近紅外光譜(NIRS)技術(shù)快速測(cè)定湖泊沉積物營(yíng)養(yǎng)組分研究

時(shí)間:2023-05-06 16:31:14 生物醫(yī)學(xué)論文 我要投稿
  • 相關(guān)推薦

近紅外光譜(NIRS)技術(shù)快速測(cè)定湖泊沉積物營(yíng)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(méi)有建立起快速、準(zhǔn)確的湖泊沉積物營(yíng)養(yǎng)組分組合分析方法.該文利用近紅外光譜(NIRS)技術(shù),采用一階導(dǎo)數(shù)、小波濾噪、正交信號(hào)校正、小波濾噪+正交信號(hào)校正、一階導(dǎo)數(shù)+正交信號(hào)校正、正交信號(hào)校正+小波壓縮6種光譜預(yù)處理技術(shù)和偏最小二乘(PLS)法相結(jié)合在國(guó)內(nèi)建立了NIR光譜測(cè)定湖泊沉積物柱芯樣品中總碳(TC),總氨(TN),總有機(jī)碳(TOC)和總磷(TP)的校正模型,結(jié)果表明雖然NIR光譜校正模型對(duì)TOC的預(yù)測(cè)效果不理想.但一階導(dǎo)數(shù)+正交信號(hào)校正光譜校正模型對(duì)TC和TN,正交信號(hào)校正光譜校正模型對(duì)TP的預(yù)測(cè)效果較好,預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),預(yù)測(cè)誤差(RMSEP)分別為0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP).該研究對(duì)于推動(dòng)我國(guó)湖泊沉積物的光譜學(xué)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(xué)環(huán)境學(xué)院,北京,100875;安徽師范大學(xué)環(huán)境科學(xué)學(xué)院,安徽,蕪湖,241000中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院,北京,100012 期 刊: 光譜學(xué)與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2010, 30(10) 分類號(hào): Q657.3 關(guān)鍵詞: 近紅外光譜(NIRS)    湖泊沉積物    營(yíng)養(yǎng)物    光譜預(yù)處理    偏最小二乘(PLS)    機(jī)標(biāo)分類號(hào): TS2 S64 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞: 近紅外光譜    NIRS    預(yù)處理技術(shù)    快速測(cè)定    湖泊沉積物    營(yíng)養(yǎng)組分    組分研究    Near Infrared Spectroscopy    Lake Sediments    正交信號(hào)校正    校正模型    一階導(dǎo)數(shù)    預(yù)測(cè)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(jī)碳    預(yù)測(cè)誤差    相關(guān)系數(shù) 基金項(xiàng)目: 國(guó)家科技重大專項(xiàng)項(xiàng)目,國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目

【近紅外光譜(NIRS)技術(shù)快速測(cè)定湖泊沉積物營(yíng)養(yǎng)組分研究】相關(guān)文章:

近紅外光譜技術(shù)定量測(cè)定基質(zhì)參數(shù)研究05-07

近紅外反射光譜快速測(cè)定玉米DDGS營(yíng)養(yǎng)成分的研究05-07

應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)快速鑒別玉米雜交種純度的研究05-07

基于近紅外光譜技術(shù)與支持向量機(jī)的苜蓿秋眠類型測(cè)定研究05-07

玉米自交系品質(zhì)性狀的近紅外光譜測(cè)定04-30

利用近紅外快速測(cè)定煙草化學(xué)成分的研究05-02

可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別航天育種番茄05-07

近紅外漫反射光譜技術(shù)快速預(yù)測(cè)蒸汽壓片玉米常規(guī)成分含量的研究05-07

基于可見(jiàn)-近紅外光譜和多光譜成像技術(shù)的梨損傷檢測(cè)研究05-07

異穗卷柏的顯微與近紅外光譜鑒定研究04-26