基于紫外光譜的水產養殖水質總氮含量快速檢測研究

李鑫星，周 婧，唐 紅，孫龍清，曹霞敏，張小栓

1. 中國農業大學信息與電氣工程學院食品質量與安全北京實驗室，北京 100083 2. 中國農業大學煙臺研究院，山東 煙臺 264000 3. 蘇州大學基礎醫學與生物科學學院，江蘇 蘇州 215200 4. 中國農業大學工學院，北京 100083

引 言

近年來，我國水產養殖在各類養殖行業中占有十分突出的地位，為保障食物供給、改善飲食結構、促進經濟增長做出了巨大貢獻。水產品的脂肪含量較低，蛋白質的含量較為豐富，深受大眾的喜愛，但水產品一旦出現質量安全問題，就可能帶來極其嚴重的后果。水產品質量與水產養殖水環境密切相關，而水中總氮(TN)含量是評價水體受污染嚴重程度的關鍵性指標之一[1]。隨著經濟的迅猛增長，工業廢水、生活污水中的含氮物質有可能進入養殖池塘，造成其水質污染； 在集約化養殖過程使用的是高蛋白餌料，只有一少部分被魚蝦類等攝入體內轉換為蛋白質，更大一部分則是在池塘中殘留，造成養殖池塘含氮營養物質水平過高。如果超標排放則會破壞水體自身的平衡，導致水體中含氮物質的富集，造成水體中的水藻和浮游生物的快速生長，致使水體中的溶解氧濃度下降，魚蝦類等生物大面積死亡，最終使得水質惡化而不適合于水產養殖。

紫外(Ultraviolet, UV)光譜技術能夠實現快速無損檢測，且檢測成本較低，近年來已在水質檢測領域得到廣泛應用。鄭一力等[2]以金鑲玉竹葉片為樣本，建立了4種竹葉片氮含量高光譜估測模型，最后比較發現基于主成分分析的BP神經網絡構建的竹葉片氮含量估測模型效果較好。……