小麦产业技术体系建设专项(NYCYTX-03)
- 作品数：2 被引量：101H指数：2
- 相关作者：郭波莉严军辉张磊魏益民张波更多>>
- 相关机构：中国农业科学院农产品加工研究所更多>>
- 发文基金：小麦产业技术体系建设专项公益性行业(农业)科研专项引进国际先进农业科技计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 小麦产地矿物元素指纹溯源技术研究被引量：58
- 2010年
- 【目的】探讨矿物元素指纹分析技术对小麦产地溯源的可行性,筛选出判别小麦产地溯源的有效指标。【方法】利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定来自河北省、河南省、山东省和陕西省4个地域120份小麦样品中24种矿物元素(Be、Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Se、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Th和U)的含量,对数据进行方差分析、主成分分析和判别分析。【结果】不同地域小麦样品的元素含量有其各自的特征。河北样品的V含量最高,Ca含量最低;河南样品的Cr含量最高;山东样品的Ba和Ni含量最高;陕西样品的Na、Al、Mn、Fe、Co、Cu、Ag、Sb和Pb含量都显著高于其它地区,V含量最低。主成分分析结果表明,不同地域来源的大多数样品能被正确区分。通过逐步判别分析筛选出11项可用于小麦产地判别的矿物元素指标,依次为Ba、Mn、Sb、Ca、Mo、U、Ni、V、Cr、Pb和Mg,所建立的判别模型对样品整体检验判别率为90.8%,交叉检验判别率为89.2%。【结论】矿物元素指纹分析技术结合多元统计学方法是用于小麦产地判别的一种有效方法。
- 赵海燕郭波莉张波魏益民孙淑敏严军辉张磊
- 关键词：小麦ICP-MS矿物元素
- 产地和品种对小麦籽粒近红外光谱的影响
- 本试验通过对不同产地和不同品种小麦的近红外光谱（NIRS）进行判别分析,为小麦的产地和品种鉴别提供依据和新方法。应用近红外光谱分析仪测定来自河北省石家庄市、河南省安阳市和新乡市三个地域37份小麦籽粒样品,对近红外光谱数据...
- 赵海燕郭波莉魏益民张波
- 关键词：小麦近红外光谱
- 近红外光谱对小麦产地来源的判别分析被引量：47
- 2011年
- 【目的】对不同产地来源小麦的近红外光谱进行判别分析,为小麦的产地鉴别提供一种新方法。【方法】应用近红外光谱分析仪检测2007/2008年度和2008/2009年度中国小麦主产区河北省、河南省、山东省和陕西省共240份小麦籽粒样品,对近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导和多元散射校正(MSC)处理后,利用偏最小二乘判别分析法(DPLS)分析预处理后的数据。【结果】2007/2008年度小麦籽粒样品总体正确判别率为87.5%,2008/2009年度样品总体正确判别率为91.7%;用2007/2008年度样品所建模型来预测2008/2009年度的样品,结果总体正确判别率为48.3%;两年样品混合后,总体正确判别率为82.5%。【结论】不同地域来源小麦的近红外光谱特征有显著差异,但其受品种和年际因素影响较大,判别模型的稳定性有待进一步提高。
- 赵海燕郭波莉魏益民张波孙淑敏严军辉张磊
- 关键词：小麦近红外光谱
