摘要
近年来，随着水体富营养化程度加剧和全球气候变化，有害藻华发生规模和频率逐年增加，对水生态系统的结构和功能造成了严重影响。了解有害藻华在野外水体中的密度和时空分布特征是实现有害藻华早期预警与防控的关键。应用水声技术监测有害藻华，可实现连续、无损、高频的原位监测，相较于传统监测方法更具应急响应潜力。目前应用水声技术监测水生生物主要针对鱼类和体型较大的浮游动物如水母和磷虾等，有关有害藻华声学监测的报道较少，且缺少统一的数据处理方法和藻种声学特征数据库。本研究使用 6 MHz 多普勒流速仪（Acoustic doppler velocimeter，ADV）对有害藻华原因种声学背向散射特征开展深入研究，提出了ADV信号强度数据提取及分析流程的优化方案；探究了六种有害藻华原因种体积背向散射强度（Volume backscattering strength，Sv）与其生物量（细胞密度和Chl a浓度）之间的关系，比较了单一藻与混合藻在声学散射特征上的差异，建立了多个有害藻华原因种Sv与其生物量之间的标准曲线；同时应用ADV连续监测了野外淡水和海水水体藻类生物量的昼夜变化，对比了不同场景下藻类体积背向散射特征的差异，验证了应用水声技术定量及动态监测浮游植物的可行性。主要结果包括以下三个方面： （1）针对环境和非生物目标易产生干扰信号的问题，本研究对ADV原始回声信号强度数据的提取流程进行了优化，比较了两种数据处理方法（标准差阈值法和最小值阈值法）剔除干扰信号保留藻类数据的效果，取得了适合藻华声学监测的最佳阈值范围。结果表明：标准差阈值法适用于处理信号波动范围不大的室内数据，最小值阈值法适用范围更广，通过设定不同阈值，可同时应用于室内和野外数据； （2）对实验室纯培养的六种有害藻华原因种（赤潮异弯藻、条纹环沟藻、塔玛亚历山大藻、强壮前沟藻、米氏凯伦藻和微小原甲藻）开展声学测试，结果表明，在一定浓度范围内，六种藻Sv与其生物量（细胞密度和Chl a浓度）的对数值均具有显著的正相关关系；粒径是影响Sv信号强度和检出阈值的主要因素，六种有害藻华原因种中粒径最大的条纹环沟藻信号最强，检出阈值最低，粒径较小的微小原甲藻信号弱，检出阈值最高； 为比较单一藻和混合藻在声学散射特征上的差异，本研究选取条纹环沟藻分别与塔玛亚历山大藻和米氏凯伦藻混合，测试混合藻样品的声学散射特征。结果表明，在一定范围内同等生物量的情况下纯藻的回声信号高于混合藻； 为了解藻细胞裂解过程中声学信号的变化情况，本研究模拟监测了赤潮异弯藻衰亡过程中Sv的变化。结果表明，赤潮异弯藻衰亡过程中伴随着细胞均值粒径下降，Sv总体也呈现缓慢下降趋势，但在第7和第10天Sv呈短暂的上升，与藻细胞形态从椭圆形逐渐变成圆形及从完整状态开始裂解的两个时间段相符； （3）本研究也分别在淡水湖泊和海洋环境开展了野外水体浮游藻类声学特征的连续监测，验证Sv与藻类生物量的变化关系。所测试水体中，淡水湖泊中的优势种为绿藻门的盘星藻属（Pediastrum spp.），海洋环境中的优势种为硅藻门的骨条藻属（Skeletonema spp.）和角毛藻属（Chaetoceras spp.），两次野外实验结果均表明藻类生物量与Sv的变化趋势基本一致。 综上所述，本研究优化了提取ADV信号强度数据的流程；建立了六种有害藻华原因种声学散射特征的标准曲线；探索了混合藻种和裂解细胞的声学散射特征与单一藻种声学散射特征的差异；最后通过野外实验验证了Sv反映藻类生物量变化的准确性。研究结果将为有害藻华的早期监测提供新的技术手段。
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