简介:巴西是全球烟叶生产及贸易的主要国家之一,然而每年烟叶加工会产生近35000t没有任何商业价值的废料。许多副产品和废料可能具备循环利用的潜力或用作农业土壤肥料;但我们有必要了解这些物质的化学成分和养分矿化作用。本课题研究了烟草加工废料(TPRs)的回田处理的可能性和农业用途,它们的矿化作用以及能提供给植物的养分。本研究在田间实施,使用32L的容器装入Psamnent土壤,配置了排水收集器并在每个容器中耕种3株玉米。使用矿物肥料,家禽肥料,堆肥以及逐渐增加的(0,7,5,15,30和60t/hm^2)粉废料和碎废料进行了18次施肥处理;还进行了碎废料及二对二的矿物肥料补充(NP,NK,KP)试验,每项重复4次。
简介:运用四种不同的光谱范围选择方法来建立烟草中水溶性糖的近红外定量模型,发现模型的交互验证系数、交互验证均方差和预测均方差有明显的差异。通过对烟草中水溶性糖的分子结构分析,结合傅里叶变换近红外漫反射光谱的特性,初步确定烟草水溶性糖近红外定量模型的建模光谱范围,以交互验证系数和交互验证均方差为评价指标进一步优化光谱范围,可以得到烟草水溶性糖在近红外定量模型中的最佳光谱范围为3850-5010cm^-1、5720-7010cm^-1和7760-7980cm^-1,总糖和还原糖定量模型的交互验证系数、交互验证均方差和预测均方差分别为0.989、0.787、0.565和0.982、0.801、0.693。
简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。