基于加權(quán)非負最小二乘法的近海浮游植物熒光識別測定技術(shù).pdf

1、近年來有害赤潮肆虐于我國和世界各國沿海，是國際社會共同關(guān)注的重大海洋生態(tài)環(huán)境問題和自然災害。赤潮監(jiān)測是對赤潮進行預警預報和防治控制的基礎，通過快速、現(xiàn)場監(jiān)測赤潮爆發(fā)前后浮游植物種群結(jié)構(gòu)的變化過程，主要包括浮游植物群落組成及變化過程、引發(fā)赤潮的浮游植物種類等，便于及時采取措施、控制事態(tài)發(fā)展、減少損失，同時也為赤潮研究提供重要資料。浮游植物活體熒光光譜可以提供豐富的光譜信息，而且靈敏度高，選擇性好，不需要復雜的前處理過程，可以滿足對赤潮快速

2、、實時監(jiān)測的需要。 本文選擇了我國近海常見25種優(yōu)勢藻種和赤潮浮游植物，分屬于甲藻門、硅藻門、金藻門、藍藻門、隱藻門和綠藻門，在實驗室進行培養(yǎng)，獲得浮游植物三維熒光光譜?；诖?，采用加權(quán)非負最小二乘、支持向量學習機等技術(shù)，建立了能夠在赤潮未發(fā)生時在門類的水平上測定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時在屬的水平上識別引發(fā)赤潮的浮游植物種類的熒光分析技術(shù)。 (1)基于熒光激發(fā)光譜的浮游植物群落組成測定技術(shù)建立 對于掃描

3、得到的三維熒光光譜進行瑞利散射校正，并使用平滑方法去除光譜中的噪聲干擾。然后選擇發(fā)射波長680nm的激發(fā)光譜進行技術(shù)建立。首先考察光譜的精密度和重現(xiàn)性。通過Fisher判別分析圖可以直觀的看出應用熒光激發(fā)光譜對浮游植物進行分類的可行性。選取各門類浮游植物熒光激發(fā)光譜的平均值作為其特征譜。并考察了不同門類浮游植物熒光特征譜的線性無關(guān)性以及浮游植物培養(yǎng)光照的影響。在此基礎上，利用多元回歸技術(shù)和加權(quán)非負最小二乘方法建立了基于熒光激發(fā)光譜的浮游

4、植物群落組成測定技術(shù)。該技術(shù)對單種藻樣品的識別正確率為甲藻76.8％，硅藻97.4％，金藻91.7％，藍藻、隱藻和綠藻均為100％，對于多種藻混合樣品的識別正確率為83.6％，對于圍隔樣品的識別正確率為54.2％，對于膠州灣現(xiàn)場樣品的識別正確率為66.7％。該技術(shù)可為現(xiàn)有熒光分光光度計提供技術(shù)支持。 (2)基于離散熒光激發(fā)光譜的浮游植物群落組成測定技術(shù)建立 運用四階導數(shù)并結(jié)合可獲得的單色發(fā)光二極管的實際情況，選擇11

5、個激發(fā)波長點的發(fā)射波長為680nm的離散熒光激發(fā)光譜進行技術(shù)建立?？疾炝斯庾V的精密度和重現(xiàn)性。通過Fisher判別分析圖可以直觀的看出應用離散熒光激發(fā)光譜對浮游植物進行分類的可行性。選取各門類浮游植物離散熒光激發(fā)光譜的平均值作為其特征譜，并考察了不同門類浮游植物特征譜的線性無關(guān)性以及培養(yǎng)光照的影響。在此基礎上，利用多元線性回歸技術(shù)和加權(quán)非負最小二乘方法建立了基于離散熒光激發(fā)光譜的浮游植物群落組成測定技術(shù)。該技術(shù)對單種藻的樣品正確率為：甲

6、藻81.6％，硅藻92.2％，金藻86.1％，藍藻、隱藻和綠藻均為100％。多種藻樣品測定正確率85.2％，對于圍隔樣品的識別正確率為58.3％，對于膠州灣現(xiàn)場樣品的識別正確率為83.3％。該技術(shù)為自主研制以發(fā)光二極管為光源的浮游植物熒光分析儀提供了技術(shù)支持。 (3)基于多激發(fā)熒光發(fā)射光譜建立了浮游植物群落組成測定技術(shù) 首先對于掃描得到的三維熒光光譜進行瑞利散射校正，并使用平滑方法去除光譜中的噪聲干擾。根據(jù)多激發(fā)激光

7、熒光雷達的常用激發(fā)波長，選擇4個激發(fā)波長點，發(fā)射波長范圍為600-750nm，構(gòu)建多激發(fā)熒光發(fā)射光譜用于技術(shù)的建立?？疾炝斯庾V的精密度和重現(xiàn)性。通過Fisher判別分析圖可以直觀的看出應用多激發(fā)熒光發(fā)射光譜對浮游植物進行分類的可行性。選取各個門類多激發(fā)熒光發(fā)射光譜的平均值作為其特征譜。然后考察了不同門類浮游植物特征譜的線性無關(guān)性以及光照的影響。此基礎上，利用多元線性回歸技術(shù)和加權(quán)非負最小二乘方法建立了基于多激發(fā)熒光發(fā)射光譜的浮游植物群落

8、組成測定技術(shù)。應用該技術(shù)對單種藻的樣品識別正確率為甲藻81.6％，硅藻96.9％，金藻72.2％，藍藻、隱藻和綠藻均為100％。，對于多種藻混合樣品的識別正確率為83.6％，對于圍隔樣品的識別正確率為62.5％，對于膠州灣現(xiàn)場樣品的識別正確率為66.7％。該技術(shù)將為多激發(fā)激光熒光雷達提供技術(shù)支持。 (4)應用支持向量機技術(shù)，基于赤潮浮游植物的三維熒光光譜建立了屬水平上的赤潮浮游植物熒光識別測定技術(shù) 首先校正三維光譜中

9、的瑞利散射，利用多項式平滑方法去除噪聲的干擾?？疾旃庾V的精密度和重現(xiàn)性。通過Fisher判別分析圖可以直觀的看出應用三維熒光光譜對浮游植物進行分類的可行性。應用支持向量機技術(shù)時，選擇使用徑向基核函數(shù)，設定半徑及懲罰因子，定義QP函數(shù)參量后應用Matlab中的quadprog函數(shù)解決該二次規(guī)劃問題，求出拉格朗日乘子后計算權(quán)向量和偏移量，確定支持向量機的相關(guān)參數(shù)。該技術(shù)對單種藻樣品在屬的水平上的識別正確率為96.9％，當加入5％的隨機噪聲時