天山冷水藻营养成分、油脂提取工艺条件优化及其脂肪酸组成分析北大核心CSCD

为对开展天山冷水藻相关功效研究提供参考数据,以新疆赛里木湖的天山冷水藻粉为原料,采用凯氏定氮法测定其蛋白质含量,苯酚-硫酸法测定多糖含量,分光光度比色法测定叶绿素含量;采用超声波辅助有机溶剂提取法提取其中的油脂,通过单因素试验优化油脂提取工艺条件;采用气相色谱测定油脂脂肪酸组成及含量。结果表明:天山冷水藻中蛋白质含量为41.58%,多糖含量为15.34%,总叶绿素含量为2.42%;天山冷水藻油最佳提取工艺条件为以体积分数为70%的乙醇为提取溶剂、料液比1∶25、超声提取时间20 min,在此条件下油脂得率为32.80%。天山冷水藻油中共检测出14种脂肪酸,以多不饱和脂肪酸为主,占总脂肪酸的66.53%,主要包括亚油酸、α-亚麻酸和花生四烯酸,含量分别为50.77%、13.28%和2.48%。天山冷水藻中不仅蛋白质、多糖、叶绿素含量较高,其油脂中多不饱和脂肪酸含量也比较高,具有很大的研究价值。     

干燥条件对绿色叶菜质量的影响

探讨了干燥、包装及贮藏条件对长期保藏的荠菜和蕨菜中β-胡萝卜素、抗坏血酸及褐变的影响。结果表明,晒干能大大降低β-胡萝卜素和抗坏血酸的含量。晒干条件下,脱水蔬菜叶绿素的损失较多。随贮藏时间的延长,营养成分和叶绿素含量不断下降,褐变度愈加严重,低温贮藏和双层聚乙烯膜包装能减少这些营养素的损失。     

贵州喀斯特山区烟叶高光谱参数与叶绿素含量的关系

为实时无损快速地检测烟叶叶绿素含量(质量分数),利用Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了贵州喀斯特山区主栽品种南江3号不同长势无病虫害烤烟叶片光谱,测定了相应烟叶的叶绿素含量;同时利用光谱分析技术提取光谱特征变量,并分析了烤烟叶片叶绿素含量与原始光谱、光谱一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归及光谱特征单变量建立了叶绿素含量估测模型并进行了模型精度检验。结果表明:叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)与原始光谱反射率的相关系数分别在700和701 nm波长处最大;与光谱一阶微分的相关系数分别在623和653 nm波长处最大;Chl a与高光谱特征变量λg,Chl b与高光谱特征变量SDr/SDb的相关系数最大。基于光谱反射率一阶微分的逐步回归模型对烟草叶片Chl a和Chl b含量的估测精度较高,估测效果好。     

几种竹叶制备叶绿素锌钠的产量比较

以四种竹叶作为原料制备叶绿素锌钠盐，并对其产量进行比较。实验结果表明：用95％乙醇-石油醚（1：5，V：V）作浸提溶剂、65℃浸提6h、碱性条件皂化、ZnSO4浓度为10％、pH0．72锌代的条件下，毛竹叶制备叶绿素锌钠盐的产量最高，为0．2795g。     

不同功率微波加热对提取液中叶绿素含量的影响

研究以叶绿素丙酮提取液为研究对象,分析不同功率微波加热下对提取液中叶绿素含量和颜色参数的影响。结果表明,微波加热下提取叶绿素可显著减少因加热导致的叶绿素a的降解,400W功率下叶绿素a的降解幅度最小。叶绿素b的降解受微波功率的影响,微波功率越高,开始降解的时间越早,后期则含量下降幅度相似。叶绿素b的降解程度显著影响提取液颜色由绿转黄的程度变化(P<0.05),但提取液绿色值与叶绿素a、b含量均不相关(P<0.05)。     

芹菜叶中叶绿素超声提取工艺的优化

为提高芹菜汁加工副产物中叶绿素的利用价值,以冻干芹菜叶为原料,在通过单因素试验优化冻干芹菜叶中叶绿素提取溶剂、料液比及超声辅助提取时间、温度对叶绿素提取效果影响的基础上,采用响应面设计进一步对超声辅助提取冻干芹菜叶中叶绿素的工艺参数进行优化,并与常规溶剂提取进行了比较。     

用以监测植物的荧光计

长久以来,植物,尤其是农作物,已进化成能够在不利的条件下生长,但不一定是高产作物.然而,通过了解农作物在水、光、病虫害和其它一些极端条件下的生长状况,农业研究人员正在争取同时提高农作物的抵抗力和产量.     

偏振光子的水下传输特性分析

提出了利用蒙特卡罗法对偏振光子在表层叶绿素浓度不同的4个海域中的水下传输特性进行研究。首先建立了水下量子信道垂直传输模型,基于此模型分析了在4个海域中叶绿素浓度、海水对光信号的吸收系数和散射系数随海水深度的变化规律。随后仿真分析了4个海域中偏振光子的散射、衰减和偏振度特性随传输距离的变化趋势,给出了不同传输距离时计算接收总光子数的公式。仿真结果表明,海水对光信号的吸收和散射作用主要受叶绿素影响;随着不同海域的表层叶绿素浓度增大,光子的散射次数增加,最远接收距离减小,光子偏振度略微降低但基本保持不变。研究结果可以为星-潜量子通信系统的性能分析和建立提供一定的参考。     

基于水体特征指数的广西北部湾近岸海域叶绿素a 浓度反演

为了弥补传统水质监测的不足, 加强赤潮的风险管控, 基于Landsat 8 OLI 遥感影像和实地监测数据, 分析了遥感影像光谱特征对叶绿素a 浓度变化的响应关系, 统计各种水体指数(FAI、VB-FAH、NDCI等)与叶绿素a 实测浓度之间的相关关系, 对最佳的相关性指数FAI 进行改进; 再分别基于相关系数较高的水体指数(改进的FAI、 FAI、VB-FAH)建立叶绿素a 浓度反演模型, 并评价反演精度。结果表明: 改进的FAI 模型和叶绿素a 浓度的相关性最高, 相关系数R 达到0. 74; 构建的一阶线性反演模型的精度最高(R2为0. 79, RMSE 为1. 66, MAPE 为26%)。利用改进FAI 建立的一阶线性反演模型对整个研究区域的叶绿素a 浓度进行反演, 结果表明: 叶绿素a 浓度与到岸距离呈负相关关系, 河流入海口叶绿素a 浓度较高, 南流江入海口的叶绿素a 浓度值相较于其他入海口更高, 河流流域水质整体较差。改进的FAI 建立的一阶线性反演模型计算简单、精度较高, 可以快速有效地反演北部湾近岸海域的叶绿素a 浓度。