SnO2、Ag/SnO2微球的制备及其光催化性能研究

在SnCl_2-H_2C_2O_4-PVP(聚乙烯吡络烷酮)-H_2O的水热体系中,180℃下反应10 h制备了粒径约为900 nm的四方结构的SnO_2微球。以SnO_2微球为基底,通过光还原法,制备了Ag/SnO_2复合微球。用X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM)对产物进行结构表征,并提出了可能的化学反应。以酸性大红为例,研究了SnO_2微球和Ag/SnO_2复合物的光催化性能,结果表明,SnO_2微球和Ag/SnO_2复合物对酸性大红的降解均有一定的光催化效果,而且,Ag的复合可以有效提高SnO_2微球的光催化活性。     

鲫鱼牙齿提取液对碳酸钙晶型和形貌的影响

25℃下,在鲫鱼牙齿提取液存在时,用Na_2CO_3和Ca(NO_3)_2·4H_2O作为原料合成碳酸钙,研究提取液的浓度和反应时间对产物组成和粒子形貌的影响。用粉末X-射线衍射仪(XRD)和红外光谱仪(FT-IR)对合成的产品进行了表征,用扫描电子显微镜(SEM)观察了粒子的形貌。研究结果显示,在反应时间是30s时,合成得到的产物是球霰石晶型和方解石晶型的混合物,并且随着提取液浓度的增加,球霰石所占比例呈现增加趋势;随着反应时间的增加,球霰石的含量会降低,但是产物粒子的形貌没有明显变化。结果说明,提取液的确能够影响碳酸钙的晶型和粒子形貌。     

基于跨文化视角的旅游地视觉表征差异分析——以中美游客镜头下的西藏为例

旅游地摄影是旅游者自身对目的地的视觉表征,通过潜在游客对目的地的形象感知影响其旅游决策.旅游地摄影被旅游企业视为旅游地视觉营销的重要策略.基于跨文化视角,以中美旅游者拍摄且上传网络的西藏旅游照片为研究对象,采用内容分析法、卡方检验、社会网络分析法和空间分析法,借助NVivo11.0、SPSS22.0、Ucinet6和ArcGIS10.2软件,探寻中美游客摄影图片对西藏视觉表征的差异,以期为旅游目的地定向营销提供参考依据.研究发现：（1）从照片编码树状节点频数来看,雄壮瑰丽的自然景观、虔诚的佛教信徒、神秘的民族非物质文化是西藏旅游形象的核心要素和符号.（2）从照片树状节点类目间差异分析来看,两组照片在自然景观、民族非物质文化、户外活动、舞台化表演和衣饰6个类目上存在统计学差异.中国旅游者的照片更倾向于表征自然景观、当地人生活细节、户外活动和精心设计的舞台化表演.美国游客的照片则更侧重于对原真性的民族非物质文化和绚丽多彩、独特别致的民族服饰的表征.（3）从照片"聚合形象地图"来看,美国样本的聚合形象地图较为复杂和多样化,而中国样本则相对简单有条理.（4）从中美游客地理摄影偏好来看,游客最爱拉萨.除此之外,中国游客更为偏爱那曲地区,而美国游客却更倾向于山南和日喀则地区.     

不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明：各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。     

直流磁控溅射Au膜的微观应变研究

采用直流磁控溅射技术在室温下制备了厚度为108.4和215.6 nm的Au膜,膜厚由椭偏仪测定.利用常规CBD扫描模式对Au膜微结构进行分析,并采用剖面分析直接法测定Au膜的微观应变.X射线衍射(XRD)分析表明,Au膜在平行于基片表面沿<111>方向择优生长;衍射线剖面的宽化主要由晶格畸变所致.厚度为215.6 nm Au膜的微观应变量为0.065,比108.4 nm Au膜(0.055)略大.     

利用同步荧光光谱快速鉴别潲水油

为快速鉴别潲水油,采用三维同步荧光光谱结合平行因子法解析潲水油的特征波长差(Δλ),并利用支持向量机建立潲水油鉴别模型。结果表明,潲水油的特征Δλ为60 nm;特征Δλ下的样品原始同步荧光光谱经过主成分分析提取5个主成分,以径向基函数(RBF)为核函数,利用网格搜索和6-fold交叉验证优化建模参数,得到惩罚因子C=512、核参数g=0.5,该条件下建立的模型对训练集和预测集的判别率均达到100%。采用同步荧光光谱可以快速、准确地鉴别潲水油。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

几种常见树种叶片光谱秋季变化特征分析

叶片随着时间生长产生变化,其光谱特征也会发生变化。研究相同树种叶片不同时间条件下的光谱变化规律以及不同树种叶片相同时间条件下的光谱特征,不仅为植被叶片光谱随时间变化的规律研究提供理论基础,也是高光谱遥感精确识别植被信息的关键。选取北京市10种常见树种,利用地物光谱仪观测各树种不同时间叶片光谱,同时将观测的光谱进行一阶微分处理和典型波段分析,对比相同时间不同树种叶片光谱的差异,分析相同树种不同时间的光谱变化规律,探索不同时相条件下高光谱遥感识别树种的有效波段。结果表明：不同树种叶片光谱均随时间的改变而产生显著变化,但差异规律各不相同;不同树种相同时间叶片光谱在部分波段存在显著差异,为高精度树种识别提供了理论依据和叶片基础光谱数据。     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正（MSC）减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析（PCA）和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析（FLDA）进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分（能充分反映光谱的主要信息）。最后,利用模糊线性鉴别分析算法（FLDA）和K近邻算法（KNN）进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。     

PDMS改性环氧树脂/Sm2O3复合涂层的近红外光谱及疏水性研究

以聚二甲基硅氧烷（PDMS）改性环氧树脂（HYSZ）为粘合剂,Sm₂O₃为功能颜料,纳米SiO₂为微纳结构改性剂,制备得到了一种同时具有良好疏水性能和附着力的近红外吸收涂层。系统分析了PDMS和HYSZ质量比、邻苯二甲酸二辛酯(DOP)添加量、总填料添加量、Sm₂O₃和纳米SiO₂质量比对涂层性能的影响。结果表明：PDMS改性可明显降低涂层的表面能,从而使涂层的疏水性得到明显增强。利用DOP强化涂层韧性和微观搭桥作用可增强涂层整体性,从而可明显提高涂层的附着力和近红外吸收性能。涂层的表面粗糙度可随总填料添加量的增加而明显升高,进而可使涂层表现出更优的疏水性能。当涂层中PDMS和HYSZ质量比、DOP添加量、总填料添加量、Sm₂O₃和纳米SiO₂质量比分别为1∶9,20%,50%和5.5∶4.5时,涂层同时具有良好的近红外低反射率（59.1%）、疏水性能（水接触角为137°）及附着力（2级）。