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परित्यक्त टेलिंग तालाबों के आसपास चावल में भारी धातु संदूषण की पहचान करने में एनआईआर स्पेक्ट्रा की व्यवहार्यता का अध्ययन: दक्षिण चीन में गुइयांग काउंटी में एक केस स्टडी

रेन होंग्यान, ज़ुआंग दफ़ांग, यांग जुनक्सिंग और यू शिनफ़ांग

भारी धातु संदूषण से लोगों की सुरक्षा करना एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक-स्वास्थ्य चिंता और चीन में एक प्रमुख राष्ट्रीय पर्यावरणीय मुद्दा है। इस अध्ययन का उद्देश्य मोटे चावल में भारी धातु सांद्रता (HMC) की पहचान करने में निकट-अवरक्त (NIR) वर्णक्रमीय तकनीक की व्यवहार्यता का पता लगाना है। दक्षिण चीन के गुइयांग काउंटी में चार टेलिंग तालाबों के आसपास के खेतों से 28 चावल के नमूने एकत्र किए गए थे, और फिर प्रयोगशाला वर्णक्रमीय माप और प्रोटीन, सीसा (Pb) और तांबे (Cu) के निर्धारण के लिए 2.0 मिमी प्लास्टिक की जाली से छलनी किए गए थे। HMC की भविष्यवाणी करने के लिए आंशिक कम से कम वर्ग प्रतिगमन (PLSR) मॉडल का निर्माण करने से पहले, सभी वर्णक्रमीय डेटा को कुछ तरीकों से इलाज किया गया था, जिसमें लघुगणक (लॉग), बेसलाइन सुधार (BC), मानक सामान्य चर (SNV), प्रोटीन (P=0.77, r<0.01) से इसका संबंध Cu (P=0.67, r<0.01) से अधिक महत्वपूर्ण है। MSC-PLSR मॉडल द्वारा प्रोटीन की मात्रा का सही अनुमान लगाया गया था, जिसमें उच्च निर्धारण गुणांक (R2=0.51) और कम मूल माध्य वर्ग त्रुटि (RMSE=0.17%) थी। MSC-PLSR मॉडल क्रमशः Pb (R2=0.49, RMSE=2.01 mg/kg) और Cu (R2=0.29, RMSE=0.75 mg/kg) के लिए बनाए गए थे। NIR स्पेक्ट्रल तकनीक का उपयोग करके चावल में Pb और Cu की मात्रा की पहचान करना संभव है। हालाँकि, कुछ नमूनों की सीमाओं और कण आकार में रुकावट के कारण फसलों में अन्य भारी धातुओं को पहचानने में स्पेक्ट्रल तकनीक के अनुप्रयोग पर आगे की जाँच की जानी चाहिए।