亮点：

• SWASV法检测土壤中的Cd2+和Pb2+；
• 2D-COS有助于了解多个HMI之间的交互干扰；
• 引入机器学习来建立多变量非线性检测模型
• 与传统方法相比，所开发的模型具有更高的精度。

  由于对多种重金属间电化学相互作用的抗干扰能力差，方波阳极溶出伏安法（Square-wave anodic stripping voltammetry，SWASV）在准确检测土壤中Cd(II)和Pb(II)方面的应用面临巨大挑战。为了提高SWASV的检测精度，有必要深入了解多种离子之间的相互作用干扰，然后提出一种有效的方法来抑制上述干扰。本研究采用二维相关光谱（2D-COS）方法深入了解在Cu(II)、Zn(II)、Pb(II)和Cd(II)交互干扰下重金属峰值电流的变化程度和变化顺序。2D-COS结果突出了交互干扰的严重性和复杂性，这些干扰无法通过重金属溶出峰值电流的有限信息全面反映。因此，本研究挖掘了包含丰富伏安信息的特征溶出电流。将特征电流与机器学习模型相结合，建立了Feature-RF和Feature-SVR模型，显着提高了Cu(II)和Zn(II)存在下Cd(II)和Pb(II)的检测精度。最后，将该方法用于检测实际土壤提取物中的Cd(II)和Pb(II)浓度，得到的结果与ICP-MS接近，且回收率接近100%，验证了其实用性。本研究为深入了解溶出伏安信号中多种重金属离子之间的交互干扰提供了新的见解，并为提高复杂基质中重金属离子的溶出伏安检测精度提供了新方法。

本文中进行电化学测试的仪器为荷兰PalmSens，型号：EmStat3电化学分析仪，由雷迪美特中国有限公司提供。

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