近日，中科院合肥物質(zhì)院智能所光譜智能感知團(tuán)隊提出了一種基于紫外可見光譜(uv-vis)和近紅外(nir)光譜數(shù)據(jù)融合策略，用于地表水質(zhì)的快速高精度檢測。相關(guān)研究成果已在分析化學(xué)領(lǐng)域期刊spectrochimica acta part a: molecular and biomolecular spectroscopy上發(fā)表。

水質(zhì)參數(shù)的實時監(jiān)測對地表水污染的防治具有重要意義?；瘜W(xué)需氧量(cod)、氨氮(an)和總氮(tn)是反映地表水污染程度的關(guān)鍵指標(biāo)。紫外-可見(uv-vis)光譜和近紅外(nir)光譜作為兩種快速、簡便、多組分的分析技術(shù)，在水質(zhì)監(jiān)測中具有傳統(tǒng)化學(xué)檢測方法無法比擬的優(yōu)勢。

為了進(jìn)一步提高光譜方法檢測水質(zhì)的精確性，科研團(tuán)隊開發(fā)出一種基于uv-vis和nir光譜數(shù)據(jù)融合(uv-vis-nir)的地表水質(zhì)檢測策略。研究人員首先對70份不同污染程度的河流樣本進(jìn)行光譜采集和化學(xué)測定，通過uv-vis與nir光譜的初級融合獲得uv-vis-nir融合數(shù)據(jù)，采用不同的變量選擇算法優(yōu)化地表水污染指標(biāo)的uv-vis-nir融合模型。研究結(jié)果表明，基于uv-vis-nir數(shù)據(jù)融合策略的地表水中cod、an和tn的光譜預(yù)測準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于單一光譜技術(shù)的預(yù)測結(jié)果。此外，在不同的優(yōu)化條件下，這一方法的檢測結(jié)果相比單一光譜法更為穩(wěn)定，因而該方法具有更好的魯棒性。這項研究成果有利于光譜的水質(zhì)在線監(jiān)測技術(shù)進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

徐琢頻博士為第一作者，王琦研究員和張鵬飛副研究員為通訊作者。本工作得到合肥市關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)項目、國家自然科學(xué)基金等項目的支持。