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研究作者及机构
本研究由Yanru Li、Keming Yang、Bing Wu、Jianhong Zhang、Qianqian Han和Wei Gao共同完成，他们均来自中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院。研究论文发表于《Environmental Science and Pollution Research》期刊，并于2022年9月23日在线发表。

学术背景
重金属污染是环境科学领域的重要问题，尤其是在农业环境中，重金属通过食物链进入人体，威胁人类健康。传统的重金属检测方法通常耗时且具有破坏性，因此开发一种快速、无损的检测技术具有重要意义。近红外光谱技术（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）因其信息丰富、快速便捷的特点，被广泛应用于作物污染监测。然而，NIR光谱对重金属信号的敏感性较低，如何从中提取有效信息成为研究难点。
本研究旨在利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）和双谱估计（Bispectrum Estimation）技术，提出一种基于NIR光谱的无损方法，用于识别玉米中的铜（Cu）和铅（Pb）污染元素，并监测其污染程度。

研究流程
研究分为以下几个步骤：
1. 实验设计与数据采集
- 实验于2017年在北京的植物栽培实验室进行，使用“民糯8号”玉米种子。
- 将无污染的细粒土壤装入花盆，种植玉米并定期添加不同浓度的CuSO4·5H2O和Pb(NO3)2溶液，设置梯度为0、200、300、400和600 μg·g⁻¹，分别标记为CK、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Pb(200)、Pb(300)、Pb(400)和Pb(600)。
- 使用SVC HR-1024i光谱仪采集玉米叶片的NIR光谱数据，光谱范围为780-1300 nm。
- 使用ICP-OES（电感耦合等离子体发射光谱仪）测定玉米叶片中Cu和Pb的含量。

1. 光谱数据处理

   • 对原始NIR光谱进行一阶微分处理，增强光谱的微弱差异信息。
     
   • 使用VMD对一阶微分光谱进行分解，设置分解层数k=5，得到模态分量u1至u5。
     
   • 选择u3模态分量进行双谱估计分析，生成三维（3D）图、等高线图和切片图。

2. 污染判别分析

   • 通过分析双谱图的特征，判断玉米是否受到Cu或Pb污染。
     
   • 根据双谱图的谱峰簇数量、等高线集中点数量及分布形状，区分Cu和Pb污染元素。

3. 污染预测模型构建

   • 提取切片曲线的归一化频率fm和能量熵WEE，构建Cu和Pb污染的预测模型。
     
   • 使用多元线性回归算法建立模型，验证模型的拟合效果和预测精度。

4. 模型验证

   • 使用2014年的实验数据验证模型的鲁棒性和普适性，比较预测值与实测值的一致性。

主要结果
1. VMD分析
- VMD处理后，u3模态分量表现出对重金属污染的高度敏感性，能够有效提取光谱的奇异特征。
- u1和u2模态分量波形平滑但信息较少，u4和u5模态分量噪声较大，不适合用于分析。

1. 双谱估计分析

   • 健康玉米叶片的双谱图呈现单一的谱峰簇和集中点，而Cu和Pb污染的玉米叶片双谱图谱峰簇数量显著增加。
     
   • Cu污染的双谱图呈现五个谱峰簇，分布呈沙漏形；Pb污染的双谱图呈现三个谱峰簇，分布呈三角形。

2. 污染判别

   • 通过双谱图的特征，能够快速判别玉米是否受到Cu或Pb污染，并区分污染元素类别。

3. 污染预测模型

   • 构建的Cu和Pb污染预测模型具有较高的拟合度（R²分别为0.98和0.94）和预测精度（RMSE分别为0.53和0.27）。
     
   • 验证结果表明，模型能够高精度地反演玉米叶片中Cu和Pb的含量，有效监测污染程度。

结论
本研究提出了一种基于NIR光谱、VMD和双谱估计的无损方法，用于识别玉米中的Cu和Pb污染元素并监测其污染程度。该方法具有以下优势：
1. 通过VMD增强光谱的微弱差异信息，有效提取重金属污染的特征。
2. 利用双谱图的特征，能够快速判别污染元素类别。
3. 构建的污染预测模型具有高精度和鲁棒性，为农业环境污染监测提供了新思路。
该研究为作物重金属污染的无损检测和针对性治理提供了科学依据，具有重要的环境和经济价值。

研究亮点
1. 首次将VMD和双谱估计技术结合应用于NIR光谱分析，创新性地解决了NIR光谱对重金属信号敏感性低的问题。
2. 构建的污染预测模型具有高精度和普适性，能够有效监测玉米中的Cu和Pb污染。
3. 研究结果为农业环境污染监测和治理提供了新的技术手段，具有广泛的应用前景。

其他有价值的内容
研究还验证了归一化频率fm和能量熵WEE与Cu和Pb含量的显著相关性，揭示了重金属污染对玉米细胞活性和生长状态的影响机制。这一发现为进一步研究重金属污染的生物学效应提供了重要参考。

以上是本研究的主要内容及其学术价值。