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1.
评估典型酿酒葡萄产区的土壤重金属污染情况对葡萄酒产业绿色可持续发展尤为重要。采集宁夏银川贺兰山和青铜峡产区的代表性酿酒葡萄园土壤样品124份,测定土壤中Pb、Cd、Cr、As、Hg和Cu等重金属的含量,并采用污染指数法分析评估土壤重金属在不同种植年限上的分布特征和污染情况。结果表明,受调查的葡萄园土壤重金属含量均未超过土壤重金属污染标准值。土壤中各重金属的单项污染指数和综合污染指数均小于1.0,表明该地区土壤污染等级为安全。就不同种植年限而言,土壤重金属内罗梅综合污染指数表现为6~10年>0~5年>16~20年>11~15年,种植年限为6~10年的葡萄园土壤重金属存在一定的污染风险,其中以As、Cd和Cu较为突出。进一步分析发现,葡萄园行间土壤重金属含量高于行内,尤其As表现较明显,而就土壤不同深度而言,Cu易在行内20~40cm土层积累。总体而言,银川贺兰山和青铜峡酿酒葡萄产区酿酒葡萄园土壤重金属处于清洁水平;部分种植年限和土层土壤重金属含量处于警戒水平。在酿酒葡萄园管理中应注重As、Cd等重金属输入方面的污染管控。  相似文献   
2.
以软枣猕猴桃(Actinidia arguta)枝条为试验原料,采用内生真菌三步消毒法(乙醇-次氯酸钠-升汞)对样品进行表面消毒,从软枣猕猴桃枝条组织分离出一株内生真菌菌株,命名为Y1,对Y1进行核糖体18S rDNA克隆测定,获得长度为1 020 bp的18S rDNA序列,在NCBI数据库上进行同源性比对,构建18S rDNA系统发育树,并进行系统发育分析,鉴定该菌为子囊菌(Sac fungi)。  相似文献   
3.
柑桔叶片可溶性糖近红外检测非线性模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素,对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量剖析非线性模型,运用主成分分析(PCA)进行数据压缩、无信息变量消除算法(UVE)和连续投影算法(SPA)进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量,提高了模型检测精度。同时,利用Savitzke-Golay平滑(S-G)、多元散色校正(MSC)、导数和基线校正(Baseline)等预处理方法进行数据变换,来确定最佳建模方法。结果表明:波长筛选能优化模型,并提高运算速度,其中PCA优化效果最为明显,可溶性糖的相关系数Rp达到最大为0.91,均方根误差RMSEP最小为4.82,显著提高了模型的检测精度和稳健性,经过优化的输入变量所建模型,能够满足定量检测的要求,具有一定的可行性。  相似文献   
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