蓝藻水华会引发严重的水环境问题，随着社会的发展及全 球气候变暖，赤潮或水华现象频繁发生，已成为全 球重大环境问题之一。近几十年来，有害藻华（HABs）对全 球经济、公共卫生、生态系统和水产养殖的影响都在增加。快速、实时地检测水体中藻类的群落组成及水质情况，不仅可以预防灾害的发生，还可以掌握赤潮、水华灾害的爆发机理。因此，发展快速、实时的藻类检测技术和水质检测技术对于预警及降低经济损失具有重要的现实意义。

案例一：高光谱荧光成像技术用于有害微藻的特征及色素分析

      有害蓝藻繁殖给环境带来恶劣影响，快速可靠的藻类检测系统变得尤为重要，传统的检测方法耗时且专业性要求高，并且色素提取对藻类造成不可逆损害。高光谱成像具有同时获取光谱信息和二维空间信息的优势，可以作为一种快速、可靠、无损检测系统，测定微藻图像和该藻种的光谱变化特征，并反映出相对色素含量。

      来自深圳科技大学的研究人员首先基于线扫描的高光谱荧光成像系统成功地获取了微藻色素的图像，然后结合MCR（多元曲线分辨率）优化方法分析揭示了荧光色素的光谱特征和位置，并且还能够获取色素相对浓度图像，另外对于小球藻，通过限制MCR分析的波长范围，成功提取了类胡萝卜组分光谱和相对浓度图像。研究结果表明该方法导致水体污染的水花束丝藻、铜绿微囊藻、小球藻 ,预测的拟合度分别为1.9151, 1.4875 和 0.3942。

      高光谱荧光图像及光谱数据(a)水华束丝藻的预彩色叠加图像；（b）铜绿微囊藻的预彩色图像；（c）小球藻的预彩色叠加图像；（d）水华束丝藻的平均光谱；（e）铜绿微囊藻的平均光谱；（f）小球藻的平均光谱。

左上图：水华束丝藻细胞的MCR分析，按序号依次为PBS、Chla浓度分布图，以及该色素的纯光谱曲线；右上图：铜绿微囊藻的MCR分析，按序号依次为PBS、Chla浓度分布图，以及该色素的纯光谱曲线；左下图：小球藻全光谱的MCR分析：按序号依次为类胡萝卜素、Chla浓度分布图以及Chla和LCHⅡ的纯光谱曲线；右下图：小球藻光谱选择的MCR分析，按序号依次为选择光谱区(470 ~ 574 nm)分析得到的类胡萝卜素、Chla、LCHⅡ浓度图像，以及小球藻纯组分光谱、在512nm激发下提取了574 nm以上的发射光谱。

仪器技术方案推荐：

FKM叶绿素荧光动态显微成像系统，左图中包括了进行叶绿素荧光光谱分析的SM9000高灵敏度光谱仪

FluorTron多功能高光谱成像分析系统，具备多激发光叶绿素荧光光谱成像功能，可客户定制显微级成像系统。右图依次为：琼脂培养蓝藻、蓝藻叶绿素荧光红色波段峰值（685nm）成像、蓝藻叶绿素荧光光谱（样品由中科院植物所提供）。

案例二：无人机高光谱成像技术用于蓝藻水华现场原位监测

      传统的水华监测方法耗时且成本高，只能在空间和时间上提供离散位置信息，无法全面反映整个水体的状况。幸运的是，遥感技术提供了一种一致的、时空的方法来评估水质，包括检测、监测和预测蓝藻水华。

      在实验室条件下培养铜绿微囊藻（Microcystis sp.），然后转移到户外的中试规模水体中，用UAS搭载的高光谱传感器收集图像，并与地面采样检测相结合，包括实验室分析和现场实地探测，比较了实验室（Lab）和现场（Field）方法对于所有水质量指标的一致性，并评估了41种算法的性能。

      研究结果表明Lab和Field方法对于所有水质量指标的一致性很强，算法R²值在0.73到0.87之间，所使用的计算方法满足了预定的性能标准，但藻类生长阶段对算法性能有显著影响，并强调了在大规模实地应用之前，将传感器技术与适当的地面监测方法共同验证的重要性。因此地面采样和新的遥感技术可以为水华监测提供强大的方法，但需要更多的研究来评估在不同水华群落、细胞密度、生理状态和浊度条件下的算法和水质量指标的性能。

上图：研究区域和SkyCrane无人机的航拍图像：（i）白色特氟龙涂层参考靶、（ii）Spectralon校准靶，用于图像校准、（iii）彩色面板，用于视觉参考。下图：UAS高光谱传感器收集的每个现场空间的时间序列图像，每个图表示不同场地样品在第0天、第7天、第10天和第11天的平均高光谱反射率特征，其中插图是RGB彩色图像。

左图：在实验室（A、C、E）和现场（B、D、F）测得的浮游植物平均生长指标叶绿素a（A、B）、藻蓝蛋白（C、D）、浊度（E、F）指标。中图：算法指标值与全周期叶绿素a测量值的比较，灰色圆圈表示来自实验室的叶绿素a浓度，黑色方块表示经算法计算的每个指数值的现场测量值。右图：基于水质指标对活性生长期与全周期组的算法性能指标进行比较，算法性能通过叶绿素a、藻蓝蛋白和浊度的算法误差和R2值来评估。

仪器技术方案推荐：

Ecodrone无人机遥感技术。中图：日照海岸带海水养殖无人机遥感调查（与中国海洋大学合作）；右图：海岸带地形地貌测绘

Ecodrone®无人机遥感平台可搭载高光谱成像、红外热成像、LiDAR激光雷达等，应用于海岸带地形地貌测绘、藻类生产力分析评估、有毒有害藻监测、水华爆发预警监测、海洋生态污染（如石油泄漏）调查等

案例三：藻类光合测量技术用于蓝藻抑 制机理研究

      有害蓝藻及其毒素对湖泊、水库和河流的水质构成潜在危害，因此去除蓝藻是水处理过程中的重要环节，表面活性剂烷基三甲基铵（ATMA），如十八烷基三甲基铵（ODTMA）溴化物被证明能有效抑 制蓝藻的光合作用。

      以色列海洋与湖泊研究所联合国内水生生物研究所使用两种蓝藻和两种绿藻进行实验，使用便携式荧光仪AquaPen-C，通过荧光测量和显微观察来评估ATMA溴化物对蓝藻细胞的影响，研究了不同链长的ATMA化合物对蓝藻和绿藻的毒性效应。研究结果表明，绿藻对ATMA化合物的敏感性低于蓝藻，ATMA化合物对蓝藻的光合作用和生长有显著抑 制作用，且毒性随着烷基链长度的增加而增加，并基于实时荧光信号和电子显微镜揭示的细胞超结构变化，提出了ATMA阳离子的毒性机制，因此，ATMA表面活性剂可能成为控制蓝藻水华的有效工具。

铜绿微囊藻培养物暴露于不同浓度的ODTMA-Br后90分钟内，其光合效率Qy（左图）和叶绿素荧光强度Ft（中图）的变化；暴露于不同浓度ODTMA-Br的蓝藻和绿藻培养物48小时后PSII量子产率（Qy）的测量（右图）。

左图：暴露于0.1 mM ODTMA-Br后20或60 min采集的自动荧光（配备高分辨率相和藻蓝蛋白激发/发射模块，获取图像）；中图：暴露于0.1 mM、1 mM ODTMA-Br和对照组在120 min后，水花束丝藻和铜绿微囊藻的自身荧光强度与时间的关系；右图：暴露于0.01 mM ODTMA-Br前后的铜绿微囊藻（A-C）、水花束丝藻（D-F）和绿藻小球藻（G、H）的超微结构。

仪器技术方案推荐：

由上到下、从左至右依次为：AquaPen手持式藻类荧光测量仪、Monitoring Pen叶绿素荧光自动监测仪、AOM藻类荧光在线监测系统、FKM多光谱荧光动态显微成像系统、FluorCam叶绿素荧光成像系统。使用便携式高光谱成像仪检测有害藻类受到胁迫后的光合效率及生理生态特征变化。

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参考文献：

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

[2] Kaytee P ,Richard J ,Molly R , et al.Remote sensing of the cyanobacteria life cycle: A mesocosm temporal assessment of a Microcystis sp. bloom using coincident unmanned aircraft system (UAS) hyperspectral imagery and ground sampling efforts[J].Harmful Algae,2022,117102268-102268.

[3] Xingqiang W ,Yehudit V ,Yunlu J , et al.Alkyltrimethylammonium (ATMA) surfactants as cyanocides - Effects on photosynthesis and growth of cyanobacteria[J].Chemosphere,2021,274129778-129778.