熱帶根狀植物和塊莖作物（木薯、甘薯、芋頭和山藥）在發(fā)展中國家還是主產(chǎn)作物，這些發(fā)展中國家的快速城鎮(zhèn)化使粉末狀食物的需求增加。本研究的目的是對近紅外光譜儀在測量常規(guī)粉末狀食物過程中進行校準，并測試其測量主要成分含量的準確性。 摘要 熱帶根狀植物和塊莖作物（木薯、甘薯、芋頭和山藥）在發(fā)展中國家還是主產(chǎn)作物，這些發(fā)展中國家的快速城鎮(zhèn)化使粉末狀食物的需求增加。質量控制技術依然在發(fā)展，與此同時實驗室分析比較昂貴。本研究的目的是對近紅外光譜儀在測量常規(guī)粉末狀食物過程中進行校準，并測試其測量主要成分含量的準確性。準備了472個粉末樣本（傳統(tǒng)品質和育成品系），分析樣本的淀粉、總糖、纖維素、總氮和灰分含量（總礦物質含量）。測量了所有樣本的近紅外光譜曲線（350-2500nm）。利用偏最小二乘法計算校準方程，該校準方程針對所有分析特性使用了交叉驗證和外部驗證。通過預測標準誤（SEP）和源于交叉驗證的測量值和預測值之間的r2指數(shù)，對94測試樣本（總樣本的20%）進行質量預報評價。淀粉、糖和總氮含量可進行預測，置信度分別為87%, 86%和93%，然而，灰度（礦物質）預測的置信度為71%，纖維素不能進行預測（r2 = 0.31）。淀粉、糖和總氮的統(tǒng)計參數(shù)非常有助于控制粉狀樣本的質量。這些...
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2017
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一、研究背景—研究現(xiàn)狀隨著世界范圍內越來越多的渦度協(xié)方差塔的建立，凈生態(tài)系統(tǒng)CO2交換（NEE）的測量在多尺度氣候變化科學中變得越來越重要。但由于NEE是與光合作用和呼吸相關過程中抵消通量之間的凈信號，從而使利用這些數(shù)據(jù)建立的模型具有一定的爭論性。 研究方法目前使用最廣泛使用的NEE劃分方法是Reichstein方法，其使用夜間NEE的溫度敏感度來預測白天的Reco，然后通過從NEE中減去Reco來計算GPP。然而由于夜間葉呼吸通常高于日間葉呼吸（也稱為Kok效應），從而導致高估了日間Reco和GPP。工神經(jīng)網(wǎng)絡方法（ANN）已成為劃分通量建模的另一重要方法，它使用多個可變變量來預測夜間測量的白天Reco。 ANN采用非線性回歸模型來估計獨立變量和從屬變量之間的互連，建立類似神經(jīng)通路的關系網(wǎng)絡，但由于其計算費用昂貴，因此在多個年份內難以跨多個站點運行。 研究目的 由于上述調查的通量分配方法存在多種局限性，因此需要同時進行評估和比較。 并需要大力評估和比較與其相關的不確定性。本研究在理想的氣象條件下，采用多重分割方法（即Reichstein、ANN、連續(xù)的測量、同位素分析），從而最大限度地減少與夜間湍流、復雜蓋度和異質景觀有關的誤差。 由于數(shù)據(jù)和模型的不確定性，我們評估了每種方法的不確定性。 最后，我們通過采用生物...
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凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（NEE）中光合作用和呼吸作用的分配、區(qū)分，具有一定的挑戰(zhàn)性，而且它常與產(chǎn)生未知數(shù)量的不確定性假設相關聯(lián)，從而阻礙了模型的發(fā)展。這與我們使用的測量NEE的方程和方法有關。雖然有多種區(qū)分NEE的方法，由于這些技術通常不能同時實現(xiàn)，從而使每種方法都有難以評估的獨特局限性。本研究提出了在理想條件下，使用多種區(qū)分方法（Reichstein方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）方法、穩(wěn)定碳同位素方法和土壤呼吸Rsoil方法），建立非線性回歸模型分析。通過新的量子級聯(lián)激光（QCL）光譜儀測量了生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)C同位素的通量，將這些測量與物理學模型CANVEG相匹配，并解決總初級生產(chǎn)力（GPP）和生態(tài)系統(tǒng)呼吸（Reco）。結果表明：使用同位素區(qū)分方法的GPP和Reco平均值比使用Reichstein和ANN區(qū)分方法低10-13％。 這些結果表明，由于Reichstein 和ANN方法，使用夜間NEE來推測白天Reco，可能會高估當天的Reco和 GPP。這是由于與白天相比，晚上的植物呼吸速率較高，否則稱為Kok效應。 隨著同位素測量方法和應用理論在不同生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，它將不僅僅是一種基準測量技術，而且對進一步了解碳循環(huán)具有一定的意義。未來有關評估這些技術在日益復雜的生態(tài)系統(tǒng)中應用的研究會不斷增加，通過這些研究來確定區(qū)分方法之間的差異，以及這些差異如何影響陸地碳...
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2017
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05
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Combining denitrifying bacteria and laser spectroscopy for isotopic analyses (δ15N, δ18O) of dissolved nitrateDavid X. Soto,* Geoff Koehler, and Keith A. Hobson 本研究介紹一種可測量水中可溶硝酸鹽（δ15N、δ18O值）的新方法。這種新方法將人工培養(yǎng)反硝化細菌和離軸積分腔輸出光譜（OA-ICOS）技術相結合，基于NO3-轉換為N2O的量，進行N2O同位素分析。這種分析方法采用注射器人工將頂部空間的N2O氣體注射進入同位素激光分析儀中，樣品分析時間約為300秒。在考慮非線性問題時，OA-ICOS技術為可溶解的硝酸樣品提供了更加準確和精度的δ15N和 δ18O測量結果。應用OA-ICOS技術測量N2O同位素的優(yōu)點：（1）在沒有預富集的情況下，提高了δ15N和δ18O的測量精度；（2）消除了其它氣體物質的干擾（如，水和二氧化碳）；（3）極大地減少了同位素比質譜儀的花費成本和維護成本。 這種新方法（OA-ICOS技術）將極大地簡化水生系統(tǒng)中硝酸鹽來源的識別和量化。閱讀原文： Combining denitrifying bacteria and laser spectroscopy for i5059b...
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草甘膦抗性和敏感性的長芒莧（莧科莧屬植物）：利用植物的高光譜反射特性對其分類的可行性Glyphosate-resistant and glyphosate-susceptible Palmer amaranth (Amaranthus palmeri S.Wats.): hyperspectral reflectance properties of plants and potential for classificationKrishna N Reddy,a* Yanbo Huang,a Matthew A Lee,a Vijay K Nandula,a Reginald S Fletcher,a Steven J Thomsona and Feng Zhaob研究背景：草甘膦是目前世界上廣泛應用的一種除草劑（高效、安全、環(huán)境友好），但是由于耐草甘膦轉基因作物的應用，使其大量、頻繁的應用，產(chǎn)生很高的選擇壓力，致使抗性雜草的進化，長芒莧是25個抗草甘膦品種中的一個，2006年就發(fā)現(xiàn)了抗性植株。長芒莧是玉米、棉花、大豆田中一種常見的雜草，在作物生長季節(jié)它能快速生長能高達2m，嚴重影響農(nóng)作物的產(chǎn)量?？剐云贩N和感性品種很相似，通常無法區(qū)分。當前只能用草甘膦處理和看其生理生化變化來區(qū)分，過程比較麻煩，而利用高光譜技術可以...
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08
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In Situ Measurement of Dissolved Methane and Carbon Dioxide in Freshwater Ecosystems by Off-Axis Integrated Cavity Output Spectroscopy應用LGR OA-ICOS技術原位測量淡水生態(tài)系統(tǒng)中的溶解性氣體：CH4和CO2Rodrigo Gonzalez-Valencia,? Felipe Magana-Rodriguez,? Oscar Gerardo-Nieto,?Armando Sepulveda-Jauregui,? Karla Martinez-Cruz,?,? Katey Walter-Anthony,? Doug Baer,§ and Frederic Thalasso*,?,??Biotechnology and Bioengineering Department, Cinvestav, Avenida IPN 2508, Mexico City, San Pedro Zacatenco, D.V. 07360,Mexico?Water and Environmental Research Center, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, Alaska 07360, Un...
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摘要： 在納米比亞Cuvelai–Etosha半干盆地采用液體水同位素分析儀（LGR可調節(jié)離軸積分腔輸出光譜技術）及商用土壤氣體探頭測量土壤水分的穩(wěn)定同位素（氘，2H, oxygen-18, 18O）。結果證實了原位測量土氣水分穩(wěn)定同位素的可行性。在研究區(qū)域獲得了合理而準確的高時空分辨率數(shù)據(jù)。測量結果與低溫真空萃取及后腔衰蕩激光光譜學同位素分析的實驗室數(shù)據(jù)一致。 在2014年6月-10月連續(xù)兩次野外活動經(jīng)過140次測量，原位同位素數(shù)據(jù)的漂移和跨度修正后的精度分別為：δ2H：1.8，δ18O：0.48 ‰ 。使用質量檢查標準得到平均測量準確結果分別為δ2H ：5 ，δ18O ：0.3 ‰。定量同位素剖面深度來計算土壤水分平衡。水蒸發(fā)量占總地表水蒸發(fā)量72-92%。降雨后蒸發(fā)量立即降低至35-50%范圍。激光光譜儀的原位系統(tǒng)存在與環(huán)境條件相關的潛在局限性，可通過使用溫度調節(jié)室最小化。而且使用烘箱預先干燥的土壤原料，土壤的理化性質（即粘土礦物）可能會使系統(tǒng)適用性受到限制。通過改良校準程序以及進一步研究影響土壤水分同位素比值的數(shù)據(jù)，可減少原位系統(tǒng)的不確定性，尤其在低含水量條件下。此外，無法從數(shù)據(jù)推斷出土壤呼吸二氧化碳對根區(qū)同位素值的影響。引用文獻：Gaj, M., Beyer, M., Koenige...
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2016
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J.B. Leen, G. Sornsen, R. Provencal, K. Owen, M. Gupta, D. Baer; ABB – Los Gatos Research摘要 基于最新的光腔增強型激光吸收技術—OA-ICOS（離軸積分腔輸出光譜技術），美國能源部應用兩種不同商業(yè)氣體分析儀測量NH3。 分析儀#1（型號：914-0012），搭載于美國能源部在Yakima山谷Gulfstream-1研究飛機上，采用中紅外量子級聯(lián)激光器測量NH3。通過調節(jié)高分辨率吸收光譜的激光波長振動帶近9.7um,測量NH3。在寬動態(tài)范圍（0-101ppb）內獲得了線性度:響應速率（1 / e）8 Hz，精度±0.09ppb（1σ，1秒）。一共執(zhí)行兩次飛行研究：飛行# 1，分析器在低風平穩(wěn)大氣條件下，采用高垂直分辨率和空間分辨率用來確定奶牛場牲畜排泄物特征。飛行# 2，分析儀在有風條件下捕獲到動物糞便特征。 分析儀# 2（型號：911-0016），采用近紅外二極管激光測定空氣中的氨。通過調節(jié)高分辨率吸收光譜激光波長接近1.52um的NH3結合帶進行測量。線性度在寬動態(tài)范圍（0-0.1ppm）內獲得：響應速率（T90-10, 10-90）分別為＜8秒和＜9秒，精度&#...
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近紅外光譜技術應用于葡萄栽培的研究：? 光譜技術，例如近紅外光譜技術可以作為基于葡萄需水量這一生理學指標來做灌溉安排，這種方法，比那些不考慮植物本身，單純依靠天氣或者土壤濕度測量的方法更實用。? 近紅外光譜技術可以用來分析葡萄葉中葉綠素、糖分、營養(yǎng)成分和碳水化合物含量。? 曾經(jīng)有報道指出，近紅外光譜技術可以作為一個工具，測量一批赤霞珠葡萄的物理性質，諸如：硬度、彈性和耐碰性。(LeMoigne et al., 2008)? 應用近紅外光譜儀研究葡萄漿果表明：近紅外光譜技術可應用于在稱量臺或者在現(xiàn)場分析花青素、TSS和pH值。 (Cozzolino et al., 2004)? 研究表明，在紅酒的發(fā)酵過程中，近紅外光譜技術在酚復合物的濃度預測、萃取監(jiān)控及進化有著潛在性的作用。(Cozzolino et al., 2006)應用化學統(tǒng)計學 (多變量分析) 預測葡萄栽培的特性：? 數(shù)據(jù)量化模型（包含Indico® Pro光譜采集軟件和可以和ASD的LabSpec和FieldSpec配套使用的軟件；GRAMS apps)? 用回歸分析方法講各種實驗室分析方法與近紅外反射率聯(lián)系起來。? 預測多種成分，比如： 糖分/糖度；葉綠素；碳水化合物；葡萄藤水分預測(灌溉進度安排，等等)。? 用一種測量方法做多種預測。經(jīng)澳大利亞葡萄酒研究所許可轉載。標準值和近紅外技術預測的pH值之間的關系。n...
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“啤酒釀造過程包含若干步驟： 麥粒發(fā)芽, 制粉, 搗碎, 過濾, 烹煮, 發(fā)酵, 加工, 過濾和包裝。其中，發(fā)酵環(huán)節(jié)對啤酒的質量起到?jīng)Q定性的作用，因為有多種因素（比如溫度、pH值、糖類組成、酵母類型）會影響酒的質量度?！?Grassi et al., 2013)全波段近紅外光譜儀的作用：? “對植物進行高光譜遙感分析是一個快速調查和明確植物健康和營養(yǎng)狀況很有效的方法?！?(Fluvià, 2015)? “近紅外測量對植物育種、監(jiān)測作物的成熟度非常有用?！?(Halsey, 1987)? 近紅外測量可以用來對啤酒釀造中的原料（比如：大麥、麥芽、啤酒花、酵母）、半成品及成品做質量監(jiān)測控制。(Valeria et al., 2012)? 傳統(tǒng)的近紅外分析樣品的方法，已被應用于啤酒花的水分，α-酸、β-酸、啤酒花油和貯存指數(shù)的預測。(Halsey, 1987)? 乙醇可以從許多不同的淀粉中提取，包括玉米、小麥、大麥或馬鈴薯；近紅外技術已經(jīng)幫我們實現(xiàn)通過儀器直接測量這些原料成分，并預測乙醇產(chǎn)量。 (Fluvià, 2015)? 近紅外技術是檢測酒渣能否用于動物飼料成分的有效工具。(ASD Inc., 2009)? 近紅外技術可以幫助我們清楚的分辨出啤酒樣品與老化啤酒中的乙醇。(Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)應用化學統(tǒng)計學 (多變量分析...
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