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采集位于云南省昆明、安宁、弥勒3个地区的350份土壤样品,利用便携式近红外光谱仪进行光谱的扫描并构建全氮、全钾、全磷和有机质4项养分的近红外预测模型。结果表明,在950~1 650 nm,不同地区的土壤样品光谱的轮廓较为接近;全氮、全磷、有机质的最佳预处理方法为一阶导数,全钾的最佳预处理方法为标准正态变量变换(SNV),光谱数据经过预处理后可提高模型的预测能力,并降低模型的复杂度;在土壤养分的PLS预测模型中,全氮、全钾、全磷和有机质的决定系数(R2)分别为0.789 9、0.910 8、0.947 0和0.833 6,RPD值分别为2.108、2.903、3.938和2.238,模型的拟合效果和预测能力均较好,基于便携式近红外光谱分析技术能实现对土壤养分含量的预测。 相似文献
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[目的]建立同时检测电子烟烟油中17种邻苯二甲酸酯类化合物的气相色谱-质谱(GC-MS)分析方法。[方法]样品经正己烷提取,超声萃取,过0.45μm滤膜,GC-MS选择离子监测模式(SIM)测定17种邻苯二甲酸酯类化合物。[结果]17种邻苯二甲酸酯类化合物的线性范围为50~800 ng/m L,相关系数均大于0.990 0,方法的检出限为0.08~0.28 mg/kg,定量限为0.25~0.95 mg/kg。3个加标水平的平均回收率为83.16%~107.99%,相对标准偏差(RSD)在0.97%~4.35%。该方法可应用于6种不同品牌电子烟烟油中塑化剂的测定。[结论]该方法稳定、可靠、操作简单,适用于电子烟烟油中邻苯二甲酸酯类化合物的检测与确证。 相似文献
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