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期刊信息/Journal information
光谱学与光谱分析
光谱学与光谱分析

高松

月刊

1000-0593

chngpxygpfx@vip.sina.com

010-62181070

100081

北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院

光谱学与光谱分析/Journal Spectroscopy and Spectral AnalysisCSCD北大核心CSTPCDEISCI
查看更多>>本刊系中国光学学会会刊，由钢铁研究总院、中国科学院物理研究所、北京大学、清华大学联合承办的学术性刊物。刊登主要内容：激光光谱测量、红外、拉曼、紫外、可见光谱、发射光谱、吸收光谱、X-射线荧光光谱、激光显微光谱、光谱化学分析、国内外光谱化学分析最新进展、开创性研究论文、学科发展前沿和最新进展、综合评述、研究简报、问题讨论、书刊评述。本刊适用于冶金、地质、机械、环境保护、国防、天文、医药、农林、化学化工、进出口商检等各领域的科学研究单位、高等院校、光谱仪器制造厂家、从事光谱学与光谱分析的研究人员、高等院校有关专业教师和研究生、有关专业管理干部。《光谱学与光谱分析》为我国首批自然科学核心期刊，中国科协优秀科技期刊，中国科协择优支持基础性、高科技学术期刊，是中国科技论文、中国科学引文数据库、中物理文摘、中国学术期刊文摘的统计源刊，被国外的SCI，AA，CA，EI，MEDLINE，AJ等文献结构收录。
正式出版
收录年代

    稀土发光纳米材料在手印显现中的应用进展

    丁寒
    1501-1511页
    查看更多>>摘要：自2000年起,研究人员陆续将一系列新型纳米材料应用到手印显现中,由此衍生了手印纳米显现技术.显现材料的推陈出新和显现方法的借鉴创新共同促进了手印纳米显现技术的迅速发展.近十年来,将稀土发光纳米材料应用于手印纳米显现技术的研究报道日益增多,已经逐渐成为该领域的研究热点之一.基于稀土发光纳米材料的手印显现技术具有对比度强、灵敏度高、选择性佳、毒害性低等突出优势,因此具备重要的理论研究价值和广阔的实践应用前景.目前,该研究领域的文献报道形式主要为研究类文章,鲜有涉及综述类文章.该文从显现材料的推陈出新和显现方法的借鉴创新两个方面综述了稀土发光纳米材料在手印显现中的研究进展.在显现材料的推陈出新方面,总结了基于稀土下转换发光纳米材料、稀土上转换发光纳米材料、复合型稀土发光纳米材料的手印显现应用;在显现方法的借鉴创新方面,总结了基于静电吸附原理、疏水作用原理、化学键合原理、适配体识别原理的手印显现方法.基于稀土发光纳米材料的手印显现研究呈现出如下发展趋势:显现材料由下转换发光材料向上转换发光材料发展,由单一发光材料向多重发光材料发展,由光致发光材料向功能复合材料发展;显现方法由非特异显现向靶向性显现发展,由痕迹物证的定性显现向遗留物质的定量检测发展,由物理显现向化学显现发展;显现效果由痕迹特征的宏观无损向生物物证的微观无损发展;显现操作由潜在毒害向绿色环保发展;显现评估由主观、片面、定性描述向客观、全面、定量分析发展.该综述对基于稀土发光纳米材料的手印显现技术提出了如下展望:首先是纳米材料的物理性质对手印显现效果的影响研究,其次是纳米材料的诸多性质对生物物证检验的影响研究,最后是显现原理的广泛借鉴与显现方法的深度开发研究.

    手印显现潜在手印纳米材料稀土发光

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    表面增强拉曼散射技术应用于基因分析的研究进展

    王波王宇春张超郜洪胜...
    1512-1517页
    查看更多>>摘要：基因是生物体中传递遗传信息的基本单位,对从分子水平上理解生命现象具有重要意义.近年来针对基因的高效检测及基因相关领域的研究备受关注,基因检测的常用方法是分子生物学方法,主要集中在实验室内开展.相对而言表面增强拉曼散射(SERS)实时表征技术在基因分析中具有很好的应用前景,在基因的检测与鉴别的一些领域逐渐发挥出明显的优势.SERS是一种重要的光谱分析技术,是基于光化学技术的生物活性分子传感器.20世纪70年代,SERS现象的发现给光谱技术的研究注入了新的活力.由于SERS技术不受水分子干扰,因此具有灵敏度高、选择性高、信息量大以及适合水溶液物质研究等优点,能够快速、准确地为生物提供丰富的结构信息,即分子的"指纹"信息.在生命科学领域,SERS技术越来越多地应用于目标样本的原位无损探测.通过对拉曼光谱技术的特点,结合基因的结构特征进行分析,简要介绍了拉曼光谱的原理,围绕SERS散射的原理综述了拉曼光谱信号放大的增强模式和增强介质材料,解决了其含量低检测难、灵敏度低、信号复杂、选择性和特异性差以及信号重现性和稳定性不佳等难点,因此在基因分析领域中得到迅速发展,成为国内外研究的热点,显示出独特的价值和作用;重点阐述了 SERS在DNA分子结构、DNA作用机制等方面的探索;并且针对SERS技术结合最新生物技术用于基因分析进行分类综述,讨论了 SERS基因分析技术在疾病诊断、病原检测、药物分析、转基因鉴定等方面的最新进展,总结了SERS技术在实际应用中面临的机遇与挑战,简要分析其存在的问题以及在生命科学领域发展的方向和潜力,并对SERS技术广阔的应用前景进行了展望.

    表面增强拉曼散射基因研究进展

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    第23届全国分子光谱学学术会议和第五届光谱年会暨黄本立院士百岁华诞学术研讨会(第一轮通知)

    中国光学学会中国化学会中国光学学会光谱专业委员会厦门大学...
    1517,1525,1531页
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    基于可见光谱特征波长提取和分类算法的柑橘黄龙病快检研究

    邱鸿霖刘天元孔丽丽于新娜...
    1518-1525页
    查看更多>>摘要：柑橘黄龙病(HLB)是由亚洲韧皮杆菌引起的一种严重病害,目前无法根治.其防控具有重要意义和经济价值.当前利用健康和患病叶片的光谱差异对其进行诊断显示了良好的应用前景.因患病叶片在叶绿素反射区及O—H伸缩振动区的可见光谱与健康叶片存在显著差异,而可见光谱检测在采集和数据处理方面具有成本低、简便的优势,研究可见光谱的黄龙病快速检测方法具有可行性和重要意义.为了减少光谱数据冗余和计算量,实现精准的黄龙病的早期鉴别以及降低黄龙病相似病症的误诊率,采集了黄龙病患病地区共160个叶片样本.经qPCR测定分别将其分类标定为健康、轻度疾病、重度疾病和缺镁症四类.根据叶片样本在可见光波段450～800 nm的反射光谱特征,通过S-G平滑以及降采样等预处理光谱数据后,为了优选出尽可能囊括光谱特征信息的特征波长,分别使用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)以及竞争自适应重加权采样法(CARS)对采集到的可见光谱数据进行特征波长提取和降维优选出特征波长,进一步降低模型复杂度,提高预测精度.综合泛化能力及检测速度的考量,在定性判别分析模型的选择中采用训练速度快,分析准确率高的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及随机森林(RF)对两种变量筛选算法降维后的数据进行分类判别.通过对不同的模型的验证优选,筛选出最佳的快检方案.对比发现,在建立的模型中,SPA-RF模型与其他模型比较,对于训练集和测试集的判别准确率分别达到了 100％和97.5％.结果表明,连续投影算法以及随机森林的组合分类模型可以很好地实现黄龙病早期的病理鉴别,同时也能够很好地识别出黄龙病病叶与其他相似病症的差异,为柑橘黄龙病快速检测及防治提供了一种方法依据.

    可见反射光谱特征波长连续投影算法随机森林黄龙病检测

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    一步法制备荧光开启传感器检测BRCA2

    任林娇魏铭航陈青华张培...
    1526-1531页
    查看更多>>摘要：筛查乳腺癌易感基因2(BRCA2)基因突变对于乳腺癌患病风险评估、发病检测、早期诊断及基因治疗均具有重要临床意义.现有乳腺癌基因传感检测方法大多需要复杂的处理过程,成本较高且对单碱基突变识别能力较弱.为简化基因传感器制备过程,提高其应用可能性,文章通过DNA分子发夹结构设计,一步实现了 BRCA2的检测.其中分子发夹茎部含BRCA2互补序列,茎与环连接处标记四甲基罗丹明荧光基团(TAMRA),环部5个G碱基通过光诱导电子转移猝灭部分荧光信号,降低背景荧光信号;待测BRCA2序列与发夹茎部序列竞争结合,发夹结构被打开,荧光信号上升,测量上升的荧光信号强度即可实现一步法定量检测靶基因.优化实验结果表明,分子发夹浓度不同时,传感器检测范围不同.当分子发夹浓度为150 nmol·L-1时,对BRCA2的线性检测区间为1～50 nmol·L-1;浓度为300和600 nmol·L-1时,线性检测区间分别为1～100和1～200 nmol·L-1.三种浓度传感器检出限分别为0.54、0.72和1.81 nmol·L-1.此外,传感器对BRCA2的特异性检测较为突出,尤其对单碱基突变的识别能力较强.该方法制备与检测过程简单且特异性突出,不仅可用于乳腺癌高危人群的早期筛查,还可拓展应用于其他种类的基因检测,为基因传感器的推广应用提供一种制备简单、操作便捷的新方法.

    乳腺癌易感基因2一步法荧光开启传感器基因检测

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    基于微流控技术的磁流体对外加磁场及温度的太赫兹特性研究

    梁冉张欣睿丁晨鑫苏波...
    1532-1536页
    查看更多>>摘要：磁流体是将超微磁性粒子均匀地分布在载基液中,形成的胶态液体磁性材料,它打破了传统固体磁性材料的形态,是一种同时具有固体磁性和液体流动性的新型材料,具有非常广泛的应用前景.目前磁流体已经被应用于医学领域,已有研究表明,磁流体可被用于癌细胞的治疗、细胞的分离以及靶向给药等;另外,磁流体还可以应用于密封、润滑等方面.太赫兹波是指频率范围在0.1～10 THz,波长范围在30～3 000 µm的电磁辐射.由于许多生物分子的振动和转动模式均处于太赫兹波频段,并且太赫兹波的能量较低,不会破坏被测物品,所以太赫兹波可用于无损检测,是一种安全可靠的测量方法.微流控技术可用于对极少量液体样品的测量,具有操作简单、检测速度快、节约被测样品等优点.该研究将太赫兹技术与微流控芯片技术相结合,通过改变外加磁场的时间和温度,研究了磁流体的太赫兹时域谱和频域谱的变化情况,发现在外加不同时间的磁场强度时,随着时间的增加,磁流体的太赫兹时域谱图右移,频域谱图强度下降;外加不同温度时,随着温度的增加,同样出现时域谱图右移,透射强度降低的现象.初步认为磁流体中的磁性粒子在外加磁场下聚集定向排列,随着时间的延长,近似认为纳米粒子团簇半径增大,使得太赫兹波不易透过从而使其强度变低;在温度升高时,分子热运动加剧,分子振动和转动加强,使得太赫兹波不易透过进而强度变低.由于利用太赫兹研究磁流体特性方面的相关报道较少,该研究为探究磁流体提供了新的方法;对外加磁场下的磁流体太赫兹特性的研究可在医学领域的广泛应用,为太赫兹技术在生物医学方面提供了新的途径,为磁流体的深入应用和研究提供了技术支持.

    太赫兹磁流体微流控芯片磁场

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    针对船舶排放污染物分布监测的地基快速IDOAS技术研究

    胡春桥罗宇涵宋润泽常振...
    1537-1545页
    查看更多>>摘要：针对我国船舶排放污染物防治的迫切需求,2021年中国出台了《船舶大气污染物排放监测通用要求》,对船舶大气污染物排放的监测精度提出了更高的要求.现阶段,我国内河中的多数船只都以低端柴油发动机作为主要动力来源,并在未来的很长一段时间内,柴油机都将继续作为船舶的主要动力装置使用.船舶使用的油品通常杂质多、品质差,加上柴油发动机大多较为老旧,老化的柴油发动机工作时会排放大量硫氧化合物、氮氧化合物等大气污染物,对大气环境造成严重危害,因此对于船舶大气污染物排放的监测研究尤为重要.基于成像差分吸收光谱技术研制了一套地基快速成像差分吸收光谱系统,能够实现对污染物空间分布的"拍照"式探测.系统时间分辨率可达秒级,系统视场角为6°×6°.选择无云条件下的正午天顶太阳散射光光谱作为参考光谱并使用QDOAS软件对获得的数据进行反演.根据系统中摄像头采集到的观测区域图像信息,将污染气体浓度信息与空间信息进行匹配,能够获得船舶大气污染物的空间二维分布情况.为验证系统的可靠性,2022年9月,在铜陵以发电厂烟羽中的SO2为目标进行了比对验证实验,并与推扫地基成像差分吸收光谱仪器的结果进行了相关性分析,SO2斜柱浓度的相关性为0.935.2022年12月,采用地基快速成像差分吸收光谱系统对长江船舶污染物排放进行了观测,获取了时间分辨率为5 s的SO2连续空间二维分布信息,通过与摄像头获取的图像信息匹配,能够将高浓度排放追溯到具体船只.该研究为船舶等快速移动污染源的监测提供了有效的实时监测手段,为船舶排放的治理提供了可靠的数据支撑.

    快速成像差分吸收光谱技术二维分布船舶大气污染二氧化硫

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    1545页
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    中红外光谱双重校验异常样本检测方法研究

    张朱珊莹张若静顾瀚文谢勤岚...
    1546-1552页
    查看更多>>摘要：中红外吸收光谱法目前最有前途的无创血糖检测技术之一.中红外吸收光谱的血糖浓度检测结果准确性与光谱信号的可靠性密切相关.采集中红外光谱信号的过程易受环境或人为等因素的影响而产生包含大量干扰信息的异常光谱.异常样本存在会降低预测模型的有效性和可靠性,故异常样本的检测和剔除至关重要.本研究提出双重校验异常样本检测法能够将异常样本准确筛选出来并剔除.本算法分为两个阶段,首先利用蒙特卡洛交叉验证异常样本检测,初步筛选异常样本,提高光谱样本集的稳定性;其次以马氏距离平方近似服从卡方分布为理论基础,自适应确定最优阈值,对剩余数据集进行异常样本再识别.以64份包含葡萄糖、白蛋白、尿素、乳酸、果糖、胆固醇在内的葡萄糖混合仿体溶液样本为研究对象.双重校验法首先利用预测误差平方和对异常样本敏感的特性对光谱数据集中的异常样本进行初步判定,共检测出3个异常样本,从光谱数据集中剔除检测出的异常样本后建立PLS校正模型,该模型的相关系数为0.91,RMSECV为60.17 mg·dL-1.其次,双重校验法以马氏距离平方近似服从卡方分布为理论基础,实现异常样本自适应识别.共检测出了 12个异常样本,剔除全部异常样本后构建的PLS模型性能得到了提升,相关系数达到0.99,RMSECV达到57.77 mg·dL-1.通过与无异常样本剔除、PCA-MD法、蒙特卡洛法相比较双重校验法结果最优,证明了本算法在异常样本检测上的优越性.与未剔除异常样本时的PLS模型相比,相关系数从0.86上升到了 0.99,RMSECV从67.51 mg·dL-1降低至57.77 mg·dL-1,分别提升了15.12％、14.42％.本研究针对异常样本检测方法中易受阈值影响而出现正常样本误检或异常样本漏检的问题给出了很好的解决策略,该方法能够准确检测并剔除异常样本,进而提高预测模型的精度和预测性能.为中红外光谱数据集异常样本的准确剔除提供了一种思路.

    红外光谱异常样本双重校验自适应阈值

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    激光诱导击穿光谱技术对水稻产地识别研究

    宋少忠符少燕刘园园齐春艳...
    1553-1558页
    查看更多>>摘要：水稻是中国主要粮食作物,而水稻品质与其生长的外部环境如土壤特性、气候、日照时间和灌溉水等环境息息相关,高品质水稻的产地区域面积有一定地域限制,因此水稻可看成为是一个明显的地理标志物.市场常出现一些假冒或者贴牌的知名优质水稻出售,损害了水稻品牌,降低了消费者的水稻品质保障,并且扰乱了市场稳定性,因此对于水稻产地快速识别技术的需求十分迫切.利用LIBS结合机器学习算法,对吉林省5个产地(大安、公主岭、前郭、松原、洮儿河)的水稻进行产地识别,建立了主成分分析(PCA)算法分别结合 Bagged Trees、Weighted KNN、Quadratic SVM 和 Coarse Gaussian SVM 共四种机器学习算法的水稻产地识别模型.实验选取了 5个水稻产地共450组在200～900 nm的LIBS数据,对水稻LIBS光谱数据采用卷积平滑(S-G平滑)进行降噪和特征谱线归一化预处理,对水稻LIBS光谱数据进行主成分分析,实现了水稻产地具有较好的聚类空间集群分布,但部分水稻产地存在空间重叠.采用5倍交叉验证,采用PCA-Bagged Trees、PC A-Weighted KNN、PCA-Quadratic SVM 和 PCA-Coarse Gaussian SVM 共四种机器学习模型,水稻产地的识别精度均达到91.8％以上,并且PCA-Quadratic SVM模型的识别精度高达97.3％.结果表明结合LIBS技术和机器学习算法能够高精度和高效率实现水稻产地的识别.

    激光诱导击穿光谱机器学习算法水稻产地识别识别精度

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