珠江三角洲土壤铜含量快速分析：SG-PLS光谱法的精确建模

本研究论文探讨了在珠江三角洲地区对海滩复垦土壤中的铜含量进行快速分析的方法，采用了一种结合近红外光谱（NIR）与Savitzky-Golay（SG）平滑处理和偏最小二乘回归（PLS）的高效分析技术。这项工作发表于《美国分析化学杂志》(American Journal of Analytical Chemistry, 2018年)，卷9，第12045号，通过在线ISSN 2156-8278和印刷ISSN 2156-8251，doi为10.4236/ajac.2018.912045。 研究的核心是利用NIR光谱的独特能力，因为它可以非破坏性地获取土壤样本的化学信息，而无需物理破碎或溶解。SG平滑算法在此过程中起到了关键作用，它能有效地消除噪声，提高数据的可分析性。通过SG-PLS模型，作者们能够从长波段（1100-2498纳米）的光谱数据中提取出与铜含量高度相关的特征。 研究者构建了一个包含校准、预测和验证的分析框架，以确保模型的准确性和稳定性。他们采用了综合指数(SEP+)来优化模型参数，这是一种综合考虑了预测误差和模型复杂度的指标，旨在找到最佳的模型性能平衡。结果显示，当采用一阶导数、五次多项式函数、七个平滑点和六个PLS因子时，模型的性能优越，表现为均方根误差(SEP)为0.31毫克/千克，预测相关系数(RP)达到0.924，平均相对误差(ARE)仅为4.5%。这些结果表明，该SG-PLS模型对于珠江三角洲海滩复垦土壤铜含量的快速、精确分析非常有效。 此外，本研究的成果不仅提供了对土壤铜含量测量的实用工具，还为小型专用光谱仪的设计提供了有价值的参数选择参考。这对于环境监测、地质勘查以及农业和环保领域的需求具有重要意义，有助于提高土壤质量评估的效率，并可能推动相关技术在更广泛的地理区域内的应用。这项研究在近红外光谱分析领域做出了重要的贡献，展示了其在土壤成分快速测定中的潜力。