英語文獻翻譯環(huán)境科學(xué)環(huán)境地球化學(xué)專業(yè)

1、第一作者：PeterJ.Hernes期干U:JOURNALOFGEOPHYSICALRESEARCH發(fā)表時間:2009年Fluorescence-basedproxiesforlignininfreshwaterdissolvedorganicmatter-溶解有機物中木質(zhì)素基于熒光特性的替代摘要木質(zhì)素酚已被證明是在環(huán)境研究中良好生物標(biāo)志物。但是木質(zhì)素分析的復(fù)雜性限制了每次研究的樣品數(shù)量，從而限制了其時空分辨率。相反，用分光光度對溶解有機物進行表征的方法具有速度快、（對樣品）無破壞性、價格便宜和只需小的樣品量優(yōu)點，該方法甚至能在現(xiàn)場測量精細尺度溶解有機物循環(huán)的時空詳情。在本文中，我們提出了一系

2、列交互驗證的偏最小二乘模型，利用溶解有機物的熒光性質(zhì)解釋高達91%的樣品中木質(zhì)素的組成和濃度可變性（兩年的樣品分季度的取自美國加利福尼亞州薩卡拉門托河和圣華金河河口三角洲）。這些模型隨后用來通過測得的熒光特性預(yù)測木質(zhì)素的濃度和組成。經(jīng)過晝夜循環(huán)，模擬的木質(zhì)素的組成大致保持不變，而模型中的木質(zhì)素濃度的改變大于預(yù)期，木質(zhì)素基于熒光特性的替代的靈敏性可以作為選擇最詳實樣本作為詳細木質(zhì)素表征的有用工具。經(jīng)過足夠的校準(zhǔn)，類似的模型可以顯著擴大我們研究復(fù)雜地表水系統(tǒng)溶解有機物的來源和轉(zhuǎn)化過程。前言溶解有機物的生物地球化學(xué)特征已經(jīng)成為全球碳循環(huán)的重要組成部分，它是水生環(huán)境中食物網(wǎng)的一部分，這同時也在全球水環(huán)

3、境中轉(zhuǎn)移了顯著數(shù)量的碳損失。影響溶解有機物循環(huán)的進程與DOM結(jié)構(gòu)和DOM庫中單個分子結(jié)構(gòu)的活性密切相關(guān)。生物標(biāo)志物分析技術(shù)（比如木質(zhì)素的氧化銅氧化法）是研究DOM的重要工具，因為這些技術(shù)能夠提供DOM的分子世界，這對理解DOM的反應(yīng)性是至關(guān)重要的。木質(zhì)素能夠提供維管植物和陸源有機物的重要來源信息，同時還有能力獲取成巖歷史。利用對溶解性木質(zhì)素的測定表明陸源有機物只是海洋DOM庫中的微小部分，盡管從河流流入到海洋中的DOM實際大于海洋DOM庫的平均交換量。這表明陸源有機物在海洋環(huán)境中會迅速損失掉。光化學(xué)氧化作用作為一個可能的途徑，賦予DOM中的木質(zhì)素組分一個化學(xué)特征，即為酸升高：在大分子中醛以及紫

4、丁香酚與香草酚的比值（S/V）下降。在淡水系統(tǒng)中，溶解的木質(zhì)素濃度和組成強烈地受到當(dāng)?shù)谼OM的景觀尺度特征和該系統(tǒng)的水溫特征影響。用來表征河流DOM中的重要一部分的碳標(biāo)準(zhǔn)化的木質(zhì)素量可能并不像通常所認(rèn)為的那樣來自于維管植物。總之，這些研究表明來源于維管植物的DOM作為作為一個動態(tài)庫，在水環(huán)境中經(jīng)歷了時空上的巨大變化，同時也表明木質(zhì)素是重大環(huán)境進程中的有力示蹤劑。然而，很多研究都需要進行木質(zhì)素分析，而分析的難度以及氧化銅氧化法的高花費嚴(yán)重限制我們在獲取自然系統(tǒng)動態(tài)變化的時的時空分辨率。與耗時并復(fù)雜分子示蹤劑測量形成鮮明對比的是，例如DOM熒光技術(shù)的分光光度技術(shù)能夠迅速地在臺式設(shè)備上測量和在幾乎連

5、續(xù)地在原位儀器上收集。盡管獲得的信息沒有分子示蹤劑分析明確，熒光測量的結(jié)果仍與溶解有機物的化學(xué)組成直接聯(lián)系，能用來確定DOM的來源和轉(zhuǎn)化歷史。有很多的研究自然水體熒光特征與DOM的濃度、來源和組成相聯(lián)系e.g.,Bergamaschietal.,2005;McKnightetal.,2001;Stedmonetal.,20031例如，激發(fā)-發(fā)射矩陣（EEMs）的特定特征，比如由于腐植酸和類富里酸物質(zhì)造成的峰上的減色變化被歸因為芳香性的分解BloughandDelVecchio,2002;Coble,1996,這一發(fā)現(xiàn)被用來辨別來源于外來的和本地的DOMSpenceretal.,2007a。用分

6、光光度測量方法分辨不同來源DOM和觀測DOM的轉(zhuǎn)化，以及在原地進行測量的能力，使對水環(huán)境的高頻、實時監(jiān)控變?yōu)楝F(xiàn)實。Hedges在1997年的一項研究中推斷基于分光光度測量的詳盡調(diào)查獲取近海DOM的動態(tài)特征（光化學(xué)分解）。而最近的研究進一步顯示出通過海洋Coble,2007和河流Spenceretal.,2007b中的高頻的分光光度測量在分辨DOM的不同來源和監(jiān)控DOM組成在短時間內(nèi)的動態(tài)變化的潛力。本項研究的焦點在于建立一個基于熒光的在一個多樣的河口環(huán)境中的木質(zhì)素濃度和組成模型，使之通過熒光測量達到高靈敏性和高時空覆蓋，并成為獲取木質(zhì)素循環(huán)動態(tài)特征的工具。2 .方法2.1 取樣和分析58個水樣

7、（經(jīng)0.2濾膜濾過）采自薩克拉門托河和圣華金河河口三角洲的11個采樣點（以下簡稱三角洲樣品）。這批樣品時間跨度超過兩年的水溫循環(huán)，具體為1999年12月至ij2001年5月Stepanauskasetal.,2005。這個三角洲是位于美國加州中部舊金山灣口潮汐淡水部分，具有很多對比的棲息地和土地用途。這11個采樣點包括濕地、河流、疏導(dǎo)水道和開闊水面。所有的三角洲樣品在24小時內(nèi)進行了分光光度分析，并根據(jù)Aikenetal.1992的方法通過XAD8和XAD4樹脂對DOM進行濃縮，然后冷凍干燥Krausetal.,2008J這些方法是一個更大的研究中的一部分，使用XAD是為了分離足夠的物質(zhì)用來做

8、多項不同的研究，而C18固相萃取技術(shù)通常只能用來測量木質(zhì)素。然而，相比旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)和C18周相萃取技術(shù)，XAD技術(shù)的淡水木質(zhì)素恢復(fù)率約為90%,并有最小成分分離,因此木質(zhì)素測量的XAD基本上是全水測量。XAD后萃取的木質(zhì)素分析是采用堿性氧化銅法，將樣品在一個蒙乃爾合金反應(yīng)器中，加熱溫度為155C,氧化產(chǎn)物用乙酸乙酯萃取，再用GC-MS定性定量分析，采用對單個木質(zhì)素酚使用精度10%五點校準(zhǔn)方案Eckardetal.,2007;HernesandBenner,2002木質(zhì)素數(shù)據(jù)和熒光光譜都是作為我們模型建立的基礎(chǔ)。除了三角洲樣品外，在圣華金河的Crow'sLanding在三角洲上游20英里左右

9、）取了25個水樣（0.2小碗膜濾過），采樣時間以兩小時為間隔，跨度為從2005年7月28日中午起到2005年7月30日中午Spenceretal,2007b圣華金河排出加州中部峽谷的南部的水，由于水改道，它在夏季的月份并不是與其源頭想聯(lián)系的，在這一時期，主要排出的是農(nóng)耕、果園和濕地水Kratzeretal.,2004。Crow'sLanding的水卞在24h內(nèi)進行熒光特性分析，然后用于模擬木質(zhì)素濃度和組成。對濾過水的分光光度測量使用SPEXmodelFluoromax2（Delta樣品）and3（Crow'sLandin拚品）分光光度計（HoribaJobinYvon,Ltd.

10、,Japan）,在室溫下使用10mm石英比色皿。激發(fā)波長范圍為250-440nm,梯度為10nm；對每一個激發(fā)波長，發(fā)射波長的測定范圍為250-440nm,問FB為1nm,但是在這項研究中使用的最低波長總是高激發(fā)50nm,這是為了避免瑞利散射現(xiàn)象。所有產(chǎn)生的激發(fā)-發(fā)射矩陣（EEMs）都進行了水空白修正、拉曼歸（Raman-normalized）和使用由制造商提供的校正因子儀器進行偏差校正。因此，從Fluoromax2和Fluoromax3得到的熒光光譜是可直接比較的。熒光光譜也進行了內(nèi)部濾鏡影響修正（IFEs）Spenceretal.,2007訓(xùn)木質(zhì)素的測定包括三種香草（V）酚類（香草醛，香草

11、酮，香草酸），紫丁香（S）酚（丁香醛，乙酰丁香酮，丁香酸）和兩種肉桂基（C）的酚（對-香豆酸，阿魏酸）。2.2 建模和應(yīng)用使用TheUnscrambler軟件（Camo）建立偏最小二乘法模型來通過激發(fā)-發(fā)射矩陣來預(yù)測三角洲樣品的木質(zhì)素組成和濃度（模型使用10nm發(fā)射步驟的變現(xiàn)和1nm的相同，故選擇10nm的來減少運行時間，因此每個光譜使用約350個發(fā)射（emissions）。所有測得的激發(fā)/發(fā)射對都在沒有事先參數(shù)的模型上使用，以便充分利用激發(fā)-發(fā)射矩陣的所用信息。偏最小二乘法模型（PLS）與主成分分析（PCA）相類似，大量的變量被減少為正交主成分（PCs）。然而，PCA可以用來在一個單矩陣找到

12、所有變量之間的整體結(jié)構(gòu)，PLS利用線性回歸最大化的兩個矩陣之間的協(xié)方差，迭代計算輸入（熒光特性）和輸出（木質(zhì)素）變矩陣的主成分。更多關(guān)于PLS模型的信息可以從GeladiandKowalski1986中獲取。所有的熒光和木質(zhì)素數(shù)據(jù)都進行了標(biāo)準(zhǔn)偏差歸一化來保證一致性；然而，我們注意到木質(zhì)素數(shù)據(jù)的歸一化對模型的結(jié)果沒有影響。所有實際模型的變量都進行了平均中心化（meancentered,盡管為了解釋的方便，這些預(yù)處理在統(tǒng)計最具預(yù)測性的EEMs區(qū)域時的被除去了。平均中心化能提高約5%模型的擬合度。所有的模型都進行了留一法”交叉驗證，每一個樣品依次排除，然后用剩下的樣品校準(zhǔn)的模型對它進行預(yù)測。每一個生

13、成的模型包含一個與EEMs相同的矩陣回歸系數(shù)和一個特定木質(zhì)素參數(shù)的基準(zhǔn)值，后者類似于線性回歸中的截距。當(dāng)運用平均中心化后，這個基準(zhǔn)值大約與所有樣本的木質(zhì)素平均值相同。預(yù)測是通過將回歸系數(shù)兩個的與任何相同大?。╥denticallysized）EEM相乘，將所有的結(jié)果相加，然后將結(jié)果與基準(zhǔn)值想結(jié)合。預(yù)測值和觀測值之間的剩余誤差被用來評價模型的表現(xiàn)。15個正交的主成分在每一個模型中都進行了計算；然而，只有最前面的37個是顯著的。我們生成了木質(zhì)素濃度（ig/IL,碳標(biāo)準(zhǔn)化木質(zhì)素量（mg100mgOC-1）,肉桂酚與香草酚比（C/V）,丁香酚和香草酚比（S/V）和香草酸和香草醛之比（Ad:Al）v）等

14、的模型關(guān)系。隨后，這些模型關(guān)系都用于預(yù)測一個Crow'sLanding日研究中木質(zhì)素濃度和組成Spenceretal.,2007b我們對將平行因子分析（PARAFAC）作為激發(fā)-發(fā)射矩陣的數(shù)據(jù)縮減技術(shù)的興趣上升了，我生成了三角洲樣品的3-、5-、7-組分平行因子分析模型來測試這些組分（組成）中是否有與我們的木質(zhì)素參數(shù)相關(guān)聯(lián)。對58個樣品在MATLAB上的Nwaytoolboxversion3.10工具箱上進行平行因子分析AnderssonandBro,2000o所有的模型都通過將所有測得的EEMs和模擬的EEMs進行對比和觀察剩余的EEMs的強度來驗證。由于樣本數(shù)目的限制，分開的一半分

15、析沒有用在這些模型上。3 .結(jié)果用于模型訓(xùn)練的所有木質(zhì)素數(shù)據(jù)都在Eckardetal.2007中發(fā)表了。現(xiàn)簡要介紹一下（表格一），建模樣本的木質(zhì)素濃度范圍為3.0到36.8Ng/L其中濕地的平均木質(zhì)素濃度最高（18.5Ng/L,河流平均木質(zhì)素濃度最低（7.7Ng/L。碳標(biāo)準(zhǔn)化的量小的范圍為0.130.846mg/100mgOC也是濕地平均值最高（0.48）,而開闊水面樣點平均值最低（0.29）。開放水面的S:V平均值最高（1.28）,河流樣本的平均值最低（0.94）,S:V值范圍為0.59到1.53。C:V值范圍為0.13到0.85,開放水面的S:V平均值最高（0.79）,河流樣本的平均值最低

16、（0.29）。最后，關(guān)于（Ad:Al）v值，從這個數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)變化接近四倍，其值為0.83到3.21,開放水面（1.44）和河流樣本（1.42）的平均值最高，濕地（1.11）和三角洲溝渠（1.12）的平均值最低。四個樣本的熒光光譜類似十分相似（如圖三所示）。最初的特征分辨包括河流樣本類腐殖質(zhì)峰A上的一個淺色位移（hypsochromicshift）（可以從Stedmonetal.2003中激發(fā)-發(fā)射矩陣峰的概況）（河流樣本的中心為250/450,其他樣本的中心為250/470）,和濕地樣本中總體較高的熒光強度（最大強度約為1個羅曼單位RamanUnit,R.U;開闊水面的為0.8;河流和溝渠的

17、為0.6）。我們對三角洲樣品五個主要的木質(zhì)素參數(shù)的模擬取得不同程度上的成功。對木質(zhì)素濃度進行留一法”驗證樣本與觀測到的數(shù)據(jù)相關(guān)性（p<0.0001,studentttest）較好（r2=0.91，圖4a）碳標(biāo)準(zhǔn)化總量（r2=0.79;圖4b）,S:V（r2=0.74,Figure4c）,和C:V（r2=0.50,Figure4d然而，這個模型沒能預(yù)測（Ad:Al）v值（r2=0.09,plotnotshown）成功。除相關(guān)性系數(shù)之外，重要的主成分的數(shù)目顯示出了單個模型總體可靠性，總的來說，更少的主成分代表模型更加可靠。四個成功模型的重要主成分的數(shù)目為3（C:V）到7（國（如圖四）?，F(xiàn)在還

18、沒有被大家所接受的統(tǒng)計預(yù)測誤差的方法NadlerandCoifman,2005;ZhangandGarcia-Munoz,2009,但是與殘差（觀測值和預(yù)測值的差別）最直接相關(guān)的是樣品的總數(shù)（預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差，SEP）或者是實測值的平均值（平均相對誤差，ARE）。SEP（殘差的平方和的平方根除以樣本總數(shù)）提供與值范圍的平均值相近的絕對誤差的合理估計，但高估了在較低的范圍的絕對誤差，低估了上限范圍的。ARE（平均殘差，表示為平均觀測值的百分比）容易低估真實的錯誤，但表示為百分比更多的是預(yù)測誤差在整個值的整個范圍內(nèi)更一致的表示，因此我們在這個研究中使用AREs,其值范圍為：S:V為9%,及為21%（如

19、圖四）。用SEP表達為平均值的百分比的值比ARE高約2%。PARAFAC（平行因子分析）普遍產(chǎn)生了不同的熒光組分，腐殖質(zhì)峰A或者C占主導(dǎo)（表二）。在這些組分和木質(zhì)素成分濃度間沒有顯著的關(guān)聯(lián)性（r2rangingfrom0to0.14）。對Crow'sLanding樣點進行周期為超過48小時的木質(zhì)素濃度預(yù)測值為5.9到10.7mgL1,同時也展出了一個日間模式：濃度最高的時候為上午的中段時間，最低的時候為下午的中段時間（圖五a）。對碳標(biāo)準(zhǔn)化木質(zhì)素量的預(yù)測遵循一個相同的模式，范圍為0.04至IJ0.21mg100mgOC-1（Figure5b）。相比之下，預(yù)測的S:V（均值1.25）和C:

20、V（均值0.81）在48h內(nèi)沒有明顯變化（Figures5cand5d。4 .討論將木質(zhì)素做為DOM循環(huán)的示蹤劑的有效性依賴于從單個分析能獲得的多樣化和具體的信息。能夠使用木質(zhì)素濃度和碳標(biāo)準(zhǔn)化的總量來定量DOM中源于維管植物和陸源組分的部分HernesandBenner,2002;Hernesetal.,2007;OpsahlandBenner,1997。木質(zhì)素酚比例，S:V和C:V能夠用來分辨木質(zhì)和非木質(zhì)、被子植物和裸子植物組織HedgesandMann,1979。在景觀尺度下，S:V和C:V特征已經(jīng)用來定量三角洲樣品DOM的景觀尺度來源Eckardetal.,2007。除此之外，DOM中S

21、:V和（Ad:Al）v都對光化學(xué)氧化作用具有敏感性，我們因此能夠獲取成巖歷史HernesandBenner,2003;OpsahlandBenner,1998;Spenceretal.,2009bo我們的結(jié)果表明使用熒光激發(fā)/發(fā)射矩陣作為木質(zhì)素濃度、碳標(biāo)準(zhǔn)木質(zhì)素酚量、S:V值及C:V值（較小尺度上的，并且該系統(tǒng)的熒光激發(fā)/發(fā)射矩陣已經(jīng)被木質(zhì)素測定來校準(zhǔn)）參數(shù)的良好替代。盡管我們生成的模型在這四個參數(shù)的預(yù)測值和實測值上有很高的相關(guān)性，但是在訓(xùn)練模型時候來源和樣品的多樣性（從單子葉植物濕地溶解木質(zhì)素與從森林和農(nóng)田得到河流木質(zhì)素不同）可能會讓模型對數(shù)據(jù)的擬合程度降低。換言之，用熒光特征來代替木質(zhì)素的

22、方法可能會在研究一個木質(zhì)素源更加同一的樣本時更合適，正如Spenceretal.,2009a用YukonRiversystem的吸光數(shù)據(jù)模擬木質(zhì)素濃度研究中所描述的。我們模擬的結(jié)果包含熒光特性與化學(xué)功能之間的理論關(guān)系。在給出的任何激發(fā)/發(fā)射波長對的熒光強度取決于熒光基團的濃度，觀測的EEMs特征與官能團的多樣性相關(guān)。因此，熒光化合物如木質(zhì)素含量應(yīng)該與熒光強度密切相關(guān)，而模擬組成比例的成功取決于組分比例間的化學(xué)結(jié)構(gòu)的相對區(qū)別。在研究碳標(biāo)準(zhǔn)化木質(zhì)素總量中，多酚類木質(zhì)素和DOM整體間的與熒光特性相關(guān)的官能性區(qū)別是顯著的，因此具有很強的預(yù)測能力。與此相反，（Ad:Al）v是來自多酚結(jié)構(gòu)中相似的內(nèi)基結(jié)構(gòu)

23、，它們之間可能僅僅只有內(nèi)基側(cè)鏈上一個氧的區(qū)別（e.g.,Figure2紫丁香酚和香草酚相差芳香環(huán)上一個甲氧基，而肉桂酚和香草酚之間區(qū)別在兩個芳香環(huán)（甲氧基的數(shù)目）和丙基側(cè)鏈（肉桂酚類存在碳-碳雙鍵）（Figure2）。與（Ad:Al）v相比，C:V和S:V的強大預(yù)測能力表明在芳環(huán)上的甲氧基的取代特征和在內(nèi)基側(cè)鏈存在雙鍵比氧合側(cè)鏈更具有熒光特征。該解釋需要注意的是，木質(zhì)素是不完全響應(yīng)所有的熒光特性。然而，模型中濃度、組成對由木質(zhì)素引起的整體熒光特性強烈模擬關(guān)系是獨特的、顯著的和可定量的。為了探查激發(fā)/發(fā)射對的最強的預(yù)測能力，我們在相同的3D空間中生成了3D等高線圖，一般用通過乘模型的回歸系數(shù)矩陣

24、來繪三維熒光光譜-在本質(zhì)上執(zhí)行在第一步驟中采用PLS模型生成預(yù)測。在這次訓(xùn)練中，我們選擇了能與四個成功模擬木質(zhì)素參數(shù)嚴(yán)格適合的樣本：一個收集在七月中旬的圣華金河樣品。我們也重新進行為中心化了的模擬，這簡化了數(shù)據(jù)解譯。從中心化產(chǎn)生的回歸模型，包括正面和負(fù)面的系數(shù)，因為用于預(yù)測木質(zhì)素參數(shù)的初始值基本是整個樣本集的平均值，那么回歸系數(shù)有向上或向下調(diào)整該值的效果。從未中心化的數(shù)據(jù)建立回歸模型基本是從零開始建立。木質(zhì)素通常被認(rèn)為是腐殖質(zhì)的成分，但該了光譜最大的預(yù)測能力的區(qū)域不屬于傳統(tǒng)定義腐殖酸區(qū)中。Stedmon等2003,而是在一般歸屬于芳族氨基酸如色氨酸或酪氨酸的區(qū)域。在結(jié)構(gòu)上說，丙基苯酚單體構(gòu)成的

25、木質(zhì)素類似于酪氨酸和色氨酸，和另一個類多酚-丹寧，已經(jīng)顯示在光譜上處于相同的區(qū)域。值得注意的是，不是類蛋白區(qū)域-有助于最朝向預(yù)測木質(zhì)素參數(shù)，也不是高EX/EM區(qū)域-有助于指向在EEM中包含整體特征的木質(zhì)素濃度。因此，這個訓(xùn)練其中一個重要的結(jié)論是，整個光譜包含有價值的信息，而不只是通常識別和解釋。這是由平行因子化的結(jié)果，其分離了A和C的峰，兩者在該系統(tǒng)對木質(zhì)素中都不具有顯著預(yù)測能力。三維熒光光譜有預(yù)測木質(zhì)素含量和成分的能力，這有可能大大拓展研究陸地淡水系統(tǒng)以及有大河流輸入沿海地區(qū)的能力。比如在三角洲的研究中，木質(zhì)素成分被用來描述DOM來源在水文季節(jié)過程中顯著的變化，以及DOM組成對局部景觀特征的強大影響力。然而，采樣和分析的流量的限制只允許6快照。結(jié)合現(xiàn)場自動進樣器和臺式設(shè)備熒光分析的可能性，甚至在原位熒光監(jiān)測分析，未來在三角洲分子水平的研究，可以提供更多DOM循環(huán)中維管植物的信息。除了更大的樣本量之外，DOM的分光特性通?？梢杂酶蟮撵`敏度和重現(xiàn)性