土壤检测理化指标不确定度评定及其在质量控制中的应用

在环境科学与农业生产领域，土壤检测是获取土壤理化性质、评估土壤健康状况的核心手段。无论是监测土壤污染程度、制定科学施肥方案，还是保障农产品质量安全，精准可靠的检测数据都是关键依据。不确定度评定作为衡量检测结果可靠性的重要工具，通过系统分析检测过程中的误差来源，量化各环节对最终结果的影响程度，能够为检测数据赋予更准确的可信度评价。将不确定度评定结果应用于质量控制，不仅有助于识别检测流程中的薄弱环节，优化实验条件与操作规范，还能为检测机构建立标准化质量保证体系提供数据支撑。因此，深入研究土壤检测理化指标不确定度评定方法，并将其深度融入质量控制体系，对提升土壤检测的规范性、可靠性与可比性具有重要的现实意义。

1 土壤检测理化指标不确定度评定流程

1.1 确定评定对象与检测方法

明确需要评定不确定度的土壤理化检测指标，如土壤酸碱度（pH）、有机质含量、氮磷钾养分含量等。针对检测指标确定采用的具体检测方法，即使是同一检测指标，不同的检测方法的不确定度来源和大小也存在差异。测定土壤pH 常采用电位法，有机质含量测定常用重铬酸钾氧化法。

1.2 识别不确定度来源

（1）样品采集环节

样品采集的代表性对检测结果影响显著。采样点分布不合理、采样深度不准确、采样量不足等因素都可能引入不确定度。在进行农田采样时，若未充分考虑土壤空间变异性等因素，将采样点集中在某一区域，所采集样品则不能代表整个农田土壤状况，会导致检测结果失真，出现存疑检测数据。

（2）样品制备环节

样品制备过程中的风干、分样、取样、研磨、筛分等操作可能带来不确定度。风干时间过长或过短可能影响土壤水分含量测定结果；分样、取样不均匀，样品检测数据不具有代表性；研磨不均匀会导致样品粒径大小不一致，影响后续使用不同粒径的检测指标分析测试；过筛时筛网孔径不准确或筛网破损，可能使样品粒度不符合要求，进而影响检测结果。

（3）分析测试环节

仪器设备的精度、稳定性以及校准误差是主要的不确定度来源。例如，酸度计未采用三点校准，会导致土壤 pH 检测结果出现偏差；火焰光度计在测定土壤速效钾、缓效钾时，若进样管堵塞、雾化器老化、燃气流量不稳定等，会影响检测结果的准确性。此外，检测人员实验操作熟练程度、化学试剂纯度等级、环境条件等因素也会对分析测试结果产生一定影响，导致引入不确定度[1]。

1.3 量化不确定度

对于识别出的各不确定度来源，采用相应方法进行量化。对于可量化的不确定度来源，如仪器设备的标准不确定度，可根据仪器说明书、检定证书或校准证书中给出的有关信息进行计算。对于难以直接量化的不确定度来源，如人员操作带来的不确定度，可通过多次重复试验，采用统计方法计算标准偏差来估算不确定度。例如，在测定土壤全氮含量时，对同一土壤样品进行多次平行测定，计算测定结果的标准偏差，以此估算因人员操作导致的不确定度。

1.4 合成不确定度

将各不确定度分量按照一定的数学方法进行合成，得到合成不确定度。常用的合成方法为方和根法，即各不确定度分量的平方和的平方根作为合成不确定度。例如，对于土壤有机质含量检测，分别计算出样品采集、制备、分析测试等环节的不确定度分量，然后通过方和根法计算合成不确定度。

1.5 扩展不确定度评定

为给出更具置信区间的不确定度范围，需评定扩展不确定度。扩展不确定度由合成不确定度乘以包含因子得到，包含因子的取值通常根据所需

置信水平确定。例如，在 95% 置信水平下，包含因子一般取 2，此时扩展不确定度为合成不确定度的 2 倍。通过评定扩展不确定度，能够更全面地反映检测结果的不确定程度，为结果使用者提供更准确的信息。

2 不确定度评定在土壤检测质量控制中的应用

2.1 优化检测流程

通过不确定度评定，能够明确各检测环节对结果不确定度的贡献大小，从而找出影响检测质量的关键环节，有针对性地进行优化。若评定发现样品采集环节对不确定度贡献最大，可优化采样方案，增加采样点数、合理规划采样点分布，提高样品代表性；若分析测试环节中仪器设备不确定度贡献较大，可定期对仪器进行维护校准，或更换精度更高的仪器设备，以降低不确定度，提高检测质量。

2.2 评估检测方法可靠性

不确定度评定结果可用于评估检测方法的可靠性。当采用不同检测方法对同一土壤理化指标进行检测时，比较各方法的不确定度大小。不确定度较小的检测方法，其结果可靠性相对较高。例如，在测定土壤有效磷含量时，对比碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法和电感耦合等离子体发射光谱法的不确定度，若前者不确定度明显小于后者，则在该检测场景下，碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法更可靠。同时，通过不确定度评定还能判断检测方法是否满足实际检测需求，若检测方法的不确定度超出允许范围，则需对方法进行改进或重新选择检测方法。

2.3 确定质量控制标准

在土壤检测质量控制中，可根据不确定度评定结果确定合理的质量控制标准。在精密度控制方面，根据不确定度计算出平行双样测定结果的允许误差范围。对于某一土壤理化指标检测，若不确定度评定结果显示分析测试环节的标准不确定度为 u₁ ，样品采集和制备环节合成不确定度为 u₂ ，通过合成不确定度计算得到平行双样测定结果的合理误差范围，当实际平行双样测定结果误差在该范围内时，判定精密度合格。在正确度质量控制中，通过不确定度确定加标回收率的合理范围，以此确保检测结果准确可靠[2]。

2.4 质量控制效果验证

利用不确定度评定可对质量控制措施的实施效果进行验证。在采取一系列质量控制措施后，重新评定检测结果的不确定度。若不确定度明显减小，说明质量控制措施有效；反之，需进一步分析原因，调整质量控制策略。通过进行检测人员比对、仪器设备检定校准或开展期间核查等质量控制措施后，再次评定土壤全氮指标检测结果的不确定度，若不确定度降低至合理范围，表明这些质量控制措施有助于提高检测质量[3]。

3 结束语

土壤检测理化指标不确定度评定是评估检测结果可靠性、提高检测质量的重要手段。通过系统分析样品采集、制备、分析测试等环节的不确定度来源并进行量化评定，能够为土壤检测质量控制提供科学依据。在实际应用中，不确定度评定可用于优化检测流程、评估检测方法可靠性、确定质量控制标准以及验证质量控制效果，有效提升土壤检测结果的准确性和可靠性，为土壤环境监测、农业生产指导等工作提供坚实的数据支撑。随着土壤检测技术的不断发展和对检测质量要求的日益提高，进一步深入研究和完善不确定度评定方法及其在质量控制中的应用，具有重要的现实意义。

参考文献：

[1]李治. 土壤重金属汞含量检测方法对比分析 [J]. 品牌与标准化,2025, (04): 37-39.

[2]高春真. 土壤污染的危害及土壤污染检测技术 [J]. 现代农村科技,2025, (07): 141.

[3]宫晓卫,褚晓玉,周娜. 土壤中新污染物的检测技术及生态影响研究进展 [J]. 化学工程师, 2025, 39 (05): 81-84.