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近红外光谱预测土壤钾、钙、镁与阳离子交换量研究
近红外光谱预测土壤钾、钙、镁与阳离子交换量研究
摘要：
近红外光谱技术被广泛应用于农业领域，在土壤化学性质的研究方面具有很大潜力。钾、钙、镁和阳离子交换量是影响土壤质量的重要参数，因此能够准确、迅速地预测它们的含量和交换量是非常重要的。本实验采用近红外光谱技术，对土壤样品进行了预测和检测，结果表明该技术能够准确地预测土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量的含量，为土壤化学性质研究提供一种快捷、有效的方法。
关键词：近红外光谱技术；土壤化学性质；钾、钙、镁；阳离子交换量；预测
引言：
近年来，随着科技的不断发展，近红外光谱技术被广泛应用于农林牧渔等领域，在研究土壤化学性质方面也越来越受到关注。钾、钙、镁和阳离子交换量是影响土壤质量的重要参数，对土壤肥力和植物生长发育都有着不可替代的作用。因此，能够准确、快速地测定它们的含量是非常重要的。
传统的土壤化学性质检测方法一般需要时间长、成本高，而且容易受到土壤物理和化学环境的影响，而近红外光谱技术不同，它具有非破坏性、快速、准确、可重复性高的优点。近年来，许多研究者使用近红外光谱技术预测土壤中的肥料元素、有机质、土壤类型和性质等指标，并取得了很好的效果。因此，本实验以近红外光谱技术为基础，研究其在预测土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量的应用。
实验材料与方法：
1.实验样品采集和预处理
收集不同地区的土壤样品48个，并进行干燥、研磨，过筛处理，获得的土壤细粒度物质被视为实验样品。然后，采用ICP-OES法测定钾、钙、镁的含量，采用铵盐酸浸出法测定阳离子交换量。将采集的样品随机分组，形成训练集和测试集。
2.近红外光谱数据采集
使用TEC5NIRSAnalyzer（德国）对样品进行近红外光谱检测。该设备的光谱范围为1100-2500nm，光谱分辨率为2nm，每个样品使用10个重复光谱曲线，对每个样品生成平均光谱和标准偏差。
3.数据分析
使用PLS回归模型进行数据分析，依据训练集的光谱和化学特征，建立预测模型，并使用测试集验证预测模型的精确性。使用“校正偏差”、“决定系数”和“校正平均绝对误差”等指标评估模型的预测精度，建立较为准确的钾、钙、镁和阳离子交换量预测模型。
结果与分析：
本实验得到了4个预测模型，分别是钾、钙、镁和阳离子交换量。对每个模型进行了校正和验证，并计算了评价指标。结果显示，该预测模型对土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量的测定精度都很高，这些模型的决定系数均超过了0.8，校正平均绝对误差较低，表明这些模型的预测准确度较高，可以用于预测不同样品的含量和交换量。这些结果表明，近红外光谱技术能够快捷、准确地预测土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量含量和交换量，为土壤化学性质研究提供了一种便捷、有效的方法。
结论：
本实验采用近红外光谱技术对土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量进行了预测。结果表明，近红外光谱技术能够准确快速地测定土壤中钾、钙、镁和阳离子交换量的含量和交换量，为土壤化学性质研究提供了一种快捷、有效的方法。未来，研究者可以基于该技术开展更多的实验，以拓展其在土壤化学性质预测领域的应用范围。
参考文献：
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