铜铅离子胁迫下玉米污染程度的光谱识别

重金属铜离子(Cu2+)与铅离子(Pb2+)污染对玉米叶片光谱的影响微弱、隐蔽而难于探测。研究中设置不同浓度Cu2+, Pb2+胁迫的玉米盆栽实验,测定了玉米叶片光谱、叶片中Cu2+, Pb2+含量与叶绿素相对含量,分析了Cu2+, Pb2+污染胁迫下玉米叶片光谱响应特征,并选取480～670与670～750 nm范围来进行分析,在光谱维中定义了光谱微分差信息熵指数与在频率域中通过谐波分析提取了前三次谐波振幅(c₁, c₂与c₃)指数,并用所定义的指数探测分别受Cu2+, Pb2+胁迫玉米叶片光谱微弱差异。实验结果表明,在480～670与670～750 nm范围内,玉米叶片中重金属离子浓度越大,其光谱微分差信息熵就越大;在480～670 nm波段,谐波分解后第一谐波振幅c₁与第二谐波振幅c₂可用于识别Cu2+, Pb2+污染程度;在670～750 nm波段,第一谐波振幅c₁、第二谐波振幅c₂与第三谐波振幅c₃可用于识别Cu2+污染程度,而c₂则可以识别Pb2+污染程度,污染胁迫越大振幅越大。在480～670与670～750 nm波段内,光谱微分差信息熵与前三次谐波振幅可作为识别玉米受Cu2+, Pb2+污染胁迫程度的指数,从光谱维与频率域两种维度来识别玉米受Cu2+, Pb2+胁迫程度的方法可行,文中定义的两类指数可稳健、可靠地探测与识别玉米受Cu2+, Pb2+影响所产生的光谱微弱差异,研究结果对利用高光谱来探测植被受重金属污染胁迫程度具有一定的参考价值。     

玉米叶片铜铅污染元素种类光谱判别的EC-PB规则

随着人类生活质量的提高,农产品重金属污染问题备受关注。农作物中的重金属元素会通过食物链侵害人体健康,而不同重金属元素对人体毒害差别较大,因此农作物中含有重金属元素的类别识别至关重要。传统重金属元素检测方法存在环节多、耗时长、成本高等缺点,但高光谱遥感技术具有信息使用量大,理化反演能力强,分析速度快,无损监测等优势,逐渐成为农作物重金属污染分析的重要手段之一。以不同CuSO₄·5H₂O和Pb(NO₃)₂浓度梯度土壤胁迫下典型农作物玉米生长的叶片光谱为研究对象,引入光谱包络线去除(CR)、光谱比值(SR)、分数阶微分(FOD)同时结合改进红边比值指数(MSR)构建铜铅元素识别指数(CLI);通过挑选与铜铅元素种类相关性最强的三个分数阶微分阶数的CLI值建立铜铅元素判别特征点(CLDFP);再利用欧式聚类(EC)将训练集样本分为铜污染与铅污染两类并结合圆心连线的垂直平分线(PB),建立基于EC-PB识别铜铅元素种类的二维坐标系下判别规则线(CLDRL)和三维坐标系下判别规则面(CLDRP),从而实现玉米叶...     

基于空间谱的玉米叶片铜铅污染区分及程度监测

利用高光谱遥感技术监测并识别农作物受重金属污染信息是当今热点,研究设置了不同浓度铜离子(Cu2+)、铅离子(Pb2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验,并测取了玉米叶片的光谱及叶片中重金属离子与叶绿素含量。基于获取的光谱数据,将光谱划分为紫谷、蓝边、绿峰、红谷、红边和红肩六个光谱特征区间,通过光谱的一阶微分和二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法构造空间谱,对各光谱特征区间进行变换分析。实验结果表明：蓝边、绿峰和红边阵列信号的空间谱在Cu2+胁迫下为双高峰,在Pb2+胁迫下为单高峰,以此能够快速、直观地区分玉米叶片所受重金属污染的Cu2+和Pb2+元素类别。红谷和红肩阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Cu2+含量的相关系数分别达到-0.954 5和-0.964 8,说明用于监测Cu2+污染程度时效果理想;紫谷阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Pb2+含量的相关系数达到-0.999 8,说明用于监测Pb2+污染程度时效果理想。同时通过与常规重金属污染监测方法绿峰高度(GH)、红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)的应用结果进行比较分析,空间谱法的应用结果与玉米叶片中重金属离子含量的相关性较高,从而验证了空间谱应用于玉米重金属污染信息监测具有更好的有效性和优越性。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

铜铅胁迫下玉米叶片弱光谱信息的LD-CR-SIDSCAtan探测模型

农作物在受到重金属污染以后,会破坏本身的组织细胞结构和叶绿素含量,从而影响农作物的新陈代谢和健康状况。人和动物如果食用了污染的农作物以后,会有致命的伤害。高光谱遥感目前被广泛应用于监测农作物受重金属污染的程度。重金属污染下的农作物叶片的光谱变化很微小,传统的监测方法和常规的光谱特征参数很难将光谱之间的微弱差异区别开,目前高光谱遥感应用是研究的重点和难点。通过设置不同浓度的Cu2+和Pb2+胁迫下玉米盆栽实验,采集玉米叶片的光谱数据、叶绿素的相对含量以及重金属Cu2+和Pb2+的相对含量。提出了包络线去除(CR)、光谱相关角(SCA)、光谱信息散度(SID)以及正切函数(Tan)和兰氏距离(LD)相结合的LD-CR-SIDSCA_tan模型,将其与传统的光谱测度方法,如光谱相关系数(SCC)、光谱角(SA)、光谱角正切(DSA)、光谱信息散度-光谱相关角正切(SIDSAM_tan)、光谱信息散度-光谱梯度角正切(SIDSGA_tan)和常规的光谱特征参数,如红边最大值(MR)、绿峰高度(GH)、红边一阶微分包围面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)、蓝边(DB)、红谷吸收深度(RD)相比较,验证了该模型的优越性和可行性。并且将LD-CR-SIDSCA_tan模型应用于不同浓度下Cu2+和Pb2+胁迫的玉米叶片的整体波形和子波段的光谱差异信息的测度上。结果表明,LD-CR-SIDSCA_tan模型实现了重金属Cu2+和Pb2+污染的定性分析,能够测度光谱相关系数达到0.99以上的相似光谱之间的差异信息,波形差异信息与叶片测得的叶绿素相对含量和重金属Cu2+和Pb2+相对含量显著相关,也分别找到了重金属Cu2+和Pb2+胁迫下的光谱响应波段。在测度光谱数据的整个波段区间范围,模型值为负值时的光谱差异要比模型值为正值更加明显;在模型值为正值时,如果数值越大,光谱的差异性也越大。因此,随着重金属Cu2+和Pb2+浓度的增加,光谱的差异增大,意味着重金属Cu2+和Pb2+污染程度更为严重;玉米植株受到重金属Cu2+胁迫污染,在测度光谱数据的局部子波段区间范围时,“蓝边”、“红边”、“近谷”、“近峰B”处对重金属Cu2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Cu2+污染程度的有效波段;当玉米植株受到重金属Pb2+胁迫污染时,在“紫谷”、“蓝边”、“黄边”、“红谷”、“红边”、“近峰A” 处对重金属Pb2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Pb2+污染程度的有效波段。最后通过LD-CR-SIDSCA_tan模型的应用结果与玉米叶片中Cu2+和Pb2+含量进行线性拟合分析,从而反演和预测了重金属Cu2+和Pb2+对玉米植株的污染程度。     

新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出了一种新型铜胁迫植被指数（NCSVI）来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验,测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu2+的含量。首先,将玉米叶片光谱分为11个子区间,以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。然后,计算NCSVI与玉米叶片中Cu2+含量的相关性系数R及均方根误差RMSE,结合水波段指数（WBI）、改进的叶绿素吸收率指数（MCARI）和归一化水指数（NDWI）这三种常规植被指数进行对比。最后,选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证,确认NCSVI的稳定性和有效性。结果表明,11个子区间中只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu2+含量相关性系数的绝对值高于0.9,分别为-0.94,-0.97,-0.94和-0.96,均方根误差均低于15,分别为12.57,8.71,12.71和10.06,而WBI,MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75,均方根误差最小的为24.21,说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证,发现11个子区间中,R绝对值大于0.9、RMSE小于1.55的只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间,其中R分别为-0.9,-0.97,-0.97和-0.93,RMSE分别为1.50,0.85,0.78和1.29,均优于WBI,MCARI和NDWI,与2016年实验得出的敏感子区间一致,说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间,具备效率高、稳定性好的特点。所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法,并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。     

FTIR结合生理特性研究铅胁迫对小麦幼苗的影响

采用土培的方法系统研究了铅胁迫下小麦幼苗叶片的抗氧化酶活性及傅里叶红外光谱的变化。结果表明,随着Pb²⁺浓度的升高,抗氧化酶SOD、CAT活性出现先升高后降低的趋势,POD活性呈下降趋势。同时铅胁迫影响着小麦叶片的傅里叶红外光谱,高浓度的铅胁迫能使FTIR谱特征峰出现较明显的位移,代表着有机物质的转变。     

重金属铜胁迫苹果砧木根系的显微拉曼光谱诊断研究

重金属污染会影响农作物的正常生长,如何快速准确的实现对农作物中重金属的检测已成为亟待解决的问题之一。传统植物中重金属检测依赖于化学方法,虽然可以实现重金属含量的精准检测,然而其操作过程繁琐,并且无法实现批量样本的检测,更无法实现重金属胁迫下植物组织的原位微观检测。拉曼光谱具备无损探测固体、液体和气体状态的分子振动信息、光谱分辨率高和对水分不敏感等优势,因此利用拉曼光谱技术检测农作物中重金属含量具有可行性。苹果砧木是苹果树幼苗嫁接的基础,能够保障后期的苹果树体健康以及苹果果品品质与产量,而苹果砧木根系受到重金属污染,阻碍其健康生长并影响苹果树幼苗的抗逆性,因此探明重金属与苹果砧木根系互作机理十分必要。该研究以5组不同浓度CuSO₄·5H₂O溶液胁迫下的苹果砧木为研究对象,首先采集不同铜离子(Cu²⁺)胁迫梯度下苹果砧木根系的拉曼散射光谱,利用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法(Air-PLS)和S-G平滑方法对所获得的拉曼光谱数据进行预处理,去除荧光影响以及进行基线校正;其次建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和支持向量...     

铜污染植被指数的玉米叶片污染程度探测模型

高光谱遥感监测农作物重金属污染已成为遥感研究的重要内容之一。受污染的作物叶片中重金属含量映射到光谱上的信息量差异较微弱,如何灵敏地挖掘其所包含的价值信息具备一定挑战性。以农作物叶片光谱为研究对象,通过多个光谱特征波段组合的方式,提出了一种铜污染植被指数(CPVI)的污染程度探测模型,来表征重金属Cu对农作物的污染程度。首先设置盆栽实验,将不同浓度梯度的CuSO_4·5H_2O粉末添加到土壤中,模拟Cu污染土壤环境,胁迫玉米生长。采集玉米穗期的老、中、新叶片光谱,测定叶片中Cu~(2+)含量及相对叶绿素浓度。而后利用随机选取的58组玉米叶片光谱作为实验数据,在380～900 nm波长范围内选取波长λ_1和λ_2的两组叶片光谱反射率并计算相应的CPVI[λ_1,λ_2]模型指数及其与对应叶片中Cu~(2+)含量的皮尔逊相关系数,得到相关性特征绝对值矩阵。其次,根据得到的相关性特征绝对值矩阵,提取皮尔逊相关系数较高的光谱特征波段690和465 nm,并结合波段850 nm建立针对玉米叶片的铜污染植被指数(CPVI_m)。之后,利用另外26组数据对CPVI_m指数进行检验,同时将该指数与归一化植被指数(NDVI)、陆地叶绿素指数(MTCI)等常规植被指数进行比较以验证CPVI_m的有效性与优越性。结果表明,NDVI, MTCI, REP和DVI与叶片中Cu~(2+)含量相关系数最高仅为0.68,残差平方和RSS最低为70.99,而CPVI_m与叶片中Cu~(2+)含量显著负相关,相关系数达-0.80,残差平方和为48.52,均优于NDVI和MTCI等常规植被指数,证明CPVI_m对重金属胁迫更敏感。同时利用两期不同年份不同品种的玉米光谱数据进行CPVI_m指数的鲁棒性验证, CPVI_m与叶片Cu~(2+)含量的相关系数r分别为-0.90和-0.96,均显著相关,说明该指数对于不同品种的玉米污染程度探测仍具有良好的适用性。另外,利用玉米叶片中Cu~(2+)含量、 CPVI_m和叶片中叶绿素相对浓度构建三维分析模型,从空间角度直观地反映了三者之间具有一定的相关关系。通过光谱特征波段组合方式构建的CPVI探测模型可作为评价农作物重金属污染程度的参考方法,基于该方法构建的CPVI_m指数可有效甄别玉米受重金属Cu~(2+)污染的程度。     

重金属铅离子胁迫下玉米叶片光谱弱差信息的DSAT甄别模型

光谱间微弱信息测度是当今高光谱遥感研究难点之一,传统光谱测度方法难以区分光谱信息的微弱差异。研究设计了不同浓度的铅(Pb)污染实验,并测量了不同浓度铅离子(Pb2+)胁迫下玉米叶片的高光谱反射率、叶绿素含量及Pb2+含量,但是从所测结果得出,不同浓度Pb2+胁迫下的光谱相似性相关系数均达到0.999,难以区分不同浓度Pb2+胁迫引发的光谱间微弱信息差异和污染程度。针对这一情况,基于光谱微分处理、正切函数增强、光谱角量度与波谱分段检测等,提出了一种新型的相似光谱测度方法,即微分光谱角正切(derivative spectral angle tangent,DSAT)法。为了验证DSAT在区分相关系数达0.99以上相似光谱的可行性和有效性,将DSAT用于不同浓度Pb2+胁迫玉米叶片的整体波形与光谱区间子波形的信息差异性度量与检测。实验结果得到,波形差异信息与玉米叶片中叶绿素相对浓度与Pb2+含量显著相关。进而也证明DSAT法在甄别较高相似性光谱间差异上具有更好的实用性和优越性。     

基于ICP-MS研究转炉钢渣微粉吸附镍和铅的动力学机理

随着工业化的发展,水体和土壤中的重金属污染日益严重。其中,重金属镍是一种常见的致敏性金属,会引起人体过敏发炎,甚至会引发癌症;血液中铅浓度的超标会危害人的神经系统、心血管系统和生殖系统,造成终身性的危害。因此,治理镍和铅重金属污染具有十分重要的意义。钢渣是炼钢过程中产生的一种副产物,其存在难以利用与附加值低的问题。同时加之管理制度的不健全,导致大量钢渣露天堆放,对土地资源、地下水源,以及空气质量造成严重影响。钢渣微粉具有比表面积大、多孔、化学活性高等特性,被广泛利用,可以成为吸附材料。本文以转炉钢渣微粉为研究对象,利用激光粒度仪、电感耦合等离子体质谱仪、比表面积与孔隙度吸附仪、 X射线荧光光谱仪等测试转炉钢渣微粉的基本性质,重点研究转炉钢渣微粉添加量、重金属初始浓度、溶液pH和吸附时间对转炉钢渣微粉吸附Ni²⁺、 Pb²⁺的效果,结合吸附动力学与吸附等温线理论揭示转炉钢渣微粉对Ni²⁺、 Pb²⁺的吸附作用机理,为处理镍、铅重金属污染和工业废水处理提供技术支持与理论依据。结果表明：当转炉钢渣微粉添加...     

玉米叶片重金属铅含量的SVD-ANFIS高光谱预测模型

重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。常规的生化监测方法存在操作繁琐、过程长、具有破坏性等缺点,而高光谱遥感具有光谱分辨率高、信息量大、生化反演能力强、方便快捷、对监测对象无损伤等优势,因此利用高光谱遥感技术监测农作物中重金属含量已成为遥感领域的热点研究之一。以不同浓度Pb(NO₃)₂溶液胁迫下盆栽玉米植株为研究对象,基于不同铅离子(Pb2+)胁迫梯度下玉米叶片的反射光谱及其中Pb2+含量的测定数据,结合奇异值分解(SVD)理论和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)结构,建立了一种Pb2+含量预测的SVD-ANFIS模型。首先对各胁迫梯度下玉米的老叶(O)、中叶(M)、新叶(N)三种叶片的反射光谱数据进行SVD处理,获取原始光谱信息的奇异值;然后选择O,M和N叶片对应的奇异值来寻求ANFIS结构的最佳输入组合,最终选定O-M（双输入）组合作为ANFIS结构的输入量,通过训练和学习获得最优模糊规则库后,ANFIS结构的输出量即为叶片中Pb2+含量,从而实现了SVD-ANFIS模型的预测性能。研究结果表明,该模型的输出误差值较小,精度较高,在模糊训练过程中隶属函数选为钟型函数时预测效果最佳。利用多参数的反向传播(BP)神经网络预测模型对SVD-ANFIS模型的预测优越性进行验证时,得到BP模型和SVD-ANFIS模型的决定系数(R2)分别为0.977 6和0.988 7,均方根误差(RMSE)分别为2.455 9和0.601 3,可见SVD-ANFIS模型的拟合度更高,预测效果更好。同时选取不同年份的Pb污染玉米叶片等光谱数据对SVD-ANFIS模型进行可行性检验,其R2和RMSE分别为0.986 4和0.887 4,说明SVD-ANFIS模型能较好的用于玉米叶片中Pb2+含量预测且具有较高的鲁棒性,可作为预测玉米叶片中重金属含量的一种方法。     

一种新型罗丹明类荧光分子探针及其对Fe(Ⅲ)的选择性识别

以罗丹明B、乙二胺和乙二醛为反应原料,合成了一种新型的荧光增强型识别Fe³⁺的分子探针（fluorescent probe,FP）。用核磁和质谱对其分子结构进行了表征,并通过荧光光谱研究了FP对Al³⁺、Pb²⁺、Cu²⁺、Cd²⁺、Mn²⁺、Hg²⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、K⁺、Na⁺等不同金属离子的识别性能。研究结果表明：在纯甲醇溶剂中,探针FP对Fe³⁺的识别具有较好的选择性,且基本不受其他金属离子的干扰;通过Jobs曲线可知,探针FP与Fe³⁺的络合比为1：3;Fe³⁺浓度在4×10^-4~5×10^-3 mol/L范围内时,探针FP的荧光强度与Fe³⁺浓度具有良好的线性关系,线性相关系数为0.995 3。     

铜胁迫下玉米污染特征波段提取与程度监测

我国农田重金属污染形势不容乐观。土壤中的重金属被作物根系吸收后会影响作物正常的生长发育,降低农产品质量,进而通过食物链进入人体,危害人体健康。高光谱遥感为实时动态高效监测作物重金属污染提供了可能。设置不同浓度Cu2+胁迫梯度的玉米盆栽实验,并采集苗期、拔节期和穗期玉米老、中、新叶片光谱数据,测定不同生长时期叶片叶绿素含量、叶片Cu2+含量。基于所获取的光谱数据、叶绿素含量和叶片Cu2+含量,结合相关分析法、最佳指数法(OIF)和偏最小二乘法(PLS)构建OIF-PLS法提取含有Cu2+污染信息的特征波段。首先依据苗期、拔节期和穗期叶片叶绿素含量及穗期叶片Cu2+含量与相应叶片光谱的相关系数初步筛选特征波段;然后,从中选取三个波段计算最佳指数因子,并以该三个波段为自变量,对玉米叶片Cu2+含量进行偏最小二乘回归分析,计算均方根误差;最后根据最佳指数因子最大、均方根误差最小的原则选取最佳特征波段。基于OIF-PLS法所选取的特征波段构造植被指数OIFPLSI监测重金属铜污染,并与常规的红边归一化植被指数(NDVI 705)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、红边植被胁迫指数(RVSI)和光化学指数(PRI)监测结果做比较,验证OIFPLSI的有效性和优越性。另外利用在相同的实验方法下获取的不同年份的数据对OIFPLSI进行检验,验证OIFPLSI的适用性和稳定性。实验结果表明,基于OIF-PLS法提取的特征波段(542,701和712 nm)比基于OIF法提取的特征波段(602,711和712 nm)能更好地反映Cu2+污染信息;植被指数OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,相关性优于NDVI 705,mSR 705,RVSI和PRI;OIFPLSI与叶片叶绿素含量显著负相关,与土壤中Cu2+含量显著正相关;不同生长时期OIFPLSI与土壤中Cu2+含量的相关性高低依次为拔节期、穗期、苗期。基于不同年份数据验证结果表明,OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,OIFPLSI具有较强的稳定性。基于OIF-PLS法所提取的特征波段构建的OIFPLSI能够较好地诊断分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供一定的技术参考。     

用于快速检测铅离子的新型双发射碳点比率荧光探针

碳量子点(CQDs),一类具有显著荧光性能的零维碳纳米材料,是近年来生物传感应用研究的热点材料。铅在化妆品、工业污染等环境的来源众多,吸入或误食吸附在颗粒物上的铅都会造成铅中毒,从而引发各种疾病,因此快速检测Pb²⁺含量在临床医学应用中极其重要。基于CQDs的荧光特性,提出了一种新型蓝、红双发射比率荧光探针用于快速检测Pb²⁺含量,采用透射电子显微镜、荧光光谱等多种手段对探针的形态结构与性质进行表征、检测和分析,对Pb²⁺响应探针的光学特性以及应用可行性等进行了深入研究。双发射碳点通过与自身的对比标定,有效避免外界环境的干扰,从而提高对被测物浓度的检测效果和灵敏度。该探针采用水相合成,步骤简单可重复性高,且能够在短短几秒内对Pb²⁺实现快速响应,检测过程无需借助大型仪器,仅在紫外灯辅助下便可裸眼观测到比率探针荧光从蓝色到红色的变化,可用于即时检测。在符合目前医学应用的Pb²⁺浓度范围0～0.5 mg·L^-1内,两种荧光基团之间的荧光强度比I_BCD...     

受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型

通过野外实验测试和室内样品化验,获得3个不同污染状况农田样地自然环境下玉米的高光谱反射率、叶片的叶绿素含量、叶片和土壤的重金属含量等数据。对高光谱数据的可见光波段(400～800 nm)进行导数光谱计算和连续统去除处理,得到吸收谷位置、吸收深度、绿峰位置、绿峰处归一化反射值、红边位置、红边处归一化反射率、红肩位置、吸收宽度、光谱不对称度等光谱特征参数。分析上述参数的物理含义并将其和玉米叶绿素含量变化进行相关分析,选择并确定与玉米污染胁迫叶绿素微小变化有一定关系的参数,作为输入因子,建立BP神经网络模型,逐步增强并提取农田污染胁迫状态下玉米叶绿素含量的微小变化信息。     

IWD-Hankel-SVD模型下玉米叶片光谱铜污染信息预测

近年来在工业化和城镇化快速发展的地区,由重金属污染导致的环境问题尤为突出,特别是农业重金属污染更为社会所关注,因此,探索快速便捷的重金属污染甄别与监测方法极为重要。高光谱遥感作为新兴的重金属污染监测技术已有了深入研究。提出了固有波长尺度分解（IWD）概念和方法,并结合Hankel矩阵和奇异值分解（SVD）等建立了植被重金属污染程度预测的IWD-Hankel-SVD模型,该模型分为单变量模型和多变量模型。单变量模型主要是通过重金属污染的植被光谱IWD处理来获取光谱信息固有旋转分量（PRC）以提取最佳PRC的有效特征波段;在对各特征波段所构建的Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）基础上,依据获得该模型的奇异熵实现重金属污染信息预测。多变量模型是以植物叶绿素浓度相对值、单变量模型奇异熵作为参数实现重金属污染的信息预测。根据不同重金属Cu2+胁迫梯度下玉米植株污染的叶片光谱和叶绿素浓度以及叶片中Cu2+含量测定的数据,首先对不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱进行IWD分析,获得能够较好保留原始输入光谱信息的最佳PRC,并从中提取到有效特征波段553~680,681~780,1 266~1 429,1 430~1 631,1 836~1 913和1 914~2 111 nm;然后对每一个特征波段构造其Hankel矩阵并进行SVD处理,以求取单变量的IWD-Hankel-SVD模型奇异熵;最后通过各特征波段所对应模型奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的相关分析,得到依据1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段计算出奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的决定系数R2均高达0.9左右,说明这两个特征波段用于IWD-Hankel-SVD模型的Cu污染程度预测更具优越性和解释能力。同时,再把玉米叶片中叶绿素浓度相对值、1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段相应模型奇异熵作为参数,采用偏最小二乘回归分析,得出多变量IWD-Hankel-SVD模型的玉米叶片Cu污染程度预测能力更强,决定系数R2达到0.9476,证明了多变量模型更具有鲁棒性和稳健性。     

钯在乙醇水溶液中与钌、银、铜和铅的析相绿色萃取分离

在硫酸铵存在下,乙醇水溶液能够分为醇/水两相,在分相过程中,Pd²⁺与KBr和C₂H₅OH₂⁺生成的[PdBr₄^2-][C2HsOH-2⁺]₂三元缔合物能被乙醇相萃取,使Pd²⁺与Ru²⁺、Ag⁺、Cu²⁺和Pb²⁺完全分离。该法在微量钯的分离和富集分析中有一定的实用价值。     

农用地土壤As元素与叶片光谱特征关系研究

重金属污染是土壤环境污染中亟待解决的问题之一,重金属通过土壤向植物富集,危及人体健康,对生态环境产生巨大隐患。传统的土壤污染监测以化学方法为主,不仅费时费力且监测范围有限,而基于植被高光谱技术的土壤重金属监测方法能够快速准确地获取土壤重金属含量,突破植被屏障,提高土壤重金属监测效率。近年来,国内外许多学者致力于使用盆栽实验定量研究土壤污染物对植物光谱特征影响,而野外环境下的实验研究相对缺少,因此建立合适准确的野外土壤重金属预测模型具有重要意义,为改善耕地土壤质量提供参考。以北京市优势经济果树桃树为研究对象,在研究区均匀设置了50个采样点,利用FieldSpec 4便携式地物波谱仪测量桃树叶片光谱数据,同时采集土壤样本带回实验室检测分析获得土壤重金属含量数据。通过分析不同污染下桃树叶片在重金属胁迫下的叶片光谱特征,计算不同土壤重金属与叶片光谱之间的相关关系,确定土壤As元素与光谱反射率相关性更大,因此选择土壤As元素计算其与不同植被指数之间的相关系数,并用合适的植被指数构建土壤As元素预测模型。结果表明：污染区桃叶光谱反射率总体上比背景区的光谱反射率更高,其中760~1 300 nm波长范围内对土壤重金属更加敏感,土壤重金属对叶片红、蓝、黄边位置干扰不明显,对红、蓝、黄边斜率敏感,且均呈正向相关性。光谱反射率与土壤Cr,Cu和Hg元素相关性较弱,与As,Pb和Cd元素在某些波段范围内达到0.1级显著相关,且总体相关曲线趋势相同,相关性大小依次排序为As>Pb>Cd。以相关性更强的土壤As元素与植被指数进行相关分析表明,土壤As元素与PRI1和PRI3均显著相关。使用SPSS数据分析软件以PRI1和PRI3为自变量,土壤As元素为因变量分别进行回归分析,检测结果发现,PRI3的指数预测模型(y=e43.644x-39.386, R2=0.937, RMSE=0.161)效果最好且具有更好的稳定性。     

掺杂LiF的ESR谱和ENDOR谱研究

LiF:Mg,Cu热释光(TL)磷光体在γ辐照后产生F⁰顺磁中心,其g因子为g_xx=2.0030,g_yy=2.0450,g_zz=2.0251,裂分为A_xx=511.04G,A_yy=505.42G,A_zz=507.26G。F⁰中心的浓度随Mg⁺⁺浓度的增加而下降。磷光体的ENDOR谱显示F⁰中心附近有铜核存在。照射前和照射后24h测量均未发现Cu⁺⁺的ESR谱,表明铜是以Cu⁺形式掺入的,照射并未引起Cu⁺离子化合价的改变。LiF:Mg,Cu,P在γ辐照前具有轴对称的Cu⁺⁺离子的ESR谱,辐照后产生了O^-空穴中心和PO₃^2-自由基,改变了Cu⁺⁺的环境,使Cu⁺⁺的谱发