植物中銅鉛含量的近紅外和拉曼光譜檢測方法研究.pdf

1、植物體內重金屬含量的多少直接關系到植物自身生長發(fā)育狀態(tài)的好壞，同時通過食物鏈傳輸還能間接影響到人類的健康。因此，檢測植物體內重金屬的含量不僅有助于選擇優(yōu)質植株，提高作物的質量及產量，還能減少因誤食含超標重金屬作物而引發(fā)的危害事件。目前植物體內重金屬含量的檢測主要依靠消煮與化學分析儀器相結合的方法，而這個過程不僅費時費力還會對植物造成損傷，因此尋求一種快速、無損的植物重金屬含量檢測方法具有重要的現(xiàn)實指導意義。
　　植物體內重金屬通常

2、與某些具有光譜信息的有機分子基團發(fā)生絡合螯合作用，因此可借助該類有機分子基團對植物體內重金屬的含量作間接檢測分析。本文主要應用近紅外光譜技術和拉曼光譜技術開展了丁香蓼葉內重金屬銅含量及香根草根莖葉內銅鉛含量的無損檢測方法研究，建立了植物重金屬含量的定量分析模型。論文研究主要內容與成果如下：
　　（1）研究了近紅外光譜技術應用于丁香蓼葉內重金屬銅含量檢測的可行性。選擇最優(yōu)光譜預處理方法，利用偏最小二乘法（PLS）建立檢測丁香蓼葉內重

3、金屬銅含量的近紅外數(shù)學定量分析模型，所建模型的內部全交互驗證相關系數(shù)及均方根誤差分別為0.95和5.99mg/kg；采用24個未知樣本對模型進行檢驗，其預測相關系數(shù)及均方根誤差為0.923和7.38mg/kg，取得較好的預測結果。研究結果顯示，近紅外光譜技術適用于丁香蓼葉內銅含量的定量檢測，為后續(xù)香根草內重金屬含量的檢測提供依據(jù)。
　?。?）研究了基于近紅外光譜技術的香根草根、莖、葉組織部位重金屬銅、鉛含量的定量檢測方法。通過香根

4、草根、莖、葉組織部位重金屬銅、鉛含量的對比分析，得知葉部是香根草存儲重金屬銅、鉛的主要部位。采用不同光譜預處理方法優(yōu)化光譜，結合遺傳算法（GA）對模型變量進行篩選，并對篩選波段作了光譜解析，采用PLS建模方法建立香根草根、莖、葉內重金屬銅、鉛含量近紅外數(shù)學定量分析模型，分別采用20個未知樣本對模型進行檢驗，在銅實驗組中，其根、莖、葉組織部位的預測相關系數(shù)分別為0.932、0.835、0.876，預測均方根誤差分別為0.069g/kg、0

5、.024g/kg、0.106g/kg；于鉛實驗組，其根、莖、葉組織部位的預測相關系數(shù)分別為0.636、0.603、0.832，預測均方根誤差分別為0.039g/kg、0.028g/kg、0.034g/kg
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　?。?）探索研究了香根草根部重金屬銅、鉛含量的拉曼光譜檢測方法。探討不同預處理方法對香根草根部重金屬銅、鉛含量的拉曼光譜檢測模型精度的影響，結合連續(xù)投影算法（SPA）對樣本拉曼光譜進行波段篩選，并對篩選波段作了光