酸催化下苯酚液化木材的制备与表征

在硫酸作用下用苯酚对人工林杨木和杉木进行液化,考察反应时间、反应温度等对液化反应的影响,并对液化产物进行表征分析.结果表明:1)在硫酸催化下,杨木和杉木被苯酚液化的历程相似,但残渣含量稍有不同.酸性催化剂不仅对纤维素和半纤维素起作用,对木质素也起作用.2)反应温度比反应时间对液化效率的影响大,二者均能影响液化产物的分子量和分子量分布.通常杉木液化产物的重均分子量高于杨木.3)液化过程中,木质素和半纤维素首先被液化,最后是纤维素.木材组分的分解、酚化和再缩聚反应主宰整个液化动力学过程及液化产物的结构特征.     

火焰原子吸收光谱分析法增感效应的研究──Ⅱ．树木叶片铜、铁元素的测定

从７种对ＣＵ、Ｆｅ元素有较大增感效应的有机物中，筛选出邻菲啉作增感剂，用于对杉木、油茶样叶中的Ｃｕ，Ｆｅ元素进行分析测定．结果表明，可使样叶中Ｃｕ，Ｆｅ元素的吸光度增加５０％左右，提高了测定的灵敏度和精度．在相关元素的测定中，除Ｃａ元素的结果表现为偏高外，对Ｋ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｍｎ，Ｎｉ和Ｚｎ元素的测定无不良影响．     

高光谱数据森林类型统计模式识别方法比较评价

在我国东北地区获取EO-1 Hyperion高光谱数据,以高空间分辨率的全色SPOT-5数据及其影像分割结果为辅助,通过外业测量获取真实可靠的森林类型空间分布数据.以这些数据为地面实状数据,对现代先进的统计模式识别方法用于森林类型识别的效果进行比较评价,总结可以有效解决有限样本条件下高光谱分类问题的基于统计模式识别的森林类型分类技术方案.评价结果表明:对高光谱数据进行降维处理,并采用更加有效的二阶统计量估计方法,进而应用将空间上下文信息和光谱信息相结合的分类算法,如ECHO,可以有效提高高光谱数据森林类型的识别精度.     

樟树幼林生物化学参数与高光谱遥感特征参数相关分析

高光谱遥感在植被研究中的应用使定量估算植被的生物化学参数和生物物理参数成为可能.分析了樟树幼林生物化学参数与高光谱特征变量之间的相关关系.结果表明:樟树幼林的大部分生物化学参数(叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总含量、类胡萝卜素含量和总磷含量)与高光谱遥感特征参数(蓝边内最大的一阶微分、绿峰反射率、红边位置、蓝边面积、绿峰反射率和红谷反射率构成的比值与归一化植被指数、红边面积和蓝边面积构成的比值和归一化植被指数)之间的相关系数达到了0.01极显著性检验水平;纤维素、总氮含量与高光谱特征参数的相关系数没有达到显著性检验水平.因此,可以利用相关系数达到了0.01极显著性检验水平的高光谱特征参数建立樟树幼林生物化学参数的高光谱遥感估算模型.     

荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型

本文用国产高光谱分辨率成像光谱仪系统数据对荒漠化评价建立定量化遥感信息模型。对荒漠化评价因子中的主要定量因子 (植被盖度、生物量和土壤含水率 )进行了定量反演 ;对难于进行定量计算的评价指标 ,先通过目视解译获得各因子的编码图 ,分别进行影像化后参加荒漠化程度评价遥感信息模型计算。通过每个像元都可获取全部评价因子的指标值 ,在现有的荒漠化评价方法的基础上 ,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型并输出荒漠化程度分布图。结果表明 ,用高光谱数据定量反演荒漠化地区植被生物量、盖度和土壤含水率是比较可靠的。当反演区域内灌木和草地同时存在时多项式模型的精度要明显高于线性模型 ;当植被类型单一时 ,模型即为较高精度的线性模型 ,但模型的应用地域范围受到限制 ,只能分块进行计算。因此 ,在只有灌木和草地的区域用多项式模型反演会提高效率。土壤含水量的反演方法适合于地形平坦、植被比较稀疏的条件。但研究发现 ,基于土壤热惯量的含水量模型具有一定的抗植被干扰能力。荒漠化程度评价的遥感信息模型的精度主要取决于现有荒漠化评价的方法 (即评价指标是否科学合理、专家给定的权重和等级标准是否客观 )以及各指标数据的获取精度     

甘蔗渣苯甲基化改性研究

以NaOH作为润胀荆及催化剂，以氯化苄为醚化剂对甘蔗渣进行了苯甲基化改性，研究了氯化苄用量、反应温度、碱用量及反应时间对甘蔗渣苯甲基化反应的影响，并用红外光谱对苯甲基化甘蔗渣进行了初步表征。     

红外光谱结合多元线性回归法快速测定木塑复合材料中木粉含量

采用KBr压片法对杉木/聚丙烯(PP)复合材料样品进行了红外光谱分析,确定杉木特征吸收谱带为1740~1730、1610~1590、1270~1260、1060~1050以及1040~1030 cm-1,以PP在1377 cm-1处吸收强度(I)为内标,对木塑复合材料(WPC)中木粉含量和杉木特征峰相对吸收强度进行相关性分析,并采用逐步多元线性回归法建立木粉含量与相对峰强间的多元线性回归方程。结果表明,选取I(1060-1050)/I1377、I(1270-1260)/I1377为回归变量建立的二元线性回归方程和以I(1060-1050)/I1377、I(1040-1030)/I1377及I(1270-1260)/I1377为回归变量建立的三元线性回归方程,具有较高的预测精度。木粉含量的预测值和参照值之间具有强烈的相关性,校正决定系数(R2c)超过0.98,验证决定系数(R2p)超过0.96。外部验证结果表明,线性回归方程预测准确性较高,预测相对偏差范围为0.9%至7.4%,其中三元线性回归方程预测准确性稍好于二元线性回归方程。     

近红外光谱检测猪血浆蛋白粉影响因素的探究

近红外光谱检测方法具有快速、准确的优点。为建立猪血浆蛋白粉快速准确的实时检测方法,文章主要探究了样品杯漏光度、样品结块、松紧度、水分等因素对近红外光谱检测猪血浆粉结果的影响。结果显示,样品结块、样品压紧及样品杯漏光会使近红外光谱扫描蛋白值结果降低;水分总体上会影响蛋白含量扫描值,水分降低会导致蛋白含量扫描值偏高。     

食品检测中红外光谱技术的运用

随着生活水平的提高,人们对食品的质量安全越来越关注。检验检测就是重要的大门守卫,为人们把守食品安全的大门。红外光谱技术,虽然在食品检测应用方面时间较短,但成效显著。本文对红外光谱技术及其运用进行了简要的介绍和分析探讨。