重金属铅离子胁迫下玉米叶片光谱弱差信息的DSAT甄别模型

光谱间微弱信息测度是当今高光谱遥感研究难点之一,传统光谱测度方法难以区分光谱信息的微弱差异。研究设计了不同浓度的铅(Pb)污染实验,并测量了不同浓度铅离子(Pb2+)胁迫下玉米叶片的高光谱反射率、叶绿素含量及Pb2+含量,但是从所测结果得出,不同浓度Pb2+胁迫下的光谱相似性相关系数均达到0.999,难以区分不同浓度Pb2+胁迫引发的光谱间微弱信息差异和污染程度。针对这一情况,基于光谱微分处理、正切函数增强、光谱角量度与波谱分段检测等,提出了一种新型的相似光谱测度方法,即微分光谱角正切(derivative spectral angle tangent,DSAT)法。为了验证DSAT在区分相关系数达0.99以上相似光谱的可行性和有效性,将DSAT用于不同浓度Pb2+胁迫玉米叶片的整体波形与光谱区间子波形的信息差异性度量与检测。实验结果得到,波形差异信息与玉米叶片中叶绿素相对浓度与Pb2+含量显著相关。进而也证明DSAT法在甄别较高相似性光谱间差异上具有更好的实用性和优越性。     

不同耐热型春玉米品种对高温的光谱特征响应

运用两种光谱仪（SPAD-502叶绿素仪与Sunscan植物冠层分析仪）分析了华北平原不同耐热型春玉米品种的光合性能对灌浆期高温的光谱学特征响应。田间试验于2011年—2012年在河北省吴桥县进行。品种选用天玉198、兴玉998与天润606,设置2个播种期（4月15日与4月25日）,于灌浆期测定3个光谱特征值,即叶绿素相对含量（SPAD）、叶面积指数（leaf area index, LAI）与光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）。结果表明,播种期4月15日与4月25日相比,春玉米灌浆期≥33 ℃日最高气温的天数与日均温分别增加了3.5 d和0.8 ℃,而日照时数、降雨量、气温日较差及生育期长短均相似; 天玉198与兴玉998、天润606相比,耐热指数（stress tolerance indices, STI）分别高2.9%,11.0%; 根据STI由大到小的顺序,将天玉198、兴玉998与天润606分别定为耐热型、较耐热型与不耐热型品种; 播种期4月15日,天玉198比兴玉998、天润606的产量分别高4.1%,13.7%,SPAD分别高12.5%,19.6%,LAI分别高5.3%,5.6%,PAR分别高4.0%,14.0%; 播种期4月25日,产量分别高1.3%,2.8%; SPAD分别高3.5%,6.0%,LAI分别高1.7%,4.1%,PAR分别高-4.4%,0.9%; 三个品种在高温胁迫环境下产量差异显著,耐热型品种具有显著的产量、SPAD与LAI优势（p＜0.05）。播种期4月15日相对于4月25日,天玉198、兴玉998、天润606的产量分别降低了3.2%,5.9%,12.6%; SPAD分别降低了8.6%,12.4%,15.7%; LAI分别降低了11.7%,17.6%,19.8%; PAR分别降低了3.4%,11.3%,14.5%; STI与SPAD的降幅（r=-0.883,p＜0.05）、LAI的降幅（r=-0.853,p＜0.05）均呈显著负相关,与PAR的降幅（r=-0.923,p＜0.01）呈极显著负相关; SPAD的降幅与PAR的降幅（r=0.872,p＜0.05）呈显著正相关; LAI的降幅与PAR的降幅（r=0.943,p＜0.05）呈极显著正相关。综上所述,耐热型春玉米品种在灌浆期受高温胁迫时,能够在个体层面保持相对较高的叶绿素含量,在群体层面保持相对较高的叶面积,进而保持了较高的光能截获与利用,削弱了高温对光合的抑制程度,缩小了产量降幅,实现了高产与稳产; 品种的耐热性可以通过其光谱特征（SPAD,LAI和PAR）对高温的响应作为鉴定与评价的主要指标之一,为利用光谱特征研究玉米耐热性提供了依据。     

运用光谱参数冠层覆盖度建立作物长势及氮营养状态模型

为了探索运用数码照片中光谱(红、绿、蓝)的像素计算得到的冠层覆盖度(canopy cover, CC)对玉米长势及氮素营养状态进行非破坏性监测的技术。通过获取玉米冠层的数码照片图像,定量化数码照片色彩参数与作物叶面积指数(leaf area index, LAI)、冠层干重(shoot dry matter weight, DM)、叶片氮素含量(leaf nitrogen content percentage, N%)之间的关系。试验于2012年和2013年在中国农业科学院试验田进行,运用基于Visual Basic Version 6.0研发的玉米冠层图像分析系统,分析了玉米品种中单909在3个氮素水平条件下分别于9叶展时期、抽雄期和灌浆期的CC、11种色彩指数与植株LAI,DM,N%及产量之间的相关性,并对相关性显著的指标进行了拟合与建模。结果表明,CC与LAI(r=0.93, p＜0.01),DM(r=0.94, p＜0.01),N%(r=0.82, p＜0.01)之间均达到了极显著水平;用CC估算LAI,DM和N%的模型均为幂函数,方程式分别是y=3.281 2x0.763 9,y=283.658 1x0.553 6,y=3.064 5x0.932 9;用与建模相独立的数据对模型验证,结果表明,CC估算LAI模型的实测值与模拟值基于1∶1直线的R2,RMSE和RE分别是0.996,0.035和1.46%;CC估算DM模型的R2,RMSE和RE分别是0.978,5.408 g和2.43%;CC估算N%模型的R2,RMSE和RE分别是0.990,0.054和2.62%。综上所述,模型能够较准确的通过CC估算不同氮肥水平条件下玉米9叶展时期、抽雄期和灌浆期的LAI,DM与N%,表明应用数码相机的光谱信息可实现对玉米生长过程中的生长状况及氮素营养状态进行实时无损快速监测与预测。     

光谱特征波长的SPA选取和基于SVM的玉米颗粒霉变程度定性判别

利用波长范围在833～2 500 nm的傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy, FT-NIR)对不同霉变程度的玉米颗粒进行检测区分。首先,为避免光谱数据首尾噪声影响,对比四种常见的预处理方法,最终选择移动平均平滑法对原始光谱数据进行预处理;然后为选出合适的样本集划分方法以提高模型预测性能,对常见的四种方法进行对比,最终利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distance)法进行样本集划分;进一步为减少数据量,降低维度,使用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取出7个特征波长,分别为833,927,1 208,1 337,1 454,1 861和2 280 nm;最后,将七个特征波长数据作为输入,选取径向基函数(radial basis function, RBF)作为支持向量机(support vector machine, SVM)核函数,取参数C=7 760 469,γ=0.017 003建立判别模型。SVM模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到97.78%和93.33%。另取不同品种的玉米颗粒,以同样的标准挑选样品组成独立验证集,所建立的判别模型对独立验证集的预测准确率达到91.11%。结果表明基于SPA和SVM能有效地对玉米颗粒霉变程度进行判别,所选取的7个特征波长为实现在线霉变玉米颗粒近红外检测提供了理论依据。     

玉米秸秆常压催化液化及产物分析

以玉米秸秆粉末为原料,浓磷酸为反应催化剂,选取多种有机溶剂为液化剂,170 ℃的条件下,在高压反应釜中制备秸秆生物质油。考察了三乙酸甘油酯复配碳酸乙烯酯、甘油复配碳酸乙烯酯以及聚乙二醇复配碳酸乙烯酯(均为6∶1ω/ω)三种不同的混合液化剂对液化得率和生物质油产品性能的影响。采用气质联用仪(GC-MS)分析秸秆生物质油的化学组成;傅里叶红外光谱仪(FTIR)分析原料和液化残渣的主要官能团。实验结果表明聚乙二醇与碳酸乙烯酯混合溶剂液化时,秸秆生物质油得率为97.84%,三乙酸甘油酯与碳酸乙烯酯混合液化时得率为80.20%,甘油与碳酸乙烯酯混合液化时得率为36.97%。FTIR分析结果表明,以聚乙二醇与碳酸乙烯酯混合溶剂为液化剂,秸秆中纤维素、半纤维素和木素的特征官能团几乎全部消失,液化效果最好。GC-MS分析结果表明,生物质油的成分复杂,主要包括有机酸和酮类、醇和醚类、芳香类、糖类和酯类等化合物。     

基于生物延迟发光评价玉米萌发期抗旱性的方法

玉米种子萌发期抗旱性评价是节水农业研究中的难点和热点问题之一,生物延迟发光分析技术的应用有可能解决这一问题。采用生物延迟发光评价方法研究了玉米种子萌发期的抗旱性能力,探讨了在渗透势-0.1 MPa和-0.3 MPa的PEG-6000溶液中萌发的玉米品种万瑞168号和堰单8号延迟发光的变化规律。结果表明,万瑞168号和堰单8号玉米品种的延迟发光积分强度都随着萌发进程逐渐升高,-0.1 MPa和-0.3 MPa的PEG-6000溶液形成的干旱胁迫对两个玉米品种延迟发光积分强度的升高有不同的抑制作用,胁迫强度越大,两个品种延迟发光积分强度的差异就越大。研究还发现,在干旱胁迫下萌发的万瑞168号和堰单8号玉米延迟发光相对变化率R_DL与种子萌发抗旱指数和储藏物质转运率的变化是一致的,依据干旱胁迫下种子萌发过程中延迟发光积分强度相对变化率R_DL的大小可以评价玉米种子萌发期抗旱性的强弱。     

基于高光谱技术的蛋白粉掺假检测研究

蛋白粉是健身者必备的营养补剂,市场需求在不断增加,一些不法商家为了谋取利益,在蛋白粉中加入廉价的粉末售卖。传统的蛋白粉掺杂的检测方法费时、费力,操作复杂,且成本昂贵。高光谱技术具有易于操作、在不损害实验样本的情况下可快速检测等优点,因此,提出使用高光谱技术以实现蛋白粉掺假检测。在蛋白粉中分别加入质量百分数5%～60%,浓度间隔5%的三类掺假物（玉米粉、大米粉和小麦粉）,并采集所有样本的光谱信息。在对蛋白粉中的玉米粉、大米粉和小麦粉三类掺假物进行定性判别时,首先分别采用卷积平滑（SG）、标准化（Normalize）、多元散射校正法（MSC）、基线校正（Baseline）和标准正态变换（SNV）的预处理方法对光谱数据进行处理,然后建立基于主成分回归（PCR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）的模型,其中基于全波段光谱MSC预处理方法下建立的RF模型最优,其整体准确率达到了100%,其对应的R_P和RMSEP分别为0.997 9和0.018 9。在对蛋白粉中不同掺假物浓度进行定量分析时,对三类掺假样本的光谱分别进行SG,Normalize,MSC,Baseline和SNV的预处理,并建立LSSVM模型;比较不同预处理方法下的各模型之间的性能,在蛋白粉中掺玉米粉、大米粉和小麦粉的LSSVM预测模型最佳预处理方法分别是无、Baseline和Normalize,然后,采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对其筛选,并建立LSSVM模型,三类掺假样本的SPA-LSSVM模型对应的R_P为0.989 0,0.986 0和0.997 9,CARS-LSSVM模型对应的R_P为0.991 0,0.994 6和0.999 1,故三类掺假样本的CARS-LSSVM模型预测效果更佳。研究表明：高光谱技术可以实现对蛋白粉掺假的定性、定量的检测,并且操作简单、检测快速和无损。     

RIBLL2上放射性次级束粒子鉴别能力的提升

为了提升兰州重离子加速器冷却存储环(HIRFL-CSR)中放射性次级束流装置(RIBLL2)的粒子鉴别能力,在其F1色散面上研发、安装了一套可测量核反应产物起始时间和位置等信息的新型高性能探测器,并发展了一种利用测量的位置及飞行时间等实验数据提取束线光学参数从而修正粒子磁刚度的实验方法。使用F1色散面上的新型探测器,再结合粒子磁刚度修正方法,首次在RIBLL2-ETF分离器上实现了全动量接收度下300 MeV/nucleon 78Kr弹核碎裂产物的清楚鉴别,结果显示:对于较重的75As33+,其电荷分辨σ_Z~0.19、质核比分辨σ_A/Z~5.8×10?3。这一结果,有效提升了RIBLL2粒子鉴别能力,增加了奇异核收集效率,使研究范围由低质量核区(A<40)拓展到了中等质量核区(A~80),这将有效促进RIBLL2上放射性次级束物理实验的发展。     

玉米根茬剪切力学性能试验与分析

为提高免耕播种机破茬刀的工作性能,需要分析剪切速度、切刀刃型及剪切方式对根茬剪切性能的影响规律,采用微机控制电子万能试验机对玉米根茬进行上述三因素随机区组剪切性能试验。结果表明:剪切方式对最大剪切力的影响最大,其次是剪切速度;切刀刃型对最大剪切力的影响较小;最大剪切力随着剪切速度的增大而减小;同一刃型切刀在相同剪切速度下,横切时最大剪切力最大,劈切时最大剪切力最小;同一剪切方式在相同剪切速度下,直刃切刀的最大剪切力最大,凸圆刃切刀的最大剪切力最小;不同剪切方式,切茬过程的负荷-变形曲线不同。     

专利

一种近红外光谱无损鉴别山参真伪的方法 ：一种近红外光谱无损鉴别山参真伪的方法,属于中药检测技术领域,目的在于解决现有技术鉴别山参鉴别结果不确定及鉴别过程破坏山参形体的问题。采集山参和工艺参的光谱数据,经主成分分析法提取出主成分变量作为输入变量,设定山参及工艺参的属性代码并将其作为目标变量,根据输入变量和目标变量训练网络,建立BP人工神经网络模型;采集待鉴别样品光谱数据,并经建立的BP人工神经网络模型进行仿真,输出待鉴别样品预测值,参照山参和工艺参的属性代码判断待鉴别样品。当待鉴别样品