采用脉冲激光器，开展了航空铝合金表面漆层去除试验，通过外观检查、光学显微镜（OM）、扫描电镜（SEM）、原位温度检测、力学性能检测和高周疲劳试验，研究了激光清洗工艺对航空铝合金组织、力学及疲劳性能的影响规律。结果表明：当激光功率和脉冲频率分别为80 W和100 kHz时，可去除铝合金表面环氧底漆涂层，但试样表面仍有漆层残余。当激光功率和脉冲频率分别达到500 W和500 kHz时，表面温度最高不超过115 ℃，未观察到明显的热影响区，材料表面10 μm深度范围内的组织出现部分烧蚀和熔化现象。激光清洗后，材料的硬度增加，并且随着激光功率、频率、能量密度的增加，硬度增幅逐渐减小。拉伸性能结果显示，激光清洗后的试样抗拉强度、屈服强度和延伸率较空白试样均略微下降。高周疲劳试验结果表明，与空白试样相比，激光清洗后的带漆试样的疲劳性能下降11.76%，这主要是激光清洗造成了表面粗糙度增加。经阳极氧化和喷漆处理后，激光清洗去漆不会进一步增加阳极氧化造成的疲劳损伤。

卫星激光测距（SLR）平均回波光子数是表征系统探测能力的重要参数之一，与激光大气传输特性紧密联系。基于Mie散射理论，结合气溶胶粒子的实际分布情况，提出并利用激光雷达大气修正（LAC）模型计算SLR系统平均回波光子数，以长春站60 cm SLR系统为例，分析气候条件对SLR系统平均回波光子数的影响。结果表明，SLR系统平均回波光子数随地表附近能见度增大而增加，随相对湿度增大而减少。当望远镜俯仰角大于15°时，能见度对平均回波光子数的影响将超过相对湿度，并且在俯仰角为60°左右时达到峰值。阐述了气候条件影响SLR探测性能的内在机制，并为SLR系统选址与性能评估提供了新的理论方案和技术支持。

为进一步提升高动态范围图像在普通显示器上的呈现效果，提出了一种基于改进拉普拉斯金字塔的高动态范围图像色调映射算法。该算法将预处理后的图像分解为高频层和低频层，分别输入2个特征提取子网络，将2个包含不同特征的输出图像融合后再输入微调网络，最终得到感知效果优越的低动态范围图像。此外，该算法设计了自适应分组卷积模块以增强子网络提取局部和全局特征的能力。测试结果表明：与现有的先进算法相比，所提算法可以更好地压缩高动态范围图像的亮度，保留更多图像细节，拥有更加优越的客观质量指标和主观感知效果。

近年来, 三维荧光技术已经成为常用的化学分析技术, 但有些结构相近的荧光有机物的三维荧光光谱十分相似, 可能导致分析结果错误。 因此, 如何精准区分具有相似三维荧光光谱的有机物是十分重要且亟待解决的问题。 荧光量子产率和荧光寿命是荧光有机物两个重要的光学参数, 对于分子结构的差异更灵敏。 对吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的三维荧光光谱、 荧光量子产率和荧光寿命进行了研究。 结果表明, 它们的三维荧光光谱都出现两个荧光峰, 且荧光峰位置十分接近。 吲哚和L-色氨酸的荧光峰大致位于［激发波长, 发射波长］=［275, 340～350］和［220, 340～350］ nm附近, 3-甲基吲哚的荧光峰位于［激发波长, 发射波长］=［280, 365］和［225, 365］ nm附近。 在相同浓度下, 三种有机物在激发波长为275～280 nm处的最高荧光强度依次为: 吲哚>3-甲基吲哚>L-色氨酸。 利用绝对量子产率测量技术测得吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的荧光量子产率分别约为0.264、 0.347和0.145; 利用时间相关单光子计数技术测得吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的荧光寿命分别约为4.149、 7.896和2.715 ns。 研究表明, 荧光寿命和荧光量子产率能区分三维荧光光谱相似的荧光有机物, 研究结果在荧光有机物的准确识别上具有重要的价值。

水质荧光指纹技术是近年来新兴的水体污染检测技术, 它可以展现水体有机物组成信息, 弥补传统常规水质参数的不足。 长江入海口段沿江地带是我国的产业密集带, 区域内城市化程度高, 工业发达, 在此区域内, 水环境质量变化会直接影响经济发展和民众身体健康, 因此, 研究长江入海口段的水质变化具有重要的意义。 长江入海口段的pH、 电导率、 NH3-N、 CODMn、 TP、 TN和TOC等指标变化趋势不尽相同, 但是从电导率、 TN、 CODMn、 TOC这四个指标, 反映出沿着长江入海口段从上游至下游的过程中具有一定的污染积累, 尤其在下游的CJ-11和CJ-12采样点, 可能受到了较大的污染源影响。 从常规指标和TOC的结果并不能直接体现污染信息, 只能反映污染总量从上游至下游的增加。 长江入海口段水质荧光指纹主要包含三个荧光峰, 记作峰A、 峰B、 峰C, 它们的［激发波长, 发射波长］分别为［275, 335］ nm, ［230, 345］ nm 和［250, 450］ nm, 其中峰A和峰B荧光强度的变化趋势同步, 相关性较高, 相关系数为0.994 8, 表明两峰很可能来自相同污染源。 通过水质荧光指纹比对, 在长江入海口段CJ-11和CJ-12两点的水质荧光指纹与支流HPJ-1的水质荧光指纹相似度分别达到86%和88%, 而与CJ-10的相似度＜60%。 由此可见, 长江入海口段下游水质荧光指纹（CJ-11和CJ-12）发生变化, 可能是由支流HPJ汇入长江入海口段造成的。 支流HPJ的水质荧光指纹信号与印染行业水质荧光指纹数据库相似度约90%, 表明支流HPJ的水质荧光指纹信号可能与当地的印染废水排放有关。 基于长江入海口段峰A和峰B的强度与NH3-N浓度呈现良好的线性正相关性（相关系数为0.885 5）, 水质荧光指纹具有作为指示长江入海口段NH3-N浓度的潜力。 水质荧光指纹技术可以展现水体有机物质组成和来源, 在污染示踪以及水质状况评价方面具有重要的应用价值。