云南轿子山自然保护区的樟科植物资源及其利用

云南轿子山自然保护区有丰富的樟科植物资源,目前已知6属,17种1变种,分别占云南所有樟科植物属27.3%和总种数的9%。重点介绍了应用价值较高的12种樟科植物,它们分别是:云南樟、川桂、香叶树、黑壳楠、菱叶钓樟、山鸡椒、木姜子、红叶木姜子、滇润楠、新樟和白楠。最后提出了对樟科野生植物资源进行开发利用和保护的措施。     

滇西南地区樟科17种木材解剖特征研究

【目的】为樟科木材识别与系统分类研究提供依据.【方法】利用光学显微镜及扫描电子显微镜对木材结构进行观察.【结果和结论】观察结果表明17种樟科木材结构具有以下特征:散孔材,管孔组合主要为单管孔和短径列复管孔(2~3细胞),偶见管孔团.导管分子仅具单穿孔或兼有单穿孔和梯状穿孔,梯状穿孔横隔数3~14个;管间纹孔式互列.木射线由单列射线和多列射线构成,单列射线稀少,多列射线宽多为2~3细胞.射线类型主要为异形Ⅱ型和异形Ⅲ型,少数异形I型.导管射线间纹孔式多为大圆形及圆肾形.轴向薄壁组织主要为环管束状、轮界状.射线细胞和轴向薄壁细胞中普遍存在油细胞或黏液细胞.根据观察结果,依据17种木材结构编制木材分类检索表.对导管分子穿孔板的研究表明,樟科木材属间和种间的进化程度不一致,琼楠属Beilschmiedia和厚壳桂属Cryptocarya木材在一定程度上是较为进化的属种.     

便携式近红外光谱仪研究进展

综述了不同分光类型的便携式近红外仪器的原理及其优缺点,以及近红外光谱分析方法,列举了国内外部分便携式近红外仪器在农业工程方面的应用现状。在"互联网+"的大趋势下,结合中国现阶段的发展状况及实际生产生活的需要,预测了便携式红外光谱仪的未来发展方向。     

几种常见樟科植物花粉的扫描电镜观察

[目的]研究几种常见樟科植物花粉的形态特征。[方法]利用扫描电子显微镜对樟科4属5种植物的花粉表面微形态进行了观察和比较。[结果]樟、浙江楠和月桂的花粉均为近球形,直径约20～32μm,表面遍布刺突纹饰,其中月桂花粉表面可观察到成对的小穿孔;山胡椒和香叶树的花粉极面观为三裂椭圆形,具有3个较深的萌发沟,沟长达两极,花粉大小分别为50×40和55×42μm,花粉表面密布明显的小孔穴。[结论]该研究可为樟科植物花粉的研究提供更多孢粉学依据。     

7种樟科植物叶功能性状及其对土壤因子的响应

【目的】植物叶片是生物环境变化的指示器,研究叶功能性状可以深入探究植物自身的调节机制,为选择适宜的地区树种栽培提供参考。【方法】以黄山学院校园内7种樟科植物：香樟(Cinnamomum camphora)、天竺桂(Cinnamomum japonicum)、紫楠(Phoebe sheareri)、乌药(Lindera aggregata)、山胡椒(Lindera glauca)、檫木(Sassafras tzumu)和浙江楠(Phoebe chekiangensis)为试材,对其叶片长、宽、鲜重、干重、SPAD值、叶面积及相应的土壤指标进行测定,并计算叶形指数、比叶面积、比叶质量和叶干物质含量,比较探究同科不同种间植物叶片功能的差异性,同时分析各叶功能性状间以及性状和土壤因子间的相关性。【结果】(1)紫楠和浙江楠虽在外观形态上表现相似,但紫楠的叶功能性状均值普遍大于浙江楠,且浙江楠种内叶功能性状变异系数(CV)为0%～10%;(2)乌药和山胡椒虽同为林下栽培,但乌药叶片SPAD值、叶干物质含量显著高于山胡椒,而山胡椒的比叶面积、叶面积却显著高于乌药;(3)檫木属落叶乔木,其变异系数普遍...     

庆元县樟科植物资源及其在园林中的应用

介绍了庆元县樟科植物资源,对主要樟科树种的形态及其在园林中的各种类型用途作了详细论述,以期促进樟科植物的应用推广。     

迁栖地樟科与木兰科21种珍稀植物叶片微量元素与土壤微量元素

在研究樟科与木兰科21种珍稀植物在迁栖地武汉植物园生长状况的基础上,分析了珍稀植物叶片中的微量元素质量分数与其生长的土壤中微量元素质量分数。结果表明,酸性土壤中6种微量元素的质量分数顺序为Fe>Mn>Cu>Zn>B>Mo,其质量分数均值大小和全国均值相差不大。21种珍稀植物叶片微量元素分析显示,其质量分数大小顺序为Fe>Mn(或Mn>Fe)>B>Zn(或Zn>B)>Cu>Mo。与植物正常生长地的微量元素质量分数范围相比较,21种珍稀植物中,Mn质量分数偏高,部分植物Fe质量分数较大,Cu、Zn、B质量分数较为正常,Mo质量分数偏低。生物吸收系数顺序则为Zn>Fe>Mn>B>Cu。     

广东樟科主要属种的木材系统解剖

本文研究了广东樟科植物9属26种的木材构造。 研究表明,在地处热带北缘及亚热带的广东,樟科木材的成熟年龄在18～45年之间,在同属不同种之间,其木材成熟所需的时间比较接近,表明了各属植物遗传上的相近性。 樟科植物从木材解剖特征来看,无论是幼态材或者成熟材都不是原始的。 樟科是一个自然的分类群,各属间木材解剖特征区别不很明显。鳄梨族的琼楠属和厚壳桂族的厚壳桂属在木材构造上比较相似,很可能是鳄梨族通过琼楠亚族向厚壳桂族发展。木姜子族的木姜子属、新木姜子属和山胡椒属的木材解剖特征很接近,形成了自然的类群。     

樟科植物提取物对断奶仔猪粪尿氮排放的影响

为研究樟科植物提取作为脲酶抑制剂对仔猪粪尿氮排泄的影响,选取杜长大三元杂交30日龄断奶仔猪480头,按胎次、体重相近和公母基本一致分成5个处理组,分别饲喂添加不同剂量樟科植物提取物的日粮,即空白对照组Ⅰ、150 mg·kg-1组Ⅱ、300 mg·kg-1组Ⅲ、450 mg·kg-1组Ⅳ、600 mg·kg-1组Ⅴ,每个处理设3个重复,每个重复32头猪.结果表明:第Ⅳ、Ⅲ组与第Ⅰ组相比,料肉比分别降低5.67%(P＜0.01)和4.64%(P＜0.01);第Ⅳ、Ⅴ组与第Ⅰ组相比,粪样中微生物的脲酶活性显著降低(P＜0.05);第Ⅴ、Ⅳ组的尿素分解减少,总氮保持率提高,48 h后与第Ⅰ组差异均达到极显著水平(P＜0.01).樟科植物提取物的添加使血清中总蛋白含量提高、尿素氮含量降低.试验结果表明樟科植物提取物添加在断奶仔猪日粮中能够促进仔猪生长,抑制粪中脲酶活性,减少粪尿氮排泄,最佳使用剂量为450 mg·kg-1饲料(Ⅳ组).     

超临界CO_2萃取樟科植物叶片的工艺

在萃取1L的试验装置上,在不同的恒温条件下,通过改变压力,进行了超临界CO2萃取樟科植物叶中的芳香物质的研究.考察了压力和温度对樟科植物叶片内含物萃取能力的影响.     

基于近红外光谱技术的恩施玉露茶保存年份的快速无损鉴别

为快速、准确、无损鉴别恩施玉露茶的保存年份,扫描在良好条件下连续保存5a(2010-2014年)的100个恩施玉露茶,获得其近红外光谱,对光谱进行预处理,然后结合主成分分析法(PCA)和最小二乘支持向量机法(LS-SVM)建立绿茶保存年份的近红外光谱预测模型。结果表明,前3个主成分的累计贡献率为99.99%,验证集模型的决定系数(R2)为0.971 7,验证均方差(RMSEP)为0.255 0。初步实现了市售绿茶保存年份的快速鉴别,该方法也为其他茶类保存年份的判别提供参考。     

基于支持向量机的近红外光谱技术鉴别掺假牛肉

【目的】利用近红外光谱技术对掺入鸭肉的掺假牛肉进行判别研究,为实现掺假牛肉的快速、准确检测提供参考。【方法】市购冷冻储存的牛里脊肉和鸭肉,在牛里脊肉糜中掺入质量分数为0,5%,10%,15%,20%,25%的鸭肉糜(对应m(鸭肉糜)∶m(牛肉糜)分别为0∶20,1∶19,2∶18,3∶17,4∶16和5∶15),制备供试牛肉和掺假牛肉,采用近红外漫反射方式在波数为10 000~4 000cm-1时采集牛里脊肉、掺假牛里脊肉和鸭肉的近红外光谱,对原始光谱经多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量变换(Standard normal variate transformation,SNV)、面积归一化(Area normalization)、15点平滑处理和一阶导数处理等方法预处理后,对所建支持向量机(nu-SVM)判别模型的预测效果进行比较。【结果】经MSC预处理后所建的牛里脊肉、掺假牛里脊肉和鸭肉的nu-SVM判别模型判别性能稳定,对建模集的正确判别率为97.09%,对检验集的正确判别率为94.00%。【结论】近红外光谱技术结合MSC预处理后所建的nu-SVM模型可用于掺杂鸭肉的牛里脊肉的鉴别。     

基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量

为快速测定人工林杨木的综纤维素含量,按国家标准测定了42 个杨木木材样品的综纤维素含量,并用近红 外光谱仪测定相应的光谱。在350 ~ 2 500、1 300 ~ 2 050、2 050 ~ 2 500 nm 3 个不同的光谱区域,采用未处理、 Baseline、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法,再用PLS1、PLS2、PCR 3 种不同建模方法建立相应的校正模型与 交互验证模型。结果表明:当光谱区域为1 300 ~2 050 nm、光谱数据未进行预处理、采用PLS1 的建模方法、主成分 数为8 时,建立的校正模型有最佳预测效果;采用建立的模型对未参与建模的样本进行预测,预测结果与实测结果 间的相关系数为0.818 8。      

近红外光谱分析法预测小叶章营养价值的研究

试验探讨近红外光谱分析法应用于预测小叶章营养价值的可行性,利用TQ Analyst分析软件采用偏最小二乘回归(PLS)方法建立小叶章营养成分的定量检测模型。结果表明,小叶章粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的相对分析误差RPD值(SD/RMSEP)均大于3,校正模型外部验证决定系数R2均大于0.95;近红外光谱法能同时检测小叶章中CP、EE、NDF和ADF含量,检测误差小、结果准确可靠,与化学分析方法无明显差异且重现性好,可应用于小叶章营养价值快速定量检测。     

毛竹、杉木木质素的近红外光谱法快速分析

该文用近红外光谱法对毛竹和杉木的木质素含量进行了快速测定.首先依据常规湿化学方法测定了54个毛竹和48个杉木样品的木质素含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对原始光谱进行平滑预处理和二阶微分处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立了相应的校正模型和预测模型.结果表明,毛竹和杉木木质素含量预测模型的相关系数R分别为0·97和0·90;预测标准误差SEP分别为0·65和0·28·将毛竹和杉木样品混合,建立的混合分析模型,R为0·98,SEP为0·83·结果表明,近红外光谱法可以快速预测杉木和毛竹中的木质素含量.     

应用近红外光谱法定量检测牛奶中尿素氮的研究

【目的】建立牛奶中尿素氮的快速、无损检测方法,为牛奶中尿素氮的快速检测提供支持。【方法】对200个牛奶样品进行近红外扫描,并用多功能乳制品分析仪对牛奶样品中尿素氮的含量进行测定;剔除20个异常样品后,得到由180个牛奶样品组成的得分样品,将得分样品分为定标集(144个)和验证集(36个),将正交试验设计与主成分回归法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、改进偏最小二乘法(MPLS)3种定量校正方法和多种光谱预处理方法结合,建立牛奶中尿素氮的近红外检测模型,利用目标函数法对模型预测效果进行评定。【结果】建立了定量检测牛奶中尿素氮的最优模型,其定标相关系数(R2)和定标标准差(SEC)分别为0.986 4和0.238 4。用验证集对所建模型进行验证,其校正相关系数(RSQ)和预测标准差(SEP)分别为0.976 0和0.360 0。利用所有得分样品对预测结果进行监控,并绘制尿素氮测定值与模型预测值的线性相关曲线,相关系数r2为0.980 5。【结论】利用近红外光谱法建立的尿素氮定量检测最优模型具有很好的适用性和准确性,可用于牛奶尿素氮的快速定量检测。     

基于近红外光谱的不同建模方法检测土壤有机质和速效P含量的研究

【目的】采用近红外光谱和不同建模方法测定土壤中的有机质和速效P含量。【方法】分别采集江西不同地区的土样240个,采集土壤样品的近红外漫反射光谱,以对光谱数据进行主成分分析得到的前6个主成分(PCs)和偏最小二乘回归(PLSR)建模得到的6个潜在变量(LVs),分别作为反向传播神经网络(BPNN)和偏最小支持向量机(LS-SVM)的输入变量,共建立6个模型,分别为主成分回归(PCR)、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs、LS-SVM-PCs和LS-SVM-LVs,并对这些建模方法预测土壤有机质和速效P含量的结果进行评价,从中筛选出最佳模型。【结果】在预测土壤有机质和速效P含量时,LS-SVM-LVs模型的预测效果优于PCR、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs和LS-SVM-PCs模型。用LS-SVM-LVs模型得到的有机质、速效P预测集的决定系数(R2)和均方差(RMSE)分别为0.873 4,0.780 1mg/kg和2.92g/kg,4.97mg/kg。【结论】将近红外漫反射光谱和LS-SVM、PLSR相结合可用于测定土壤有机质和速效P含量。     

Factors influencing near infrared spectroscopy analysis of agro-products: a review

The near infrared (NIR) spectroscopy technique has wide applications in agriculture with the advantages of being nondestructive, sensitive, safe and rapid. However, there are still more than 40 error sources influencing the robustness and accuracy of its calibration and operation. Environmental, sample and instrument factors that influence the analysis are discussed in this review, including temperature, humidity and other factors that introduce uncertainty. Error sources from livestock products, fruit and vegetables, which are the most common objects in the field of NIR analysis, are also emphasized in the second part. In addition, studies utilizing different instruments, spectral pretreatments, variable selection methods, wavelength ranges, detection modes and calibration methods are tabulated to illustrate the complications they introduce and how they influence NIR analysis. It is suggested that large scale of data with abundant varieties can be used to build a more robust calibration model, in order to improve the robustness and accuracy of the NIR analytical model, and overcome problems caused by confining analysis to too many uniform samples.     

近红外光谱法快速测定甘蔗蔗汁蔗糖分

本试验应用傅立叶变换近红外光谱透射技术快速定量分析甘蔗蔗汁蔗糖分。利用内部交叉证实和自动优化功能对预测数学模型进行优化 ,得到蔗汁蔗糖分预测数学模型的决定系数为99.4 1% ,均方差为 0 .2 14;蔗汁蔗糖分近红外分析结果的准确度是可接受的。对近红外光谱技术在甘蔗科研和生产中的应用前景进行了讨论     

基于近红外光谱技术的大米掺伪定量判别

针对现在市场上常见的两种大米掺伪现象,利用近红外光谱技术结合化学计量学方法分别建立了大米中掺入低档米和掺入矿物油的定量分析模型。制配不同掺伪比例的大米样品,采集其近红外光谱,并选用标准正态变量变换、最大最小归一化、平滑和一阶导数4种方法对原始光谱进行预处理,分别结合偏最小二乘法建立PLS定量分析模型。通过对比建模结果选出的最优预处理方法是最大最小归一化,建立的掺低档米模型的校正集和预测集相关系数分别为0.9698和0.9845,均方根误差分别为8.66和6.46;掺矿物油米模型的校正集和预测集相关系数分别为0.9739和0.9888,均方根误差分别为0.106和0.0698。模型的预测精度和稳定性均很好,实现了对两种掺伪大米快速、准确的定量判别,为大米的品质监控提供了一种新的方法思路。