中药材重金属超标问题日趋严重, 将阻碍中药产业的未来高质量发展, 因此研究高效、 准确、 便捷的超标鉴定方法对于了解中药的安全性具有重要意义。 X射线荧光(XRF)光谱分析具有无损检测、 快速准确、 样品制备方便等优势, 在元素分析领域获得广泛应用。 由于中药材重金属超标阈值低(如中国药典2020年版规定铅超标为5 mg·kg-1), 中药的种类繁多, 基体复杂, 国家标准样本匮乏, 常规的分类算法难以准确鉴定超标问题。 将迁移学习与多分类支持向量机(TrAdaBoost-SVM)方法结合, 以金银花为例, 采用与金银花相似的国家土壤标准样品的光谱特征信息用于数据增强, 将土壤标准样品和少量中药样本混合建立迁移学习和支持向量机分类模型。 通过实验验证, 迁移学习和TrAdaBoost-SVM结合的分类优化方法, 与传统SVM、 AdaBoost分类算法相比, 鉴定重金属元素铅(Pb)的超标准确率有显著提高。 通过测试数据集的预测验证, TrAdaBoost-SVM模型的预测准确率为96.7%, 高于传统SVM及AdaBoost分类模型的准确率。 所提出的迁移学习与TrAdaBoost-SVM结合的方法, 可在小样本条件下建立分类模型, 并对中药的重金属超标准确预测, 具有一定的理论意义和应用价值。

目前, 三维荧光技术在应急性饮用水污染事件检测中的应用越来越广泛, 但其仍存在易受水环境波动影响、 低浓度污染事件检出率较低等不足。 因此针对在线检测需求, 提出了一种基于时间序列双阈值的三维荧光饮用水异常事件检测方法。 该方法采用主成分分析法提取检测样本的三维荧光光谱主元特征值, 进行线性自回归（AR）模型训练并对未来时段水质样本主元特征值进行预测, 通过与实测样本主元特征值作差得到特征值差值, 同时结合实测特征值的变化率, 设置特征值差值-特征值变化率双阈值, 最终确定污染事件的时间起始点与结束点, 从而确定整个污染事件。 研究通过模拟高浓度污染事件、 低浓度污染事件、 供水水质波动等场景对所提方法进行了验证。 实验结果表明, 该方法不仅保持了高浓度污染事件检测的准确性, 在检测低浓度污染、 高干扰环境下的低浓度污染时, 该方法相较于常规判别方法, 检测结果准确率分别提高了9.4%和20.7%。

作为X射线荧光光谱分析技术在中国最早的应用领域—地质与矿产资源应用已走过了60年的引入与发展历程。 文章简介了中国X射线荧光分析实验室在中国的建立与早期发展； 介绍了20世纪80年代中国地质与矿产资源系统引入和发展现代X射线光谱分析技术的主要时间节点和重要事件, 包括: 技术准备、 仪器及软件引入、 加拿大地质调查局Lachance先生, 飞利浦de Jongh博士等著名学者应邀来华讲学活动和中国-德国（联邦地学与原料研究院）两期合作项目的支持等； 重点评介了现代X射线荧光各分支技术（包括: 便携式X射线荧光、 同步辐射X射线荧光、 扫描核探针、 全反射X射线荧光和微束X射线荧光等）在地学领域多个方面的应用、 主要成果和为地矿事业作出的重要贡献, 包括: 硅酸盐岩石全分析、 痕量及超轻元素分析、 各类矿石分析、 地球化学调查和国际地球化学填图样品分析、 海洋地质与矿产资源调查现场分析、 稀土元素分析、 卤族元素分析、 野外现场分析、 原位微区分析和标准物质研制与标准分析方法等11个应用方面。 特别是在20世纪80年代实现了X射线荧光方法对传统化学方法的“替代”而成为岩石全分析的主导方法, 从根本上改变了中国地质分析的面貌, 推动了中国现代地球科学事业的发展, 成为中国地质分析技术发展中的里程碑。 在分析样品以亿计的大规模各类地球化学调查和国际地球化学填图项目中, X射线荧光分析方法充分发挥了制样简单、 快速、 经济而又无污染的优势, 成为多种分析方法配套方案中的主导技术, 从而作出了前所未有的突出贡献。 所形成的方法在中国当今的地质分析中具有典型意义, 代表着当今常规地质分析的普遍水平, 具有时代特征。 最后展望了X射线荧光分析技术地学应用的未来发展。 引文64篇。

研究高效、 准确、 便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。 由于X射线荧光光谱分析（XRF）技术具备快速、 准确、 无损检测、 样品制备简单等优势, 在土壤重元素定量检测获得广泛应用。 XRF仪器测试标准样品的荧光光谱并建立校准曲线, 通过反演计算得到待测样品的元素含量。 由于样品元素间存在基体效应, 以及荧光谱特征峰存在叠加干扰, 未经优化的校准曲线的线性度较差, 这给反演计算来困难。 为了解决上述问题, 分别利用小波变换、 非对称加权惩罚最小二乘法(arPLS)对光谱进行去噪和扣除本底基线, 提高校准曲线的决定系数（R2）; 运用竞争性自适应重加权算法（CARS）, 针对不同目标元素优化变量选取; 进一步地, 基于选取的变量建立粒子群算法（PSO）优化的支持向量机回归（SVR）模型, 并通过该模型反演计算各元素含量, 提高定量分析的准确度和预测的泛化能力。 实验结果显示, 经过小波去噪和arPLS本底扣除后的校准曲线的决定系数（R2）有明显提升, Cr、 Cu、 Zn、 As、 Pb分别从0.965、 0.979、 0.971、 0.794、 0.915提高为0.979、 0.987、 0.981、 0.828、 0.953; 通过CARS选取的谱线变量的个数大幅度减少, 从2 048个通道降低到30个以下, 为原来变量个数的1.5%, 提高了变量选择的精准性; 与偏最小二乘法（PLS）、 未优化的SVR模型进行对比, 采用CARS变量选择和PSO优化的SVR模型进行含量预测, 训练集R2C与测试集R2P的决定系数分别在0.99、 0.90以上, 预测准确性有明显提高。 因此, 所提出的竞争性自适应重加权算法和PSO优化的SVR定量分析模型对于土壤重金属元素定量分析具有较好的理论指导和应用价值。

斑病害在全球玉米产区均有爆发, 严重影响玉米产量与品质, 是一种常见的叶类疾病。 荧光光谱技术能够快速、 无损、 准确地反映作物生理信息, 动态检测其逆境响应规律。 以玉米为研究对象, 基于荧光光谱和生理参数（SPAD和Fv/Fm）融合分析, 探究玉米生理参数对不同程度斑病害的响应规律, 构建荧光光谱反演模型。 首先, 利用相关分析与峰值分析筛选荧光光谱的敏感波段, 采用多元散射校正（MSC）、 标准正态变量变换（SNV）、 多项式平滑（S-G）、 FD光谱一阶导数、 SD光谱二阶导数等5种预处理及MSC-SG-FD, MSC-FD-SG, SNV-SG-FD, SNV-SG-SD等4种建模组合方法, 以相关系数R2和均方根误差RMSE为模型效果评价指标, 确定荧光光谱反演生理参数模型的最优方法。 结果表明: 不同斑病害程度下荧光光谱特性的整体变化趋势一致, 但强度差异显著, 在波段600.000～800.000 nm内, 光谱反射率会出现明显的峰中心, 达到极值。 在波段900.000 nm之后, 反射率趋于平稳, 特征明显减少。 对于潜伏期叶片, SPAD与Fv/Fm的建模最优方法均为SNV-SG-FD, Rc为0.985 2和0.976 8, RMSEC为1.59和2.85。 对于早期发病叶片, SPAD的建模最优方法为SNV-SG-FD, Rc为0.949 7, RMSEC为3.79, Fv/Fm的建模最优方法为SNV-SG-SD, Rc为0.943 8, RMSEC为0.011 7。 模型预测性精度较高, 能够实现对早期斑病害玉米叶片SPAD和Fv/Fm的精准预测, 为玉米斑病害潜伏期与病害早期的生理信息监测提供参考依据。 研究结果可应用于大田作业, 提升田间精细化、 智能化管理水平, 为玉米高产、 优质、 优生提供理论依据与技术支撑。

环境条件的变化能够影响和改变溶解态有机质（DOM）的组成结构及化学特征， 进而影响其生物地球化学循环过程。 采用同步荧光光谱、 三维荧光光谱、 傅里叶变换红外光谱（FTIR）， 结合二维相关光谱分析方法， 研究了pH条件变化对DOM特性及其与Cu2+相互作用的影响。 结果表明， （1）随着pH值由5逐渐升高至10， DOM不同组分的荧光强度显著增强， 其中类腐殖酸组分变化最显著， 类富里酸组分变化最优先， 这是由于pH的变化引起的醛酮、 酚基、 羧基等相关基团暴露导致的。 （2）荧光光谱二维相关分析表明， pH的改变能够显著地影响DOM不同组分与Cu2+的结合能力， 但并不能影响其结合顺序。 三维荧光光谱结合平行因子分析共解析出3个荧光组分， 荧光组分的淬灭曲线非线性拟合结果更是定量验证了这一结果。 （3）FTIR结果表明高pH条件下DOM与Cu2+结合点位更多， 结合强度更强。 pH 5和pH 10条件下DOM官能团与Cu2+的结合顺序分别依次为: 多糖C—O>酚基>醛酮CO>芳香族C—H和多糖C—O>酰胺Ⅱ带C—N>酚基>脂肪族C—H>醛酮CO>羧基C—OH>芳香族C—H>羧基CO。 荧光光谱和FTIR的异谱二维相关分析进一步表明Cu2+与DOM类腐殖酸组分的相互作用滞后于酚基和芳基等基团。

溶解性有机质（DOM）是土壤中活跃的有机成分， 其来源和组成可指示土壤腐殖化程度及与外部环境间的相关关系。 为科学地监测与评价湿地土壤环境质量， 采集黑龙江省碾子山雅鲁河国家湿地公园内不同植被条件下的表层（0~20 cm）土壤， 应用三维荧光光谱-平行因子分析法， 测定DOM荧光光谱， 并进一步分析土壤理化指标对DOM组成的影响。 结果表明: 5种植被类型（包括9种群系）条件下土壤DOM腐殖化指数在2.562~9.052之间， 落叶阔叶林和落叶阔叶灌丛土壤腐殖化程度高于草甸， 其次为沼泽， 水生植被最低; 荧光指数介于1.407~1.586， 土壤DOM来源兼具外生源和自生源特征， 落叶阔叶林和芦苇［Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud.］沼泽表现为明显的外生源特征， 而水生植被及稗［Echinochloa crus-galli (L.) P. Beauv.］沼泽具有明显的自生源特征; 生物指数在0.482~0.662范围内， 新近自生源贡献率均较低。 土壤DOM中识别出3类5种有机组分， 类腐殖质（紫外类富里酸和可见类富里酸）相对比重最大， 外生源特征明显的土壤样品中含量多; 其次为类蛋白质（类酪氨酸和类色氨酸）， 自生源特征较强的土壤样品中含量多; 类腐殖酸（胡敏酸）最低， 多存在于旱生-中生环境中。 土壤含水量、 pH值、 总有机碳含量对DOM组成具有显著或极显著的影响， 3项理化指标与类蛋白质含量成正相关， 与类腐殖质含量成负相关， 含水量、 总有机碳含量与类腐殖酸含量成负相关。 总体上看， 在该湿地公园内， 落叶阔叶林、 落叶阔叶灌丛土壤偏弱酸性， 含水量、 总有机碳含量低， 腐殖化程度高， 外生源特征明显， 类腐殖质和类腐殖酸含量高， 其次为草甸及沼泽植被， 而水生植被条件下土壤近中性， 含水量、 总有机碳含量高， 腐殖化程度低， 自生源特征明显， 类蛋白质含量高。 本研究结果可为以该湿地公园为代表的北方寒区永久性河流湿地土壤环境质量监测与评价提供基础数据。