孫陽陽
中國地質調查局烏魯木齊自然資源綜合調查中心 新疆烏魯木齊 830000
土壤化驗分析是農業領域不可或缺的一個環節,當然也不僅僅局限于農業領域,它更涉及了林業、畜牧領域等,在某種程度上來說,土壤化驗分析間接推動了這些領域的發展進程,經過長時間的發展,針對于土壤化驗分析這個過程越來越系統化,最大程度上保障了化驗分析數據結果的精準性。本文主要從四個方面概述了土壤化驗分析要注意的環節。
在采集試樣土壤的時候,一定要選擇主體性的區域,采集的試樣要具有主體區域的特性,滿足區域范圍土壤特性,如果選擇的土壤區域過于偏僻,那么最終的數據結果就沒有了意義,還有可能影響后續的分析工作。在對土壤化驗分析的過程中,要根據土壤的特性選擇不同的分析方法,確定分析手段,得到我們想要的分析效果,土壤采樣是由專業的人員執行的,并不需要化驗人員參與其中,但是作為一名合格的土壤化驗人員,要有最基本的常識,要懂得樣品的制作與采集。
采樣之前需要做好相關準備工作,對采樣的土壤區域進行勘察,根據資料要求采集土壤樣品,從土壤結構來看,可以將采樣區域劃分為不同級別的單元區域,每個單元區域的土壤成分要平衡,一般情況下,單元區域的土壤成分不會超出規定的范圍。采樣的結果要有代表性,那么必須保證采樣的數量要合理[1]。
采取的土壤樣品不宜立即進行貯存,如果非要貯存,需要套入新鮮的塑料薄膜中,然后將袋口扎緊,放入冷藏室進行貯存,可以最大程度上降低來自外界環境的影響。樣品的風干與樣品的貯存相對立,兩者都可以達到對樣品的一個保藏效果,風干樣品的時候,需要將采集的土壤樣品放在儀器盤上,然后用鑷子將土壤平鋪成薄薄的一層,放置在自然通風處進行風干,避免潮濕環境和干燥環境,兩者都不利于樣品的自然風干,要防止化學氣體的侵入,增設防護套。
配制試劑需要考慮到對器材的合理使用,分析數據結果的精準性與試劑的配制密不可分,土壤化驗分析人員,要學會不同濃度試液的配制,針對于土壤化驗分析而言,溶液的配制分為了兩種方法,一種是直接法,另外一種是間接法,直接法是用化學物質直接將溶液配制出來,對于溶液有嚴格的要求,所含雜質量不能超過0.02%,某些物質不容易被直接處理,可以通過高溫灼燒或者干燥器等裝置的協助,在貯藏的時候必須保持在一個真空狀態,使得土壤內部養分不會被流失,在土壤物質組成中,要與化學結構相貼合,比如有結晶的水物質,其結晶的內部含水量應該與分子式中結晶水數量保持一致,滿足化學要求,對于分子量較大的物質,可以與稱量小的物質進行一個中和處理。間接法是針對于不容易制得的純化學品,要經過很多步驟才能配制的試劑溶液,就以標準溶液而言,它并不是直接配制出來的,是經過一道又一道的工序配制,首先要配制好濃度,然后將標準溶液進行標定,確定最終的濃度系數。
玻璃儀器是土壤化驗分析過程中常用的器材,顏色透明,有著良好的性能優勢,耐熱耐干燥、抗腐蝕、容易清洗等,玻璃儀器有很多種,不同的玻璃儀器適用的范圍不一樣,每次試驗結束之后必須要進行的一項操作就是對玻璃儀器的清洗,如果玻璃儀器沒有清洗干凈,對最終的分析結果有著很大的影響。在實驗開始之前,要根據具體的要求選擇性的對玻璃儀器進行干燥處理。除開玻璃儀器,還有分析儀器,分析儀器相對于玻璃儀器的操作難度更大,在使用分析儀器之前,化驗人員一定要仔細閱讀使用說明,根據說明書上的標準規范化操作儀器,絕大多數的分析儀器都是昂貴的,所以化驗人員在實際操作過程中應該小心謹慎,降低人為失誤率。土壤化驗分析人員不僅要會使用分析儀器,還得對儀器的內部構造和結構布局有一定的了解,能夠解決分析儀器大部分的故障問題,可以降低分析數據偏差的風險,同時提高土壤化驗分析效率[2]。
對數據的分析一般都是定量處理,也就是說,將分析任務量化處理,可以有效檢測試樣中的成分。如果試樣的結果不準確,那么對于科研生產的權威性會造成很大的打擊,用錯了數據還會帶來更大的麻煩。所以在實驗期間,選用的都是最為精確的儀器,由專業人員進行實驗操作,在對同一個樣品進行重復性檢測時,無法保證每一次的檢測結果都是一樣的,所以,需要經過對數據的分析找出產生偏差的原因,然后采取合理的措施進行一個有效的解決。土壤化驗分析人員要學會自主判斷分析結果的準確性,根據相關經驗累積找出數據的突破點,獲取更為可靠的數據結果,使之可以更好的服務于科研生產當中。
在土壤化驗分析過程中,難免會出現數據上的誤差,這些數據誤差是很難被避免的,準確度更多的是根據客觀需求而定,具有一定的疊加性。在化驗期間,對數字要有極高的敏感度,通過計算法則測量出數據的精準度,節約了時間還減少了人力成本的消耗,所以做好數據測量工作是非常重要的,比如分析天平的精準度可準至到0.0001g,如果稱得的物質質量為0.2500g,那么就不能更改這個測量數據,不能改成0.250g或者0.25g。化驗過程中涉及的操作較為復雜,為了保證最終的實驗結果能夠滿足預期要求,需要對樣品進行重復性檢測,一般來說,不同的分析任務所檢測的數據結果是不一樣的,對于每次測定的結果,先將它們進行預處理,對于偏差過大的可疑數據選擇性去掉,然后才將所有的數據整合成一份分析報告[3]。