紫外吸收光譜法結合PLS 對多組分溶液中硝酸鹽濃度的測定

楊鵬程，杜軍蘭，李 燕，哈 謙，王 寧，李 雪

（國家海洋技術中心，天津 300112）

硝酸鹽廣泛存在于自然水體中，是衡量水體富營養化的一項重要指標，而海水的富營養化是引發赤潮的主要因素之一。海水中的氮主要以氨氮、亞硝酸鹽、硝酸鹽和有機氮等形式存在。硝酸鹽是在有氧環境下，亞硝酸鹽和氨氮等各種形態的含氮化合物中最穩定的氮化合物，亦是含氮有機物經無機化作用最終的分解產物[1]。硝酸鹽本身沒有毒性，但攝入人體后，會經腸道微生物作用轉變為亞硝酸鹽產生毒性。因此，檢測水體中硝酸鹽含量，對環境保護、人體健康等方面具有重大意義。

測定水中硝酸鹽的常用方法有濕化學分析[2]和紫外吸收光譜光度[3-4]等方法。濕化學方法是通過把硝酸鹽還原為亞硝酸鹽，然后經重氮偶聯反應后由分光光度法進行測定。此方法操作繁瑣，需要自行填充制備鎘柱，配制麻煩，存在化學試劑污染問題，且檢測耗時較長。紫外吸收光譜法是基于硝酸鹽在紫外波段具有強的吸收，從而得到硝酸鹽的濃度值。該方法無需化學試劑參與，直接進行光學測量，同時避免二次污染，測量簡便、快速、準確。

本研究針對海水中紫外波段主要吸收物質Cl-、Br-、NO3-、NO2-和腐殖酸等進行了紫外吸收光譜特性的研究，分析人工配制的硝酸鉀、溴化鈉、腐植酸、亞硝酸鈉和氯化鈉等混合多組分溶液的紫外吸收光譜特性，采用PLS方法，在216～300 nm紫外波段，建立硝酸鹽定量分析模型，模型預測值與真實值的相關性達到0.999。此紫外吸收光譜法與PLS相結合測量硝酸鹽的方法對海水中硝酸鹽測定具有指導意義。

1 實驗材料和方法

1.1 實驗儀器和試劑

SPECORD 200紫外可見分光光度計（德國耶拿分析儀器公司），Milli-QA10純水機，1 cm石英比色皿2個。

實驗所需的試劑有硝酸鉀、溴化鈉、腐植酸、亞硝酸鈉和氯化鈉，其中硝酸鉀為優級純，氯化鈉為工作基準試劑，其余試劑為分析純。實驗過程中采用經過Milli-Q的超純水，配制以上5種物質的標準樣本。

1.2 紫外吸收光譜法和PLS

紫外吸收光譜法是利用紫外吸收光譜來研究物質的性質和含量的方法，是使溶液的吸收光譜保持在紫外光波段，基于分子中電子能級的躍遷而吸收特定波長的光[5]，也就是根據物質對不同波長的紫外光吸收程度的不同，進而對物質組成進行分析的方法。水體中的硝酸鹽不僅對紫外光具有特征吸收，且在特定濃度范圍內符合朗伯-比耳定律。

朗伯-比爾定律是指在一定溫度下，一束平行的單色光通過均勻的非散射的溶液時，溶液對光的吸光度A 與溶液的濃度c 及液層厚度l 的乘積成正比。其表達公式為：

式中：ε 為吸光系數。

當待測物質中包含有多種吸收成分時，總的吸光度等于各個吸收成分的吸光度之和[6]。吸光度的這一特性被稱為吸光度的加和性，可用式（2）表示：

PLS將原復雜光譜分解為多種成分的簡單光譜，并去除干擾組分和干擾因素的影響，具有簡單穩健、計算量小、預測精度高等優點，能較好地建立分析測定的模型。紫外可見光譜結合PLS的方法，因其快速簡便等優點被廣泛應用于環境監測、石油化工、食品和醫藥等行業[7]。

2 實驗結果與分析

2.1 光譜數據分析

SPECORD 200紫外可見分光光度計的波長范圍為190～1 100 nm。開啟光度計，進行前預熱，初始化儀器后先用超純水進行參比掃描，之后對配好的溶液開始掃描圖譜。掃描步長為1nm，掃描速度為10nm/s，掃描范圍為190～400 nm。

圖1 不同濃度下硝酸鉀紫外吸收曲線

圖2 5 種物質紫外吸收曲線

圖1是不同濃度下硝酸鉀紫外吸收曲線，從中可以看出，硝酸鉀在201 nm處吸收達到最大值，隨著波長的增大，吸光值逐漸下降，當波長大于240 nm時，吸光值趨于0。

圖2是500μg/L硝酸鉀溶液、10μg/L亞硝酸鈉溶液、2 500μg/L腐植酸溶液、50 mg/L溴化鈉溶液、30 g/L氯化鈉溶液的紫外光譜。實驗數據表明，在200 nm附近，溴化鈉和氯化鈉具有吸收波峰，且吸光值遠大于硝酸鹽。同時腐植酸和亞硝酸鈉的吸光值與硝酸鹽相比具有可比性，不能忽略。

根據文獻[8]，海水中溴離子含量大約為67 mg/L，鹽度為35的海水氯離子含量大約為19.35 g/L，硝酸鹽含量變化范圍為1.4～602μg/L。從圖2中可以發現，硝酸鉀、溴化鈉和氯化鈉吸收峰均處于200 nm附近，50 mg/L溴化鈉、30 g/L氯化鈉的吸光值均達到3左右，而500μg/L的硝酸鉀吸光值只有0.4，干擾物質的吸收強于目標物質，這樣在建立模型時必然會使對硝酸鹽的預測精度受到影響。在300 nm后吸收曲線趨于平緩，包含有效信息少，可能給模型帶來噪聲影響，因此選取波段216～300 nm的紫外吸收數據來建立硝酸鹽定量分析模型。

2.2 模型建立

分別配制硝酸鹽、亞硝酸鹽、腐植酸、溴化鈉和氯化鈉任意濃度組合的5種物質混合溶液樣本68個，選取其中的30個作為建模樣本，其余38個樣品作為預測樣本。其中硝酸鉀濃度從20～5 000μg/L，亞硝酸鹽濃度從5～25μg/L，腐植酸濃度從100～5 000μg/L，溴化鈉濃度從40～100 mg/L，氯化鈉濃度從15～30 g/L。這5種物質濃度作為5個因變量，216～300 nm波長內每一個波長處的吸光值為自變量進行建模。

圖3 5 種物質混合溶液紫外光譜

表1 5 個混合樣本各物質濃度

圖3是5個混合樣本的紫外吸收光譜曲線，表1為混合樣本5種物質的濃度。從圖中可以看出，混合樣本紫外光譜吸收波峰位于200 nm附近，隨著波長增加，吸收逐漸減小，當波長增加到250 nm時，吸收趨于平緩，當波長達到380 nm左右時，樣本吸光值趨于0。

模型建立采用偏最小二乘法，對實驗光譜數據進行主成分分析、光譜預處理等操作。光譜預處理的目的就是消除樣本背景漂移、光源強度變化及高頻噪聲的影響,使所獲得的

樣本光譜真實反映樣本信息[9]，合適的光譜預處理可以提高模型的預測精度和穩健性。選擇正交信號校正（OSC）、變量標準化（SNV）、附加散射校正（MSC）、一階微分、二階微分、小波去噪（WDS）和小波壓縮(WCS)等方法對原始光譜進行預處理。通過比較交叉有效性（Q2）和樣本集均方根誤差（RMSEE）等參數來衡量模型的性能，以選取Q2最大和RMSEE最小，來選擇最佳光譜預處理方法。

表3 38 個預測樣本硝酸鹽預測值與實際值比較

從表2中可以看出，原始光譜Q2為0.967，經過預處理后，Q2降低，原始光譜與經過小波去噪處理后模型RMSEE為7左右，其余光譜預處理方法RMSEE值大于10，因此選擇采用原始光譜數據進行建模。

2.3 模型準確性驗證

對建立的模型是通過未知樣本的預測來判斷模型的質量，數據模型的準確性取決于模型的預測值與實際值之間的誤差大小，評價模型質量的指標可用相關系數R2和絕對誤物質不同濃度組合下的預測樣本對模型進行準確度驗證（見表3）。

圖4 建模樣本預測值與實際值相關性

由圖4和圖5中可以看出，利用波段216～300 nm原始光譜建立的數據模型，對于建模樣本和預測樣本硝酸鹽濃度的預測值與實際值之間具有很好相關性，相關系數R2分別達到0.999 9和0.999 4。從表3中可以發現，其中硝酸鹽濃度低于50μg/L，絕對誤差最大為11.05μg/L，當硝酸鹽濃度在50～5 000μg/L時，相對誤差最大為6.74%，模型預測準確度高濃度比低濃度要好，對50μg/L以下的低濃度硝酸鹽測量準確度有待進一步提高。差或相對誤差，相關系數越接近1，絕對誤差或相對誤差越小，則模型的預測能力越好。對此利用人工配制的38個5種

表2 不同光譜預處理方法下模型參數比較

圖5 預測樣本預測值與實際值相關性

3 結論

以海水中紫外波段主要吸收物質Cl-、Br-、NO3-、NO2-和腐殖酸的紫外吸收光譜數據為基礎，采用PLS化學計量學方法，選取紫外波段216～300 nm原始光譜，建立了多種干擾物質存在下硝酸鹽濃度計算模型，并對38個人工配制的混合溶液樣本進行了預測，結果表明，預測值與實際值之間具有很好相關性，相關系數達到0.999，當硝酸鹽濃度在50～5 000 μg/L時，相對誤差小于6.74%。此方法無需化學試劑，使用簡單快速，應用于海水中的硝酸鹽測量具有一定的可行性。

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