CytoSense：助力蓝藻高频监测，守护碧水清波

蓝藻水华因富营养化、气候变化呈加剧趋势，影响饮用水安全、生态系统功能。波罗的海每年都会爆发潜在有毒的丝状蓝藻水华（生物量 > 200μg L?1 定义为水华）。随着监测项目在全球范围内扩展，水生生态系统压力加剧，能够持续且信息丰富的微生物生命观测技术变得不可或缺。面对全球日益严峻的蓝藻水华问题，传统监测方法的短板愈发明显：光学显微镜分析耗时费力，单样本分析需一整天，月/周度的低频率采样极易遗漏水华峰值；卫星遥感和常规传感器虽能连续监测，却无法实现分类群特异性识别。而以CytoSense为代表的高通量原位流式细胞技术，虽被寄予厚望，却缺乏与其他方法的系统性对比验证。

为解决这一行业痛点，芬兰环境研究所Kaisa Kraft研究员领衔，联合芬兰气象研究所、南非西北大学大气化学研究组、美国斯克里普斯海洋研究所等机构的跨学科研究团队，在波罗的海南部 Ut? 大气海洋研究站开展了为期5年（2018-2022）的夏季定点监测。将CytoSense与 IFCB、藻蓝蛋白（PC）/ 叶绿素a（Chl a）荧光传感器、浊度传感器、光学显微镜、卫星蓝藻累积频率（FCA）六大方法进行全面对比，聚焦丝状蓝藻生物量监测的一致性与差异性。该研究团队深耕海洋与淡水生态监测、浮游植物研究、遥感技术应用等领域多年，其中芬兰环境研究所（Syke）作为芬兰国家级环境研究机构，在波罗的海生态监测与保护方面拥有数十年研究积累，而斯克里普斯海洋研究所更是全球海洋科学研究的标杆机构。

此项研究成果于2025年8月，在国际期刊《Harmful Algae》发表，为水环境监测领域带来了关键突破。通过波罗的海 Ut? 站的长期实验，展示了流式细胞成像技术如何改变蓝藻藻华的监测方式，使研究人员能够在单细胞层面捕捉光学信号和形态信息，同时追踪种群动态随时间变化。CytoSense专为原位和实验室监测设计，结合流式细胞术、荧光检测和颗粒成像，成为研究浮游植物群落的强大工具，尤其在丝状蓝藻监测中展现出的技术优势，成为高通量、高精度监测蓝藻水华的核心利器！这项汇聚了多国海洋、环境科学领域顶尖力量的研究，不仅填补了原位成像流式细胞术在丝状蓝藻监测应用中的空白，更让 CytoSense 的技术优势和应用潜力得到权威验证，为其在全球水环境监测中的推广奠定了坚实的科学基础。

研究中，CytoSense 凭借其独特的脉冲形状分析+光学指纹识别技术，实现了小时级的高频监测：通过双激光（488nm+594nm）和多波段检测器，捕捉每个浮游植物颗粒的光学特征，结合粒子长度与体积比的独特指纹，精准识别丝状蓝藻；同时针对不同粒径浮游植物优化采集协议，实现了从微微型到微型浮游植物的全覆盖分析，最终将光学信号转化为生物量数据，与其他方法形成有效对照。

研究方法

波罗的海北部卫星影像（左图，拍摄于 2018 年 7 月 15 日），影像中可见大范围蓝藻水华（绿色涡旋状区域）。研究站点于乌托岛的位置由红点标注（左图）。波罗的海区域内，本卫星影像的覆盖范围由黑色方形标注（中图下方）。乌托岛监测站点示意图，标注了水泵、取水口及监测舱的位置（右图上方）。监测舱内部的流式监测系统，展示了各传感器的连接方式（右图下方）。影像来源：左图：Tarkka（芬兰环境研究所）（含经修改的哥白尼哨兵卫星数据）；中图下方：环境系统研究所、德洛姆公司、赫里地图、印度地图公司（经 QGIS 软件修改）；右图上方：Simo-Matti Siiri¨a,（芬兰气象研究所），摘自洪卡宁等人（2024 年）研究，文献 doi：10.5194/bg-21-4341-2024；右图下方：Katri Kuuppo,（芬兰海洋研究基础设施联盟），影像获取地址：https://www.finmari-infrastructure.fi/facilities/field-stations/uto-fmi/。

研究区域：波罗的海Ut?大气海洋研究站（2018-2022夏季）

监测方法：7类技术（成像流式、传感器、显微镜、卫星）

仪器与分析：

• CytoSense：脉冲形状分析、光学指纹识别、连续成像、生物量计数

• IFCB：连续成像、CNN分类、生物量校正

• 传感器：PC/Chl a荧光、浊度（流式系统监测）

• 光学显微镜：Uterm?hl法、物种计数与生物量计算

• FCA：6颗卫星融合、30km范围5天尺度分析

统计分析：正交回归、皮尔逊相关系数（p<0.01）

采用温盐仪（SBE45，Seabird）测定水体温度与盐度。由于水样流经采样管时温度会发生轻微变化，本研究依据Honkanen等人(2021,2024)的研究成果对温度数据进行了校正。

在流式监测系统中，采用Wetlabs ECO FLNTU荧光仪（Seabird）对叶绿素a荧光值和水体浊度进行连续监测。该传感器的叶绿素 a 检测通道以藻种培养物为标样进行校准，浊度检测通道则以福尔马肼为标样校准。从流式监测系统中采集水样用于测定萃取态叶绿素a含量，检测方法遵循HELCOM (2016)发布的规范。研究对叶绿素a荧光监测结果进行了校正，以换算为叶绿素 a 实际浓度，该换算基于二者的线性相关关系（决定系数 r2=0.76，样本量 n=159，详见补充图 1）。

采用MicroFlu-Blue荧光仪（德国 TriOS）测定藻蓝蛋白荧光值，该传感器的激发波段为 620nm，发射光检测波段为655nm，对叶绿素a荧光的干扰相对不敏感（Seppala et al., 2007）。为实现不同年份监测数据的对比分析，该传感器每年利用标准参考传感器和蓝藻培养物进行一次校准,藻蓝蛋白荧光传感器的校准所用藻种均来自芬兰环境研究所海洋研究实验室与特瓦尔明奈动物学研究站藻种库。但由于缺乏可完全溯源的校准标准，本研究的监测结果以相对荧光单位表示。校准时以纯水为基底测定仪器零点，而现场实测数据会受到水体中有机物及仪器流通帽的一定影响。因此，本研究对藻蓝蛋白荧光监测数据进行了基线校正，通过人工扣除年度基线值的方式完成。

成像流式细胞仪（IFCB）全程采用连续运行模式，上一次样本检测完成后，即刻启动下一次样本检测流程。该仪器每约20分钟完成一次5毫升样本的检测分析，仅在突发断电、流式监测系统维护等短时状况下出现检测中断。仪器可成像的颗粒物粒径范围为：直径约5 微米的单细胞至丝状体长度约300微米的蓝细菌。本研究采用叶绿素a 触发模式（激发光源为 636nm、4.5mW的红色二极管激光器，光电倍增管检测波段为680nm）进行成像，以减少非生物碎屑及其他无生命颗粒物的成像占比。为防止仪器发生堵塞，在其进样口处安装了150微米的滤网。有关该仪器的详细操作说明可参见Kraft等人 2021年的研究成果。

采用脉冲形状记录流式细胞仪 CytoSense（荷兰 Cytobuoy 公司）对浮游植物群落进行定性与定量分析。该仪器配备大体积流通池，可分析浮游植物群落中粒径范围极广的生物个体（＜1~800微米）（Dubelaar等人，1999 年）。本研究所用的该仪器搭载双激光器（发射波长488 nm、594 nm），并配备前向散射、侧向散射检测器及多波段荧光检测器，荧光检测波段分别为502~538 nm、553~577 nm、604~644 nm、668~726 nm，依次对应异硫氰酸荧光素、藻红蛋白、藻蓝蛋白和叶绿素a的特征荧光。当颗粒物穿过激光束时，各传感器会记录其光学特征，同时存储传感器专属检测信息，最终为每个颗粒物生成唯一的脉冲形状图谱。颗粒物的专属图谱可反映其粒径、形态、色素组成等特征，研究人员据此对不同颗粒物类群进行识别（(Dubelaar et al., 1999; Thyssen et al.,2022）。对于搭载摄像头的 CytoSense仪器，还可结合样本的成像结果辅助识别不同颗粒物类群。

本研究的 CytoSense 样本与其他传感器的水样均取自乌托岛监测站的同一流式监测系统，采样频率为每小时一次；为充分获取浮游植物群落中不同粒径类群的信息，研究设置了三套采样分析方案：第一套方案针对微微型浮游植物，以侧向散射信号（30 mV）为触发条件，流速为2μL /s，单次分析水样体积约500μL；另外两套方案分别针对微型和小型浮游植物，均以叶绿素a荧光为触发条件（微型浮游植物触发阈值50mV，小型浮游植物 100mV），流速分别为3.47μL /s、8.05μL /s，单次分析水样体积对应为500~1000μL、4.5~5mL。研究采用 CytoClus4 软件（荷兰 Cytobuoy 公司）对颗粒物信号进行人工聚类分析，每个颗粒物仅归为一个聚类群。

丝状蓝细菌因含有藻蓝蛋白，且颗粒物长度与总体积的比值具有独特性，因此拥有辨识度极高的光学指纹；但该聚类群中粒径较小的组分也可能包含其他含藻蓝蛋白的蓝细菌——这类蓝细菌的群体结构与短丝状体的光学特征相似。不过在丝状蓝细菌水华爆发期（即本研究的 6-8月监测期），该聚类群的检测对象主要为代表丝状蓝细菌的长颗粒物，其他类群对总生物体积/生物量的影响微乎其微。本研究中未启用该仪器的高分辨率摄像头，而是采用该仪器在前期实验中获取的800个不同浮游植物细胞的高分辨率成像数据，通过几何法人工测量并换算为细胞体积（Sun and Liu, 2003）。研究将所得细胞体积与颗粒物的积分前向散射信号进行关联分析，拟合出前向散射信号与细胞体积的经验换算关系，本研究的体积换算均基于该关系完成（详细方法参见Haraguchi et al., 2017）。参考欧洲标准化委员会CEN (2015) 的标准，本研究采用与成像流式细胞仪（IFCB）完全一致的方法，将浮游植物细胞体积换算为生物量。

结  论

各参数的多年或门类特异性正交回归图（仅含 CS 数据的面板 A、G 除外，其数据仅来自 2021 年）。方程为正交回归方程及皮尔逊相关系数，灰色线为回归线；面板 A 和 C 中的虚线为 1:1 参考线。颜色代表年份、门类或时段，详见图中图例。

丝状蓝藻监测，CytoSense 与IFCB表现出高契合度

CytoSense与IFCB 对丝状蓝藻水华的发展趋势判断几乎完全一致，相关系数高达0.93（p<0.001），呈现近1:1的线性关系，仅在蓝藻生物量超过500μg L?1的峰值阶段，因CytoSense能捕捉更大的丝状体线圈而估值略高，充分证明其在丝状蓝藻生物量监测中的高精度。

造成二者在高生物量区间检测结果存在差异的因素有多个，其中部分与成像流式细胞仪和光学显微镜的检测偏差原因一致。一个关键因素是仪器的可分析颗粒物粒径范围不同：受相机分辨率及进样口 150 微米前置滤网的限制，成像流式细胞仪的可分析粒径范围为 10~150 微米，而 CytoSense 的可分析粒径范围达 0.2~800 微米（(Lombard et al., 2019）。尽管成像流式细胞仪也能捕获长度达300微米的丝状体，但前置滤网大概率会拦截大型丝状体束、卷曲聚集体及团聚体，这是造成二者检测偏差的原因之一；不过在检测偏差最大的时段，两种仪器测得的丝状体中位生物体积数值相近，因此该因素并非主要影响因素。此外，本研究对成像流式细胞仪检测数据中卷曲型浮丝藻和卷曲型节球藻的生物体积进行了系数校正（克拉夫特等人，2021），而 CytoSense 的检测数据未开展对应的校正处理，这也可能导致 CytoSense 在高生物量区间的估值偏高。二者出现该偏差的核心原因大概率为：CytoSense 可捕获更大的丝状卷曲聚集体，而这类聚集体的生物体积本身易被高估；在水华爆发高峰期，蓝细菌丝状体的整体数量显著增多，大型卷曲聚集体的数量也随之上升，最终导致该时段内 CytoSense 的生物量估值因这类聚集体的累积而偏高。

利用成像流式细胞仪（IFCB，无比例尺图像）和 CytoSense 流式细胞仪（CS，带比例尺图像）捕获的波罗的海不同致灾性丝状蓝细菌形态。图中展示了束丝藻属的丝状体束（A、B）与单条丝状体（C、D），节球藻属的单条丝状体（E、F）与大型团聚体及卷曲聚集体（G、H），浮丝藻属的卷曲聚集体（I、L）与单条丝状体（J、K）。

与蓝藻专属指标藻蓝蛋白（PC）荧光强相关，验证物种特异性

CytoSense 检测的藻蓝蛋白（PC）荧光信号，与专用 PC光传感器的相关系数达 0.80，完美匹配蓝藻的物种特异性特征，远超叶绿素a荧光传感器的监测效果，证实其对蓝藻的靶向监测能力。

与传统显微镜物种判断一致，弥补频率短板

浮游植物监测的采样频率至关重要，即便采用每周一次的采样频率，仍常遗漏小型生物量峰值，对于大型水华，也易出现低估或高估的情况。对比本研究中成像流式细胞仪的小时级蓝细菌生物量数据，以及约每两周一次采集的光学显微镜样本数据，也能发现上述两种偏差。卫星影像可高分辨率呈现蓝细菌聚集区的空间分布范围，但受云层遮挡影响，影像的覆盖范围通常不连续。CytoSense与光学显微镜在蓝藻优势物种（Aphanizomenon、Dolichospermum、Nodularia）的判断上完全一致，均能实现属级分类分辨率，同时将监测频率从显微镜的 “每2周1次” 提升至 “小时级连续监测”，彻底解决了传统方法 “错过峰值、低估水华” 的痛点。

这项研究的核心结论明确指出：CytoSense与IFCB均适用于丝状蓝藻监测，二者结合生物光学传感器、卫星遥感，能实现蓝藻水华的全方位、多尺度监测，而高通量原位流式细胞技术，正是解决传统监测短板的核心方案。

写在最后：技术创新，守护碧水清波

在富营养化和气候变化加剧的背景下，蓝藻水华的监测和预警愈发重要，而以CytoSense为代表的高通量原位监测技术，正为我们提供更高效、更精准的工具，让我们能更早发现水华迹象、更精准掌握水华动态、更科学制定防控策略。

相信在不久的将来，随着技术的不断完善和推广，CytoSense将在更多水域落地生根，成为守护碧水清波的 “科技眼睛”，为全球水环境治理贡献重要力量！

你所在的领域是否需要蓝藻监测？你对CytoSense的应用有哪些期待？欢迎在评论区留言交流，一起探讨水环境监测的新技术、新趋势～

温馨提示：本文相关研究成果来自《Harmful Algae》2025 年发表论文"Monitoring cyanobacteria blooms with complementary measurements – a similar story told using high-throughput imaging, optical sensors, light microscopy, and satellite-based methods"，CytoSense技术参数参考CytoBuoy官方资料及国内代理上海泽泉科技相关说明。

硬核技术加持！CytoSense的优势究竟在哪？（以下是广告！）

CytoSense独树一帜的技术设计，相较于传统监测方法和其他流式细胞仪，它拥有五大 “不可替代” 的核心优势，完美适配水环境监测的实际需求：

宽粒径全覆盖，轻松应对丝状蓝藻/藻团

作为专为水生生态监测设计的流式细胞仪，CytoSense的分析粒径范围达0.4-800μm，长度可至2.5mm，无需过滤分级即可直接分析丝状蓝藻、微囊藻团等易堵塞传统仪器的颗粒，低剪切力设计更能保护脆弱的藻团不被破坏，精准捕捉蓝藻的自然形态。

光学指纹 + 高清成像，分类识别更精准

不同于普通流式细胞仪仅记录荧光和散射信号，CytoSense通过脉冲形状轮廓分析生成每个颗粒的 “光学指纹”，结合可选的高速流动成像模块，实现 “光学信号 + 图像验证” 的双重识别，通常能精准识别至属级，部分场景可至种级，远超常规传感器的 “无分类分辨率” 短板。

高频自动化，支持原位长期监测

CytoSense可实现每小时一次的连续采样分析，支持实验室、船载、浮标挂载、水下浸没等多种使用场景，自动化运行无需人工频繁干预，还能通过远程操作实现无人值守监测，完美捕捉蓝藻水华 “几天内爆发” 的快速动态。

多参数同步测，一站式获取核心数据

单次分析即可同步获取颗粒的大小、形态、色素组成、生物量等多项指标，同时检测藻蓝蛋白、叶绿素a等特异性荧光，不仅能监测蓝藻生物量，还能分析浮游植物群落结构变化，为水华成因分析和预警提供全面数据支撑。

便携易维护，适配野外复杂环境

便携式 CytoSense整机重量不足15kg，采用碳素纤维防溅水外壳和防震设计，可轻松运输至野外监测站点；循环鞘液系统减少污染和维护频率，自动清洗功能进一步降低操作成本，兼顾实验室精准分析和野外原位监测的双重需求。

简单来说，CytoSense既解决了传统显微镜 “慢、费、低频率” 的问题，又弥补了常规传感器 “无分类、无细节” 的短板，更克服了普通流式细胞仪 “易堵塞、粒径窄” 的缺陷，成为水环境监测中 “精准、高效、便捷” 的全能型选手。

在科研层面，CytoSense已成为全球水生生态研究的重要设备，被广泛应用于蓝藻水华的爆发机制、群落动态、物种竞争等研究中。其高频、高分辨率的监测数据，能精准捕捉蓝藻水华从 “萌发 - 爆发 - 衰退” 的全过程，揭示温度、营养盐等环境因子与蓝藻生长的关联规律 —— 正如本次波罗的海研究中，团队通过CytoSense数据发现15℃是蓝藻爆发的关键阈值，为水华预警模型构建提供了关键参数。同时，CytoSense还能与 eDNA、色素分析等技术结合，实现多方法交叉验证，推动蓝藻研究向更精细化、定量化方向发展。

在实际应用中，CytoSense的适用场景正不断拓展，覆盖淡水湖泊、水库、河流，以及海洋、近岸海域等全水域类型：

• 饮用水源地监测：可实现水库、湖泊的蓝藻水华早期预警，及时捕捉微囊藻、丝状蓝藻等有毒蓝藻的萌发迹象，为饮用水处理提供决策依据；

• 自然水体监测：适配流域、海洋站的长期原位监测，弥补传统监测的频率短板，精准掌握蓝藻水华的空间分布和时间动态；

• 水产养殖监测：实时监测养殖水体中的浮游植物群落变化，预防蓝藻水华爆发导致的养殖水体缺氧、中毒，保障养殖安全。

目前，CytoSense已在欧洲、北美、亚洲等多个国家的水环境监测中得到应用，上海泽泉科技等企业也已将其引入国内，为我国的蓝藻水华监测提供了先进技术支撑。

趋势领域：自动化、智能化、网络化成为主流

未来，CytoSense的发展将紧扣水环境监测的 **“自动化、智能化、网络化”** 趋势：一方面，其将与人工智能、机器学习深度结合，通过光学指纹和图像数据训练模型，实现蓝藻物种的自动识别和生物量的智能估算，进一步降低人工操作成本；另一方面，CytoSense将融入水环境监测网络，与卫星遥感、无人机监测、地面传感器形成 “空天地” 一体化监测体系，实现蓝藻水华的全域、实时、动态监测。同时，随着全球对有害藻华监测的重视程度提升，流式细胞技术的标准化操作流程将不断完善，推动 CytoSense从科研设备向常规监测设备转型，成为水环境监测领域的 “标配”。

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