第32卷，第2期 2012年2月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 32,No. 2, pp330333 February，2012
基于中红外光声光谱的聚合物包膜控释肥料养分释放曲线预测
申亚珍12，杜昌文1*，周健民，王火焰"，陈小琴
1，中国科学院南京土壤研究所，土壤与农业可持续发展国家重点实验室，江苏南京210008 2.中国科学院研究生院，北京100049
摘要以聚丙烯酸酯类系列水基聚合物包膜控释肥料为样品，测定了包膜肥料养分的释放曲线并原位测定了肥料包膜的中红外光声光谱，分析了不同肥料的养分释放曲线以及不同包膜材料的红外光声光谱特征；采用广义回归神经网络模型(GRNN)，以肥料包膜红外光声光谱的主成分作为GRNN模型的输入层，并以包膜肥料养分释放曲线为输出层，构建了预测养分释放曲线的GRNN模型。结果表明，GRNN模型能快速有效地预测包膜肥料养分释放曲线，其预测相关系数（R"）达0.93以上；包膜的探测深度明显影响释放曲线的预测误差，最小预测误差为7.14%，平均为10.28%，且基于包膜表层红外光声光谱的预测误差最小。因
此，结合GRNN模型，红外光声光谱可为包膜肥料养分释放曲线的快速预测提供新手段。关键词红外光声光谱；包膜肥料；GRNN模型；释放曲线
中图分类号：S143
引言
文献标识码：A
DOlI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2012)02-033004
的固态样品分析"，所需样品少，样品也不需做前处理，可实现原位逐层扫描。由于包膜肥料的控释效果主要决定于包衣材料性质，因而可以通过包膜的红外光声光谱直接获取相
由于控释肥料具有提高养分利用率、减少环境胁迫、节
省劳动力和施肥成本等诸多优点而日益成为研究的热点之二{1)，其中研究养分释放曲线对于评价控释效果具有重要意义；最直接的傲法是在25℃下采用静水溶出试验(23]，但该方法费时费力，在应用中很难采用。高温下养分释放周期大大缩短，因此通过高低温度下释放曲线间的关系进行转化，可以在较短时间内推导得到养分释放曲线(，但温度过高可能使得控释肥料膜层破裂，同时高温释放曲线和低温释放曲线的转换并不一定是简单线性关系，因此该方法在预测的可靠性上存在问题。通过养分释放模型也可以进行养分释放曲线的估算，Du等建立了聚合物包膜肥料养分释放的理论模型和人工神经网络模型，尽管模型较好地描述了聚合物包膜肥料养分释放，但由于模型假设以及模拟参数获取和实际情况均具有明显差异，所以在养分释放曲线的预测中存在较大误差。
近年来，傅里叶变换红外光声光谱（Fouriertransform infrared photoacoustic spectroscopy，FTIR-PAS)在材料表征中得到越来越多的应用7。其特点是快速、简便且无破坏性的分析包衣材料的化学结构和组成变化，尤其适合高吸收
收稿日期：2011-04-18，修订日期：2011-08-06
应包膜肥料的养分释放特征。
本工作原位测定了肥料包膜的红外光声光谱并分析了肥料养分释放曲线，然后通过人工神经网络模拟包膜的红外光声光谱和相应包膜肥料养分释放曲线之间的关系，构建了人工神经网络模型，以期快速预测聚合物包膜肥料的养分释放曲线。
实验部分
1 1.1
包衣材料
以聚丙烯酸酯类水基聚合物为基材，通过改变有机硅种类及交联剂的含量，制备了22种性质不同的系列丙烯酸酯类包衣乳液，并以其作为包衣材料制备了相应的包膜肥料103。
1.2包膜肥料的制备
使用流化床包衣设备，将粒径为2～3mm的复合肥颗粒(N-P:O,-K,O=15-12-15)放人包衣腔中，打开设备加热待进风温度上升到设定温度时，将配好的包衣液经频动泵雾化进人流化床包衣腔底部的喷枪中，热空气带走包衣乳液的水
基金项自：国家"十二五"科技支撑计划项目(2011BAD11B01)，中国科学院院地合作项目和美国蓝月基金项目资助
作者简介：申亚珍，女，1984年生，中国科学院南京土壤研究所博士研究生
通讯联系人e-mail；chwduissas,ac,cn
万方数据
e-mailyzshen@issas,ac,can