三维荧光与神经网络研究城市河流沉积物孔隙水有机物组成与结构特征

摘要：

应用三维荧光技术结合自组织神经网络方法，研究典型城市河流沉积物孔隙水中水溶性有机物（DOM ）与颗粒性有机物（POM ）组成结构及空间分布特征。自组织神经网络是一种非监督神经网络算法，能够从有机物三维光谱中提取不同的荧光组分，表征各组分的含量。沉积物是重要的有机碳库，而沉积物孔隙水中有机物的多寡可直接反映其环境特征。人们对水体中沉积物孔隙水中的DOM 与营养盐特征的研究较多，而对POM 的研究较少，尤其对重污染城市支流河的研究更少。因此，选取沈阳市白塔堡河为研究对象，沿河源、农村、城市区域河段采集沉积物孔隙水样品，提取DOM与POM ，检测样品的三维荧光光谱。DOM的 f450／500值为1.82～1.91，表明DOM主要是微生物源；POM 的 f450／500值为1.42～1.68，表明POM 主要以陆地输入为主。自组织神经网络解析DOM与POM 含有类酪氨酸、类色氨酸、类富里酸与类胡敏酸等物质，类酪氨酸主要源于新鲜的具有高氧化的类蛋白物质，而类色氨酸主要为微生物代谢产物。DOM 的各组分丰度之和为POM 的2倍，类酪氨酸平均相对丰度在50％以上，类色氨酸的平均相对丰度为18.8％～23.1％，类富里酸相对丰度比类胡敏酸的高，但两者在有机物组分所占比重小。通过主成分分析，DOM 与POM 特征呈现沿河源、农村、城市区域河段变化，表明白塔堡河深受人类活动的影响。

关键词：水溶性有机物、颗粒性有机物、三维荧光光谱、自组织神经网络、城市河流

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家水体污染控制与治理科技重大专项项目2012ZX07202-005;中国博士后科学基金项目2012M510515，2013T60148

在线出版日期：2015-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：934-939