超高效液相色谱法测定饲料中斑蝥黄和β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯含量方法的研究

为有效快速测定饲料中斑蝥黄和β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯含量,饲料经甲醇、正己烷和乙酸乙酯混合液萃取后,在氮气保护下浓缩,用甲基叔丁基醚-乙腈溶液复溶,注入超高效液相色谱仪中进行测定。结果表明:斑蝥黄浓度为1.25~10.0μg/mL,β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯为2.50~20.0μg/mL线性关系良好;斑蝥黄和β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯的检测限为0.06 mg/kg,定量限为0.20 mg/kg。斑蝥黄5个添加水平的平均回收率为72.8%~82.8%,相对标准偏差(RSD)为0.41%~1.06%;β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯5个添加水平的平均回收率为72.0%~82.8%,RSD为0.46%~1.41%。说明该方法简便、快速、灵敏度高、准确度好,适用于测定饲料中斑蝥黄和β-阿朴-8’-胡萝卜素酸乙酯含量。     

2.25Cr-1Mo与铁铝合金高温抗氧化性能的对比研究

对2．25Cr-10钢与铁铝合金的高温抗氧化性能进行了对比研究。铁铝合金具有许多性能上的优点，尤其在其高温抗氧化性能方面。明显优于不锈钢、铬钼钢等传统的高温结构材料，并且随着温度的升高及铝含量的增加，其优势更加显著。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

盛荚期喷施亚硒酸钠对大豆籽粒硒含量及单株产量的影响

为了研究喷施亚硒酸钠对大豆籽粒硒含量及单株产量的影响,采用裂区设计,主区为盛荚期喷施不同用量的亚硒酸钠,共5个处理（CK（清水）：0 g/hm²,C1:30 g/hm²,C2: 60 g/hm²,C3: 90 g/hm²,C4: 120 g/hm²）,副区为8个大豆品种。分析8个大豆品种在喷施5种用量亚硒酸钠处理中籽粒硒含量及单株产量变化规律。结果表明,试验地土壤达到富硒水平,在CK处理中,不同大豆品种籽粒硒含量均未达到富硒大豆标准,需要额外喷施硒肥。随着喷施亚硒酸钠用量的增加,8个大豆品种籽粒中硒含量均呈增加趋势,亚硒酸钠用量与大豆籽粒硒含量呈显著或者极显著正相关。8个大豆品种籽粒硒含量均值随亚硒酸钠用量的增加呈上升趋势,与CK相比,C1～C4处理均能极显著提高8个大豆品种籽粒硒含量均值,提高了571.186 %～2 489.831%。亚硒酸钠用量对大豆籽粒硒含量的影响大于大豆品种对大豆籽粒硒含量的影响。喷施亚硒酸钠用量（X）与每种用量下8个大豆籽粒硒含量均值（Y -均）的直线回归方程为Y -均=0.012X+0.003,r =0.986,达到极显著正相关。根据该方程,当大豆籽粒硒含量达到富硒大豆标准（0.1～1 mg/kg）,喷施亚硒酸钠用量的范围为8.08～83.08 g/hm²。分析喷施亚硒酸钠用量与大豆籽粒硒含量的回归方程发现,郑9525的回归方程斜率最大,C4处理中籽粒硒含量达到最大值1.997 mg/kg,籽粒富集硒能力最强;齐黄34斜率最小,C4处理中籽粒硒含量达到最小值1.133 mg/kg,籽粒富集硒能力最弱。在本试验条件下,喷施亚硒酸钠对大豆单株产量没有显著影响。大豆品种对单株产量的影响大于亚硒酸钠用量对单株产量的影响。     

西宁盆地4种草本和灌木植物降盐效应试验研究

以西宁盆地长岭沟流域自建试验区为研究区,筛选出适宜当地气候条件下生长的2种灌木植物柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii Kom.)、霸王[Zygophyllum xanthoxylon(Bunge)Maxim.]和2种草本植物细茎冰草(Agropyron trachycaulum cv.Slender)、紫花苜蓿(Medicago sativa Linn.)作为试验供试种,在试验区对4种植物采用单一种植和组合种植方式,探讨2种种植条件下植物根系在边坡地表以下垂直方向土体中K^+、Ca^2+、Na^+、Mg^2+、SO4^2-、Cl^-、HCO3^-、CO3^2-等8种易溶盐离子含量及其变化特征,评价了区内2种草本和2种灌木植物降低边坡土体盐分的能力。结果表明:单一种植细茎冰草、紫花苜蓿、柠条锦鸡儿、霸王对边坡土体中SO4^2-、Ca^2+、Na^+具有显著降低作用,草本与灌木组合Ⅰ(柠条锦鸡儿+紫花苜蓿+细茎冰草组合)和草本与灌木组合Ⅱ(霸王+紫花苜蓿+细茎冰草组合)对边坡土体中SO4^2-、Ca^2+、Mg^2+、K^+、Na^+表现出显著降低作用;紫花苜蓿的降盐效果相对较为显著、其次为柠条锦鸡儿和细茎冰草,霸王的降盐效果不及前者显著;草本与灌木组合Ⅱ的降盐效果相对显著于草本与灌木组合Ⅰ。     

基于浑浊度监测山区河流悬浮泥沙含量的试验研究

针对山区河流悬浮泥沙含量监测缺乏实时性的问题,对浑浊度及悬浮泥沙含量进行监测,分析光照强度、流速、颗粒粒径和水体含沙量对浑浊度的影响,建立浑浊度与悬浮泥沙含量的关系模型式。结果表明： 1）光照强度对浑浊度的影响最大,根据二者之间的关系,将光照强度（E）划分为3个区间：E≤6 800 lx、6 800 lx <E≤22 000 lx、E>22 000 lx,对应于3个区间,确定了浑浊度与悬浮泥沙含量的关系模型; 2）水流流速主要影响上层泥沙颗粒的分布,流速为0.16 m/s时测量区域的浑浊度大于流速为0.018 m/s时的浑浊度; 3）泥沙颗粒的粒径大于扬动流速能带动的临界粒径时,其会沉积在渠底,因此,泥沙级配中大于临界粒径的颗粒占比越大,悬浮泥沙含量越小,浑浊度越小; 4）水体含沙量越大,水沙输移过程中携带悬浮泥沙的量也越多,测量区域上层水样的浑浊度越大; 5）采用本研究确定的浑浊度与悬浮泥沙含量的3个关系模型,预测得到的悬浮泥沙含量与实际悬浮泥沙含量的平均相对误差分别为7.22%、10.00%、8.58%。根据在自然条件下不同光照强度区间测得的浑浊度,可以得出该测量区域的悬浮泥沙含量。由于浑浊度可以现场连续、快速测得,所以将此方法引入山区河流悬浮含沙量实时监测是可行的。     

锦鲤尾鳍细胞系(KF-H)的建立

本研究建立了锦鲤(Cyprinus carpio)尾鳍细胞系。染色体数目、核型及DNA含量等实验,发现锦鲤体细胞和锦鲤培养细胞无显著性差异,染色体数目和DNA含量符合比例关系,建立的锦鲤尾鳍细胞系已形成了稳定的遗传性状,命名为KF-H。     

不同西瓜类型果实茄红素含量的比较研究

采用分光光度法对33个西瓜材料进行茄红素含量的测定,材料涉及不同的瓤色和倍性。结果表明:在白瓤、橙黄瓤、金黄瓤、粉红瓤、红瓤和深红瓤的西瓜材料之间,白瓤西瓜茄红素含量最低,深红瓤西瓜含量最高,茄红素的含量与瓤色大致成正相关。其中深红瓤二倍体西瓜材料中S292、VS8-44的茄红素含量比较高,分别为6.372 mg/100g鲜重和6.350 mg/100g鲜重,三倍体材料中最高的是VS6-19,茄红素含量为6.684 mg/100g鲜重。同瓤色的不同材料之间茄红素的含量与倍性无关,与材料的基因型相关。     

云南陇川县水田甘蔗高产高糖种植技术

介绍了云南陇川县水田新植和宿根甘蔗的高产高糖种植技术。     

土壤持水特性参数与土壤质地尺度关系的联合多重分形分析

Soil water-retention characteristics at measurement scales are generally different from those at application scales, and there is scale disparity between them and soil physical properties. The relationships between two water-retention parameters, the scaling parameter related to the inverse of the air-entry pressure (αvG, cm-1) and the curve shape factor related to soil pore-size distribution (n) of the van Genuchten water-retention equation, and soil texture (sand, silt, and clay contents) were examined at multiple scales. One hundred twenty-eight undisturbed soil samples were collected from a 640-m transect located in Fuxin, China. Soil water-retention curves were measured and the van Genuchten parameters were obtained by curve fitting. The relationships between the two parameters and soil texture at the observed scale and at multiple scales were evaluated using Pearson correlation and joint multifractal analyses, respectively. The results of Pearson correlation analysis showed that the parameter αvG was significantly correlated with sand, silt, and clay contents at the observed scale. Joint multifractal analyses, however, indicated that the parameter αvG was not correlated with silt and sand contents at multiple scales. The parameter n was positively correlated with clay content at multiple scales. Sand content was significantly correlated with the parameter n at the observed scale but not at multiple scales. Clay contents were strongly correlated to both water-retention parameters because clay content was relatively low in the soil studied, indicating that water retention was dominated by clay content in the field of this study at all scales. These suggested that multiple-scale analyses were necessary to fully grasp the spatial variability of soil water-retention characteristics.