1 引言

浮游植物對(duì)水域碳的新陳代謝起著非常重要的作用。水域中光、溫度和營(yíng)養(yǎng)波動(dòng)很快，當(dāng)一個(gè)流域的水流匯集到某一區(qū)域，隨著水流的減慢，營(yíng)養(yǎng)逐漸富集，在適宜的光照和溫度下藻類迅速增長(zhǎng)，極易造成水華。

目前，針對(duì)水華現(xiàn)象常見(jiàn)的檢測(cè)方法為快速熒光技術(shù)，其所測(cè)量的是所有能釋放熒光的物質(zhì)，包括死的浮游植物和腐殖質(zhì)。而延遲熒光是活細(xì)胞光合的專屬特性，是光合效率的指示指標(biāo)。延遲熒光技術(shù)可有效消除再懸浮、死的生物和腐殖質(zhì)對(duì)測(cè)量精度的干擾。延遲熒光技術(shù)和普通快速熒光技術(shù)的這一不同對(duì)淺水湖或河流能起到?jīng)Q定性的作用。特別是那些經(jīng)常發(fā)生再懸浮和洪浪，從而將一定量的退化藻類或沒(méi)有光合功能的藻類帶入水體的區(qū)域。

因此，延遲熒光技術(shù)已成為目前水華監(jiān)測(cè)的研究熱點(diǎn)。AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)是利用延遲熒光技術(shù)對(duì)藻類進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)的觀測(cè)設(shè)備。

2 觀測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)

水華的發(fā)生主要受活體浮游植物的影響，AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)利用延遲熒光技術(shù)對(duì)活體藻類的種類及生物量進(jìn)行連續(xù)在線監(jiān)測(cè)，避免再懸浮或死的生物體和腐殖質(zhì)對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果的干擾，同時(shí)，系統(tǒng)在線記錄影響藻類生長(zhǎng)的其他環(huán)境因子。通過(guò)對(duì)藻類及其生長(zhǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，及時(shí)掌握藻類的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)，便于采取相應(yīng)的防治措施，預(yù)防水華的發(fā)生。

2.2 觀測(cè)點(diǎn)布設(shè)/采樣點(diǎn)布設(shè)

在湖區(qū)有代表性的區(qū)域建造水上觀測(cè)站，將AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)置于站內(nèi)進(jìn)行長(zhǎng)期在線監(jiān)測(cè)，如下圖所示。

2.3 采樣頻率

活體浮游植物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可每小時(shí)測(cè)量6-10次，也可按用戶的要求設(shè)定采樣間隔，如每小時(shí)或每天等，一般每年的4月到10月間進(jìn)行監(jiān)測(cè)。測(cè)量數(shù)據(jù)自動(dòng)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)采集器中，可通過(guò)通USB接口方便下載，也可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)下載。

2.4 觀測(cè)內(nèi)容

測(cè)量藻類濃度和影響藻類生長(zhǎng)的環(huán)境因子NO₃， NO₂， COD， TOC， 濁度，水體紫外/可見(jiàn)光光譜輻射等；識(shí)別包括藍(lán)綠藻（包括綠藻、裸藻等）硅藻（包括硅藻、金藻、黃藻等）和隱藻類四種藻類，對(duì)于海水還可識(shí)別紅藻；還可選擇增強(qiáng)型群落識(shí)別及光合速率-光曲線。

2.5 觀測(cè)系統(tǒng)的組成和技術(shù)指標(biāo)

AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)由活體浮游植物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和藻類水質(zhì)測(cè)量系統(tǒng)組成，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)藻類的生長(zhǎng)狀況。

活體浮游植物監(jiān)測(cè)：測(cè)量4種浮游植物及其生物量，可選增強(qiáng)型群落識(shí)別及光合速率-光曲線

生物量分辨率：1-5ug CHl-al^-1 (3-4個(gè)數(shù)量級(jí))

分類分辨率：4種藻類（可擴(kuò)展到6種）精度±5％

藻類水質(zhì)監(jiān)測(cè)：

藍(lán)綠藻：測(cè)量范圍0-10，0-100 ug/L， 或0-250000細(xì)胞數(shù)/ml(可選更大量程)；靈敏度0.02 ug/L；分辨率0.01 ug/L；檢測(cè)限0.06 ug/L

葉綠素a：測(cè)量范圍0-10， 0-100 ug/L， 0-500 ug/L；靈敏度0.02 ug/L；分辨率0.02 ug/L；

CDOM：量程：0-20/200 ug/L， 可根據(jù)需要選擇更高量程；靈敏度：0.04 ug/L

水中油：量程0-10，100，500，5000ug/L，可根據(jù)水質(zhì)情況（如地表水或污水）選擇量程；靈敏度：0.1 ug/L

高光譜輻射：光譜波長(zhǎng)在280-500nm (UV) 或 320nm-950nm(UV/VIS) 。

數(shù)據(jù)傳輸：所測(cè)數(shù)據(jù)可通過(guò)USB接口等現(xiàn)場(chǎng)下載數(shù)據(jù)，也可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，甚至遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)診斷。

3 數(shù)據(jù)處理

通過(guò)對(duì)AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：

1）得到藻類的種類及其生物量，以及影響藻類生長(zhǎng)的環(huán)境因子，預(yù)測(cè)水華發(fā)生的時(shí)間，為水華的防治提供基本的數(shù)據(jù)。

2）通過(guò)對(duì)藻類的種類、生物量以及影響藻類生長(zhǎng)的環(huán)境因子的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，創(chuàng)建水華的形成和衰敗過(guò)程的模型，為水華的防治提供理論依據(jù)。

4 應(yīng)用案例

4.1 匈牙利巴拉頓湖在線監(jiān)測(cè)——高度動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中研究浮游植物群落的穩(wěn)定性

2003-2004年利用AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)對(duì)巴拉頓湖區(qū)的水生態(tài)因子，如水溫、總輻射、光線垂直衰減、內(nèi)部P負(fù)荷等進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并以天為單位，對(duì)4種顏色的光合敏感藻類的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，利用所得數(shù)據(jù)分析浮游植物的季節(jié)變化模式，模擬各種水華的發(fā)生過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以上所測(cè)數(shù)據(jù)可以足夠地模擬各種水華的形成和衰敗。

4.2 延遲熒光與浮游植物量和輻射能利用率的關(guān)系研究

在自然溫度和光照條件下培養(yǎng)小球藻（Chlorella vulgaris），培養(yǎng)過(guò)程中，測(cè)量溫度、輻射和葉綠素（Chl）含量，檢測(cè)其DF、量子效率（QE）和輻射能利用效率（ ）指數(shù)。數(shù)據(jù)分析表明，晝夜循環(huán)中DF信號(hào)與QE（ ）和 （r²=0.977，p＜0.01）均相關(guān)。

4.3利用延遲熒光儀在線監(jiān)測(cè)浮游植物的光反應(yīng)曲線

在瑞典的埃爾肯湖和匈牙利的巴拉頓湖，使用AZ-AQ101活體浮游植物及生態(tài)環(huán)境在線觀測(cè)系統(tǒng)記錄產(chǎn)生光合作用的浮游植物生物量和光合作用-光照曲線（PI），并估算浮游植物的初級(jí)生產(chǎn)力，同時(shí)記錄垂直方向的輻射衰減。分析表明，PI曲線在線檢測(cè)可顯著降低初級(jí)生產(chǎn)力估算的誤差。這表明，由于發(fā)生沉積物和浮游植物再懸浮，在光照會(huì)發(fā)生迅速變化的淺表渾濁湖水中，隨分鐘或季節(jié)的不同時(shí)間尺度的變化也符合這種規(guī)律。這項(xiàng)新的理論對(duì)研究初級(jí)生產(chǎn)力的規(guī)律和長(zhǎng)期高頻率監(jiān)測(cè)下水生態(tài)具有很好的前景。

5 參考文獻(xiàn)

[1]Istvánovics V.， Honti M.， Osztoics A.，H. M. Shafik， Padisák J.， Y. Yacobi and W. Eckert (2005) On-line delayed fluorescence excitation spectroscopy，as a tool for continuous monitoring of phytoplankton dynamics and itsapplication in shallow Lake Balaton (Hungary). Freshwater Biology 50:1950-1970.

[2]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Osztoics A. (2005) Measuring and modelling in situ dynamic photosynthesis of various phytoplankton groups. Verh. Internat. Verein. Limnol.29:194-196.

[3]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Osztoics A.(2007) Stability and change of phytoplankton communities in a highly dynamic environment ? the case of large， shallow Lake Balaton (Hungary). Hydrobiologia 581:225-240.

[4]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Kozma Zs.(2008) Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary). Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1):87-89.

[5]Istvánovics V. and Honti M.(2008) Longitudinal variability in phytoplankton and basic environmental drivers along Tisza River， Hungary. Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1): 105-108.