农业环境科学学报

作者：陈克诚,侯天保,李梦婷,李竺乘,刘家华,赵润,杨鹏

单位：农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191,农业农村部环境保护科研监测所, 天津 300191

关键词：近红外光谱,猪场沼液,小球藻,氮磷含量,偏最小二乘法,

基金：天津市农业产学研用“揭榜挂帅”项目（GBTG202305）；宁夏农业关键核心技术攻关项目；天津市现代农业产业技术体系项目（ITTPRS2021009）

针对缺乏小球藻净化猪沼液全周期氮磷含量动态变化监测近红外模型的问题，本研究以小球藻净化猪沼液试验中收集到的660个沼液样品为研究对象，运用近红外光谱技术结合主成分分析、偏最小二乘法等化学计量学方法，构建基于近红外光谱的猪场沼液净化全过程氮磷含量监测通用模型。优选最佳预处理方法分别建立了小球藻净化猪沼液全周期总氮（TN）、氨氮（NH4+-N）和总磷（TP）含量监测通用模型。结果表明，沼液氨氮模型预测性能良好，其预测均方根误差（RMSEP）、决定系数（Rp2）和相对分析误差（RPD）分别为 35.273 mg·L-1、0.794 和 2.202。沼液总氮模型的 RMSEP、Rp2和 RPD 分别为 45.275 mg·L-1、0.711 和1.854，沼液总磷模型的 RMSEP、Rp2和 RPD分别为 1.148 mg·L-1、0.727和 1.915，模型可用于定量预测。研究表明，近红外预测值与实测值随培养时间的变化趋势具有较好的一致性，可实现小球藻净化猪沼液全周期氮磷含量的实时监测。

来源：2025年第2期

《农业环境科学学报》期刊编辑部

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