藻類增殖過程中關鍵因子的提取與應用研究.pdf

1、目前，對水體富營養(yǎng)化的監(jiān)測多為在赤潮及水華異常暴發(fā)后，通過水域水色深度及面積進行監(jiān)視，難以預報、預警，尋求一種簡便易行、準確性高、成本低廉的預測預警技術，是當前水體富營養(yǎng)化監(jiān)測技術的研發(fā)方向。本課題研究將傳統(tǒng)的顯微觀測手段與計算機圖像識別及分析技術相結合，用于有害藻類的識別和數量預測，為藻類水華的預測預警新技術開發(fā)提供基礎參考。即通過對銅綠微囊藻增殖過程中形態(tài)、數量、光合產氧速率等關鍵因子的研究，提取藻類增殖過程中關鍵形態(tài)學和光合特征，

2、根據已提取的特征對比藻類顯微圖像進行驗證性試驗；同時利用神經網絡技術對藻類增殖情況進行擬合仿真，對其生長狀況進行初步預測；并在人工圍隔中誘發(fā)水華，監(jiān)測水華前后藻類的增殖情況、生理生態(tài)和種群結構變化，結合現(xiàn)場實驗結果探討已有方法的可行性。 所得主要結論如下： （1）銅綠微囊藻的比增殖速率和分裂率隨培養(yǎng)時間變化，遲緩期（1-3d）、對數期（4-20d）、穩(wěn)定期（21-25d）、衰老期（26-29d）的比增殖速率μ的變化規(guī)律分別

3、為： 從0.4d-1猛增至1.0d-1左右、在0.2到1.0d-1之間波動變化、從0.1d-1緩慢下降至0.0d-1、穩(wěn)定于0d-1以下；分裂率變化也有一定規(guī)律，從30％快速上升至50％，在30％-50％之間上下浮動，在10％-15％之間波動，從15％緩慢上升到30％；藻細胞面積的變化隨培養(yǎng)時間的增加由小→大→小→大，分別為：從35pixels迅速增大至120 pixels，在80-160pixels之間波動，從60pixels逐漸上升

4、到120pixels，均＞120pixels且呈上升趨勢；銅綠微囊藻處于穩(wěn)定生長期時的葉綠素a含量最高9.06×10-8μg/cell，其次是對數期7.89×10-8μg/cell，衰老期最低為4.90×10-8μg/cell。 （2）處于不同生長期的銅綠微囊藻在不同培養(yǎng)溫度條件下具有不同的呼吸速率和光補償點；對數期的銅綠微囊藻具有更強的低光適應性，處于同一生長期的銅綠微囊藻呼吸速率受溫度影響，溫度越高，呼吸速率越強；同一溫度下，

5、衰老期藻的呼吸速率顯著大于其它生長期；當環(huán)境溫度為20℃，處于對數期、穩(wěn)定期、衰老期的銅綠微囊藻，光補償點分別250lx、900lx、780lx，其呼吸速率分別為45、37、55μmolO2·mg-1·Chl a·h-1，當環(huán)境溫度為25℃時，光補償點分別為380lx、720lx、480lx，呼吸速率分別為67、57、117μmolO2·mg-1·Chl a·h-1。 （3）在低光照度下，藻類消亡符合內源呼吸-藻細胞衰減模型Ma=

6、Ma0 e-kt ；25℃時，斜生柵藻在不同低光照度0lx、200lx、500lx下的內源代謝系數K值分別為0.20、0.17、0.11d-1，30℃時分別為0.24、0.21、0.23d-1，可見，隨著溫度的升高K值增大，隨著光照度的提高K值減?。徊煌宸N的K值不同，在25℃時，銅綠微囊藻、斜生柵藻和水華魚腥藻的K值分別為0.37、0.20、0.30d-1。 （4）在人工圍隔內誘發(fā)銅綠微囊藻水華時若進行光限制處理，圍隔內葉綠素a

7、、DO、pH值均會發(fā)生顯著變化，銅綠微囊藻群體也會顯著減小。光限制前水中葉綠素a濃度、DO、pH值分別為107.1μg/L、9.7mg/L、9.1，光限制7d后顯著下降為44.5μg/L、2.6 mg/L、8.0；在群體形態(tài)方面,光限制前約71.4％群體直徑大于50μm，光限制7d后幾乎都在50μm以下。光限制初期銅綠微囊藻群體存在逐漸上浮聚集的趨勢，這與其自身的浮力調控機制有關。 （5）利用多種人工神經網絡對實驗室條件下的銅綠微