高效液相色谱法测定噻虫嗪和功夫菊酯有效成分含量的研究

[目的]建立高效液相色谱法测定农药复配杀虫剂噻虫嗪和功夫菊酯有效成分含量.[方法]测定噻虫嗪采用Agilent ZORBAX Extend-C18色谱柱(250.0 mm×4.6 mm,5μm),以乙腈-0.1％磷酸(30:70,V/V)为流动相,流速0.8～1.5 mL/min,检测波长230 nm,柱温25℃,进样量为5μL,外标法定量;测定功夫菊酯采用Agilent RX-SIL色谱柱(250.0 mm×4.6 mm,5μm),以正己烷-四氢呋喃(990:10,V/V)为流动相,流速0.8～1.5 mL/min,检测波长278 nm,柱温25℃,进样量10μL,外标法定量.[结果]样品精密度良好,48 h内稳定,样品中噻虫嗪质量浓度均大于141 g/L,功夫菊酯质量浓度均大于106 g/L,检测结果与生产车间按配方投料的结果一致.[结论]所建立的方法简便、快速、准确,可用于复配杀虫剂农药噻虫嗪和功夫菊酯有效成分的测定.     

盐水鸭工业化加工过程中主要滋味物质的测定及呈味作用评价

本文采用高效液相色谱和氨基酸自动分析仪测定了工业化加工过程中盐水鸭中核苷酸及其降解产物以及游离氨基酸含量的变化,并采用滋味活性值和等鲜浓度来评价上述滋味物质的呈味作用和鲜味强度。结果表明,复卤和煮制工艺对风味核苷酸和游离氨基酸的形成过程影响最为显著。盐水鸭中的核苷酸类物质以5'-肌苷酸(5'-IMP)和肌苷(I)为主,占总量的47.33%;主要的游离氨基酸为Tau(212.37mg·100g-1)、Glu(96.66mg·100g-1)和Ala(95.52mg·100g-1)。5'-IMP和Glu的滋味活性值大于1,对盐水鸭的滋味有重要的贡献。盐水鸭的等鲜浓度为3.89 g MSG·100g-1,说明盐水鸭有强烈的鲜味强度。     

热处理松材线虫在实际生存环境中的致死温度

研究松材线虫在其生存环境中的致死温度,为热处理企业的实际生产提供有效的指导。在恒温恒湿箱内放置1台检疫热处理模拟试验测控仪,风速恒定为2.5 m/s,湿度设置为40%、60%,温度设置为46、48、50、52、54、56、58、60、62、64、66℃11个梯度,选用粗细0.1 cm的病木进行试验热处理,处理时间设定为31 min。为验证线虫在实际生存环境与其他环境中的致死温度的不同,增加水浴热处理线虫液试验,验证线虫在非生存环境下热处理的致死温度。湿度40%、病木木心温度达到62℃时,持续加热31 min,线虫死亡率达100%;湿度60%、病木木心温度达到60℃左右时,持续加热31 min,线虫死亡率达100%;水浴热处理线虫液,在水温达43℃,持续加热31 min后,线虫全部死亡。结果表明,在其他环境参数相同时,40%湿度下致死温度高于60%湿度。在相同湿度热处理条件下,线虫的致死率与处理温度呈正相关。当湿度为60%时,病木的处理条件更接近实际大窑热处理情况,木心温度达60℃时,线虫死亡率可达100%;水浴热处理线虫液在43℃时,线虫死亡率达到100%。由于环境湿度过大与实际热处理环境不同而引起了致死温度的变化,不能作为线虫热处理致死温度的参考。环境参数对线虫的致死的影响有待进一步研究,检疫热处理中执行国际标准时应考虑环境参数的影响。     

怠速工况下氧化型催化转换器辅助DPF再生方法

在柴油机颗粒物捕集器(DPF)前端安装氧化型催化转换器(DOC),通过在氧化型催化转换器前端喷入柴油来提高柴油机尾气温度,并通过降低柴油机尾气流量进一步提高尾气温度,可以实现柴油机颗粒物捕集器再生.整个再生系统由喷油器、氧化型催化转换器和柴油机颗粒物捕集器组成.在发动机台架上对该再生方法进行系统试验研究,包括再生时氧化型催化转换器的升温特性、喷油流量与温度升高幅度的关系、DPF再生过程和再生方法的燃油经济性及二次污染.结果表明怠速工况下DOC辅助DPF再生能顺利实现,再生过程消耗柴油120.5 g,再生过程中排放的CO和HC分别为12.4g和1.1g.     

一起猪瘟并发圆环病毒病病例

一、基本情况 (一) 发病猪场基本情况 四川什邡市某猪场养有20多头三元母猪.该场的环境尚好,猪舍的设计和布局也较合理,猪的疫病免疫接种计划也较合理,饲料为正大饲料.2006年用进口试剂盒作猪繁殖和呼吸综合征(PRRS)抗体监测结果为阳性猪群,但当时危害不大.     

乡镇畜牧兽医技术的推广问题分析

随着社会的发展,推动了乡镇畜牧业的发展,乡镇畜牧兽医技术是乡镇畜牧业的重要部分和基础保障之一,为了更好地推动乡镇畜牧业的发展,就要不断提升乡镇畜牧兽医技术.乡镇畜牧兽医技术的推广方面还是有些问题,本文就这些问题进行了分析;也对乡镇畜牧兽医推广体系进行了探讨.     

神府矿区土地利用与NDVI时空变化及其驱动因素分析

旨在研究矿区人类活动引起的土地利用变化及其对植被指数变化影响。以陕西省神府矿区为研究范围,应用线性趋势法和相关系数,结合土地利用和MODIS NDVI数据,分析了神府矿区土地利用与NDVI时空变化过程及其驱动因素。结果表明,2000—2010年神府矿区土地利用变化特征表现为耕地大面积转为草地和建设用地迅速增加。2000—2015年神府矿区NDVI总体呈线性增加趋势,线性增加速率为0.105/10a(P<0.001)。NDVI显著增加区域占矿区总面积的95.95%,仅有河流谷地、城镇附近区域NDVI呈减少趋势。耕地面积下降和建设用地面积扩张,导致NDVI降低,草地和林地面积增加,引起NDVI升高。神府矿区2000—2015年NDVI与气温以负相关为主,与降水以显著正相关为主,占区域总面积的97.79%,负相关以斑块状和线状集中在城镇附近和河流谷地。研究认为退耕还林还草工程实施和社会经济发展引起的城市扩张是神府矿区土地利用变化的主要驱动因素,而气候变化尤其是降水增加和草地、林地面积增加有力促进了NDVI的升高。     

基于无人机多光谱影像和随机森林的蔬菜识别

实时准确的蔬菜种植信息是实现水肥精准管理和产量准确估算的重要基础。对无人机多光谱影像进行分割，以光谱特征（spectrum features，SPEC）为基础，分别引入指数特征（index features，INDE）、纹理特征（grey-level co-occurrence matrix features，GLCM）和几何特征（geometric features，GEOM）构建8个分类方案（S1～S8），使用随机森林算法进行分类并分析分类效果。结果表明，方案S5（SPEC+GLCM+INDE）的分类效果最好，总体精度和Kappa系数分别为92.75%和0.92。几何特征的引入降低了分类精度，而纹理和指数特征则与其相反；仅依靠光谱、指数和纹理特征仍难以有效区分白菜和包菜，为提高精度后续研究有必要引入植株高度等特征；在4大类特征中，重要性排在首位的是光谱特征，其次为指数特征。基于无人机多光谱影像和随机森林算法能获得较高的蔬菜分类精度，并能确认影响精度的重要特征，可为其他作物的精准识别提供借鉴。