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| 編輯推薦： |
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本书系统地介绍了激光诱导击穿光谱技术的基本原理、实验装置、数据分析方法以及在环境分析中的广泛应用。作者们结合自己在该领域的实践经验，深入浅出地阐述了该技术的关键要点，并结合大量实际案例，展示了其在环境监测、污染物溯源、生态风险评估等方面的巨大潜力。通过阅读本书，读者将全面了解激光诱导击穿光谱技术的发展脉络和前沿动态，掌握其在环境分析中的具体应用方法和技巧。无论是从事环境科学研究的专业人员，还是关注环境保护的广大读者，都能从中获得有益的启发和借鉴。
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| 內容簡介： |
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本书系统地介绍了激光诱导击穿光谱技术的基本原理、实验装置、数据分析方法以及在环境分析中的广泛应用。作者结合该领域的实践经验，深入浅出地阐述了该技术的关键要点，并结合大量实际案例，展示了其在环境监测、污染物溯源、生态风险评估等方面的巨大潜力。通过阅读本书，读者将全面了解激光诱导击穿光谱技术的发展脉络和前沿动态，掌握其在环境分析中的具体应用方法和技巧。无论是从事环境科学研究的专业人员，还是关注环境保护的广大读者，都能从中获得有益的启发和借鉴。
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| 關於作者： |
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李茂刚，理学博士，讲师。多年来一直从事机器学习与光谱分析方面的研究工作，主要集中于化学计量学、光谱分析、环境分析和能源分析等领域。主持陕西省环境介质痕量污染物监测预警重点实验室开放基金项目，参与国家自然科学基金面上项目、国家新材料测试评价平台项目、西安近代化学研究所开放课题等科研项目。在激光诱导击穿光谱技术、红外光谱技术、拉曼光谱技术、分析检测新方法和智能化仪器开发等研究方面积累了丰富的工作经验。在国内外知名学术期刊发表学术论文20余篇，授权专利3项，获陕西省环境保护科学技术奖二等奖。
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| 目錄：
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1.绪论 1.1 引言 1.2 激光诱导击穿光谱（LIBS）技术 1.2.1 LIBS技术基本原理 1.2.2 LIBS技术的分类 1.2.3 LIBS技术的最新进展 1.3 化学计量学 1.3.1 化学计量学起源与发展 1.3.2 基于化学计量学的预测模型性能提升策略 1.4 LIBS在环境分析中的应用 1.4.1 土壤分析 1.4.2 水体分析 1.4.3 大气分析 1.5 展望 参考文献 2. LIBS技术在土壤重金属元素定量分析中的应用 引言 2.1 材料和方法 2.1.1 土壤样品制备 2.1.2 光谱采集 2.1.3 后向区间随机森林 2.2 土壤重金属定量分析模型构建 2.2.1 土壤样品LIBS光谱分析 2.2.2 预处理方法的选择与优化 2.2.3 RF校正模型 2.2.4 BRF校正模型 2.2.5 VIRF校正模型 2.2.6 不同RF校正模型的预测性能对比 2.3 本章小结 参考文献 3. LIBS技术在土壤营养元素定量分析中的应用 引言 3.1 材料和方法 3.1.1 土壤样品准备 3.1.2 光谱采集 3.2 土壤营养元素定量分析模型构建 3.2.1 土壤样品LIBS光谱 3.2.2 基于全谱的土壤营养元素快速定量分析方法研究 3.2.3 基于特征波段的土壤营养元素快速定量分析方法研究 3.2.4 不同定量分析模型性能的比较 3.3 小结 参考文献 4. LIBS技术在工业污染区土壤元素分析中的应用 引言 4.1 材料和方法 4.1.1 实验装置 4.1.2 样品制备及光谱采集 4.1.3 随机森林算法 4.1.4 变量重要性 4.2 含油污泥重金属定量分析模型构建 4.2.1 元素特征峰的识别 4.2.2 基于小波变换处理LIBS光谱 4.2.3 小波变换的参数优化 4.2.4 特征变量筛选 4.2.5 随机森林定量模型的验证 4.3本章小结 参考文献 5.LIBS技术在土壤污染种类判别分析中的应用 引言 5.1 材料和方法 5.1.1 样品制备 5.1.2 LIBS光谱采集 5.1.3 数据分析方法 5.2 土壤污染种类判别分析模型建立 5.2.1 基于原始光谱对土壤种类进行定性分析 5.2.2 光谱预处理 5.2.3 基于归一化光谱对土壤种类定性分析 5.3 本章小结 参考文献 6.LIBS技术在土壤环境风险预估中的应用 引言 6.1 材料和方法 6.1.1 含油污泥样品 6.1.2 内梅罗指数 6.1.3 LIBS光谱的采集 6.1.4 互信息变量选择 6.1.5 基于RF的混合变量选择策略 6.2 土壤环境风险预估模型构建 6.2.1 含油污泥LIBS光谱分析 6.2.2 预处理方法的选择 6.2.3 LIBS光谱特征变量选择 6.2.3.1 基于MI的变量初步筛选 6.2.3.2 基于MI-VIM的变量筛选 6.2.4 模型性能比较 6.3 本章小节 参考文献 7.LIBS技术在大气沉降颗粒物重金属定量分析中的应用 引言 7.1 材料和方法 7.1.1 样品采集 7.1.2 LIBS光谱采集 7.2 大气尘降颗粒物重金属定量分析模型构建 7.2.1 大气尘降颗粒物的LIBS光谱解析 7.2.2 光谱预处理方法的选择与优化 7.2.3 三种不同校正模型预测性能的验证 7.2.4 多变量方法与单变量方法的比较 7.3 本章小结 参考文献 8.LIBS技术在大气沉降颗粒物污染区域判别分析中的应用 引言 8.1 材料和方法 8.1.1 实验装置和样品采集 8.1.2 模型评价 8.2 大气降尘颗粒物污染区域判别分析模型构建 8.2.1 光谱预处理方法的选择与参数优化 8.2.2 不同区域大气沉降分类模型的建立与验证 8.3 本章小结 参考文献 9. LIBS技术在大气沉降物金属污染潜在风险分析中的应用 引言 9.1 材料和方法 9.1.1 实验装置和样品采集 9.1.2 研究方法 9.2 大气降尘颗粒物重金属潜在风险预估模型建立 9.2.1 光谱预处理方法优化及模型构建 9.2.2 城市大气粉尘中金属富集因子评估 9.2.3 城市大气粉尘中金属污染程度评估 9.2.4 城市大气沉降中金属潜在生态风险 9.3 本章小结 参考文献
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