杨梅酒酿造工艺优化及香气成分研究

以杨梅为原料,酵母菌RV171为发酵菌种制备杨梅酒。以酒精度为评价指标,以酵母菌添加量、发酵温度、发酵时间为考察因素,通过单因素试验和响应面试验优化杨梅酒发酵工艺,并通过顶空固相微萃取(HS-SPME)结合气相色谱-质谱(GC-MS)联用分析杨梅汁和杨梅酒的挥发性香气成分。结果表明,杨梅酒最优发酵工艺条件为酵母添加量0.3%、发酵温度26℃、发酵时间9 d。在此条件下,制得的杨梅酒酒精度为12.63%vol。香气成分测定结果表明,杨梅酒中共检出挥发性香气成分35种,醛类、醇类、酯类是杨梅酒最主要的挥发性成分,且杨梅酒中醛类、醇类和萜烯类成分相对含量分别显著提高24.37%、14.86%、70.82%(P<0.05),酯类显著降低51.04%(P<0.05)。由此可知,发酵所得杨梅酒香气丰富,可以解决杨梅资源浪费问题,具有重要的生产指导意义。

CMIP6不同分辨率全球气候模式对中国降水模拟能力评估

基于参与CMIP6高分辨率模式比较计划(HighResMIP)9个模式组的18个全球气候模式模拟数据,通过与CN05.1观测资料的对比,评估了不同分辨率气候模式对中国区域1961—2014年降水特征的模拟能力。结果表明:低、高分辨率模式均能模拟出中国区域多年平均降水的总体空间分布特征,以及降水冬弱夏强的季节变化特征,但对降水的模拟都存在系统性偏多的误差;与低分辨率模式结果相比,高分辨率模式对降水空间分布的模拟有明显改善,在青藏高原、华北、华南地区降水模拟的系统性偏差明显减小;与低分辨率模式结果相比,高分辨率模式对年循环变化的模拟效果也更好,多年平均1月及9—12月逐月降水以及年降水的模拟误差均有所减小。对于年际、年代际的前两个主导空间模态,低、高分辨率模式大多无法模拟年代际的第一模态,但对于年际前两个模态以及年代际第二模态,分辨率提高可使半数左右模式组的模拟能力有所改善。

自动驾驶汽车及其技术发展

自动驾驶汽车作为未来汽车发展的方向,越来越受到国家和科研单位的重视。本文首先介绍了自动驾驶汽车及其控制过程,然后阐述自动驾驶汽车的技术发展以及国内外研究现状,最后对自动驾驶汽车的发展提出了几点建议。

364天的关注和1天的曝光

每年3月，问题产品的质量问题被击中投诉曝光都是惯例，今年的问题产品中，汽车类产品占比不小，既有自主品牌，也有合资品牌，虽然之后涉及的车企均发表了声明，部分车企也已经开始了补救措施，但作为消费者，我不禁在想，

智慧乡村背景下的数字化形态管理体系建设方案

在当今时代社会快速发展,乡村的发展与建设速度同样快速,如何建立高效的智能化、高效化、可视化的乡村数据平台显得十分必要。乡村“智慧乡村背景下的数字化形态管理体系的建设”是促进乡村振兴战略和改善农村人民环境的重要战略内容,也是提高农村管理质量与效率的重要一步,并且可以有效降低管理成本,减少村民土地纠纷。

数据采集技术在海淀区明正德敕建大护国保安寺遗址探测中的应用

大护国保安寺遗址位于北京西山文化带上,区位条件优异,占地数万平方米,残留墙体既高且厚,在院落内散落大量绿色琉璃瓦,可见古寺当年盛景。本次研究的目的是利用数字化采集技术探明古寺的墙圈边界,并利用地基雷达结合探地雷达对地下掩埋的古寺地基进行验证性探测,为后期大范围考古探测提供技术支持。