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激光诱导击穿光谱（LIBS）数据在测定农业土壤阳离子交换容量（CEC）中的潜在应用

DOI：10.1002/slct.202000107 期刊：ChemistrySelect 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 通过便携式激光诱导击穿光谱（LIBS）系统分析225份农业土壤样本，研究了基于偏最小二乘回归（PLS）模型的LIBS技术预测土壤阳离子交换量（CEC）的潜力。验证集预测相关系数为0.75，均方根误差（RMSE）为5.4 cmol+/kg。PLS载荷权重分析表明，与可交换阳离子（Ca、Mg、K和Na）及黏土成分（Al和Si）相关的发射谱线具有显著意义。校准集（RPDc=1.99）和验证集（RPDv=2.02）的性能偏差比（RPD）显示模型能获得良好预测质量，而校准集（RPIQc=3.20）与验证集（RPIQv=3.32）的性能四分位距比（RPIQ）则表明其具备优异预测能力。研究证实，结合多元数据分析的LIBS光谱技术可用于快速无化学试剂的农业土壤CEC预测。
作者： Michael C. Pelagio，Divina A. Navarro，Les J. Janik，Rheo B. Lamorena
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究激光诱导击穿光谱（LIBS）技术预测农业土壤阳离子交换量（CEC）值的潜力。

研究成果

激光诱导击穿光谱技术结合多元数据分析，成功应用于预测土壤阳离子交换量值，为传统方法提供了一种快速且无需化学处理的替代方案。尽管样本存在异质性，但统计指标显示该模型具有良好的预测能力。未来研究方向包括利用更多样化样本提高校准精度，以及解决碳酸钙的影响问题。

研究不足

该研究承认土壤样本固有的异质性以及部分关键土壤元素电离不完全是研究的局限性。此外，还指出碳酸钙对激光诱导击穿光谱（LIBS）的影响，并强调需要进一步研究来解决这一局限。

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