科研产出
南疆土壤线虫对枣豆间作种植方式的响应
《中国果树 》 2015 北大核心
摘要：通过对新疆和田枣园枣树单作及枣树与绿豆间作条件下枣树根际土壤线虫多样性指数、生态功能指数进行分析,评价枣园间作绿豆的合理性。结果表明,与枣树单作相比,枣园行间间作绿豆,枣树根际浅层(0~20 cm)和深层(20~40 cm)土壤线虫营养类群多样性指数TD值分别降低了23.45%、19.90%,二者差异显著;枣树根际浅层和深层植物寄生性线虫指数PPI值分别降低了62.82%、58.10%,二者差异显著;枣豆间作的瓦斯乐斯卡指数WI值显著高于枣树单作土壤,分别增加了219.62%、239.38%。由此得出,枣园间作绿豆有益于枣树根际土壤健康。
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天津林果业发展现状分析及对策建议
《天津农业科学 》 2015
摘要：林果业是天津现代农业的重要组成部分,是建设"美丽天津"的关键产业,在推进农业产业结构化、农业转型升级、农业增效和农民增收等方面发挥了重要作用。但是,随着产业的发展,天津林果业产业结构与区域布局、标准化与高端特色林果业发展、科技创新体系等方面仍不适应现代林果业的发展要求。笔者对天津林果业发展的现状和存在问题进行分析,进而提出一些相应的对策建议来加快天津林果业的发展。
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冷藏过程中樱桃果实脆度的近红外检测研究
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以沙蜜豆樱桃为材料,利用近红外光谱技术研究冷藏过程中樱桃果实脆度模型建立的相关问题。实验在全光谱(408.8~2492.8 nm)范围内,采用樱桃果实脆度作为评价指标,对校正模型的不同预处理进行讨论。研究发现,最优预处理是一阶微分下的改进偏最小二乘法(MPLS)结合散射处理(D only)。校正误差SEC为3.6144,校正相关性系数R2cv为0.9903,预测相对分析误差RPD为3.3。结果表明,近红外光谱技术对冷藏过程中樱桃果实脆度检测具有可行性。
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近红外光谱对甜椒果实质地的无损检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以黄色甜椒为研究对象,建立其近红外漫反射光谱检测果实质地的数学模型。在400~2 500、400~1100、400~1 450 nm 3个波段内分别建立了甜椒的果肉弹性、回复性和凝聚性定标MPLS模型,并用各波段下最优模型进行预测。结果表明:这3个波段下的定标模型相关系数都很高,但在全光谱下建立的定标模型稳定性最好,所以选取该光谱下的定标模型作为最终的测定模型,果肉弹性、回复性和凝聚性定标集交互验证相关系数(RCV)分别为0.937、0.933、0.932,交互验证标准误差(SECV)分别为0.029、0.013、0.016,预测集的相关系数RP分别为0.924、0.899、0.922,预测标准误差(SEP)分别为0.026、0.018、0.015,相对残差分别为-0.200、0.068、-0.033。结果说明,甜椒果实质地的近红外无损检测是可行的,果实质地与近红外漫反射光谱具有显著相关性。
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玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的近红外检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用可见/近红外漫反射光谱技术,建立玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的快速检测模型。以不同温度(0、10℃)贮藏的玫瑰香葡萄为材料,在全波长光谱内(400~2 500 nm)采用改进偏最小二乘法(MPLS)建立以可溶性固形物(SSC)、总酸(TA)为评价指标的糖酸品质数学模型,讨论光谱采集方法、光谱预处理方法对建模效果的影响,比较不同贮藏温度模型及混合温度糖酸综合模型的适用性。结果显示:MPLS结合一阶导数、反相多元离散校正的处理方法适用于0℃及10℃贮藏果实SSC及10℃贮藏下TA的建模,验证标准差SEP分别为0.289、0.336、0.016,决定系数R2P为0.959 2、0.943 4、0.895 4,相对分析误差RPD为4.23、4.13、3.00;0℃果实的TA模型一阶导数与标准正常化相结合为最优,SEP为0.02,R2P为0.864 3,RPD为2.61。采用最优预处理方法建立的2种温度混合样品糖酸综合模型验证标准差SEP分别为0.390、0.027,决定系数R2P为0.920 5、0.8312,预测效果比单一温度建模略差。表明玫瑰香葡萄果实糖酸品质的近红外模型检测具有可行性,且分温度建模精度较高,综合模型需进一步完善。
关键词： 可见/近红外漫反射光谱 玫瑰香葡萄 可溶性固形物 总酸 预测模型
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基于可见-近红外漫反射光谱技术的葡萄贮藏期间可溶性固形物定量预测
《食品科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用可见-近红外漫反射光谱技术,建立不同品种葡萄贮藏期间可溶性固形物含量定量预测的通用模型。以10℃贮藏的玫瑰香葡萄、马奶葡萄、红提葡萄的混合光谱为定标材料,探讨不同化学计量学建模方法、不同光谱预处理方法、间隔点、平滑数以及不同特征波长区间选择对建模效果的影响及模型的品种适用性。结果显示,采用改进偏最小二乘法,16点平滑,间隔点数16点,结合二阶导数、去散射的处理方法,在波长范围408~1 092.8 nm内建立的模型效果最优,其交互验证误差和交互验证判定系数R2CV分别为0.308 7、0.980 2。由3种葡萄混合组成的预测集对模型进行评价,预测标准差0.354、预测判定系数Rp2为0.980 8、验证相对分析误差为6.22、预测残差平方和为7.993。模型对单一品种预测Rp2均达到0.94以上。因此,葡萄果实可溶性固形物含量的近红外预测模型具有可行性,可同时适用于多种葡萄品种。
关键词： 可见-近红外漫反射光谱 葡萄 贮藏 可溶性固形物 预测模型
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线椒货架期的近红外光谱定性判别
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用近红外漫反射光谱技术对线椒的货架期进行定性判别研究。实验以常温货架期1、3、5 d的线椒为研究对象,利用主成分分析法(PCA)建立近红外漫反射定性判别模型,在全光谱范围(400~2500 nm)内比较了不同的光谱预处理方法结合不同散射和标准化方法对所建模型的影响。结果表明,采用全光谱下Log(1/R)+None光谱预处理方法建立的模型预测最好,该模型的交互验证相关系数(R_(CV))为0.9455,交互验证误差(SECV)为0.1534,其正确分类率达95.56%~100%,预测准确率达88.89%~97.78%,该模型能够准确地区分不同货架期的线椒鲜果。因此,近红外光谱技术为线椒货架期的鉴别提供了一种新方法。
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