1 昆明理工大学材料科学与工程学院, 云南 昆明 650093
2 昆明海关技术中心, 云南 昆明 650228
珍珠的颜色是影响其品质最关键因素之一。 目前珍珠颜色的研究大多集中在不同颜色珍珠的组成元素、 致色机理及结构差异, 但对于如何直观分辨同种颜色珍珠的研究却很少。 选用三批产自安徽不同时期的淡水养殖白色珍珠, 对其进行色度学、 激光拉曼光谱测试及宝石显微镜观察, 建立白色系淡水养殖珍珠的白度值与拉曼光谱的关系并结合宝石显微镜的观察对其颜色等级的划分提供依据。 运用亨特白度公式, WHT=100-[(100-L*)2+a*2+b*2]1/2计算出不同珍珠样品的白度值, 再与拉曼光谱中由C—C伸缩振动引起的1 132 cm-1峰的峰面积和由[CO3]2-对称伸缩振动引起的文石峰面积的比值即R值进行对比发现, 淡水养殖白色珍珠的白度值与拉曼光谱中的R值成反比。 运用SPSS聚类分析对安徽产淡水养殖白色珍珠进行颜色分级, 可将其白度值划分为85以上, 85~80, 80~75和75以下四个区间, 白度值在85以上为最白, 85~80之间为较白, 80~75之间为中等白度, 75以下为最差。 安徽产淡水养殖白色珍珠的表面形貌观察发现, 白度值在85以上的珍珠表面较光滑且光泽度很强, 白度值在85~80之间的珍珠表面有一部分缺陷但光泽度较强, 白度值在80~75之间的珍珠则有较明显的缺陷光泽度也一般, 而白度值在75以下的珍珠表面则缺陷较多且光泽度较差。 珍珠表面的光滑度和光泽度会影响珍珠白度。 白度值和拉曼光谱中R值的大小均可定量表示安徽产淡水养殖白色珍珠的洁白程度, 两者之间存在一定的对应关系, 即白度值越大, 拉曼光谱中的R值越小, 珍珠越白; 珍珠表面的光滑度和光泽度可以作为评判珍珠洁白程度的辅助依据。 综合利用淡水养殖白色珍珠的色度学参数和拉曼光谱, 再结合显微结构观察对其洁白程度进行区分这也可以为淡水养殖白色珍珠颜色等级的划分提供理论依据。
安徽 淡水养殖 白色珍珠 拉曼光谱 色度学 Anhui Freshwater cultured White pearls Raman spectra Chromaticity 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1504
安徽理工大学电气与信息工程学院, 安徽 淮南 232001
PM2.5 是大气重要污染物之一, 模拟 PM2.5 浓度空间分布对于大气污染防治具有重要意义。将土地利用回归模型 (LUR) 应用到安徽省污染较重的皖北地区, 以监测点为中心, 建立半径分别为 0.5、1、1.5、2、3、4、5 km 的缓冲区, 结合土地利用因子、道路因子、污染源因子、气象因子、高程因子及人口因子共 105 个变量, 建立了该地区四季和年均 LUR 模型, 并通过留一交叉互验, 验证了模型精度。结果表明: 研究区 PM2.5 浓度受草地、湿地、降水量、相关湿度、气压、风速、二级公路、三级公路、废气污染企业、人口数量影响较大。调整 R2 分别为 0.828 (春)、0.731 (夏)、0.831 (秋)、0.775 (冬)、0.892 (年均); 均方根误差 (RMSE) 分别为 6.34 μg·m-3 (春)、7.01 μg·m-3 (夏)、6.28 μg·m-3 (秋)、6.71 μg·m-3 (冬)、5.33 μg·m-3 (年均); 模拟精度 R2 分别为 0.825 (春)、0.730 (夏)、0.834 (秋)、0.772 (冬)、0.897 (年均), 模型表现良好, 解释力强。从模拟的 PM2.5 浓度空间分布可以看出, 不同季节呈现明显不同的空间分布特征, 这与来自北方的大量污染颗粒物、当地的煤矿开采以及秋耕秸秆燃烧等潜在污染源有关。
土地利用回归模型 空间分布 皖北地区 PM2.5 PM2.5 land use regression model spatial distribution Northern Anhui Province 大气与环境光学学报
2022, 17(3): 347
1 北京师范大学地理科学学部, 地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875
2 北京大学深圳研究生院, 城市规划与设计学院, 广东 深圳 518055
3 华中农业大学资源与环境学院, 宏观农业研究院, 湖北 武汉 430070
4 南京大学大气科学学院, 江苏 南京 210023
粮食安全是社会和谐、 政治稳定和经济可持续发展的重要保障。 准确预测区域乃至全球的农作物产量能够为各级政府、 相关部门制定农业农村政策提供技术支持, 保障粮食安全。 目前关于农作物估产的研究大多具有地域性、 经验性, 过分依赖地面实测数据, 一种基于多光谱卫星遥感数据和作物生长模型估算农作物产量的模型框架SCYM(Scalable Crop Yield Mapper)能够极大地减少模型对实测数据的依赖, 快速应用于不同空间尺度、 不同种类作物的估产, 为多尺度农作物估产研究提供了一条有效的途径。 以安徽省2012年—2018年冬小麦为研究对象, 通过总结前人研究确定的敏感参数及其在研究区内的波动范围, 结合大量实割实测数据优化WOFOST(WOrld FOod STudies)模型参数; 将模拟产量、 不同时段的模拟叶面积指数(LAI)同遴选出的天气变量训练随机森林模型, 并以最佳观测日期组合下的MODIS-LAI代替对应时段的模拟LAI进行产量估算。 结果表明: (1)模型产量估算值与站点实测值的总体相关性为0.758(R2为0.575), RMSE为790.92 kg·ha-1。 精度较高的站点主要分布在淮北平原(<1%)而高误差区域集中于皖南丘陵地带(>40%); (2)对2012年—2018年全省范围进行冬小麦估产, 根据7年平均估产结果的空间分布, 小麦单产由北向南逐渐减少, 高值区出现在皖北的淮北平原, 低值区主要分布于皖中、 皖南地区; (3)2012年—2018年实测单产平均值为6 058.00 kg·ha-1, SCYM估算单产平均值为5 984.95 kg·ha-1, 且估算产量与实测产量的年际时间序列的相关性为0.822, RMSE为189.96 kg·ha-1, 每年估产的相对误差均不超过6%。 研究表明SCYM估产框架对安徽省冬小麦产量估算具有一定的可行性, 在产量预报方面效果良好。 该方法能够在一定程度上改善以往估产模型存在的地域性、 经验性问题, 在区域尺度的应用方面具有极大的潜力, 未来可为农业估产提供极其重要的理论依据和实用价值。
遥感 农作物估产 WOFOST模型 冬小麦 安徽省 Remote sensing Yield estimation WOFOST Winter wheat Anhui Province 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2205
1 安徽大学资源与环境工程学院, 安徽 合肥 230601
2 中国地质大学(北京)生物地质与环境地质国家重点实验室, 北京 100083
3 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院, 北京 100083
4 安徽省地质环境监测总站, 安徽 合肥 230000
5 安徽齐云山风景区管委会, 安徽 黄山 245451
安徽齐云山恐龙蛋化石为最新发现, 为研究恐龙蛋壳形成方式的多样性提供了新的资料。 利用偏光显微镜和激光拉曼光谱仪分析了齐云山恐龙蛋蛋壳的内部矿物组成和结构特征, 结果表明: 齐云山恐龙蛋壳的主要组成为方解石和有机基质, 其次还包括少量的石英、 蛋白石、 白云母、 白云石、 海绿石和针铁矿, 成因归属于矿质填充作用和碳化作用。 偏光显微结构特征显示, 原生方解石和次生方解石呈明暗交替的文象结构。 原生方解石结晶较差, 为蛋壳成岩石化的产物, 次生方解石结晶较好, 其中可见少量的石英。 拉曼测试原生方解石和次生方解石的主要特征峰均位于1 087, 282, 713和155 cm-1附近, 但次生方解石比原生方解石的特征拉曼峰散射强度更强, 结晶程度更高, 颗粒更粗大, 与镜下观察结果一致。 有机基质微晶振动和晶面内C—C伸缩振动的拉曼峰分别位于1 360和1 600 cm-1附近。 466, 209, 130, 357和404 cm-1附近的拉曼峰为石英的特征峰。 此外, 898, 629, 1 458, 654和481 cm-1附近的特征峰分别代表蛋白石、 白云母、 白云石、 海绿石和针铁矿, 表明围岩中的矿物质已通过蛋壳气孔或裂隙进入其内部。 该结论为研究恐龙蛋壳化石的矿物成因和赋存层位的沉积环境提供了重要的参考资料。
显微结构 拉曼光谱 恐龙蛋 安徽齐云山 Microstructure Raman spectra Dinosaur egg Qiyunshan Anhui 光谱学与光谱分析
2018, 38(7): 2143
1 中国地质大学(北京)地质过程与矿产资源国家重点实验室, 北京 100083
2 安徽省地质实验研究所, 安徽 合肥 230001
近年来, 市场对高品质绿松石的产地识别需求愈加迫切, 然而, 相应的研究尚少。 湖北秦古、 文峰和安徽笔架山产有结构致密细腻、 光洁坚韧, 蓝色的绿松石。 它们的谱学特征基本一致, 但在峰位或强度上存在可以识别的差异。 红外光谱特征中, 由δ(OH)弯曲振动引起的783 cm-1附近谱带在秦古样品中表现为797和779 cm-1分裂峰, 在文峰样品中表现为787 cm-1峰, 在笔架山样品中表现为783 cm-1峰。 不同产地的R=I783 cm-1/I837 cm-1值不同, 秦古样品R值在0.98以上, 文峰样品R值在0.85左右, 笔架山样品R值集中在0.91～0.94。 属于ν4(PO4)伸缩振动内的609 cm-1附近谱带在文峰样品中较明显且强度大, 在秦古样品中峰形略宽、 强度稍弱, 笔架山样品在该处吸收平缓且强度很小。 拉曼光谱中在3 500 cm-1附近笔架山样品的峰位波数明显较湖北秦古和文峰样品的大(为3 506和3 505 cm-1), 而湖北所有样品的此峰均低于3 500 cm-1(3 495～3 500 cm-1), 可能由水组分的不同造成的, 且其在3 472 cm-1附近的峰强度明显偏大。 同样情况发生在由ν4(PO4)弯曲振动引起的551 cm-1峰, 可能为微量元素Zn的含量差别所致。 以上特征可作为识别湖北和安徽两产地绿松石的重要谱学标志, 结合其外观特征, 可以将二者有效区分。 以上研究结果还具有潜在的考古学价值。
绿松石 红外光谱 拉曼光谱 湖北 安徽 Turquoise Infrared spectrum Raman spectrum Hubei Anhui 光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1059
