腐殖质

兰州自来水污染问题愈演愈烈，大家对饮用水的关注也被重新点燃，中国的水质问题也成为大家茶余饭后谈论的话题。饮水安全是影响人体健康和国计民生的重大问题。近年来，由于国际上一些地区和国家频繁发生恶性事件，饮水安全和卫生问题引起了全球的关注，饮水安全已成为全球性的重大战略性问题。 在中国，饮用水的安全问题被曝光的次数很少，但这并不代表我们饮用的水没有问题。每年对水的全面水质检测也只有两次。而且在被发现后，官方也总会找到合适的理由为自己开脱。就像此次兰州的水污染事件中，兰州市政府就曾发布消息称，自来水苯超标系此前两次事故产生的含油污水所致，检测结果也只显示苯超标，而甲苯、乙苯、苯酚等检测均没有问题。3月6日兰州市民发现自来水有异味，但当地政府表示是谣言并对传谣者进行处置，并称3月6日自来水确实存有异味，但与此次苯超标完全没有关系。随即，水样被送往中科院生态研究所进行水质检测，检测结果显示水中含有两种特殊物质，只需几微克就有臭味。而这两种特殊物质，由冰雪覆盖的草根、藻类等腐殖质产生。“黄河因为不结冰，其支流黄水河结冰，这些特殊物质应该来源于黄水河。” 既然这样，水质问题看起来就不能避免了。此次兰州水污染事件从一定程度上反应了自来水从生产开始到监管到检测的一系列问题。从目前来看，为了饮水安全，不管是企业还是个人，对水质检测已经成为至关重要的一部分。所以，大家也开始把更多的注意力关注到水质检测仪器上。随着人们对水质质量要求的提高，对水质检测仪器的要求也会更为苛刻。检测部门对水质的检测强调现场、及时而且检测项目多，需要更为先进的大型的仪器进行全面的水质检测，如果监管部门的监管力度足够强大，我们相信水质问题可以被扼杀在摇篮里。但不能避免的还是会发生监管不利，出现问题水这类的状况，这时就需要消费者自己检测、随时监督，便携式的小型水质检测仪器就会大有用武之地。也许只有这样全面的检测监管，才能保障我们自己和家人的饮水安全。 北京智云达在水质检测仪器方面已经很成熟完善，水质检测产品可以分为三类：多参数水质检测系列适用于大型企业、检测和研究机构，可随身携带，并可在无电源接入的现场进行长时间检测。其中最多可同时检测水中33项指标，稍小型的仪器可以检测多达20项指标；单参数水质检测系列会更适合家庭使用，个人可以根据不同地区易出现的问题，根据检测对象选择合适的检测仪器，且产品的品种多，单参数水质检测仪有28种之多；同时，公司还制定了水质检测解决方案，包括四套饮用水检测解决方案、两套水产养殖水质检测解决方案和一套泳池水质检测解决方案，这些可以帮助政府和企业进行水质的监管。智云达现在依然没有停住创新的脚步，仍然在依据不断发生的新问题，根据质监部门、企业和个体消费者的新需求研发新产品。智云达立志为所有的消费者排除水质隐患，为水质问题把好最后一关。

摘要土壤有机质（SOM）在全球碳循环中起着非常重要的作用，而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性质的光谱响应，SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量，包括土壤湿度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域，以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明，基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力，几乎所有波段的残余预测偏差（RPD）均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高，决定系数（R2）为0.76，均方根误差（RMSE）为5.74 g/kg，RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比，采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型，SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究区域试验点1位于中国东北黑龙江省黑土耕地保护区，如图2所示，面积为1095 km2。该地区属温带大陆性季风气候，年降水量为450–650 mm，降水主要集中在6–9月，占全年降水量的80%。研究区地势南高北低，西高东低，大部分地区为堆积平原。该研究区是全球仅有的四个黑土区之一，耕层深厚，土壤肥沃，含腐殖质的土层厚度为25–80 cm，适合种植玉米、大豆等作物。图 2. 研究区域概览。（a）研究区域的地理位置；（b、c）分别为站点 1 和站点 2 的土壤采样点；（d、e）“裸土期”的土壤表面。试验点2 位于中国吉林省黑土耕地保护区，如图 2 所示，面积为 713 km2。站点地势平坦，海拔在 189 至 237 m 之间。该区域为东部湿润山区与西部半干旱平原区的过渡地带。研究区属温带大陆性半湿润季风气候，年平均气温 4.6 ℃，年降水量 600—700 mm。该区域河流水系丰富，农业水资源相对丰富，地表土壤空间异质性强。该区域土壤主要为黑土，腐殖质层厚度为 0.6—1.0 m。试验点2的土壤类型、地表特征等环境因素与试验点1有明显差异，可以验证本研究中SOM含量预测模型的时空可迁移性。2022 年 10 月 29 日至 30 日，共从试验点 1 采集了 104 个表层土壤样品（图 2b）。2023 年 4 月 14 日至 15 日，从试验点 2 采集了 40 个表层土壤样品（图 2c），用于测试模型的时空可迁移性。图3. 样区内土壤样品采集与参数测量示意图。(a)象限采样示意图；(b)土壤表面点云数据测量。研究过程样品运回实验室后，通过称重、烘干等方法获得每个象限9个子样本的SM和SBW，并计算子样本的平均值。然后，将9个子样本混合成复合样本，在实验室内使用（ASD FieldSpec 4地物光谱仪）进行光谱测量（取十次测量的平均值）和使用重铬酸钾加热法测定SOM含量。为保证每个样品的SBW相同，将土壤样品装入一次性培养皿中进行光谱测量。对每个测量点的土壤表面点云数据进行拼接、裁剪和滤波。利用处理后的点云数据建立三维相对坐标系（图3b），提取所有点云数据的Z坐标，计算该象限的RMSH。资源一号02D（ZY1-02D）高光谱图像数据来自中国科学院空天信息创新研究院，图像生成时间与土壤采样时间同步，所有图像的云量均小于1%。本研究选取450~1290nm、1408~1828nm和1963~2460nm波段作为光谱波段。为了验证ZY1-02D高光谱图像的可靠性，将土壤像素光谱与土壤地面光谱进行了比较（图4）。尽管土壤像素光谱的形状与土壤地面光谱相似，但在可见光-近红外（VNIR）波段范围内存在一些噪声和平滑度较低的情况。此外，土壤像素的光谱反射率略低于实验室测量的反射率。计算了像素反射率与地面反射率之间的斯皮尔曼相关系数（SCCs）和皮尔逊相关系数（PCCs）。结果表明，大多数波长范围内的PCCs低于0.5，而在480至680nm和2000至2500nm波长范围内的SCCs基本大于0.5，表明可能存在非线性关系。为了揭示影响像素光谱的因素，比较了不同物理属性梯度下土壤反射率的差异。随着SM的增加，土壤光谱反射率显著下降，尤其是在500至1300nm和1450至1700nm波长范围内（图5）。随着SBW的增加，土壤光谱反射率的下降幅度相对较小。RMSH对土壤光谱的影响最为显著，反射率随着RMSH的增加显著下降。综上所述，SM、SBW和RMSH对光谱的耦合效应是导致两组光谱数据偏差的重要原因，严重限制了成像光谱仪对土壤“纯光谱”的获取。因此，有必要在像素光谱数据中分离土壤的物理和化学信息，以提高高光谱遥感对土壤有机质（SOM）预测的准确性。图4. 成像光谱、实验室光谱及其相关系数。图5. 不同物理性质土壤的光谱特征。图6. 基于多参数估计模型的土壤物理参数与土壤像素光谱拟合的R² 值。图 7. 使用试验点 1 数据建立的 XG-Boost 模型，基于 (a) 原始像素光谱、(b) 地面光谱、(c) 四阶多项式校正光谱和 (d) XG-Boost 校正光谱和站点 2 数据测量和预测的 SOM 含量的散点图。结果本研究利用卫星和地面高光谱数据以及土壤物理参数数据，分别基于四阶多项式和XG-Boost构建了两种土壤光谱校正模型，以缓解土壤物理性质对像素光谱的耦合效应。通过使用来自两个试验点的数据，评估了土壤光谱校正模型的性能及其对SOM预测模型精度和时空可迁移性的影响。主要结论如下：土壤像素光谱反射率与土壤地面光谱反射率呈非线性关系。表面物理性质的差异是导致这两种光谱数据类型偏差的主要因素。RMSH对土壤像素光谱的影响最为显著，其次是SM和SBW。四阶多项式和XG-Boost模型具有良好的土壤光谱校正精度。基于XG-Boost的土壤光谱校正模型精度更高，时空可转移性更强，因为它考虑了所有特征，持续调整树的权重，防止结果陷入局部最优。土壤光谱校正显著缓解了土壤物理性质对土壤像素光谱的耦合效应，有效提高了SOM预测模型的准确性，更重要的是，大大增强了基于像素光谱的SOM预测模型的时空可转移性。未来，通过充分考虑更多土壤特性，可以获得更准确的SOM预测结果。本研究为预测其他区域的土壤性质参数提供了一种新的研究范式。

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