水是一种有限的资源, 对农业、 工业乃至人类的生存都是必不可少的, 良好的水环境是可持续发展的重要保障。 对水质信息的科学监测, 是实现水资源优化配置与高效利用的基础。 联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出, 应当加强发展中国家的水质监测网络, 包括数据质量的保证和分析能力的提高。 光谱法作为一种新兴的水质分析方法, 相比传统的化学水质监测方法, 具有“响应速度快、 多参数同步、 绿色无污染”的特点。 传统单波长、 多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征, 不适用于多组分混合溶液且普适性较差。 因此, 提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法, 建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型, 达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。 利用实验室配置的COD, BOD₅和TOC多组分混合溶液与NO₃-N、 浊度、 色度多组分混合溶液作为实验样本, 使用光谱仪采集样本的光谱曲线, 通过全光谱数据进行浓度预测实验, 结果显示, 对于COD, BOD₅和TOC多组分混合溶液, 本算法对于三种组分的决定系数(R²)分别为0.999 3, 0.991 4和0.999 3, 均方根误差(RMSE)分别为0.024 4, 0.057 7和0.000 4; 对于NO₃-N、 浊度、 色度多组分混合溶液, 决定系数(R²)分别为0.983 4, 0.868 4和0.981 0, 均方根误差(RMSE)分别为0.100 5, 0.326 4和0.120 2。 通过对比本算法与偏最小二乘(PLS)、 支持向量机回归(SVR)、 决策树(DT)、 极端随机树(ERT)对于同一组数据的实验结果, 表明: 在两组多组分混合溶液的实验中, 本算法对于其中各组分的决定系数(R²)均为最优, 相比于其他对比算法均方根误差(RMSE)均有大幅减少。 本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析, 在计算时间相当的情况下, 可有效的提高浓度预测精度, 减少定量分析的均方根误差, 可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。