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通過融合地表水紫外-可見光譜（UV-Vis）和近紅外（NIR）光譜數據，科學家實現了對地表水質的快速準確檢測。來源：徐卓品

中國科學院合肥物理科學研究院的一個研究團隊提出了一種通過融合地表水紫外可見光譜（UV-Vis）和近紅外（NIR）光譜的數據來快速準確地檢測地表水質的新策略。

該研究發表在《光譜化學學報A部分：分子和生物分子光譜學》上，旨在實時監測水質參數，這對于預防和控制地表水污染至關重要。

化學需氧量（COD）、氨氮（AN）和總氮（TN）是用于評估地表水污染程度的關鍵指標。與傳統的化學檢測方法相比，紫外-可見分光光度計和近紅外光譜提供了快速、簡單和多組分的分析技術，在水質監測方面具有顯著優勢。

為了提高水質檢測光譜方法的準確性，研究人員通過融合紫外-可見光和近紅外光譜數據（UV-Vis-NIR）開發了一種檢測策略。他們收集了光譜數據，并對70個不同程度污染的河流樣本進行了化學測定。

通過結合紫外-可見光譜和近紅外光譜，并使用不同的變量選擇算法，他們優化了地表水污染指標的紫外-可見-近紅外融合模型。

結果表明，與采用單一光譜技術相比，紫外-可見-近紅外數據融合策略顯著提高了地表水中COD、AN和TN的光譜預測精度。

此外，該方法在不同優化條件下表現出更好的穩定性，確保比單光譜技術獲得更可靠的檢測結果。

本研究為未來在線光譜監測技術在水質評估中的應用提供了令人振奮的前景。