近红外光谱技术在土壤氮磷含量检测中的应用

"该文研究了近红外光谱技术在实时测定土壤中总氮和磷含量的应用，通过在北京大兴地区采集的85份土壤样本，利用傅里叶变换光谱技术和偏最小二乘回归法建立近红外光谱校正模型，模型在交叉验证和外部检验中的表现良好，证明了该技术在土壤养分检测上的潜力。" 近红外光谱技术（Near Infrared Spectroscopy，简称NIRS）是一种快速、非破坏性的分析手段，它利用物质在近红外区域（通常指700nm到2500nm的光谱范围）的吸收特性来推断其成分和性质。这项技术自20世纪60年代发展以来，已经在农业、食品、制药等多个领域得到广泛应用，特别是在土壤分析中，因其快速、便捷的特点，逐渐成为实时监测土壤养分的有效工具。 本文的研究焦点在于如何利用NIRS技术准确测定土壤中的总氮（Total Nitrogen, TN）和总磷（Total Phosphorus, TP）。这两个元素对于农作物的生长至关重要，它们是植物生长所需的关键营养素，直接影响作物的产量和质量。传统的实验室分析方法往往耗时且成本较高，不适应于农田实时监控的需求。NIRS技术则可以弥补这一不足，实现快速、现场的养分测定。 研究团队在北京市大兴区选取了不同土地利用类型的85份土壤样本，进行了氮、磷养分的实验室测定以及近红外漫反射光谱的测量。通过傅里叶变换（Fourier Transform）处理光谱数据，并运用偏最小二乘回归法（Partial Least Squares Regression, PLSR）构建了土壤总氮和总磷的预测模型。模型的交叉验证结果显示，总氮模型的决定系数（R²）达到0.8626，总磷模型的R²为0.6685，表明模型具有较高的预测能力。 进一步的外部检验表明，模型在未参与建模的10个样本上，总氮和总磷的预测相关系数分别为0.9698和0.8307，预测标准误差（RMSEP）分别为0.0095%（氮）和0.0086%（磷）。RPD值（检验集样品化学测定值标准差/预测标准误差）分别为3.78（氮）和1.69（磷），这表明模型对于总氮的预测精度高，而对于总磷的预测则相对较低，但仍有一定的参考价值。 近红外光谱技术结合适当的光谱分析方法，能够有效地实现实时监测土壤总氮的精确测定，并能大致估算土壤总磷的含量，这对于精准农业的施肥决策和提高肥料利用率具有重要意义。随着技术的进步和模型优化，NIRS在土壤养分分析中的应用将更加广泛和深入，有望为农业可持续发展提供有力支持。