海洋生态环境与现代人类社会息息相关,人类社会活动对海洋生态环境的影响日益加剧,使得近海区域出现富营养化、赤潮频发,对社会经济造成巨大损失。硝酸盐作为海水中的三大营养盐之一,是海洋环境变化和海洋科学研究的重要指标。监测海水中硝酸盐的浓度能为海洋生态研究、海域水文变化预测等工作提供可靠的数据指标。因此,研究更科学、便捷的方法测量海水中的硝酸盐浓度有着极大的科学意义和经济价值。目前,我国测量硝酸盐的国家标准是镉柱还原法,该方法需要在实验室进行检测,在运输过程中样品易受污染,且测量结果易受测量环境的影响。因此,原位测量才是更为真实有效的方法。基于紫外光谱法设计的原位硝酸盐传感器是目前应用最广泛的方法之一,例如美国海鸟的SUNA系列产品、德国TriOS公司的OPUS产品等,国内还没有成熟的产品。而基于紫外光谱法的硝酸盐传感器都是利用宽光谱光源对样品进行测量,不符合朗伯-比尔定律对光源单色性的要求。因此,本文基于技术现状和实际应用需求,对原有的硝酸盐测量系统进行设计和优化,提出了基于窄带光源的硝酸盐测量方法,并基于不同海域的海水样品光谱数据训练获得预测模型,验证了方法的可行性。本文主要的工作内容为:（1）介绍了系统的测量原理朗伯-比尔定律;通过膜系的传输矩阵证明了出射光会随着入射角度不同而变化,为光源的中心波长调谐提供理论基础;用多光束干涉理论推导了入射角与出射中心波长的标定公式,便于确定每个滤光片在不同入射角下对应的中心波长点。（2）基于系统原理、中心波长调谐理论设计了系统的总体结构,为实现系统的小型化自主设计了中心波长调谐装置和控制电路模块,并明确其它部件的选型和参数。（3）为了实现系统的自动化光谱数据采集以及数据传输等功能,编写了控制系统程序以及上位机程序。（4）使用窄带光谱处理算法,将多个窄带光强光谱转换成一个吸光度光谱,并建立了温盐校正（TSC）算法。（5）基于不同地域的海水,配置了不同浓度的海水硝酸盐样品,将支持向量机（SVM）作为最终的浓度预测方法,并分析比较了有/无光谱校正的浓度误差值。本文的创新点为:（1）利用二维旋转结构和紫外滤光片实现对宽光谱的紫外光的滤波和中心波长点调谐的效果,将传统的宽光谱氘灯光源改为波长可调的窄带光源,更符合朗伯-比尔定律的条件——测量光源为单色光。（2）提出了窄带光谱处理算法,并将吸光度光谱进行TSC校准,减小预测误差。实验结果表明该系统实现了光源中心波长可调谐和光谱数据采集的功能。宽光谱的数据使用SVM与海鸟的算法（ISUS）预测硝酸盐浓度,其误差范围分别为-5.34～5.16μmol/L、-5.82～5.65μmol/L,而使用温盐校正与支持向量机配合（TSC-SVM）预测硝酸盐浓度的误差范围为-3.47～4.57μmol/L。窄带光谱的数据使用SVM与ISUS预测硝酸盐浓度,其误差范围分别为-4.03～3.01 μmol/L、-5.22～5.61μmol/L,使用TSC-SVM预测硝酸盐浓度的误差范围分别为-3.01～2.99μmol/L。由此可得,窄带光谱数据预测得到的误差范围小于宽带数据,并且TSC-SVM预测得到的误差范围小于SVM与ISUS预测所得的误差范围。因此,窄带硝酸盐测量系统配合TSC-SVM的准确度最高。