CN112881353B - 一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例公开了一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法和装置，该方案包括：测定待测水体中有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；基于所述光吸收光谱计算所述CDOM在第一预定波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M；测定所述待测水体中CDOM的三维荧光光谱；解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值；基于所述光吸收系数a第一预定波长、所述在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中DOC的浓度。本发明技术方案能够解决时空跨度大的水体中DOC浓度计算问题，并且计算效率高。

Description

一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法和装置
技术领域
本申请涉及水体环境监测和评价技术领域，尤其涉及一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法和装置。
背景技术
溶解性有机碳DOC代表了海洋中第二大生物活性碳，虽然DOC存储量在内陆水体中具有不确定性，但其在区域性尺度上对气候变化和人类的影响不可小觑。了解DOC的库存量及其迁移转化有助于更好地研究全球碳循环以及气候变化，而这需要大尺度和长时间序列的DOC数据。现有技术中，目前常规的DOC测定方法多限于室内仪器测定分析，这种测定方法在测定分析过程中会产生废弃水体，从而造成环境污染，并且这种试验分析方法只能得到数量有限且离散分布的数据，不能获取长时间序列和大尺度空间上的DOC含量数据。
因此，如何提供一种能够适用于时空跨度大的水体中DOC浓度计算且计算效率高的方法，是需要解决的技术问题。
发明内容
本说明书实施例提供一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法，以能够解决时空跨度大的水体中DOC浓度的计算问题。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
本说明书实施例提供的一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法，包括：
测定待测水体中有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；
基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M；
测定所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱；
解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值；
基于所述光吸收系数a第一预定波长、所述在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。
优选的，所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量包括：陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、微生物作用类腐殖质相对丰度C2r和类蛋白物质的相对丰度C3r；
所述各荧光组成之间的比值包括：所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3。
优选的，所述训练后的随机森林回归模型f为：
DOC浓度＝f(C1r、C2r、C3r、C1/C2、C2/C3、C1/C3、a第一预定波长、M)。
优选的，所述利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度，之前还包括：
在典型水文季节采集若干份水体样本；
测定所述水体样本的CDOM的多个光学参数和所述溶解性有机碳DOC的浓度实测值；
所述多个光学参数包括水体样本中的陆源性类腐殖质的所述相对丰度C1r、所述微生物作用类腐殖质相对丰度C2r、所述类蛋白物质的相对丰度C3r、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3、光吸收系数a第一预定波长、吸光度的比值M；
将所述已知DOC的浓度实测值的所述若干份水体样本按预设比例划分为训练样本和测试样本；
采用所述训练样本的所述多个光学参数和DOC的浓度实测值对初始的随机森林回归模型进行训练，得到训练后的随机森林回归模型；
将所述测试样本的所述多个光学参数输入所述训练后的随机森林回归模型，得到预测的DOC的浓度值，将所述预测的DOC的浓度值与所述测试样本的DOC的浓度实测值进行比较，得到准确率；
根据所述准确率调整所述训练后的随机森林回归模型对应的训练参数，直至所述准确率满足预设准确率为止，得到训练后的随机森林回归模型。
优选的，所述典型水文季节包括：枯水期、涨水期、退水期和丰水期。本发明所用到的随机森林模型本质上属于一种机器学习模型，采集典型水文季节的水体样本，能够使本发明所用到的随机森林模型更精准地学习到待测水体中CDOM的光学多参数与DOC之间存在的关系，从而使最后得到的随机森林模型能够更加准确地预测待测水体的DOC浓度。
优选的，基于峰值挑选法或平行因子法解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量。
优选的，所述第一预定波长处的光吸收系数是基于在所述第一预定波长处测得的吸光度的数值经过散射校正后计算得到的。
同时本发明还提供一种测定湖泊水体中溶解性有机碳浓度的装置，包括：
光吸收光谱测定模块，用于测定待测水体的有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；
光吸收系数和吸光度测定模块，用于基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数、在第二预定波长处的吸光度和在第三预定波长处的吸光度；
三维荧光光谱测定模块，用于测定所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱；
解析模块，解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值；
溶解性有机碳DOC的浓度测定模块，用于基于所述光吸收系数、所述在第二预定波长处的吸光度、所述在第三预定波长处的吸光度、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。
优选的，还包括：随机森林回归模型训练模块，用于在典型水文季节采集若干份水体样本；测定所述水体样本的CDOM的多个光学参数和所述溶解性有机碳DOC的浓度实测值；所述多个光学参数包括水体样本中的陆源性类腐殖质的所述相对丰度C1r、所述微生物作用类腐殖质相对丰度C2r、所述类蛋白物质的相对丰度C3r、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3、光吸收系数a第一预定波长、吸光度的比值M；
将所述已知DOC的浓度实测值的所述若干份水体样本按预设比例划分为训练样本和测试样本；
采用所述训练样本的所述多个光学参数和DOC的浓度实测值对初始的随机森林回归模型进行训练，得到训练后的随机森林回归模型；
将所述测试样本的所述多个光学参数输入所述训练后的随机森林回归模型，得到预测的DOC的浓度值，将所述预测的DOC的浓度值与所述测试样本的DOC的浓度实测值进行比较，得到准确率；
根据所述准确率调整所述训练后的随机森林回归模型对应的训练参数，直至所述准确率满足预设准确率为止，得到训练后的随机森林回归模型。
优选的，还包括：荧光组成相对含量计算模块，用于基于峰值挑选法或平行因子法解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量。
本说明书中提供的至少一个实施例能够达到以下有益效果：
1)与传统的DOC测试分析相比，本发明方法不需要添加任何化学试剂，不会产生任何废液，环境友好。
2)本发明技术方案中CDOM的光吸收光谱和荧光光谱的测定预处理仅需要简单的过滤即可，测定简单，且成本很低；选入随机森林模型的CDOM光学多参数测定容易集成市场上销售的传感器进行测定，因而可以实现实时在线监测获得大量数据集，由于获得的数据集中数据较多，可以更好地对随机森林模型进行训练，从而可以得出更精准的水体DOC估算方法，有利于深化内陆碳循环的基础理论研究。
3)本发明技术方案基于随机森林回归模型，利用待测水体中有色溶解性有机物CDOM的多个光学参数来估算溶解性有机碳DOC的浓度，其中有色溶解性有机物CDOM作为溶解性有机碳DOC的重要光学物质组成部分，其光学特性可在野外在线监测或者使用卫星遥感数据反演得出，具有快捷高效、环境友好的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例提供的一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法的流程示意图；
图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种测定水体中溶解性有机碳浓度的装置的结构示意图；
图3为本说明书实施例中不同水文季节下鄱阳湖的采样点分布示意图；
图4为本说明书实施例中基于平行因子分析解析CDOM三维荧光光谱得到3个荧光组分C1、C2和C3的示意图；
图5为依据本发明方法计算出来的DOC浓度值与DOC实测值的对比关系示意图。
具体实施方式
为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
湖泊是地球上最重要的淡水资源库之一，其作为陆表系统各个要素相互作用的关键节点，紧密参与着全球变化过程，是全球变化区域响应的一个敏感记录器，在记录区域环境变化、调节区域气候、维持区域生态平衡和繁衍生物多样性等方面发挥着重要的作用。近年来，在自然和人为因素的共同影响下，我国湖泊特别是长江中下游湖泊的水环境面临诸多问题，如水质恶化、生态功能退化、洪水调蓄能力下降等，严重影响着湖泊流域社会经济的可持续发展，已经越来越成为政府和公众关注的焦点。随着湖泊生态环境问题的日益突出和全球碳循环研究的深入，迫切需要了解内陆水体中有机碳的储量和规律。
如前文背景技术部分记载的，溶解性有机碳DOC代表了海洋中第二大生物活性碳，虽然DOC储存量在内陆水体中具有不确定性，但其在区域性尺度上对气候变化和人类的影响不可小觑。了解DOC的库存量以及迁移转化有助于更好地研究全球碳循环以及气候变化，这需要大尺度和长时间序列的DOC数据。现有技术中，目前常规DOC测定方法，有的限于室内仪器测定分析，这种测定方法在测定分析过程中会产生废弃水体，从而造成环境污染，并且这种试验分析方法只能得到数量有限且离散分布的数据，从而不能获取长时间序列和大尺度空间上的DOC含量数据。有的DOC浓度估算方法，基于待测水体中实测的水体盐度和DOC浓度之间的相关性，采用待测水体盐度值来间接估算待测水体的DOC浓度，然而这种方法只适用于盐度变化范围较大的湖泊水体，对于盐度相对较为稳定的湖泊局部水体，或者DOC浓度随季节性变化而发生变化的范围较为明显时，这种基于待测水体盐度间接估算待测水体DOC浓度的方法就不合适。
考虑到DOC在水体中与具有光衰减作用的有色溶解性有机物CDOM有着紧密的联系，本说明书实施例提供了一种普适性强的测定水体中溶解性有机碳浓度的方法，基于随机森林模型，利用实际测量的有色溶解性有机物CDOM的多个光学参数来估算水体中DOC的浓度，能够适用于时空变化较大，且浑浊度分布不一的高水位变幅湖泊的DOC浓度估算问题。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书实施例提供的一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法的流程示意图。从程序的执行角度而言，流程的执行主体可以为搭载于应用服务器的程序或应用客户端。
如图1所示，该流程可以包括以下步骤：
步骤102：测定待测水体中有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱。
在本实施例中，采集待测水体后，可以先将待测水体经过滤膜过滤处理得到滤后液，然后将所述滤后液按预定比例分为第一滤后液和第二滤后液；然后使用紫外可见分光光度计测定第一滤后液中有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱。
步骤104：基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M。
本发明基于待测水体中CDOM的多个光学参数来测定水体中溶解性有机碳DOC的浓度。具体地，所述多个光学参数部分包括基于步骤102中得到的CDOM的光吸收光谱，计算得到的CDOM在预设第一波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M，比值M可以反映CDOM在相对分子量方面的信息。
步骤106：测定所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱。
本步骤中使用荧光光度计对步骤102中得到的第二滤后液进行测定，从而得到所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱，与传统分析方法相比，三维荧光光谱灵敏度高，比一般分析方法高出2～3个数量级，选择性较好，同时样品消耗量小且不会破坏样品结构。
步骤108：解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值。
溶解性有机碳DOC是溶解性有机质DOM的一种，腐殖质是溶解性有机碳DOC的主要组成部分。本实施例采样光谱技术对待测水体中溶解性有机碳DOC进行分析。其中三维荧光光谱技术机理是：光在照射的过程中被溶解性有机碳DOC吸收，入射光的能量传递给有机物分子，当有机物分子被激发后，原子核周围的一些电子会从较低能级的轨道跃迁至较高能级的轨道，即从基态跃迁至激发态，整个过程约10-15秒，而两个能级间的能量差就是它所吸收的能量。由于激发态是不稳定的，会通过辐射跃迁(发射荧光)或非辐射跃迁(振动弛豫、内转换和系间窜越)恢复至基态，这样当电子从激发态恢复到基态时，伴随着能量以电磁辐射的形式释放，即产生荧光，这就是三维荧光光谱技术能够分析溶解性有机碳DOC的机理。
在溶解性有机碳DOC中包括若干种腐殖质，本步骤108中分析这些腐殖质的相对丰度，以及各相对丰度之间的比值。
步骤110：基于所述光吸收系数a第一预定波长、所述在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。
由于本发明原理是基于待测水体中CDOM的多个光学参数来测定水体中溶解性有机碳DOC的浓度，在前面步骤得到了待测水体中CDOM的多个光学参数后，就可以基于训练后的随机森林回归模型，利用这些多个光学参数计算待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。其中，由于随机森林模型可以用来进行回归分析，所述回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，回归分析方法按照涉及的变量的多少可以分为一元回归和多元回归分析，本步骤中的随机森林回归模型是一种多元回归分析方法，可以指预先测定已知溶解性有机碳DOC的浓度的水体中CDOM的多个光学参数，根据建立的随机森林模型对此多个光学参数和有机碳DOC的浓度的数值之间的关系进行拟合，得到训练后的随机森林回归模型。其中，测定水体中CDOM的多个光学参数应确保是和前文步骤102至步骤108中，相同测量条件(包括相同的第一预定波长、第二预定波长和第三预定波长)下测量得到的参数，其中，可以使用总有机碳分析仪测定溶解性有机碳DOC的浓度。
基于图1的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方式，下面进行说明。
可选的，步骤108中所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量包括：陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、微生物作用类腐殖质相对丰度C2r和类蛋白物质的相对丰度C3r。
所述各荧光组成之间的比值包括：所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3。
可选的，步骤110中所述训练后的随机森林回归模型f为：
DOC浓度＝f(C1r、C2r、C3r、C1/C2、C2/C3、C1/C3、a第一波长、M)。
其中，由于本实施例技术方案是基于待测水体中CDOM的多个光学参数，利用训练后的随机森林回归模型来计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度，所以在此之前还应对用到的随机森林模型进行训练，具体包括：
在典型水文季节采集若干份水体样本；其中，典型的水文季节包括：枯水期、涨水期、退水期和丰水期。
测定所述水体样本的CDOM的多个光学参数和所述溶解性有机碳DOC的浓度实测值；
所述多个光学参数包括水体样本中的陆源性类腐殖质的所述相对丰度C1r、所述微生物作用类腐殖质相对丰度C2r、所述类蛋白物质的相对丰度C3r、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3、光吸收系数a第一预定波长、吸光度的比值M；
将所述已知DOC的浓度实测值的所述若干份水体样本按预设比例划分为训练样本和测试样本；
采用所述训练样本的所述多个光学参数和DOC的浓度实测值对初始的随机森林回归模型进行训练，得到训练后的随机森林回归模型；
将所述测试样本的所述多个光学参数输入所述训练后的随机森林回归模型，得到预测的DOC的浓度值，将所述预测的DOC的浓度值与所述测试样本的DOC的浓度实测值进行比较，得到准确率；
根据所述准确率调整所述训练后的随机森林回归模型对应的训练参数，直至所述准确率满足预设准确率为止，得到训练后的随机森林回归模型。
其中在采集水体样本时，可以采集待测水体不同位置处的水体样本，这样得到的水体样本更加具有代表性，从而使最终得到的随机森林模型的泛化能力强，从而在实际测量时，对于不同位置的待测样本，都能够准确地估算DOC的浓度值。
具体的，基于峰值挑选法或平行因子法解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量。
具体的，所述第一预定波长处的光吸收系数是基于在所述第一预定波长处测得的吸光度的数值经过散射校正后计算得到的。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种测定水体中溶解性有机碳浓度的装置的结构示意图。如图2所示，该装置可以包括：
光吸收光谱测定模块，用于测定待测水体的有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；
光吸收系数和吸光度测定模块，用于基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数、在第二预定波长处的吸光度和在第三预定波长处的吸光度；
三维荧光光谱测定模块，用于测定所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱；
解析模块，解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值；
溶解性有机碳DOC的浓度测定模块，用于基于所述光吸收系数、所述在第二预定波长处的吸光度、所述在第三预定波长处的吸光度、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。
与传统的DOC测试分析相比，本发明方法不需要添加任何化学试剂，不会产生任何废液，环境友好。同时由于本发明技术方案中CDOM的光吸收光谱和荧光光谱的测定预处理仅需要简单的过滤即可，测定简单，且成本很低；选入随机森林模型的CDOM光学多参数测定往往容易集成市场上销售的传感器进行测定，因而可以实现实时在线监测获得大量数据集，由于获得的数据集中数据较多，可以更好地对随机森林模型进行训练，从而可以得出更精准的水体DOC估算方法，有利于深化内陆碳循环的基础理论研究。同时，本发明技术方案基于随机森林回归模型，利用待测水体中有色溶解性有机物CDOM的多个光学参数来估算溶解性有机碳DOC的浓度，其中有色溶解性有机物CDOM作为溶解性有机碳DOC的重要光学物质组成部分，其光学特性可在野外在线监测或者使用卫星遥感数据反演得出，具有快捷高效、环境友好的优点。
以下结合具体实例对本发明技术方案进行说明。
预先于四个典型水文季节(包括枯水期、涨水期、退水期和丰水期)对我国最大的淡水湖泊鄱阳湖的表层水下0.5米处的水体进行水样采集，采样点的具体分布图如图3所示，由于丰水期水域面积剧增，增加了采样点个数，采样点个数总共为117个。
采用0.2微米的滤膜对采集的水样进行过滤，得到滤后液，之后使用紫外可见分光光度计测定水样中CDOM样品的光吸收光谱，并使用荧光光度计测定水样中CDOM样品的三维荧光光谱。然后基于平行因子分析法对所述三维荧光光谱进行解析，如附图4所示，获得鄱阳湖水体有色可溶性有机物CDOM的三个荧光组分，其中组分C1为陆源类腐殖质物质，C2为微生物作用类腐殖质，C3为类蛋白物质，并且参数Ex表示激发波长，参数Em表示发射波长。同时使用总有机碳分析仪测定采样点水体中溶解性有机碳DOC的浓度，利用这些采样点中的水体的CDOM的多个光学参数(即前文提到的DOC浓度＝f(C1r、C2r、C3r、C1/C2、C2/C3、C1/C3、a第一波长、M)模型中的光学参数)和实测的采样点水体中溶解性有机碳DOC的浓度对随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型。
在得到训练后的随机森林模型后，如果需要对鄱阳湖某点处水体中的DOC的浓度进行测定，就可以将此采样点水体中的CDOM的多个光学参数输入训练后的随机森林模型，就可以估算得到采样点水体处的溶解性有机碳DOC的浓度。其中所述多个光学参数即前文提到的DOC浓度＝f(C1r、C2r、C3r、C1/C2、C2/C3、C1/C3、a第一预定波长、M)模型中的CDOM的多个光学参数。
具体地，在本实施例中第一预定波长为254nm，第二预定波长为250nm，第三预定波长为365nm。
本实施例中虽然仅仅使用了鄱阳湖一百多个采样点进行随机森林训练，但是这些数据覆盖了湖泊的典型水文季节，即枯水期、涨水期、丰水期和退水期。鄱阳湖作为我国第一大淡水湖，广阔的水域内部差异较大，且由于是中国第一大的典型通江湖泊，具有“丰水一片、枯水一线”特征，同时包含不同的水体类型。因此，该类水体能够较好地代表长江中下游湖泊水体CDOM光学属性，保证开发的模型具有较好的适用性。
如图5所示，将依据发明方法估算出来的DOC浓度值和实测的DOC值进行拟合分析，二者之间的线性拟合确定系数R2高达0.75，均方根误差RMSE为0.23mg/L，平均相对误差MRE为8.26％，这可以充分说明本发明方法能够准确地对待测水体中溶解性有机碳的浓度进行估算。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种测定水体中溶解性有机碳浓度的方法，其特征在于，包括：
测定待测水体中有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；
基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M；
测定所述待测水体中所述CDOM的三维荧光光谱；
解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值；
基于所述光吸收系数a第一预定波长、所述在第二预定波长处的吸光度与在第三预定波长处的吸光度的比值M、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度；
所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量包括：陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、微生物作用类腐殖质的相对丰度C2r和类蛋白物质的相对丰度C3r；
所述各荧光组成之间的比值包括：陆源性类腐殖质荧光强度C1与微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练后的随机森林回归模型f为：
DOC浓度＝f(C1r、C2r、C3r、C1/C2、C2/C3、C1/C3、a第一预定波长、M)。
3.根据权利要求2所述的方法，所述利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度，之前还包括：
在典型水文季节采集若干份水体样本；
测定所述水体样本的CDOM的多个光学参数和所述溶解性有机碳DOC的浓度实测值；
所述多个光学参数包括水体样本中的所述陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、所述微生物作用类腐殖质的相对丰度C2r、所述类蛋白物质的相对丰度C3r、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3、所述光吸收系数a第一预定波长和所述吸光度的比值M；
将已知DOC浓度实测值的所述若干份水体样本按预设比例划分为训练样本和测试样本；
采用所述训练样本的所述多个光学参数和所述DOC浓度实测值对初始的随机森林回归模型进行训练，得到训练后的随机森林回归模型；
将所述测试样本的所述多个光学参数输入所述训练后的随机森林回归模型，得到预测的DOC的浓度值，将所述预测的DOC的浓度值与所述测试样本的DOC浓度实测值进行比较，得到准确率；
根据所述准确率调整所述训练后的随机森林回归模型对应的训练参数，直至所述准确率满足预设准确率为止，得到训练后的随机森林回归模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述典型水文季节包括：枯水期、涨水期、退水期和丰水期。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于峰值挑选法或平行因子法解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预定波长处的光吸收系数是基于在所述第一预定波长处测得的吸光度的数值经过散射校正后计算得到的。
7.一种测定湖泊水体中溶解性有机碳浓度的装置，其特征在于，包括：
光吸收光谱测定模块，用于测定待测水体的有色可溶性有机物CDOM的光吸收光谱；
光吸收系数和吸光度测定模块，用于基于所述CDOM的光吸收光谱计算所述有色可溶性有机物CDOM在第一预定波长处的光吸收系数a第一预定波长、在第二预定波长处的吸光度和在第三预定波长处的吸光度的比值M；
三维荧光光谱测定模块，用于测定所述待测水体中有色可溶性有机物的三维荧光光谱，所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量包括：陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、微生物作用类腐殖质的相对丰度C2r和类蛋白物质的相对丰度C3r；
解析模块，解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量及所述各荧光组成之间的比值，所述各荧光组成之间的比值包括：陆源性类腐殖质荧光强度C1与微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3；
溶解性有机碳DOC的浓度测定模块，用于基于所述光吸收系数a第一预定波长、所述在第二预定波长处的吸光度与所述在第三预定波长处的吸光度的比值M、所述各荧光组成的相对含量和所述各荧光组成之间的比值，利用训练后的随机森林回归模型计算所述待测水体中溶解性有机碳DOC的浓度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
随机森林回归模型训练模块，用于在典型水文季节采集若干份水体样本；
测定所述水体样本的CDOM的多个光学参数和所述溶解性有机碳DOC的浓度实测值；
所述多个光学参数包括水体样本中的所述陆源性类腐殖质的相对丰度C1r、所述微生物作用类腐殖质的相对丰度C2r、所述类蛋白物质的相对丰度C3r、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2的比值C1/C2、所述微生物作用类腐殖质荧光强度C2与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C2/C3、所述陆源性类腐殖质荧光强度C1与所述类蛋白物质荧光强度C3的比值C1/C3、所述光吸收系数a第一预定波长和所述吸光度的比值M；
将已知DOC的浓度实测值的所述若干份水体样本按预设比例划分为训练样本和测试样本；
采用所述训练样本的所述多个光学参数和DOC的浓度实测值对初始的随机森林回归模型进行训练，得到训练后的随机森林回归模型；
将所述测试样本的所述多个光学参数输入所述训练后的随机森林回归模型，得到预测的DOC的浓度值，将所述预测的DOC的浓度值与所述测试样本的DOC的浓度实测值进行比较，得到准确率；
根据所述准确率调整所述训练后的随机森林回归模型对应的训练参数，直至所述准确率满足预设准确率为止，得到训练后的随机森林回归模型。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
荧光组成相对含量计算模块，用于基于峰值挑选法或平行因子法解析所述三维荧光光谱中各荧光组成的相对含量。
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