基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的湖泊浮游藻化学分类学研究

摘要：

浮游藻荧光分析技术因其能够实现现场、快速、低成本测定而受到广泛研究和应用.本研究以浮游藻活体三维荧光光谱(EEM)为基础,利用平行因子(PARAFAC)和CHEMTAX发展了浮游藻群落组成荧光分析技术.首先,将PARAFAC模型应用于23种浮游藻的EEM,通过残差分析、荧光成分谱形分析等方法确定浮游藻EEM由12个荧光成分组成;然后,利用Bayesian判别分析表明浮游藻12个荧光成分的组成具有明显的门类特征性;最后,以获得的12个荧光成分构建浮游藻“荧光成分比值矩阵”,结合CHEMTAX建立浮游藻荧光识别分析技术.通过测试表明,该技术对531个单种藻样品的平均识别正确率是99.1％,其中,绿藻的识别正确率为97.5％,其余藻的识别正确率为100％.对于95个实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为98.5％和90.5％;测定的平均相对含量分别为69.7％和26.4％.结果表明,本研究所建立的EEM-PARAFAC-CHEMTAX方法能够实现浮游藻群落组成的快速定性定量测定.

关键词：浮游藻群落组成、三维荧光光谱、平行因子、活体、CHEMTAX

所属期刊栏目：35

分类号：X524(水体污染及其防治)

资助基金：国家自然科学基金项目41376106;国家水体污染控制与治理科技重大专项2012ZX07501

在线出版日期：2014-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：924-932