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1.
随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。 相似文献
2.
牛缺钙是由于牛体内的钙元素减少,或钙元素与磷元素的比例失调引起的病症。牛缺钙的具体表现为牛出现跛脚现象以及四肢瘫软现象,并影响着牛的正常发育和生长。本文通过了解牛缺钙症状发生的主要原因,对牛缺钙的诊断和治疗方法进行了分析。 相似文献
3.
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5.
【目的】明确不同花粉供体对贵长猕猴桃果实品质的影响,为猕猴桃高效授粉和品质提升提供依据。【方法】在贵州省修文县精品猕猴桃试验园,在开花期选用17个花粉供体(d-1~d-17)对贵长猕猴桃雌株进行授粉,花后统计坐果率;果实成熟采收后对果实单果重、纵径、横径、侧径、干物质、果形指数、可溶性固形物含量、硬度、色泽、风味及可溶性糖、总酸、糖酸比和维生素C含量等进行测定。【结果】经不同花粉供体处理后,贵长猕猴桃坐果率以d-4处理最高,达98.5%;就贵长猕猴桃果实品质性状而言,d-3处理单果重达90.89 g,d-11处理可溶性固形物含量为16.26%、果实横径48.63 mm、侧径40.10 mm,d-6处理果实纵径76.98 mm,d-10处理果形指数1.74,d-15处理果实硬度1.51 kg/cm2,d-16处理果实色差45.37,d-5处理果实色泽比-0.57、色度角119.36°、可溶性糖含量12.79%,d-1处理果实总酸含量1.11%、糖酸比10.19,d-12处理果实维生素C含量101.78 mg/100 g,以上性状各处理显著优于其他花粉供体授粉处理(P0.05,下同)。但不同花粉供体对贵长猕猴桃果实的干物质含量、横侧比、果肉颜色、果皮剥离难易程度、果实风味、果实质地及中柱软硬等影响不显著(P0.05)。贵长猕猴桃关键性状相关性分析结果表明,单果重与纵径、横径和侧径极显著正相关(P0.01,下同),与横侧比显著负相关,色泽比与色度角、硬度极显著负相关,色度角与硬度极显著正相关,可溶性固形物含量与维生素C含量显著负相关,可溶性糖含量与糖酸比极显著正相关,总酸与糖酸比显著负相关。综合考虑坐果率、单果重、侧/横比、可溶性固形物含量、色度角、总糖、总酸、糖酸比和维生素C含量等贵长猕猴桃关键指标,以d-5花粉供体授粉表现最佳。【结论】花粉供体对贵长猕猴桃品质关键指标影响显著,不同花粉供体影响不同,在生产上应慎重选择。d-5花粉供体授粉果实适宜作为贵长猕猴桃的授粉品种。 相似文献
6.
本文首先探讨退耕还林与林业产业结构调整过程中存在的问题。随后,以退耕还林过程中应该注意的关键点为基础,研究退耕还林与林业产业结构调整的相关策略,以期促进我国林业产业结构的调整。 相似文献
7.
麦吊云杉(Picea brachytyla)是我国特有种,为Ⅲ级保护植物,综合利用价值较高。采用样线法和样方法对九寨沟地区麦吊云杉种质资源开展全面调查,并分析其生境状况、植被生长现状。结果显示,麦吊云杉在该地区均有分布,海拔2 200~2 600 m范围内分布最多。其天然林分以成熟林为主,占调查总量的64.04%,很少发现天然更新的幼苗,表明麦吊云杉群落处于衰退期,且缺乏天然更新能力。生境土壤以酸性土壤为主,N、P、速效P和速效K含量分别在1.78~4.45 g·kg-1、0.46~1.16 g·kg-1、4.56~12.35 mg·kg-1和84.40~105.60 mg·kg-1之间。麦吊云杉多生于阴坡面,调查共发现林下植物17种,分属10科13属,其中蹄盖蕨等构成了草本植物本底,荚蒾类、冷箭竹等耐阴性很强的矮小灌木为灌木群代表种,高山杜鹃等较高的灌木也是林下常见的灌木种。混交乔木层较为复杂,主要有冷杉、云杉、桦木、槭树和其他阔叶树等5大类,且麦吊云杉的组成均在70%以上,蓄积在90%以上。综合分析,应对九寨沟地区的麦吊云杉进行人为的遗传保育和人工促进更新,以实现麦吊云杉种质资源的可持续开发和利用。 相似文献
8.
作为牛羊常见疾病,角化不全往往会引发牛瘤胃腐败症、牛瘤胃过酸症,这类病症与饲料选用不当存在直接关联。基于此,本文将简单分析牛瘤胃角化不全,并深入探讨牛瘤胃角化不全治疗方法,希望研究内容能够给相关从业人员提供一定帮助。 相似文献
9.
10.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献