水域生態(tài)碳匯作為地球整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的重要部分，是建立未來(lái)碳匯計(jì)量新體系的重要組成部分。而浮游植物是水域中的最主要的初級(jí)生產(chǎn)者，在區(qū)域尺度和全球尺度上影響著水域碳循環(huán)。同時(shí)浮游植物細(xì)胞的碳含量與細(xì)胞的生物體積及豐度正相關(guān)，葉綠素也是通用的衡量浮游植物生物量的重要指標(biāo)。因此通過(guò)浮游植物流式細(xì)胞儀計(jì)算浮游植物顆粒的生物體積、葉綠素含量等，可為研究浮游植物生命周期及生物量變化，水體生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)等提供理論數(shù)據(jù)支撐。
1、使用CytoSense 測(cè)得的總熒光與碳生物量的相關(guān)計(jì)算
參考文獻(xiàn)：Coupling physics and biogeochemistry thanks to high-resolution observations of the phytoplankton community structure in the northwestern Mediterranean Sea
在OSCAHR（Observing Submesoscale Coupling At High Resolution）項(xiàng)目巡航期間，用于耦合物理-生物-生物地球化學(xué)觀測(cè)和以高時(shí)空分辨率對(duì)海洋表層進(jìn)行采樣的新型平臺(tái)與衛(wèi)星海洋顏色圖像和測(cè)高的實(shí)時(shí)分析相結(jié)合。在本文中，首先描述了基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)和連續(xù)海面測(cè)量的研究特征的水文結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)。然后，基于單細(xì)胞水平和高時(shí)空分辨率的分析，以自主方式研究了相應(yīng)的浮游植物群落結(jié)構(gòu)和分布。此外，還展示了浮游植物群落結(jié)構(gòu)在研究結(jié)構(gòu)內(nèi)外的各個(gè)站點(diǎn)中的細(xì)尺度垂直變化，從而形成了一個(gè)三維數(shù)據(jù)集，用于研究作用于浮游植物群落結(jié)構(gòu)的物理驅(qū)動(dòng)機(jī)制。估計(jì)了原位生長(zhǎng)率，并研究了兩種主要浮游植物物種原綠球藻和聚球藻的表觀初級(jí)生產(chǎn)力（豐度）。
通過(guò)將CytoSense記錄的原綠球藻、聚球藻、pico真核生物（PicoE, PicoHighFLO, PicoHighFLR）納米真核生物（NanoE、NanoFLO、NanoHighFLO）和微細(xì)胞浮游生物（Microo、MicroHighFLO）組群細(xì)胞平均紅色熒光強(qiáng)度（FLRm）乘以它們各自的豐度，得出各組對(duì)紅色熒光的相對(duì)貢獻(xiàn)FLRi。公式為：FLRi=（FLRm，i*Abundancei ). 綜合FLRTotal信號(hào)計(jì)算如下：
使用FLRi/FLRTotal比率估計(jì)了每一種浮游植物對(duì)總熒光信號(hào)的貢獻(xiàn)。在連續(xù)表面熒光測(cè)量得出的計(jì)算FLRTotal和Chl A濃度之間建立了顯著相關(guān)性（R2=0:80，n=144），與熒光計(jì)相比，CytoSense記錄的FLR異常高。
原綠球菌、聚球藻、pico真核生物和納米真核生物群及其細(xì)胞豐度及碳配比對(duì)碳生物量進(jìn)行了類似的計(jì)算（QC，calc，表2）。單個(gè)細(xì)胞C含量（QC，calc）根據(jù)異速生長(zhǎng)回歸公式從平均細(xì)胞大小推導(dǎo)得出。QC,calc =a * Biovolumeb 得出：原綠球藻細(xì)胞的平均C生物量為25fgC/cell，聚球藻細(xì)胞的平均C生物量為109fgC/cell，pico 真核生物群的平均C生物量為1880fgC/cell，納米真核細(xì)胞的平均C生物量為9000 fgC/cell
上表計(jì)算了前向散射（FWS）、等效球直徑（ESD）和原綠球藻、聚球藻、pico真核生物（PicoE）和納米真核生物（NanoE）的平均值和SD。
ESD=（log（Size）=0.309 *log(FWS）-1.853，n=17，r2=0.94），Size由已知直徑的二氧化硅校準(zhǔn)珠獲得。
假設(shè)細(xì)胞是球形的，生物體積計(jì)算公式QC，calc=a*Biovolumeb，將生物體積（Biovolume）轉(zhuǎn)換為平均碳細(xì)胞配額（QC，calc）。其中a,b使用Menden Deuer和Lessard（2000）發(fā)表的轉(zhuǎn)換因子。碳細(xì)胞配額（QC，lit）參考Campbell和Shalapyonok等人的文獻(xiàn)。
2、通過(guò)綜合、多學(xué)科方法解決復(fù)雜的浮游植物觀測(cè)問(wèn)題
浮游植物在海洋生態(tài)系統(tǒng)中扮演著重要角色，是海洋中最重要的初級(jí)生產(chǎn)者。盡管浮游植物僅占全球光合活性碳（C）生物量的0.2%，但它占全球初級(jí)生產(chǎn)力的一半左右。它構(gòu)成了海洋食物網(wǎng)的基礎(chǔ)，并對(duì)全球生物地球化學(xué)循環(huán)發(fā)揮著重要的控制作用。浮游植物參與了大氣碳的長(zhǎng)期捕獲，其在從海洋上層到深水的碳轉(zhuǎn)移中的作用突出了其對(duì)氣候的影響（Boyce et al.，2010；Marinov et al.，2010）。在全球變化的背景下，主要由于人為大氣CO2的增加，海洋浮游植物通過(guò)光合作用固定CO2并通過(guò)生物泵將其輸出到海洋內(nèi)部，在全球C循環(huán)中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用（De La Rocha and Passow，2007）。
海洋浮游植物群落結(jié)構(gòu)在組合、生理學(xué)和分類學(xué)方面具有高度異質(zhì)性。除了在碳循環(huán)中的作用外，浮游植物還通過(guò)將大部分無(wú)機(jī)物轉(zhuǎn)化為有效有機(jī)物（氮、磷、磷酸鹽、硅酸鹽、硫、鐵）以及確定海洋環(huán)境營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的結(jié)構(gòu)，在改變水團(tuán)的生物地球化學(xué)性質(zhì)方面發(fā)揮著重要作用。Le Quéré指出，在考慮浮游植物群落結(jié)構(gòu)對(duì)生物地球化學(xué)過(guò)程的影響時(shí)，需考慮浮游植物物種功能的重要性（Le Quéréet al.，2005）。物種功能性即浮游植物功能類型（PFT）是指在主要生物地球化學(xué)過(guò)程中具有相似的特性或響應(yīng)的劃分為一組，如N、P、Si、，C和S循環(huán)（N循環(huán)的重氮營(yíng)養(yǎng)體，如藍(lán)藻；S循環(huán)的二甲基磺酰丙酸鹽產(chǎn)生菌，如棕囊藻；Si循環(huán)的硅化劑，如硅藻；C循環(huán)的鈣化劑，如球藻，主要用于C循環(huán)的大小等級(jí)）。
此外，浮游植物細(xì)胞體積跨越9個(gè)數(shù)量級(jí)，從原綠球菌藍(lán)藻（~10-1μm3）到最大的硅藻（>108μm3）。浮游植物多樣性主要受溫度、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、光照有效性、垂直穩(wěn)定性和捕食等環(huán)境因素的控制，從而形成了浮游植物多樣性的生物地理學(xué)景象。
監(jiān)測(cè)葉綠素a的濃度變化經(jīng)常被用于從遙感和原位測(cè)量研究浮游植物的時(shí)空變異性。然而，單一的使用葉綠素a 來(lái)量化和鑒定大規(guī)模浮游植物具有一定的局限性，且不能反映群落結(jié)構(gòu)的變化（Colin et al.，2004；Hirata al.，2011），也不能產(chǎn)生可靠的生物量估計(jì)（Kruskopf & Flynn，2006）。有效研究精細(xì)尺度結(jié)構(gòu)及其相關(guān)的物理-生物-生物地球化學(xué)機(jī)制，需要結(jié)合使用幾種互補(bǔ)的方法，包括現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和采樣、遙感和模型模擬。而評(píng)估控制精細(xì)生物物理相互作用的機(jī)制，必須進(jìn)行高分辨率測(cè)量。
浮游植物功能類型、大小類別和特定葉綠素a濃度的代表性數(shù)據(jù)集已成為被積極研究的主題，可使用自動(dòng)設(shè)備（如熒光光譜儀、粒子散射和吸收光譜記錄儀器，或自動(dòng)和遠(yuǎn)程控制掃描流式細(xì)胞儀（CytoSense））進(jìn)行高頻、現(xiàn)場(chǎng)專用分析。在用于量化浮游植物豐度、群落結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)的高頻原位技術(shù)中，CytoSense表現(xiàn)出獨(dú)特的先進(jìn)性，可在單細(xì)胞水平上計(jì)數(shù)和記錄細(xì)胞光學(xué)特性。可用于分析幾乎所有的浮游植物大小類別，并在側(cè)重于浮游植物群落結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)的解析同時(shí)，還開發(fā)了應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)的算法，用于描述浮游植物群的特征或尺寸等級(jí)（Sathyendranath al.，2004；Ciotti al.，2006；Nair al.，2008；Aiken al.，2008；Kostadinov al.，2009；Uitz al.，2010；Moisan al.，2012）。
3、海洋顏色遙感
衛(wèi)星遙感測(cè)量大水體表面顏色和反射信息，浮游植物流式細(xì)胞儀可進(jìn)行單細(xì)胞逐一分析，可產(chǎn)生兆字節(jié)的信息量，實(shí)現(xiàn)浮游植物群落結(jié)構(gòu)的快速分析與追蹤調(diào)查，為數(shù)據(jù)反演提供地面數(shù)據(jù)。同時(shí)由于其時(shí)間分辨率高，可以與衛(wèi)星的過(guò)境時(shí)間相吻合。幾種形式，不同階段的信息巧妙結(jié)合則可以建立一種全面的觀測(cè)方法，結(jié)合物理、氣象、生物傳感器以獲得更全面的生態(tài)生物信息。
在可見(jiàn)光譜中只有五個(gè)通道的結(jié)果表明，只要有足夠的數(shù)據(jù)建立必要的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，海洋顏色測(cè)量可以用來(lái)區(qū)分主要的浮游植物類群。
參考文獻(xiàn): Remote sensing of phytoplankton groups in case 1 waters from global SeaWiFS imagery
從海洋顏色遙感中獲取粒子特性的算法有多種?；谙嚓P(guān)性的算法用于繪制葉綠素（O’Reilly，1998）、POC（Son，2009；Stramski，1999，2008）、PM（Vantrepotte，2011）、PIC（Balch，2007）和浮游植物功能群（Alvain，2005；IOCCG，2014）。它們往往在公海條件下工作得最好，在這種條件下，浮游植物和相關(guān)成分共同變化并主要調(diào)節(jié)海洋顏色的假設(shè)是有效的。除了經(jīng)驗(yàn)輸入外，還開發(fā)了半解析算法，該算法使用輻射傳輸理論來(lái)反演公海中的光學(xué)成分。這些算法通常獲得非浮游植物和溶解物質(zhì)的綜合吸收、浮游植物吸收、相關(guān)葉綠素濃度和后向散射系數(shù)（IOCCG，2006；Werdell，2013）。半分析算法提供了有關(guān)大?。↙oisel，2006；Kostadinov，2009；Berwin，2011）和浮游植物組成的信息（Kostadinov，2010年）。
隨著最新的衛(wèi)星儀器和算法的問(wèn)世，內(nèi)陸水域葉綠素a（CHL-a）的遙感正朝著常規(guī)操作的方向發(fā)展。衛(wèi)星檢索的CHL-a最近符合《歐洲水框架指令》（Bresciani et al.，2011）中規(guī)定的監(jiān)測(cè)要求。在儀器方面，使用中分辨率光譜輻射計(jì)（如MERIS和MODIS）最為普遍。然而，與MODIS相比，MERIS對(duì)紅色和近紅外（NIR）波長(zhǎng)的光譜分辨率可以更準(zhǔn)確地反演次生CHL-a吸收最大值，使其更適合富營(yíng)養(yǎng)化水域（Odermatt et al.，2012）。
在算法方面，已經(jīng)針對(duì)光學(xué)復(fù)雜的內(nèi)陸和沿海水域類型開發(fā)了幾種具體的方法，因?yàn)槟壳斑€沒(méi)有普遍適用的方法（IOCCG，2006，2009）。MERIS的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）算法已在歐洲的各種湖泊中得到驗(yàn)證（Koponen，2008；Odermatt，2010；Ruiz Verdu，2008），盡管其他研究表明，它們可能在非常高的色素濃度下失敗，尤其是藍(lán)藻，有學(xué)者對(duì)于垂直變化的浮游植物（Ballestero，1999年；Gordon，1992年；Stramska和Stramski，2005年）和藍(lán)藻濃度（Kutser等人，2008年），模擬了這種變化對(duì)反射量的影響。
以下網(wǎng)站提供了一個(gè)資源，其中包括使用海洋顏色遙感進(jìn)行各種海洋相關(guān)研究的例子，以及許多案例研究：http://www.ioccg.org/handbook.html。需要注意的是，許多基于海洋顏色的算法提供的輸出沒(méi)有相關(guān)的不確定性。此外，使用特定區(qū)域在給定時(shí)間獲得的特定數(shù)據(jù)調(diào)整的經(jīng)驗(yàn)算法可能不適用于其他條件。
4、浮游植物群落結(jié)構(gòu)的原位和遙感觀測(cè)匹配方法
參考文獻(xiàn)：High-resolution analysis of a North Sea phytoplankton community structure based on in situ flow cytometry observations and potential implication for remote sensing
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英國(guó)環(huán)境、漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖科學(xué)中心（CEFAS）
荷蘭RWS水管理中心水生物分析實(shí)驗(yàn)室
法國(guó)艾克斯馬賽大學(xué)地中海海洋研究所（MIO）
PHYSAT方法基于識(shí)別由海洋顏色傳感器測(cè)量的離水輻射（nLw）光譜中的特定特征。Alvain等人（2005年、2008年）對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)描述。簡(jiǎn)單地說(shuō)，這種經(jīng)驗(yàn)方法首先是通過(guò)使用兩種同時(shí)和一致的測(cè)量方法建立起來(lái)的：nLw測(cè)量和診斷性浮游植物色素的原位測(cè)量。根據(jù)色素分析確定了特定浮游植物群的存在。在第一步中，這種方法允許根據(jù)色素清單，在可用的原位數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出四種主要的浮游植物群。只有在它們占優(yōu)勢(shì)的情況下，才首先檢測(cè)到四組（硅藻、納米真核生物、聚球藻和原綠球藻）。請(qǐng)注意，這里的“優(yōu)勢(shì)”是根據(jù)Alvain等人（2005）的定義使用的，在這種情況下，給定的浮游植物群是總診斷色素的主要貢獻(xiàn)者。這代表了使用其他潛在浮游植物原位分析的局限性。在第二步中，將412和555 nm之間的一致遙感輻射異常（RAs）光譜轉(zhuǎn)換為特定的歸一化離水輻射或RA光譜，以證明衛(wèi)星信號(hào)的二階可變性。這是通過(guò)將實(shí)際nLw除以平均nLw模型（nLwref）來(lái)實(shí)現(xiàn)的，該模型僅取決于標(biāo)準(zhǔn)Chl a。
然后，使用一致的nLw光譜和原位分析表明，在原位采樣期間采樣的每一個(gè)主要浮游植物群在形狀和振幅上都與特定的RA光譜相關(guān)?；诖?，我們定義了一套標(biāo)準(zhǔn)，以描述各組在其RA光譜中的功能，首先是通過(guò)最小值和最大值方法，最近是使用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分類工具（Ben Mustapha等人，2014）。這些標(biāo)準(zhǔn)可以應(yīng)用于全球每日檔案，以獲得最常見(jiàn)的主要浮游植物群的全球地圖。當(dāng)一個(gè)月內(nèi)沒(méi)有一組浮游植物占優(yōu)勢(shì)時(shí)，這些像素與一個(gè)“身份不明”的浮游植物群有關(guān)。在這項(xiàng)研究中，根據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)選擇遙感觀測(cè)，以確保Alvain等人（2005）所述的PHYSAT的高度可信度。因此，只有在晴朗的天空條件下，當(dāng)氣溶膠光學(xué)厚度低于0.15時(shí)，才考慮像素。根據(jù)Vantrepotte et al.（2012）中描述的光學(xué)類型學(xué)，通過(guò)關(guān)注浮游植物為主的水域，將沉積物和/或有色溶解有機(jī)物（CDOM）的影響降至最低。因此，被歸類為渾濁的水域被排除在經(jīng)驗(yàn)關(guān)系之外，因?yàn)镻HYSAT方法目前不適用于此類區(qū)域。選擇使用相同標(biāo)準(zhǔn)分類為非渾濁的水域，并對(duì)其應(yīng)用PHYSAT算法。為了將同步的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和遙感觀測(cè)聯(lián)系起來(lái)，進(jìn)行了一次配對(duì)演習(xí)。通過(guò)日復(fù)一日地比較原位CytoSense樣本（視為原位數(shù)據(jù)）和4.6 km分辨率MODIS像素（最高三級(jí)二元分辨率）之間的匹配點(diǎn)。當(dāng)在MODIS像素中發(fā)現(xiàn)多個(gè)原位CytoSense樣本時(shí)，TFLR的平均值（a.u.cm?3）對(duì)每個(gè)浮游植物組進(jìn)行了計(jì)算。
基于單細(xì)胞光學(xué)特性的浮游植物群落結(jié)構(gòu)的空間（km）和時(shí)間（小時(shí)）尺度數(shù)據(jù)集對(duì)于驗(yàn)證從空間描述浮游植物群落結(jié)構(gòu)的方法非常重要。海洋算法需要關(guān)于水屬性和浮游植物結(jié)構(gòu)的特定信息，并且依賴于現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)的驗(yàn)證，而現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)往往很復(fù)雜，并且受到天空條件標(biāo)準(zhǔn)的限制。
PHYSAT方法是建立在原位HPLC分析的主要浮游植物功能類型與RA之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系基礎(chǔ)上。因此，該方法僅限于優(yōu)勢(shì)案例，因?yàn)镠PLC分析無(wú)法提供更多信息。
關(guān)于浮游植物群落結(jié)構(gòu)的遙感天氣推斷仍有待建立，盡管進(jìn)行了理論驗(yàn)證（Alvain et al.，2012），但仍依賴于重要的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)點(diǎn)收集，以建立可靠的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。在這項(xiàng)研究中，CytoSense的浮游植物高頻分析與PHYSAT方法的結(jié)合被證明是一種出色的校準(zhǔn)方法。
它只在兩個(gè)有效采樣日內(nèi)提供了前所未有的匹配點(diǎn)（非渾濁水域與MODIS像素匹配的分析樣本數(shù)：38；06:00至18:00之間使用的樣本數(shù)：15，相當(dāng)于39.5%的盈利能力）與GeP&CO數(shù)據(jù)集的14%匹配點(diǎn)相比（Alvain等人，2005年）。
5、總結(jié)
使用帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的星載中分辨率成像光譜儀在光學(xué)復(fù)雜的內(nèi)陸水域具有很大的應(yīng)用潛力。水生系統(tǒng)的過(guò)程發(fā)生在很寬的時(shí)間尺度上，從亞秒到幾十年不等。這些定義了科學(xué)測(cè)量的頻率、密度和持續(xù)時(shí)間要求。
電子設(shè)備和傳感器的發(fā)展使多參數(shù)剖面儀和固定位置系泊系統(tǒng)能夠進(jìn)行采樣。這些數(shù)據(jù)，連同地球觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，提供了更廣闊的湖泊圖片，但也揭示了許多有關(guān)系統(tǒng)如何運(yùn)作的新問(wèn)題。開發(fā)一種組合式CytoBuoy流式細(xì)胞術(shù)及圖像分析技術(shù)，以自動(dòng)化浮游植物。結(jié)合用于自動(dòng)數(shù)據(jù)分析的新型機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以在短時(shí)間內(nèi)監(jiān)測(cè)物種豐度和環(huán)境條件。觀察可以為環(huán)境相互依賴性和增長(zhǎng)周期的研究提供信息。這些新方法還可以實(shí)現(xiàn)基于過(guò)程的預(yù)測(cè)，從幾周到幾十年的時(shí)間尺度上預(yù)測(cè)湖泊社區(qū)如何應(yīng)對(duì)環(huán)境變化。
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