土壤作为多环芳烃类有机污染物的主要环境归宿，使用传统色谱和荧光光谱分析方法对残留在其中的多环芳烃进行检测常存在局限性，难以满足动态快速监测土壤污染状况的实际需求。为了实现对土壤多环芳烃的快速检测，设计搭建255 nm紫外LED诱导荧光光谱检测系统，以?、荧蒽、菲和芘4种多环芳烃为研究对象，探讨了不同土壤类型中多环芳烃的LED诱导荧光特性，验证了LED诱导荧光快速检测方法应用于土壤多环芳烃污染物检测的可行性。实验结果表明，在一定的浓度范围内，标准黄土、高岭土中多环芳烃在特征荧光峰处的荧光强度与浓度均呈现出良好的线性相关性（R²>0.98）。在对受多环芳烃污染的实际土样进行检测时，通过建立定点波长浓度反演模型来实现对多环芳烃浓度的定量分析，测试集浓度预测的相对误差基本在理想范围内，对不同多环芳烃土样的平均相对误差最大不超过15.5%。

石油烃类污染物进入土壤后会随着时间逐步迁移到土壤深层。传统的土壤石油烃检测方法因自身的局限性，无法及时快速地检测深层土壤中的石油烃质量分数。为快速检测深层土壤中的石油烃类污染物，提出了一种基于紫外诱导荧光的石油烃原位检测技术，利用280 nm的深紫外发光二极管（LED）作为激发光源、光电倍增管（PMT）作为信号检测器完成对土壤中石油烃质量分数的探测。实验结果表明，该检测技术能够实现对不同土壤类型（红壤、黄壤、黑土和湖底淤泥土）中各类机油（汽油机油、柴油机油和空压机油）的定量检测，检测结果的平均相对误差（RE）小于10.00%，平均相对标准偏差（RSD）小于4.00%，土壤中各类石油烃的检出限均小于136 mg/kg，完成单个样本测量仅需2.0 s。

针对土壤芳香烃总量快速检测难题，研究了基于荧光成像技术的土壤芳香烃荧光信号获取、特征提取方法和质量分数总量反演的方法。基于发光二极管（LED）紫外激发光源、面阵CCD相机、透镜等器件搭建了实验系统，获得了最佳光源激发能量、激发角度等参数，并对实验系统检测能力进行了分析。利用这一实验系统获取了质量分数范围为0~25000×10-6的标准土壤中机油的系列荧光图像，基于高斯降噪处理和最大类间方差法研究了图像噪声抑制与荧光信号提取方法，建立了标准土壤中机油芳香烃总量的反演模型，并利用反演模型对待测样本的机油芳香烃总量进行了预测。结果表明：总量反演模型的决定系数（R²）达到了0.9889，检测限为82.18，对20个样品测试的误差基本在12%以内。

浮游藻类的种类多样性和群落结构是水生态环境建设评价的重要指标，利用细胞图像对其进行识别是实现浮游藻类检测的重要手段。相较于传统的显微镜检法，基于深度学习的目标检测算法因更高效的检测能力而越来越多地被运用到浮游藻类检测领域。针对YOLOv3目标检测算法对部分形态小、边界模糊和粘连浮游藻类的检测精度低等问题，采用空间金字塔池化（SPP）结构改进了YOLOv3目标检测算法的特征提取方式，采用广义交并比（GIoU）边界损失函数改进了YOLOv3目标检测算法的边界损失函数，最终构建了一种基于SPP和GIoU改进的YOLOv3浮游藻类检测算法（SPP-GIoU-YOLOv3）。实验结果表明：在检测速度无明显差异的情况下，所提SPP-GIoU-YOLOv3分类检测算法对实验藻类的平均精度均值达95.21%，比YOLOv3目标检测算法提高了4.24个百分点。本研究为发展准确快速的浮游藻类检测方法技术提供了一定的基础。

以混合藻类为研究对象，研究组成混合样品藻种的单细胞可变荧光量（SCVF）差异对可变荧光统计分析法准确性的影响。研究结果表明：当两种藻种的SCVF比值不大于5.3时，该分析方法依旧适用，测量结果与显微镜检测结果的相对误差绝对值的均值不大于17%；当两种藻种的SCVF比值大于8时，测量结果与显微镜检测结果存在较大差异，且高SCVF藻细胞占比达到一定比例时，可变荧光统计分析法的测量结果仅反映了混合样品中高SCVF藻细胞数。针对SCVF差异大的混合藻类，将过滤分离方法与可变荧光统计分析法相结合，利用合适孔径的金属滤网过滤混合样品，将过滤前后测量的样品活体藻细胞密度之和作为测量结果。实验结果表明，该方法可将相对误差绝对值均值由58.4%降至5.5%，有效解决了组成混合样品藻种的SCVF差异对细胞数定量的影响，实现混合藻类活体细胞数的准确定量。

以藻类多相瞬态叶绿素荧光动力学曲线OJIP为基础，提取曲线间距离、形状和角度特征之间的差异，进行曲线差异性度量。同时，采用K最近邻（KNN）分类算法评价并选择分类效果较好的特征组合，利用不同特征对毒性强度表征作用的贡献率分配权重进行特征融合，构建水体综合毒性表征参数PI_FCD。在此基础上，以普通小球藻为受试对象，在DCMU、DBMIB、MV、马拉硫磷、克百威毒性物质胁迫下，对比现有的Fv/Fm、PI_ABS两种表征参数，从毒性响应、最低检测限和最高响应浓度三个方面，验证所构建PI_FCD参数的有效性与优越性。结果表明：PI_FCD对5种毒性物质均响应灵敏，与Fv/Fm相比可检测更多种类的污染物；PI_FCD对5种毒性物质的最低检测限分别比PI_ABS降低了90.34%、41.66%、81.91%、95.43%和77.66%，同时对高浓度毒性物质的检测能力更强。

藻类光合抑制法是极具潜力的水体综合毒性快速检测预警手段,并且稳定测量条件的确定对藻类光合抑制法毒性测试结果不可忽视。以蛋白核小球藻为受试藻种,根据农药敌草隆(DCMU)对藻类光合活性具有抑制作用这一特点,以α、Fv/Fm、Yield、rP 4种光合荧光参数的抑制率为分析对象,在不同质量浓度DCMU胁迫作用下,分别研究受试藻类质量浓度、藻液与样品混合体积比、反应温度这3种测试条件对水体综合毒性测量的稳定性影响。结果显示:当受试藻类在100~600 μg·L ^-1质量浓度范围内时,藻类质量浓度的变化对水体综合毒性测量没有显著影响;受试藻液与样品的混合体积比对毒性检测灵敏度有较大影响,受试藻液与样品的混合体积比为2∶8时更有利于提高水体毒性检测的灵敏性;反应温度对水体综合毒性检测也有重要影响,其中20~35 ℃的温度范围更有利于提高水体综合毒性的检测精度。

OJIP荧光动力学被广泛应用于藻类光合作用研究,而在常用的OJIP曲线分析中,常将J、I点的特征时间固定,忽略了藻类种类对J、I点特征时间的影响,这会造成J、I点荧光强度计算结果的偏差,直接影响测量结果的准确性。鉴于此,提出使用三级指数函数逼近OJIP曲线的方法动态获取J、I点的特征时间。不同藻种的J、I点的特征时间和二氯苯基二甲脲(DCMU)胁迫下J点特征时间实验的测试结果表明:所提方法能够有效获得不同藻类J、I点的特征时间,二形栅藻、蛋白核小球藻、普通小球藻和新月筒柱藻J点的特征时间分别为2.22,1.52,1.33,1.01 ms,I点的特征时间分别为28.80,27.15,29.90,15.28 ms,多次计算结果的相对标准偏差均小于10%,具有较好的一致性;在DCMU浓度(质量浓度)分别为10,20,40 μg/L的毒性胁迫实验条件下,所提方法计算的普通小球藻的J点特征时间分别为1.25,1.18,1.10 ms,相对标准偏差为12.03%。此外,利用所提方法计算得到的光合活性参数V_J与DCMU浓度之间具有良好的毒性剂量-效应关系,相关性系数R²为0.991。

可变荧光量与藻类活体细胞数有良好的相关性,然而在浮游藻类种类、尺寸及生长周期等条件不同的情况下,藻类单细胞的可变荧光量存在明显差异,直接利用可变荧光强度计算藻类活体细胞数将存在很大误差。因此,提出了一种基于可变荧光统计学分布的水体藻类活体细胞数分析方法。根据子样本细胞数的分布形状与可变荧光量一致的特点,利用可变荧光量的分布形状直接计算样品中藻类活体细胞数。研究结果表明,在浮游藻类单细胞的可变荧光量变化44倍的条件下,基于可变荧光统计学分析方法计算的活体藻细胞密度与显微镜的镜检结果基本一致,两者线性拟合的相关系数在0.93以上,相对误差绝对值的平均值在5.98%~16.94%之间,说明所提方法基本解决了藻类单细胞的可变荧光量对活体藻细胞计数结果的影响。

荧光法作为一种非侵入性测量手段,能够实现水体藻类初级生产力的快速测量。然而在目前初级生产力荧光动力学分析中,藻类光合尺寸单元通常采用固定值,导致初级生产力测量结果发生偏差,特别是水体存在蓝藻时尤为明显。光合尺寸单元定义为光合反应中心浓度与叶绿素浓度的比值。为获得准确的水体藻类光合尺寸单元以提高初级生产力测量结果的准确性,利用激发荧光光谱分析水体蓝藻和其他真核藻占比,以此为基础对混合藻样品光合尺寸单元进行校正,并提出一种基于光合尺寸单元校正的荧光法藻类初级生产力测量方法。纯种样品和混合样品初级生产力比对测试实验结果表明:纯种蓝藻、绿藻、甲藻样品的初级生产力测量误差由校正前的38.8%、14.3%、13.2%下降至3.9%、4.1%、5.2%;混合样品初级生产力最大和平均测量误差由校正前的20.4%、15.2%下降至4.5%、5.2%。该结果证明,所提校正方法可有效解决光合尺寸单元使用固定值带来的初级生产力测量偏差问题,为提高水体藻类初级生产力测量结果的准确性提供了重要参考。