【摘要】 近红外反射光谱技术实现土壤有机碳(SOC)快速无损检测，精度达实验室级别。详解NIRS技术原理、PLS回归模型优势及田间应用方案，助力农业碳汇监测。

大气二氧化碳浓度上升导致全球均温升高0.5°C，农业土壤作为有机碳汇的价值日益凸显。土壤有机碳(SOC)浓度受耕作方式与轮作制度显著影响，其精准量化对全球碳汇核算至关重要。传统实验室检测方法存在耗时长、成本高、破坏样本等局限，而近红外反射光谱技术(NIRS) 凭借快速无损、便携化等优势，正成为土壤有机碳(SOC)和土壤有机质(SOM)检测的有效解决方案。

 

美国阿肯色大学研究团队[1]采用偏最小二乘(PLS)回归模型，通过土壤反射率及其一阶导数预测SOC浓度。研究对比两种验证方式：全交叉验证和30%独立样本验证。结果表明：

1.两种验证模型均与实验室数据呈现显著相关性（p<0.01）

2.基于反射率一阶导数的预测精度显著优于原始反射率数据

3.NIRS检测全程无需化学试剂，单样检测时间缩短80%

图1. 利用近红外反射光谱(NIRS)土壤反射率(a)和一阶导数(b)对5种土壤的土壤反射率值进行预测。[1]

 

近红外光谱技术对土壤有机组分具有特异性响应，官能团的泛频振动在光谱中形成独特指纹。近30年研究表明，该方法对SOC/SOM的定量分析可靠性已获广泛验证。

图2. 近红外预测与实验室测量土壤有机碳(SOC)的验证数据。[1]

 

随着碳汇农业的发展，​快速土壤碳检测已成为管理刚需。NIRS技术兼具三大核心优势：

  • ​现场便携检测：新型设备支持田间原位测量
  • ​经济高效：单次检测成本降低60%
  • ​生态友好：零化学污染，样本可重复利用

研究证实，基于PLS回归的近红外光谱分析法可精准替代传统实验室测量（误差范围<5%），为耕地碳汇监测提供关键技术支撑。

 

参考文献：[1] Bushong, J. T., Norman, R. J., & Slaton, N. A. (2015). Near-Infrared Reflectance Spectroscopy as a Method for Determining Organic Carbon Concentrations in Soil. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 46(14), 1791–1801.

 

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