利用近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿茎组分营养价值的研究

研究旨在探讨利用全株紫花苜蓿(Medicago sativa L.)样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其茎组分营养价值的校正模型的可行性.将66份不同年份、品种、茬次和生育期的紫花苜蓿全株样品徒手分离茎叶后,按一定的茎叶比重新混合成198份实验样品(建模样品138份,检验样品60份).采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS),结合偏最小二乘法(PLS),建立了茎组分粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗灰分(CA)和体外可消化干物质(IVDDM)含量的预测模型.除NDF含量的预测模型外,其他4个指标预测模型的建模效果和实际预测均较好,交叉检验相关系数(rCV)为0.852 3～0.900 7,交叉检验标准误差(RMSECV)为0.72%～3.96%,检验样品的预测值与化学值的相关系数(r)为0.925 5～0.951 2.而NDF含量预测模型的RCCv,RMSECV,r分别为0.821 4,3.70%和0.902 0,模型只可用作粗略估测.     

近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS)采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数(R_CV)为0.964 10～0.968 87,交互验证的残差均方根(RMSECV)为0.80%～2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.966 9～0.974 3,外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.85%～2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

基于NIRS快速测定苜蓿青干草品质成分

品质性状的化学测定操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题，光谱测定具有高效、快速、成本低等优点，但测定准确度受到不同仪器以及不同机型的影响。为了建立和优化快速测定苜蓿样品的粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)和中性洗涤纤维(NDF)近红外漫反射光谱的模型，更好的测定苜蓿品质性状。选取了25份苜蓿材料147份试验样品，采用傅里叶变换近红外光谱技术(NIRS)扫描，获得扫描光谱范围4 000～10 000cm^-1的光谱值，软件TQ Analyst v9选用偏最小二乘法(PLS)和OPUS7.0选用定量2方法建立定量模型并优化，并进一步交叉验证和外部检验评估模型效果。结果表明利用2种软件建立的模型都能很好的预测CP的含量，建模决定系数(R²_cal)分别达到0.999 9和0.984 8，交叉验证的均方根误差(RMSECV)分别为2.121和0.471，外部验证决定系数(R²)都大于0.97，残留预测偏差(RPD)值大于6.0。EE应用TQ Analyst v9所建立的模型效果更好，R...     

内蒙古阿拉善左旗六种常见沙生植物的营养成分与氨基酸组成分析

沙生植物资源量大、生长快、占地面积广，是改善环境和治理荒漠化的主要植物，但其饲用价值没有得到充分利用。目前由于畜牧业的规模化、集约化发展，出现牧草匮乏，商品牧草供应量严重不足，导致畜草矛盾日益增加。沙生植物平茬收获，充分挖掘沙生植物的潜在饲用价值，开发、生产非常规饲料，对推动我国荒漠、半荒漠地区的畜牧业发展和生态修复至关重要。选择内蒙古阿拉善左旗珍珠猪毛菜(简称珍珠)、红砂、油蒿、骆驼刺、柠条锦鸡儿(简称柠条) 和沙米六种常见沙生植物为研究对象，利用光谱学方法测定样品中粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、粗纤维(CF)、钾(K)、钠(Na)和钙(Ca)等14种营养成分和亮氨酸(Leu)、赖氨酸(Lys)、蛋氨酸(Met)、胱氨酸(Cys)、苏氨酸(Thr)等17种氨基酸含量，并与四种常规饲料(优质玉米、NT-2级稻谷、GB-2级大豆和GB-3级苜蓿草粉)进行比较，获得沙生植物营养价值和潜在饲用价值的评价结果。结果表明：(1)六种沙生植物的CP含量、EE含量和矿物元素含量均处于较高水平，CF含量高于泌乳母牛日粮中CF占日粮干物质的13%，等同于或优于以上四种常规饲料。(2)该研究中氨基酸含量和氨基酸化学评分(CS)的结果为：六种沙生植物都含有17种氨基酸，且组成较为均衡。其中油蒿、骆驼刺、柠条和沙米中的必需氨基酸含量及营养价值均高于优质玉米和NT-2级稻谷。Leu和Lys分别是3种沙生植物红砂、骆驼刺、柠条和珍珠、优质玉米、NT-2级稻谷的第一限制氨基酸，而Thr和Met+Cys分别是油蒿和沙米、GB-2级大豆、GB-3级苜蓿草粉的第一限制氨基酸。(3)主成分分析结果表明，珍珠、柠条和沙米的营养价值高于常规饲料GB-3级苜蓿草粉，且六种沙生植物的营养价值均高于优质玉米和NY-2级稻谷。综上表明，研究区常见的六种沙生植物不仅具有生长快、地上生物量大和耐刈割等特点，更具有较大的饲用开发潜力，是荒漠、半荒漠地区良好的饲料来源，研究结果为指导饲料氨基酸的平衡和合成氨基酸提供可信的实验依据和理论依据。     

燕麦干草品质的近红外光谱定量分析

应用近红外漫反射光谱（NIRS）分析技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),建立了适合不同品种类型和不同生长发育时期的NIRS测定燕麦全株干草的粗蛋白（Crude Protein,CP）、秸秆中性洗涤纤维(Neutral Detergent Fiber,NDF)和酸性洗涤纤维(Acid Detergent Fiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）+二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）,分析谱区为9 668～4 518,9 550～5 543,8 943～4 042 cm-1建立粗蛋白、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的校正模型,其校正和预测效果最佳。其中CP与NDF的建标决定系数（r2_cal）和交叉检验的决定系数（R2_cv）均在0.95以上,各项误差均小于3%,RPD值均大于3,逼近了化学分析的精确度,具有较好的预测效果。ADF的建模效果较CP与NDF差,其建标决定系数和交叉检验决定系数分别为0.912 0,0.855 3,建标误差（RMSEC）和检验误差（RMSECV）分别为2.33%,2.62%,接近了化学分析的精确度,且RPD值大于2.5,说明所建的ADF模型也可用于近红外预测。     

基于近红外光谱的玉米籽粒CNCPS组分分析及预测研究

试验旨在研究应用近红外光谱技术快速测定玉米籽粒粉末CNCPS组分的可行性。65个样品来自黑龙江省,选用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,采用二阶导数和Norris导数滤波法处理光谱数据后,建立了玉米籽粒粉末中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(Fat)、粗灰分(Ash)、淀粉(Starch)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、可溶性蛋白(SP)、酸性洗涤不溶蛋白(ADIP)和中性洗涤不溶蛋白(NDIP)等的近红外预测模型。其中DM,CP,Fat,Ash,Starch,NDF和ADF的决定系数分别为0.974 3,0.968 3,0.947 8,0.909 8,0.977 7,0.935 4和0.926 9,标准差(SD)与预测均方根(RMSEP)的比值(SD/RMSEP)值分别为3.96,4.78,3.75,4.25,4.13,3.88和3.12。SP的决定系数为0.857 5,SD/RMSEP值为3.06。ADIP和NDIP的决定系数分别为0.531 9和0.683 3,SD/RMSEP值分别为5.50和2.85。试验结果表明,近红外技术可以用于玉米籽粒粉末CNCPS组分的快速测定,但降低ADIP和NDIP测定误差有待进一步研究。     

近红外反射光谱快速测定玉米DDGS营养成分的研究

试验探讨了近红外反射光谱测定玉米DDGS的8项重要营养成分,包括水分、蛋白、粗脂肪、粗灰分、总磷、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗纤维的可行性.从国内18个工厂采集93个玉米DDGS样品,使用偏最小二乘法,采取15种不同的导数和去散射光谱预处理方法建立近红外模型.在光谱预处理中,二阶导数产生了较好的预测效果.使用70个与...     

近红外光谱法田间快速估测新鲜紫花苜蓿品质

田间快速估测苜蓿品质对于适时刈割具有重要意义。试验共采集来自不同地域、不同品种、不同生育期和不同茬次的新鲜紫花苜蓿样170份,经便携式近红外光谱仪(1 100～1 800 nm)扫描得到近红外光谱,利用偏最小二乘法(PLS)在国内首次建立基于紫花苜蓿新鲜样品的干物质(DM)、粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)化学分析值的近红外校正模型,探讨利用近红外漫反射光谱技术(NIRS)在田间快速估测紫花苜蓿品质的可行性,摸索设备选择和制样方法。四项指标所建模型的交互验证决定系数(R2CV)分别为0.831 4,0.597 9,0.803 6和0.786 1;交互验证均方根误差(RMSECV)为1.241 1,0.261 4,0.990 3和0.830 6;外部验证决定系数(R2_V)为0.815 0,0.401 1,0.784 9和0.752 1,外部预测均方根误差(RMSEP)分别为1.06, 0.31, 0.95和0.80。对于苜蓿鲜样来说,DM,NDF和ADF的近红外模型可以进行粗略的定量分析,CP的建模效果较差,但因苜蓿中的粗蛋白含量一般都能满足家畜需求,DM,NDF和ADF是在适时刈割中最关键的估测指标,DM,NDF和ADF模型可以满足田间快速估测苜蓿品质的要求。     

银杏叶中硒与多糖的季节分布

银杏叶中总硒和各种溶解形态硒含量随着季节而变化,实验研究了不同采摘期银杏叶中总硒及不同溶解态硒含量分布.7月、9月和霜降之后采摘的银杏叶总硒的含量分别为1.873,2.136,0.815 mg·kg-1,硒的形态以水溶态硒为主.银杏叶粗多糖含量分布依次为9月＞7月＞11月.7月份采集的银杏叶中得到粗多糖为棕褐色固体粉末...     

钾硼胁迫对棉花功能叶物质成分影响的FTIR表征

钾和硼均是植物必需的营养元素,对植物的生长、发育与生理代谢等起着重要作用。棉花对钾和硼都有较高的需求量,而棉花缺钾或缺硼时有发生。以鄂抗8号品种的棉花作为研究材料,利用傅里叶变换探讨钾硼胁迫对棉花功能叶片物质成分的影响。红外光谱(FTIR)对钾硼胁迫下棉花叶片的物质成分进行研究,分析钾硼缺乏情况下叶片红外光谱的差异。结果表明：(1)缺钾处理时,1 546.86, 1 438.85, 1 153.39和1 024.17 cm-1这4个特征峰消失,且其他特征峰的相对吸光度值与正常处理相比均减小,表明缺钾时棉花功能叶片蛋白质、纤维素、可溶性糖和核糖的结构发生变化且含量降低。(2)缺硼条件下,叶片的特征峰的相对吸光度均有所升高,因而,缺硼则导致蛋白质及可溶性糖、纤维素等碳水化合物等的运输受阻而在叶片中积累。(3)钾硼同时缺乏,棉花功能叶片特征峰的位置和相对吸收强度与正常处理相比有很大差异,表现为棉花功能叶片蛋白质和可溶性糖等碳水化合物的含量升高,而核酸和多糖分子等含量下降。因此缺钾导致棉花功能叶片蛋白质、纤维素、可溶性糖和核糖结构变化的含量降低;缺硼时蛋白质及可溶性糖、纤维素等碳水化合物等在叶片中积累;缺钾缺硼时蛋白质和可溶性糖等碳水化合物含量升高,而核酸和多糖分子等含量下降。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

Partitioning and transformation behavior of selenium during coal combustion

The partitioning of selenium in coal-fired flue gas and desulfurization wastewater is of great threat to the ecological environment and human health. However, the unclear understanding of interactions between selenium vapors and fly ash hinders the emission control of selenium from coal-fired power plants. To further illuminate the mechanism of selenium partitioning and transformation, this study carefully estimated selenium distribution characteristics in the coal combustion byproducts from several industrial power plants. The effective temperature range as well as the key ash components for selenium retention by fly ash was clarified by multiple-scale experiments and theoretical perspectives. The results showed that gaseous selenium tended to be captured by fly ash at a medium-to-low temperature range (i.e. below 650 °C). The limited residence time resulted in the incomplete capture of gaseous selenium by fly ash. Mullite, quartz, iron oxides, and anhydrite in fly ash were found to be the main trappers for gaseous selenium. Among these components, iron oxides showed excellent selenium adsorption performance at a wide temperature range of 150-700 °C, which was realized by the strong chemical adsorption. By contrast, as the dominant phases in fly ash for the physical adsorption of gaseous selenium, mullite and quartz mainly captured gaseous selenium below 300 °C. On the other hand, sulfur dioxides had priority over gaseous selenium to react with calcium-containing ash components by forming anhydrite in the high-temperature region. The formed anhydrite had a limited selenium adsorption capacity, which was confirmed to capture gaseous selenium through a combination of physical adsorption and weak chemical adsorption. For the in-depth control of selenium emitted into desulfurization system and atmosphere environment, these findings provided a comprehensive insight into the behavior of selenium partitioning and transformation into fly ash during coal combustion.     

宁夏盐池荒漠植物光谱特征分析及光谱识别

宁夏盐池县荒漠草地属于中温带干旱气候,由于过度利用出现不同程度的退化,退化指示种比重增大,造成不同荒漠草地群落组成差异也很大,如何区别不同荒漠草地植物,并据此对退化指示种进行动态监测是了解荒漠草地退化程度的关键。目前随机森林（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类模型被广泛应用于森林植物和农作物的遥感分类,并取得了较好的分类识别效果,但针对草地尤其是荒漠草地植物的分类识别研究较少。因此使用ASD地物光谱仪于7月在宁夏盐池二步坑、冯记沟、高沙窝、麻黄山不同荒漠草地采集了32种植物作样本获得442条光谱进行光谱特征分析。筛选出7个植被指数：归一化植被指数705（NDVI₇₀₅）、绿通道植被指数（GNDVI）、光化学植被指数（PRI）、土壤调节植被指数（OSAVI）、可视化气压阻抗指数（VARI）、植被衰减指数（PSRI）和归一化水指数（NDWI）作为随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）模型、K-邻近（KNN）模型的原始变量,对32种荒漠草地植物进行分类识别,并通过分类模型精度的比较筛选较优模型。结果表明：(1）不同植物光谱反射率均符合绿色植物特征,但各植物原始光谱不同波段之间存在明显差异,植物原始光谱水分吸收波段差异明显,且有红边蓝移现象;(2）RF,SVM和KNN三个分类模型对32种植物的分类精度分别达到了0.98,0.94和0.98,识别效果较好,但3种分类模型均对白莲蒿与北芸香、虫实与甘草发生了误判;(3）随机森林模型重要性指标中NDWI与PRI为区分荒漠草地植物的关键指标,说明荒漠植物冠层水分与类胡萝卜素含量是影响荒漠草地植物光谱分类的重要因素。试验利用随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类方法,建立了主要植物的分类模型。     

ICP-AES法测定内蒙古西鄂尔多斯地区全株四合木中金属元素

近年来风沙灾害已成为全球性环境问题。沙生植物具有独特的生态生物学特性,在改善生态环境等方面起着十分重要的作用。采用ICP-AES法测定分析了世界范围内仅集中分布于内蒙古西鄂尔多斯草原化荒漠区的国家二级濒危保护物种——全株四合木中的金属元素,并与其他沙生植物金属含量进行了比较。结果表明,常量元素Ca,K,Mg,Na,Al及植物生命活动所必需的微量元素Fe,Mn,Cu,Zn在全株四合木中表现为不同的含量顺序,主根和老枝：Ca＞Na＞Mg＞Al＞K＞Fe＞Cu＞Mn＞Zn,嫩枝和叶：Ca＞Na＞Mg＞Al＞K＞Fe＞Mn＞Cu＞Zn,须根K＞Ca＞Na＞Mg＞Al＞Fe＞Cu＞Mn＞Zn,且Mn,Zn元素的含量低于陆生高等植物的平均含量。该方法的加标回收率为94.98%～120.0%,RSD＜3.5%,具有良好的准确度和精密度。此测定结果可作为濒危植物和野生植物资源的保护与合理开发利用的参考。     

ICP-AES法测定内蒙古地区六种沙生木本植物中金属元素

采用ICP-AES法分别对内蒙古地区梭梭、小叶锦鸡儿、沙冬青、红柳、沙枣和沙柳等六种沙生木本植物中金属元素进行了测定和分析。该方法的加标回收率为94.98％～120.25％,RSD＜3.4％,具有良好的准确度和精密度。结果表明,常量元素Ca,K,Mg,Na,Al及植物生命活动所必需的微量元素Fe,Mn,Cu,Zn在六种沙生木本植物中表现为不同的含量顺序,且Fe,Mn,Cu,Zn四种元素的含量均低于陆生高等植物的平均含量。该测定结果为改善西部地区生态环境,选择优良防风固沙树种提供可靠的数据和理论依据。     

木耳膳食纤维营养成分测定和结构表征

电感耦合高频等离子体发射光谱法测定木耳膳食纤维多种微量元素的方法。采用湿法酸消解制备样品,硝酸∶高氯酸(10∶1),120 ℃恒温消化溶解,酸度控制<10%, 满足ICP-AES测定的要求。经检测国家标准物质GBW07602验证,方法的准确度在1.12%～6.15%之间,精密度在0.41%～5.69%之间。实验数据表明, 该方法是木耳中微量元素检测简便有效的方法。同时应用扫描电子显微镜进行木耳膳食纤维表面结构测定,并采用化学分析方法测定木耳膳食纤维中蛋白质、粗脂肪、粗纤维及水分的含量, 其相关性研究为木耳膳食纤维开发利用提供了新途径。     

富硒蛹虫草中硒多糖的分离与分析

在对人工栽培的富硒蛹虫草中分离提取了水溶性硒多糖,富硒蛹虫草硒多糖的分离纯化方法是采用水提醇沉工艺,粗硒多糖得率为5.76%。系统研究了富硒蛹虫草硒多糖的浸提、纯化、分离条件,苯酚硫酸法测定了富硒蛹虫草的多糖含量为47.5%,分子荧光法测定硒多糖中含硒量为92.3 mg·kg-1。