近年来,水污染问题日益严重,硝酸盐氮污染是主要原因之一。水体中硝酸盐氮的含量过高会造成水体的富营养化,对生态环境造成破坏,饮用水中含量过高时,硝酸盐氮会被还原成亚硝酸盐,对人的身体健康造成很大威胁,因此对此污染物的检测至关重要。紫外吸收光谱法可以实现硝酸盐氮的检测,具有检测速度快、不需要化学试剂辅助造成二次污染等优点。通过实验室的紫外分光光度计采集硝酸盐氮、浊度、以及两者混合溶液的紫外吸收光谱课题主要的研究工作如下:首先,提出了一种基于区间偏最小二乘算法(iPLS)与最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)相结合的定量分析模型。通过所有样本的光谱积分分析,筛选出临界浓度值,将样本分低浓度与高浓度两个部分,分别建立不同的预测模型。低浓度样本光谱线性度较好,建立线性的iPLS的回归预测模型,高浓度样本光谱重叠严重,建立LS-SVM的预测模型,然后对iPLS与LS-SVM进行模型融合,并与其他几种定量分析模型进行了对比。该混合预测模型的预测值与真实浓度值的相关系数的平方(R~2)为0.9998,预测均方根误差(RMSEP)为0.428,平均绝对误差(MAE)为4.27%,预测效果明显优于其他的定量分析模型。其次,考虑到紫外吸收光谱容易受到浊度的干扰,通过实验分析了硝酸盐氮与不同浊度的混合溶液的紫外吸收光谱,基于此提出一种基于光谱积分的浊度解算模型,通过分析混合溶液的归一化光谱,250~260nm与335~370nm波段的归一化光谱基本重叠,建立了这两个波段的光谱积分与浊度值的回归模型,通过此回归模型可以解算出混合溶液中的浊度值,进而进行相应的浊度补偿。最后,提出了一种基于补偿曲线的硝酸盐氮浊度补偿方法。通过引入0到1之间的补偿系数k _N(?)表征浊度对硝酸盐氮吸收谱的影响。根据实验采集的光谱数据求出不同浊度在硝酸盐氮主要吸收谱区的补偿系数,即可得到不同浊度的补偿曲线。通过浊度解算模型得到混合溶液中的浊度值之后,利用此浊度值的补偿曲线对硝酸盐氮吸收光谱进行浊度补偿,并与其他补偿方法进行了对比,补偿效果明显优于其他方法。