青鳉魚的行為特征提取研究

劉翠棉，饒凱鋒，李婧，唐亮，裴琨，谷金峰，劉勇，王偉，姜杰，馬梅，王子健

1. 石家莊市環(huán)境監(jiān)控中心，石家莊 050000 2. 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，環(huán)境模擬與污染控制國家重點(diǎn)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，北京 100085 3. 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，中國科學(xué)院飲用水科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100085 4. 石家莊市環(huán)境綜合執(zhí)法支隊(duì)，石家莊 050000 5. 無錫中科水質(zhì)環(huán)境技術(shù)有限公司，無錫 214024 6. 中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 101407

在水環(huán)境的質(zhì)量監(jiān)測和安全判斷中，主要有2種技術(shù)手段，一種是基于常規(guī)指標(biāo)的定量分析[1-3]，一種是基于水生生物的定性分析[4-8]。其中，基于常規(guī)指標(biāo)的檢測技術(shù)起步較早，研究較為廣泛，市場中的成熟產(chǎn)品較多，且有國家標(biāo)準(zhǔn)支撐[9]。而基于水生生物的檢測手段由于缺乏國家標(biāo)準(zhǔn)，生物個(gè)體差異明顯，具有極強(qiáng)的不可預(yù)測性，導(dǎo)致其起步較晚，不過由于簡便、快捷、直觀和無二次污染等優(yōu)點(diǎn)，在未來的環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域該技術(shù)可以應(yīng)用到常規(guī)指標(biāo)檢測的前端，作為常規(guī)指標(biāo)檢測的啟動(dòng)條件。國內(nèi)常見的在線生物監(jiān)測設(shè)備主要基于發(fā)光菌[4]、水溞[5]、藻類[6]和魚類[7-8]等技術(shù)，其中，魚類是水生態(tài)系統(tǒng)中相對于發(fā)光菌、水溞和藻類等更高級(jí)的生物，與人類對環(huán)境污染物的反應(yīng)更加接近，因此，可作為水環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域更理想的受試生物。

當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生改變時(shí)，魚類首先會(huì)通過行為調(diào)節(jié)機(jī)制快速適應(yīng)環(huán)境的變化，這種行為改變的強(qiáng)弱與環(huán)境脅迫的程度有很大的關(guān)系[10]，行為改變比病理損傷或死亡發(fā)生的時(shí)間更早，準(zhǔn)確快速識(shí)別這一改變可以在理論和應(yīng)用上為水環(huán)境的在線監(jiān)測提供有力的支持。為了能夠有效觀察到該變化，需采用不破壞魚類正常生活環(huán)境的非接觸式監(jiān)測手段[7-8]，在自然狀態(tài)下觀測受試魚類的生理特征和運(yùn)動(dòng)特性。本研究中通過低壓高頻的生物傳感器采集青鳉魚在不同類型、不同濃度特征污染物脅迫下的行為電信號(hào)。

青鳉魚的行為電信號(hào)是一類非平穩(wěn)非線性時(shí)間序列[11]，快速傅里葉變換(FFT)方法不能凸顯行為信號(hào)的異常變化[12]；小波變換(Wavelet)方法[13]雖然可以同時(shí)從時(shí)域和頻域上對行為信號(hào)進(jìn)行解析，但小波基的選擇往往會(huì)因生物個(gè)體的差異而不具備自適應(yīng)性，對于實(shí)時(shí)精確時(shí)頻分析比較困難；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法[14]能夠得到本征模態(tài)函數(shù)分量，但行為電信號(hào)被分解后各個(gè)分量不具有可解釋性。借鑒常規(guī)指標(biāo)的異常檢測技術(shù)[15]，假設(shè)青鳉魚的行為電信號(hào)在某個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)是符合高斯分布的，結(jié)合圖像處理的思想，采用直方圖的方法對某個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的行為電信號(hào)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，將該直方圖與高斯模型進(jìn)行比較，使得信號(hào)從高維降到低維，獲取該時(shí)間間隔內(nèi)的青鳉魚的本質(zhì)特征，利用該特征進(jìn)行后續(xù)的相關(guān)分析。

本研究在觀察高濃度特征污染物暴露實(shí)驗(yàn)下青鳉魚行為變化的基礎(chǔ)上，提出基于直方圖統(tǒng)計(jì)方法的降維算法，用低維數(shù)據(jù)作為本質(zhì)特征替代固定時(shí)間間隔內(nèi)的行為數(shù)據(jù)，為后續(xù)的異常行為識(shí)別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 數(shù)據(jù)來源

使用的青鳉魚是符合毒理學(xué)實(shí)驗(yàn)要求且采用流水繁殖的標(biāo)準(zhǔn)模式魚，利用雙層生物行為傳感器(圖1)，以20次·s-1的采樣頻率連續(xù)獲取包含青鳉魚行為信息的電信號(hào)。傳感器的上層為放置青鳉魚的暴露層，下層為空白對照層。傳感器的電極采用316L不銹鋼鍍鉻材料制成，與腔體平行，且每組電極由相對設(shè)置的2對電極組成，在腔體內(nèi)形成一個(gè)低壓高頻電場。每50毫秒通過串口傳輸一次采集數(shù)據(jù)給計(jì)算機(jī)，實(shí)驗(yàn)中所用工控機(jī)的主要配置為凌動(dòng)D525處理器和2 G的內(nèi)存、XP操作系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)中使用的特征污染物為2,4,6-三氯酚。

在線監(jiān)測設(shè)備要求系統(tǒng)具有較低的誤報(bào)率和漏報(bào)率，為了減少誤報(bào)的干擾，實(shí)驗(yàn)檢測的污染物濃度≥1 TU。所以，在本文的在線系統(tǒng)中，采集軟件開啟穩(wěn)定運(yùn)行4 h±5 min后進(jìn)行特征污染物暴露實(shí)驗(yàn)，針對2,4,6-三氯酚設(shè)計(jì)其暴露濃度梯度分別為1、2、5和10 TU。其中，1 TU為該種污染物在48 h流水暴露的情況下，青鳉魚的半致死濃度。

圖1 雙層低壓高頻生物傳感器Fig. 1 Double-layer low-voltage high-frequency biological behavior sensor

1.2 分析方法

1.2.1 行為信號(hào)的復(fù)雜性

由于生物行為具有不可預(yù)測性，青鳉魚在生物傳感器中的行為信號(hào)差異明顯，不同個(gè)體的青鳉魚的原始行為信號(hào)是完全不同的。在2個(gè)生物行為傳感器中分別各放置一條青鳉魚，截取同一分鐘內(nèi)2個(gè)傳感器的原始信號(hào)，如圖2所示，2個(gè)原始信號(hào)完全不同，說明個(gè)體差異明顯。即使是同一條青鳉魚，在不同時(shí)空范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的原始電信號(hào)也完全不同。圖3(a)和(b)分別顯示的是同一條青鳉魚在相鄰的2 min內(nèi)的原始電信號(hào)，圖3(c)和(d)是同一條青鳉魚在2個(gè)不同傳感器中獲取的1 min的原始數(shù)據(jù)，這也證明了生物行為的無規(guī)律性和復(fù)雜性。

工控條件下環(huán)境噪聲或?qū)嶒?yàn)室條件下人為造成的傳感器震動(dòng)等都會(huì)造成青鳉魚行為上的顯著變化。由于青鳉魚被限定在傳感器上層活動(dòng)，其移動(dòng)范圍有限，無法有效避開噪聲源，這便會(huì)在有限空間內(nèi)引起行為信號(hào)發(fā)生異常改變，這一改變會(huì)對預(yù)警設(shè)備產(chǎn)生一定的影響，如果算法不能有效識(shí)別并濾除由此產(chǎn)生的異常信號(hào)便會(huì)引發(fā)設(shè)備誤報(bào)警。截取人為敲動(dòng)傳感器前后各30 min且經(jīng)過趨勢算法處理過的行為信號(hào)(圖4)，可知，在敲動(dòng)傳感器時(shí)，行為信號(hào)有個(gè)較為明顯的躍升，與環(huán)境脅迫閾值模型[16]極其相似，很難判斷是否為污染導(dǎo)致的行為變化。

低壓高頻傳感器在將監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸至采集控制軟件的過程中，要經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換的采集卡，通常采集卡會(huì)包含一些電路噪聲，主要包括：內(nèi)部的導(dǎo)電微粒不連續(xù)地造成的低頻噪聲、半導(dǎo)體PN結(jié)兩端勢壘區(qū)電壓的變化引起累積在此區(qū)域的電荷數(shù)量改變而產(chǎn)生的散粒噪聲、長期使用過程中導(dǎo)電體內(nèi)部電子的無規(guī)則運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的高頻熱噪聲等。如果這些噪聲產(chǎn)生的信號(hào)掩蓋了青鳉魚產(chǎn)生的電信號(hào)，將很難通過算法來識(shí)別出真正的行為信號(hào)。由于實(shí)際設(shè)備中加持在傳感器上的是交流電，工頻交流電也會(huì)給采集到的信號(hào)附加上50 Hz的噪聲信號(hào)。

另外，青鳉魚的正常生物鐘現(xiàn)象也會(huì)給預(yù)警算法帶來一定的困難，進(jìn)入和退出生物鐘時(shí)的行為信號(hào)分別與重金屬和有機(jī)特征污染物的暴露特性相對應(yīng)。圖5顯示了7 d空白對照實(shí)驗(yàn)中的行為信號(hào)，橫坐標(biāo)為時(shí)間尺度(單位：min)，縱坐標(biāo)為青鳉魚的行為信號(hào)強(qiáng)度。由圖5可知，青鳉魚每天基本在固定的時(shí)間點(diǎn)會(huì)進(jìn)入和退出生物鐘，進(jìn)入生物鐘時(shí)行為信號(hào)下降到一定的程度，處于生物鐘的過程中，青鳉魚也不是完全處于睡眠狀態(tài)，有時(shí)行為信號(hào)也會(huì)有一定的波動(dòng)。而退出生物鐘時(shí)，行為信號(hào)會(huì)恢復(fù)到進(jìn)入生物鐘之前的強(qiáng)度，但也有例外的情況，恢復(fù)后的行為信號(hào)也許強(qiáng)于或弱于前一天的信號(hào)。長時(shí)間運(yùn)行后行為信號(hào)總體上會(huì)是一個(gè)慢慢下降的過程，如果在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)不進(jìn)行運(yùn)維，整個(gè)信號(hào)會(huì)慢慢降低到魚死亡時(shí)對應(yīng)的水平。

圖2 2條青鳉魚在2個(gè)生物傳感器中的原始信號(hào)Fig. 2 Original signals from two different biosensors with two different medakas

圖3 同一條青鳉魚在同一生物傳感器中相鄰2 min內(nèi)的原始信號(hào)((a)和(b))；同一青鳉魚在不同生物傳感器中的原始信號(hào)((c)和(d))Fig. 3 The original signal of the same medaka fish within 2 minutes of the same biosensor ((a) and (b)); the original signal of the same medaka fish in different biosensors ((c) and (d))

圖4 噪聲對青鳉魚的行為影響Fig. 4 Effect of noise on the behavior of medaka

上面描述的是已知情況下的行為信號(hào)特性，實(shí)際使用過程中可能還存在一些未被發(fā)現(xiàn)的情況。而且僅從已知的情況來看，行為信號(hào)的曲線也是很復(fù)雜的，在進(jìn)行預(yù)警算法研發(fā)的過程中，需要找到一個(gè)或幾個(gè)特征能夠表征青鳉魚的真實(shí)狀態(tài)屬性，使用這些特征進(jìn)行算法分析。

1.2.2 常用信號(hào)處理方法

在信號(hào)處理領(lǐng)域，EMD特征分析、FFT法和小波變換等方法都具有很強(qiáng)的信號(hào)分解能力，但在實(shí)際應(yīng)用過程中，也都存在各自的局限性。例如，EMD法能夠?qū)⑿袨樾盘?hào)的趨勢提取出來，但在噪聲信號(hào)比較強(qiáng)的情況下，分解出來的趨勢不具有解釋性，而且識(shí)別的效果也不是很理想；同樣FFT法雖然能夠得到行為信號(hào)在頻域上的一些特性，但對實(shí)時(shí)系統(tǒng)而言，信號(hào)的趨勢及一些細(xì)節(jié)特征未能很好地提取出來，處理的效果略差于EMD法；在小波變換的方法中，需要進(jìn)一步分析才能對青鳉魚的行為信號(hào)處理有很好的效果，但青鳉魚的個(gè)體差異導(dǎo)致了每次更換標(biāo)準(zhǔn)模式魚后小波的基函數(shù)選擇比較困難。圖6(a)、(b)和(c)分別顯示了EMD法、FFT法和小波變換法這3種方法的行為分析結(jié)果，X軸為時(shí)間間隔，Y軸為行為強(qiáng)度。

圖5 青鳉魚生物鐘的行為信號(hào)Fig. 5 The behavioral signals of biological clock of medaka

由圖6可知，1 TU的2,4,6-三氯酚作用于青鳉魚后，通過分析EMD法的第6個(gè)分量可以在15 min左右進(jìn)行有效預(yù)警，但該分量不具備穩(wěn)定性，更換一批青鳉魚或是更換2,4,6-三氯酚的濃度，第6個(gè)分量都不會(huì)有這一相同的結(jié)果，或許有的情況下EMD算法的結(jié)果非常有效，但也有不管使用哪個(gè)分量都會(huì)失效的情況。圖6(c)中采用的是db1小波，數(shù)據(jù)處理完后，數(shù)據(jù)量減少1/2，從圖中無法判斷對什么位置進(jìn)行預(yù)警效果最好，只能再通過諸如序貫貝葉斯等算法進(jìn)一步分析才能比較有效地給出答案，不過小波變換的方法在相同參數(shù)下，結(jié)果比EMD法要穩(wěn)定一些。另外，F(xiàn)FT方法處理后，即便再使用其他算法進(jìn)行深度分析，也很難給出預(yù)警結(jié)果。對于復(fù)雜的生物個(gè)體而言這些經(jīng)典的信號(hào)處理算法往往不能直接使用，所以，需要對原始的行為信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到表征生物個(gè)體特性的信號(hào)，再使用FFT法、EMD法和小波變換法等會(huì)取得好的效果。

1.2.3 問題的產(chǎn)生與分析

任何一種信號(hào)處理方法，都需要找到一個(gè)能夠表征青鳉魚的行為特征的數(shù)據(jù)才能進(jìn)行有效的分析。顯然，原始的青鳉魚的電信號(hào)數(shù)據(jù)是不能直接用于處理的，如何消除個(gè)體差異、噪聲等的影響是值得思考的問題。筆者所在團(tuán)隊(duì)的前期實(shí)驗(yàn)研究表明，不管是低濃度或高濃度特征污染物，還是單一或混合污染物，青鳉魚在暴露實(shí)驗(yàn)開始后，污染物都會(huì)產(chǎn)生短暫的興奮作用，而達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)后產(chǎn)生抑制作用，期間還會(huì)出現(xiàn)死亡或者掙扎死亡的情況。因此，在實(shí)驗(yàn)的過程中，筆者觀察并記錄了特征污染物作用下，不同濃度、不同種類的污染物對青鳉魚的影響。從空白的行為信號(hào)中，隨機(jī)挑取1 min的數(shù)據(jù)進(jìn)行畫圖，用同樣的方法獲取中毒點(diǎn)附近約10 min中的1 min數(shù)據(jù)畫圖，觀察圖形發(fā)現(xiàn)了一個(gè)顯著的問題：按照前文所述的實(shí)驗(yàn)條件，1 min的數(shù)據(jù)包含1 200個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(采集頻率為20次·s-1)，暴露前和暴露后圖形具有極大的差別，如圖7所示，圖7(a)是暴露前某1分鐘的正常行為數(shù)據(jù)，圖7(b)是暴露后觀察到青鳉魚的狀態(tài)發(fā)生明顯改變的1 min數(shù)據(jù)，可以看出在振幅和交替的頻率方面2個(gè)是完全不同的。

由圖7可知，只要能夠找到一種辦法用極低的維數(shù)表達(dá)出這個(gè)差別，便可以掌握青鳉魚的行為信號(hào)規(guī)律。直觀地看，能夠表征這個(gè)差別的只有振幅和交替的頻率(產(chǎn)生振幅變化的時(shí)間間隔比未暴露前短)，用2個(gè)變量來描述振幅和交替頻率的變化較為困難，通常的做法是將1 200個(gè)點(diǎn)進(jìn)行降維，若讓降維模型不產(chǎn)生過擬合或欠擬合，需要的樣本點(diǎn)數(shù)須是維數(shù)的15倍左右[17]，即實(shí)時(shí)緩沖區(qū)需要存儲(chǔ)18 000 min(15 min×1 200)的行為信號(hào)，按一天24 h計(jì)算，需要12.5 d后算法才能訓(xùn)練好模型，并給出第一個(gè)算法結(jié)果，顯然這個(gè)過程在實(shí)際應(yīng)用中是不可接受的。

圖6 常用信號(hào)處理算法的結(jié)果注：FFT法表示快速傅里葉變換法，該法處理后強(qiáng)度都集中在低頻部分；小波變換后信號(hào)復(fù)雜度沒有發(fā)生變化；EMD法表示經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法，該法處理后信號(hào)趨勢已經(jīng)變得明顯；14:34表示2,4,6-三氯酚的加藥時(shí)間點(diǎn)，14:49表示相對于閾值的預(yù)警點(diǎn)。Fig. 6 Results of common signal processing algorithmsNote: The FFT processing result is concentrated in the low frequency part; the signal does not change after wavelet transform; the signal trend of EMD processing has become obvious; 14:34 is administration time for 2,4,6-trichlorophenol; 14:49 is time for early-warning based on threshold.

圖7 暴露實(shí)驗(yàn)前(a)、后(b)青鳉魚的行為特征Fig. 7 Behavior feature of medaka before (a) and after (b) exposure experiment

1.2.4 基于直方圖的特征提取

圖像處理領(lǐng)域中比較常用的一種處理方法是直方圖，直方圖可以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的類型，分析數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，判斷數(shù)據(jù)有無異常，同時(shí)還可以直觀地判斷分布中心是否偏離理論值，判斷數(shù)據(jù)分布范圍是否滿足一定的要求。工業(yè)應(yīng)用的很多場景數(shù)據(jù)都是近似符合高斯模型的，如圖8所示，在暴露實(shí)驗(yàn)前后高斯模型圖的中心位置、高度和面積等都會(huì)有所不同。

圖8 高斯模型Fig. 8 Gaussian model

在青鳉魚行為特征提取的研究中，假設(shè)利用低壓高頻傳感器采集到的青鳉魚的行為信號(hào)在1 min內(nèi)也是近似符合高斯分布的。那么將圖7中的2種情況，用直方圖對1 200個(gè)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于行為信號(hào)強(qiáng)度在[0 1]區(qū)間內(nèi)，直方圖統(tǒng)計(jì)過程中以0.01為間隔，畫出的直方圖如圖9所示，圖9(a)是圖7(a)對應(yīng)的直方圖，而圖9(b)是圖7(b)對應(yīng)的直方圖。由圖9(a)和圖9(b)可知，正常狀態(tài)下的直方圖的高度、非零部分的寬度和面積都不同，且高度與振幅的改變有很大的關(guān)系，振幅的波動(dòng)越劇烈，振幅在[0 1]區(qū)間的分布越均勻，導(dǎo)致直方圖的高度就越小。同時(shí)，非零寬度和面積也都隨著暴露實(shí)驗(yàn)時(shí)間的改變而改變。因此，可以將直方圖所對應(yīng)的這100維數(shù)據(jù)作為這1 min內(nèi)的行為特征，觀察圖9的直方圖還可以對這個(gè)行為特征進(jìn)行優(yōu)化，使用的時(shí)候可以僅用非零寬度所對應(yīng)的那部分?jǐn)?shù)據(jù)作為最終的行為特征，這樣維數(shù)會(huì)更低，效果會(huì)更好。

基于直方圖統(tǒng)計(jì)的算法解決了分析過程中遇到的降維問題，可以實(shí)時(shí)地將青鳉魚的行為信號(hào)從1 200維降到100維，且不涉及模型的訓(xùn)練，避免了因模型訓(xùn)練而帶來的過擬合和欠擬合現(xiàn)象。該方法的另外一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是不用花很長的時(shí)間訓(xùn)練模型，也不需要獲取經(jīng)驗(yàn)或未來數(shù)據(jù)的均值和方差，直接對每分鐘的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理即可。獲得該100維數(shù)據(jù)后可以使用無監(jiān)督的降維方法，比如主成分分析(PCA)法等對其再次降維，保留直方圖中特征值最大的特征向量，用累積貢獻(xiàn)率來截取最終的行為特征，為后續(xù)的識(shí)別算法提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果(Results)

為了驗(yàn)證該特征提取算法的有效性，實(shí)驗(yàn)過程中使用不同梯度濃度的2,4,6-三氯酚作為特征污染物，對青鳉魚進(jìn)行暴露實(shí)驗(yàn)。詳細(xì)實(shí)驗(yàn)記錄列于表1，暴露通常在軟件開啟后4 h±5 min的范圍內(nèi)進(jìn)行，整個(gè)實(shí)驗(yàn)持續(xù)24 h。

2,4,6-三氯酚是環(huán)境中主要的有機(jī)污染物之一，也是工業(yè)生產(chǎn)中的重要原料，它對皮膚及粘膜具有強(qiáng)烈的腐蝕作用，對各種細(xì)胞有直接損害。因此，將其作為特征污染物，對青鳉魚進(jìn)行暴露實(shí)驗(yàn)。圖10(a)是采集到的原始信號(hào)，其中，紅色虛線的地方是暴露實(shí)驗(yàn)的開始時(shí)間，精確到分鐘，從紅色虛線位置開始對青鳉魚的行為活動(dòng)觀察了1 h，觀察的結(jié)果與圖10(a)的趨勢是吻合的。圖10(b)～圖10(e)分別截取了第100、242、305、1 300分鐘的1 min數(shù)據(jù)，按照上文闡述的算法，對其進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，第100分鐘時(shí)為未開始毒性暴露實(shí)驗(yàn)前的正常行為，可以看出整體比較符合高斯模型，而第242分鐘是剛剛開始毒性暴露實(shí)驗(yàn)的最初1 min數(shù)據(jù)的直方圖，與第100分鐘的數(shù)據(jù)相比，略有變化，但不明顯。第305分鐘是筆者認(rèn)為的最早且最佳的預(yù)警點(diǎn)，此刻預(yù)警不會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)也不會(huì)漏報(bào)，由直方圖可知，高斯模型的高度下降很明顯，非零部分的寬度也變得很大，顯著區(qū)別于正常和剛經(jīng)毒性暴露時(shí)刻的行為。由圖10(a)可知，第1 300分鐘時(shí)魚已經(jīng)死亡，對應(yīng)的圖10(e)表現(xiàn)為高度值很大，非零寬度值很小。為了模擬實(shí)時(shí)在線分析的狀態(tài)，把原始信號(hào)按1次·min-1的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在統(tǒng)計(jì)過程中由于后續(xù)信號(hào)的值未知，因此是真實(shí)的在線分析，對得到的直方圖使用在線PCA方法進(jìn)行進(jìn)一步降維，抽取其中一維數(shù)據(jù)作圖于圖10(f)。暴露實(shí)驗(yàn)開始前以及未產(chǎn)生顯著變化的行為信號(hào)都被壓縮在一個(gè)平穩(wěn)的狀態(tài)，而行為變化比較劇烈的位置被凸顯出來，圖中15:37所標(biāo)記的圓形點(diǎn)是相對于閾值的預(yù)警點(diǎn)，從暴露實(shí)驗(yàn)開始至該點(diǎn)約持續(xù)了63 min，當(dāng)然若略降低閾值條件，預(yù)警時(shí)間還可以再提前一點(diǎn)。綜合來看，基于直方圖統(tǒng)計(jì)的方法，比單純FFT法、EMD法和小波變換法等方法性能要優(yōu)越得多，也可以將提取到的特征應(yīng)用在EMD法、小波變換法等方法中，通過分析這些特征，EMD法、小波變換法等方法的預(yù)警效果也不會(huì)差。不過這種特征上的差別，如果利用聚類法、一類支持向量機(jī)(OneClass SVM)法等方法效果會(huì)更好一些。

2 TU的2,4,6-三氯酚對魚的影響會(huì)更大一些，行為曲線的變化也會(huì)更明顯，如圖11所示。在暴露實(shí)驗(yàn)開始后一段時(shí)間內(nèi)，青鳉魚對毒性的反應(yīng)更加明顯，因此，中毒后會(huì)比中毒前正常信號(hào)的振幅要大，且比1 TU的更加明顯。對于選定點(diǎn)的直方圖也與圖10很相似。由圖11(f)可知，在暴露開始后的第23分鐘，行為變化就已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了正常信號(hào)的水平，選擇此刻進(jìn)行預(yù)警，同樣不會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)和漏報(bào)的現(xiàn)象。從環(huán)境脅迫閾值模型的角度來描述，可以解釋為該時(shí)刻已經(jīng)開始毒性累積，且到達(dá)了一定程度，在后續(xù)的一段時(shí)間魚會(huì)不停地掙扎直到最終死亡。

圖9 青鳉魚行為信號(hào)的直方圖Fig. 9 Behavioral histogram of medaka

表1 1 TU的2,4,6-三氯酚(TCP)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 1 1 TU of 2,4,6-trichlorophenol (TCP) exposure experiment data

注：1 TU 2,4,6-三氯酚對應(yīng)的濃度為2.3 mg·L-1。

Note: The corresponding concentration of 2,4,6-trichlorophenol is 2.3 mg·L-1.

圖10 1 TU的2,4,6-三氯酚暴露實(shí)驗(yàn)注：14:34表示2,4,6-三氯酚的加藥時(shí)間點(diǎn)，15:37表示相對于閾值的預(yù)警點(diǎn)。Fig. 10 1 TU of 2,4,6-trichlorophenol exposure experimentNote: 14:34 is administration time for 2,4,6-trichlorophenol; 15:37 is time for early-warning based on threshold.

濃度≥5 TU的2,4,6-三氯酚對青鳉魚的作用效果更加明顯，從暴露實(shí)驗(yàn)開始到觀察到魚的行為發(fā)生改變，僅僅是幾分鐘的時(shí)間，圖12(a)也證實(shí)了這一點(diǎn)，直方圖與1 TU或2 TU的很類似，在線PCA分析的結(jié)果表明，在暴露實(shí)驗(yàn)開始后的第12分鐘(如果濃度更高，時(shí)間會(huì)更短)魚的行為就已經(jīng)發(fā)生了劇烈的變化，其實(shí)對于這種濃度的行為信號(hào)，即使不作任何特征提取，直接使用經(jīng)典的信號(hào)處理方法，也幾乎都能準(zhǔn)確預(yù)警。只是若不做特征處理，暴露實(shí)驗(yàn)開始前一段時(shí)間有可能會(huì)發(fā)生誤報(bào)，而暴露實(shí)驗(yàn)開始后預(yù)警的時(shí)間可能會(huì)在30 min左右，利用特征的話，可以將時(shí)間大大縮短。

圖11 2 TU的2,4,6-三氯酚暴露實(shí)驗(yàn)注：14:33表示2,4,6-三氯酚的加藥時(shí)間點(diǎn)，14:56表示相對于閾值的預(yù)警點(diǎn)。Fig. 11 2 TU of 2,4,6-trichlorophenol exposure experimentNote: 14:33 is administration time for 2,4,6-trichlorophenol; 14:56 is time for early-warning based on threshold.

3 討論(Discussion)

低壓高頻的行為傳感器，獲取的是魚在電場加持的環(huán)境下由于行為變化而產(chǎn)生的電信號(hào)，而信號(hào)受到多種因素尤其是生物個(gè)體差異的影響導(dǎo)致其屬于非平穩(wěn)、非線性的范疇，實(shí)際設(shè)備中采用8個(gè)通道、每個(gè)通道放3條魚的形式來消除生物個(gè)體帶來的信號(hào)差異性。如果不對信號(hào)進(jìn)行去噪、特征提取，實(shí)際使用過程中將會(huì)遇到困難，通常的信號(hào)處理算法可以對某一種或某幾種情況適用，而不能解決所有情況下的預(yù)警準(zhǔn)確性問題。

長期大量的實(shí)驗(yàn)研究表明，對于魚類敏感的有機(jī)污染物而言，不管是低濃度或高濃度，還是單一或混合有機(jī)污染物，青鳉魚在毒物暴露后其行為都符合環(huán)境脅迫閾值模型。主要表現(xiàn)在暴露后，青鳉魚會(huì)受到短暫的興奮作用，達(dá)到一個(gè)行為變化臨界點(diǎn)后改為受到抑制作用，在高濃度甚至一些低濃度污染物暴露實(shí)驗(yàn)中還可能會(huì)出現(xiàn)掙扎死亡的情況。而重金屬類的污染物對魚的作用機(jī)制不同，因此，基于電信號(hào)的技術(shù)中，行為曲線是一個(gè)逐漸累積至緩慢下降的過程，下降的時(shí)間和曲率與污染物濃度也存在劑量-響應(yīng)關(guān)系。青鳉魚的行為變化與水體有機(jī)污染物之間存在良好的劑量-響應(yīng)關(guān)系，對青鳉魚的行為電信號(hào)處理過程中，首要的任務(wù)是如何凸顯異常信號(hào)，并減少正常信號(hào)的波動(dòng)特征。通過提取能夠表征青鳉魚本質(zhì)的行為來準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)其異常變化，從而達(dá)到準(zhǔn)確及時(shí)判斷是否為水質(zhì)污染所導(dǎo)致的效果。異常發(fā)生后，可以通過模式識(shí)別的相關(guān)算法對特征進(jìn)行處理，最終確定是否有污染發(fā)生。將該模型和算法整合到生物綜合毒性的在線連續(xù)監(jiān)測設(shè)備中，能夠進(jìn)一步優(yōu)化突發(fā)性污染事故的生物綜合毒性在線連續(xù)監(jiān)測技術(shù)和設(shè)備。

圖12 5 TU的2,4,6-三氯酚暴露實(shí)驗(yàn)注：14:31表示2,4,6-三氯酚的加藥時(shí)間點(diǎn)，14:43表示相對于閾值的預(yù)警點(diǎn)。Fig. 12 5 TU of 2,4,6-trichlorophenol exposure experimentNote: 14:31 is administration time for 2,4,6-trichlorophenol; 14:43 is time for early-warning based on threshold.