紫外吸收光谱法结合PLS 对多组分溶液中硝酸盐浓度的测定

杨鹏程，杜军兰，李 燕，哈 谦，王 宁，李 雪

（国家海洋技术中心，天津 300112）

硝酸盐广泛存在于自然水体中，是衡量水体富营养化的一项重要指标，而海水的富营养化是引发赤潮的主要因素之一。海水中的氮主要以氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐和有机氮等形式存在。硝酸盐是在有氧环境下，亚硝酸盐和氨氮等各种形态的含氮化合物中最稳定的氮化合物，亦是含氮有机物经无机化作用最终的分解产物[1]。硝酸盐本身没有毒性，但摄入人体后，会经肠道微生物作用转变为亚硝酸盐产生毒性。因此，检测水体中硝酸盐含量，对环境保护、人体健康等方面具有重大意义。

测定水中硝酸盐的常用方法有湿化学分析[2]和紫外吸收光谱光度[3-4]等方法。湿化学方法是通过把硝酸盐还原为亚硝酸盐，然后经重氮偶联反应后由分光光度法进行测定。此方法操作繁琐，需要自行填充制备镉柱，配制麻烦，存在化学试剂污染问题，且检测耗时较长。紫外吸收光谱法是基于硝酸盐在紫外波段具有强的吸收，从而得到硝酸盐的浓度值。该方法无需化学试剂参与，直接进行光学测量，同时避免二次污染，测量简便、快速、准确。

本研究针对海水中紫外波段主要吸收物质Cl-、Br-、NO3-、NO2-和腐殖酸等进行了紫外吸收光谱特性的研究，分析人工配制的硝酸钾、溴化钠、腐植酸、亚硝酸钠和氯化钠等混合多组分溶液的紫外吸收光谱特性，采用PLS方法，在216～300 nm紫外波段，建立硝酸盐定量分析模型，模型预测值与真实值的相关性达到0.999。此紫外吸收光谱法与PLS相结合测量硝酸盐的方法对海水中硝酸盐测定具有指导意义。

1 实验材料和方法

1.1 实验仪器和试剂

SPECORD 200紫外可见分光光度计（德国耶拿分析仪器公司），Milli-QA10纯水机，1 cm石英比色皿2个。

实验所需的试剂有硝酸钾、溴化钠、腐植酸、亚硝酸钠和氯化钠，其中硝酸钾为优级纯，氯化钠为工作基准试剂，其余试剂为分析纯。实验过程中采用经过Milli-Q的超纯水，配制以上5种物质的标准样本。

1.2 紫外吸收光谱法和PLS

紫外吸收光谱法是利用紫外吸收光谱来研究物质的性质和含量的方法，是使溶液的吸收光谱保持在紫外光波段，基于分子中电子能级的跃迁而吸收特定波长的光[5]，也就是根据物质对不同波长的紫外光吸收程度的不同，进而对物质组成进行分析的方法。水体中的硝酸盐不仅对紫外光具有特征吸收，且在特定浓度范围内符合朗伯-比耳定律。

朗伯-比尔定律是指在一定温度下，一束平行的单色光通过均匀的非散射的溶液时，溶液对光的吸光度A 与溶液的浓度c 及液层厚度l 的乘积成正比。其表达公式为：

式中：ε 为吸光系数。

当待测物质中包含有多种吸收成分时，总的吸光度等于各个吸收成分的吸光度之和[6]。吸光度的这一特性被称为吸光度的加和性，可用式（2）表示：

PLS将原复杂光谱分解为多种成分的简单光谱，并去除干扰组分和干扰因素的影响，具有简单稳健、计算量小、预测精度高等优点，能较好地建立分析测定的模型。紫外可见光谱结合PLS的方法，因其快速简便等优点被广泛应用于环境监测、石油化工、食品和医药等行业[7]。

2 实验结果与分析

2.1 光谱数据分析

SPECORD 200紫外可见分光光度计的波长范围为190～1 100 nm。开启光度计，进行前预热，初始化仪器后先用超纯水进行参比扫描，之后对配好的溶液开始扫描图谱。扫描步长为1nm，扫描速度为10nm/s，扫描范围为190～400 nm。

图1 不同浓度下硝酸钾紫外吸收曲线

图2 5 种物质紫外吸收曲线

图1是不同浓度下硝酸钾紫外吸收曲线，从中可以看出，硝酸钾在201 nm处吸收达到最大值，随着波长的增大，吸光值逐渐下降，当波长大于240 nm时，吸光值趋于0。

图2是500μg/L硝酸钾溶液、10μg/L亚硝酸钠溶液、2 500μg/L腐植酸溶液、50 mg/L溴化钠溶液、30 g/L氯化钠溶液的紫外光谱。实验数据表明，在200 nm附近，溴化钠和氯化钠具有吸收波峰，且吸光值远大于硝酸盐。同时腐植酸和亚硝酸钠的吸光值与硝酸盐相比具有可比性，不能忽略。

根据文献[8]，海水中溴离子含量大约为67 mg/L，盐度为35的海水氯离子含量大约为19.35 g/L，硝酸盐含量变化范围为1.4～602μg/L。从图2中可以发现，硝酸钾、溴化钠和氯化钠吸收峰均处于200 nm附近，50 mg/L溴化钠、30 g/L氯化钠的吸光值均达到3左右，而500μg/L的硝酸钾吸光值只有0.4，干扰物质的吸收强于目标物质，这样在建立模型时必然会使对硝酸盐的预测精度受到影响。在300 nm后吸收曲线趋于平缓，包含有效信息少，可能给模型带来噪声影响，因此选取波段216～300 nm的紫外吸收数据来建立硝酸盐定量分析模型。

2.2 模型建立

分别配制硝酸盐、亚硝酸盐、腐植酸、溴化钠和氯化钠任意浓度组合的5种物质混合溶液样本68个，选取其中的30个作为建模样本，其余38个样品作为预测样本。其中硝酸钾浓度从20～5 000μg/L，亚硝酸盐浓度从5～25μg/L，腐植酸浓度从100～5 000μg/L，溴化钠浓度从40～100 mg/L，氯化钠浓度从15～30 g/L。这5种物质浓度作为5个因变量，216～300 nm波长内每一个波长处的吸光值为自变量进行建模。

图3 5 种物质混合溶液紫外光谱

表1 5 个混合样本各物质浓度

图3是5个混合样本的紫外吸收光谱曲线，表1为混合样本5种物质的浓度。从图中可以看出，混合样本紫外光谱吸收波峰位于200 nm附近，随着波长增加，吸收逐渐减小，当波长增加到250 nm时，吸收趋于平缓，当波长达到380 nm左右时，样本吸光值趋于0。

模型建立采用偏最小二乘法，对实验光谱数据进行主成分分析、光谱预处理等操作。光谱预处理的目的就是消除样本背景漂移、光源强度变化及高频噪声的影响,使所获得的

样本光谱真实反映样本信息[9]，合适的光谱预处理可以提高模型的预测精度和稳健性。选择正交信号校正（OSC）、变量标准化（SNV）、附加散射校正（MSC）、一阶微分、二阶微分、小波去噪（WDS）和小波压缩(WCS)等方法对原始光谱进行预处理。通过比较交叉有效性（Q2）和样本集均方根误差（RMSEE）等参数来衡量模型的性能，以选取Q2最大和RMSEE最小，来选择最佳光谱预处理方法。

表3 38 个预测样本硝酸盐预测值与实际值比较

从表2中可以看出，原始光谱Q2为0.967，经过预处理后，Q2降低，原始光谱与经过小波去噪处理后模型RMSEE为7左右，其余光谱预处理方法RMSEE值大于10，因此选择采用原始光谱数据进行建模。

2.3 模型准确性验证

对建立的模型是通过未知样本的预测来判断模型的质量，数据模型的准确性取决于模型的预测值与实际值之间的误差大小，评价模型质量的指标可用相关系数R2和绝对误物质不同浓度组合下的预测样本对模型进行准确度验证（见表3）。

图4 建模样本预测值与实际值相关性

由图4和图5中可以看出，利用波段216～300 nm原始光谱建立的数据模型，对于建模样本和预测样本硝酸盐浓度的预测值与实际值之间具有很好相关性，相关系数R2分别达到0.999 9和0.999 4。从表3中可以发现，其中硝酸盐浓度低于50μg/L，绝对误差最大为11.05μg/L，当硝酸盐浓度在50～5 000μg/L时，相对误差最大为6.74%，模型预测准确度高浓度比低浓度要好，对50μg/L以下的低浓度硝酸盐测量准确度有待进一步提高。差或相对误差，相关系数越接近1，绝对误差或相对误差越小，则模型的预测能力越好。对此利用人工配制的38个5种

表2 不同光谱预处理方法下模型参数比较

图5 预测样本预测值与实际值相关性

3 结论

以海水中紫外波段主要吸收物质Cl-、Br-、NO3-、NO2-和腐殖酸的紫外吸收光谱数据为基础，采用PLS化学计量学方法，选取紫外波段216～300 nm原始光谱，建立了多种干扰物质存在下硝酸盐浓度计算模型，并对38个人工配制的混合溶液样本进行了预测，结果表明，预测值与实际值之间具有很好相关性，相关系数达到0.999，当硝酸盐浓度在50～5 000 μg/L时，相对误差小于6.74%。此方法无需化学试剂，使用简单快速，应用于海水中的硝酸盐测量具有一定的可行性。

[1]薛传金.浅析地表水中硝酸盐氮测定的影响因素[J].污染防治技术,2011,24（4）:52-53.

[2]中华人民共和国卫生部.GB/T 5750.5-2006.生活饮用水卫生标准检验方法（无极非金属指标）[S].北京：中国标准出版社，2006.

[3]中华人民共和国地质矿产部.DZ/T 0064.1～0064.80-93.地下水质检验方法紫外分光光度法测定硝酸根[S].北京：中国标准出版社，1993.

[4]国家环境保护总局.HJ/T 346-2007.水质硝酸盐氮的测定紫外分光光度法（试行）[S].北京：中国标准出版社，2007.

[5]黄君礼,鲍治字.紫外吸收光谱法及其应用[M].北京:中国科学技术出版社,1992:71-81.

[6]柯以侃,董慧茹.分析化学手册第三分册光谱分析[M].北京:化学工业出版社,1998:753-754.

[7]姚如阳.协同区间PLS-紫外光谱法同时测定肉桂酸和苯乙酮[J].广州化工,2010，38（4）:142-145.

[8]张正斌.海洋化学[M].青岛:中国海洋大学出版社,2004:55-121.

[9]张其可,戴连奎.用于近红外校正模型的训练样本选择[J].传感技术学报,2006,19（4）:1190-1194.