多種類土壤有機質的近紅外分析模型及其共性研究.pdf

1、土壤肥力指標檢測是現代農業(yè)的重要基礎性工作，既有的檢測方法需要生化試劑，過程復雜，不便于規(guī)?；瘧谩＝t外（NIR）光譜可以無需試劑直接檢測樣品，具有快速簡便的優(yōu)點。已有研究工作證實近紅外光譜用于分析土壤主要肥力指標（有機質等）的可行性，但由于土壤類型繁多，進一步針對土壤類型建立個性化模型及多類型土壤聯合分析模型，對于近紅外光譜在土壤領域的規(guī)模化應用具有重要意義。本文收集到東北、南京和廣東三個類型的典型土壤樣品，基于多次定標、預測集隨機

2、劃分的構建具有穩(wěn)定性的近紅外建模、檢驗框架。采用等間隔偏最小二乘（EC-PLS）方法進行波長優(yōu)選，建立等效模型集：（1）進一步提出重復率優(yōu)先組合偏最小二乘（RRPC-PLS）方法，建立了三類土壤樣品有機質近紅外分析的個性化模型；（2）建立了三類土壤樣品有機質近紅外分析的聯合模型，進行共性研究。
　　采用EC-PLS方法，關于東北土壤，最優(yōu)起點波長（I）、波長個數（N）和波長間隔數（G）分別為1090nm、63和10；關于南京土壤，

3、最優(yōu)的I、N和G分別為1310nm、48和4；關于廣東土壤，最優(yōu)的I、N和G分別為1172nm、72和9。在此基礎上建立等效模型集，進一步采用RRPC-PLS方法建立東北、南京和廣東三類土壤有機質的個性化模型，所采用的波長個數分別為8、9和56；另一方面，針對等效模型集，進一步建立三類土壤樣品有機質的聯合模型，相應的等間隔波長組合的I、N和G分別為1632nm、18和8。
　　采用不參與定標的樣品對優(yōu)選的模型進行檢驗。對于最優(yōu)RR

4、PC-PLS模型，東北土壤有機質的預測均方根偏差（V-SEP）和預測相關系數（V-RP）分別為0.188wt％和0.903；南京土壤的V-SEP和V-RP分別為0.507wt%和0.945；廣東土壤的V-SEP和V-RP分別為0.197wt%和0.917。對于最優(yōu)聯合模型，東北土壤的V-SEP和V-RP分別為0.182wt%和0.918；南京土壤的V-SEP和V-RP分別為0.573wt%和0.926；廣東土壤的V-SEP和V-RP分別