为有效筛选F1代玉米杂交种的优势种, 提出了一种基于近红外光谱技术和二维相关谱技术相结合的种子快速筛选方法, 以内蒙古奈曼旗当地的推广品种京科958(JK958)作为对照, 测定了26个玉米品系的近红外光谱, 并对其进行聚类分析。 当类间距=10时, 26个品系被聚成3类。 第一类是与对照品相近的品系: JK958(对照品种), 26, 14, 489, 263和320等； 第二类是9, 542, 16, 121以及57品系； 第三类是与对照品较远的品系: 317, 582, 284, 264以及157。 一般, 若两个品系差别越小, 其自相关谱强度就越小, 反之成立。 若两个品系完全相同, 理想情况下同步二维相关谱上不会出现任何特征信息, 因此可通过自相关谱强度来判别两个品系的相似程度。 根据聚类分析结果, 选出了品系14, 26, 9和157进行二维相关性分析。 其中, 品系14和26是在近红外光谱聚类分析中与对照品种JK958相距较近的品系, 而9和157则与JK958相距较远。 品系14和JK958自相关强度的范围在0.000 0～0.000 2 a.u.； 品系26和JK958自相关强度的范围为: 0.000 00～0.000 10 a.u.； 品系9与JK958的自相关强度范围: 0.000 0～0.001 6 a.u.； 品系157与JK958的自相关强度约为0.000 4～0.002 0 a.u.； 从自相关强度整体来看四个品系与JK958的自相关强度由大到小的排列顺序为157>9>14>26, 表明: 品系26与对照品系JK958最相似。 为了验证上述筛选品系方法的有效性, 将以田间实地测量的玉米15个主要农艺性状数据, 进行聚类分析, 并与近红外光谱和二维相关谱快速筛选的结果进行对照。 研究发现: 农艺性状的聚类分析结果与近红外光谱聚类结果存在交叉(品系320, 26, 24, 147, 109和263)。 自相关强度为10-5数量级的品系26与JK958距离较近, 被聚到一类； 而自相关强度为10-4数量级的品系14, 9和157被聚为一类。 农艺性状的聚类结果证实了近红外光谱和二维相关谱技术快速筛选玉米品系的有效性。 研究结果表明: 近红外光谱+二维相关谱技术对玉米品系进行初步快速筛选是可行的和有效的。

传统荧光光谱技术已被用于土壤中多环芳烃（PAHs）的检测, 但由于土壤体系的复杂性、 PAHs污染物的多样化和微量化, 传统的荧光光谱技术无法有效提取土壤中PAHs的特征信息。 为了解决上述问题, 提出并建立一种基于二维相关荧光谱土壤中多环芳烃的检测方法。 以土壤中典型的多环芳烃蒽和菲为研究对象, 配置38个蒽菲混合标准土壤样品（蒽和菲的浓度范围均为0.000 5～0.01 g·g-1）, 在激发波长265～340 nm, 发射波长350～500 nm范围内采集了所有样品的三维荧光谱。 以激发波长为外扰, 对外扰变化的动态一维荧光谱进行相关计算, 得到每一样品的同步二维相关荧光谱。 研究了浓度均为0.005 g·g-1蒽菲混合土壤样品的三维荧光谱和同步二维相关荧光谱特性, 在同步谱主对角线398, 419, 444和484 nm处存在自相关峰, 其中, 398和484 nm荧光峰来自土壤中的菲, 419和444 nm荧光峰来自土壤中的蒽; 在主对角线外侧, 蒽和菲两组荧光峰之间存在负的交叉峰, 进一步验证了其来源不同; 同时, 在（408, 434） nm和（434, 467） nm处出现交叉峰, 其中408和434 nm荧光峰来自土壤中的菲, 467 nm荧光峰来自土壤中的蒽。 指出与三维荧光谱表征的信息相比, 二维相关荧光谱不仅能提取更多的特征信息（408和467 nm的特征峰在三维荧光谱中未被表征）, 而且还能提供荧光峰之间的相互关系, 对其来源进行有效解析。 在上述研究二维相关荧光谱特性的基础上, 基于同步相关谱矩阵（38×151×151）建立了定量分析土壤中蒽和菲污染物浓度的多维偏最小二乘（N-PLS）模型, 对蒽的校正和预测相关系数分别为0.986和0.985, 校正均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）分别为4.33×10-4和5.55×10-4 g·g-1; 对菲的校正和预测相关系数分别为0.981和0.984, RMSEC和RMSEP分别为5.20×10-4和4.80×10-4 g·g-1。 为了比较, 基于三维荧光光谱矩阵（38×16×151）建立了定量了分析土壤中蒽和菲的N-PLS模型, 对蒽的校正和预测相关系数分别为0.981和0.972, RMSEC和RMSEP分别为5.09×10-4和6.74×10-4 g·g-1; 对菲的校正和预测相关系数分别为0.957和0.956, RMSEC和RMSEP分别为7.36×10-4和7.77×10-4 g·g-1。 指出, 对于土壤中的蒽和菲检测, 基于二维相关荧光谱的N-PLS模型的相关系数r, RMSEC和RMSEP都要优于基于三维荧光谱的N-PLS模型。 研究结果表明: 所提出和建立的方法—二维相关荧光谱直接检测土壤中PAHs污染物不仅可行, 而且能提供更好的分析结果。 该研究为激光诱导荧光结合相关谱技术现场直接检测土壤中多环芳烃污染物提供了理论和实验基础, 具有较好的应用前景。

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。 分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品, 采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱, 以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算, 选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。 在提取自相关谱信息的基础上, 建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型, 并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。 所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%, 预测均方根误差(RMSEP)为0.63%; 而一维近红外谱的识别正确率为96.2%, RMSEP为0.84%。 研究结果表明: 相对于常规一维近红外谱, 所建立的方法能提供更好的预测结果, 其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。

荧光光谱技术已被用于检测土壤中多环芳烃。 但土壤湿度对多环芳烃的荧光强度产生很强的干扰, 这对于荧光光谱技术的土壤多环芳烃快速实时检测技术的发展无疑是一种挑战。 为了研究土壤湿度对多环芳烃荧光特性的影响, 分别配置了八个不同湿度(含水量5%～40%, 间隔5%)的菲土壤样品。 采用美国PE公司的LS-55荧光分光光度计对不同湿度含量的菲土壤样品进行了检测, 得到不同湿度含量下的一维动态荧光谱, 以土壤湿度为外扰, 研究了其二维相关荧光光谱特性, 发现菲土在386, 408和432 nm处荧光强度随着土壤中湿度的增大而增强, 而333 nm处瑞利散射光强度却在减小, 提出通过建立菲荧光强度、 瑞利散射光强度与土壤湿度之间的关系, 有可能实现土壤湿度对菲荧光强度影响的校正。 同时, 也研究了土壤湿度对定量分析菲浓度标准曲线的影响, 指出土壤湿度极大影响着精准定量分析菲浓度标准曲线的建立。

为了准确检测土壤中的多环芳烃, 以土壤中典型多环芳烃污染物蒽为检测对象, 研究了土壤粒径大小对其荧光特性的影响, 并提出了一种校正土壤粒径大小对多环芳烃标准曲线影响的方法。研究了蒽在土壤中的荧光特性, 指出蒽在421 nm、442 nm和470 nm处出现较强的荧光峰。接着, 制备7种不同粒径大小的蒽土壤样品, 并以土壤粒径大小为外扰, 构建了同步和异步二维相关荧光谱, 研究了蒽荧光强度和304 nm处瑞利散射光强随土壤粒径大小的变化。结果显示, 随着土壤粒径增大, 蒽荧光强度和304 nm处瑞利散射光强度都有增强。最后, 分别建立了80目和160目土壤粒径下定量分析土壤蒽浓度的标准曲线, 并通过304 nm处瑞利散射光对蒽荧光进行校正。结果表明: 该方法有效降低了土壤粒径大小对蒽标准曲线的影响。

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质.二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难:①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析.综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质.同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源.详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景.

采用二维荧光相关光谱技术有效地对严重重叠的蒽、芘混合溶液的荧光峰进行解析。为了实现上述研究目标,设计并配置了9个蒽、芘混合溶液。采集了蒽、芘单组份以及两种物质混合溶液的常规一维荧光谱,研究了其荧光特性,并进行对比、分析。在此基础上,以混合溶液中蒽和芘的浓度为外扰,构建二维荧光相关同步谱和异步谱。结果表明:在同步谱上出现6个较强的自相关峰,位置分别在373 nm、379 nm、391 nm、401 nm、413 nm和425 nm处;依据未被覆盖的蒽在425 nm的处荧光与各波长处荧光交叉峰的正负,指出379 nm、401 nm和452 nm处的荧光峰来自蒽,而373 nm、391 nm和413 nm处的荧光峰来自芘。同时,又根据相关异步谱交叉峰的有无,进一步确认和验证了混合溶液中各荧光峰的来源。该方法为解析农业环境中多种污染物的光谱特征提供理论和实验基础。

国家已禁止向小麦粉中添加过氧化苯甲酰（BPO）， 快速检测小麦粉中BPO添加量对于保障食品安全非常重要。 BPO在添入小麦粉中后部分会被还原成为苯甲酸， 使得对其原始添加量的检测非常繁琐。 本文探讨了利用近红外漫反射光谱法进行小麦粉中BPO添加当量检测的可行性。 通过向无添加剂小麦粉中添加不同量的过氧化苯甲酰粉末， 制备小麦粉样本133个。 样本在实验室放置一段时间后， 采集光谱数据， 通过小波变换滤除光谱噪声。 用偏最小二乘法建立光谱数据与BPO原始添加当量之间的模型， 模型校正集决定系数R2cal是0.890 1， 校正标准偏差RMSEC是40.85 mg·kg-1， 预测决定系数R2pred为0.886 5， 预测标准偏差RMSEP为44.69 mg·kg-1。 结果表明: 基于近红外光谱的小麦粉BPO添加当量检测具有较高的可行性， 该方法有望为食品中某些添加物的快速检测提供新的途径。