为了获得邻苯二甲酸酯(PAEs)生物降解菌，从农田土壤筛选出一株能够以 PAEs为唯一碳源和能源生长的微生物，命名为 SD2。采用聚合酶链式反应(PCR)扩增得到其 16S rDNA并构建分子系统发育树，可鉴定出其为冢村菌(Tsukamurella)。研究该菌株在不同的温度、 pH值和转速条件下对邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的降解情况，同时采用高效液相色谱(HPLC)测定该菌株对 DBP的降解能力。结果表明， SD2对 DBP的最佳降解条件为：温度为 30℃， pH值为 9，转速为 150 r/min。在该最佳条件下， SD2在 72 h内可以完全降解 500 mg/L的 DBP。底物广谱试验表明，该菌能够降解长短链的 PAEs化合物及常见的代谢产物。同时采用气相质谱联用仪(GC-MS)检测发现， DBP在降解的过程中产生了中间代谢产物邻苯二甲酸丁基甲酯和邻苯二甲酸(PA)，预示着该菌具备完全降解 DBP的能力。这是首次关于冢村菌降解 PAEs污染物的报道，能够为 PAEs污染环境的生物降解及修复提供新的微生物资源。

针对利用线性模型提取矿物含量精度较低的问题, 以波长范围为350～2 500 nm的岩石光谱为数据源, 基于光谱匹配方法进行矿物识别, 应用简化的Hapke模型将岩石样品反射率转换为单次反照率, 利用线性模型分解单次反照率进行含量提取, 并通过分段滤波及建立区域光谱库的方法提高识别精度, 建立了一种基于实测光谱数据的矿物含量提取方法。 通过对包古图V号岩体光谱数据的分析, 与X射线衍射结果相比, 该方法对长石类矿物的识别精度为100%, 含量提取精度为80.5%; 对粘土类蚀变矿物的识别精度为92.2%, 含量提取的精度为92.36%。 该方法将矿物学共生关系加入到矿物识别方法中, 保证了结果的可靠性; 提出了分段滤波的预处理思路, 避免了滤波算法对光谱波形及吸收特征的影响, 并且据有较好的去噪效果; 应用Hapke模型进行实测的岩石光谱解混, 能避免复杂的光谱非线性分解计算, 从理论上提高矿物含量提取的精度和计算的效率。 该方法对快速分析蚀变信息等工作具有一定的指导意义。

为测量数据在光纤传输过程中的时延和误码率，设计了以光纤为传输介质的高速数据收发电路，采用TLK1501作为电信号到光信号的接口器件，利用FPGA(现场可编程门阵列)设计了接收端和发送端的单元电路，并对接收到的数据进行了比对，做误码分析。实验结果证明,该电路设计可靠性高，具有较高的实用性。

建立不同季节、不同竹种的竹笋及其废弃物醇提物中化学成分的高效液相色谱-质谱联用(LC-MS)的检测方法。竹笋及其废弃物样品采用乙醇热回流提取、浓缩, 大孔树脂纯化、浓缩、真空干燥, 以水-甲醇溶液为流动相进行色谱分离, 用紫外光谱和高分辨质谱检测, 根据所测得的各个组分分子离子峰质核比的(m/z)值及通过查阅文献分析结果。结果表明: 不同季节、不同竹种的竹笋及其废弃物醇提物中都含有黄酮类及其衍生物、氨基酸类、脂肪酸、糖类、酯类等; 毛竹冬笋中特含有三萜类、苯类等物质, 毛竹春笋中特含有不饱和醇等物质, 雷竹笋中无特有成分, 麻竹笋中有脂肪醇等物质。该试验初步确定了竹笋及其废弃物中的化学成分, 同时为竹笋及其废弃物成分分析提供了一条快捷、简单准确的方法。