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《中国藻类学会第八次会员代表大会暨第十六次学术讨论会论文摘要集》2011年
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小波分析在淡水浮游藻识别测定技术中的应用

张翠  苏荣国  张珊珊  
【摘要】:湖泊水体富营养化程度的不断加剧导致有害藻类水华的频繁发生已经是一个世界性的环境问题,对引起水华的浮游藻的群落组成进行分析,对于了解水华的原因,并且预防水华的发生具有重要的意义。本研究选取27种分属于6个门,22个属的我国主要湖泊常见淡水藻进行实验室培养,扫描获得其三维荧光光谱。利用db7小波函数对三维荧光光谱进行小波分解,得到各尺度分量及小波分量作为备选特征谱。应用Bayesian判别分析选择出第三层尺度分量作为最佳特征谱,通过系统聚类分析得到淡水浮游藻的标准谱库。结合非负最小二乘法解析的多元线性回归建立淡水浮游藻三维荧光识别测定技术。将所建立的技术用于单种藻样品、模拟混合样品及实际混合样品的识别分析。单种藻样品在门类水平上的识别正确率平均为98.6%,识别的平均相对含量为90.8%。模拟混和样品,在60%、75%、80%、90%四种比例下,优势藻在门类水平上的平均识别正确率分别为92.3%、99.5%、100%、100%,识别的平均相对含量分别为61.4%、75.2%、79.7%、88.4%,次优势藻在门类水平上的平均识别正确率分别为97.2%、95.0%、92.2%、76.4%,识别的平均相对含量分别为37.2%、22.9%、17.9%、8.20%。对于221个实际混和样品(优势门的比例为75%,次优势门的比例为25%),优势藻在门类水平上的平均识别正确率为97.0%,识别的平均相对含量为67.7%,次优势藻在门类水平上的平均识别正确率为90.7%,识别的平均相对含量为32.3%。以上结果表明,所建立的淡水藻识别测定技术是可行的。
【作者单位】:中国海洋大学化学化工学院
【分类号】:X173;Q948.8

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