综述：污水处理厂N2O排放变异性分析及创新减排/利用方法研究进展

这篇综述创新性地将近红外光谱（NIR）与机器学习（SVM/PLSR）结合，系统评估了巴西马黛茶（Ilex paraguariensis）种植区土壤理化性质（pH、SOM、Clay及P/K/Ca等营养元素）的快速检测方法，提出SVM-SGD（Savitzky-Golay导数）模型预测精度最优（R2>0.99），为土壤肥力精准管理提供了低成本、高效率的技术方案。

　　

引言

马黛茶（Ilex paraguariensis）作为南美特色经济作物，其生长高度依赖土壤肥力。传统土壤检测方法成本高昂且耗时，而近红外光谱（NIR）技术因其快速、无损的优势成为研究热点。本研究聚焦巴西南里奥格兰德州五个主产区的107份土壤样本，探索NIR结合机器学习模型对土壤关键指标的预测效能。

材料与方法

样本采集：在0-20 cm深度采集107份土壤，覆盖Vales（6）、Palmeira das Miss?es（14）、Alto Uruguai（19）等5个产区，确保地质（玄武岩/流纹英安岩）和管理差异的代表性。

光谱与理化分析：采用Bruker MPA光谱仪获取780-2500 nm范围的NIR数据，同步测定pH、有机质（SOM）、黏土（Clay）及磷（P）、钾（K）等14项指标。通过三种预处理（RAW/DET/SNV/SGD）和两种算法（PLSR/SVM）构建模型，以R2、RPIQ和RMSE评估性能。

结果与讨论

光谱特征：在1387 nm（O-H键）、2160 nm（高岭石Al-OH）和2381 nm（有机质C-O）等波段出现显著吸收峰，与黏土和有机质含量高度相关。

模型对比：

• SVM全面胜出：对Ca、Clay等指标的预测R2达0.99，RPIQ>15，显著优于PLSR（R2:0.67-0.99），归因于其捕捉非线性关系的能力。
• 预处理技术：SGD提升效果最显著，使PLSR对P的预测R2从0.06升至0.21，而SVM对预处理依赖性较低，RAW数据即可实现优异表现。

关键发现：

1. 黏土（Clay）和有机质（SOM）因直接参与光谱吸收，预测精度最高（RPIQ>16）；
2. 交换性钙（Ca）、镁（Mg）通过有机质羧基间接关联光谱，模型R2>0.95；
3. 磷（P）因化学形态复杂，预测难度最大（RPIQ<1.5），需进一步优化波段选择。

未来展望

建议扩大样本库至阿根廷、巴拉圭产区，并融合中红外（MIR）数据以增强模型泛化能力。商业实验室可采用SVM-RAW简化流程，结合"光谱加标"技术（spectral spiking）实现本地化校准。

结论

SVM-SGD组合为亚热带土壤检测提供了可靠工具，尤其适用于高黏土（35-60%）、酸性（pH 4.0-6.4）的马黛茶种植区。该技术将实验室分析成本降低50%以上，为精准农业和可持续发展提供关键技术支撑。