近红外光谱技术检测香根草叶片铅含量的可行性研究

"香根草叶片铅含量的近红外光谱快速检测" 本文主要探讨了一种基于近红外光谱技术(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)快速检测香根草叶片中重金属铅含量的方法。香根草由于其对重金属的耐富集能力和易于管理的特性，在土壤重金属污染修复领域有广泛应用。然而，对香根草内部重金属含量的准确评估是评估其修复能力的关键。 文章指出，传统的重金属检测方法如原子吸收光谱法虽然精确，但耗时且可能对环境造成污染。相比之下，近红外光谱技术提供了快速、无损的分析手段，适合大规模和实时监测。研究中，作者采用了偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)建立了香根草叶片铅含量的定量分析模型。 在模型建立过程中，研究者应用了多种预处理方法，包括平滑、一阶导数、二阶导数等，以减少噪声和改善光谱数据的可解释性。通过对不同预处理方法的比较，确定了最佳的预处理策略。此外，通过选择不同的波段来优化PLS模型参数，进一步提高了预测的准确性。 模型建立后，预测决定系数(R²)达到0.87，预测均方根误差(RMSEP)为0.18，这表明该模型具有较高的预测精度。这些数值表明，利用近红外光谱技术可以有效地对香根草叶片中的铅含量进行定量分析，为植物修复过程中的重金属监测提供了一种高效、便捷的工具。 研究还提到了该工作得到了国家自然科学基金、江西省赣鄱人才555工程领军人才计划和高端人才引进计划以及江西省光电检测工程技术研究中心的资助，显示出这项研究的科学价值和实际意义。这项研究为土壤重金属污染的生物修复策略提供了新的检测手段，有助于提升修复效率并确保环境安全。