基于现场多波段激发荧光的浮游植物多种色素含量XGBoost反演.docx

基于现场多波段激发荧光的浮游植物多种色素含量XGBoost反演 本文研究基于现场多波段激发荧光的浮游植物多种色素含量XGBoost反演模型的建立和应用。该研究的主要目的是建立一个基于激发荧光光谱的浮游植物色素浓度反演模型，以便准确监测浮游植物的色素浓度信息。 1. 浮游植物色素浓度的重要性 浮游植物的色素浓度信息对于浮游植物群落的组成和变化具有重要的指示作用。不同的浮游植物种类具有不同的色素种类和含量，例如硅藻中富含岩藻黄素、甲藻中富含多甲藻黄素和隐藻中含有别藻黄素等。浮游植物色素浓度信息还可以用于指示浮游植物的生理状态。 2. 传统的色素浓度测量方法 目前，实验室中多采用高效液相色谱法（HPLC）进行浮游植物色素浓度的测量。HPLC 具有分离性能高和检测灵敏度高等优点，但该方法需要通过在站点采集样本，再带入实验室中进行分析，过程繁琐，且测试分析费用高。 3. 激发荧光光谱特征表征量的构建 荧光的激发是浮游植物典型的生理光学特征之一。不同的色素具有不同的吸收光谱，如叶绿素 a 在 440 nm 和 675 nm 波长处有着明显的吸收峰、墨角藻黄素的吸收峰在 480 nm 左右和藻胆色素在 480~650 nm 波长范围内呈现出不同的吸收峰。因此，可以根据激发荧光光谱特征来构建浮游植物色素浓度的反演模型。 4. XGBoost 机器学习算法 XGBoost 是一种高效的机器学习算法，可以用来建立浮游植物色素浓度的反演模型。该算法可以自动选择特征、处理缺失值、并且具有高效的计算速度。 5. 浮游植物色素浓度反演模型的建立和应用 通过构建激发荧光光谱特征表征量，并利用 XGBoost 机器学习算法，建立了浮游植物色素浓度的反演模型。验证结果表明，反演模型具有良好的估算精度，其中总叶绿素 a 的反演模型精度最高（决定系数为 0.87，平均绝对相对百分比误差为 28.1%，均方根误差为 1.168 mg·m-3）。将建立的色素反演模型应用于东海典型断面处，成功获取了色素浓度的垂向分布特征。 6. 结论 本研究成功地建立了基于现场多波段激发荧光的浮游植物多种色素含量XGBoost反演模型，并将其应用于东海典型断面处获取色素浓度的垂向分布特征。该模型可以为浮游植物群落的组成和变化提供准确的信息，并有助于浮游植物的生理状态监测。