本书深入讨论激光诱导击穿光谱(laserinducedbreakdownspectroscopy，LIBS)技术结合机器学习(machinelearning，ML)在大气环境挥发性有机物(volatileorganiccompounds，VOCs)的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中常见有害元素探测(硫、氟、氯、溴、碘等)、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(artificialintelligence，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。

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