石油烃类污染物进入土壤后会随着时间逐步迁移到土壤深层。传统的土壤石油烃检测方法因自身的局限性，无法及时快速地检测深层土壤中的石油烃质量分数。为快速检测深层土壤中的石油烃类污染物，提出了一种基于紫外诱导荧光的石油烃原位检测技术，利用280 nm的深紫外发光二极管（LED）作为激发光源、光电倍增管（PMT）作为信号检测器完成对土壤中石油烃质量分数的探测。实验结果表明，该检测技术能够实现对不同土壤类型（红壤、黄壤、黑土和湖底淤泥土）中各类机油（汽油机油、柴油机油和空压机油）的定量检测，检测结果的平均相对误差（RE）小于10.00%，平均相对标准偏差（RSD）小于4.00%，土壤中各类石油烃的检出限均小于136 mg/kg，完成单个样本测量仅需2.0 s。

石油的勘探开发遍布我国各地区, 其产品的应用与工农业生产和人民日常生活密不可分。 石油及石油制品在使用过程中泄漏到土壤中不断累积, 会破坏生态环境。 激光诱导荧光（LIF）是检测土壤中石油烃类有机污染物的重要方法。 激光脉冲能量是LIF的重要实验参数, 对检测灵敏度, 稳定性有显著影响。 为探究土壤中石油烃的激光诱导荧光信号随激发光脉冲能量变化的特性, 以机油为例, 在实验室制备了机油浓度为0.5%～6%的土壤样品, 使用Nd∶YAG激光器作为激发光源, 通过改变266 nm激光的脉冲能量, 获取不同能量密度下油污土壤的荧光光谱。 实验结果表明, 土壤和土壤中机油的荧光光谱强度随激光脉冲能量的增加而增加, 但增加到一定程度后增幅明显减小。 原因是虽然激光能量密度逐渐增强荧光强度也在增强, 土壤中单位面积的有机物含量有限, 部分有机质已经被光解, 有机物被激发的荧光趋于饱和。 在适当的能量密度下, 土壤中机油的荧光强度与其浓度有良好线性关系。 实验发现, 随着激光能量密度的减小, LIF系统测量机油的平均相对误差先减小后增大, 其原因是, 当激光能量密度小于一定范围时, 信号的信噪比随之减小, 因此测量的平均相对误差逐渐增大; 当激光能量密度大于一定范围时, 虽然信号的信噪比随之增大, 但已经逐渐超出系统最佳的测量范围, 所以测量的平均相对误差逐渐增大。 当激光能量密度在2.4～4.0 mJ·cm-2时, 土壤中机油的荧光强度随激光脉冲能量密度线性增强, 且对机油浓度的测量误差均小于2.5%, 检测限在200～300 mg·kg-1之间。 当能量密度大于4.0 mJ·cm-2时, 机油的荧光强度增幅显著降低, 测量误差也随之增大。 因此, 兼顾LIF测量土壤中机油的平均相对误差和测量检测限, 激光脉冲能量选择2.4～4.0 mJ·cm-2较优。 所述方法也可扩展其他土壤中石油烃荧光信号检测。

高光谱成像具有快速无损和图谱合一的特点, 每个波段都会呈现一幅图像, 每个像素点都显示一条光谱曲线, 不仅可以获取样本的光谱信息, 还可以表征物体的空间信息, 目前在诸多领域展现出极大的应用价值。 采用高光谱成像实现土壤中石油烃含量分布的可视化。 制备不同石油烃含量的砖红壤样本, 分为建模样本和预测样本。 采集高光谱图像, 为避免图像背景的干扰, 采用掩膜的方法进行背景剔除。 之后提取建模样本中感兴趣区域的平均光谱, 采用连续投影算法筛选特征变量, 基于提取的特征变量, 一方面建立MLR预测模型, 另一方面从预测样本中提取特征波段的高光谱图像。 最后, 将特征图像上像素点的数据代入模型, 得到石油烃的含量分布情况。 通过图像处理的方法, 不同的含量赋予不同的颜色, 实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化。 研究结果表明, 采用高光谱成像与图像处理方法能够初步实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化, 为以后大范围地识别和反演土壤中石油烃含量提供了基础。

高光谱遥感技术是一种有效的监测石油类污染手段, 目前主要应用于海上溢油方面, 而关于土壤石油烃污染的研究较少。 针对土壤石油烃污染研究不足的现状, 选取柴油、 汽油和机油三种石油烃, 开展了石油烃污染紫色土的光谱特征实验研究, 分析了紫色土在不同种类石油烃污染及不同污染浓度条件下的光谱特征, 提取了含有不同种类石油烃的紫色土光谱吸收特征波段。 在此基础上, 经过7种光谱变换和相关性分析, 筛选出与石油烃含量最敏感的光谱变量, 分别采用单变量回归法和多元逐步线性回归法建立了估算模型, 并对模型进行了验证。 研究表明: 含有柴油、 机油和汽油的光谱在1 200, 1 700和2 300 nm附近均出现了吸收特征, 光谱吸收深度表现为: 机油>汽油>柴油; 多元逐步线性回归法优于单变量回归法, 其建立的柴油、 机油和汽油的估算模型决定系数均大于0.95, 校正均方根误差小于0.47, 验证均方根误差小于0.56, 估算精度较高。

石油和石油产品的泄漏可造成严重的土壤污染, 传统的土壤石油烃污染监测方法存在耗时长、 便携性差等问题, 难以满足大面积诊断土壤污染区域和数字化土壤制图的需求。 可见-近红外光谱技术具有快速、 便捷、 低成本和无污染等优势, 是土壤信息快速获取最有潜力的手段, 也是未来研究发展的趋势。 该技术目前在监测土壤性质领域已经取得了一定的成果, 但在监测土壤石油烃污染方面, 国内外的研究仍然处于起步阶段, 石油烃含量反演模型的实际应用仍然是难点, 而且针对现有的成果很少有人对其进行总结。 文章探讨了可见-近红外光谱监测土壤石油烃污染的可行性, 并归纳和总结了污染土壤的光谱敏感波段、 预测模型和光谱数据库三个方面近几年最新的研究进展, 分析了目前研究成果中存在的不足, 并对未来的研究方向进行了展望, 指出今后应加强多种类型土壤石油烃混合物样本、 通用的石油烃预测模型、 野外光谱测量实验和成像光谱技术等四方面研究, 以期为后续进行土壤石油烃污染的深入研究提供借鉴。