基于高光谱技术的稻田水体中有机磷农药含量的检测方法研究

Organophosphorus pollution in paddy field water is one of the important poisoned agriculture non-point source pollutant sourcese. If polluted discharge water from rice fields is used for irrigating downstream agricultural products, larger agricultural pollution will occurr. Present dectection approaches of organophosphorus are more concentrated on the detection of pesticide residues in fruits and vegetables and other agricultural products with time-consuming and high-cost methods, which does not work for online testing. Rapid detection of organophosphorus pesticides in paddy fields help make a timely response to potential environmental pollution and help control the emissions of organophosphorus pollution from possible sources to avoid the occurrence of subsequent large-scale pollution. This proposal intends to explore an online approach to detect organophosphorus in paddy fields based on hyperspectral technology. Reflection spectral characteristics of organophosphorus samples will be studied under the laboratory and outdoor conditions by using surface features spectrometer. The optimal wavelength bands and the correlation between the reflectivity of organophosphorus at reflection peaks and the concentrations will be researched to establish prediction models. Approaches to remove the impacts of other impurities on the detection of organophosphorus pesticides in the background solution will be investigated as well. This research can ultimately provide a theoretical basis and experimental data reference for designing a realtime sensor for organophosphorus pollution detection in paddy fields and for developing the wireless sensor network based agricultural non-point source pollution monitoring technologies.

稻田水体中的有机磷农药是重要的毒害型农业非点源污染物的来源之一，被有机磷污染的稻田排放水若用于灌溉下游农作物，会造成大规模的农产品产地污染。目前对有机磷的检测多集中在蔬菜水果等农产品中农药残留的检测上，对自然水环境中的有机磷研究较少，而且所采用的检测方法预处理过程繁琐、耗时、成本高，不适合现场在线检测。对稻田水体中的有机磷污染进行现场在线检测，有助于从源头上控制有机磷污染，避免后续大规模危害的发生。本项目拟采用高光谱技术探索一种稻田水体中有机磷污染的现场检测方法，利用高性能的地物波谱仪获取实验室和田间条件下有机磷水溶液样品的特征光谱，分析确定最优光谱范围以及在特征光谱处反射率与有机磷浓度之间的相关性，研究去除背景杂质干扰的方法，并构建预测模型。本项目的研究成果为开发基于高光谱技术的在线有机磷污染传感器，以及为研究基于无线传感器网络进行农业非电源污染的监测技术提供理论和实验基础。

本研究采用ASD地物波谱仪和高光谱检测方法，对稻田水体中的有机磷污染开展了研究。(1) 室内可控条件下对商品化毒死蜱乳油溶液和毒死蜱、乐果、敌百虫等有机磷标准品配置样品溶液，以及生物农药阿维菌素的标准样品溶液进行了光谱检测，获取了不同农药不同浓度的在350nm-2500nm波段范围内的光谱数据。根据不同浓度的有机磷农药溶液其光谱特征的变异和特征波长处的浓度与反射率变化规律，确定用于几种类型的有机磷农药检测的最优特征波长为360nm，550nm，720nm，1080nm，并分别选取波长组合建立预测模型，模型精度在90%以上。(2) 本研究通过人工添加悬浮土壤颗粒和绿色植物叶片等杂质到有机磷溶液样品的手段，对有机磷农药溶液和与杂质的混合农药溶液光谱试验结果进行分析，研究不同杂质对光谱检测的影响。其中悬浮土壤颗粒物在有机磷农药溶液特征波长360nm处无明显峰值变化，但在农药的光谱数据有交互作用影响，且在其他波长处有重叠响应。各类农药与绿色植物叶片二者的混合溶液的光谱数据可观测到由于叶绿素的作用，光谱反射曲线上在蓝光（450nm）和红光区（650nm）形成反射谷，而在绿光区（540nm）形成反射峰，与有机磷农药溶液的特征波长没有重叠响应。(3) 本研究进行了毒死蜱和乐果的室外试验，发现人工模拟光源和室外太阳光不同波段能量比例有较大差异，并探讨了校正环境误差的方法和手段。本研究为田间在线检测稻田水排放中的有机磷污染提供理论基础和实验数据参考，有助于对潜在的环境污染做出及时响应，从源头上控制有机磷污染的排放，避免后续大规模危害的发生。同时本课题开展地面传感器技术检测水体环境中农药污染的研究，也将成为评价农业航空农药减施效果的重要应用。