近紅外光譜(NIRS)技術快速測定湖泊沉積物營養(yǎng)組分研究

摘要：湖泊沉積物保存了湖泊環(huán)境演化的重要信息,但目前還沒有建立起快速、準確的湖泊沉積物營養(yǎng)組分組合分析方法.該文利用近紅外光譜(NIRS)技術,采用一階導數、小波濾噪、正交信號校正、小波濾噪+正交信號校正、一階導數+正交信號校正、正交信號校正+小波壓縮6種光譜預處理技術和偏最小二乘(PLS)法相結合在國內建立了NIR光譜測定湖泊沉積物柱芯樣品中總碳(TC),總氨(TN),總有機碳(TOC)和總磷(TP)的校正模型,結果表明雖然NIR光譜校正模型對TOC的預測效果不理想.但一階導數+正交信號校正光譜校正模型對TC和TN,正交信號校正光譜校正模型對TP的預測效果較好,預測相關系數分別為0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),預測誤差(RMSEP)分別為0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP).該研究對于推動我國湖泊沉積物的光譜學特性研究具有重要意義. 作者： 昝逢宇[1]霍守亮[2]席北斗[2]李青芹[2]劉鴻亮[2] Author： ZAN Feng-yu[1]  HUO Shou-liang[2]  XI Bei-dou[2]  LI Qing-qin[2]  LIU Hong-liang[2] 作者單位： 北京師范大學環(huán)境學院,北京,100875;安徽師范大學環(huán)境科學學院,安徽,蕪湖,241000中國環(huán)境科學研究院,北京,100012 期 刊： 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(10) 分類號： Q657.3 關鍵詞： 近紅外光譜(NIRS)    湖泊沉積物    營養(yǎng)物    光譜預處理    偏最小二乘(PLS)    機標分類號： TS2 S64 機標關鍵詞： 近紅外光譜    NIRS    預處理技術    快速測定    湖泊沉積物    營養(yǎng)組分    組分研究    Near Infrared Spectroscopy    Lake Sediments    正交信號校正    校正模型    一階導數    預測效果    組合分析方法    小波壓縮    湖泊環(huán)境演化    偏最小二乘    總有機碳    預測誤差    相關系數 基金項目： 國家科技重大專項項目，國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目

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