烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物检测方法研究进展

随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。     

牛缺钙的诊断和治疗方法分析

牛缺钙是由于牛体内的钙元素减少,或钙元素与磷元素的比例失调引起的病症。牛缺钙的具体表现为牛出现跛脚现象以及四肢瘫软现象,并影响着牛的正常发育和生长。本文通过了解牛缺钙症状发生的主要原因,对牛缺钙的诊断和治疗方法进行了分析。     

总磷测定中消解问题的研究

指出了总磷是评价水质的一个重要指标,在运用钼酸铵分光光度法进行水中总磷测定的过程中,常用的消解方法是国标法,但是这种方法存在耗时长、高压易爆等问题。对比了国标法、恒温干燥箱法和微波消解法,考虑到国标法是大部分检验检测机构申请的资质认定方法,多用于对社会出具有法律效力的检测结果。对国标法不同消解条件的对比研究,摸索提出了采用该方法测定水中总磷的最佳前处理条件。以供参考。     

新疆紫草中总萘醌提取方法的比较

为了筛选新疆紫草中总萘醌最优提取方法,分别采用回流提取法、渗漉提取法和超声提取法提取新疆紫草中总萘醌成分。结果表明,总萘醌含量从大到小依次为超声提取法、回流提取法、渗漉提取法,其中,超声提取法为新疆紫草中总萘醌类成分较好的提取方法。     

退耕还林与林业产业结构调整的几点思考

本文首先探讨退耕还林与林业产业结构调整过程中存在的问题。随后,以退耕还林过程中应该注意的关键点为基础,研究退耕还林与林业产业结构调整的相关策略,以期促进我国林业产业结构的调整。     

九寨沟地区麦吊云杉资源现状及其保护对策研究

麦吊云杉(Picea brachytyla)是我国特有种,为Ⅲ级保护植物,综合利用价值较高。采用样线法和样方法对九寨沟地区麦吊云杉种质资源开展全面调查,并分析其生境状况、植被生长现状。结果显示,麦吊云杉在该地区均有分布,海拔2 200～2 600 m范围内分布最多。其天然林分以成熟林为主,占调查总量的64.04%,很少发现天然更新的幼苗,表明麦吊云杉群落处于衰退期,且缺乏天然更新能力。生境土壤以酸性土壤为主,N、P、速效P和速效K含量分别在1.78～4.45 g·kg-1、0.46～1.16 g·kg-1、4.56～12.35 mg·kg-1和84.40～105.60 mg·kg-1之间。麦吊云杉多生于阴坡面,调查共发现林下植物17种,分属10科13属,其中蹄盖蕨等构成了草本植物本底,荚蒾类、冷箭竹等耐阴性很强的矮小灌木为灌木群代表种,高山杜鹃等较高的灌木也是林下常见的灌木种。混交乔木层较为复杂,主要有冷杉、云杉、桦木、槭树和其他阔叶树等5大类,且麦吊云杉的组成均在70%以上,蓄积在90%以上。综合分析,应对九寨沟地区的麦吊云杉进行人为的遗传保育和人工促进更新,以实现麦吊云杉种质资源的可持续开发和利用。     

智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

牛瘤胃角化不全治疗分析

作为牛羊常见疾病,角化不全往往会引发牛瘤胃腐败症、牛瘤胃过酸症,这类病症与饲料选用不当存在直接关联。基于此,本文将简单分析牛瘤胃角化不全,并深入探讨牛瘤胃角化不全治疗方法,希望研究内容能够给相关从业人员提供一定帮助。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。