为实现水面溢油目标的偏振遥感, 选择合适的波段和观测角度, 需要油膜的光谱偏振特性数据作支撑。 在实验室采用椭偏测量的方法, 针对不同厚度机油油膜和纯净水作为背景样本, 测量了不同观测角度下从紫外到近红外波段（270~900 nm）的镜面反射光谱偏振参数: 辅助角ψ和相位差Δ, 并对在相同条件下油和水的测量结果作对比。 分析表明除布儒斯特角附近位置外, 不同厚度的油膜与水的起偏特性在各观测角都存在差异。 通过在45°入射角所测的ψ和Δ, 得到水/油样本的光谱折射率和消光系数, 水折射率经过偏移修正后, 与Schiebener水折射率模型的标准差为3×10-5。 根据之前得到的油/水参数, 对油膜在水背景的物理现象作薄油膜理想介质层建模, 用菲涅耳定律仿真自然光的镜面反射, 发现在全观测波段相同入射光条件下油膜的反射光存在明显的偏振度（DOP）或偏振角（AOP）光谱偏振可观测性。 模型与实际测量结果对比发现: 在300~350 nm仿真结果和实际测量相符, 油膜的反射光偏振性质趋近于油样本; 在350~550 nm, 油膜模型仿真结果比实验的干涉效应更明显, 油膜实验数据表明其光谱起偏性质依然与油保持一致; 在大于550 nm直到近红外波段, 实验干涉效应开始显著。 说明油膜比油有更强的散射或吸收特性, 辨识参数得到油膜的消光系数存在不同于油的随波长先变小后变大的性质。 总之, 利用光谱椭偏测量方法, 通过多波段、 多角度测量, 分析液体样本的光谱偏振特性和折射率等性质; 偏振观测的恰当角度与油/水的布儒斯特角有关, 在布鲁斯特角之外的位置观测, 油膜的光谱椭偏角相较水都存在分辨能力; 对小于200 μm的薄油膜近红外波段可重复性较差, 而紫外和可见蓝紫波段相比之下有很好的可重复性和区分性, 更适合于对甚薄油膜表面种类的遥感观测。 该实验涉及的方法可以用于其他油种油膜的偏振光谱测量, 实验数据为偏振遥感工作的波段选择与观测角度提供提供参考。

胆红素(Bilirubin, BR)是脊椎动物分解代谢血红素的最终产物之一, 具有抗氧化和消炎等作用。 体内保持正常含量的胆红素对人类的健康起着非常重要的作用, 被认为有利于预防癌症、 中风、 糖尿病和心血管等疾病的发生［1-2］。 然而胆红素过量则被认为是肝功能障碍的征兆, 同时也是引起新生儿严重脑损伤的原因。 因此, 对人体中胆红素含量的快速精准检测具有十分重要的应用价值。 目前为止, 用于检测血清样品中胆红素含量的方法主要有重氮法、 过氧化物酶法、 光纤传感检测法和荧光光谱法等。 其中, 荧光光谱法具有检测迅速和操作简便的优势, 吸引了越来越多研究人员的关注。 但是, 由于胆红素自身的荧光量子产率通常低至10-4量级, 直接荧光测量难度很大, 因此通常采用间接方式解决胆红素含量测量的难题。 例如, Wabaidur等通过胆红素猝灭Ru(bopy)2+3荧光的方式来测量胆红素的含量; Aparna等通过胆红素猝灭铜纳米团簇荧光的方式来测量胆红素的含量; Iwatani等通过UnaG蛋白结合胆红素增强荧光的方式来测量胆红素的含量。 UnaG与胆红素具有极高的亲和力, 且自身几乎不发射荧光, 其与胆红素结合后, 会将胆红素的荧光提高三个数量级, 可以用作人体内的荧光传感器。 然而, 由于蛋白的制备和保存的成本十分高昂, 人们更希望使用有机小分子或无机分子对胆红素的荧光进行增强。 例如, Yang等发现Zn2+有助于显著增强胆红素的荧光, Kotal等提出了将Zn2+用于胆红素代谢物（尿胆素原）含量测量的方法。 为了研究Zn2+增强胆红素荧光的机理并用于胆红素含量的测量, 研究首先使用了稳态荧光光谱和紫外-可见吸收光谱表征了不同Zn2+浓度下胆红素的光学特性, 并采用相对法测量了其量子产率。 通过分析Zn2+-胆红素络合物在不同探测波长下的激发谱, 提出了该络合物具有两个发光基团的设想。 为了进一步验证关于发光基团的设想, 使用了飞秒瞬态吸收光谱的手段研究分析了Zn2+-胆红素络合物的超快光动力学过程, 分析结果与之前发表的对胆红素和Zn2+配位方式的结论有很好的吻合。 根据瞬态吸收光谱和稳态荧光光谱的数据以及所提出的模型, 得到了在有无Zn2+条件下胆红素的平均激发态寿命, 进一步计算出了其辐射跃迁速率和非辐射跃迁速率的理论值。 通过数据对比, 得出了络合物相对单纯胆红素有更大的消光系数而具有更高的辐射跃迁速率的结论, 同时发现胆红素与Zn2+的配位方式增加了胆红素以锥型交叉退激发态的效率。

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。

低分辨率天体光谱中呈现的双峰发射线轮廓可能反映着比较珍稀的物理现象, 如双活动星系核（AGNs）、 双超大质量黑洞（SMBH）、 喷流云与窄线区的相互作用, 也可能是光谱处理过程产生的低质量特征线。 双峰发射线轮廓一般由2个或2个以上的波峰构成, 对该特征进行提取并分析, 可作为双AGN、 星系对、 双黑洞等稀有天体更有效的搜寻依据, 从而有助于更深入地研究星系乃至宇宙的形成与演化。 提出一种新的基于相关子空间的双峰发射线特征提取与分析方法, 主要工作分为以下三部分: 首先利用稀疏差异因子δ度量双峰发射线光谱中属性差异程度, 利用KNN方法约束参与稀疏差异因子计算的光谱范围, 在此基础上, 针对LAMOST低分辨率光谱给出基于相关子空间的特征提取方法; 其次, 为了验证稀疏差异因子σ以及KNN的输入参数k对双峰发射线光谱的适应性, 选择LAMOST双峰发射线光谱样本及普通星系光谱数据, 红移范围z<0.3（确保Hα, Hβ, ［OⅢ］λλ4 959, 5 007, ［NⅡ］λλ6 548, 6 584, ［SⅡ］λλ6 717, 6 731等发射线落在LAMOST波长覆盖范围）, 获得训练集光谱总数332+332（正负样本）条, 并借助人眼检查分析该方法中的两个参数: k和δ阈值α对结果的影响, 实验表明, 当k=18, α=0.6时, 相关属性分布较密集且稀疏点较少, 结果比较理想; 最后, 对332条双峰发射线光谱特征子空间所在的波长区间、 双峰红/蓝移间隔、 双峰线强比等进行了理论分析、 测量及人眼认证的基础上, 给出了基于相关子空间的双峰发射线特征表述。 此外, 从双峰特征子空间上不同的发射线激发机制（［OⅢ］/［NⅡ］/［SⅡ］等禁线、 Hα、 Hβ等氢线）及相关特征子空间上线强关系等角度, 对样本中双峰轮廓进行了分析。

地面太阳光谱记录了太阳光经历大气层的烙印与信息, 为大气环境、 生态保护等研究提供实地依据。 西藏高原空气稀薄, 地面太阳辐射超强, 观测西藏地面太阳光谱为太阳能利用提供实地数据。 文章较系统地报道了西藏地面太阳光谱的实地观测结果, 为相关高原科学研究提供高精度数据。 利用RAMSES光谱仪、 CMP6太阳总辐射仪和NILU-UV太阳紫外辐射仪对西藏不同地区、 不同季节太阳光谱、 太阳总辐射和太阳紫外线进行了全方位的实地观测研究。 观测研究了高海拔的西藏拉萨和那曲以及低海拔的北京和成都的光谱特征; 研究了拉萨二分二至当地正午（北京时间13:55时）太阳光谱观测结果; 对西藏地面光谱与AM1.5和AM0标准光谱进行了对比研究。 观测研究了西藏拉萨和那曲太阳总辐射、 太阳紫外线强度特征。 研究发现拉萨夏季可见和红外区光谱光强度甚至超过AM0光谱相应波长的强度, 即: 拉萨地面可见光和红外光强度偶尔超过大气层顶部的相应波长光强, 是由部分云的反射增量所致; 拉萨光谱谱峰出现在波长476.6 nm左右, 在2017年的夏至观测到的最大值为2.331 W·m-2·nm-1。 然而, 对太阳紫外线（280～400 nm）光谱的观测发现地面太阳紫外区的光谱强度总是明显低于AM0光谱相应区光强, 表明短波的紫外光被大气臭氧有效吸收。 虽然拉萨海拔3 680 m, 但通过对拉萨当地正午太阳紫外光谱分析发现拉萨地面波长小于300 nm的太阳紫外光谱强度几乎为零, 表明波长小于300 nm的太阳紫外线被大气层吸收, 没有到达地面。 同时, 研究了西藏高海拔太阳光谱与北京、 成都低海拔太阳光谱特征, 揭示了各地大气成分、 含量等诸多信息。 报道了2010年7月—2013年12月期间西藏太阳总辐射的观测结果; 结果显示拉萨当日太阳总辐射最大值中约18%超过了太阳常数（1 367 W·m-2）。 观测发现拉萨太阳总辐射瞬时最大值达到了1 756.09 W·m-2（2011年6月24日）。 报道了2008年7月—2013年12月期间西藏太阳紫外线的观测结果; 结果显示拉萨和那曲UVA日最大值平均值约为67 W·m-2, UVB日最大值平均值约为5.1 W·m-2; 拉萨和那曲当日太阳紫外线A和紫外线B最大值变化趋势保持了很好的一致性, 在5年多的观测期间紫外线强度没有出现明显的增强或减弱趋势。

聚合物材料因其对太赫兹波的高透过率以及良好的塑形能力在太赫兹研究中扮演了重要的角色, 由于材料的介电特性直接关系着折射率、 极化率等重要性质, 不同的应用场合通常需要材料呈现出特殊的太赫兹介电响应, 一方面可以选取不同的聚合物材料, 另一方面可以通过多种聚合物的混合实现材料介电性质的调制。 聚合物材料合理的选取和设计建立在材料太赫兹介电精确表征之上, 然而利用太赫兹时域光谱系统(THz-TDS)对聚合物材料进行透射式太赫兹介电表征时, 材料内部空气孔隙的存在会影响表征结果的复现性, 同时也会影响共混聚合物介电性质的分析和预测。 因此以Landau, Lifshitz, Looyenga(LLL)模型为基础提出了考虑空气影响的介电分析模型, 并选取了在太赫兹研究中广泛使用的聚合物材料聚乙烯(PE)和聚四氟乙烯(PTFE)对模型的有效性和稳定性加以验证, 展开了两种材料单质和混合物两方面的介电分析。 在太赫兹波透射样品之后的相位变化信息中提取出样品的介电常数, 同一种物质制备的样片间太赫兹介电谱存在明显差异, 使用包含气隙影响的LLL模型处理实验数据后, 样品介电常数中空气的介电影响被移除, 从而得到了两种材料的本征介电常数, 在此基础上, 使用测得的本征介电常数和混合物样品中两种材料的体积占比信息代入包含气隙影响的LLL模型计算得到了不同配比混合物的太赫兹介电常数的模拟值, 并与THz-TDS实验获取的实验值进行了对比。 利用所提出的有效介质模型, 聚乙烯和聚四氟乙烯在10～40 cm-1波段内移除空气影响后的平均介电常数为2.315±0.003（±0.13%）和2.109±0.003（±0.14%）, 在不同重量、 不同厚度的单组份样品间模型测定的聚合物介电常数保持了良好的重复性, 在对混合物的太赫兹介电性质测定与分析中, 利用模型计算的混合物介电常数模拟值与THz-TDS测定的介电常数实验值保持了高度线性相关, 其相关系数为0.964 3, 全局相对误差为1.08%, 体现了模型的可靠性。 提出的介电分析模型可以扩展到更多的高分子材料单质及其混合物的太赫兹介电性质表征中, 对太赫兹波段的共混聚合物材料设计具有参考价值。

太赫兹时域光谱技术目前逐渐应用于对岩石的研究中。 在制备样品时通常需要将岩石磨碎后与粘合剂混合压片, 岩石的含量、 粒径等都会对测试结果造成影响。 将自然界中常见的石英砂粉末（不同粒径）与聚乙烯（PE）微粒以不同的比例混合, 通过压片的手段将其制成适用于太赫兹系统测试的样品, 用以探究样品中石英砂的含量以及其粒径对实验结果的影响。 首先研究石英砂含量对实验结果造成的影响。 在保持样品中石英砂的粒径不变的情况下, 发现不同石英砂含量样品的时域光谱图中, 时间延迟以及峰值都呈现出非单调的变化趋势。 为了探究出现这种现象的原因, 对样品的折射率以及吸收系数做了进一步的分析。 结果表明样品的折射率会随着样品中石英砂含量的增加而逐渐增大, 通过适用于本实验的有效介质理论能够解释这一现象。 样品对于太赫兹波段的吸收系数随着石英砂含量的增加呈现出先增大后减小的现象, 并且在石英砂质量分数为60%时达到最大值。 为了解释这一现象产生的原因, 利用扫描电子显微镜对样品的微观形貌进行观察, 发现随着石英砂含量的增加, 在压制样品时PE颗粒破碎程度加剧, 导致PE的粒径变小。 根据米氏散射以及瑞利散射的原理, 石英砂粒径不变而PE粒径减小, 随之降低的散射强度与石英砂的吸收效应发生竞争, 从而导致了吸收系数先增大后减小的现象。 进一步研究了石英砂粒径对实验结果的影响, 对不同粒径的石英砂样品进行测试, 发现折射率不随石英砂粒径的变化而改变, 但其吸收系数随着石英砂粒径的减小而逐渐减小。 根据米氏散射, 样品吸收系数的变化是由于散射强度随石英砂粒径的减小而逐渐减小。 研究表明, 样品中石英砂的含量和粒径都会对实验结果产生影响。 石英砂粒径相同时, 样品的吸收系数随石英砂含量的增加呈现先增大后减小的趋势, 样品的折射率随石英砂含量的增加而逐渐增大; 石英砂含量相同时, 样品的吸收系数随石英砂粒径的减小而逐渐减小, 而样品的折射率基本不变。 这一结论对矿物样品的制备以及对混合物的实验结果分析有一定程度的指导意义。

几乎所有小的气相分子（如H2O, CO2等）均具有独特的近红外吸收光谱, 在负压条件下, 每种微小的气相分子都拥有一对一的特征光谱线, 基于这一原理人们开始使用激光光谱（IRIS）技术来准确分析气体样品中的同位素组成。 该方法克服了传统同位素比质谱（isotope ratio mass spectrometry, IRMS）方法的局限性, 已经成为公认的高精度、 高灵敏度和高准确度的痕量气体检测方法。 以大气水汽稳定同位素研究为例, 大气水汽稳定同位素组成对水汽源区及其通道上的输送过程等水循环研究有着重要的指示意义。 激光光谱技术使得大气水汽氢氧稳定同位素（δ18O和δD）野外原位连续高分辨率观测成为可能。 但是, 其观测精度和准确度受仪器运作特点、 不同浓度大气水汽对特定光谱吸收性的敏感性差异等因素的影响, 通常观测结果具有明显的非线性响应问题。 因此, 有必要对仪器观测过程中出现的各种偏差进行校正, 但现阶段许多用户对新观测技术的国际校正方法尚不清楚。 因此, 基于波长扫描-光腔衰荡光谱（WS-CRDS）技术的大气水汽同位素观测系统（Picarro L2120-i）, 通过可调谐二极管激光器（Tunable Diode Laser, TDL）发射可被待测气体分子所吸收的不同波长的激光, 测量不同波长下的衰荡时间（即有样品吸收的衰荡时间）; TDL发射不能被待测气体吸收的不同波长的激光, 测量每个波长下的衰荡时间（相当于无样品吸收的衰荡时间）。 通过分析有无样品吸收的衰荡时间差, 高精度计算待测气体的分子浓度, 进而计算水汽稳定同位素组成。 从记忆效应、 漂移效应、 浓度效应等方面, 系统建立了一套准确可靠的大气水汽稳定同位素观测流程与校正方法, 为正在使用或将要使用此类设备的研究人员提供参考, 以获得高精度和高可靠性的大气水汽稳定同位素观测数据。

钙钛矿量子点因具有发光谱线窄、 发光效率高、 发光波长可调谐等优异的光学性能, 在照明、 显示、 激光和太阳能电池等领域得到了广泛研究。 然而, 钙钛矿材料的稳定性问题, 一直制约着其在光电器件中的应用。 其中, 钙钛矿材料在空气中受潮易分解的不稳定性尤为突出, 这将严重影响其发光性质。 为此, 研究人员采用多种手段来改善钙钛矿材料的稳定性。 目前, 常见的方法是将一些具有疏水性的聚合物材料（例如POSS, PMMA等）引入到钙钛矿纳米晶中, 或将钙钛矿纳米晶嵌入到介孔二氧化硅材料中, 避免钙钛矿纳米晶暴露于空气中破坏其结构, 以此来增强钙钛矿材料的发光稳定性。 此外, 钝化处理钙钛矿纳米晶表面, 也是改善钙钛矿发光稳定性的一种常用方法。 这些方法虽然在一定程度上可以改善钙钛矿的发光稳定性, 但是在与有机物合成的过程中不免会引入其他有机官能团, 介孔二氧化硅的引入, 其处理方式相对复杂, 而对钙钛矿纳米晶表面的钝化处理会破坏材料的原有结构。 以上问题, 都会影响钙钛矿的发光性质, 不利于其在光电器件中的应用。 硅（Si）具有低成本、 大尺寸、 高质量、 导电好等优点, 常被选作钙钛矿量子点光电器件的衬底材料。 但是, 由于Si衬底长时间暴露于空气, 其表面易形成一层具有硅烷醇基团（Si—OH）的亲水性薄膜, 这将对硅基钙钛矿器件的稳定性产生影响。 因此, 对Si表面进行钝化处理, 破坏其表面Si—OH键, 可以降低衬底表面的亲水性, 增强疏水性, 从而提高钙钛矿材料在器件中的稳定性。 本研究使用氢氟酸（HF）对Si衬底表面进行钝化处理, 发现钝化处理后的Si衬底表面与水的接触角由50.4°逐渐增大至87.7°, 表明Si衬底表面由亲水性逐渐转变为疏水性。 利用场致发射扫描电子显微镜(FE-SEM)测试发现, 钝化处理后的Si衬底表面变粗糙, 并且其表面上的CsPbBr3量子点(CsPbBr3 QDs)相对于未处理表面的分散性较好。 利用光致发光(PL)光谱研究不同钝化处理时间的Si衬底表面上的CsPbBr3 QDs薄膜的发光性质。 其中, 处理与未处理的Si衬底表面上CsPbBr3QDs薄膜的PL积分强度随功率变化拟合值分别为1.12和1.203, 表明其发光机制为激子发光。 温度依赖性的PL光谱分析显示, 随着温度的升高（10～300 K）, 由于晶格热膨胀使CsPbBr3 QDs带隙增大, 发光峰位逐渐蓝移。 并且, 随着衬底钝化处理时间的增加, CsPbBr3 QDs薄膜的发光热稳定性逐渐增强, 最佳热稳定性可达220 K。 而时间依赖性的PL光谱则进一步说明, 钝化处理后的Si衬底表面CsPbBr3QDs薄膜发光的时间稳定性逐渐增强, 最高发光时间稳定性可达15 d。 因此, 通过简单而有效的对Si衬底表面进行钝化处理, 可以有效减少了Si表面亲水基团, 提高CsPbBr3QDs薄膜的发光稳定性, 为增强钙钛矿量子点在光电器件中的稳定性应用提供了新的研究思路。

在基于红外高光谱辐射数据进行大气遥感方面的研究中, 准确模拟红外高光谱数据是很重要的一步。 分析了红外高光谱辐射仪的测量原理, 建立了基于Atmospheric Radiation Transfer Simulator(ARTS）的考虑仪器干涉图截断与离散化处理过程的正向模型。 在该正向模型中, 首先采用高光谱辐射传输模式ARTS模拟得到离散化理想光谱, 通过逆傅里叶变换将理想光谱转化为干涉图, 对干涉图加窗截断处理, 模拟仪器响应函数对干涉图的影响, 最后采用傅里叶变换得到仪器测量光谱。 在这一过程中, 窗口函数的选择取决于仪器的干涉图截断方式。 未经过切趾处理的仪器, 其对应的窗口函数为矩形窗口; 经过切趾函数处理, 可以减少干涉图截断造成的能量泄露现象。 逆傅里叶变换与傅里叶变换过程中必须满足Nyquist采样定律。 基于已建立的正向模型, 模拟了Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)在Southern Great Plains (SGP)站点的108组晴空辐射数据, 并与AERI的实测结果进行比较分析, 结果发现理想光谱与AERI实测光谱在吸收线上差异较大, 最大残差达到35 mW·sr-1·m-2·(cm-1)-1（简称RU）以上, 增加干涉图截断过程后, 模拟光谱与实测光谱的最大残差减小到10 RU以内。 截断过程的增加对模拟光谱的精度有明显提高, 尤其在吸收线上, 模拟光谱明显被平滑, 模拟精度显著提高。 进一步分析六种常用窗口函数截断处理的结果与AERI实测数据的残差, 结果发现, 模拟过程中选择窗口函数为矩形窗口时, 模拟光谱与AERI实测数据残差最小, 基本可以约束在5 RU以内, 确定了AERI的干涉图截断方式可以近似看作矩形截断。 另外, 在理想光谱转换为干涉图的过程中, 理想光谱分辨率的选择决定了干涉图信息的采样率以及ARTS的计算效率, 因此综合考虑模型计算精度和模型计算效率, 确定最佳的理想光谱分辨率对于提高模型计算效能是非常必要的; 基于此, 本文模拟了不同理想光谱分辨率下的仪器测量光谱, 对比分析了模拟光谱与AERI实测光谱的残差分布, 并讨论了光谱分辨率对模型计算耗时的影响。 结果表明, 对于AERI, 在对应的正向模型中设置理想光谱分辨率为0.241 1 cm-1时, 可在保证模型准确度的前提下, 最大化模型计算效率。

因可见-近红外波段反射光谱测试方便, 仪器成本较低, 适用于在线分析, 为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。 从晋、 鲁、 宁、 吉地区煤矿收集了无烟煤、 烟煤、 褐煤三大类型中的12种典型煤样, 按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、 无烟煤二号、 贫煤、 贫瘦煤、 瘦煤、 焦煤、 肥煤、 1/3焦煤、 气肥煤、 气煤、 褐煤一号、 褐煤二号, 在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。 通过对光谱曲线特征分析, 发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向, 吸收谷特征不明显, 随煤阶的降低, 光谱反射率、 近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势, 较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加, 有13个较明显的吸收谷特征波段。 通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分, 煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、 反射曲线趋于平缓起到主要作用。 当煤阶降低时, 以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加, 绝大多数吸收谷特征不明显, 相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。 同时含Fe等过渡金属的矿物、 H2O、 粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。 通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、 灰分、 挥发分、 固定碳含量, 得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、 固定碳含量分别呈正、 负相关性。 H2O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好, Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系, 而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。 获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征, 为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据, 也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、 低成本、 定性地识别煤种类提供参考; 同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。

目前混凝土化学腐蚀损伤程度的检测主要是扫描电镜、 能谱、 XRD衍射等方法, 这些方法对于在役的混凝土结构来说, 易造成破坏, 检测时间长, 连续性差。 提出了一种基于高光谱的混凝土腐蚀产物无损检测新方法。 高光谱检测具有非接触、 方便快捷、 连续无损的优点, 但是受腐蚀混凝土实测光谱的解混模型和分析方法是实际应用的难点。 该研究根据混凝土遭受硫酸钠侵蚀生成产物的特点, 将硫酸钠侵蚀后混凝土的光谱划分成两个组分光谱的线性混合, 一个组分是水泥的水化产物光谱反射率, 另一个组分是硫酸钠侵蚀下生成主要产物钙矾石和石膏的光谱反射率。 在光谱比值导数模型的基础上, 建立混凝土腐蚀产物的光谱解混模型。 以在清水和10%Na2SO4溶液中连续浸泡的混凝土试块为研究对象, 按照15 d的采集周期, 在30～120 d连续测量两组混凝土的反射光谱。 数据经过平滑、 包络线去除后, 利用混凝土腐蚀产物的光谱解混模型进行处理。 数据一次解混后, 分析解混后光谱曲线光谱特征和变化规律, 与钙矾石和石膏混合物的标准光谱曲线进行SFF匹配拟合分析。 并结合扫描电镜和X射线衍射方法检测此次试验中钙矾石和石膏腐蚀产物的生成情况。 利用混凝土比值后的光谱曲线除以石膏光谱曲线, 完成了实测光谱的二次解混处理, 分析了钙矾石的生成量在30～120 d腐蚀过程中变化趋势。 试验结果表明, （1）试验中清水和10%Na2SO4溶液中不同龄期的两组混凝土, 反射光谱特征随着腐蚀时间的增加区分度明显。 两组试块均在1 445和1 945 nm附近有较强吸收特征, 但吸收深度不同, 10%Na2SO4溶液混凝土光谱曲线的吸收深度、 吸收面积明显大于清水中的混凝土; （2）实测光谱曲线经过混凝土光谱解混模型一次处理后的曲线, 在1 450和1 945 nm左右处有明显的吸收深谷, 与石膏和钙矾石混合物标准光谱的光谱特征一致, 两者光谱曲线的SFF匹配拟合数值达到了0.96; （3）利用比值后的光谱除以石膏光谱后的曲线很好的突出了腐蚀产物钙矾石的光谱特征。 发现随着腐蚀龄期的增长, 钙矾石在30～120 d生成量的丰度呈现先降后升趋势。 （4）根据混凝土试块腐蚀状态下的高光谱数据分析、 扫描电镜和X射线衍射的检测结果, 验证了混凝土光谱解混模型在混凝土检测中能够正确解算出腐蚀产物的类型和丰度, 为混凝土高光谱无损检测提供了理论基础。

虉草（Phalaris arundinacea L.）为多年生冷季型禾本科高产牧草, 粗蛋白（CP）是评价饲草品质的关键指标, 但目前的化学分析方法存在诸多缺点, 寻求高效、 快速、 准确、 安全的虉草CP测定方法是现代草地畜牧业发展和草原生态恢复急需解决的实际问题。 本研究旨在利用近红外光谱（NIRS）建立虉草CP的定量分析模型, 为快速测定虉草CP提供有效方法。 试验采集不同品种（品系）、 生育期、 栽培条件、 干燥方式、 生长年限、 部位以及刈割次数的虉草样品454份, 采用瑞士Buchi公司的傅里叶近红外光谱仪和Operator软件采集原始光谱, 应用K-S算法剔除具有相似光谱的样品, 筛选出210份用于建模和模型评价。 通过凯氏定氮法测定210份样品的粗蛋白含量并在Management console软件中对光谱进行赋值, 再采用软件NIRcal 5.4按照6∶3的比例将样品随机分为校正集和验证集, 并剔除异常样品, 运用不同的光谱预处理、 回归算法、 建模波段和主成分数建立8个虉草CP含量的近红外定量分析模型, 通过外部验证表明8个模型均可以进行实际测定。 最后比较不同的统计学参数获取最佳模型。 结果表明, 采用4 000~10 000 cm-1的建模光谱波段、 sa3+ncl+db1（3点平滑+趋近归一化+一阶导数处理）的预处理方法、 8/1-4的初/次级主成分数和偏最小二乘法（PLS）所建的模型为最佳模型, 其校正决定系数（R2cal）为0.982 1, 验证决定系数（R2val）为0.980 2, 均大于0.98, 表明预测性能优秀; 校正标准差（SEC）和验证标准差（SEP）分别为0.780 2和0.783 2, 均较小且非常接近, 表明模型的分析精度很高并具有很好的适应性; 残差（BIAS）为-0.000 5, 接近于0, 说明模型的稳定性很高, 对外界因素不敏感; 预测相关系数（r）为0.99, 可见样品化学值与定标模型预测值的相关度极高; 相对分析误差（RPD）为7.37, RPD>4.0表明模型能够很好地进行定量分析。 综上, 该试验在国内首次建立了虉草CP近红外定量分析模型, 该模型样品来源多、 数量大、 分布范围广, 预测精度和准确度高, 适用范围大, 为快速测定虉草粗蛋白提供了有效方法, 在虉草品质分析、 育种、 家畜日粮配置以及草产品评价流通等方面具有应用前景。

近红外光谱分析在工业过程故障检测方面具有独特的优势, 是一种准确且高效的方法。 结合互信息熵和传统的主成分分析, 对近红外光谱特征信息进行提取, 通过构建过程的模式来刻画工业过程的运行状态。 利用近红外光谱数据, 从有机分子含氢基团振动信息中获取工业系统的过程模式, 从微观分子层面探索提高工业过程故障检测准确率的有效方法, 结合贝叶斯统计学习技术, 提出了基于近红外光谱数据的工业过程故障检测技术。 针对近红外光谱信息量丰富, 谱带较宽, 特征性不强的特点, 首先对工业过程不同运行状态下的近红外光谱吸光度数据进行一阶导数预处理, 采用主成分分析法（principal component analysis, PCA）压缩光谱数据量, 扩大不同运行状态下光谱特征信息的差异性, 提取光谱的内部特征信息。 然后采用互信息熵（mutual information entropy, MIE）作为光谱特征信息相关性度量函数, 基于最小冗余最大相关算法进一步减少光谱特征信息间的冗余并最大化光谱特征信息与类别的相关性, 弥补了PCA无监督特征波长选择的不足, 提出一种基于PCA-MIE的过程模式构建方法, 获得的过程模式子集更紧凑更具类别表现力。 再利用贝叶斯统计学习算法, 根据后验概率对构建的模式子集进行决策, 判别生产过程的正常状态和故障状态。 由于过程模式子集结合了PCA浓聚方差的优势和互信息熵相关性测度的特征信息选择方法, 蕴含了更多的近红外光谱的本质信息与内在规律, 从而更能刻画工业过程的运行状态。 接着, 设置测试准确率TA作为评估标准, 用以评价故障检测方法的性能效果。 最后利用某化工厂提供的原油脱盐脱水过程近红外光谱数据对所提方法进行验证, 并与传统近红外光谱特征信息提取方法PCA和MIE方法性能进行对比分析, 结果表明基于PCA-MIE的过程模式故障检测方法几乎在所有维数子集上性能都优于其他两种方法, 在特征维数为18维时获得最高的准确率94. 6%, 证明了方法的优越性。

多组分复杂体系的红外光谱由于成分多样、 谱带严重重叠、 背景干扰等导致谱图特征减弱, 且体系中的红外光谱往往不是各组分光谱的简单叠加, 需要借助于化学计量学技术以实现解析。 基于朗伯-比尔定律（Lambert-Beer law）并且随着衰减全反射（ATR）技术取样普及, 结合偏最小二乘回归法（PLS）、 人工神经网络（artificial neural network, ANN）等化学计量法将数据进行累积、 特征提取以及校正建模等工作解决红外光谱中严重重叠和非线性等问题, 再采用二次测量定量分析已初步具有应用成效, 而有效增强信息量表达, 降低背景、 噪声干扰, 减少复杂的计算过程, 进而保证定量分析结果的可靠性, 则成为研究的主要方向。 通过讨论光通道和背景对光谱强度变化的影响, 结合向量角度转换提出一种新的近似线性定量方法。 经初步理论计算, 发现多组分混合物与该混合物中待测组分的相对含量二者间的向量夹角值存在一定的关系, 而该关系并不受批次制样的影响, 进一步通过高斯曲线模拟混合信号, 充分说明选择合适的波长范围, 二者在一定范围内存在线性相关性, 相关性不受测量条件变化的影响。 采用KBr压片法, 向待测样品中逐步加入待测组分得到混合样本, 分别得到待测组分光谱与混合样本光谱信号, 先将其进行一阶求导, 消除加性误差后, 再将其转化为空间向量角度, 消除批次制样中光程差异, 再以百分比定义待测物样品的含量, 所得到混合样的夹角值与其中所含参照品含量成简单线性关系, 即以计算结果夹角值与含量作标准曲线, 实现定量分析。 本测量方法用于三氯蔗糖（Sucralose, TGS）与三氯蔗糖-6-乙酸酯（4,1,6-trichloro sucrose-6-acetate, TGS-6-A）二者进行一定比例混合（双组分体系）, 以及TGS-6-A的脱酰产物（多组分体系）中的TGS的含量定量分析, 在两种体系中定量均得到令人满意的结果, 所建立标准曲线的相关系数r均达到0.995 0以上, 相对误差均低于8.0%, 所建立的分析方法对利用中红外透射光谱分析研究多组分样品具有重要的参考价值。

农作物病害严重影响了我国正常的农业生产, 现代农业迫切需要快速、 准确、 高效的作物病害诊断方法。 首先简单介绍了常用病害检测技术, 如: 聚合酶链式反应技术、 人工感官判定技术、 统计学方法等, 这些方法或是比较费时、 或是只能用于产生明显病斑后的病害诊断, 而光谱技术在植物病害的快速检测方面有一定的潜力, 目前已有大量的研究成果。 主要围绕可见/近红外光谱图像在病害检测的应用展开分析和讨论, 讨论了该技术所涉及的仪器, 并从细胞、 植物组织、 冠层及更大尺度层面分析了该技术在病害检测中的现况。 目前大部分与植物病害有关的可见/近红外光谱研究都以植物叶片为对象, 而在更小尺度（细胞至显微尺度）和更大尺度（冠层至航空/航天遥感方面）上的研究较少, 特别是单细胞级别的病害研究, 只在动物细胞领域展开, 而且以荧光、 拉曼、 红外光谱为主。 可见/近红外在以植物叶片为主要研究对象的器官尺度上有大量的成功应用, 目前的研究已涉及了大部分的常见作物及其主要病害, 包括真菌性、 细菌性等各种病原引起的病害的检测。 植物叶片尺度的研究主要从以下三个方面展开: (1）基于计算机图像处理和模式识别的病害信息自动快速判断; (2）基于化学计量学方法的高光谱或高光谱图像病害程度模型; (3）建立与作物病害有关的叶片某些理化参数的光谱模型, 从而量化病害的程度。 在植物叶片这一尺度相关研究的主要问题是: 研究过于碎片化, 往往只研究了某一种或少数几种病害, 所建的模型只能用于特定实验条件, 无法直接自动判断任意田间样本的染病种类与程度。 在近地冠层尺度, 植株的三维形态对光谱模型有较大的干扰, 有文献表明以植株近地冠层2D图像作为病害检测数据, 偏差较大, 所建模型不稳定, 基于卫星影像的病害模型较少。 还讨论了常用光谱及光谱图像建模与分类方法。 目前可见/近红外光谱在农作物病害方面有一定的应用潜力, 但存在研究内容的不平衡、 研究系统性不够、 各学科合作研究不够深入等几大问题。 最后提出可见/近红外光谱在病害检测领域中应更注重多学科的深入合作, 并急需相关的仪器设备、 方法模型方面的突破。

药物与生物膜相互作用的研究对于了解药物药效和改善其生物性能具有重要的意义。 但生物膜的组成复杂, 直接研究药物活性成分与生物膜的相互作用比较困难。 以脂质体作为生物膜模型, 研究了吴茱萸碱与脂质体的相互作用, 分析了吴茱萸碱分子在脂质体中的包封位置, 探讨了吴茱萸碱抗炎作用可能的作用机制。 以二棕榈酰磷脂酰胆碱（DPPC）为膜材, 应用薄膜分散法制备含有不同摩尔百分比（x）的吴茱萸碱脂质体, 应用傅立叶变换红外光谱（FTIR）和差示扫描量热（DSC）技术分析随着脂质体中药物摩尔百分比的增大, DPPC分子各红外特征吸收峰频率、 峰形及量热参数的变化情况, 从而探讨药物在脂质体中的包封位置及吴茱萸碱分子对脂质体膜流动性的影响。 实验数据表明, 在0＜x＜10 mol%的浓度范围内, DPPC头部区域磷酸基团的不对称伸缩振动频率没有明显变化, 脂质体相变温度和相变焓均随药物摩尔百分比的增大而减小。 在0＜x＜5 mol%浓度范围内, DPPC界面区域的水化的羰基峰的吸收波数由1 726.0 cm-1增加到1 731.8 cm-1, 当x=10 mol%时, 该波数又减小到1 728.0 cm-1。 在10 mol%≤x＜20 mol%浓度范围内, 磷酸基团的不对称伸缩振动的波数由1 242.0 cm-1减小为1 236.3 cm-1, 水化的羰基峰的吸收频率没有明显变化, 脂质体相变温度和相变焓均随药物摩尔百分比的增大而增大。 纯DPPC脂质体中亚甲基的对称伸缩振动波数为2 848.4 cm-1, 载药后该波数都增大到2 850.3 cm-1。 这些结果表明吴茱萸碱在脂质体中的包封位置具有浓度依赖性: 在0＜x＜10 mol%浓度范围内, 吴茱萸碱主要作用于DPPC分子的疏水尾链区域, 少部分药物分子作用于DPPC分子的界面区域。 在10 mol%≤x＜20 mol%浓度范围内, 吴茱萸碱分子则主要作用于DPPC分子的头部区域, 少部分药物分子作用于DPPC分子的疏水尾链区。 所有载药脂质体的相变温度均低于纯DPPC脂质体的相变温度, 即不同浓度的吴茱萸碱均可以使脂质体的膜流动性增加, 并且, 当药物摩尔百分比为10 mol%时, 吴茱萸碱对生物膜流动性的增加效应最为明显。 研究工作对于进一步揭示吴茱萸碱与生物膜的相互作用机制具有重要意义。

咖啡酸（CA）是一种具有很高的医学价值的药物成分, 在抗菌抗病毒方面应用广泛, 尤其是咖啡酸及其衍生物在抗肿瘤方面有着巨大作用, 现在对咖啡酸的相关研究越来越多, 但大部分都是关于咖啡酸医学性质的研究, 所以对咖啡酸分子的微观结构研究是非常有必要的。 目前关于CA在Ag表面上的表面增强拉曼散射（SERS）光谱的理论与实验结合的研究尚未见报道, 而对其振动光谱及表面增强机理的研究可以为咖啡酸的各种药学机理的研究提供一种科学的物理解释, 所以有必要将密度泛函理论（DFT）方法与表面增强拉曼散射技术相结合, 对咖啡酸在Ag纳米颗粒上的吸附性质及表面增强机理进行全面的研究, 这对推进它们在医药学等领域的相关研究有着重要的参考价值。 采用SERS与DFT技术对CA分子在Ag纳米颗粒表面上的表面增强拉曼光谱进行了研究。 在实验方面, 利用热还原反应原理, 使用柠檬酸三钠和硝酸银在加热搅拌情况下制备Ag纳米颗粒, 并使用激光共聚焦显微拉曼光谱仪测量了CA分子的常规拉曼散射（NRS）光谱及其表面增强拉曼散射（SERS）光谱。 在理论计算方面, 采用DFT的B3LYP方法, 以6-31+G**和LANL2DZ分别作为C, H, O和Ag的计算基组来优化咖啡酸的分子构型, 羟基与Ag4的吸附构型, 羧基与Ag4的吸附构型, 羟基与羧基共同与Ag4吸附的构型, 并以此为基础分析计算了CA分子的NRS光谱以及三种可能吸附模型的SERS光谱, 并结合实验结果进行比较。 同时对CA分子的振动模式进行了详细指认。 根据实验数据和理论结果分析, 在452 cm-1处的谱峰归属为环面外弯曲振动和O—H面外弯曲振动的耦合, 这说明CA分子上的酚羟基是与Ag纳米颗粒表面作用的, 不过相互作用较弱, 推测CA分子平面可能与Ag基底表面不垂直; 出现在1 338 cm-1处的谱峰归属于COO—伸缩振动, 则可以说明CA分子上的羧基可能与Ag纳米颗粒垂直吸附。 结果表明, CA分子是以羧基和酚羟基为吸附位吸附在Ag纳米颗粒表面上的。 同时对CA分子的振动模式进行了详细指认。 该工作对推进咖啡酸在生物医药等领域进一步的应用将起到重要作用。

柑橘叶片叶绿素含量的准确检测对柑橘营养状况和生长态势具有极其重要的意义。 研究了快速无损诊断柑橘叶片中叶绿素含量的方法, 以期为拉曼光谱检测技术用于柑橘叶片叶绿素含量检测提供参考。 采集不同冠层高度和不同地理分布的柑橘叶片120片, 拭去叶片表面的灰尘, 用去离子水对其清洗、 晾干装入密封袋中并用标签分类标注。 然后对柑橘叶片进行拉曼光谱采集, 参数设置如下: 分辨率为3 cm-1, 积分时间为15 s; 激光功率为50 mW。 分别采用BaselineWavelet、 迭代限制最小二乘（IRLS）和不对称最小二乘(ALS)三种算法对柑橘叶片的拉曼光谱背景进行扣除, 使用偏最小二乘（PLS）方法建立定量模型; 四种光谱预处理方法归一化(Normalization), Savitzky-Golay卷积平滑(SG smoothing, SG平滑)、 多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st Der)对扣除背景后的光谱进行进一步的优化处理。 结果表明: 采用原始光谱、 BaselineWavelet、 IRLS、 ALS背景扣除处理后的光谱建立PLS模型, 模型的相关系数r分别为0.858, 0.828, 0.885和0.862, 交互验证均方根误差(RMSECV)分别为5.392, 5.870, 4.934和5.336, 最佳因子数分别为8, 3, 8和8; IRLS背景扣除处理后的PLS模型的RMSECV最小, 相关系数最高, 建模效果最好。 分别采用SG平滑、 归一化、 MSC和SG 1st Der预处理方法对IRLS背景扣除后光谱进行预处理并建立PLS模型, 结果表明: IRLS光谱及其结合SG平滑、 归一化、 MSC和SG 1st Der四种预处理方法的PLS模型的R分别为0.885, 0.897, 0.852, 0.863和0.888, RMSECV分别为4.934, 4.715, 5.595, 5.182和4.962; 最佳因子数分别为8, 8, 8, 8和5; IRLS-SG平滑后PLS模型的RMSECV最小, 模型效果最优。 对IRLS-SG平滑预处理后的PLS模型展开验证, 预测相关系数r为0.844, 预测均方根误差(RMSEP)为5.29, 预测精确度较高。 采用拉曼光谱结合三种光谱背景扣除方法和四种预处理方法对柑橘叶片叶绿素含量进行定量分析表明: 采用IRLS背景扣除结合SG平滑预处理后的PLS模型最优, 建模集r为0.897, RMSECV为4.715; 预测集r为0.844, RMSEP为5.29, 预测精度较高。 拉曼光谱结合背景扣除方法可以为柑橘叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。

乳脂肪是制备稀奶油的主要原料, 不同产地的乳脂肪结构性能差异较大, 进而影响稀奶油乳浊液各项性能。 利用拉曼光谱动态光散射、 近红外光稳定性分析等光谱学技术, 研究了不同来源乳脂肪（MF-A, MF-B和MF-C）理化特性, 并比较相应稀奶油的稳定性及粒径分布, 以说明乳脂肪性能对稀奶油品质的影响。 拉曼光谱结果显示: 1 303和1 446 cm-1 —CH2振动, 2 800～3 000 cm-1 C—H振动, 1 131 cm-1 C—C振动的峰信号强弱顺序MF-A>MF-B>MF-C（p<0.05）, 说明MF-A饱和程度最高; 1 657 cm-1 CC振动, 信号强弱顺序MF-C>MF-B>MF-A （p<0.05）, 说明MF-C中顺式不饱和脂肪酸含量最高, 三种乳脂肪均为顺式不饱和脂肪酸, 无反式脂肪酸。 同时, 碘值分析进一步验证MF-A饱和度最高, 相应乳脂肪硬度大、 稳定性和可塑性佳。 在0~40 ℃范围内, 不同温度下固体脂肪含量（SFC）由高到低为MF-A>MF-B>MF-C（p<0.05）, 说明相应的稀奶油宜在4 ℃贮藏, 10~15 ℃打发并裱花。 在25 ℃等温结晶1 h, 用偏光显微镜观察三个样品, 发现MF-A冷却时最先形成晶核并诱导周围脂肪不断结晶而聚集形成小而密的结晶网络。 MF-B为细微球晶与针状晶组成的晶体簇, 晶体数量少, 结晶网络不完整; MF-C晶体分布较为稀疏, 数量极少, 且晶体平均直径小于20 μm。 分别用三种乳脂肪制备稀奶油XMF-A, XMF-B, XMF-C, 从粒径分布图中看出XMF-A基本为单峰, 说明稀奶油乳浊液较稳定, 脂肪球没有聚结, 而XMF-B, XMF-C为双峰, 说明脂肪球均发生了一定程度的聚结, 且XMF-C平均粒径最大, 所以XMF-C聚结程度高于XMF-B, 平均粒径顺序为XMF-AXMF-B>XMF-C（p<0.05）。 通过研究以连续相与分散相形式存在的乳脂肪理化特性, 发现了脂肪组成、 结构与结晶行为规律, 探索了乳脂肪结晶对稀奶油品质的影响机制, 旨在为制备不同需求乳制品提供原料选择的理论依据。

采用F-4600荧光光谱仪, 对尿素和二甲基亚砜两种变性剂中烷基卤脱卤酶DhaA在氨基改性介孔泡沫固定化前后的荧光光谱特征进行测定。 运用荧光相图分析DhaA在两种变性剂中的去折叠过程, 并结合活性残留率进行了变性过程热力学参数计算, 比较固定化前后DhaA去折叠过程和热力学参数的区别。 实验结果表明, DhaA催化活性随变性剂浓度增加而降低。 相同变性剂浓度下, 固定化DhaA能够比游离态DhaA保持更高的催化活性, 在变性剂到达临界浓度之前（尿素浓度5.5 mol·L-1, DMSO浓度7 mol·L-1）, 氨基改性介孔泡沫的稳定化作用显著。 DhaA在尿素诱导下的变性过程符合“二态模型”, 而在DMSO诱导下符合“三态模型”, DhaA中间态出现在浓度为5.6 mol·L-1。 氨基改性介孔泡沫固定化不改变DhaA变性过程, 但能够提高DhaA的去折叠热力学参数。 在尿素诱导下, 计算得到的DhaA初始吉布斯自由能变ΔG(H2O)为8.51 kcal·mol-1, 固定化后ΔG(H2O)提高为9.55 kcal·mol-1; 但由于尿素分子容易通过静电作用进入氨基介孔泡沫孔道, 固定化后DhaA的溶液可及面积m由3.69 kcal·(mol·mol·L-1)-1增大到4.00 kcal·(mol·mol·L-1)-1, 孔道内的氨基、 羟基能够通过氢键作用增强DhaA的刚性, 从而有效的降低了尿素可及面积增加带来的影响, 提高了DhaA的尿素耐受性。 在DMSO诱导下, 计算发现游离态与固定化DhaA在折叠态向中间态转变过程中的ΔG(H2O)均为12.12 kcal·mol-1, 由于孔道内的氨基、 羟基能够有效阻碍非极性DMSO分子的进入, 造成m从3.39 kcal·(mol·mol·L-1)-1降低为2.30 kcal·(mol·mol·L-1)-1; 当DhaA从中间态向去折叠态转化时, DhaA内部疏水基团暴露导致m增加, 由于孔道内极性微环境作用, 固定化DhaA的m值（4.40 kcal·(mol·mol·L-1)-1）仍然低于游离态DhaA（4.94 kcal·(mol·mol·L-1)-1）。 荧光光谱法研究固定化对DhaA去折叠过程及热力学参数的影响是深入研究DhaA稳定性的有效手段, 能够为其他生物酶的稳定化机理研究提供方法指导。

传统的PAEs荧光检测法主要是借助与具有荧光光谱特征的牛血清蛋白反应而进行的间接荧光检测。 以六种被列入环境优先控制污染物的PAEs为例, 对其苯环上4号位进行分子修饰, 以期获得具有高荧光光谱强度的PAEs衍生物, 利于直接荧光检测, 同时利用分子对接的方法模拟PAEs分子与牛血清蛋白的结合, 计算与牛血清蛋白结合后的PAEs分子荧光光谱强度, 并将其与PAEs衍生物的荧光光谱强度进行比较, 筛选荧光光谱显著增强的PAEs衍生物, 为PAEs衍生物的检测提供理论支持。 研究结果显示: 共设计出30种PAEs衍生物, 其中18种PAEs衍生物的荧光光谱强度增强显著（100%～1850%）, 说明PAEs衍生物直接荧光检测的强度相较于PAEs分子间接荧光检测的强度具有显著增强作用; 18种PAEs衍生物的功能特性（以稳定性、 绝缘性作为代表）受到的影响较小, 且PAEs衍生物的环境持久性均有所降低, 生物富集性无明显变化, 迁移性和毒性有不同程度的降低。 此外, PAEs衍生物之间、 与其他具有荧光特性的物质（多环芳烃）之间不存在干扰（最小波数差大于荧光光谱检测分辨率0.30 nm）, 占用轨道能量及最正密立根氢原子电荷数是导致PAEs衍生物具有荧光光谱特性的主要控制因素。

为探明饮用水处理中ClO2预氧化高藻水过程DOM三维荧光特征的变化规律, 采用三维荧光光谱研究了ClO2预氧化过程藻类胞内外溶解性有机物组分变化, 并通过荧光体积积分法定量分析了DOM组分变化规律。 结果表明, 高含铜绿微囊藻原水的IOM荧光特征光谱有4个较为明显的荧光峰, 主要为类酪氨酸类物质与类色氨酸类等代表的蛋白类荧光峰、 腐殖酸类荧光峰、 富里酸类荧光峰及可溶性微生物代谢产物峰, 占比分别为14.52%, 48.27%, 16.22%和20.99%; 而EOM荧光特征光谱只有1个较为明显的荧光峰, 主要为可溶性微生物代谢产物, 占比为63.14%, 藻类有机物主要含在IOM中。 在经过0.5 mg·L-1的ClO2预氧化后, 3 min内叶绿素a的去除率达到73.58%, IOM中以氨基酸、 蛋白质及富里酸为代表的Ⅰ区、 Ⅱ区及Ⅲ区物质释放至胞外并被ClO2氧化为类腐殖质。 随着ClO2预氧化的进行, 藻细胞不断破裂, IOM释放到水中, 造成胞外EOM总响应值的提高, 即EOM总响应值增加了54.89%, 而IOM总响应值降低了51.50%。 因此, 饮用水处理高藻水时应该特别注意藻细胞IOM的释放, 应选用合适氧化时间, 在保证除藻效果良好的情况下, 尽可能减少IOM的释放; 该研究将为饮用水预氧化除藻及藻类消毒副产物的控制提供一定的理论基础和科学依据。

多环芳烃(PAHs)具有强致癌性, 威胁人类身体健康。 在复杂水质检测环境中, 利用荧光光谱检测PAHs浓度时, 由于测量光谱中存在瑞利散射影响, 使得PAHs光谱信号包含明显的非平稳噪声, 常用的多次采样求均值法容易使PAHs光谱存在明显的测量误差, 导致PAHs检测精度下降。 为此, 提出了一种基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘(N-PLS)的PAHs浓度优化检测方法, 首先分析了菲、 芴、 苊与荧蒽4种PAHs溶液的光谱特性, 通过拟合散射带数据点值消除光谱中的瑞利散射噪声, 同时尽可能地保留原光谱信息。 提取4种PAHs光谱的均值、 方差和一维边际分布等特征参数, 利用聚类分析方法对其光谱数据做样本分类, 将相似光谱数据样本进行合并; 然后根据校正集的光谱信号与不同PAHs浓度之间的关系, 建立N-PLS模型, 对各类PAHs的浓度进行预测分析, 并且验证PAHs浓度与光谱数据荧光强度的关系; 最后利用双线性分解对浓度残差进行修正, 对含有各类PAHs的水溶液与实际水样进行浓度残差验证, 分析了不同参数下PAHs的预测误差。 实验结果表明, 溶剂菲有2个明显的荧光峰值, 激发与发射波长分别为285/245和315/345 nm; 芴与荧蒽均存在6个明显的荧光特征峰值, 分别为265/255, 325/345, 335/325, 365/355, 385/395和405/415 nm, 且与其他PAHs的荧光峰值相距较远; 溶液苊在发射波长300~485 nm的范围内存在连续波峰, 且对应激发波长在255~360 nm范围内; N-PLS方法对不同水质环境下的PAHs预测误差较小, 其中菲与芴均方根误差均小于0.4 μg·L-1, 相对误差小于6%, 苊与荧蒽均方根误差均小于1.0 μg·L-1, 相对误差均小于9%。 对4种不同的PAHs在河流中的扩散趋势进行了仿真分析, 确定出了其扩散程度, 其中芴与菲扩散速率约为51 mg·L-1, 苊与荧蒽扩散速率为21 mg·L-1, 且扩散速率在一定范围内呈线性增长趋势, PAHs与其浓度之间符合朗伯比尔定律的线性关系; 通过不同迭代次数下N-PLS方法的均方根误差分析, 得到了均方根误差精度最高时的迭代次数; 对比了不同主因子数时N-PLS方法对PAHs预测的适应度与相关系数, 结果表明当主因子数为3时, 适应度可达96.5%, 此时N-PLS预测模型效果最佳。 相比其他检测方法, 本文方法检测精度较高, 回收率较好, 具有较强的鲁棒性。

苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害, 且这些酚类化合物往往同时存在于水体。 由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重, 常规荧光方法不能实现直接快速测定。 基于三维荧光光谱结合四维平行因子（4-PARAFAC）算法, 对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。 利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据, 探索三阶校正算法的“三阶优势”。 通过引入温度维来构建四维数据阵, 将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵, 结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。 为避免溶剂散射和仪器的影响, 需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。 通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号, 再进一步进行激发发射校正, 得到真实光谱。 然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析, 对比两种算法的分析结果。 结果表明, 四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加, 得到的四维数据可能含有丰富的高维信息, 有助于改善对分析物的测量结果。 四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%, 预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1, 预测相对误差低于10%, 分析结果优于三维平行因子（平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%, 预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1, 预测相对误差高于10%）。 实验表明, 样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时, 三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果, 为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。

采用紫外吸收光谱法检测十二烷基二苯醚二磺酸钠（SLDED）与十二烷基磺酸钠(SDS)二元复合体系中SLDED的含量。 结果表明, 在复合溶液中SDS能增强SLDED的吸光度, 加入0.500 mmol·L-1复合组分SDS后, 0.500 mmol·L-1 SLDED的吸光度由0.631增加至0.682, 增幅达8.1%; 同时SDS还可以明显降低SLDED在水溶液中的表观临界胶束浓度（cmc）, 当SDS的浓度从0增加至0.500 mmol·L-1时, SLDED的表观cmc由1.12 mmol·L-1降低至0.702 mmol·L-1。 研究结果还表明, 羟丙基-β-环糊精（HP-β-CD）能有效消除SDS对SLDED紫外光谱的干扰, 加入1.000 mmol·L-1HP-β-CD后, 0.500 mmol·L-1 SLDED与0.500 mmol·L-1 SDS/0.500 mmol·L-1 SLDED复合溶液在281 nm处的吸光度分别为0.796和0.798, 相差仅0.3%, 远低于不添加HP-β-CD时的增幅。 在SLDED/SDS复合溶液中, SLDED形成胶束的标准摩尔吉布斯函变ΔγGθm随HP-β-CD浓度的增大而增加, 当HP-β-CD浓度由0分别增加至0.400, 0.800及1.200 mmol·L-1时, SLDED形成胶束过程的ΔγGθm由-41.098 kJ·mol-1分别增大至-39.833, -39.488和-38.184 kJ·mol-1, 表明了相比于形成胶束结构, SLDED分子优先选择与HP-β-CD形成包结物。 Job’s实验表明SLDED/HP-β-CD包结物中SLDED与HP-β-CD按物质的量比1∶2进行包结。 按包结比1∶2加入HP-β-CD后, 紫外光谱法能够准确检测SLDED/SDS复合水溶液中SLDED的含量, 方法的回收率为100.8%~101.4%。 FTIR及1H-NMR表征表明, SLDED分子进入HP-β-CD分子空腔并形成了包结物, 是HP-β-CD消除SDS干扰的本因。

藻类的大量繁殖对饮用水源、 养殖业、 旅游业以及人类健康造成了极大的影响。 溶藻细菌作为一种生物控制手段, 在控制藻类爆发方面显示出了极大的潜力。 课题组前期分离获得一株金黄杆菌属溶藻菌Chryseobaterium sp.S7, 研究发现该菌株具有明显的溶藻作用, 作用方式为通过分泌溶藻物质进行间接溶藻, 为进一步揭示该菌的溶藻特征及机理, 以铜绿微囊藻为目标藻种, 运用UV-Vis, EEMs, FTIR和FCM技术, 分析Chryseobaterium sp.S7溶藻过程的光谱特性。 实验结论如下: 将菌株发酵液与藻液共培养7 d, 利用UV-Vis和EEMs技术对藻细胞Chla含量与PC荧光值变化趋势进行分析, 结果显示: 藻细胞Chla含量在第1 d便开始下降, 表明在短时间内, 细菌胞外溶藻物质便可快速作用于藻细胞, 第7 d时Chla去除率为59.37%。 藻细胞PC荧光值也呈现下降趋势, 与Chla变化趋势表现为一致性, 表明在溶藻过程中伴有Chla和PC的减少。 FTIR分析结果显示: 藻细胞结构中的CO, C—H, O—H键分别在1 647, 2 927和3 475~3 437 cm-1处的吸收峰强度明显减弱, 表明藻细胞内的多糖物质和蛋白质结构可能被破坏, 处于2 500~1 700 cm-1范围的若干小吸收峰则进一步表明藻细胞解体的现象。 分别在共培养第3 d和第7 d时对藻液进行PI特异染色, 应用FCM对藻细胞PI特异性荧光和Chla, PC自发荧光特性进行分析, 结果显示, 在细菌S7的溶藻过程中, 藻细胞PI特异性荧光逐渐增强, Chla、 PC自发荧光呈下降趋势、 表明藻细胞膜、 Chla、 PC三者破坏程度在溶藻过程中具有紧密的内在联系和较高的一致性。 溶藻过程中藻细胞表现为多种形式的损伤, 且损伤处于动态变化过程中, 由Q1（Q5）区细胞按顺序逐步向Q4（Q8）区细胞移动。 推测Chryseobaterium sp.S7可能的溶藻过程为: 细菌将溶藻活性物质释放到细胞外, 溶藻活性物质通过破坏铜绿微囊藻细胞膜中的多糖和蛋白质的结构, 增加膜的通透性, 进一步破坏胞体内的Chla, PC和DNA/RNA等物质, 使藻体裂解死亡, 最终形成细胞碎片。 通过对Chryseobaterium sp.S7溶藻过程藻细胞的光谱学特性的分析, 初步揭示了Chryseobaterium sp.S7的溶藻机理, 为微生物控藻及修复技术提供了理论依据。

针对可见光多光谱图像在通用领域的应用, 为提高压缩效率, 有效提升重建光谱曲线的色度及光谱精度, 进一步存储传输, 提出了一种非线性光谱反射率模型, 并基于此设计了复杂度适中、 光照稳定性好且支持光谱跨设备再现的LabW2P编解码算法。 首先根据多光谱图像物理特性, 提出非线性光谱反射率模型, 将光谱数据表示为线性成分和差别光谱, 线性成分由六维变换空间及光谱投影系数组成, 差别成分为非线性表示成分, 该模型用于光谱数据至不同基变换空间的分解及表示, 为算法的构建, 光谱及色度重建性能的提升, 提供了理论基础; 然后, 根据人眼视觉系统特征、 光照条件, 借助CIE标准色度空间转换函数, 提取光谱反射率中的三维色度信息Lab, 保证重建图像的色度精确性; 基于光谱非线性表示模型, 采用类视觉曲线的三角函数基, 提取线性成分前两维投影系数作为光谱编码的后两维W1和W2, 用于近似描述CIERGB色度空间中R和G通道, 同时有效提高光谱数据的色度和光谱还原度; 利用误差补偿机制生成预测差别光谱, 采用主成分分析（PCA）法提取其第一维主成分作为编码值P, 补偿了线性光谱重建误差, 并进一步提升了光谱精确性; 最后, 组合提取的三部分数据, 形成LabW2P编码。 LabW2P解码即编码的逆过程。 首先, 根据Lab及W1和W2, 结合CIELAB至CIEXYZ色度空间转换函数、 光照条件、 CIE标准观察者色匹配函数、 及三角函数基, 采用最小二乘回归, 获得变换空间上的重建投影系数, 进而重建线性光谱数据; 然后, 根据P值, 采用PCA逆变换, 获取重建预测差别数据, 最后, 结合两部分重建数据, 获得光谱重建图像。 实验分析显示, LabW2P算法的平均色度精度为0.207 6, 较经典的PCA, LabPQR和LabRGB法分别提升了81.54%, 55.48%, 32.29%, 最大平均色差为0.507 0, 此外均处于0～0.5之间, 达到了视觉难以辨认的可忽略色差的色彩重建水平; 平均光谱精度为0.012 7, 较PCA性能稍弱, 较LabPQR和LabRGB法分别提升了13.01%, 6.62%, 表明LabW2P编码法的色度和光谱重建性能优势明显。 此外该算法可直接用于物体色估计, 较PCA和LabPQR法, 传输附加信息少, 可达压缩比更高。

天体光谱是天体物理学重要的研究对象, 通过光谱可以获取天体的许多物理、 化学参数如有效温度、 金属丰度、 表面重力加速度和视向速度等。 白矮主序双星是一类致密的双星系统, 对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。 国内外的大型巡天望远镜如美国斯隆望远镜以及中国的郭守敬望远镜, 每天都产生大量光谱数据。 如此海量的光谱数据无法完全用人工进行分析。 因此, 使用机器学习方法从海量的天体光谱中自动搜索白矮主序双星光谱, 有着非常现实的意义。 目前的光谱自动识别方法主要通过对已有的标签样本进行分析, 通过训练得到分类器, 再对未知目标进行识别。 这类方法对样本的数量有明确的要求。 白矮主序双星的实测光谱数量有限。 若要通过有限的样本集准确学习白矮主序双星的光谱特征, 不仅需要扩大样本数量, 还需要提高特征提取和分类算法的精度。 在前期工作中, 通过机器学习等方法在海量巡天数据中识别了一批白矮主序双星的光谱, 为该实验提供了数据源。 使用对抗神经网络生成新的白矮主序双星光谱, 扩大训练数据量至原数据集约两倍的数量, 增强了分类模型的泛化能力。 通过反贝叶斯学习修正损失函数, 将损失函数的大小与样本的方差相关联, 抑制了异常数据对模型造成的影响, 提升了模型的鲁棒性, 解决了由于训练样本集偏差带来的梯度消失以及训练陷入局部最优解等问题。 该实验基于Tensorflow深度学习库。 使用Tensorflow搭建的生成对抗网络具有较好的鲁棒性, 并且封装了内部实现细节, 使得算法得以更好地实现。 除此之外, 由Tensorflow搭建的卷积神经网络在该实验中用于分类准确度测试。 实验结果表明, 二维卷积神经网络能够利用卷积核有效地提取白矮主序双星的卷积特征并进行分类。 基于反贝叶斯学习策略的卷积神经网络分类器在白矮主序双星原始数据及对抗神经网络生成光谱的识别任务中达到了约98.3%的准确率。 该方法也可用于在巡天望远镜的海量光谱中搜索其他特殊和稀少天体如激变变星、 超新星等。

光谱发射率是辐射体辐射能力的重要参数, 通过光谱发射率可以建立辐射体与黑体的之间的桥梁, 从而黑体辐射的相关理论就可以应用于辐射体。 采用普朗克公式, 光谱高温计的每一个光谱通道可以构成一个方程, 这个方程中包含有真温、 亮度温度和光谱发射率。 对于N个光谱通道可以构成N个方程, 这N个方程中也包含一个真温、 N个亮度温度和N个光谱发射率, 其中亮度温度是已知量, 真温和光谱发射率是未知量。 由于方程组是欠定的, 理论上存在着大量的解。 为了求解这个方程组常需要假设光谱发射率与波长和温度之间的数学模型, 使方程组未知数的个数降为N个, 实现真温的求解。 当光谱发射率与波长或温度之间的规律被正确获得后, 多光谱辐射测温法才能反演出正确的真温。 通过对上述较为常用两种光谱发射率模型的分析可知, 这两种方法的基本思想都是试图找到光谱发射率与波长或温度之间的函数关系, 确立光谱发射率与波长或温度之间数学模型。 用含有波长或温度的表达式代替光谱发射率, 实现方程的求解。 由于光谱发射率具有一定的不确定性, 假设的光谱发射率模型与实际光谱发射率的变化之间存在一定的差异, 有可能导致真温反演产生较大的误差。 光谱发射率与波长或温度之间的数学模型是需要通过大量的实验和经验才能获得的, 而且这种数学模型通用性较差, 尤其是当待测辐射体发生改变时, 这种数学模型也就失去了意义。 为了解决多光谱高温计在实际测量中存在的问题, 找到一种无需假定光谱发射率与波长或温度之间数学模型而且又具有一定通用性的多光谱真温反演方法成为一种迫切的需要。 为此, 将优化的思想引入到了多光谱求解过程中, 将多光谱真温的求解问题转化为多目标普朗克极小值优化(MMP)问题, 从而不再需要建立光谱发射率与波长或温度之间的数学模型, 降低了系统的复杂性与难度。 该方法以普朗克公式和光谱发射率之间的等式约束条件为基础, 构造了六个目标函数, 实现了真温的求解。 新方法在反演精度上得到了较大幅度的提高, 仿真数据的误差都小于1%。 借助于以往的真实测量数据, 利用多目标普朗克极小值优化法实现了真温的反演。

山东济南中乌新材料有限公司利用六面顶油压机生产出大颗粒钻石, 为了掌握这些合成钻石的品质及与天然钻石的区分方法, 采用宽频诱导发光光谱仪（GV5000）、 红外光谱仪、 钻石特征光谱检测仪（PL5000）、 激光诱导击穿光谱仪和X射线能谱仪, 对该公司生产的225粒无色、 蓝色和黄色高温高压（HPHT）合成钻石进行检测, 并与天然钻石对比。 HPHT合成钻石样品的晶形以（111）晶面和（100）晶面共存的聚形为主导。 原石切磨成圆钻形成品的出成率在20%~67%之间, 净度级别为VVS—P, 颜色级别为D—H。 通过GV5000分析, 三种颜色样品均可观察到立方八面体生长结构发光图案, 无色HPHT合成钻石为强蓝色荧光和磷光, 发光峰位于495 nm, 与晶格中的顺磁氮有关; 蓝色HPHT合成钻石为蓝-绿蓝色荧光和蓝色磷光, 发光峰位于501 nm, 与晶格中的顺磁氮、 硼有关; 黄色HPHT合成钻石为弱绿色荧光和磷光, 显示556和883 nm Ni+相关发光峰, 这些特征可与天然钻石相区分。 红外光谱分析表明, 无色HPHT合成钻石在1 332~1 100 cm-1无明显氮相关吸收, 在2 802 cm-1有B0相关吸收, 为含有少量硼的Ⅱa型; 蓝色HPHT合成钻石位于1 294 cm-1有与B-相关的强吸收, 归属为Ⅱb型; 黄色HPHT合成钻石位于1 130和1 344 cm-1有与孤氮相关的明显吸收, 归属为Ⅰb型。 PL5000光致发光光谱显示, 三种颜色HPHT合成钻石可检测到659, 694, 707, 714和883 nm等镍相关缺陷发光峰。 相比之下, 无色和黄色天然钻石通常为Ⅰa型, 具有1 282和1 175 cm-1等聚合氮的红外光谱吸收, 光致发光光谱通常可检测到415 nm（N3）零声子线, 由孤氮、 硼和镍等缺陷导致的光谱特征极为罕见。 因此, 红外光谱和光致发光光谱特征可作为重要的鉴别依据。 激光诱导击穿光谱仪检测到无色HPHT合成钻石的出露包裹体主要成分为Fe。 X射线能谱分析显示, 对于含包裹体较多的样品, 无色和蓝色HPHT合成钻石可检测到Fe, 黄色HPHT合成钻石可检测到Fe和Ni, 为其中包裹体的成分, 这可作为HPHT合成钻石鉴定性特征。 综上所述, 通过GV5000超短波紫外荧光和磷光测试, 配合红外光谱和光致发光光谱特征, 结合包裹体成分特征, 可以有效区分该研究的合成钻石和天然钻石。

茶多酚是绿茶中主要生化活性成分之一。 选取茶多酚中含量较高, 同时也是性质较活泼、 功效较明显的表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）及其异构体没食子儿茶素没食子酸酯（GCG）分子做红外光谱和紫外光谱的计算和研究。 使用Gaussian软件, 采用B3LYP密度泛函理论（DFT）在6-311g(d,p)基组水平上优化其几何构型。 频率计算得到红外光谱后, 再进行振动特征分析, 可以看到在EGCG和GCG的红外光谱图中每个振动模式下所有基团振动的权重, 结合谱图做出相应的振动归属和对比分析。 发现: 两分子红外谱图相似, 分别在1 711和1 717 cm-1处为羰基的伸缩振动吸收峰, 苯环上酚羟基的伸缩振动吸收峰集中在3 500~3 800 cm-1, 1 000～1 600 cm-1的多个峰都有苯环面内弯曲振动参与, 在1 350和1 280 cm-1附近吸收峰是亚甲基次甲基面内弯曲振动引起的, 在500 cm-1以下吸收峰都为原子的面外弯曲振动。 采用固相粉末压片法, 使用IRPRESTIGE-21红外光谱仪测量了EGCG分子的红外光谱（400～4 000 cm-1）, 对比理论计算的EGCG分子红外光谱各吸收峰位值, 发现在固相中实际测得的EGCG分子的红外光谱与气相下的理论计算值基本吻合, 理论计算值略微有些红移, 原因可能是理论计算在气相条件下采用的势函数存在误差, 相比于无分子相互作用力的气相, 实际测量固相光谱的分子键强度比气相条件下要略大些。 使用Gaussian软件, 采用含时密度泛函理论（TD-DFT）, 选取乙醇作为溶剂, 计算了EGCG分子的15个激发态, 分析了激发态的组成和能级跃迁情况。 计算所得的2个吸收峰分别位于229.3和276.4 nm处, 主要对应p电子与苯环π键上电子形成的p-π共轭的电子跃迁及苯环、 杂环上π→π*跃迁。 从分析振子强度得知, 基态跃迁到S4, S5, S6和S12激发态为产生紫外光谱的主要原因, 另外的激发态可能为禁阻跃迁, 振子强度均小于0.01。 上述计算值与使用UV-6100S型紫外分光光度计所测得的EGCG分子在乙醇溶剂中235.1和278.7 nm的最大吸收峰吻合, 计算值略有蓝移, 可能是茶多酚提取时或本身就带有弱碱性所致。 该研究可为研究EGCG分子和GCG分子的性质和生物活性及茶多酚的抗氧化性提供理论参考。

睡眠呼吸暂停综合征（SAS）素有“睡眠杀手”之称。 由于其诊断金标准多导睡眠监测仪（PSG）的限制, 诊断率一直偏低。 由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化, 因此利用心电图（ECG）通过心率变异性（HRV）分析可以实现SAS的自动筛查。 但是, ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、 材质致敏性较高, 影响睡眠安适度。 鉴于脉率变异性（PRV）分析与HRV分析高度相关, 并且光电容积脉搏波（PPG）信号相对ECG信号获取方式更加简单, 不仅电极不易致敏, 而且更易于穿戴, 对睡眠干扰小。 由此, 提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号, 应用相同的建模方法, 比较二者的疾病识别能力。 应用反向传播（BP）神经网络, 分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型, 并采用十折交叉验证法及受试者工作特征（ROC）曲线对模型进行对比与评估。 实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database, 共8 248个样本, 其中正常样本6 227例。 首先采用三层BP神经网络, 默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型, 使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比; 然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、 训练函数以及传递函数, 建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型, 从中选取各自的最优模型再进行对比。 通过比较识别率、 预测率以及ROC曲线面积, 采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。 通过比较平均分类准确率, 隐层节点数为50、 训练函数为一步正割算法、 隐含层传递函数为双曲正切S型函数时, PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%; 隐层节点数为50、 训练函数为一步正割算法、 隐含层传递函数为径向基时, ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。 以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性, 由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性, 为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。

煤矿区土地复垦及复垦监测工作, 对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。 微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分, 增强土壤肥力, 对矿区生态恢复具有显著作用。 监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法, 通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析, 但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤, 造成植株损伤, 而且耗费人力、 物力, 时效性差。 高光谱遥感技术具有数据获取速度快、 信息量大、 精度高且无须离体破坏植株等优点, 对于土地复垦监测有非常大的潜力。 目前, 土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、 玉米等作物的叶片光谱分析为主。 实际上, 卫星遥感数据观测到的是冠层光谱, 并非叶片光谱, 但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。 植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响, 还受到植株长势、 下垫面等其他因素的影响, 光谱特征变化更为复杂。 矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析, 是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础, 也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。 于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验, 获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据, 并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。 冠层光谱波形方面, 分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标; 冠层光谱特征参量方面, 选取了植被红边、 黄边、 蓝边、 绿峰、 红谷等典型光谱特征, 计算获取其位置、 斜率、 面积等特征参量, 并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性, 挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。 研究表明, 接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致, 但接菌组植株的生长状况更稳定, 不同植株之间差异较小, 且绿峰和红谷两个特征更突出。 这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异, 增强植被典型光谱特征, 而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。 光谱特征参量方面, 绿峰、 红谷、 红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动, 而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、 蓝边斜率变化并不显著。 这说明, 野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致, 这可能和植被类型、 生长周期、 土壤背景光谱干扰等因素相关。 在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时, 所获取的都是植被冠层光谱, 因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。

白粉病是黄瓜常见病害之一, 传播速度极快, 严重时可造成黄瓜大量减产, 对其进行快速准确识别, 对黄瓜白粉病诊断和防治具有重要意义, 应用可见光谱技术, 结合主成分分析和支持向量机算法, 实现对黄瓜白粉病的快速识别。 配制白粉病菌孢子悬浮液, 并人工接种于科研温室内的黄瓜叶片上, 以诱发黄瓜白粉病, 待白粉病有一定面积暴发后, 利用海洋光学USB2000+型便携式光谱仪对黄瓜叶片光谱信息进行采集, 利用五点取样法采集样本, 在5个检查点, 每点选取2株黄瓜进行调查, 每株选取4枚感病叶片, 每枚叶片随机选取5个感病区域进行光谱采集, 共计采集200个感病叶片光谱样本, 同样采集200个健康叶片样本作为对照。 通过Ocean Optics Spectra-Suite软件采集漫反射标准白板信息和光谱仪暗电流实现光谱仪校正, 调节积分时间、 扫描次数以及平滑度等参数来实现光谱曲线平滑处理, 以有效抑制光谱噪声, 对光谱特征进行分类识别, 去掉首尾噪声较大的波段, 保留光谱的可见光波段进行研究, 最终选取450~780 nm波段范围作为研究对象。 利用主成分分析对所研究波段范围内的高维光谱数据（947维）进行降维处理, 根据主成分的累计贡献率, 选取前5个主成分作为分类模型的输入, 以白粉病和健康叶片的判别结果作为输出, 利用支持向量机算法, 通过对样本的分类学习训练构建黄瓜白粉病和健康叶片的分类识别模型, 随机选取120个样本作为训练集用于分类模型构建, 其余80个样本作为测试集用于模型检验, 并通过选取不同的核函数来获得最优模型。 利用混淆矩阵对分类识别模型的准确率进行评价, 当选取径向基核函数时, 分类识别模型对黄瓜健康叶片和白粉病叶片的识别准确率最高, 分别为100%和96.25%, 总准确率为98.125%, 具有较高的准确率。 结果表明, 利用可见光光谱信息并结合主成分分析和支持向量机算法, 可以实现对黄瓜白粉病的快速准确识别, 为黄瓜病害诊断提供了方法和参考依据。

快速判别马铃薯作物的生长进程是指导田间关键生长期科学水肥管理的重要依据。 研究在马铃薯发棵期（M1）、 块茎形成期（M2）、 块茎膨大期（M3）和淀粉积累期（M4）四个关键生长期, 利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据, 并同步采集叶片测定叶绿素含量。 在光谱数据预处理后, 分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征, 并初步选取了光谱“峰谷”响应参数, 提出了一种基于方差分析与变量减少组合的光谱参数筛选算法（variance analysis combined with variable reduction, VACVR）用于明确光谱学响应的优化指标, 采用Kennard-Stone(K-S)法划分样本集, 最终基于支持向量机（support vector machine, SVM）方法建立马铃薯关键生长期判别模型。 针对光谱数据, 首先使用变量标准化(standard normalized variable, SNV)进行光谱预处理, 在定性分析了随着生长期的推进马铃薯冠层反射特征的变化趋势的基础上, 基于作物生长期动态光谱学响应与峰谷特性选取14个参数, 包括: 8个位置参数、 2个面积参数、 4个植被指数参数。 采用K-S算法将样本按照3∶1划分为训练集（240个样本）和测试集（74个样本）。 分析马铃薯不同生长期冠层反射光谱发现, 随生长期的推进冠层光谱存在差异性: 即在400~500和740~880 nm范围内, 光谱反射率呈降低趋势; 在530~640和910~960 nm范围内, 反射率呈升高趋势; 在530~640 nm范围内, M2和M3生长期的平均光谱非常接近, M4生长期的平均光谱与其他三个生长期的差别较大。 叶绿素平均含量随生长期的进程, 从M1（28.12 mg·L-1）到M2（31.04 mg·L-1）增加, 在M2生长期达到最大值, 之后M3（22.00 mg·L-1）和M4（15.36 mg·L-1）依次减少。 光谱响应参数随着生长期的进程, 绿峰位置Lg和红谷位置Lr逐渐红移, 红边位置Lre逐渐蓝移; 蓝边面积Abe逐渐增大, 红边面积Are逐渐减小; 红边面积与蓝边面积比值依次呈现减小趋势。 根据VACVR算法筛选10个敏感光谱响应参数, 建立SVM判别模型, 训练集判别率为100%, 测试集判别率为94.59%, 该模型可在判别马铃薯的生长期的基础上为田间管理决策提供支持。

高光谱遥感影像包含了丰富的光谱信息, 对于地物具有极强的分辨能力, 从而促进了不需任何先验信息的高光谱异常目标探测技术的发展。 KRX（Kernel RX）异常探测算法巧妙地利用核函数将RX算法映射至高维特征空间, 加强了光谱中非线性信息的运用, 具有较强的可分辨性, 显著改善了低维空间的光谱不可分问题。 然而, 也暴露了KRX算法中病态Gram矩阵求逆误差大, 异常检测效率低等缺点。 为实现理论上KRX算法的强探测性能, 提出一种基于新型聚类方法的改进KRX探测算法（DC-KRX）。 （1）由于空间邻域像元具有较强的光谱相似性, 会造成Gram矩阵病态, 严重影响了异常探测效果, 因此背景虚检现象严重。 针对病态Gram矩阵的求逆误差问题, 算法改进了KRX算子, 对Gram矩阵进行奇异值分解, 选取特征值较大的主成分, 保证了Gram矩阵的求逆精度, 待测像元的探测结果采用l-2范数表示, 检测效果提高明显; （2）在改进KRX的基础上, 提出了空间聚类KRX算法。 空间像元之间具有光谱强相关性, 既造成了Gram矩阵的病态, 数据的冗余也影响了探测效率。 实验发现, 通过聚类算法可以合并像元于聚类中心, 减少空间维度, 提高计算效率; 同时, 聚类中心按照聚类大小被赋予不同的权重, 保证了探测精度; （3）另一方面, 选用合适的聚类算法是一个难点。 聚类KRX算法对于聚类算法的精度和实时性要求较高, 比较发现, 一种基于密度峰值快速搜索（DC）的新型聚类算法具有较好的聚类性能。 算法采用欧式距离计算任意像元的相似度, 利用局部密度和邻域距离作为聚类中心的联合判断准则, 对结果进行排序得到聚类中心。 实验发现, 该聚类算法计算速度快, 且能够对任意形状的分布进行聚类, 非常适合于维度较高, 成分复杂的高光谱图像, 且适用于较高次数的重复聚类。 DC-KRX算法提供了一种空间聚类预处理的高光谱异常探测新思路, 最后, 与国际主流探测算法对比发现, 该算法表现了较好的探测性能。 同时, 时效性对比分析发现, 聚类前后算法的检测效率提高了30%以上, 有效改善了KRX算法的实时性。

轻小型、 低成本无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)机载光谱成像仪的快速发展为水质监测、 精准农业提供了新的手段。 ZK-VNIR-FPG480机载高光谱成像仪是国产仪器, 拥有自主产权, 影像共有270个波段, 光谱范围为400～1 000 nm, 光谱分辨率为3 nm, 空间分辨率为0.9 m@1 km, 成像方式为运动推扫成像, 该成像仪的特点是影像之间不存在航向重叠, 只存在旁向重叠。 它在提供高光谱、 高空间分辨率影像的同时也存在着一系列问题: ①无人机的狭窄视场限制了每条航带的地面覆盖范围, 需要进行航带拼接; ②其自带的POS系统定位精度低; ③为提高作业效率, 航带间的重叠率较低, 一般设置在30%左右, 为影像拼接增加了困难; ④因飞行时受风力、 光照以及仪器自身等影响使得每条航带间存在亮度差异, 拼接时会出现拼接缝现象。 针对上述问题提出一种基于曲面样条函数和相位相关的无人机高光谱影像拼接方法, 旨在将无人机拍摄的单条高光谱航带拼接成一幅完整的带有地理坐标的全景图, 并实现影像几何和光谱上的匹配。 该方法包括以下几个步骤: 首先, 以正射影像为基准采用曲面样条函数法对高光谱航带进行地理配准, 赋予每条航带真实的地理坐标; 然后采用局部方差法计算各波段信噪比, 取分值最高的波段作为最优波段; 再利用该最优波段采用基于2幂子图像的相位相关算法来纠正航带间已经存在的地理空间映射关系, 消除航带间存在的错位; 最后选用加权平均融合法对相邻航带进行融合, 消除航带拼接时因光照、 仪器自身等影响所产生的拼接线问题, 最终得到带有绝对地理坐标的高光谱全景图。 实验使用ZK-VNIR-FPG480机载高光谱成像仪获取大理某地区的高光谱数据进行拼接, 结果表明, 该拼接方法得到的全景图拼接处没有错位现象, 几何位置准确。 选取4种典型地物拼接前后的光谱曲线, 其曲线走向基本一致, 计算拼接影像与拼接前左右影像的光谱角余弦均值为0.965 2, 光谱相关系数均值为0.863 2, 光谱信息散度均值为0.424 0, 欧式距离均值为0.494 1, 四种光谱曲线相似性测度指标客观上显示了曲线的高度相似性, 表明拼接前后同名点的光谱匹配度高, 适用于无人机高光谱数据的拼接。 该方法不仅提高了拼接影像的地理坐标精度, 还在消除拼接缝的基础上最大限度的保证了光谱的保真性, 并通过引入2幂子图像解决了影像在重叠度低的情况下配准算法失效的问题。 但拼接前相邻航带同名点间存在光谱差异, 且高光谱数据量大, 拼接耗时多, 如何利用重叠区域的像素修正系统误差, 统一拼接图像的度量空间以提升光谱精度和稳定性并提高拼接速度仍是今后需要解决的问题。

采用飞秒激光等离子体丝（飞秒光丝）在金属铝箔表面以不同飞秒光丝扫描速度（5, 15, 25, 35和45 mm·s-1）制备了微纳结构表面, 并在太阳光能量主要覆盖的光谱范围（330～890 nm）内对其进行了反射率测量, 发现飞秒光丝制备的微纳结构表面具有显著的高光谱吸收特性, 并且飞秒光丝扫描速度越慢, 光谱吸收率越强, 5 mm·s-1条件下微纳结构表面光谱吸收率达97%以上。 将制备的高光谱吸收微纳结构表面作为温差发电片（TEG）光吸收体, 以此为基础构建了考虑太阳光辐照及温差发电模块（即TEG模块: 结合微纳结构表面的TEG）散热情况的仿真实验环境并进行发电功率测量。 研究结果表明, 具有微纳结构的铝表面（5 mm·s-1制备条件下）与抛光铝箔或裸发电片相比, 光电转化效率（发电效率）可分别提高43.3和10.7倍。 进一步研究了TEG模块的温差发电的过程与机理, 将TEG模块的温差发电过程分为光热（光能转化为热能）与热电（热能转化为电能）两个转化过程分析: 首先在光热转化过程中, 微纳结构表面增强了太阳光吸收效率, 为光热转化提供更多的光子能量, 实现了其在表面更多的热量沉积, 进而在之后的热电转化过程中, 更多的热能沉积使得TEG模块的载流子迁移率得到了很大提升, 这样在同样的温差（发电片冷热端的温度差值）条件下, 微纳结构表面与普通表面相比可以获得更高的热电转化效率。 因此, 微纳结构表面的高光谱吸收性能使得TEG模块经光热转化后得到的高热能沉积使载流子迁移率得到了提高, 进而显著提升了TEG模块发电性能, 这是微纳结构表面增强TEG温差发电效率的主要原因。 这一机理的揭示, 为TEG模块发电性能的进一步优化和提升提供了理论依据, 对TEG模块的实际应用具有重要的意义。

基于高光谱成像技术和化学计量方法, 实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。 以幼苗时期的水稻植株为研究对象, 对其进行纹枯病病菌侵染, 获得染病植株, 采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像, 三次实验共240个样本, 包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。 根据高光谱图像的光谱维, 对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）, 利用感兴趣区域的光谱数据, 对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、 Savitzky-Golay（SG）一阶求导、 Savitzky-Golay（SG）二阶求导、 变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理, 建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型, 结果表明: 采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能, 正确识别率在建模集达98.3%, 在预测集达95%; 利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取, 然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型, 其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能, 其正确识别率在建模集达97.8%, 在预测集达95%, 而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当, 可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别; 根据高光谱图像的图像维, 研究了基于图像主成分分析、 基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法, 利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型, 其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能, 建模集准确识别率达90.6%, 预测集的准确识别率达83.3%; 根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型, 特将叶绿素含量作为建模的另一个特征, 分别与光谱特征、 图像特征组合, 建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型, 提出基于光谱特征加叶绿素含量、 图像特征加叶绿素含量和光谱、 图像特征加叶绿素含量三种组合方式, 其中, 光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升, 而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能, 其准确识别率在建模集达100%, 在预测集达96.7%。 以上研究表明, 基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的, 为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。

苎麻（Boehmeiria nivea L）是我国的特产, 作为一种传统的纤维作物, 一直有着较高的经济地位。 开发一种基于高光谱的、 新型高效的苎麻品种识别方法, 有利于苎麻栽种、 种质资源开发利用, 为实现苎麻高产优质及麻田精准管理提供关键技术支撑, 对提高苎麻产量和品质有重要意义。 为了将高光谱技术应用于苎麻品种识别, 采集了9个不同基因型苎麻品种, 利用地物光谱仪测定苎麻叶片高光谱反射率, 共1 458个叶片高光谱数据, 利用主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维, 探讨PCA最佳主因子个数的确定方法, 比较不同主因子个数与不同判别分析(DA)方法——即线性判别分析(LDA)、 二次判别分析(QDA)和马氏距离判别分析(MD-DA)组合, 在建立基于叶片高光谱的苎麻品种识别模型中效果。 对全波段的数据样本进行主成分分析之后, 以2～20个主成分作为特征变量, 分别建立LDA, QDA和MD-DA三种品种判别模型进行预测, 以预测集正确率为评价标准, 比较各种组合的效果。 结果表明, 若以累积贡献率≥85%为标准, 选择2个主成分时, LDA, QDA和MD-DA三种判别模型预测集正确率分别为32.92%, 38.48%和33.54%; 以特征值≥1为标准, 选择11个主成分时, 三种判别模型预测集正确率分别为68.72%, 87.04%和83.54%; 若以预测集正确率为优先考虑标准, 将主成分个数增加至20个时, 三种判别模型正确率有较大提高, 分别为84.98%, 95.68%和95.27%。 由此, 得到如下结论: ①利用PCA组合DA方法建立基于苎麻叶片高光谱的品种识别模型是可行的, 但因子数不同、 DA判别标准不同、 组合方法不同效果差异非常大; ②主因子个数对识别结果的影响较为明显, 适当增加主成分个数可以显著提高模型判别正确率, 因此不应局限于PCA特征值和方差累积贡献率的选择方法; ③主因子个数相同时, 三种判别标准中, QDA效果最好, LDA效果最差; ④最佳组合是20个主成分+QDA方法, 其数据维度大大降低（由全波段的2 031维降低20维）, 而预测集正确率为95.68%。

滩羊肉的新鲜度是其品质安全的一个重要衡量指标, 也是肉品品质安全控制的关键环节。 挥发性盐基氮（TVB-N）是表征肉品腐败过程主要的化学信息, 能有效地评价出滩羊肉的新鲜度。 然而, TVB-N的传统检测过程繁琐且人为影响因素大, 检测结果缺乏客观性和一致性, 不能满足当今肉品检测过程无损、 快速、 高效的需求。 高光谱成像技术符合现代检测技术向多源信息融合方向发展的需求, 已在食品安全领域得到广泛应用。 利用可见/近红外高光谱成像技术（400~1 000 nm）结合动力学和化学计量学方法以及计算机编程技术, 将同时实现滩羊肉贮存期内（15 ℃环境）TVB-N 浓度的快速检测和贮藏期的预测。 研究中提取每个样品感兴趣区域的平均光谱数据, 选用蒙特卡洛算法剔除异常样本。 采用X-Y共生距离（SPXY）法划分为校正集和预测集, 分别选用多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、 卷积平滑（savitzky-golay, SG）、 标准变量变换（standard normalized variate, SNV）、 归一化（normalization）、 基线校准（baseline）五种方法对原始光谱数据进行预处理, 优选出最佳预处理方法。 采用竞争性自适应重加权法（campetitive adaptive reweighted sampling, CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）分别提取了21个和6个特征波长。 为优化模型并提高其模型精度, 采用SPA算法对 CARS 所选特征波长进行二次提取, 优选出14个特征波长。 基于所提取的特征波长建立TVB-N浓度的PLSR模型, 优选出 SNV-CARS-SPA-PLSR 模型具有较高的预测能力（R2c=0.88, RMSEC=2.51, R2p=0.65, RMSEP=2.11）。 同时, 建立了滩羊肉TVB-N变化与贮藏时间的动力学模型, 并将优化后的光谱模型和动力学反应模型相结合建立了滩羊肉光谱吸光度值与贮藏时间的高光谱动力学模型, 实现对贮藏时间的预测, 并通过 PLS-DA判别模型对滩羊肉贮藏时间进行判别分析（校正集判别准确率为100%, 预测集为97%）。 研究表明, 利用可见/近红外高光谱成像技术结合动力学和化学计量学方法以及计算机编程技术, 可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析, 为开发实时在线检测装备提供理论参考。

基于有机-无机杂化材料的理念, 利用稀土硝酸铽［Tb（NO3）3］、 有机配体BINDI (BINDI=N,N′-双（5-间苯二甲酸）-1,4,5,8-萘二酰亚胺)及Keggin型多酸H4SiW12O40·26H2O在溶剂热的条件下反应, 成功合成出多酸基稀土配位聚合物Tb4［SiW12O40］·［BINDI)］2·［DMA］16。 采用X-射线单晶衍射仪、 X-射线粉末衍射仪、 红外光谱仪、 热重分析仪、 紫外-可见吸收光谱仪、 元素分析仪、 荧光光谱仪和电子顺磁共振仪对稀土聚合物的结构组成、 热稳定性、 发光性能以及光致变色性能进行了表征。 X-射线单晶衍射分析发现该稀土配位聚合物结晶于Tetragonal晶系, 空间群为P42/n, 展现出3D手性双螺旋网络结构特征, 其中多酸阴离子SiW12O40(简写为{SiW12})镶嵌在稀土有机基团形成的孔道中; 红外及紫外吸收光谱分析发现稀土Tb3+与配体（BINDI）配位成键; 荧光光谱表明, 在380 nm的激发波长下, 配体显示出最强荧光发射峰, 位于441 nm处, 而化合物的最强发射峰位于471 nm处。 由于三价铽离子不易被氧化也很难被还原, 所以化合物的荧光发射不能归因于金属与配体之间的电子辐射跃迁, 且化合物的发射峰与配体的发射峰比较相近, 因此荧光主要是配体BINDI的发光。 另外Tb(Ⅲ)离子的特殊跃迁发射带没有出现是因为在荧光测试时由于光照的原因导致样品的颜色发生了突变, 即发生了光致变色的现象, 导致光诱导电子转移以致荧光猝灭。 引起金属配合物荧光猝灭的原因通常是光致电子转移, 而电子转移的方向是配体中的电子向金属空轨道转移（LMCT）所致, 形成配合物后其最大发射峰红移或蓝移是由电子转移导致分子内电子分布的改变, 从而引起HOMO-LUMO能隙的减小或增大所致, 与配体荧光光谱相比, 化合物的发射峰发生了红移。 此外, 电子顺磁共振结果表明由于化合物中的BINDI配体在紫外与可见光照射下发生电子转移形成配体自由基, 以及多酸在光激发下, 发生W5+→W6+的过程进一步促进该化合物发生光致变色现象。 因此, 该化合物具有极其敏锐光致变色的性质。

热稳定性直接影响牛乳的加工与感官特性, 准确判断牛乳的热稳定性对优化液态乳制品的加工条件具有重要意义。 然而, 当前液态奶的稳定性评价主要是通过加速实验后肉眼观察分层、 沉淀等情况, 以及动态光散射等手段, 尚无快速可靠以及量化的评价标准, 严重制约了热处理工艺的选择效率。 Turbiscan多重光技术在测试流体的稳定性时, 无需对样品进行前处理, 可实时检测样品的背向散射光和透射光的强度, 计算出体系内部颗粒的迁移速率、 沉淀层的厚度、 体系的不稳定指数等参数, 因此是评价流体物理特性的有效手段。 研究以动态光散射测试结果为对照, 利用Turbiscan多重光技术测定了脱脂乳经过80 ℃条件下加热30 min后, 分别在pH值6.3, 6.5, 6.7和6.9, CaCl2的浓度在0, 20, 40, 60和80 mmol·L-1条件下的热稳定性。 结果表明, 当CaCl2添加量为20, 40, 60和80 mmol·L-1时, 脱脂乳的z-平均直径从152.7增加到1 284.4 nm, 20 h后的不稳定指数值从0.98增加到17.04, 样品顶端的背散射光强变化值从-4.3降低到-37.4, 底端的背散射光强变化值从2.2增加到14.7; 当样品的pH值分别为6.3, 6.5, 6.7和6.9时, 脱脂乳的z-平均直径分别为148.1, 152.7, 132.4和122.4 nm, 20 h后的不稳定指数值分别为1.32, 1.02, 0.98和1.41, 样品顶端的背散射光强变化值分别为-3.1, -4.7, -4.2和-5.6, 底端的背散射光强变化值分别为5.7, 3.4, 4.1和6.8。 结果表明, 随着CaCl2添加量的增加, 脱脂乳的热稳定性显著降低, pH值对脱脂乳热稳定性的影响较小。 同时发现, 与动态光散射技术相比, Turbiscan多重光散射技术可更精确、 方便、 快捷地获得热处理后的牛乳背散射光强值和体系不稳定指数等牛乳稳定性指标, 从而明确热处理导致的乳蛋白分散体系的不稳定性发生的机理。 Turbiscan多重光散射技术比动态光散射技术测定更方便快捷, 该研究对优化乳制品加工工艺具有重要指导意义。

硅橡胶复合绝缘子是高压输电线路的关键设备, 长期在复杂外界环境条件下带电运行后会发生表面老化, 表现为粉化、 褪色、 粗糙度和硬度上升等现象。 粗糙度作为复合绝缘子的老化特征量之一, 其测量是复合绝缘子在线带电检测的难题。 激光诱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)适用于开展输电线路复合材料的远程在线检测, 但粗糙度对LIBS信号的影响还没有得到系统的研究, 利用这种基体效应进行绝缘子表面粗糙度的测量尚无报道。 制备了不同粗糙度的硅橡胶新样品, 与500 kV线路退运的复合绝缘子样品进行对比分析, 研究了硅橡胶材料的粗糙度对LIBS信号的影响, 结果表明, 对于新制备硅橡胶材料随着粗糙度的增加, 各主体元素特征谱线强度会随之增强, 不同主体元素之间的原子谱线强度比（Si 288.2 nm/C 247.9 nm和Al 394.4 nm/Si 288.2 nm）随之下降, 说明样品粗糙度对LIBS测量结果影响显著。 但特征谱线强度及不同主体元素原子谱线强度比与粗糙度之间的函数关系不明显, 难以用于粗糙度测量。 硅橡胶的主体元素为Si, Al, C和O等, 考虑元素含量及特征谱线的选取方便选择Si为主要分析元素。 对于Si原子谱线强度比, 选取了两条上能级相近（Eki＝40 991.88, 39 955.05 cm-1）的原子谱线（SiⅠ288.2 nm, SiⅠ250.7 nm）作为分析线, 在满足局部热力学平衡与光学薄的条件下两条谱线的强度比应为定值, 但样品粗糙度的改变会影响脉冲激光烧蚀材料表面的过程, 从而改变等离子体的状态, 使得谱线强度比值也随之变化。 上述两条硅原子谱线强度比和粗糙度建立的定标关系, 线性相关系数为0.88。 对于500 kV输电线路退运的老化硅橡胶材料, 其表面由于老化有部分氢氧化铝填料析出, 使得基体成分不均匀性更为显著, 其表面也变得更为粗糙, 这导致一对谱线强度比值作为定标函数, 实用性降低。 因此针对老化硅橡胶材料, 除了选择Si元素谱线(SiⅠ250.7 nm, SiⅠ251.4 nm, SiⅠ251.9 nm)以外, 还引入了Al元素谱线(AlⅠ305.7 nm, AlⅠ305.9 nm), 利用三组谱线强度比进行多元回归分析, 对于两个实测粗糙度为2.659和2.523 μm老化硅橡胶样品, LIBS测量的相对误差分别为0.218和0.189。 结果表明对同样成分的复合材料, 表面粗糙度对LIBS信号的影响是必须考虑的, 而利用这种基体效应, 开展远程在线测试复合绝缘子表面粗糙度, 对于高压输电线路检测运维具有重要的应用价值。

在线化学分析需要实现开放环境下的样品取样和电离/激发。 相比于激光切削或者激光诱导击穿, 大气压微等离子体系统结构简单, 更利于小型化。 因而基于大气压微等离子体的在线化学分析技术引起行业的广泛关注。 为了确定合适的微等离子体源进行样品的在线元素检测, 需要进一步了解各放电模式及工作参数下微等离子体的自身特性以及取样效果。 该工作主要研究了电弧及辉光放电微等离子体在大气压下对样品铁取样发射光谱的特性。 实现了在开放环境下对高熔点金属样品的在线检测, 并发现电弧放电微等离子体与光谱分析源联用具有更高的取样效率。 高采样效率的电弧放电微等离子体源为实现金属及难解离样品的检测提供了一种新的方法。 同时, 相较于传统的取样装置, 避免了复杂的样品制备、 样品传输过程。 实验装置采取简单的针对板放电结构, 分别利用高压脉冲电源、 直流电源获得电弧放电和辉光放电。 实验的结果表明, 在放电功率近似相等的条件下, 电弧放电产生的微等离子体对样品铁取样的光学发射谱中, 样品元素的特征谱线占据主导地位, 同时伴随有空气中氮气的谱线, 而且铁离子(FeⅡ)谱线的相对强度显著高于氮气分子谱线的相对强度。 而在直流辉光放电中, 样品铁原子(FeⅠ)谱线相对强度非常不明显。 由此说明, 电弧放电产生的微等离子体具有更高的采样效率。 放电在样品表面留下的溅射坑也得出了相同的结论。 增加辉光放电电流到25 mA, 发现样品元素铁的谱线仍然没有明显的增强。 同时, 也研究了采样间距对两种采样模式的影响。 实验结果表明, 间距对两种模式的采样光谱没有显著的影响。 采用主要成分为铝的合金铝箔进行了上述对比实验, 得出相同的结论, 即电弧放电微等离子体更适合作为光谱分析源来实现对金属样品的实时快速检测。

通过荧光光谱、 紫外光谱、 圆二色谱、 红外光谱、 核磁共振光谱研究肉桂醛与玉米醇溶蛋白间的作用机理, 为改善玉米醇溶蛋白膜的机械性能及抗菌性和抗氧化性提供研究依据。 通过三维荧光光谱检测, 发现肉桂醛对玉米醇溶蛋白有明显的荧光猝灭作用, 而且溶剂乙醇对猝灭现象有影响。 用紫外差谱观察到玉米醇溶蛋白在紫外区278 nm的吸收强度随肉桂醛浓度增大而加大, 但增加的幅度与浓度改变不成比例, 氨基酸残基的特征吸收峰的位置没有变化。 加入肉桂醛前后, 圆二色谱显示的两条曲线近乎重合。 利用全反射ATR附件测定傅里叶变换红外光谱, 发现加入肉桂醛之后, 1 650和1 538 cm-1的吸收峰峰位没有发生明显的变化, 但1 625 cm-1处出现了明显的肩峰, 体现了肉桂醛碳碳双键的吸收, 指纹区879.44 cm-1处的峰消失, 973.46 cm-1处出现新峰, 显示出肉桂醛反式双键的吸收, 说明玉米醇溶蛋白与肉桂醛发生了非键合作用。 对酰胺Ⅰ带进行自去卷积计算, 发现玉米醇溶蛋白的二级结构中α螺旋结构变化甚微, β转角发生显著改变。 通过核磁共振氢谱, 分析4个位置的质子H的化学位移, 仅改变了0.01, 而且加入肉桂醛1和4 h之后, 化学位移改变量相等, 证明肉桂醛与玉米醇溶蛋白的结合反应发生在蛋白表面。 对体系的热力学参数进行计算, 可知肉桂醛与玉米醇溶蛋白之间发生的是结合比为1∶1的自发结合反应; 在肉桂醛低浓度时, 猝灭常数随温度的升高而降低, 但变化不显著; 结合常数很大, 数量级达到105, 且随温度的升高而降低。 在有无肉桂醛的条件下, 对玉米醇溶蛋白荧光寿命的测定, 进一步确认二者之间发生的是静态猝灭。 综合多种光谱分析结果, 说明肉桂醛与玉米醇溶蛋白主要在芳香区的外部发生π—π堆积, 以静电力结合, 是静态猝灭机制, 与作用时间的长短无关。 结果表明玉米醇溶蛋白中加入肉桂醛, 对其二级结构不会造成明显的影响。

平板太阳能集热器为人们的日常生活提供热水, 微量的重金属元素和杂质会随着热水从集热器内部流出, 对环境产生潜在影响, 同时也威胁人们的身体健康。 因此, 有必要对平板太阳能集热器闷晒的水质样品进行检测分析。 为了提高集热器水质样品检测结果的可信度, 集热器在闷晒时所使用的水均为超纯水, 且在闷晒前利用超纯水对集热器进行冲洗, 以降低管道内的杂质对结果的影响。 所测试的平板太阳能集热器的管道材料均为TP2磷脱氧铜。 检测的标准溶液包含As, Ca, Cu, Mg, Ni和Zn等21种重金属元素, 浓度梯度分别为0.2, 0.4, 0.8和1.6 mg·L-1。 以铝基底蓝膜、 黑铬和阳极氧化三种涂层的平板太阳能集热器闷晒后的水质样品为研究对象, 采用ICP-OES(inductively coupled plasma optical emission spectrometry)法定量分析水质样品中重金属元素的含量, 并通过信噪比确定了各重金属元素的最佳分析谱线。 标准溶液中部分重金属元素的最佳分析谱线分别为（nm）: As（188.979）, Ca（317.933）, Zn（206.200）, V（290.880）, Cu（327.393）, Ni（231.604）, Sb（206.836）, Pb（220.353）。 结果表明, ICP-OES可以同时准确分析多种重金属元素的含量, 水质样品中重金属元素的含量越高, 则元素谱线的振幅越大。 平板太阳能集热器闷晒的水质样品中不含有Be, Co, Cd, Cr, Fe, Li, Mn, Mo, Se, Sr, Tl和Ti等12种重金属元素, 但含有As, Ni, Cu, Ca, Mg, V, Pb, Zn和Sb等9种重金属元素。 水质样品中重金属元素含量的变化规律是随着平板太阳能集热器闷晒时间的增加而增大, 增大至峰值后又随着集热器闷晒时间的增加而减小, 且逐渐减小至较低含量。 得出了重金属元素随闷晒时间的变化规律, 给出了不同种类重金属元素的超标量和超标的闷晒时间。 以城市供水水质标准（CJ/T 206—2005）对相关重金属元素的限值作为参考, 水质样品中Cu, Ni, Zn元素的含量均未超过该标准中的限值。 但是, 平板太阳能集热器水质样品中As, Pb和Sb重金属元素的含量在闷晒了8 d后均出现了不同程度的超标, As, Pb和Sb的最大超标量分别为0.007, 0.006和0.004 mg·L-1。 其中, 蓝膜集热器水质样品中As元素的超标量最高, 黑铬集热器水质样品中Pb的超标量最高, 阳极氧化集热器水质样品中As的超标量最高。 检测结果对厂家和用户都具有一定的参考意义, 说明了集热器管道材料的制备工艺有待进一步提高, 以减少重金属元素的析出量。 也为后续对平板太阳能集热器的研究和国家标准的制定提供一定的参考。

为了研究Na元素在水中的检测灵敏度, 采用激光诱导击穿光谱检测NaCl溶液中的Na元素。 选择NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm作为分析谱线, 利用配置的六种浓度的NaCl溶液, 采用外标法、 内标法以及小波变换降噪法, 给出了NaCl溶液中Na元素的定标曲线。 发现通过内标法获得的定标曲线的线性相关系数r达到0.998, 优于外标法（r=0.985）, 并且优于小波降噪后外标法（r=0.986）。 相对外标法而言, 小波变换降噪法有效降低了LIBS光谱中的连续背景光谱噪声, 使LIBS的RSD从5.68%降至1.61%, 从而使LOD值从50.8 μg·mL-1降至19.54 μg·mL-1, 内标法选择NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm钠原子谱线与内标参考谱线HⅠ656.2 nm氢原子谱线强度比值能有效的克服实验条件波动带来的影响, 因此, 内标法给出的NaCl溶液中Na元素的定标曲线的线性相关系数最大。 而对于小波变换降噪处理方法, 能够有效的降低LIBS光谱的连续背景带来的噪声, 但不能克服实验条件波动对LIBS光谱信息的影响, 因此小波变化降噪方法能够提高LIBS的RSD, 但对降噪处理后的外标法给出的定标曲线的线性相关系数的提高影响不大。 说明内标法有效的提高了检测灵敏度, 减弱了实验条件波动带来的影响, 定标曲线具有更好的线性相关性。 而小波变换降噪处理后有效降低了LIBS光谱中的连续背景光谱噪声, 实现LIBS检测限变低。 谱线NaⅠ589.0 nm为分析谱线得到的RSD和LOD值小于以谱线NaⅠ589.6 nm为分析谱线的结果, NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm这两谱线的上能级分别为2.104和2.102 eV, 发现分析谱线的上能级对NaCl溶液中的Na元素的RSD和LOD值有影响, 存在上能级大, 而RSD和LOD值较小的现象。 研究结果表明, LIBS技术可以实现溶液中元素的原位实时检测, 并在水污染检测方面受到广泛关注。

复混肥成分的快速、 原位检测对化肥的生产过程、 产品质量控制具有重要的意义。 在化肥企业生产中, 实验室进行分析, 检测时间长, 无法实现线上检测。 与复混肥成分现有检测方法相比, 激光诱导击穿光谱(LIBS)检测时间只需几分钟、 一次测量可完成复混肥成分检测、 几乎无需样品预处理, 将该技术用于复混肥成分快速、 现场检测非常合适。 搭建LIBS系统, 激光器(100 mJ, 1 064 nm, 1 Hz)输出的激光束经45°反射镜由水平转为垂直方向, 经焦距为40 mm的透镜聚焦至旋转台上的复混肥样品表面, 产生激光等离子体。 激光器的调Q信号控制光纤光谱仪(Avantes, 195～500 nm)采集信号, 设置光谱延迟时间为1.28 μs, 采集时间为1.05 ms, 最终获取复混肥样品LIBS光谱。 20个复混肥样品由安徽徽隆集团提供, 磷元素的参考值由企业采用国家标准方法测量。 将复混肥样品粉碎过筛取3 g, 采用压片机在8 MPa下压制成形。 实验中, 使用小型风扇吹扫复混肥样品表面, 形成稳定气流, 每个样品重复测量10次, 每次测量平均20个脉冲, 以减小样品不均匀性。 其中, 15个样品用于定标回归模型的建立, 五个样品用于检验定标模型的适用性。 复混肥是一种成分复杂的混合物, 其中氮、 磷、 钾均以化合物存在。 传统的LIBS定量方法是基于待测元素单条谱线强度, 未考虑其他元素影响, 降低了定量结果的准确性。 将LIBS技术和多元线性回归法结合用于分析复混肥中磷元素浓度。 选取磷元素的三条特征谱线即213.6, 214.9和215.4 nm。 磷矿中硅元素含量基本不变, 且硅元素在磷的谱线附近存在多条谱线, 如212.4, 220.8, 221.1和221.7 nm。 分别采用一元、 二元、 三元和四元线性回归法建立校准曲线。 结果表明, 采用P Ⅰ: 214.9 nm谱线强度作自变量建立一元线性回归, LIBS预测值与参考浓度的相关系数仅为0.083, 无法满足磷元素的定量分析要求。 当采用P Ⅰ: 214.9 nm谱线强度和三条特征谱线之和(P Ⅰ: 213.6, 214.9和215.4 nm)作自变量建立二元线性回归拟合时, 相关系数提高到0.856, 平均绝对误差由1.32%减小到0.16%。 在二元线性回归中引入Si Ⅰ: 212.4 nm谱线强度, 建立三元线性回归, 相关系数为0.869。 为进一步提高磷元素浓度测量的准确性, 建立四元线性回归方程, 将Si Ⅰ: 212.4, 220.8, 221.1和221.7 nm谱线强度之和作为自变量加入三元线性回归, 相关系数提高到0.980, 且15个定标样品的相对误差范围为0.06%～1.31%, 而验证样品为0.13%～1.26%, 这说明采用四元线性回归定标法可提高复混肥中磷元素浓度测量的准确性。

光谱辐射定标是光学遥感仪器研制中的关键环节。 深入分析实验室定标的光谱辐射测量仪器至户外应用的不确定度来源, 环境温度是限制仪器户外高精度测量的最主要因素之一。 传统的光谱辐射度实验室定标通常在室温（~25 ℃）下进行, 而户外光谱辐射测量处于不同温度环境, 严重影响仪器测量的准确度。 设计搭建实验测量系统, 采用遥感辐射领域常用的光谱辐射测量仪器, 研究环境温度对光谱辐射测量的影响。 实验结果显示: 常用光谱辐射计（CR-280）的测量结果受温度影响明显, 在10～40 ℃之间变化时, 仪器光谱辐射亮度测量值在400～700nm波段内的偏差为±5%左右, 而700～1 050 nm内的偏差高达±15%左右。 这主要由于仪器采用硅探测器, 红外波段恰好与硅的带边接近, 硅探测器易受温度影响, 温度增加硅的带边会向长波方向移动, 光谱辐射计的响应度也随之增加。 基于实验数据统计分析, 提出一种适用于不同类型光谱辐射计的温度修正方法, 相对于传统的斜率/截距（S/B）算法适用性更广, 还可由公式计算出任意温度下的修正结果。 修正后CR-280红外波段的偏差（950 nm左右）由±10%降低为±1%, 明显减小了因户外使用与实验室定标温度不同造成的测量结果偏差。 此外, 利用不同类型光谱辐射测量仪器（Avantes及SVC HR-1024）对温度修正方法进行验证。 环境温度变化时光谱仪Avantes（VIS/NIR）的测量结果存在较大偏差（1 060 nm高达±17%）。 通过温度修正方法运算, 仪器修正值与定标值的偏差在±1%以内。 光谱辐射计（SVC HR-1024）不同波段的测量值, 与定标值的偏差受温度影响不同。 这主要由于: 仪器由Si、 制冷型InGaAs及扩展InGaAs探测器组成, Si探测器受温度影响大, 950～1 000 nm波段测量值与定标值的偏差高达±10%。 而制冷型InGaAs可有效控制探测器温度, 受温度的直接影响相对小。 但随温度增加, InGaAs探测器制冷效果受限（制冷最佳工作温度为20 ℃）, 测量结果产生偏差（1%~3%）。 同样, 利用温度修正公式对不同温度下SVC HR-1024的测量结果进行修正运算, 仪器因温度变化引起的偏差可降低至±1%以内。

光声信号强度与光功率成正比, 然而, 高功率激光光源存在功耗高、 驱动控制电路复杂、 低成本高质量的光源可选择范围窄等缺点, 此类光源多集中在>6 μm波段, 难以实现对基频吸收带位于2～6 μm波段的分子进行有效探测。 而且, 基于商用驱动控制仪器的光声气体传感器体积较大, 不能满足多点连续移动监测工作的需要。 利用输出功率为5.2 mW的分布反馈、 带间级联激光器(ICL)和基于石英音叉的光声光谱探测方法, 在3～4 μm波段实现了nmol·mol-1水平气体分子浓度测量。 使用的ICL靶向乙烷(C2H6)基频吸收带的强吸收线2 996.88 cm-1。 通过使用自主研制的数字锁相放大器及数字激光驱动控制方法, 结合波长调制光谱技术, 实现了高灵敏检测, 同时, 有效减小了系统体积并简化了数据获取和处理过程。 首先, 结合系统原理结构, 顺次介绍了设计方案以及光、 电等模块的设计细节。 分析了目标气体及其临近干扰气体吸收谱线的模拟情况, 以及不同气压对谱线展宽及重叠干扰的影响, 最终确定系统工作气压为200 Torr。 然后, 通过对100～1 000 nmol·mol-1共6种浓度C2H6进行单周期光谱扫描测试分析, 推断系统最低检测下限(MDL)<100 nmol·mol-1。 对上述各浓度样品分别进行~10 min二次谐波(2f)信号峰值提取测试, 系统线性性能良好, 相关度为0.999 65, 同时, 明确了气体浓度与2f信号峰值的对应关系。 最后, 通过对氮气连续1小时测试得出系统噪声为~0.347 V, 由此估算信噪比和系统灵敏度分别为~28.56和~40 nmol·mol-1。 介绍的新型中红外C2H6传感器不仅实现了nmol·mol-1级测量, 而且, 使用自主研制的数字驱动和锁相放大器有效减小了系统体积, 弥补了使用商用仪器占用体积大的不足, 为将来实现小型化、 移动式测量的目标奠定了一定基础。 此外, 对于功率消耗无限制的其他应用, 可通过进一步完善和改进锁相和前置放大等模块的性能以及使用输出功率更高的光源进一步提高传感器灵敏度, 并应用于更多场景。

随着全球资源的减少和环境的恶化, 节能减排已成为人们关注的焦点, 具有保温隔热功能的低辐射玻璃成为研究的热点。 提高玻璃保温隔热性能最有效的方法就是在其表面涂覆低辐射率层。 原材料丰富、 导电性能好、 可见光透过率高等优势使得Al掺杂ZnO (AZO)薄膜成为最具潜力的低辐射率层。 系统研究了温度对AZO薄膜红外辐射性能的影响, 分析了变化机理。 首先研究了在一定的温度下持续一段时间后, AZO薄膜的红外比辐射率的变化情况。 然后研究了在变温环境中红外比辐射率的变化情况。 采用直流磁控溅射法在室温下玻璃基片上沉积500 nm厚的AZO薄膜, 将薄膜放到马弗炉中进行热处理, 在100～400 ℃空气气氛下保温1 h, 随炉冷却。 采用X射线衍射仪对AZO薄膜进行物相分析, 采用扫描电子显微镜观察薄膜表面形貌变化。 利用四探针测试法测量AZO薄膜的电阻率, 采用红外比辐射率测试仪测试薄膜红外比辐射率, 可见分光光度计测量可见光谱。 测试的结果表明, 薄膜热处理前后均为六角纤锌矿结构, (002)择优取向。 300 ℃及以下热处理1 h后, (002)衍射峰增强, 半高宽变窄, 晶粒尺寸长大。 随着热处理温度的升高, 薄膜的电阻率先减小后增大, 200 ℃热处理后的薄膜具有最小的电阻率(0.9×10-3 Ω·cm)。 热处理温度升高, 晶粒长大使得薄膜电阻率降低。 热处理温度过高, 薄膜会从空气中吸收氧, 电阻率下降。 薄膜的红外比辐射率变化趋势和电阻率的一致, 在200 ℃热处理后获得最小值(0.48)。 自由电子对红外光子有较强的反射作用, 当电阻率低, 自由电子浓度高的时候, 更多的红外光子被反射, 红外辐射作用弱, 红外比辐射率小。 薄膜的可见光透过率随着热处理温度的升高先减小后增大, 200 ℃热处理后的薄膜的可见光透过率最小, 但仍高达82%。 这种变化是由于自由电子浓度变化引起的, 自由电子对可见光有很强的反射作用。 选取未热处理和200 ℃热处理后的样品进行变温红外比辐射率的测量, 将样品放在可加热的样品台上, 位置固定, 在室温到350 ℃的升温和降温过程中每隔25 ℃测量一次红外比辐射率, 结果表明, 在室温到350 ℃的温度范围内, AZO薄膜的红外比辐射率在升温过程中随着温度的上升而增大, 在降温过程中减小, 经过整个升、 降温过程后, 薄膜的红外比辐射率增大。

煤灰的成分指的是煤中矿物质的完全燃烧, 产生各种金属和非金属氧化物和盐, 这是使用煤时的重要参数。 煤被广泛用于生产和人民生活, 作为重要的能源物质。 大量来自燃煤燃烧的煤尘（煤灰）被释放到大气中并与大气中的各种物质相互作用而形成雾霾。 煤灰中的金属氧化物和空气中的小液滴之间发生一系列物理化学反应, 这导致了雾霾的形成。 在实验中, 采用激光诱导击穿光谱（LIBS）分析煤灰中的元素。 实验样品由某钢铁公司提供, 分为七个样品, 并标上序号。 样品分别加入蒸馏水和0.1‰, 0.2‰, 0.2％, 0.4％, 0.8％, 1％硫酸锌溶液, 分别用1～7号标记。 为了获得更好的LIBS信号, 样品被研磨为粉末状, 并使用蒸馏水使硫酸锌与煤灰充分混合。 通过使用压片机将煤灰压制成10 mm直径和10 mm厚的煤灰块。 为获得准确的元素结果, X射线荧光光谱也被用作参考, 并且原始样品不含锌元素。 由于光谱分析和波长漂移现象的不确定性, 因此实验中, 分别选择了铁, 钙, 钛和铝四种高纯单质。 在相同的实验条件下, 将四条测量的元素谱线与NIST原子光谱数据库中相应的谱图比较。 实验中的所有光谱根据波长差或偏移进行校正。 此时, 纯单质的元素谱线可以与样品的光谱对齐。 当元素谱中的特征线与样品中的谱线对齐时, 样品就可以被识别和确认。 由于铝元素与目标元素具有相似的化学和物理性质, 铝元素是煤灰和地壳中的主要元素之一, 具有中等的光谱强度。 因此将铝元素作为内标元素, 运用内标校准方法来确定样品中锌的浓度。 模拟含锌大气气溶胶是通过向煤灰中添加含锌元素来实现的。 还有一些其他的金属元素, 包括铁, 钙, 锰, 钛和铝也被用来加入煤灰中, 用以模拟大气气溶胶。 两种方法的相对差异分别为1.78％, 3.39％, 5.17％, 0.20％。 造成差异的原因可能是由于光谱仪缺乏分辨率或背景噪声的影响, 这是可能导致测量误差的原因之一。 由于实验室条件的限制, 无法确定基底是否会影响实验结果, 这将在未来的实验中得到进一步的证实。 实验拟合曲线测得煤灰中锌的线性相关系数为0.995 72, 这表明可以通过粗略估算锌的激光强度来估计煤灰中的锌含量的实现。 实验结果证明LIBS技术可用于煤灰中金属元素的快速检测, 为基于锌含量的大气环境检测提供了一种新方法。 在建立元素的校准曲线后, LIBS技术将来可以用来进行更快速, 更准确的定量分析。

土壤水分对近红外光谱表现出强烈的吸收和对土壤有机质含量的预测造成干扰。 研究选择41个样本作为校正集和9个样本作为预测集, 所有样本做不同含水率（5%, 10%, 15%和17%）的处理。 采用S/B和DS算法分别对预测结果和全光谱进行校正, 消除土壤水分的影响。 结果得出预测结果偏差减小和模型预测性能得到改善, Rp高于0.89和RMSEP低于0.885%。 研究表明S/B和DS算法能有效消除土壤水分的影响和提高土壤有机质预测的准确性。