孫 軍，宋煜堯，劉海嬌

（1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢） 廣州南沙地大濱海研究院，廣東 廣州 511462；2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）生物地質(zhì)與環(huán)境地質(zhì)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430074；3.天津科技大學(xué) 印度洋生態(tài)系統(tǒng)研究中心，天津 300457）

海洋浮游植物是營(yíng)浮游生活的藻類，一般為單細(xì)胞生物，細(xì)胞粒徑由0.6μm 到幾毫米不等，雖個(gè)體微小，但種類繁多，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)有3 萬(wàn)多種。海洋浮游植物是海洋中最重要的初級(jí)生產(chǎn)者，啟動(dòng)了海洋生態(tài)系統(tǒng)的食物鏈，其生物量可以占到海洋所有生物顆粒物的66.6%以上，以至于在一定程度上可以影響海洋光和熱通量，甚至水體動(dòng)力過程，從而響應(yīng)和影響著全球氣候變化。浮游植物構(gòu)成了海洋“藍(lán)色碳匯”的重要組分，占全球初級(jí)生產(chǎn)水平的約50%[1-2]，通過吸收營(yíng)養(yǎng)鹽等調(diào)控海水的生源元素，因此在全球的生物地球化學(xué)循環(huán)中發(fā)揮著重要作用。浮游植物這一活躍碳庫(kù)不僅能影響調(diào)控全球氣候變化[3-4]，還有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，如直接影響漁業(yè)資源等海洋生物資源分布[5]，作為原材料越來越多地應(yīng)用在現(xiàn)代生物技術(shù)、海洋藥物、食品保健、生物飼料、建筑裝飾等方面[6-9]。其興衰可形成“海洋綠洲”或“海洋荒漠”，雖生長(zhǎng)周期短，但對(duì)環(huán)境變化能快速做出應(yīng)答反應(yīng)，對(duì)整個(gè)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響作用甚巨。

浮游植物相關(guān)的調(diào)查研究是海洋生態(tài)調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)的常規(guī)任務(wù)。為滿足日益增長(zhǎng)的科學(xué)研究和海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)的需要，發(fā)展浮游植物快速檢測(cè)方法已成為近20 a 來學(xué)界一直關(guān)注的焦點(diǎn)[10-13]。浮游植物種類繁多，主要包括硅藻、甲藻、藍(lán)藻、金藻、綠藻和隱藻等，分類體系龐雜。所有物種的分類基礎(chǔ)是其遺傳物質(zhì)的差異，即DNA 編碼差異，基于此形成獨(dú)立的分子分類系統(tǒng)學(xué)，而形態(tài)分類則是基于這些DNA 編碼翻譯后蛋白的診斷特征（保守特征）分類。在這2 種基礎(chǔ)分類的外延部分，又延伸出其他的分類體系，最常見的是化學(xué)物質(zhì)分類，如基于浮游植物的初級(jí)生產(chǎn)者特質(zhì)，圍繞光合過程的有色素分類和光學(xué)分類。除了傳統(tǒng)意義上基于個(gè)體生物階元的自然分類外，還可從應(yīng)用的角度進(jìn)行分類，如依據(jù)診斷特征可量化的數(shù)量分類，如從浮游植物在生態(tài)系統(tǒng)中的功能不同進(jìn)行歸類，劃分為不同功能群（硅質(zhì)化、鈣質(zhì)化、產(chǎn)生DMS、有毒、超微型等類群）和個(gè)體形態(tài)功能類群等[13-14]。準(zhǔn)確的浮游植物分類和鑒定是保障浮游植物研究和應(yīng)用的先決條件，通過分析有關(guān)浮游植物識(shí)別、鑒定方法和技術(shù)的現(xiàn)狀和前沿進(jìn)展，以期為浮游植物相關(guān)科學(xué)研究或環(huán)境監(jiān)測(cè)工作提供技術(shù)選擇或技術(shù)融合的參考。

1 基于細(xì)胞形態(tài)的快速鑒定

浮游植物是一類具有高多樣性的群體，細(xì)胞大小、形態(tài)、生物化學(xué)組成等特征差異極大，其分類學(xué)體系較為復(fù)雜[15-16]，浮游植物分類的多種技術(shù)方法得以不斷完善和發(fā)展也是基于這些特征不斷被細(xì)化和深入刻畫。20 世紀(jì)以來，基于量化的分類特征出現(xiàn)了數(shù)量分類法（numerical taxonomy），使用計(jì)算機(jī)輔助鑒定技術(shù)被應(yīng)用到海洋浮游植物分類中，發(fā)展了計(jì)算機(jī)分類檢索表、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等類型[17]?；诖碎_發(fā)出的專門針對(duì)浮游植物分類鑒定的生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)，比較有名的如AlgaeBase（https://www.algaebase.org）和WoRMS（https://www.marinespecies.org），按照浮游植物生物分類單位以及形態(tài)特征實(shí)現(xiàn)索引，通過索引實(shí)現(xiàn)快捷對(duì)比，定種定名。中國(guó)學(xué)者創(chuàng)建的中國(guó)沿海常見浮游植物數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋了物種分類、形態(tài)和生態(tài)信息等方面內(nèi)容[18-21]。特別是其中對(duì)赤潮生物樣品不同角度的拍攝，獲得了大量清晰的細(xì)胞形態(tài)特征圖像集。

1.1 顯微技術(shù)

光學(xué)顯微鏡是在生命科學(xué)和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用最廣的工具之一。影像系統(tǒng)不斷提高的時(shí)空分辨率促進(jìn)了光學(xué)顯微鏡在科學(xué)研究中的應(yīng)用。更多包含新技術(shù)的顯微鏡應(yīng)運(yùn)而生，如明視野顯微鏡、暗視野顯微鏡、相差顯微鏡、全息顯微鏡、熒光顯微鏡和拉曼顯微鏡等[22]。熒光顯微鏡和共聚焦顯微鏡是應(yīng)用最廣的成像設(shè)備，如熒光顯微鏡可實(shí)現(xiàn)在大視場(chǎng)快速獲取熒光標(biāo)本，但不能提供光切片（形成虛擬光切片）；而共聚焦顯微鏡可解決這一問題，但在實(shí)時(shí)成像應(yīng)用中容易受到光漂白的強(qiáng)烈影響。光片熒光顯微鏡（Light Sheet Fluorescence Microscope,LSFM）是一種有別于激光共聚焦顯微鏡的新型熒光顯微鏡，具備低光損傷、低光漂白且分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，并能快速實(shí)現(xiàn)活體細(xì)胞樣本較高的時(shí)空連續(xù)性記錄[23-25]。胡金虎等[26]對(duì)LSFM進(jìn)行優(yōu)化后觀測(cè)較大活體樣品，實(shí)現(xiàn)了視場(chǎng)和分辨率的提升。近十幾年來，超高分辨顯微成像技術(shù)的發(fā)展克服了傳統(tǒng)光學(xué)顯微成像技術(shù)瓶頸式的“衍射極限”問題，其與各種顯微技術(shù)的融合，促進(jìn)了生命科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的快速發(fā)展[27-29]。

1.2 圖像識(shí)別技術(shù)

浮游植物分類學(xué)家在對(duì)浮游植物樣品進(jìn)行分類鑒定時(shí)，主要觀察浮游植物的形態(tài)特征，如大小、形狀、結(jié)構(gòu)等。依靠人眼的傳統(tǒng)分類鑒定，對(duì)研究人員進(jìn)行培訓(xùn)的過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，除需學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的藻類知識(shí)，還需要在觀察大量圖集的基礎(chǔ)上，進(jìn)行大量樣品的實(shí)際分類鑒定練習(xí)。訓(xùn)練計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別的過程與其相似，根據(jù)不同的圖像識(shí)別算法對(duì)大量圖集進(jìn)行分類訓(xùn)練。使用圖像識(shí)別進(jìn)行分類的難點(diǎn)與人工識(shí)別難點(diǎn)相似，如樣品中可能存在沙礫等雜質(zhì)干擾，相似的藻類的結(jié)構(gòu)、粒徑辨識(shí)難度大，同一藻類的不同發(fā)育時(shí)期和觀察視角不同差異較大等；不同的是圖像識(shí)別算法可以通過不斷優(yōu)化觀測(cè)結(jié)果和真實(shí)物種的相似程度，最終得到物種豐度、大小及分布。

Pech-Pacheco 等應(yīng)用圖像捕捉處理對(duì)墨西哥Todos Santos 灣的5 種角藻進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，獲得了較高的準(zhǔn)確率（90%以上）[30]；1998 年至2001 年ADIAC（Automatic Diatom Identification And Classification）項(xiàng)目通過圖像識(shí)別技術(shù)，結(jié)合其基于硅藻細(xì)胞輪廓等形態(tài)結(jié)構(gòu)構(gòu)建的硅藻圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了部分淡水硅藻的自動(dòng)識(shí)別和分類，其中多種硅藻的識(shí)別率達(dá)到了90%以上。中國(guó)早期的研究主要集中在浮游植物特征的提取方面，隨著與國(guó)際交流的深入和計(jì)算機(jī)水平的發(fā)展，通過訓(xùn)練算法對(duì)海洋浮游植物進(jìn)行圖像識(shí)別逐漸成為熱點(diǎn)研究之一。

浮游植物圖像自動(dòng)識(shí)別可以分為獲取圖像和識(shí)別圖像。在實(shí)驗(yàn)室的藻類分類鑒定中，常使用的方式有數(shù)字光學(xué)顯微鏡、成像流式細(xì)胞儀（Imaging Flow Cytometer，IFC）、數(shù)字全息顯微技術(shù)等。傳統(tǒng)的流式細(xì)胞儀無法獲取細(xì)胞的形態(tài)及結(jié)構(gòu)特征，而在其與顯微成像技術(shù)結(jié)合后，可以對(duì)每個(gè)細(xì)胞進(jìn)行成像，獲得全面的浮游植物細(xì)胞數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了無法獲取監(jiān)測(cè)細(xì)胞圖像的短板，圓滿完成細(xì)胞計(jì)數(shù)、粒徑計(jì)算、葉綠素?zé)晒庵禍y(cè)定等任務(wù)。該技術(shù)利用細(xì)胞自發(fā)熒光，無需染色標(biāo)記[31-34]。王雨等[35]綜述了流式細(xì)胞攝像系統(tǒng)（Flow Cytometer And Microscope，F(xiàn)lowCAM）在海洋浮游植物分類研究中的應(yīng)用前景，指出直接識(shí)別自然水體中的浮游植物的準(zhǔn)確度還待優(yōu)化；孫軍[19]建立了基于FlowCAM 的海洋浮游生物現(xiàn)場(chǎng)快速監(jiān)測(cè)專家系統(tǒng)，建立了中國(guó)近海微、小型浮游生物圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)，可實(shí)現(xiàn)快速圖像檢索；廈門大學(xué)的實(shí)驗(yàn)研究人員采用FlowCAM 技術(shù)初步建立了福建南部海域赤潮生物圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)，滿足快速監(jiān)測(cè)和鑒定部分赤潮生物及其他浮游植物的工作[1]。近5 a 來，研究人員致力于開發(fā)小型化、高分辨率、高靈敏度的流式細(xì)胞成像設(shè)備，部分滿足了浮游植物現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)需要[36]。

成像流式細(xì)胞儀獲得的圖片是二維圖像，為了獲得更加完整的圖像信息，研究人員嘗試從二維圖像轉(zhuǎn)為三維全息圖像。1966 年，美國(guó)科學(xué)家使用全息成像技術(shù)記錄了水下浮游植物組織，并開發(fā)出第1 個(gè)海底全息照相機(jī)[37]。為了獲得更好的拍攝效果，傳統(tǒng)的光學(xué)全息成像逐漸迭代為數(shù)字全息成像，使用計(jì)算機(jī)處理更多的全方位特征。為了提升細(xì)節(jié)刻畫效果，引入高分辨率的顯微物鏡發(fā)展為數(shù)字全息顯微技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)聚焦和圖像融合[38]。

不管是成像流式細(xì)胞儀拍攝的圖片還是數(shù)字全息成像拍攝到的圖像，都需要再進(jìn)行特征處理才能完成圖像分類工作。一般使用儀器配套的軟件進(jìn)行快捷處理。現(xiàn)在隨著算法水平的提高，圖像識(shí)別的精度和準(zhǔn)度有了大幅提升，如作為圖像模式識(shí)別重要環(huán)節(jié)的圖像特征提取、圖像降噪等。使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法已發(fā)展到更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如貝葉斯算法、聚類樹算法、支持向量機(jī)算法等結(jié)合圖像特征對(duì)藻類進(jìn)行識(shí)別。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已使用多種能提高圖像識(shí)別能力的算法，Loke 等[39]使用貝葉斯分類算法進(jìn)行藻類識(shí)別，運(yùn)用了新的輪廓特征，有較高的識(shí)別率；汪振興等[40]使用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)部分赤潮藻類圖像進(jìn)行分類識(shí)別，對(duì)3種藻類做到了分類識(shí)別；王鈮等[41]結(jié)合主成分分析和支持向量機(jī)對(duì)膠州灣浮游生物活體圖像進(jìn)行分類識(shí)別，獲得了較高的正確率；Lin 等[42]使用支持向量機(jī)對(duì)藻類進(jìn)行圖像識(shí)別，與獨(dú)立的分類器相比獲得了更高的準(zhǔn)確率。大多數(shù)研究集中在赤潮藻類分類鑒定的原因還要?dú)w結(jié)于赤潮帶來的日益突出的生態(tài)環(huán)境問題。圖像識(shí)別和顯微技術(shù)應(yīng)用對(duì)比三元圖（圖1），表明圖像識(shí)別有更廣的適用范圍和速度，但使用顯微鏡進(jìn)行鏡鑒比較依賴研究人員的經(jīng)驗(yàn)。一位優(yōu)秀的分類學(xué)家可以憑借專業(yè)資料和經(jīng)驗(yàn)的積累實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)海域的浮游植物進(jìn)行精確到物種的鑒定，但是無法快速完成。

圖1 浮游植物分類鑒定方法適用性三元圖Fig.1 Ternary diagram of the applicability of taxonomic identification methods for phytoplankton

2 基于特征性化學(xué)物質(zhì)的快速鑒定

浮游植物是定義生態(tài)健康狀態(tài)的重要標(biāo)志性生物。處于污染生境中的浮游植物等水生生物可被視為檢測(cè)化合物對(duì)環(huán)境健康狀況的生物指示物，因此這些生物產(chǎn)生的特征性化學(xué)物質(zhì)（生物標(biāo)記物）能作為環(huán)境監(jiān)測(cè)中的預(yù)警標(biāo)志[43]。特征性化學(xué)物質(zhì)的應(yīng)用最初是出現(xiàn)在藥理/毒理學(xué)領(lǐng)域，之后被應(yīng)用到環(huán)境評(píng)估/監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。低等生物的生物標(biāo)記物中的分子、色素、脂肪酸、脂類和酚類等識(shí)別，是評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)健康狀況和人為影響程度的良好指標(biāo)。其中色素和脂肪酸是浮游植物中應(yīng)用最廣泛的生物標(biāo)記物[44]。甾醇作為化學(xué)分類生物標(biāo)記物與脂肪酸聯(lián)用或?qū)⒋龠M(jìn)浮游植物分類。由于脂肪酸對(duì)較高營(yíng)養(yǎng)級(jí)生物有巨大的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，因此被用作營(yíng)養(yǎng)標(biāo)記，為深入了解深海和底棲食物網(wǎng)的消費(fèi)者飲食結(jié)構(gòu)提供線索[45-46]?；谥舅岬呢惾~斯混合模型已成功用于浮游植物群落結(jié)構(gòu)研究[47]。

2.1 高效液相色譜法（High Performance Liquid Chromatography，HPLC）

使用高效液相色譜法測(cè)算浮游植物的色素比值及組成可實(shí)現(xiàn)對(duì)浮游植物的分類鑒定。隨著對(duì)藻類特征色素的深入研究，研究人員發(fā)現(xiàn)不同種類的浮游植物具有不同的特征色素比值，并可據(jù)此確定浮游植物豐度[48]。1984 年Wright 等[49]最早使用高效液相色譜法分析浮游植物的光合色素，給出了44 種色素的洗脫順序。焦念志等[50]使用高效液相色譜法在東海檢測(cè)到原綠球藻的特征色素，初步確認(rèn)了原綠球藻的存在。陳紀(jì)新等[51]在分析東海及南海北部的浮游植物的特征光合色素和色素組成時(shí)使用了高效液相色譜法，但仍需結(jié)合其他浮游植物分類的分析方法。色譜開發(fā)軟件的發(fā)展有助于HPLC 色素分析方法獲得更高的色素分辨率和更理想的分離效果，增加了其普適性[4]，如CHEMTAX 軟件是Mackey 和Higgins 開發(fā)的化學(xué)分類軟件，通過優(yōu)化每一類浮游植物色素比值矩陣，定量確定浮游植物群落組成[52]。陳紀(jì)新等[51]、Furuya 等[53]分別使用該軟件分析了浮游植物的群落組成和豐度等特征。高效液相色譜儀操作復(fù)雜，對(duì)浮游植物的分類只能精確到大的類群水平、精度不高、準(zhǔn)確度差，這些局限性限制了該方法的應(yīng)用，但在浮游植物低豐度海區(qū)的鑒定工作中可以獲取一些稀有類群可能存在的信息，可作為浮游植物分類的一個(gè)補(bǔ)充。

2.2 熒光色譜法

熒光色譜法以測(cè)定浮游植物葉綠素含量為基礎(chǔ)，因浮游植物的非主要色素、能量傳遞、色素組成特征等都會(huì)影響浮游植物的熒光光譜特性，研究人員根據(jù)不同的熒光光譜對(duì)藻類進(jìn)行分類。由于其成本較低、便于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)、能快速分析大量浮游植物樣品的特點(diǎn)，在海洋浮游植物群落鑒定中有廣泛應(yīng)用。Beutler 等利用5 個(gè)激發(fā)波長(zhǎng)（450、525、570、590、610 nm）的浮游植物葉綠素激發(fā)熒光光譜，實(shí)現(xiàn)了浮游植物群落門水平上的快速分類鑒定（硅藻、甲藻作為混合藻分類）。并基于此項(xiàng)技術(shù)研制出了BBE 藻類分析儀，用于測(cè)定實(shí)驗(yàn)室浮游植物樣品以及現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量海水樣品，同時(shí)對(duì)浮游植物群落進(jìn)行快速便捷的定性定量分析[54]。由于中國(guó)海域硅藻和甲藻的生物量較大，且包含多種赤潮藻類，赤潮藻類的細(xì)分是我國(guó)的重要研究方向。李林川等開發(fā)了一套海洋赤潮生物熒光實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)，并基于LabVIEW 開發(fā)了相應(yīng)系統(tǒng)軟件，能有效地預(yù)測(cè)赤潮爆發(fā)的可能[55]。盧璐等利用四階導(dǎo)數(shù)光譜法對(duì)部分硅藻、甲藻混合樣品的葉綠素?zé)晒饧ぐl(fā)光譜進(jìn)行處理，消除干擾，提高了對(duì)硅藻和甲藻的識(shí)別能力[56]。隨著三維熒光法的開發(fā)，獲得了更豐富的信息，在海洋浮游植物分類鑒定的研究中對(duì)浮游植物進(jìn)行更細(xì)的劃分，張前前等建立了浮游植物的標(biāo)準(zhǔn)熒光光譜譜庫(kù)[57]。段亞麗等對(duì)實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的52 種浮游植物的三維熒光光譜進(jìn)行小波分解，提取識(shí)別特征譜，完成門水平上的識(shí)別和部分赤潮種屬水平上的識(shí)別[58]。在這一研究中，化學(xué)計(jì)量學(xué)方法以及深度學(xué)習(xí)方法[59]也發(fā)揮重要作用。在三維熒光光譜譜圖的基礎(chǔ)上，應(yīng)用步驟分類思想，可以實(shí)現(xiàn)浮游植物物種水平的精細(xì)分類。如李鴻羽等[12]通過多元統(tǒng)計(jì)分析，應(yīng)用三維熒光逐層分類方法，實(shí)現(xiàn)了中國(guó)近海26 種常見硅藻、甲藻的高準(zhǔn)確率識(shí)別，該方法可以應(yīng)用到現(xiàn)場(chǎng)海水浮游植物種類的快速監(jiān)測(cè)。

2.3 吸收光譜法

吸收色譜法與熒光光譜法相似，起決定光譜特征作用的是非主要色素的影響。其原理是基于浮游植物對(duì)可見光的吸收光譜，具有儀器操作簡(jiǎn)單，成本較低等優(yōu)點(diǎn)。隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，吸收光譜與數(shù)學(xué)方法結(jié)合能夠更好地提取出特征光譜[60]。研究人員嘗試使用逐步判別分析、主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[61]、多層感知器模型[62]等多種方法對(duì)海洋浮游植物吸收光譜進(jìn)行定性定量的處理和分析。不論是通過各種方法反演出特征色素的絕對(duì)濃度和相對(duì)比例，還是從吸收光譜中更準(zhǔn)確地提取特征光譜，都是浮游植物正確分類鑒定的依據(jù)，雖然不能提高浮游植物分類的精確度，但提高了計(jì)算細(xì)胞豐度的準(zhǔn)確度，在赤潮藻的分類鑒定中有重要作用。

2.4 衛(wèi)星遙感

衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展彌補(bǔ)了傳統(tǒng)航次調(diào)查無法進(jìn)行的大范圍的長(zhǎng)期連續(xù)性觀測(cè)的劣勢(shì)，降低了出海調(diào)查的人力物力等成本。在快速獲取理化參數(shù)的同時(shí)，還具有監(jiān)測(cè)功能，如監(jiān)測(cè)到高葉綠素值區(qū)，更早地發(fā)現(xiàn)赤潮現(xiàn)象。1978 年，美國(guó)發(fā)射了世界上第一顆海洋衛(wèi)星，盡管在軌壽命僅3 個(gè)月，但其觀測(cè)效率和觀測(cè)方式極大地拓展了研究人員的視野[63]。不同浮游植物類群的遙感信號(hào)有不同的光譜特征，研究人員綜合遙感信號(hào)和航次現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，提出了PHYSAT 算法，通過原位測(cè)量大量的光合色素?cái)?shù)據(jù)與離水輻射率建立經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，使用遙感數(shù)據(jù)中5 個(gè)可見光波段的離水輻射率區(qū)分優(yōu)勢(shì)浮游植物[64]。在使用遙感研究浮游植物的過程中，僅獲取Chla濃度無法滿足深入探究浮游植物的種群組成的特征數(shù)據(jù)，因此使用浮游植物類群遙感反演方法提高精度十分必要。趙海陽(yáng)等使用多種方法（波段組合法——基于奇異值分解的XGBoost 回歸法）進(jìn)行浮游植物類群遙感反演研究，建立了硅藻Chla濃度反演模型[65]。多種基于化學(xué)生標(biāo)的方法適用于不同場(chǎng)景，高效液相色譜法是主流的葉綠素測(cè)量工具，熒光光譜通過特征提取可以獲得更高的準(zhǔn)確度，衛(wèi)星遙感適用于大范圍的業(yè)務(wù)化的監(jiān)測(cè)。光學(xué)儀器可以搭載在多種平臺(tái)，研究人員可以根據(jù)需要進(jìn)行大尺度的生態(tài)調(diào)查，分類鑒定應(yīng)用的區(qū)分見圖1。

3 基于分子生物學(xué)技術(shù)的快速鑒定

部分浮游植物的形態(tài)學(xué)特征較為相似，使用顯微鏡難以分辨。隨著分子生物學(xué)的發(fā)展，研究人員可以通過特異的功能基因，如核糖體基因、增殖細(xì)胞核抗原基因等，分析基因序列，區(qū)分難以用形態(tài)特征進(jìn)行觀測(cè)的浮游植物類群。目前分子生物學(xué)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于浮游植物物種鑒定、系統(tǒng)發(fā)生、生態(tài)功能、代謝機(jī)理研究等方面。不同物種水平上的遺傳多樣性的研究無需進(jìn)行分離和培養(yǎng)，主要基于分子標(biāo)記和核酸序列（如桑格測(cè)序、新一代測(cè)序技術(shù)、焦磷酸測(cè)序、連接測(cè)序、合成測(cè)序等）[66-68]，經(jīng)歷了從同工酶電泳、限制性片段長(zhǎng)度多態(tài)性（RFLP）、變性梯度凝膠電泳（DGGE）、DNA 單鏈構(gòu)象多態(tài)性（SSCP）、隨機(jī)擴(kuò)增多態(tài)性DNA（RAPD）、擴(kuò)增片段長(zhǎng)度多態(tài)性（AFLP）、探針技術(shù)到微流控等發(fā)展歷程[69]。

3.1 特異性探針

核糖體中的18S、5.8Sr、28S rDNA 序列結(jié)構(gòu)保守，是屬水平上應(yīng)用較多的分子指標(biāo)；而rDNA 基因的內(nèi)轉(zhuǎn)錄間隔區(qū)（Internal Transcribed Spacer，ITS）序列為高變區(qū)域，序列變化與進(jìn)化距離相適應(yīng)，通過該分子指標(biāo)進(jìn)行屬下種間水平的研究[70]。Medlin 等[71]根據(jù)4 株骨條藻（Skeletonema）基因測(cè)序結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了1 株新種（Skeletonema. pseudocostatum）。陳月琴和曾隴梅[72]使用RELP 分析等方法進(jìn)行亞歷山大屬的研究，分析鏈狀亞歷山大藻（Alexandrium catenella）和塔瑪亞歷山大藻（Alexandrium. tamarens）的ITS 區(qū)。Alexander等[73]測(cè)量馬尾藻海西北部研究點(diǎn)12 a（1991—2004 年）的浮游植物樣品的16S rRNA 基因序列，確定長(zhǎng)時(shí)間尺度上的物種分布模式和浮游植物的演替情況，并建立了春季藻華模型，揭示了產(chǎn)生藻華的驅(qū)動(dòng)條件。

定量PCR 屬于核酸分子探針技術(shù)，Humbert 等[74]論述了使用PCR 技術(shù)識(shí)別和量化有毒浮游植物物種及其毒素的可行性，借助不斷增加的微生物序列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)部分物種可以鑒定到種。目前在浮游植物的研究過程中使用新的實(shí)時(shí)熒光定量PCR 監(jiān)測(cè)的方法，通過使用熒光染料或熒光標(biāo)記的分子探針實(shí)時(shí)檢測(cè)擴(kuò)增產(chǎn)物實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定量檢測(cè)[70]。Yuan 等[75]使用熒光定量PCR 技術(shù)對(duì)東海常見的3 種赤潮藻進(jìn)行檢測(cè)和定量分析，并與鏡鑒結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)檢測(cè)效果基本一致，證明熒光定量PCR 技術(shù)能夠做到精確定量。

DNA 探針技術(shù)在海洋浮游植物檢測(cè)中應(yīng)用廣泛，分子探針可用于區(qū)分物種特異性RNA 和DNA 序列，以快速識(shí)別引起有害藻華的物種[76]。對(duì)目標(biāo)藻類進(jìn)行特異性探針雜交可實(shí)現(xiàn)快速鑒定，如熒光原位雜交技術(shù)已成功用于浮游植物種群時(shí)空分布和赤潮監(jiān)測(cè)[77-80]。特異性探針還包括“三明治”雜交（Sandwich Hybridization Assay）和微陣列（Mirco）等[81]?！叭髦巍彪s交法使用2 個(gè)探針，分別用生物素和熒光素標(biāo)記，直接檢測(cè)rRNA 基因的表達(dá)量。ZHEN 等將該方法與核酸酶保護(hù)法結(jié)合，對(duì)有害藻華進(jìn)行定量分析，具有一定的可靠性和準(zhǔn)確性[82]。免疫檢測(cè)技術(shù)源于生物體對(duì)非自身物質(zhì)會(huì)產(chǎn)生免疫反應(yīng)，有毒藻類的相關(guān)研究的基礎(chǔ)是用抗體識(shí)別其細(xì)胞表面的特異性抗原，利用特異性的抗體實(shí)現(xiàn)快速鑒定。但在自然水體中存在某些微生物可能與抗體發(fā)生非特異性免疫交叉反應(yīng)，導(dǎo)致進(jìn)行定量分析時(shí)出現(xiàn)偏差[83]。

探針等技術(shù)大多只能進(jìn)行單一赤潮物種的監(jiān)測(cè)。末端限制性片段多態(tài)性（T-RFLP）、克隆文庫(kù)技術(shù)、高通量測(cè)序技術(shù)也廣泛應(yīng)用于環(huán)境生物多樣性中[84]。近年來，基于大視場(chǎng)熒光顯微鏡出現(xiàn)一種新興核酸檢測(cè)技術(shù)，即數(shù)字聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（dPCR），基于單分子目標(biāo)基因擴(kuò)增實(shí)現(xiàn)絕對(duì)定量；相比傳統(tǒng)圖像拼接技術(shù)，dPCR 結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，大大提高了檢測(cè)效率[85-87]?，F(xiàn)在已發(fā)展出可同時(shí)實(shí)現(xiàn)多物種監(jiān)測(cè)的分子技術(shù)，如多重聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（multiplex PCR,qPCR）、基因芯片、大規(guī)模并行測(cè)序、抗體芯片、多重等溫?cái)U(kuò)增等，這已成為環(huán)境生態(tài)中分子監(jiān)測(cè)技術(shù)的新趨勢(shì)[88]。此外，以靶向或非靶向RNA 或蛋白質(zhì)的方法表征浮游植物群落結(jié)構(gòu)功能多樣性的技術(shù)也有很大進(jìn)展，通過數(shù)據(jù)解釋的不斷深入而提升[68]。這些都可以輔助浮游植物分類學(xué)家進(jìn)行更精細(xì)準(zhǔn)確地鑒定。

3.2 微流控生物分子檢測(cè)芯片（Microfluidic Biochemical Detection Chip）

微流控芯片又名“芯片實(shí)驗(yàn)室”（Lab On a Chip,LOC），在單一的微芯片中集成了一系列的生物和化學(xué)操作，促進(jìn)了細(xì)胞組學(xué)到化學(xué)工程等眾多領(lǐng)域發(fā)展。LOC 設(shè)備的核心是含有眾多可處理樣品的微通道，微通道的橫截面大小從幾十微米到上百微米不等，能檢測(cè)小體積的液體，通常為10-9到10-18L[89]。微流控生物化學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)可同步捕獲單細(xì)胞的DNA 和RNA 用于基因組的生物信息分析[90-91]。Zheng 等[92]應(yīng)用了一套可通過感知海水中浮游植物運(yùn)動(dòng)能力快速實(shí)現(xiàn)高通量污染物毒性評(píng)價(jià)的微流控芯片設(shè)備。同樣根據(jù)浮游植物細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，Song 等[93]應(yīng)用微流控芯片進(jìn)行了活體細(xì)胞的電動(dòng)監(jiān)測(cè)和分離，以此評(píng)估了壓艙水中浮游植物的存活率。Hou 等[94]研發(fā)了一套由微流控芯片、定制熒光影像平臺(tái)和智能手機(jī)組成的監(jiān)測(cè)設(shè)備，當(dāng)活體藻細(xì)胞通過芯片的激光照明區(qū)所激發(fā)的葉綠素?zé)晒饪蓪?shí)時(shí)顯示在手機(jī)端，手機(jī)端的算法可檢測(cè)并量化藻細(xì)胞個(gè)數(shù)和大小，該方法能夠區(qū)分活體和死亡藻細(xì)胞。

微流控光學(xué)技術(shù)（Optofluidics）結(jié)合了微流體處理和光學(xué)高靈敏度檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)[95-97]，主要包括2 種方式：芯片外和芯片內(nèi)。前者基于微流控芯片與外部光學(xué)元件連通，測(cè)量靈敏度較高，缺點(diǎn)是光學(xué)與流體微通道的校準(zhǔn)較為復(fù)雜，且芯片的便攜性差。而后者則基于完全集成在微流控平臺(tái)中的光學(xué)元件，保證了設(shè)備的簡(jiǎn)潔性和便攜性，不同元件的組合較為穩(wěn)定。微流控光學(xué)的發(fā)展促進(jìn)了LOC 對(duì)單細(xì)胞及其他生物樣本的培養(yǎng)、分析和操縱[98]。檢測(cè)微流控生物樣本依賴于光學(xué)影像，但傳統(tǒng)影像必須將微流控通道置于標(biāo)準(zhǔn)臺(tái)式光學(xué)顯微鏡，降低了使用靈活性。近年來的集成光學(xué)元件或無透鏡成像方法可實(shí)現(xiàn)光學(xué)成像技術(shù)在LOC 的應(yīng)用，如明視野顯微鏡、全息顯微鏡、相差顯微鏡、熒光顯微鏡等?？偠灾?，芯片實(shí)驗(yàn)室的優(yōu)點(diǎn)包括①設(shè)備小巧，減少了試劑、溶劑和樣本用量；②工藝集成處理降低了成本以及樣品污染的風(fēng)險(xiǎn)；③微流控系統(tǒng)能夠自動(dòng)進(jìn)樣，光流控平臺(tái)和高通量技術(shù)的結(jié)合，大大增加了自動(dòng)化、簡(jiǎn)潔性和便攜性，實(shí)現(xiàn)了樣品的快速、批量處理。因此LOC 通過光學(xué)和流體元件的集成工藝，可突破標(biāo)準(zhǔn)顯微鏡的局限性，這種至少一個(gè)光學(xué)組件集成的LOC 設(shè)備，又被稱為“顯微鏡芯片”（Microscopes On Chip,MOC）[99-100]。通過光流控手段進(jìn)行單細(xì)胞基因組（Single-cell Genomics,SCG）擴(kuò)增是目前較新穎的技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)細(xì)胞的可視化和分選，進(jìn)而從小體積細(xì)胞懸浮液得到基因組序列。Landry 等[101]應(yīng)用光流控單細(xì)胞基因組擴(kuò)增在馬尾藻海西北部獲得了浮游生物細(xì)胞基因組序列，能有效地檢索不同的單細(xì)胞基因組。分子領(lǐng)域追求準(zhǔn)確性，所以都能實(shí)現(xiàn)較好的精確度。在實(shí)際應(yīng)用中，特異性探針可能會(huì)受到環(huán)境的影響，而微流控芯片有快速、靈敏、高通量和低成本優(yōu)勢(shì)和廣泛的適用性，在應(yīng)用場(chǎng)景的適用性見圖1。

4 基于聲學(xué)信號(hào)的快速鑒定

水聲技術(shù)常用于漁業(yè)資源中對(duì)大型魚類的探測(cè)，主要用于魚群評(píng)估和行為監(jiān)測(cè)，在監(jiān)測(cè)浮游動(dòng)物的數(shù)量和分布時(shí)經(jīng)常使用。研究人員利用聲學(xué)遙感和聲音傳播的變化發(fā)現(xiàn)海洋中的生命和物體，應(yīng)用聲學(xué)物理的方法探索未知的海洋，Simmonds 和Macleman、Medwin 分別研究了一種水聲技術(shù)，用于原位估計(jì)海洋生物量[102-103]。

2010 年，Bok 等、Kim 等提出了使用高頻超聲實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)赤潮物種的方法，使用聲學(xué)向后散射信號(hào)對(duì)赤潮藻進(jìn)行估計(jì)。因?yàn)樯矬w體積小，需要用到非常高的頻率，這要求聲學(xué)系統(tǒng)必須能夠檢測(cè)到非常低的后向散射壓力水平。在原位調(diào)查中，浮游動(dòng)物、船舶形成的湍流等都會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響，故對(duì)于異常信號(hào)的處理尤為重要。在近10 a 的研究中Kim 等開發(fā)了使用超聲波的赤潮生物聲學(xué)傳感系統(tǒng)，并在實(shí)驗(yàn)室及野外條件下進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了利用高頻超聲測(cè)量赤潮物種向后散射信號(hào)的可行性，發(fā)現(xiàn)該信號(hào)隨著細(xì)胞數(shù)量的增加而增加[104-105]。Hofmann 和Peeters[106]在德國(guó)安默湖使用3 種不同頻率的聲學(xué)反向散射設(shè)備（614 kHz、2 MHz、6 MHz）進(jìn)行原位探測(cè)并進(jìn)行偵聽，測(cè)試在存在其他浮游生物的情況下藍(lán)藻的分布情況。結(jié)果表明在藻類共生的情況下，僅依靠聲學(xué)測(cè)量可能相當(dāng)困難，但和光學(xué)原位技術(shù)相結(jié)合，可能區(qū)分不同物種。2019 年在韓國(guó)近海的2 種赤潮物種聲學(xué)特性的研究中，Kim 等發(fā)現(xiàn)物種接收聲信號(hào)與細(xì)胞豐度成正比[107]。

聲學(xué)特性的相關(guān)研究為今后的赤潮監(jiān)測(cè)提供了新的方法，如能快速地確定赤潮種的豐度水平，在赤潮的初期階段就能完成預(yù)警監(jiān)測(cè)。對(duì)于其他散射源的辨識(shí)和其產(chǎn)生干擾的清除，是該技術(shù)提升的方向，與其他原位技術(shù)結(jié)合的新發(fā)展也讓人拭目以待。這些技術(shù)今后應(yīng)用于海洋浮游生物分布、懸浮顆粒探測(cè)等方向的前景可期[104]。

5 利用VOSviewer 軟件對(duì)浮游植物快速監(jiān)測(cè)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析

VOSviewer 軟件近年來常用于文獻(xiàn)計(jì)量分析，其可視化圖像直觀效果好，便于多參數(shù)特征組合，可以把握文獻(xiàn)中的關(guān)鍵內(nèi)容以距離解構(gòu)出相互關(guān)系[108]，不同關(guān)鍵字之間的距離決定其相似程度，顏色決定聚類類別，大小表示出現(xiàn)頻次，連線的粗細(xì)則表示兩者之間關(guān)聯(lián)程度。為了探究浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究的現(xiàn)狀，選擇VOSviewer 軟件進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析工作，結(jié)果可更好地掌握研究現(xiàn)狀和發(fā)展規(guī)律，為未來研究方向提供參考。

5.1 研究現(xiàn)狀

在Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，檢索式使用“phytoplankton and rapid and（detection or monitoring）”，最終得到616 篇有效文獻(xiàn)（圖2）。浮游植物的快速監(jiān)測(cè)技術(shù)論文見刊始于20 世紀(jì)90 年代，發(fā)表文章呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，近4 a 達(dá)到較高水平，2018 年和2021 年發(fā)文量超過50 篇，是1999 年的5 倍。這表明浮游植物分類鑒定技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，更多的研究人員在追求更快、更準(zhǔn)確的多種技術(shù)融合實(shí)踐中探索。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)發(fā)文較多的機(jī)構(gòu)包括法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心、中國(guó)科學(xué)院、加州福尼亞大學(xué)等，其中中國(guó)科學(xué)院和法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心分別發(fā)文36 篇，并列第一位（圖3）?？蒲袡C(jī)構(gòu)和研究型大學(xué)之間的合作促進(jìn)了雙方科研水平的共同發(fā)展。

圖2 浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究文獻(xiàn)數(shù)量年際變化Fig.2 Interannual variation in the literature on rapid phytoplankton monitoring studies

圖3 浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究發(fā)表文章數(shù)量前10 的機(jī)構(gòu)Fig.3 Top 10 institutions for rapid phytoplankton monitoring studies

分析工作表明，美國(guó)、加拿大與歐洲國(guó)家有較多數(shù)量的文獻(xiàn)貢獻(xiàn)、工作開展時(shí)間早，彼此之間合作緊密。國(guó)際間交流主要以歐美為主，歐洲內(nèi)部又有區(qū)分。聚類一表示與美國(guó)有深入交流的國(guó)家，聚類二和聚類三則分別表示與德國(guó)和英國(guó)各國(guó)有更多交匯（圖4）。中國(guó)對(duì)于浮游植物快速監(jiān)測(cè)的研究起步較晚，但后來居上，學(xué)術(shù)上與美國(guó)保持密切聯(lián)系，并保持良好的文獻(xiàn)產(chǎn)出。文獻(xiàn)計(jì)量分析揭示在實(shí)際應(yīng)用中，為了實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的分類鑒定，研究人員在實(shí)踐中對(duì)多種鑒定技術(shù)的靈活使用趨于成熟。隨著多學(xué)科交叉、前沿科學(xué)的規(guī)模擴(kuò)增，應(yīng)加強(qiáng)國(guó)際的合作，從多種角度、全方位拓展快速檢測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域。

圖4 浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究作者合作圖Fig.4 Phytoplankton rapid monitoring study author collaboration chart

5.2 研究主題

將符合條件的616 篇文獻(xiàn)記錄導(dǎo)入至VOSviewer 軟件中并提取出關(guān)鍵詞，選取出現(xiàn)頻次≥15 次的關(guān)鍵字，同時(shí)去除掉重復(fù)項(xiàng)、普通詞和與檢索項(xiàng)相同的關(guān)鍵字，最終得到有效關(guān)鍵字共計(jì)37 個(gè)，生成文獻(xiàn)計(jì)量圖見圖5。

圖5 浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究關(guān)鍵字分布圖Fig.5 Phytoplankton rapid monitoring research keyword distribution map

統(tǒng)計(jì)分析表明，文獻(xiàn)關(guān)鍵字聚類為4 類：聚類一使用“流式細(xì)胞術(shù)、熒光法等識(shí)別方式”，主要識(shí)別微藻和部分藍(lán)藻；聚類二“在完成快速監(jiān)測(cè)的同時(shí)，對(duì)赤潮頻發(fā)的沿岸海域的環(huán)境進(jìn)行相關(guān)性的分析”；聚類三主要包括“具有毒性的藻類的鑒定，借助特異性化學(xué)物質(zhì)和分子生物手段完成對(duì)赤潮藻的快速鑒定”，例如：軟骨藻酸（Domoic acid）等；聚類四“使用遙感建立模型，大范圍地監(jiān)測(cè)硅藻和藍(lán)藻赤潮”?？傮w來看大部分研究圍繞赤潮物種展開。

從聚類分析中可以發(fā)現(xiàn)，主流的浮游植物快速監(jiān)測(cè)研究集中在浮游植物的化學(xué)性質(zhì)和分子組成上，與傳統(tǒng)人工鑒定的方法比較，優(yōu)點(diǎn)在于可快速地進(jìn)行定性及定量的研究；缺點(diǎn)在于成本較高，易受環(huán)境影響。人工鑒定的缺點(diǎn)是培養(yǎng)鑒定人員時(shí)間長(zhǎng)，鑒定同一批樣品的時(shí)間與鑒定者熟練度和樣品數(shù)量相關(guān)，且時(shí)間跨度大。616 篇文獻(xiàn)中關(guān)于圖像識(shí)別浮游植物的文章較少，而隨著計(jì)算機(jī)硬件速度和算法水平的提高，以及圖像識(shí)別領(lǐng)域算法的更新，其在藻類識(shí)別領(lǐng)域有較大的發(fā)展空間。然而，對(duì)圖像識(shí)別進(jìn)行訓(xùn)練需要大量的圖集，收集工作也非常耗時(shí)，而且圖像識(shí)別過程仍然受限于光照等環(huán)境方面的影響，不易達(dá)成預(yù)期效果。

6 結(jié)論和展望

浮游植物的分類鑒定從使用顯微鏡進(jìn)行觀察到利用高通量的生物檢測(cè)技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)期快速的發(fā)展。目前對(duì)于大量樣品的處理趨向于快速化、精確化。隨著顯微鏡的發(fā)展，依據(jù)形態(tài)學(xué)進(jìn)行分類的顯微鏡觀測(cè)將會(huì)得到更加清晰的圖像，同時(shí)流式細(xì)胞儀的出現(xiàn)可以快速地處理大批細(xì)胞樣品，能夠快速計(jì)數(shù)，并得到相關(guān)的形態(tài)特征?；诩?xì)胞物理和化學(xué)特性的光學(xué)方法，通過記錄不同方向的散射光完成浮游植物細(xì)胞計(jì)數(shù)，這在超微型浮游植物的鑒定中起到重要作用[109]，圖像識(shí)別技術(shù)的整合，是技術(shù)交融的產(chǎn)物和技術(shù)拓展的方向（表1）。

表1 基于細(xì)胞形態(tài)的檢測(cè)方法對(duì)比Table 1 Comparison of cell morphology-based assays

基于化學(xué)指標(biāo)的浮游植物的特征色素，可同時(shí)得到光譜或色譜特征，也可將這兩者結(jié)合同時(shí)獲得細(xì)胞類群和生物量的數(shù)據(jù)。與船載雷達(dá)甚至衛(wèi)星遙感結(jié)合，可以得到更大尺度的光譜信息，實(shí)現(xiàn)原位監(jiān)測(cè)。而為了提升原位監(jiān)測(cè)的精確度等，水下生物圖像采集、聲波等方式都在進(jìn)行探索性嘗試（表2）。期待未來產(chǎn)生更加快捷精確的方法進(jìn)行原位監(jiān)測(cè)。

表2 基于特征性化學(xué)物質(zhì)的檢測(cè)方法對(duì)比Table 2 Comparison of detection methods based on characteristic chemical substances

從外部到內(nèi)部，基于細(xì)胞遺傳物質(zhì)的分子鑒定手段可以實(shí)現(xiàn)更高的精度，彌補(bǔ)了形態(tài)學(xué)上相似物種難以區(qū)分的不足，在物種進(jìn)化方面的探討同樣出色，不斷發(fā)展的分子生物技術(shù)能夠在有效地降低成本的同時(shí)提供更精細(xì)的數(shù)據(jù)內(nèi)容（表3）。

表3 基于分子生物學(xué)的檢測(cè)方法對(duì)比Table 3 Comparison of detection methods based on molecular biology

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的檢索代表了主流的研究方向和研究?jī)?nèi)容，其中創(chuàng)造性的研究可能被忽視。大數(shù)據(jù)時(shí)代要求科研人員掌握更強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力。文獻(xiàn)中快速檢測(cè)方法所獲得的數(shù)據(jù)，都可借助機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方式進(jìn)行分析，獲得更多的組合特征信息，有助于提高分類研究的精度和速度。在物種鑒定的應(yīng)用場(chǎng)景中可以根據(jù)實(shí)際需要和現(xiàn)有條件進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，使不同技術(shù)能發(fā)揮出優(yōu)勢(shì)并互相補(bǔ)充。各種技術(shù)方法存在優(yōu)缺點(diǎn)，將各原理的方法有效地結(jié)合到一起是未來技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)更快速、準(zhǔn)確、高效的監(jiān)測(cè)。

今后的浮游植物快速監(jiān)測(cè)技術(shù)會(huì)是應(yīng)用綜合的觀測(cè)和監(jiān)測(cè)技術(shù)，結(jié)合不斷創(chuàng)新性的技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)的綜合分析及日新月異的應(yīng)用需求尋找到未來研究新的方向和突破口，甚至是開拓出新的技術(shù)領(lǐng)域。