成分檢測主要是檢測產品的已知成分，對已知成分進行定性定量分析，是一個已知成分驗證的過程，一般需要做成分檢測的是產品出現質量問題，或是產品本身是委托他人生產，為了驗證其是否嚴格按照所提供的配方及要求進行生產。成分檢測(包含成分檢測、成分測試項目)是通過譜圖對未知成分進行分析的技術方法，因該技術普遍采用光譜，色譜，能譜，熱譜，質譜等微觀譜圖。成分檢測所得到的檢測報告具有法律證據的作用，可以用來打官司，具有法律效應。國內有很多進行檢測的機構。百檢網打造檢驗檢測行業的頭部社交媒體是我們的宗旨，讓檢測人、質量人每天即可獲取到行業的*新政策、改革、標準和法規、機構動態、商機等信息，減少信息差，實現信息對等。百檢網入駐的檢測機構業務覆蓋全檢測行業。在線一對一服務。檢測報告按時按質送到手，坐享報告配送服務：在百檢平臺上，客戶從訂購服務到提交委托信息到*后支付檢測費用全都可以在線完成,不用出門就可以完成報檢流程。報告按時按質送到手。百檢平臺致力于為企業及個人提供檢測服務，利用互聯網+檢測電商，為客戶提供多樣化檢測服務。

用途

我們*常見的成分檢測有土壤成分檢測，傳統的土壤成分含量檢測仍沿用實驗室分析的方法，存在耗資、費時、檢測速度慢、污染大等缺。而近紅外光譜技術(NIRS)是一種利用物質某些官能團，如c—H、0一H、N—H等對紅外光的選擇性吸收，快速測量物質中一種或幾種成分含量的技術。因其具有快速、簡便、低成本、非破壞性和多組同時測定等優點，廣泛應用于農業、食品、石油、醫藥等領域。

近年來，國外已將NIRS應用于土壤學及植物營養學研究領域，并顯示出廣闊的應用前景。而國內的相關研究較少cs-s~。為此，對NIRS分析技術在土壤成分檢測中的應用研究進行總結，并對NIRS技術在土壤學方面的發展方向進行討論。以促進NIRS技術在土壤研究和調查中的應用。加速土壤科學研究手段的現代化。

NIRS分析

1 NIRS分析技術的原理

近紅外光是介于可見光(VIS)和中紅外光(MIR)之間的電磁波，波長在780—2 526 nm之間。習慣上又將近紅外劃分為近紅外短波(780 1 100 nm)和近紅外長波(1 100～2 526 nm)2個區域。

近紅外光譜主要是分子的非諧振定使分子從基態向高能級躍進時產生的，記錄的是分子中單個化學鍵基頻振動的倍頻和合頻信息。由于常常受到含氫基團X—H(X—C、N、0、s)的倍頻和合頻的重疊主導，因此在近紅外光譜范圍內，測量的主要是含氫基團x—H振動的倍頻和合頻吸收。獲得近紅外光譜主要使用2種技術：透射光譜技術和反射光譜技術。透射光譜(700～1 100 am)是指將待測樣品置于光源與檢測器之間.利用檢測器檢測透射光或與樣品分子相互作用后的光(承載了樣品結構與組成信息)。若樣品混濁。則表示樣品中含有對光產生散射的顆粒物質，光在樣品中經過的路程是不確定的，應使用漫透射分析。反射光譜(1 100～2 500 nm)是指將檢測器和光源置于樣品的一側，檢測樣品以各種方式反射回來的光。

物體對光的反射又分為規則反射(鏡面反射)與漫反射。規則反射是指光在物體表面按入射角等于反射角的反射定律發生的反射：漫反射是光投射到物體后(粉末或其他顆粒物體)，在物體表面或內部發生的不確定反射。應用漫反射進行的分析稱為漫反射分析。利用NIRS預測物質中的某種成分含量或特征的基本過程是：選取適宜的樣本集進行光譜掃描。建立物質組分或性質的定標模型。也就是近紅外光譜數據與實驗室標準分析’狽4定的樣品成分(或性質)的相關回歸方程，然后根據待測樣品的光譜特征，利用相應的定標模型對樣品成分(或性質)進行預測。

NIRS應用

2 NIRS在土壤成分檢測中的應用

土壤學領域內的絕大部分研究對象是固體.對光具有散射和漫反射作用，適合用漫反射的近紅外光譜

進行分析。

2.1 有機質

土壤有機質主要來源于土壤微生物和植物殘體。其中腐殖酸是土壤有機質的主體，按其在酸堿溶液中的溶解性可分為胡敏酸(HA)、富里酸(FA)和胡敏素(HM)。土壤有機質具有有機物中的多種官能團(羧基、酚羥基、醇羥基、醚基、胺基)，因此土壤有機質在近紅外區具有可辨別的指紋特征。徐彬彬指出，胡敏酸的反射能力比較低，整個波段幾乎為一條直線.呈黑色，而富里酸則在黃光部分開始強反射，呈棕色[引。水熱條件不同，土壤腐殖酸中的胡敏酸和富里酸比值不同;所屬地域不同，土壤的光譜特征也不同。周淑平等利用NIRS分析技術建立了定量檢測土壤中有機質含量的數學模型，指出有機質的決定系數(尺 )為85.70%，均方差為3.190，近紅外預測值與實測值的平均相對誤差為7.05%[m]，這表明NIRS在測定土壤有機質方面具有實用性。綜上可知。利用NIRS測定土壤有機質或有機碳含量是可行的，不過要注意定標樣品和樣品的粒度、土壤類型等因素的影響。

2.2 總氮及堿解氮

選用土壤全氮和堿解氮的含量來評價土壤氮素的供應情況，能夠快速、簡便的實現變量施肥，對精準農業的發展具有一定的指導意義。一些學者研究發現，利用NIRS技術可以快速、低成本的預測土壤中全氮和堿解氮的含量。Cheng等用NIRS預測土壤總氮的研究表明，NIRS能夠很好的預測土壤總氮量，檢驗結果的相關系數 >0.85，預測的根據是NIRS對土壤氮的一個獨立光譜響應，而不是已有的有機質和總氮的密切相關關系。

但NIRS的預測結果受土壤類型的影響。于飛鍵等應用NIRS測定土壤中的全氮和堿解氮，結果表明交互檢驗確定的堿解氮、總氮*佳預測所需的波段個數分別為4和5。光譜預測值和化學分析值之間的相關決定系數對2 mm風干土堿解氮為92.39%、全氮為88%，而對0.15 mm土壤全氮為89.86%。李偉等利用偏*小二乘法(PLS)和人工神經網絡方法(ANN)建立土壤堿解氮含量預測的近紅外光譜分析模型，校正模型的決定系數分別為0.952 0和0.956 3，相對誤差分別為3.42%和2.67%E ].這也佐證了NIRS預測土壤堿解氮含量的可行性。NIRS預測生物態氮和活性氮量是否可行主要取決于所要求的準確度?？傮w看來，NIRS預測土壤全氮和堿解氮是可行的，但它們之間相關性的高低受準確度和供試樣品處理措施影響。