三维荧光光谱技术在水监测中的应用

应用荧光光谱技术分析水中污染物的含量具有灵敏度高、检测速度快等优点,三维荧光光谱技术可以提供在普通的荧光光谱中所得不到的信息,此技术可以用于多组分同时测量。讨论了如何运用三维荧光光谱技术分析水中污染物的成分,计算其含量,并给出了有效的荧光光谱特征数据库建立、多组分分析和浓度反演的数学模型。     

激光诱导荧光快速直接检测土壤中多环芳烃污染物的可行性研究

提出了快速直接对土壤中多环芳烃污染物进行荧光检测的方法——激光诱导荧光光谱技术,以多环芳烃蒽为研究对象,实验验证了激光诱导荧光光谱技术快速检测土壤中蒽污染物的可行性.采用AvaSpec-2048TEC型热电制冷式光纤光谱仪对土壤中的蒽进行直接测量,研究结果表明:当土壤中蒽浓度在一定范围内(0.000 005～0.001...     

土壤有机污染物激光诱导荧光光谱检测方法研究进展

土壤有机物污染源广、危害程度高、监测手段有限,是继水污染、大气污染又一个引起全球关注的环境问题。土壤有机污染快速在线检测分析对农业生产、土壤调查、土质修复有着重要的意义。激光诱导荧光(LIF)光谱技术是一种基于光致发光的物质成分和含量分析技术,具有样品使用量少、预处理过程简单、检测速度快等特点,在环境科学、生物分析、生命科学等众多领域有广泛应用。国内外研究人员展开大量研究工作,已形成较完善的方法体系及技术设备。文章介绍了LIF测量系统的组成结构和工作原理,综述了现阶段LIF技术在土壤有机污染物检测研究进展,重点包括土壤中油类污染物、多环芳烃污染物、有机农药污染物的识别及定量分析方法等,以及仪器开发过程中涉及的相关问题,给出了LIF技术在土壤有机污染物检测方面的发展趋势,为进一步发展基于LIF技术的土壤有机污染物现场快速检测仪器提供参考。     

基于激光诱导荧光的油类污染物检测系统研究

油类污染物具有破坏海洋生态系统和间接污染大气及土壤的危害,快速、准确地检测污染物的成分及其浓度具有重要意义。由于油类污染物光谱重叠严重,因此难以通过传统荧光分析准确加以区分。本文基于激光诱导荧光技术,以氙灯作为激发光设计荧光光谱检测系统,并对0#柴油、92#汽油和煤油进行扫描和检测,从而获得激发/发射光谱以及最佳激发/发射波长。并对该系统的软件算法部分进行改进,运用Savitzky-Golay卷积平滑直接获得更加精确的激发/发射光谱,更能全面、准确地反映油类物质的荧光特性信息。并与传统的荧光光谱仪得到的光谱图进行对比,经实验验证激光诱导荧光技术的荧光光谱检测系统的有效性,对油类污染物的荧光光谱信号的检测具有更高的灵敏度。     

薄层色谱与表面增强拉曼散射光谱联用技术的研究进展

表面增强拉曼光谱（SERS）作为一种快速、灵敏的分析技术,被广泛应用于分析化学、环境检测及食品安全等领域。在实际生活中的样品大多为混合物,直接使用SERS技术无法对复杂样品中的分析物进行准确测定。薄层色谱（TLC）分离技术具有操作简便,成本低廉及分离速度快等特点,TLC作为一种高通量的分离技术在合成化学、分析化学、药物化学及食品科学等研究领域得到了广泛的应用。TLC对待测物体系进行分离后,通过碘显色或荧光对分离的斑点进行可视化处理,再结合质谱,红外光谱、荧光光谱及SERS光谱等分析技术可以对分离物质进行定性及定量分析。TLC与SERS联用技术的出现,使得SERS光谱可以应用于混合物中分析物的有效测定。TLC-SERS技术同时具备良好的分离作用和灵敏的光谱检测性能,适用于对复杂样品进行分离检测。在TLC-SERS检测过程中,样品用量少且无需使用复杂的实验设备即可实现对混合物现场快速检测。介绍了SERS的增强机理以及活性基底的制备,对TLC-SERS技术在环境污染物检测、食品安全、中草药鉴定及生物医学等方面的应用做了概括性综述。给出了TLC-SERS技术在有害物快检领域的应用实例,为TLC-SERS技术未来用于食品安全、法医鉴定及环境治理中快速检测方法建立及仪器设备研发提供参考。     

不同土壤物理性质下石油类污染物LIF发射特征研究

利用激光诱导荧光技术可对土壤中石油类污染物快速检测,不同土壤物理性质下,污染物荧光发射特征具有一定差异。为实现外场检测时快速制备合适的土壤样品,实验研究了土壤疏松度、颗粒度、湿度与土壤中石油类污染物荧光强度及光谱稳定性之间的关系。压片机压强大于2 MPa时土壤样品荧光光谱的稳定性较好,九种不同疏松度的土壤样品荧光强度的相对标准偏差为3.51%。不同粒径的机油土壤样品荧光强度差异较小,其中100目土壤样品的荧光光谱RSD值为2.25%。结果表明,土壤样品表面呈平整洁净时,所得样品荧光光谱的稳定性较好,土壤疏松度和颗粒度对荧光光谱的影响较小。湿度对土壤样品荧光发射的影响较大,当土壤湿度低于10%,荧光强度变化较小;湿度范围大于10%时,荧光强度变化较大。为利用LIF技术对外场土壤中石油类污染物检测时,快速有效制备土壤样品及准确测量提供参考。     

基于荧光光谱分析的农药残留检测研究进展

在农业生产中施用农药可提高农产品的产量,然而农药的过量使用也威胁着我国农产品的质量安全,因此对农产品的农药残留进行快速有效的检测成为农业生产大环境下的迫切要求。荧光光谱分析技术具有突出的高灵敏度以及有利的时间标度,对多组分农药残留检测具有良好的分辨能力,与气相色谱法、液相色谱法、气-质联用法等农药残留检测方法相比具备前处理简单、检测速度快等优点,在复杂的农药残留检测环境中有较大的优势。介绍了基于荧光光谱分析技术的农药残留快速检测方法,概述了传统的荧光光谱分析方法在农药残留检测上的应用,以及荧光光谱分析结合同步-导数法、三维荧光光谱、人工神经网络,生物传感器,金属纳米材料等方法与技术用于农药残留检测的研究发展现状,分析了基于荧光光谱分析的农药残留检测现阶段仍存在的局限与挑战,以及未来发展趋势。荧光光谱分析技术在农药残留检测上的普遍推广及应用需通过荧光检测仪器不断朝集成化、模块化发展来实现,使得检测更快捷高效。     

用特征光谱荧光标记技术分析水中溶解有机物特性

讨论了一种自然水体中有机物的快速诊断分析方法。介绍了总荧光光谱(TLS)和特征光谱荧光标记(SFS)技术;以激光诱导荧光(LIF)方法测量了水体的总荧光光谱,利用特征光谱荧光标记技术对水体中溶解有机物(DOM)及叶绿素a(Chla)进行了分析,并给出了不同浓度腐殖酸的归一化荧光强度与浓度的关系曲线．结果表明,利用特征光谱荧光标记技术对水体总荧光光谱的分析,可以进行水体污染物的快速、实时和在线监测。     

水源性病原菌光谱检测技术研究进展

水源性病原菌污染会引发多种疾病,严重危害人类健康和公共卫生安全。水源性病原菌检测对人类医疗保健、水安全保障和疾病诊断等具有重要的意义。常规水源性病原菌检测技术,如人工培养法、分子生物法和免疫学法,其测量结果准确、有效,但样品预处理繁琐且费时,不利于病原菌实时在线检测。光谱检测技术以非侵入式获取病原菌发射、散射或吸收光谱特征,能够确定病原菌性质、结构和含量等信息。由于该技术具有易于操作、快速、便携、无损和便于实时监测等优点,在环境监测、生物分析中具有广泛的应用前景。文章介绍了现有水源性病原菌检测技术及其优缺点,指出开展病原菌快速、高效检测的必要性;讨论了光谱检测技术原理及数据分析方法,重点综述了紫外可见光谱、荧光光谱、红外光谱、拉曼光谱和太赫兹光谱在水源性病原菌检测的工作原理和研究进展;最后总结了各技术的优缺点。提出了光谱技术在病原菌检测的实际应用中面临的挑战及应对策略,为进一步发展基于光谱技术的水源性病原菌的快速检测提供参考。     

基于迭代逼近算法的土壤中机油和柴油混合物荧光信号重叠特性研究（英文）

随着我国经济的迅速发展,石油制品需求量与日俱增,伴随着工农业生产活动,大量石油制品进入土壤,造成严重的土壤石油污染。土壤中的石油污染物会对植物生长产生危害,并通过食物链威胁人类健康,因此需对土壤中的石油污染物进行现场、快速检测。激光诱导荧光技术(Laser-Induced fluorescence, LIF)具有检测速度快、灵敏度高、可现场检测等优点,但在检测土壤中有机污染物时,面临着荧光光谱重叠严重等问题。为了研究土壤中机油和柴油混合物荧光信号的重叠特性,制备了10种含有不同浓度机油、柴油混合物的土壤样品。通过搭建LIF实验系统,获取不同混合浓度的机油和柴油的荧光光谱,对油类荧光光谱进行了最大值归一化处理,建立土壤中机油、柴油混合光谱的反演关系,以最小残差平方和为指标,使用迭代逼近算法计算出土壤荧光光谱中柴油和机油样品的荧光贡献率。分别使用了全谱法和截取特征光谱两种方法计算机油和柴油的荧光贡献率。全谱法是在混合油样的全波段光谱(200~600 nm)范围进行迭代逼近,截取特征光谱方法是在截取油样光谱(330~460 nm)段进行迭代逼近。(330~460 nm)范围内包含了混合油样的所有光谱特征。用计算出的机油的荧光贡献率与机油样品浓度做线性拟合时发现,截取特征光谱法的拟合系数R为0.989,优于全谱法的0.923。分别用全谱法、截取特征光谱法计算出的荧光贡献率以及归一化机油、柴油光谱合成混合油归一化光谱,与实际归一化混合光谱比较,截取特征光谱法计算的平均相对误差为3.38%,优于全谱的8.79%,其原因是全谱法比截取特征光谱法引入了更多的噪声信号,所以在计算油类荧光贡献率时产生了较大的误差。选取机油和柴油归一化光谱上300, 350, 400, 450和500 nm等5个位置的荧光强度与归一化混合油光谱做多元线性回归拟合,计算出平均相对误差为10.31%。结果表明截取特征光谱方法优于多元线性回归方法;土壤中机油和柴油的荧光贡献率与自身的浓度之间成良好的线性关系,说明在土壤中机油和柴油混合后各自的化学性质保持稳定,在土壤中的荧光信号重叠特性是线性叠加的。这种这种方法同样可以用于其他石油类混合物的解离。通过该研究提高了LIF技术在土壤中石油烃类污染物定性与定量检测的准确性。为土壤中石油烃现场快速检测提供了方法支撑。     

太赫兹波谱技术在食品掺假检测中的研究进展

近年来食品掺假事件频繁发生,对食品安全领域产生巨大挑战,食品掺假问题已成为人们关注的焦点和讨论的热点,因此实现食品掺假的快速、准确以及无损检测对保障食品质量和安全具有重要意义。随着新食品原料、新添加剂以及新型食品加工技术不断涌现,使得食品掺假问题呈现技术化、隐形化、多样化等特征,食品中掺假对象的鉴别技术面临更严峻的挑战。目前一些现代检测技术可针对食品掺假问题进行有效检测,如高效液相色谱法、稳定碳同位素比值法等,然而由于需对样品进行复杂预处理、检测仪器操作技术要求较高等原因,使其针对现有的食品掺假检测存在一定的局限性,因此寻求一种新型的、灵敏度高的以及具有指纹特性的无损检测技术进行现有食品掺假检测成为关键。太赫兹（Terahertz,THz）波谱是指频率在0.1~10 THz之间的电磁波,具有微波和红外双重特性,其中包括指纹特性、相干性、安全性等。由于物质中大部分有机大分子之间弱相互作用、骨架振动、偶极子的旋转和振动跃迁频率与太赫兹波谱相对应,使得太赫兹技术在食品掺假检测应用领域蕴含着巨大的潜力。首先阐述了太赫兹波谱技术用于物质检测的原理;重点综述了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的最新研究进展,具体以转基因食品鉴别、食品原产地鉴别、乳制品掺假检测、蜂蜜掺假检测及其他食品掺假检测进行综述;其次分析了目前太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面所存在的问题,如水分吸收、散射效应等影响;最后展望了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的应用前景,如开发低成本的太赫兹源和探测器以促进太赫兹技术普及应用、将机器学习算法用于太赫兹波谱建模分析以提高模型精度和分析速度、与其他现代检测技术结合使用以实现检测技术间优势互补等;以期为开展太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面研究提供参考和指导。     

食品中三聚氰胺的光谱检测与分析技术研究进展

三聚氰胺是豆、乳类制品中的非法食品添加剂,曾作为蛋白质的廉价代替物被非法添加进奶粉等食品中,造成了严重的社会危害,极大地威胁人民生命财产安全。目前光谱技术已成为识别和定量检测非法食品添加剂的有效手段,为质量监管部门提供了可靠的研究方法和鉴定依据。光谱检测技术的时效性、无损性和准确性提高了食品中三聚氰胺的检测效率,促进了精准化、自动化食品质量检测的发展。近年来有大量研究围绕着三聚氰胺的光谱检测新技术,如开发新型增强底物或传感器,降低三聚氰胺的检测限,提高检测精度;开发更加便携的自动化光谱快检设备,降低检测成本,提高检测效率。这些光谱技术各具优势,但很难形成标准化、统一化的检测规范,使得各种光谱检测技术仅仅停留在试验阶段,无法应用于实战。另一方面,随着人工智能与模式识别技术的发展,光谱数据分析方法在近年来也有着长足的进步,各种光谱预处理和数据建模方法被不断提出,大大提高了光谱检测技术的灵敏性和稳定性。综述了近十年光谱技术（拉曼光谱、近红外光谱、荧光光谱、光谱成像等）在三聚氰胺检测中的应用现状,总结了不同仪器检测限、定量范围和样品前处理方法;分析了各种光谱预处理和光谱数据建模方法在不同光谱数据中的适用性,归纳出这些方法的优劣与适配的仪器,并对其应用前景和研究趋势进行了展望。     

光谱技术在水产品品质检测中的应用研究进展

随着我国水产养殖业以及水产加工业的快速发展,水产品在国民饮食结构中占比越来越大,消费者对于水产品的质量要求也越来越高。为了满足消费者对水产品的质量要求,企业和市场需要在供应链的各个环节对水产品进行检验并公之于众。因此,迫切需要开发一种能够满足对水产品进行快速无损检测的技术。光谱技术可以根据样品特征波长处的波谱特性推算出其物质性质与组分含量,在水产品新鲜度检测、有害物残留检测、有害微生物含量检测、质量分级、掺假分析等方面具有巨大的应用前景。对水产品品质检测中几种常用的光谱技术的优势和局限性等特点进行讨论和总结,认为光谱检测技术与实验室传统理化检测方法相比具有快速、无损、测试重现度好,精度高等优点,这些特点使得在线实时检测水产品质量成为可能,继而可以带来巨大经济效益。但光谱检测具有前期投入高,模型普适性差且需持续维护的缺点,每种光谱技术也分别有各自的适用范围及局限性,因此光谱技术在水产品品质检测中的应用有待进一步研究改进。此外,整理了国内外现有的相关研究文献,对检测过程中常用的光谱数据预处理算法和预测模型进行讨论和评述,重点阐述了水产品品质检测中的几种常用光谱预处理算法和光谱数据建模方法的特点和应用现状。目前光谱技术在水产品品质检测中的应用主要处于实验室研究阶段,尚未大规模应用于商品市场和消费市场,根据上述分析展望了光谱技术在水产品品质检测中应用的发展方向,认为建立统一、标准、高效的光谱检测模型库,结合多个指标进行相关性分析,并排除光谱采集过程中的环境干扰,实现水产品品质实时在线检测是未来的技术发展趋势。     

指纹光谱病原菌快速检测研究进展与趋势

病原菌检测对于保障饮用水和食品安全,应对突发公共卫生事件至关重要。现行检测标准或方法存在操作耗时费力,成本高等缺陷,难以满足现代社会高时效性要求,因此开发操作简单、低成本的病原菌快检技术迫在眉睫。近年来,随着激光技术和光电探测技术的高速发展,能够快速获取微生物指纹信息的激光光谱引起了研究者的广泛关注,其中表面增强拉曼光谱（SERS）和激光诱导击穿光谱（LIBS）由于具有快速、原位无损或微损检测等优点,在病原菌快速检测领域广受关注。SERS作为一种分子振动光谱技术,是在常规拉曼（Raman）光谱中引入具有光学信号放大作用的贵金属纳米结构,实现Raman信号数量级的提升同时能够猝灭荧光,因此可以快速获取目标分子的指纹光谱信息。然而受贵金属纳米粒子的材质、形貌、大小等自身属性,以及与待测物距离等多种因素的影响,重现性仍然是SERS在细菌检测中的一大瓶颈。LIBS作为一种新兴的原子发射光谱技术,具有多元素实时检测的能力,可以快速获取样品包括微量和痕量元素在内的所有元素信息。LIBS进行细菌分类和鉴别时,为了降低基底、共存基质的元素干扰,需采集大量纯培养细菌的光谱数据,不仅增加了检测周期,同时带来定性定量难两全的局面。结合SERS和LIBS技术在病原菌快检领域的研究现状,综述了两类方法各自的优势和局限性,并对其在病原菌快速检测领域的发展趋势进行了展望,为开发基于激光光谱的病原菌快检技术提供参考意见。     

Review of energy-dispersive X-ray fluorescence on food elements detection

Energy-dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) is a physical rapid detection method to analyze the types of elements through the energy characteristics of fluorescent X-ray particles. When applied to the detection of food element content, it not only needs simple sample pretreatment but also the element measurement time generally does not exceed 10 min to have the accuracy of μg/g, which can greatly reduce the time and cost of detection. Due to the limitations of the EDXRF instrument and measurement mechanism, it has low sensitivity to light elements in food, and the detection sensitivity varies with elements in food element analysis. For example, the detection sensitivity of Ca, Mg, Fe, Zn, Cu and other elements concerned by people is not high when the content is low, and the measurement accuracy is extremely dependent on the detector resolution. However, with the improvement of detector performance and algorithm optimization of EDXRF, the detection limit of this technology can reach 0.1 μg/g, the detection of trace elements has also been improved, which has made a new breakthrough in the field of food element detection. Therefore, this paper reviews that in recent 20 years, in order to overcome the various difficulties of EDXRF in food detection, the hardware optimization of EDXRF (For example, the development of an analyzer without sample preparation can greatly reduce the time required for the detection of food elements, and a series of instruments combined with EDXRF and cluster capillary technology can greatly improve the excitation efficiency of lighter elements in food. The spectrometer with a high-resolution detector can improve the detection accuracy of target elements with low content in food) and in order to solve the problem of spectrum resolution in food detection, (For example, the wavelet transform method which has good performance in spectrum smoothing, identifying weak peaks and maintaining peak shape is applied to EDXRF spectrum resolution, which can better solve the problem that the X-ray characteristic peaks of elements with a low atomic number in food are submerged) the reform and innovation of spectrum resolution methods are introduced. This paper summarizes and analyzes the representative application examples of EDXRF in food safety detection, discusses the advantages and disadvantages of EDXRF compared with other rapid detection or food detection methods in different situations, concludes its application conditions, and discusses the application prospect of EDXRF technology in the field of food detection.     

三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究

石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析（SPCA）对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机（SVM）算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析（PCA）进行特征提取,再利用SVM和K最近邻（KNN）两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN,SPCA-KNN,PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%,90%,90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。     

多波长消荧光拉曼光谱仪的研制及应用研究

拉曼光谱技术作为探究分子、晶体及其结构特征的有力手段,具有快速、无损、样品用量小、无需前处理且适应性强等优点,已被广泛应用于食品安全、石油化工等领域。但在拉曼光谱应用中,常常受到荧光背景干扰,导致拉曼信号降低,严重的情况下拉曼信号甚至会淹没在荧光背景中。为解决拉曼技术在实际应用中荧光背景干扰的问题,从仪器角度出发,采用二色镜对多波长拉曼光谱进行光路耦合设计,研制了近红外拉曼光谱与移频差分拉曼复合一体的多波长消荧光拉曼光谱检测系统,其中近红外拉曼光谱采用1 064 nm激光光源设计,移频差分拉曼光谱选取784.5和785.5 nm两组激光光源进行时分复用,在移频差分拉曼光谱检测的同时,亦可获得两组单波长拉曼光谱数据。通过对比同步测试和分时逐次测试的强度及峰位稳定性,验证了多波长消荧光拉曼光谱仪的同步测试性能;选取了多种荧光背景强弱不同的样品,进行了单波长拉曼、近红外拉曼及移频差分拉曼光谱的对比分析。针对丙酮、乙腈等荧光背景较弱的样品,可采用单波长拉曼光谱对样品进行定量及定性分析;针对食用油、红色塑胶微粒等荧光背景与拉曼信号强度相当的样品,可采用近红外拉曼光谱对样品进行定量及定性分析;针对红酒、棕色塑胶微粒等荧光背景较强的样品,需结合近红外拉曼光谱和差分拉曼光谱对样品进行定性分析。研究表明：通过多波长消荧光拉曼光谱检测系统的研制,在常规单波长拉曼光谱技术的基础上,将两种抑制荧光干扰技术有机结合,有效扩充了应用领域及样品检测范围。     

腔增强吸收光谱技术在大气环境研究中的应用进展

大气污染是全球性环境问题,针对大气环境污染物检测技术的发展对大气环境研究至关重要。光谱分析方法因其具有特异性选择、高精度、高时间分辨等优势,已被广泛应用于大气污染物检测领域。腔增强吸收光谱(CEAS)技术由腔衰荡光谱(CRDS)技术发展而来,是通过测量透过高精细度谐振腔的光强获得分子吸收信息的高灵敏度探测技术。该技术自提出至今二十余年来,因为成本低、操作简单、灵敏度高、适应性强等优势,成为大气环境研究中痕量气体检测的重要手段。介绍了基于相干和非相干光源的两种CEAS技术原理和基本装置构成,其中,采用LED作为光源的非相干宽带腔增强吸收光谱(IBBCEAS),因其成本更低且能够检测几十纳米带宽的光谱范围,在大气研究领域中应用更加广泛。综述了国内外应用CEAS技术针对大气环境中氮氧化物(NO₂,NO₃,N₂O₅,HONO)、挥发性有机物（甲醛,乙二醛,甲基乙二醛,甲烷,乙烯）、卤素单质(I₂,Br₂)、含卤素化物(OIO,IO,BrO)、臭氧(O₃)及气溶胶等污染物的检测工作。同时,从光源、检测器、光腔结构改进、仪器检测灵敏度优化等多个方面对已有工作进行了全面的归纳总结,重点阐述了其在实验室条件下的检测能力,以及实际大气环境下应用的表现。最后从CEAS技术的系统优化和未来应用趋势方面做出了一定的展望。