项目名称: 水华暴发期蓝藻胞外有机物释放过程的指纹荧光光谱解析及其在水质安全预警中的应用

项目编号: No.21507108

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 化学工业

项目作者: 王志刚

作者单位: 扬州大学

项目金额: 20万元

中文摘要: 基于蓝藻细胞胞外有机物(EOM)与藻毒素、异味物质同属一个动态释放过程的认识,提出了一种基于EOM组分分析的水体藻毒素浓度反演及预测的新思路。利用指纹荧光光谱技术,结合化学计量学方法解析水华暴发期铜绿微囊藻EOM组分的释放过程;通过探索EOM各组分浓度与藻毒素浓度间的相关性,筛选获得与藻毒素浓度当期和时间序列上显著相关的EOM组分;尝试采用线性数学模型(多元线性回归模型和向量自回归模型)以及非线性数学模型(BP神经网络模型)构建藻毒素浓度的反演及预测模型;根据野外蓝藻水华实际发生水域的实际测量数据,结合水质、气象参数,对藻毒素浓度反演及预测模型进行修正。本课题利用可在线实时测量的指纹荧光光谱解析EOM组分及浓度,结合相关模型应用,为蓝藻水华水质致害过程的在线监测与预警提供了可能。

中文关键词: 水质安全;胞外有机物;荧光光谱;蓝藻水华;微囊藻毒素

英文摘要: Based on the understanding that cyanobacterial cell extracellular organic matter (EOM) and algal toxins, odor substances belong to the same release process and their release ability is affcted by similar factors, a novel idea was proposed that algal toxins concentration in water can be retrieved or predicted based on EOM components analysis. The release process of EOM components from microcystis aeruginosa in water bloom period will be analyzed by fluorescence fingerprint spectra technique combined with chemometrics methods; those EOM components that significant correlated with algal toxins concentration currently and on time series will be screened out, and concentration retrieving and predicting models for algal toxins will be builded based on linear mathematical model (multiple linear regression model, vector autoregression model) and nonlinear mathematical model(BP NN model). With actual measurement data in the water field where cyanobacterial water bloom actually occured, the concentration retrieving and predicting models for algal toxins will be further improved combing water quality and weather parameters. In this project, fluorescence fingerprint spectra that can be determined on-line and in time was applied for analyzing EOM components and concentration, therefore on-line monitoring and early-warning for water quality damage caused by cyanobacterial bloom can be realized with the retrieving and predictiving model.

英文关键词: water quality safety;extracellular organic matter ;fluorescence spectra;cyanobacteria bloom;microcystin

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