土壤中的硝化作用是造成氮素损失或环境氮素污染的重要过程之一，研究硝酸盐的快速测定具有重要的意义。常规测定方法需要预处理，需化学试剂且易破坏样本，而光谱技术不仅操作简单，测定快速，对样品无破坏性，而且还能够实时原位检测，是目前应用广泛的技术手段之一。本文采用拉曼光谱和中红外衰减全反射光谱对溶液和土壤中的硝酸盐进行测定，研究了溶液和土壤中硝酸盐的预测模型，以及基于中红外衰减全反射的不同氮同位素标记的硝酸盐的偏最小二乘模型，同时还建立了铵态氮的预测模型，并将所建立的模型应用于不同培养条件下土壤硝化速率的测定，以期为土壤氮素转化过程提供新的技术手段。　　采用拉曼光谱对溶液和水稻土中硝酸盐进行测定。结果表明，溶液中硝酸盐的拉曼光谱特征峰位于1050 cm-1，在特征吸收区1035～1060 cm-1内干扰较少，吸收峰与硝态氮含量成正比。对拉曼特征吸收峰的峰面积与硝酸盐含量进行线性回归，线性决定系数R2达0.9954，表明拉曼光谱可用于溶液中硝酸盐的定量分析;对于土壤样品，其拉曼光谱由于受荧光的干扰作用较强，硝酸盐的吸收峰不明显，不能直接用于硝酸盐的定量分析。　　采用中红外衰减全反射光谱对溶液、水稻土和红壤中硝酸盐进行测定。结果表明，溶液和土壤中硝酸盐的中红外衰减全反射光谱特征吸收峰均位于1370 cm-1。在硝酸盐特征吸收区1200～1500 cm-1内，干扰吸收少，吸收峰与硝态氮浓度成正比。对特征吸收峰进行主成分分析，并采用该特征波段的第一主成分与硝态氮含量进行线性回归，决定系数(R2）分别为0.9957、0.9840和0.9712，表明中红外衰减全反射光谱可以用于溶液、水稻土和红壤中硝态氮的快速检测。同时，依据15NO3-吸收峰的红移特征，采用偏最小二乘回归对溶液、水稻土和红壤中不同氮同位素标记的硝态氮进行建模预测，结果表明，溶液样本中，14NO3--N和15NO3--N预测值与实际值线性决定系数(R2）分别为0.9980和0.9982，RPD值分别为6.44和4.76;水稻土中，14NO3--N和15NO3--N预测值与实际值线性决定系数（R2）分别为0.9794、0.9679，RPD值分别为5.75和4.78;红壤中14NO3--N和15NO3--N预测值与实际值线性决定系数（R2）分别为0.9865、0.9905，RPD值分别为7.86和8.44。因此，溶液、水稻土和红壤样本的预测模型均达优秀水平，中红外衰减全反射光谱可用于溶液和土壤中硝态氮以及氮同位素标记硝态氮的测定，为快速原位研究土壤中氮的硝化过程提供新的手段。　　以水稻土为试验材料，采用室内培养的方法，利用所建立的光谱预测模型对培养过程中不同水分、温度、施氮量和土壤pH下的硝酸盐含量进行预测。结果表明，不同培养条件下，硝态氮含量都是随着培养时间逐渐增加的。各个因素对硝化作用的影响比较大，硝酸盐累积量与温度、施氮量呈正比;不同水分处理条件下，除淹水处理外，硝酸盐累积量随土壤水分增加而增加。衰减全反射光谱(ATR)和作为验证的比色法测得的硝态氮含量间存在差异，淹水条件下差异最大，两种方法最大差值可达60.14 mg kg-1，可能是厌氧环境中发生硝酸盐非生物固定和亚硝酸盐累积对光谱测定结果的干扰作用。两种测定方法下土壤水分和pH对硝化速率的影响不同，ATR所得的50％ WHC高于75％ WHC，比色法则相反;比色法所得土壤硝化速率随pH升高而增大，而ATR则是碱性较低的硝化速率高于碱性较高的处理。同时预测了硝化过程中氮同位素标记的硝酸盐，得到水稻土的硝化速率为3.00±0.38 mg N kg-1 day-1，其中土壤氮约占了60％～68％，外源氮约占了32％～40％，土壤氮所占比例要高于外源氮，外源氮的加入促进了土壤氮的矿化，矿化量比对照组多20.71 mgNkg-1。　　建立基于中红外衰减全反射光谱的溶液和红壤中铵态氮预测模型并应用于该土壤的硝化过程中铵态氮测定。溶液中铵态氮的特征吸收区为1350～1550 cm-1，对该吸收区主成分分析，以第一主成分和铵态氮浓度进行线性回归，决定系数R2为0.9879，表明该方法可以用于溶液中铵态氮的定量分析。采用该模型预测培养过程中铵态氮含量变化，同时以比色法作为验证。两种方法测得的铵态氮之间存在差异，可能与浸提比例和浸提时间有关。与比色法所得铵态氮浓度相比，ATR测得的铵态氮和比色法中硝态氮变化趋势比较吻合。