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熒光顯微鏡是記錄動物腦內神經細胞活動的裝置，而微型化到數克可實現動物在運動時可背負裝置。該裝置是解析動物腦內神經元活動如何編碼行為和外界感知信息等大腦工作原理。 1.裝置的無線化，實現大型動物清醒自由移動狀態下的腦活動成像，客服目前有線的產品只能用于小鼠成像的局限； 2.自動的動物手術裝置； 3.圖像數據的無源傳送。 

本系統是基于計算機圖像處理技術的 X 射線實時成像檢測系統，對工業生產中關鍵部件實現無損檢測。該系統分為動態檢測和靜態處理兩大部分。在動態檢測中，系統可以根據圖像檢測算法，對圖像中的缺陷進行實時檢測和評判。在靜態處理中，系統除了可以進行圖像的邊緣檢測，長度、面積的自動測量，灰度直方圖統計等操作外，更為重要的是可以根據內置的算法及標準，對缺陷的性質和等級進行自動評定。該系統具有成像質量高、測量精確、操作簡便、穩定性好的優點。

使用范圍介紹: 化學發光成像系統適用于化學發光、多色熒光檢測與普通凝膠檢測，選用了高分辨率低照度進口制冷CCD，并完美結合大光圈電動鏡頭，可捕獲到極微弱的熒光和化學發光信號。化學發光成像系統JP-K600深度制冷的CCD，較大程度的消除了背景噪聲，超大光圈鏡頭，收集微弱信號。化學發光成像系統JP-600可選的多種熒光光源以及多位電動濾光片輪，滿足核酸成像、ECL成像等多種實驗需求。 主要應用范圍： 核酸檢測：各種熒光染料，如Ethidium bromide,SYBRTMGold, SYBRTMGreen, SYBRTMSafe, GelStarTM, Fluorescein, Texas Red標記的DNA/RNA檢測。 蛋白檢測：考馬斯亮藍膠，銀染膠，以及熒光染料如SyproTMRed, SyproTMOrange,Pro-Q Diamond, Deep Purple 標記膠/膜/芯片等。 印跡膜：Western Lightning、ECL、ECLplus、CDP Star、SuperSignal、CSPD、LumiGlo、Cy2、Cy3、Cy5、FITC、AlexaDyes、DyLight dyes、ProQDiamond、ProQ Emerald 300、ProQEmerald 488、IR Dye 680 等。 JP-K600化學發光成像系統產品介紹: 集凝膠成像、化學發光和生物發光成像一體的全自動多功能成像系統； 用于凝膠和膜中蛋白質與DNA樣品的數字圖像的檢測和分析；； JP-K600化學發光成像系統產品特色： 采用最新一代冷卻CCD相機，605萬像素（可選配890萬像素）； 配備F/0.95大光圈定焦鏡頭，（可選配F/0.8鏡頭）具有超高的檢測靈敏度。 超光密閉的暗箱設計為化學發光和生物發光成像提供了最適和的環境   防散射樣品臺使光散射產生的影響降低到最小  暗箱配有頂置白光光源，具有頂部白光燈 標配抽屜式雙位載物對焦平臺，可兼容拍攝各種厚度的樣品，自動對焦升降平臺 可選配電腦控制自動定位樣品載物升降平臺，并可通過電腦進行無級定位控制 用戶可自行設定定時自動關閉光源時間（0-60分鐘）   JP-K600化學發光成像系統技術參數： CCD芯片 Sony ICX695，4/3英寸，2750×2200  (605萬像素)    動態范圍 4.8OD.16bit灰階（0-65535） 像數尺寸 5.4um×5.4um 像素合并 1×1，2×2，3×3,4×4 ,6×6,8×8 CCD溫度 -45℃"絕對溫度，相對于溫室-65℃ 感光效率 High QE: >75% 鏡頭 F/0.95定焦鏡頭 頂置白光光源 極高的均勻性對低亮度的圖像進行增強 靈敏度 最低可檢測0.01ngEB染色體DNA 暗電流 ＜0.0005e-/pixelc. 激發光源 300nm透射UV  254、365nm反射UV 透射臺 超亮紫外透射臺，面積200×250mm 濾光片輪 5位濾光片輪.自動控制.標配F590干涉濾色鏡

產品詳細介紹 PlantScreen植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）   PlantScreen植物表型成像系統由捷克PSI公司研制生產，整合了LED植物智能培養、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統等多項先進技術，以最優化的方式實現大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。作為全球第一家研制生產植物葉綠素熒光成像系統的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領域處于全球的技術前列，大面積葉綠素熒光成像分析功能使PlantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進的儀器設備，使植物生長、脅迫響應等測量參數達100多個。 左圖為整套PlantScreen系統，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米 PlantScreen系統包括如下成像分析功能：   1. 葉綠素熒光成像分析：單幅成像面積35x35cm，成像測量參數包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素熒光參數 2. RGB成像分析：成像測量參數包括： 1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 葉寬指數（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 葉片細長度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物質心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 節間距（Internodal Distances） 12) 生長高度（Growth Height） 13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相對生長速率（Relative growth rate） 15) 葉傾角（Leaf Angle） 16) 節葉片數量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它參數如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數： 1) 歸一化指數（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 簡單比值指數（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最優化土壤調整植被指數（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 綠度指數（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 轉換類胡羅卜素指數（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指數（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指數（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 簡單比值色素指數（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 歸一化脫鎂作用指數（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化學植被反射指數（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 歸一化葉綠素指數（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指數（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指數（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指數（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指數（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱） 5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態及植物對干旱脅迫的響應和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態指數及葉綠素熒光指數進行相關分析研究。   系統配置與工作原理：   整套系統由自動化植物傳送系統、光適應室、RGB成像、FluorCam葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統、植物標識系統等組成，光適應室內的植物可由傳送帶傳送到成像室進行成像分析等。   技術指標：   1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標簽識別跟蹤樣品 2. 光適應室：用于光照適應或植物培養，LED光源光照強度達1000μmol/m2.s，無熱效應，強度0－100%可調，可通過實驗程序預設光照周期變化，可選配通用型或專用型如水稻生長觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統和軟件） 3. 標配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤 4. 自動傳送系統由光適應室到成像室形成一個環形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達，200-1000W，傳送帶寬320mm，負載力130kg，速度9m/min 5. 移動控制系統中央處理單元：CJ2M-CPU33；數字I/O：最大2560點；PLC通訊：通過以太網100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位 6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關閉門，開啟關閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統、條碼識別器和RFID讀取器 7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊 8. F3EM2光幕系統，精確測量植物高度和寬度以便進入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm 9. 葉綠素熒光成像：包括光隔離成像室、自動開啟與關閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學光，飽和光閃為白色或藍色 10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預設澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態，還可選配營養供給系統隨澆灌定量供給植物營養（如氮肥等）；稱重前自動零校準，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進行再校準；防護級別：IP66 11. 稱重系統由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補償：-10－40°C，標配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：頂部和側面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨立的控制面盤以設置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數據庫，每次掃瞄成像時間小于10秒 13. RGB成像系統包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產生熱效應） 14. 標配USB以太網攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16 15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況 16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm 17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒 18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達150x150cm 19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強）,可預設自動光照周期動態， 20. 系統控制與數據采集分析系統： ? 用戶友好的圖形界面 ? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols） ? MySQL數據庫管理系統，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫，支持多種存儲引擎，相關數據自動存儲于數據庫中的不同表中 ? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數據庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標簽 ? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數量、光線強度、分析測量狀態及結果等，輕松通過軟件完全控制所有的機械部件和成像工作站 ? 可用默認程序進行所有測量，也可通過開發工具創建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關閉、RGB掃面成像、葉綠素熒光成像、稱重及澆灌等 ? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵 ? 可根據實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活 ? 可提供3個相機視角的RGB數字生長分析，包含閾值分析和顏色分析 ? 對于葉綠素熒光成像圖片，軟件可批量進行淬滅參數分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區域和像素值的平均。分析數據以原始圖像和分析數據的形式存儲在數據庫中。 ? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。   部分用戶：   1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亞聯邦科學與工業研究組織植物表型組學中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亞國立大學The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大學Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大學Masaryk University Brno, Czech Republic   產地：歐洲    

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發表了北京師范大學地理科學學部何春陽教授團隊的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策。該論文題為“中國需要進一步改善空氣質量以減少PM2.5污染導致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細顆粒物散布在空氣中，進而影響人類福祉與健康的現象。聯合國可持續發展目標3.9明確指出，到2030年，需要實質性地減少危險化學品以及空氣、水和土壤污染導致的死亡和患病人數。根據全球疾病負擔項目最新的測算結果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負面影響，國務院于2013年施行了“大氣污染防治行動計劃”（以下簡稱“大氣十條”），計劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個地級行政區，橫跨能源、工業、交通、法律和法規等多個部門，是一項前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態環境部宣布該計劃設定的PM2.5濃度控制目標順利達成。然而，“大氣十條”相關的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價“大氣十條”健康效益的難點在于，PM2.5污染致死人數受PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區分各個因素的相對貢獻，部分結果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結合長期的PM2.5監測數據和最新的流行病學模型，對比了實施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數的變化趨勢。同時使用解構的思路量化了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產生的健康效益。結果表明，中國的PM2.5污染致死人數在2000-2017年總體呈現增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實施以后中國的PM2.5污染致死人數依然呈現增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實施“大氣十條”之前的水平。進一步的解構分析表明，由于實施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎上，該研究進一步探索了2030年PM2.5污染致死人數在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強力政策情景）下的變化趨勢。研究假設趨勢情景中，中國會延續現有的空氣質量控制力度，人口加權的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現行的空氣質量標準）。而在強力政策情境中，中國會采取更加嚴格的空氣污染控制政策，人口加權的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛生組織公布的空氣質量標準）。與此同時，人口和年齡結構按照現有趨勢發展，而疾病死亡率由于醫療保健水平的提高而進一步降低。該研究的預測結果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數將在2030年達到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強力政策情景中，PM2.5污染致死人數將在2030年達到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續當前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數依然很難實現可持續發展目標3.9所提到的“實質性”降低的目標。中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數“實質性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻是通過解構分析全面認識了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素對PM2.5污染致死人數變化的影響，進而準確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時，該研究還綜合考慮了各個影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數進行了預測，為中國制定未來的環境政策，實現相關的聯合國可持續發展目標提供了重要參考。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發表了北京師范大學地理科學學部何春陽教授團隊的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策。該論文題為“中國需要進一步改善空氣質量以減少PM2.5污染導致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細顆粒物散布在空氣中，進而影響人類福祉與健康的現象。聯合國可持續發展目標3.9明確指出，到2030年，需要實質性地減少危險化學品以及空氣、水和土壤污染導致的死亡和患病人數。根據全球疾病負擔項目最新的測算結果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負面影響，國務院于2013年施行了“大氣污染防治行動計劃”（以下簡稱“大氣十條”），計劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個地級行政區，橫跨能源、工業、交通、法律和法規等多個部門，是一項前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態環境部宣布該計劃設定的PM2.5濃度控制目標順利達成。然而，“大氣十條”相關的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價“大氣十條”健康效益的難點在于，PM2.5污染致死人數受PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區分各個因素的相對貢獻，部分結果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結合長期的PM2.5監測數據和最新的流行病學模型，對比了實施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數的變化趨勢。同時使用解構的思路量化了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產生的健康效益。結果表明，中國的PM2.5污染致死人數在2000-2017年總體呈現增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實施以后中國的PM2.5污染致死人數依然呈現增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實施“大氣十條”之前的水平。進一步的解構分析表明，由于實施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎上，該研究進一步探索了2030年PM2.5污染致死人數在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強力政策情景）下的變化趨勢。研究假設趨勢情景中，中國會延續現有的空氣質量控制力度，人口加權的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現行的空氣質量標準）。而在強力政策情境中，中國會采取更加嚴格的空氣污染控制政策，人口加權的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛生組織公布的空氣質量標準）。與此同時，人口和年齡結構按照現有趨勢發展，而疾病死亡率由于醫療保健水平的提高而進一步降低。該研究的預測結果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數將在2030年達到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強力政策情景中，PM2.5污染致死人數將在2030年達到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續當前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數依然很難實現可持續發展目標3.9所提到的“實質性”降低的目標。中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數“實質性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻是通過解構分析全面認識了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素對PM2.5污染致死人數變化的影響，進而準確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時，該研究還綜合考慮了各個影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數進行了預測，為中國制定未來的環境政策，實現相關的聯合國可持續發展目標提供了重要參考。

開發了一種新型微流控注射器“濾頭”，通過簡單將樣品注入濾頭即可實現微粒的“片上濃縮”

聯網智慧公路節能管控系統是集能耗監測與能耗管控于一體的智能化節能管理系統，針對各級公路隧道照明節能管控效果尤為顯著。本系統采用先進的網絡構建模式，搭建一個服務于各級公路隧道節能管控的平臺，具有良好的穩定性、拓展性、實用性等。物聯網智慧公路節能管控系統其結構主要包括：人機交互界面、業務邏輯、數據訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業界面控件作為人機交互界面主要技術手段，該技術提供了一種在 Web 上體現強交互性的解決方案。業務邏輯負責能耗數據的采集、處理、計算及前端監測/控制設備控制策略等工作。數據訪問提供對數據庫的存儲訪問支持。物聯網隧道照明節能管控系統即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準確檢測有無車輛通過。有車輛駛入時，服務器結合環境光傳感器的實時采集數據及設置的相應數值，開關或調節入口加強照明段的照明設備，加強照明段的環境光傳感器可檢測照明設備的開關狀態及效果。隧道內布置激光車輛檢測器，當車輛通過時，上傳數據（信號）至服務器，用于進行本地和遠程隧道照明控制。隧道內分段布置物聯網在線診斷系統，可實時監測路況信息。