我們的人口正在迅速增長，對糧食的需求大大增加，而氣候變化和土壤管理不善已經影響了世界各地的大片地區(qū)。因此，對能夠快速進行現場土壤監(jiān)測的技術和儀器的需求從未如此強烈。不幸的是，土壤采樣和實驗室分析往往過于耗時、成本和勞動力密集，無法滿足當前的需求，但高精度仍然是先決條件。

近紅外光譜在土壤科學中的應用

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

土壤紅外光譜研究的核心

基本土壤成分，或更準確地說，土壤有機質、土壤質地和土壤粘土礦物學一直是大多數土壤紅外光譜研究的核心。當然，養(yǎng)分有效性、土壤結構、土壤微生物活性和土壤肥力也是過去二十年來人們關注的主要課題。

近紅外光譜分析土壤的主要優(yōu)點

使用近紅外光譜法進行土壤分析的最大優(yōu)點之一是簡單(或者更好的是，幾乎不存在)、無害的樣品制備。更重要的是，測量時間僅需幾秒鐘，并且可以在實驗室和現場進行測量。可以根據被測土壤的光譜信號(也稱為土壤光譜特征或吸收光譜曲線)來估計各種土壤特性。

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的，使用太陽作為光源，也可以是主動的，使用內置光源。來自光源的輻射會觸發(fā)土壤成分分子鍵的振動，使它們能夠以不同的方式吸收光。結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測。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測量。各種環(huán)境因素以及化學基質將決定整個波長范圍內的吸收模式。大多數光被吸收的波長對應于特定的土壤成分或特性。該信息用于通過將吸收與濃度相關聯來確定土壤特性。對吸收影響最大的因素是濕度、溫度和土壤的化學成分。

有關多種有機和無機土壤成分的重要信息

然而，這個光譜區(qū)域可以提供有關許多有機和無機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 振動的產物，顯示出較大的偶極矩。在這個波長區(qū)域，我們還可以觀察到粘土礦物學的影響，這是由于 OH-金屬彎曲的彎曲和來自粘土結合水的 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。

近紅外光譜可測量什么?

本質上，我們測量的是紅外輻射與源自中紅外 (MIR) 區(qū)域的原始基本振動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，土壤光譜的寬吸收特征相對較少。原因是這些頻段大多很寬并且經常重疊。這反過來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。與水分含量相關的波長為 1400nm 和 1900nm。由于含水量較高，這些波長處的吸收也變得更大。換句話說，這些波長下的反射率值越低，水分含量越高。

土壤樣本數量越多，結果越準確

水分含量的示例是最簡單的示例之一，因為反射率值與該屬性之間的關系是直接的。然而，對于許多土壤特性，我們經常需要建立間接關系，以便從近紅外光譜預測濃度(Luleva 等，2011)。將光譜轉化為有意義的數字的最常見方法是使用化學計量學。這是通過將光譜與化學數據進行統(tǒng)計關聯來從光譜中提取信息的方法。其結果是化學元素、化合物或特性的預測模型，將光譜曲線轉換成具有不同精度的有用值。可以使用這些模型直接預測單個屬性(如上所示)或間接預測。樣本數量越多，我們的預測模型就越準確。

用于土壤分析的強大分析工具

總之，NIR 是一種強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，但近紅外測量光譜儀卻便宜得多。NIR 測量幾乎不需要樣品制備，不需要使用化學品，并且快速且易于進行。