多媒体在物理化学教学中的应用

多媒体手段具有其它教学方法不可比拟的优势，将其运用于物理化学教学中，使多媒体的图，文，声，屏与教学活动有机融合，就能使抽象难学的物理化学内容形象生动，易于被学生接受。仅对多媒体在物理化学教学中的应用进行了讨论。     

城市不同下垫面湍流通量的观测和分析

利用榆中县2011年10月2-15日外场实验的湍流观测资料,结合天气背景,对比分析了城市同一区域内不同下垫面的动量通量、感热通量、潜热通量和CO2通量的差异特征.结果表明:草地下垫面和混凝土下垫面之间动量通量的差异较小;混凝土下垫面的感热通量整体大于草地下垫面,且在日间差异较大,差异的最大值达109.29 W/m2;草地下垫面的潜热通量在日间明显大于混凝土下垫面,差异的最大值达153.8 W/m2,夜间两下垫面潜热通量差异较小;CO2通量在排放源附近较大.     

基于高光谱成像的南瓜叶片叶绿素分布可视化研究

叶绿素浓度是植物生长的指示剂,而叶片的SPAD值则可以反映植物叶绿素含量,从而监测植物的生长状况。本文采用可见-近红外(380～1 030 nm)高光谱成像技术可以实现南瓜叶片SPAD值的可视化,同时根据叶片霜霉病疫情与叶绿素含量呈显著正相关进而可以快速诊断霜霉病疫情。通过测定健康叶片和感染不同霜霉病疫情的叶片光谱曲线,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段的选择,可以得到10条特征波段,再结合偏最小二乘回归法(PLSR)进行南瓜叶片SPAD的预测。结果表明,通过对48个样本的训练,对23个样本进行预测,可以得到南瓜叶片SPAD较好的预测效果,其中R_C=0.918,RMSECV=3.932; R_CV=0.846,RMSECV=5.254; R_P=0.881,RMSEP=3.714。根据叶片光谱特征波段与SPAD之间的线性回归方程可以计算叶片各个像素点的SPAD值,最后采用图像处理技术可以得到南瓜叶片SPAD的可视化分布图,同时也反映了霜霉病的感染分布,进而判断南瓜叶片的霜霉病疫情。该研究为监测植物生长状况及判别南瓜叶片霜霉病疫情奠定了理论基础。     

基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究

裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一,果皮裂纹加速鲜枣的腐烂,导致鲜枣货架期的缩短,严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380～1 030 nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影法(SPA)和全波段图像主成分分析(PCA),得到鲜枣裂纹相关的敏感波段。然后利用选取的鲜枣裂纹的敏感波段对建模集的132个样本建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别模型,并对预测集的44个样本进行判别。对PLSR-LS-SVM,SPA-LS-SVM和PCA-LS-SVM判别模型采用ROC曲线进行评判,得出PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹定性判别的结果(area=1,std=0)最佳。选取PLSR回归系数挑选出的5条鲜枣裂纹敏感波段(467,544,639,673和682 nm)对应的单波段图像进行主成分分析,其中将主成分PC4的图像结合图像处理技术,最终识别出鲜枣裂纹的位置、大小信息。结果表明,采用高光谱成像技术结合光谱图像处理可以实现鲜枣裂纹定性判别和定量识别的研究,为进一步开发相关仪器的研究提供理论方法和依据。     

拉曼光谱技术在农作物生理信息检测中的研究进展

拉曼光谱(Raman spectroscopy,RS)是一种散射光谱,具有样品前处理简单、响应速度快、灵敏性高以及原位无损检测等特点。由于拉曼信号具有指纹图谱特性和不受水分信息干扰的优势,其在生物体信息检测方面发挥着重要作用。拉曼光谱成像技术是拉曼光谱技术发展的新方向,其可以同时获取研究对象的空间及光谱信息;显微拉曼光谱技术不仅可以进行分子结构的检测,还能够实现生物组织微区化学成分的空间分布分析。目前,应用拉曼光谱进行农作物生理信息的检测成为学者们的研究热点。本文概述了拉曼光谱的基本原理和分类,并重点介绍了拉曼光谱技术在农作物的生殖与营养器官(种子,花朵,果实和根,茎,叶)中生理信息检测方面的国内外最新研究进展。最后结合国内外研究现状,分析了拉曼光谱在农作物生理信息检测中的局限,并对其的应用前景进行了展望。     

重金属铜胁迫苹果砧木根系的显微拉曼光谱诊断研究

重金属污染会影响农作物的正常生长,如何快速准确的实现对农作物中重金属的检测已成为亟待解决的问题之一。传统植物中重金属检测依赖于化学方法,虽然可以实现重金属含量的精准检测,然而其操作过程繁琐,并且无法实现批量样本的检测,更无法实现重金属胁迫下植物组织的原位微观检测。拉曼光谱具备无损探测固体、液体和气体状态的分子振动信息、光谱分辨率高和对水分不敏感等优势,因此利用拉曼光谱技术检测农作物中重金属含量具有可行性。苹果砧木是苹果树幼苗嫁接的基础,能够保障后期的苹果树体健康以及苹果果品品质与产量,而苹果砧木根系受到重金属污染,阻碍其健康生长并影响苹果树幼苗的抗逆性,因此探明重金属与苹果砧木根系互作机理十分必要。该研究以5组不同浓度CuSO₄·5H₂O溶液胁迫下的苹果砧木为研究对象,首先采集不同铜离子(Cu²⁺)胁迫梯度下苹果砧木根系的拉曼散射光谱,利用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法(Air-PLS)和S-G平滑方法对所获得的拉曼光谱数据进行预处理,去除荧光影响以及进行基线校正;其次建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和支持向量...     

太赫兹波谱技术在食品掺假检测中的研究进展

近年来食品掺假事件频繁发生,对食品安全领域产生巨大挑战,食品掺假问题已成为人们关注的焦点和讨论的热点,因此实现食品掺假的快速、准确以及无损检测对保障食品质量和安全具有重要意义.随着新食品原料、新添加剂以及新型食品加工技术不断涌现,使得食品掺假问题呈现技术化、隐形化、多样化等特征,食品中掺假对象的鉴别技术面临更严峻的挑战...     

Solution-reaction Calorimetric Study of Coordination Compounds of Rare Earth Perchlorates with Alanine and Imidazole

Introduction Since Anghileri firstly reported that complex of LaCl3 with glycine had the antitumor function in 1975,1 coordination compounds of rare earth with amino acid have attracted increasing attention.2-4 People have found that some compounds of rare earth with amino acids possess disinfection, elimination of inflammation, de-crease of the level of blood sugar and anti-cruor func-tions. Imidazole is a wreath compound, and presents unique biological activities. Ternary coordination com-…     

基于高光谱技术的覆盖保鲜膜菠菜货架期预测研究

保鲜膜能提高果蔬保水性,隔绝外界细菌侵染,延长货架期。为了准确估测覆盖保鲜膜果蔬品质的优劣,对其货架期进行预测具有重要意义。应用高光谱技术结合化学计量学方法对同等贮藏条件下覆膜新鲜菠菜叶片的货架期进行了预测。先采集五个不同贮藏时间下75盘共300片菠菜样本在可见-近红外(Vis-NIR,380～1 030 nm)与近红外(NIR,874～1 734 nm)波段的高光谱数据,然后测定不同贮藏时间下菠菜叶片叶绿素含量。提取300片覆膜菠菜叶片的平均光谱(200个为建模集,100个为预测集)后,对建模集光谱进行主成分分析(principal component analysis,PCA),发现不同贮藏期内叶片光谱数据在前3个主成分空间有一定的聚类。根据建模集光谱信息与预先赋予的不同贮藏期虚拟等级分别建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型,得到预测集样本的贮藏期总的判别准确率分别为83%(Vis-NIR)和81%(NIR)。表明,高光谱技术结合化学计量学方法能够实现对新鲜菠菜货架期的分类和预测,为消费者正确评价覆盖保鲜膜的菠菜品质提供了理论指导,也为后期果蔬货架期检测仪器的开发提供了技术支持。