近红外光谱技术预测畜禽粪便金属成分研究进展

"基于近红外光谱技术的畜禽粪便金属成分含量预测研究" 本文由陈龙健撰写，探讨了利用近红外光谱技术预测畜禽粪便中的金属成分含量，旨在减少粪便还田利用可能引发的金属污染风险。陈龙健是副教授、博士生导师，专注于生物质资源开发与利用的研究。 畜禽粪便作为一种重要的生物质资源，在农业中广泛用于土壤改良，但其含有的金属成分可能对环境造成污染。因此，对粪便中金属含量的快速准确预测显得至关重要。近红外光谱技术（Near Infrared Spectroscopy, NIRS）因其非破坏性、快速和便捷的特点，被广泛应用在这一领域。 文章概述了近年来NIRS在畜禽粪便金属成分预测模型上的研究进展。NIRS通过分析物质分子振动产生的光谱信息，建立粪便样本的光谱特征与金属成分含量之间的数学模型。这些模型可以用来预测新样本的金属含量，包括但不限于铜、锌、铅等可能存在的重金属。 作者指出，NIRS技术在畜禽粪便金属成分预测中的应用已经取得了一定的成果，但模型的准确性和稳定性仍有待提高。研究表明，不同种类和来源的粪便可能存在光谱差异，影响模型的建立和预测效果。因此，模型的优化和转移技术成为当前研究的重点，比如蛋鸡粪便肥料成分的NIRS模型优化。 此外，文章还深入探讨了NIRS预测机理，包括光谱解析、多元统计分析方法（如偏最小二乘回归，Partial Least Squares Regression, PLSR）以及如何通过预处理技术改善光谱质量，提升预测精度。预处理技术如一阶导数、二阶导数、平滑滤波等，可以减少噪声干扰，突出关键信息。 关键词：农业工程、近红外光谱技术、畜禽粪便 这项研究为畜禽粪便管理提供了一种有效的监测工具，有助于实现粪肥安全利用，保障农业生态环境的可持续发展。未来的研究方向可能包括模型的普适性增强、新型预处理方法的探索以及深度学习等先进技术在NIRS预测模型构建中的应用。