FT-NIR光谱法测定紫花苜蓿青干草的6项品质指标

紫花苜蓿青干草营养价值非常高,能够为家畜提供大量优质的蛋白质饲料,也是目前我国最主要的草产品类型之一。文章应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱技术,使用偏最小二乘法首次建立了国内紫花苜蓿青干草粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和酸性洗涤木质素以及体外干物质消化率等6项品质指标的预测模型,并对模型进行了交互验证和外部验证。结果表明： 该试验所建立的紫花苜蓿青干草6项主要品质指标的近红外模型具有良好的准确性和预测能力,交互验证相关系数r_val为0.953 88～0.990 19,交互验证均方根RMSECV分别为0.345％～1.980％,外部验证的相关系数为0.963～0.990。该方法快速、准确,无需化学试剂,对我国紫花苜蓿草产品的质量检测,以及科研中紫花苜蓿草产品品质分析、种质资源评价、育种世代的鉴定和筛选都有非常重要的意义。     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

半参数回归模型中二阶段估计的渐近性质

给定半参数回归模型Y＝X′β g(T) e,其中β∈R^p是未知参数向量,g(t)是定义在[0,1]上的未知函数,e是随机误差,本文研究了β,,g(t)和σ2的估计量βn,gn(t)和σn^2,在适当的条件下证明了它们的渐近正态性,并给出了gn(t)的最优收敛速度。     

高粱籽粒中多酚类物质的傅立叶变换近红外光谱分析

利用高效液相色谱(HPLC)法测定高粱籽粒中阿魏酸、原儿茶醛和花青素的含量,比色法测定总酚、总黄酮、缩合单宁的含量;运用偏最小二乘法建立NIR光谱与HPLC法和比色法分析值之间的多元校正模型,预测高粱籽粒中主要酚类物质的含量.结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的校正模型相关系数(R)、内部交叉验证均方差(RMSECV)、最佳主因子数分别为:总酚0.9737, 0.288, 4;总黄酮0.9660, 0.00671, 8;缩合单宁0.9558, 0.0289, 6;阿魏酸0.9818, 0.0391, 6;原儿茶醛0.9979, 0.0118, 5;花青素0.9977, 0.0523, 4;预测相对偏差(RSEP)分别为:总酚6.99%、总黄酮4.54%、 缩合单宁7.13%、阿魏酸2.68%、原儿茶醛5.46%、 花青素5.81%.结果表明,模型对样品NIR的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测高粱籽粒中的各酚类物质的含量,在高粱优质育种和品质分析中具有广泛的应用价值.     

食用菌中 Ca、Mg 含量的测定

采用FAAS法对食用菌中微量元素 Ca、Mg 的含量分别在无释放剂和加入锶盐和镧盐作释放剂条件下进行了测定.结果发现,加入锶和镧盐均能提高大多数试样 Ca、Mg 元素含量的测定灵敏度,且镧盐的释放效果明显高于锶盐,但有个别反常现象.对比锶盐和镧盐作释放剂条件下的测定结果和加标回收率,也表明镧盐作释放剂的回收率更接近100%.     

瓷坩埚干灰化植物样对微量元素检出量的影响

采用上釉瓷坩埚在不同温度下对植物样进行干灰化前处理,用原子吸收法测定了其微量元素含量。结果表明,瓷坩埚在一定高温下灰化有微量元素熔出,Cu、Fe、Zn熔出量的变异与样品微量元素检出量的变异呈明显正相关性,而样品中Mn元素检出量与瓷坩埚的熔出量相关性不大。     

过渡族金属化合物中的电荷密度波

绝大部分化合物都可以结晶成规则形状的晶体.在这些晶体里,除了缺陷、杂质和晶界以外,晶胞无限循环重复.但是,在足够低的温度下,一些化合物晶胞之间的电子-离子相互作用,使这种规则排列产生小小的崎变,变得不稳定起来.在稳定的状态中,电荷密度、自旋密度或离子位置为长周期调制,这些调制的周期可能与基本晶格的周期是无公度的.结果,晶体有了两个独立的周期,不再是真正周期性的了.本文将集中讨论电子密度以及离子位置都出现周期变化的电荷密度波. 一、一维电荷密度波 大约二十年前,R.Peierls和 H.Frohlich首先提出,电荷密度波能降低金属的…     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

光谱分析技术在蝗虫监测中的应用

蝗虫监测技术的研究对保护生态环境和减少经济损失具有重要意义。但长期以来缺乏准确、有效的方法。文章介绍了蝗虫测报技术的发展和蝗虫生境监测的重要性,阐述了光谱技术在蝗虫预测方面的发展概况以及常用算法。遥感可对蝗虫栖息、生长、繁殖的生境进行监测,结合地理信息系统(GIS)可建立测报模型。利用高光谱遥感可以更为准确地监测蝗虫灾害,有利于量度蝗虫危害程度和划分发生区域,同时可监测蝗虫群落的空间分布动态。近红外技术可以判别蝗虫的种类,还可通过土壤水分和养分的测定来监测蝗虫的产卵地,对局部抽样调查和观测蝗虫非常有利。光谱分析技术作为一种快速、有效的监测和预测蝗虫发生的工具,由于其在空间定位、信息获取、信息处理等方面的优势,必将成为这一领域重要的研究手段。文章还对今后的研究方向进行了展望。