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近红外光谱用于土壤分析

发布时间:2023-10-11
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我们的人口正在迅速增长,对粮食的需求大大增加,而气候变化和土壤管理不善已经影响了世界各地的大片地区。因此,对能够快速进行现场土壤监测的技术和仪器的需求从未如此强烈。

我们的人口正在迅速增长,对粮食的需求大大增加,而气候变化和土壤管理不善已经影响了世界各地的大片地区。因此,对能够快速进行现场土壤监测的技术和仪器的需求从未如此强烈。不幸的是,土壤采样和实验室分析往往过于耗时、成本和劳动力密集,无法满足当前的需求,但高精度仍然是先决条件。


近红外光谱在土壤科学中的应用


在过去的几十年里,研究团队将注意力集中在使用近红外漫反射光谱来测量土壤成分上。在 20 世纪 90 年代中期和 2000 年代初,该领域开始加速发展,引发并引起了技术和工艺的重大发展。世界各地众多研究人员的大量工作为当今土壤科学红外光谱的核心做出了贡献。如今,仍然有许多科学家和开发人员使用相同的原理,并在此基础上不断改进方法。


土壤红外光谱研究的核心


基本土壤成分,或更准确地说,土壤有机质、土壤质地和土壤粘土矿物学一直是大多数土壤红外光谱研究的核心。当然,养分有效性、土壤结构、土壤微生物活性和土壤肥力也是过去二十年来人们关注的主要课题。


近红外光谱分析土壤的主要优点


使用近红外光谱法进行土壤分析的最大优点之一是简单(或者更好的是,几乎不存在)、无害的样品制备。更重要的是,测量时间仅需几秒钟,并且可以在实验室和现场进行测量。可以根据被测土壤的光谱信号(也称为土壤光谱特征或吸收光谱曲线)来估计各种土壤特性。


光谱仪获取土壤的光谱特征


光谱仪是用于获取土壤光谱特征的仪器。这些仪器可以是被动的,使用太阳作为光源,也可以是主动的,使用内置光源。来自光源的辐射会触发土壤成分分子键的振动,使它们能够以不同的方式吸收光。结果是具有高度特征形状的吸收曲线,用于土壤分析和特性预测。该曲线表示光吸收的频率,通常以反射率或吸光率百分比来测量。各种环境因素以及化学基质将决定整个波长范围内的吸收模式。大多数光被吸收的波长对应于特定的土壤成分或特性。该信息用于通过将吸收与浓度相关联来确定土壤特性。对吸收影响最大的因素是湿度、温度和土壤的化学成分。


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有关多种有机和无机土壤成分的重要信息


然而,这个光谱区域可以提供有关许多有机和无机土壤成分的重要信息。在 780 至 2500 nm 之间的 NIR 区域中观察到的所有吸收都是 OH、NH、CH、SO 和 CO 振动的产物,显示出较大的偶极矩。在这个波长区域,我们还可以观察到粘土矿物学的影响,这是由于 OH-金属弯曲的弯曲和来自粘土结合水的 OH 键的拉伸组合。在近红外光谱中可以观察到的其他特性包括水分含量和碳酸盐。


近红外光谱可测量什么?


本质上,我们测量的是红外辐射与源自中红外 (MIR) 区域的原始基本振动的特定分子组合之间的相互作用。与光谱的中红外 (MIR) 部分相比,在近红外区域 (NIR) 内,土壤光谱的宽吸收特征相对较少。原因是这些频段大多很宽并且经常重叠。这反过来又使得近红外光谱的解释变得更加困难。例如,图 1 显示了从不同水分含量的样品中得出的典型土壤光谱特征。正如我们所看到的,湿度越高,整体反射率越低。然而,我们可以更具体。与水分含量相关的波长为 1400nm 和 1900nm。由于含水量较高,这些波长处的吸收也变得更大。换句话说,这些波长下的反射率值越低,水分含量越高。


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土壤样本数量越多,结果越准确


水分含量的示例是最简单的示例之一,因为反射率值与该属性之间的关系是直接的。然而,对于许多土壤特性,我们经常需要建立间接关系,以便从近红外光谱预测浓度(Luleva 等,2011)。将光谱转化为有意义的数字的最常见方法是使用化学计量学。这是通过将光谱与化学数据进行统计关联来从光谱中提取信息的方法。其结果是化学元素、化合物或特性的预测模型,将光谱曲线转换成具有不同精度的有用值。可以使用这些模型直接预测单个属性(如上所示)或间接预测。样本数量越多,我们的预测模型就越准确。


用于土壤分析的强大分析工具


总之,NIR 是一种强大且方便的分析工具。尽管可以从中红外区域获得的信息通常更加全面,但近红外测量光谱仪却便宜得多。NIR 测量几乎不需要样品制备,不需要使用化学品,并且快速且易于进行。


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