基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的浮游藻化学分类学技术研究

摘要

浮游藻类是海洋主要的初级生产力,影响着海洋食物网的上层结构及物质和能量在其中传递的效率,同时也在生源要素和生物矿物质的生物地球化学循环等关键过程中发挥重要作用.因此,浮游藻群落结构是海洋生态系统健康的重要指标,也是海洋环境监测的主要内容之一.目前,常用的浮游藻群落组成分析技术为显微镜法和色素分析法，存在分析周期长、成本高、操作繁琐等缺点,而以荧光技术为基础的分析方法有望实现浮游藻群落组成的快速低成本测定而受到重视.本文利用平行因子(PARAFAC)模型解析浮游藻活体三维荧光光谱(EEM),构建具有浮游藻种类特征性的“荧光成分比值矩阵”，结合现有浮游藻化学分类学技术(CHEMTAX,已软件化)发展浮游藻群落组成的荧光分析技术.结果如下：首先，测定了分属5个门(硅藻、甲藻、蓝藻、绿藻和隐藻)40个属的60种浮游藻的EEM,并对浮游藻EEM进行去散射和去噪处理,然后，将PARAFAC模型应用于浮游藻EEM矩阵，通过残差分析、荧光成分谱形分析等方法确定浮游藻三维荧光光谱由11个荧光成分组成,Bavesian判别分析表明11个荧光成分的组成在同一门类藻中具有一致性，而在不同门类藻之间具有明显的差异.最后,以获得的11个荧光成分构建适合CHEMTAX要求的浮游藻荧光成分比值矩阵,将此浮游藻荧光成分比值矩阵输入CHEMTAX,对浮游藻样品进行门类水平上的识别分析,对单种藻样品,硅藻的识别正确率是88.4％,其余藻的识别正确率为1OO％；对于343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94.5％和87.5％,优势藻的定量误差小于40％,次优势藻的定量误差小于50％,当估算的次优势藻的相对含量低于15％时，对次优势藻的识别结果不可靠；对于胶州湾现场采集的12个水样,优势藻群和相对丰度高于15％的次优势藻群的识别结果与镜检结果相一致.