CN116202975B 一种水体参数预测方法、存储介质及终端设备 （中国科学院西安光学精密机械研究所）

MethodforNitrateMeasurementBasedon备现有技术中存在的浊度补偿时单波长补偿的建波长处的吸收光谱影响不同使其不能从根本上发明一种水体参数预测方法包括了预测待测水2所述浊度预测模型依据混合溶液样本吸收光谱的面积与其对应的浊度a.在所述混合溶液样本吸收光谱数据中减去对应浓度的待测参数标准溶液的吸收光b.利用所述差示光谱数据与对应混合溶液样本的浊度建立不同波长处两者的线性回S2.2.根据待测水体的原始吸收光谱数据和S2.1所得浊度补偿曲线计算得到经浊度补将所述经浊度补偿后的待测水体吸收光谱数据代入待测参数预测光谱数据与其对应的浓度建立，所述待测参数标准样品的吸收光谱为连续波段的吸收光S1中，所述浊度预测模型基于一元线性回归模型S3中，所述待测参数预测模型的建模区间为最优b.在第一波段范围内，将梯度浓度的待测参数标准样品所述波长选择算法为间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法行时实现如权利要求1至5任一所述一种水体参数预测方7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及34的吸光度减去待测参数对应的浊度补偿波长处的吸光度来消除浊度影响，硝酸盐采用[0004]本发明的目的是解决现有技术中存在的浊度补偿时单波且由于浊度对水体待测参数在不同波长处的吸收光谱影响不同使其不能从根本上去除浊[0014]S2.2.根据待测水体的原始吸收光谱数据和S2.1所得浊度补偿曲线计算得到经浊5[0019]a.在所述混合溶液样本吸收光谱数据中减去对应浓度的待测参数标准溶液的吸[0020]b.利用所述差示光谱数据与对应混合溶液样本的浊度建立不同波长处两者的线6[0034]4.本发明的水体参数预测模型根据浊度对水体参数的影响特性选择出第一波段[0042]本发明一种水体参数预测方法主要应用于利用紫外或可见光吸收光谱对水体相[0050]在S1.1中的混合溶液样本吸收光谱数据中减去对应浓度的待测参数标准溶液的[0052]利用S2.1的差示光谱数据与对应混合溶液样本的浊度建立不同波长处两者的线7[0057]根据最优建模区间内具有梯度浓度的待测参数标准样品的光谱数据与其对应的待测水体样本的原始吸收光谱数据和浊度补偿曲线计算得到经浊度补偿后的待测水体样[0063]S5.3.将经浊度补偿后的待测水体样本吸收光谱数据代入S4的待测参数预测模型[0069]依次采集多组混合溶液样本吸收光谱数据，对应混合溶液样本的硝酸盐氮浓度#8[0077]在S1.1中的混合溶液样本吸收光谱数据Amixture中减去对应浓度的硝酸盐氮标准[0081]利用S2.1的差示光谱数据Aref与对应混合溶液样本的浊度Tmix建立不同波长处两硝酸盐氮浓度对应的差示光谱均不相同，表示在200-230nm之间同一浊度对不同浓度的硝酸盐氮标准溶液的吸收光谱产生的影响不同，难以建立适应任意硝酸盐浓度的补偿模型，因此，在230-400nm的波段选择最优建模区间，根据波长选择算法选出的最优建模区间为9λn]内的光谱数据Amn，对该光谱数据Amn与对应的硝酸盐浓度数据Cnitrate利用偏最小二乘法nitrate浓度硝酸盐氮标准溶液对应的吸收光谱数据为230-240nm间的光谱数据，根据选取的光谱数据与对应的硝酸盐氮浓度值建立基于偏最小二乘法的硝酸盐氮预测模型，如图3所示，模型决定系数为0.9996，预测均方根误差为[0092]在本发明的其它实施例中也可以使用其它的多元线性回归分析方法进行回归分[0096]根据待测水体样本吸收光谱数据Ames计算对应光谱面积Smes，将光谱面积Smes代入0[0099]将待测水体样本的浊度值Tmes代入S2中建立的浊度补偿模型，计算得到待测水体[0101]根据待测水体样本原始吸收光谱数据Ames和浊度补偿曲线Atur通过下式计算经浊[0104]将浊度补偿后待测水体的吸收光谱数据Acom代入S4建立的硝酸盐氮浓度预测模[0106]本实施例中，配置5组待测硝酸盐氮、浊度的混合样本作为待测水体样本，经过参数预测模型的建模区间根据紫外或可见光吸收光谱的波段范围以及待测参数的吸收光谱特性进行调整，紫外吸收光谱的波段为200-400nm，