近红外光谱应用于土壤重金属的快速测定

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土壤重金属污染，指由于现代人类活动导致土壤中重金属元素超标，引起土壤及农产品中有害物质增加并危及人类健康的现象。土壤重金属检测是一项重要基础性工作。传统检测方法需要试剂和实验室的专业操作，不适用于大规模土壤监测。近红外（NIR）光谱反映了物质分子的含氢基团振动的倍频和组合频吸收信息，可以无需试剂直接快速测量样品，已被应用于很多领域。由于土壤的重金属易与一些含氢基团有机物结合，因此，NIR光谱也具备分析土壤重金属的方法基础。采用适当的光谱预处理方法和波长优选方法，对于克服土壤光谱的多种噪声干扰，提取有效信息、提升近红外预测精度，具有重要研究价值。本文采用NIR分析，建立珠江三角洲滩涂土壤的铜（Cu）、锌（Zn）、镍（Ni）、铬（Cr）的同时定量分析模型。收集到214份土壤样品，经风干、过筛。采用火焰原子吸收分光光度法测定Cu、Zn、Ni、Cr的含量，作为NIR建模、检验的参考值。随机选择64份样品用于检验，余下150份样品随机划分为定标（75份）和预测（75份）。将偏最小二乘（PLS）回归结合Savitzky-Golay（SG）光谱预处理、等间隔组合（EC）、重复率优先波长组合（RRPC)的波长筛选，提出SG-EC-PLS、SG-RRPC-PLS两种光谱分析建模的集成优化方法。关于SG-EC-PLS模型，Cu、Zn、Ni、Cr的检验预测均方根误差（RMSEPV）分别为2.93、52.81、3.56、10.34（mg kg-1）；预测相关系数（RP,V）分别为：0.941、0.927、0.764、0.743。关于SG-RRPC-PLS模型,Cu、Zn、Ni、Cr的RMSEPV分别为2.18、51.47、3.25、9.66（mg kg-1）；预测相关系数（RP,V）分别为：0.972、0.934、0.798、0.799。结果表明，运用近红外分析珠三角滩涂土壤中Cu、Zn、Ni、Cr等重金属元素的可行性。其中，Cu取得更好的预测精度；两种方法中，SG-RRPC-PLS方法达到了更好的预测效果。本方法快速简便，为土壤重金属的大规模检测提供了一种有潜力的新技术。

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作者
徐伟群;
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作者单位

暨南大学;

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授予单位暨南大学;
学科工学、光学工程
授予学位硕士
导师姓名潘涛;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类光学;
关键词
红外光谱应用; 土壤重金属;

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