基于移动窗口分析法的矿区景观格局时空演变研究

以昆明市某露天矿区为例,在地理信息系统(geographic information system,GIS)技术支持下,结合移动窗口分析法,利用2007—2017年间3期遥感影像数据,探究采矿背景下的区域景观格局时空演变模式。在获取景观类型与确定合适窗口尺度的基础上,提取研究区景观破碎化与多样性指数空间分布图,将其与矿区中心两两连接建立的剖面线进行空间叠置分析。结果表明,在最适宜尺度950 m的窗口下,10 a间景观破碎化与多样性高值区由区域边缘向中心扩散;矿区内部的斑块团聚效应与周边1~2 km处的景观异质性程度均逐年提高,而离矿区中心2.5 km以外的区域则基本不受采矿活动影响。研究结果直观显示出了采矿活动影响下矿区的景观格局时空演变规律,能够为后续生态监测与制定工作计划提供依据。

基于移动窗口分析法的西安市热岛效应研究

本文利用西安市两期Landsat5 TM影像,提取了西安市土地利用变化信息、NDVI指数、MNDWI指数和地表亮温,并基于移动窗口分析法进行了热岛效应边界的定量研究,旨在为陕西省地理国(省)情监测中环境监测部分探索一些可行的研究方法。研究结果表明:11年间,西安市热岛效应的发展趋势与城市扩张情况基本一致;地表亮温与植被指数和水体指数存在负相关关系,因此增加植被和水体面积有助于调节城市热岛效应的强度。

交互移动窗口因子分析法(AMWFA)用于二维数据重叠色谱峰的比较分析

采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA),通过挖掘两个体系中的选择性信息,获得了不同样本间的共有组分数,还同时得到了各物质对应的光谱或质谱信息.详细阐述了本法的原理和计算方法,并用一个模拟的GC-MS数据对方法进行了验证.

GC-MS与交互移动窗口因子分析法(AMWFA)用于3种陈皮挥发油成分的比较分析

将GC-MS法与新近提出的用于二维数据比较和解析的交互移动窗口因子分析法(AMWFA)结合,对3种不同原植物来源的陈皮挥发油成分的共性和差异性进行分析,并对重叠峰进行解析,总共分辨出138个峰,定性出78个峰,其中共有组分44个.

转换移动窗口因子分析法用于中药组合前后成分变化分析

以正十四烷为内标,采用气相色谱-质谱(GC/MS)联用技术对中药甘草(GUF)、甘遂(EKL)单味药材,以及其组成的药对(GUF-EKL)的挥发成分进行测定,基于一种新的化学计量学方法——转换移动窗口因子分析法(AMWFA)和直观推导式演进特征投影法(HELP)对产生的二维色谱/质谱数据同时进行分辨和解析,获取各个组分的纯色谱曲线和质谱,根据分辨得到的纯质谱在质谱库中进行相似检索以实现对组分的定性。利用AMWFA对组合前后的成分进行归属分析,然后采用面积归一法进行定量。分别在甘草、甘遂及其药对中鉴定出52、51和63个成分,占各自挥发油成分的84%、90%和75%。

交互移动窗口因子法比较分析羌活葛根挥发油成分

利用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)解析羌活葛根药对和单味药间挥发油的共有组分,得到药对和各单味药的纯色谱曲线和质谱,通过质谱库定性和解析色谱曲线积分法定量,发现药对挥发油组分含量主要来自羌活,化学成分种类为两单味药综合作用的结果。

基于移动窗口目标转化因子对多种农药的快速定性分析

随着现代农业的发展,越来越多种类的农药被施用在水果、蔬菜以及粮食作物等农产品上。因此农药残留的检测成为分析化学的重点和难点。目前,气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)在农残检测中得到了广泛的应用。由于复杂样品谱峰重叠的干扰大大增加了农残检测的难度和准确度。为解决这个问题,本文采用36种混合农药的样品进行试验,利用基于移动窗口目标转化因子分析的高通量分析技术对混合农药的样品进行快速定性分析。

改进移动窗口目标转化因子分析算法用于有机磷农药的高通量定性分析

目前,气相色谱质谱联用(GC-MS)技术已广泛应用于农药残留检测,但由于农药残留种类繁多,多农药残留GC-MS信号易受到基线漂移、谱峰重叠等干扰的影响,增大了多农药残留的检测难度。本文结合常见农药残留标准质谱库,利用改进移动窗口目标转换因子分析算法,对有机磷农药混合标准样品GC-MS数据进行了高通量解析。结果表明:利用所建立的方法,在10 min的洗脱时间内可以实现17种有机磷农药的准确定性分析,表明该算法结合标准质谱库可以实现多农药残留的高通量检测,为复杂样品多农药残留自动化分析提供了新的途径。

交互移动窗口因子方法在桂枝-茯苓配伍前后挥发油组分及溶出率变化研究中的应用

目的:利用气相色谱-质谱(GC-MS)对药对桂枝-茯苓及单味药桂枝的挥发油进行分析。方法:采用色谱柱HP-5MS(250μm×30 m,0.25μm)分离,起始温度60℃,维持2 min,以4℃.min-1升至130℃,再以1℃.min-1升至160℃,维持2 min,再以4℃.min-1升至240℃,维持20 min,分流比1∶30,进样量1μL,结合新近提出的化学计量学分辨方法-交互移动窗口因子分析方法及Kovats保留指数对两者挥发性成分中的共有组分、差异组分及各成分溶出率进行比较分析。结果:分别定性了42和46种组分。结论:研究显示两者挥发性成分种类基本保持不变,但各成分溶出率均有显著变化:少部分组分溶出率明显增加,大部分组分溶出率显著下降,甚至有个别组分消失。研究表明药对桂枝-茯苓的药效物质基础不仅是单味药有效成分的简单加和,还应考虑单味药在配伍过程中发生的物理化学变化对药效的影响,具有较强的临床参考价值。

药对麻黄-干姜与其单味药挥发油共有组分的分析

目的分析比较药对麻黄-干姜与其单味药的挥发油成分。方法用气相色谱-质谱法分离检测麻黄和干姜药对与其单味药的挥发油成分,并采用交换移动窗口因子分析法(AMWFA)对其共有组分进行分析。结果麻黄,干姜和麻黄-干姜药对的挥发油分别有43,59和67个成分,分别占总含量的77.85,%66.51%和87.54%。结论药对与麻黄、干姜的共有组分别为36和15个,三者共有的组分为7个,挥发油组分主要来自干姜。

药对川芎-羌活与其单味药挥发油共有组分的分析

利用气相色谱-质谱法分离检测药对川芎-羌活、单味药川芎和羌活的挥发油成分,再采用交互移动窗口因子分析法对药对川芎-羌活与单味药川芎、羌活挥发油成分的共有组分进行了分析,并采用总体积积分法定量。药对川芎-羌活、川芎和羌活的挥发油分别定性了79,65和71个成分,占总含量的95.39%,83.69%和96.04%。药对川芎-羌活分别与川芎、羌活的共有组分为45和63个,三者共有的挥发油组分为31个。药对川芎-羌活挥发油种类基本为两个单味药的加和,挥发油组分主要来自羌活。

气相色谱／质谱结合化学计量学解析方法用于植物精油成分分析

使用气相色谱/质谱(GC-MS)法对缬草精油和含有缬草精油的混配精油的化学成分进行了分析。采用直观推导式演进特征投影法(HELP)对二维数据中的色谱重叠峰进行了解析,得到两种精油的各个物质的纯色谱和纯质谱,同时利用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)直接比较两种精油中的共有组分,提取出共有组分的纯质谱,通过与HELP法解析出的质谱进行比较,发现AMWFA法比HELP法能更快速鉴别出混配精油中的缬草精油。

荆防散与其单味药活性成分的比较分析

利用GC/MS法分离检测荆防散、单味药荆芥和防风的活性挥发油成分,采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)对药对与单味药活性挥发油成分的共有组分进行解析、定性,采用总体积积分法定量。研究结果表明:荆芥、防风和荆防散鉴定的化合物数目分别为36,29和42个,定性组分含量分别占荆芥、防风和荆防散挥发油总含量的81.80%,82.62%和85.98%;荆防散与荆芥、防风的共有活性组分分别为22和14个;荆防散的挥发油成分主要来自荆芥。

联用色谱数据结合化学计量学分析紫苏化学成分

运用GC-MS测定紫苏的叶、梗、子部位中挥发油化学成分,采用交互移动窗口因子法对其共有组分进行比较分析,结合直观推导式演进特征投影法对重叠峰进行分辨,应用质谱库相似度匹配和计算保留指数对各组分进行定性,采用总体积积分法定量。研究结果表明:紫苏叶、紫苏梗、紫苏子的挥发油分别定性了28,35,38个组分,分别占总量的94.55%,87.91%和89.86%。三者共有6个组分,相对含量之和分别占紫苏叶、紫苏梗和紫苏子挥发油总量的15.26%,16.03%和33.84%。3种药材的挥发油化学组分差异较大,导致三者在药理性上存在一定的差异。

药对防风-羌活与其单味药挥发油共有组分的分析

利用气相色谱-质谱法分离检测药对防风-羌活、单味药防风和羌活的挥发油成分,采用交互移动窗口因子分析法对药对与单味药挥发油成分的共有组分进行分析,用质谱库结合保留指数进行定性,并采用总体积积分法定量。研究结果表明:防风、羌活和药对防风-羌活的挥发油分别定性79,70和74个成分,占总含量的85.81%,87.35%和86.76%;药对防风-羌活与防风、羌活的共有组分分别为44和53个;药对挥发油组分主要来自于单味药羌活。

基于高通量解析算法的复杂样品重叠气相色谱-质谱信号的快速分析

化学计量学算法为重叠气相色谱-质谱(GC-MS)信号的解析提供了有效手段,但其在计算过程中一般需要将数据进行分段处理,然后只对信号的某些区间进行解析,难以实现真正意义上的高通量分析。该文结合移动窗口目标转换因子分析(MWTTFA)和非负免疫算法(NNIA),建立了一种高通量解析方法。首先,根据所有可能存在的目标组分的标准质谱信息,利用MWTTFA检验复杂信号中存在的组分,并确定目标组分的质谱信息和洗脱时间区域。以得到的质谱信息作为后续计算的输入值,利用NNIA解析得到相应的色谱信息。采用快速升温程序对17种和42种农药混合标准样品的GC-MS信号进行分析,利用所建立的方法可在10 min内得到全部组分的色谱和质谱信息。

药对枳实-生姜与其单味药挥发油共有组分的比较分析

目的比较分析药对枳实-生姜与其单味药枳实和生姜的挥发油成分。方法用气相色谱-质谱法分离检测药对枳实-生姜及其单味药的挥发油成分,并采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)对其共有组分进行比较分析。结果分别定性了枳实、生姜、药对枳实-生姜挥发油成分45,59和74种,分别占总含量的88.39%、87.60%、83.72%。结论药对枳实-生姜挥发油组分主要来自于单味药生姜,而单味药挥发油组分的含量在药对中发生了变化。

橘白、橘络、橘叶、化橘红、青皮与陈皮的挥发油成分比较分析

目的:研究药材橘白、橘叶、橘络、化橘红、青皮、陈皮的挥发油成分。方法:利用气相色谱-质谱法分离检测和采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)对这些药物的挥发油成分进行比较分析,以寻找这六味药材挥发性化学成分的异同。结果与结论:分别定性鉴定出的橘叶、橘白、化橘红、橘络、青皮和陈皮挥发油组分数分别为60、29、27、63、52和47,分别占总含量的89.40%、93.13%、94.44%、91.80%、98.98%和97.90%。

药对陈皮—生姜与其单味药挥发油共有组分的比较分析

目的:利用气相色谱—质谱法分离检测药对陈皮—生姜及其单味药陈皮、生姜的挥发油成分。方法:采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)对药对与单味药挥发油成分的共有组分进行比较分析。用质谱库结合保留指数进行定性,并采用总体积积分法定量。结果:分别定性了陈皮、生姜、药对陈皮—生姜挥发油成分57、32和44种,分别占总含量的95.79%、82.80%、91.78%。结论:药对与陈皮、生姜的共有组分分别为28、21种,三者的共有组分为12种。

药对桂枝-荆芥与其单味药挥发油共有组分的分析

目的:分析药对桂枝-荆芥与其单味药挥发油共有组分。方法:利用气相色谱-质谱法(GC-MS)分离检测,再采用交互移动窗口因子分析法(AMWFA)对药对桂枝-荆芥与其单味药桂枝、荆芥挥发油成分的共有组分进行分析,并采用总体积积分法进行定量,同时计算各组分的保留指数(RetentionIndice)。结果:药对桂枝-荆芥、桂枝和荆芥的挥发油分别定性了47、24和37个成分,分别占总含量的91.94%、86.31%和89.17%。结论:药对桂枝-荆芥与单味药桂枝、荆芥的共有挥发油组分分别为20和24个,三者共有的挥发油组分为7个。