藍藻水華會引發嚴重的水環境問題,隨著社會的發展及全球氣候變暖,赤潮或水華現象頻繁發生,已成為全球重大環境問題之一。近幾十年來,有害藻華(HABs)對全球經濟、公共衛生、生態系統和水產養殖的影響都在增加。快速、實時地檢測水體中藻類的群落組成及水質情況,不僅可以預防災害的發生,還可以掌握赤潮、水華災害的爆發機理。因此,發展快速、實時的藻類檢測技術和水質檢測技術對于預警及降低經濟損失具有重要的現實意義。
案例一:高光譜熒光成像技術用于有害微藻的特征及色素分析
有害藍藻繁殖給環境帶來惡劣影響,快速可靠的藻類檢測系統變得尤為重要,傳統的檢測方法耗時且專業性要求高,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勢,可以作為一種快速、可靠、無損檢測系統,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。
來自深圳科技大學的研究人員首先基于線掃描的高光譜熒光成像系統成功地獲取了微藻色素的圖像,然后結合MCR(多元曲線分辨率)優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。研究結果表明該方法導致水體污染的水花束絲藻、銅綠微囊藻、小球藻 ,預測的擬合度分別為1.9151, 1.4875 和 0.3942。
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案例二:無人機高光譜成像技術用于藍藻水華現場原位監測
傳統的水華監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,遙感技術提供了一種一致的、時空的方法來評估水質,包括檢測、監測和預測藍藻水華。
在實驗室條件下培養銅綠微囊藻(Microcystis sp.),然后轉移到戶外的中試規模水體中,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合,包括實驗室分析和現場實地探測,比較了實驗室(Lab)和現場(Field)方法對于所有水質量指標的一致性,并評估了41種算法的性能。
研究結果表明Lab和Field方法對于所有水質量指標的一致性很強,算法R²值在0.73到0.87之間,所使用的計算方法滿足了預定的性能標準,但藻類生長階段對算法性能有顯著影響,并強調了在大規模實地應用之前,將傳感器技術與適當的地面監測方法共同驗證的重要性。因此地面采樣和新的遙感技術可以為水華監測提供強大的方法,但需要更多的研究來評估在不同水華群落、細胞密度、生理狀態和濁度條件下的算法和水質量指標的性能。
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案例三:藻類光合測量技術用于藍藻抑制機理研究
有害藍藻及其毒素對湖泊、水庫和河流的水質構成潛在危害,因此去除藍藻是水處理過程中的重要環節,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合國內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。研究結果表明,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胞超結構變化,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:
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