在近红外光谱分析应用中, 温度扰动导致的光谱变化对于定量分析的准确度影响较大。 针对温度扰动识别及定量分析的需要, 研究了基于双光谱二维相关谱(2T2D-COS)的光谱扰动分析方法。 选择葡萄糖水溶液为样本, 根据人体血糖浓度范围和在体组织温度范围设计实验, 测量样本在浓度扰动和温度扰动下的透射光谱。 对其进行基线校正和滤波预处理后, 通过2T2D-COS分析得到浓度扰动和温度扰动下的异步谱。 结果表明, 温度扰动引起的交叉峰出现在强氢键结合水对应的特征吸收波长(1 474 nm)和弱氢键结合水对应的特征吸收波长(1 410 nm)附近, 而葡萄糖浓度扰动引起的交叉峰出现在水分子对应的特征吸收波长(1 450 nm)和葡萄糖分子对应的特征吸收波长(1 595 nm)附近。 为了定量分析样品温度, 进一步提取了温度扰动异步谱交叉峰1 410 nm波长下的切片谱, 其在1 410～1 600 nm波段的相关峰强度随温度的升高而增大, 与样品温度之间具有较好的相关性； 选择波长(1 475±4) nm范围内的切片谱, 对谱峰强度积分后进行线性拟合, 建立样品温度的线性回归模型, 对温度的预测均方根误差可以达到0.125 9 ℃。 以上结果表明, 双光谱二维相关谱只需要对两条光谱进行运算, 就可以通过异步谱中交叉峰的位置判别扰动来源, 还可以根据交叉峰的强度对温度进行定量分析, 且只需要较窄特征波段的光谱就可以建立高精度的温度预测模型, 为简化在体光谱测量系统的设计, 减少在体温度变化的影响提供了重要参考。

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。

针对茶叶中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合二维相关光谱法快速检测茶叶中毒死蜱残留。以金纳米为增强基底,采集含不同浓度毒死蜱残留茶叶样本的SERS,利用标准正态变量变换(SNV)对原始拉曼光谱进行预处理,再以毒死蜱浓度为外扰,进行二维相关同步光谱和自相关谱分析,筛选出与毒死蜱浓度变化相关的特征谱峰,利用灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)参数,建立茶叶中毒死蜱残留分析模型,并与偏最小二乘(PLS)模型得到的结果进行比较。结果表明:利用二维相关光谱法优选出毒死蜱的14个特征谱峰,所建SVM模型对预测集样本的决定系数 Rp2为0.98,方均根误差为1.32,相对分析误差为6.32,能用于茶叶中毒死蜱残留的实际估测,模型性能优于采用1096 cm ^-1单个特征谱峰建立的SVM模型和PLS模型。研究结果表明:将二维相关光谱法用于筛选与茶叶中毒死蜱浓度相关的特征谱峰是可行的,为拉曼光谱中特征变量优选提供了新思路;同时也表明,SERS结合二维相关光谱法可以实现茶叶中毒死蜱残留的快速检测,为茶叶农药残留快速检测装置的开发提供了方法支持。

为充分提取复杂掺伪食用油的特征信息, 提出并建立一种掺伪芝麻油的判别方法.采集40个纯芝麻油和40个掺入不同浓度玉米油的芝麻油的常规一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱.对两样本采用二维相关谱技术进行相关计算, 得到每一样品的同步和异步二维近红外相关谱和中红外相关谱, 并进行预处理, 得到其对应的同步-异步二维近红外相关谱和中红外相关谱.采用多维主成分分析法提取其特征, 并将其得分矩阵进行融合.基于融合的得分矩阵, 以及单一近红外、中红外相关谱得分矩阵分别建立纯芝麻油和掺伪芝麻油偏最小二乘判别分析模型, 三个模型对预测集样品的判别正确率分别为100%、96.2%和96.2%.研究结果表明, 所提出的方法可提取更多的特征信息, 提供更好的分析结果.

近年来, 随着世界经济的快速发展, 大量有害物质排放到环境中, 全球环境问题日益严重。 光谱检测分析技术由于其快速、 便捷、 可实现实时现场原位分析检测的特点, 已经广泛的应用于水质、 大气和土壤环境的检测分析。 环境系统是一个开放复杂的体系, 容易受到很多因素的影响, 常规一维光谱技术难以从复杂的环境体系中提取感兴趣组分的特征信息。 二维相关谱技术表征的是随特定外扰变化的信息, 不仅能提取复杂环境中微弱的、 被覆盖的特征光谱信息, 而且还可以提供这些特征信息之间的关系。 在综述二维相关谱技术近些年新发展的基础上, 详细介绍了该技术在水、 土壤和空气环境分析中的应用, 其中包括水中农药残留、 水中有机污染物定性定量分析、 海洋黏液物质和海洋泡沫的形成机理; 土壤中有机污染物定量分析、 土壤污染物修复吸附机理; 大气中气溶胶形成机理, 污染气体定性定量分析。 最后, 详细介绍了二维相关谱在环境中有机质分子特性及与其他金属离子相互作用机理研究中的应用, 指出二维相关谱在环境科学领域研究中具有广阔的应用前景。

采用傅里叶变换红外光谱技术, 获得蒸制过程中附子红外光谱及二维相关谱（Tow-dimensional correlation, 2D-COS）, 研究附子炮制过程特征。 分别比较原始红外光谱、 二阶导数谱及二维相关谱, 结果表明红外原始光谱图十分相似, 结合二阶导数光谱分析1　63487 cm-1为羰基峰; 1　60318, 1　57158, 1　48509和1　41308 cm-1为苯环的骨架振动峰, 85141和75924 cm-1 为苯环C—H键的振动峰; 1　15373, 　1　08184和1　02135 cm-1为生物碱中酯键和醇羟基的特征峰。 二维相关谱结果揭示附子在炮制过程中发生的2个过程时序段, 分别为2～3和8～9　h。 研究数据有助于临床根据适应证选择适宜的煎煮时间, 避免煎煮不足导致中毒或煎煮太过影响疗效。

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.

考察水蛭炮制前后化学成分产生的变化, 文章采用红外光谱(FTIR)二维相关红外谱图(2D-IR)对中药水蛭鲜品和制品进行了研究。 结果表明： 水蛭具有明显的酰胺Ⅰ和Ⅱ带蛋白质特征峰, 其中鲜品的酰胺Ⅱ带吸收峰在1 543 cm-1, 而生品和炮制品的向低频位移至1 535 cm-1; 采用热微扰模拟水蛭炮制过程并分析水蛭的2D-IR, 结果显示水蛭鲜品中的酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅱ带的自动峰的强度比炮制品的更为显著。 说明水蛭在炮制过程中蛋白质的空间构象破损、 氢键断裂, 导致变性失活, 部分脂肪酸和甾醇类组分在炮制中发生氧化分解。