浮游動物研究新技術和方法

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1、浮游動物研究新技術和方法摘要浮游動物是海洋生態(tài)系統(tǒng)中非常重要的類群，是海洋生物生產(chǎn)過程的核心之一，是海洋食物網(wǎng)的基礎和關鍵組成部分，對其種類的定性識別、鑒定和生物量分析是海洋科學研究中最為關鍵的科學問題之一。從早期的Uterm?hl法、數(shù)字圖像處理技術，到現(xiàn)在的化學計量學研究、圖像觀測技術等創(chuàng)新方法，都極大地促進了海洋浮游動物的研究。本文重點講述幾種傳統(tǒng)技術與創(chuàng)新技術的定義、應用以及對比分析，以更好地分析浮游動物研究方法房展需求和方向。關鍵詞：浮游動物；研究方法；對比分析一、概況浮游動物是一類經(jīng)常在水中浮游，本身不能制造有機物的異養(yǎng)型無脊椎動物和脊索動物幼

2、體的總稱，在水中營浮游性生活的動物類群。它是經(jīng)濟水產(chǎn)動物，是中上層水域中魚類和其他經(jīng)濟動物的重要餌料，對漁業(yè)的發(fā)展具有重要意義。國際上許多重大研究計劃，如全球海洋生物普查計劃（CensusofMarineLife，CoML）、海洋生物地球化學與生態(tài)系統(tǒng)整合研究（IntegratedMarineBiogeochemistryandEcosystemResearch，IMBER）和全球海洋生態(tài)系統(tǒng)動力學研究（GlobalOceanEcosystemDynamics，GLOBEC）等，均將浮游動物作為重要觀測內(nèi)容[1]。浮游動物觀測的最終目的是對目標生物的分布、

3、豐度、大小或生物量進行準確估計。二、傳統(tǒng)的研究技術方法（一）Uterm?hl方法浮游生物定量生物學的研究最早是從德國Kiel大學的生物學家VictorHensen開始的，他于1883年利用魚卵網(wǎng)(Hensen′sEiernetz)對浮游生物進行了調(diào)查研究，這是一款從JohannesMǜller的蝴蝶型網(wǎng)改進而來的網(wǎng)具。Hensen在其論文[2]中首次定義了“浮游生物”一詞，并提出使用網(wǎng)采手段加上嚴格的數(shù)學計算作為浮游生物定量生物學研究的方法。Uterm?hl于1931年發(fā)明了一種計數(shù)框計數(shù)方法[3]，它結合了Volk的靜置沉淀法和Kolkwitz計數(shù)框，最

4、低程度地降低了樣品的損失。直到Uterm?hl在1958年對計數(shù)框觀測面積進行了的標準化，Uterm?hl方法才被確認和推廣開來。Uterm?hl方法的一般分析過程為:對采來的水樣搖勻后注入Uterm?hl計數(shù)框中→在沉降柱上蓋好沉降柱蓋玻片→靜置沉降24h以上→將上清液移除入廢液框中→蓋好底座蓋玻片→于倒置顯微鏡或光學顯微鏡上進行鑒定和計數(shù)。Uterm?hl方法應用的主要工具是計數(shù)框，Uterm?hl計數(shù)框有100,50,25,10,5mL5種類型，其中最重要的部件是載玻片和沉降柱。沉降柱和透明塑料板之間要求沒有縫隙，同時又要確保整個計數(shù)框的體積十分精確

5、。載玻片要越薄越好，所以一般用直徑26mm或更大的薄玻片進行加工。另一種常用的方法就是就是使用變型的Uterm?hl計數(shù)框進行計數(shù)，此方法的有點是把去除上清液的步驟省去了，使準備樣品工作更加簡單，但受到倒置顯微鏡載物臺高度的限制，最多只能檢測25mL的樣品[4]。（二）數(shù)字圖像處理技術數(shù)字圖像處理技術是以平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變換不變特性的數(shù)學形態(tài)學特征和Gabor紋理特征共同組成特征集，采用支持向量機(SVM)和主成分分析特征降維相結合的浮游生物圖像在線分析方法。1.圖像處理與特征提取首先對采集的原始圖像進行預處理，采用7×7鄰域的中值濾波器方法去除大部分的圖

6、像噪聲[5]，然后采用`UnSharp'算子增強目標與背景之間的對比度，同時去除由于浮游動物運動所產(chǎn)生的拖影，以增強圖像的結構特征。圖像經(jīng)預處理之后，采用Canny算子檢測輪廓邊緣。Canny算子有兩個重要參數(shù)`thresh-old'和`sigma'[6]，當這兩個參數(shù)指定到恰當?shù)臄?shù)值，即可得到連續(xù)的目標輪廓邊緣。目標及其邊界確定之后，即可從輪廓特征和目標區(qū)域中計算出特征描繪子。2.支持向量機(SVM)支持向量機的基本思想是在特征空間或樣本空間，構造出最優(yōu)超平面，達到與不同類樣本集之間的最大距離，從而達到最大的泛化能力[7]。支持向量機結構相對簡單，并且具

7、有全局最優(yōu)性和較好的泛化能力，能有效解決函數(shù)估計和模式識別問題。在許多應用領域中都表現(xiàn)出它優(yōu)于已有方法的性能[8]。SVM方法在小樣本情況下能夠最大限度地提高預報可靠性，即從有限的訓練集樣本中得到的小的誤差，對獨立的測試集保持小的誤差仍能夠保證，另外在解決高維模式識別及非線性問題中也表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。三、創(chuàng)新研究技術及方法（一）化學計量學研究生態(tài)化學計量學可以簡單定義為:從分子到生物圈的元素生物學。它是根據(jù)三大守恒定律(質(zhì)量守恒、能量守恒和電荷守恒定律)、分子生物學中心理論和自然選擇法則[9]，結合生物學、物理學、生態(tài)學和化學計量學的基本原理，研究生物

8、系統(tǒng)能量的平衡和多種化學元素(通常是C、N、P、O、S)平衡的科學