【摘要】 几项研究已经证实了使用可见近红外漫反射光谱 (VisNIR DRS) 对土壤、沉积物和其他基质进行元素数据分析的可行性。

对土壤固体砷相进行快速且经济有效的分析将是研究污染土壤和预测土壤砷迁移率的宝贵工具。土壤固体As相的分析常用连续萃取；然而，这种方法非常耗时、具有破坏性且成本高昂。几项研究已经证实了使用可见近红外漫反射光谱 (VisNIR DRS) 对土壤、沉积物和其他基质进行元素数据分析的可行性。该试点研究使用 VisNIR DRS 光谱数据快速预测总砷和五种不同的固砷相（Mg、PO4、Ox、HCl 和有机池）。

 

从受污染的垃圾填埋场周围的耕地收集了总共 200 个表层土壤（0-15 厘米）样本，并通过 VisNIR DRS 进行扫描。使用三个光谱变换对原始反射光谱进行预处理，以预测土壤总砷，并使用偏最小二乘回归 (PLSR) 提取五个池。从数量上来说，PO4（验证 R2 = 0.72，RPIQ = 3.39）和 org（验证 R2 = 0.93，RPIQ = 4.81）池以及总 As（验证 R2 = 0.88，RPIQ = 3.54）使用一阶导数产生了更好的准确度原始反射率值。定性光谱分析和 PLSR 系数都表明，土壤砷及其物相的预测取决于它们与光谱活性土壤有机质、粘土矿物和铁/铝氧化物的密切关联。

 

Fig. 1 Plots showing average reflectance spectra and continuum-removed spectra of soils with the lowest (S1, 2.42 mg·kg−1) and highest (S2, 10.37 mg·kg−1) total As contents.[1]

 

由于 AsT 变化而导致的土壤吸收特征的变化如图 1 所示，借助连续谱去除光谱，有助于将特定吸收特征与共同基线进行对比。具体来说，S1和S2分别代表AsT含量最低（2.42 mg·kg−1 ）和最高（10.37 mg·kg−1 ）的土壤。两种土壤的平均反射率曲线在可见光范围（350-750 nm）内的高光密度或吸光度以及~1400（羟基或粘土矿物（如蒙脱石和伊利石）中的 O\\H）的比吸收方面似乎相似，1900 (O-H) 和~2200 nm（腐殖质部分中的金属-羟基拉伸或 C-H 键）。

 

在这两个图中，S1 和 S2 显示了 Fe 入射角的凹性特征。报道称，在可见光区域，Fe2O3 由于其与其他金属阳离子和 O\\H 基团结合的能力而赋予光谱特征。因此，也许两种土壤中存在的铁氧化物是由于 485 nm 附近的电荷转移而导致吸收的原因，但 S2 中的浓度较高是明显的。 S1 中约 900 nm 处的细微吸收表明存在针铁矿 (FeOOH)。此外，S2 中 ~2250 nm 和 ~2450 nm 之间的一些弱峰表明可能存在碳酸盐。简单方便的基于 VisNIR DRS 的协议，用于结合三种不同的光谱预处理和 PLSR 算法来量化土壤固体 As 相。结果表明，除 Mg 和 Ox 库之外的所有模型都产生了令人满意的校准，确定系数范围为 0.79 至 0.97，这可能是由于它们与光谱活性铁氧化物、粘土矿物和土壤腐殖质部分的协变所致。

 

相反，对于 Mg 和 Ox 池没有观察到令人满意的一致性。然而，结果令人鼓舞，并表明 VisNIR DRS 在未来快速、原位表征砷污染土壤的潜力。有必要研究其快速筛选土壤样品中其他固体砷相（包括更广泛的地理区域）的潜力。

 

[1]Somsubhra Chakraborty, Bin Li, Shovik Deb, Sathi Paul, David C. Weindorf, Bhabani S. Das,Predicting soil arsenic pools by visible near infrared diffuse reflectance spectroscopy,Geoderma,Volume 296,2017,Pages 30-37

 

科学指南针以分析测试为核心，提供材料测试、环境检测、生物服务、模拟计算、科研绘图等多项科研产品，累计服务1800+个高校、科研院所及6000+家企业，获得了60万科研工作者的信赖。始终秉持“全心全意服务科研，助力全球科技创新”的使命，致力于为高校、院所、医院、研发型企业等科研工作者提供专业、快捷、全方位的服务。

 

免责声明：部分文章整合自网络，因内容庞杂无法联系到全部作者，如有侵权，请联系删除，我们会在第一时间予以答复，万分感谢。