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培肥可以提高土壤质量,增加粮食产能,是发展农业现代化和可持续利用土壤资源的重要措施,快速评估不同培肥措施下土壤质量指标的改善对于优化培肥措施具有重要意义。由于传统的土壤质量评估体系耗时、费力,寻求省时、经济的土壤质量分析方法已成为时下研究的热点。随着畜牧业的繁荣,堆肥产业在中国得到了快速的发展。因此,快速和精确评估商品有机肥的质量具有极为重要的意义。本文以长江中下游粮食主产区水稻土为研究对象,采集17种不同施肥处理下共136个土壤样品在350～2500nm范围的近红外光谱,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的全碳含量、全氮含量、碳氮比、速效钾含量、速效磷含量、电导率、土壤pH等土壤指标之间的定量分析模型。模型的决定系数(R2)以及化学分析值标准差(SD)与模型的内部交叉验证均方差(RMSECV)的比值RSC用于判定建立的模型的好坏。结果表明：全碳含量、全氮含量、碳氮比和pH模型的R2和RSC分别为：R2=0.94, RSC=4.31; R2=0.95, RSC=4.35; R2=0.97, RSC=5.60; R2=0.92, RSC=3.37,说明上述土壤指标的预测结果很好。速效钾含量模型的R2和RSC分别为：R2=0.87,RSC=2.23,表明预测结果尚好。而速效磷含量和电导率模型的R2和RSC分别为：R2=0.18, RSC=1.16; R2=0.37, RSC=1.31,说明两者的预测结果均很不理想。采集了江苏省多个大型堆肥厂生产的104种商品有机肥样品在350～2500nm范围的近红外光谱,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的水分含量、有机质含量、全氮含量、水溶性有机碳含量、水溶性有机氮含量、pH、电导率、发芽指数等商品有机肥质量指标之间的定量分析模型。研究结果表明,近红外光谱结合偏最小二乘法技术对于商品有机肥的有机质含量、水溶性有机氮含量、pH值和发芽指数等质量指标能进行准确的预测,对于水分含量、全氮含量和电导率等质量指标能进行较为准确的预测,对于水溶性有机碳含量的预测效果最差。综上所述,水稻土的土壤质量相关指标(全碳、全氮、碳氮比、速效钾和土壤pH)和商品有机肥质量相关指标(有机质含量、水溶性有机氮含量、pH值、发芽指数、水分含量、全氮含量和电导率)可以通过近红外光谱结合偏最小二乘法(NIR-PLS)快速评估。