二维相关光谱法是将特定形式的微扰作用于样品, 通过测定一系列扰动作用下的动态光谱, 结合数学相关分析, 获取与样品中分子结构及作用力相关的二维相关谱特征。 该方法主要基于分子振动光谱, 将一维光谱扩展到二维空间, 能有效提高光谱分辨率, 从而识别原始光谱中重叠的分子振动变化特征, 为研究分子内及分子间的化学键变化提供依据, 在生物医学、 药学、 食品科学、 环境科学以及高分子材料等领域应用广泛。 自1986年Noda提出广义二维相关算法以来, 二维相关光谱衍生出了投影二维相关、 串联二维相关、 基于模型的二维相关、 异质谱二维相关、 移动窗口二维相关等算法。 随着近年来生物技术的迅速发展, 多肽、 蛋白质、 酶等蛋白类物质由于参与人体重要生理化学反应过程, 对其结构（尤其是高级构象）的分析是研究蛋白类物质质量及疗效的关键。 二维相关光谱方法为生物医药中蛋白类物质结构研究提供了快速、 无损的定性定量分析方法, 可分析蛋白质类物质高级结构中的细微变化, 为生物大分子药物机制机理研究提供有力的支撑。 综述了二维相关光谱技术的基本原理、 谱图解析方法和技术进展, 以及其在蛋白类物质分析中的应用方向和前景, 为相关领域研究人员应用二维相关光谱法开展蛋白类物质的结构和分子间相互作用等研究提供参考。

生物体的安全与健康一直备受关注, 金属离子存在于生物体内, 并对生物体的健康与疾病有着重要的影响。 人体内环境复杂, 金属离子在人体内具体的作用机理尚不清楚, 因此寻找一种方法可以实现对人体内金属离子的检测对于探索它们在人体内的作用具有重要意义。 分子荧光探针一般由识别基团、 荧光基团和连接基团三部分组成, 主要是利用探针识别基团与金属离子作用, 改变荧光探针的结构, 从而引起荧光性质的变化来检测金属离子。 这些荧光性质的变化涉及到不同的荧光机理, 比如光诱导电子转移机理, 荧光由于光诱导电子转移机理会出现荧光猝灭现象, 可以根据这个机理设计开-关或者关-开型荧光探针; 分子内电荷转移机理由于探针与检测物反应会引起红移或者蓝移, 适合比率型荧光探针的设计。 荧光成像技术因对检测物具有特异的高灵敏识别能力和能够在生物体内实时监测的优点得到了迅速发展, 已经广泛应用于生物体内活性物质的检测, 大量的金属离子探针也被报道。 本文主要根据检测不同种类的常见金属离子如铜离子、 铁离子、 锌离子、 汞离子等, 对他们在生物体中含量作用等做了研究。 综述了检测铜离子的胆固醇类探针、 新型开启式近红外荧光探针, 基于氧化还原特性及把具有独特的Fe2+脱氧作用的N-氧化物基团连接到荧光团上以特异性识别Fe2+机理设计检测铁离子荧光探针, 基于硫羧醛的脱保护反应构建检测汞离子荧光探针, 基于分子内电荷转移荧光共振能量转移效应的锌离子荧光探针, 检测镁离子的喹啉类荧光探针、 检测镉离子的吩恶嗪类荧光探针以及检测铬离子、 锡离子等各类荧光探针, 综述了近三年检测金属离子的不同种类荧光探针的优缺点、 设计机理、 作用机制、 研究进展及生物应用并对未被检测金属离子的荧光探针做了展望。

水、 空气、 食品、 灰尘和排泄物中广泛存在食源性病原菌, 由此引发的感染性疾病严重危害人类健康。 因此, 开发病原菌的快速检测方法尤为必要。 由于实际样品中的病原菌往往共生存在, 所以多元病原菌的同步灵敏检测是微生物检测领域的重点与难点。 分子生物学和免疫组化分析技术都在此领域进行过一些尝试, 但由于引物设计与抗体的局限性, 这两种技术在实际应用中的效果并不十分理想。 表面增强拉曼光谱（SERS）技术由于具有快速、 无损、 高分辨率、 不受水分干扰、 可原位检测等显著优势, 在多元病原菌同步检测领域获得了重要应用。 从应用原理、 特点和效果等方面出发, 系统阐述了SERS技术在多元病原菌同时检测中的应用策略。 首先对SERS基底材料与病原菌的结合方式进行简要概述, 再以检测策略为主线, 从直接法和间接法两种策略出发进行介绍。 直接法通过基底材料的信号放大作用直接获得病原菌本身的光谱信息, 步骤简便, 操作快捷, 在多元病原菌判别分析、 定量分析与即时检测（POCT）中被广泛应用。 但由于光谱信息量大, 往往需要与多元统计分析方法、 成像技术和微流控器件等联用。 间接法一般需要借助拉曼信号分子和适配体、 抗体等识别元件, 将对病原菌的检测转换为对信号分子的分析, 极大提高了检测方法的灵敏度与特异性, 可在基因、 蛋白、 细胞等水平实现对多元病原菌的同步分析。 且与其他识别元件及功能分子的联用能构建得到集细菌的分离、 识别与灭活于一体的综合检测体系, 在临床血液等实际样本的分析中具有重要前景。 最后, 总结并指出SERS技术的现有问题及下一步努力方向, 为SERS技术在多元病原菌的快速、 灵敏检测策略设计及具体应用方面提供参考。

目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响, 而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。 该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法, 根据研究区土壤类型, 从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段, 分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。 使用改进的遗传算法（IGA）对特征谱段进行波段优选, 使用偏最小二乘回归算法（PLSR）建模, 使用决定系数（R2）、 相对偏差（RPD）和预测均方根误差（RMSEP）三个指标对不同的建模方法进行评价。 以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例, 采集38个黄壤样本和35个红壤样本, 从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段, 均采用IGA+PLSR方法进行建模。 结果表明: 不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时, 与全谱段建模结果相比, 基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R2由0.624提升到0.755, RPD由1.668提升到2.069, RMSEP减少40.591; 与不考虑土壤类型的建模相比, 黄壤样本特征谱段的估算精度R2由0.761提升到0.879, RPD由2.137提升到3.001, RMSEP减少74.737, 红壤样本特征谱段的估算精度R2由0.866提升到0.939, RPD由2.848提升到4.212, RMSEP减少89.358, 黄壤和红壤样本的反演模型均达到了出色模型的标准。 因此, 土壤光谱活性物质特征谱段的提取以及土壤类型的考虑均有助于提高土壤Zn含量的反演精度, 为应用高光谱遥感图像进行大范围土壤重金属污染监测奠定方法基础。

三七是一种传统的中药材, 具有较高的药用价值。 目前市场上中药售假的现象屡见不鲜, 许多不法商贩将三七支根或剪口粉末假冒主根粉末销售, 严重损害了消费者的利益。 利用高光谱技术结合多元分析方法实现三七不同部位粉末的快速无损鉴别。 通过高光谱成像系统分别采集了三七剪口、 须根和主根粉末在400~1 000 nm范围内的高光谱图像, 共300个样本。 采用Savitzky-Golay（SG）平滑结合标准变量变换（SNV）的方法对高光谱数据进行去噪和消除因散射引起的光谱差异。 为了移除光谱变量中的重迭和冗余信息, 利用竞争自适应重加权采样（CARS）算法和本文提出的一种考虑了变量间交互作用的二进制竞争自适应重加权采样（BCARS）算法进行特征波长选择。 最后分别建立了基于全光谱、 CARS和BCARS特征波长的支持向量机（SVM）和极端梯度提升（XGBoost）分类模型。 结果表明, BCARS-XGBoost模型的分类效果最优, 训练集和测试集的分类准确率分别为100%和99.33%。 与CARS相比, BCARS所选择的特征波长数量较少, 有助于多光谱系统和便携式仪器的开发。 利用高光谱技术结合BCARS-XGBoost模型鉴别三七不同部位粉末是可行的。

激光诱导击穿光谱（LIBS）已成为一种很好的材料含量鉴定技术, 当前LIBS研究的一个热点方向是提高其检测灵敏度。 在改善LIBS分析灵敏度时, 最主要的是增加激光烧蚀等离子体（LAP）的光辐射, 如火花放电辅助LIBS、 磁场增强LIBS、 空间约束LIBS、 火焰增强的LIBS、 共振增强LIBS和双脉冲LIBS。 此外, 升高烧蚀靶的温度也是提高LIBS光辐射和灵敏度的有效方法, 因为烧蚀靶温度升高, 其表面反射率降低, 这能增强激光与靶之间的耦合。 温度升高的靶将耦合更多的脉冲能量, 从而增强LAP光辐射。 另外, 在靶温度升高后, 靶也能加热其表面附近的气体, 导致气体密度降低, 气体密度的降低可以减少LAP与气体之间的碰撞, LAP膨胀过程中压力降低, 从而间接地增加了LAP的光谱强度。 加热的靶可以显著改善光谱发射强度, 但这些研究仅给出了空间积分的光谱, 没有进行空间分辨的光谱分析, 而LAP光谱的空间分布将会随靶材温度的变化而变化。 因此, 有必要研究升高靶温度对LAP空间分辨光发射的影响。 将铜靶加热到更高的温度, 用Nd∶YAG激光器激发铜产生激光烧蚀的LAP。 通过测量LAP发射, 发现预热铜产生的LAP发射强度高于室温下的发射强度。 对于空间分辨LAP光谱, 发射强度随着离铜靶距离的增加先升高而后降低; 靶温度也影响等离子体光谱的空间分布, 与未加热的铜相比, 预加热靶的空间分辨光谱发射区域移动到距离靶表面更远的位置。 另外, 根据空间分辨的光谱计算了电子温度和密度随距离铜靶的变化, 空间分辨电子温度和密度的分布与发射强度相似, 随着靶温度的升高高温高密度的等离子体进一步膨胀了。

周期性纳米结构阵列因其独特的光学效应在新型传感技术领域具有巨大的应用潜力, 引起人们极大的兴趣。 其光学特性依赖于形貌和结构参数, 一般可通过调整这些参数来调控其光学性能, 而通过外加磁场调节其光学性能鲜有报道。 通过气液自组装法制备胶体晶体模板, 采用等离子体刻蚀技术实现了对胶体晶体模板结构尺寸的调控。 在此基础上, 结合磁控溅射技术合成了具有六角周期性排列的亚波长尺寸磁性Co纳米球阵列膜, 并研究了其在结构参数和外磁场作用下的光学性质。 通过紫外-可见-近红外光反射谱发现, 随着刻蚀时间从0 min增加到4.5 min, 在可见光波段, 光反射峰波长从512 nm蓝移到430 nm, 蓝移了82 nm, 峰强从10.69%降低到7.96%, 减弱了2.73%; 在近红外光波段, 光反射峰波长从1 929 nm蓝移到1 692 nm, 蓝移了237 nm, 峰强从10.92%降低到7.91%, 减弱了3.01%。 通过控制刻蚀的时间, 可实现对Co纳米球阵列膜光反射峰峰位和峰强的有效调控。 对未刻蚀和刻蚀的Co纳米球阵列膜施加一个垂直的外加磁场, 在外磁场作用下, 二者的光反射峰峰强均表现出不同程度的增强。 随着外加磁场的逐增, 未经刻蚀的Co纳米球阵列膜在近红外波段(1 938 nm)的光反射峰峰强从10.81% (0 Oe) 增加到16.56% (1 100 Oe), 增强了5.8%; 而经等离子体刻蚀后的Co纳米球阵列膜的近红外反射峰(1 921 nm), 其峰强从8.45% (0 Oe) 增加到16.74% (1 000 Oe), 增强了8.29%。 结果表明, 经等离子体刻蚀后的磁性Co纳米球阵列膜的反射光谱表现出更灵敏的外磁场响应。 基于近红外光反射峰最大值与外磁场强度的关系, 定性解释了外磁场对磁性Co纳米球阵列膜的光反射性能的影响: 对于未刻蚀的样品, 外磁场主要通过改变样品的磁有序, 从而影响其复折射率进而影响其光反射性能; 对于刻蚀后的样品, 除了外磁场对样品的磁有序产生影响从而影响其光反射率外, 还有诸如散射、 衍射等其他物理机制相互竞争的影响。 该研究为磁场动态调控材料的光反射性能提供了一种方法, 也为新型光学器件的研究提供了模型。

金属漆颜料制品的光谱双向反射分布函数（BRDF）与其组成成分有关, 快速准确重建出成分相近的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据, 对指导金属漆颜料制品的光谱BRDF建模, 减少其光谱BRDF数据采集的人力物力成本具有重要意义。 基于散射光谱加和性原理, 提出了一种使用少数金属漆颜料制品的光谱BRDF数据重建出具有不同成分比例金属漆颜料制品的光谱BRDF数据的方法。 该方法将金属漆颜料制品的光谱BRDF视为其各组成部分光谱BRDF的线性组合, 通过求解线性方程组得出各组成部分的光谱BRDF, 然后通过赋予各组成部分光谱BRDF不同的权重, 采用加权求和方法重构出成分比例不同的金属漆颜料制品的光谱BRDF数据。 实验中, 以潘通金属色系列色卡中亮黄色系列的6个不同组成比例色卡为研究对象, 使用比较测量方法测量得到了其在45°入射角度下, 380~760 nm波长范围的半球反射空间的光谱双向反射分布函数（BRDF）值。 然后选择其中两个色卡求解出该系色卡的基础成分的光谱BRDF数据, 再通过赋予其基础成分的光谱BRDF数据不同的权重, 重建出其他四个成分比例不同的色卡的光谱BRDF数据。 实验结果表明, 在45°入射角度和半球反射空间范围的几何条件下, 重建出的四个色卡的光谱BRDF数据与实际测量的四个色卡的光谱BRDF数据具有较好的一致性, 最小均方根误差可达0.057%, 最大适应度系数可达99.998%。 实验结果表明, 所提出的方法具有精度较高, 计算简单易实现的特点, 可用于金属漆类颜料制品的光谱BRDF数据重建。

叶片氮含量(LNC)是判断橡胶树营养状态的一个重要量化指标, 快速准确地检测橡胶树的叶片氮含量对于保证橡胶树的生长和天然橡胶的产量是非常十分必要的。 利用近红外光谱技术对119片橡胶叶片的叶面氮含量进行了定量分析, 建立了高精度的预测模型, 实现了对橡胶叶片氮含量的快速精准检测。 采集海南橡胶叶作物实验对象, 首先使用GaiaField-F-N17E光谱仪测量橡胶叶片的近红外光反射率数据, 波长范围为942～1 680 nm。 然后, 消除光谱数据中的异常样本, 分别使用了三种不同的预处理方法对数据进行处理并比较它们对模型精度的提升效果。 由于橡胶叶片的近红外光谱数据存在着大量的冗余信息和高度共线的光谱特征波段, 因此, 提出了一种基于改进后的模因框架(IMF)的结合竞争自适应重加权采样(CARS)和近邻搜索(NNS)的混合变量选择方法, 采用该算法消除光谱中的冗余信息并进行二次优化, 从全波段中提取28个作为建模波段。 最后, 使用偏最小二乘回归(PLSR)和最终选取的波段建立橡胶叶片的LNC估算模型。 为了验证所提方法的优越性, 进一步使用CARS, 连续投影(SPA)和传统模因算法(MA)的变量选择算法建立模型作为对比。 结果表明, 多元防散射效正(MSC)处理后的光谱曲线和基于IMF框架的CARS-NNS算法所建立的模型在预测集上的表现最佳: 均方根误差(RMSEp)达到0.116, 决定系数(R2p)为0.951, 两项评价指标均优于其他的预测模型。 综上所述, 基于近红外光谱技术和使用混合学习IMF框架构建的预测模型能够很好地揭示光谱数据与橡胶树叶片氮含量两者之间的关系, 可为橡胶林的养分诊断提供必要的技术支持, 保证橡胶树的良好生长, 以提升天然橡胶的产量和质量。

使用便携式近红外（901～1 650 nm）和可见光（400～900 nm）光谱仪结合多变量分析方法无损检测水稻水分含量, 选用100种不同品种的水稻并采集其光谱信息, 其中粳稻52种, 籼稻34种, 糯稻14种。 采用GB 5009.3—2016中的直接干燥法测定每种水稻样本的水分含量。 利用蒙特卡洛偏最小二乘法（MCPLS）剔除水稻样本中的异常值, 基于近红外和可见光光谱的数据集分别剔除8个和4个异常值。 采用基于联合X-Y距离的样本划分法（SPXY）按照3: 1的比例划分样品, 近红外和可见光数据集分别得到69、 72个校正集和23、 24个预测集。 采用正交信号校正（OSC）、 多元散射校正法（MSC）、 去趋势变换（De-trend）、 标准正态变换（SNV）、 基线校正（Baseline）、 Savitzky-Golay 卷积导数（S-G导数）、 标准化（Normalize）、 移动平均平滑(moving average)、 Savitzky-Golay卷积平滑处理法（S-G平滑）共9种算法对原始光谱数据进行预处理, 基于近红外和可见光光谱的OSC、 SNV和OSC、 Moving average预处理效果较好, 进行后续模型的处理。 选择特征波长以减小光谱信息冗余并提高模型检测效果, 基于近红外和可见光光谱的最佳波长选择方法分别为连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）, 分别保留15, 39个特征波长。 之后, 建立偏最小二乘回归（PLSR）、 主成分回归（PCR）模型。 结果表明, 基于近红外和可见光光谱的最优模型分别为SPA-PLSR和OSC-CARS-PCR, 其预测集相关系数（R2P）, 预测集均方根误差（root mean square error forprediction, RMSEP）和预测集归一化均方根误差（normalized root mean square error, NRMSEP）分别为0.810 3、 0.802 1, 0.412、 0.388和3.62%、 3.34%。 基于近红外光谱的SPA-PLSR模型预测效果更好, 鲁棒性更高, 预测效果好于可见光光谱。 本研究验证了便携式近红外和可见光光谱仪快速、 无损检测水稻中水分含量的可行性, 为水稻收获、 贮藏等过程水分含量的测定提供技术支持, 为后续便携式光谱仪的开发提供参考。

由于等离子体是激光诱导击穿光谱（LIBS）的光谱源, 其内部粒子的分布结构将直接影响LIBS谱线的信噪比, 因此研究等离子体粒子分布结构和动态膨胀过程对提高LIBS的定量测量精度具有指导意义。 利用时间、 空间、 波长分辨的双波长差分成像技术分析激光诱导铝锡合金产生的二元等离子体, 获取等离子体内各态粒子发射率的时空分布图像, 以期探索不同激光支持吸收波（LSAW）类型的等离子体内各态粒子时空分布结构的演化机制。 实验通过低、 高激光辐照度的脉冲激光, 分别构建了激光支持燃烧波（LSCW）和激光支持爆轰波（LSDW）型等离子体。 通过观察等离子体的形态、 内部结构、 粒子分布、 粒子寿命, 结合元素的物理性质及谱线属性, 分析了激光与金属及等离子体之间的相互作用, 形成了二元激光等离子体的时空演化机制。 结果表明: （1）激光辐照度会改变等离子体的粒子分布结构; （2）低辐照度激光诱导产生的LSCW型等离子体内部有明显的层状分布, 激光主要吸收区位于蒸汽等离子体, 此时粒子的寿命较短, 分布结构主要依赖于元素熔点, 低熔点元素会先从难混溶合金表面熔化并析出, 分布于蒸汽等离子体顶部; （3）高辐照度激光产生等离子体的传播模型为LSDW型, 其内部蒸汽等离子体与冲击气体层有很大的混合区域, 激光主要被冲击气体层所吸收, 此时粒子寿命延长, 分布结构主要依赖于元素的相对原子质量。 高激光辐照度会使难混溶合金表面烧蚀区域内的粒子同时汽化, 粒子速度与相对原子质量的平方根成反比, 即相对原子质量小的粒子飞行速度快, 分布在蒸汽等离子体顶部。 以上等离子体粒子分布结构的时空演化机制有望普适于其他元素甚至多元等离子体情形。

煤灰是稀土等战略性关键金属资源的重要资源来源之一, 目前国内外尚未建立煤中稀土元素的标准分析方法。 相比其他类型的传统稀土矿产, 煤灰基体组成更为复杂。 针对现有酸湿法消解-电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）测试煤灰中稀土元素存在的前处理效率低、 质谱干扰及其消除方法繁琐复杂、 测试结果不够准确等问题, 提出一种基于石墨消解-（动态反应池）电感耦合等离子串联质谱（ICP-MS/MS）的煤灰中微量稀土元素快速、 准确测定含量的方法。 通过比较不同消解体系（硝酸、 硝酸-盐酸、 硝酸-氢氟酸、 硝酸-盐酸-氢氟酸）与消解温度（100、 140、 180 ℃）对测试结果的影响, 发现以硝酸-盐酸-氢氟酸为消解介质、 140 ℃温度条件下煤灰消解效果最好, 氢氟酸的加入可以显著提升稀土提取效率, 二次加水消解赶去HF避免了难溶氟化物的生成及HF对质谱测试的不利影响。 ICP-MS/MS测定过程中分别将Rh、 Re元素作为内标在线加入补偿基体效应, 通过对比无气体质量原位模式（M-SQ-N/A）、 氦气碰撞和动能歧视模式（M-SQ-KED）、 氧气质量转移模式（M-TQ-O2）、 氨气质量转移模式（M-TQ-NH3）四种测定模式, 发现M-SQ-KED模式下测试值更接近真实值, 质谱干扰最小, 各元素测试回收率为92.49%~112.88%, 检出限低于0.005 2 μg·g-1, 相对标准偏差低于1.71%。 以煤灰测定过程中常见的Ba对Eu干扰为例, 模拟高Ba本底溶液中Eu测试, 揭示出M-SQ-KED模式通过反应气与待测元素和干扰离子碰撞概率不同可极大程度减弱多原子离子干扰。 将以上方法应用到我国不同电厂燃煤飞灰样品分析, 测定得到的稀土标准化曲线分布均一平滑, 表明建立的方法稳定、 可靠, 相比于微波消解前处理, 具有成本低、 操作简便、 效率高可大批量测定等优点; 而动态反应池技术可在线消除质谱干扰, 极大提高了工作效率。

对目标进行更多属性信息的获取, 是光学传感器不断追求的目标。 偏振属性探测和传统光谱成像技术相结合的偏振光谱成像技术具有分辨“异物同谱”、 实现“目标凸显”、 “动态调节”、 “耀斑抑制”的能力, 蕴藏非常重要的应用潜力。 目前的偏振光谱成像系统存在诸多的缺点, 如结构复杂、 体积大、 通道串扰、 多维信息提取繁琐等问题。 针对上述问题, 提出一种基于线性渐变滤光片（LVF）和像素化偏振调制的紧凑型偏振光谱成像方法。 涉及关键技术有: 基于高光谱分辨率需求与短焦距约束, 采用双高斯结构作为初始光学结构, 并通过参数设计进行光学系统的仿真与实现; 采用LVF作为分光元件, 进行参数设计与验证, 与像素化偏振调制探测器在像面上进行耦合, 实现光谱信息与偏振信息同步获取。 基于上述技术路线进行了样机集成, 在实验室暗室对系统样机进行光学指标测试, 最终指标为: 工作波段: 430~880 nm, 空间分辨率: 0.22 mrad, 光谱分辨率为: 10 nm, 四偏振态同步获取, 系统传递函数: 0.547, 偏振探测精度: 89.4%, 光机系统总尺寸: 45 mm×45 mm×80 mm。 在室外进行推扫实验, 成像效果良好, 中心波长不同偏振态下的单色图有较明显的强度变化; 对全局图像进行多维信息提取与融合, 不同地物的特征光谱曲线有明显的波谱差异, 满足预期设计目标。 该方法突破了传统偏振光谱成像技术路线的缺点, 为偏振光谱成像多维信息获取提供了一种新型且有重要应用价值的方法。

砷污染问题已经在世界范围内引起了广泛关注, 砷的去除也随即成为有待解决的问题, 三价砷的毒性远远高于五价砷, 地下水中砷主要以三价砷存在。 水体中砷的除去与其水化特征密切相关, 而有关不同质子化亚砷酸［HmAsO3］m-3(m=2, 3)周围水化特征的研究少之甚少, 更无［HmAsO3］m-3(m=2, 3)水化层的红外光谱特征研究。 利用B3LYP/6-311G(d, p)方法优化并计算了［HmAsO3(H2O)12］m-3(m=3, 2)水化能, 采取约化密度梯度函数填色等值面分析水分子与［HmAsO3］m-3(m=3, 2)物种相互作用类型、 位置及强度, 并详尽解析［HmAsO3(H2O)12］m-3(m=3, 2)水化团簇红外光谱特征。 研究得出, ［HmAsO3(H2O)12］m-3(m=3, 2)水化团簇中HmAsO3倾向分布在水化团簇的表面, H3AsO3比H2AsO-3水化能力低。 有趣地发现, H3AsO3第一水化层通过氢键形成了一个变形的六元环, 氢键的平均键长为1.79 ; 而H2AsO-3第一水化层通过氢键形成了一个变形的五元环, 氢键的平均键长也为1.79 。 红外光谱中, ［H3AsO3(H2O)12］0的As—OP（质子化O）伸缩振动峰701和637 cm-1与FTIR实验光谱中的数据一致, 而［H2AsO3(H2O)12］-的As—OP伸缩振动峰为573, 562和449 cm-1, 发生了明显红移, 其As—ON（未质子化O）伸缩振动峰为798 cm-1。 ［H3AsO3(H2O)12］0中独立OP—H伸缩振动峰为3 696 cm-1, OP—H…OW中OP—H伸缩振动峰3 598和3 105 cm-1; ［H2AsO3(H2O)12］-中独立OP—H伸缩振动峰为3 678 cm-1, OP—H…OW中OP—H伸缩振动峰为3 576 cm-1。 H3AsO3第一水化层组成的六元环中OW—HW…OW的OW—HW特征伸缩振动峰为3 233和2 911 cm-1且弯曲振动峰为1 606 cm-1, 而当第一水化层中水与H3AsO3中H或OP形成氢键导致OW—HW伸缩振动峰和弯曲振动峰都蓝移。 H2AsO-3第一水化层组成的五元环中OW—HW…OW的OW—HW特征伸缩振动峰为3 383 cm-1, 且OW—HW弯曲振动峰为1 680, 1 674和1 660 cm-1; 当H2AsO-3第一水化层中水与H2AsO-3的H形成HW—OW…H时导致OW—HW伸缩振动峰蓝移而弯曲振动峰红移, 第一水化层中水与H2AsO-3的OP或ON形成氢键时导致OW—HW伸缩振动峰红移而弯曲振动峰蓝移。 相对于H3AsO3第一水化层红外特征, H2AsO-3第一水化层OW—HW伸缩振动峰和弯曲振动峰都发生了蓝移。

由于飞秒激光脉冲宽度小于靶材电子—晶格热弛豫时间, 飞秒激光烧蚀靶材过程以及诱导击穿产生的等离子体膨胀动力学过程与纳秒激光作用过程不同, 因此研究飞秒激光诱导等离子体发射光谱特性对于研究飞秒激光烧蚀机制以及飞秒激光诱导等离子体的膨胀动力学过程非常重要。 Ge材料是一种常用的中远红外探测器以及光学元器件材料, 对中心波长为800 nm, 脉宽为50 fs的激光脉冲烧蚀空气中Ge靶材产生的等离子体发射光谱强度的时间和空间演化规律研究, 并探讨了飞秒激光脉冲能量对等离子体发射光谱强度的影响规律。 实验结果表明在等离子体羽膨胀初期, 飞秒激光诱导Ge等离子体发射光谱主要由线状光谱和连续光谱构成, 在200 ns时间内连续光谱强度逐渐减弱, 线状光谱开始占主导地位。 通过探测Ge等离子体的时间分辨发射光谱, 随着等离子体的快速膨胀, 等离子体发射光谱强度随着时间的增加呈现先增加后下降变化, 在335 ns达到最大。 通过探测Ge等离子体的空间分辨发射光谱, 随着距离Ge靶材表面的位置增加, 等离子体发射光谱强度随远离Ge靶材表面距离增加呈现先增加后下降变化, 在0.8 mm位置达到最大。 由于存在等离子体自吸收机制, 等离子体发射光谱强度随着脉冲能量的增加而增加, 在脉冲能量为0.627 mJ时, 飞秒激光诱导Ge等离子体存在自吸收现象, 从而使等离子体发射光谱强度出现下降变化。

华法林作为口服维生素K拮抗剂几十年来广泛应用于治疗血栓类疾病。 因此针对华法林的物理化学性质的研究成为了人们的重点。 通过含时密度泛函理论(TD-DFT), 模拟了华法林分子在水溶液状态下与人血清蛋白结合过程中几种状态的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)与荧光光谱, 研究不同状态在激发过程中的跃迁方式和电荷转移过程, 以及光谱的差异, 探究整个动力学过程的激发态变化机理。 结果表明, 华法林在水溶液中紫外-可见吸收光谱表现出双吸收现象, 双吸收现象主要由不同的激发态跃迁导致。 未去质子化前, 主要吸收峰波长为291 nm, 去质子化后, 吸收强度降低, 波长红移, 当华法林与血清蛋白结合后发生电荷转移导致吸收增益, 波长307 nm吸收峰强度最高。 通过计算第一激发态(S1)的结构和激发能模拟华法林不同状态的荧光光谱, 最初状态下荧光峰为360 nm, 去质子化后, 荧光强度降低, 波长红移, 结合后结构变化导致荧光增益。 根据华法林的荧光光谱变化情况, 说明其在整个动力学过程中存在不同的荧光发射过程。 通过分子前线轨道分析和电子-空穴分析研究整个动力学过程的电荷转移情况, 表明华法林单体的荧光发射过程为局域激发, 与蛋白质结合后荧光发射过程为电荷转移激发, 结合后的荧光增益特征使华法林可以作为荧光探针。 该研究揭示了华法林与蛋白结合过程中光谱变化机理, 为以后探究分子结合动力学过程提供新型研究手段和理论支撑。

金属有机骨架材料（MOFs）是一类高比表面积、 结构多样性、 可修饰性较强的无机配位多孔骨架材料, 在挥发性有机化合物的吸附、 传感等领域有巨大应用前景。 新鲜度的评价对于肉类工业发展具有重要意义, 肉类在品质劣变时会产生挥发性物质, 是指示其新鲜度变化的灵敏的信息。 据此, 研究制备了一种基于荧光传感的冷鲜猪肉新鲜度指示MOFs复合膜, 并且依据膜对劣变挥发性化合物的响应信息、 对应猪肉样品的新鲜度指标（TVB-N值）建立PLS定量分析模型, 证实其有望成为冷鲜肉品质劣变监测的新技术。 主要结论如下: 以六水硝酸锌∶对苯二甲酸=2∶1的比例, 并向其中添加浓度为2×10-3 mol·L-1的罗丹明B, 制备得到RhB@MOF-5, 并对其进行表征。 根据RhB@MOF-5吸附冷鲜猪肉劣变气味前后的红外光谱变化, 推测其中可能有胺类物质。 之后以MOF∶PVDF(w/w)=4∶5的比例按照混合基质法制得MOFs复合薄膜。 并通过贮藏期实验验证了MOFs复合膜的贮藏稳定性, 证明其能在4 ℃避光环境中维持至少60 d的荧光稳定性。 此外, 利用MOFs 复合膜结合荧光传感技术对冷鲜猪肉整个劣变期间的挥发性化合物进行吸附、 响应, 观察其荧光性质的变化。 同时采用三维荧光技术观察到吸附后MOF-5相关峰和罗丹明B相关峰强度减弱, 分析是由胺类物质引起的罗丹明B电子云改变, 从而产生荧光猝灭。 采集激发波长340 nm处的表面荧光光谱可同时得到两个发射波长分别为435nm和550nm的特征峰与TVB-N值的响应信息, 使用偏最小二乘算法（PLS）建立新鲜度指标（TVB-N）预测模型, 建模结果R2c为0.908, R2p为0.821, RMSEC和RMSEP分别为3.435和3.647 mg·(100 g)-1, 具有良好的预测精度。 表明功能化MOFs复合膜可用于冷鲜猪肉的新鲜度预测。

镍基单晶高温合金是含有10~15种元素的复杂合金, 具备优良的高温强度和耐腐蚀性。 目前, 先进燃气涡轮发动机的涡轮部件几乎都采用空心结构的单晶叶片。 叶片服役过程中要承受超过其熔化温度数百摄氏度的高温和巨大离心应力, 是工况条件最为恶劣的航空零件, 被誉为“工业王冠上的明珠”, 研制发展更耐高温的叶片材料以及改进叶片的冷却技术是提高涡轮进口温度的关键手段。 新一代的单晶叶片中添加大量难熔元素（如Ta, W和Re等）用来提高承温能力, 但这些元素在凝固过程中存在严重的枝晶偏析, 导致组织内成分分布不均匀。 通常采用复杂的多级热处理来溶解非平衡组织, 减小偏析。 枝晶间成分的详细表征对优化热处理工艺和叶片设计具有重要的意义。 微束X射线荧光光谱是一种无损检测技术, 制样简单, 无需镀导电膜, 可对样品进行多元素同时检测, 多用于生物和考古领域, 定量表征成分复杂的金属材料存在一定困难, 应用案例较少。 单晶高温合金具有特殊的十字枝晶组织, 尺寸约为几百微米, 微束X射线荧光光谱可以满足单晶叶片枝晶成分的详细表征和大区域面积的成分分布定量统计需求。 本实验基于微束X射线荧光光谱技术, 建立了镍基单晶高温合金枝晶成分定量统计分布表征方法, 并应用于新型单晶涡轮叶片的全域枝晶组织成分定量分布表征, 探讨了单晶涡轮叶片叶冠到榫头的成分演变规律, 获得了不同部位主元素的一次偏析比和二次偏析比。 结果表明, Re, W和Ta元素偏析严重, 随着叶片截面尺寸的增加及与冷却铜盘距离的增加, 叶片叶冠到榫头各元素的偏析程度降低; Cr, Co和Mo元素偏析比接近于1, 偏析变化不明显, 分布较均匀。 通过对单晶叶片枝晶成分的定量统计解析, 获得了单晶叶片成分的演变规律, 为叶片的设计和凝固工艺的改进提供数据支撑。

植物凋落物是联结生物有机体合成和分解的桥梁, 通过物质流、 能量流及信息流深刻地影响了陆地生态系统的结构、 功能及关键生态过程。 自然生态系统中地表凋落物通常以混合物的形式分解, 尤其是在物种极其丰富的亚热带常绿阔叶林中。 受样地内树种组成影响, 叶凋落物往往属、 种混杂, 非专业人士难以实现准确鉴别, 这为后续凋落物分解研究带来一定的困难。 近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段, 已经成功应用于牛肝菌、 柑橘、 水稻等的种类鉴别。 该技术为解决叶凋落物鉴定这一难题提供了新的途径。 该研究收集云南哀牢山典型中山湿性常绿阔叶林6种优势树种叶凋落物共计540份, 获取样品近红外漫反射光谱, 分析不同种类叶凋落物平均光谱图特征。 建模时, 使用Kennard-Stone算法将540个样品数据以2∶1比例分为训练集与验证集, 其中360个样品数据用于叶凋落物分类模型的建立, 180个样品数据用于叶凋落物分类模型的验证。 使用标准正态变量变换(SNV)、 Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、 多元散射校正(MSC)、 导数处理(Derivative)等单一与组合算法对光谱数据进行预处理, 并采用主成分分析(PCA)与正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)2种模式识别方法对不同树种叶凋落物进行鉴别。 结果表明: (1) 叶凋落物近红外光谱主成分分析得分图中各组数据呈现交织状态, 虽然经SNV+SG方法预处理后, 光谱数据得到优化, 变色锥与舟柄茶与其他树种出现一定的区分, 但仍然无法实现6种叶凋落物的准确鉴别。 (2) SNV+SD预处理方法结合OPLS-DA建立的模式识别模型, 效果最好, 因变量累计拟合指数为0.922, 模型累计预测能力指数为0.894, 置换检验显示模型未过度拟合, 训练集与验证集识别率均为100%。 研究表明, 在对样本近红外光谱进行预处理优化的基础上, 结合有监督的OPLS-DA模式识别方法, 可以实现不同树种叶凋落物的准确鉴别, 为后续植物凋落物研究提供了有力的技术支撑。

激光诱导击穿光谱法以其快速、 高效、 无害、 全谱直读、 几乎不需要样品制备等优势, 广泛用于元素定量分析领域, 为了建立简单易行的分析方法, 利用自行研制的聚丙烯塑料（PP）标准样品（RM）, 结合偏最小二乘法（PLS）, 运用激光诱导击穿光谱方法（LIBS）, 建立了Pb和Cr元素的PRM-PLS-LIBS分析模型。 PP标准样品是按照国际标准要求进行研制, Pb和Cr的含量梯度根据各个国家和地区的限制要求, 设定范围在0~1 000 mg·kg-1, 具体数值由定值结果结合不确定度给出, 并且该套标准样品均匀性和稳定性良好, 应用该标准样品建立的Pb和Cr的标准曲线的相关系数分别为0.999 2和0.998 9, 检出限分别为35和28 mg·kg-1, 已经达到定量分析能力。 为了提高定量分析模型的准确度, 需要对标准曲线的数据进一步优化。 在数据量较小的情况下, 通过对基线类型的多重优化, 比较了偏最小二乘法（PLS）和经典最小二乘法（CLS）。 实验数据表明, PLS的校正均方根误差（RMSEC）和校正系数（Corr. Coeff）都明显优于CLS。 通过优化Pb和Cr的分析波长范围和基线类型, 校正曲线的给定值与预测值之间的校正系数达到1.000 0, 进一步提高了模型的准确度。 随机选取一套PP标准样品, 对校正曲线进行验证。 取高含量样品（PP-306）和低含量样品（PP-302）进行测定, 将Pb和Cr的测定数据代入PCRM-PLS模型中, PP-306中Pb和Cr的测定值分别为998和96 mg·kg-1, PP-302中Pb和Cr的测定值分别为980和95 mg·kg-1, 都在给定值范围内, 方法有效可靠。

原子发射光谱法(AES)广泛应用于多目标地球化学调查、 生态地球化学评价和国际地球化学填图计划(IGCP259/360)等项目配套分析方法中Ag、 B、 Mo、 Sn等元素的测定工作。 以交流电弧粉末法为基础的载体蒸馏技术能够有效减小基体效应, 改善待测元素的分馏过程, 通过建立以Al2O3、 BaCO3、 K2S2O7、 NaF、 S、 Fe2O3、 ［C2F4］n等为主要组份的载体蒸馏技术, 证实该载体缓冲剂能够很好地促使样品中待测元素发生氧化、 氟化及硫化反应。 通过调节一系列物理和化学反应, 提高待测元素的挥发程度, 减小样品基体元素的挥发, 改善了Ag、 B、 Ge、 Mo、 Sn等元素的蒸发过程。 扫描电镜（SEM）显示载体缓冲剂与样品的主量元素在高温电弧中形成复合盐固熔体, 能够吸收CaO、 SiO等基体氧化物, 抑制其对待测组分的干扰, 缓冲剂中载体各组分之间相互协同促进各元素在杯状石墨电极中的反应, 蒸发曲线表明载体缓冲剂能够有效控制各元素的蒸发过程, 整个弧焰区域也处于热力学平衡状态, 在30 s内各待测组分基本蒸发完毕, 而且控制激发电流能够提高信噪比, 降低检出限。 在此基础上建立新的AES-7200型直读发射光谱仪快速测定地球化学样品中Ag、 B、 Ge、 Mo、 Sn等元素的单电极载体蒸馏法, 待测元素标准曲线均具有良好的线性关系, 其相关系数为0.997 21～0.99937, 方法检出限Ag 0.008 μg·g-1、 B 0.646 μg·g-1、 Mo 0.160 μg·g-1、 Sn 0.129 μg·g-1, 精密度(RSD%): 2.27～10.0, 准确度(Δ|logC|)<0.1。 通过大量水系沉积物、 土壤和岩石类样品分析验证试验, 单电极载体蒸馏法能够提高待测元素检测的灵敏度和分析结果的准确度, 并且适用于复杂的碳酸盐、 含氧化铁和结合水较高的硅酸盐类区域地球化学勘查样品的分析, 可以满足不同区域地球化学调查和生态地球化学评价的需要。

我国每年产生废旧纺织品超过2 600多万吨, 且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势, 而其再生利用率不足10%。 废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、 快速回收和高附加值再利用的最大障碍。 人工识别分选既费时费力又不准确, 而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。 在前期探究的最佳测试条件下, 利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、 棉、 毛、 锦纶、 真丝、 粘胶、 腈纶、 聚酯/毛、 聚酯/棉、 聚酯/锦纶、 真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1 060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。 基于采集的样本在线原始NIR谱图, 利用卷积神经网络方法, 依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练, 建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。 对比一维、 二维卷积神经网络模型, 其二维模型较优, 该模型是将901～2 500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像, 再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、 压缩和数据降维。 通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值, 取其最大值作为该类织物的最终分类。 本模型训练过程设置为500轮, 每次取32个样本图像, 学习率为0.001。 训练后输出预先设定的12类织物标签, 所建模型的内部训练准确率可达96.2％。 为了验证模型的适用性, 用232个未参与建模的织物样品进行预测检验, 其识别正确率达96.6％。 将该模型导入“纺织品在线主控程序”后, 可对建模样本所涵盖的12类织物进行成分识别与自动分选, 每个样品的识别和分选时间小于2 s。 模型的建立和装置的应用为我国废旧纺织品的回收再利用提供了一种全新的分选技术和装备。

糖度是影响鲜食葡萄品质与风味的关键因素, 对其可溶性固形物SSC的检测具有切实需求。 近年来, 随着芯片级光谱传感器的生产技术趋于成熟, 具有高精确性与稳定性的片上光谱传感器为可见/近红外检测技术开辟了新的途径。 设计、 搭建、 测试了一套体积小、 易操作、 低成本的用于鲜食葡萄糖度无损检测的光学系统。 系统以两块搭载芯片级光谱分析技术的新一代可见/近红外光谱传感器AS7263（美国AMS半导体公司）为核心元件。 每个AS7263传感器具有6个集成了纳米光干涉滤波器的数字光谱通道和一个可通过单芯片准确控制电流（1~100 mA）的LED光源。 传感器光谱通道的中心波长范围610~860 nm; 两个LED光源的中心波长分别为730和850 nm, 半峰全宽（FWHM）为50 nm。 首先, 运用此原型在避光环境下采集276颗巨峰葡萄浆果的光谱信息; 用手持式PAL-1糖度仪检测样本SSC（°Brix）并计算基于t分布的样本糖度真值SSCt: SSCt0.9与SSCt0.95。 其次, 针对样本原始光谱数据, 采用PCA提取主成分, 根据得分因子分布, 剔除了16个位于置信区间外的异常样本; 进一步采用一阶导数First Derivative（FD）、 归一化Normalization（0, 1）与标准化Standardization（0, 1）3种方式做数据预处理, 求取样本在12个通道下的吸光度A或Kubelka-Munk函数值F（R）。 针对可见/近红外光谱自变量之间具有多重相关性、 光谱信息与糖度信息之间非线性相关的特点, 建立PLS-BP神经网络糖度预测模型（自变量为吸光度A或F（R）值, 因变量为SSCt）。 结果显示, 当t分布的置信概率为0.95、 光谱预处理方式为Standardization（0, 1）、 光谱信息指标为吸光度A时所建立的预测模型精度最高: 决定系数rp2为0.93、 均方根误差RMSEP为0.181、 预测集偏差Bias为-0.01、 残留预测偏差RPD为3.78, 可认为模型具有较高精度与较好适应性对葡萄SSC做出预测。 最后, 结合实验结果, 作了葡萄浆果SSC光谱检测原理的分子尺度分析: 在各分子振动类型中, O—H键伸缩振动的3倍频、 4倍频, O—H键剪式振动与伸缩振动3倍频、 4倍频的合频, CO键伸缩振动的8倍频、 9倍频为可见/近红外光谱检测的有效振动频率。 该研究为未来工业与消费领域在线质量检测设备的高精度化、 便携化、 低成本化提拱了技术参考。

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。

工业染料的大规模生产和广泛应用给地球生态带来了相当大的影响, 对水环境污染非常严重, 而传统色谱和光谱工具难以检测到微弱的光谱和化学信息, 因此开发便携快速的检测技术至关重要。 表面增强拉曼光谱（SERS）是一种与纳米技术相结合的新型分析技术, 可以实现单分子量级化学物质的检测, 但潜力容易受到SERS 基底的增强能力、 稳定性等普适性问题限制。 研究提出了一种简单而通用的策略, 制备了一种基于疏水性有机半导体双(二氰基亚甲基)-封端-二噻吩并［2,3-d; 2’,3’-d］苯并［2,1-b; 3,4-b’］-二噻吩（4CN-DTmBDT）薄膜为衬底的新型SERS复合基底。 首先通过旋涂法制备有机半导体衬底, 该π共轭有机半导体具有分子结构可控、 生物相容性、 光电特性可微调、 成膜形态参数可控等优势, 衬底表面具有疏水性使纳米银粒子（AgNPs）在其表面形成紧密咖啡环, 制备有机半导体-纳米银SERS复合基底, 探究基底拉曼信号的增强效果。 同时提出了一种该有机半导体与纳米银粒子的协同增强机制, 并对增强能力与增强机理进行了相关研究。 结果表明, 紧密咖啡环的形成减小了银纳米颗粒之间的空间, 检测时通过浓缩分析物, 从而增强了热点效应。 对以有机染料为探针分子罗丹明6G（R6G）的检测限低至1×10-8 mol·L-1, SERS增强因子（EF）达1.30×106, 对于疏水性更优异的PDMS与纳米银粒子复合基底检测限为1×10-5 mol·L-1, 说明单独的纳米银粒子对R6G探针信号增强能力有限, 同时证明研究采用的有机半导体与银纳米粒子之间通过协同效应进一步显著提升基底拉曼信号, 而且灵敏度高、 重复性好。 该SERS复合基底对1×10-4和1×10-8 mol·L-1 R6G染料检测的相对标准偏差（RSD）分别为8.3%和4.7%。 实验表明该有机半导体-纳米银复合基底在废水中染料痕量分析领域具有良好的应用潜力。

铁质文物是我国文化遗产的重要组成部分。 由于化学性质较为活泼, 铁质文物易发生腐蚀劣化。 锈蚀产物对铁质文物的稳定性有较大影响, 因此判断铁质文物锈蚀产物的组成特征, 对于铁质文物稳定性评估具有重要意义。 以赤铁矿（α-Fe2O3）, 磁铁矿（Fe3O4）, 四方纤铁矿（β-FeOOH）三种铁质文物的锈蚀产物为研究对象, 采用拉曼光谱成像结合主成分回归法（PCR）和偏最小二乘法（PLS）, 同时结合多种预处理方法, 构建了两组二元混合锈蚀（α-Fe2O3+Fe3O4, α-Fe2O3+β-FeOOH）的定量模型。 结果表明, 对于α-Fe2O3+Fe3O4二元体系, PCR和PLS算法构建模型的定量效果基本一致, α-Fe2O3和Fe3O4的PLS定量模型结果均表明, 一阶导数+Savitsky-Golay（S-G）平滑（9）条件下建模效果最好。 对于α-Fe2O3+β-FeOOH二元体系, PLS方法所构建模型优于PCR方法, α-Fe2O3和β-FeOOH的PLS定量模型结果均表明, MSC+S-G平滑（5）条件下建模效果最好。 研究结果为定量评估铁质文物锈蚀产物的化学稳定性提供了有效方法。

土壤作为人类生存的重要物质基础和自然资源之一, 其营养元素含量不仅是农业生产的基础, 也是评价土壤质量的重要指标。 传统测定土壤中营养元素的方法以液体进样为主, 操作繁琐且对环境有一定的污染。 采用超高压制样技术与LIBS技术联用, 综合了绿色无污染的样品前处理技术以及操作简单、 可进行多元素同步快速检测的测定技术, 建立了高压制样-激光诱导击穿光谱技术测定土壤中的硅铝铁钾的分析方法。 通过对制样压力大小的对比研究发现, 当制样压力在2 000 kN时, 制备出的样品表面光滑、 平整, 具有更好的致密性, 测定精密度达到最好; 通过对LIBS仪器测定条件的优化, 发现在使用多位置采样的方式, 激光能量、 采集延迟、 光斑尺寸分别为0.8 mJ、 0.5 μs、 60 μm的条件下, 能够减小样片剥蚀产生的热效应及样片表面不均匀对测定结果造成的影响, 提高测定信背比, 从而提高测定结果的准确度和精密度。 在该方法优化后的条件下, 采用土壤成分分析标准物质, 以多变量做线性回归的定标曲线, 得到了较好的线性关系, 有效降低了基体效应对测定结果的影响。 通过国家一级土壤成分分析标准物质的验证, 除个别元素外, 方法测定营养元素的精密度范围均在0.31%~4.21%之间, 且测定结果与认定值基本一致。 该方法不仅操作简单、 能够避免传统方法带来的环境污染, 同时也能够实现多元素同时测定, 推动了LIBS技术在定量分析领域的进一步发展。

水溶性的丙烯酸酯乳液是文物领域常用的保护材料, 多用于壁画、 彩画、 骨质文物、 漆木器文物的加固和粘接。 使用最广泛的丙烯酸酯乳液类文物保护材料是由原罗门哈斯公司生产的Primal系列。 商品材料如PrimalAC33、 SF016、 B60A、 WS24和MC76等在国内外的文物保护修复实践中应用较多, 但文献报道大多数是直接购买使用的修复案例, 缺乏较为系统科学的性能评价研究。 针对5种常用的Primal系列丙烯酸酯乳液文物保护材料的湿热老化性能和光老化性能开展研究, 通过微观形貌、 色差和光泽度等分析比较其耐老化性能, 采用红外光谱追踪光老化过程中的分子结构变化和吸收峰强度, 阐释其降解机理。 实验结果表明, WS24和B60A的耐湿热性能较好, SF016耐湿热性能最差; AC33的颜色和失光率变化最明显。 光老化测试发现, 紫外光照射过程中所有的材料均发生了断链反应, 另外AC33与MC76有内酯生成。 经过4 200 h光老化后, AC33、 SF016、 B60A和MC76的羰基指数（CI）均有不同程度的增大, 羰基吸收峰强度（Dt）降低了10%～15%。 WS24的羰基指数下降非常迅速, 羰基吸收峰强度降低了53%, 是5种材料中耐光老化性能最差的。 综合评价认为, B60A的耐光老化性能、 耐湿热性能均较好, 是Primal系列中耐老化性能最优的丙烯酸酯乳液文物保护材料。

随着低空无人机（unmaned aerial vehicle, UAV）技术的快速发展, 搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、 灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据, 在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。 UAV-SfM(structure from motion)作为成像3D立体构建的最新技术方法, 是深化低空无人机技术地学领域研究的核心技术, 但目前对于运用UAV-SfM方法获取数据综合精度的研究不足, 影响了该技术进一步的推广应用。 针对DJI Phantom 4 RTK消费级无人机是否具有应用于滇中高原山地浅层地表变化检测的可能性问题, 选择了东川红土地典型坡耕地为试验区, 采用相同航高重复飞行规划方案, 并运用SfM-MVS关键技术处理获取同一测区重复的DSM与DOM数据。 为了评价分析针对典型坡耕地的UAV重复观测的测量精度, 特别对实验区中的裸露坡耕地Ⅰ和有作物生长的坡耕地Ⅱ, 分别采用基于剖面线的3D离散点抽样和基于窗口面的3D点集抽样方法, 开展了对UAV重复观测坡耕地的3D点位精度评价。 点位精度分析表明: ①基于剖面线的3D离散点抽样及精度分析, 坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.029 m, 3D点位误差精度为±0.072 m; 坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.032 m, 3D点位误差精度为±0.075 m。 ②基于窗口面的3D点集抽样及精度分析, 坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.013 m, 3D点位误差精度为±0.066 m; 坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.038 m, 3D点位误差精度为±0.076 m。 综合分析得出, 基于剖面线单点抽样评价精度结果整体好于基于窗口的3D点集抽样评价精度, 但总体上平面精度与垂直精度均能够达到厘米级。 实验对比分析研究得出, 不同地表粗糙度对UAV重复观测精度存在影响, 地表粗糙度大的3D点位误差比粗糙度小的点位误差大。 该研究成果可以为基于无人机与SfM方法的地貌数据采集与三维重建的精度控制和采集方案设置提供定量参考。

为揭示绿色电气石的致色机理, 对阿富汗浅绿色电气石开展了宝石学常规测试、 X射线衍射、 红外光谱、 紫外-可见光谱、 X射线光电子能谱和电子探针等一系列研究。 结果表明, 该电气石相对密度为3.04, No=1.639, Ne=1.620, 多色性弱; 衍射分析表明其为锂电气石; 红外光谱在456, 500, 605, 645, 715, 780, 980, 1 030, 1 110, 1 290, 1 350, 3 460, 3 580和3 640 cm-1等处出现吸收峰, 其中605, 645, 715, 780和1 110 cm-1吸收峰由Si—O—Si对称及非对称伸缩振动引起, 980和1 030 cm-1吸收峰由O—Si—O对称及非对称伸缩振动引起, 500 cm-1吸收峰由Si—O弯曲振动引起, 1 290 cm-1吸收峰由［BO3］伸缩振动引起, 1 350 cm-1吸收峰由OH弯曲振动引起, 3 460和3 580 cm-1处吸收峰由O3H振动引起, 3 640 cm-1处吸收峰由O1H振动引起, 456 cm-1吸收峰强度大, 源自［AlO6］振动。 红外光谱中605和645 cm-1吸收峰与标准谱图的差异可能反映出致色离子的混入对［Si6O18］振动产生一定影响。 衍射分析和红外光谱分析的结果揭示出浅绿色产生的晶体结构基础。 在可见光范围内该电气石在E∥c和E⊥c方向的吸收位置基本相同, 仅吸收强度略有差异, 从而导致其多色性弱, 在红区718 nm和蓝紫区420 nm处均形成吸收, 而在黄绿区则透射良好, 因此呈现其特有的明亮的浅绿色。 紫外-可见光谱分析揭示出浅绿色的颜色结构。 X射线光电子能谱表明该电气石主要含有Li, Na, Al, Si, O, F和B等元素, 微量元素为过渡金属离子Fe2+, Fe3+, Mn2+和Ni2+等, 并且Fe2+, Fe3+和Ni2+占据Y位, 而Mn2+占据Z位。 XPS分析揭示出产生浅绿色的过渡金属离子种类、 价态、 占位等化学状态。 结合电子探针分析, 样品的晶体化学式为: X(Na0.612Ca0.063K0.008)Y(Li0.989Fe2+0.070Fe3+0.117Al1.824)Z(Mn2+0.035Al5.762Si0.203)［Si6.000O18］［BO3］3V(OH2.134O0.866)W(OH0.542F0.458)。 电子探针分析揭示出浅绿色产生的晶体化学组成。 样品紫外-可见吸收谱峰和其化学组分及过渡金属离子化学状态的特征综合表明, 718 nm处吸收可能系由Fe2+-Fe3+的电荷转移引起, 而420 nm处吸收则可能由Ni2+的d—d电子跃迁引起。 上述研究结果能为以致色离子化学状态为基础的改色优化、 以晶体化学及谱学特征为基础的产地鉴定等提供可靠依据。

长白玉是产自吉林省长白县的一种优质印章石, 储量丰富, 经济价值高。 运用X射线衍射仪（XRD）、 红外光谱仪、 拉曼光谱仪、 扫描电镜、 能谱仪（EDS）对长白玉中的彩石品种进行谱学及矿物学研究。 XRD测试结果表明: 长白玉彩石除地开石类型外, 还有高岭石、 珍珠陶石-地开石、 镁橄榄石-利蛇纹石、 水镁石、 滑石类型, 杂质成分有黄铁矿、 赤铁矿、 水镁石、 利蛇纹石、 方解石、 白云石; 通过全峰图拟合(WPF)与 Rietveld 精细化拟合计算求得样品CB9中镁橄榄石占比49%, 利蛇纹石占比23%, 白云石占比15%, 水镁石占比13%, 其他样品中主矿物成分占90%以上。 结合宝石学特征分析: 高岭石族类彩石的颜色以灰白、 灰、 黑、 红、 浅黄、 褐为主, 硬度为2～3, 质地细腻, 刀感好; 镁橄榄石-利蛇纹石类呈绿色, 水镁石类呈黄绿色, 浅灰色; 除高岭石族类型的长白玉彩石外, 其他类型硬度偏低, 为1～2, 韧性差, 雕刻刀感差。 红外光谱分析验证了XRD测试结果, 并区分了长白玉彩石中的高岭石族多型, 认为CB1为无序高岭石, CB15为珍珠陶石-地开石, CB6、 CB11、 CB14为地开石, 且有序度为CB14＞CB6＞CB11。 结合拉曼光谱谱学特征、 EDS元素分析: 推断长白玉彩石的红色成因与隐晶质赤铁矿有关, 黑色与大颗粒显晶质赤铁矿有关, 灰色、 灰黑色、 黑色与无定形碳的存在有关, 利蛇纹石导致长白玉彩石呈绿色、 黄绿色; 水镁石的存在增加了长白玉的透明度, 细小密集的黄铁矿降低了长白玉透明度。 从微观形貌分析: 长白玉地开石型彩石呈片状, 他形、 半自型、 局部可见片层紧密堆积, 结晶颗粒大, 为几微米到十几微米; 高岭石型呈片状, 大小不均, 三维空间杂乱分布; 水镁石型呈大鳞片层叠状, 边棱尖锐, 片状晶体可达几十微米, 片层极薄; 利蛇纹石呈纤维状与片状水镁石堆积在一起; 镁橄榄石类呈致密块状构造。

小麦产量产前估测关乎农业生产计划制定、 粮食安全保障、 国家经济和宏观决策。 应用无人机能够无损、 快速准确、 及时高效地估测小麦产量, 通过多种机器学习方法充分挖掘无人机多源遥感数据对多个小麦品种进行籽粒产量估测的潜力, 明确多源数据融合对模型估测精度的提升效果, 对于作物田间管理保障小麦高产稳产具有重要意义。 以黄淮麦区140个主栽小麦品种为材料开展冬小麦田间试验, 采用搭载红绿蓝（RGB）和多光谱传感器的无人机平台对灌浆期的冠层信息进行采集, 分别以岭回归、 支持向量回归、 随机森林回归、 高斯过程、 k-最邻近算法和Cubist等六种机器学习算法建立单传感器数据以及多源数据融合的产量估测模型, 采用决定系数（R2）、 均方根误差（RMSE）和相对均方根误差（RRMSE）对估算模型进行评价。 结果表明, 所选取的10个可见光植被指数及13个多光谱被指数特征值均与实测产量呈极显著相关（p<0.01）, 各特征值产量相关系数绝对值由高到低依次为多光谱植被指数（0.54～0.83）、 可见光植被指数（0.45～0.61）、 纹理特征（<0.45）。 全部六种机器学习算法均在采用多源数据融合时产量估测模型精度最高, 多源数据融合产量估测精度（平均决定系数R2=0.50～0.71）>多光谱传感器产量估测精度（R2=0.53～0.69）>RGB传感器产量估测精度（R2=0.35～0.51）。 多源数据融合相对于RGB数据的R2提高0.17～0.23, 平均均方根误差（RMSE）降低0.06～0.09 t·hm-2; 相对于多光谱数据的R2提高0.01～0.06, RMSE降低0.01～0.03 t·hm-2。 Cubist算法与其他5种算法相比, 建立的多源数据融合模型产量估测精度最高, R2为0.71, RMSE为0.29 t·hm-2。 研究表明, 相对于单一传感器数据产量估测模型, 多源数据融合能够有效提升冬小麦品种产量的估测精度, 并且Cubist算法能相对更好地处理多模态融合数据提高产量预测精度, 为预测不同小麦品种的产量提供理论指导。

油菜菌核病为土传病害, 发病早期叶片无可见症状, 从植株表面很难发现。 用叶片的普通光谱图像或RGB图像无法对其进行识别。 采用高光谱图像作为监测技术, 结合深度学习模型构建油菜菌核病发病早期识别模型, 并取得了较好的识别效果。 以油菜菌核病为研究对象, 采用菌丝块接种法, 在油菜根部诱发病害。 分别于发病后第2、 5、 7、 9天采集发病油菜植株和健康植株光谱图像。 对高光谱图像去除背景、 S-G光谱曲线平滑处理、 剪切、 分割等处理后构建模型训练测试数据集。 以Resnet50深度学习模型为基础, 通过增加特征图数量, 减小第1层卷积核大小来提高模型对油菜菌核病发病早期的识别能力。 通过交叉验证、 模型结构改进前后识别能力对比、 模型泛化能力测试等, 验证了改进模型的识别能力和泛化能力。 Resnet50模型结构改进前后, 对油菜菌核病发病早期的识别正确率分别是66.79%、 83.78%和88.66%, 改进后模型的识别正确率分别提高了16.99%和4.88%, 模型的识别精度和召回率也得到很大提高。 所提出的识别模型平均识别正确率为88.66%, 精度和召回率达到83%以上, 只有对发病第7天的召回率为79.04%。 把构建的多分类模型设定为是否受病害胁迫的二分类模型, 则模型的正确率97.97%, 精度99.19%, 召回率98.02%, 同时, 模型对第9天测试集的识别正确率达到91.25%。 改进后的Resnet50模型可有效保留数据的光谱特征和局部特征, 使模型对油菜菌核病发病早期的识别能力显著提高。 该模型对发病1周内的油菜菌核病严重程度具有较好的识别能力。 对是否发病的识别能力更高, 模型识别正确率、 精度和召回率均达到97.97%以上。 模型对油菜菌核病发病早期识别具有很好识别能力和泛化能力。 因此, 该模型可综合利用高光谱图像的光谱和图像特征, 解决油菜菌核病发病早期无症状、 识别困难的问题; 也可为基于高光谱或多光谱图像的农作物病害早期识别技术的发展提供参考。

土壤养分直接关系到作物产量与品质状况, 然而传统化学方法检测存在化学试剂消耗大、 耗时费力等问题, 不能满足精细农业的需求。 快速获取土壤养分信息是发展精细农业、 绿色农业的关键, 想要了解土壤肥力状况, 必须先了解有机质和总氮的含量状况。 许多研究表明, 长波近红外光谱被广泛应用于土壤检测领域, 然而短波可见/近红外光谱在土壤有机质和总氮的研究上却非常罕见。 以江西省吉安市安福县和南昌市新建区的四个村庄作为研究区, 根据2×2网格法采集了深度为10～30 cm的棕壤、 红壤和水稻土三种最为典型的土壤样品共180份。 经过研磨、 风干等处理后用四分法均匀划分为两份, 用于测定样品光谱信息和理化信息。 将土壤样品按照2∶1(120∶60)划分为建模集和预测集。 考虑到首尾端波段噪声较大, 故去除325～349和1 051～1 075 nm波段, 将350～1 050 nm波段用于光谱分析。 通过连续投影算法(SPA)筛选出有机质12个特征波长点, 总氮11个特征波长点, 考虑到土壤光谱信息与土壤理化性质之间可能存在非线性联系, 建立全波段与特征波长的线性偏最小二乘回归(PLSR)模型和非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对土壤有机质和总氮进行研究, LS-SVM模型采用两步网格搜索法优化了两个超参数γ和σ2。 研究结果表明: (1)土壤的光谱反射率随波长增加反射率升高, 反射率曲线中460、 550、 580、 740和900 nm处有较为明显的吸收特征。 (2)从PLSR模型和LS-SVM模型结果分析可知, 非线性模型LS-SVM具有更好的预测精度, 分析认为土壤光谱信息与土壤理化性质之间存在一些非线性关系。 (3)通过连续投影算法筛选的特征波长提高了模型精度, 优化了模型运行效率。 SPA-LS-SVM模型是所有模型中最优的预测模型, 其中有机质模型的R2pre为0.884 7, RMSEp为0.104 8, RPD为2.945 0, 总氮模型的R2pre为0.901 8, RMSEp为0.010 4, RPD为3.191 1。 (4)本研究说明可见/近红外光谱能够用于测量不同类型的土壤有机质和总氮含量, 并且达到较好的预测效果。 可见/近红外光谱在土壤检测领域具有巨大潜力。

土壤有机碳含量是土壤肥力与土壤质量的主要决定因素, 与土壤生产力密切相关。 采用高光谱模型估算土壤有机碳含量成为了解土壤肥力的重要方法。 利用高光谱分析技术结合机器算法实现快速、 高精度的估算土壤有机碳含量, 对土壤肥力的可持续利用至关重要。 根据实测的土壤有机碳含量及其高光谱反射率数据, 运用Savitzky Golay方法对光谱波段进行平滑去噪, 采用连续投影算法（SPA）、 遗传算法（GA）对原始光谱及其5种不同数学变换光谱分别进行特征波段的筛选, 并基于随机森林（RF）方法构建土壤有机碳含量的高光谱估算模型。 为进一步降低模型的复杂度, 将SPA算法与GA算法相结合, 寻找最佳特征参数, 以提升土壤有机碳含量特征波段的识别率和可信度。 结果表明: （1）在原始光谱中, 基于GA算法筛选SOC含量的高光谱响应波段主要集中在350~410、 827~928、 997~1 064、 1 201~1 234、 1 541~1 574、 1 667~1 710、 2 153~2 186和2 357~2 707 nm; 当RMSE为6.09时, SPA算法筛选了11个特征变量。 （2）基于GA算法筛选特征波段时, 原始光谱R、 标准正态变量（SNV）、 多元散射校正（MSC）、 一阶微分（FD）、 对数的倒数（RL）与连续统去除（CR）的维数分别降低到407、 697、 668、 667、 493、 784维, 占全光谱波段的18.93%~36.47%; 基于GA-SPA算法筛选后, 6种光谱变量的维度介于8~17维, RMSE介于4.53~6.30。 （3）在一阶微分光谱形式下, 基于GA-SPA算法挑选的12个特征变量所构建的RF模型预测效果最好, 模型的建模集R2c为0.78, RMSEc为5.48, 验证集R2p为0.82, RMSEp为4.50, RPD为2.18。 研究表明, 光谱一阶微分可以增强土壤的光谱信息, GA算法结合SPA算法寻找光谱特征变量, 既简化了估算模型的复杂度, 又提高了估算模型的精度, 基于遗传算法—连续投影算法的高光谱模型具有较高的估算能力。

为提高利用红外光谱数据鉴别中药材产地的预测模型效果, 应该选用合适的数据预处理方法和合适的算法。 针对具有3 448个特征（波长551～3 998 nm）的658条红外光谱中药材数据, 借助于支持向量机(SVM)算法, 研究了10种基于样本预处理方法（不做预处理、 最大最小归一化、 标准化、 中心化、 移动平均平滑、 SG平滑滤波、 多元散射校正、 正则化、 一阶导数和二阶导数法）与5种基于特征波长预处理方法（不做预处理、 中心化、 最大最小归一化、 标准化和正则化）的组合（共50种）对产地模型预测精度和稳定性的影响。 结果表明: 合适的数据预处理对提高模型精度是必要的; 标准化和最大最小正则化方法光谱的预处理建模效果较好, 其预测系数值约85%; 基于特征的预处理对模型预测效果改进小。 只做光谱预处理或基于特征预处理的预测稳定性值近似相等（两类方式的决定系数平均值都近64%）; 基于样本+特征的组合预处理方法中, 二阶导数+标准化处理和二阶导数+正则化组合处理方法的模型预测效果好, 其决定系数R2达到近94%; 而中心化+正则化组合处理达不到直接采用原始数据（不做数据预处理）的建模效果, 该方法预测效果最差。 该研究的方法和结论为具有高维光谱特征的药材产地鉴别和选取有效的预处理方法提供了参考, 对进一步分析药材药效和化学成份有重要的意义, 也可供其他光谱数据分析借鉴。 也为高维小样本数据建模的前期数据处理提供了思路。

波长调制-直接吸收光谱（WM-DAS）结合了直接吸收光谱（DAS）可直接测量吸收率和波长调制光谱（WMS）高信噪比的优点, 可用于测量气体分子吸收谱线的光谱参数。 采用WM-DAS方法结合有效光程约为45 m的Herriott型长光程吸收池, 在CO浓度为24.151 μmol·L-1、 常温常压条件下, 测量了CO分子中心频率为4 300.700 cm-1谱线的吸收率, 用Voigt线型（VP）函数对测量的吸收率进行拟合, 结果表明对WM-DAS方法测量结果进行拟合所得的残差标准差比用传统DAS方法减小一半以上, 证明WM-DAS方法的抗干扰能力比DAS更强。 采用该方法与光程约为50 cm的吸收池结合, 对CO分子在4 278～4 304 cm-1波段的8条弱吸收谱线在不同压力下的吸收率进行测量, 实验采用浓度为0.411 μmol·L-1的CO标准气体。 分别采用VP、 Raution线型（RP）和quadratic-speed-dependent-Voigt线型（qSDVP）对测量所得吸收率进行拟合, 得到CO分子与空气分子的碰撞展宽系数γ0(T0)、 Dicke收敛系数β0(T0)和速度依赖的碰撞展宽系数γ2(T0), 并对测量结果进行不确定度分析。 其中由VP拟合所得各谱线的γ0(T0)与HITRAN数据库中参考值吻合较好, 其相对误差均小于1%; Dicke收敛系数β0(T0)和qSDVP中速度依赖的碰撞展宽系数γ2(T0)的高精度测量为进一步完善分子光谱数据库及气体参数高精度测量提供了数据基础。

为了实现翡翠产地的快速无损鉴别, 丰富宝玉石产地鉴别方法的多样性, 基于红外光谱分析得到的数据, 建立支持向量机(SVM)识别模型对三个产地的翡翠进行分析。 实验收集了缅甸、 俄罗斯和危地马拉3种翡翠的红外光谱数据共106条, 为了达到更好的模型识别效果, 建模前将原始的红外光谱数据进行反射率到吸光度的转化, 再对光谱进行不同的预处理。 预处理的目的是降低噪声、 基线漂移和散射现象等对模型识别效果的影响。 本次实验预处理使用的方法有SG平滑、 均值中心化、 标准化、 趋势校正、 多元散射校正、 最大最小归一化、 标准正态变换以及标准正态变换后再进行趋势校正。 实验结果表明, 对红外光谱进行预处理后模型得到的识别准确率均高于原始光谱的73%; 三个产地翡翠的红外光谱分开进行多元散射校正和最大最小归一化得到的模型识别准确率高于混合进行预处理得到的结果; 一些预处理方法结合使用也会提高模型的识别准确率, 如标准正态变换和趋势校正。 对三个产地翡翠的红外光谱分开进行最大最小归一化处理后得到的识别准确率达到了最高的95%, 说明这种采用红外光谱技术建立的支持向量机(SVM)识别模型可以实现对翡翠产地的快速识别。

利用自主研制的四波长全固态激光雷达系统, 实现了大气臭氧和气溶胶的协同观测, 这也是该系统在国内的首次立体观测应用。 基于该雷达系统, 重点针对2021年4月中旬沙尘污染前、 中、 后三个阶段进行污染物的空间垂直分布特征进行分析, 发现臭氧的垂直分布主要集中在距地面1.5 km范围内, 沙尘前的臭氧浓度整体明显高于沙尘中和沙尘后。 沙尘前和沙尘中, 气溶胶的垂直分布高度可以达到2.5 km, 由于沙尘的突然入境, 会造成局地消光系数突变升高超过2.5 km-1, 沙尘过境后气溶胶主要积累在近地面500 m范围内。 通过激光雷达的连续观测和垂直廓线分析发现沙尘前, 在上午7时前后城市上空距地面300 m高度附近会出现臭氧浓度的低值区, 约13 μg·m-3, 不足附近范围的1/4, 这可能是在稳定大气环境中由日出前的“滴定效应”造成。 但是, 沙尘的突然输入不仅消除了该稳定的“滴定效应”, 而且还抹平了臭氧的日变化特征, 使得近地面的臭氧浓度峰谷值降为55 μg·m-3, 是沙尘前和沙尘后的0.44倍和0.46倍。 同时, 由于沙尘的输入, 细颗粒物质量浓度的占比降低至不足20%, 加之上游一次污染物输入, 进一步抑制了臭氧的生成和转化过程。

低温冻害是茶园中最常见的自然灾害之一。 茶树叶片低温胁迫的定量监测对于评估茶园冻害程度和及时采取措施具有重要意义。 茶树低温胁迫的传统检测方法, 主要是通过人工观察和理化指标的测定, 存在精度低、 效率低和主观性强等问题, 严重影响了灾害后期的茶树管理。 该研究提出了一种基于高光谱成像的茶树冻害程度定量判断方法。 首先, 利用高光谱成像设备采集自然环境中茶树叶片在无冻害发生、 冻害初期和冻害后期三个阶段的光谱数据, 提取叶片的平均反射率; 测定相应叶片中的相对电导率（REC）、 叶绿素（SPAD）和丙二醛（MDA）等生理生化指标。 其次, 利用多元散射校正（MSC）、 一阶导数（1-D）和平滑滤波（S-G）算法对采集的原始高光谱数据进行预处理, 并利用无信息变量消除（UVE）和竞争性自适应重加权（SPA）算法筛选预处理后高光谱数据的特征波段。 最后, 利用卷积神经网络（CNN）、 支持向量机（SVM）和偏最小二乘法（PLS）建立REC、 SPAD和MDA含量的定量预测模型。 结果表明: （1）经MSC+1-D+S-G算法预处理的光谱曲线比原始光谱曲线的波峰和波谷更加突出, 提高了光谱的分辨率和灵敏度, 有利于提高后期回归模型的精度; （2）UVE算法筛选的特征波段数量最多, 后期建模效果更优; SPA算法筛选的特征波段数量最少, 更适合用传统的机器学习方法建立回归模型; （3）SPAD、 REC和MDA的最佳预测模型分别为SPAD-UVE-CNN（R2P=0.730, RMSEP=3.923）、 REC-UVE-SVM（R2P=0.802, RMSEP=0.037）和MDA-UVE-CNN（R2P=0.812, RMSEP=0.008）。 利用高光谱成像技术与多种算法相结合, 可以实现对茶树叶片低温胁迫程度的无损、 准确和定量监测, 对快速预测茶园冻害发生和采取必要措施具有重要意义。

为了无损伤地检测苹果轻微机械损伤, 以我国最为常见的富士苹果为研究对象, 利用高光谱成像技术, 采集了完好、 刚损伤及损伤后1、 3、 6和24 h的样品光谱信息。 采用竞争性自适应重加权算法与连续投影算法分别提取苹果高光谱数据的特征波长, 并使用最小噪声分离变换方法对所选特征波长图像进行数据压缩, 用以后续研究。 采用随机森林（RF）、 支持向量机（SVM）、 光谱角算法（SAM）作为第一层训练器, 以逻辑回归算法（Logistic）作为第二层训练器, 建立了新的Stacking模型, 以提取苹果的轻微损伤区域。 通过建立训练集、 预测集并与第一层训练器中三个单一算法对比的方式, 对其性能进行评估, 结果表明: (1）损伤果品的分类检测, Stacking模型对于损伤的样本, 检测正确率达到了100%, 对于完好样本检测正确率为96.67%, 整体检测正确率为99.4%, 表明该模型能有效地适用于不同损伤程度的苹果损伤分类检测。 (2）损伤区域的检测, Stacking模型与其他三种单一的算法进行对比发现, 对于刚出现损伤的果品, 支持向量机算法以及光谱角算法的分类精度较差, 均低于60%, 随机森林算法分类精度相对较好达到了75%以上, 而Stacking模型分类精度对损伤和未损伤果品区域的分类精度分别达到了90.2%与92.3%; 对于损伤1～6 h的果品, Stacking模型的分类精度对于两种果品区域的分类精度均达到了92%以上, 明显优于其他分类模型; 对于损伤24 h的果品, 4种模型差距不大均具有比较良好的分类效果, 均达到97%以上的分类精度, 表明Stacking模型能相对准确地提取苹果轻微损伤区域, 对高光谱的果品损伤研究具有较高的参考价值。

目前星载高光谱传感器较少, 基于高光谱影像的土壤盐分含量估算研究仍处于探索之中。 高分五号（GF-5）是目前国内光谱分辨率最高的卫星。 目的是研究高分五号高光谱影像大面积估算干旱区盐渍化土壤盐分含量的可行性。 选择新疆焉耆为研究区域, 采集了198个土壤样本。 首先, 检测土壤样本中的全盐量、 Na+、 Ca2+、 SO2-4、 Cl-的含量, 利用ASD FieldSpec3地物光谱仪在实验室测定土壤样本的光谱反射率。 然后, 对实验室土壤光谱进行SG（Savitzky-Golay）平滑预处理, 采用竞争自适应重加权采样法选择土壤盐分的特征波段, 再利用偏最小二乘、 岭回归和支持向量机建立土壤盐分含量的回归模型, 发现实验室光谱反演土壤盐分的模型精度较高, 五种土壤盐分反演模型的校正集决定系数均大于0.97, 预测集决定系数均大于0.90。 接着, 获取土壤采样同期的高分五号高光谱影像数据并进行预处理, 根据采样点位置在影像上提取了198个土壤样本的光谱曲线, 使用与实验室光谱相同的反演方法, 建立了高分五号影像光谱与土壤盐分的反演模型, 五种土壤盐分（全盐量、 Na+、 Ca2+、 SO2-4、 Cl-）反演效果最好的模型预测集决定系数分别是0.76、 0.66、 0.76、 0.63、 0.77。 最后, 根据高分五号影像光谱对土壤盐分的反演结果, 选择精度最高的特征波段组合和建模方法, 用于整个研究区域的土壤盐分含量估算。 估算结果按盐渍化等级划分, 研究区盐土占比76%, 土地已无法耕作, 非盐渍土占比16%, 可种植农作物, 弱盐渍土、 中盐渍土和强盐渍土分布面积较小, 共占8%。 五种土壤盐分的估算图与全盐量插值图的空间分布趋势一致。 结果表明, 高分五号高光谱影像估算本研究区域的土壤盐分含量结果可信度较高。

金属β-内酰胺酶（MβLs）可以水解几乎所有的β-内酰胺类抗生素, 这是导致细菌感染治疗中产生耐药性的主要机制。 迄今为止, 由于缺乏临床批准的抑制剂, 这已成为全球关注的问题。 最近来自粘质沙雷氏菌的SMB-1被发现是一种新型的B3亚类MβL, 它可以灭活几乎所有含β-内酰胺环的抗生素。 为了明确SMB-1与β-内酰胺类抗生素的特异性分子识别和作用机制, 采用内源性荧光光谱、 同步荧光光谱、 三维荧光光谱及分子对接方法对碳青霉烯类抗生素亚胺培南(IMIP)与金属β-内酰胺酶SMB-1之间的相互作用机制进行探究。 猝灭光谱结果表明IMIP可以使SMB-1内源性荧光猝灭, 且猝灭机制为动态和静态组合猝灭, 其中静态猝灭为主, 结合常数Ka为16.11×103 L·mol-1（277 K）, 表明两者之间具有很强的结合力; 根据Van’t Hoff方程得出结合过程中的热力学参数ΔG<0, ΔH=-79.65 kJ·mol-1, ΔS=-238.69 J·mol-1, 说明两者的结合是由焓变和熵变共同驱动的, 且氢键和范德华力为主要作用力; 同步荧光结果中, 随着IMIP浓度的增加, SMB-1最大发射波长均发生蓝移4.4和2.9 nm, 表明Tyr和Trp残基参与IMIP与SMB-1的结合过程; 三维荧光光谱中IMIP加入后, SMB-1的Peak B和Peak C强度显著降低, 表明SMB-1与IMIP作用之后的微环境和构象发生了改变, 与同步荧光结果一致。 分子对接结果中IMIP的β-内酰胺环进入SMB-1的结合口袋, 而侧链因空间位阻效应位于活性口袋的外部, 表明SMB-1主要是识别IMIP的核心结构, 与其R2侧链的作用较弱; 与IMIP参与作用的氨基酸残基包括Ser175, Thr177, Gln157, His215和Glu217, 表明这些氨基酸残基与活性部位的两个锌离子是设计具有强亲和力的SMB-1抑制剂的关键因素; 结合自由能也为负值, 表明两者的结合是一个自发放热的过程, 与荧光结果一致。 该研究提供了对SMB-1与IMIP的识别和结合的见解, 可能有助于设计β-内酰胺酶新底物和开发对超级细菌具有抗性的新抗生素。

路基压实度是影响公路施工质量与使用寿命的重要因素, 因此, 快速、 无损、 精准掌握公路路基压实度具有重要的现实需求与意义, 然而传统公路路基压实度的检测主要基于少量离散点的精准检测实现, 无法满足全面、 精准检测路基施工质量的需求。 高光谱技术是一种可实现实时、 快速、 无损、 精准监测地表信息的高新技术, 这为公路路基压实度的检测提供了新的解决思路。 为探寻高光谱技术在检测公路路基土壤压实度方面的可行性, 通过土壤击实实验和土壤光谱测定获取土壤压实度及相应光谱数据, 并借助土壤光谱响应机理分析构建土壤紧实度系数; 然后采用压实前、 后土壤光谱构建土壤紧实度系数, 并选用离散小波算法处理分析土壤紧实度系数, 并结合相关性算法定量分析低频、 高频信息与土壤最大干密度进行相关性分析, 提取并筛选特征波段, 然后基于偏最小二乘算法构建土壤最大干密度的估测模型, 研究结果表明: （1）压实后土壤光谱幅度随土壤含水量的增加而降低, 光谱降低幅度随土壤含水量的增加而增加, 且土壤光谱反射率的变化幅度与土壤含水量差异的关系为非线性; 与压实前土壤光谱相比, 除20%土壤含水量外, 压实后土壤光谱反射率几乎在全波段区间均产生不同程度的增加或降低, 而该变化易对土壤成分的检测产生一定影响。 （2）基于压实前、 后土壤光谱生成的土壤紧实度系数能明显提升光谱对压实后土壤最大干密度的敏感性, 其相关系数R最高可达0.811, 为高度相关。 （3）在离散小波算法下, 高频信息能明显提升土壤紧实度对土壤最大干密度的估测能力, 其中基于D1构建的模型精度最高, 为最优模型, 其R2=0.957, RMSE=0.023, 土壤紧实度系数的分辨率对估测模型的精度影响较大。 该研究成果可为将高光谱技术应用于公路路基压实度、 其他工程地基压实度及耕层土壤紧实度的监测提供基础理论与方法支撑。

秸秆是重要的有机资源, 研究不同钙盐对秸秆腐解过程的影响及腐解产物性质差异, 为有机物料高效利用、 高质腐熟提供理论依据和技术参考。 以水稻秸秆为供试物料, 通过添加不同类型钙盐（不添加（CK）, 添加CaC2O4, Ca(OH)2, CaCO3, CaCl2, CaSO4和Ca(H2PO4)2）, 进行室内秸秆腐解试验, 测定不同腐解时期（30, 60和180 d）各处理秸秆的腐解速率及腐解产物化学性质变化, 利用三维荧光光谱（3DEEM）技术和平行因子方法（PARAFAC）探究秸秆腐解产物可溶性有机质（DOM）的化学组成变化特征。 结果表明: （1）较对照而言, CaC2O4, Ca(OH)2, CaCO3和CaSO4处理秸秆碳的转化率中分别增加了25.6%, 44.1%, 33.6%和29.7%, 在CaCl2和Ca(H2PO4)2处理分别减小了76.8%和17.5%; CaC2O4和Ca(OH)2处理显著增加腐解产物pH; CaCl2和Ca(H2PO4)2处理显著增加腐解产物的电导率（EC）; 在各腐解时期, CaC2O4和Ca(OH)2处理腐殖质相对含量分别高于对照3.4%～20.9%和2.3%～25.3%。 （2）通过3DEEM-PARAFAC方法分析腐解产物DOM组成, 共识别出类色氨酸（C1）、 类富里酸（C2）和类胡敏酸（C3）三种荧光组分; Ca(OH)2, CaCO3和CaC2O4处理类胡敏酸/类富里酸比值（H/F）高于CK处理, 增加了腐解产物的复杂程度; Ca(OH)2, CaCO3和CaC2O4处理腐解产物DOM的腐殖化（HIX）指数略高于CK处理, Ca(H2PO4)2, CaSO4和CaCl2处理的HIX指数显著低于CK处理。 （3）相关性分析表明, pH和EC是添加钙盐后影响秸秆腐解的主控因子, 秸秆腐解产物腐殖化程度与pH正相关, 与EC负相关。 综上所述, CaC2O4, Ca(OH)2和CaCO3处理可以促进秸秆的腐殖化进程, 提高腐解产物品质, Ca(H2PO4)2和CaCl2起相反作用, 另外pH和EC为影响秸秆腐殖化的主控因子。 该研究可为选择合适的钙盐添加剂从而促进秸秆腐解、 提高秸秆腐解产物品质提供科学参考。

氯气泄漏应立即对其进行应急处置, 同时日常也要加强对含氯尾气的及时回收和净化处理。 目前普遍采用具有发达多孔结构与丰富比表面积的活性炭吸附有害气体, 但是目前活性炭的生产普遍需要消耗木材、 竹子等自然资源, 导致成本高且不利于可持续发展。 因此采用生物质废弃材料制备活性炭, 同时利用冶金固体废弃物对活性炭进行改性处理, 以进一步降低生产、 环境成本与提高吸附性能, 已经成为活性炭生产领域研究的热点。 研究以特殊钢渣与废弃核桃壳为研究对象制备钢渣基生物质活性炭。 采用氯气专用P-C-T吸附装置测试吸收氯气的性能, 电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）、 X射线荧光光谱仪（XRF）、 激光粒度仪（LPSA）、 场发射扫描电子显微镜（SEM）分别测试其浸出重金属浓度、 化学成分、 粒径分布、 微观形貌, 从微观层面阐述特殊钢渣-废弃核桃壳制备钢渣基生物质活性炭机理。 结果表明特殊钢渣超微粉溶液中含有Cd、 Cu、 Pb、 Zn、 Ni、 Cr、 As等重金属, 其中Pb、 Ni、 Cr的浸出毒性含量高于《浸出毒性鉴别标准》（GB 5085.3—2007）中相关重金属的浸出毒性限值。 磷酸具有破坏结构特性、 无水乙醇具有促进分散特性, 有利于消除微粉颗粒间的引力, 提高废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的分散性。 特殊钢渣超微粉所含具有磁性的Fe2O3与具有催化性的CuO、 MnO形成协同作用, 有利于氯气在钢渣基生物质活性炭表面形成富集, 提高对氯气吸附能力。 钢渣基生物质活性炭对氯气的吸附能力随着吸附环境温度上升呈现先小幅降低后大幅降低的趋势, 过高的吸附环境温度会增强氯气分子的活跃性, 造成被钢渣基生物质活性炭吸附的氯气出现解析现象。 钢渣基生物质活性炭在活化处理与焙烧过程中废弃核桃壳超微粉形成的活性炭不仅包裹特殊钢渣超微粉, 而且将特殊钢渣超微粉所含重金属稳定固化于活性炭中。

傅里叶变换红外光谱技术可同时测量多种温室气体组分的浓度。 仪器噪声和谱线重叠效应会对光谱数据的质量产生影响, 从而影响各组分反演浓度的结果。 针对上述问题, 使用不同数量的主成分对时序测量光谱矩阵进行重建, 并将重建光谱矩阵与原始光谱矩阵之间的欧式距离和余弦距离作为动态选择主成分数量的判据, 重建时序测量光谱, 从而提高时序光谱数据的质量。 采用该方法分别对数值仿真光谱、 标准气体测量光谱和外场实验测量光谱进行了处理。 结果表明, 叠加0.001 RMS噪声的数值仿真光谱经过光谱重建后, 光谱的结构特征未明显改变, 重建光谱与原始光谱之间的残差标准差为4.191×10-4, 有效降低了测量光谱中噪声的影响。 采用该方法对标准气体的平均测量光谱进行了重建, 并比较了重建光谱与平均光谱的反演浓度精度。 1 min平均测量光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.24 μmol·mol-1、 CH4: 5.24 nmol·mol-1、 N2O: 2.92 nmol·mol-1和CO: 4.72 nmol·mol-1; 5 min平均测量光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.18 μmol·mol-1、 CH4: 2.30 nmol·mol-1、 N2O: 1.03 nmol·mol-1和CO: 1.53 nmol·mol-1; 1 min重建光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.17 μmol·mol-1、 CH4: 2.97 nmol·mol-1、 N2O: 0.72 nmol·mol-1和CO: 1.40 μmol·mol-1; 5 min重建光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.15 μmol·mol-1、 CH4: 1.74 nmol·mol-1、 N2O: 0.29 nmol·mol-1和CO: 0.97 nmol·mol-1。 利用重建光谱进行反演能够显著提高气体反演浓度的精度, 5 min重建光谱反演浓度的精度结果能够达到WMO/GAW的扩展测量精度要求。 在外场实验中, 1 min重建光谱反演CO2得到的浓度与1 min平均光谱反演得到的CO2浓度的相关系数可达到89.40%。 综合分析可知, 对FTIR时序光谱数据进行主成分动态选择不仅降低了时序测量光谱中噪声的影响, 而且有效保留了时序测量光谱的特征变化信息。

基于藻类光合抑制效应的水质生物毒性检测方法, 具有响应快速、 测量简捷等优点。 然而现有十多种光合荧光参数都源于PSⅡ光合反应中心, 对典型的PSⅠ光合作用抑制剂, 均表现出响应灵敏度差或无响应。 利用毒性胁迫会引起藻类荧光动力学曲线发生变形、 且变化程度与毒性强度成正比的特性, 直接以多相叶绿素荧光动力学曲线形态为分析对象, 在准确定位特征位点的基础上, 构建基于曲线分段抑制的综合表征参数CPI, 并与常用的光合荧光参数Fv/Fm以及性能指标PIabs进行毒性响应时间、 响应灵敏度和稳定性的对比分析。 结果表明, 综合参数CPI对于PSⅡ抑制剂阿特拉津, 15 min即在全样本表现出显著性抑制, 最低检测限和RSD分别为2.25 μg·L-1和8.76%, 对比PIabs、 Fv/Fm分别降低了51.8%、 51.3%和68.0%、 17.7%。 对于典型PSⅠ抑制剂百草枯, 综合参数CPI在15 min表现出显著性抑制, 对应的检测限和RSD分别为0.16 mg·L-1和14.25%, 而参数Fv/Fm无响应, CPI具有时间响应优势; 在8 h长时抑制下, CPI对应的最低检测限和RSD分别为0.09 mg·L-1和3.30%, 对比PIabs、 Fv/Fm分别降低了71.9%、 62.5%和75.6%、 30.0%。 上述结论表明了综合参数CPI作为响应指标可用于检测PSⅠ及PSⅡ抑制剂的生物毒性, 且表现出良好的响应灵敏度和稳定性, 解决了藻类光合抑制法对PSⅠ抑制剂响应灵敏度低的问题, 且对于统一不同种类毒性物质的毒性响应指标提供了关键参数。