土壤有机物污染主要以多环芳烃最为严重，这种污染物对哺乳动物及人类能产生致癌、致畸和致突变的作用，进而影响经济和生态的可持续发展。因此，研究土壤多环芳烃污染的荧光信号检测及识别，对环境监测和工业生产具有非常重要的意义。　　 本文首先研究了国内外关于土壤多环芳烃污染物检测技术和分析方法的现状，在深入分析了荧光检测原理的基础上，对荧光检测土壤多环芳烃污染物的检测系统进行了设计、研制与调试，并对两种污染物葸和芘进行了测试。将化学计量学应用在荧光光谱检测技术中，分别比较了主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、小波分析(WT)和神经网络(ANN)各自的优缺点，同时进行了软件的编写，实现蒽和芘的同时测定。　　 研究结果表明，主成分回归即可实现混合体系的各组分精确预测，但是由于没有考虑因变量的因素，其效果略逊于偏最小二乘法；神经网络则比较适合线性关系不佳的体系；将小波变换和偏最小二乘的结合则比较适合噪声比较大的体系，比单独运用偏最小二乘方法效果好。