藍藻水華會引發(fā)嚴(yán)重的水環(huán)境問題，隨著社會的發(fā)展及全球氣候變暖，赤潮或水華現(xiàn)象頻繁發(fā)生，已成為全球重大環(huán)境問題之一。近幾十年來，有害藻華（HABs）對全球經(jīng)濟、公共衛(wèi)生、生態(tài)系統(tǒng)和水產(chǎn)養(yǎng)殖的影響都在增加。快速、實時地檢測水體中藻類的群落組成及水質(zhì)情況，不僅可以預(yù)防災(zāi)害的發(fā)生，還可以掌握赤潮、水華災(zāi)害的爆發(fā)機理。因此，發(fā)展快速、實時的藻類檢測技術(shù)和水質(zhì)檢測技術(shù)對于預(yù)警及降低經(jīng)濟損失具有重要的現(xiàn)實意義。

案例一：高光譜熒光成像技術(shù)用于有害微藻的特征及色素分析

有害藍藻繁殖給環(huán)境帶來惡劣影響，快速可靠的藻類檢測系統(tǒng)變得尤為重要，傳統(tǒng)的檢測方法耗時且專業(yè)性要求高，并且色素提取對藻類造成不可逆損害。高光譜成像具有同時獲取光譜信息和二維空間信息的優(yōu)勢，可以作為一種快速、可靠、無損檢測系統(tǒng)，測定微藻圖像和該藻種的光譜變化特征，并反映出相對色素含量。

來自深圳科技大學(xué)的研究人員首先基于線掃描的高光譜熒光成像系統(tǒng)成功地獲取了微藻色素的圖像，然后結(jié)合MCR（多元曲線分辨率）優(yōu)化方法分析揭示了熒光色素的光譜特征和位置，并且還能夠獲取色素相對濃度圖像，另外對于小球藻，通過限制MCR分析的波長范圍，成功提取了類胡蘿卜組分光譜和相對濃度圖像。研究結(jié)果表明該方法導(dǎo)致水體污染的水花束絲藻、銅綠微囊藻、小球藻 ,預(yù)測的擬合度分別為1.9151, 1.4875 和 0.3942。

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案例二：無人機高光譜成像技術(shù)用于藍藻水華現(xiàn)場原位監(jiān)測

傳統(tǒng)的水華監(jiān)測方法耗時且成本高，只能在空間和時間上提供離散位置信息，無法全面反映整個水體的狀況。幸運的是，遙感技術(shù)提供了一種一致的、時空的方法來評估水質(zhì)，包括檢測、監(jiān)測和預(yù)測藍藻水華。

在實驗室條件下培養(yǎng)銅綠微囊藻（Microcystis sp.），然后轉(zhuǎn)移到戶外的中試規(guī)模水體中，用UAS搭載的高光譜傳感器收集圖像，并與地面采樣檢測相結(jié)合，包括實驗室分析和現(xiàn)場實地探測，比較了實驗室（Lab）和現(xiàn)場（Field）方法對于所有水質(zhì)量指標(biāo)的一致性，并評估了41種算法的性能。

研究結(jié)果表明Lab和Field方法對于所有水質(zhì)量指標(biāo)的一致性很強，算法R²值在0.73到0.87之間，所使用的計算方法滿足了預(yù)定的性能標(biāo)準(zhǔn)，但藻類生長階段對算法性能有顯著影響，并強調(diào)了在大規(guī)模實地應(yīng)用之前，將傳感器技術(shù)與適當(dāng)?shù)牡孛姹O(jiān)測方法共同驗證的重要性。因此地面采樣和新的遙感技術(shù)可以為水華監(jiān)測提供強大的方法，但需要更多的研究來評估在不同水華群落、細(xì)胞密度、生理狀態(tài)和濁度條件下的算法和水質(zhì)量指標(biāo)的性能。

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案例三：藻類光合測量技術(shù)用于藍藻抑制機理研究

有害藍藻及其毒素對湖泊、水庫和河流的水質(zhì)構(gòu)成潛在危害，因此去除藍藻是水處理過程中的重要環(huán)節(jié)，表面活性劑烷基三甲基銨（ATMA），如十八烷基三甲基銨（ODTMA）溴化物被證明能有效抑制藍藻的光合作用。

以色列海洋與湖泊研究所聯(lián)合國內(nèi)水生生物研究所使用兩種藍藻和兩種綠藻進行實驗，使用便攜式熒光儀AquaPen-C，通過熒光測量和顯微觀察來評估ATMA溴化物對藍藻細(xì)胞的影響，研究了不同鏈長的ATMA化合物對藍藻和綠藻的毒性效應(yīng)。研究結(jié)果表明，綠藻對ATMA化合物的敏感性低于藍藻，ATMA化合物對藍藻的光合作用和生長有顯著抑制作用，且毒性隨著烷基鏈長度的增加而增加，并基于實時熒光信號和電子顯微鏡揭示的細(xì)胞超結(jié)構(gòu)變化，提出了ATMA陽離子的毒性機制，因此，ATMA表面活性劑可能成為控制藍藻水華的有效工具。

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參考文獻：

[1] Lijin L ,Xuejuan H ,Zhenhong H , et al.Pigment analysis based on a line-scanning fluorescence hyperspectral imaging microscope combined with multivariate curve resolution.[J].PloS one,2021,16(8):e0254864-e0254864.

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