基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断

为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000～8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56％,检验集的平均识别率为91.85％,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。     

冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法

针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题。以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异。在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.558 5,RMSE=0.320 9。改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1;比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.654 6,RMSE=0.306 1;NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4。 研究表明：在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果。说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度。     

高效液相色谱法分离和测定小麦中的5种内源激素

建立了高效液相色谱法(HPLC)用于分离和测定小麦中的吲哚乙酸(IAA)、脱落酸(ABA)、赤霉素(GA₃)、玉米素(ZT)和水杨酸(SA)5种植物内源激素。经过条件优化,选用甲醇作为样品提取溶剂。然后,经石油醚和乙酸乙酯萃取,经Sep-Pak C18小柱纯化。液相色谱的分离采用Eclipse XDB-C₁₈ (250 mm×4.6 mm, 5 μm)反相色谱柱;流速为1 mL/min;进样量10 μL。检测器波长设置为254 nm; 14.5 min时切换到240 nm; SA洗脱后即18 min时切换回254 nm。流动相A为甲醇,B为乙酸溶液(pH 3.6)。梯度条件为0~7 min, 20%A; 7~10 min, 20%A~28%A; 10~17 min, 28%A; 17~19 min, 28%A~40%A; 19~35 min, 40%A。结果表明,小麦中各激素的分离效果理想,加标回收率达96.9%~98%,相对标准偏差在1.54%~2.29%之间。因此,该方法的建立为快速、准确地分离和测定小麦内源激素提供了可靠的方法。     

顶空吸附萃取-气相色谱法分析小麦中部分风味物质

采用顶空吸附萃取法(headspace sorptive extraction, HSSE)建立了小麦中部分风味物质的分析方法。以硅橡胶为原料,采用溶胶-热空气硫化法,在模具中定型制得硅橡胶萃取棒。萃取棒的硅橡胶层体积约为87 μL,热稳定性好,耐热温度达到390 ℃。萃取棒吸附的风味物质经自制热解吸装置热脱附,被吹扫进入气相色谱仪进行分析。考察了萃取温度及时间、相比、热解吸条件对该方法萃取效率的影响。在优化条件下分析小麦粉标准样品,结果表明:方法的线性关系良好(r>0.9979),检出限为0.09～1.00 μg/kg,标准物质的平均添加回收率为95%～121%,相对标准偏差在2.2%～7.8%之间。对小麦粉实际样品进行分析,采用外标法得到了7种风味物质的绝对含量。该方法简便快捷,检出限低,适用于小麦中风味物质的快速定量分析。     

Wind induced deformation and vibration of a Platanus acerifolia leaf

Deformation and vibration of twig-connected single leaf in wind is investigated experimentally.Results showthat the Reynolds number based on wind speed and lengthof leaf blade is a key parameter to the aerodynamic problem.In case the front surface facing the wind and with an increase of Reynolds number,the leaf experiences static deformation,large amplitude and low frequency sway,reconfiguration to delta wing shape,flapping of tips,high frequencyvibration of whole leaf blade,recovery of delta wing shape,and twig-leaf coupling vibration.Abrupt changes from onestate to another occur at critical Reynolds numbers.In casethe back surface facing the wind,the large amplitude andlow frequency sway does not occur,the recovered delta wingshape is replaced by a conic shape,and the critical Reynoldsnumbers of vibrations are higher than the ones corresponding to the case with the front surface facing the wind.Apair of ram-horn vortex is observed behind the delta wingshaped leaf.A single vortex is found downstream of theconic shaped leaf.A lift is induced by the vortex,and thislift helps leaf to adjust position and posture,stabilize bladedistortion and reduce drag and vibration.     

基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明：在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC, R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明：先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

Effect of manganese stress on the mineral content of the leaves of wheat seedlings by use of X-ray fluorescence excited by synchrotron radiation

The present study describes the potential of the synchrotron radiation based X-ray fluorescence spectroscopy technique for the rapid, sensitive, user friendly and simultaneous monitoring of the changes in the elemental profile of the wheat seedlings stressed by excess manganese (Mn). For this, X-ray fluorescence spectra of the leaves of the control and Mn treated wheat seedlings have been recorded by synchrotron radiation X-ray of energy 15?keV. The analyses of the recorded spectra show the presence of elements chlorine, potassium, calcium, manganese, iron, copper, nickel, and zinc. A calibration-free approach, PyMca has been used for the quantitative estimation of the detected elements in the leaves of the control and Mn treated wheat seedlings. The excess supply of Mn to wheat seedlings results in the accumulation of manganese in the leaves of the seedlings. The accumulation of manganese in wheat seedlings negatively affects the uptake and translocation of calcium, potassium, and iron while it has stimulating effect on the uptake of copper and zinc.     

复配絮凝剂对荷叶水提液的絮凝工艺研究

为了克服传统中药提取工艺中有效成分损失率高的缺点,提高药液的澄清度和药效,优化生产工艺,采用絮凝法对中药水提液进行除杂,并在实验中将絮凝剂壳聚糖与单宁复合使用,以水提液的絮凝率和黄酮损失率为衡量指标.通过正交实验,得出最优操作条件为壳聚糖投加量为1.071 g·L-1,单宁投加量为5.3579 g·L-1,温度为30℃,搅拌转数为60 r·min-1.在此基础上研究了各个因素随絮凝工艺条件的变化趋势及对絮凝效果的影响.实验结果表明,用复配絮凝剂处理荷叶水提液能够有效去除杂质,降低黄酮损失率,缩短生产周期.     

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。