1 引言

浮游植物对水域碳的新陈代谢起着非常重要的作用。水域中光、温度和营养波动很快，当一个流域的水流汇集到某一区域，随着水流的减慢，营养逐渐富集，在适宜的光照和温度下藻类迅速增长，极易造成水华。

目前，针对水华现象常见的检测方法为快速荧光技术，其所测量的是所有能释放荧光的物质，包括死的浮游植物和腐殖质。而延迟荧光是活细胞光合的专属特性，是光合效率的指示指标。延迟荧光技术可有效消除再悬浮、死的生物和腐殖质对测量精度的干扰。延迟荧光技术和普通快速荧光技术的这一不同对浅水湖或河流能起到决定性的作用。特别是那些经常发生再悬浮和洪浪，从而将一定量的退化藻类或没有光合功能的藻类带入水体的区域。

因此，延迟荧光技术已成为目前水华监测的研究热点。AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统是利用延迟荧光技术对藻类进行在线监测的观测设备。

2 观测系统设计

2.1 目标

水华的发生主要受活体浮游植物的影响，AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统利用延迟荧光技术对活体藻类的种类及生物量进行连续在线监测，避免再悬浮或死的生物体和腐殖质对监测结果的干扰，同时，系统在线记录影响藻类生长的其他环境因子。通过对藻类及其生长环境的实时在线监测，及时掌握藻类的生长动态，便于采取相应的防治措施，预防水华的发生。

2.2 观测点布设/采样点布设

在湖区有代表性的区域建造水上观测站，将AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统置于站内进行长期在线监测，如下图所示。

2.3 采样频率

活体浮游植物监测系统可每小时测量6-10次，也可按用户的要求设定采样间隔，如每小时或每天等，一般每年的4月到10月间进行监测。测量数据自动存储在数据采集器中，可通过通USB接口方便下载，也可通过网络进行远程数据下载。

2.4 观测内容

测量藻类浓度和影响藻类生长的环境因子NO3， NO2， COD， TOC， 浊度，水体紫外/可见光光谱辐射等；识别包括蓝绿藻（包括绿藻、裸藻等）硅藻（包括硅藻、金藻、黄藻等）和隐藻类四种藻类，对于海水还可识别红藻；还可选择增强型群落识别及光合速率-光曲线。

2.5 观测系统的组成和技术指标

AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统由活体浮游植物监测系统和藻类水质测量系统组成，实时监测藻类的生长状况。

活体浮游植物监测：测量4种浮游植物及其生物量，可选增强型群落识别及光合速率-光曲线

生物量分辨率：1-5ug CHl-al-1 (3-4个数量级)

分类分辨率：4种藻类（可扩展到6种）精度±5％

藻类水质监测：

蓝绿藻：测量范围0-10，0-100 ug/L， 或0-250000细胞数/ml(可选更大量程)；灵敏度0.02 ug/L；分辨率0.01 ug/L；最低检测限0.06 ug/L

叶绿素a：测量范围0-10， 0-100 ug/L， 0-500 ug/L；灵敏度0.02 ug/L；分辨率0.02 ug/L；

CDOM：量程：0-20/200 ug/L， 可根据需要选择更高量程；灵敏度：0.04 ug/L

水中油：量程0-10，100，500，5000ug/L，可根据水质情况（如地表水或污水）选择量程；灵敏度：0.1 ug/L

高光谱辐射：光谱波长在280-500nm (UV) 或 320nm-950nm(UV/VIS) 。

数据传输：所测数据可通过USB接口等现场下载数据，也可通过网络进行远程数据传输，甚至远程数据诊断。

3 数据处理

通过对AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统所得数据进行分析：

1）得到藻类的种类及其生物量，以及影响藻类生长的环境因子，预测水华发生的时间，为水华的防治提供基本的数据。

2）通过对藻类的种类、生物量以及影响藻类生长的环境因子的监测数据，创建水华的形成和衰败过程的模型，为水华的防治提供理论依据。

4 应用案例

4.1 匈牙利巴拉顿湖在线监测——高度动态变化的环境中研究浮游植物群落的稳定性

2003-2004年利用AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统对巴拉顿湖区的水生态因子，如水温、总辐射、光线垂直衰减、内部P负荷等进行监测，并以天为单位，对4种颜色的光合敏感藻类的时序数据进行监测，利用所得数据分析浮游植物的季节变化模式，模拟各种水华的发生过程。实验结果表明，以上所测数据可以足够地模拟各种水华的形成和衰败。

4.2 延迟荧光与浮游植物量和辐射能利用率的关系研究

在自然温度和光照条件下培养小球藻（Chlorella vulgaris），培养过程中，测量温度、辐射和叶绿素（Chl）含量，检测其DF、量子效率（QE）和辐射能利用效率（ ）指数。数据分析表明，昼夜循环中DF信号与QE（ ）和 （r2=0.977，p＜0.01）均相关。

4.3利用延迟荧光仪在线监测浮游植物的光反应曲线

在瑞典的埃尔肯湖和匈牙利的巴拉顿湖，使用AZ-AQ101活体浮游植物及生态环境在线观测系统记录产生光合作用的浮游植物生物量和光合作用-光照曲线（PI），并估算浮游植物的初级生产力，同时记录垂直方向的辐射衰减。分析表明，PI曲线在线检测可显著降低初级生产力估算的误差。这表明，由于发生沉积物和浮游植物再悬浮，在光照会发生迅速变化的浅表浑浊湖水中，随分钟或季节的不同时间尺度的变化也符合这种规律。这项新的理论对研究初级生产力的规律和长期高频率监测下水生态具有很好的前景。

5 参考文献

[1]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.

[2]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.

[3]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.

[4]Honti M.， Istvánovics V.and Kozma Zs.(2008) Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary). Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1):87-89.

[5]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.