基于红外光谱和化学计量学的紫金牛药材质量快速鉴定研究

本文利用FTIR技术分别检测不同产地紫金牛及其易混淆植物的化学成分的光谱特征,并通过主成分分析模型以及主成分载荷因子等化学计量学方法,对各样本进行鉴别,找出各测试样本化学组成的差异。结果表明：f1）两种紫金牛在3378cm^-1、2923cm^-1、1735cm^-1、1621cm^-1、1444cm^-1、1373cm^-1、1321cm^-1、1238cm^-1、1153cm^-1、1033cm^-1及776cm^-1附近均有吸收峰。（21由于融水县和永福县两地相距最近,在PCA检测模型二维散点图上,这两产地样品的距离也最近,恭城县与融水县及广西兴安县相距较远,故在散点图上的距离也较远;广西兴安县的月月红是紫金牛属植物,但不属于紫金牛种,所以,在散点图上的距离也就偏离各产地紫金牛。（3）提取PCA模型的载荷因子,分析表明,在种问比较,样品月月红中脂类、苯醌、黄酮及皂苷类成分的含量较紫金牛样品丰富。在紫金牛种内比较,广西永福县的样品香豆素、酮脂及皂苷类成分的含量比其它产地高,相反地,广西恭城药市的样本中尤其是酮脂及皂苷类成分的含量最低;但是,广西恭城县的紫金牛中香豆素、苯醌、甾醇,黄酮类等成分,较其它产地丰富。     

基于近红外光谱的室温贮藏下鲜枣霉菌污染动力学模型

为了预测鲜枣常温贮藏的保鲜期,确保鲜枣的品质要求及食用安全,应用近红外光谱建立了室温贮藏下鲜枣内部霉菌菌落总数变化的动力学模型。通过对几种数据预处理方法的比较及特征波数的选择,实现了鲜枣霉菌菌落总数变化的近红外模型的优选。结果表明:经过多元散射校正处理的鲜枣近红外光谱,应用多元线性回归方法建立的霉菌菌落总数模型预测能力较好,校正集相关系数为0.920,均方根误差为1.503,预测集相关系数为0.889,均方根误差为1.514。同时,将近红外光谱模型应用于霉菌菌落总数随贮藏时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数为0.981。根据近红外光谱吸光度值与贮藏时间的线性关系,当霉菌菌落总数初始值小于等于10cfu/g时,预测出鲜枣在室温下的保鲜期一般为8d。研究表明,结合动力学模型的近红外光谱技术可以作为一种无损、快速检测方法来检测鲜枣霉菌菌落总数变化。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

基于氨基酸组成的黄酒酒龄电子舌鉴别

该研究采用电子舌结合化学计量学方法用于黄酒酒龄的快速鉴别。为确证黄酒样品酒龄,采用氨基酸分析仪分析了1年陈、3年陈和5年陈黄酒中20种氨基酸,并利用主成分分析（principal component analysis,PCA）对氨基酸数据进行了分析。采用电位型电子舌采集了不同酒龄黄酒样品的味觉指纹信息,并采用判别分析（discriminant analysis,DA）方法结合味觉指纹信息建立黄酒酒龄快速鉴别模型。采用偏最小二乘法（partial least squares regression,PLSR）建立电子舌响应信号与氨基酸含量之间的相关关系。氨基酸数据结合PCA分析表明所有样品均标注正确;电子舌结合DA所建黄酒酒龄鉴别模型可将3个年份预测集样品正确区分;异亮氨酸（Ile）、天门冬氨酸（Asp）、酪氨酸（Tyr）和缬氨酸（Val）与电子舌相关性高,模型的相对分析误差（Residual predictive deviation, RPD）高于2。研究表明电位型电子舌结合判别分析是黄酒龄鉴别的稳健方法。     

基于不同地表曲面模型预测土壤有机碳含量

Local terrain attributes,which are derived directly from the digital elevation model,have been widely applied in digital soil mapping.This study aimed to evaluate the mapping accuracy of soil organic carbon (SOC) concentration in 2 zones of the Heihe River in China,by combining prediction methods with local terrain attributes derived from different polynomial models.The prediction accuracy was used as a benchmark for those who may be more concerned with how accurately the variability of soil properties is modeled in practice,rather than how morphometric variables and their geomorphologic interpretations are understood and calculated.In this study,2 neighborhood types (square and circular) and 6 representative algorithms (Evans-Young,Horn,Zevenbergen-Thorne,Shary,Shi,and Florinsky algorithms) were applied.In general,35 combinations of first-and second-order derivatives were produced as candidate predictors for soil mapping using two mapping methods (i.e.,kriging with an external drift and geographically weighted regression).The results showed that appropriate local terrain attribute algorithms could better capture the spatial variation of SOC concentration in a region where soil properties are strongly influenced by the topography.Among the different combinations of first-and second-order derivatives used,there was a best combination with a more accurate estimate.For different prediction methods,the relative improvement in the two zones varied between 0.30％ and 9.68％.The SOC maps resulting from the higher-order algorithms (Zevenbergen-Thorne and Florinsky) yielded less interpolation errors.Therefore,it was concluded that the performance of predictive methods,which incorporated auxiliary variables,could be improved by attempting different terrain analysis algorithms.     

便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的实用性研究

采用分步取样法验证便携式X射线荧光光谱仪的实验室异位检测法的实用性,以ICP-AES法为基准,对土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的含量进行测定,试验中选用70%土壤样品建立一元线性校准模型,30%土壤样品进行校准模型的验证。结果表明,便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的检出限分别为Cr 17.7 mg/kg,Cu 10.4 mg/kg,As 5.4 mg/kg,Pb 6.2 mg/kg,均低于国家土壤环境质量一级标准。对国内外标准物质进行多次重复测定,RPD在–8.9%~7.9%,说明仪器在异位测定重金属含量时具有较好的精密度与准确度。分析PXRF法与传统方法测定建立的拟合方程,其决定系数分别为0.817 3、0.787 0、0.673 3和0.722 1,表明PXRF室内异位法可用于土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的快速测定;二次采样建立的验证模型R2分别为0.912 4、0.897 9、0.772 3、0.872 9,逐渐靠近理想模型,充分验证PXRF异位法的实用性和校准曲线的准确性,可适用于农田土壤Cr、Cu、As、Pb的快速测定、污染筛查,为土壤重金属速效测定提供有力依据;但仪器在异位测定As元素时准确性降低,建议异位测定时需进行数据校准。     

激光诱导击穿光谱技术检测土壤中的铅和镉含量

为了满足土壤重金属快速准确检测的需求,同时为土壤的重金属污染防治和农业的可持续发展提供理论指导,该研究利用激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合定标曲线法和化学计量学方法对土壤中重金属铅(Pb)和镉(Cd)元素进行定量分析。在获取LIBS数据之后,结合土壤LIBS发射谱线中Pb和Cd谱峰信息以及美国国家标准与技术研究院(national institute of standards and technology,NIST)的标准原子光谱数据库,选取了Pb和Cd的特征谱线分别为Pb I 405.78和Cd I 361.05 nm。首先对谱线信息进行预处理后,根据谱峰信息和元素的含量,分别建立了基于谱线峰强度、归一化后洛伦兹拟合强度、谱峰积分强度与对应元素浓度之间的关系模型和定标曲线。对于Pb元素的3种定标方法得到的线性关系的决定系数(R2)分别为0.983 85、0.970 97、0.993 21,且模型反演的结果与实际值的相对误差较小;而Cd元素的3种定标方法没有得到明显线性关系。然后运用偏最小二乘回归(partial least-squares regression,PLSR)建立了土壤Pb和Cd元素的定量分析模型,Pb元素PLSR模型的结果与定标曲线法的结果类似,其预测的相关系数(RP)为0.948 5,预测均方根误差(RMSEP)为2.044 mg/g;而Cd元素的PLSR模型的结果比起定标曲线法有较大提升,其预测的相关系数(RP)为0.994 9,预测均方根误差(RMSEP)为97.05μg/g,结果说明PLSR方法在光谱化学分析领域中比定标曲线法进行定量分析有更好的适用性。研究表明,LIBS技术能够实现对土壤重金属Pb和Cd含量的定量检测,为开发实时便携式LIBS土壤重金属检测仪提供了理论基础。     

双层种箱式马铃薯排种装置设计与试验

为了提高链勺式马铃薯排种装置排种性能,该研究基于离散单元法理论,使用EDEM软件建立了排种装置数值模型,在对排种过程中种薯运动规律仿真分析的基础上,设计了具有双层种箱结构的排种装置,以空种率和重种率为性能指标,试验研究了排种速度、种勺直径和充种高度对充种性能的影响规律,利用回归方程和多目标优化方法对双层种箱式排种装置进行了参数的优化设计,结果为:1)排种速度0.67 m/s、种勺直径48.6 mm、充种高度0.28 m时,空种率和重种率分别是3.8%和8.8%;2)排种速度0.36 m/s≤v≤0.96 m/s、种勺直径44 mm≤d≤56 mm、充种高度0.15 m≤h≤0.28 m时,空种率小于10%,重种率小于20%。种薯运动规律表明:增大高效充种区、增强种薯流动性可以有效提高充种成功率。试验结果表明:与单层种箱式排种装置相比,双层种箱式排种装置空种率降低50%,重种率降低24.5%;排种速度提高92%时,仍可保证排种性能。该研究为链勺式马铃薯排种装置的优化设计提供指导。     

饲料用秸秆丝化多频快速压缩成型工艺参数优化

为了进一步探明丝化后干玉米秸秆压缩成型的最佳工艺参数,利用WDW-200微机控制电子式万能试验机,以秸秆含水率、最大压缩力(能够压缩成型的最小压缩力)、压缩次数和压缩速度为影响因子,对饲料用玉米秸秆丝化后压缩成型块的松弛比进行了二次回归旋转组合试验研究。建立并分析了4个影响因子对玉米秸秆丝化压缩成型松弛比的回归模型,并进行了验证试验。结果表明:丝化后玉米秸秆压缩成型最佳工艺条件为:含水率为7.8%~18.3%,能够成型的最小压缩力为6.22 MPa,压缩次数为2~6次,压缩速度为128~337 mm/min。在此工艺条件下,干玉米秸秆丝化压缩成型的松弛比在1.2和1.5之间,均能满足实际生产中较低能耗与生产质量的要求。该试验对压缩工艺的优化、压缩设备的研制和了解压缩成型后产品的特性具有参考意义。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。