党的二十大报告着重指出：大自然是人类赖以生存发展的基本条件。尊重自然、顺应自然、保护自然，是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。必须牢固树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念，站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。良好生态环境是最公平的公共产品，是最普惠的民生福祉。世界卫生组织（WHO）通过相关研究表明，空气污染是“人类健康面临的最大环境威胁之一”。大气污染一直受到党中央、国务院的高度重视和人民群众的广泛关注。
随着人工智能技术的飞速发展及其在科学研究中的广泛应用，传统光学方法与机器学习（ML）的结合为环境智能传感领域带来了全新机遇。作为从事光学工程的科技工作者，本书的团队成员通过自主设计，成功研制了基于高功率LIBS和ML的探测实验系统，开展了一系列大气环境VOCs在线探测研究，尝试了LIBS技术在VOCs探测中的多种创新应用，取得了若干阶段性进展。相关成果发表在Nature Communications、Analytical Chemistry、Optics Letters、Journal of Analytical Atomic Spectrometry、Optics Express、Optics and Lasers in Engineering、Optics & Laser Technology、Spectrochimica Acta Part B、Waste Management 等国际知名期刊上。作为光学工程与大气科学、AI和环境科学的交叉研究，开展大气环境VOCs在线探测研究具有重要意义。
本书以系统梳理相关创新成果为主线，聚焦大气环境VOCs探测研究，分章节构建从基础背景到技术赋能、从特定物质检测到实际场景应用的完整研究体系。
第1章立足全球及我国大气环境治理历程与成效，剖析VOCs污染现状、环境危害及治理研究进展，融入AI在该领域的应用探索，为后续研究奠定基础认知。
第2章聚焦LIBS技术在VOCs检测中面临的光谱复杂、噪声干扰等瓶颈，结合当前学术界的主流观点，阐释ML核心算法的破局价值，同时介绍自主研制的 LIBS 实验系统，清晰呈现技术赋能逻辑。
第3、4章分别针对含硫化合物与卤素化合物展开专项探测研究，通过LIBS与单颗粒气溶胶质谱（single particle aerosol mass spectrometry， SPAMS）、拉曼光谱等技术联用，结合 ML 方法，实现相关元素检测、同位素区分、分子结构解析及定量分析，突破同分异构体识别等技术难点，形成针对性监测方案。
第5章则落地三大典型应用场景，通过室内樟脑丸VOCs识别、农药气溶胶检测及石油开采场景VOCs探测等案例，结合多种光谱技术与ML模型的综合应用，验证了相关技术的实际应用价值与精准性。
本文摘编自《基于LIBS技术的大气环境VOCs探测方法研究》一书，有删减。
ISBN 978-7-03-085834-4
刘玉柱 秦朝朝 等 著
责任编辑：许 蕾 曾佳佳
本书深入讨论激光诱导击穿光谱（laser induced breakdown spectroscopy，LIBS）技术结合机器学习（machine learning，ML）在大气环境挥发性有机物（volatile organic compounds，VOCs）在线探测中的前沿应用。本书首先介绍了基于LIBS技术和ML原位在线探测大气环境VOCs的最新研究进展，包括大气环境VOCs中常见有害元素（硫、氟、氯、溴、碘等）探测、基于原子光谱方法的大气环境不同VOCs分子的探测和区分、大气环境同分异构体VOCs的探测和甄别，以及在室内樟脑丸、农药喷洒和石油开采3个应用场景环境空气中VOCs的探测研究工作。本书通过结合人工智能（artificial intelligence，AI）与ML，展示了光谱技术在大气科学交叉研究领域的学科内涵和创新潜力。
本书可供光学工程、光电信息科学与工程、大气科学、物理学、化学、电子信息工程、人工智能专业的高校师生和工程技术人员阅读参考，也可作为光谱技术、光电检测、环境监测、环境光学、地球化学等相关领域科研人员的参考读物。
（本文编辑：洪弘）
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