实时在线化学发光监测水体亚硝酸盐

构建了一个实时在线监测水体样品中低含量亚硝酸盐的化学发光分析系统。采用连续采样方式,在线将NO-2转换为HOONO并立即与Luminol反应,实现了对亚硝酸盐的全自动连续检测。方法的线性范围为1.0×10-8~1.0×10-5 mol/L,线性相关系数R2=0.9989,检出限为5.0×10-9 mol/L。与国家标准方法对比验证了新方法的可靠性。考察了自来水煮沸、持续煮沸、持续亚沸及多次煮沸等处理方式对亚硝酸盐含量的影响。实验表明,该分析系统可用于水加热处理过程和地表水中亚硝酸盐含量的监测。为健康饮水提供了参考依据。     

基于叶片及冠层叶绿素参数的冬小麦籽粒蛋白质含量预测研究

小麦籽粒蛋白质含量是衡量小麦营养品质的重要指标,实现小麦品质快速的预测预报对于粮食收购部门和加工企业具有重要意义。研究基于作物叶绿素/氮素速测仪SPAD及Multiplex 3,获取冬小麦不同生育期叶片及冠层叶绿素参数,从小麦个体及群体参量两方面进行冬小麦收获期籽粒蛋白质含量及蛋白产量的预测研究。试验于2012年4—6月在国家精准农业研究示范基地开展,研究结果表明,冬小麦返青至灌浆初期,小麦冠层氮素密度与籽粒蛋白质含量的相关性优于叶片氮素含量与蛋白质含量的相关性,灌浆中期两者与籽粒蛋白质含量相关性差别不大;小麦叶片SPAD值与叶片氮素含量相关性总体优于其与冠层氮素密度的相关性,而叶绿素荧光参数SFR_G, SFR_R与冠层氮素密度的相关性优于其与叶片氮素含量的相关性;叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性在拔节期最弱,在灌浆中期最强,小麦冠层叶绿素荧光参数SFR_G, SFR_R与籽粒蛋白质含量相关性在返青至拔节期不显著,但孕穗期开始显著相关,在灌浆中期相关性最强且明显优于同期叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性;冬小麦籽粒蛋白产量与叶片SPAD值在小麦孕穗期至灌浆期显著相关,与SFR_G和SFR_R在小麦灌浆期显著相关;研究基于灌浆中期SPAD值及SFR_R值,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量及籽粒蛋白产量的预测模型,其中,籽粒蛋白质含量预测模型复相关指数分别为0.426和0.497,模型标准误差分别为0.060%和0.055%,籽粒蛋白产量预测模型复相关指数分别为0.366和0.386,模型标准误差分别为125.367和123.454 kg·ha-1。研究表明,利用叶片SPAD值及冠层叶绿素荧光信息,在小麦收获前进行品质的快速预测是可行的。     

鲁米诺重氮化化学发光选择性测定水中的亚硝酸盐

基于重氮化鲁米诺与H2O2反应可产生增敏的化学发光信号,建立了一种新的对NO2-高选择性检测的化学发光方法。结合流动注射技术,方法测定NO2-的线性范围为4.8×10-8~4.8×10-6mol/L,线性相关系数R2=0.9994,检出限为1.5×10-8mol/L,相对标准偏差RSD=3.6%(2.4×10-7mol/L NO2-,n=11)。对已知亚硝酸盐含量的样品进行测定,与国家标准方法测定结果无显著性差异。方法已用于自来水及同水源锅炉水中NO-2的测定。