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海南省番茄晚疫病菌对甲霜灵的敏感性及有效药剂筛选 被引量：3
1
作者 王红刚 陈银华 +4 位作者 于晓惠 杨石有 陈雨娟 黄思源 王文桥 《云南农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2020年第6期957-962,982,共7页
【目的】明确海南省番茄晚疫病菌对甲霜灵的敏感性,筛选对该病原菌具有较高毒力和较好防治效果的杀菌剂。【方法】采用叶盘漂浮法测定132株菌株对甲霜灵的敏感性,采用离体叶片法测定10种原药及16种制剂对番茄晚疫病菌的抑菌活性,并测定... 【目的】明确海南省番茄晚疫病菌对甲霜灵的敏感性,筛选对该病原菌具有较高毒力和较好防治效果的杀菌剂。【方法】采用叶盘漂浮法测定132株菌株对甲霜灵的敏感性,采用离体叶片法测定10种原药及16种制剂对番茄晚疫病菌的抑菌活性,并测定9种制剂对番茄晚疫病的田间防治效果。【结果】对甲霜灵抗性型、中间型和敏感型的菌株分别占0、95.5%和4.5%,原药甲霜灵、嘧菌酯和烯酰吗啉以及制剂440 g/L精甲霜灵·百菌清SC、64%噁霜灵·代森锰锌WP和23.4%双炔酰菌胺SC对番茄晚疫病菌均有较高的抑菌活性,440 g/L精甲霜灵·百菌清SC和64%噁霜灵·代森锰锌WP对番茄晚疫病田间防效较好。【结论】海南省采集的132株菌株中以中间型占优势,甲霜灵、烯酰吗啉和嘧菌酯对海南省番茄晚疫病菌具有较高的抑菌活性,甲霜灵、噁霜灵、双炔酰菌胺和烯酰吗啉制剂是防治番茄晚疫病的有效药剂。 展开更多
关键词 抗药性 番茄晚疫病菌 杀菌剂 抑制活性 田间药效
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LIBS与变量选择PLS结合的含油土壤中Cu,Ni定量分析 被引量：8
2
作者 朱绍农 丁宇 +3 位作者 陈雨娟 邓凡 陈非凡 严飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期3812-3817,共6页
土壤中重金属元素检测是环境保护事业的重点之一,因此亟需一种能够快速检测土壤重金属浓度的定量分析手段。该研究旨在建立一种基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法的含油土壤中重金属元素快速定量检测方法。通过激光诱导击穿光谱(LI... 土壤中重金属元素检测是环境保护事业的重点之一,因此亟需一种能够快速检测土壤重金属浓度的定量分析手段。该研究旨在建立一种基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法的含油土壤中重金属元素快速定量检测方法。通过激光诱导击穿光谱(LIBS)获取含油土壤光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)对样品中铜、镍元素进行定量分析预测,并在此基础上,结合区间以及后向区间法对全谱进行变量筛选,构建形成区间偏最小二乘法(iPLS)和后向区间偏最小二乘法(BiPLS)定量分析铜、镍元素含量的模型。结果表明:后向区间偏最小二乘法(BiPLS)在剔除了干扰信息的基础上,保留了更多的有效光谱信息,获得了比PLS和iPLS更好的预测结果:铜元素的测试集预测结果的决定系数(RP^2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.944 9和0.036 3,相对分析误差(RPD)为3.0;镍元素的测试集预测结果的RP^2和RMSEP分别为0.933 7和0.041 4, RPD为2.6,两元素的BiPLS预测结果相较于PLS和iPLS方法均有所提升。因此,针对含油土壤重金属元素光谱信息, BiPLS算法相较于iPLS和PLS算法更适合与LIBS光谱相结合,筛选对Cu和Ni两种重金属元素定量分析贡献度较大的特征变量,进而提升模型的预测效果。该方法将促进LIBS技术应用于土壤品质在线评价。 展开更多
关键词 含油土壤 重金属检测 激光诱导击穿光谱 偏最小二乘法
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基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究 被引量：7
3
作者 杨淋玉 丁宇 +4 位作者 战晔 朱绍农 陈雨娟 邓凡 赵兴强 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1804-1808,共5页
钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合... 钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。 展开更多
关键词 钢铁 元素定量检测 激光诱导击穿光谱 化学计量学
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