椽竹等3个福建乡土竹种的化学成分分析

测定了椽竹(Bambusa textilis var fasca)、大木竹(Bambusa wenchouensis)、苦绿竹(Dendrocalamopsis basihirsuta)不同年龄和不同纵向部位的竹材主要化学成分,并与毛竹(Phyllostachys edlulis)、青皮竹(Bambusa textil...     

电子鼻在沃柑贮藏时间识别中的应用

[目的]利用电子鼻技术对不同贮藏时间的沃柑进行检测分析,为快速判断沃柑的新鲜度及建立沃柑品质快速评价体系提供技术支持.[方法]利用PEN3电子鼻系统获取不同贮藏时间沃柑的气味特征值,通过载荷分析法分析传感器对沃柑芳香物的相对重要作用,采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对气味特征值进行分析并建立预测模型,并以样品果对预测模型进行验证.[结果]不同贮藏时间的沃柑会产生不同气味响应信号,经载荷分析发现传感器7(W1W)、9(W2W)、6(W1S)、2(W5S)和8(W2S)在沃柑贮藏期识别中影响最大;建立模型时选取90~92 s时的稳定响应值作为特征值;采用PCA无法对贮藏间隔5 d的沃柑进行区分,而应用LDA能很好地区分不同贮藏时间的沃柑,总贡献率85.12%.预测模型能对样品果进行贮藏时间的初步判别,平均准确率达98.23%.[结论]电子鼻结合LDA的无损检测方法能对不同贮藏时间的沃柑气味特征进行识别并区分,可应用于沃柑贮藏时间快速判断.     

基于电子鼻技术的小麦种子活力鉴别

为探究准确高效鉴别种子活力的新技术,利用电子鼻系统对未老化(CK)、58℃热水浴老化(Hot water aging method,HW)和50%甲醇老化(Methanol solution aging method,MS)后的山农27小麦种子进行检测,采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)、线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)及载荷分析(Loadings)对老化处理后不同活力水平的小麦种子进行鉴别研究。试验结果:1)老化处理后不同活力水平的小麦种子在电子鼻传感器上有不同的特征性响应图谱;2)PCA分析无法区分热水浴老化后活力接近的小麦种子;3)LDA分析对热水浴老化和甲醇老化不同活力水平的小麦种子均具有较好的区分效果;4)载荷分析确定了热水浴老化各活力水平小麦种子的差异气味主要来自于无机硫化物(W1W)、小分子氮氧化合物(W5S)和有机硫化物(W2W),短链烷烃(W1S)、醇醚醛酮类气体(W2S)和氢气类(W6S)。甲醇老化各活力水平小麦种子的差异气味主要来自于有机硫化物(W2W)、小分子氮氧化合物(W5S)、短链烷烃(W1S)、醇醚醛酮类气体(W2S)和无机硫化物(W1W)。本研究结果揭示以电子鼻技术作为检测手段,通过对小麦种子挥发性成分的检测结合LDA分析,可以实现对不同活力小麦种子进行快速准确高效地鉴别,再结合Loading分析,可以进一步分析相关的差异性气体成分。     

利用电子鼻评价树莓果实香气

树莓是一种富含香气物质的小浆果,电子鼻法可无损快速分析果实香气物质。利用电子鼻PEN 3.5系统检测36个不同品种及同一品种不同发育时期树莓果实香气物质,采用主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）和传感器区分贡献率法（LO）分析树莓果实香气物质。PCA分析表明,不同树莓品种在香气物质含量及组成之间存在较大差异;LDA分析可区分不同结果类型、发育时期树莓果实香气,从而区分不同颜色树莓果实香气成分;LO分析结果表明,传感器贡献率高低依次为W1S传感器（烷类化合物）、W2S传感器（检测醇和部分芳香族化合物）、W3C传感器（烷类和脂肪族）和W6S传感器（氢化物）;果实成熟期前,香气物质含量显著增加,芳烃化合物、氨及芳香分子、烷类、检测醇及部分芳香族化合物、烯烃及芳族和极性分子增加尤为明显。结果表明,利用电子鼻法可区别不同成熟度树莓果实,用于树莓果实种质资源香气评价。研究为树莓香气研究增加快速简便方法,为其他树种果实香气评价提供借鉴。     

不同生产日期山楂罐头的电子鼻检测研究

[目的]探索电子鼻对不同生产日期山楂罐头风味变化的响应情况。[方法]采用电子鼻技术对不同生产日期的山楂罐头进行识别,并对所获得数据进行了主成分分析（PCA）、线性判别法（LDA）和Loading法分析。[结果]随着山楂罐头货架期的延长,山楂罐头的气味发生变化,电子鼻能够识别这种变化,并能将不同生产日期的山楂罐头区分开来,而且气味的变化与时间呈一定的线性关系。电子鼻2号传感器对第1主成分贡献率最大,4、6号传感器对第2主成分贡献率较大。研究还选取了3种不同生产日期的山楂罐头进行区分,发现电子鼻能够识别未知的样品。[结论]可以将电子鼻用于山楂罐头新鲜度的检测中。     

利用电子鼻对不同梨品种进行区分的初步研究

利用电子鼻对不同种类梨品种的果实挥发性物质进行检测分析。结果表明,电子鼻的18个传感器能对不同种的梨品种挥发性组分产生不同的反应值。运用主成分分析(PCA)能够将所检测的8个品种聚为两大类：一类表现为传感器反应值较大,挥发性物质浓度较高;另一类则表现为传感器反应值较低,挥发性物质浓度较低。运用判别因子分析(DFA)可以将所检测的8个品种根据种类或产地很好地进行区分。结果表明,利用电子鼻检测挥发性物质结合一定的数学分析能对不同种类梨品种进行区分。     

大木竹化学成分的研究

对浙江南部产的大木竹Bambusa wenchouensis 化学成分进行了分析, 并与造纸性能良好的青皮竹Bambusa textilis 和当地分布较广的水竹Bambusa textilis var .fasca , 绿竹Dendrocalamopsis oldhami 等3 个参试竹种及木本和草本制浆原料作了比较。结果表明, 3 年生大木竹竹材综纤维素质量分数为721.9 gkg-1 , 木素226.4 gkg-1 , 氢氧化钠抽出物251.3 gkg-1 , 苯-醇抽出物46.3 gkg-1 。从造纸原料要求的标准讲, 该竹综纤维素质量分数较高,木素与溶液抽出物较低或中等, 属较好的造纸竹种。从年龄上看, 1 年生大木竹的综纤维素和多戊糖质量分数比3 年生竹要大, 而木素和灰分相对较少。表2 参12     

大木竹化学成分的研究

对浙江南部产的大木竹Bambusa wenchouensis化学成分进行了分析,并与造纸性能良好的青皮竹Bambusa textilis和当地分布较广的水竹Bambusa textilis var.fasca,绿竹Dendrocalamopsis oldhami等3个参试竹种及木本和草本制浆原料作了比较.结果表明,3年生大木竹竹材综纤维素质量分数为721.9 g·kg-1,木素226.4 g·kg-1,氢氧化钠抽出物251.3 g·kg-1,苯-醇抽出物46.3 g·kg-1.从造纸原料要求的标准讲,该竹综纤维素质量分数较高,木素与溶液抽出物较低或中等,属较好的造纸竹种.从年龄上看,1年生大木竹的综纤维素和多戊糖质量分数比3年生竹要大,而木素和灰分相对较少.表2参12     

电子鼻技术对普洱熟茶香气判别的研究

采用电子鼻技术对10个不同贮藏年份(2006-2015年)普洱熟茶的香气进行了研究.通过电子鼻Winmuster软件自带的模型识别方法进行主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和传感器区分贡献率分析(Loadings),对不同年份普洱熟茶的干茶、茶汤和叶底的香气进行分析和识别.结果表明:10个传感器中,W1W(对硫化物敏感),W2W(对芳香成分、有机硫化物敏感)、W1S(对甲烷敏感)和W2S(对乙醇敏感)对干茶香气灵敏度较高;W1W,W2W,W1S,W5S(对氮氧化合物敏感)对茶汤和叶底香气灵敏度较高,对普洱熟茶香气测定的贡献率较大;PCA和LDA能很好地区分不同贮藏年份普洱熟茶干茶、茶汤和叶底的香气,且年份差别越大,分离效果越好.Loadings结果分析显示:传感器中W1S,W1W,W2W和W2S在普洱熟茶香气判别中起主要作用,表明普洱熟茶储藏期间其挥发性有机硫化物、甲烷、部分芳香型化合物和乙醇类物质可能发生了较大变化.研究结果表明,电子鼻技术在普洱茶香气的检测领域具有较强的可操作性,同时为普洱熟茶的香气品质判别以及年份鉴定提供了理论依据.     

基于电子鼻技术的稻米气味检测与品种识别

采用商用PEN2电子鼻,通过分析测定样品质量、项空空间及静置时间等匹配的试验参数,以及对传感器信号进行单因素方差分析,并采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法,对5个不同水稻品种进行区分与识别研究.结果表明:10g样品时以200 mL顶空空间、60 min静置时间的电子鼻响应值相对较稳定;PCA和LDA法均对谷物状态和精米状态区分效果较佳,对米饭状态区分欠佳.该实验能将样品进行较好的区分,验证了电子鼻检测是对稻米中所有含量较高的、可被检测到的挥发性物质的综合状态的识别,从而为利用电子鼻进行稻米气味检测技术提供了实验基础和科学依据.     

基于电子鼻技术多花黄精药材的鉴别研究

为了建立基于电子鼻技术对多花黄精不同产地、不同生长年限及不同加工方法的药材的鉴别方法,本文通过电子鼻技术检测多花黄精不同药材样品的气味在传感器上的响应值,应用主成分分析(PCA)和LDA线形判别分析对特征数据进行统计学分析。结果表明,电子鼻检测不同产地、不同生长年限及不同加工方法的多花黄精药材的响应值有差异,气味有差异,PCA、LDA及雷达图分析均能判别。由此表明,电子鼻检测结合判别模式为多花黄精不同产地、不同加工方法和不同生长年限的药材提供了有效、客观和简便的定性鉴别技术。     

流式细胞术在测定竹类植物基因组大小中的应用

  目的  分析竹类植物不同组织部位及不同处理方法对其基因组大小的影响,可提高植物基因组大小测定精度。  方法  以竹类植物叶片和笋为材料,以水稻Oryza sativa为参照,设置细胞核染色时间为1、3、5、7、9、12、18、24和30 min共9个梯度,利用流式细胞仪对不同组织部位及处理的基因组大小进行分析。  结果  ①对同一竹种而言,其叶片和笋流式峰形图相似,基因组大小仅存在微小差异,差值为0.04~0.20 pg。②不同竹种对染色时间要求不同,其中,唐竹Sinobambusa tootsik、花叶唐竹Sinobambusa tootisik f. albo-striata、平安竹Pseudosasa japonica var. tsutsumiana、曙筋矢竹Pseudosasa japonica f. akebono、美丽箬竹Indocalamus decorus、花叶赤竹Sasaella glabra f. albo-striata及红秆寒竹Chimonobambusa mamorea f. variegata染色1 min即达到最大荧光峰值,孝顺竹Bambusa multiplex和黄皮绿筋竹Phyllostachys sulphurea染色3 min达到最大峰值,茶竿竹Pseudosasa amabilis var. amabilis和柳叶细竹Thyrsostachy ssiamensis染色5 min达到最大峰值,仅黄皮刚竹Phyllostachys sulphurea(叶片)7 min达到最大峰值。③12个竹种的荧光强度在1~30 min内存在较大变化,除茶竿竹、柳叶细竹、孝顺竹叶片及唐竹笋外,其他竹种的荧光强度变化值均在5%以上,特别是平安竹和花叶赤竹变化更大,分别为12.93%和12.88%。④热带木本竹种孝顺竹和柳叶细竹基因组大小为(1.64±0.54)~(2.69±1.01) pg,其他10个温带竹种基因组大小为(3.76±1.51)~(5.73±1.85) pg。10个温带竹种中,刚竹属Phyllostachys竹种基因组较小,大小为(3.76±1.51)~(3.91±0.95) pg,其他竹属的一些竹种基因组较大,大小为(4.82±0.54)~(5.73±1.85) pg。  结论  ①竹类植物叶片和笋均可作为基因组大小分析材料,细胞核染色时间对基因组大小测定结果存在一定影响,染色时间以3~5 min最佳。②热带木本竹种基因组大小明显小于温带木本竹种,温带木本竹种中,刚竹属竹种的基因组大小明显小于其他竹种。图1表5参29     

台湾桂竹笋─幼竹生长规律研究

台湾桂竹笋─幼竹生长规律研究黄克福，马炳杨（福建林学院林学系，福建南平３５３００１）（莆田县林业局，福建莆田３５１１００）摘要３０个样地材料分析结果表明：台湾桂竹出笋起始期为４月上旬或中旬，持续出笋２０～３０天；退笋率为２３％～３０％，成竹率较高；在...     

龙竹造林方法对比试验研究

龙竹（Ｄｅｎｄｒｏｃａｌａｍｕｓ ｇｉｇａｎｔｅｕｓ Ｍｕｎｒｏ）属大型丛生竹，是笋材两用的优良经济竹种，盛产云南省，方布东南亚，通过造林方法对比试验研究认为：育苗移栽法是龙竹造林最理想的方法，埋节造林法在苗木供给不足时可适当选用，母竹移载法不适宜大面积造林。     

屏边空竹四季出笋动态及其与气象因子相关性分析

以云南大围山自然保护区内的屏边空竹为研究对象,观测定点竹丛的周年出笋、退笋情况,将出笋量与其生境主要气象因子（气温、降雨量,土壤温度、土壤湿度）数据分别进行逐行错位分析,探讨气象因子对出笋量影响的滞后效应。结果表明:1）屏边空竹笋期为7月下旬至翌年6月下旬,出笋盛期为8-11月;2）出笋量与出笋前60 d内的气温、土壤温度、降雨量呈显著正相关(P＜0.05),与出笋前30~60 d内的土壤湿度呈极显著正相关（P＜0.01）;3）不同气象因子对各季节出笋的影响滞后期为15~60 d不等。夏季出笋量与降雨量、土壤湿度的相关性较高,秋、冬季节出笋量与气温、土壤温度的相关性较高。由此可知,屏边空竹具有四季出笋的特性,且出笋量与气象因子密切相关。夏季出笋主要受降雨和土壤湿度的影响,而秋、冬季节出笋主要受气温和土壤温度的影响。     

10种园林竹类植物出笋及幼竹高生长节律

为探讨园林竹类植物的出笋-成竹规律,对10种园林竹类植物的出笋期、退笋率、成竹率、幼竹高生长节律进行了观测、分析。结果表明:10种园林竹类植物出笋时间在6月下旬至11月中旬,大部分竹子7月上旬即开始发笋,10月中下旬基本结束;出笋持续的时间为80～120d,退笋率17.4%～30.0%,成竹率70.0%～82.6%;各竹种5d高生长量呈"低—高—低"的趋势,竹笋-幼竹高生长与时间的关系经11种单因子生长数学模型拟合,以三次多项式模型拟合最优。     

影响天目笋干产量的主导气象因子

本文利用临安29a的气象要素值和该县相应年份的笋干产量资料,经逐步回归分析得到影响天目笋干产量的主导气象因子是:竹笋采收当年1月份的平均气温,竹笋采收前1年和前2年的秋季降水量。并在此基础上建立了该县笋干年产量与主导气象因子之间的多无线性回归方程,利用方程可在采收前2个月预测出该年的笋干产量。     

重庆市涪陵区撑绿杂交竹栽培研究

[目的]以从广西引进的撑绿杂交竹在重庆市涪陵区栽培试验林为研究对象,观测分析了该竹种是否适宜在重庆市涪陵区引种栽培和最佳管理措施。[方法]从广西引进的撑绿杂交竹在重庆市涪陵区栽培试验林中采用4种追肥方式:对比(常规管理,不施肥)、农家肥、三元复合肥、氮、磷、钾肥分施,每种追肥方式重复3次,每次观测100株,每隔5 d观测记录1次,分别对其出笋时间、出笋量,出(退)笋、成竹等生长情况进行观测。[结果]①该竹种在涪陵地区可正常生长,3年成竹平均高4.6 m,平均地径3.5 cm,平均成竹数4.5条/丛,有望在重庆市涪陵区大力推广发展;②该竹种在涪陵地区造林初植密度为1 110株/hm2,当年发笋,第3年就能郁闭成林,可达12210株/hm2;③该竹种在幼林生长阶段,通过间种可促进竹林生长,提高其生长量和萌芽能力;④该竹种通过不同肥料的追施对比试验表明,氮、磷、钾肥分施产笋量最高。[结论]撑绿杂交竹适宜在重庆市涪陵区引种栽培,且生长良好,采用该研究栽培管理技术措施,能够达到最佳的笋、竹产量。     

基于电子鼻的鱼类新鲜度检测系统设计

针对鱼类新鲜度检测的实际需求,提出基于电子鼻系统的鱼类新鲜度检测方案,对其关键技术及系统构架进行了研究.在研究电子鼻气体传感器阵列及其工作原理的基础上,通过分析检测系统功能需求,利用STC12C5A单片机结合气味传感器采集鱼类新鲜度气味信号,上传至数据分析处理系统,最终通过模式识别实现气体组成分析.测试结果表明,利用电子鼻系统可以快速、简便、准确地检测鱼类新鲜度,可应用于鱼类的物流和仓储等领域.