活體浮游植物及生態環境在線監測系統
來源：北京澳作生態儀器有限公司 閱讀：2060 更新時間：2010-09-10 15:48河水中的浮游植物對于流水中碳的新陳代謝起著非常重要的作用。其凈生長率是河流生態系統的一個關鍵因子。動態的環境中，光、溫度和營養波動很快，當一個流域的水流匯集到某一區域，隨著水流的減慢，營養逐漸富集，在適宜的光照和溫度下可以監測到藻類明顯的增長，極易造成水華。因此，水華的形成是由活體藻類的大量繁殖引起，并受水體溫度，營養鹽含量，輻射等環境因素的影響。
目前，針對水華現象常見的檢測方法為快速熒光技術，其所測量的是所有能釋放熒光的物質，包括死的浮游植物和腐殖質。而延遲熒光是活細胞光合的專屬特性，是光合效率的指示指標。延遲熒光技術可有效屏蔽再懸浮、死的生物和腐殖質對測量精度的干擾，其他熒光測量技術無法實現。延遲熒光技術和普通快速熒光技術的這一不同對淺水湖或河流能起到決定性的作用。特別是那些經常發生再懸浮和洪浪，從而將一定量的退化藻類或沒有光合功能的藻類帶入水體的區域。因此，延遲熒光技術已成為目前水華監測的研究熱點。
活體浮游植物及生態環境在線監測系統（DF）可在線監測藻類的延遲熒光，并自動記錄活的浮游植物光合的生物量和組成，適用于天然浮游植物數量的持續和在線監測。這些產生光合作用的藻類數據是通過延遲熒光技術來獲得，因此該系統可精確探測藻類和水華的形成和消亡。
為模擬各種水華的形成和衰敗，還需得到影響活體浮游植物的生態因子（NO3， NO2， COD， TOC， 濁度，水體紫外、可見光等光譜輻射），這些參數也可通過該系統測量。利用光合敏感藻類的時序數據，結合所測得的生態因子參數，分析浮游植物的季節變化模式，作為動態變化環境的函數。最終建立隨季節而變化的生態因子和浮游植物的生長之間的函數關系，因此可以足夠地模擬各種水華的過程。
系統性能指標：
1. 測量藻類濃度；
2. 識別包括藍綠藻（包括綠藻、裸藻等）硅藻（包括硅藻、金藻、黃藻等）和隱藻類四種藻類，可擴展到6種藻類，精度:±5％；
3. 可用于HAB識別；
4. 可野外自動測量光合速率動態變化；
5. 測量頻率：每小時6—10次。
6. 可測量的水質參數有藍綠藻（測量范圍：0-10，0-100ug/L，精度：0.02 ug/L）、葉綠素a（測量范圍：0-10，0-100ug/L，0-500ug/L，精度：0.02 ug/L）、CDOM（測量范圍：0-20/200ug/L，精度：0.04 ug/L）、水中油（測量范圍：0-10，100，500，5000ug/L，精度：0.1 ug/L）、水中硫化物（H2S、PH、水溫和水深）、紫外水質（COD、BOD、TOC、硝氮、亞硝氮、濁度）。
7. 可側得的光譜波長范圍：280-500nm（UV）或320-950nm（UV/VIS）；
可選增強型群落識別及光合速率—光曲線；
國外的應用：
1. Stability and change of phytoplankton communities in a highly dynamic environment—the case of large， shallow Lake Balaton (Hungary)
高度動態變化的環境中浮游植物群落的穩定性和變化—以匈牙利巴拉頓湖為例
摘要：收集了2003-2004期間的關鍵環境因子（水溫、總輻射、光線垂直衰減、內部P負荷）和四種顏色的光合敏感藻類的時序數據，以天為單位。利用這些數據分析浮游植物的季節變化模式，作為動態變化環境的函數。提取環境狀態作為三維空間的一個點，用來識別形成水華（bloom-forming）群落的生境模式，并找到環境穩定性/物理環境的擾動的指示因子。這些模板統一到一種簡單的限度模型，可以足夠地模擬各種水華的形成和衰敗。然而，在具體強烈而單向的外力下，水華是小概率事件。對于干擾和系統組分穩定性/群落變化的試驗性定量，有助于區分干擾驅動的演替和自發演替。這兩個過程在形成浮游植物組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
延遲熒光作為浮游植物量子和輻射能利用效率日變化的一種直接指示因子
摘要：依托自然溫度和輻照度培養下的小球藻（Chlorella vulgaris），本文比較了延遲熒光（DF）激發光譜法與放射性碳示蹤技術。通過監測DF、量子效率（QE）和輻射能利用效率（ ）指數來實現，其中輻射能利用效率是通過碳吸收測量計算得到，同時利用放射性碳示蹤技術測量碳吸收。在藻類培養晝夜循環中，需要監測溫度、輻照度和葉綠素（Chl）含量；藻類培養在一個開放透明的塑料罐中，塑料罐浸沒在以色列Kinneret湖表面下。結果顯示，晝夜循環中DF信號與QE（ ）和 （r2=0.977，p＜0.01）均相關。我們建議，除了測量活葉綠素和浮游植物組成外，DF信號可以為浮游植物的QE和 提供了參考。
3. Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary)
評估蒂薩河的浮游植物生長
摘要：河水中的浮游植物對于流水中碳的新陳代謝起著非常重要的作用。其中在物質通量方面的角色取決于浮游植物的生長和損耗，因此浮游植物的凈生長率是河流生態系統的一個關鍵因子。然而原位監測流動著的藻類是非常復雜的，因為藻類在隨著水環境往下游移動，同時受到沿線當地條件的影響。環境變量（光、營養和擾動）的波動使得河水成為浮游植物的動態生境。隨著河水的總體流動，個別河段的特征有機物會暫時選擇最優的條件來維持數量，否則或多或少隔離，同時緩慢移動水體作為補充源。后者 和 被稱為“dead”和“近岸保持力”。這些補充源會明顯影響所有流動水，因此可以通過特定區域浮游植物的生長來監測影響。蒂薩河是多瑙河的最大支流。匈牙利區域長為600km，較低部分是19世紀和20世紀早期用于防洪目的。基于浮游植物頻率測量和水力模型，我們評估了沿河的浮游植物生長，并將結果和河水形態學做了比較聯系。
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.
