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1.
以鄂北冬枣为材料,对果实采后低温贮藏过程中相关酶活性与果实硬度进行相关分析、通径分析和灰色关联分析。分析结果表明,各相关酶活性与硬度的相关程度依次为PG、SOD、CAT、PME、POD,与果实硬度的贡献率大小依次为PG、CAT、SOD、PME、POD,与果实硬度的关联度顺序为PME、SOD、PG、CAT、POD。综合分析结果表明,PG活性、CAT活性、SOD活性为果实贮藏过程中主要的酶,在贮藏过程中对果实软化衰老起重要作用。  相似文献   
2.
采用湿法对沾化冬枣叶茶样进行消化处理,利用火焰原子吸收光谱法测定了茶中K、Na、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn的含量.结果表明,该法的加标回收率为95.2%~104.2%,RSD≤3.35%.该法操作简单,结果准确,为开发和利用冬枣叶茶提供了一定的科学依据.  相似文献   
3.
贾维兰 《科技信息》2011,(26):75-75
一、鲜食枣发展状况我国鲜食枣的大量发展始于上个世纪80年代中期,主要品种有:早熟和中早熟品种有宁阳六月鲜、新郑六月鲜、到口酥、蜂蜜罐、疙瘩脆;中熟和中晚熟品种有大瓜枣、大白铃、临猗梨枣、辣椒枣;不落酥、成武冬枣;晚熟品种有冬枣、邢台九月青。还有近些年通过鉴定的鲜食枣新品种有早脆王、七月鲜、京枣39、阳光、月光等。第一个大规模发展的品种是临猗梨枣,临猗梨枣以其个大、早产、丰产、稳产、质优赢得了枣农和市场的认可,六七年的实践临猗梨枣便风靡全国,很多地方都引种  相似文献   
4.
枣果营养丰富,自古以来就是人们日常生活中喜爱的美味滋补食品.民间有"日食五颗枣,人生不易老.五谷加红枣,胜过灵芝草"的谚语.而冬枣是目前品质最佳的稀有晚熟鲜食品种,果皮薄而脆,白熟期呈浅绿色,后转赭红色;果肉细嫩多汁,极甜,略具酸味和草辛味,生食无渣,单果重14.5克,最大果重23.5克.冬枣适应性强,在粘壤、砂壤及轻度盐碱地上均能较好地生长结果.冬枣还是退耕还林、治沙治山及四旁植树的优良树种之一.  相似文献   
5.
为了提高冬枣产地鉴别方法的准确性,测定了69个冬枣样本中10种元素的含量,并对数据进行了差异性分析、主成分分析和簇类独立软模式分析(SIMCA).结果表明,冬枣中Mg、B、Mn、Fe、Zn等元素在不同产地间存在显著差异,利用主成分分析可以看出不同产地样本有较好的聚类趋势.在前4个主成分中,Fe、B、Mn、Zn和K元素的载荷值较高,是重要的产地识别元素.利用SIMCA建立的产地判别模型,置信水平为5%时对验证集样本判别结果最好,识别率为100%,拒绝率为78.95%.研究结果证实了农产品中多元素分析结合SICMA法可以有效用于原产地的鉴别.  相似文献   
6.
冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物(SSC)检测模型的分析精度。采用可见-近红外(Vis-NIR)光谱结合Norris-Williams平滑(NWS)、连续小波导数(CWD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色(红绿相间MJ,绿色GJ和红色RJ)冬枣SSC的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,分别采用MJ,GJ,RJ,MJ-GJ和MJ-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由MJ-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集(校正集)的校正相关系数(Rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)用于模型预测精度的评价。研究结果表明:分别采用MJ,GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在MJ样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行MJ-GJ和MJ-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,MJ-GJ模型对MJ和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,Rc,RMSEP,Rp分别为1.108,0.698,0.980,0.724和1.108,0.698,0.983,0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.108,0.698,1.928,0.597;而MJ-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果:MJ-GJ-RJ模型对MJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,1.077,0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,0.881,0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc,RMSEP,Rp为1.158,0.796,1.140,0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的RcRp分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RMSECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度。采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性。  相似文献   
7.
冬枣冰温贮藏保鲜研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
将半红期的黄骅冬枣配以固体保鲜剂,在0~-1℃、相对湿度为60%~70%条件下贮藏,可成功地保存90d以上;通过对不同含水量冬枣的冰点测试,确定了冰点温度与含水量的回归方程,并对其相关性进行了分析;同时对不同保护液对冬枣冰点的影响进行了探索性研究。  相似文献   
8.
火焰原子吸收光谱法测定冬枣中的铁和锌   总被引:2,自引:0,他引:2  
李晶  王芬 《光谱实验室》2013,30(5):2591-2594
采用干法消解、湿法消解和非完全消解法3种方法多种体系处理冬枣样品,应用火焰原子吸收光谱法测定冬枣中铁和锌的含量.在选定的条件下,铁、锌的样品加标回收率在100.0%-101.3%之间,精密度(样品相对标准偏差RSD)均小于1.1%(n=11).实验结果表明,湿法消解和非完全消解法的测定结果相差不大.其中非完全消解法简便、快捷,测定结果准确,更适用于冬枣中铁和锌的测定.  相似文献   
9.
火焰原子吸收光谱法测定冬枣中的微量元素   总被引:1,自引:0,他引:1  
用火焰原子吸收光谱法测定了冬枣中钾、钠、钙、镁、铁、锰、铜和锌的含量。结果表明,该法的加标回收率为96.7%~102.8%,RSD≤3.06%。该法操作简单,结果准确,为冬枣资源的进一步开发利用和栽培技术的改进提供了参考依据。  相似文献   
10.
冬枣进行开甲就是将冬枣的韧皮部进行环剥,以阻止冬枣内的营养向着根茎等位置回流,从而导致的花和果实营养供应不上。所以说冬枣开甲是增强枣树花和果实的坐果率,促进冬枣丰收、增强冬枣品质的直接途径。能在同一年,在恰当的时间,合适的枣树,恰当的部位,在第一次环剥的基础上对果树进行二次环剥,这样能够加大坐果率,使产量大量增产。  相似文献   
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