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我国的土壤重金属污染问题广泛而严重，便携式X射线荧光光谱(FPXRF)技术作为一种快速、无损检测的分析方法，能够以较低的时间和人力成本完成重金属污染的调查，具有重要的实用价值。然而，FPXRF目前存在的主要缺点是当测定含量较低的重金属时的精度较低，限制了其在土壤重金属监测中的应用。 本文主要以As、Pb、Zn、Cu、Ni五种元素为例，通过分析FPXRF的影响因素并筛选其中影响较大的干扰因素，进而针对性地建立校准模型的方法来提升FPXRF分析的精度，使其能够为土壤重金属监测研究提供更精确、更可靠的数据。研究主要分为两个部分，分别是FPXRF检测的影响因素的研究和校准方法的建立。 本文在第一部分使用相对百分偏差和相对标准偏差这两个指标代表测定的准确度和精密度，通过控制单因子控制实验，分别针对五种主要影响因素（基体效应、湿度效应、土壤物理结构、谱线重叠和测定时间）对准确度和精密度的影响进行研究。实验结果表明，当测定不同土壤类型的时候，基体效应会对准确度造成影响;对于不同的重金属元素来说，湿度效应影响表现为含水率每升高1％，测定结果降低0.81％-1.93％，即测定偏差升高0.81％-1.93％; Pb/As谱线重叠使得Pb含量每增加1％，As的测定结果随之升高0.02％，即测定偏差升高0.02％;随着土壤粒径的变化，准确度和精密度出现大幅度变化;随着测定时间的增加，测定相对标准偏差下降，测定的精密度提高，这种关系可以通过幂函数解释。总结实验结果，基体效应对FPXRF测定影响最大的内部因素，而湿度效应是影响最大的外部因素。 在第二部分中，以As为例，使用多元回归模型校准基体效应的影响，并且在模型中嵌入Pb/As谱线重叠的线性校准方程;以As、Pb、Cu、Zn为例，使用基于Compton散射线的校准方法校正湿度效应的影响。这两个校准模型均使用偏最小二乘法作为回归建模算法，使用层次聚类分析作为建模样本筛选方法。对于基体效应校准模型，建立了一种基体元素对基体效应贡献的评价方法，筛选出Si、Al、Fe、Ca、K、Ti六种贡献较大的元素作为建模变量;对于湿度效应校准，使用变量重要性评价方法，确定了As、Pb、Cu、Zn的建模光谱变量。应用这两种模型的验证结果表明，这两个模型分别能够有效地校正基体效应和湿度效应的影响。多元回归校准模型能够使得As的测定误差从-20％-20％降低至-10-10％;基于Compton散射线的校准模型能够将现场检测的数据质量从定性分析提升至定量分析水平。将这两个模型组成FPXRF的校准系统，分别应用实验室分析和现场检测中的影响因素的校准，提升FPXRF的测定精度。