利用太赫兹时域光谱技术信噪比高、频带宽、入射波光子能量低等特点，以及仪器操作简单、测试速度快等优势，对地学领域中的岩石矿物的成分、结构等参量的表征进行了总结，特别是围绕岩石矿物的光学性质、矿物中水的含量、填料矿物的表征、矿物对太赫兹波的调制等方面进行阐述。为研究岩石矿物的形成条件、矿化过程、矿物应用等内容提供一种新型的分析手段，拓展了太赫兹光谱技术的应用范围。

采用太赫兹时域光谱技术，对高密度聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯三种塑料的粒径、混合物的类型和含量以及吸附性能进行了表征。特别是对聚氯乙烯-聚丙烯混合物在0.2～1.6 THz范围内随含量和频率变化的光学参数(折射率和吸收系数)进行了对比分析，对三种塑料与填料碳酸钙和高岭土共混物在0.2～1.4 THz范围内随含量和频率变化的光学参数进行了表征，并建立了相关曲线，为太赫兹范围内塑料光学性质的有效利用提供了参考。所提方法作为近红外光谱塑料检测方法的补充，为工业生产中填料含量的监控提供了技术手段。此外，通过太赫兹时域光谱技术，可以区分不同微塑料吸附常见海水污染物甲基橙的现象，对不同时间点下经聚氯乙烯吸附后的甲基橙进行比较，发现不同粒径的塑料呈现不同的散射吸收，且经不同粒径聚氯乙烯吸附后的甲基橙溶液有显著差异，这些现象对微塑料的环境污染分析具有重要意义。

激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线, 研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。 而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究, 对于激光雷达数据的参数反演及应用极为重要。 针对激光条件下探测的云和气溶胶特有的光学信息和空间分布, 结合概率统计与机器学习算法, 提出了一种对于云/气溶胶、 云相态及气溶胶子类型识别的分类算法, 实现了星载激光雷达的大气特征层快速、 有效分类。 算法采用中国地区2016年CALIOP的观测数据作为样本数据, 主要由三部分组成: (1) 基于激光探测的云和气溶胶层不同的光学特性以及地理空间分布特征, 分别构建了云和气溶胶的γ532, χ, δ, Z和lat的五维概率密度函数, 以此为基础构建云气溶胶的分类置信函数, 并基于此实现了云和气溶胶类型的反演; (2) 选取支持向量机(SVM)作为随机朝向冰晶粒子(ROI)和水云分类的算法模型基础, 结合云层的γ532, χ, δ Z和云顶温度T的概率密度函数构建ROI, 水平朝向冰晶粒子(HOI)和水云的分类置信函数以修正SVM误分的特征层以及筛选出水云中少部分的HOI冰云, 获得云相态的分类结果; (3) 以各气溶胶子类型的光学以及空间分布特性为基础, 采用决策树策略的气溶胶子类型识别算法实现了对气溶胶子类型的区分, 完成气溶胶子类型的识别。 利用现有CALIOP观测结果作为样本数据构建分类数据库, 避免了对于地面以及航测数据的依赖, 而机器学习则大大简化了算法的实现过程, 使得云气溶胶分类更加高效。 算法结果与正交极化云气溶胶激光雷达垂直特征层分布数据(CALIPSO VFM)产品对比分析: 云层有98.51%一致性, 气溶胶有88.43%的一致性, 且白天比夜间一致性高。 对于云相态分类, 可以有效区分出水云和冰云, 其中二者水云一致性高达93.44%。 在气溶胶子类型反演结果中, 可以准确识别出大多数气溶胶特征层子类型。 霾、 沙尘以及晴空三种典型情况下的反演结果均与CALIOP VFM产品数据具有较好的一致性。 其中, 霾天的大部分煤烟型以及污染型(污染沙尘以及污染大陆) 气溶胶反演结果与VFM具有较好的一致性。 沙尘天也能够获得较好的沙尘以及污染沙尘的结果。 晴空为数不多的气溶胶层也取得了较为一致的结果。 对于实现的星载大气激光雷达特征层分类算法, 针对CALIOP激光测量的云气溶胶层的分类进行了重要的改进, 在保证一定精度的基础上, 简化了算法, 提高了数据处理的效率, 在下一步工作中, 将分别构建不同时段和季节的分类模型以及提高两种不同偏振特性的冰云和气溶胶子类型的分类精度。

提出了一种对激光等离子产生的靶速度进行测量的新方法。该方法除了对烧蚀靶的速度进行直接测量外, 而且测量结果不受靶宽度及探测光束的影响。与理论值相比, 该方法的实验测量误差小于2%。此外, 利用该测量方法对激光烧蚀不同温度下液体水的动量进行了测量, 结果发现随水温度的降低, 产生的动量呈现增加趋势。