【摘 要】
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红外光谱比传统的土壤研究方法更加快速、高效，对样品没有损耗且可以回收利用，兼具环境友好性；基于这些优点，红外光谱在土壤学的研究中快速发展。本文率先探讨了中红外光声光谱在
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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红外光谱比传统的土壤研究方法更加快速、高效，对样品没有损耗且可以回收利用，兼具环境友好性；基于这些优点，红外光谱在土壤学的研究中快速发展。本文率先探讨了中红外光声光谱在第四纪黄土定性与定量分析中的应用，比较分析了不同化学计量学方法和不同光谱前处理方法对光谱分析结果的影响，以期对以后土壤的光谱研究提供参考。
在定性分析方面，第四纪黄土的反射光谱和光声光谱表现出了明显不同的特征。在中红外区，反射光谱和光声光谱具有相对应的吸收，但相对吸收强度明显不同，且吸收峰的位置也发生改变，尤其在1000-2000 cm-1谱区。分析了碳酸钙的中红外光声光谱特征，并对土壤进行分类。探讨在土壤分类分析的基础上，建立更加稳定的土壤组分及性质的定量预测模型。
在定量分析方面，在土壤碳酸钙的定量分析中，红外光声光谱和红外反射光谱都有很好的预测结果。本文重点测定了碳酸钙(CaCO3)的中红外光声光谱，分析了CaCO3中红外光声光谱特征，利用中红外光声光谱并结合主成分回归(PCA)、偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(GRNN)三种分析方法建立回归模型，分析了土壤CaCO3的含量。结果表明CaCO3具有丰富的吸收，最强吸收表现在1450 cm-1处，且此处干扰少，可以作为土壤CaCO3的特征吸收峰；三种回归建模方法所建模型线性都很好，以PLSR和GRNN最好，相关系数(R2)均达到了0.9以上，PCA次之，为0.847；验证样本预测能力以PLSR和PCA最佳，R2达到了0.9以上；GRNN次之，为0.882。偏最小二乘回归在校正和预测过程中的结果都非常好，RPD值均达到了3.0以上，具有较强的适用性。
在土壤的红外光谱研究中也存在着许多问题，土壤本身的因素、光谱测定中不同型号仪器的选择、不同红外光区的选择、定性定量过程中不同化学计量学方法的使用以及不同的土壤的前处理方法都会对测定结果造成影响，在土壤分析的的应用中需要根据实际情况加以应用。
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