基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究

利用极限学习机模型解译高氯离子干扰下盐碱土中硝酸根离子选择电极响应信号,系统分析了漂移校正算法、能斯特及极限学习机模型对电极法硝态氮(NO~-_3-N)预测结果准确性的影响差异。结果表明,漂移校正算法可明显提高传感器标定方程的重复性和一致性,响应斜率及截距电位的波动范围分别缩小了3.67%和7.25%;极限学习机模型的最优隐含层节点数为14;基于极限学习机的电极法NO~-_3-N质量浓度预测模型可较好抑制盐碱土中氯离子干扰,与标准检测结果之间的最大绝对误差和均方根误差分别为6.36 mg/L和4.02 mg/L。相关研究结论可为电极法测土过程中的信号校正、数据处理模型和模型参数选取提供参考。     

基于ISE的湿土硝态氮检测方法研究

分析了含水率对离子选择电极（ISE）湿土硝态氮直测的影响，建立了一种融合土壤含水率的ISE湿土直测方〖JP2〗法。结果表明：未修正含水率影响的ISE湿土直测结果与光学检测方法结果间的绝对偏差范围为3.79~44.81mg/L，〖JP〗均方根误差大于17.00mg/L，无法满足应用需求；湿土质量含水率、浸提液添加量及干土折算量间存在线性函数关系，融合湿土质量含水率的ISE湿土硝态氮直测结果与光学检测方法结果之间具有较好的一致性，与光学检测结果回归方程的调整决定系数为0.97，绝对偏差范围为0.17~17.95mg/L，均方根误差小于7.05mg/L，检测精度和稳定性与实验室ISE干土测定性能相近，比未修正含水率影响前有明显提高。     

改进人工神经网络降低NO3-选择电极的Cl-干扰

Fast detection of soil nitrate has an important significance for variable rate fertilization.As NO-     

土壤硝态氮电极法测定的快速前处理工艺研究

改进土壤样品前处理工艺,探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平,进而设计正交试验进行方差分析,确定土样快速前处理优选工艺参数。59个土样检测试验结果表明,在微波时间9 min、振荡时间40 s、离心转速1 000 r/min、离心时间60 s条件下,电极法与光学法检测值之间不存在统计差异,平均相对误差为7.48%,绝对误差的绝对值范围为0.14~22.92 mg/L,均方根误差为7.91 mg/L,快速前处理工艺处理时间小于15 min,可满足土壤硝态氮快速测量准确性及时效性要求。     

用于ISE硝态氮检测的土壤原位前处理装置设计与试验

前处理自动化程度是影响土壤养分检测效率和可行性的关键环节之一。该文设计开发了1种适用于电极法硝态氮原位测定的前处理装置,融合土壤水分校准算法,装置具备水分测定、称重、注液浸提、高速旋转离心等功能,性能测定结果表明:装置两自由度机械平台纵向控制精度达到0.1 cm,旋转定位控制精度为1?,注液精度可达0.2 m L,位移量及注液量具有较高重复性;较常规手动操作,利用该装置进行土样前处理耗时明显降低,自动化及时效性明显提高,人工劳动强度下降;利用装置前处理土样,电极法测定结果与标准光学检测结果接近,两者回归方程调整决定系数为0.87,平均绝对偏差为20.97 mg/kg,均方根误差为22.34 mg/kg,较悬液直测精度明显提高。装置浸提环节仍需进一步优化,研究结果可为集成式土壤养分原位检测装置研发提供参考。