【摘 要】
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土壤中重金属的检测对土壤污染分析及监控具有重要意义.本研究建立了一种基于激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合随机森林(Random forest
【机 构】
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西北大学化学与材料科学学院,合成与天然功能分子教育部重点实验室,西安710127;西安石油大学化学化工学院,西安710065;西北大学化学与材料科学学院,合成与天然功能分子教育部重点实验室,西安710
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土壤中重金属的检测对土壤污染分析及监控具有重要意义.本研究建立了一种基于激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合随机森林(Random forest,RF)算法快速定量分析土壤中重金属元素的方法.采用激光诱导击穿光谱仪对22组土壤样品的LIBS光谱进行采集,探究了不同光谱预处理方法对基于土壤样品LIBS光谱的RF模型预测性能的影响.以归一化处理后的LIBS光谱数据作为初始输入变量,分别构建了基于全谱、特征波段、变量重要性以及后向区间的RF校正模型,用于土壤中4种重金属元素(Cu、Cr、Pb和Ni)含量的测定.结果表明,相比于基于全谱、特征波段和变量重要性的RF校正模型,基于后向区间的随机森林校正模型(Backward interval random forest,BiRF)对上述4种元素的定量分析性能更好,Cu、Cr、Pb和Ni的最优均方根误差(Root mean square error,RMSE)值分别为8.0221、6.0120、1.7382和1.2851μg/g,最优决定系数(Coefficient of determination,R2)值分别为0.9610、0.8985、0.7021和0.9850.本研究结果表明,LIBS技术结合BiRF算法是一种快速测定土壤中重金属元素的新方法.
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