近红外光谱分析技术在农产品方面的应用研究

近红外光谱分析技术作为近几年发展最为迅速的高新分析技术之一,具有快速、无损、操作简单等优点,受到人们越来越多的关注。文章论述了近红外光谱分析技术的原理和发展历程,介绍了近红外光谱分析技术在小麦、玉米、水稻等品质、育种方面的应用现状,并展望该检测技术的应用前景。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程(定标和预测),而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

河北省谷子单产水平变化与成因分析

以1949-2010年河北省谷子、小麦、玉米单产数据和2002年-2009年河北省138个县的谷子、小麦、玉米单产与面积数据为基础,比较分析了谷子单产的时空变化及与小麦、玉米单产的差距。结果表明,从时序上看,河北省谷子单产随着时间的变化有一定的增长趋势,但增速减缓,与小麦、玉米单产相比差距越来越大。从空间看,2002-2009年各县的谷子单产总体呈增长态势,差异比较显著。单产较高的县主要分布在山前平原和低平原区,燕山山区和坝上高原区单产较低。谷子单产水平较低的主要原因是随着时间的变化谷子由主粮作物变为了调剂粮食作物,播种区域逐步被挤压到丘陵旱地区域,农田基础设施建设薄弱,科技进步水平低、病虫草鸟危害严重等。提高谷子单产水平应加强谷子生产条件的改善,提高谷子科技水平和深加工水平,大力引导小米消费,研制适宜各类消费人群的产品。     

(土娄)土中硒含量和玉米、小麦、谷子生长的关系

向(土娄)土中加入不同量的硒,对玉米—小麦—小麦三年连茬及谷子三年连茬的盆栽试验结果表明:①土壤含硒量6ppm为影响玉米生长的临界值,22ppm为影响小麦及玉米种子产量的临界值。②土壤含硒量和玉米、小麦、谷子种子内的硒含量一般成正相关。③土壤含硒量相同时,种子对硒的累积量为小麦、谷子、玉米依次减小。     

应用付里叶变换近红外漫反射光谱法测定谷子中的粗脂肪含量

本文介绍了我们用FTNIRDRS方法对谷物籽粒中蛋白质含量的定量分析的研究工作。预测(谷子、玉米、小麦)方程的相关系数R谷子为0.986,玉米为0.964,小麦为0.972,标准偏差SD,谷子为±0.325,玉米为±0.39,小麦为±0.45。     

河南省主要粮食作物比较优势分析

在综述国内外研究现状的基础上,从河南省主要粮食作物种植结构、播种结构和单位面积产量变化趋势3个方面分析了河南省主要粮食作物的生产变化趋势。依据比较优势理论,以改进后的综合比较优势指数法为主要研究方法,利用2000～2006年的相关数据,测定了河南省各地市主要粮食作物（包括小麦、谷子、玉米、大豆、稻谷和薯类）的规模比较优势、效率比较优势、综合比较优势。结果表明,河南省主要粮食作物中,只有小麦和玉米具有比较优势,稻谷、谷子、大豆和薯类都不具有规模优势;小麦、谷子、薯类具有明显效率优势,稻谷、玉米、大豆具有较弱效率优势;小麦、玉米具有综合优势,稻谷、谷子、大豆、薯类不具有综合比较优势。结合当前河南省具体实际情况,具体分析了河南省主要粮食作物生产所面临的形式,并提出了调整河南省主要粮食作物结构的建议。     

水分含量对近红外测定小麦蛋白质含量的影响

[目的]探讨水分含量对近红外测定小麦蛋白质含量结果的影响。[方法]以全籽粒小麦为研究对象,研究近红外品质分析过程中水分含量对小麦蛋白质含量预测结果的影响。在连续改变样品水分含量的条件下采集小麦的近红外吸收光谱,并用预测模型测定它们的蛋白质含量。[结果]水分对近红外光谱吸收及预测结果有很大影响。小麦水分含量的升高使其在整个近红外区域的光谱吸收都明显增大,直接影响蛋白质含量的测定结果,测定误差随样品含水量的降低而减小。当样品水分与建模样品水分含量相近时,样品水分差异引起的测定误差可以忽略不计。[结论]在用近红外测定小麦蛋白质含量时,应使待测样品保持合适的水分含量。     

浅谈安阳市谷子产业化发展

谷子抗旱、耐瘠,在旱作农业、节水农业中有着不可替代的优势.一是谷子籽粒小,在适宜的温度下,耕层土壤含水量为9%～15%时,谷子吸收本身重量26%的水分即可发芽,而高梁、玉米、小麦发芽分别需要吸收本身重量40%、48%、45%的水分.二是谷子耗水量少、水利用率高.每生产1kg粮食,谷子需水257kg、玉米需水369kg、小麦需水510kg,玉米和小麦分别是谷子的1.44倍、2倍.     

玉米DDGS蛋白质含量近红外光谱预测模型的建立

为准确测定玉米DDGS中蛋白质含量,采用近红外光谱分析技术结合改进最小二乘回归法（MPLS）,以65个不同来源的玉米DDGS为样品,建立玉米DDGS蛋白质含量近红外光谱预测模型。结果显示：预测模型内部交叉验证标准误差（SECV）为0.095 7,交叉验证相关系数（1-VR）为0.988 8,外部交叉验证相对分析误差（RPDV）为3.60。表明近红外光谱分析模型可准确预测玉米DDGS蛋白质含量。     

近红外光谱在粮食作物检测中的应用进展

介绍了近红外光谱分析技术在一些主要粮食作物检测中的最新应用进展,包括小麦、水稻、玉米、大豆等作物的成分检测、品种鉴别、病虫害识剐等方面,并对该技术所存在问题进行了探讨,对其发展趋势进行了展望。     

气候条件及其对农业影响的评价模式研究

利用WMO推荐的气候异常度指标及Z指数,确定太原季、年气候条件的定量评价模式;利用气候要素与相对气象产量的关系,建立了夏、秋粮气候年景定量评价模式。这些模式具有较好的定量识别能力,在气候影响评价业务中有较好的实际应用价值。     

关于图书馆工作量化管理的讨论

根据目前图书馆工作量化管理的趋势，结合图书馆的具体情况，阐述了图书馆实施量化管理的必要性和可行性，提出了量化管理的基本原则，以部室为单元，确定各部、室量化指标和分值标准，根据各部、室及每个管理人员的工作累积分值，建立指标量化评价模式。     

农业综合生产能力的典型相关分析--以江西省为例

利用典型相关分析方法,通过构建江西省农业综合生产能力的典型相关模型,定量判别影响因素的变动对农业综合生产能力的作用程度,并对结果进行经济分析。     

旅游景区生态承载力计算模型研究

生态承载力已成为区域可持续发展的重要支撑理论。目前,对生态承载力的定性和定量计算模型较多,在对生态承载力计算模型综述的基础上,进行了全面的比较和分析,指出各自的性质、特点和缺点,并从旅游景区的特点出发,提出适合景区生态承载力定量计算的数学模型。     

胚乳性状的双列模型及其分析

胚乳是一种三倍体组织,而且第n世代植株上产生的胚乳已是第n+1世代。因而,胚乳性状的遗传表达显然不同于二倍体性状。本文根据p~2双列交配设计下胚乳性状的世代及其特征,建立了胚乳的双列数量模型,并提出了相应于这些模型的Vr-Wr分析和遗传参数估计的程序。     

2019-12ml 目录

林业遥感经历了航片判读、卫片目视解译、蓄积量定量估测阶段后,已经进入参数定量反演阶段。在林业对遥感业务化监测和精度提升的强烈需求下,定量遥感逐步与林业遥感交叉融合,林业遥感定量化研究的人才队伍、理论模型、数据源和应用方法逐渐成熟。本文提出了林业定量遥感的概念和框架,指出了其中关键的科学问题:（1）如何使遥感解译、建模和反演适应复杂的森林状况;（2）如何提高参数反演的准确度;（3）如何丰富林业遥感数据源;（3）如何发展更为智能化的遥感数据自动化算法。在介绍适合林业的定量遥感模型和通用反演方法的基础上,阐述了高光谱、热红外、激光雷达和微波遥感数据源的林业应用方法。未来林业定量遥感将在全波段数据统一建模和信息融合机制、机理模型反演、大数据融合等方面进行突破。      

森林林种调整技术方法的研究

本文提出了以森林的三大效益为目标,用线性规划结合Fuzzy线性规划的方法进行森林林种结构的最优设计。并阐述其数学模型和具体的调整方法。对闽北森林林种进行实际设计运用,收到了良好的效果。     

土地利用结构优化配置研究

选择土地利用结构优化配置为对象,分析了土地利用数量结构优化和空间格局优化的关系。在对土地利用结构优化配置主要研究内容、实现方法和研究案例进行深入剖析的基础上,认为研究方法的不完善是制约其发展的主要原因。当前研究土地利用优化配置的主要方法是模型法,主要包括两大类,即土地利用数量结构优化模型和空间配置模型。已有研究中,数量结构优化模型包括线性规划模型、灰色线性规划模型、多目标线性规划模型和系统动力学模型等;空间配置模型有基于地理信息系统（GIS）的空间分配模型、元胞自动机模型（CA）和小尺度土地利用变化及其效应模型（CLUE-S）等,分析并探讨了各方法的优缺点及当前研究中存在的缺陷。研究发现,土地利用空间配置方法的发展弱势和现有模型无法完成从数量优化到空间配置的完整过程是该研究领域当前存在的最主要问题。随着对配置结果精度和可行性要求的提高,空间配置模型的发展完善将成为今后的研究重点,同时开发从土地利用数量结构优化到空间格局配置的完整模型也将成为新的发展趋势。     

基于组合模型的黑龙江省人口预测及分析

首先以1993～2004年黑龙江省人口数据资料为依据,应用Logistic增长模型,线性回归模型,灰色系统GM（1,1）理论,分别构建人口预测模型,预测结果与实际数值比较、分析,表明模型应用效果比较符合实际。然后考虑到定性和定量性,将模型有机的结合,建立一个更合理的模型,提高模型预测精度,对2007～2012年黑龙江省的已有人口数和未来人口规模进行分析与预测。     

造林技术措施对马尾松林分生长影响的定量分析与预测

该文利用贵州省台江县马尾松造林技术试验林 4～ 10年生林分的逐年测定资料 ,以林分平均树高和平均胸径为基准变量、各主要造林技术措施和林分年龄为说明变量 ,对建立马尾松林分生长的数量化回归模型进行初步研究 .结果表明 ,采用数量化回归途径建立马尾松林分生长的预测模型是可行的 ,且所建模型具有较高的预测精度 ,但用于拟合回归模型的数据以采用林龄为 4a以上的测定资料为宜 .通过对回归模型偏相关系数的定量分析 ,可以确定马尾松人工林培育的关键技术措施是立地控制、遗传控制和密度控制 ;同时 ,还可根据各项造林技术措施和林分年龄 ,预测马尾松林分的生长 .