活体浮游植物及生态环境在线监测系统
来源：北京澳作生态仪器有限公司 阅读：1778 更新时间：2010-09-10 15:48河水中的浮游植物对于流水中碳的新陈代谢起着非常重要的作用。其净生长率是河流生态系统的一个关键因子。动态的环境中，光、温度和营养波动很快，当一个流域的水流汇集到某一区域，随着水流的减慢，营养逐渐富集，在适宜的光照和温度下可以监测到藻类明显的增长，极易造成水华。因此，水华的形成是由活体藻类的大量繁殖引起，并受水体温度，营养盐含量，辐射等环境因素的影响。
目前，针对水华现象常见的检测方法为快速荧光技术，其所测量的是所有能释放荧光的物质，包括死的浮游植物和腐殖质。而延迟荧光是活细胞光合的专属特性，是光合效率的指示指标。延迟荧光技术可有效屏蔽再悬浮、死的生物和腐殖质对测量精度的干扰，其他荧光测量技术无法实现。延迟荧光技术和普通快速荧光技术的这一不同对浅水湖或河流能起到决定性的作用。特别是那些经常发生再悬浮和洪浪，从而将一定量的退化藻类或没有光合功能的藻类带入水体的区域。因此，延迟荧光技术已成为目前水华监测的研究热点。
活体浮游植物及生态环境在线监测系统（DF）可在线监测藻类的延迟荧光，并自动记录活的浮游植物光合的生物量和组成，适用于天然浮游植物数量的持续和在线监测。这些产生光合作用的藻类数据是通过延迟荧光技术来获得，因此该系统可精确探测藻类和水华的形成和消亡。
为模拟各种水华的形成和衰败，还需得到影响活体浮游植物的生态因子（NO3， NO2， COD， TOC， 浊度，水体紫外、可见光等光谱辐射），这些参数也可通过该系统测量。利用光合敏感藻类的时序数据，结合所测得的生态因子参数，分析浮游植物的季节变化模式，作为动态变化环境的函数。最终建立随季节而变化的生态因子和浮游植物的生长之间的函数关系，因此可以足够地模拟各种水华的过程。
系统性能指标：
1. 测量藻类浓度；
2. 识别包括蓝绿藻（包括绿藻、裸藻等）硅藻（包括硅藻、金藻、黄藻等）和隐藻类四种藻类，可扩展到6种藻类，精度:±5％；
3. 可用于HAB识别；
4. 可野外自动测量光合速率动态变化；
5. 测量频率：每小时6—10次。
6. 可测量的水质参数有蓝绿藻（测量范围：0-10，0-100ug/L，精度：0.02 ug/L）、叶绿素a（测量范围：0-10，0-100ug/L，0-500ug/L，精度：0.02 ug/L）、CDOM（测量范围：0-20/200ug/L，精度：0.04 ug/L）、水中油（测量范围：0-10，100，500，5000ug/L，精度：0.1 ug/L）、水中硫化物（H2S、PH、水温和水深）、紫外水质（COD、BOD、TOC、硝氮、亚硝氮、浊度）。
7. 可侧得的光谱波长范围：280-500nm（UV）或320-950nm（UV/VIS）；
可选增强型群落识别及光合速率—光曲线；
国外的应用：
1. Stability and change of phytoplankton communities in a highly dynamic environment—the case of large， shallow Lake Balaton (Hungary)
高度动态变化的环境中浮游植物群落的稳定性和变化—以匈牙利巴拉顿湖为例
摘要：收集了2003-2004期间的关键环境因子（水温、总辐射、光线垂直衰减、内部P负荷）和四种颜色的光合敏感藻类的时序数据，以天为单位。利用这些数据分析浮游植物的季节变化模式，作为动态变化环境的函数。提取环境状态作为三维空间的一个点，用来识别形成水华（bloom-forming）群落的生境模式，并找到环境稳定性/物理环境的扰动的指示因子。这些模板统一到一种简单的限度模型，可以足够地模拟各种水华的形成和衰败。然而，在具体强烈而单向的外力下，水华是小概率事件。对于干扰和系统组分稳定性/群落变化的试验性定量，有助于区分干扰驱动的演替和自发演替。这两个过程在形成浮游植物组成和生物量上作用是同等重要的。
2. Delayed fluorescence as a direct indicator of diurnal variation in quantum and radiant energy utilization efficiencies of phytoplankton
延迟荧光作为浮游植物量子和辐射能利用效率日变化的一种直接指示因子
摘要：依托自然温度和辐照度培养下的小球藻（Chlorella vulgaris），本文比较了延迟荧光（DF）激发光谱法与放射性碳示踪技术。通过监测DF、量子效率（QE）和辐射能利用效率（ ）指数来实现，其中辐射能利用效率是通过碳吸收测量计算得到，同时利用放射性碳示踪技术测量碳吸收。在藻类培养昼夜循环中，需要监测温度、辐照度和叶绿素（Chl）含量；藻类培养在一个开放透明的塑料罐中，塑料罐浸没在以色列Kinneret湖表面下。结果显示，昼夜循环中DF信号与QE（ ）和 （r2=0.977，p＜0.01）均相关。我们建议，除了测量活叶绿素和浮游植物组成外，DF信号可以为浮游植物的QE和 提供了参考。
3. Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary)
评估蒂萨河的浮游植物生长
摘要：河水中的浮游植物对于流水中碳的新陈代谢起着非常重要的作用。其中在物质通量方面的角色取决于浮游植物的生长和损耗，因此浮游植物的净生长率是河流生态系统的一个关键因子。然而原位监测流动着的藻类是非常复杂的，因为藻类在随着水环境往下游移动，同时受到沿线当地条件的影响。环境变量（光、营养和扰动）的波动使得河水成为浮游植物的动态生境。随着河水的总体流动，个别河段的特征有机物会暂时选择最优的条件来维持数量，否则或多或少隔离，同时缓慢移动水体作为补充源。后者 和 被称为“dead”和“近岸保持力”。这些补充源会明显影响所有流动水，因此可以通过特定区域浮游植物的生长来监测影响。蒂萨河是多瑙河的最大支流。匈牙利区域长为600km，较低部分是19世纪和20世纪早期用于防洪目的。基于浮游植物频率测量和水力模型，我们评估了沿河的浮游植物生长，并将结果和河水形态学做了比较联系。
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. Honti M.， Istvánovics V.and Kozma Zs.(2008) Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary). Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1):87-89.
8. 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.
