全反射X-射线荧光法分析茶叶中的矿质元素

用全反射X -射线荧光法 (TXRF)分析了江西婺绿和宁红茶的矿质元素含量。结果表明 ,所测茶叶中P、S、K、Ca的含量在 2 4 70～ 30 70 0 μg/g ;Mn、Fe在 2 0 6～ 10 70 μg/g ;Ti、Ni、Cu、Zn、Rb、Sr、Ba在 5 5～ 12 2 μg/g ;Pb含量均小于 4 0 μg/g (干基 )。宁红还表现出 ,品质越好 ,P、Ni、Zn含量越高 ,而K、Ca、Mn、Sr、Ba含量则相反。茶汤中K、Rb、Ni的浸出率为 30 5%～ 86 4% ;P、S、Mn、Cu、Zn、Sr为 11 6 %～ 4 2 4% ;Ca为 7 2 %～ 12 6 % ;Fe为 1 1% -2 6 %。茶汤中Ti、Ba、Pb的含量均低于TXRF法的检测限。宁红茶汤还表现出 ,品质越好 ,K、Ca、Mn、Zn、Rb、Sr的浸出率越高。但红茶汤中的K、Zn、Rb、Ni浸出率明显低于绿茶     

A data transfer method for improving seed identification of maize (Zea mays) haploid breeding based on genetic similarity

Maize haploid breeding technology is able to identify haploid seeds non‐destructively, rapidly and at low cost with the help of Near‐infrared (NIR) spectral analysis. However, due to the hybridization of numerous parents and the low production rate of haploid, the haploid data collection becomes a burden for engineering this technology. Biologically, there are considerable similarities between the progeny of the same female parent and different male parents. Based on this advantage, similar spectral data can be transferred when the NIR technology is employed. A revised method of Transfer adaptive boost (TrAdaBoost) is proposed to improve identifying for the backpropagation neural network (BPNN) classifier. To avoid the negative transfer, a screening thresh is used to select out similar data, and the amount of these data are limited to join current training. The results show that the identification performances are improved significantly when the data amount is small. This method shows a high ability to make the seed identification more convenient for engineering maize haploid breeding.     

植株叶绿素无损诊断技术研究进展

氮素是作物生长发育必不可少的营养元素之一,植物叶片中70%~80%的氮素存在于叶绿体内,所以叶绿素含量可以反映植物的氮素营养状况。本研究介绍了植株叶绿素的传统检测技术,指出其在推广应用中存在的问题;归纳总结了国内外植株叶绿素无损诊断技术方面的研究应用进展;分析了植株叶绿素无损诊断技术在作物氮素营养诊断及推荐施肥中的意义。最后得出叶绿素仪分析技术更适于推广应用,并指出基于光学漫反射理论的植株叶片叶绿素无损诊断技术极有发展前途。     

大麦籽粒抗性淀粉含量快速测定方法研究

为探索快速高效测定大麦籽粒中抗性淀粉含量的方法,利用衰减全反射中红外（attenuated total reflection mid-infrared spectroscopy,ATR-MIR）和近红外（near-infrared spectroscopy,NIR）光谱技术,分别用3种不同方法进行预处理,建立大麦样品的抗性淀粉含量快速测定红外模型,通过不同预处理预测模型的校正和内部交叉验证结果的比较,依据决定系数（r）和均方根误差（RMSE）筛选出基于ATR-MIR和NIR光谱的最佳预测模型,再对最佳预测模型进行外部验证。结果表明,经基线位移校正+范围归一化（BOC+RN）预处理后的PLS模型为最佳ATR-MIR预测模型;经标准正态变换+Savitzky-Golay法一阶求导（SNV+1thD）的预处理模型为最佳NIR预测模型。用验证集材料对BOC+RN和SNV+1thD最佳预测模型的预测效果进行外部验证,光谱预测值与化学测定值之间没有显著差异,说明两种方法均可以用于大麦籽粒抗性淀粉含量测定;ATR-MIR光谱比NIR光谱具有更好的预测能力。     

长江上游流域土地利用对面源污染影响及其差异

基于遥感与地理信息系统技术,对比分析了长江上游流域2000—2006年土地利用变化;利用输出系数模型,计算了土地利用引起的面源污染负荷,并从面源污染TN和TP负荷量、负荷强度和不同来源等角度,综合分析得出长江上游流域土地利用变化对面源污染影响及其差异。2000—2006年,长江上游流域耕地面积减少约1.10×104km2,林地面积增加约1.10×104km2,其他土地利用变化很小,表明西部大开发以来,天然林资源保护、长江防护林和退耕还林等工程实施效果明显。长江上游流域土地利用造成的TN和TP负荷量2000年分别为114.14×104t和3.39×104t,2006年分别为111.21×104t和3.31×104t。四川省西北部雅砻江中游流域、大渡河上游流域、岷江上游流域和贵州省北部乌江中游流域,2000—2006年面源TN和TP负荷显著减少。     

草地植被指数及生物量的遥感估测*

 简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点,并对草地植物的反射光谱特征做了介绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测上的运用做了初步的探讨。其结果表明,在目前草地生物量的估测领域植被指数NDVI运用较RVI广泛。     

玉树高寒草原环境监测信息管理系统的开发

为了加强青海省玉树地区高寒草原资源与生态环境监测工作,以C#为开发语言,Microsoft SQLServer 2005为数据库管理系统,在Microsoft Visual Studio 2010集成开发环境下开发了玉树高寒草原资源与生态环境监测信息管理系统.系统运用反射技术批量读取Excel数据,应用LINQ技术进行数据库的访问,采用MSChart实现了数据统计的图表化.系统的实际运行将有效地提高环境监测信息管理的水平.     

基于近红外漫反射光谱的规模化奶牛场粪水氮磷定量分析及模型构建

为建立规模化奶牛场粪水中氮磷含量现场快速检测方法,以实现准确预测的同时替代常规监测程序,选取23家天津市典型种养结合模式的规模化奶牛场,围绕粪水处理全过程环节依次开展样品采集、实验室常规化学检测、近红外漫反射光谱采集,并进行主成分分析和偏最小二乘分析,建立多种动态复合影响因素条件下的全局、全程快速检测定量分析模型。结果表明:主成分分析不仅反映出同一奶牛场粪水有机组分随处理环节的变化,而且也反映出不同奶牛场粪水样品的差异性,以及在粪水处理过程中各因素对后续模型的影响程度。建立的全过程环节定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为187.80;对总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为3.59。建立的全局定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为238.59;总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为6.56。研究表明,基于近红外漫反射光谱和偏最小二乘法对规模化奶牛场粪水处理全过程环节粪水样品中氮、磷含量进行定量分析是可行的;纵向模型比横向模型能提供更好的预测结果;近红外漫反射光谱技术可实时、快速、高效地对规模化奶牛场粪水处理全过程总氮和总磷进行跟踪和监控。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

农业面源污染及其控制技术研究

水环境面源污染的严重性已受到国内外普遍关注，面源污染业已成为国际上水环境问题研究的活跃领域。从农业面源污染的发生机理和农业面源污染的特点出发，通过分析农业面源污染与水体环境之间的关系，探讨了农业面源污染对水环境的影响。对于面源污染的控制，最佳管理措施（BMPs）现已得到广泛应用。其中，人工湿地、前置库、缓冲带、水陆交错带、水土保持和农业生态工程等是目前研究和应用较多的农业面源污染控制技术。