光谱学与光谱学分析篇1
2.和田玉的太赫兹光谱研究买买提明·艾尼瓦尔，熊伟，郭雪娇，沈京玲，maimaitiming·ainiwaer，XionGwei，GUoXue-jiao，SHenJing-ling
3.KCl添加剂对激光诱导土壤等离子体辐射强度的影响陈金忠，张琳晶，杨少鹏，魏艳红，李旭，郭庆林，CHenJin-zhong，ZHanGLin-jing，YanGShao-peng，weiYan-hong，LiXu，GUoQing-lin
4.一种新型铕的有机配合物的光物理特性及机理研究闫冠峰，王权，魏柏林，孙晓晨，陈国庆，高淑梅，YanGuan-feng，wanGQuan，weiBo-lin，SUnXiao-chen，CHenGuo-qing，GaoShu-mei
5.信息动态
6.HCCi燃烧过程化学发光光谱研究刘海峰，尧命发，金超，张鹏，李哲名，郑尊清，LiUHai-feng，Yaoming-fa，JinChao，ZHanGpeng，LiZhe-ming，ZHenGZun-qing
7.alq3发光层厚度对有机电致发光器件性能的影响连加荣，廖巧生，杨瑞博，郑伟，曾鹏举，LianJia-rong，LiaoQiao-sheng，YanGRui-bo，ZHenGwei，ZenGpeng-ju
8.近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶黄富荣，张军，罗云瀚，李仕萍，郑仕富，陈星旦，HUanGFu-rong，ZHanGJun，LUoYun-han，LiShi-ping，ZHenGShi-fu，CHenXing-dan
9.近红外光谱(niRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究昝逢宇，霍守亮，席北斗，李青芹，刘鸿亮，ZanFeng-yu，HUoShou-liang，XiBei-dou，LiQing-qin，LiUHong-liang
10.Bp神经网络用于肝炎患者舌诊近红外光谱的研究严文娟，张晶，胡广芹，赵静，林凌，陆小左，李刚，Yanwen-juan，ZHanGJing，HUGuang-qin，ZHaoJing，LinLing，LUXiao-zuo，LiGang
11.红外辐射在水雾中衰减计算的修正方法研究杜永成，杨立，张修峰，吴猛猛，DUYong-cheng，YanGLi，ZHanGXiu-feng，wUmeng-meng
12.ag/K4nb6o17异质结催化剂的制备、光谱分析及光催化性能研究张凤利，曹彦宁，应松，陈熔，张汉辉，郑起，ZHanGFeng-li，CaoYan-ning，YinGSong，CHenRong，ZHanGHan-hui，ZHenGQi
13.三种胡敏酸对阿特拉津的吸附特性及机理研究常春英，郑殷恬，吕贻忠，CHanGChun-ying，ZHenGYin-tian，LUYi-zhong
14.高铁酸钾制备新方法与光谱表征郑怀礼，邓琳莉，吉方英，蒋绍阶，张鹏，ZHenGHuai-li，DenGLin-li，JiFang-ying，JianGShao-jie，ZHanGpeng
15.基于近红外的多相偏最小二乘模型组合分析实现茶叶原料品种鉴定与溯源的研究周健，成浩，曾建明，王丽鸳，韦康，贺巍，王伟峰，刘栩，ZHoUJian，CHenGHao，ZenGJian-ming，wanGLi-yuan，weiKang，Hewei，wanGwei-feng，LiUXu
16.基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究张军，姜黎，陈哲，余谦，梁静秋，王京华，ZHanGJun，JianGLi，CHenZhe，YUQian，LianGJing-qiu，wanGJing-hua
17.离子液体存在下铜的电沉积及其表面增强拉曼散射效应研究徐存英，严磊，刘亚伟，李艳，华一新，张鹏翔，XUCun-ying，YanLei，LiUYa-wei，LiYan，HUaYi-xin，ZHanGpeng-xiang
18.以paa为模板制备SeRS基底及对三聚氰胺的检测李俊梅，徐晓轩，王玉芳，王斌，孙甲明，张存洲，LiJun-mei，XUXiao-xuan，wanGYu-fang，wanGBin，SUnJia-ming，ZHanGCun-zhou
19.偏磷酸钙玻璃陶瓷的Raman光谱分析梁晓峰，尹光福，杨世源，马国华，王军霞，LianGXiao-feng，YinGuang-fu，YanGShi-yuan，maGuo-hua，wanGJun-xia
20.聚丙烯/抗老化剂复合体系的γ-射线辐照降解研究周丽娟，张秀芹，赵莹，阳明书，王笃金，徐端夫，ZHoULi-juan，ZHanGXiu-qin，ZHaoYing，YanGming-shu，wanGDu-jin，XUDuan-fu
21.全内反射双通道观察双标记荧光染色的非洲绿猴肾细胞刘晓晨，关立照，马万云，张宏权，LiUXiao-chen，GUanLi-zhao，mawan-yun，ZHanGHong-quan
22.干旱半干旱地区湖泊周围盐碱土固体表面荧光光谱特征研究于会彬，席北斗，魏自民，马文超，何小松，郭旭晶，刘鸿亮，YUHui-bin，XiBei-dou，weiZi-min，mawen-chao，HeXiao-song，GUoXu-jing，LiUHong-liang
23.荧光光谱数据解析中的信息冗余初步研究刘晶，尚丽平，屈薇薇，邓琥，吴杰，LiUJing，SHanGLi-ping，QUwei-wei，DenGHu，wUJie
24.荧光光谱法研究碳纳米管与牛血清白蛋白间相互作用李杉杉，何华，陈喆，查隽，Chuongpham-Huy，LiShan-shan，HeHua，CHenZhe，ZHaJun，Chuongpham-Huy
25.罗丹明类荧光探针在重金属和过渡金属离子检测中的应用王晓春，刘晓端，杨永亮，申庆华，罗松光，李奇，wanGXiao-chun，LiUXiao-duan，YanGYong-liang，SHenQing-hua，LUoSong-guang，LiQi
26.基于浓度参量同步荧光光谱的相近油源溢油鉴别王春艳，李文东，栾晓宁，张登英，张金亮，郑荣儿，wanGChun-yan，Liwen-dong，LUanXiao-ning，ZHanGDeng-ying，ZHanGJin-liang，ZHenGRong-er
27.四氯化碳-水-十六烷基三甲基溴化铵三元体系凝胶的生成机理初探孙燕，陈静，贺安琪，黄昆，于雷，刘翠格，魏永巨，翟延君，徐怡庄，吴瑾光，SUnYan，CHenJing，Hean-qi，HUanGKun，YULei，LiUCui-ge，weiYong-ju，ZHaiYan-jun，XUYi-zhuang，wUJin-guang
28.基于暗像元的Hyperion高光谱影像大气校正郑求根，权文婷，ZHenGQiu-gen，QUanwen-ting
29.高光谱传感器光谱性能参数反演与反射率恢复王天星，阎广建，任华忠，穆西晗，wanGtian-xing，YanGuang-jian，RenHua-zhong，mUXi-han
30.苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究王凌，赵庚星，朱西存，雷彤，董芳，wanGLing，ZHaoGeng-xing，ZHUXi-cun，Leitong，DonGFang
31.基于iCa与SVm算法的高光谱遥感影像分类梁亮，杨敏华，李英芳，LianGLiang，YanGmin-hua，LiYing-fang
32.基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测单佳佳，吴建虎，陈菁菁，彭彦昆，王伟，李永玉，SHanJia-jia，wUJian-hu，CHenJing-jing，penGYan-kun，wanGwei，LiYong-yu
33.草地退化的高光谱遥感监测方法王焕炯，范闻捷，崔要奎，周磊，闫彬彦，吴代晖，徐希孺，wanGHuan-jiong，Fanwen-jie，CUiYao-kui，ZHoULei，YanBin-yan，wUDai-hui，XUXi-ru
34.基于高光谱图像技术的苹果粉质化LLe-SVm分类光谱学与光谱分析赵桂林，朱启兵，黄敏，ZHaoGui-lin，ZHUQi-bing，HUanGmin
35.无创人体血糖检测光学方法的研究现状与发展李刚，周梅，吴红杰，林凌，LiGang，ZHoUmei，wUHong-jie，LinLing
36.基于光谱法舌诊的脂肪肝快速诊断李刚，赵静，张晶，胡广芹，陆小左，林凌，LiGang，ZHaoJing，ZHanGJing，HUGuang-qin，LUXiao-zuo，LinLing
37.低成本吸附剂稻壳灰对Cr(Ⅵ)去除机制的谱学表征范春辉，张颖超，张颖，韩雪，BennyChefetz，FanChun-hui，ZHanGYing-chao，ZHanGYing，HanXue，BennyChefetz
38.基于noaanDVi研究中国东部南北样带植被春季物候变化王植，刘世荣，孙鹏森，郭志华，周连第，wanGZhi，LiUShi-rong，SUnpeng-sen，GUoZhi-hua，ZHoULian-di
39.用不同蛋白质分析方法鉴定玉米分泌蛋白组的比较研究马玮，FrankHochholdinger，李春俭，mawei，FrankHochholdinger，LiChun-jian
40.多光谱分离算法在目标识别中的研究刘丽霞，庄奕琪，LiULi-xia，ZHUanGYi-qi
41.基于空间特征的光谱分类算法研究高晓惠，相里斌，卫俊霞，魏儒义，于涛，GaoXiao-hui，XianGLiBin，weiJun-xia，weiRu-yi，YUtao
42.基于光波导光模光谱的固液界面受体配体反应动力学研究吴中伟，刘全俊，吴凌伟，谢骁，陆祖宏，wUZhong-wei，LiUQuan-jun，wULing-wei，XieXiao，LUZu-hong
43.基于数据拟合和主成分分析的多组分paHs神经网络定量分析屈薇薇，尚丽平，李晓霞，刘晶，QUwei-wei，SHanGLi-ping，LiXiao-xia，LiUJing
44.基于分段映射模型的水质参数遥感反演研究陈军，温珍河，付军，CHenJun，wenZhen-he，FUJun
45.半干旱地区不同植被生态体系对土壤重金属含量的影响周蒙蒙，潘志华，陈东东，张璐阳，安萍莉，潘学标，赵沛义，ZHoUmeng-meng，panZhi-hua，CHenDong-dong，ZHanGLu-yang，anping-li，panXue-biao，ZHaopei-yi
46.基于稳态空间分辨光谱技术的猪肉嫩度测量方法研究张根伟，文星，王忠义，赵东杰，黄岚，ZHanGGen-wei，wenXing，wanGZhong-yi，ZHaoDong-jie，HUanGLan
47.小波变换在激光诱导击穿光谱压缩中的应用蒋梅城，陆继东，姚顺春，潘圣华，陈凯，董美蓉，JianGmei-cheng，LUJi-dong，YaoShun-chun，panSheng-hua，CHenKai，DonGmei-rong
48.动态光谱数据质量的评价李刚，王慧泉，赵喆，林凌，周梅，吴红杰，LiGang，wanGHui-quan，ZHaoZhe，LinLing，ZHoUmei，wUHong-jie
49.LDao对Rhodobacterazotoformans外周捕光复合体LH2构象及其细菌叶绿素解离行为的影响赵艮贵，董彦敏，杨素萍，焦念志，曲音波，ZHaoGen-gui，DonGYan-min，YanGSu-ping，Jiaonian-zhi，QUYin-bo
50.常压辉光等离子体催化CH4转化制C2烃在线诊断研究王达望，徐勇，张家良，马腾才，wanGDa-wang，XUYong，ZHanGJia-liang，mateng-cai
51.激光剥蚀电感耦合等离子体质谱鉴别蓝色圆珠笔色痕马栋，沈敏，罗仪文，卜俊，徐彻，卓先义，maDong，SHenmin，LUoYi-wen，BoJun，XUChe，ZHUoXian-yi
52.不同成熟度双孢菇子实体主要营养元素与矿物质的光谱分析刘灿，生吉萍，申琳，LiUCan，SHenGJi-ping，SHenLin
53.白虎汤中钙元素的化学形态分析吕培，李祥，陈建伟，LUpei，LiXiang，CHenJian-wei
54.电感耦合等离子体质谱法测定饮用水中6种痕量重金属元素王俊平，马晓星，方国臻，王硕，殷慧玲，wanGJunping，maXiao-xing，FanGGuo-zhen，wanGShuo，YinHui-ling
55.应用iCp-aeS法研究云南普洱茶稀土含量宁蓬勃，龚春梅，张彦明，郭抗抗，ninGpeng-bo，GonGChun-mei，ZHanGYan-ming，GUoKang-kang
56.氢化物发生-原子荧光光谱法测定海水中as(Ⅲ)和as(Ⅴ)边静，徐芳，李玲辉，王伟，韩晶晶，李莉，BianJing，XUFang，LiLing-hui，wanGwei，HanJing-jing，LiLi
57.加热过程中古代铜镜表面"锡汞齐"相变分析张少昀，秦颍，ZHanGShao-yun，QinYing
58.eDXRF中镍铜锌元素间效应分析及校正技术研究李哲，庹先国，杨剑波，刘春来，黄连美，LiZhe，tUoXian-guo，YanGJian-bo，LiUChun-lai，HUanGLian-mei
59.便携式X射线荧光光谱测定土壤中Cr,Cu,Zn,pb和as的研究陆安祥，王纪华，潘立刚，韩平，韩莹，LUan-xiang，wanGJi-hua，panLi-gang，Hanping，HanYing
60.一种基于单元型红外光谱辐射计的成像光谱数据获取系统设计宗靖国，张建奇，刘德连，袁胜春，ZonGJing-guo，ZHanGJian-qi，LiUDe-lian，YUanSheng-chun
61.基于光谱吸收的光纤甲烷监测系统在瓦斯抽采中的应用赵燕杰，王昌，刘统玉，王哲，魏玉宾，李艳芳，尚盈，王黔，ZHaoYan-jie，wanGChang，LiUtong-yu，wanGZhe，weiYu-bin，LiYan-fang，SHanGYing，wanGQian
62.星载超光谱成像仪杂散光及其测量张军强，吴清文，颜昌翔，ZHanGJun-qiang，wUQing-wen，YanChang-xiang
63.计算层析成像光谱技术研究进展魏儒义，周锦松，景娟娟，王新全，高晓惠，王乐，weiRu-yi，ZHoUJin-song，JinGJuan-juan，wanGXin-quan，GaoXiao-hui，wanGLe
64.便携式水果内部品质近红外检测仪研究进展刘燕德，高荣杰，孙旭东，LiUYan-de，GaoRong-jie，SUnXu-dong
3.光谱学与光谱分析空心针板放电等离子体气体温度和振动温度研究董丽芳，刘为远，杨玉杰，王帅，DonGLi-fang，LiUwei-yuan，YanGYu-jie，wanGShuai
4.eu3+/Yb3+共掺杂Zro2粉末的制备和发光性质研究程学瑞，韦先涛，陈永虎，尹民，CHenGXue-rui，weiXian-tao，CHenYong-hu，Yinmin
5.Li+共掺杂Gdtao4:eu3+发光增强效应的研究傅尚怡，顾牡，刘小林，倪晨，刘波，黄世明，FUShang-yi，GUmu，LiUXiao-lin，niChen，LiUBo，HUanGShi-ming
6.tm3+/Dy3+共掺硫卤玻璃中红外发光和能量传递研究张鹏君，戴世勋，曹莹，彭波，徐铁峰，聂秋华，章向华，ZHanGpeng-jun，DaiShi-xun，CaoYing，penGBo，XUtie-feng，nieQiu-hua，ZHanGXiang-hua
7.铕(Ⅲ)配合物的合成及发光性能研究周禾丰，张婷，郝玉英，许慧侠，王华，ZHoUHe-feng，ZHanGting，HaoYu-ying，XUHui-xia，wanGHua
8.微波法制备mn2+掺杂ZnSe纳米材料及谱学性能研究韩冬梅，宋春风，李效玉，HanDong-mei，SonGChun-feng，LiXiao-yu
9.新型不对称酞菁的电致发光性质研究夏道成，李万程，韩双，程传辉，李泉泉，王进，张伟，李珠，XiaDao-cheng，Liwan-cheng，HanShuang，CHenGChuan-hui，LiQuan-quan，wanGJin，ZHanGwei，LiZhu
10.FtiR分析脉冲电场和热处理后的大豆分离蛋白结构变化刘燕燕，曾新安，陈晓东，LiUYan-yan，ZenGXin-an，CHenXiao-dong
11.红外光谱法研究低温焚烧稻壳灰对Cr(Ⅵ)的吸附机理范春辉，张颖，张颖超，李晶，BennyChefetz，FanChun-hui，ZHanGYing，ZHanGYing-chao，LiJing，BennyChefetz
12.尿酸结石患者尿液中的微晶组分及其与结石形成的关系黄志杰，谈金，欧阳健明，HUanGZhi-jie，tanJin，oUYanGJian-ming
13.基于近红外光谱技术预测径/弦切面粗皮桉木材微纤丝角赵荣军，张黎，霍小梅，任海青，ZHaoRong-jun，ZHanGLi，HUoXiao-mei，RenHai-qing
14.基于功能近红外光谱技术(fniRs)的帕金森病大鼠模型脑组织特性研究胡光霞，钱志余，孙涛，杨天明，王文宏，HUGuang-xia，QianZhi-yu，SUntao，YanGtian-ming，wanGwen-hong
15.利用近红外光谱鉴别纺织用竹纤维和麻纤维王戈，黄安民，胡小霞，陈复明，wanGGe，HUanGan-min，HUXiao-xia，CHenFu-ming
16.应用红外光谱技术鉴别中药麝香的真伪周健，金城，罗云，武彦文，李建宇，罗永明，肖小河，ZHoUJian，JinCheng，LUoYun，wUYan-wen，LiJian-yu，LUoYong-ming，XiaoXiao-he
17.实用化商品玉米籽粒的近红外光谱品种判别方法研究郭婷婷，王守觉，王红武，胡海晓，安冬，邬文锦，夏维，翟亚锋，GUoting-ting，wanGShou-jue，wanGHong-wu，HUHai-xiao，anDong，wUwen-jin，Xiawei，ZHaiYa-feng
18.近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究李水芳，张欣，单杨，李忠海，LiShui-fang，ZHanGXin，SHanYang，LiZhong-hai
19.利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究李刚，赵喆，刘蕊，王慧泉，吴红杰，林凌，LiGang，ZHaoZhe，LiURui，wanGHui-quan，wUHong-jie，LinLing
20.谐波分量提高动态光谱法无创血液成分检测精度李刚，王慧泉，赵喆，林凌，LiGang，wanGHui-quan，ZHaoZhe，LinLing
21.硅油作为压力计的拉曼光谱研究刘锦，孙樯，LiUJin，SUnQiang
22.拉曼光谱研究人参皂苷Rb1与DppC双层膜的作用惠歌，赵雨，张巍，谢云飞，杨竞秀，赵大庆，赵冰，HUiGe，ZHaoYu，ZHanGwei，XieYun-fei，YanGJing-xiu，ZHaoDa-qing，ZHaoBing
23.碳酸盐岩储层流体包裹体差分拉曼光谱的研究李静，查明，LiJing，ZHaming
24.罗丹明6G在银纳米线阵列上的SeRS光谱研究孙献文，王蓓，莫育俊，SUnXian-wen，wanGBei，moYu-jun
25.便携式拉曼光谱用于文物及文物保护材料光老化作用的快速评价罗曦芸，叶菲，吴来明，袁胜伟，张维冰，杜一平，LUoXi-yun，YeFei，wULai-ming，YUanSheng-wei，ZHanGwei-bing，DUYi-ping
26.基于脉冲耦合神经网络的拉曼光谱定性分析王成，黎绍发，吴正洁，何凯，黄耀熊，wanGCheng，LiShao-fa，wUZheng-jie，HeKai，HUanGYao-xiong
27.利用三维荧光光谱和吸收光谱研究雨水中CDom的光学特性程远月，郭卫东，龙爱民，陈绍勇，CHenGYuan-yue，GUowei-dong，LonGai-min，CHenShao-yong
28.单丛茶水提物清除DppH和aBtS自由基的光谱学研究郑善元，陈填烽，郑文杰，黄荫成，ZHenGShan-yuan，CHentian-feng，ZHenGwen-jie，wonGYum-shing
29.新型苯基吡唑铱(Ⅲ)配合物的合成及光物理性能研究于建宁，郝玉英，郭晓霞，雷利平，许慧侠，许并社，YUJian-ning，HaoYu-ying，GUoXiao-xia，LeiLi-ping，XUHui-xia，XUBing-she
30.椰子花粉过敏原profilin蛋白体外重折叠过程的光谱学研究罗海梅，肖杰，邬玉兰，刘志刚，JunLu，徐宏，LUoHai-mei，XiaoJie，wUYu-lan，LiUZhi-gang，JunLu，XUHong
31.基于top-Hat变换的高光谱吸收特征增强方法李慧，蔺启忠，王钦军，刘庆杰，陈玉，LiHui，LinQi-zhong，wanGQin-jun，LiUQing-jie，CHenYu
32.水中石油类含量对后向散射系数光谱的影响宋庆君，黄妙芬，唐军武，王晓梅，SonGQing-jun，HUanGmiao-fen，tanGJun-wu，wanGXiao-mei
33.光诱导下系列钴配合物的表面电子行为对比研究李雷，金晶，史忠丰，邢永恒，牛淑云，LiLei，JinJing，SHiZhong-feng，XinGYong-heng，niUShu-yun
34.应用数字图像技术对有机肥施用后玉米氮营养诊断研究孙钦平，李吉进，邹国元，向成材，罗一鸣，刘本生，SUnQin-ping，LiJi-jin，ZoUGuo-yuan，XianGCheng-cai，LUoYi-ming，LiUBen-sheng
35.水热合成ZnS:Cu,al纳米晶体及其全色发射光谱特性新梅，曹望和，罗昔贤，Xinmei，Caowang-he，LUoXi-xian
36.基于长周期光纤光栅谐振光谱调制的氨氮降解监测研究光谱学与光谱分析刘宏月，梁大开，曾捷，曹志斌，曾建民，LiUHong-yue，LianGDa-kai，ZenGJie，CaoZhi-bin，ZenGJian-min
37.4,4'-二环己基甲烷二氨基甲酸丁酯的制备及结构表征高伟，赵新强，王晶，安华良，贾春瑶，王延吉，Gaowei，ZHaoXin-qiang，wanGJing，anHua-liang，JiaChun-yao，wanGYan-ji
光谱学与光谱学分析篇2
关键词：近红外光谱技术；水果；品质检测；成熟期检测
中图分类号：tV219文献标识码：a文章编号：16749944（2013）10021504
1引言
我国虽然是水果生产大国，但自1993年以来水果储藏能力只有10%，烂果率高达25%，出口总量不到总产量的3%，远低于9%～10%的世界平均水平[1～3]。以上原因造成果农卖果难，增收难。要解决这些问题，必须发展水果深加工，扩大鲜果出口。阻碍我国鲜果出口的一个重要因素是果品分选、检测能力弱，检测速度慢，检测人员的素质低，果品筛选达不到国际上水果进出口市场的要求。国内早期的水果内部品质检测方法主要是化学分析法，该方法不仅可靠性和稳定性较差，而且在测试时还必须破坏水果，测试过程繁琐，只能通过少量样本的测定，来评价整批次水果的品质。鉴于以上原因，无损检测技术应运而生。无损检测技术具有无损、快速、准确性高和实时性强等特征。目前的无损检测技术主要有针对水果光学特性、电学特性、声学特性、力学振动特性等众多性质进行的各种检测，且大多还处于试验研究阶段[2]。
近红外光谱技术（nearinfraredSpectroscopytechnology，niSt）是一种利用物质对光的吸收、散射、反射和透射等特性来确定其成分含量的一种无损检测技术，具有快速、非破坏性、无试剂分析、安全、高效、低成本及同时测定多种组分等特点[4]。随着现代光谱技术的发展，且凭借其快速、方便、准确和无损伤等特点，应用近红外光谱分析技术对水果品质进行无损检测已成为近年来的研究热点。本文主要介绍2000年后，近红外光谱分析在果实成熟期检测和品质检测两方面的研究进展。
2近红外光谱技术在水果成熟期监测中
的应用研究近红外与可见光结合的无损检测技术具有适应性强、灵敏度高、对人体无害、成本低和容易实现等优点，被广泛用于水果成熟度的无损检测。2002年，mcGlone等利用ViS/niR技术，依据果实成熟过程中叶绿素减少的趋势，深入探测了“RoyalGala”苹果在采摘前和储藏后各品质指标，光谱图如图1所示，在苹果早采收、适中采收、晚采收的典型吸光度光谱对比中，发现在680nm波长处，叶绿素吸光度有明显的变化，早采收果实的吸光度明显高于适中采收和晚采收果实，因此认为该波长可用于区别苹果的成熟度[5]。Lur等人用近红外光谱检测苹果的硬度和含糖量，通过有损与无损相结合的方式建立了预测苹果内部品质的数学模型[6]。
2005年，annpeirs等人在前人研究的基础上研究了苹果自然特性对可见近红外模型预测采摘期成熟度精确性的影响。研究表明，近红外光谱与成熟度有一定相关关系，其Rr>0.94，RmSep
2007年，YongniShao等人用可见光与近红外检测技术结合硬度、糖度和酸度等指标检测番茄的成熟度，得到了各自的相关系数，分别为0.83、0.81和0.83，表明可见光与近红外技术无损检测水果成熟度的方法是可行而且实用的[8]。
3近红外光谱技术在水果品质检测中的
应用研究利用近红外光谱（niR）检测水果品质早已成为国际研究热点之一。2003年，Clark等利用700～900nm的透射光检测了褐心贝宾（Braeburn）苹果，探讨了投射测量时苹果的最佳位置[9]。国内的相关研究也如雨后春笋般涌现出来，研究的水果有柑橘、苹果、梨、桃、枇杷等，检测的品质涉及糖度、酸度、可溶性固形物、维生素、坚实度、色泽及单果重量、褐变、模式识别等。
3.1糖度检测
2006年，应义斌等利用小波变换结合近红外光谱技术检测水果糖度，小波变换滤波技术能有效地消除苹果近红外光谱中的噪声，在采用小波变换尺度为3时wt-SmLR法建立的校正模型精度明显优于采用SmLR法建立的模型[10]。周文超等建立赣南脐橙内部糖度的近红外投射pLS模型，r=0.9032，RmSep=0.2421[11]。刘春生等利用可见/近红外漫反射光谱结合pLS建立南丰蜜桔糖度校正模型，预测集r=0.9133，RmSep=0.5577，平均预测偏差为-0.0656[12]。
3.2酸度检测
应义斌等建立苹果有效酸度的近红外漫反射pLS模型，最佳pC=3，r=0.959，SeC=0.076，Sep=0.525，Bias=0.073[13]。刘燕德等应用近红外漫反射光谱结合光线传感技术建立苹果有效酸度模型，预测值和真实值r=0.906，SeC=0.0562、Sep=0.0562，Bias=0.0115[14]。董一威等采用CCD近红外光谱系统结合偏最小二乘回归（pLSR）建立苹果酸度预测模型，r=0.8151，SeC=0.0120，Sep=0.0204[15]。
3.3可溶性固形物检测
2006年，李建平等应用近红外漫反射光谱定量分析技术对2个产地3个品种枇杷的可溶性固形物进行无损检测研究，发现在波长1400～1500nm和1900～2000nm两段范围，样品的可溶性固形物与光谱吸光度之间的相关系数较高，最终建立的可溶性固形物含量预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.96和0.95[16]。
2008年，刘燕德等应用近红外光谱（350～1800nm）及偏最小二乘法回归、主成分回归和多元线性回归对梨的可溶性固形物及逆行定量分析；在采用偏最小二乘法回归算法之前先用一阶微分对光谱数据进行预处理，研究表明果实中间部位的预测结果较为理想；近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨果实内部指标可溶性固形物[17]。
2009年，周丽萍等采用可见光与近红外光结合技术对苹果的可溶性固形物含量的检测进行了研究，他们结合主成分分析（pCa）和Bp神经网络技术，建立苹果SSC预测模型；采用DpS数据处理系统对苹果样本的漫反射光谱（345～1039nm波段），进行主成分分析，获得累计可信度大于95%的5个新主成分；建立一个3层Bp神经网络模型，并将这5个新的主成分作为Bp神经网络模型的输入量，其结果是98%以上预测样本的预测相对误差在5%以下[18]。
3.4坚实度检测
2006年，傅霞萍等采用傅里叶漫反射近红外光谱技术研究了水果坚实度的无损检测方法，他们对不同预处理方法和不同波段建模对模型的预测性能进行分析对比，建立了利用偏最小二乘法进行水果坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型，同时结果表明应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的，为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据[19]。
2009年，史波林等采用近红外光谱技术结合遗传算法分别对去皮前后苹果坚实度无损检测进行研究，他们采用光谱附加散射校正（mSC）、微分处理（Derivative）、直接正交信号校正（DoSC）等预处理方法和基于遗传算法（Ga）的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响，结果表明，苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响，但仅通过常规的光谱预处理方法（mSC、Derivative）很难有效消除。他们提出的遗传算法结合直接正交信号校正（Ga-DoSC）方法能有效消除果皮的影响，不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1480和5降到36和1，相关系数r由0.753提高到0.805，更重要的是模型的预测相对误差RSDp从16.71%显著下降到12.89%，并接近采用苹果果肉建模的预测性能（12.36%），达到对苹果硬度的近红外无损检测要求[20]。
3.5色泽及单果重量检测
3.8品种鉴别
赵杰文等采用支持向量机（SVm）建立苹果不同品种、不同产地的分类模型，预测识别率精度比传统的判别分析法提高5%左右，均达到100%；回判识别率分别为100%和87%[27]。何勇等提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法，该方法应用主成分分析结合人工神经网络建立了苹果品种鉴别的模型，该模型的预测效果很好，识别率达到100%[28]。
4存在的问题
近红外光谱技术具有检测速度快速、检测方法简便、检测准确性高及同时可测定多种成分的优点，使它在果品在线分选检测中有较好的应用前景。虽然近红外光谱技术在水果成熟期预测和内部品质检测方面的研究已有10年的时光，有些检测技术已趋于成熟，但目前来看该技术仍存在一些问题，比如怎样找出不同水果光谱的特性波段，怎样实现果品快速在线检测和分选，怎样实现对水果的成熟度、硬度、糖度和内部缺陷等同时检测，具体来说近红外光谱技术在水果品质或成熟期检测研究中主要存在以下几方面问题。
4.1水果成熟期预测中存在的问题
（1）近红外光谱技术在水果成熟期预测中，光谱波段的选择尤为重要；建立预测模型时有必要对光谱波段进行优选和组合[29]。
（2）利用近红外光谱预测果实成熟期时，既要保证预测模型的精确度，还需考虑模型的通用性，即还需进一步研究水果果实的不同光学特性与果实成熟期的相关性，提高预测的效率和准确性。
4.2水果品质检测中存在的问题
（1）在水果品质的光谱检测中，光谱仪自身的信噪比等性能会极大地影响预测模型的精确度。可见，在光谱预处理方面，选择合适的消噪方法将成为今后近红外光谱技术在水果内部品质及成熟期预测中的另一个研究重点[30]。
（2）在利用niSt对水果品质进行检测的过程中，建立数学模型是最困难的，因为近红外光谱很容易受到果品样本个体因素如温度、检测部位不同等因素的影响；同时由于检测环境条件、仪器的精度和稳定性等复杂因素的影响，使得数学模型适应性差。在线检测过程中，样品是运动的，近红外光谱受到很大的影响，如何在果品运动的状态下获得较稳定的近红外光谱仍是一个很大的难题。
（3）建立用于水果品质光谱分析的校正模型与开发用于水果品质检测的软件系统是近红外光谱技术能否用于水果品质检测的最关键问题，但当前大部分研究只是进行可行性探索，没有进行深入研究；在实际生产生活中使用的便携式水果品质无损检测仪器非常罕见。
5发展趋势
目前水果市场，或者水果生产者在田间分析水果品质都需要一种小型便捷的、可移动式的近红外光谱分析仪器。同时这些仪器还需要操作简单，对普通常见的水果都具有适用性。因此，便携式的、能够和电脑随时连接的类USB或pDa的近红外水果分析仪将会成为市场新宠。
当今水果加工过程中非常需要一种能够根据水果品质指标（如可溶性固形物、酸度、硬度等）进行快速在线分级.光纤技术与近红外技术结合必然使近红外在线检测技术广泛应用于水果以及其他各个领域，并在今后的发展中逐步形成成熟的在线检测装备投放于市场。随着近红外光谱分析技术的不断推广和深入应用，未来它将与网络技术结合，更方便快捷地实现分析模型的在线更新与升级。
目前，水果的近红外光谱无损检测中还存在检测指标单一、实时性差、检测效率低等问题。为了解决上述问题，开展高效并行图像处理算法和多指标综合检测技术的研究非常必要，并将成为研究热点。为了更快速、更准确地得到测量结果，结合近红外光谱分析技术、高光谱成像技术，及紫外、红外光技术，从多信息融合技术的不同层次：数据层、特征层和决策层选择最优的融合方法，在水果成熟期和品质检测领域将有广阔的研究前景。近红外光谱技术将会在更多领域更广泛范围为人类带来便利。
参考文献：
[1]林，近红外光谱分析技术在我国大宗水果品质无损检测中的应用研究[J].食品工业科技，2012，6（33）：460～464.
[2]贺艳楠，水果成熟度无损检测技术研究进展[J].北方园艺，2010（3）：208～212.
[3]莫润阳，无损检测技术在水果品质评价中的应用[J].物理学和高新技术，2004，33（11）：848～851.
[4]毛莎莎，曾明，何绍兰，等，近红外光谱技术在水果成熟期预测中的应用（综述）[J].亚热带植物科学，2010，39（1）：82～89.
[5]mcGloneVa，etal.ViS/niRestimationatharvestofpre-andpost-storagequalityindicesfor‘RoyalGala’apple[J].postharvestBiologyandtechnology，2002，25：135～144.
[6]LuR，etal.anear-infearedsensingtechniqueformeasuringinternalqualityofapplefruit[J].transoftheaSae，2002，18（5）：585～590.
[7]annpeirs，etal.effectofnaturalvariabilityamongapplesontheaccuracyofViS-niRcalibrationmodelforoptimalharvestdateprediction[J].postharvestBiologyandtechnology，2005，35：1～13.
[8]YongniShao，etal.Visible/nearinfraredspectrometrictechniquefornondestructiveassessmentoftomatoqualitycharacteristics[J].JournalofFoodengineering，2007，81：672～678.
[9]ClarkCJ，mcGloneVa，JordanRB，etal.Detectionofbrown-heartin‘braeburn’applebytransmissionniRspectroscopy[J].post-harvestBiologyandtechnology，2003（28）：87～96.
[10]应义斌，基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究[J].光谱学与光谱分析，2006，26（1）：63～66.
[11]周文超.近红外投射光谱无损检测赣南脐橙糖度的研究[J].农业化研究，2009（5）：161～163.
[12]刘春生.偏最小二乘法——可见/近红外光谱测定南丰蜜桔糖度的研究[J].河北师范大学学报：自然科学版，2008，32（6）：788～790，797.
[13]应义斌.苹果有效酸度的近红外漫反射无损检测[J].农业机械学报，2004，35（6）：124～126，141.
[14]刘燕德.近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究[J].光谱学与光谱分析，2005，25（11）：1793～1796.
[15]董一威.苹果中糖酸度的CCD近红外光谱分析[J].食品科学，2007，28（8）：376～380.
[16]李建平，傅霞萍，周莹.近红外光谱定量分析技术在枇杷可溶性固形物无损检测中的应用[J].光谱学与光谱分析，2006，26（9）：1606～1609.
[17]刘燕德.近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固形物的研究[J].光谱学与光谱分析，2008，28（4）：797～800.
[18]周丽萍.苹果可溶性固形物含量的检测方法[J].农业化研究，2009，4（4）：104～106.
[19]傅霞萍.水果坚实度的近红外光谱检测分析实验研究[J].光谱学与光谱分析，2006，26（6）：1038～1041.
[20]史波林.应用Ga-DoSC算法消除果皮影响近红外漫反射光谱分析苹果硬度的研究[J].光谱学与光谱分析，2009，29（3）：665～675.
[21]刘燕德.梨子表面色泽的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究[J].红外与毫米波学报，2008，27（4）：266～268.
[22]李鑫.苹果梨单果重的近红外无损检测研究[J].安徽农业科学，2008，36（4）：1297～1298.
[23]韩东海.苹果内部褐变的光学无损伤检测研究[J].农业机械学报，2006，37（6）：86～88，93.
[24]王加华.基于可见/近红外能量光谱的苹果褐腐病和水心鉴别[J].光谱学与光谱分析，2008，28（9）：2098～2102.
[25]夏俊芳.基于小波变换的柑橘维生素C含量近红外光谱无损检测方法[J].农业工程学报，2007，23（6）：170～174.
[26]刘燕德.可见/近红外漫反射光谱无损检测南丰蜜桔维生素C的研究[J].光谱学与光谱分析，2008，28（10）：2310～2320.
[27]赵杰文.支持向量机在苹果分类的近红外光谱模型中的应用[J].农业工程学报，2007，23（4）：149～152.
[28]何勇.基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究[J].光谱学与光谱分析，2006，26（5）：850～853.
光谱学与光谱学分析篇3
关键词：红外光谱；纤维；定性；定量
1傅立叶红外光谱（FtiR）在纤维检验中的基本原理
傅立叶变换红外光谱仪（简称FtiR）具有扫描速度快、高分辨率、测定光谱范围宽等特点，并配备有功能很强的计算机系统，已经成为最有用的分析手段之一。在纺织品纤维检验中，当连续波长的红外光照射到纤维样品时，纤维分子就会选择吸收与其所含官能团固有振动频率相等的红外光，发生能级的跃迁，从而产生红外吸收光谱。红外光谱中的每一个特征吸收谱带都包含了试样分子中基团和化学键的信息。不同纤维的官能团不同，或单体的连接方式和空间相对关系不同，其产生的红外吸收峰的峰位和强度都会有所差异，将试样的红外光谱与已知红外光谱进行比较从而鉴别出纤维来[1]。
傅立叶变换衰减全反射红外光谱法（atR-FtiR）是分析物质表层成分结构信息的一种技术，它具有对样品无破坏性、操作方便迅速、灵敏度高等优点[2]。atR-FtiR可以有效地得到聚合材料的红外图谱，制样简单、非破坏性、能够保持样品原貌进行测定，可以实现原位、实时、无损测量，这对于各种纤维成分的定性鉴别特别方便。atR光谱法是一种表面取样技术，所获得的主要是样品表面层的光谱信息，因此尤其适合观测样品表面的变化[3]。
2在纤维成分检验中常用的红外光谱技术
2.1FtiR透射光谱技术
常规FtiR透射光谱分析方法不仅可以鉴定未知纤维的种属，还可以对简单的混纺样品进行混纺率的定量测定等，该方法比较成熟，被广泛地应用在纤维检验实践中。透射红外光谱分析方法，重点是样品的制样过程，不同的纤维要选择不同的制样方法，否则就会得不到预期的效果。制样方法主要有溴化钾压片法和溶解薄膜法、熔融铸膜法。溴化钾压片法适用于可用切片切成粉末的纤维，溶解薄膜法适用于锦纶、醋纤、氯纶等纤维，熔融铸膜法适用于热塑性合成纤维。上述制样方法都存在过程繁琐的缺点，近年来各种现代化红外附件的成功应用，为FtiR纤维检测提供了很大的便利[1]。
2.2衰减全反射红外光谱技术
为克服红外光谱制样繁琐以及某些样品难以制样的不足，20世纪60年代初出现了衰减全反射（attenuatedtotalRefraction，atR）红外附件。80年代初将atR技术开始应用到傅立叶变换红外光谱仪上，产生了傅立叶变换衰减全反射红外光谱仪（attenuatedtotalinternalReflectanceFouriertransforminfraredspectroscopy，简称atR-FtiR）[4]。atR的应用极大地简化了测试的流程，使纤维成分的检测变得方便而快捷。atR技术对于分析纺织纤维样品，分析速度快、对样品无损坏、不消耗化学药品，结果准确可靠。
当二组分混合纤维的混合比在30%～70%范围内时，多数混合纤维的atR谱图中出现两种纤维的独立特征峰，据此可以鉴别混纺纤维。少数难以鉴别的混纺纤维，可以先确定一种纤维，再以其作为参比光谱做差谱分析，从而对第二组分纤维进行定性分析。由于对光谱差减的次数越多结果越不可靠，因而目前运用atR法鉴别混纺织物主要二组分织物和少数三组分织物，四组分以上的就很困难了。这也是红外光谱仪不能大量有效应用在纤维定性分析上的主要原因之一[5]。
2.3近红外漫反射光谱分析
因为物体对光的散射率随波长的减少而增大，近红外谱区光的波长比中红外区短，其散射的效率比中红外区高，因此近红外谱区适合做漫反射光谱或散射光谱分析，可以得到较高的信噪比和较宽的线性范围。适用于固态、液体和气态样品的检测。近红外光谱的信息量丰富、图谱的稳定性高、取得图谱比较容易，结合现代数学方法和计算机技术，可以从复杂背景中提取微弱信息[6]。通过将近红外光谱所反映的样品基团或组成与用参比方法测得的数据采用化学计量学方法建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成[7]。近红外漫反射光谱分析是一种极有发展前途的光谱技术。
2.4显微红外光谱技术
傅立叶变换红外光谱加一个红外显微镜附件就可进行显微红外光谱分析，可以进行单根纤维的检测。显微傅立叶变换红外光谱法是一种微量分析技术，它的特点有：灵敏度高，检测限低，极少的样品（几纳克）就能获得很好的红外光谱图；样品制备简单，对不透光样品可直接测定反射光谱；显微镜光路调节简单，容易实现显微镜对样品待分析部位定位；分析过程不会对样品有任何损坏。在纤维检验中能够进行种类鉴别，同时能够鉴别单根双组分纤维的成分，从而为各种混纺纤维的鉴别提供简便有效的方法。
3红外光谱技术在纤维成分检验中的研究进展
3.1红外光谱技术在纤维定性中的应用研究
关于红外光谱技术在纤维定性中的应用已经比较成熟。近来的文献主要集中在快速检测技术上。烟台市产品质量监督检验所的孙琳琳等人利用傅立叶红外光谱（atR）对某单位送检两件未知纤维样品进行鉴别，并且对比了傅立叶红外光谱（atR）法和依据纺织行业标准FZ/t01057.8―1999红外光谱法两种方法所得纤维样品的红外谱图，所得测试结果一致。证明atR法具有分析速度快、样品需求量小、对样品无损、不消耗检材、结果准确可靠的特点[8]。
辽宁警官高等专科学校的阎巍等人利用傅立叶红外光谱（atR）法对不同品牌不同厂家以及同一品牌不同颜色的各组的羊绒、腈纶等纤维样品进行检测，其试验可以快速、准确地鉴定出上述各组纤维[9]。
浙江省纺织测试研究院的王晓晴等人采用傅立叶衰减全反射红外光谱技术（FtiR-atR）对新型功能性纤维――海藻纤维进行红外光谱扫描，对比了散纤维和无纺布两种外观形态下的海藻纤维红外光谱图，其分析得出：在3300cm-1左右出现的宽峰、1200cm-1～1000cm-1处的较强吸收峰、1610cm-1～1560cm-1和1440cm-1～1360cm-1之间的强吸收尖峰可以一同构成鉴别海藻纤维的特征峰。试验结果表明，用FtiR-atR技术可以快速、有效地鉴别出海藻纤维[10]。
3.2红外光谱技术在纤维定量中的应用研究
在红外光谱技术中，近红外光谱在纤维定量分析中应用相对较广。在混纺纤维含量测定方面，2010年，吕丹[11]利用近红外光谱技术，利用主成分分析法和多元线性回归方法建立了不同产地羊绒-羊毛混纺纤维的定量分析模型，研究结果表明：定量分析模型的相关系数和预测标准偏差达到了1.2061，能够对羊绒-羊毛混纺纤维的含量进行准确的预测。
同年，杨萌[12]用46个棉/氨混纺样品建立了分析精度较高的近红外光谱分析模型，用于检测棉/氨混纺产品中氨纶含量，模型的相关系数达到0.99，预测结果证实了利用近红外光谱技术快速检测棉/氨混纺产品的可行性。
与近红外相比，中红外更多地应用到定性分析，随着红外光谱研究的不断深入，中红外也被应用于混合物的定量分析。2010年陶丽珍等[13]选取2900cm-1、1717cm-1、721cm-1特征吸收峰作为定量分析峰，用溴化钾压片的制样方法，对比分析了运用峰面积比测定涤/棉混纺比的方法，得出结论是比值法测试精度更高。
纤维混纺比定量分析主要集中在两组分混合物的分析。对于多组分的定量，国内研究并不是很多。陈斌、蔡斌[14]采用信号分析理论中的相关分析技术，将三组分的涤纶-棉-毛样品与二组分的棉-毛样品进行相关分析，建立了基于偏最小二乘（pLS）方法的近红外校正模型，并对余下样品进行了预测分析。结果表明，借助相关分析算法，毛含量的预测相对均方差和相关系数分别从3.5575、0.9855提高到2.7835、0.9876。试验证明，多组分相关分析技术可以在复杂混合样品中提取出待测组分的近红外光谱信息，为建立较高精度的校正模型创造了条件。
参考文献：
[1]王建滨，刘世玲，任晓慧.傅立叶红外光谱及附件技术在检验纤维中的应用[J].中国纤检，2011（9）：59-61.
[2]刘净维，董建朋.傅立叶衰减全反射红外光谱法在纺织与印染中的应用与进展[J].中国商界，2008（5）：252-253.
[3]陆永良，沈维，刘艳.红外光谱差减技术在纺织品定性分析中的应用[J].上海纺织科技，2010，38（7）：1-4.
[4]黄红英，尹齐和.傅里叶变换衰减全反射红外光谱法（atR-FtiR）的原理与应用进展[J].中山大学研究生学刊（自然科学、医学版），2011，32（1）：20-31.
[5]韩非，杨瑜榕，刘贵，等.红外光谱在纤维定性定量分析中的应用[J].中国纤检，2012（10）：55-59.
[6]王小天.相关分析技术在纺织纤维近红外快速检测中的应用[D].苏州大学硕士学位论文，2007.
[7]姜伟.植物纤维原料化学定量方法研究及其近红外预测模型构建[D].东华大学博士学位论文，2013.
[8]孙琳琳，张磊，迟晓红.傅立叶红外光谱法鉴别纺织纤维[J].材料开发与应用，2015（6）：89-91.
[9]阎巍，张金庄.傅立叶红外光谱（atR）法检验纺织纤维[J].辽宁警专学报，2007，11（6）：35-37.
[10]王晓晴，廖艳芝，严方平，等.基于傅立叶衰减全反射红外光谱技术的海藻纤维鉴别分析.[J].中国纤检，2015（5）：66-68.
[11]吕丹，于婵，赵国.利用近红外光谱进行羊绒与羊毛的鉴别技术研究[J].北京服装学院学报，2010，30（2）：29-34.
[12]杨萌.近红外光谱技术在棉/氨纶面料分析中的应用[J].中国纤检，2010（11）：61-63.
[13]陶丽珍，潘志娟，蒋耀兴，等.基于红外光谱的涤/棉混纺比定量分析[J].中国纤检，2010，31（2）：19-23.
光谱学与光谱学分析篇4
【关键词】中药鉴定；近红外光谱；应用
我国中药材种类繁多，来源较多，药物质量参差不齐，对于中药的鉴定工作带来了一定的困难，传统上常用的根据性状鉴定，显微鉴定，根据理化性质鉴定等虽然可以在一定程度上鉴定重要良莠，但是前两种方法需要积累一定经验，而理化鉴定耗费的时间很长[1]，因此，找到一种操作简单，结果可靠的鉴定方法至关重要，本文主要分析总结了近红外光谱技术对于中药品种、真假及产地等特性鉴定中的作用。
近红外光是一种波长在可见光与中红外光之间的一种电磁波，是21世纪以来发展较为迅速的高新技术之一，其将电子技术、光谱技术、计算机技术及化学技术融为一体，在对于复杂样品的分析中具有重要的作用，其操作简单，分析迅速，效率高，花费少，结果重复性好[2]，同时采用近红外光谱技术在检测过程中样品不需要处理，不会破坏受检品，使得在线分析便于实现，是一种典型无损伤的分析方法，已经得到了广泛应用。
1近红外光谱技术的原理及其特点
11原理近红外光谱技术是一种结合了光谱技术与化学技术的新型检测技术，是近年来发展较快的分析方法，其主要是以分子的振动为基础，但是与中红外的分子振动不同，近红外区的振动频率比较高，分子主要是采用倍频吸收（含氢集团）及合频吸收两种方式对其吸收，近红外光谱技术主要是通过测定相应的光谱，利用其组成或者性质的相关数据库，采用适当的化学方法建立准确的校正模型[3]，将未知样品与建立的校正模型进行比较，从而达到定性及定量分析。
12近红外光谱技术特点①分析速度快，一般在30s内就可以鉴定完成。②操作及制备样品简单易行。③一次样品采集即可以完成多种指标的检测。④当模型建立后，不需要其他化学方法，在检测过程中不使用有毒试剂。⑤是一种非破坏性的检测方法。⑥精确度及准确度较高，结果可靠。
2近红外光谱技术在中药鉴定中的应用
21近红外光谱技术在鉴定中药真伪中的应用利用近红外光谱技术能够准确迅速的鉴定出多种不同的中药药材，有研究[4]对于16种不同的中药药材进行近红外光谱扫描，根据光谱图可以准确地看到峰位置、峰数目及峰强度之间的差异，根据这些差异鉴定不同的中药材。
22近红外光谱技术在鉴定中药品种中的应用应用近红外光谱技术中的聚类分析的方法，可以鉴别不同的中药品种，利用近红外光谱的谱图的特征，能够有效地鉴别形态相似或者种属关系较近的中药品种。
23近红外光谱技术在鉴定中药产地中的应用对于中药产地的鉴定是近红外光谱技术较为鲜明的优势，与传统方法相比，近红外光谱技术可以准确的判断中药是否来源于较好的产度，为鉴别其质量优劣提供基础。
24近红外光谱技术对中成药的定性鉴定中药复方是一种不同配伍比例的混合物，传统分析方法对其鉴定存在一定的困难，近红外光谱技术与聚类方法结合能够很好的鉴别出中药复方的成分，其主要是借助不同组分的指纹图谱，根据它们之间的差异建立一种识别模型，从而达到对于不同配伍比例的中药复方的鉴别。
3近红外光谱技术的缺陷
虽然近红外光谱技术在中药鉴定中应用如此广泛，鉴定效果准确可靠，但是其仍然存在以下缺点[5]：①应用近红外光谱技术对样品进行检测，其组分的含量应该在01%以上，因此，其检测的灵敏度较低，对于中药中含量较低的组分并不能准确反映。②近红外光谱技术在对中药材进行鉴定时，需要对原始图谱应用准确的数据处理方法进行。
近年来，近红外光谱技术在中药鉴定中的应用越来越引起人们的关注，其对于解决中药产品鉴定中的困难具有很好的应用前景，由于近红外光谱技术需要建立准确的校正模型，从而对样品进行定性及定量分析，其准确度及精密度较高，检测速度快，是一种无损伤的检测技术，可以在中药鉴定中广泛应用。
参考文献
[1]刘沭华，张学工，周群，等近红外漫反射光谱和模式识别技术鉴别中药材产地光谱学与光谱分析，2006，26（4）：629632.
[2]龚海燕，宋瑞丽，李珊，等近红外光谱结合一致性检验对铁棍山药的鉴别研究.计算机与应用化学，2010，27（7）：967969.
光谱学与光谱学分析篇5
关键词：褐土；高光谱；反演；多元逐步回归
中图分类号：S127；S11+4；S151.9+5文献标识码：a文章编号：0439-8114（2013）12-2757-06
HighSpectralinversionofCinnamonSoilparameters
LiUZheng，HanChen-xia，ZHaoXu-yang，maYan-yan
（DepartmentofResourcesandenvironment，ShijiazhuangUniversity，Shijiazhuang050035，China）
abstract：thestudyonsoilreflectancespectralisoneofthehotspotsinsoilscience.Selectingthecinnamonsoilinthesecond-levelprotectionzoneofdrinkingwatersourceinShijiazhuangcityastheobjectofstudy，pH，thecontentoforganicmatterandtotalsalt，andthenearinfrared（400～900nm）spectrumfeaturesof36soilsamplesweremeasured.then5kindsoftransform（reflectivityderivative，reciproalanditsderivative，reciproallogarithmicanditsderivative）onreflectionspectrumweremade.thebesttransformwasselectedbysinglecorrelationanalysisandtheprincipalcomponentsanalysiswasconducted.Finally，threequantitativeestimationmodelswereestablishedusingthemultivariategraduallylinearregressionandmeasured.theresultsshowedthatthecorrelationbetweensoilreflectivityreciprocallogarithmicderivativeandpHwasthebestandthecorrelationcoefficientwasupto0.54at671～680nmband.thecorrelationbetweenreflectivityreciprocalofthefirstderivativeandtheorganicmatterwasthebest，andthemaximumcorrelationcoefficientwas0.32at441～450nmband.thecorrelationsbetweenthereflectanceanditsfirstderivativecorrelationandthetotalsaltcontentwerethebest，themaximumcorrelationcoefficientsat891～900nmand851～860nmbandwere0.60and0.68respectively.thedeterminationcoefficientofthesoilpHreflectancemodelwas0.79anditsverifyaccuracywas0.026.thedeterminationcoefficientofthesoilorganicmatterreflectancederivativemodelwas0.78andtheverifyaccuracywas0.350.theoptimalmodeloftotalsaltcontentwasthereflectancefirstderivativemodel，itsdeterminationcoefficientandverifyaccuracywere0.731and0.529respectively.
Keywords：cinnamonsoil；highspectral；inversion；multivariategraduallylinearregression
土壤是自然生态环境的一个重要组成部分，是地圈系统最活跃、最富生命力的圈层，它与人类的生产和生活活动有着极其密切的关系。土壤中的有机质含量、pH等理化参数影响作物对污染物的吸收，是重要的生态化学因子。传统的土壤研究中土壤信息获取方法是进行野外采样和室内化学分析，需要耗费大量人力、物力和经济成本[1]。土壤光谱反射特性研究为土壤本身属性的研究提供了一个新的途径和指标[2]。目前光谱仪可以在不破坏样品的情况下几分钟或几秒钟即可扫描获取样品的反射光谱曲线，具有简单、快速的特点。因此，研究土壤理化参数和光谱参数之间的关系，不仅可以为定量分析土壤质量参数找到简单快速、不破坏样品、经济的新方法，而且为卫星遥感大面积反演土壤参数奠定理论基础。20世纪80年代以来，土壤光谱研究已进入高光谱遥感阶段[3]。
从20世纪20年代以来，国内外诸多土壤工作者一直致力于土壤光谱特性的研究，取得了可喜的成绩。科学研究表明土壤理化性质中土壤水分、土壤有机质含量、土壤质地等诸多因素对土壤光谱有明显的影响[4]。Burrough等[4]首次将光谱技术应用到土壤研究中，采用热红外光谱对土壤属性进行了估计。Csillag等[5]研究了表层土壤样品的高光谱数据与土壤中pH、电导率和可交换钠含量的回归模型，指出土壤光谱在可见光波段（550～770nm）、近红外波段（900～1030nm，1270～1520nm）以及中红外波段（1940～2150nm，2150～2310nm，2330～2400nm）的反射率对于定量分析盐碱化有较好的指示作用。Bao等[6]研究发现，与一般耕地相比，盐分含量较高的土壤可见光和近红外波段光谱响应较强，而且土壤的盐分含量越高，光谱响应越强，但在红光和绿光波段，地面植被会影响含盐土壤的光谱效应。已有的研究结果表明，用高光谱数据分析土壤盐碱化情况，建立土壤光谱与土壤盐分（或电导率eC）以及其他土壤参数（如pH）之间的定量模型是实现土壤盐分定量反演的基础[7，8]。沙晋明等[9]通过土壤有机质含量与光谱特征对比分析，发现土壤有机质在紫外区376.795nm附近、可见光区616.506nm附近和近红外区724.098nm附近有较好的负相关性。郑立华等[10]利用Bp神经网络法建立土壤光谱模型，对土壤有机质含量进行预测，相关系数达到了0.854。齐文文等[11]通过表层土壤的光谱测量和光谱特征分析，发现反射率一阶微分和反射率对数一阶微分与土壤全盐量的相关性最强，利用多元逐步线性回归方法，以反射率对数一阶微分为自变量的回归方程效果最佳。
从现有的研究文献中可以发现，土壤有机质含量的光谱研究较多，也比较成熟，而全盐量和pH的光谱研究相对来说还比较少，pH光谱经验预测具有区域依赖性，可能跟土壤类型有关[1]。
研究在石家庄市地表水源二级保护区岗南水库和黄壁庄水库附近采集土壤样品，土壤类型为褐土，进行pH、有机质、全盐量参数室内测定，并利用地物光谱仪测定其土壤反射光谱，通过对土壤pH、有机质、全盐量与光谱特征的相关性分析，建立定量反演模型，为今后利用星载高光谱传感器对石家庄市地表水源保护区周边乃至太行山区土壤理化参数大面积反演提供理论依据。
1研究区概况
石家庄市地表水源保护区位于石家庄市西部滹沱河中游的平山县和井陉县境内，主体由滹沱河干流、岗南水库和黄壁庄水库及其支流所组成，两座水库承担着石家庄和北京的生产生活用水功能。水源保护区分为一级保护区、二级保护区和准保护区三级。采样点位于水源二级保护区内，北马冢铁矿山北侧。
2数据来源
2.1数据获取
2.1.1土壤样品采集2011年6月5日，沿山体河流流向，选择土壤的地区作为样区，样区选择时考虑各种不同的土地利用类型，每个样区内选择具有代表性的一点，每个测点取深度10、20cm，分层采集土壤样品，去除根系、石块和其他杂质后，风干、研磨，过2mm筛孔并分为两组，一组用于土壤理化性质（pH、有机质、全盐量）测定，另一组用于室外光谱测定。据此分析反射光谱数据与土壤理化性质的关系。此次采样共采集18个样点，36个样品，具体样点分布见图1。样本覆盖了未利用地、耕地、林地、灌木、建筑用地等土地利用类型。
2.1.2光谱数据采集由于野外光谱测量会因为研究区域地表坡度、水分、植被和人为因素而造成很大的影响，土样室外光谱测量则可以有效减少光谱噪声及其他不可控因素的干扰，使测得的数据更加稳定可靠[12]。实验室光谱测定中，土壤样品经研磨预处理后改变了表面的粗糙度，其反射光强度比未研磨土样有所增强，但吸收特性的位置并没有发生改变[13]。因此，试验对研磨后的土样进行室外光谱测试，光谱测试利用美国光谱分析仪器公司制造的aSD野外光谱辐射计（aSDFieldSpec）。该仪器光谱范围为325～1075nm，采样间隔为1.6nm，光谱分辨率3.5nm，波长精度为1nm。选择光照条件好的晴天进行测量，测试时间为11∶30～14∶00，在自然光条件下，采用5°视场角探头，探头垂直于土样表面，探头距离为5cm。测量时并不是直接测反射率，而是测辐射亮度，与直接测反射率相比，这种做法可以消除部分随机噪声的影响[14]。先测白板的辐射亮度，然后测土壤样品的辐射亮度，每个样品取10次辐射亮度，根据曲线图，删除有问题的曲线，将其他曲线取算术平均值作为该样品的原始光谱辐射亮度数据，土壤的辐射亮度和白板的辐射亮度之比即为土壤的反射率。对测量获得的土壤反射率进行筛选，去除14条异常采样点数据后，共获得22条光谱数据。从325～1075nm波段范围内去除受外界影响噪声较大的325～399nm和901～1075nm两个边缘波段。土壤样品的室外原始光谱曲线见图2。
3结果与分析
3.1数据分析
数据分析主要包括两方面的内容，即土壤理化参数分析和反射光谱分析，目的是获取土壤的化学特征和光谱特征，为研究两者的关系打下基础。
3.1.1实验室化学分析此次试验对土壤样品进行了研磨预处理，取其中一份样品用标准化学方法进行分析：土壤pH用土壤水提取液pH计法测定，有机质含量用重铬酸钾氧化-外加热法测定，全盐量用电导法测定。不同深度土样的pH、有机质和全盐量的统计特征描述见表1。
3.1.2光谱预处理光谱信号在采集过程中受到外界和仪器本身的影响，光谱曲线存在许多“毛刺”噪声，导致光谱分析的精度降低。光谱预处理是通过对原始光谱进行一种或多种处理或变换，降低或消除光谱中的各种噪声影响，从而提高光谱分析模型的精度和稳定性。常用的高光谱数据预处理方法主要有信号平滑法、导数法、多重散射校正法、变量标准化法、去趋势处理法、正交信号校正法等[15]。研究主要采用的是平滑法。
1）光谱数据平滑去噪声处理。为得到平稳的光谱曲线变化，需平滑波形，以去除包含在信号内的少量噪声。如果噪声的频率较高，其量值也不大，用平滑方法可在一定程度上降低噪声[11]。研究采用9点加权移动平均方法对光谱曲线进行平滑去噪处理，波段i处的反射率用包括i在内的相邻9个波段的加权平均值替代，计算公式为：
Ri=0.04Ri-4+0.08Ri-3+0.12Ri-2+0.16Ri-1+0.20Ri+0.16Ri+1+0.12Ri+2+0.08Ri+3+0.04Ri+4
选取能量较稳定的400～900nm波段范围的反射率平滑值作为土壤参数诊断研究数据，土壤反射光谱平滑后的曲线如图3所示。
从图3可以看出，在400～900nm测定波段，土壤光谱曲线的总体变化比较平缓，光谱特征总的形态相似，基本平行。多数光谱在可见光和近红外波段的反射率不高，为0.2～0.5。由于在550nm波段为Fe2+的吸收带、850～900nm波段为赤铁矿的强吸收带，光谱呈现下降趋势，但并没有形成吸收峰。同时由于土壤类型的影响，部分样品反射率在500～900nm波段显著上升，且反射率较高。10～17号样品在500～600nm波段下降趋势明显，600nm以后基本保持不变。
2）光谱重采样。波段数过多可能导致逐步回归分析中的过拟合现象。在400～900m波段共有501个波段，无论是进行传统的多元回归，还是偏最小二乘回归，都存在变量多样本少的问题，这必然给分析和处理带来一定的困难，影响处理的效率和结果。因此，在满足研究需要，保留尽量多的光谱信息，并维持原有光谱基本特征的前提下，研究对光谱数据以10nm为间隔进行算术平均，则光谱反射率的新波段数为51。处理后的光谱曲线在更加平滑的同时仍然保持了原有光谱的特征（图4）。重采样的计算公式为：
R（λi）=[R（λi）+R（λi-1）+R（λi-2）+R（λi-3）+R（λi-4）+R（λi-5）+R（λi-6）+R（λi-7）+R（λi-8）+R（λi-9）]/10
式中，λi=400nm、410nm，…，900nm
3）数据变换。为了突出某些物质特征性吸收峰等标志性光谱特征，在进行光谱分析时，除了使用原始反射率光谱数据外，还进行了反射率（R）的一阶导数（R′）、倒数（1/R）、倒数的一阶导数[（1/R）′]、倒数的对数[log（1/R）]及倒数对数的一阶导数[log（1/R）′]共5种变换形式。光谱一阶导数变换处理，不仅可以消除粒度、基体效应等因素，使光谱信息更容易反映样品化学成分，而且可以对重叠混合光谱进行分解以便识别，扩大样品之间的光谱特征差异[1，15]。
光谱的原始反射率和5种变换形式分别与土壤的pH、有机质含量、全盐量3个参数进行相关性分析，得到最大相关波段如表2。通过相关性分析得出，倒数变换减弱了反射率与土壤参数的相关性，倒数的对数变换使得光谱曲线与土壤参数呈现单一的负相关，且相关性与反射率相比并没有显著增强，反射率一阶导数变换则能显著提高敏感波段的相关性，说明一阶导数这种光谱指标有可能提高反演模型的精度。从表2可以直观看出，反射率倒数对数的一阶导数变换显著增强了光谱与土壤pH的相关性，反射率倒数的一阶导数变换对土壤pH的相关性较好，在671～680nm波段相关系数最大；受土壤类型及其他因素影响，反射率及其5种变换形式与土壤有机质的相关系数偏低，反射率一阶导数变换对相关系数的提高并不显著。反射率倒数的一阶导数变换相比反射率一阶导数变换更能增强光谱与土壤有机质含量的相关性，反射率倒数一阶导数与有机质含量的相关系数在441～450nm波段出现最大值；反射率及其变换对全盐量的相关性变化较大，反射率及其一阶导数对土壤全盐量的相关性较好，相关系数明显高于其他几种变换形式。反射率在891～900nm波段、反射率一阶导数在851～860nm波段与全盐量的相关性较好，这与Csillag等[5]的研究结果相一致，齐文文等[11]也指出反射率一阶微分与土壤全盐量的相关性最强。
3.2土壤参数的多元逐步回归分析
传统的建模方法有一元回归（LR）、多元逐步回归（mLR）、偏最小二乘回归（pLSR）、主成分回归（pCR）等，新兴的有人工神经网络（ann）、最小二乘支持向量机（LSSVm）等。这些方法各有利弊，如一元回归法计算速度快，但计算精度低，而且建模时需要利用特殊的方法寻找光谱对检测物质的敏感波段。多元回归如果波段选择不当，很容易降低模型精度。ann和LSSVm法能够很好地反映光谱信号中的非线性信息，提高光谱检测的精度，但也会由于输入数据冗余而导致网络结构复杂，计算量大，训练时间长，收敛速度慢等问题[15，16]。目前，运用土壤光谱对土壤各种性质的估算大多是利用统计的方法，如多元逐步回归、偏最小二乘回归[17，18]。此次研究选用多元逐步回归建立土壤理化参数反演模型。设定变量方差贡献显著水平为0.05作为选入和剔除变量的依据。回归方法是双向多元线性逐步回归，在SpSS13.0软件中实现。建模精度和检验精度分别通过决定系数R2和相关系数R衡量，模型总精度通过均方根误差RmSe衡量。R2和RmSe计算公式：
式中Xi为实测值，X为实测值的平均值，Yi为预测值，n为样本数目，k为自变量数目。
因为波段数过多，可能导致回归分析中的过拟合现象，主成分分析（pCa）是数据压缩和特征提取的一种基本方法，其利用输入变量间的线性关系，用少部分互不相关的主成分来描述多维变量空间的绝大部分信息[15]。所以首先对光谱数据进行主成分分析，提取若干主成分，用光谱数据及主成分构建模型。研究共22个样本，随机抽取18个样本进行模型的构建，其余4个样本用于模型检验。
3.2.1土壤pH的反演模型将建模样本的pH作为因变量，光谱及其变换形式（光谱反射率51个波长、光谱反射率一阶导数的8个主成分、光谱反射率倒数对数的一阶导数的8个主成分）作为自变量，进行逐步回归分析，建立模型如表3。
从表3可以看出，从决定系数R2、相关系数R及均方根误差RmSe三个指标来看，反射率倒数对数的一阶导数主成分建模精度较低，R2小于0.5，说明该模型不能很好地反映土壤的pH情况。R的建模精度最高，决定系数达到0.788，相关系数达0.888，利用回归模型对检验样本进行验证时验证精度亦最高，RmSe为0.026，模型的拟合度较好。
3.2.2土壤有机质含量的反演模型将建模样本的有机质含量作为因变量，光谱反射率及其变换形式（光谱反射率一阶导数的51个波长及其8个主成分、光谱反射率倒数的一阶导数的8个主成分）作为自变量，进行逐步回归分析，建立模型如表4。
从表4可以看出，比较决定系数R2、相关系数R及均方根误差RmSe3个指标，pCaR′和pCa（1/R）′模型的决定系数相近，说明两种建模形式对土壤有机质含量的反演效果相当。比较3种模型，R′的建模精度最高，验证精度虽不是最高，但数值较小，亦能较好地反演土壤有机质的实际情况。对R′提取主成分后反倒降低了模型的精度，可见提取主成分的效果并不理想。R′模型为最佳选择。
3.2.3土壤全盐量的反演模型将建模样本的全盐量作为因变量，光谱及其变换形式（光谱反射率的51个波长、光谱反射率一阶导数及其8个主成分）作为因变量，进行逐步回归分析，建立模型如表5。
从表5可以看出，从决定系数R2、相关系数R及均方根误差RmSe3个指标来看，R和R′的建模精度较高，决定系数分别为0.738和0.731，但利用回归模型对验证样本进行验证时发现，R的验证精度很低，RmSe为7.322。因此，光谱反射率模型不能准确预测土壤的全盐量，而R′模型则能很好地反演土壤的全盐量情况，有应用于实际的潜力。pCaR′模型与R′模型相比，提取主成分后反而降低了模型的精度，说明R′模型是最佳模型，这与王静[19]的研究一致。
4结论与讨论
4.1结论
研究在室外条件下获取了土壤样品的光谱反射率，通过反射率的多种变换形式与土壤pH、有机质含量和全盐量分别进行相关分析，选择若干最优变换进行多元逐步回归分析并进行比较，得到最佳反演模型。主要结论如下：
1）在400～900nm波段，对光谱反射率进行一阶导数、倒数及其一阶导数、倒数对数及其一阶导数变换。相关性分析表明，一阶导数变换均能增强光谱与土壤理化性质间的相关性。光谱反射率倒数对数的一阶导数变换与pH的相关性最好，相关系数在680nm处达到最大值0.5379，土壤有机质与各种变换形式的相关系数偏小，最大为反射率倒数一阶导数变换，敏感波长为450nm，全盐量相对来说与反射率及其一阶导数变换的相关性较好，相关系数最大值均在0.6以上。
2）通过不同定量模型的比较，土壤pH的反射率回归模型决定系数最大（0.788），模型验证精度为0.026。土壤有机质的一阶导数模型决定系数最大（0.784），模型验证精度为0.350。土壤全盐量的反射率及其一阶导数回归模型决定系数分别为0.738和0.731，但反射率模型的检验精度较低，RmSe为7.322，反射率一阶导数模型的检验精度为0.529。因此，最优模型可以用于分析土壤的理化性质。
4.2讨论
室外光谱采样较之室内能更好地反映自然条件下的土壤性质，为星载遥感反演提供依据。但由于仪器和时间的限制，仍有许多地方有待进一步完善。一是在更宽的波段范围内获取数据，如350～2400nm波段能更好地反演土壤有机质含量；二是光谱采样可尽量接近土壤实际情况，如采用野外实地光谱测量；三是探索基于非线性方法的土壤参数定量估算模型，如人工神经网络模型、最小二乘支持向量机模型等。
参考文献：
[1]夏学齐，季俊峰，陈骏，等.土壤理化参数的反射光谱分析[J].地学前缘，2009，16（4）：354-362.
[2]吕雄杰，潘剑君，张佳宝，等.不同含水量黄棕壤反射光谱特征研究[J].遥感信息，2004（3）：10-12.
[3]周清.土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究[D].杭州：浙江大学，2004.
[4]BURRoUGHpa，BReGtaK，DeHeUSmJ，etal.Complementaryuseofthermalimageryandspectral-analysisofsoilpropertiesandwheatyieldstorevealcyclicpatternsintheFlevopolders[J].JournalofSoilScience，1985，36（1）：141-152.
[5]CSiLLaGF，paSZtoRL，BieHLLL.Spectralbandselectionforthecharacterizationofsalinitystatusofsoils[J].RemoteSensingofenvironment，1993，43（3）：231-242.
[6]BaoBRm，SanKaRtR，DwiVeDiRS，etal.Spectralbehaviourofsaltaffectedsoils[J].internationalJournalofRemoteSensing，1995，16（12）：2125-2136.
[7]Ben-DoRe，patKinK，Banina，eta1.mappingofseveralsoilpropertiesusingDaiS-7915hyperspectralscannerdata——acasestudyoverclayeysoilsinisrael[J].internationalJournalofRemoteSensing，2002，23（6）：1043-1062.
[8]FaRiFteHJ，meeRRFVD，atZBeRGeRC，etal.Quantitativeanalysisofsalt-affectedsoilreflectancespectra：acomparisionoftwoadaptivemethods（pLSRandann）[J].RemoteSensingofenvironment，2007，110（1）：59.
[9]沙晋明，陈鹏程，陈松林.土壤有机质光谱响应特性研究[J].水土保持研究，2003，10（2）：21-24.
[10]郑立华，李民赞，潘娈，等.基于近红外光谱技术的土壤参数Bp神经网络预测[J].光谱学与光谱分析，2008，28（5）：1160-1164.
[11]齐文文，张建明.民勤绿洲土壤盐分组成与光谱特征研究[eB/oL].http：///index.php/default/releasepaper/content/201105-470，2011-05-20.
[12]丁文广，陈劲松，吴晟，等.半干旱区土壤肥力与可见光谱的相关性分析[J].干旱地区农业研究，2011，29（30）：150-155.
[13]DematteJam，GaRCiaGJ.alterationofsoilpropertiesthroughaweatheringsequenceasevaluatedbyspectralreflectance[J].SoilScienceSocietyofamericaJournal，1999，63：327-342.
[14]何挺，王静，林宗坚，等.土壤有机质光谱特征研究[J].武汉大学学报（信息科学版），2006，31（11）：975-979.
[15]丁国香.基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究[D].南京：南京信息工程大学，2008.
[16]宋韬.基于光谱分析和数字图像处理技术的土壤信息检测研究[D].杭州：浙江大学，2010.
[17]徐永明，蔺启忠，王璐，等.基于高分辨率反射光谱的土壤营养元素估算模型[J].土壤学报，2006，43（5）：709-716.
光谱学与光谱学分析篇6
【关键词】中药药对;分析技术
doi:10.3969/j.issn.1006-1959.2010.08.299文章编号:1006-1959(2010)-08-2271-02
药对是中医临床常用的相对固定的2药味的配合组合,是中药配伍应用中的基本形式[1]。其通过两药药性在某种程度上的吻合与制约,如相须、相使、相畏等以增进药物的作用与疗效,扩大药物的治疗范围,奠定了方剂构成的基础。药对经配伍组合,其增效或减毒等效果均由药对整体化学成分予以体现,只有了解药对中两药配伍后发生的化学变化,才能阐明药对的配伍机理,才有利于对复方的剖析和理解,并准确地将其应用于临床。因此,中药药对化学成分的分析研究是中药药对研究的核心内容,对于揭示药对配伍规律及其科学内涵具有重要意义。目前,红外光谱、高效液相色谱、气相色谱、质谱及联用技术等现代技术已经广泛应用于中药药对的研究中,本文谨对现代分析技术在中药药对化学成分研究中的应用进展作一综述。
1.高效液相色谱法
高效液相色谱法是20世纪60年代末70年代初在经典液相柱色谱的基础上发展起来的一项新型分离分析技术,系指采用高压输液泵将规定的流动相泵入装有填充剂的色谱柱进行分离测定的色谱方法。可分离极性的、离子化的、不挥发的、相对分子量大的和热不稳定的化合物,具有检测灵敏度高、分析速度快、适用范围广的特点[2]。近年来,随着仪器分析技术的不断发展和完善,高效液相色谱法已成为中药药对化学成分分析的重要手段。
吴茱萸、当归配伍,出自《金匮要略》温经汤。訾慧[3]等利用高效液相色谱法测定吴茱萸当归不同比例配伍对阿魏酸含量的影响,结果在所观察的吴茱萸与当归的9个配伍比例中,与当归单煎液比较,随着吴茱萸比例的增加,阿魏酸含量逐渐增高,表明吴茱萸与当归配伍有利于当归中阿魏酸的溶出,显示了两药配伍使用的优势与合理性。同时,以阿魏酸含量变化分析得出的吴茱萸与当归以6:4配伍的最佳配伍比例与《金匮要略》温经汤配伍比例相符合。闫雪生[4]等利用高效液相色谱法测定马钱子与甘草配伍前后士的宁和马钱子碱的含量变化,研究结果表明,马钱子与甘草配伍后其中士的宁及马钱子碱的含量与马钱子单独提取相比均明显下降,其中士的宁下降达40.87%,马钱子碱下降达40.69%。可证实甘草与马钱子配伍后,可降低马钱子毒性成分,起到降低毒性和解毒作用。
2.气相色谱法
气相色谱法系采用气体流动相(载气)流经装有填充剂的色谱柱进行分离测定的色谱方法。物质或其衍生物气化后,被载气带入色谱柱进行分离,各组分先后进入检测器,用记录仪、积分仪或数据处理系统记录色谱信号[2]。气相色谱因以气体作为流动相,传质速度快,具有高灵敏度、高选择性、高效能、速度快、应用范围广、所需试样量少等特点,只要在气相色谱仪允许的条件下可以气化而不分解的物质,都可以用气相色谱法测定。对部分热不稳定物质,或难以气化的物质,通过化学衍生化的方法,仍可用气相色谱法分析。近年来气相色谱法已广泛应用于中药药对的化学成分分析。
徐艳春[5]等采用气相色谱法测定黄连配伍肉桂前后桂皮醛的含量,结果表明黄连与肉桂配伍后,肉桂中桂皮醛的含量明显下降,通过不同比例的配伍比较,桂皮醛含量下降程度与内桂与黄连比例有关。李树帜[6]等采用气相色谱法研究三棱、芒硝配伍前后化学成分的变化,结果表明,二者配伍后,三棱挥发油的主要组分溶出量明显降低,并有2个组分消失,为“三棱畏芒硝”之说提供依据。
3.质谱法及其联用技术
质谱法具有灵敏度高,专属性强等特点,在一次分析中能够提供大量分子的结构信息,具有较强的定,但质谱法制备样品时分离纯化程序复杂,耗时长。色谱法的优势在于分离混合物,但色谱方法难以得到结构信息,对无紫外吸收化合物的检测和未知化合物的定性还要依赖其他手段。将两种分析方法结合起来,取长补短,组成了新的仪器,获得了两种仪器单独使用时所不具备的功能,为中药药对的成分的分析提供了一个重要的新技术。目前色谱与质谱联用技术主要有气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术。
wangY[7]等采用电喷雾质谱法研究附子配伍的原则,利用电喷雾质谱法分析和比较生附子及其不同组合中药药对煎煮液中二萜类生物碱的变化规律,测定附子及其他中药煎煮液的pH值并应用串联电喷雾离子阱质谱考察酸性对药材中乌头碱水解的影响,结果表明酸性是影响乌头碱类双酯型生物碱水解的重要因素,强酸条件下水解受抑制,附子煎煮液毒性增加。张旭[8]等采用电喷雾质谱和高效液相色谱与电喷雾质谱联用技术,对“十八反”之人参与藜芦配伍过程中人参皂苷和藜芦生物碱的变化规律进行了系统研究,研究发现人参活性成分人参皂苷含量明显下降,而藜芦毒性成分藜芦生物碱含量明显升高,从化学成分变化的角度验证了人参反藜芦之说。李晓如[9]等采用GC-mS法对中药药对川芎-赤芍的挥发油类化学成分进行了分析,实验结果表明,药对川芎-赤芍的挥发性成分在数量上几乎是两个单味药的加和,但含量上有所变化,同时还出现了一些单味药中没有的新成分。
4.红外光谱法
红外光谱是一种测定物质分子吸收光谱的方法,利用由分子振动或转动引起偶极矩的净变化产生吸收光从而鉴别化合物或分子结构,具有分析速度快,多种成分同时分析,无污染分析,样品不需特别的预处理,不使用有毒、有害试剂,无损伤分析,操作简单、分析成本低等特点[10]。红外谱图中的峰位、峰形和峰强代表着体系中所含相应化学成分中各个基团的谱峰叠加,其混合物组成的改变直接影响到整体光谱图的变化[11]。应用于中药药对化学成分的研究中,可以体现中药整体的化学成分变化,有利于从整体上加以认识和综合考虑中药成分之间相互作用、相互影响,以及有可能产生的新作用。
林文硕[12]等通过对麻黄、桂枝及麻黄桂枝药对汤剂的红外光谱研究,发现在麻黄加枝药对汤剂中保留了麻黄、桂枝单味药物的某些成分,而某些存在于麻黄、桂枝中的化学成分并未在麻黄桂枝药对的红外光谱中出现,同时在麻黄桂枝药对的红外光谱中,出现了新的吸收峰,表明麻黄桂枝药对所包含的药物成分并非是单味麻黄、桂枝汤剂所含药物成分的简单相加。武彦文[13]等通过黄连――吴茱萸药对不同配伍方式的红外光谱研究,通过比较黄连、吴茱萸单味药材及不同比例的黄连吴茱萸药对红外光谱谱峰强度变化的分析,发现黄连的贡献率大于吴茱萸。
5.其它分析技术
近红外光谱技术是近年来快速发展的一种新型光谱分析技术,具有快速、高效、无污染、非破坏性以及实时分析等优点,已在医药等多领域得到广泛应用[14]。尤其在药物分析方面,近红外光谱体现出巨大潜力,近年来,也应用于中药药对化学成分的分析中。李燕燕[15]等采用近红外光谱法定量分析药对葛根丹参提取液中主成分,采用偏最小二乘法建立了葛根素、丹酚酸B及丹参酮Ⅱa3个成分的定量分析模型,并取得满意的结果。
色谱的高效分离能力和核磁共振精确的结构分析能力,为中等大小分子的各种复杂有机化合物的分离和分析提供了有效手段[16]。由于LC-nmR一体化联用技术能一次性完成从样品的分离纯化到峰的检测、结构测定和定量分析,提供大量分子结构和混合物组成的信息,提高了研究效率和灵活性,因而引起人们的广泛关注,并获得快速发展,在对体内药物分析及对新分离的天然活性药物进行结构鉴定方面已显示出较好的应用前景,为中药药对体内化学成分分析提供了新型技术。
6.展望
现代分析技术在中药药对化学成分研究方面的广泛应用,为中药药对化学成分的变化分析提供了强有力的技术手段,通过对从复方组成最小组成单位中药药对化学成分的研究本质地阐明复方药理作用的物质基础,解释中医方剂配伍的科学内涵,可以相信,各种新型分析技术的广泛应用,必将对中药药对的的现代研究起到重要的推动作用;从而使传统的中药方剂一定会更好地服务于人类健康。
参考文献
[1]段金廒,宿树兰,唐于平,等.中药药对配伍组合的现代认识.南京中医药大学学报,2009,25(5):330-333.
[2]中华人民共和国药典委员会.中华人民共和国药典(一部).北京:化学工业出版社,2005.
[3]訾慧,朱会,张振秋.吴茱萸当归不同比例配伍对阿魏酸含量的影响.中国实验方剂学杂志,2009,15(5):9-10.
[4]闫雪生,朱建伟,江波,等.马钱子与甘草配伍前后士的宁和马钱子碱的HpLC分析.亚太传统医药,2009,5(10):18-19.
[5]徐艳春,魏璐雪,王亚丽.气相色谱法测定黄连配伍肉桂前后桂皮醛的含量.药物分析杂志,2002,22(1):11-14.
[6]李树帜,唐自明,肖庆慈.三棱、芒硝配伍后化学成分的研究.云南中医学院学报,1998,21:15-16.
[7]wangY,LiuZQ,SongFR,etal.StudyontheCombinationprinciplesaboutaconiteRootsbyelectrosprayionizationmassSpectrometry.actapharmSin,2003,38(6):451-454.
[8]张旭,宋凤瑞,王隶书,等.人参与藜芦配伍化学成分变化的HpLC-eSi-mS与eSi-mS研究.化学学报,2007,35(9):829-833.
[9]李晓如,梁逸曾,杨辉,等.中药药对的化学成分研究-川芎-赤芍挥发油的GC/mS分析.高等学校化学学报,2006,27(3):443-448.
[10]刘岩,刘顺航,王俊全,等.红外光谱应用新进展及其与色谱指纹图谱对比分析.光谱学与光谱分析,2007,27(6):1093-1097.
[11]wuYanwen,SunSuqin,ZhouQun,etal.J.pharmaceutiealBiomediealanyalysis,2008,46:98.
[12]林文硕,郭绍忠,黄浩.麻黄与桂枝混合汤剂的红外光谱.光谱学与光谱分析,2009,29(7):1847-1850.
[13]武彦文,孙素琴,肖小河.黄连一吴茱萸药对不同配伍方式的红外光谱研究,光谱学与光谱分析,2009,29(7):1797-1800.
[14]高荣强,范世福.现代近红外光谱分析技术的原理及应用.分析仪器,2002,(3):9-12.
光谱学与光谱学分析篇7
一、色谱分析法
色谱分析是理化文书物证检验中常用的分析分离技术.近年来，由于气相色谱法和高压液相色谱法的不断完善和发展，色谱分析技术已经广泛应用于法庭科学，成为不可缺少的分析手段之一.
色谱分析法实质上是一种物理化学的分离方法，即利用不同物质在固定相和流动相中具有不同的分配系数这一原理而工作的.在两相相对运动时，这些不同的物质在两相中会反复多次分配，从而达到使不同的物质得到较完全的分离的目的.
在色谱技术中，流动相为气体的称作气相色谱，流动相为液体的称作液相色谱.固定相装在管柱中的叫柱色谱，固定相作成薄层的则称作薄层色谱.若利用滤纸做固定相，成做纸色谱.目前根据色谱法制成的色谱仪器，主要有气相色谱仪和液相色谱仪.下面气相色谱仪为例进行说明。
自从1955年气相色谱仪投入市场后，最初几年主要是用于易发挥性化学成分的分离和分析.随着选择性检测器的发展和完善以及裂解器，程序升温控制器等一系列附加功能部件的问世，使得气相色谱法的用途更加广泛.尤其是和其他手段的连用，不仅弥补了它本身的缺陷，而且向快速自动化方向发展.
1、原理.气相色谱法又称气相层析法，是色谱法的一个分支，是重要的，有效的分离，分析方法之一.
2、特点.气相色谱有其本身特有的优越性:高速度，高分离效率，高灵敏度，应用范围广等.
3、气相色谱仪的主要部件.
(1)气源.气源是气相色谱仪载气和辅助气的来源，可以是高压气体钢瓶，也可以是氢气，氮气发生器以及空气压缩机。
(2)进样系统.增充柱进样系统有常压气体进样，液体进样，毛细管柱进样系统有分流进样系统，不分流进样系统，柱头进样系统，其中热烈解色谱是近几年发展较快的.
(3)色谱柱.色谱柱是色谱仪的心脏，而固定相是色谱柱的关键.气——固色谱柱常用的固定相不多，有分子筛，硅胶，高分子小球，碳分子筛等.
(4)检测器.
(5)记录和数据处理系统.句路和数据处理系统是记录色谱保留值和峰高或峰面积的设备，一般常用的是记录仪和色谱工作站.
(6)柱箱.柱箱控温在气相色谱系统中要求最高.
5、应用.气相色谱仪在刑事案件侦破中有着重要作用，主要分析有机物，尤其是容易挥发的物质.例如:墨水，在墨水中的染料相同时，可以用气相色谱法根据色谱图的峰数，保留时间及相对峰高比等鉴别相同染料墨水的不同配方或不同厂家的墨水;纸张，将纸张中的饿植物纤维，胶料等高分子化合物裂解成易挥发的低分子碎片，再进行气相色谱分析.一般可根据得到的纸张裂解色谱图的峰数，保留时间，峰高比等进行纸张的比对检验.
二，光谱分析法
光谱分析是仪器分析中重要的分析方法之一.该法利用仪器分析物质产生的光谱波长与强度来确定物质所含的成分与含量.光谱分析是基于下列一些现象:光的发射，吸收，散射，荧光，磷光以及化学发光而进行工作的.
(一)x射线分析法
X射线是一种电磁波.是研究分析鉴定物质尤其是固态物质结构和元素组成的最普遍，最有用的电磁波.X射线分析法的真正发展是20世纪50年代以后开始的.由于电子技术，高真空技术的发展，x射线荧光分析，x射线衍射分析等到了广泛的发展和应用.下面将介绍x射线荧光分析和x射线衍射分析.
1、原理
X射线荧光分析:进行x射线分析，首先要有x射线发射源，获得x射线最常用的方法是利用x射线管.
X射线衍射分析:晶体内原子，离子或分子有规则的排列在三度空间，晶体中原子间距离与x射线的波长属于同一数量级，因此晶体可作为x射线的光栅产生衍射现象.
2、仪器结构
(1)x射线荧光光谱仪
x射线照射样品时，样品激发出各种波长的荧光x射线，必须将它们按波长分开，分别测量不同波长的x射线强度，来进行定性，定量分析.根据分光原理，x射线荧光光谱仪有两种类型:一类是波长色散型;另异类是能量色散型。
(2)x射线衍射仪
x射线衍射仪由x射线源，样品，衍射线接收测量系统和衍射图处理分析系统等几部分组成。
3、x射线的安全防护
x射线对人体组织会造成伤害.人体受x射线辐射损伤的程度与辐射量及部位有关，眼睛和头部容易受伤害.对x射线的防护是有关工作人员必须牢记的。
4、应用
x射线荧光分析和x射线衍射分析在法庭科学中有重要的应用.例如，印泥成分的分析.利用质子诱导x射线分析法能非破坏的鉴定附着在纸上的印泥样品，日本科学警察研究所黑木健郎分析7种印泥的x射线荧光光谱，检测出10种元素.以所有样品中都检出的pb的特性x射线强度作为文书物证检验学基准，比较其他各元素的特性x射线强度，结果能鉴别这7种印泥。
(二)拉曼光谱法
拉曼光谱属于分子的振动和转动光谱，通常简称为分子光谱.早在1923年，斯迈克尔等著名物理学家就预言了单色光被物质散射时可能有频率改变的散射光，印度物理学家拉曼于1928年在实验室中发现了这种散射，因而以拉曼的名字命名为拉曼散射，相应的散射光谱亦称为拉曼光谱。
目前拉曼光谱技术以其光谱信息丰富，样品不需制备，可进行微量，微区，非破坏性，原位分析等的优点，在法庭科学文书物证检验领域显示出独特的应用前景。
1、基本原理
激光拉曼光谱分析，是利用激光来照射被检物质时发生散射现象而产生与入射光频率不同的散射光谱所进行的分析方法。
拉曼散射效应.一单色光射入透明介质，在透射和发射方向以外所出现的光称散射光，分子引起的拉曼散射就是散射光之一，它可用量子理论来解释。
拉曼光谱与红外光谱的关系.两种光谱同属分子光谱，都能够提供分子振动频率的信息，但产生两种光谱的机理有本质区别.拉曼光谱是分子对单色光的散射所产生的光谱，红外光谱是吸收光谱，即分子对红外光源的吸收所产生的光谱。
2、仪器
由于拉曼散射光十分微弱，它的强度知识瑞利散射线强度的百万分之一，所以拉曼光谱仪必须以尽可能强的光照射式样，或提高检测器的灵敏度.然而在发现拉曼散射效应后的30多年时间里，这是难以达到的，使得拉曼光谱仪发展非常缓慢.
(1)色散型激光拉曼光谱仪.传统的色散型激光拉曼光谱仪使用的是可见辐射，故它与紫外---可见分光光度计的结构基本类似，主要包括激光光源，样品室，单色器和检测器四个部分。
a、激光光源.对光源最主要的要求是应该具有高单色性，并且其照射在样品上时候能产生足够强度的散射光，激光是拉曼光谱仪的理想光源.
B、样品室.样品室的功能是使激光聚焦在样品上，产生拉曼散射，并使其聚焦在单色器的入射狭缝上.
C、单色器.激光照射到样品上后，除了产生所需要的拉曼光外，还有频率十分接近于拉曼光的瑞利散射以及其他一些杂散光，特别是瑞利散射，它的强度十分大，相比之下拉曼散射就非常弱，对拉曼光谱构成严重的干扰.
D、检测器.拉曼光谱仪的检测器作用是把它检测到的光信号转变成电信号，由于拉曼散射光信号非常弱，因此要求检测器具有较高的灵敏度。
e、特殊附件.激光拉曼光谱仪可以通过配置显微镜，光纤探针等特殊附件，对一些微量，或者不均匀样品，不便直接取样的样品进行检测分析。
(2)傅立叶变换拉曼光谱仪
傅立叶变化拉曼光谱仪以近红外激光为激发光源，并引进了傅立叶变换红外光谱仪中常用的傅立叶变化技术，是从90年代前后发展起来的一种新型的拉曼光谱测试仪器。
a、光源。
B、样品室.傅立叶变换拉曼光谱仪有一系列适用于不同需要的样品池，所有样品池豆科被置于一标准样品板中。
C、迈克尔逊干涉仪.迈克尔逊干涉仪是傅立叶变换拉曼光谱仪的重要组成之一.
D、特殊的滤光器.拉曼光谱的特点是拉曼效应极其微弱，拉曼散射的强度仅为激发光强度的109分之一左右，样品在激光的照射后所产生的拉曼散射处于强大的激光背景噪音之中。
e，检测器.
共焦激光拉曼光谱仪
(3)共焦激光拉曼光谱仪也是拉曼光谱仪的新发展，它具有三维分辨能力，即可对一些样品做光学切片，其纵向分辨能力独具优越性。
3.应用
拉曼光谱结束被用在法庭科学中的时间并不长，在我国也是近年才开始利用拉曼光谱仪开展理化物证文书检验工作.该技术具有准确性高，信息量大，谱图容易辨认，差异性区分明显，分析速度快，且对样品无需制备，可进行微量，微区，原位的非破坏性检验的特点。
以文书检验的种属认定为例，在文书材料检验中，大量遇到的是要对文书上的墨水，油墨，印泥，印油等进行比对检验，以鉴别文书是否被篡改.检验时，只要将检材或样本直接放在拉曼光谱仪的载物台上，通过显微镜找准被测物质，即可测试其拉曼光谱，最后对所获得的拉曼光谱进行比较分析.检验程序简单，仪器操作方便。
三，其他仪器分析法
分析测试技术随着科学技术的进步而飞速发展.除了上述常用的仪器分析方法外，原理与其相异的质谱分析法，热分析法，中子活化分析法，核磁共振法等仪器分析方法应用也非常广泛。
下面以显微分光光度仪为例:
显微分光光度仪是20世纪60年代中期出现的光电分析仪器.它是集分光光度仪与显微镜的功能于一身，显微镜部分为分光光度仪部分提供了放大的样品图象，使得被分析的样品的尺寸可以非常小，而分光光度仪部分本身就是一种可以测量光强度变化的光学仪器.因此:"显微分光光度仪"成为无损的检验微量物证的有效仪器。
(一)原理
从显微分光光度仪测量样品的吸收光谱，可以了解样品的化学结构根据光学原理，照射在不透明的涂料表面的光，受到了表面材料的影响.具体的情况有如下两方面:
1、一部分入射光还没有进入材料的表面，就被反射掉，这种表面反射的光的波长成分与入射光波长的成分接近，几乎没有变化。
2、这部分入射光透过物体的表面，在穿过色料颗粒时，一部分被色料选择吸收，而另一部分则向四周散射.当然还会有一小部分被涂料表面散射掉的散射光。
(二)显微分光光度仪的结构
目前使用的显微分光光度仪绝大部分是国外生产的，尽管各厂家的仪器性能有差异，但是其主要构造不外乎有四个部分组成.即:显微镜部分，分光光度仪部分，计算机控制系统，输出系统有打印机，彩色照相机，彩色tv显示器。
(三)显微分光光度仪应用的特点
1、显微分光光度仪测量技术是一项无损，微量的测量技术用显微分光光度仪测量微量物证，不需要对检材进行任何预处理.这一特点是很优秀的.因为保护从现场或嫌疑人处提取的微量物证不被破坏，在刑事科学检验中十分重要.因为现代刑事物证鉴定都是采用系统检验.即对于一个物证要采用多种方法进行检验，要按照先无损，后破坏;先宏观，后微观;先物理，后化学的原则，进行系统检验.显微分光光度检验方法是无损检验方法，同时又是物理检验方法.因此应该最先进行显微分光光度检验.例如:在对文检案件的检验中，运用显微分光光度测量技术可以直接的将可疑文书或书证等放在显微镜的载物台上，然后就可以对可疑字迹的笔画及可疑点进行测量.这样就可以不破坏检材，又可以得到客观，准确的结果。
2、显微分光光度测量技术是一项灵敏度高，准确的，客观的检验技术因为人眼分辨颜色的主观性很强，在不同观察者之间，或在不同的条件下，即使由同一个人得到的认定颜色的结论也不一文书物证检验学致这是因为人眼看颜色是由人的视觉细胞对颜色刺激在大脑中引起的一种感觉。
(四)应用
把显微分光光度仪应用到文书真伪的检验中，可以说是传统文书检验技术的一次分跃.世界上从70年代末开始，先后有美国，瑞士，俄罗斯，日本，中国，以色列等国家的文检工作者应用显微分光光度测量技术对各类有问题的文书进行了检验.在国内，由于近年来国内的经济纠纷案件数量急剧地增加，涉及到的金额越来越大，作案手段也越来越隐蔽，越来越智能化，给国家，企业和个人带来了巨额的损失有许多疑难案件，如不采用新的先进技术，而依赖传统的文书检验技术是很难解决的.通过多年的研究发现了圆珠笔字迹的始笔点具有独特的光谱特性.应用这一特性，可以准确的检验利用同一支圆珠笔进行的添改字迹.另外应用显微分光光度仪，通过测量可疑文书上的公章的印文印泥的成分，然后与标准样本上相同印文的印泥成分进行比对，从而可以判断待检文书上公章的盖印时间.这样就解决了检验文书制成时间这一长期另人棘手的难题。
(五)具体分析
1、用显微分光光度仪检验添加字迹因为在原文书上添加字迹是一种常见的犯罪手段.一般多见于变造，伪造借据，收据，合同，发票等.特别多见是在原文书上的金额树木字的前后添加几个阿拉伯数目字.这种案件的特点是作案方法简单，方便，而且危害性大，欺骗性大，不容易检验.送案人对于这类案件，往往要求检验可疑文字是否是后添加字迹.以及要求确定添加笔画的先后顺序.对于这类案件，利用显微分光光度仪检验是非常有效的.其测量方法简称为三字测量法.即对可疑文字及在它前后紧挨着的两个非可疑字迹共三个字笔画墨水的光谱和颜色参数进行测量，然后对结果进行比对，如果发现可疑文字笔画的各光谱曲线及颜色参数与两个非可疑字迹的光谱曲线和颜色参数差别明显，而两个非可疑字迹笔画的各种参数和光谱曲线基本一致，就可以认定可疑字迹是后添加字迹.其检验原理是因为如果用同一支笔，按正常顺序连续书写的字迹，是在同样的书写条件下书写的，所以笔迹的力度，笔尖的运动速度及运动方式等基本保持一致.所以测得的光谱参数和颜色参数及光谱曲线等也基本一致.但是如果是在事后隔了一段时间后添加的字迹，或用了不同的笔添加了字迹，这时的书写条件很难保证与原文书书写条件一致.即使是用同一支笔，由同一个添加字迹，由于添加字迹往往是在原文书的金额数字前后或日期或在文书的结尾，开头等处添加.所以一定要受到原文书书写条件的限制，使得被添加字迹排列得过密，而使整个文书的布局发生了异常的变化，破坏了原文书的书写格式.连字迹的笔顺有改变了.此外，罪犯为了添加字迹，只能改变原来的书写习惯和风格，在紧张的心态下，其运笔的力度和方式上也发生了变化.因此字迹的书写连续性往往被破坏.对于添加字迹的异常表现，可以通过显微分光光度仪对字迹笔画的测量揭示出可疑文字是否是后添加字迹。
2、显微分光光度仪检验涂改字迹有效因为利用涂改原文书上的某些字迹，企图获得某些私利的案件，也是一种常见的犯罪手段.这类案件的特点是改写后字迹的笔画显得很生硬，不流畅.这是因为罪犯为了借用原文书上某些字的笔画，改写成自己需要的字，所以难免生硬.其相应的笔画顺序和运笔都有了异常.这些异常有时用肉眼也可以发现，但是如何证明是添改字迹，这时使用显微分光光度仪检验是一个非常有效的科学方法。
3、显微分光光度仪检验印章印文的盖印时间，因为形成印章印文的材料，诸如印泥，印油等的成分和颜色以浓度的经时变化过程是一个连续变化的过程，中间不应该出现跳跃.在不更换印泥或印油时，印泥，印油中的不稳定成分的变化是不可逆的.众所周知，一个单位的公章是一个单位权利的象征，通常要有专人的保管使用所以我们认为一个单位的公章的印泥，印油成分随时间的变化规律是可信的所以利用显微分光光度仪测量单位公章的印泥，印油成分的变化规律，可以间接的确定其盖印时间。
光谱学与光谱学分析篇8
遥感技术具有宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势，为矿区土壤重金属污染评价提供了可行的方法。本文综述了遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究，并对其进行了展望。
关键词：
遥感；土壤；重金属
1.引言
矿产资源是生产资料和生活资料的重要来源，人类社会的发展进步与矿产的开发利用密不可分。矿产的开采、冶炼、加工过程中大量的铅、锌、铬、镉、钴、铜、镍等重金属以及类金属砷等进入大气、水、土壤引起严重的环境污染。根据2014年4月17日环境保护部、国土资源部的《全国土壤污染调查公报》，“全国土壤环境状况总体不容乐观，部分地区土壤污染较重，总的超标率达16.1%”、“在调查的70个矿区的1672个土壤点位中，超标点位占33.4%，主要污染物为镉、铅、砷和多环芳烃”。资源、环境是制约社会经济发展的两大瓶颈，如何克服这个瓶颈问题同时又能实现矿山开发的可持续发展，是我国社会必须面对和解决的紧迫的社会问题［1］。传统的土壤重金属污染监测方法有实验室监测、现场快速监测等方法。实验室监测方法虽然测量精度高，但是存在劳动强度大、采样分析费时，适用范围小的缺点；现场快速监测法虽然具有大面积、连续、高密度获取信息的特点，但是还大多处于定性或半定量的试验阶段，易受周围因素影响［2］。各种岩石、土壤、植被及水体等均有各自独特的光谱特征。地物光谱特征的差异，是遥感技术识别各类地物的主要依据，也是应用遥感技术开展土壤重金属污染评价的理论基础。遥感技术以其宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势，在矿区土壤重金属污染评价中起到了积极的先导作用，并取得了良好的应用效果。一般情况下，土壤中的有机质、水分、铁氧化物、重金属等对土壤光谱反射率有一定影响。国外相关研究起步较早，始自20世纪六十年代土壤光谱研究［3］。国外有研究中表明，当土壤有机质含量超过2％，铁氧化物、重金属等光谱信息有可能被土壤中的有机质的光谱信息所掩盖，进一步加大了光谱信息提取的难度；同时土壤的反射率会因铁氧化物的存在而在整个波谱范围内有明显的下降趋势，土壤的光谱反射率都朝着蓝波方向下降，并且这种下降趋势可以扩展到紫外区域［4］，相关研究陆续拓展至矿区重金属污染中来［5］；国内自20世纪八十年代在云南腾冲系统地开展土壤光谱与理化性状关系的研究［6~7］，并于九十年代末开展遥感技术在矿区重金属污染监测的探索。目前遥感技术对矿区土壤重金属污染评价研究主要有两个方向：一是植被反演。根据地表植被覆盖以及重金属在植被根茎、叶片中富集，植被在重金属胁迫下叶绿素等光谱特征发生变化的特点，通过植被光谱数据反演土壤中的重金属含量，间接评价重金属污染。二是土壤监测。利用重金属对土壤波谱特性的影响，通过土壤光谱数据监测重金属含量［8-10］。
2.植被反演方法
植被在生长发育的过程中，矿区土壤中的重金属被吸收和富集，对植物的产生的影响主要体现在长势方面产生了生物地球化学效应，如色素含量、水含量、叶面温度的变化，进而影响植被的光谱反射率，植被光谱的变化能够在遥感光谱信息中有所体现。基于以上认识，可以通过植被光谱信息、波谱曲线变化的分析提取污染信息［11］。不同植物对重金属敏感性不同，重金属胁迫导致植物体内生物化学成分发生改变，使电磁波谱反射特性不同。植被反演方法的原理是，运用遥感技术研究重金属污染条件下植被光谱特征变化，建立植被光谱特征与重金属污染条件下植被生长状态参数变化之间的关系［7］；研究叶绿素含量与重金属污染之间的关系，分析叶绿素变化敏感的光谱指数及其响应规律，并进行了区域应用与验证［11-13］。研究表明，随着土壤中重金属含量增加，植被近红外、可见光反射光谱特征发生显著变化，表现为可见光光谱反射增强，近红外光谱减少，红边移动范围减少［14-15］。此方法适用于矿区植被覆盖较茂密的区域。王杰等（2005年）以江西德兴铜矿去为实验区，采用美国陆地卫星（Landsat）etm+数据，采用比值分析、彩色合成、影像融合等方法增强影像视觉效果，对污染区的植被的波谱曲线与正常区的同种植被的光谱特征作对比，总结出受毒化植物叶冠的波谱形态与正常植物叶冠的波谱形态相比发生的形态变异的特征，总结对照区和污染区植被的波谱特征差异和各污染区的受污染程度，分析出不同污染区植物的受毒害程度［16］。雷国静等（2006年）在南方植被茂密区离子型稀土矿区采用高分辨率QuickBird遥感数据采取坐标换的方式，消除土壤信息干扰，获取了较真实的植被受污染影响程度的信息，运用了归一化植被指数密度分割方法和通过旋转二维散点图获得植被绿度方法来提取植被污染信息，取得了较好的效果［17］。李新芝等（2010年）以肥城煤矿区为实验区，将Spot-5数据2.5米分辨率的全色波段进行小波变换、主成分分析等融合方法提高图像的空间信息量，综合运用缨帽变换、植被与土壤相关性分析、支持向量机分类等方法提取矿区植被信息，并制作了植被等级分布图，确定了不同污染程度的植被覆盖面积，与矿区污染分布的规律具有较好的一致性［11］。黄铁兰等（2014年）以广东大宝山矿区及周边10公里范围作为研究区，分别以aSteR及QuickBird为数据源，采用植被指数法和植被绿度法对植被污染信息进行识别，对获取的植被绿度信息图像进行密度分割，获得植被污染程度及分布情况。同时建议大范围的矿山植被污染信息的识别，考虑到项目综合成本等因素，采用aSteR等低分辨率的数据源，选择植被绿度指数法进行识别。对于小范围的典型矿区，可选用QuickBird等高分辨率的数据源，用植被指数法进行识别［18］。由于混合像元、大气效应的存在，植被信息提取过程中容易出现错分、漏分现象；相关系数的设置易受经验的影响。同时信息提取易受云层、山体阴影和人类生产活动的影响，均存在一定的误提现象。未来应加强信息提取技术、多源遥感数据在植被反演中的应用研究，以解决上述问题。
3.土壤监测方法
土壤是由多种物理化学特性不同的物质的组成的混合体，例如有机质、重金属、水、其他矿物质等。各种物质均有发射、反射、吸收光谱的特性，都会对土壤光谱特征产生影响，同时植被覆盖也对土壤光谱的监测有较大影响，因此对于通过土壤光谱数据直接监测土壤重金属含量的研究，尚处于探索阶段。土壤监测方法的原理是，利用光谱分析方法室内测定土壤发射光谱数据，经线性回归分析或指数回归分析、标准化比值计算、特征光谱宽化处理后，利用回归分析方法建立重金属元素含量与发射率变量之间的土壤重金属反演模型，定量反演出矿区土壤重金属含量［19-23］。此类方法适用于植被覆盖率较低的地区。thomasKemper等（1998年）在西班牙aznalcóllar尾矿库溃坝事件土壤重金属污染监测中，基于多元线性回归分析（mLR）和人工神经网络（ann）方法分别通过化学分析、特征光谱--近红外反射光谱（0.35−0.35μm）手段监测土壤重金属含量，两种手段对as、Fe、Hg、pb、S、Sb等六种元素监测有较高的相似度。为相似矿区环境的监测提供了较好的借鉴意义［13］。李淑敏等（2010年）以北京为研究区，研究土壤中8种重金属（Cr、ni、Cu、Zn、as、Cd、pb、Hg）的含量与热红外发射率的关系，分析了土壤重金属的特征光谱，并模拟预测了重金属含量的回归模型，为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础［24］。宋练等（2014年）以重庆市万盛采矿区为研究区，通过光谱特征物质之间的自相关性来分析土壤中光谱特征物质，在回归分析的基础上建立as、Cd、Zn重金属含量的遥感定量反演模型，监测三种重金属含量，结果表明土壤在近红外波段和可见光波段的反射值比值与土壤中as、Cd、Zn含量存在较好相关性［25］。部分研究对波段选择和光谱分辨率的重要性认识不高，影响了重金属元素光谱信息识别、重金属污染预测精度；土壤中绝大部分重金属，如铅、锌、铬、砷等在可见光—近红外波段区间的光谱特征较弱，易被植被、土壤波谱信息掩盖，对直接利用土壤重金属光谱特征来提取污染信息带来了难度。研究发现，铁氧化物的波谱特征较明显，今后需加强土壤中重金属与铁氧化物相关性的研究，以提高污染信息提取的准确性。
4.未来展望
近年来，遥感技术用于矿区土壤重金属评价取得了一定进展，今后要在以下几个方面寻求突破：
（1）研究遥感信息提取新技术新方法。地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响，需进一步加强波谱信息提取技术的研究，以提高遥感信息提取的准确性。
（2）加强田间光谱测量研究。目前对土壤重金属监测仅局限于实验室级别的光谱监测，需要进一步探讨其他因素对重金属吸附的影响以建立准确的土壤重金属含量光谱估算模型，并进行大量而精确的实验室与田间的光谱测量工作。
（3）由定性监测向定量监测转变。遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究大多是定性或半定量评价，尚达不到定量评价。需在遥感反演土壤污染信息模型与理论方法、土壤重金属含量与光谱变量的相关关系等方面加强研究，以接近或达到定量评价污染的水平，进而利用遥感技术评价大面积土壤污染及修复。
（4）研制高性能的卫星，提高遥感信息获取能力。作为中国16个重大科技专项（2006年~2020年）之一的高分辨率对地观测系统已进入全面建设阶段，其中2014年8月发射升空的高分二号卫星空间分辨优于1m，这必将改变遥感数据普遍采用国外遥感数据（Spot、Landsat、QuickBrid等）的局面。
参考文献：
［1］贾志强．甘肃省白银市矿山环境遥感调查与评价研究［D］．桂林：桂林工学院，2009．
［2］龚海明，马瑞峻，等.农田土壤重金属污染监测技术发展趋势［J］.中国农学通报，2013，29（2）：140-147．
［4］张甘霖，赵玉国，杨金玲，等.城市土壤的环境问题及其研究进展［J］.土壤学报，2006，44（55）：925-933．
［6］戴昌达.中国主要土壤光谱反射特性分类与数据处理的初步研究［m］.见：遥感文选，北京：科学出版社，1981.
［7］丰茂森.遥感图像数字处理［m］.北京：地质出版社，1992：3~3．
［8］甘甫平，刘圣伟，等.德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究［J］.地球科学—中国地质大学学报，2004，29（1）：119-126．
［9］朱叶青，屈永华，刘素红，等.重金属铜污染植被光谱响应特征研究［J］.遥感学报，2014，18（2）：335-352．
［10］李婷，刘湘南，刘美玲.水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的区域应用与验证［J］.农业工程学报，2012，28（12）：176-182．
［11］李新芝.基于多源遥感数据的矿区植被信息监测方法研究［D］.济南：山东科技大学，2010．
［12］王秀珍，王人潮，黄敬峰.微分光谱遥感及其在水稻农学参数测定上的应用研究［J］.农业工程学报，2002，18（1）：9-13．
［14］徐加宽，杨连新，王余龙，等.水稻对重金属元素的吸收与分配机理的研究进展［J］.植物学通报，2005，22（5）：614-622．
［16］王杰，等.遥感技术在江西德兴铜矿矿区污染研究中的应用［J］.山东科技大学学报（自然科学版）2005，24（4）：66-69．
［17］雷国静等.遥感在稀土矿区植被污染信息提取中的应用［J］.江西有色金属，2006，20（2）：1-5．
［18］黄铁兰，等.广东大宝山矿区植被污染信息的遥感识别方法研［J］.地质学刊，2014，38（02）：284-288．
［24］李淑敏，李红，孙丹峰，等.基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究［J］.2010，31（7）：33-38．
光谱学与光谱学分析篇9
关键词：食品安全荧光光谱检测
中图分类号：tS207.51文献标识码：a文章编号：1672-5336（2015）02-0036-02
荧光检测是一种自然的发光反应，通过荧光素酶与atp进行结合反应，能够检测人体细胞、细菌、霉菌、食物残渣，也可以检测食品中所含的成分，能够在15秒钟内得到反应结果。所得到的荧光经过专用设备来测量，再用数字形式予以表示，最终绘成光谱图，可以得出所测物质中的元素含量。
1荧光光谱检测的原理方法及分类
16世纪，西班牙科学家nicholasmonnders观察到，贮放在由菲律宾紫檀木制成的杯中的水会发出一种神奇而迷人的蓝光。到17世纪，Boyle等其他科学家也观察并记载了类似的发光现象。1864年，英国物理学家GeorgeStokes首先提出发光现象作为一种分析方法，他在1852年发表的关于发光现象的基础性论文以及随后的一系列研究工作，奠定了至今还在使用的许多发光概念的基础。1978年，t.C.o’Havre在其论文里对发光现象及研究做了历史考证和评述（王镇浦等，1989）。发光光谱法作为最古老的分析方法之一，目前仍然得到极为广泛的应用。
我们现在经常说的荧光检测方法，是一种总称，其中包含了荧光分光光度法、薄层色谱-荧光法、高效液相色谱-荧光法、原子荧光法等，而荧光光谱检测法则是指的原子荧光光谱分析法。
荧光光谱检测法的原理是非常科学严谨的。若我们要用荧光检测法检测一种物质，使其受某种相对应的波长的入射光照射后，其相应的原子会吸收光能由基态变为激发态，并且会马上激发发出比入射光波的波长还要长的出射光（其波长一般会在可见光波波段内）。若是停止向其照射入射光，那么这个物体原子的发光现象也会立刻消失，而具备这样性质的出射光我们就可以称之为荧光。
而物质产生荧光的更深的原因，是因为在入射光照射到某些特殊、与入射光光波相对应的某些原子时，入射光的能量让该物质的原子核四周环绕的某些电子从原本的能量轨道跃迁到高能量轨道，也就是电子从基态跃迁至第一激发单线态或第二激发单线态等。然而，不管是第一激发单线态还是第二激发单线态，这些激发态都是极其不稳定的，所以这些电子会恢复到基态，当电子从第一激发单线态恢复至基态的时候，电子的能量会用光的形式放出来，故原子即物体会产生荧光。
物理、化学家们认为荧光光谱的信息可以包括三个方面，即荧光强度（fluorescenceintensity），激发波长（excitationwavelength，ex）的荧光发射波长（emissionwavelength，em）。荧光光谱包含的信息内容特别多，而且其具有非常好的选择性和特别高的反应灵敏度。荧光光谱集中表现了物质的荧光的强度随着激发的波长和发射的波长的改变而改变，因此可以更加完整地表现出所测物质的荧光信息。发生荧光现象的必须的两个要求，一是这种物质的分子必须具有可以吸收激发光波的结构，一般是刚性、共轭双键较强的平面和多环结构；二是该物质分子必须要具有一定程度的荧光效率，也就是一般所说的荧光物质在吸光后所发射的荧光量子数与吸收的激发光的量子数的比值。在让激发光波的波长和强度维持不变的条件下，是所检测荧光物质发出的荧光经过发射单色器投到于荧光检测器上马上进行扫描，让荧光波长为坐标轴的横坐标，让荧光强度为坐标轴纵坐标，这样画出的图就是荧光光谱图。我们让不同波长的发射光波激发检测的物质其发生荧光，再让荧光以一定的发射波长照射到检测器上，最后以激发光波长为坐标轴横坐标，让荧光强度为坐标轴纵坐标所得出的图，就是荧光激发光谱图。
荧光光谱检测技术中的分析方法大致可以分为定性分析、半定量分析和定量分析这三大种类。定性和半定量分析能够检测出元素周期表中百分之九十的元素，能够检测的浓度范围也非常大（0.0001%～100%），而且对所检测的物质是非破坏性的，能够快速检测出未知样品的组成成分和大致的含量。其定量分析的结果的精准度已经接近或达到化学分析的水平。
荧光光谱图可以得到激发波长和发射波长以及其它变量改变时的所对应的荧光强度状态信息，可以比较完备地描述出被测物质的荧光信息。所得出的荧光强度的数值线可以生成一个“指纹图”，我们可以以其指纹谱的特征为依据，完成多组分混合物体系中比较复杂的定量和定性分析任务。例如我们以荧光光谱检测法检测食用油中是否含地沟油成分，因为食用油和地沟油中都有各种相同或不同的荧光成分，我们能够从所测得的荧光光谱的等高线图得到它们的荧光信息，从荧光峰的位置、高度等的比较分析能够很快地检测出食用油中是否掺杂了地沟油。
因此我们可以使用荧光光谱图谱的不同进行食品中有关成分和组成的鉴定与区分，为食品的鉴别提供了一种高效有用的方法。食用油和地沟油中均含有各种荧光成分，通过三维荧光光谱对食用油和地沟油的检测，可以从三维荧光光谱的等角三维投影图和等高线图获得它们的荧光信息，从荧光峰的位置、高度等进行对比分析就可以快速检测出食用油中是否掺杂了地沟油。
2荧光光谱法的优点好处
（1）分析速度高，快速得到结果。我们在测定食品成分时与测定精密度有关，但测定时间一般都很短，2～5分钟就可以测完样品中的全部待测的元素。
（2）荧光光谱跟样品的化学结合状态无关，而且跟食品的状态及固体、粉末、液体、晶质、非晶质等物质的状态也基本上没有关系。
因此我们可以使用荧光光谱分析法分析检测各种状态类型的食物。
（3）非破坏分析。在测定中不会引起化学状态的改变，也不会出现试样飞散现象。同一试样可反复多次测量，结果重现性好。
故此使用荧光光谱检测法检测食品时不会破坏食品的内部分子结构，也不会使食物流失营养成分，因此用荧光光谱分析法检测食品安全是一种非常健康安全的方法。
（4）荧光光谱分析法是一种物理分析方法，所以对在化学性质上属同一族的元素也能进行分析。在紫外线照射下能直接发射荧光的化学元素并不很多，所以对一些元素进行荧光分析时大部分采用间接测定法，这就是用有机试剂与被测定的元素组成络合物。这些络合物在紫外线照射下能发射出不同波长的荧光素，然后由荧光强度测定出该元素的含量。由于有机荧光试剂的品种繁多，用荧光分析可测定的元素有六十多种。正因为这个原因，荧光光谱分析法可以检测出食品中的绝大多数元素，对物质中的元素都可以做出准确判断分析。
3荧光光谱法在我国的食品安全方面应用
我国食品安全的主要问题是商家在粮油、果蔬、禽蛋等诸多种类的食品的加工技术是否健康无害，食品中是否含有农药残留、化学污染物、对人体有毒有害元素、致病菌类、生物毒素等。为了保障我国人民的食品安全，国家发行并实施了很多关于食品安全保障体系的重要措施：发行和实施了有关食品安全的法律和法规，了一系列有关食品安全的国家标准和行业标准，使我国食品安全保障体系初步成立，而这个体系的技术支撑就是食品安全检测技术和仪器。
而荧光光谱检测法凭借其检测快速无污染，选择性超强，灵敏度高，适用于现场操作，可以避免费时而又繁琐的分离程序，能够快速、精确、完整地描述出被测物质的荧光信息的优点成为我国食品安全保障目前所着重依靠的食品安全多组分物质分析检测手段之一。
现在我国食品安全检测标准的体系中，使用荧光光谱检测法来检验的的物质有噻菌灵、伏马毒素、金属硒、腹泻型贝类毒素、黄曲霉毒素、赭曲霉毒素、抗坏血酸等，这些物质所涉及的食品种类包含乳制品、茶叶、水质、粮油、饲料、果蔬等。利用荧光光谱分析法，我国有关食品检测机构已经可以准确检测出婴幼儿奶粉中的成分中是否有蛋白粉的添加、市场上的瓜果蔬菜是否还有农药残留、食用油里是不是掺杂了有害人体健康的地沟油，而不久前我国有关食品卫生安全部门使用荧光光谱检测法检测出某品牌牛奶中含有严重超标的大肠杆菌就是一个使用荧光光谱检测法的一个非常成功的例子。
4荧光光谱法的缺点及在我国发展的局限性
虽然荧光光谱检测法比其他食品检测方法有许多优点，但作为一种刚出现不久的检测手段，其仍有一些等待完善、改正的缺点和不足。而在荧光光谱法的仪器问题方面尤其体现这种缺点和不足。
（1）关于非金属和界于金属和非金属之间的元素很难做到精确检测。在用基本参数法测试时，如果测试样品里含有C、H、o等元素，会出现误差。因为制造农药的物质成分的元素多处于金属与非金属分界线之间，而荧光光谱检测法在金属与非金属之间的元素难以做出精确测量，这直接导致了使用荧光光谱检测法检测蔬菜瓜果的农药残留量的精准度。
（2）不能作为仲裁分析方法，检测结果不能作为国家认证根据，不能区分元素价态。
因为荧光光谱检测法检测中所改变的只是电子的状态，由基态到激发态再到基态，并不能体现出其元素的价态，故也不能十分精准地测出食品中所含物质。
（3）标准曲线模型需求不时更新，在仪器发生变化或标准样品发生变化时，标准曲线模型也要变化。由于使用仪器的不同，我们在检测过后所得出的数据也不同，因此我们所做的标准曲线模型也不同。如此以来，如果对某一确定的物质多次使用不同的仪器进行分析测量后，所得的标准曲线模型不同，这对检测结果的误差分析带来了大大的不便。
（4）我们从技术层面来看，不可否认的是我国的荧光光谱检测技术和国际的荧光光谱检测技术仍然有着不小的差距。比如说我国自己研发的X射线荧光光谱仪器，虽然其使用年限和精准度都可以达到国际水平，然而却因为我国自主研发能力比较薄弱，荧光光谱仪的重要部件，例如使用年限长的X射线管，分辨率高的检测器，其所用的均为海外进口部件，所以我国应该在核心部件和重要技术的研发上加强科技创新，增强自主研发能力，研发出有着高效用、低成本的自主经济产权的新型设备。
（5）从荧光光谱检测法的使用层面上来看，我国无论是在食品质量检测、食品成分分析还是在转基因食品的鉴定的过程中，荧光光谱检测法的使用都将会越来越普遍，其发挥的作用也将会是越来越大的。然而国外的荧光光谱分析检测设备大多都是几十万甚至上百万，这样使得我国国内许多机构根本没办法承受如此昂贵的仪器购买费用，这在特别大的程度上限制了荧光光谱检测技术在我国国内应用与发展。
我们应该在荧光光谱检测分析技术的发展中采纳使用自主创新与向国外借鉴相结合的方法，在制造的工艺上和硬件开发方面加大科学研究的投入力度，着眼于系统的集成创新与自我创新。充分有效地学习国际上的先进科学技术，努力得到伟大研究成果；在成果转化上，把已经检测的模型在实际生产检测中推广应用，逐渐制定与完备高效实用的荧光光谱检测法在不同食品领域的检测与使用标准，推动我国荧光光谱检测法与国际上的检测法逐步接轨。
5荧光光法在未来于食品检测方面的发展方向
人类社会经济不断发展，相应地，人们肯定会对食品检测提出越来越高的要求，而这也会促使荧光光谱检测法的改革和创新。
未来荧光光谱检测法在食品检测方面的发展会是：科学家们加速研究绘制出各种菌类的图谱，研发出在线检测食品安全的荧光光谱检测软件，提高光谱检测的检测效率，定量分析测定菌类的细胞特征与性能，改正荧光光谱检测法在分子生物学领域方法的缺点，使光谱检测的检测程序更加简化，让食品安全检测的方法向着快速化、自动化、特异性强、灵敏度高和简单好操作的方向发展。
6结语
当今时代是个科技飞速发展的时代，各种新生技术如雨后春笋蓬勃生长，我们有理由相信，荧光光谱检测法会不断地改革、完善，中国在食品检测方面将会不断进步。在不久的将来，我们一定可以看到荧光光谱检测法在食品检测方面更好的应用。同时随着各学科研究的不断进步，也会出现更加简单快速的病原微生物检测方法和检测体系，相信会有更多快速、简便、特异的检测技术得到应用，以满足人们对食品的更高需求，为人类公共卫生、营养健康与疾病预防事业做出巨大贡献。
参考文献
[1]刘周忆.基于荧光光谱检测的食品安全研究――黄酒、酸性橙Ⅱ、柠檬黄的研究，2008-06-01.
[2]姜超.农药残留的荧光光谱检测技术研究.吉林大学，2006-11-01.
[3]陈国庆.荧光光谱技术在食品安全监控中的应用研究.江南大学，2010-11-01.
光谱学与光谱学分析篇10
微光学、微电子、微机械的结合产生出一类新的应用范围很广的器件——微型光机电系统(moemS)，它也是机、电、光、磁、化学、传感技术等多种技术的综合。moemS日益成为新的光学工具，已经对许多基于光学的仪器显示出应用前景。作为moemS的一种，微型光谱分析仪具有许多大型光谱仪所不具备的优点，如重量轻、体积小、探测速度快、使用方便、可集成化、可批量制造以及成本低廉等，像普通光谱仪一样微型光谱仪有着巨大的应用市场，可以应用在实验室化学分析、临床医学检验、工业监测、航空航天遥感等领域，因而引起了人们广泛的兴趣。
微型光谱仪的实现可以应用多种技术，目前常用的方法包括：采用新型滤光技术制作微型光谱仪；利用光纤的化学传感性制成光纤探针进行光谱分析；使用微细加工制作集成式微型光谱仪等。
2采用新型滤光技术的微型光谱仪
声光可调滤光片(aotF)是一种微型窄带可调滤光片，是光谱仪微型化的一个发展方向，它通过改变施加在某种晶体上的射频频率来改变通过滤光片的光波长，而通过aotF光的强度可利用改变射频的功率进行精密、快速的调节。它的分辨率很高，目前可以达到0.0125nm，没有可动部件，波长调节速度快、灵活性高。
美国Brimrose公司和Jetpropulsion实验室联合设计一种微型电晶体niR光谱仪。这种基于aotF的反射型近红外微型光谱仪主要造用于航天领域，使用发光二极管(LeD)阵列作为光源，光纤作为光波传输介质，该光谱仪重量<250克，尺寸小9.2×5.4×3.2cm，超快速(4000波长/秒)，高可靠性并经过美国国防核子局的防辐射测试。
美国HughesSantamara研究中心研制的线性楔形光谱仪(专利产品)，是由一个微小模状滤光片和一个阵列检测器组成，可以对多个光谱频带进行检测。模形光谱仪内有一个模形的多层薄膜介电材料构成的干扰滤光片，滤光片与两维检测器紧临，这样根据滤光片在不同位置的带通，每一列检测器可以接收不同光谱波段的能量，所以单独一个模形光谱仪可以覆盖很宽的光谱范围。模形光谱仪的光谱范围受到滤光片、探测器材料特性的限制，还需要使用多种阻挡滤光片。工作光谱范围分布在可见光和近红外区(从400nm到1030nm)。该光谱仪在实验中还获得了线性色散率，色散率与点带宽无关，而且滤光片可以根据检测器阵列设计成不同的几何形状。
3利用光纤制作的微型光谱仪
光纤传感器的主要特点是具有很高的传输信息容量，可以同时反映出多元成分的多维信息，并通过波长、相位、衰减分布、偏振和强度调制、时间分辨、收集瞬时信息等来加以分辨，真正实现多道光谱分析和复合传感器阵列的设计，达到复杂混合物中特定分析对象的检测，这对电传感器和声传感器而言是望尘莫及的。光纤的探头直径可以小到与其传播的光波波长属于同一数量级，这样小巧的光纤探头可以直接插入那些非整直空间和无法采样的小空间(如活体组织、血管、细胞)中，对分析物进行连续检测。
oceanoptics公司的michaelJ.morris等人研制一种紧凑级联光纤Dip探针微小光谱仪，该系统的设计是使用单股光纤以获得高分辨率光谱信息，对于决定液体的吸收、发射和散射，或测量pH或有毒金属浓度使用固定指示材料。光谱仪的模式限制光学设计得到很高的光通量，常规应用中可以使用50μm的光纤。
微型光纤光谱仪还有美国Stwenchristesen等人研制的便携式光纤拉曼光谱仪，便携式光纤拉曼光谱仪可以对化学试剂鉴定盒进行非接触分析，它包括二极管激光器、中阶梯摄谱仪、电荷桐合器件(CCD)检测器和一个带有滤光涂层的光纤探针，这种光谱仪被用来分析密封玻璃容器中的化学试剂和其它有毒化学物。拉曼光谱是通过使用一个带有25m光纤的eiCRamanprobe探针获得的。探针输出功率在紫翠玉激光器下为80mw，而二极管激光器为137nw。这种微型拉曼光谱仪也可以用t单个活细胞的分析。
4集成微型光谱仪
利用memS和moemS的微加工技术也可以制作出微型光谱仪。Gayiinm.Yee等人利用微机械加工方法直接在CCD成像器件上制作衍射光栅构成集成式微型光谱仪，得到的光谱仪系统衍射效率可以达到63%，色散率为1.7mm/像元，分辨率为74.4。
imS(instituteofmicrotechnology，Universityofne11chatel，Switzerland)制作了一种基于光memS技术的微型傅里叶变换光谱仪(FtS)，它用一种由静电驱动的电梳执行器来完成微镜的扫描运动。测量得到执行器在38.5mm位移下的非线性为±0.5mm，在消除非线性后得到校正光谱，光谱重现率为±25nm。相位校正后在633nm波长下测量得到光谱仪的分辨率为6nm。
5结论