钪（Sc）被广泛用于固体氧化燃料电池、陶瓷材料、催化剂与轻质高温合金等的制造，是不可或缺的重要战略资源，稀土矿石中Sc元素的定量分析对于稀土矿的勘探、开采具有重要意义。笔者提出了一种基于激光诱导击穿光谱（LIBS）结合随机森林（RF）算法的稀土矿石样品中Sc元素定量分析的方法。首先，考察了不同光谱预处理方法对RF校正模型预测性能的影响；然后，利用变量重要性测量（VIM）进行RF校正模型输入变量的选择与优化。为了进一步验证VIM-RF模型的预测性能，将其与标准曲线法、偏最小二乘（PLS）以及基于波段选择的RF模型进行了比较。最后，在最优化的光谱预处理（WT）和VIM阈值（阈值为0.016）等条件下，建立了基于小波变换结合VIM的RF校正模型。结果表明，VIM-RF校正模型表现出了良好的预测性能：RCV2为0.9981，RMSE_CV为0.0430 mg/kg，MRE_CV为0.0047，RP2为0.9993，RMSE_P为0.4964 mg/kg，MRE_P为0.0481。因此，LIBS技术结合RF算法可以有效实现稀土矿石中稀土元素Sc的定量分析，可为稀土矿石的品位分析与精准开采提供借鉴。

正丁醇具有互溶性好、 挥发性低、 价格低廉以及腐蚀性低等优势, 被认为是理想的柴油添加物。 柴油中正丁醇的精准定量分析对其品质快速评价与市场监督具有重要科学意义与实用价值。 提出了一种基于拉曼（Raman）光谱结合偏最小二乘（PLS）的柴油中正丁醇快速定量分析方法。 首先, 采集了40个柴油样品的Raman光谱, 并考察了不同预处理方法［一阶导数、 二阶导数、 多元散射校正、 标准正态变换、 归一化（Normalization）和小波变换］对PLS校正模型预测性能的影响; 其次, 采用变量重要性投影（VIP）对Normalization方法预处理后的光谱数据进行特征变量提取, 并采用五折交叉验证优化VIP的阈值; 最后, 基于最优的光谱预处理方法、 输入变量和模型参数, 构建PLS校正模型对柴油中正丁醇含量进行快速定量分析, 结果与基于原始光谱（RAW）和Normalization光谱的PLS校正模型的预测性能进行对比。 结果表明: Normalization-VIP-PLS校正模型展现出优异的预测能力（R2CV和RMSECV为0.998 4和0.236 2%: R2P和RMSEP为0.998 7和0.208 4%; RSD为0.035 5）。 成功建立了一种Raman光谱结合PLS算法的柴油中正丁醇快速定量分析方法, 该方法具有快速、 准确、 便捷等优势, 可为柴油以及其他燃料中添加物检测及其品质分析提供新思路与新方法。

为观察经皮穿刺激光气化减压术（percutaneous laser disc decompression, PLDD）单点气化与双点气化治疗腰椎间盘突出症患者的临床疗效，纳入腰椎间盘突出症患者82例，采用随机数字表法将其分为两组，A组单点气化组41例，B组双点气化组41例，两组患者均在局部麻醉下经“C”形臂引导行经皮穿刺激光气化减压术，并连接测压仪,进行压力测定，比较椎间盘内压力差异，采用MacNab、VAS、ODI评分评价临床疗效。结果显示：所有患者均在局麻下顺利完成PLDD，并完成随访，两组患者术前术后腰椎间盘内压力有显著变化，有统计学意义（P＜0.05），术前术后压力差平均为（5.2±1.6） mmHg，但A组和B组之间腰椎间盘内压力变化无统计学意义（P＞0.05）；两组患者术前与术后随访评估结果显示，A组患者的优良率为92.7%，B组患者的优良率为90.2%，总的优良率为91.5%，总有效率为97.6%，两组间优良率和有效率比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；两组患者治疗前后经过腰腿痛VAS评分和ODI评分的结果显示，两组患者腰腿痛VAS评分和ODI评分均较术前明显降低，差异有统计学意义（P＜0.05），术后3 d与术后3月随访比较显示，两组患者的腰痛VAS评分、腿痛VAS评分和ODI评分也显著降低，其差异均具有统计学意义（P＜0.05）。A组与B组组间的腰痛VAS评分、腿痛VAS评分和ODI评分结果显示，两组组间差异不显著，均无统计学意义（P＞0.05）。结论：PLDD能够明显降低腰椎间盘突出症患者的椎间盘内压力，改善患者临床症状，但临床疗效不受单点气化和双点气化的影响。

大气水汽含量（precipitable water vapor, PWV）对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。 针对传统水汽探测方法存在的问题, 提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR（improved continuum interpolated band ratio）水汽遥感反演方法。 该方法结合MODIS数据第17, 18和19三个近红外通道的水汽吸收特点, 利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系, 构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。 基于提出的ICIBR水汽反演方法, 选择北美洲南部典型干旱、 半干旱区德克萨斯州、 俄克拉荷马州等地区为研究区, 使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。 同时, 选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品（MOD05）进行对比评价。 验证和对比结果表明: 该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性（r=0.967）, 均方根误差为0.276 cm, 有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度（EE~±0.05+0.15PWVgps）要求, 同时与MOD05大气水汽产品相比, 该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高, 能够有效降低61%的水汽反演高估现象。 该方法较传统算法更为简易、 实用, 具有较高的整体水汽反演精度。