Том 36, номер 12, статья № 9

Аннотация:

Методы лазерно-индуцированной флуоресценции и их использование в средствах мониторинга позволяют решать ряд ключевых задач по обнаружению цветений водорослей. Разработана автоматизированная система обработки и анализа больших массивов флуоресцентных спектральных характеристик культур микроводорослей. Она позволяет определять доминирующие в акватории культуры на уровне рода и оценивать возможность возникновения их цветения. С помощью этой системы можно формировать каталоги эталонных оптических характеристик культур микроводорослей и реализовывать интерактивные алгоритмы обнаружения опасных видов микроводорослей.

Ключевые слова:

автоматизированная система, индекс сходства, идентификация, красные приливы, вредоносные цветения водорослей, хлорофилл а, ЛИФ

Иллюстрации:

Список литературы:

1. López-Cortés D.L., Núñez-Vázquez E.J., Dorantes-Aranda J.J., Band-Schmidt C.J., Hernández-Sandoval F.E., Bustillos-Guzman J.J., Leyva-Valencia I., Fernández-Herrera L.J. The state of knowledge of harmful algal blooms of Margalefidinium (Cochlodinium) polykrikoides in Latin America // Front. Mar. Sci. 2019. V. 6. P. 1–10. DOI: 10.3389/fmars.2019.00463.
2. Sakamoto S., Lim W.A., Lu D., Dai X., Orlova T., Iwataki M. Harmful algal blooms and associated fisheries damage in East Asia: Current status and trends in China, Japan, Korea and Russia // Harmful Algae. 2020. 101787. DOI: 10.1016/j.hal.2020.101787.
3. Anderson D.M. Red tides // Sci. Am. 1994. V. 271. P. 62–68. DOI: 10.1038/scientificamerican0894-62.
4. Guy R.C. Red tide // Encyclopedia of Toxicology. 3rd ed. 2014. V. 4. P. 65–66. DOI: 10.1016/B978-0-12-386454-3.00919-2.
5. Anderson D.M. Harmful Algal Blooms. Amsterdam: Elsevier, 2019. P. 309–321.
6. Kouakou C.R.C., Poder T.G. Economic impact of harmful algal blooms on human health: A systematic review // J. Water Health. 2019. V. 17. P. 499–516. DOI: 10.2166/wh.2019.064.
7. Lum W.M., Benico G., Doan-Nhu H., Furio E., Leaw C.P., Leong S.C.Y., Lim P.T., Lim W.A., Lirdwitayaprasit T., Lu S., Muawanah U., Van Nguyen N., Orlova T.Yu., Rachman A., Sakamoto S., Takahashi K., Tung Teng S., Thoha H., Wang P., Yñiguez A.T., Wakita K., Iwataki M. The harmful raphidophyte Chattonella (Raphidophyceae) in Western Pacific: Its red tides and associated fisheries damage over the past 50 years (1969–2019) // Harmful Algae. 2021. V. 107. DOI: 10.1016/j.hal.2021.102070.
8. Trainer V.L., Hardy F.J. Integrative monitoring of marine and freshwater harmful algae in washington state for public health protection // Toxins (Basel). 2015. V. 7. P. 1206–1234. DOI: 10.3390/toxins7041206.
9. Cheng K.H., Chan S.N., Lee J.H.W. Remote sensing of coastal algal blooms using unmanned aerial vehicles (UAVs) // Mar. Pollut. Bull. 2020. V. 152. P. 110889. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2020.110889.
10. Bilyeu L., Bloomfield B., Hanlon R., González-Rocha J., Jacquemin S.J., Ault A.P., Birbeck J.A., Westrick J.A., Foroutan H., Ross S.D., Powersab C.W., Schmale D.G.III. Drone-based particle monitoring above two harmful algal blooms (HABs) in the USA // Environ. Sci. Atmos. 2022. V. 2. P. 1351–1363. DOI: 10.1039/d2ea00055e.
11. Кульчин Ю.Н., Букин О.А., Константинов О.Г., Вознесенский С.С., Павлов А.Н., Гамаюнов Е.Л., Майор А.Ю., Столярчук С.Ю., Коротенко А.А., Попик А.Ю. Комплексный контроль состояния морских акваторий оптическими методами. Часть 1. Концепция построения многоуровневых измерительных систем для экологического мониторинга прибрежных акваторий // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25, № 7. С. 633–637; Kul’chin Y.N., Bukin O.A., Konstantinov O.G., Voznesenskii S.S., Pavlov A.N., Gamayunov E.L., Mayor A.Y., Stolyarchuk S.Y., Korotenko A.A., Popik A.Y. Complex monitoring of the state of sea water basins by optical methods. Part 1. The concept of constructing the multilevel measurement systems for ecological monitoring of coastal water basins // Atmos. Ocean. Opt. 2012. V. 25, N 6. P 446–450. DOI: 10.1134/S1024856012060085.
12. Voznesenskiy S.S., Gamayunov E.L., Popik A.Y., Korotenko A.A. A fiber-optic fluorometer for measuring phytoplankton photosynthesis parameters // Instru­ments Exp. Tech. 2014. V. 57. P. 330–335.
13. Voznesenskiy S.S., Gamayunov E.L., Popik A.Y., Markina Z.V., Orlova T.Y. Temperature dependence of the parameters of laser-induced fl uorescence and species composition of phytoplankton: The theory and the experiments // Algal Res. 2019. V. 44. P. 101719. DOI: 10.1016/j.algal.2019.101719.
14. Popik A., Gamayunov E., Voznesenskiy S., Markina Z., Orlova T. The study of fluorescence features of microalgae from the genus Pseudo-nitzschia and the possibility of their detection in water // Algal Res. 2022. V. 64. P. 102662. DOI: 10.1016/j.algal.2022.102662.
15. Sefa-Ntiri B., Kwakye-Awuah B., Edziah R., Anderson B., Armah F.A., Mensah-Amoah P., Sackey S.S., Sam F., Akyea A.G., Yunus S., Tatchie E., Nkansah B.K., Kumi F. Dissolved organic matter in hand-dug well water as groundwater quality indicator: Assessment using laser-induced fluorescence spectroscopy and multivariate statistical techniques // SN Appl. Sci. 2020. V. 2. P. 1–15. DOI: 10.1007/s42452-020-2446-4.
16. Салюк П.А., Дорошенков И.М., Клюгер К.С., Букин О.А., Крикун В.А., Майор А.Ю. Флюоресценция растворенных органических веществ в дальневосточных морях при многочастотном возбуждении // Оптика атмосф. и океана. 2013. Т. 26, № 4. С. 286–290.
17. Sun L., Wang S., Chen L., Gong X. Promising fluorescent probes from phycobiliproteins // IEEE J. Sel. Top. Quant. Electron. 2003. V. 9. P. 177–188. DOI: 10.1109/JSTQE.2003.812499.
18. Voznesenskiy S.S., Popik A.Y., Gamayunov E.L., Markina Z.V., Orlova T.Y. The dependence of phytoplankton fluorescence on the thermal stress factor // Biophysics. 2016. V. 61. P. 73–77.
19. Клышко Д.Н., Фадеев В.В. Дистанционное определение концентрации примесей в воде методом лазерной спектроскопии с калибровкой по комбинационному рассеянию // Докл. АН СССР. 1978. Т. 238. С. 320–323.
20. Ефимова Е.А., Ковалев Ю.С., Тютюнников С.И. Исследование структуры воды с помощью лазерного конфокального сканирующего микроскопа // Письма В. Эчая. 2008. Т. 5. С. 99–108.
21. Chung N.C., Miasojedow B.Z.. Startek M., Gambin A. Jaccard/Tanimoto similarity test and estimation methods for biological presence-absence data // BMC Bioinformatics. 2019. V. 20. P. 1–11. DOI: 10.1186/s12859-019-3118-5.
22. Белова К.М., Судаков В.А. Исследование эффективности методов оценки релевантности текстов // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2020. № 68. 16 с.
23. Carass A., Roy S., Gherman A., Reinhold J.C., Jesson A., Arbel T., Maier O., Handels H., Ghafoorian M., Platel B., Birenbaum A., Greenspan H., Pham D.L., Crainiceanu C.M., Calabresi P.A., Prince J.L., Gray Roncal W.R., Shinohara R.T., Oguz I. Evaluating white matter lesion segmentations with refined sorensen-dice analysis // Sci. Rep. 2020. V. 10. P. 1–19. DOI: 10.1038/s41598-020-64803-w.
24. Millie D.F., Schofield O.M.E., Kirkpatrick G.J., Johnsen G., Evens T.J. Using absorbance and fluorescence spectra to discriminate microalgae // Eur. J. Phycol. 2002. V. 37. P. 313–322. DOI: 10.1017/S0967026202003700.
25. Tofallis C. Least squares percentage regression // J. Mod. Appl. Stat. Methods. 2008. V. 7. P 526–534. DOI: 10.22237/jmasm/1225513020.