Page 20 - 理化检验-化学分册2025年第三期

苏涵君，等：基于可见-近红外光谱技术快速检测水质酸度

表明无用信息变量被消除；然后，5倍RMSECV值在 分别对SPA和CARS选中的波长变量进行PLS
5~24次采样期间变化不明显；最后，由于一些信息 建模，结果见表3。由表3可知：采用SPA筛选的波
性变量被移除，倍RMSECV值迅速上升。 由图4（c） 长变量建立的PLS模型的预测精度较低，产生此现
5
可知，在第 24 次采样 （垂直的星号线）处达到最低 象的原因是在SPA进行波长筛选后，去掉了部分有
5倍RMSECV值，为最佳点。选取了45个光谱波长 用信息，从而导致模型效果变差。采用CARS筛选的
变量作为特征波长，仅占全光谱（2 860个光谱波长） 波长变量建立PLS模型的RMSEP为0. 380 3， R p 为
2
的 1. 57%，基于CARS筛选的特征波长分布如图 5 0. 978 6，RPD为7. 014 5，与最初经SPXY算法划分
所示。 样本集后建立的PLS模型相比，基于SNV-CARS的
2
PLS模型的R p 由 0. 923 7 提高到 0. 978 6，RMSEP
由 0. 718 2 下降到 0. 380 3，RPD由 3. 372 9 提高到
7. 014 5，预测精度和稳定性显著提高。此外，模型
所用波长变量数由2 860个减少至45个， 可以大大缩
短建模时间，有效简化模型，提高运算速率和模型稳
定性。
图 6 为基于SNV-CARS-PLS建立的水质酸度
模型的预测值与真实值散点图。由图6可知， 预测值
与真实值的散点较为均匀地分布在趋势线的两侧，
图 5 基于 CARS 筛选的特征波长分布
Fig. 5 Characteristic wavelength distribution based on 拟合曲线的斜率接近于1，说明此模型相关性比较
CARS screening 好，且具有较好的预测效果。
表3 不同波长筛选方法建立PLS模型的预测结果
Tab. 3 Prediction results of PLS models established by different wavelength screening methods

模型 变量数 主成分数 RMSECV R c 2 RMSEP R p 2 RPD
SNV-SPA-PLS 11 7 1. 317 1 0. 696 8 0. 834 2 0. 897 1 3. 197 8
SNV-CARS-PLS 45 6 0. 409 8 0. 970 6 0. 380 3 0. 978 6 7. 014 5
的混合方法，采用少数波长变量建立了高精度测
量模型，可对水质酸度进行快速定量分析。该模
型为实现在线持续检测应用提供了理论依据。

参考文献：

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Fig. 6 Scatter plot of the predicted values of the SNV-CARS-PLS ZHAO Y，WANG Z Z. On the automatic detection
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本工作采集了60 个不同酸度水溶液样本的Vis-
56-59.
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[3] 刘淑雅，刘春颖，延鹏，等. 胶州湾及青岛近海海水pH
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CARS-PLS 的预处理、波长优选和多元回归模型 of spectrophotometric pH measurements of

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