的分类识别能力分析  159-164
    5.3.1 尺度分量识别特征谱的分类识别能力  160
    5.3.2 小波分量识别特征谱的分类识别能力  160-164
    5.3.3 两类识别特征谱及原离散谱分类识别能力的对比分析  164
  5.4 浮游植物标准谱库的建立  164-183
    5.4.1 coif2标准谱库的建立  164-165
    5.4.2 db3标准谱库的建立  165-183
  5.5 标准谱库对浮游植物的识别作用  183-187
    5.5.1 coif2小波标准谱库的识别作用  183-186
    5.5.2 db3小波标准谱库的识别作用  186-187
  5.6 标准谱库对现场浮游植物样品的识别作用  187-192
    5.6.1 对东海赤潮水体的识别作用  191
    5.6.2 对胶洲湾同步调查所取水样的识别作用  191-192
    5.6.3 对麦岛围隔实验水样的识别作用  192
  5.7 结论  192-194
6 活体浮游植物的荧光定量检测分析  194-200
  6.1 定量原理  194-195
  6.2 定量方法  195
  6.3 结果与讨论  195-199
  6.3 结论  199-200
7 主要结论与创新点  200-202
  7.1 主要结论  200-201
  7.2 特色与创新  201-202
附录  202-260
  附表A 中国近海赤潮肇事种的海域及季节分布  202-208
  附表4-A 以不同体积比混合的浮游植物样品的识别结果(连续三维荧光光谱)  208-222
  附表4-B 以不同叶绿素浓度比混合的浮游植物样品的识别结果(连续三维荧光光谱)  222-234
  附表5-A 实验室以不同体积比混合的浮游植物样品的识别结果(离散三维荧光光谱)  234-248
  附表5-B 以不同叶绿素浓度比混合的浮游植物样品的识别结果(离散三维荧光光谱)  248-260
参考文献  260-280
致谢  280-281
个人简历  281
研究生阶段论文发表及写作情况  281-282

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感技术的应用
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