第31卷，第1期 2011年1月
光谐
青学与光谱
告分，析
Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.31,No.1,pp233-237 January,2011
水体有机污染物浓度检测中的紫外光谱分析方法
吴元清，杜树新·，严赞
浙江大学工业控制技术国家重点实验室，浙江大学工业控制研究所，浙江杭州310027
摘要水体中的大多数有机污染物在紫外区域有较强的吸收，因此可利用紫外吸光度检测水体中的有机污染物浓度。在检测过程中，通过平滑、导数、标准正态变品变换等光谱预处理后，采用主元间归、偏小二乘、支持向量机等方法建立回归模型，并由该模型依费待测样本的紫外光谐数据计算出有机污染物浓度。为了探究不同的预处理方法、建模方法在有机污染物浓度检测中的特点及内在联系，本文对一组来自污水广进出水的光讲数搬采用不同的预处理和律模方法进行实验研究，研究结果表明：当获得的原始数据较好时，可以亢接进行建模，进行光谱预处理反而会使模型效果下降；由于本实验中污水的样本数小于光谱数据点数，所以最小二乘支持向量机更适合于本组实验样本。
紫外光谱；有机污染物浓度检测；预处理；建模
关键词
中图分类号：X832
引言
文献标识码：A
DOI; 10.3964/j. issn.1000-0593(2011)01-0233-05
sion，PCR)，偏最小二乘PLS和支持向量机(supportvector machine，SVM)等。为「探究这些预处理和建模方法在基于紫外光谱的水体有机污染物浓度检测中的特点及内在联系，
水体中的大多数有机污染物在紫外区域有较强的吸收，因此可以利用紫外吸光度检测水体中的有机污染物浓度（如化学氰量，chemicaloxygendemand，COD)。吴同华等研究了紫外光谱的峰面积与被测定污水的COD含量的相关性(1)。隽英华等研究了水游减条件下苯酚及其酚类衍生物的紫外吸收光谱，帮瑞度等给出了定量表征污水中落解性有机污染物的紫外光谱参数，并证明紫外吸光度积分能很好地表征污水总有机碳")。杜树新等应用支持向量机方法实现了紫外光谱的有机污染物浓度测蛋(a)。武晓莉等将Boosting-偏最小二乘应用于紫外光谱水质分析，得到预测精度较高的模型L+)。Charef基于200～350nm紫外吸光度数据，采用主元分析和BP神经网络建立城市污水的COD模型[5]。Lange rgraber基于200～750nm紫外吸光度数据，采用偏最小二乘（partialleastsquares，PLS)预测水质参数COD，得到较好的预测效果()。
在应用紫外光谱检测有机污染物浓度时，其核心是光谱数据的预处理、紫外光谱与有机污染物浓度指标之间数学模型的建立。光谱数据的预处理主要有平滑、导数、标准正态变变换(standard normalvariatetransformation，SNV)等，建模方法主要包括主成分回归（principal component regres-
收稿日期：2010-05-17，修订日期：2010-08-30
基金项目：国家（863计划）项目(2009AA04Z123）资助
本文对一组来白污水厂进出水的光谱数据分别采用平滑、导数、SNV预处理方法，并采用PCR、PLS和最小二乘支持向量机(least squares support vectormachine，LSSVM)算法建模，之后比较实验结果，分析这些建模方法在水质检测中的优缺点，以使选出更适合于水体中有机污染物浓度检测的建模方法。
基本原理 1.1
数据预处理
紫外光谱中包含一些与待测样品性质无关的干扰，如样品的状态，样品背景，光的散射和杂散光等的影响。因此在建模前需要消除光谱数据的无关信息和噪声。常用的预处理
方法有平滑、导数和SNV预处理等[]。 1.1.1平滑处理
平滑预处理是选择一条原始光谱中几个点构成一个窗口，用这些点对平滑窗口内的数据取平均或拟合，将窗口从前往后依次移动一位，重复上述过程即可。信号平滑是常用的降低噪声提高信噪比的方法，只是减小了噪声，没有改变变量的数。常用的平滑算法有移动平均法和Savitzky-Go
作者简介：吴元清，1985年生，浙江大学控制科学与工程学系硕士研究生
*通讯联系人万方数据
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