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11.
ICP-AES法检测云南稻精米和糙米与土壤矿质元素间的关联性 总被引:4,自引:1,他引:4
采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)对55个云南省水稻改良品种精米、糙米及其相应的土壤18种矿质元素进行测定与分析, 加标回收率在93.1%~110.2%之间, RSD为0.8%~5.1%。18种矿质元素(S, Mo, Ba, Ni, Fe, Cr, Na, Al, Cu, P, Sn, Zn, B, Mn, Mg, Ca, Sr和K)是功能稻米活性成分的重要部分,精米的平均含量依次为P>K>S>Mg>Ca>Zn>Na>Al>Mn>Fe>Cu>B>Mo>Ni>Sn>Cr>Ba>Sr, 糙米P>K>Mg>S>Ca>Zn>Mn>Al>Na>Fe>Cu>B>Mo>Sn>Ni>Cr>Ba>Sr, 而土壤则为Fe>Al> Ca>K>Mg>P>S>Mn>B>Na>Ba>Zn>Cr>Cu>Ni>Sn>Mo>Sr;精米和糙米除S和P外, 16种矿质元素含量均明显低于土壤;精米和糙米间八种微量元素(Mo, Ni, Cr, Sr, Mn, Zn, Cu, Na)间相关性明显比六种宏量元素(P, K, Mg, Ca, S和Al)间关系密切。云南土壤以富铁铝高钙为主而精米和糙米则以磷钾镁硫为主;以精米为主食比糙米更易诱发慢性病。文章结果可能为功能稻米遗传育种、生产以及人类慢性病和矿质营养不良(Fe, Zn和Ca)问题研究的参考。 相似文献
12.
原子吸收光谱法测定内蒙古典型草原长期施用有机肥对土壤锰组分影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用改进的BCR连续提取,利用原子吸收光谱法测定了内蒙古草地施用羊粪试验11年后土壤中Mn组分。试验设置5个处理,分别施干羊粪0,50,250,750和1 500 g·m-2·yr-1。结果表明,以四步加和法与强酸直接消煮法测定的全Mn含量作为回收率,各处理回收率为91.4%~105.9%,加标回收率为97.2%~102.9%。长期大量施有机肥可提高0~5 cm土层植物可利用的交换态Mn含量47.89%,但还原态Mn和全Mn含量显著下降。施肥对0~5 cm土层Mn形态影响大于5~10 cm土层。研究结果对于土壤微量元素形态测定及草地养分管理具有一定的参考价值。 相似文献
13.
激光诱导击穿光谱(LIBS)谱线具有很窄的展宽,且光谱仪因外界温度条件的变化存在波长漂移,光谱数据为离散数字信号,受噪声、谱线重叠及连续背景的影响,信号存在失真和变形。而目前光谱仪自带谱线识别分析软件主要以"就近原则"为主,错误率较高,必须依赖于人眼的观察对比。针对这个问题,在研究LIBS光谱特性的基础上,提出了一种窗口可变滑动相关分析方法(CAASW),用于激光诱导击穿光谱谱线自动识别。以土壤标准物质为样品,对该方法进行了实验分析和评价,与光谱仪自带分析识别软件相比,CAASW明显提高了识别准确率和识别速度,最终实现了谱线的自动识别。 相似文献
14.
15.
16.
17.
现有基于高光谱遥感的土壤重金属污染定性分类模型,大多采用同一地区室内光谱测定训练样本数据进行模型构建与测试。但室内光谱测定需要复杂的处理过程,成本高,效率低,且无法快速获得目标区域空间上连续的光谱信息。考虑到实际应用需求,模型在相同实验区和不同试验区野外光谱数据是否具有较好的迁移推广能力是目前迫切需要回答的问题。为回答这一问题,选取湖南省郴州市和衡阳市两铅锌矿区作为实验研究区,选用支持向量机(SVM)作为分类器,将郴州实验区室内采样的83个样本数据和衡阳实验区室内采样的46个样本数据分别用于分类器训练,将衡阳地区野外采样的46个样本数据用于分类测试。并首先通过基于联合分布适配(JDA)的迁移学习方法进行光谱变换以缩小两地室内外测定光谱分布差异,然后进行不同区域室内外土壤重金属污染定性分类模型迁移。实验结果表明:(1)由于野外测得的光谱数据会受到太阳辐射、提取的土壤成分差异等因素的干扰导致室内外光谱数据存在显著的分布差异,难以直接将基于室内采样数据训练得到的土壤重金属污染定性分类模型迁移到同一地区测定的野外高光谱数据上。但通过JDA变换缩小室内外分布差异后,模型迁移能力得到显著提升,砷(As)、铅(Pb)和锌(Zn)三种重金属含量是否超标的分类精度都达到了84%以上,Zn元素含量是否超标的分类精度甚至达到了89%以上。(2)由于季节性影响、地区成分的干扰和光谱噪声的增加,不同地区光谱数据存在着更为显著的分布差异,加大了不同地区土壤重金属污染监测的难度,难以将基于室内采样光谱数据所建立的土壤重金属定性分类模型直接迁移到其他地区野外采样数据上(平均分类精度仅在50%左右)。经过JDA迁移学习方法进行室内外光谱变换处理后,模型迁移能力得到保证,因此,室外光谱采样可直接用于研究不同试验区域重金属(As,Pb和Zn)的污染情况。 相似文献
18.
19.
西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明:不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。 相似文献
20.
叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数, 对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法, 分析叶片含水量对反射率的影响特征, 建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论, 推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量CW的理论模型。利用六种常用的小波函数, 对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感, 同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置, 找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明: bior1.5小波函数在尺度为200 nm, 波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量CW的反演模型, 模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集, 校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ, 并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明: 反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987), 而且更加稳定, 普适性更高。研究表明, 小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。 相似文献