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。通過專業(yè)的數(shù)據(jù)比較和問題分析，可以充分了解水污染源、水污染現(xiàn)狀、擴張速度和可能造成的危害，為水污染控制提供數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，幫助專業(yè)人員做出正確判斷，從而設(shè)計和制定合理的治理方案，最終有效改善水質(zhì)，減少環(huán)境污染。

　　化學需氧量(COD)、氨氮(AN)和總氮(TN)是反映地表水污染程度的關(guān)鍵指標。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)化學檢測方法無法比擬的優(yōu)勢。

　　為了進一步提高光譜方法檢測水質(zhì)的準確性，中科院合肥物質(zhì)院智能所光譜智能感知團隊開發(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。他們首先對70份不同污染程度的河流樣本進行光譜采集和化學測定，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的光譜預測準確性明顯優(yōu)于單一光譜技術(shù)的預測結(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。這項研究成果能夠用于地表水質(zhì)的快速高精度檢測，并且有利于光譜的水質(zhì)在線監(jiān)測技術(shù)進一步推廣應用。

　　相關(guān)研究成果已在分析化學領(lǐng)域期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy上發(fā)表。

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