简介:为更好地进行清江流域烟区烟草青枯病的预测预报和合理防控,本研究通过定点系统调查和统计分析,确定了清江流域烟区烟草青枯病发生危害、流行动态规律及主要流行气象因子,并提出了药剂防治时期。结果表明:(1)一元三次模型能较好地描述烟草青枯病的流行动态规律,可根据该模型进行病害发生的预测。(2)该区域烟草青枯病整体呈现前期平缓、流行迅速、后期急剧的特点,病程阶段可划分为病害首发期(移栽后45~67d)、迅速蔓延期(移栽后67~97d)和全面爆发期(移栽后97d~采收结束)。(3)烟草青枯病药剂预防期和防治关键期:预防期为烟叶移栽45d(6月10日)之前且均温未达18.82℃之前;防治关键期为烟叶移栽67d(7月1日)之前且均温未达22.00℃之前。结合病程阶段和气温两方面提出的药剂防治时期更有利于烟草青枯病的有效防控。
简介:热解单光子电离/飞行时间质谱法(Py—SPI—TOFMS)已用于三种主要烟草种类间的区分鉴别,分别是白肋烟,烤烟和香料烟。SPI是一种软电离技术,可对大量不同种类的脂肪族和芳香族物质进行无分子离子碎片或极少分子离子碎片的快速综合在线监控。烟草样本在800℃高温下的氮气中热解。热解后的气体在5m/z到170m/z质量值域间含来自70种以上物质的信号。对所获得的质量光谱进行主要组分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA),对不同烟草种类做出区别。先运用费希尔比率计算出该数据集的变量还原。得到的结果给出关于化学成分的信息以及来自每一种烟草种类的热解气体的特征,从而可得出植物种类。在LDA的基础上建立起对未知样本的烟草种类识别模型,而且是通过每一种烟草种类的附加测定交叉检验的。此外,还介绍了建立在主要组分回归(PCR)基础上的关于烟草混合物识别的首批结果。
简介:用全二维气相色谱飞行时间质谱(GC×GC-TOFMS)和GC-MS分析了同时蒸馏萃取得到的烤烟中性组分,建立了烟草挥发性、半挥发性中性化学成分分析的GC×GC-TOFMS方法。以云南楚雄产云烟85C3F烟叶为例,进行了GC×GC-TOFMS与GC-MS在分离能力、灵敏度和族分离方面的对比,结果显示:①GC×GC-TOFMS的灵敏度提高了10.82倍;②GC×GC-TOFMS的分离能力大大提高,在1DGC-MS上峰形很好的一个峰,被GC×GC-TOFMS分离出8种成分,因此定量更加准确;③C1、C2、C3、C4取代萘因性质不同而在全二维谱图上明显地分为不同的族。可见,GC×GC-TOFMS在分离、定性定量和族分离方面与GC-MS相比有明显的优势;④比较了国内6个主要烟叶产地云烟85的部分半挥发性中性成分的含量,结果显示:烟草中性化学成分的含量与各产地的土壤、气候条件有关,以湖北恩施最高,其次是云南楚雄、贵州遵义、河南内乡、福建连城、山东安丘,但总量相差不大。
简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:为探讨不同氮肥形态下叶片组织结构的生长发育特点,明确氮肥形态对焦油释放量的影响。大田试验设计了5种不同氮肥形态的配比,对5个不同时期的烤烟叶片组织结构进行观察,并测定单料烟的焦油释放量。结果表明:1)初步研究表明,单料烟焦油释放量有随着氮肥中硝态氮比例的提高而降低的趋势;2)硝态氮占优势的处理比只用铵态氮处理的叶片、栅栏组织和海绵组织厚度大;3)相关分析表明:焦油释放量与叶片厚度和海绵组织厚度呈显著负相关,与栅栏组织厚度呈不显著的负相关。通径分析表明:栅栏组织厚度对焦油释放量有直接作用,施用不同形态的氮肥,可以影响焦油释放量。