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QuEChERS-超高效液相色谱-串联质谱法测定不同植被类型土壤中11种甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了同时检测6种不同植被类型土壤中11种甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂(丁香菌酯、氯啶菌酯、啶氧菌酯、氟嘧菌酯、肟菌酯、E-苯氧菌胺、醚菌酯、醚菌胺、肟醚菌胺、唑菌酯和烯肟菌胺)的QuEChERS-超高效液相色谱-串联质谱分析方法。土壤样品经0.1%(体积分数)醋酸乙腈提取,用100 mg N-丙基乙二胺(PSA)和100 mg C18净化。采用C18色谱柱进行色谱分离和分析,以甲醇和水为流动相进行梯度洗脱,以电喷雾正离子、多反应监测模式进行定性分析,采用基质标准曲线外标法进行定量分析。结果表明:11种甲氧基丙烯酸酯杀菌剂在0.1~100 μg/kg范围内线性关系良好,相关系数为0.9805~0.9999。空白样品在5、10和50 μg/kg添加水平下的平均回收率为65.1%~103.9%,相对标准偏差为0.082%~14%(n=3),定量限为0.005~2.0 μg/kg。该方法能够满足不同植被类型土壤(黑土、红壤土、砂土、潮土、灰漠土、高山土)中11种甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂痕量检测的要求。 相似文献
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近年来自适应光学(AO)系统向着小型化和低成本化趋势发展,无波前探测自适应光学(WFSless AO)系统由于结构简单、应用范围广,成为目前相关领域的研究热点。硬件环境确定后,系统控制算法决定了WFSless AO系统的校正效果和系统收敛速度。新兴的深度学习及人工神经网络为WFSless AO系统控制算法注入了新的活力,进一步推动了WFSless AO系统的理论发展与应用发展。在回顾前期WFSless AO系统控制算法的基础上,全面介绍了近年来卷积神经网络(CNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)、深度强化学习在WFSless AO系统控制中的应用,并对WFSless AO系统中各种深度学习模型的特点进行了总结。概述了WFSless AO技术在天文观测、显微成像、眼底成像、激光通信等领域的应用。 相似文献
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2006年夏季,在珠江三角洲(简称珠三角)开展了一次大型野外综合空气质量观测实验.实验包括了珠三角现有的环境监测网络和两个额外设置的超级观测站.本文基于环境监测网络的观测结果对区域臭氧污染状况和污染过程进行了分析,对各站点所记录的气团光化学属性进行了诊断.结果发现,两个超级站点分别对应着污染城市地区和下风向远郊区的光化学条件,它们较好地覆盖了区域尺度上主要的臭氧高值区.使用基于观测的模型对超级站上臭氧的光化学产生过程及臭氧控制区进行了分析.结果显示,第一,模式中的醛类化学和缺失的HONO化学对于臭氧光化学产生具有重要影响;第二,在城市地区,臭氧的光化学产生速率主要受人为源排放碳氢化合物控制;而在城市远郊区,臭氧的光化学产生速率主要受NO控制;第三,重要的人为源排放的碳氢化合物是烯烃和芳香烃.使用O′x和NOz的回归结果对臭氧产生效率进行了估算,发现城市和郊区的数值存在显著差异(分别为2.1和7.8),这从侧面支持了模型对于城市和郊区臭氧控制区属性的判断. 相似文献
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