一、引言

相比海洋生態系統，內陸水體（湖泊、水庫、河流）生態系統與人類生產生活的關系更加密切。內陸水體中各浮游動植物、顆粒和溶解性有機物、無機物、微生物、碳源和氮源等物質相互作用，共同維持著水體生物化學生態系統的平衡。在內陸水體中浮游藻類，因其含有的色素可以捕獲太陽光并將其轉化成能量，充當著一切能量的提供者。有研究表明，色素組成及其比例的不同是引起藻類間吸收光譜變化的主要原因。藻藍蛋白PC（Phyco cyanin），是藍藻的標志性色素，僅存在于藍藻中，可以指示藍藻生物量，具有吸收和傳遞光能的性質，分子量約為232KDa，具有熒光性，呈亮藍色，屬于胞內蛋白，易溶于水、乙醇等極性溶劑。PC是天然光學活性物質，在620nm附近處有明顯的特征吸收峰，這正給遙感監測其濃度提供了理論依據。近年來，內陸水體富營養化現象加劇，藍藻水華現象頻發，導致水生生態系統嚴重失衡，有些藍藻產生藻毒素，嚴重威脅著人類和動物健康安全。利用遙感技術監測PC濃度，進而來監測水體中的藍藻生物量，是一種有效地、大尺度、快速精確地監測藍藻水華的策略。

PC第一次出現在遙感學科領域，應歸功于美國的Gordon學者，Gordon等首次闡述了PC的光譜特征，標志著PC遙感應用的開端。20世紀90年代航空遙感傳感器CAMS、CASI被應用于監測PC濃度；2000年以后隨著各大衛星遙感平臺數據的相繼開放，MERIS以及歐空局的Sentinal-3OLCI等數據增設了620nm波段，加之3大分辨率的提升，算法的不斷優化，大大提升了PC遙感監測技術在各個尺度和準實時監測的能力；在隨后的十幾年內PC遙感研究處于爆發期，無論是基礎原理，算法開發，還是遙感平臺的應用都得到了突飛猛進的發展，遙感技術已成為藍藻監測及水質管理領域中不可或缺的有效工具。然而，與3大經典光學活性物質相比，PC的遙感研究相對較少，因為其620nm的吸收峰光學信號較弱、且易受到水體類型和葉綠素a、懸浮物等的影響。另外，PC實際濃度的測定尚沒有一個標準方法可循。

PC定量遙感反演研究的意義在于，可利用PC與藍藻生物量，與藻毒素之間強烈的正相關關系，定量監測水體中藍藻生物量或藻毒素含量，這對理解藍藻暴發機制及其早期預警具有重要意義。基于這點，關于PC光學性質（反射、吸收、熒光）、反演模型及應用拓展的研究，都成為近年來水環境遙感研究領域的熱點。

二、藻藍蛋白的光學性質

2.1 藻藍蛋白的吸收特性

PC的吸收系數一般表示為aPC(620)，以aPC(620)除以PC濃度來表示PC單位吸收系數，即a*PC(620)。這兩個參數對定量遙感反演PC濃度都是至關重要的。從中國幾個典型水體的藻類吸收光譜曲線（圖3），可以看到3個明顯的吸收峰，綠色線指示Chla的吸收峰（443nm、675nm），藍色線指示了PC的吸收峰（620nm）。相比于Chla的吸收峰，PC吸收信號較弱，大概只有Chla吸收峰強度的20%。所以要想在遙感上得到與Chla等效的光譜信號，需要較高的PC濃度。不同類型內陸水體的aPC(620)值差異較大，aPC(620)在中國東部湖泊數值范圍為0.05-1.56m-1，在荷蘭北部湖泊為0.002-1.2m-1，在美國印第安納州水庫為0.008-1.25m-1，這表明內陸水體aPC(620)有強烈的變異性。有研究表明，aPC(620)會隨著水體營養化等級的增加而增大。另外，aPC(620)也呈現季節性變化，一般是夏秋季較高，春冬季較低。這些研究結果表明aPC(620)不僅具有時空變異性，同時也受水質類型的影響。

圖3 幾個內陸水體反射光譜和吸收光譜

（藍色：PC吸收峰，綠色：葉綠素a吸收峰，紅色：散射峰，黃色PC熒光峰）

根據定義，PC單位吸收a*PC(620)可以反映aPC(620)與PC濃度的關系，一般的a*PC(620)與PC濃度呈負相關關系。不同地區不同類型水體，a*PC(620)差別較大，中國東部湖泊a*PC(620)的范圍為0.001-1.2m2·mg-1，荷蘭北部湖泊為0.0088-0.1868m2·mg-1。a*PC(620)受多種因素影響，包括細胞形態、光利用率、其他色素物質的干擾。同時，PC濃度測定的不確定性也是a*PC(620)強變異性的重要因素。利用生物光學模型精確反演PC的關鍵是選擇一個合適的a*PC(620)值，因此a*PC(620)的變異是不可忽略的。

Simis算法中將a*PC(620)值固定為0.0095m2·mg-1，但后來他們又調整到0.007m2·mg-1，因為新的PC提取方法使PC的萃取效率提高了28%。但是，Le等和Mishra等等人認為0.007m2·mg-1仍然偏高，在研究中則使用了較低的a*PC(620)，如0.0043m2·mg-1和0.0048m2·mg-1，甚至在有的研究中，沒有測定a*PC(620)的值，而是直接使用已報道的平均值0.0046m2·mg-1。基于a*PC(620)易變的性質，Mishra等利用同一組數據集，考察了3種a*PC(620)（報道過的0.0048m2·mg-1、平均值、模擬值）對PC濃度反演精度的影響，3種情況下得到的PC估算平均相對誤差在10%-22%變異。

結果還表明，a*PC(620)隨著Rrs(620)/Rrs(665)的比值呈線性增加。總而言之，a*PC(620)值不是一個固定值，受季節、細胞形態、藍藻種類、色素濃度等多種因素影響。

2.2 藻藍蛋白的反射光譜特性

在富含藍藻的水體中，反射光譜曲線具有3個明顯的反射峰（圖3），第1個反射峰位于500-600nm，是由藻類散射吸收引起的最大最寬的綠峰，第2個峰位于640-660nm，是由位于兩邊的620nm、670nm波段處的PC吸收，Chla吸收，共同作用形成的，第3個峰位于700-710nm，是由Chla強吸收和散射引起的。然而，這些峰并不是孤立的，固定不變的。有研究表明，PC光譜特征的位置是隨著PC濃度在Chla濃度比例中改變而變化的，可能小于620nm也可能大于620nm。在貧營養水體中，PC濃度很低，光譜曲線620nm處沒有明顯的吸收谷，導致低濃度時，PC反演精度較低，而在中營養、富營養水體中620nm處有明顯的吸收谷，且PC濃度越高，620nm的吸收谷越深。而在浮渣出現以后，即水面被藍藻覆蓋，光譜呈現典型植被特征（光譜上753nm反射峰高于709nm）時，PC反演算法已經沒有意義，此時應該考慮更換算法去檢測浮渣藍藻生物量。

與其他兩個散射峰相比，反映PC吸收的反射峰信號是最弱的，這給遙感反演PC濃度帶來了一定難度，多數研究使用實測高光譜數據或高光譜航空遙感影像（AISA、CASI、CHRIS），以獲得滿意的離水輻亮度信號。對于多光譜衛星傳感器，含有620nm波段設置的，也多被用于PC遙感反演研究。總之，結合PC光譜特征和其他峰、谷的分析，包括其量級的大小、位置、峰高、峰面積、求導等方法、開發各種PC反演算法。

三、藻藍蛋白與葉綠素a、藍藻生物量的關系

葉綠素a存在于所有藻類中，研究多以Chla為代理指示總藻的含量，PC只存在于藍藻中，可以指示藍藻生物量。藻毒素大多存在與藻藍細胞中，隨藻藍生物量增加而增多。他們之間的關系不僅可以用于妥善處理PC反演精度的問題，還可以用于間接估算藍藻生物量，藻毒素濃度等，拓展PC遙感反演的意義及實際應用價值。一般的，內陸水體中，PC與Chla的關系有兩種情況：第一，只有在藍藻主導的水體中，他們之間才存在顯著正相關性，例如南非的Hartbee spoort水庫、韓國Baekje水庫，PC與Chla均具有很好的正相關關系；而對于非藍藻主導的水體，南非的Theewater skloof水庫，兩者相關性較弱。第二，只有在適宜的PC：Chla比值范圍內，兩者關系才成立，當PC：Chla<0.5時，兩者關系較弱，當PC：Chla≥0.5時，兩者關系增強。太湖PC濃度為7-50μg·L-1范圍內時，PC與Chla高度相關利用兩者的緊密關系，以PC代替Chla，提出了基于PC濃度的藍藻預警系統，得出PC濃度為0.1μg·L-1、30μg·L-1和700μg·L-1時分別指示安全水平、警惕水平、警告水平。相比于Chla，PC與藍藻生物量間的關系更加穩定，據報道兩者相關關系高達0.7-0.8（表1）。但也有研究表明，不同種類藍藻含有PC濃度是不同。例如PC在Planktothrix agardhi藻中比在Lemmemanniella sp藻中的含量低4倍多。

另外，PC也可以作為橋梁連接Chla和藍藻生物量，從而實現大量的Chla反演算法被應用于藍藻生物量監測的目的。值得一提的是，PC：Chla比值賦有特別的意義，即可以指示總藻中藍藻的比列，這對早期藍藻水華預警以及理解內陸水體中浮游生物群落結構具有重要意義。PC與藻毒素關系研究不多。Shi等通過兩步估算法，利用藻毒素與Chla、Chla與MODIS指數這兩個緊密的關系，反演得到2003到2013年的藻毒素濃度年際變化規律。其他研究也發現藻毒素濃度與PC濃度強烈正相關。由于藻毒素不是光學活性物質，理論上不能直接與遙感反射率（Rrs）數據建立關系，所以，這些關系為二步法反演藻毒素提供了理論基礎。

表1藻藍蛋白與葉綠素a、藍藻生物量、藻毒素的關系

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審核編輯 黃宇