本文關鍵詞：多種類土壤有機質的近紅外分析模型及其共性研究

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【摘要】：土壤肥力指標檢測是現(xiàn)代農(nóng)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)模化應用。近紅外(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(lián)合分析模型,對于近紅外光譜在土壤領域的規(guī)�；瘧镁哂兄匾饬x。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(lián)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(shù)(N)和波長間隔數(shù)(G)分別為1090nm、63和10;關于南京土壤,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(shù)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(lián)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)RRPC-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(shù)(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0.197 wt%和0.917。對于最優(yōu)聯(lián)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分別為0.249 wt%和0.847。結果表明:近紅外方法預測值與常規(guī)方法實測值的吻合性與相關性均較高,且具備無需試劑和快速簡便的優(yōu)點。本文針對不同土壤類型,提出了個性化和聯(lián)合建模測定有機質的新途徑,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,也為設計小型、專用且低成本的近紅外光譜儀器提供有價值的參考。
【關鍵詞】：土壤有機質 近紅外光譜 等間隔組合偏最小二乘 等效模型集 重復率優(yōu)先組合偏最小二乘 個性化模型 聯(lián)合模型
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S153.621;O657.33
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-8
• 第一章 前言8-12
• 1.1 研究背景與研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究目標與研究內(nèi)容10-12
• 第二章 土壤近紅外光譜分析的化學計量學研究12-21
• 2.1 光譜分析原理與化學計量學方法12-13
• 2.2 模型評價指標與樣品集劃分13-16
• 2.3 EC-PLS方法16-18
• 2.4 等效模型集及聯(lián)合模型18-19
• 2.5 RRPC-PLS方法19-21
• 第三章 三種類型土壤有機質的近紅外分析模型及聯(lián)合模型21-55
• 3.1 實驗樣品的采集21-23
• 3.2 近紅外光譜實驗23-26
• 3.3 基于穩(wěn)定的樣品集劃分26-32
• 3.4 EC-PLS模型32-36
• 3.5 RRPC-PLS模型36-42
• 3.6 聯(lián)合模型42-44
• 3.7 模型檢驗44-55
• 第四章 總結與展望55-58
• 參考文獻58-63
• 致謝63

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本文編號：1092013