我們的人口正在迅速增長(zhǎng)，對(duì)糧食的需求大大增加，而氣候變化和土壤管理不善已經(jīng)影響了世界各地的大片地區(qū)。因此，對(duì)能夠快速進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)土壤監(jiān)測(cè)的技術(shù)和儀器的需求從未如此強(qiáng)烈。不幸的是，土壤采樣和實(shí)驗(yàn)室分析往往過(guò)于耗時(shí)、成本和勞動(dòng)力密集，無(wú)法滿足當(dāng)前的需求，但高精度仍然是先決條件。

近紅外光譜在土壤科學(xué)中的應(yīng)用

在過(guò)去的幾十年里，研究團(tuán)隊(duì)將注意力集中在使用近紅外漫反射光譜來(lái)測(cè)量土壤成分上。在 20 世紀(jì) 90 年代中期和 2000 年代初，該領(lǐng)域開始加速發(fā)展，引發(fā)并引起了技術(shù)和工藝的重大發(fā)展。世界各地眾多研究人員的大量工作為當(dāng)今土壤科學(xué)紅外光譜的核心做出了貢獻(xiàn)。如今，仍然有許多科學(xué)家和開發(fā)人員使用相同的原理，并在此基礎(chǔ)上不斷改進(jìn)方法。

土壤紅外光譜研究的核心

基本土壤成分，或更準(zhǔn)確地說(shuō)，土壤有機(jī)質(zhì)、土壤質(zhì)地和土壤粘土礦物學(xué)一直是大多數(shù)土壤紅外光譜研究的核心。當(dāng)然，養(yǎng)分有效性、土壤結(jié)構(gòu)、土壤微生物活性和土壤肥力也是過(guò)去二十年來(lái)人們關(guān)注的主要課題。

近紅外光譜分析土壤的主要優(yōu)點(diǎn)

使用近紅外光譜法進(jìn)行土壤分析的最大優(yōu)點(diǎn)之一是簡(jiǎn)單(或者更好的是，幾乎不存在)、無(wú)害的樣品制備。更重要的是，測(cè)量時(shí)間僅需幾秒鐘，并且可以在實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量?？梢愿鶕?jù)被測(cè)土壤的光譜信號(hào)(也稱為土壤光譜特征或吸收光譜曲線)來(lái)估計(jì)各種土壤特性。

光譜儀獲取土壤的光譜特征

光譜儀是用于獲取土壤光譜特征的儀器。這些儀器可以是被動(dòng)的，使用太陽(yáng)作為光源，也可以是主動(dòng)的，使用內(nèi)置光源。來(lái)自光源的輻射會(huì)觸發(fā)土壤成分分子鍵的振動(dòng)，使它們能夠以不同的方式吸收光。結(jié)果是具有高度特征形狀的吸收曲線，用于土壤分析和特性預(yù)測(cè)。該曲線表示光吸收的頻率，通常以反射率或吸光率百分比來(lái)測(cè)量。各種環(huán)境因素以及化學(xué)基質(zhì)將決定整個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)的吸收模式。大多數(shù)光被吸收的波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)于特定的土壤成分或特性。該信息用于通過(guò)將吸收與濃度相關(guān)聯(lián)來(lái)確定土壤特性。對(duì)吸收影響最大的因素是濕度、溫度和土壤的化學(xué)成分。

有關(guān)多種有機(jī)和無(wú)機(jī)土壤成分的重要信息

然而，這個(gè)光譜區(qū)域可以提供有關(guān)許多有機(jī)和無(wú)機(jī)土壤成分的重要信息。在 780 至 2500 nm 之間的 NIR 區(qū)域中觀察到的所有吸收都是 OH、NH、CH、SO 和 CO 振動(dòng)的產(chǎn)物，顯示出較大的偶極矩。在這個(gè)波長(zhǎng)區(qū)域，我們還可以觀察到粘土礦物學(xué)的影響，這是由于 OH-金屬?gòu)澢膹澢蛠?lái)自粘土結(jié)合水的 OH 鍵的拉伸組合。在近紅外光譜中可以觀察到的其他特性包括水分含量和碳酸鹽。

近紅外光譜可測(cè)量什么?

本質(zhì)上，我們測(cè)量的是紅外輻射與源自中紅外 (MIR) 區(qū)域的原始基本振動(dòng)的特定分子組合之間的相互作用。與光譜的中紅外 (MIR) 部分相比，在近紅外區(qū)域 (NIR) 內(nèi)，土壤光譜的寬吸收特征相對(duì)較少。原因是這些頻段大多很寬并且經(jīng)常重疊。這反過(guò)來(lái)又使得近紅外光譜的解釋變得更加困難。例如，圖 1 顯示了從不同水分含量的樣品中得出的典型土壤光譜特征。正如我們所看到的，濕度越高，整體反射率越低。然而，我們可以更具體。與水分含量相關(guān)的波長(zhǎng)為 1400nm 和 1900nm。由于含水量較高，這些波長(zhǎng)處的吸收也變得更大。換句話說(shuō)，這些波長(zhǎng)下的反射率值越低，水分含量越高。

土壤樣本數(shù)量越多，結(jié)果越準(zhǔn)確

水分含量的示例是最簡(jiǎn)單的示例之一，因?yàn)榉瓷渎手蹬c該屬性之間的關(guān)系是直接的。然而，對(duì)于許多土壤特性，我們經(jīng)常需要建立間接關(guān)系，以便從近紅外光譜預(yù)測(cè)濃度(Luleva 等，2011)。將光譜轉(zhuǎn)化為有意義的數(shù)字的最常見(jiàn)方法是使用化學(xué)計(jì)量學(xué)。這是通過(guò)將光譜與化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)來(lái)從光譜中提取信息的方法。其結(jié)果是化學(xué)元素、化合物或特性的預(yù)測(cè)模型，將光譜曲線轉(zhuǎn)換成具有不同精度的有用值?？梢允褂眠@些模型直接預(yù)測(cè)單個(gè)屬性(如上所示)或間接預(yù)測(cè)。樣本數(shù)量越多，我們的預(yù)測(cè)模型就越準(zhǔn)確。

用于土壤分析的強(qiáng)大分析工具

總之，NIR 是一種強(qiáng)大且方便的分析工具。盡管可以從中紅外區(qū)域獲得的信息通常更加全面，但近紅外測(cè)量光譜儀卻便宜得多。NIR 測(cè)量幾乎不需要樣品制備，不需要使用化學(xué)品，并且快速且易于進(jìn)行。