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近红外光谱分析技术(NIRS)是20世纪80年代以来发展最快的高效、快速、数据产出多、操作技术要求低、无损、无污染的现代分析技术。但目前的经验施肥、经验管理已经不能满足生产现状,亟需一种科学有效的快速检测手段为核桃生产提供强有力的理论依据。1、得到一种快速无损检测核桃叶片叶绿素含量、还原糖含量、可溶性糖含量的定量预测模型。试验选取南疆“温185”核桃叶片作为研究对象,结合近红外光谱分析技术对原始光谱分别进行了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶求导(First Derivative)、二阶求导(second Derivative)、Savitzky-Golay卷平滑和Norris导数平滑6种不同预处理,在全波段10000~4000cm-1范围内建立了核桃叶片叶绿素含量、还原糖含量、可溶性糖含量的PLS定量检测模型。试验得出,运用PLS进行建模,原始光谱在MSC+1stD+SG平滑处理后,确定最佳因子数为10,建立的“温185”核桃叶片叶绿素含量、可溶性糖含量校正模型,其相关系数(R)值分别达到0.93775、0.89809,RMSEC值分别为0.124和0.0496,RMSEP值分别为0.399和0.114,模型比较理想,精确度较高,说明基于傅立叶近红外光谱技术对南疆“温185”核桃叶片叶绿素含量和可溶性糖含量的快速无损检测具有可行性。针对核桃叶片还原糖含量预测模型,其相关系数(R)值为0.54534,校正均方根(RMSEC)值为0.0145,预测均方根(RMSEP)值为0.0159,该模型精确度较差。2、“温185”核桃种植园土壤养分速效氮模型相关系数R=0.77941、速效磷模型R=0.95279、速效钾模型R=0.81847,校正标准差(RMSECV)分别为16.5、42.3和19.1,预测标准差(RMSEP)分别为19.1、30.6和31.3,校正标准差(RMSECV)/预测标准差(RMSEP)分别为0.86、1.38和0.61。研究结果表明,选择偏最小二乘法(PLS)建立的土壤养分定量分析模型,速效磷模型其真实数值与预测数值相关性较高,速效钾模型预测结果不错,而速效氮模型预测结果一般,用该法预测土壤速效氮、速效磷、速效钾是可行的,可为南疆核桃种植园土壤的快速检测提供参考和依据。3、以南疆“温185”核桃仁为研究对象,采用SNV、MSC、导数处理、平滑等16种不同组合的化学计量学算法对原始光谱进行预处理。结果显示,SNV结合一阶导数无平滑处理为最优方法。采用PLS与化学分析相结合的方法,从而建立的“温185”核桃仁蛋白质、可溶性糖模型都具有较高的精确度和稳定性,其模型相关系数(R)分别达到0.89411、0.98268,校正均方根(RMSEC)分别为0.505、0.01650,预测均方根(RMSEP)值分别为0.941、0.01650,且验证集实际值与预测值线性相关性强,满足对核桃仁蛋白质、可溶性糖含量的测定。但还原糖含量检测模型出现过度拟合现象,精确度较差,需要进一步优化。