科研产出
近红外光谱信息筛选在玛咖产地鉴别中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段(7 500~4 061cm~(-1)),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用"模群迭代奇异样本诊断"方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、蒙特卡洛-无信息变量消除法(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和子窗口重排(subwindow permutation analysis,SPA)四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析(model population analysis,MPA)思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV(SPA)>RMSECV(CARS)>RMSECV(MC-UVE)>RMSECV(GA),分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2:GA>MC-UVE>CARS>SPA,RMSEC和RMSEP:GA 关键词：
玛咖
近红外光谱
鉴别
光谱信息筛选
模型集群分析
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ICP-AES法测定中国不同产地绒柄牛肝菌中矿质元素含量（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用微波消解处理样品,以电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)测定了采自云南省不同地点的绒柄牛肝菌菌盖和菌柄中的12种矿物质元素(P,Na,Ca,Cu,Fe,Mg,Zn,As,Cd,Co,Cr,Ni)含量。结果显示:绒柄牛肝菌中P,Ca,Mg,Fe,Zn,Cu的含量较高,其中菌盖中的P,Mg,Zn,Cd较高,而菌柄中的Ca,Co,Ni较高;聚类分析结果显示,采用普洱地区的样品与其他地区的样品差异较大;主成分分析结果显示,前三个主成分的累计贡献率为77%,其中第一主成分中的P,Ca,Cu,Fe,Mg,As,第二主成分中的Ni,Na以及第三主成分中的Cd和Zn对区分不同地点的样品贡献较大。结果表明采自不同生境地的食用菌元素含量差异较大。
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滴灌模式和保水剂对小粒咖啡生长调控及节水效应
《排灌机械工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了探讨热带特色经济作物云南小粒咖啡的节水高效生产模式,通过3种滴灌模式(常规滴灌、交替滴灌和固定滴灌)和2个保水剂水平(有保和无保)的完全组合试验,研究灌水方式和保水剂对小粒咖啡生理生态、生物量积累及水分利用效率的影响.结果表明:与常规滴灌相比,交替滴灌和固定滴灌的叶绿素、脯氨酸、丙二醛、可溶性糖含量均大幅提高;交替滴灌的根系活力显著提高,而固定滴灌的根系活力减小.交替滴灌能使小粒咖啡减少耗水量32.07%,提高水分利用效率29.87%.施用保水剂的叶片脯氨酸、丙二醛、可溶性糖含量减小,而生物量积累和水分利用效率分别增大24.81%和33.03%.与常规滴灌不加保水剂相比,交替滴灌配施保水剂能显著提高小粒咖啡叶绿素、根系活力和可溶性糖含量,而减少丙二醛和脯氨酸累积,同时增加总生物量13.80%,提高水分利用效率73.41%.因此,交替灌溉配施保水剂是一种小粒咖啡适宜的节水综合调控措施.
关键词： 小粒咖啡 滴灌模式 保水剂 生理生态 水分利用效率
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红外光谱结合判别分析对三七道地性及产地的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用傅里叶变换红外光谱结合判别分析对三七的道地性及产地进行鉴别研究。测试了11个县13个种植点的136株三七主根样品的红外光谱,利用Omnic8.0软件计算了每个样品红外光谱的二阶导数光谱。分别采用1 800~700cm-1光谱范围的红外光谱数据和二阶导数光谱数据,运用逐步判别分析法建立模型对三七的道地性进行判别研究,二阶导数光谱数据建立的模型对三七道地性的识别效果更好,回判正确率为100%,预测正确率为93.4%。采用交叉验证法检验了模型的稳定性,并对此方法进行了外推性验证。用二阶导数光谱数据结合相同的判别方法对三七的产地进行识别,比较了不同光谱范围和不同训练样本数建立的模型判别效果,每个种植点选择8个样本作为训练样本,采用1 500~1 200cm-1光谱范围的数据建立的模型判别效果较好,回判正确率为99.0%,预测正确率为76.5%。结果表明,红外光谱结合判别分析对三七道地性的识别效果好,有望成为实际中鉴别三七道地性的新方法;对三七产地的识别有一定的效果,可作为三七产地鉴别的一种新思路。
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有机物料输入稻田提高土壤微生物碳氮及可溶性有机碳氮
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：土壤微生物量碳、氮和可溶性有机碳、氮是土壤碳、氮库中最活跃的组分,是反应土壤被干扰程度的重要灵敏性指标,通过设置相同有机碳施用量下不同有机物料处理的田间试验,研究了有机物料添加下土壤微生物量碳(soil microbial biomass carbon,MBC)、氮(soil microbial biomass nitrogen,MBN)和可溶性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)、氮(dissolved organic nitrogen,DON)的变化特征及相互关系。结果表明化肥和生物碳、玉米秸秆、鲜牛粪或松针配施下土壤微生物量碳、氮和可溶性有机碳、氮显著大于不施肥处理(no fertilization,CK)和单施化肥处理,分别比不施肥处理和单施化肥平均高23.52%和12.66%(MBC)、42.68%和24.02%(MBN)、14.70%和9.99%(DOC)、22.32%和21.79%(DON)。化肥和有机物料配施处理中,化肥+鲜牛粪处理的微生物量碳、氮和可溶性有机碳、氮最高,比CK高26.20%(MBC)、49.54%(MBN)、19.29%(DOC)和32.81%(DON),其次是化肥+生物碳或化肥+玉米秸秆处理,而化肥+松针处理最低。土壤可溶性有机碳质量分数(308.87 mg/kg)小于微生物量碳(474.71 mg/kg),而可溶性有机氮质量分数(53.07 mg/kg)要大于微生物量氮(34.79 mg/kg)。与不施肥处理相比,化肥和有机物料配施显著降低MBC/MBN和DOC/DON,降低率分别为24.57%和7.71%。MBC和DOC、MBN和DON随着土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)、全氮(total nitrogen,TN)的增加呈显著线性增加。MBC、MBN、DOC、DON、DOC+MBC和DON+MBN之间呈极显著正相关(P<0.01)。从相关程度看,DOC+MBC和DON+MBN较MBC、DOC、MBN、DON更能反映土壤中活性有机碳和氮库的变化,成为评价土壤肥力及质量的更有效指标。结果可为提高洱海流域农田土壤肥力,增强土壤固氮效果,减少土壤中氮素流失,保护洱海水质安全提供科学依据。
关键词： 土壤 氮 有机碳 有机物料 土壤微生物量碳氮 可溶性有机碳氮 稻田
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水氮耦合下小粒咖啡幼树生理特性与水氮利用效率
《农业机械学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探明经济热作小粒咖啡幼树的水氮精准管理模式,研究了4个灌水水平(WS,75%~85%田间持水量;WH,65%~75%田间持水量;WM,55%~65%田间持水量;WL,45%~55%田间持水量)和4个施氮水平(NH,0.60 g/kg;NM,0.40 g/kg;NL,0.20 g/kg;NZ,0 g/kg)对小粒咖啡幼树生理特性及水氮吸收利用的影响。结果表明:与WL相比,增加灌水使叶绿素、类胡萝卜素、丙二醛、脯氨酸和可溶性糖含量分别降低5.8%~15.5%、6.0%~14.4%、14.2%~30.3%、27.6%~60.0%和22.6%~57.5%,使根系活力和水分利用效率分别提高15.8%~63.8%和21.6%~29.6%,降低土壤硝态氮均值21.5%~36.2%。与NZ相比,增加施氮使丙二醛降低23.8%~49.8%,叶绿素、类胡萝卜素、脯氨酸、可溶性糖、根系活力和水分利用效率分别提高49.0%~88.4%、21.9%~60.9%、509%~703%、20.7%~52.3%、23.5%~41.8%和21.6%~53.9%,同时土壤硝态氮均值增加2.73~14.44倍。NZ和NL时氮素吸收总量与灌水量显著正相关;NM和NH时水分利用效率和氮素吸收总量均随灌水量先增后减。不同灌水条件下,水分利用效率、氮素吸收总量均与施氮量呈显著二次曲线关系。NMWH组合的水分利用效率最大,同时NM和NH处理的氮素表观利用效率和氮素吸收效率最大,因此NMWH为水氮高效利用组合。
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红外光谱结合光谱检索对石斛品种的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：用傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索的方法对石斛茎进行品种鉴别研究。测试了23个品种,165株石斛茎样品的红外光谱,光谱显示,各样品的红外光谱非常相似,石斛茎中的主要成分是纤维素等多糖物质。利用光谱软件Omnic8.0建立了三个光谱数据库Lib01、Lib02和Lib03,Lib01由每个品种前4株样品的平均光谱组成,Lib02由平均光谱的一阶导数光谱组成,Lib03由平均光谱的二阶导数光谱组成。各样品光谱分别与Lib01进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的相关性、平方差和平方微分差检索,相关性检索的正确率达到92.7%,平方差检索的正确率达到74.5%,平方微分差检索的正确率达到92.7%。各样品光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱分别与Lib02和Lib03进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的平方微分差检索,一阶导数光谱的检索正确率达到93.9%,二阶导数光谱的检索正确率达到90.3%。结果表明,平方微分差算法的一阶导数红外光谱检索更适合于石斛的品种鉴别。红外光谱结合光谱检索的方法能较好的鉴别不同品种的石斛,有望成为简便、易行的植物品种鉴别方法。
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保水剂和灌水对小粒咖啡苗木的节水调控效应
《农业机械学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探讨热带特色作物小粒咖啡的高效节水模式,研究3个保水剂水平(高保、低保和无保)和3个灌水水平(高水、中水和低水)对小粒咖啡苗木生理、生长、干物质及水分利用的影响.结果表明:与无保相比,低保分别提高叶绿素、类胡萝卜素和根系活力11.8%、13.4%和52.2%,而分别降低可溶性糖、丙二醛和脯氨酸24.9%、24.3%和55.8%,同时提高总干物质和水分利用效率31.0%和35.9%;而高保分别降低叶绿素、类胡萝卜素、丙二醛和根系活力3.1%、2.4%、13.5%和6.3%,提高叶片可溶性糖和脯氨酸3.7%和75.1%,降低总干物质21.3%,提高水分利用效率8.6%.与低水相比,中水分别提高总干物质、耗水量和水分利用效率89.8%、44.5%和33.2%,高水分别提高总干物质、耗水量和水分利用效率172.8%、104.8%和34.0%.和无保低水相比,低保中水的水分利用效率增幅最大为112.7%,同时提高总干物质158.9%,分别提高叶片相对含水率、叶绿素、类胡萝卜素和根系活力24.4%、19.5%、25.8%和149.9%,分别降低可溶性糖、丙二醛和脯氨酸38.3%、36.4%和68.7%.从高效节水的角度考虑,低保中水为最适宜的搭配方式.
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近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。
关键词： 石斛 近红外漫反射光谱 主成分分析 偏最小二乘判别分析
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近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。
关键词： 重楼 近红外光谱 主成分分析-马氏距离 偏最小二乘判别分析 光谱波段选择
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