环境污染问题一直与我们的生活密切相关。在众多的污染因素中,有机污染物种类多,污染范围广,已成为全球性的一大问题,寻求一种能够快速有效检测有机污染物的方法具有重要的社会意义和应用价值。三维荧光光谱凭借其选择性好、灵敏度高、图像直观等优点,在环境污染物检测领域越来越受到关注和重视。因此针对上述问题,本文提出了主要基于三维荧光光谱检测分析有机污染物的方法。论文的主要研究内容如下:(1)对于单一组分的有机污染物春雷霉素、selleck Baricitinib多杀菌素、宁南霉素,提出利用三维荧光光谱结合函数拟合、BP神经网络回归以及CNN回归的方法,三种模型的决定系数MCC950浓度均超过0.99,平均回收率均接近于100%,从整体情况来看BP神经网络回归更具优势。同时针对蔬菜中春雷霉素、多杀菌素和阿维菌素的有机农药残留,提出恒波长同步荧光法结合支持向量回归(SVR)的模型,同样效果良好。(2)对于混plant bacterial microbiome合有机污染物的成分分析,提出利用三维荧光光谱结合平行因子分析法,分解出的单一组分与真实样本光谱重合度较高,分解出单一组分浓度预测结果的决定系数超过0.99,平均回收率接近100%,结果表明三维荧光结合平行因子可以有效应用于混合体系的定性定量分析。(3)针对混合有机污染物的快速分类问题,提出利用三维荧光光谱结合深度学习中的卷积神经网络,经过调优,CNN分类模型正确率最终可以达到100%。本文的研究结果对有机污染物的检测分析,维护水质安全和食品安全具有一定的参考价值。