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摘要
为提高样品代表性，构建近红外光谱的理想校正模型，实现对奶牛场粪水氮磷含量的速测，本研究基于粪水运移过程代表性暴露位点的原始样品，按照不同比例进行样品复配，填补现场不易采集到的“黑箱”位点样品，运用偏最小二乘法构建了基于最优光谱预处理方法的原样模型、复配模型和融合模型。结果表明：相比原始样品，原样+复配样品总氮、总磷的变异系数分别降低了0.103、0.107，提升了浓度分布均匀性，丰富了粪水光谱信息。相比原样模型，融合模型总氮和总磷的决定系数(Rpred2)分别提升了0.049和0.061，相对分析误差(RPD)分别提升了1.547和0.176。相比复配模型，融合模型总氮和总磷的Rpred2分别提升了0.026和0.022,RPD分别提升了0.470和0.052。验证结果表明，总氮和总磷模型的Rpred2分别为0.903和0.878、RPD分别为2.916和2.508。研究表明，样品复配的方法可有效提高校正集样品的代表性，提升模型预测性能，为还田前粪水养分的快速定量提供技术支撑。
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