海水养殖水体污染趋势快速光学检测及光谱演变特征研究

With the increasing demand for seafood in China, the scale of mariculture is expanding. Some coastal waters are seriously polluted, which threatens the stability of offshore ecosystems, and affects the environment of mariculture and seafood safety. Most of the water quality testing instruments in China is based on electrochemical methods. It is difficult to realize continuous, rapid and on-line detection with the cost of the reagents, the complex of the maintenance of the electrode and the slow detection speed. Moreover, nowadays, there are no commercial instruments for the measurement of pH values based on spectral technology. The main reason is that the detection precision does not meet the needs of the society. So in this project, the detection of aquaculture water quality parameters is as the research object, and the visible / near infrared spectroscopy technology is the key technology. A set of new chemometric methods are proposed. Those new methods constructed are used to solve the key scientific problems, such as the establishment of detection limit for weak signal extraction, the improvement of the speed of detection software, and the enhancement of the robustness of the measurement model, which are useful for the application realization of the spectral technology. The relationship of the trend of seawater pollution and the evolution characteristics of absorption spectrum are studied, which is the objective basis for ensuring the safety of marine food and predicting the pollution of marine environment. The project is mainly aiming to meet the great social needs of rapid, continuous and accurate monitoring of the sea water environment, which is meaningful to improve the overall level of the water quality testing instruments in China.

随着海产品需求的日益增加，我国海水养殖规模不断扩大，部分近海养殖水域污染严重，威胁到近海生态系统的稳定性，影响到近海养殖环境和海洋食品安全。我国现有商用水质检测仪器，大多是基于电化学方法，存在消耗试剂、电极维护复杂、检测速度慢的问题，难以实现连续、快速的在线检测。而基于光谱技术的pH值等参数检测，尚无商用仪器，其原因是检测精度不满足社会需求。本项目以养殖海水水质参数检测为研究对象，以可见/近红外光谱技术为核心，系统地提出了一套新型化学计量学方法，以解决微弱信号提取的检测限、检测软件运行速度的提升、测量模型稳健性的增强等光谱技术在各领域最终应用实现的共性关键科学问题，以达到提高检测精度的目标。并研究海水污染趋势与吸收光谱演变特征的关系，为保障海洋食品安全、预测海洋环境污染状况提供客观依据，以满足养殖海水水质快速、连续及准确监测的重大社会需求，最终达到全面提升我国水质检测仪器整体水平的目的。

为保障海洋食品安全、预测海洋环境污染状况提供客观依据，以满足养殖海水水质快速、连续及准确监测的重大社会需求，本项目以养殖海水水质参数检测为研究对象，以可见/近红外光谱技术为核心，系统地提出了一套新型化学计量学方法、开发了光谱分析实验的软硬件系统，以解决微弱信号提取、检测软件运行速度提升、测量模型稳健性增强等光谱技术在各领域最终应用实现的共性关键科学问题，以达到提高检测精度的目标。主要研究内容和重要结果包括：.（1）研究了近红外光谱透射式测量中，比色皿背景干扰和随机噪声对水质pH值近红外光谱检测结果误差的影响，建立了一种基于OSC的比色皿背景干扰和随机噪声消除的光谱校正方法，可提高多元校正模型精度。.（2）比较研究了CARS、VCPA、SPA这3种波长优选方法在水质pH值可见/近红外光谱分析中的应用效果。结果显示，3种方法选择的特征波长主要分布在500~850 nm范围内，SPA波长优选方法稳定性相对较好。.（3）提出了一种基于SIMPLISMA-SPA的混合多元校正优化方法，用于pH值可见/近红外光谱分析。通过水质pH值光谱分析的基础实验，对该方法效果进行了估计。结果显示，该方法通过优选出少量含信息样本和特征波长变量，优化光谱数据结构，建立精简的、稳健的多元校正模型，可提高建模效率和模型精度。.（4）提出了一种基于IPSO-IR-ELM的高精度非线性模型，通过引入IPSO，可简化IR-ELM的模型结构、提高IR-ELM模型的泛化能力、提高IR-ELM模型的预测精度。通过pH值可见/近红外光谱分析的基础实验，对该模型效果进行了估计，并与PLS、ELM、EM-ELM、IR-ELM进行了比较研究。结果显示，IPSO-IR-ELM模型的参数最优化、预测精度最高，其RMSEP为0.377，R2为0.967。基于IPSO-IR-ELM的非线性多元校正模型，可提高水质pH值可见/近红外光谱分析测量模型的稳定性和预测精度。.（5）设计了一种可调光程长模块、温控模块用于光谱分析实验中最佳光程长的实验研究、以及温度校正实验研究。开发了2套化学计量学应用软件，可视化、交互式界面可方便研究人员快速应用、提高光谱分析技术人员研究工作效率，具有实际应用价值。.项目研究建立的测量模型、研究的方法思路和开发的实验系统，可推广应用于海水养殖水体其它参数的检测研究或其他领域生化参数的光谱分析研究中。