一种紫外-可见光谱法检测水质COD的浊度影响实验研究

消除浊度影响是直接光谱法检测水质COD的关键技术问题。此源于紫外-可见光谱法检测水质参数的关键依赖于化学计量法所建立的准确的水质参数分析模型,而浊度是影响其建模的一个重要参数。为此,选取福尔马肼浊度液和邻苯二甲酸氢钾标准溶液,开展了紫外-可见吸收光谱法检测水质COD的浊度影响实验研究,获得了选定溶液在245,300,360和560 nm几个特征波长点的吸光度随浊度变化的最小二乘法拟合曲线,分析了吸光度随浊度的变化规律。研究结果表明,在240～380 nm的紫外光谱段,由于引起浊度的颗粒物对有机物产生了吸附,致使浊度对水样的紫外光谱影响较为复杂;在380～780 nm的可见光谱区域,浊度对光谱的影响则是随着波长的增大而减弱。基于此,开展了多元散射校正法对受浊度影响的水样光谱进行校正试验。对某溪水水样的紫外-可见吸收光谱进行多元散射校正,通过处理前后光谱对比表明,浊度引起各个波长点的基线偏移都得到了有效的校正,而在紫外区域特征并未减弱。接着对选取的三种液体的紫外-可见吸收光谱进行多元散射校正,实验结果表明：该方法可在不影响水样紫外-可见吸收光谱特征的前提下对其吸收曲线进行有效的校正,这不仅提高了光谱法检测水质COD的信噪比,而且还为化学计量法建立准确、有效的水质检测COD分析模型进行数据预处理提供了一种新途径。     

利用T矩阵模型计算水体中非球形悬浮颗粒物光散射特性

水体中悬浮颗粒物的光散射特性是影响基于直接光谱法水质检测结果准确性的一个重要参数。依据T矩阵模型,研究了紫外-可见光照射下水体中非球形悬浮颗粒物的光散射强度特性。以藻类和泥沙类颗粒物为例,构造了椭球、圆柱和广义Chebyshev三种非球形粒子光散射模型,分析了入射光波长、悬浮颗粒物形状、复折射率与相对散射光强之间的关系,计算了不同悬浮颗粒物相对散射光强随波长、颗粒物尺寸以及旋转角变化的情况。数值仿真结果表明,不同种类非球形悬浮颗粒物的散射光强度均呈现出显著的变化。在200~800nm波长范围内,随入射波长的增大,粒子几何尺寸所带来影响逐渐减小,散射特性主要由复折射率决定。当粒子尺寸小于0.2μm或接近1μm时,在入射光波长位于紫外或红外的条件下,散射光强度较大且呈现强烈振荡;而当粒子尺寸r=0.3~0.9μm,散射强度较稳定,接近于0且受到入射光波长的干扰较小。这可为提高紫外-可见吸收光谱法的检测精度、抑制散射干扰提供一定依据。     

针对水质监测的紫外-可见光谱双光程融合优化算法

紫外-可见光谱法多参数水质在线监测系统面对复杂水体时,常需要频繁改变探头光程以保持光谱较高的信噪比。然而,适合的光程往往需要大量实验才可确定,难以满足在线监测系统对实时性、精度、灵敏度、稳定性等的实际需求。研究了一种紫外-可见光谱双光程融合优化算法,将同时采集的长短两种光程光谱使用了滑窗法估计它们光谱噪声方差分布,确定光谱强噪声区间;由于长短光程光谱的信号强度不同,使用了遗传算法计算得到双光谱融合的最佳增益匹配倍率;最后,按噪声方差分布使用分段加权方式得到较高信噪比的双光程融合光谱。实验结果表明,利用该法对重庆长寿湖水样、嘉陵江某排污口及邻苯二甲酸氢钾标准溶液三种样本进行测试,其融合光谱在200～250 nm区域的强噪声得到抑制,零值干扰左推至220 nm之前,样本的峰值信噪比均有显著提高,证明了算法的有效性和普适性。该算法无需大量实验以获得最佳光程,对于拓宽紫外-可见光谱水质在线监测系统的应用范围具有较为重要的现实意义。     

荧光光谱法检测水质COD时温度、浊度、pH的影响分析

以COD标准液为研究对象,基于特定激发波长下的荧光发射光谱数据,采用化学计量学算法对水质COD进行了检测,分析了水的温度、浊度和pH的变化对发射光谱的影响,并对相关参数的影响进行了补偿校正。在此基础上建立了多参量共同作用时对水质COD预测模型的补偿校正方法。首先采用荧光光谱法对浓度范围为1～55 mg·L-1水质化学需氧量(COD)标准溶液进行三维荧光光谱的采集,去除散射峰以后采用基于蚁群算法优化的偏最小二乘法(ACO-iPLS)对不同激发波长(Ex=255～285 nm,间隔为5 nm)下的荧光发射光谱(Em=275～450nm)数据进行特征提取并采用基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)进行预测模型的建立。结果表明,不同激发波长下的荧光发射光谱数据模型的检验集决定系数R2_p在0.961 8～0.998 1范围内,当采用波长为Ex=270 nm的激发光作用时所激发出的荧光发射光谱数据所建模型的效果最优,其检验集决定系数R2_p=0.998 1,预测均方根误差RMSEP=0.348 3 mg·L-1。其次,对温度、浊度、pH对荧光光谱法检测水质COD的影响进行了分析,并给出了相应的补偿模型。结果表明,温度和浊度在检测水质COD时对荧光光谱的影响不可忽略,但通过建立补偿模型可以对其影响进行有效的补偿校正,温度补偿后荧光数据模型的整体平均偏差Bias=0.130 6 mg·L-1,经浊度补偿后可以很好的校正浊度变化对荧光光谱法检测水质COD的影响,而pH范围在4～12.3内变化时对荧光光谱的影响相对较小,因此可忽略。最后,结合单一影响因素的分析结果,对荧光光谱法检测水质COD时水体的多种环境因素(温度、浊度、pH)共同作用的影响进行了分析。实验结果表明,忽略pH影响后,可以采用对温度和浊度同时补偿的方法对二者的影响进行有效的校正。该结果可为水质参数光学传感器在调试过程中抑制环境因素的影响提供参考。     

嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法

基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传（EPSO_GA）算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群（PSO）优化算法和遗传（GA）优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法（PLS）构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PSO算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明：与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.212 3,预测精度增加到0.999 3,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。     

基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法

立足于成功研制的紫外-可见光谱水质检测多参数测量系统,针对紫外-可见光谱水质多参数原位实时检测在精度、灵敏度、稳定性等方面的实际需要,开展了基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法的研究,以此提高紫外-可见光谱水质检测的测量精度。光谱法水质检测系统通常使用工业级低成本光谱仪,其输出光谱包含明显的非平稳噪声。传统去噪法难以在滤除噪声的同时保留谱线细节。而且,原位实时水质检测条件下,被测水样可能快速变化,传统去噪法中常用的多次采样求均值法将产生额外的测量误差。引入的去噪算法通过对水样光谱进行等间隙连续采样,将光谱数据张成由光谱轴和时间轴构成的二维矩阵,经过二维小波变换后,设置一个可变宽度的窗格在系数矩阵中水平滑动,使用窗格内的小波系数计算得到动态去噪阈值,并随窗格滑动构建去噪阈值向量,由此进行光谱去噪。其中,窗格宽度由相邻区域的噪声方差变化率决定,变化率较高的区域缩小窗格宽度,反之则扩大宽度。实验结果表明,这种去噪算法不仅能有效去除光谱中的非平稳噪声,而且能保留光谱的细节信息,有助于提高仪器的测量精度。与此同时,由于该算法并未使用时域平均,样本的快速变化对去噪性能的影响较小,适合在线或原位水质检测的水样本环境。     

水体细菌微生物多波长透射光谱解析模型

细菌多波长透射光谱包含有细菌结构、组分、浓度等信息,这些特征信息的有效提取是实现细菌微生物快速识别与检测的基础。以水体常见的大肠埃希氏菌(大肠杆菌)为研究对象,采用紫外-可见分光光度法获得了其多波长透射光谱;基于Mie散射理论,在充分考虑水体大肠杆菌散射和吸收特性的基础上,构建了240~900nm波段范围内细菌微生物多波长透射光谱的解析模型;基于该模型对250~750nm特征波段范围内的光谱进行解析,获得了大肠杆菌的体积、粒径、结构及浓度等相关参数,并将这些参数与文献及实验得到的结果进行了对比验证。结果表明,建立的多波长透射光谱解析模型能够准确表征水体细菌微生物的光谱特征,该模型可为水体细菌微生物的快速识别分析和检测提供关键数据。     

水体细菌微生物多波长透射光谱解析模型EI北大核心CSCD

细菌多波长透射光谱包含有细菌结构、组分、浓度等信息,这些特征信息的有效提取是实现细菌微生物快速识别与检测的基础。以水体常见的大肠埃希氏菌(大肠杆菌)为研究对象,采用紫外-可见分光光度法获得了其多波长透射光谱;基于Mie散射理论,在充分考虑水体大肠杆菌散射和吸收特性的基础上,构建了240~900nm波段范围内细菌微生物多波长透射光谱的解析模型;基于该模型对250~750nm特征波段范围内的光谱进行解析,获得了大肠杆菌的体积、粒径、结构及浓度等相关参数,并将这些参数与文献及实验得到的结果进行了对比验证。结果表明,建立的多波长透射光谱解析模型能够准确表征水体细菌微生物的光谱特征,该模型可为水体细菌微生物的快速识别分析和检测提供关键数据。     

一种基于EWMA-PCA的水质光谱数据标准化方法研究

模型传递对于解决由于样本与各仪器响应函数不同所导致的量测信号不一致具有重要意义,而解决模型传递的有效方法是仪器或数据标准化。针对现有的光谱标准化方法中,鲜有对紫外-可见吸收光谱的应用研究,且紫外-可见光谱法水质多参数检测光谱探测单元存在分辨率、精度、响应范围不统一,难以进行不同仪器间测试数据的比对及多参数数据拟合的问题,提出采用EWMA-PCA归一化算法,实现紫外-可见水质光谱在不同仪器上的模型传递。EWMA(exponentially weighted moving-average)是一种指数加权平均移动算法,用以寻找以较高概率产生观察紫外-可见水质光谱数据的系统发生树,最大概率复原理论紫外-可见水质光谱数据,使紫外-可见光谱特征不丢失、不偏移,减小由于数据处理对紫外-可见水质光谱数据的影响。采用不同浓度的邻苯二甲酸氢钾溶液,对日本滨松C10082CAH光谱仪、美国海洋光学Maya2000Pro光谱仪以及厦门奥谱天成ATP2000光谱仪进行对比测试实验。对比组1选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机海洋Maya2000Pro光谱仪,对比组2选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪,对比组3选取源机海洋Maya2000Pro光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪。三组比对实验结果表明,该算法能很好地应用于不同的比对光谱仪中,在采用EWMA-PCA归一化算法对水质吸收光谱数据标准化后,相关系数达到99.576 5%,方差达到0.082 3%,且波峰偏移量可降低至0.000 5%,基于EWMA-PCA归一化光谱标准化算法具适应性广、所需传递样本少、传递精度高等优点,研究结果对光谱法水质检测仪器的广泛应用具有重要理论指导意义和工程应用参考价值。     

基于K-S算法的水质硝酸盐含量光谱检测方法研究

应用紫外光谱对水体中的总氮进行测定,常规的测定方法在分析精度上依赖于所建立的光谱数学模型.测量过程中所依据的紫外光谱数据波段较多,模型的建立所依据的测试样本也比较多,因而很容易引入干扰光谱信息.对水质样本的原始光谱进行一阶微分处理后,采用Kennard-Stone算法对41个样本进行优选,选出30个作为训练集,剩余11...     

油砂混合水体后向散射系数光谱贡献分离算法Ⅰ: 实验理论

在石油类污染水体中,油会吸附在悬浮颗粒物表面而形成一个双层结构,影响水体后向散射系数光谱特征, 分离水体石油类物质与悬浮颗粒物对后向散射系数光谱的贡献, 能提高水体石油类污染后向散射理论模型的准确性。将美国Wyatt公司生产DAWN HELEOS Ⅱ18角度散射测量仪、美国SEQUOIA公司生产的LISST-100x B粒径仪和美国Hobilabs公司的后向散射仪HydroScat-6 Sprctral Backscattering Sensor(HS6)联动观测,构成后向散射系数光谱测量系统,分别测量不同水样的散射强度电压值、粒径分布及粒径浓度、后向散射系数等参数,提出了利用Mie散射理论计算未知折射系数物质的体散射函数β(λ,θ)的新思路及分离后向散射系数光谱的算法。选择已知折射系数m的石英砂作为颗粒物与采自不同油田区域的油污水进行配比,获取不同特性水样,测定相关数据。首先, 根据Mie散射理论计算出各样本对应的水体体积散射函数β(λ,θ);其次,建立的DAWN HELEOS Ⅱ 18角度激光散射仪测定散射强度对应的电压值V(θ)转化为体积散射函数β(λ,θ)的关系式;再次,根据最优化方法估算出油砂混合的等效折射系数m_os以及油的折射系数m_o;最后,利用β(λ,θ)和估算的m_os值及m_o计算出各类样本的后向散射系数b_b(λ),分别建立油污水b_b,o(λ)和石英砂b_b,s(λ)与油砂混合总b_b,os(λ)的分离算法。分离算法的建立一方面提高了水体石油类污染后向散射理论模型的准确性,另外一方面拓展了米散射理论在海洋水色遥感中的应用。     

颗粒物Mie散射对差分吸收光谱技术的影响

差分吸收光谱法(DOAS)应用于固定污染源烟气排放在线监测时,由于烟气中烟尘颗粒物含量较高,烟尘颗粒物Mie散射引起的消光对准确反演气体浓度应有一定影响,通过对1～10μm烟尘颗粒物Mie散射对DOAS影响的数值模拟和实验研究得出,烟尘颗粒物的散射光强与颗粒粒径分布、颗粒数密度有关,随着颗粒粒径和颗粒数密度增加,气体的差分吸收度随之而增加,差分吸收度曲线的频率特性发生变化,传统DOAS算法中的应用多项式滤波已无法消除颗粒物Mie散射对气体差分吸收度的影响,气体浓度的反演结果远远偏离真实值.     

激光诱导荧光水体污染遥测数据定量分析方法

在紫外光的激发下,污染水体中的溶解有机物(DOM)会产生特定的荧光光谱,因此利用激光诱导荧光(LIF)可对水体中的溶解有机物的含量进行定量分析,从而可估计出水体富营养化的程度。提出了一种用于对水质遥测数据进行定量分析的方法,这是一种基于遗传算法(GA)的光谱分离算法。首先确定拉曼散射信号和溶解有机物的荧光在404nm波段的信号强度,然后再利用拉曼散射信号对DOM荧光光谱进行归一化处理。根据浓度校准曲线可得到水体中的溶解有机物的浓度。     

浊度干扰下硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法研究

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、氨氮、总氮）之一,是反映水体受污染程度的一项重要指标。传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、耗时长,难以满足现代水环境实时在线检测需求。由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性,并且紫外吸收光谱法具有简便快速、可实现实时在线监测等特点,近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时,容易受到水体浊度影响,造成谱线非线性抬升,导致测量误差。目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测,对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法,该方法可以减小浊度干扰,从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理,处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理,比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征,分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响,结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小;选取220~230 nm波段作为光谱分析区间,以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本,利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型,使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度,结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient,R2）为0.994 3,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.346 9 mg·L-1。为进一步验证该方法的准确性与稳定性,使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度,结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0.991 5,预测均方根误差RMSEP为0.362 8 mg·L-1。综上所述,提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法,采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据,结合PLS建模,可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度,为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。     

基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱在线水质异常检测方法

近年来,饮用水安全问题引起社会的广泛关注。采用紫外-可见光吸收光谱对水质进行异常检测,具有现场原位、无需试剂、分析快速等优点,适合快速在线监测。然而,紫外-可见光光谱数据量大,且易受仪器和水质正常波动的干扰,从而影响水质异常检测结果。提出一种基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱法来检测污染物引起的水质异常,该方法利用非对称最小二乘校正基线,采用主元分析法从基线校正后的光谱矩阵中降维并提取特征,然后根据残差子空间的Q统计量评估测试样本的离群点,最后采用累计概率来更新异常报告结果。通过苯酚注入的实验,验证了该算法的有效性,实验结果表明,提出的方法与单波长法相比,有效地提高了污染物的检出下限;与未经基线校正采用主元分析进行的异常检测方法相比,提高了检出率,降低了误报率。     

地表水亚硝酸盐氮浓度紫外可见光谱检测方法的基础研究

随着我国经济的高速发展,地表水污染问题日趋严重,实现地表水水质连续监测对于保障人类健康和保护环境至关重要。亚硝酸盐氮浓度是水质评估的一项重要指标,污染的水体对人畜及水产构成很大威胁。利用紫外可见吸收光谱检测有机污染物已经成为水质检测的重要方法。国内关于紫外可见光谱法检测亚硝酸盐氮的文献并不多,一般采用对水样进行化学前处理然后再利用紫外分光光度计预测浓度。这种方法不仅检测步骤繁琐,耗时耗力,对环境进一步造成污染,而且无法实现实时连续检测。无化学预处理的基于紫外可见吸收光谱法的亚硝酸盐氮浓度检测鲜有报道。采用紫外可见光谱法针对地表水水质的无人值守自动连续监测方法开展基础研究。配置了亚硝酸盐氮样本溶液,设计了为期三天的实验,每天分别测量所有样本的紫外可见光谱(记为D1组, D2组, D3组)。首先将前两天的样本分别进行偏最小二乘回归法(PLSR)建模,利用交互验证得到平均绝对相对误差(MAPE)分别为1.19%和1.85%,这说明PLSR模型具有优良的预测精度。其次,为了验证PLSR模型在不同条件下的适应性,取D1,D2的实验数据进行互相预测分析。两天互相预测的MAPE分别为3.36%和4.51%,低于5%,说明PLSR模型具有良好的鲁棒性。最后,将D1,D2的全部样本用于建立最终的PLSR实测模型, D3的样本作为测试集。测试集的MAPE为2.19%。结果表明,基于紫外可见光谱分析技术的PLSR算法对溶液中亚硝酸盐氮浓度的算法检测结果的MAPE均控制在5%以下,优于同类文献的测量精度。此外, PLSR模型建模过程简单,运算时间短;建好的模型结构简单更容易移植并固化到嵌入式系统中,为后期开发设计便携式装置带来便利。作为地表水亚硝酸盐氮浓度检测的基础研究,可为日后地表水水质的精准快速检测提供指导。     

一种植物叶片生化成分光谱无损检测的光程长校正方法

利用可见/近红外光谱分析技术定量分析叶片生化参数含量时,由光散射效应和叶片厚度等引起的样本间光程长差异会影响校正模型的预测精度。文章提出了一种改进的扩展多元散射校正(EMSC)光程长方法,利用差谱矩阵的主成分代替物质纯谱,对实测光谱精确建模,根据实际需要,减去相应干扰因子,得到校正光谱。选择叶绿素含量基本相同,厚度不同的16个叶片样本以及叶绿素含量和厚度均不同的32个样本分别使用改进的EMSC方法校正,对处理前后光谱变异系数和主成分贡献率进行比较和分析,并比较了预处理前后的模型预测精度。结果表明,采用改进的EMSC预处理方法能够有效地校正光散射效应和叶片厚度差异导致的光程长差异引起的光谱误差,增强光谱数据对浓度的灵敏度,可提高预测模型的精度。     

直接光谱法水体COD检测多场景优化方法

提出一种多场景优化的光谱分类建模解算方法:首先,通过颗粒物Mie散射仿真分析,构建幂函数修正方程,以直接拟合法对样本光谱进行精确浊度校正;然后,利用吸光度归一化法获取不同场景的线性特征光谱,形成场景特征库;使用偏最小二乘法(PLS)为每个场景建立解算模型,形成化学需氧量(COD)解算模型库.对未知水样本进行COD检测时,先通过杰卡德(Jaccard)相似性理论将其归一化光谱与场景库线性特征谱进行匹配,识别其归属场景,再获取解算库中的最优解算参数来计算COD浓度.实验结果表明,所提方法可获得较高的场景匹配精度,有效降低多场景条件下的COD解算误差,具备良好的实用价值.     

琅琊山景区不同指标浓度下水质光谱差异分析

高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征,能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量,提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段,探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律,分析水质指标与光谱反射率、反射率一阶微分、任意两波段反射率比值及差值之间的关系。结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致,但各有差异,区分度最大的波段在可见光范围;不同盐度、溶解性总固体、电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近,含量最高的样本光谱反射率最高,且变化最显著;浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著,700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显;溶解氧浓度为4~4.9 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本;在350~380 nm波段范围,光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化,叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本;不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大,交叉点较多。此外,水质指标与原始光谱反射率相关性较低,光谱一阶微分、差值指数、比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。     

水体细菌微生物多波长透射光谱特征分析研究

多波长透射光谱能够反映出样品细胞大小、形状、内部结构和化学组分等丰富而独特的信息,是微生物快速、实时、在线检测与识别的有利工具。将多波长透射光谱技术应用于水体致病性细菌微生物的快速有效检测对控制水体细菌微生物污染及保护饮用水源水质安全具有重要的现实意义。为了建立及发展基于多波长透射光谱技术的水体致病性细菌微生物快速有效的检测方法,采用紫外-可见分光光度计获取了多种水体致病性细菌微生物(如： 肺炎克雷伯氏菌、鼠伤寒沙门氏菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌)在200～900 nm波段的多波长透射光谱,对比分析了不同细菌及同种细菌在不同浓度时的多波长透射光谱特征。结果表明： 对于同种细菌,当细菌浓度发生变化时,400～900 nm波段透射光谱形状较为一致,并且在400,450,500和550 nm波长处的光密度值与浓度具有很好的线性关系,该波段由细菌体的散射起主要作用;但在200～400 nm波段范围内,细菌透射光谱的形状随细菌浓度的变化而变化,在200,258,300和350 nm波长处的光密度值与细菌浓度分别具有很好的二次多项式关系。根据微粒的Mie散射理论,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘方法对测得的四种细菌透射光谱进行了散射光谱和吸收光谱拟合,并对比分析了不同细菌散射光谱特征和吸收光谱特征,结果表明： 四种细菌散射光谱的特征峰均在245 nm波长处,但该波长处的光密度值具有明显差异性,这与不同细菌外部结构及内部结构细胞器的大小、形状等不同有关;而四种细菌吸收光谱特征峰均在260 nm波长处,且不同细菌在240～400 nm波段内吸收光谱也具有明显差异性,这与不同细菌细胞内的核酸、蛋白质等化学组分含量不同有关。该研究表明对于不同种细菌及具有不同浓度的同种细菌,测得的多波长透射光谱及计算出的散射光谱和吸收光谱特征都具有明显的不同,通过多波长透射光谱解析可以获得细菌多种特征参数,多波长透射光谱可以被用于快速有效检测水体中的致病性细菌微生物。该研究为发展水体细菌微生物快速在线监测仪提供了重要依据。