论文标题：Raman Spectroscopy of Common Fertilizers in Aqueous Solution and Their Detection

论文链接：https://www.mdpi.com/2813-446X/2/4/20

期刊名：Spectroscopy Journal

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/spectroscj

研究背景

现代农业在保障粮食供应的同时，化肥的过量使用或不当时机施用可能导致养分流失，进入水体引发非点源污染。这种污染会造成水体富营养化，进而导致藻类过度繁殖、水体缺氧，甚至形成“死区”，对水生态系统构成严重威胁。为了实现对农业化肥径流污染的有效监测，开发一种能够实时、快速检测水体中化肥残留的技术具有重要意义。拉曼光谱作为一种无损、快速的分子“指纹”识别技术，是潜在的有效监测手段，然而商业化肥中常添加的染料会产生强烈的荧光背景，严重干扰传统拉曼光谱的信号检测。本文旨在探讨如何利用深紫外（DUV）拉曼光谱技术克服这一挑战，实现对水溶液中常见化肥成分的有效检测与定量分析。

研究内容

本研究首先系统测量了多种常见商业化肥（包括Lebanon® Pro 18-2-5、Gro-Fine® 50-0-04、LESCO Stonewall® 0.43% Plus以及一种鸡粪有机肥）在水溶液中的拉曼光谱。当使用488 nm的可见激光激发时，样品（特别是商业化肥）因含有染料而产生强烈的荧光背景，完全淹没了有用的拉曼信号，使得分析无法进行。为解决此问题，研究转而采用波长为229 nm的深紫外激光进行激发。深紫外光能够有效地将拉曼散射信号与荧光背景分离开来，从而成功获取了清晰、可解析的化肥水溶液拉曼光谱。分析谱图发现，在950 cm^-1至1850 cm^-1的波数范围内信号最为活跃，其中900-1008 cm^-1处的特征峰归属于磷酸根离子（PO₄^3-），这主要来自磷酸一铵或磷酸二铵等化肥成分；1590-1600 cm^-1范围内的峰可能源于氨-水复合物；1672 cm^-1处的峰可指认为碳酸根离子。这些特征峰与水的O-H伸缩振动宽峰（3100-3650 cm^-1）得到了很好的分离，为水溶液中化肥成分的特异性识别奠定了基础。

在成功获取光谱的基础上，研究进一步以Gro-Fine®化肥为模型，探索了利用拉曼光谱定量分析化肥污染浓度的可行性。研究团队制备了不同稀释度的化肥水溶液，并同步使用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）精确测定了其中钾、磷、硝酸根、磷酸根等关键离子的浓度作为“地面实况”数据。随后，对相同样品进行DUV拉曼光谱测量。通过将光谱数据与ICP-AES的浓度数据相关联，研究建立了一个简单的经验模型。该模型的核心步骤包括：将光谱归一化至水峰、扣除去离子水光谱本底、积分化肥特征峰（900-1080 cm^-1）和水的特征峰（3000-3700 cm^-1）区域，并计算两者的比值。通过对该比值与磷酸根离子浓度进行线性最小二乘回归，得到了一个初步的浓度预测公式。结果表明，在现有实验条件下，该方法对钾的检测限估计在4.88-382 μg/mL之间，对磷的检测限在0.18-0.27 μg/mL之间，初步验证了利用DUV拉曼光谱对水体中化肥污染物进行半定量分析的潜力。

研究总结

本研究表明，深紫外拉曼光谱技术能够有效克服商业化肥中染料带来的强荧光干扰，成功获取水溶液中多种常见化肥的特征拉曼光谱，并将其与水的信号清晰区分。研究不仅提供了这些化肥在深紫外激发下的光谱数据，还初步建立了一个基于磷酸根离子特征峰（900-1080 cm^-1）的线性模型，用于关联光谱信号强度与污染物浓度，为实现水体化肥污染的现场快速监测提供了新的技术思路和实验依据。尽管目前该技术仍主要限于实验室系统，且需要更多数据来验证和优化模型，但其在原理上展现出了良好的应用前景。未来的研究可以着眼于量化天然水体中共存杂质（如腐烂有机物、矿物沉积）的影响，建立多污染物同时检测的校准曲线，并推动适用于野外部署的紧凑型深紫外光源的开发。最终，这项技术有望集成到无人机载平台上，实现对广阔水域化肥径流污染的实时、原位监测。

Spectroscopy Journal期刊介绍

主编： Prof. Dr. Clemens Burda, Department of Chemistry, Case Western Reserve University, Millis Science Center, 10900 Euclid Ave., Cleveland, OH 44106, USA

我们鼓励科学家在光谱技术的各个方面、特性表征、理论以及其他光谱发展领域发表他们的实验和理论研究成果。光谱学涉及物质与电磁频谱任何部分之间的相互作用，并应用于所有学科，包括物理学、化学、生物化学、生物学、空间科学、材料科学和工程学等领域。来自非光子实验（如电子、中子和质子实验）的贡献同样受欢迎。