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高粱中单宁含量的检测方法分析 总被引:2,自引:1,他引:1
结合国家标准GB/T15686—2008与实验室的实际情况,建立高粱中单宁含量的测定方法。对显色反应时间、酸碱性、溶液反应温度等方面进行了反复的验证。经过对单宁标准系列的测定,结果表明,显色剂与单宁反应后溶液颜色变化显著,用分光光度计在波长为525 nm处测定,单宁质量浓度在0.1~5 mg/mL范围内服从朗伯-比耳定律,回归方程为A=0.9640c+0.219 3,相关系数R2为0.995 4。经过对17个高粱品种样品单宁含量进行测定,该方法的回收率在97.3%~103.4%范围内。该方法简便快捷、灵敏度高、特异性好、结果准确,适合大批量样品分析,可应用于高粱中单宁含量的检测。 相似文献
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以晋黍9号为材料,探讨种植密度和氮肥互作对糜子光合特性及干物质积累量的影响,为糜子高产高效栽培技术提供理论依据。结果表明,随生育时期推进,糜子叶面积和净光合速率均表现先升后降趋势,在开花期达到最大值。同一种植密度下净光合速率和蒸腾速率均随施氮量增加而增加,在密度60万株·hm-2下,各处理在不同生育时期的旗叶净光合速率和蒸腾速率均有显著差异,说明氮肥对糜子的影响效应在60万株·hm-2密度下效果最好。在施氮量为0、75、150和225kg·hm-2下,单株干物质积累均为30万株·hm-260万株·hm-290万株·hm-2,密度越大氮肥对单株干物质积累影响越小。 相似文献
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近红外光谱法快速检测藜麦蛋白含量 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]建立一种藜麦粗蛋白含量快速、无损、简便的测定方法,为藜麦的资源评价和品质育种提供技术支持.[方法]以100份藜麦种质资源为材料,其中80%为校正集,20%为验证集,扫描得到藜麦近红外原始光谱,利用OPUS/QUAN T5.5光谱定量分析软件建立藜麦蛋白质含量的快速检测模型.[结果]采用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法测定数据建立藜麦粗蛋白近红外定量模型,校正和预测效果最好,藜麦粗蛋白近红外定量模型的交叉验证决定系数为0.9182,外部验证决定系数为0.9151.[结论]基于近红外光谱法(NIRS)测定藜麦籽粒的蛋白含量是完全可行的. 相似文献
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农行湖北省英山县支行姓农不忘农.转型不转向,加大信贷投放力度,进一步优化服务.较好地发挥了农业银行的职能作用,推动了业务经营与英山县经济社会同步迈入发展的快车道。 相似文献
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为了探索一种快速测定完整藜麦(Chenopodium quinoa Willd)子粒脂肪含量的方法,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱法建立数学模型并进行预测。结果表明,在10 000~4 000 cm-1波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗脂肪近红外光谱定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗脂肪近红外定量模型的交叉验证决定系数(R2cv)为0.939 3,外部验证决定系数(R2val)为0.9235。建立的脂肪近红外光谱模型,可以用于藜麦脂肪含量的快速检测。 相似文献
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山西谷子地方品种表型多样性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为了系统分析山西省谷子地方品种的表型遗传多样性,以5627份山西省谷子地方品种为材料,以《中国谷子品种资源目录》、《中国谷子遗传资源目录》和《中国谷子及其粟类作物品种资源目录》中记录的17个数量和质量性状为基本数据,进行遗传多样性评价。结果表明:山西谷子资源主要分布于大同、忻州、吕梁、晋中、长治5市,占全省资源的75.7%;90%谷子资源中为粳性;运城、晋城谷子资源遗传多样性最大。山西谷子资源在苗色、穗型、粒色类型丰富,涵盖了中国谷子资源的基本类型;山西谷子种资源遗传多样性大,类型多,优异资源丰富,为谷子种质创新和分子生物学研究积累丰富的物质基础。 相似文献
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[目的]明确不同耕作方式对糜子的水分利用效率及产量的影响.[方法]采用深耕、传统耕作、免耕、旋耕4种耕作方式,以晋黍9号为材料,研究不同耕作方式对糜子干物质积累量、土壤含水量、水分利用效率以及产量的影响.[结果]深耕、免耕、旋耕这3种耕作措施的干物质积累速度和积累量要明显高于传统耕作,且深耕最为明显;深耕在0~100 cm处的土壤含水量高于其它耕作方式,且土壤贮水量最大,水分利用效率排序依次为深>旋>免>传;穗粒重、千粒重和产量都以深耕处理的最大,传统耕作方式的最小.表明在4种耕作方式中,深耕有利于糜子产量和水分利用效率的提高.[结论]该研究为糜子主产区提高水分利用效率提供了科学依据. 相似文献
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[目的]探索一种快速测定完整藜麦籽粒纤维含量的方法.[方法]采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测.[结果]在10 000~4 000cm-1波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗纤维近红外定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗纤维近红外定量模型的交叉验证决定系数(R2cv)为0.884 8,外部验证决定系数(R2val)为0.876 1.[结论]以完整藜麦籽粒为样品所建立的纤维NITS模型可用于藜麦纤维含量的快速检测. 相似文献