浮游植物對水域碳的新陳代謝起著非常重要的作用。水域中光、溫度和營養波動很快，當一個流域的水流匯集到某一區域，隨著水流的減慢，營養逐漸富集，在適宜的光照和溫度下藻類迅速增長，極易造成水華。
目前，針對水華現象常見的檢測方法為快速熒光技術，其所測量的是所有能釋放熒光的物質，包括死的浮游植物和腐殖質。而延遲熒光是活細胞光合的專屬特性，是光合效率的指示指標。延遲熒光技術可有效消除再懸浮、死的生物和腐殖質對測量精度的干擾。延遲熒光技術和普通快速熒光技術的這一不同對淺水湖或河流能起到決定性的作用。特別是那些經常發生再懸浮和洪浪，從而將一定量的退化藻類或沒有光合功能的藻類帶入水體的區域。
因此，延遲熒光技術已成為目前水華監測的研究熱點。AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統是利用延遲熒光技術對藻類進行在線監測的觀測設備。
2 觀測系統設計
2.1 目標
水華的發生主要受活體浮游植物的影響，AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統利用延遲熒光技術對活體藻類的種類及生物量進行連續在線監測，避免再懸浮或死的生物體和腐殖質對監測結果的干擾，同時，系統在線記錄影響藻類生長的其他環境因子。通過對藻類及其生長環境的實時在線監測，及時掌握藻類的生長動態，便于采取相應的防治措施，預防水華的發生。
2.2 觀測點布設/采樣點布設
在湖區有代表性的區域建造水上觀測站，將AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統置于站內進行長期在線監測，如下圖所示。
2.3 采樣頻率
活體浮游植物監測系統可每小時測量6-10次，也可按用戶的要求設定采樣間隔，如每小時或每天等，一般每年的4月到10月間進行監測。測量數據自動存儲在數據采集器中，可通過通USB接口方便下載，也可通過網絡進行遠程數據下載。
2.4 觀測內容
測量藻類濃度和影響藻類生長的環境因子NO3， NO2， COD， TOC， 濁度，水體紫外/可見光光譜輻射等；識別包括藍綠藻（包括綠藻、裸藻等）硅藻（包括硅藻、金藻、黃藻等）和隱藻類四種藻類，對于海水還可識別紅藻；還可選擇增強型群落識別及光合速率-光曲線。
2.5 觀測系統的組成和技術指標
AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統由活體浮游植物監測系統和藻類水質測量系統組成，實時監測藻類的生長狀況。
活體浮游植物監測：測量4種浮游植物及其生物量，可選增強型群落識別及光合速率-光曲線
生物量分辨率：1-5ug CHl-al-1 (3-4個數量級)
分類分辨率：4種藻類（可擴展到6種）精度±5％
藻類水質監測：
藍綠藻：測量范圍0-10，0-100 ug/L， 或0-250000細胞數/ml(可選更大量程)；靈敏度0.02 ug/L；分辨率0.01 ug/L；檢測限0.06 ug/L
葉綠素a：測量范圍0-10， 0-100 ug/L， 0-500 ug/L；靈敏度0.02 ug/L；分辨率0.02 ug/L；
CDOM：量程：0-20/200 ug/L， 可根據需要選擇更高量程；靈敏度：0.04 ug/L
水中油：量程0-10，100，500，5000ug/L，可根據水質情況（如地表水或污水）選擇量程；靈敏度：0.1 ug/L
高光譜輻射：光譜波長在280-500nm (UV) 或 320nm-950nm(UV/VIS) 。
數據傳輸：所測數據可通過USB接口等現場下載數據，也可通過網絡進行遠程數據傳輸，甚至遠程數據診斷。
3 數據處理
通過對AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統所得數據進行分析：
1）得到藻類的種類及其生物量，以及影響藻類生長的環境因子，預測水華發生的時間，為水華的防治提供基本的數據。
2）通過對藻類的種類、生物量以及影響藻類生長的環境因子的監測數據，創建水華的形成和衰敗過程的模型，為水華的防治提供理論依據。
4 應用案例
4.1 匈牙利巴拉頓湖在線監測——高度動態變化的環境中研究浮游植物群落的穩定性
2003-2004年利用AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統對巴拉頓湖區的水生態因子，如水溫、總輻射、光線垂直衰減、內部P負荷等進行監測，并以天為單位，對4種顏色的光合敏感藻類的時序數據進行監測，利用所得數據分析浮游植物的季節變化模式，模擬各種水華的發生過程。實驗結果表明，以上所測數據可以足夠地模擬各種水華的形成和衰敗。
4.2 延遲熒光與浮游植物量和輻射能利用率的關系研究
在自然溫度和光照條件下培養小球藻（Chlorella vulgaris），培養過程中，測量溫度、輻射和葉綠素（Chl）含量，檢測其DF、量子效率（QE）和輻射能利用效率（ ）指數。數據分析表明，晝夜循環中DF信號與QE（ ）和 （r2=0.977，p＜0.01）均相關。
4.3利用延遲熒光儀在線監測浮游植物的光反應曲線
在瑞典的埃爾肯湖和匈牙利的巴拉頓湖，使用AZ-AQ101活體浮游植物及生態環境在線觀測系統記錄產生光合作用的浮游植物生物量和光合作用-光照曲線（PI），并估算浮游植物的初級生產力，同時記錄垂直方向的輻射衰減。分析表明，PI曲線在線檢測可顯著降低初級生產力估算的誤差。這表明，由于發生沉積物和浮游植物再懸浮，在光照會發生迅速變化的淺表渾濁湖水中，隨分鐘或季節的不同時間尺度的變化也符合這種規律。這項新的理論對研究初級生產力的規律和長期高頻率監測下水生態具有很好的前景。
5 參考文獻
[1]Istvánovics V.， Honti M.， Osztoics A.，H. M. Shafik， Padisák J.， Y. Yacobi and W. Eckert (2005) On-line delayed fluorescence excitation spectroscopy，as a tool for continuous monitoring of phytoplankton dynamics and itsapplication in shallow Lake Balaton (Hungary). Freshwater Biology 50:1950-1970.
[2]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Osztoics A. (2005) Measuring and modelling in situ dynamic photosynthesis of various phytoplankton groups. Verh. Internat. Verein. Limnol.29:194-196.
[3]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Osztoics A.(2007) Stability and change of phytoplankton communities in a highly dynamic environment ? the case of large， shallow Lake Balaton (Hungary). Hydrobiologia 581:225-240.
[4]Honti M.， Istvánovics V.ａnd Kozma Zs.(2008) Assessing phytoplankton growth in River Tisza (Hungary). Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1):87-89.
[5]Istvánovics V. and Honti M.(2008) Longitudinal variability in phytoplankton and basic environmental drivers along Tisza River， Hungary. Verh. Internat. Verein. Limnol.30(1): 105-108.
