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Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测

日期: 2026-03-17
浏览次数: 67

 Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测

研究背景

随着全球气候变化及水体富营养化加剧,蓝藻及其他藻类爆发已成为全球关注的环境问题。这些藻华不仅干扰航运与娱乐,更严重的是,部分蓝藻会释放致命毒素,威胁人类和野生动物的健康。传统监测方法往往难以快速、准确地在大空间尺度上区分产毒与不产毒的蓝藻属种。而光谱成像技术通过获取植物光合色素的“特征指纹”,为解决这一难题提供了可能。然而,现有的遥感监测也面临挑战:

(1)光谱库不足:卫星遥感依赖端元光谱库,但经验证的代表性蓝藻光谱数据稀缺;

(2)水体干扰强:水深、浊度等光学参数复杂,影响大范围遥感反演精度;

(3)培养与野外的差异:实验室藻类光谱难以完全还原自然生境下的真实特征;

基于此,美国地质调查局(USGS)联合美国国家标准与技术研究院(NIST)利用高光谱显微镜成像系统,以俄勒冈州上克拉马斯湖的不同区域水体的蓝藻样品为研究对象,通过系统验证与野外采样相结合的方法,获取了不同蓝藻属在细胞尺度的高分辨率反射光谱特征,成功实现了属水平的蓝藻光谱区分,并发现衰老与生长期样品的显著光谱差异。该研究为利用卫星遥感技术大范围识别潜在产毒藻类提供了关键的地面真实验证数据支撑。

 Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测

图1.俄勒冈州上克拉马斯湖采样点地图。

研究方法

研究设计:2022年夏季,在上克拉马斯湖的霍华德湾、中沟、摩尔公园、鹈鹕湾、响尾蛇角、浅水湾、鹈鹕湾和威廉姆森河口采集了水华样本。通过真空过滤浓缩藻类生物量,并将其重悬于样本室中。水华通常以束丝藻(Aphanizomenon)为主,随后出现包括微囊藻(Microcystis)在内的混合水华,并且每个夏季可能会发生多次水华周期。

定制化的高光谱显微成像系统:

Ø 配备75 W氙灯光源的电动显微镜;

Ø Resonon Pika XC2高光谱成像仪

Ø 可精确控制扫描速度的电动载物台;

光谱特征:

l 光谱范围:400-1000 nm;

l 采样间隔:1.3 nm;

l 光谱分辨率:1.9 nm;

l Bin光谱通道数:447;

为确保数据的准确性与可比性,团队利用NIST的可溯源标准物质对波长精度、信噪比和线性度进行了全面校准。同时,将采集到的光谱数据通过标准的地理空间分析工具进行处理,以确保不同样本数据的一致性和可重复性。

 Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测

图2. (a) 高光谱显微镜概览;(b) 用于样品成像的样品室配置横截面图;(c) 用于采集白色参考数据立方体的配置横截面图;以及 (d) 示例处理光谱和图像(插图)。

Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测 

图3.从霍华德湾、俄勒冈州上克拉马斯湖(Microcystis,HB)和伊利诺伊河流域长湖(Microcystis,LL)采集的样本中所有已鉴定属的平均光谱和光谱标准差(阴影宽度),不包括衰老光谱。

Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测 

图4.应用案例研究中选取的光谱对比。

Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测 

图5.显微镜图像渲染图,分别展示了来自上克拉马斯湖样本的 (a) 胶刺藻 (Gloeotrichia)、(b) Aphanizomenon、(c) 长孢藻 (Dolichospermum) 和 (d) Microcystis,以及 (e) 来自伊利诺伊河流域长湖样本的Microcystis。

 Resonon | 蓝藻也有“光谱指纹”?高光谱显微镜技术助力水华精准监测

图6.比较了(a)衰老期和生长期Aphanizomenon的平均光谱,以及 (b) 衰老期和生长期Gloeotrichia的平均光谱。

研究结果

属种间的光谱差异

Ø 尽管Dolichospermum和Aphanizomenon的光谱特征相似,但Dolichospermum在640–645 nm范围内的反射峰更强;

Ø 不同地点采集的Microcystis样本也表现出可区分的光谱差异,暗示了种间或环境适应性的不同;

藻类衰老状态的识别

Ø Aphanizomenon:衰老样本在450-650 nm范围内反射率普遍升高,550 nm处的主峰变得不明显;

Ø Gloeotrichia:衰老导致主反射峰从550 nm移至 530 nm且振幅降低,但700 nm附近的“红边”特征依然显著;

结语

这项概念验证研究成功展示了高光谱显微镜成像在区分蓝藻物种方面的潜力,并为有害藻华的监测和识别提供了新思路。验证后的系统为进一步的藻类光谱数据集构建、遥感技术的验证以及环境影响因素的分析奠定了基础。未来的研究将重点扩展光谱参考数据集,验证高光谱数据与卫星传感器数据的一致性,并解决环境因素对光谱特征的影响。最终,这项技术有望帮助大范围监测有毒藻华,为预警和应对提供及时信息。

发表期刊:Limnology and Oceanography: Methods【影响因子:1.9】

研究单位:美国地质调查局、美国国家标准与技术研究院

研究地点:俄勒冈州上克拉马斯湖的不同区域水体

使用设备:Resonon Pika XC2高光谱成像仪

DOI:https://doi.org/10.1002/lom3.70038


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