山东省经济、资源与环境协调发展评价分析

环境与经济协调发展日趋受到重视,环境与经济协调发展度是一个定量表示社会经济发展和环境保护之间关系的指标,强调经济建设和环境保护的共同发展、整体提高。本文构建了山东省经济、资源、环境协调发展评价指标体系,采用因子载荷分析法对各指标的权重进行分配和具体求算,对山东省经济、资源、环境协调发展进行评价。结果表明威海等较发达的地区,经济、资源、环境的协调发展明显好于菏泽等相对落后地区。

红外光谱结合主成分分析鉴别不同产地黄柏

利用傅里叶变换红外光谱仪收集6个不同产地黄柏的红外光谱,原始光谱经过多点基线校正、五点平滑预处理后,统计各个产地黄柏的平均光谱,结果显示,6个产地黄柏的平均红外光谱整体上相似;在指纹特征区域1 800~500 cm-1,选取经过归一化的红外光谱,建立主成分分析鉴别模型。建模结果表明,三个主成分能代表98%的指纹区变量信息,样本在主成分空间中聚集成为不同的类别,基本实现不同产地黄柏的鉴别,此外,在一定程度上,样本分布疏密度反映样本的亲缘关系。提取模型的载荷因子,分析显示,6个产地黄柏的差异主要在蛋白质、糖类、脂类、生物碱类、黄柏甾醇类、黄柏内酯、黄柏酮、黄柏酮酸八种物质成分上体现。因此,红外光谱结合主成分分析法可以快速、无损地鉴别不同产地黄柏,并且能反映不同产地黄柏物质成分含量的差异。

武汉市科教区冬春季气溶胶的元素组成特征及来源分析

2006—2007年冬春季在武汉市湖北大学校区连续采集气溶胶样品,测定气溶胶元素组成,分析气溶胶样品总悬浮颗粒物(TSP)质量浓度,再结合污染源的特征元素组成来确定污染物的来源构成。结果表明:湖北大学校区大气气溶胶污染程度较轻,气溶胶元素以地壳元素为主,其次是具有代表性的人为污染物元素,再次是盐类元素。通过因子载荷分析和相关性分析显示,湖北大学周边地区的建筑源、交通源和餐饮源是湖北大学校区大气的主要污染源。

基于聚类分析和主成分分析法的淡菜醇提物红外指纹图谱

利用傅里叶变换红外光谱仪采集6个不同地区的24个淡菜样品的醇提物红外光谱,原始光谱经过多点基线校正、聚类分析,采用平均值法建立淡菜的红外指纹图谱共有模式。相似度分析表明,各样品红外光谱与所建立的指纹图谱共有模式比较相似度良好,所选用建立共有模式的21批样品相似度均大于0.9,符合指纹图谱要求;而聚类分析中剔除的3个样品(S7、S10和S21)相似度均低于0.9,不符合指纹图谱研究要求,相似度分析和聚类分析结果相吻合。主成分分析建模结果表明,前两个主成分能代表原始数据96%的信息,相同产地的样品在主成分散点图上聚集为同一的类群,基本实现不同产地淡菜的鉴别。载荷因子分析结果表明,不同产地淡菜醇提物的差别主要体现在不饱和脂肪酸和磷脂的含量上。海口、厦门产区的淡菜样品所含不饱和脂肪酸含量较高;大连、烟台产区的淡菜样品含有较多的磷脂成分,舟山产区不饱和脂肪酸及磷脂含量均较低。因此,红外光谱指纹图谱结合聚类分析和主成分分析法可以快速、无损地鉴别不同产地淡菜,并且能反映不同产地淡菜醇提物中不饱和脂肪酸和磷脂含量的差异。

FTIR结合主成分分析鉴别不同年份六堡茶

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法结合主成分分析鉴别不同储存年份的六堡茶,并找出其化学组分差异,为鉴别不同储存年份六堡茶提供快速无损的方法。通过采集5个不同年份六堡茶的红外光谱,利用一阶导数重构红外图谱,建立主成分分析鉴别模型,并提取出模型的载荷因子。结果表明:样本在主成分空间中区分为不同的类别,基本实现不同年份六堡茶的鉴别。载荷因子分析显示,5个年份六堡茶化学组成的差异主要体现在茶多酚、咖啡碱及氨基酸3类物质成分含量的不同。本法可以快速、无损地鉴别不同年份的六堡茶,并且能反映不同年份六堡茶主要成分组成的差异。

便携式X荧光光谱结合主成分分析鉴别不同产地的绿松石

国内外研究成果表明,便携式X荧光光谱仪(PXRF)在文物矿料产源研究中具有一定的可行性。基于此,利用PXRF检测陕西洛南河口、湖北竹山、河南淅川等东秦岭5个不同产地绿松石样品,结果显示,不同矿点绿松石样品在某些元素含量方面存在差异。随之建立主成分分析(PCA)鉴别模型。建模结果表明,三个主成分因子累计方差贡献率达86%,样本在主成分空间中大体聚集为不同的区域,结合Ba、V、U元素的散点图,基本实现不同产地绿松石的鉴别。提取模型的载荷因子,分析显示,5个产地绿松石的差异主要在Sn、Sb、Te、Sr、Ni、Ba、V、Mo、U九种元素上。运用该方法初步判定洛南河口绿松石古矿可能是二里头遗址出土绿松石的矿源之一。研究结果表明PXRF结合PCA分析,可以一定程度实现不同产地绿松石的鉴别。

电子鼻中预处理算法选择及阵列优化

为了研究数据预处理算法和传感器阵列优化对电子鼻气体辨识的影响,对3种气体进行了测试。使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)法选择预处理算法,确定分类效果最好的相对差分法对电子鼻数据进行预处理。对初始阵列优化前,首先通过传感器响应变化趋势及变异系数剔除响应异常的传感器;然后进行PCA因子载荷分析,结合相关系数分析及方差膨胀因子进行多重共线性检验确定可能的最优阵列。最后,运用反向传播(Back propagation,BP)神经网络对可能的最优阵列进行气体识别检验并确定最终阵列,同时选取其他阵列作为对照研究。通过计算检验,证明本文的阵列优化方法不仅可以剔除异常和冗余传感器,而且对测试样本分类效果良好。

红外光谱结合化学计量学评价不同产地何首乌

目的建立快速评价不同产地何首乌的方法。方法运用化学计量预处理方法处理4个产地何首乌样品的红外光谱,分析各产地样本的平均光谱,建立主成分分析鉴别和SIMCA预测模型。结果 ①何首乌含有蒽醌类、二苯乙烯类、磷脂类、多糖和苷类等化学成分。②主成分分析模型能基本鉴别不同产地何首乌。③不同产地何首乌的差异主要体现在芳香族化合物、草酸钙、磷脂、糖蛋白、多糖和苷类共6种化学成分上。④SIMCA模型预测未知样品的准确率达到100%。结论 红外光谱结合化学计量学是一种快速、无损地评价何首乌的有效方法。

不同产地地枫皮的红外光谱和化学计量学快速评价

为实现不同产地地枫皮快速鉴别并筛选出高药效成分的种质,利用红外光谱结合主成分分析模型和簇类独立软模式法(SIMCA)对不同产地地枫皮药材进行检测,同时在主成分分析模型中提取载荷因子对其进行分析。结果显示:1)各产地红外光谱经过SNV标准归一化后,主成分分析模型中前3个主成分能够分析出代表87%的样品变量信息,样本在主成分空间中聚集成为7个不同的类别。2)SIMCA模型能成功地对不同产地未知地枫皮样本进行预测且判断准确率均达100%。3)载荷因子分析表明,A、B及E产地样本地枫皮素、厚朴醇及芳香类化合物的含量比其他产地高,不同产地样品中芳香类物质差异主要体现在槲皮素含量的不同。

FTIR结合PLS-DA鉴别不同陈化时间六堡茶熟茶

对不同陈化时间的六堡茶熟茶进行了傅里叶变换红外光谱(FTIR)法分析,考察了不同陈化时间六堡茶熟茶与红外光谱特征的关系,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进行鉴别,并找出其化学组分差异。样本在主成分空间中区分为不同的类别,基本实现不同陈化时间六堡茶熟茶的鉴别。载荷因子分析显示,5个不同陈化时间六堡茶熟茶化学组成的差异主要体现在茶多酚、咖啡碱及茶多糖3类物质成分含量的不同。可以反映不同陈化时间六堡茶熟茶主要成分组成的差异并进行快速的鉴别。