构建土壤常规分析实验室光谱库：基于便携式近红外光谱仪的土壤有机碳测定及全局与局部模型性能比较

针对传统湿式氧化法测定土壤有机碳(SOC)存在的高成本、污染及效率低等问题，研究人员通过构建包含9000余份样本的光谱库，对比了便携式近红外光谱仪(NeoSpectra和NanoNIR)与台式仪器的性能，发现局部建模策略(L-PLSRn)较全局模型(G-PLSR)可提升42%的SOC预测精度(RMSEP=6.5 g kg?1)，为土壤实验室提供了一种环保、高效的替代方案。

　　

土壤有机碳（SOC）是衡量土壤健康的核心指标，关乎粮食安全、碳循环和气候变化 mitigation。然而，当前主流的湿式氧化法（K₂Cr₂O₇/H₂SO₄体系）每年产生超6700万升含铬废液，成本高且污染严重。尽管可见-近红外光谱（Vis-NIRS）技术被公认为绿色替代方案，但高昂的设备价格（>5万美元）阻碍了其在常规实验室的普及。在此背景下，巴西维索萨联邦大学（Federal University of Vi?osa）土壤系的研究团队探索了低成本便携式近红外光谱仪（Compact NIR）的可行性，相关成果发表于《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》。

研究采用三种NIR设备（NeoSpectra FT-NIR、NanoNIR及台式光谱仪），对9000余份土壤样本建立光谱库，通过全局模型（G-PLSR）和两种局部建模策略（基于最近邻样本数的L-PLSRn和基于马氏距离的L-PLSRdist）对比性能。关键技术包括：1）样本光谱采集与预处理；2）主成分分析（PCA）和k-means聚类划分光谱组；3）独立验证（1000样本×3次重复）。

研究结果

1. 仪器性能差异：NeoSpectra（1350-2500 nm）表现最优，G-PLSR模型的预测均方根误差（RMSEP）为9.2 g kg^?1（R²=0.6），而NanoNIR（900-1700 nm）精度略低（RMSEP=11.4 g kg^?1）。
2. 局部建模优势：L-PLSRn较G-PLSR显著提升预测精度（RMSEP降低42%至6.5 g kg^?1），且马氏距离限定的L-PLSRdist进一步优化了样本筛选。
3. 光谱库策略：实验室自建光谱库优于开放数据库，避免了仪器间标定问题，尤其适合处理区域性土壤变异。

结论与意义
该研究证实便携式NIR光谱仪能以低成本（1000-8000美元）替代湿式氧化法，局部建模策略可有效应对土壤复杂性。NeoSpectra在长波段的性能接近台式设备，而L-PLSRn的优化为小农户土壤检测（84%农场<2 ha）提供了实用方案。研究为全球土壤实验室的绿色转型提供了关键技术路径，同时为碳信用核算等政策需求奠定了方法学基础。