【摘要】：針對土壤漏油污染的檢測、分析和含量預測等實際問題,用關(guān)中平原常見普通土壤、柴油、機油及油土混合物為研究對象,設(shè)計被不同油種污染以及不同污染程度的土壤光譜特征實驗。采用光譜分析的方法來獲取光譜指數(shù),測量并分析滲漏相同含量兩個油種的油土混合物以及滲漏不同含量同一油種的油土混合物的光譜特征及其差異,根據(jù)分析結(jié)果建立一個基于反射特征的土壤柴油滲漏含量的光譜預測模型。研究表明:(1)滲漏相同含量不同油種時,滲漏柴油的土壤的反射率低于滲漏機油的土壤;滲漏柴油和機油的土壤均在1 740和2 328nm附近出現(xiàn)雙吸收谷特征,且在每一個吸收谷點處滲漏柴油的土壤的光譜吸收深度和光譜吸收指數(shù)均低于滲漏相同含量機油的土壤。(2)建立的土壤柴油滲漏含量的光譜預測模型相關(guān)系數(shù)r的值達到0.854,說明模型具有較強的穩(wěn)定性;評價模型預測能力的均方根誤差RMSE值為0.016證明該模型具有較好預測能力,可以對土壤柴油滲漏含量進行有效的預測。
[Abstract]:Aiming at the practical problems of oil spill pollution detection, analysis and content prediction, the common soil, diesel oil, oil and oil-soil mixture in Guanzhong Plain were used as the research objects. The experiments of soil spectral characteristics with different oil pollution and different pollution degree were designed. The spectral index was obtained by spectral analysis, and the spectral characteristics and differences of the oil-soil mixture with the same leakage content and the same oil content with the same oil content were measured and analyzed. Based on the analysis results, a spectral prediction model of soil diesel leakage content based on reflection characteristics was established. The results showed that: (1) the reflectivity of the soil with the same leakage content of different oil species was lower than that of the oil leakage soil, and the double absorption valley was found in both the oil and diesel oil leakage soils near 1 740 and 2 328nm. The spectral absorption depth and spectral absorption index of diesel-leaking soil at each point of absorption valley are lower than those of the soil with the same oil content. (2) the correlation coefficient r of the spectral prediction model for the leakage content of soil diesel oil is established. The value reaches 0.854, which indicates that the model has strong stability. The root-mean-square error (RMSE) of the evaluation model was 0.016, which proved that the model had good prediction ability and could be used to predict soil diesel leakage effectively.
【作者單位】： 中國科學院西安光學精密機械研究所;西安交通大學電子與信息工程學院;中國科學院大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(41005019) 國家(863計劃)項目資助
【分類號】：X833

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本文編號：2149286