工業移行地帯の土壌における重金属濃度の定量化には,統合されたXRFとVIS-NIR光譜を用いる

科学分野:

• 環境科学
• 分析化学
• 地化学

背景:

• 土壌の重金属汚染は環境と人間の健康に 危険をもたらします
• 伝統的なモニタリング方法は,多くの場合時間がかかり,費用がかかります.
• X線光 (XRF) と可視近赤外線 (VIS-NIR) のスペクトロスコピーは,迅速で破壊的でない,費用対効果の高い代替手段を提供します.

研究 の 目的:

• XRFとVIS-NIRスペクトロスコーピーを用いて,土壌のカドミウム (Cd) とアルゼン (As) 含有量の推定モデルを開発し,比較する.
• モデル精度に対するスペクトル前処理と融合戦略の影響を評価する.
• 重金属の正確な推定のための最適な特徴の波長を特定する.

主な方法:

• 部分最小二乗回帰 (PLSR) と逆伝播ニューラルネットワーク (BPNN) を用いた推定モデルの開発.
• 第2派生 (SD) を含むスペクトル前処理技術の適用.
• スペクトル融合戦略の実施:スペクトル連結 (SC),外部産物分析 (OPA),グランジャー・ラマナサン平均化 (GRA).
• 特徴の波長選択のための競争的適応再加重サンプリング (CARS) と,次元性の減少のためのピアソン相関係数 (PCC) を利用した.

主要な成果:

• 単一スペクトルのモデルの精度を高めました.
• PLSRモデルは,BPNNモデルと比較して優れた精度を示した.
• 外部製品分析 (OPA) 融合戦略は,融合スペクトルモデルの中で最も高い精度をもたらしました.
• PCCと組み合わせたOPAモデルでは,Cd (R2 = 0.9920) とAs (R2 = 0.9852) の見積もりの精度が非常に高い.

結論:

• XRFとVIS-NIRスペクトロスコピーは,高度なデータ処理技術と組み合わせて,土壌重金属モニタリングのための堅固な枠組みを提供します.
• 開発されたOPA-PCCアプローチは,土壌のCdとAsレベルを評価するための新しく非常に正確な方法を提供します.
• この技術は,産業都市農村への移行地帯の農業用土壌に特に有用であり,環境管理に役立ちます.