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研究背景海洋漂浮碎片是全球海洋环境治理中的重要污染问题。其在海面长期迁移和聚集,不仅威胁海洋生物与生态系统健康,也可能影响航运安全和近岸经济活动。由于漂浮碎片分布范围广、时空变化快,传统人工巡查、船舶观测和现场拍摄难以满足大范围、快速化监测需求。遥感技术为其监测提供了新路径,但不同材质碎片的光谱特征差异明显,且容易与背景海水和大型漂浮藻类混淆,限制了遥感识别的准确性与稳定性。基于此,南京信息工程大学孙德勇老师团队从多类型漂浮碎片的高光谱响应特征入手,结合卫星影像,构建了面向海洋漂浮碎片快速识别的遥感检测方法,为海洋污染监测、漂浮垃圾识别及海洋环境管理提供了新的技术支撑。相关成果发表在《Ecological Indicators》期刊。 图1. (a) 实验设备设计图;(b) 实验设备实物图;(c)-(y) 覆盖率。研究方法(1)研究设计:选取泡沫板、PVC浮标、PP塑料瓶和木板四类典型海洋漂浮碎片,利用ASD FieldSpec地物光谱仪开展室内控制实验,获取不同材质碎片及背景水体的高光谱反射特征;配置含海盐、叶绿素a和悬浮泥沙的模拟海水背景,并调控漂浮碎片在水面的覆盖比例,分析不同覆盖度下漂浮碎片的光谱响应变化;(2)数据分析及应用验证:在实测光谱基础上,研究利用混合光谱模型模拟不同覆盖度下的水面反射特征,并进一步构建漂浮碎片识别方法。随后,研究将该方法应用于温州近海、中沙群岛附近海域和杭州湾三个典型场景,验证其在不同水体环境下的适用性; 图2.不同覆盖度下,附着各类漂浮碎屑的水面混合Rrs(λ) 光谱:(a)泡沫板,(b) PVC浮标,(c) PP 瓶,(d)木板。 图3.漂浮碎屑、背景水体及大型漂浮藻类的DSI1直方图(a)和箱线图(b)。在图(a)中,左、右纵轴分别对应漂浮碎屑和大型漂浮藻类。 图4.漂浮碎屑和大型漂浮藻类的DSI2直方图(a)和箱线图(b)。图5....
发布时间: 2026 - 06 - 08
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每年,全球有超过 70亿只雄性雏鸡在孵化后被淘汰,仅因“性别不符”。这种传统做法在动物福利、资源浪费和伦理层面引发广泛关注。有没有可能——在鸡蛋孵化前,就知道性别?美国伊利诺伊大学研究团队近日在权威期刊《Food Control》发表成果,提出了一种基于高光谱成像与机器学习的非破坏性性别识别技术,成功在孵化前对鸡蛋进行精准“性别筛选”,为蛋禽行业带来颠覆性突破。实验方法简述本研究由美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校团队开展,实验在校内家禽科研平台进行。研究共采集了264枚白壳鸡蛋,鸡种为 White Leghorn,母鸡年龄约29周。所有鸡蛋在清洁、编号后,于12.8°C、相对湿度78%的条件下冷藏过夜,以保证实验一致性。次日,鸡蛋在室温下静置30分钟恢复温度后,使用Resonon Pika L 型高光谱成像仪进行图像采集。系统配置如下:光谱范围:374–1015nm光谱分辨率:2.7nm,共281个波段相机类型:线扫描式,空间分辨率900×900像素照明系统:330W钨灯,位于蛋体正下方采集软件:Spectronon Pro扫描环境:暗室,距离镜头20cm,采集参数固定控制图1. 用于鸡蛋性别鉴定的线扫描高光谱成像系统:(a)。图像采集的整体系统设置,(b)。在暗室中扫描的样本,(c)。Spectronon Pro 软件中的鸡蛋 RGB 图像。实验中每个鸡蛋以垂...
发布时间: 2025 - 08 - 20
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研究背景:被忽视的“冬季脉冲”释放一氧化二氮(N2O)作为一种高效温室气体,其单位质量对全球变暖的影响是二氧化碳的近300倍。特别是在寒冷草原地区,每年春季的“冻融期”会爆发剧烈的N2O“热时刻”,而这些短暂却强烈的排放事件,往往被全球温室气体模型忽略。研究目标:揭秘雪下土壤N2O的爆发机制中国科学院植物研究所的研究团队,首次结合“原位高频自动通量监测”与“区域土壤柱模拟实验”,系统揭示了加深的冬季积雪如何显著放大草地土壤N2O排放,并进一步明确了水分与微生物联动机制在这一过程中的核心作用。图1. 研究区概况实验一:原位自动监测,捕捉全年N2O变化趋势地点:内蒙古草原生态系统研究站(IMGERS)方法:在天然草地中布设雪围栏制造“深雪处理”,并使用SF-3500系列多通道土壤气体通量测量系统(北京理加联合科技有限公司),配合高精度激光光腔分析仪,实现全年不间断、每日高频率N2O通量监测。亮点数据:深雪下冻融期内最大N2O通量高达252μgNm⁻² h⁻¹,是自然雪层的近9倍;短短46天的冻融期贡献了全年的57%通量。实验二:12地土壤柱,揭示区域差异与机制区域:覆盖干旱、典型、湿润草甸草原,横跨1500公里方法设计:每个站点采集天然土壤柱,维持原始结构不扰动;设置4种模拟雪深处理(0、8、16、28cm),以冰替代雪后融化再冻融,重建真实的土壤温度与水分变化;用...
发布时间: 2025 - 08 - 18
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在中国海沿岸的红树林中,有一种名叫桐花树 (Aegiceras corniculatum) 的植物,静静地记录着环境的蛛丝马迹。近日,广东海洋大学与中科院广州地化所、加州理工学院等单位合作,结合叶蜡正构烷烃和脂肪酸的δ2H分析及环境参数监测,首次构建了盐度-代谢调控-同位素分馏的关联模型,不仅修正了红树林同位素分馏理论模型,还为重建热带沿海古环境提供了全新视角。图1.研究区概况· 研究地点:湛江红树林国家级自然保护区植物叶片中的蜡质化合物,能“记住”它们吸收水分的氢同位素特征(δ²H),而这一特征受降水、盐度等因素影响。团队选取了湛江高桥、九洲与营仔三条河口,分别在旱季(2021年11月)与雨季(2022年6月),采集了桐花树的叶片、木质部、叶水、水体和沉积物孔隙水等样品,系统分析了不同季节和盐度梯度下的氢氧同位素变化。在本研究中,科研人员采用LI-2100 全自动真空冷凝抽提系统,对红树植物叶片和木质部中的水分进行了高效提取。这款设备由北京理加联合科技有限公司自主研发,能够在确保同位素不发生分馏的前提下,实现高回收率(98%)的水分萃取。图2. 不同盐度下地表水 (SW)、孔隙水 (PW)、木质部水 (XW) 和叶水 (LW) 氢氧同位素和叶蜡C27、C29和C31正构烷烃以及C16:0和C18:0正构脂肪酸中的氢同位素的相关图图3. 盐度与脂质及源水之间的净...
发布时间: 2025 - 08 - 11
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在应对气候变化的全球行动中,“土壤碳汇”这一关键词越来越频繁地出现在科学家们的研究中。在全球气候治理日益紧迫的今天,如何提升土壤碳汇能力,成为科学界关注的热点。近日,一项发表在国际期刊《Land Degradation & Development》的最新研究,聚焦非洲萨赫勒地区,通过实地采样与建模分析,揭示了不同放牧强度对草原土壤有机碳储量的影响机制。 图1. 研究区域和实验地点的位置。 研究背景 非洲萨赫勒地区是全球典型的半干旱草原生态系统,牧业在当地生计中占据重要地位。然而,关于放牧对土壤碳储量的具体影响,尤其是在不同强度下的机制,一直缺乏系统的实地数据。研究方法§采用多点样方布设,覆盖不同放牧压力区域§采集0–30cm深度的土壤进行碳氮分析§结合ASDLabSpec4地物光谱仪进行快速土壤属性预测§使用结构方程模型(SEM)解析变量间直接与间接作用关系研究亮点团队在塞内加尔Dahra地区设置了四个不同放牧强度等级(重度、中度、轻度与禁牧)下的观测样地,结合近地遥感、土壤样品分析与结构方程建模,得出了颇具启发性的发现:1. 重度放牧区土壤碳储量反而最高?是的,你没看错!研究显示,重度放牧区域的表层土壤有机碳(SOC)储量明显高于其他区域。这是因为牲畜粪便的大量积累、踩踏导致植物凋落物更快混入土壤,以及植物多样性变化带来的间接影响,...
发布时间: 2025 - 08 - 11
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在现代农业生产中,作物是否“吃饱”了,尤其是氮素的供应情况,直接决定了产量和品质的高低。以冬小麦为例,氮素作为植物生长的关键营养元素,不仅影响植株的叶片生长、茎秆粗壮和籽粒形成,还显著关系到最终的产量表现和小麦的蛋白质含量,从而影响面粉质量和加工性能。然而,传统的测量方法依赖人工取样和实验室分析,费时费力,难以覆盖大面积农田。随着农业技术的不断进步,利用高光谱成像、近红外传感器和无人机技术,实现作物氮素含量的快速、非破坏性检测,成为精准农业的重要方向。 01 高光谱无人机遥感+光谱融合,快速判断小麦“营养状况”近日,中国农业科学院农田灌溉研究所的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表最新成果。他们利用无人机搭载的RGB、多光谱(MS)和高光谱(HS)传感器,从空中采集小麦冠层的光谱信息,并结合机器学习算法,实现了对小麦植株氮含量(PNC)的高效预测。 图1.实验区域研究区域A:河南省新乡市地点:中国农业科学院农田灌溉研究所综合试验基地(新乡市)实验特点:共设120个试验小区设置4种氮肥梯度(150300 kg/ha)选用10个小麦品种研究区域B:河北省邢台市南和区地点:邢台烟草公司燕里基地实验特点:共设135个小区设置3种氮肥梯度(0150 kg/ha)选用15个小麦品种两地分别代表了黄淮海地区典型的冬小麦主产区,在气候、...
发布时间: 2025 - 07 - 10
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草原“微呼吸”的秘密近年来,全球变暖与温室气体排放问题引发了社会广泛关注。相比家喻户晓的二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4),一氧化二氮(N2O)这个“沉默杀手”常常被忽视。其实,它的温室效应是 CO₂的近300倍!而土壤,尤其是草原生态系统中的土壤,是N2O排放的关键源头。那么,自然界中的水和氮如何共同作用,影响N₂O的释放?这正是本文关注的焦点。 研究背景草原土壤中的N2O释放机制依然模糊温带草原在全球陆地生态系统中占据重要地位。由于人类活动增强,氮沉降和气候变化正在改变草原的养分与水分格局,但我们对这些变化如何影响土壤 N2O 排放的理解仍不充分。为此,研究团队在内蒙古典型草原区开展了一项连续三年的现场实验,通过控制氮添加、水分添加以及两者联合作用,深入剖析水氮互作对N2O释放的驱动机制。 图1. 2020年不同月份氮和水添加条件下土壤N2O通量的变化。处理:对照(CK)、氮添加(N4)、水添加(W1)、氮水结合(W1N4)。 本研究中土壤N2O通量使用激光气体分析仪与LICA SF-3000多通道自动土壤通量测量系统联合进行长期观测。该系统配备自动开闭呼吸室和多通道切换器,支持无人值守连续监测,助力科研人员精准捕捉N2O日变化与季节动态。此外,土壤水分、温度等环境因子通过连接SR-21测量舱的探头实时监测,确保数据的高精度与一致性。 图2. 2020年土壤温度和土壤湿度影响...
发布时间: 2025 - 07 - 08
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研究背景牛奶作为一种富含蛋白质、钙和多种维生素的基础性食品,在日常饮食中占据着举足轻重的地位,是儿童成长、老年人骨骼健康以及全民营养均衡的重要保障。然而,在庞大的消费市场需求下,部分不法商家为追逐利润,采取掺水稀释、以低价牛奶冒充高价值山羊奶或绵羊奶等方式牟利。这类掺假行为不仅损害了消费者的知情权和选择权,还可能引发营养成分失衡、食品过敏等健康风险,更破坏了乳制品市场的公平秩序和行业声誉。如何高效、可靠地识别这类掺假行为,成为保障乳品质量安全、提升消费者信任度和推动行业健康发展的关键课题。一、技术需求与挑战传统实验室检测方法虽具备较高准确度,但存在样品制备复杂、检测周期长、现场应用受限等不足。鉴于牛奶及不同动物奶品成分相近,快速、灵敏且无损的检测手段迫在眉睫。二、仪器与方法概述本研究采用 LabSpec 4 Standard-Res 便携式地物光谱仪,结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLSDA)与随机森林等多变量统计方法,对掺水及不同奶种混合的牛奶样本进行定性与定量分析。主要特点如下:光谱范围:350–2500 nm,VNIR 分辨率 3 nm,SWIR 分辨率 10 nm;测量模式:Contact Probe® ATR 多次反射采样,减少杂散光干扰,无需破坏样品;便携性:设备轻便,可现场实时测量。三、实验是如何开展的?本研究围绕两种常见掺假行为展开:1、用...
发布时间: 2025 - 06 - 24
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在干旱少雨的黄土高原,种树是生态修复的重要手段。但你知道吗?树种得太密,反而可能加剧水资源紧张!最近,中国科学院生态环境研究中心的团队,在《Catena》上发表了一项新研究,给我们带来了新的思考:“合理间伐”——也就是适当间隔砍掉一部分树木,竟然能让森林更健康、更省水!为什么要给森林“瘦身”?在黄土高原这样的半干旱地区,水分原本就稀缺。如果森林种得过密,树木们为了生存,只能展开“抢水大战”,结果大家都活得不好:· 土壤里的水被快速抽干· 树木长势变弱,易枯死· 生态修复变得不可持续而间伐,就像给森林做“减肥手术”,腾出空间,减少竞争,让留下来的树能更好地“喝水”、更好地“呼吸”。研究团队做了什么选取人工刺槐林(Robinia pseudoacacia,黄土高原很常见的一种树),设置了4种不同的管理方式:重度间伐(砍掉55%)中度间伐(砍掉45%)轻度间伐(砍掉35%)不间伐(啥也不动)图1. 研究区概况连续3年(2020-2022年)通过观测土壤水分、树干液流和稳定同位素(δ2H、δ18O和δ13C)等一系列指标。对土壤和木质部样品进行三次重复水分提取时,使用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统(北京理加联合科技有限公司),每次提取时间为3小时,确保了样品中水分提取效率达到98%以上,且无同位素分馏的问题。此外,采用激光同位素分析仪测定土壤水和雨水的同...
发布时间: 2025 - 06 - 24
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在农业生产中,病害防控一直是影响作物产量和品质的重要因素。尤其是生菜这种广受欢迎的叶菜类作物,易受到霜霉病侵袭,一旦发病,损失可达90%以上。传统的病害检测往往依赖人工经验,不仅耗时费力,而且存在延误防治的风险。最近,发表在国际期刊《Agriculture》的一项研究,为作物病害防控提供了全新思路:通过高光谱成像技术,实现生菜霜霉病的早期检测和精准评估!01 高光谱成像:植物健康的“千里眼”高光谱成像是一种融合了图像与光谱数据的前沿技术,能够细致捕捉到植物叶片反射光谱中的微小变化。这种变化往往在肉眼能观察到病斑之前就已经发生,为早期诊断提供了可能。在本研究中,科研团队使用400–1000 nm波段的Resonon高光谱成像仪,拍摄了健康与感染霜霉病的生菜叶片。通过对比不同生长状态下的光谱数据,结合标准植被指数(如NDVI、SAVI等),提取了与病害发展密切相关的特征指标。图1 (a)健康生菜(b)患有霜霉病的生菜和(c)可见症状。02 智能分析:让检测更高效不仅如此,研究还引入了机器学习算法,如支持向量机(SVM),对海量高光谱数据进行建模与分类分析。通过特征选择优化,最终建立了准确率高、鲁棒性好的早期检测模型。图2.高光谱成像系统。03 关键成果SVM在病害初期识别阶段准确率达94%;最具判别力的特征波段集中于绿光(530–580 nm)和近红外区(700–900 nm);与传统...
发布时间: 2025 - 06 - 24
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当我们谈到气候变化时,总会关注北极冰川、碳达峰、绿色能源……但你是否知道,一片荒漠草原的土壤,也在悄然影响着全球碳循环?近期,内蒙古农业大学草地资源团队在《植物生态学报》发表研究成果,揭示了荒漠草原土壤在不同“冻融阶段”下,对气候变暖和氮沉降的响应机制。图1. 土壤不同冻融阶段对应的平均气温、降水量、土壤温度和含水量。A,平均气温和降水量。B, 0–10cm深度的土壤温度。C, 0–10cm深度的土壤含水量。D,不同处理下的土壤冻融阶段。黑色垂直线区分生长季(Gs)和非生长季节(Ngs), 灰色垂直虚线之间的区域是冬季冻结期(Sfw), 黑色垂直虚线之间的区域是秋季冻结期(Saf); Sst, 春季解冻期。CK, 对照; N, 氮添加; W, 增温; W+N, 增温+氮添加。Freezing, 秋-冬季冻结; Frozen, 冬季冻结; Thawed, 融化; Thawing, 冬-春季解冻。图2. 不同处理下土壤CH4全年和季节性累积吸收通量以及季节性吸收通量对全年通量的相对贡献。A, 土壤CH4累积吸收通量(平均值±标准误)。B, 土壤CH4季节性吸收通量对年吸收通量的相对贡献。CK, 对照;N, 氮添加;W, 增温;W+N, 增温+氮添加。Gs、Saf、Sfw和Sst分别指生长季、秋季冻结期、冬季冻结期和春季解冻期。不同小写字母表示同一时期不同处理间差异显著(p ...
发布时间: 2025 - 06 - 17
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