综述|或将成为“下一代的土壤分析仪”——LIBS在土壤分析中的进展及潜力
p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近年来,激光诱导击穿光谱(LIBS)回收、采矿和金属分析等不同领域蓬勃发展,LIBS具有不需要样品制备、便携性、检测速度快等优势。与电感耦合等离子体-质谱法(ICP-MS)和其他一些元素分析方法不同,LIBS存在一种巨大的& quot 矩阵效应& quot 。 strong 本文将讨论为什么土壤分析会成为LIBS一项引人注目的应用? /strong /p h1 label=" 标题居左" style=" font-size: 32px font-weight: bold border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204) padding: 0px 4px 0px 0px text-align: left margin: 0px 0px 10px " strong 为什么选择土壤分析? /strong /h1 p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 土壤分析已经经历了一个多世纪的发展,安德森在1960年的文章《土壤试验的历史与发展》中记录了这一时期技术的进步,其主要侧重于磷的监测,也考虑到了钾和氮。他详细介绍了不同土壤类型如何提取相关物质的方法,以及土壤养分与作物产量关系的早期证据(早在1890年)。大约在同一时间(1957年),大卫· 赖斯· 加德纳向哈佛大学提交了题为& quot 美国全国合作土壤调查& quot 的博士论文,这是农业研究人员首次广泛进行的土壤科学综合调查。二战后的美国经济使得联邦和州一级的农业推广服务急剧扩大,土壤科学、除草剂、杀虫剂、抗病作物等研究大爆发,这使得从1950年代中期到今天农业生产力的显著提高。图 1 展示了农业生产率的发展。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/238e798e-7154-4b16-94da-6fafe6ebdd2c.jpg" title=" fig1_s.jpg" alt=" fig1_s.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong style=" text-indent: 0em " 图 1:1866-2014年,美国每公顷玉米平均产量,来自数据世界,未经修改。 /strong span style=" text-indent: 2em " & nbsp /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 自然土壤分析自1960年以来发展至今,以经历数个阶段,过去十年来常见方法是收集一个田地不同地点的样本,在不到20英亩的田地中,随机地点采集了15到20个单独的样本。将采集的土壤混合,测试土壤中的pH水平、植物可用的N、P、K、Mg、Ca等物质的浓度。在某些情况下,还需要检测土壤中的有机质的百分比和微量金属,土壤检测实验室会采用多种方法检测,从滴定测量方法到ICP-MS。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong 如今,精准农业已成为最新的趋势,其对植物和土壤健康的测量越来越精确,需要更频繁的获取土壤信息,以便于更加精准的进行灌溉、虫害控制和施肥。 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong LIBS土壤分析的早期研究主要侧重于土壤中的微量重金属的检测,但由于检测限达不到要求,分析精度不足,这个应用实施较为困难。 /strong /span 对于大多数有毒金属,LIBS 在土壤基质中的检测限大概为1到20ppm之间,这比检测土壤中所需的元素检测限高出一个数量级。每个地点土壤的变化以及土壤的粒状大小也是测量的潜在问题。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong span style=" color: rgb(23, 54, 93) " 随着时间的推移,LIBS在土壤分析方面的应用已转向对高浓度元素的分析,如总碳、氮、磷和钾(称为NPK)、镁和钙。这些元素在土壤中的浓度水平远高于微量有毒金属,并可广泛应用于农学中进行测量土壤的健康。 /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 使用LIBS的分析土壤健康的工作首先要做的是对土壤类型进行分类,然后应用适合的矩阵进行校准。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/d2e07909-a5cf-4218-be2f-0b7e11f3c683.jpg" title=" fig2_s.jpg" alt=" fig2_s.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong style=" text-indent: 0em " 图2:三个主要成分的分数图应用于中国不同地区的8个未知土壤样本。 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong 这项工作由中国科学院南京土壤研究所的一个研究小组完成,他们使用LIBS并通过少量的计算,分析并预测了土壤的pH、阳离子交换能力(CEC)、土壤有机质(SOM)、以及总氮、总磷、总钾、可用磷和可用钾的浓度等特性。这项研究表明LIBS不仅仅能检测元素的浓度,更能预测整体土壤的状况。 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 上文的研究证实了使用LIBS确定土壤类型以及确定土壤状况(如pH)的可行性。 span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong 最近的一项研究结合了这些特征,将土壤状况的信息与光谱信息串联,通过在调校和验证方法,来预测不同土壤情况的微量金属元素。 /strong /span 在调校期间,他们不断更改模型中的可调参数,直到校准的相对误差低于他们设定的固定阈值。通过随机交换不同土壤状况和相同浓度的光谱数据点,建立了一个可以应对数据波动、坚固耐用的模型。他们还想将这个模型应用到所有类型的土壤,创造一款通用的模型。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 作者将这种模型应用于LIBS的数据,其中涵盖4种不同的土壤类型,6种不同的元素浓度,每次检测重复6次。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/cf1dba16-83ca-4203-b978-5336dbf4abbc.jpg" title=" fig4_s.jpg" alt=" fig4_s.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong style=" text-indent: 0em " 图3:Ag浓度在四种不同类型的土壤中,测量(a)通过单变量峰集成,而(b)使用所有四个类型的通用模型 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong span style=" color: rgb(23, 54, 93) " 图 3 显示,右侧使用模型的预测浓度与测量到的参考浓度之间近乎完美的一致,证明了模型的可行性。 /span /strong /p h1 label=" 标题居左" style=" font-size: 32px font-weight: bold border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204) padding: 0px 4px 0px 0px text-align: left margin: 0px 0px 10px " strong 基于LIBS的土壤分析前景 /strong /h1 p style=" text-align: justify text-indent: 2em " span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong 一些企业努力已经开始研究相关应用。一家名为LogiAg的公司已经推出了一种名为 LaserAg的解决方案,该解决方案使用LIBS测量土壤和树叶的关键参数。 /strong /span 他们在加拿大与本地的实验室合作开发LIBS的解决方案,这些实验室具有区域特性,可根据情况进行修正,以适应当地土壤类型。修正需要从该区域采集500个样本,包括各种土壤类型和营养值等信息。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong span style=" color: rgb(23, 54, 93) " SciAps还推出了Z300 LIBS手持设备,用于测量土壤中的总有机碳。 /span /strong 他们使用了来自美国和加拿大的87个土壤样本对总有机碳测定进行校准,所呈现的校准曲线的R2值为0.8825,平均误差为0-7%,有机碳误差范围0.44%, strong span style=" color: rgb(23, 54, 93) " 表明便携式 LIBS 系统可用于以中等精度对碳含量进行局部测定。 /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " span style=" color: rgb(23, 54, 93) " strong 迄今为止的研究和企业成果清楚的表明了基于LIBS的土壤分析解决方案的希望。其他便携式分析方法,如X射线荧光(XRF),不能测量轻元素,如氮或碳(XRF在土壤分析的某些方面也十分重要), /strong /span XRF还需要更多的样品制备和与土壤的物理接触进行测量。LIBS系统的独特优势,使它作为下一代土壤分析仪成为可能性,并有助于精准农业的进一步发展。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong span style=" color: rgb(23, 54, 93) " 由于需要弥补的矩阵效应,以及构建综合数据库所需的大量土壤样本,可能成为使用LIBS进行土壤分析的最大障碍。然而,基于LIBS的土壤分析似乎只是时间问题。敬请期待! /span /strong /p