基于近红外光谱对冬枣水分糖分的无损检测研究

利用近红外光谱技术对120冬枣水分/糖分进行研究,建立不同光谱特征的糖分/水分的偏最小二乘法(PLS)与主成分回归(PCR)分析模型。将近红外光谱异常样本与光谱正常样本分别建模,显著提高了分析模型的预测精度、扩宽了模型的适用范围。以冬枣主要吸收峰区间为基本建模波段。得到冬枣水分相关系数(R)为0. 99745、校正均方差(RMSEC)为0. 0445、预测均方差(RMSEP)为0. 367、因子数为7,糖分相关系数(R)为0. 96078、校正均方差(RMSEC)为0. 853、预测均方差(RMSEP)为1. 64、因子数为6。     

ATR/FTIR结合PLSR同时测定酸价、过氧化值及碘价的研究

利用全反射傅里叶变换中红外光谱(ATR/FTIR)和技术结合偏最小二乘法,建立同时快速测定食用油中酸价、过氧化值和碘价的方法。结果表明,利用中红外光谱结合偏最小二乘法可以实现食用油掺假多指标的快速测定,所建模型的预测值与化学测定值有较好的相关性。其中,光谱通过标准归一化(SNV)处理,通过杠杆值剔除异常样本后基于3 100~2 800,1 800~1 600,1 500~720 cm-1波谱上建立的模型效果最好。所得酸价、过氧化值和碘值的校正均方差(RMSEC)分别为0.028,0.18和0.97,预测均方差(RMSEP)分别为0.037,0.25和1.85。独立样品预测集相对标准偏差分别为3.0%,2.7%和3.2%,显示出所开发的红外模型具有较高的预测准确度和精密度。     

基于近红外光谱红茶中胭脂红色素的判别

将近红外光谱技术与偏最小二乘判别法相结合,建立了掺胭脂红色素茶水的判别模型。试验分别对38个未添加色素的茶水和38个掺不同浓度胭脂红(所掺胭脂红浓度区间为0.1~10.0μg/mL)茶水在4 000~15 000 cm~(-1)区间进行近红外光谱采集,并对数据进行去噪处理。在此基础上,分别在7个不同的波数区间建立了偏最小二乘判别模型,并进行对比分析,认为:不同波数区间建模对掺胭脂红色素茶水的预判模型有着较大的影响。结果表明:在4 000~11 000 cm~(-1)区间建模,能取得较好的判别结果。所建的模型对校正集样品的判别正确率为100%,对预测集未知样品的判别正确率为96.15%。     

基于近红外光谱技术的茶鲜叶海拔高度判别模型建立

以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象,扫描获取其近红外光谱(NIRS)并筛选特征光谱区间后,分别应用逐步多元线性回归法(SMLR)、主成分回归法(PCR)和联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明,在5 542.41~6 888.48cm-1区间内,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.800 5和0.486;在4 929.16~6 965.62cm-1区间内,当主成分数为3时,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的PCR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.803 6和0.472;当将光谱划分为18个子区间、因子数为13时,选用[5 8 11 17]4个子区间建立的Si-PLS模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.944 3和0.295。经比较,Si-PLS模型预测结果最佳。     

掺杂婴幼儿奶粉的中红外光谱检测

基于中红外衰减全反射光谱建立了掺杂婴幼儿奶粉定性定量分析模型。准备40个纯奶粉样品,并制备了同时掺杂奶粉样品(质量浓度为0.1%～30%淀粉和0.1%～40%面粉),采集所有样品的中红外衰减全反射光谱。将中红外光谱与偏最小二乘法结合建立掺杂奶粉的定性判别模型,对未知样品的判别正确率为94%。最后,选择波数962～1 122 cm^-1建模区间,建立奶粉中掺杂淀粉的定量分析模型;选择波数3 522～3 362 cm^-1,1 282～800 cm^-1为建模区间,建立奶粉中掺杂面粉的定量分析模型。对于淀粉,模型对未知样品预测相关系数R为0.98,预测均方根误差为0.062;对于面粉,模型对未知样品预测相关系数R为0.99,预测均方根误差为0.032。     

红外光谱结合判别分析对玛咖产地的鉴别

采用傅里叶变换红外光谱技术测试6个产地共82株玛咖块根样品的红外光谱;在Omnic 8.0光谱软件中用一阶、二阶导数等方法对光谱进行优化处理;用SPSS 18.5统计分析软件对经优化的光谱数据在950~1 800、1 200~1 800 cm-1范围建立Mahalanobis distance(马氏距离)、Wilks’Lambda、Unexplained variance(未解释方差)、Smallest F ratio(最小F值)及Rao's V判别分析模型。结果显示,各样品的红外光谱非常相似,玛咖块根的主要成分是淀粉多糖、蛋白质、纤维素和脂类物质;以950~1 800 cm-1范围的二阶导数光谱数据为判别指标进行Mahalanobis distance判别分析效果较好,且模型较稳定,回判正确率为100%,平均预测正确率为81.8%,总判别正确率为92.7%。傅里叶变换红外光谱结合判别分析,可以有效鉴别玛咖产地来源,为玛咖的鉴别分类提供可靠依据。     

贵州复烤片烟中水溶性糖和烟碱近红外速测定量模型的建立

[目的]建立复烤片烟中水溶性糖和烟碱含量的近红外速测定量模型。[方法]基于近红外光谱法,选取各等级片烟样品共284个,使用偏最小二乘法(PLS)建模,定量分析贵州主要产区的复烤片烟中的水溶性糖(总糖、还原糖)和烟碱含量。人工确定光谱区间为9 002.45~4 069.19 cm~(-1),采用一阶导数结合Savitzky-Goly(SG)平滑滤波进行光谱预处理。考察了模型精密度,并将标准方法和近红外方法测得的结果进行了对比。[结果]复烤片烟中的总糖、还原糖、烟碱3种成分预测模型的相关系数r分别为0.996 8、0.987 2、0.9951,交互验证均方差(RMSECV)分别为0.354、0.558、0.067。[结论]模型精密度良好,2种方法不存在显著差异,近红外方法适合烟草中的水溶性糖和烟碱快速定量分析。     

月季花的二维相关红外光谱研究

利用傅里叶红外光谱(FTIR)技术、化学计量学(主成分分析、聚类分析)结合二维相关红外光谱对不同品种月季花进行鉴别分析。不同品种的月季花瓣的红外光谱整体相似,主要由脂类、苷类及多糖类化合物的振动吸收组成。二阶导数光谱在1 800~700 cm-1区域有较大差异,选取该范围二阶导数光谱用SPSS软件实现主成分分析(PCA)以及系统聚类分析(HCA)。主成分分析中,前3个主成分占总方差的献率为97.40%;系统聚类分析中,每一种月季花各自聚为一类,准确率达到100%。在二维相关光谱中,在1 330~1 700 cm-1和950~1 300 cm-1范围内,不同品种月季花的自动峰、交叉峰的强度和位置具有显著的差异。结果表明,应用傅里叶红外光谱技术、化学计量学及二维相关红外光谱技术可以快速有效的区分不同品种的月季。     

海拔和坡向对伊犁河谷草地土壤理化性质的影响

[目的]研究海拔和坡向对伊犁河谷草地土壤性质的影响。[方法]以新疆伊犁昭苏和察布查尔县海拔1 400~2 800 m不同剖面草地土壤为研究对象,探讨海拔和坡向对草地土壤性质的影响。[结果]南坡不同海拔全氮(0.33~3.24 g/kg)在1 400~2 000 m随海拔升高而增加,其后在2 200~2 800 m显著降低(P0.05),硝态氮(1.43~76.33 mg/kg)、铵态氮(22.84~110.17 mg/kg)在1 400~2 800 m随海拔升高而显著降低(P0.05),与海拔呈显著负相关(P0.05)。北坡不同海拔全氮(0.08~1.13 g/kg)在1 400~2 800 m随海拔升高而降低。铵态氮(27.96~132.73 mg/kg)在1 400~1 800 m随海拔升高而显著增加(P0.05),其后在2 000~2 800 m显著降低(P0.05)。硝态氮(0.73~13.8 mg/kg)在1 400~2 800 m随海拔升高而增加。除北坡相同海拔相同土层铵态氮大于南坡外,全氮、硝态氮及其他理化性质均呈南坡大于北坡。南坡海拔与含水量、全氮呈正相关,北坡海拔与含水量、容重、硝态氮呈正相关。[结论]该研究对伊犁草原生态保护、土壤氮循环和退化生态系统恢复重建具有一定的理论意义和实践指导价值。     

鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱在线检测信息变量提取研究

利用可见/近红外光谱在线检测鸡蛋品质中的蛋白pH, 采用漫反射方式进行光谱采集.采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)分别优化鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱的信息区间组合及筛选有效建模变量数.经过最优预处理方法一阶导数对光谱进行预处理校正后,BiPLS方法筛选的区间分隔最优数为25,对应信息区间为598.33~617.55 nm、636.63~655.58 nm、783.25~800.72 nm和852.24~885.82 nm.利用MC-UVE方法筛选出来的最佳建模变量数为250个,BiPLS模型的Rp为0.827和RMSEP值为0.094;MC-UVE-PLS模型的Rp为0.833和RMSEP值为0.086.结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度.     

基于改进偏最小二乘法的甜椒可溶性固形物和总酸的近红外光谱检测

以黄色甜椒为研究对象,利用改进偏最小二乘法(MPLS)建立其近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物(SSC)和总酸含量的数学模型。在400~2 500 nm以及400~980 nm+1 108~1 900 nm 2个波长范围内分别建立了甜椒的SSC和总酸质量分数的定标MPLS模型,并用最优模型进行预测。结果表明,最优的预处理是在400~980 nm+1 108~1 900 nm下建立的模型,SSC采用SNV处理的定标模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.926 9和0.186 2,预测集的相关系数RP和预测标准误差(SEP)分别为0.924 8和0.158 9;总酸则是采用None处理的模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.868 0和0.012 5,预测集的相关系数RP预测标准误差(SEP)分别为0.903 8和0.011 1。试验结果说明,基于改进偏最小二乘法对甜椒鲜果SSC和总酸含量的近红外漫反射快速无损检测是可行的,近红外光谱与SSC和总酸含量呈显著相关性。     

火龙果茎和昙花茎的红外光谱差异分析

为了比较火龙果与昙花的成分差异,以火龙果与昙花的茎为试验材料,采用红外光谱、二阶导数光谱和二维相关同步光谱技术对其成分进行了分析。结果表明:红外光谱图显示火龙果茎有5个明显的特征峰,昙花茎有4个;其中两者相同的吸收峰对应的官能团为C—O—C(脂肪烃)、C—O—C、N—H、O—H(二聚体),不同的吸收峰为1 041 cm~(-1)(火龙果)、1 077 cm~(-1)(火龙果)、1 033 cm~(-1)(昙花);667~1 866 cm~(-1)区间的二阶导数红外光谱图显示,火龙果茎有14个吸收峰,昙花茎有16个,955 cm~(-1)为火龙果茎特有的吸收峰,对应的官能团为酸酐C—O;1 520 cm~(-1)为昙花茎特有的吸收峰,对应的官能团为胺N—H;890~1 800 cm~(-1)区间的二维相关同步红外光谱图显示,火龙果茎和昙花茎的交叉峰相同,其中1 321 cm~(-1)与1 630 cm~(-1)形成了较强正交叉峰,1 046 cm~(-1)与1 634 cm~(-1)、1 049 cm~(-1)与1 329 cm~(-1)形成了较弱的正交叉峰,无负交叉峰;二维相关红外光谱图显示的自动峰位置与红外光谱的一致。     

菊芋叶中多酚类成分的提取分离及结构鉴定

采用不同极性溶剂提取了菊芋叶中的多酚类成分,经正、反相色谱结合的方法分离纯化了这些成分,并根据UV、MS和NMR数据鉴定了它们的化学结构。从菊芋叶中分离并鉴定的7个多酚化合物分别为咖啡酸(1)、3,5-二咖啡酰奎尼酸(2)、1,5-二咖啡酰奎尼酸(3)、4,5-二咖啡酰奎尼酸(4)、3,5-二咖啡酰奎尼酸甲酯(5)、5,8-diOH-6,7,4!-triOMe(pedunculin)(6)、5,8-diOH-6,7di MeO-2-(3,4-di MeOPh)-4-benzopyrone(7),其中化合物1~5为酚酸类化合物,化合物6~7为黄酮类化合物。仅通过~1H-NMR即可确定4个二咖啡酰奎尼酸化合物中2个咖啡酰基的取代位置。     

基于配方施肥数据集的有机碳含量与温度和降水量相关性研究

采用全国测土配方施肥项目土壤基础养分数据集,研究了在全球气候变暖的大背景下年平均温度和年平均降水量对土壤有机碳含量的影响。按照年平均温度5、5~10、10~15、15~20、20℃以及年平均降水量0~200、200~400、400~600、600~800、800~1000、1000~1200、1200~1400、1400~1600 mm和1600 mm等区间,分别研究了每个降水区间内自第二次土壤普查后近30年来年平均温度和年平均降水量对土壤有机碳影响的密切程度,结果表明:年平均温度低于10℃时,土壤有机碳含量与年平均温度的相关性比其与年平均降水量的相关性好,高于20℃时,土壤有机碳含量与年平均降水量和年平均温度的相关性都很差,但是偏相关结果表明,在10~20℃时,土壤有机碳含量虽然与年平均温度和年平均降水量都有显著的正相关,但其随着年平均温度升高而升高的事实是被随着年平均降水量增加而增加的事实所掩盖的;在年平均降水量0~200 mm的区间内,土壤有机碳与年平均降水量有显著的相关性,而与年平均温度的相关性很差,年平均降水量对土壤有机碳影响的密切程度较大,在200~400、400~600、600~800 mm的年平均降水量区间内,土壤有机碳与年平均温度的相关性要好于其与年平均降水量的相关性,年平均温度对土壤有机碳影响的密切程度较大,尤其在400~800 mm年降水量区间内的半湿润地区,土壤有机碳与年平均温度呈现极显著的相关关系,在年平均降水量大于800 mm后,年平均温度和平均降水量对土壤有机碳累积的影响并不明显。     

松突圆蚧林间化学防治效果的研究

对6种复配化学药剂对松突圆蚧的林间防治效果进行研究。结果表明,6种复配剂中毒死蜱与杀扑磷(11∶25)400~800倍液、毒死蜱与扑虱灵(11∶20)400~800倍液、啶虫咪与吡虫啉(1∶1)3 000倍液等在林间对松突圆蚧的毒杀力较强,持续效果好。     

基于近红外光谱对蜂蜜掺假的检测

通过运用近红外光谱技术对蜂蜜中掺入糖浆进行快速检测,建立偏最小二乘回归模型。实验一共分成21组,掺假比例0%~100%,间隔5%。对于21组实验结果选取14组作为校正集,7组作为验证集。在MATLAB软件上用IPLS与SIPLS方法筛选波长,之后使用The Unscrambler软件进行主成分分析以及模型建立,并完成验证。研究结果表明:使用IPLS分析得出在8000~8196 cm~(-1)区间建模效果最好,校正集Correlation为0.999655,验证集Correlation为0.996520。使用SIPLS分析得出在9244~9544 cm~(-1)区间建模效果最好,校正集Correlation为0.998131,验证集Correlation为0.983960。     

傅里叶变换红外光谱对滇重楼生长年限的鉴别研究

用傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)结合光谱软件Omnic 8.0中光谱检索的方法对同一产地滇重楼样品进行生长年限的鉴别研究。测试了68株、7种不同生长年限滇重楼主根木质部样品的红外光谱,利用Omnic 8.0软件建立了Paris0、Paris1、Paris2、Paris4等4个光谱库,所有光谱库均分别由每个生长年限任意6株主根木质部样品的平均红外光谱、平均一阶导数光谱、平均二阶导数光谱和平均四阶导数光谱组成。各样品红外光谱及其导数光谱分别与相应的光谱库进行光谱检索来鉴别样品的生长年限,比较了红外光谱及其3种导数光谱在相关性、绝对微分差、平方微分差3种检索算法,以及1 800~900 cm-1、1 800~500 cm-1、全光谱(4 000~400 cm-1)3个检索范围的鉴别效果。结果表明:红外四阶导数光谱、绝对微分差算法、全光谱范围的检索鉴别效果较好;基于主根木质部样品四阶导数红外光谱在全光谱范围、绝对微分差算法的光谱检索对滇重楼生长年限鉴别正确率为86.8%。由结果看出,FTIR结合光谱检索的方法可以鉴别滇重楼生长年限,为重楼药材生长年限的鉴定提供了一种新思路。     

薯的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)方法对8种薯进行了鉴别研究,测试了40个薯样的红外光谱。结果表明,8种薯红外图谱相似,但在1 800~700 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及强度差异明显。将8种薯的傅里叶变换红外光谱与可溶性淀粉的光谱进行相似性分析,结果显示,相似度从大到小依次为:马铃薯、木薯、薯蓣、毛薯、红薯、姜薯、豆薯、菊薯,表明马铃薯含淀粉量最多,其次是木薯,最少是菊薯。对原始红外光谱作二阶导数处理,并利用1 800~700 cm-1范围内的二阶导数光谱数据对8种薯40个样品进行主成分分析和聚类分析,主成分分析前3个主成分的累计贡献率达89.18%,正确率为97.5%,聚类分析正确率为100%。傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析的方法可鉴别区分不同种的薯类。     

遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究

为探索近红外漫反射光谱技术快速无损检测草莓酸度的新方法,共采集了100颗草莓漫反射近红外光谱数据(波长范围1 000～1 800 nm).通过采用标准正交变换(SNV)对原始光谱进行预处理后,将全光谱分为10个子区间,通过样本交互验证法优化每个子区间的最佳主成分数并计算区间对应的交互验证均方根误差(RMSECV),得到第4个子区间(共 80个特征波长)对应的预测均方根误差最小.采用遗传算法对第4子区间内的波数点进一步优选出1 483,1 482,1 485,1 460 nm 4个波数点,用这4个波长的光谱信息建立的草莓近红外酸度模型预测集相关系数为 0.937 5,预测集均方根误差为 0.072.结果表明:间隔偏最小二乘法结合遗传算法能筛选出最优波长并能减少建模所用变量,提高检测精度,保证模型的稳健性.     

黔西南烟区不同海拔高度对烤后烟叶化学成分的影响

为优化烟叶生产布局和卷烟工业原料差异化的选择提供参考,以烤烟品种云烟87为试验材料,研究黔西南烟区不同海拔高度(1 200~1 399m,1 400~1 599m,1 600~1 800m)对烤后烟叶化学成分的影响。结果表明:随着海拔高度增加,同部位烟叶的总糖和还原糖含量均呈上升趋势;下部叶淀粉含量呈下降趋势,中、上部叶淀粉含量呈先降低后升高趋势;蛋白质、总氮和烟碱含量随海拔升高呈下降趋势,低、中海拔烟叶的烟碱含量均在适宜范围,高海拔烟叶烟碱含量偏低;钾含量的变化规律不明显,同部位烟叶氯含量呈先降低后升高趋势,钾、氯含量整体偏低。烤后烟叶化学成分协调性以1 200~1 399m烟区最好,其次为1 400~1 599m烟区,再次为1 600~1 800m烟区。