專(zhuān)利名稱(chēng)：：一種浮游植物群落組成快速測(cè)定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及植物種類(lèi)和/或數(shù)量檢測(cè)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)過(guò)程中使用的浮游植物群落組成快速測(cè)定方法。
背景技術(shù)：
：赤潮浮游植物識(shí)別測(cè)定技術(shù)可以大致歸納為兩個(gè)層面①基于活體分析的浮游植物群落組成的測(cè)定技術(shù)。最經(jīng)典最常用的浮游植物分類(lèi)檢測(cè)方法是利用光學(xué)顯微鏡直接觀測(cè)浮游植物的形態(tài)和數(shù)量，此方法需要專(zhuān)業(yè)人員完成，且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)快速監(jiān)測(cè)的需要。圖象識(shí)別技術(shù)是在顯微鏡基礎(chǔ)上加裝CCD攝象，將浮游植物圖象拍攝下來(lái)，經(jīng)過(guò)處理與圖象庫(kù)中的圖象對(duì)比識(shí)別，獲得浮游植物群落組成的信息。流式細(xì)胞儀技術(shù)與圖像技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生了Flowcam技術(shù)，即讓藻細(xì)胞呈單層狀態(tài)在流通池中流動(dòng)，利用CCD攝取流通池中藻細(xì)胞的圖像后，進(jìn)行圖像識(shí)別，該技術(shù)已經(jīng)商品化。但是，圖像技術(shù)識(shí)別能力會(huì)受到樣品溶液濁度的影響，而且也不是一個(gè)普及應(yīng)用的技術(shù)。②運(yùn)用化學(xué)分析技術(shù)，獲得浮游植物群落組成的信息。目前研究較為廣泛的是基于浮游植物色素分析的浮游植物群落組成分析方法。但色素分析方法需要高效液相色譜儀，試劑消耗量大，樣品前處理繁瑣，限制了其在業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。新近發(fā)展的基因分析技術(shù)，是通過(guò)一定的篩選方法確定目標(biāo)浮游植物的特征DNA片段，通過(guò)DNA片段的比對(duì)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知樣品的浮游植物群落組成測(cè)定。但是，該技術(shù)是針對(duì)單種藻建立分子探針，適用于特定海域?qū)σl(fā)赤潮的有限種藻的識(shí)別分析，對(duì)于赤潮發(fā)生前大量藻種共存的浮游植物群落組成的分析尚有困難。上述技術(shù)所依賴(lài)的儀器都不是現(xiàn)有海洋監(jiān)測(cè)基站的常用儀器，也難以實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)地鑒別引發(fā)赤潮的浮游植物的現(xiàn)實(shí)需要。浮游植物活體熒光技術(shù)則具有上述特點(diǎn)，且具有樣品測(cè)定前不需要前處理及不產(chǎn)生廢液的"綠色"特性。5近十年來(lái)，熒光技術(shù)在海洋浮游植物群落組成監(jiān)測(cè)方面得到很大的發(fā)展。Kolbowski等(1995)通過(guò)初始熒光(F0)區(qū)分開(kāi)了三個(gè)主要的藻類(lèi)種群；Beutler等(2002),利用浮游植物活體葉綠素?zé)晒饧ぐl(fā)光譜，將浮游植物分為四大類(lèi)(綠藻，藍(lán)藻，隱藻，混合藻(含曱藻和硅藻))識(shí)別測(cè)定，建立了浮游植物群落組成測(cè)定技術(shù)，這就是目前已經(jīng)商品化的BBE藻類(lèi)分析儀。但BBE藻類(lèi)分析儀無(wú)法將我國(guó)近海海域最重要的兩類(lèi)藻硅藻和曱藻分類(lèi)識(shí)別，因而難以滿(mǎn)足我國(guó)海域浮游植物監(jiān)測(cè)的需要。國(guó)內(nèi)對(duì)浮游植物熒光檢測(cè)技術(shù)也開(kāi)展了廣泛的研究，趙冬至等在863發(fā)明(模塊化赤潮衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)，2001AA636020)的支持下，采用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)和室內(nèi)培養(yǎng)兩種方式測(cè)定了曱藻、赤潮異彎藻、叉角藻、海洋藍(lán)綠藻等赤潮和新月菱形藻、叉鞭金藻、塔胞藻、扁藻和小球藻等非赤潮藻類(lèi)光譜曲線(xiàn).采用度量太陽(yáng)激發(fā)的葉綠素?zé)晒夥甯叨鹊臍w一化熒光高度法，建立了不同藻類(lèi)歸一化熒光高度與葉綠素濃度的關(guān)系。同時(shí)建立了不同藻類(lèi)熒光峰位置與葉綠素a濃度的關(guān)系。金海龍等進(jìn)行比值光譜分析得到含葉綠素b、葉綠素C海藻明顯的區(qū)別特征，從而為海藻活體識(shí)別進(jìn)行了有意義的嘗試。另外，他們還對(duì)單一海藻和混合海藻進(jìn)行熒光激發(fā)光譜的二階導(dǎo)數(shù)分析，用二階導(dǎo)數(shù)熒光發(fā)射光譜的谷點(diǎn)和峰值點(diǎn)為特征點(diǎn)，取特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的熒光發(fā)射光譜的相對(duì)強(qiáng)度的歸一化數(shù)據(jù)為特征參數(shù)，進(jìn)行混合海藻的線(xiàn)性多元回歸分析，實(shí)現(xiàn)藻的熒光分類(lèi)測(cè)定。上述這些研究和實(shí)際應(yīng)用充分表明了活體熒光技術(shù)運(yùn)用于浮游植物種群組成分析及發(fā)生赤潮時(shí)赤潮藻識(shí)別測(cè)定的前景。但是，目前的研究只是局限于某類(lèi)具有顯著熒光特征的浮游植物的測(cè)定或?qū)⒏∮沃参锎致缘姆譃閹状箢?lèi)后進(jìn)行識(shí)別監(jiān)測(cè)，也沒(méi)有一種在發(fā)生赤潮時(shí)對(duì)引發(fā)赤潮的赤潮藻進(jìn)行鑒別的浮游植物熒光分析技術(shù)。根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)(我國(guó)近海海域主要浮游植物類(lèi)群有硅藻、曱藻、綠藻、黃藻、藍(lán)藻、金藻和隱藻，群落組成總是以l-2個(gè)門(mén)類(lèi)的藻占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；發(fā)生赤潮時(shí)，多為單相型赤潮，雙相型赤潮較少見(jiàn)，而且就我國(guó)近海海域而言，發(fā)生赤潮的藻種是有限的和相對(duì)確定的，因此赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平利用熒光技術(shù)鑒別引發(fā)赤潮的浮游植物是完全可能的)，基于浮游植物熒光光語(yǔ)，建立一種在6"正常"(未發(fā)生赤潮)情況下能夠在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定發(fā)生赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法是我國(guó)近岸海域生態(tài)監(jiān)測(cè)的迫切需要。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于浮游植物熒光光譜，能夠在未發(fā)生赤潮時(shí)能夠在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平上鑒別測(cè)定引發(fā)赤潮的浮游植物。目前的熒光分析技術(shù)只是局限于某類(lèi)具有顯著熒光特征的浮游植物的識(shí)別測(cè)定或?qū)⒏∮沃参锎致缘姆譃閹状箢?lèi)后進(jìn)行識(shí)別測(cè)定，特別是對(duì)于我國(guó)近海海域極為重要的硅藻和曱藻，包括BBE在內(nèi)的現(xiàn)有熒光分析技術(shù)都無(wú)法將它們分類(lèi)檢測(cè)，也沒(méi)有一種能夠在赤潮發(fā)生時(shí)對(duì)引發(fā)赤潮的藻種進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)、實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)測(cè)的技術(shù)。根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，建立一種在"正常"(未發(fā)生赤潮)情況下能夠在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定發(fā)生赤潮的浮游植物的技術(shù)是我國(guó)近岸海域生態(tài)監(jiān)測(cè)的迫切需要，也是目前最有可能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)、快速、實(shí)時(shí)的浮游植物群落結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)技術(shù)之一，該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)將為研究赤潮生消機(jī)制，進(jìn)而防治赤潮提供有力的技術(shù)保障。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，包括以下步驟(1)獲得浮游植物熒光光語(yǔ)原始譜庫(kù)；(2)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物焚光光諳原始譜庫(kù)投影到該高維空間，提取浮游植物熒光光譜特征，建立浮游植物熒光光譜特征譜庫(kù)；(3)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量。所述熒光光語(yǔ)可以包括由熒光分光光度計(jì)獲得的連續(xù)三維熒光光譜，多激發(fā)熒光光鐠儀獲得的離散三維熒光光譜。所述構(gòu)建高維正交空間的方法優(yōu)選為通過(guò)小波分析技術(shù)構(gòu)建高維正交空間。所述小波分析技術(shù)可以包括多小波技術(shù)和/或小波包技術(shù)。所述步驟(3)可以進(jìn)一步包括(3)利用多元線(xiàn)性回歸和非負(fù)最小二乘解析建立浮游植物熒光識(shí)別分析技術(shù)，對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量。所述步驟(2)可以進(jìn)一步包括(2)利用正交小波函數(shù)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)投影到該高維空間，在各投影空間中選擇穩(wěn)定而特異性強(qiáng)的熒光特征段或特征段組合，作為浮游植物熒光特征譜，通過(guò)聚類(lèi)分析技術(shù)構(gòu)建浮游植物熒光光譜特征譜庫(kù)。所述步驟(3)可以進(jìn)一步包括(3)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量借助多元線(xiàn)性回歸在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，發(fā)生赤潮時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定引發(fā)赤潮的浮游植物。所述通過(guò)小波分析技術(shù)構(gòu)建高維正交空間，可以通過(guò)下列步驟實(shí)現(xiàn)采用Haar小波、Daubechies小波系或Meyer小波，選擇DB7和COIF2作為小波基函數(shù)；小波特征譜定義為原始熒光光譜在小波空間的投影，每個(gè)小波空間上的投影為小波特征譜的特征段，采用Bayes判別分析法，根據(jù)需要選擇合適的特征^更或其組合作為識(shí)別特征語(yǔ)。所述非負(fù)最小二乘法，可以通過(guò)下述步驟實(shí)現(xiàn)建立的特征光譜為A-(/"，A2，……，/J,其中，A為t門(mén)類(lèi)浮游植物標(biāo)準(zhǔn)譜，厶為A門(mén)類(lèi)浮游植物特征譜的第z'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；樣品測(cè)定后獲得與特征i瞽對(duì)應(yīng)的譜向量F=(^，F(xiàn)2，……，F(xiàn)"),其中，巧為樣品的第''個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；每種藻對(duì)熒光光譜的貢獻(xiàn)(&)通過(guò)解下列線(xiàn)性回歸方程得到8權(quán)重因子化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>是總誤差，是^的非線(xiàn)性函數(shù)，使用迭代程序，首先給分母的^賦初值("*=1)，然后計(jì)算分子的A，在將新的^值賦予分母，計(jì)算分子A,如此循環(huán)，直到分子^與分母A相等；當(dāng)?shù)霈F(xiàn)負(fù)的^時(shí)，下一次迭代時(shí)該^作為0不再參與迭代；化是通過(guò)各赤潮浮游植物熒光特征譜在不同特征段的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差獲得的w"=。所述步驟(2)中，建立浮游植物熒光光譜特征諳庫(kù)的步驟可以進(jìn)一步包括將原始三維光謙數(shù)據(jù)中Rayleigh散射帶通過(guò)Delaunay三角插值法去除，再對(duì)處理后的光譜依次進(jìn)行小波分解，選擇DB7小波第二層尺度分量以及第二、三層小波分量，COIF2小波第三層尺度分量特征譜以及第二、三層小波分量作為特征譜。本發(fā)明測(cè)定方法的有益的技術(shù)效果在于直接測(cè)量海水樣品，無(wú)須前處理，在數(shù)分鐘內(nèi)快速給出主要浮游植物的類(lèi)別和數(shù)量結(jié)果。與國(guó)際領(lǐng)先的同類(lèi)技術(shù)一一德國(guó)bbe-moldaenke公司的熒光藻類(lèi)分析儀相比較，本發(fā)明能夠識(shí)別測(cè)定七個(gè)門(mén)類(lèi)的浮游藻(包括中國(guó)近海極為重要的硅藻和曱藻)，識(shí)別正確率達(dá)到90%以上；并且能夠?qū)卧搴蛢煞N藻混合樣品進(jìn)行屬層次的識(shí)別測(cè)定，識(shí)別正確率達(dá)到80%以上。圖1是本發(fā)明實(shí)施粒所述浮游植物熒光識(shí)別技術(shù)的識(shí)別過(guò)程示意圖；圖2中，圖2a是本發(fā)明實(shí)施粒所述中肋骨條藻原始熒光光譜圖，圖2b是本發(fā)明實(shí)施粒所述去除散射后的熒光光譜；圖3是本發(fā)明實(shí)施粒所述37種藻DB7小波第二層尺度分量特征譜；圖4是本發(fā)明實(shí)施粒所述37種藻DB7小波第二、三層小波分量特征譜；圖5是本發(fā)明實(shí)施粒所述37種藻COIF2小波第二層尺度分量特征譜；圖6是本發(fā)明實(shí)施粒所述37種藻COIF2小波第二、三層小波分量特征具體實(shí)施例方式本發(fā)明公開(kāi)了一種赤潮浮游植物群落組成的熒光分析方法，該方法根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于浮游植物熒光光"i普，建立的一種在"正常"(未發(fā)生赤潮)情況下能夠在門(mén)類(lèi)的水平Jl測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定發(fā)生赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法。其基本技術(shù)路線(xiàn)是采集中國(guó)近海常見(jiàn)浮游植物優(yōu)勢(shì)種和赤潮種分離培養(yǎng)，獲得熒光光語(yǔ)，建立浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)；然后利用小波分析、bayes判別分析等方法，將赤潮浮游植物活體三維熒光光譜投影到所構(gòu)建的高維正交空間，每個(gè)空間上的投影為特征譜的特征段，在各投影空間中選擇穩(wěn)定而特異性強(qiáng)的熒光特征段或特征段組合，組成赤潮浮游植物熒光特征譜，通過(guò)聚類(lèi)分析技術(shù)構(gòu)建浮游植物熒光特征譜庫(kù)，以此譜庫(kù)為基礎(chǔ)，借助多元線(xiàn)性回歸建立能夠在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，發(fā)生赤潮時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定引發(fā)赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法。該技術(shù)對(duì)小波分解后的浮游植物樣品熒光光語(yǔ)進(jìn)行識(shí)別分析，嘗試特征譜庫(kù)內(nèi)不同物種間特征譜的所有組合，選擇殘差最小的組合所對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)作為分析結(jié)果，由此給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的類(lèi)別和數(shù)量。本發(fā)明浮游植物群落組成的快速識(shí)別測(cè)定方法的一種實(shí)施方式，可以包括以下步驟(1)獲得浮游植物焚光光譜原始語(yǔ)庫(kù)；(2)通過(guò)小波分析技術(shù)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物熒光光譜投影到該高維空間，提取浮游植物熒光光譜特征，建立浮游植物熒光光譜特征譜譜庫(kù)；(3)利用多元線(xiàn)性回歸輔以非負(fù)最小二乘解析建立浮游植物熒光識(shí)別分析技術(shù)；(4)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和數(shù)量。本方法主要針對(duì)熒光光譜(由熒光分光光度計(jì)獲得的連續(xù)三維熒光光譜和其他多激發(fā)熒光光謙儀獲得的離散三維熒光光譜)，也包括其他光譜上的10應(yīng)用。本發(fā)明對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的貢獻(xiàn)之一在于所述的提取浮游植物熒光光譜本征特征的方法是小波分析技術(shù)(包括多小波技術(shù)和小波包技術(shù))。本發(fā)明對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的貢獻(xiàn)之二在于利用正交小波函數(shù)構(gòu)建高維空間，將浮游植物熒光光語(yǔ)投影到該高維空間，在備投影空間中選擇穩(wěn)定而特異性強(qiáng)的熒光特征段或特征段組合，作為浮游植物熒光特征謙，通過(guò)聚類(lèi)分析技術(shù)構(gòu)建浮游植物熒光特征譜庫(kù)。本發(fā)明測(cè)定方法是在以此譜庫(kù)為基礎(chǔ)，借助多元線(xiàn)性回歸建立能夠在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，發(fā)生赤潮時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定引發(fā)赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法。本發(fā)明是根據(jù)我國(guó)《海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于浮游植物活體熒光光傳，綜合利用小波分析、聚類(lèi)分析等化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)，構(gòu)建浮游植物焚光特征譜庫(kù)，建立相應(yīng)的浮游植物熒光鑒別方法。其基本技術(shù)路線(xiàn)①收集中國(guó)近海浮游植物優(yōu)勢(shì)種、赤潮種并分離培養(yǎng)，應(yīng)用熒光分光光度計(jì)，在400-600nm波長(zhǎng)激發(fā)光下，測(cè)量其600-800nm范圍的發(fā)射光譜，密度歸一化后，建立浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)；②然后綜合利用小波分析、聚類(lèi)分析等化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)構(gòu)建高位數(shù)據(jù)空間，將浮游植物活體三維熒光光譜投影到所構(gòu)建的高維正交空間，每個(gè)空間上的投影為特征譜的特征段，在各投影空間中選擇穩(wěn)定而特異性強(qiáng)的熒光特征段，提取浮游植物熒光特征譜，建立浮游植物熒光光譜特征譜語(yǔ)庫(kù)；③以此譜庫(kù)為基礎(chǔ)，借助多元線(xiàn)性回歸分析技術(shù)及非負(fù)最小二乘法建立在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬水平上識(shí)別引發(fā)赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法，對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行分析在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)測(cè)定葉綠素含量來(lái)確定發(fā)生赤潮與否，從而運(yùn)用相應(yīng)的熒光特征語(yǔ)庫(kù)和鑒別方法。①海洋浮游藻類(lèi)分離、純化和培養(yǎng)根據(jù)我國(guó)近海海域特別是東海的赤潮及生物調(diào)查資料，選取近海海域最常見(jiàn)的能夠基本反映近海海域浮游植物生態(tài)特征的37種浮游植物。針對(duì)選取的每一種藻，參照manualonharmfulmarinemicroalgae(2003，publishedbyUnitedNationsEducational,ScientificandCultureOrganization)中的標(biāo)準(zhǔn)方法，分離、純化和培養(yǎng)目標(biāo)藻種。②浮游植物熒光識(shí)別測(cè)定方法的建立根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，浮游植物熒光鑒別技術(shù)在兩個(gè)水平上實(shí)現(xiàn)，即海域正常生態(tài)狀況下在門(mén)類(lèi)的水平上對(duì)浮游植物群落組成進(jìn)行識(shí)別測(cè)定，而在發(fā)生赤潮時(shí)，在屬的水平上對(duì)引發(fā)赤潮的浮游植物進(jìn)行鑒別。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)測(cè)定葉綠素含量來(lái)確定發(fā)生赤潮與否，從而運(yùn)用相應(yīng)的熒光特征語(yǔ)庫(kù)和鑒別方法。本技術(shù)運(yùn)用小波分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)。A浮游植物熒光標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)的建立令小波分析技術(shù)本研究運(yùn)用小波技術(shù)等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，構(gòu)建特定高維空間，將三維熒光光鐠投影于高維空間，通過(guò)比對(duì)分析，選擇各空間中特異性強(qiáng)且在不同生態(tài)環(huán)境條件下具有良好穩(wěn)定性的熒光分量組成赤潮浮游植物熒光特征譜，在此基礎(chǔ)上，利用多元線(xiàn)性回歸及非負(fù)最小二乘技術(shù)建立能夠在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬水平上識(shí)別引發(fā)赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法。小波分解的基本原理如下在線(xiàn)性假設(shè)條件下，(1)式給出了多種藻類(lèi)混合物的熒光光譜為p(/)-I]c(附)h(m,/)")其中為多種藻類(lèi)混合物的熒光光譜，i/(/w，/),(/=1,2,…M，/=1，2，…"為單位濃度藻類(lèi)的熒光光譜，/為測(cè)量頻點(diǎn)數(shù)，m為藻種編號(hào)。(1)式兩邊同時(shí)乘以窗函數(shù)w(/)得WW)=J]c(m)(/)(2)對(duì)(2)式作多尺度分析。選擇適當(dāng)?shù)恼怀叨然湎鄳?yīng)的小波基為^,，設(shè)^和A分別是由尺度基和小波基構(gòu)成的第7層尺度空間和小波空間。利用尺度空間和小波空間的關(guān)系①丄"(3)②①w(4)12其中，下標(biāo)7表示多尺度分析的層數(shù)，~,"=1>)伊","(/)，(6)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>(8)(9)/=i"*"表示共軛，下標(biāo)y和"分別表示尺度伸縮和尺度函數(shù)沿Z軸的平移。對(duì)于給定的尺度伸縮因子或多尺度分析的層數(shù)7，尺度基"(/)和小波基是正交的，即滿(mǎn)足/-1①^I0n#n'<">=1A,"(/>(,)=丄n=n.(10)②.0n#n'n=n'③<">=s(/￥(,)=°:由(3)—(12)式可以確定(11)(12)(13)=yC(歷)《"n=1,2,"-,F/2,炎=1,2,",j(14),由于變換是正交的，各個(gè)測(cè)量分其中">是尺度分量，4是小波分量量間不相關(guān)，我們?cè)诮馑鉗W時(shí)，可以任選^或^中的某些分量來(lái)解算。尺度分量(也叫低頻分量)反映的是測(cè)量數(shù)據(jù)^"上較多測(cè)量頻點(diǎn)的信息(低頻分量反映較大尺度的信息)，小波分量(也叫高頻分量)^反映的是測(cè)量數(shù)據(jù)^乃上較少測(cè)量頻點(diǎn)的信息(高頻分量反映較小尺度的信息)。13根據(jù)已知的單位濃度藻類(lèi)熒光光譜"—，乃,加",2,..《/^,2,…^選擇合適的正交尺度基對(duì)其進(jìn)行多尺度分析[(7)式和(9)式]，得到相應(yīng)的尺度分量和小波分量。在尺度分量和小波分量中選取若干分量構(gòu)成分類(lèi)估計(jì)的特征。成功的運(yùn)用小波分析關(guān)鍵取決于如下參數(shù)的選擇①小波基函數(shù)的選擇；②尺度分量和小波分量的選擇。①小波基函數(shù)的選擇為保障分解的正交性，須采用正交小波基，如Haar小波、Daubechies小波系、Meyer小波等。恰當(dāng)?shù)恼恍〔ɑ纸饽軌蛲癸@藻類(lèi)單位濃度熒光光譜的尺度分量和小波分量的最大差異。本發(fā)明選擇DB7和COIF2小波基函數(shù)。②尺度分量和小波分量的選擇由于采用了正交分解，使得每個(gè)尺度分量或小波分量都滿(mǎn)足線(xiàn)性關(guān)系。這使得給了只選擇部分尺度分量或小波分量來(lái)解巻積成為可能。選擇差異較大的分量或分量組合來(lái)解巻積，一方面可以放大差異，提高正確分類(lèi)概率，另一方面可以壓縮數(shù)據(jù)量，減小計(jì)算量。i特征選取小波特征譜定義為原始熒光光譜在小波空間的投影，每個(gè)小波空間上的投影為小波特征譜的特征段，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)需要選擇合適的特征段或其組合作為識(shí)別特征譜。本發(fā)明將采用Bayes判別分析法進(jìn)行選擇Bayes判別分析法是模式識(shí)別中的一個(gè)基本方法，這種方法既考慮了各類(lèi)參考總體出現(xiàn)的概率大小，又考慮了因誤判造成的損失大小，適用于在樣本數(shù)量不充分大，大子樣統(tǒng)計(jì)理論不適宜的情況下進(jìn)行狀態(tài)判別，適合^究使用。Bayes判別法的基本應(yīng)用原理如下假設(shè)作為訓(xùn)練集的na條光譜均由附個(gè)變量A，A，…，&組成，都來(lái)自需要進(jìn)行分類(lèi)的1種浮游植物K，""4。對(duì)于另外的nx條熒光譜，每一條譜用矢量標(biāo)記為p"，^，…，"，需要判定來(lái)自哪一種浮游植物。即，把^看作w維空間中的一個(gè)點(diǎn)，Bayes準(zhǔn)則就是找出把空間及("°分為互不相交的1個(gè)完備子空間^A，…，^的一種劃分方法。一旦子空間劃定之后，熒光光譜x就必然落在且僅落在這1個(gè)完備子空間中某一子空間^中，則把^劃入第g種類(lèi)4，即，判定出^屬于哪種浮游植物的熒光光譜。在分類(lèi)過(guò)程中，利用"最大似然分析測(cè)試"(likelihoodratiotest)的計(jì)算來(lái)得到最佳的分類(lèi)結(jié)果。本方法在給出一種譜的判別正確率的同時(shí)，能夠通過(guò)作圖一目了然的看到其被誤判的概率和歸屬。本發(fā)明選擇了DB7小波第二層尺度分量以及第二、三層小波分量作為特征譜；選擇了COIF2小波第三層尺度分量特征語(yǔ)以及第二、三層小波分量作為特征譜。利用Bayes判別分析法篩選并確定浮游植物熒光特征譜，在研究中，我們發(fā)現(xiàn)，不同正交小波函數(shù)所提取的浮游植物熒光特征i普，對(duì)不同類(lèi)別的浮游植物具有不同的分類(lèi)能力，并且這些特征譜在識(shí)別能力上具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。因此，本研究按照識(shí)別能力及互補(bǔ)性，建立了四級(jí)譜庫(kù)。ii標(biāo)準(zhǔn)i普庫(kù)建立浮游植物熒光光i普會(huì)受生長(zhǎng)環(huán)境的光照，溫度及生長(zhǎng)期等因素的影響，因此本發(fā)明將進(jìn)行多個(gè)條件下的浮游植物培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)，獲得反映浮游植物不同生長(zhǎng)條件下的熒光特征語(yǔ)，但由于同種浮游植物不同條件下的大多數(shù)識(shí)別特征譜是相似的，而同門(mén)類(lèi)不同種的浮游植物和同屬類(lèi)不同種的浮游植物的大多數(shù)識(shí)別特征譜也是相似的，大量相似特征譜的存在會(huì)對(duì)識(shí)別產(chǎn)生不利影響，因此，需要提取出能夠代表各門(mén)類(lèi)和各屬浮游植物熒光特征且盡可能少的特征譜一一浮游植物熒光標(biāo)準(zhǔn)譜。本發(fā)明采用系統(tǒng)聚類(lèi)法來(lái)獲得浮游植物的門(mén)類(lèi)水平和屬水平上的標(biāo)準(zhǔn)譜。將同門(mén)類(lèi)或同屬類(lèi)所有浮游植物在不同培養(yǎng)條件下的熒光特征譜進(jìn)行聚類(lèi)分析，對(duì)聚為一類(lèi)的熒光特征i普取平均得到熒光標(biāo)準(zhǔn)譜。系統(tǒng)聚類(lèi)法是聚類(lèi)分析中應(yīng)用最為廣泛的一種方法，其聚類(lèi)原理是首先將一定數(shù)量的樣品或指標(biāo)各自看成一類(lèi)，然后根據(jù)樣品或指標(biāo)的親疏程度，將親疏程度最高的兩類(lèi)進(jìn)行合并，然后考慮合并后的類(lèi)與其他類(lèi)之間的親疏程度，再進(jìn)行合并，重復(fù)這一過(guò)程，最后可將所有的樣品合并為一類(lèi)。聚類(lèi)過(guò)程可以用稱(chēng)為譜系圖的聚類(lèi)樹(shù)來(lái)形象地表達(dá)出來(lái)。本發(fā)明根據(jù)需要確定所需要聚的數(shù)目。令多小波技術(shù)和小波包技術(shù)多小波是指有兩個(gè)或兩個(gè)以上的函數(shù)作為尺度函數(shù)生成的多小波。多小波集對(duì)稱(chēng)性、光滑性、短支持性、正交性和高階消失矩于一身的良好特性。多小波的基本思想是將單小波中由單個(gè)尺度函數(shù)生成的多分辨分析空間，擴(kuò)展為由多個(gè)尺度函數(shù)生成，以此來(lái)獲得更大的自由度。因此多分辨分析與多小波的生成是密切相關(guān)的，是構(gòu)造多小波的重要方向之一。相對(duì)于單小波而言，多小波具有更強(qiáng)的分辨能力，所以在信號(hào)處理方面更有優(yōu)勢(shì)。在小波變換的多分辨率分析中，對(duì)信號(hào)進(jìn)行了有效的逐層分解，但每層分解都是將上層分解的低頻信號(hào)再分解為低頻和高頻兩部分，沒(méi)有對(duì)高頻部分再進(jìn)行分解，因而高頻段的分辨率較差。小波包分析是對(duì)多分辨率分析的一種改進(jìn)，它將沒(méi)有細(xì)分的高頻部分作進(jìn)一步分解，使信號(hào)在全頻帶內(nèi)進(jìn)行分解，并能進(jìn)行頻帶的選擇，因而是一種更加精細(xì)的信號(hào)分析方法，具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值。就其對(duì)熒光光譜特征提取而言，能夠更加充分的利用高頻部分的信息，從而提取到更為精細(xì)的信息。多小波和小波包的運(yùn)用類(lèi)似于小波分析技術(shù)，在此不再贅述。B浮游植物熒光鑒別方法建立令非負(fù)最小二乘法在特征謙確立的基礎(chǔ)上，建立相應(yīng)的識(shí)別測(cè)定方法建立的特征光語(yǔ)為A—九，A2，……，/切)，其中，/*為*門(mén)類(lèi)浮游植物標(biāo)準(zhǔn)譜，九為*門(mén)類(lèi)浮游植物特征i普的第z'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。樣品測(cè)定后可以獲得與特征譜對(duì)應(yīng)的譜向量F=(Fi，F(xiàn)2，……，F(xiàn)"),其中，巧為樣品的第z'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每種藻對(duì)熒光光譜的貢獻(xiàn)()可以通過(guò)解下列線(xiàn)性回歸方程得到F=然而，在實(shí)際情況中，這種疊加性會(huì)受到浮游植物種類(lèi)以及光譜區(qū)域的影響而呈現(xiàn)不一致性，為此在利用非負(fù)最小二乘法解方程時(shí)引入了權(quán)重因子w",52"丄x2(ap"2,…fl5)-22>眞、4=1是總誤差，是^的非線(xiàn)性函數(shù)。該方程的非線(xiàn)性最小算法已經(jīng)成熟，即使用迭代程序，首先給分母的^賦初值("*=1),然后計(jì)算分子的^，在將新的^值賦予分母，計(jì)算分子"、如此循環(huán)，直到分子A與分母A相等。當(dāng)某門(mén)類(lèi)的藻的計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)負(fù)值時(shí)(可能是由于該門(mén)類(lèi)藻濃度低，而受噪音影響)，即迭代出現(xiàn)負(fù)的^時(shí)，下一次迭代時(shí)該^作為o不再參與迭代。w"是通過(guò)各赤潮浮游植物熒光特征譜在不同特征段的數(shù)據(jù)的離散性(標(biāo)準(zhǔn)偏差)獲得的氣=。下面結(jié)合附圖并通過(guò)具體實(shí)例來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明。如圖1所示，該方法的具體操作程序如下對(duì)于一個(gè)位置樣品，首先測(cè)定熒光光譜，然后計(jì)算葉綠素含量，如果葉綠素含量未超過(guò)赤潮閾值，該樣品熒光光i普進(jìn)入門(mén)類(lèi)識(shí)別測(cè)定程序，即使用門(mén)類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)進(jìn)行識(shí)別分析；如果葉綠素含量超過(guò)赤潮閾值，該樣品熒光光鐠首先進(jìn)入門(mén)類(lèi)識(shí)別測(cè)定程序，得到分析結(jié)果后在進(jìn)入相應(yīng)門(mén)類(lèi)的屬水平識(shí)別測(cè)定程序，即使用相應(yīng)門(mén)類(lèi)的屬標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)進(jìn)行識(shí)別分析。一、浮游植物熒光光i普獲得所選的37種中國(guó)東海赤潮多發(fā)區(qū)的浮游植物優(yōu)勢(shì)種、赤潮種浮游植物(見(jiàn)表1)。表l實(shí)驗(yàn)選用的37種浮游植物<table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table>浮游植物在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行培養(yǎng)，定時(shí)取樣進(jìn)行熒光光譜測(cè)量，每種藻測(cè)量完畢，再進(jìn)行混合藻的光i普測(cè)定。每個(gè)樣品平行取樣測(cè)量?jī)纱?。光譜范圍-.激發(fā)波長(zhǎng)400-600nm，發(fā)射波長(zhǎng)600-800nm,步長(zhǎng)5nm，激發(fā)狹縫5nm,發(fā)射狹縫5nm，掃描速度12000nm/min。二、浮游植物熒光光譜譜庫(kù)的建立1.浮游植物熒光光鐠特征提取及熒光特征i普庫(kù)的建立——小波分析和聚類(lèi)分析如圖2所示，其橫坐標(biāo)表示熒光激發(fā)波長(zhǎng)(EX)，縱坐標(biāo)表示熒光發(fā)射波長(zhǎng)(EM),豎坐標(biāo)表示熒光強(qiáng)度。原始三維熒光光譜由于含有Rayleigh散射等散射效應(yīng)(如圖2a和圖2b所示)，掩蓋了光鐠的本征特征，不容易有效提取其光譜特征，因此首先將原始三維光譜數(shù)據(jù)中Rayleigh散射帶等通過(guò)Delaunay三角插值法去除，再對(duì)處理后的光i普依次進(jìn)行小波分解。各小波分量和尺度分量作為候選特征光譜。通過(guò)bayes判別分析技術(shù)，對(duì)個(gè)候選特征譜的分類(lèi)識(shí)別能力進(jìn)行分析，選擇選擇了DB7小波第二層尺度分量以及第二、三層小波分量作為特征譜;選擇了COIF2小波第三層尺度分量特征譜以及第二、三層小波分量作為特征語(yǔ)。如圖36所示，圖中各部分顏色表示量值大小，數(shù)值從小到大，顏色從深藍(lán)到紅色；圖中曲線(xiàn)峰值表示此處的熒光強(qiáng)度達(dá)到高值，而低估則表示熒光強(qiáng)度較弱。實(shí)驗(yàn)所選的37種浮游植物均來(lái)自中國(guó)海洋大學(xué)海洋污染生態(tài)化學(xué)實(shí)驗(yàn)室。用過(guò)濾后的天然海水和營(yíng)養(yǎng)液按照配方配制培養(yǎng)基，并用lmol/L的HC1溶液調(diào)節(jié)pH在8左右。培養(yǎng)箱的溫度梯度為20°C,25。C光照梯度為200001ux，120001ux,70001ux，40001ux。光照照射周期為12h:12h。每種藻平行培養(yǎng)兩份。浮游植物的培養(yǎng)周期為12d，以JobinYvon公司生產(chǎn)的Fluorolog3-l1熒光分光光度計(jì)每隔48小時(shí)測(cè)量一次。掃描參數(shù)設(shè)置激發(fā)波長(zhǎng)400600nrn，發(fā)射波長(zhǎng)600800nrn，步長(zhǎng)為5nm,狹縫寬度為5nm。掃描信號(hào)積分時(shí)間為0.05s。每份樣品平行測(cè)定兩次。使用由bbemoldaenke公司生產(chǎn)的BBE熒光藻類(lèi)分析儀測(cè)量部分樣品的葉綠素濃度，然后兩兩混合，使優(yōu)勢(shì)藻的葉綠素濃度占75%。圖3是37種藻DB7小波第二層尺度分量特征譜。圖4是37種藻DB7小波第二、三層小波分量特征譜。圖5是37種藻COIF2小波第二層尺度分量特征語(yǔ)。圖6是37種藻COIF2小波第二、三層小波分量特征譜。3.浮游植物標(biāo)準(zhǔn)熒光光譜謙庫(kù)的建立系統(tǒng)聚類(lèi)法是聚類(lèi)分析中應(yīng)用最為廣泛的一種方法，其聚類(lèi)原理是首先將一定數(shù)量的樣品或指標(biāo)各自看成一類(lèi)，然后根據(jù)樣品或指標(biāo)的親疏程度，將親疏程度最高的兩類(lèi)進(jìn)行合并，然后考慮合并后的類(lèi)與其他類(lèi)之間的親疏程度，再進(jìn)行合并，重復(fù)這一過(guò)程，最后可將所有的樣品合并為一類(lèi)。聚類(lèi)過(guò)程可以用稱(chēng)為譜系圖的聚類(lèi)樹(shù)來(lái)形象地表達(dá)出來(lái)。本專(zhuān)利根據(jù)需要確定所需要聚的數(shù)目。對(duì)于37種藻共獲得189條DB7尺度分量標(biāo)準(zhǔn)譜及173條DB7小波分量標(biāo)準(zhǔn)譜，分別組成這些藻的1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)和2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)庫(kù)。獲得179條COIF2尺度分量標(biāo)準(zhǔn)譜及191條COIF2小波分量標(biāo)準(zhǔn)i普，分別組成這些藻的3級(jí)標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)和4標(biāo)準(zhǔn)i普庫(kù)。譜庫(kù)的使用程序是首先使用l級(jí)譜庫(kù)進(jìn)行識(shí)別分析，如果識(shí)別結(jié)果落在該譜庫(kù)能夠正確識(shí)別的藻種范圍，則給出識(shí)別測(cè)定結(jié)果，如果識(shí)別結(jié)果落在該i普庫(kù)不能夠正確識(shí)別的藻種范圍，則進(jìn)入下一級(jí)能夠正確識(shí)別該藻種范圍的i普庫(kù)，依次類(lèi)推，直至給出最為可信的結(jié)果。三、浮游植物熒光識(shí)別測(cè)定方法在特征i普確立的基礎(chǔ)上，建立相應(yīng)的識(shí)別測(cè)定方法建立的特征光譜為/*=(/，/，……，厶)，其中，A為A:門(mén)類(lèi)浮游植物標(biāo)準(zhǔn)譜，厶為A;門(mén)類(lèi)浮游植物特征譜的第z'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。樣品測(cè)定后可以獲得與特征譜對(duì)應(yīng)的i普向量F=^，F(xiàn)2，……，,")，其中，《為樣品的第'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每種藻對(duì)熒光光譜的貢獻(xiàn)(&)可以通過(guò)解下列線(xiàn)性回歸方程得到F=2>^，然而，在實(shí)際情況中，這種疊加性會(huì)受到浮游植物種類(lèi)以及光譜區(qū)域的影響而呈現(xiàn)不一致性，為此在利用非負(fù)最小二乘法解方程時(shí)引入了權(quán)重因子化/5、"1是總誤差，是A的非線(xiàn)性函數(shù)。該方程的非線(xiàn)性最小算法已經(jīng)成熟，即使用迭代程序，首先給分母的"*賦初值(^=1),然后計(jì)算分子的"t，在將新的A值賦予分母，計(jì)算分子"4，如此循環(huán)，直到分子化與分母A相等。當(dāng)某門(mén)類(lèi)的藻的計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)負(fù)值時(shí)(可能是由于該門(mén)類(lèi)藻濃度低，而受噪音影響)，即迭代出現(xiàn)負(fù)的"t時(shí)，下一次迭代時(shí)該^作為0不再參與迭代?；峭ㄟ^(guò)各赤潮浮游植物熒光特征譜在不同特征段的數(shù)據(jù)的離散性(標(biāo)準(zhǔn)偏差)獲得的3.識(shí)別測(cè)定結(jié)果該技術(shù)對(duì)37種浮游植物組成的1500多個(gè)單種藻樣品及混合藻樣品可分別在屬水平上獲得90%及85%的正確識(shí)別率，門(mén)類(lèi)水平上的識(shí)別正確率保持在95%以上；對(duì)混合樣在屬與門(mén)類(lèi)水平上可分別獲得88.2%及97.1%正確識(shí)別率?？蓪?duì)浮游植物混合樣中作為第一優(yōu)勢(shì)種的Al、Pr、Pm、Ma、Gy、Gs、Sc、Km、Ps、Sk、Cl、角毛藻(Cu、De、Di)、Tr、Ha、Cm、Is、Ks、PP、Ch、Pl、Ds、Pu、Mp、Cy、Rs及Ra等藻種實(shí)現(xiàn)門(mén)、屬層次上的正確識(shí)別(獲得100%正確識(shí)別率)。權(quán)利要求1、一種浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，包括以下步驟(1)獲得浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)；(2)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)投影到該高維空間，提取浮游植物熒光光譜特征，建立浮游植物熒光光譜特征譜庫(kù)；(3)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述熒光光語(yǔ)包括由熒光分光光度計(jì)獲得的連續(xù)三維熒光光譜，多激發(fā)熒光光譜儀獲得的離散三維熒光光譜。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述構(gòu)建高維正交空間的方法為通過(guò)小波分析:技術(shù)構(gòu)建高維正交空間。4、根據(jù)權(quán)利要求3所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述小波分析技術(shù)包括多小波技術(shù)和/或小波包技術(shù)。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述步驟(3)進(jìn)一步包括(3)利用多元線(xiàn)性回歸和非負(fù)最小二乘解析建立浮游植物焚光識(shí)別分析技術(shù)，對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量。6、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述步驟(2)進(jìn)一步包括(2)利用正交小波函數(shù)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物焚光光譜原始i普庫(kù)投影到該高維空間，在各投影空間中選擇穩(wěn)定而特異性強(qiáng)的熒光特征段或特征段組合，作為浮游植物熒光特征譜，通過(guò)聚類(lèi)分析技術(shù)構(gòu)建浮游植物熒光光譜特征鐠庫(kù)。7、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述步驟(3)進(jìn)一步包括(3)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量借助多元線(xiàn)性回歸在未發(fā)生赤潮時(shí)在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，發(fā)生赤潮時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定引發(fā)赤潮的浮游植物。8、根據(jù)權(quán)利要求3所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述通過(guò)小波分析技術(shù)構(gòu)建高維正交空間，通過(guò)下列步驟實(shí)現(xiàn)采用Haar小波、Daubechies小波系或Meyer小波，選擇DB7和COIF2作為小波基函數(shù)；小波特征譜定義為原始熒光光譜在小波空間的投影，每個(gè)小波空間上的投影為小波特征譜的特征段，采用Bayes判別分析法，根據(jù)需要選擇合適的特征段或其組合作為識(shí)別特征譜。9、根據(jù)權(quán)利要求5所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述非負(fù)最小二乘法，通過(guò)下述步驟實(shí)現(xiàn)建立的特征光語(yǔ)為/*=C/h，/m，……，厶)，其中，A為A:門(mén)類(lèi)浮游植物標(biāo)準(zhǔn)譜，人為A:門(mén)類(lèi)浮游植物特征譜的第''個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；樣品測(cè)定后獲得與特征語(yǔ)對(duì)應(yīng)的譜向量F=(A，f2，……，。，其中，《為樣品的第z'個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；每種藻對(duì)熒光光語(yǔ)的貢獻(xiàn)(A)通過(guò)解下列線(xiàn)性回歸方程得到權(quán)重因子氣'■=i、A:=l^是總誤差，是A的非線(xiàn)性函數(shù)，使用迭代程序，首先給分母的"*賦初值(^^1),然后計(jì)算分子的^，在將新的"4值賦予分母，計(jì)算分子^，如此循環(huán)，直到分子A與分母A相等；當(dāng)?shù)霈F(xiàn)負(fù)的^時(shí)，下一次迭代時(shí)該^作為0不再參與迭代；、是通過(guò)各赤潮浮游植物焚光特征譜在不同特征段的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差獲得的^=。10、根據(jù)權(quán)利要求1所述浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，其特征在于，所述步驟(2)中，建立浮游植物熒光光譜特征譜庫(kù)的步驟進(jìn)一步包括將原始三維光謙數(shù)據(jù)中Rayleigh散射帶通過(guò)Delaunay三角插值法去除，再對(duì)處理后的光譜依次進(jìn)行小波分解，選擇DB7小波第二層尺度分量以及第二、三層小波分量，COIF2小波第三層尺度分量特征語(yǔ)以及第二、三層小波分量作為特征譜。全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種浮游植物群落組成快速測(cè)定方法，包括以下步驟(1)獲得浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)；(2)構(gòu)建高維正交空間，將浮游植物熒光光譜原始譜庫(kù)投影到該高維空間，提取浮游植物熒光光譜特征，建立浮游植物熒光光譜特征譜庫(kù)；(3)對(duì)浮游植物樣品熒光光譜進(jìn)行識(shí)別分析，給出所測(cè)樣品中所含浮游植物的種類(lèi)和/或數(shù)量。本發(fā)明方法根據(jù)我國(guó)近海浮游植物群落組成特點(diǎn)和赤潮發(fā)生時(shí)浮游植物群落結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于浮游植物熒光光譜，建立的一種在未發(fā)生赤潮情況下能夠在門(mén)類(lèi)的水平上測(cè)定浮游植物群落組成，赤潮發(fā)生時(shí)在屬的水平上識(shí)別測(cè)定發(fā)生赤潮的浮游植物的熒光鑒別方法。文檔編號(hào)G01N21/64GK101561395SQ20091011985公開(kāi)日2009年10月21日申請(qǐng)日期2009年3月20日優(yōu)先權(quán)日2009年3月20日發(fā)明者張傳松,段亞麗,王修林,蘇榮國(guó)申請(qǐng)人:中國(guó)海洋大學(xué)