气液物性估算手册

通过优化大气二氧化碳观测站点选址，中国科学院青藏高原研究所副研究员汪宜龙和研究员田向军联合多名合作者，提出了大气二氧化碳浓度观测的地面站点布设方案。研究认为，在我国建立60个大气二氧化碳观测站点很有必要，同化观测数据时，利用大气反演的方法估算我国陆地碳汇量的准确性将达到欧美先进水平。该成果近日发表在《科学通报》。论文第一作者汪宜龙介绍，陆地生态系统碳汇是中国实现碳中和的重要支撑，厘清中国陆地生态系统碳汇的大小和时空分布对于了解碳汇现状和预估未来碳汇潜力至关重要，也为中国制定减排增汇政策措施、实现碳中和目标起到关键支撑作用。大气反演法是一种测量碳汇的方法，是基于大气二氧化碳浓度观测数据与大气传输模型，结合人为源二氧化碳排放清单，评估陆地碳汇的重要手段。目前，我国高标准的地面二氧化碳观测站点较稀疏，是大气反演估算中国陆地生态系统碳收支的瓶颈。如何扩展、优化现有观测网络，通过科学经济方法选址，新增大气二氧化碳观测站点，提高中国陆地碳汇的估算精度是亟需解决的问题。该研究采用最优化思路，遍历所有模型网格，在现有站点基础上找到最优的新增站点位置，通过反复迭代，最终选取52个新增站点，连同现有8个站点构成中国大气二氧化碳浓度地面站点观测网络。研究结果表明，在现有站点基础上，亟需在植被生长季生产力较高的东南、东北、华北和青藏高原地区增设二氧化碳观测站点。若在我国建设30个观测站点，可将碳汇估算的不确定性从10亿吨碳每年降低至3亿吨碳每年；建设60个观测站点，可将不确定性进一步降低至2亿吨碳每年。研究人员还进一步证明该观测网络具有广泛适用性，当反演使用不同输入和配置时，该观测网络仍对中国碳汇有较高的估算精度。该研究中提出的站点位置包含了现有卫星覆盖度较低的区域和地形复杂区域，与卫星观测资料形成有效互补。这些站点将成为“天-空-地”综合碳观测系统的重要组成部分，服务于中国二氧化碳收支反演和精准核算。

4月23日，记者通过多方渠道证实，修正药业正在全国范围内组织召回全部胶囊类产品。 　　原本计划4月20日抵达合肥，并明确参加第67届全国药品交易会的修正药业董事长修涞贵临时爽约，令多路守候在合肥的记者扑了个空。修正新闻发言人李佳透露：公司上下正全力组织药品召回一事，因此企业高层将缺席此次药交会。 　　广州一家药店证实，修正药业电话通知所有胶囊类产品暂停销售，药店正配合其做好封存工作，并称是“药监局要求的召回”。不过，吉林省药监局稽查分局4月23日表示：“并不知道相关情况，稽查分局未参与封存和召回工作。” 　　4月21日，卫生部发布公告要求各级医疗机构配合药监部门，召回所有胶囊铬超标批次的药品。 　　2010年，修正药业实现销售收入171亿元，2011年公司宣称有可能接近300亿元。有机构曾经估算过，修正药业共有13个品种单品销售额超过1亿元，其中包括了斯达舒等8个胶囊类产品和肺宁等其他品种。 　　此次“毒胶囊”事件的召回案例中，丹东市通远药业两个批次的牛黄甲硝唑胶囊共生产5000盒，召回2757盒。 　　2010年10月的太极集团曲美的召回或许更有参照价值。2010年上半年，曲美召回之前，共实现销售收入1.22亿元。而太极召回曲美，包括药品损失、召回成本等，给公司带来的实际损失约为1.01亿元，几乎达到该产品半年的销售额。 　　由于修正药业并未公布胶囊剂产品的实际销售额，因此尚无法估算实际可能造成的损失。 　　有药业人士因此表示，在销售数据未公开的情况下，或可按照年销售额近50%的比例估算召回损失。2010年，修正药业的明星产品斯达舒胶囊销售额在8亿元以上，一旦实施召回，涉及市值可能达到4亿元以上。而目前修正药业胶囊类药品共有67款，其召回的总市值或许将是个天文数字。

作物收获指数（HI）是评价作物产量和栽培效果的重要生物学参数，是进一步提高作物产量的重要决定因素。对作物育种、作物生长模拟、精准农业作物管理、作物产量估算及其它方面的应用研究具有重要意义。近年来，遥感凭借其在速度、精度和覆盖范围等方面的优势已逐渐成为获取大尺度作物HI的有效技术手段。而无人机（UAV）遥感技术也迅速发展，成为农业遥感监测的新手段。目前，UAV遥感传感器主要包括数码相机、多光谱相机和高光谱相机。其中，高光谱相机具有较多的波段，可以获取与作物生长状况密切相关的波段信息，可以为作物动态生长监测提供丰富的信息源，并可靠收集作物HI动态变化信息。然而，目前利用UAV高光谱遥感估算作物HI并无相关报道。基于此，在所附文章中，来自中国农业科学研究院的一组研究团队以冬小麦为研究对象，充分考虑其开花期至成熟期生物量和灌浆过程的变化以获取作物动态HI（D-HI）的空间信息。动态fG（D-fG）参数估算为开花期至成熟期期间不同生长期累积的地上生物量与对应时期地上生物量的比值。作者基于无人机高光谱遥感（DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光谱成像）数据进行了D-fG参数估算，提出了一种获取冬小麦D-HI空间信息的技术方法，并验证了所提出方法的精度。通过UAV高光谱数据计算的归一化差异光谱指数（NDSI）和D-fG测量值之间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波段中心和最佳波段组合，从而实现D‑fG的准确估算。最后，基于D-fG遥感参数和D-HI估算模型，准确获取冬小麦D-HI空间信息。Pika L 高光谱成像仪研究区域中国河北省衡水市深州县（37.71°~38.16°N，115.36°~ 115.80°E）。图1 研究区位置和UAV飞行样地分布。图2 本研究应用方法概述结果表1 D-fG和NDSI之间关系及其精度验证图3 基于敏感波段中心λ(724 nm，784 nm)的D-HI估算结果（2021年5月25日）。图4 基于敏感波段中心λ(724 nm，784 nm)的D-HI估算结果（2021年6月4日）。结论通过将静态fG参数转化为动态D-fG参数，提出了一种基于UAV高光谱数据的D-fG遥感参数获取冬小麦D-HI空间信息的方法并进行验证。最后，准确估算了冬小麦D-HI的空间信息。其中，选取5对敏感遥感波段中心以估算D-fG参数：λ（476 nm，508 nm），λ（444 nm，644 nm），λ（608 nm，788 nm），λ（724 nm，784 nm）和λ（816 nm，908 nm）。验证了基于遥感的D-fG估算值，RMSE为0.0436-0.0604，NRMSE为10.31%- 14.27%，MRE为8.28%-12.55%。同时，5对敏感高光谱波段中心的D-HI空间信息估算精度较高，RMSE为0.0429-0.0546，NRMSE为9.87%-12.57%，MRE为8.33%-10.90%。基于高光谱敏感波段中心λ（724 nm，784 nm）的D-HI估算结果精度最高，RMSE、NRMSE和MRE值分别为0.0429、9.87%和8.33%。本研究中D-fG和D-HI的估算结果具有较高的准确性，证明了所提出的基于UAV高光谱数据估算冬小麦D-HI空间信息的方法的可行性。这对未来利用卫星遥感进行大尺度作物D-HI估算具有一定的参考意义。请点击以下链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650311697&idx=1&sn=4d80ee946dd13c8de0696546b9c40941&chksm=bee1a0ee899629f8f3cb273e4a62f4d8ee9c0401ce1a9fddd5448755c2ae8e66b0654c58b3fc&token=1416149618&lang=zh_CN#rd

改进积雪密度的估计是目前雪研究的一个关键问题。表征密度时空变异性对于水当量的估算、水力发电和自然灾害（雪崩洪水等）的评估至关重要。高光谱成像是一种监测和估计其物理特性的有前途且可靠的工具。事实上，雪的光谱反射率在一定程度上受其物理特性变化的控制，尤其是在光谱的近红外（NIR）部分。为此，已经设计了几种模型根据光谱信息估算积雪密度。然而，还没有一个实现满意的结果。主要困难之一是积雪密度和光谱反射率之间的关系是非双射的（满射的）。事实上，几个反射振幅与相同的密度相关，反之亦然，所以密度和光谱反射率之间的相关性可能非常弱。基于此，为了解决该问题，本研究中提出了基于光谱数据的积雪密度估计混合模型。主要研究目标是利用高光谱NIR成像（PIKA NIR，RESONON Company）（900-1700 nm）以5.5 nm的光谱分辨率测试混合模型（HM）估计季节性积雪密度的性能。混合模型结合了一个分类器和3个与密度类别相关联的特定估算量（弱到中度变质雪（WMM），中度到高度变质雪（MHM）和高度到极高度变质雪（HVM））。利用2018（1.19-3.27）、2019（1.10-4.3）和2020（1.29-3.10）年冬季在加拿大魁北克国立科学研究院（INRS）的科技园内（46°47′43.22″北纬，-71°18′10″西经）收集的数据集校准和验证了HM。混合模型在两个水平进行评估：利用留一法交叉验证（LOOCV）算法和系统划分验证技术（SSV）。LOOCV技术用于评估3个特定估算量，SSV数据用于评估HM性能。4个统计评估指标（决定系数（R2），均方根误差（RMSE），偏差（BIAS）和纳什系数（NASH））用于评估模型的性能。 加拿大魁北克采样区地理位置。高光谱成像系统。（a）雪样垂直剖面的高光谱采集；（b）积雪垂直地层空间转换的假彩色RGB图像。【结果】 3种积雪类别的NIR光谱反射率。 混合模型估计特定估算量的结果；（a）WMM，（b）MHM，（c）HVM。混合模型特定估算量的LOOCV结果；（a）WMM，（b）MHM，（c）HVM。利用SSV数据估计区域混合模型。【结论】基于多元逐步回归的校准步骤结果表明，3种类型积雪均对不同NIR光谱区域敏感，局限于短波长和长波长。WMM对1265 nm和941 nm的波长敏感，MJM对1617 nm和941 nm的波长敏感，HVN对1424 nm和1188 nm的波长敏感。LOOCV技术强调了所有类别的特定估算量都趋向于略微高估积雪密度（BIAS＜0.1 kgm-3）。当用SSV数据挑战HM时，模型结果令人满意，R2=Nash=0.93，积雪密度略有低估（BIAS=1.03 kgm-3）。本研究的目的是开发一种基于积雪光学特性地方法，结合传统密度测量方法以减轻野外作业。利用HM估算积雪密度的关键步骤是最终特定估算量的选择。事实上，分类算法（如CART）是局部且不稳定的。这种不稳定性会显著影响利用HM的特定估算量的密度的准确性。换句话说，对于利用HM的理想建模过程，要建模的样品必须很好地分类，以便使用与该类对应的特定估算量来进行更优密度估计。否则，一个错误的特定估算量将会被选择，从而影响估算精度。例如，对于一个581 kgm-3的测量密度（分类为HVM），当分别利用HVM，MHM和WMM特定估算量估算时，相对误差变化了5%、39%和75%。另一方面，该方法的另一阻碍是野外和恢复的高光谱图像上均匀积雪层的正确选择。因此，需要进行额外的野外工作来收集更多的数据以克服这一弱点并允许适当的野外实施。HM提供了一种改进工具来监测季节性积雪的演变，即使对于低到中等的积雪密度，其性能也令人满意。该研究结果是开发一种在野外连续监测积雪密度剖面的有效方法的重要一步。 请点击如下链接，阅读原文：PIKA NIR高光谱成像在估算积雪密度上的应用

据外媒消息，Mizuho投资公司在3月30日降低了对赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）2011年第一季度(Q1)收入的估算，这主要是由于赛默飞世尔科技日前剥离了旗下的一部分业务。 　　2011年2月，赛默飞世尔科技宣布9.4亿美元出售旗下雅典娜诊断实验室和兰开斯特实验室业务，这使该公司营收将减少2.36亿美元，合每股股票损失0.07美元。 　　3月30日的一份研究报告则显示，Mizuho投资公司的分析师Peter Lawson重新修正了其对赛默飞世尔科技公司第一季度营收的估算，从原来的26.8亿美元降至26.2亿美元。同时，Peter Lawson也降低了本季度赛默飞世尔科技每股盈利的预测，从原来的0.90美元降至0.87美元。Peter Lawson表示，在过去的一个月内，华尔街共识的估算则是从0.91美元降至0.88美元。 　　在这份报告中，Peter Lawson提到另外两个因素也影响了他对赛默飞世尔科技的营收估算。一是：在21亿美元戴安公司收购案尚未完成时，赛默飞世尔科技宣布发行本金总和为22亿美元的债券；二是：在以9.4亿美元的价格剥离雅典娜诊断实验室和兰开斯特实验室业务时，赛默飞世尔科技又宣布了一项7.5亿美元的股票回购计划。 　　22亿美元债券的发行，预计将使赛默飞世尔科技每股收益降低0.03美元，而7.5亿美元的股票回购计划，将使赛默飞世尔科技第一季度的每股收益增加0.05美元。 　　此外，Peter Lawson还降低了对赛默飞世尔科技2011年全年营收的估算，从原来的113.8亿美元下降至111.4亿美元；每股股票收益则由原来的4.05美元降至4.00美元。 　　对于2012年，Peter Lawson则认为赛默飞世尔科技还将保持5%的有机增长，然而，对赛默飞世尔科技的全年营收仍是从119.8亿美元削减至117.5亿美元，华尔街分析师共识的估算则是122.4亿美元。此外，Peter Lawson认为赛默飞世尔科技2012年每股收益预期为4.45美元。 　　相关链接：日本核危机刺激Thermo Fisher产生新业务增长点

【摘要】森林的长期生产力和固碳能力受气候变化影响，已成为全球关注的问题。本研究中，我们提供了一种简单且无损的方法来研究多时间尺度上树木CO2同化率。这种新的方法结合了树干液流和稳定碳同位素分辨率以估算碳同化率。我们通过分析变异性并进行配对样本t检验，比较了气体交换测量和新方法测得的CO2同化率，以验证其准确性和适用性。气体交换和同位素测量都表明早晨CO2同化率高于下午，峰值在10-11 am左右出现，可能是由于夜间的水储存和早晨的高气孔导度。侧柏日，月，年尺度上CO2同化率的变异性与供水条件有关。与以往的研究相比，我们利用稳定碳同位素分辨率（Δ13C）和树干液流测量估算的年CO2同化率的结果与传统方法结果相一致。侧柏对供水可以有效的响应，这就解释了为什么它可以很好地适应半干旱区环境。估算CO2同化率的新方法是准确的，且适用于北京周边的半干旱地区。【研究区域】位于燕山鹫峰国家森林生态系统研究站（NFERS，40°03′N，116°05′E）。【碳同位素测定】利用碳同位素分析仪（CCIA-36d-EP，LGR）结合廓线系统进行长期野外观测。研究区域的地理位置（a）研究区域2013年-2016年三个土壤深度（30cm，60cm和90cm）的月土壤含水量（SWC）；（b）月降水量（P）和平均气温（Ta）；（c）月平均饱和水汽压差（VPD）和光合有效辐射（PAR）。（a）16个树木样品的月平均林分蒸腾（Ts），误差线表示标准偏差；（b）每个样品的月林分蒸腾。TDP系统每月测得的树木每小时平均蒸腾值（Th）。负数的绝对值表示生长在阴坡的8棵树的平均蒸腾量，而正值表示生长在阳坡的8棵树的平均蒸腾量。阳坡和阴坡树木的月δ13Cls。每个点表示每月代表日（2天）的平均δ13Cls。误差线表示平均值的标准误差。Th和叶片δ13Cls估算的每个月树木每小时平均CO2同化率（Ah）。负数的绝对值表示生长在阴坡的8棵树的平均CO2同化率，而正值表示生长在阳坡的8棵树的平均CO2同化率。13C分辨率（Ah和A' h）和便携式红外气体分析仪（A6400和A' 6400）估算的每小时平均CO2同化率的比较。Ah和A6400表示生长在阳坡的CO2同化率，A' h和A' 6400表示生长在阴坡的CO2同化率。

城市河流水资源是重要的生态资源，是城市生活和生态的根本保障。但是近年来，河流水污染问题日益突出，城市水污染监测、水体保护、生态系统健康动态监测以及修复方法已经成为研究热点。水质监测是水污染控制的基础。传统水质监测主要基于野外采样后的实验室检测和分析，由于空间布局和采样点密度限制，在分析污染物在水面的连续迁移过程或大面积污染时，难以获得反映整个水体生态环境的总时空数据。遥感技术因其快速、实时和非接触操作的独特优势，逐渐成为水质参数反演和水质监测的有效工具。其中，地面遥感监测技术以其小范围、高精度和点源信息获取等优点而取得较好效果。因此，该方法在小流域水质监测方面具有一定优势，可以实现河流水质单一指标的高精度定量反演。然而，基于地面遥感技术进行水质监测时，还存在以下问题亟待解决。一是反演水质指标过于简单，反演精度较低，无法充分反映河流水质信息。其次，常用的回归和反演模型种类繁多，但对相关算法应用效果的系统比较和科学评估较少。因此，急需通过对比分析研究，为模型合理选择提供决策支持，提高水质反演效果。基于此，在本研究中，一组研究团队以邯郸市滏阳河为研究对象，通过室内测量获取水样的高光谱数据（ASD FieldSpec 4光谱仪）以及通过化学实验获取相应水质检测结果。然后引入偏最小二乘法（PLS）、随机森林（RF）和最小绝对值收敛和选择算子（Lasso）建立样本高光谱数据和6个对应水质参数（浊度（Turb）、悬浮物（SS）、化学需氧量（COD）、NH4-N、总氮（TN）、总磷（TP））的拟合模型，并进行验证和评估。在考虑高光谱数据非线性特性的基础上，上述三种算法的应用重点是消除数据之间可能存在的多重共线效应以及消除多种水质参数数据经光谱转换后可能存在的稀疏数据结构的影响。本文研究目的是寻找最佳反演算法，探讨高光谱监测技术代替实验室理化指标测试的可行性，评估反演模型对水质变化的预测效果。为城市河流水质监测提供更方便、更经济、更广泛的方法。图1 目标研究区水样收集断面分布图。图2 研究方法流程图。【结果】表1 PLS模型及其估算精度表2 Lasso模型及其估算精度表3 RF模型及其估算精度表4 水质参数最佳回归模型以及估算精度【结论】研究结果表明PLS模型对Turb，SS，COD，TN和TP的回归精度较好，但泛化性较差；RF模型对Turb，SS，COD，NH4-N和TP的预测效果优于PLS模型，具有更好的普适性；Lasso模型对COD，TN和TP有机污染物的反演效果最好，但对SS和NH4-N的反演效果较差。结果表明地面高光谱数据可以准确反演水体污染状况，实现大尺度、多参数水质监测。三种非线性反演算法具有较强的拟合能力，尤其是RF模型和Lasso模型在适用性和预测精度上相得益彰。与传统的回归模型PLS相比，机器学习算法综合实力更强，是城市河流水质参数分类、反演和预测的有效方法。提供了更高的反演精度和更好的鲁棒性。由于采集样本数据的限制，本研究仅分析了光谱和相应水质之间的关系。此外，讨论了三种算法的反演精度。对于后续研究，在更多补充数据的基础上，研究组将重点关注以下几个方面：一是研究不同时间条件下水质参数的变化规律；二是研究同一水质参数在不同采集位置相同时的光谱敏感波段。然后进一步探索不同采样周期下是否具有相同规律；三是进一步研究不同污染条件下基于光谱信息的污染状态反演精度和迁移规律反演能力。

建在东莞市的中国散裂中子源(CSNS)是中国首台、世界第四台脉冲型散裂中子源，被誉为探索物质材料微观结构“超级显微镜”的大科学装置。东莞市发改部门日前发布了关于《中国散裂中子源仪器设备更新改造项目社会稳定风险分析报告》的公示（以下简称《报告》），拟在2024年至2026年实施CSNS仪器设备更新改造项目，估算总投资约为9896万元。据了解，CSNS由中国科学院和广东省共同建设，于2011年9月动工，2018年8月通过国家验收投入正式运行。《报告》显示,CSNS仪器设备更新改造项目在现状建筑内进行设备更新改造，不涉及土地征用和拆迁。更新改造的项目内容共有七个方面，涉及直线加速器大功率速调管功率源升级及国产化替代，提高重复频率；升级加速器中央控制系统；通用粉末衍射谱仪(GPPD)主探测器增加探测器覆盖面积，使谱仪具备单晶高温合金材料内部应力、应变的高精度测量的能力等。其中，GPPD是CSNS首批建设的三台谱仪之一，主要用于研究物质的晶体结构和磁结构，以满足来自材料科学、纳米科学、凝聚态物理和化学等众多领域的科学研究和工业应用的需求。

用无人机搭载总辐射表估算反照率的新方法背景康奈尔大学Goodale & Fahey Labs博士生夏洛特利维（Charlotte Levy）和无人机成像服务公司的马丁拉坎斯（Martin LaChance）认为，了解全球气候变化是一个复杂的过程，因为难以测量的变量的微小变化可能会对全球范围产生重大影响。反照率是表面反射率的一种量度。当一个表面反射太阳能，而不是吸收它作为热量，它可以导致局部和全球的主要冷却。想想夏季乘坐白色汽车和黑色汽车的区别。表面反射的能量从来没有机会加热汽车内部。反照率在不同的表面上会有很大的差异（想想雪地或森林景观），导致辐射平衡在气候上的显著差异。 可用反照率数据的有限分辨率全球反照率和土地利用模式的研究通常依赖于宽带卫星反照率产品的估计。然而，最常用的反照率数据集，MODIS双向反射分布函数（BRDF）、最低点BRDF调整反射率（NBAR）和反照率产品（MCD43）具有500米的空间分辨率限制，尽管生态社区声称需要更高分辨率的产品。对反照率进行更全面估计的尝试有多种形式，并且有其自身的局限性。全国各地的固定塔允许对反照率随时间的变化进行精细量化，但其覆盖很小，可能无法准确表示较大地块的变化。利用无人机测量反照率的新方法我们开发了一种估算反照率的新方法，该方法提高了使用轻型低空无人机（UAV，也称为无人机）进行测量的灵活性和可承受性。随着这项技术的发展和联邦使用法规的放松，无人机越来越多地被视为粗分辨率卫星估算和特定地点地面测量之间的折衷方案。最近对联邦航空局法规的调整使无人机技术比以往任何时候都更容易获得，现在它为反照率估计提供了一个可行的工具。 测量设备短波宽带反照率的测量是使用Kipp&Zonen CMP6和CMP3总辐射表收集的。入射的全球短波辐射由CMP6测量，CMP6安装在9米伸缩桅杆的顶部，并由Kipp&Zonen METEON数据记录器记录。向下的CMP3被固定在定制无人机的底部，由机动框架调平，数据由另一个仪表记录。将固定向上CMP6总辐射表的桅杆放置在起飞位置，距离向下CMP3的最终测量点约200m，由无人机固定在离地面120m的位置。反照率计算为两台总辐射表测量的入射和反射辐射的第三十二次平均值之间的比率。该地点是纽约州立大学海贝纪念森林附近的一个研究地点，位于塔利镇附近。该无人机于2016年7月27日进行了多次飞行，飞行时间约为12分钟。在太阳正午（13:11）前后的五次飞行中，无人驾驶飞机在指定的纬度和经度以及指定的120米高度处飞行。根据本地观测和总入射太阳辐射值低于选定阈值750W/m2的情况，消除了干扰云层的观测。 用无人机进行的第一次试验是有前途的飞行证明，无人机安装的总辐射表能够对反射的太阳辐射进行一致的测量，得到的反照率值与类似林分的文献一致。据我们所知，无人机的反照率测量以前没有成功进行过；然而，它们提供了一个重要的机会，可以在广阔的空间范围内进行灵活的测量。虽然塔楼的最大可视区域有限，需要广泛的基础设施，且仅限于单个地理点，无人机测量可能允许对各种地表类型的反照率进行详细表征，可用于验证卫星估计或表征卫星估计无法充分捕捉的条件；例如，临时树冠积雪覆盖，或生物质作物林分的反照率差异。

车厘子，相信大家都不陌生，毕竟“车厘子自由”曾经也是风靡一时的网络热词。但是车厘茄是什么呢?车厘子的变种？车厘子和茄子的结合？空想不如实干，看看度娘怎么说......嚯，原来车厘茄就是常见的小番茄！另外，小加还了解到车厘茄含有丰富的维他命和十分高的铁质含量，不仅有美容功效，还可以预防出现贫血，可谓是值得多次购买的营养好物。但是购买时，我们只能通过朴素的双眼判断其好坏，如果从专业性的角度出发，该如何评估车厘茄的质量呢？答案就在下面这篇论文里，快一起来看看吧！基于深度学习和高光谱图像估算车厘茄可溶性固形物含量及硬度车厘茄（Solanum lycopersicum）因其特殊的香味深受世界各地消费者喜爱。可溶性固形物（SSC）和硬度是评估产品质量的两个主要指标。现存的测量技术主要依赖于化学方法。然而，这种破坏性的方法不适用于大面积的测量。高光谱成像技术可以同时获取光谱信息和空间信息，已广泛应用于各个领域，如植物病害胁迫检测、工业食品包装、医学图像分类及水果质量分析。基于此，来自浙江工业大学和浙江省农业科学院的研究人员选择当地主流的车厘茄（Zheyingfen-1）为研究对象，测量其硬度和SSC，并基于高光谱图像（PIKA XC 高光谱相机，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）和相应的深度学习回归模型开发了无损式测量技术。高光谱成像系统【结果】（A）校正的光谱反射率图。（B）MSC预处理。（C）二阶差分预处理。每个模型的SSC估算结果。（A）小样本数据的SVR估算结果。（B）大样本数据的SVR估算结果。（C）小样本数据的KNNR估算结果。（D）大样本数据的KNNR估算结果。（E）小样本数据的AdaBoostR估算结果。（F）大样本数据的AdaBoostR估算结果。（G）小样本数据的PLSR估算结果。（H）大样本数据的PLSR估算结果。（I）小样本数据的Con1dResNet估算结果。（J）大样本数据的Con1dResNet估算结果。大样本数据集每个模型的硬度估算结果。【结论】本研究中，作者利用高光谱图像提出了Con1dResNet深度学习模型来估算车厘茄的SSC和硬度。相比传统的机器学习方法，充足的样本数量可以实现更好的结果。就SSC估算而言，其R2值为0.901，比PLSR高26.4%，其MSE为0.018，比PLSR低0.046。就硬度估算而言，其R2值为0.532，优于PLSR33.7%。结果表明高光谱成像结合深度学习可以显著提高车厘茄SSC和硬度估算准确性

10月13日，记者从省地质矿产勘查开发局获悉，上饶县梨子坑锁定一大型银多金属矿，据前期勘查探明，矿区富含银、铜、钼、铅、锌等贵重金属矿，且含量比例高出国家许可开采标准的数倍，这是我省在北武夷成矿带上武夷山脉金属矿系的又一重大勘探找矿成果。初步估算矿石量539.94万吨上饶横跨武夷、怀玉两大山脉，是全国16条重要成矿带之一的武夷成矿带的重要组成部分。此次锁定的矿区属于武夷山成矿带重点成矿区域之一的冷水坑——梨子坑银铅锌多金属成矿亚带，这里各类矿产资源十分丰富，尤其是铜等金属类矿产资源，亚洲最大的德兴铜矿距离此次勘探区域仅百余里，并与该矿系一脉相承，成矿时间上相近。上饶的金银储量分别占全省储量的86.6%和65%，而此次勘探成果将又一次改写这一数字。据已经取得该银多金属矿探矿权证的公司负责人介绍，项目的勘探面积有20.81平方公里，矿区地处中国金属矿成矿带的矿脉上，早在300年前福建人就在此大规模开采银等金属矿，现在保留的遗址就有近百处。2010年至今，省地质矿产勘查开发局赣东北大队在矿区橙树坪矿段、塘里矿段完成地质勘查，目前查明20余条铅、锌矿体，初步估算矿石量539.94万吨，金属量铅4.5040万吨，锌6.2748万吨，伴生银25.74吨。塘里矿段圈出矿化蚀变带3条，其中M1矿化带规模最大，位于矿段北侧，目前走向长约1.2公里，带内共圈出3条工业矿体，平均真厚度2.71米。ZK501单孔圈出铜矿体2层，钼矿体1层，铜矿体单层视厚度最厚达7.93米，钼矿体单层视厚度达12.66米。另外，橙树坪矿段还发现萤石矿1条，可见走向50米，厚度0.4~0.8米。我省锁定三个重点找矿靶区近年来，省地矿局与中国地质大学、南京大学、东华理工大学、地科院矿产所等科研院校所合作，数十位院士、专家对北武夷地区成矿地质条件进行综合分析研究，发现大量找矿线索，进一步明确了我省“三个重点找矿靶区”为主攻目标，即贵溪冷水坑－金溪珊城铅锌银铜钼找矿远景区、饶南坳陷东乡枫林－弋阳铁砂街－铅山永平铜多金属找矿远景区及铅山篁碧－上饶梨子坑铜铅锌找矿远景区等3个远景区为重点找矿区段。专家建议，锁定这3个重要区段，主攻铜、铅、锌、银、钼、金等矿种，并特别注意海底火山喷流沉积——叠加改造型、斑岩型和矽卡岩型、层控叠加改造型、火山——次火山热液型铅锌、火山——次火山岩（斑岩）型铅锌银矿及块状硫化物型铜多金属矿等矿床类型找矿理论的运用。从目前矿区找矿成果，预测该矿区经地质工程揭露的铅、锌、银、铜、钼矿床找矿异常连续性具有良好的找矿远景，矿床规模保守估计能达到大型。 在此次的找矿靶区，专家们建议使用伊诺斯手持式矿石分析仪DPO6000。伊诺斯xrf分析仪不仅可以快速的判别矿石的种类，而且可以快速分析出矿石中各个元素的含量。 关于Delta DPO-6000： 品牌：INNOV-X 产地：美国 典型用户：矿产探矿企业 配置：标准型SDD探 测器，探测面积25平方mm；靶材Ag或Au 分析元素： K、Ca、S、P、Cl、 Ti、V、 Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、W、Zn、Hg、As、Pb、Bi、Se、Th、U、Rb、Sr、Y、Zr、Mo、Ag、Cd、Sn、Sb...等元素。

在葡萄栽培与酿酒工业中，可溶性固形物总含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果实成熟度和品质的关键指标。不同品种的葡萄因其遗传特性和生长环境的差异，其TSS含量存在显著变化。准确估算各品种葡萄的TSS含量，对于预测酒的品质、调整酿造工艺以及确定最佳采收时机均具有重要意义。那么，如何能够准确估算葡萄的TSS含量呢？跟随小编，一起来看看下面这篇论文给出了怎样的答案。摘要 ABSTRACT可溶性固形物总含量（TSS）是决定葡萄最佳成熟度的关键变量之一。在这项工作中，基于漫反射光谱测量，开发了偏最小二乘（PLS）回归模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（红葡萄）等葡萄品种的TSS含量。为了确定TSS预测的最适合光谱范围，对四个数据集进行了回归模型的校准，其中包括以下光谱范围：400–700 nm（可见光）、701–1000 nm（近红外）、1001–2500 nm（短波红外）和400–2500 nm（全光谱范围）。我们还测试了标准正态变量变换技术。使用留一交叉验证评估了回归模型，评估指标包括均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）、性能与偏差比（RPD）和因子数（F）。红葡萄品种的回归模型通常比白葡萄品种的模型更准确。最佳的回归模型是针对Mencía（红葡萄）得到的：R2 = 0.72，RMSE = 0.55 °Brix，RPD = 1.87，因子数 n = 7。对于白葡萄，Godello取得了最佳结果：R2 = 0.75，RMSE = 0.98 °Brix，RPD = 1.97，因子数 n = 7。所使用的方法和得到的结果表明，可以使用漫反射光谱和将反射值用作预测变量的回归模型来估算葡萄中的TSS含量。结果 RESULT葡萄的反射率是使用ASD FieldSpec 4 地物光谱仪进行测量，该仪器可检测350–2500 nm光谱范围内的反射率。葡萄样品（每个葡萄品种60个样品，每个样品有100颗浆果）散布在黑色容器芯中（17 × 17 cm）。从4个不同的数据中获取了100颗浆果的反射数据（在每次测量之前将样品顺时针旋转90°）。然后对反射数据进行预处理，得到4次数据的平均值。图1. 利用ASD地物光谱仪获取光谱数据的流程图2展示了四种葡萄品种的平均反射值范围以及原始数据（图2a）和SNV转换数据（图2b）的TSS反射值。在图2a中，红葡萄品种（Mencía和Tempranillo）具有非常相似的光谱特征。虽然在可见光范围内的反射值相似，但从波长675 nm处可以看出一些差异，最大和最小反射值分别约为895 nm和1080 nm，以及675 nm和960 nm。白葡萄（Godello和Verdejo）的光谱特征与红葡萄不同，但彼此非常相似。Godello和Verdejo在可见光-近红外范围的570 nm、830 nm和890 nm处具有最高的反射值。在这个范围内，反射值呈现轻微差异，尽管它们具有相同的光谱特征。从波长1160 nm开始，四种葡萄品种的反射值是相同的。图2 四种葡萄品种（Mencía、Godello、Tempranillo和Verdejo）采样浆果的平均光谱范围图3 Godello、Mencía、Tempranillo和Verdejo葡萄品种在使用原始数据（实线）和SNV转换数据（虚线）进行PLS回归时加权回归系数在全光谱范围内的分布。对四个品种的酿酒特性进行了交叉验证。黑线表示零相关性，并为了清晰呈现而偏移了3.0单位图4 利用原始光谱反射数据进行每个波长的简单线性相关性葡萄糖度（TSS）相关图。图5 利用原始（a–d）和SNV转换（e–h）反射数据进行的偏最小二乘回归（PLS）的均方根误差（RMSE）值。所有图应用相同的颜色刻度（请参阅右侧图例）。结论 CONCLUSION采用漫反射光谱测量方法，利用偏最小二乘（PLS）回归模型估计了四种葡萄品种（Godello、Verdejo、Mencía和Tempranillo）的总可溶性固形物（TSS）含量。基于所获得的结果，红葡萄品种的TSS含量估算最佳，特别是Mencía。用于TSS预测的最适宜光谱范围是近红外（NIR）范围（701–1000 nm）。在此光谱范围内获得了最高的R2和RPD值，以及最低的RMSE和F值。在所有光谱范围内，对数据进行SNV转换进一步改善了模型的评估指标结果。用于估算TSS的最佳变量（图5）分别位于860 nm处，波长201 nm的Godello；883 nm处，波长232 nm的Mencía；916 nm处，波长230 nm的Tempranillo；以及1055 nm处，波长230 nm的Verdejo。这些最佳点呈现出最低的RMSE值。研究表明，通过光谱测量的反射值，可以迅速、非侵入性地进行现场测量，从而估算TSS含量。

含卤气体主要包括氟氯碳化物（CFCs）、哈龙（Halons）、四氯化碳（CCl4）、甲基氯仿（CH3CCl3）、甲基溴（CH3Br）、氟氯烃(HCFCs)、氢氟碳化物（HFCs）、全氟化物（PFCs）、三氟化氮（NF3）、六氟化硫（SF6）等臭氧消耗物质和温室气体。2019年，含卤气体的辐射强迫达到0.41 W/m2，相当于CO2辐射强迫的19%。考虑到它们对气候变化的影响以及它们极低的大气环境浓度（ppt量级），对于含卤气体连续的高精度观测非常重要且难度极大。中国北部地区人口密集，是全世界最重要的氟化工、电解铝和氯碱工业生产基地之一，是含卤气体排放的重点地区，因此对于北部地区的四类F-gases(HFCs、PFCs、SF6和NF3）的排放估算也十分必要。本研究利用自主研发的高精度在线监测系统天霁 ODS5-pro系统，于2020年10月至2021年9月在北京上甸子大气本底站对36种含卤气体进行了连续的高精度监测，并对观测数据进一步筛分，得到了36种含卤气体的本底浓度和污染浓度，讨论了含卤气体抬升浓度之间的相关性。最后，根据观测数据结合种间相关法估算了2020-2021年中国北部地区HCFCs和F-gases的排放量，并将结果与全球排放量进行了比较，揭示了中国北部地区HCFCs和F-gases对全球排放的贡献。天霁ODS5-Pro系统由在线采样模块、分析系统、标气、辅助气组（氦气+氮气）和数据处理系统组成。其中分析系统由自组装的冷凝预浓缩模块和气相色谱-质谱检测模块组成。该系统在完成设计、组装和测试后，在北京上甸子大气本底站针对背景大气开展了为期1年（2020.10-2021.9）的实地观测试验；实现了36种含卤气体的有效分离和长期高精度监测，具体为大气浓度大于100ppt物种的精度约0.5%，大气浓度20-100 ppt物种的精度为0.5%~1%，大气浓度1~20 ppt物种的精度为1%~4%；大气浓度为0.1~1 ppt物种的精度为4%~9%。系统的准确度优于±0.5 %，检出限优于0.5 ppt。此外，天霁ODS5-pro系统与国际先进水平的Medusa GC-MS系统进行了同期比对实验。将两套系统间隔70 分钟以内的数据进行配对后，两套系统绝大部分物质的浓度偏差＜3%，表现出良好的监测一致性，验证了天霁ODS5-pro系统的监测可靠性。表1 上甸子站2020年10月至2021年9月含卤气体的背景浓度和污染浓度所有35种含卤气体有25%-81%的有效数据被筛分为背景浓度。对于大多数已经被《蒙特利尔议定书》淘汰的物质(CFCs、哈龙和CH3CCl3)， 59%-81%的测量结果被筛分为背景浓度。然而CCl4显示出高频率的污染事件，只有40%的测量结果被筛分为背景浓度。本研究中所有HCFCs的背景浓度数据量仅占总数据量的比例为27%-29%，反映出其在中国逐步淘汰过程中持续而强烈的排放。对于HFC-32、HFC-125、HFC-134a和HFC-227ea来说，其背景浓度数据量占比为27%-33%。此外，包括CH2Cl2、CHCl3和PCE在内的短寿命卤代烃(定义为在大气中寿命少于6个月的物质)的污染事件经常发生，其中背景浓度数据占比为25%-31%。在所有测量的含卤气体中，CH2Cl2的背景浓度数据量占比最低。图1 典型含卤气体大气抬升浓度间的相关性，以相关系数r表示，*表示两种物质在0.05水平上显著相关CFCs与其他物质之间的相关性较低，因为主要CFCs的污染浓度数据量占比仅为19%-25%，其相对背景浓度的抬升不到10%(表1)。HCFCs和HFCs的抬升浓度之间存在很强的相关性，反映出其在中国占主导地位的生产和消费，因此存在大量的人为排放。HFC-32与HFC-125具有较高的相关性，相关系数(r)为0.94。这一结果与之前Li et al.(2011) 和Kim et al.(2010)报道的低相关性不同。他们认为HFC-32和HFC-125主要来自工业生产过程中的逸散排放。本研究发现的强相关性证实了主要用作HCFC-22替代品的混合制冷剂R410A（HFC-32与HFC-125 质量比1:1）在中国房间空调得到了广泛使用。R410A的人为生产和消费已经成为HFC-32和HFC-125的主要排放源。此外，HFC-143a广泛存在于R404A和R507A的混合制冷剂中，因此与HFC-32和HFC-125的相关性较强，分别为0.70和0.76。在中国，HFC-23主要作为HCFC-22的工业生产过程副产物而排放。同样的，PFC-318主要在以HCFC-22为原料的四氟乙烯和其他含氟化学品的生产过程中产生和排放。HFC-23和PFC-318的抬升浓度相关性很强，为0.80，这暗示了它们均主要来源于与HCFC-22相关的氟化工行业的排放。氯甲烷类(包括CH3Cl、CH2Cl2、CHCl3和CCl4)与HCFCs和HFCs的抬升浓度相关性相对较强。在中国，氯甲烷类在各种工业过程中排放，其主要用作氟化学品生产的原料以及在人口稠密和工业化地区被广泛用作溶剂。本研究得出的相对较高的相关性可归因于工业区域氯甲烷类、HCFCs和HFCs排放的同源性。图2 2020年10月至2021年9月上甸子站观测对含卤气体排放的敏感性表2 利用种间相关法估算的2020-2021年中国北部地区F-gases和HCFCs的排放量aHCFC-22的排放量为数值反演法获得图3 (a)F-gases和(b)F-gases和HCFCs中各物质的CO2当量（CO2-eq）排放的占比表3 2020-2021年中国北部地区CO2-eq排放量以及对2020年全球含卤气体排放量的贡献排放敏感性分析结果（图2）表明，上甸子站的观测对中国北部地区12个省份的排放具有较高的敏感性。因此，采用种间相关法，以HCFC-22和CO为参考物估算了中国北部地区F-gases和HCFCs的排放量。结果表明，2020-2021年中国北部地区F-gases的CO2-eq排放量达到181±18 Tg /yr。在估算的四类F-gases中，SF6的CO2-eq排放量的占比最高(24%)，其次是HFC-23(22%)、HFC-125(17%)、HFC-134a(13%)、NF3(10%)、CF4(5.9%)、HFC-143a(3.9%)、HFC-32(3.4%)和HFC-152a(0.2%)。如果将HCFCs的排放纳入其中，HCFC-22由于其巨大的实物吨排放量而贡献F-gases和HCFCs总CO2-eq排放量的42%，接近一半。因此，进一步减少HCFCs的排放将有助于臭氧层的恢复，并对减缓气候变化起到积极作用。与全球排放量进行比较后发现，仅中国北部地区的NF3、SF6和HCFCs的占全球排放的比例就高达20-40%，表明中国整个地区上述物质的排放量可能占全球排放的一半以上。因此，中国减缓NF3、SF6和HCFCs的排放将对全球的减排进程产生重要影响。中国北部地区有意生产的HFCs的排放量占全球排放的比例较低(＜15%)，而工业副产物HFC-23的贡献比例相对较高，为19%。文章信息研究成果以“In Situ Observations of Halogenated Gases at the Shangdianzi Background Station and Emission Estimates for Northern China”为题已在 Environmental Science & Technology 期刊上作为封面文章发表。北京大学环境科学与工程学院的博士生伊丽颖为文章的第一作者，复旦大学姚波研究员和北京大学许伟光工程师为本文的通讯作者。该研究工作得到了国家重点研发计划项目（2019YFC0214502）的支持。文章链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.3c00695文中引用的参考文献：1. Li, S. Kim, J. Kim, K. R., et al., Emissions of Halogenated Compounds in East Asia Determined from Measurements at Jeju Island, Korea. Environ. Sci. Technol. 2011, 45, (13), 5668-5675.2. Kim, J. Li, S. Kim, K. R., et al., Regional atmospheric emissions determined from measurements at Jeju Island, Korea: Halogenated compounds from China. Geophys. Res. Lett. 2010, 37, L12801.

海水富营养化是海洋水体中N、P等营养盐含量过多，导致水体中藻类等生物过度繁殖，从而引发水体生态系统的失衡现象。环境变化和水体富营养化是当前许多湖泊及水域面临的严峻挑战。为了及时发现湖泊水质变化,水体监测是关键所在。遥感监测技术的发展为水体监测带来了新机遇。遥感技术可以通过机载高光谱获取大范围的水体光谱信息，从而快速、准确了解水体的变化情况。遥感监测可以提高监测效率，减少人力和物力的投入，降低监测成本。在山东半岛南部胶州湾典型海水养殖区，学者们就利用高光谱遥感开展了海水富营养化的监测。利用Resonon Pika L估算胶州湾富营养化由于土地利用的不断变化、森林砍伐和化石燃料的燃烧，温室气体排放急剧增加，从而导致海洋富营养化、洪水泛滥等严重的全球性挑战。近年来，由于海产品消费的增加，海水养殖成为一个迅速扩大的全球市场。而不合理的养殖方式、过度的养殖生产，以及大量污染物直接排放到海洋养殖区中，会造成赤潮等其他灾害。这些问题会导致严重的环境污染、生态失衡和沿海水域富营养化。为了从源头上减少污染排放，阻止海水养殖水质恶化，需要快速准确地了解海水养殖水质参数浓度的时空特征、演变过程、影响因素等信息。随着遥感技术的不断进步，高光谱遥感技术因其精度高、波段多、信息量大等优点在遥感水质监测中得到了广泛的应用。而机载高光谱遥感具有空间分辨率高、时间分辨率高、图像采集灵活等优点，为区域水质监测的应用提供了新的途径。胶州湾 - 机载高光谱遥感基于此，在所附的文章中， 研究者们在山东半岛南部胶州湾典型海水养殖区基于DJI M600Pro UAV+Resonon Pika L高光谱成像收集了高光谱图像，选取海水水质、叶绿素a浓度和总悬浮物（TSM）浓度等关键参数作为海水富营养化指标。分析了各参数浓度与光谱反射率的相关性。并利用参数的最佳敏感波段建立了胶州湾海水高光谱反演模型（JZBZ）。机载高光谱路线规划和水样采集【结果】海水采样点的水光谱曲线JZBN模型（a）和NSOAS模型（b）估计的TSM浓度值和实测值的比较，JZBN模型（c）和NSOAS模型（d）估计的叶绿素a浓度值和实测值的比较研究区（a）TSM（b）和叶绿素a（c）浓度的空间分布【结论】本研究表明了机载高光谱遥感技术确定胶州湾海域水质参数浓度和空间分布的可行性。根据水体高光谱图像的光谱特征和特征波段敏感性之间的关系，建立了胶州湾JZBM水质反演模型。该模型对叶绿素a和TSM这两种水质参数的预测精度较高，Rp2值均大于0.7。通过室内试验数据和研究区域野外调查，获取了胶州湾叶绿素a浓度和TSM浓度的空间分布图，可准确反映现状，具有较高区域价值。总之，该研究提供了快速评估胶州湾富营养化程度的有力工具。

p 　　如今，各家上市企业已经公布完成了自己的2018年年度报告。早在很早以前，小编心里就有一个疑问，公司业绩的好坏是否会影响公司员工的收益?由此，小编想到能否通过财报中的某些数据大致计算一下这些企业的员工平均收入呢?带着这个疑问，小编在网上开始了有目的但漫长的搜索。。。。。。 /p p 　　在翻看了大量网页后，小编在一篇文章中看到了一种人均薪酬的计算公式——应付职工薪酬(本期增加值)/0.5*(本期末员工数+本期初员工数)。 /p p 　　在这个方法中，应付员工薪酬包括短期薪酬和离职后福利等。考虑到我们想了解的主要是员工的工作收入，所以在数据收集时，小编用了短期薪酬这个数据而没有考虑离职后福利等数据。而员工人数我们采用的是年度财报中的当期领取薪酬员工总人数。所以，我们的计算公式为短期薪酬(本期增加)/0.5*(本期末领取薪酬员工总人数+本期初领取薪酬员工总人数) /p p 　　需要说明的是，短期薪酬包括职工工资、奖金、津贴和补贴，职工福利费，医疗保险费、工伤保险费和生育保险费等社会保险费，住房公积金，工会经费和职工教育经费，短期带薪缺勤，非货币性福利等。这表示短期薪酬更接近于企业的用人成本，由于要缴纳住房公积金及保险等，所以实际员工到手的薪酬总数会低于财报中披露的数据。同时，虽然我们用期初、期末人数总和求平均的方式试图获得更贴切的员工人数数据。但考虑到公司人才流动的复杂性，我们目前的处理方式恐怕仍难以完全代表一个企业的员工人数。而且我们计算平均薪酬时也没有刨除高管薪酬及高管人数后再行计算，由于这些高管拿着比较高额的工资，这对我们计算的平均薪酬也会有明显的拉动作用。 /p p 　　所以，我们的估算 strong 仅作为参考！！！仅作为参考！！！仅作为参考！！！ /strong /p p 　　好了，说了这么多，是时候上我们的估算数据了(求轻拍)： /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201906/uepic/a4319861-b9fc-4126-98a4-dcd4c9819944.jpg" title=" salary0621.png" alt=" salary0621.png" / /p p style=" text-align: center " strong 仪器上市企业年度平均薪酬（单位：元） /strong /p p 　　我们统计了20家公司业务中涉及仪器的上市企业的财报信息。这些企业大部分都是创业板上市企业，基本都是国内仪器制造行业的标杆企业，相信他们的员工薪酬水平也代表了国内这个行业的领先水平。由于是估算数据，可能与这些企业员工的实际薪酬有所差异。所以企业名称我们就以数字表示了。其中上市企业18是2018年新上市厂商，所以其2017年人均年薪为空缺。而上市企业20在2018年主营业务也从仪器相关转移到了其他领域，这也使其人均薪酬数据参考意义打了折扣。 /p p 　　通过估算，我们发现这些企业中2018年人均年薪可以达到12万以上的有11家。2018年人均年薪和2017年人均年薪相比实现增长的有10家。 /p p 　　随后，我们依此数据统计了这些上市企业的平均员工年薪(在这里，我们排除了上市企业18和上市企业20的数据)。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201906/uepic/3a7b9194-6f5d-4069-8ecc-fc32d5e3db08.jpg" title=" mean salary.jpg" alt=" mean salary.jpg" / /p p 　　通过计算，我们看到2017和2018年度仪器行业上市企业员工的平均薪酬均达到了12万以上。同时，2018年人均年薪较2017年人均年薪增长了2.3%。 /p p 　　前面已经说过，由于没有排除高管薪资，所以我们的平均薪酬可能会比实际高出一些。看到这，相信不少看官内心都会起一些波澜。其实，考虑到人均薪酬中难以看出工作经验、年龄、不同职位等方面对薪酬的影响，所以，平均薪酬的参考意义究竟有多大还是要依各位看官而定。无论你的薪酬是高于我们估算的平均薪酬还是比这个低，此刻，我不禁想到了习大大的话，并斗胆稍作修改为本文作结：幸福都是奋斗出来的，无论对现实满意与否，我们都要撸起袖子加油干。 /p p 　　好了，祝大家早日升职加薪、当上总经理、出任CEO、迎娶白富美、走上人生巅峰!(毕竟，我们认为每一个努力的人都值得拿高薪，如果现实对你来说并非如此，那你可能还是缺少一个机会。我不会告诉你高薪机会尽在 a href=" https://www.instrument.com.cn/job/" target=" _blank" style=" text-decoration: underline " 仪器直聘 /a 的) 周末愉快:) /p p 　　PS:想吐糟你的薪资情况， 或者对这篇文章中涉及的估算方法有更好的建议，欢迎在留言区或者添加微信号告诉我们。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201906/uepic/64dfd75c-9768-40a8-8ccd-64cf51d9bc20.jpg" title=" 绿仪社工号.jpg" alt=" 绿仪社工号.jpg" / /p p style=" text-align: center " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 扫二维码加“绿· 仪社”为好友 了解更多对科学仪器市场的分析评论！ /span /p p br/ /p

说到温室气体，大家熟知二氧化碳占比最大，而仅次于它的第二大温室气体正是甲烷（CH4）。尽管甲烷在大气中的浓度比二氧化碳低得多，但它的温室效应却比二氧化碳高数十倍。这意味着每单位的甲烷会比二氧化碳更有效地捕获和保留地球表面的热量，加剧全球气温上升。据 《全球甲烷评估》报告表明，目前全球甲烷排放中有60%与能源开采、农业活动、废弃物处理这三类人类活动直接相关。人类主要聚集地——城市，主要的甲烷排放就是废弃物处理。国内的研究团队在杭州，通过塔基CH4观测网络进行了全球变暖下废物处理CH4排放的相关研究。大气中的甲烷是导致全球变暖的第二大人为因素。然而，从城市到全国尺度，其排放量、成分、时空变化等在很大程度上仍不确定。废物处理（包括固体废物填埋场、固体废物焚烧和污水）产生的CH4排放占城市人为CH4总排放量的50%以上，考虑到CH4排放因子(EFs)对基于生物过程的源(如废物处理)的高温敏感性，在不同全球变暖情景下估算未来CH4排放量时会出现较大差异。此外，温度与废物处理CH4排放之间的关系仅在少数特定地点进行了研究，缺乏整个城市的代表性。上述因素导致城市尺度CH4排放（尤其是来自废物处理）的评估存在不确定性，并且预测的变化仍未得到探索。本文通过杭州塔基CH4观测网络进行了全球变暖下废物处理CH4排放的相关研究。研究人员将2020年12月1日至2021年11月30日杭州3个塔基观测网络（临安大气本底观测站：30.30° N，119.72° E；138.6 m a.s.l.，Picarro G2401气体浓度分析仪，进气口高度53 m；大明山观测站：30.03° N，119.00° E；1485.0 m a.s.l.，Picarro G2401气体浓度分析仪，进气口高度10 m；杭州站：：30.23° N，120.17° E；43.2 m a.s.l.，Picarro G2301气体浓度分析仪，进气口高度25 m）获取的每小时CH4浓度与WRF-STILT大气传输模型和贝叶斯反演方法相结合，以限制CH4排放清单。并建立月温度与反演后废物处理CH4排放之间的关系，以量化排放因子在所预测的不同全球变暖情景下的变化。测量系统（建议横屏查看）●使用真空泵经外径为10 mm的专用取样管线取样，以5 L/min的速度传送至仪器，环境空气从塔顶至仪器的停留时间小于 30 s。●样气首先通过泵前端的过滤器。其次，通过（泵之后）设置为1 atm表压的减压阀旁通，以释放多余的空气压力。●样气通过冷阱干燥以减少水汽影响。通过质量流量控制器将玻璃阱的流出气流设置为300 mL/min，略高于分析仪的流量需求，多余的气体通过一个不锈钢“T” 型三通接头排放至周围环境中，以确保传送入分析仪的样品处于接近环境气压的状态。●VICI 8 通多位阀切换工作标气/目标气体/样气。●使用充满压缩环境空气的校准气瓶作为目标气体 (T)，定期检查系统的精度和稳定性。两个标气每6 h/12h测量一次，通过两点线性拟合校准CH4观测值。WRF-STILT大气传输模型：模拟CH4浓度，其中选择蒙古UUM,韩国TAP,日本RYO和YON,以及瓦里关5个NOAA CH4大气背景站作为潜在背景值。贝叶斯反演方法：约束模拟的CH4排放通量，优化模拟结果【结果】（a）杭州站，（b）临安站和（c）大明山站的模拟足迹年平均值；EDGAR v6.0清单中的（d）人为CH4排放总量，（e）废物处理CH4排放量；(f) 废物处理占人为CH4排放总量的比例杭州市每小时CH4浓度观测值和模拟值（反演前）（a）、模拟值（反演后）（b）对比；（c）杭州市日平均CH4浓度对比反演前后杭州市甲烷排放量对比未来气候变化情景下温度对垃圾填埋甲烷排放因子的影响【结论】1、模拟的CH4浓度存在明显的季节性偏差，主要是年和月尺度废物处理偏差所致。反演后的CH4排放呈现出明显的季节变化，夏峰冬谷，主要是废物处理的贡献；2、先验清单中，杭州废物处理CH4年排放量为10.4×104t，反演后下降至5.5（±0.6）×104t，下降了47.1%。人为CH4排放总量（不包括农业土壤）从15.0×104t下降到9.6（±0.9）×104t，表明2021年全年高估了36.0%；临安站观测结果表明，浙江省或长三角地区的年CH4排放量被略微低估了7.0%；3、反演后，每月废物处理产生的CH4排放量与气温呈显著线性关系，温度升高10℃时排放量增加38%-50%；4、在RCP8.5、RCP6.0、RCP4.5和RCP2.6情景下，到本世纪末，杭州市废物处理CH4排放因子将分别增加17.6%、9.6%、5.6%和4.0%；5、整个中国的相对变化也显示出高度异质性，表明未来全国甲烷排放总量预测存在很大的不确定性6、建议在最近的CH4排放清单和未来的CH4排放预测中应耦合温度依赖性排放因子。

1月31日电 广西龙江镉污染事件发现至今已半个月，专家经过对污染水体镉浓度的计算，估算出此次污染事件水中的镉含量约20吨。 　　1月29日召开的广西应对龙江水污染事件联席会议上，此次处置龙江河突发环境事件专家组组长、国家环境保护部华南环境科学研究所副所长许振成介绍说，目前龙江超标污染水体接近100公里河段，镉浓度最高值超标25倍，按污染当量计算，水中镉的含量大约20吨。 　　许振成当日称，已经有7吨的镉通过化学中和消除或稀释掉，仍有13吨当量的镉在龙江上游河段。污染团在洛东河段附近，水利部门已精确计算出稀释超标污染水所需的洁净水量。 　　1月28日，龙江三岔电站下泄流量已控制在每秒80立方米以内，让污染团流速减缓，争取时间进行化学和物理处置，使污染水体削峰平谷，降低镉浓度。目前，柳江上游融江的数个水电站保持约4亿立方米水量满库容，随时准备稀释即将进入柳江的污染水体。 　　1月30日晚间，广西龙江河突发环境事件应急指挥部在柳州市召开新闻通气会称，通过采取除镉、调水稀释等综合应对措施，龙江河镉污染高峰值已从80倍降到25倍左右，应急处置工作已取得阶段性成效，事件的势态完全处于控制之中，柳江水质仍处于达标状态。河池市流域内的涉重金属企业停产排查整顿，涉嫌违法排污的金城江鸿泉立德材料厂等相关企业的7名相关责任人已被刑事拘留。 　　截至31日6时，环保部门的监测数据显示，龙江西门涯处镉浓度为每升0.0130毫克，超标1.6倍，龙江与融江汇合处下游3公里处镉浓度为每升0.0030毫克，柳州市河西水厂原水镉浓度每升0.0040毫克，柳江饮用水源水质符合国家标准。

美国普渡大学Daisuke Kihara课题组的最新研究利用冷冻电镜图完成了对蛋白质模型中残基局部质量的估计。相关论文8月11日发表于《自然—方法学》。　　研究人员研发了一种方法，可识别冷冻电镜图中氨基酸残基的潜在错误分配，包括沿其他正确主链轨迹的残基移位。该算法名为DAQ，可计算局部密度对应于不同氨基酸、原子和二级结构的可能性，通过深度学习评估蛋白质结构模型中氨基酸分配与该算法评估的一致性。当DAQ应用于蛋白质数据库中源自相同密度图的不同模型结构时，在较新版本的模型中观察到DAQ得分明显提高。DAQ还可以在冷冻电镜图的大量沉积蛋白质结构模型中发现潜在的错误分配。　　相关论文信息：DOI:10.1038/s41592-022-01574-4

日前，中国纺织信息中心（CTIC）翻译出版了2008版中文《AATCC技术手册》，现已正式面市。该手册是国内第一本被正式发行出版、专业翻译的标准汇编。 美国AATCC(美国染色家和化学家协会)每年发布的《 AATCC技术手册》是国外纺织品采购商广泛采用的检测标准，是对我国纺织品服装出口到美洲地区进行质量检测影响较大的标准之一。该技术手册包含了所有现在采用的AATCC测试方法和研究委员会的名录。每年修订一次。很多国外检测机构如ITS、SGS和MTL等国际第三方检测机构均采用AATCC标准作为纺织品出口美洲地区的检测依据。 2008版的《AATCC 技术手册》，包括116个现行有效的测试方法、10个评价程序及专论，内容涉及纺织品的生物性能、色牢度、染色性能、评估程序、鉴别分析及物理性能等。与2007版相比，更新了32个标准，增加了2个标准；与2006版相比，更新了42个标准；与2005版相比，更新了68个标准。以往，由于《AATCC技术手册》仅有英文版本，在一定程度上制约了国内纺织品服装出口企业及从事纺织品检测人员对该标准的准确理解和掌握程度。2007年7月，美国AATCC正式唯一授权中国纺织信息中心（CTIC）翻译、出版中文版本的《AATCC技术手册》。AATCC执行董事（秘书长）Jack Daniels 说&ldquo 全世界已经认识到，中国纺织工业对全球经济具有的重要性。中国纺织信息中心在信息服务和标准培训上发挥了重要作用。作为一种使中国纺织品、服装生产企业能够与世界纺织标准与试验方法接轨的简便途径，美国染色家与化学家协会愿意授权中国纺织信息中心翻译出版《AATCC技术手册》的中文版本。&rdquo 据介绍，该手册以2008英文版、第83卷的《AATCC技术手册》为基准，由中国纺织信息中心组织行业内标准专家和学者将其译成中文。今年3月，出口企业和相关单位通过中文版本最新的《AATCC技术手册》可以方便地理解AATCC检测标准的更新技术方法和要求，在质量控制方面与国际标准接轨。该本手册专业水平高、可读性强，准确、权威和实用，是检测工作者重要的参考资料。 现美国AATCC唯一授权单位中国纺织信息中心(CTIC)与锡莱亚太拉斯合作发售。欲了解或购买该手册，请致电锡莱亚太拉斯公司 北京：010-65815766 上海：021-61213788 深圳：0755-26711168 （参考：AATCC是致力于促进纺织品染色、纺织品设计、加工和测试的非盈利性专业机构。AATCC成立于1921年，是一个资深的专业团体。该机构既是染色牢度、化学性能、物理性能和生物性能等测试方法的制定机构和研究机构，又是在行业内促进染色工作者技术创新提供教育和技能提升的组织，同时承办行业会议、专题讨论会及讲座，还是高品质的定期刊物、书籍、专业技术网站和科学著作的出版机构。AATCC通过与各行业研究机构、采购商的紧密合作，在染色行业中扮演着重要角色。）

摘要土壤有机质（SOM）在全球碳循环中起着非常重要的作用，而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性质的光谱响应，SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量，包括土壤湿度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域，以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明，基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力，几乎所有波段的残余预测偏差（RPD）均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高，决定系数（R2）为0.76，均方根误差（RMSE）为5.74 g/kg，RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比，采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型，SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究区域试验点1位于中国东北黑龙江省黑土耕地保护区，如图2所示，面积为1095 km2。该地区属温带大陆性季风气候，年降水量为450–650 mm，降水主要集中在6–9月，占全年降水量的80%。研究区地势南高北低，西高东低，大部分地区为堆积平原。该研究区是全球仅有的四个黑土区之一，耕层深厚，土壤肥沃，含腐殖质的土层厚度为25–80 cm，适合种植玉米、大豆等作物。图 2. 研究区域概览。（a）研究区域的地理位置；（b、c）分别为站点 1 和站点 2 的土壤采样点；（d、e）“裸土期”的土壤表面。试验点2 位于中国吉林省黑土耕地保护区，如图 2 所示，面积为 713 km2。站点地势平坦，海拔在 189 至 237 m 之间。该区域为东部湿润山区与西部半干旱平原区的过渡地带。研究区属温带大陆性半湿润季风气候，年平均气温 4.6 ℃，年降水量 600—700 mm。该区域河流水系丰富，农业水资源相对丰富，地表土壤空间异质性强。该区域土壤主要为黑土，腐殖质层厚度为 0.6—1.0 m。试验点2的土壤类型、地表特征等环境因素与试验点1有明显差异，可以验证本研究中SOM含量预测模型的时空可迁移性。2022 年 10 月 29 日至 30 日，共从试验点 1 采集了 104 个表层土壤样品（图 2b）。2023 年 4 月 14 日至 15 日，从试验点 2 采集了 40 个表层土壤样品（图 2c），用于测试模型的时空可迁移性。图3. 样区内土壤样品采集与参数测量示意图。(a)象限采样示意图；(b)土壤表面点云数据测量。研究过程样品运回实验室后，通过称重、烘干等方法获得每个象限9个子样本的SM和SBW，并计算子样本的平均值。然后，将9个子样本混合成复合样本，在实验室内使用（ASD FieldSpec 4地物光谱仪）进行光谱测量（取十次测量的平均值）和使用重铬酸钾加热法测定SOM含量。为保证每个样品的SBW相同，将土壤样品装入一次性培养皿中进行光谱测量。对每个测量点的土壤表面点云数据进行拼接、裁剪和滤波。利用处理后的点云数据建立三维相对坐标系（图3b），提取所有点云数据的Z坐标，计算该象限的RMSH。资源一号02D（ZY1-02D）高光谱图像数据来自中国科学院空天信息创新研究院，图像生成时间与土壤采样时间同步，所有图像的云量均小于1%。本研究选取450~1290nm、1408~1828nm和1963~2460nm波段作为光谱波段。为了验证ZY1-02D高光谱图像的可靠性，将土壤像素光谱与土壤地面光谱进行了比较（图4）。尽管土壤像素光谱的形状与土壤地面光谱相似，但在可见光-近红外（VNIR）波段范围内存在一些噪声和平滑度较低的情况。此外，土壤像素的光谱反射率略低于实验室测量的反射率。计算了像素反射率与地面反射率之间的斯皮尔曼相关系数（SCCs）和皮尔逊相关系数（PCCs）。结果表明，大多数波长范围内的PCCs低于0.5，而在480至680nm和2000至2500nm波长范围内的SCCs基本大于0.5，表明可能存在非线性关系。为了揭示影响像素光谱的因素，比较了不同物理属性梯度下土壤反射率的差异。随着SM的增加，土壤光谱反射率显著下降，尤其是在500至1300nm和1450至1700nm波长范围内（图5）。随着SBW的增加，土壤光谱反射率的下降幅度相对较小。RMSH对土壤光谱的影响最为显著，反射率随着RMSH的增加显著下降。综上所述，SM、SBW和RMSH对光谱的耦合效应是导致两组光谱数据偏差的重要原因，严重限制了成像光谱仪对土壤“纯光谱”的获取。因此，有必要在像素光谱数据中分离土壤的物理和化学信息，以提高高光谱遥感对土壤有机质（SOM）预测的准确性。图4. 成像光谱、实验室光谱及其相关系数。图5. 不同物理性质土壤的光谱特征。图6. 基于多参数估计模型的土壤物理参数与土壤像素光谱拟合的R² 值。图 7. 使用试验点 1 数据建立的 XG-Boost 模型，基于 (a) 原始像素光谱、(b) 地面光谱、(c) 四阶多项式校正光谱和 (d) XG-Boost 校正光谱和站点 2 数据测量和预测的 SOM 含量的散点图。结果本研究利用卫星和地面高光谱数据以及土壤物理参数数据，分别基于四阶多项式和XG-Boost构建了两种土壤光谱校正模型，以缓解土壤物理性质对像素光谱的耦合效应。通过使用来自两个试验点的数据，评估了土壤光谱校正模型的性能及其对SOM预测模型精度和时空可迁移性的影响。主要结论如下：土壤像素光谱反射率与土壤地面光谱反射率呈非线性关系。表面物理性质的差异是导致这两种光谱数据类型偏差的主要因素。RMSH对土壤像素光谱的影响最为显著，其次是SM和SBW。四阶多项式和XG-Boost模型具有良好的土壤光谱校正精度。基于XG-Boost的土壤光谱校正模型精度更高，时空可转移性更强，因为它考虑了所有特征，持续调整树的权重，防止结果陷入局部最优。土壤光谱校正显著缓解了土壤物理性质对土壤像素光谱的耦合效应，有效提高了SOM预测模型的准确性，更重要的是，大大增强了基于像素光谱的SOM预测模型的时空可转移性。未来，通过充分考虑更多土壤特性，可以获得更准确的SOM预测结果。本研究为预测其他区域的土壤性质参数提供了一种新的研究范式。

p 　　“科学仪器优秀新产品”评选活动自2006年起开始举办，由仪器信息网、中国仪器仪表行业协会、中国仪器仪表学会、中国仪器仪表学会分析仪器分会共同主办,活动旨在将该年度在中国仪器市场上推出的、创新性比较突出的国内外仪器产品全面、公正、客观地展现给广大的国内用户。该活动自推出以来，受到众多仪器用户、国内外仪器厂商以及相关媒体的关注和重视。截至2016年度，累计申报厂商超过600家，申报仪器新产品逾4000台，累计获奖仪器台数已接近300台。 /p p 　　“2016年度科学仪器优秀新产品”评选活动于2016年3月份开始筹备,截止到2017年1月9日,共258家国内外仪器厂商申报了586台2016年度上市的仪器新品，其中475台获得批准。经仪器信息网编辑初审、2016科学仪器优秀新品评审组依据创新点、市场前景、用户评价等进行初评，共133台仪器入围，入围名单在仪器信息网进行为期10天的公示。之后，由90余位业内资深专家按照严格的评审程序，对入围的新品进行评议后，最终20台仪器获奖，并在“2017年中国科学仪器发展年会”上揭晓并颁发证书，评审结果在多家专业媒体上公布。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/aff4624c-b093-4bdc-878d-757ec8012bf4.jpg" title=" 未命名.jpg" / /p p style=" text-align: center " & quot 2017中国科学仪器发展年会”上揭晓“2016年度科学仪器优秀新品” /p p 　　为了进一步将评选出的优秀新品直接、有效、定向地推送给广大用户，仪器信息网将于2017年7月28日正式对外发布“2016年度科学仪器优秀新品手册”(印刷版)，将入围的133台新品和获奖的20台新品向政府采购部门、企业实验室以及仪器信息网广大用户进行展示并推荐，方便用户了解、查询最新、最优秀的科学仪器的技术特点和典型应用。 strong 据悉，众多分析检测实验室迫切希望能够拥有这样一本手册。 /strong /p p 　　为保证手册如期出版并发布，凡“2016年度科学仪器优秀新产品”评选入围以及获奖的企业需要在 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 6月28日 /strong /span 前务必提供以下材料(名单详见附录)： /p p 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " (1)仪器正面图片一张，需满足印刷要求，单一图片文件大小2M及以上，格式：JPG、PSD、矢量图 /span /p p span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 　　(2) strong 获奖仪器企业 /strong 还需提供相关应用/解决方案名称(最多提供三个方案名称，每个名称字数不超过20个) /span /p p 　　 strong 联系人邮箱：chenxy@instrument.com.cn /strong /p p 　　 strong span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 另外，如果您希望在该手册上更加突出宣传和展示入围的仪器，敬请联系新品销售客服负责人，010-51654077-8050 肇先生。 /span /strong /p p 　 strong 　 /strong 欢迎申报2017年度科学仪器优秀新品，http://www.instrument.com.cn/newproduct/ /p p style=" text-align: right " 　　仪器信息网新品项目组 /p p style=" text-align: right " 　　2017年6月19日 /p p 　　 strong 附录一：2016科学仪器优秀新品入围名单133台： /strong /p p 　　质谱类： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170208/212461.shtml" target=" _blank" title=" " 共有11台质谱仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/8eaa601b-2c1b-42ac-b0ec-6358f9f7c2ae.jpg" title=" 质谱.png" / /p p 　　色谱类： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170208/212448.shtml" target=" _blank" title=" " 共有6台色谱仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/dd282890-2731-4aa9-8f0f-67e1d9f2ac9e.jpg" title=" 色谱.png" / /p p 　　光谱、X射线类： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170209/212546.shtml" target=" _blank" title=" " 共有19台光谱、X射线类仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/5fab4749-0966-4cdb-9c83-8e9f46a329ec.jpg" title=" 光谱累.png" / /p p 　　生命科学类： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170210/212655.shtml" target=" _blank" title=" " 共有13台生命科学类仪器入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/65e4f685-bd38-417f-869b-4d6671dab680.jpg" title=" 生命科学类.png" / /p p 　　实验室常用设备： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170209/212551.shtml" target=" _blank" title=" " 共有24台实验室常用设备仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/7ae1ca16-dcb8-4ebf-9df4-3df6a732f48f.jpg" style=" float:none " title=" 实验室常用1.png" / /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/278bb887-26c1-420b-aced-a3ea818799d3.jpg" style=" float:none " title=" 实验室常用2.png" / /p p 　　光学仪器： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170209/212555.shtml" target=" _blank" title=" " 共有10台光学仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/a8494144-5e85-4cc9-b64c-37d99367bef7.jpg" title=" 光学仪器.png" / /p p 　　环境检测仪器： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170210/212632.shtml" target=" _blank" title=" " 共有17台环境类仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/45786ee0-4776-4e32-b8e2-435379eea5e9.jpg" style=" float:none " title=" 环境1.png" / /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/b2c63d3e-afea-44af-90bd-3a4944e88afa.jpg" style=" float:none " title=" 环境2.png" / /p p 　　电化学、其它化学分析及行业专用仪器： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170208/212471.shtml" target=" _blank" title=" " 共有17台电化学、其他化学分析及行业专用仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/a98061d6-e791-4ce6-a6e9-8f0132e4c367.jpg" title=" 电话线.png" / /p p 　　物性测试及其他： a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170210/212670.shtml" target=" _blank" title=" " 共有16台物性测试及其他仪器进入入围名单。 /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/dbf87861-1a9b-4e4e-a185-87978b86a3d7.jpg" style=" float:none " title=" 物性1.png" / /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/411ea447-0da6-48f6-9119-b5599f262e95.jpg" style=" float:none " title=" 物性2.png" / /p p 　　 strong 附录二： /strong a href=" http://www.instrument.com.cn/news/20170424/217956.shtml" target=" _blank" title=" " strong 2016科学仪器行业优秀新产品获奖名单(共20台)： /strong /a /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/5a04de68-c961-4c78-9a4a-8cd2453a7d8e.jpg" title=" 获奖名单.png" / /p

近期，国务院第三次全国土壤普查领导小组办公室组织第三次全国土壤普查专家技术指导组，对试点期间各地反馈的关于平台应用、外业调查采样、内业样品制备与检测等问题进行梳理总结与分析研判，初步形成常见技术问题答疑手册，第1期共139问。其中，答疑手册第三部分专门就样品检测过程中的问题进行了解释，包括制样器具选择、样品前处理的步骤、相关的标准方法以及所使用的仪器等，包括原子吸收分光光度法、电感耦合等离子体发射光谱法、电感耦合等离子体质谱法、X 射线衍射法、火焰光度法等。仪器信息网摘录部分如下：102．国家层面是否统一制样器具的类别、材质和型号？答：《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》中 2.4 对样品制备所需工具和材质已做明确要求，承担样品制备任务 的实验室应结合本省任务安排及实际情况，确定相应样品制 备器具。103．第三次全国土壤普查工作平台上样品制备的起止时间如何界定?答：一般样品和剖面样品的制备起止时间为粗磨开始和粗磨结束。水稳性大团聚体的制备起止时间为风干开始和风干结束。104．1 mm 土壤样品如何细磨？答：按照《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》中 2. 6.1“一般样品制备”有关要求，采用四分法或多点取样法，在 送检样品中分取约 50g 样品（具体数量依据相关检测方法要 求），用木辊或在瓷（玛瑙）研钵中研磨，使之全部过 1 mm 样品筛，用于速效钾、缓效钾等指标检测。105．阳离子交换量、交换性盐基有多种方法，是否需要根据土壤样品酸碱性来选择不同方法进行样品检测？酸性土壤、中性土壤、石灰性土壤如何界定？答：按照《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》规 定，阳离子交换量、交换性盐基等土壤样品检测，应根据土 壤样品酸碱性选择对应的检测方法。依据《中国土壤》（中 国农业出版社，1998），pH7.5 为碱性土壤，pH 6.5~7.5（包含 6.5 和 7.5）为中性土壤。106．有效态铁、锰、铜、锌检测方法为《土壤有效态 锌、锰、铁、铜含量的测定二乙三胺五乙酸（DTPA）浸提法》（NY/T 890－2004），该标准适用范围为 pH6 的土壤，pH6 的土壤。《土壤分析技术规范》（第二版）（中国农业出 版社，2006）引用了该标准，并明确 pH答：本次土壤普查借鉴的固体废物检测标准均是检测土壤试样而非检测土壤试样的浸出液。其中，使用《固体废物 22 种金属元素的测定电感耦合等离子体发射光谱法》（HJ 781－2016）的方法可采用“盐酸+硝酸+氢氟酸+双氧水，微 波消解法”，也可采用“盐酸+硝酸+高氯酸+氢氟酸，电热板消解法”进行前处理。使用《固体废物金属元素的测定电感耦合等离子体质谱法》（HJ 766－2015）可采用“盐酸+硝酸+氢 氟酸+双氧水微波消解法”进行前处理，若通过验证能满足本 方法的质量控制和质量保证要求，也可以使用电热板等其他消解法进行前处理110．《土壤样品制备和检测技术规范（试行）》中未写明土壤矿物、凋萎系数检测具体方法。 答：《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》和第三次 全国土壤普查内业检测培训教材中规定了土壤田间持水量和凋萎系数采用压力膜（板）法，并明确了具体操作步骤和有关要求，土壤矿物测定采用 X 射线衍射法。112．《土壤分析技术规范》（第二版）中比重计法测定机械组成过程繁琐、精度不高，是否可探索建立吸管法使用粒度分布仪测定方法，或使用《森林土壤颗粒组成机械组成 的测定》（LY/T 1225-1999）方法检测？答：《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》规定土壤 机械组成测定采用《土壤分析技术规范》（第二版）吸管法 和比重计法，两种方法均可用于土壤机械组成的检测。《土 壤样品制备与检测技术规范（试行）》规定的检测方法主要采用标准方法或权威方法，且经过专家多次研讨确定，在方法未经大量试验验证前不得随意改变。《森林土壤颗粒组成（机械组成）的测定》（LY/T 1225-1999）土壤质地分类与颗 粒分级采用美国制，与现有技术规范规定不一致。115．碳酸钙检测用非水滴定法检测，最终结果是否转换为以碳酸钙计？ 答：《土壤分析技术规范》（第二版）中非水滴定法测定 结果是以 CO2计，此次三普土壤样品测定结果以碳酸钙含量计。117．林地草地盐碱荒地中交换性盐基总量测定方法仅有《森林土壤交换性盐基总量的测定》（LY/T 1244－1999），该方法明确规定适用于酸性和中性，对于碱性土壤是否适合？ 答：对于碱性森林土壤（石灰性土壤或盐渍化土壤）， 不能采用《森林土壤阳离子交换量的测定》（LY/T 1244－19 99），因为该标准采用乙酸铵交换－容量法会溶解石灰性土 壤碳酸钙中游离钙离子，导致交换性盐基总量大于阳离子交 换量。鉴于碱性森林土壤的交换性盐基总量目前尚未有明确 的国家或行业标准规定，建议采用《石灰性土壤交换性盐基 及盐基总量的测定》（NY/T 1615－2008）方法测定交换性盐 基总量。118．交换性盐基总量中交换性钠含量较低，采用火焰光度法测定结果稳定性较差、检出限高，建议补充交换性钾、交换性钠、交换性钙、交换性镁 ICP 法测定方法。答：目前没有 ICP 法测定交换性盐基离子标准，应按照 《土壤样品制备与检测技术规范（试行）》规定方法检测。119．部分土壤样品中硝酸盐含量较高，本次阴离子只测定碳酸根、碳酸氢根、硫酸根、氯根，造成水溶盐阴阳离子不平衡，水溶盐总量和离子总量不平衡该如何解决？答：本次普查水溶盐的测定主要针对盐碱地，盐碱地土壤所含的可溶盐主要是钠、钙、镁的氯化盐或硫酸盐和碳酸盐及重碳酸盐。土壤水溶性盐分组成测定按照《森林土壤水 溶性盐分分析》（LY/T 1251－1999）标准操作，该标准规定用离子加合法将阴阳离子总量相加进行计算水溶性离子总量，同时对全盐量与水溶性离子总量之间的允许偏差进行了规定。更多详情请关注：第三次全国土壤普查常见技术问题答疑手册.pdf

p 　　“科学仪器优秀新产品”评选活动自2006年起开始举办，是历年“中国科学仪器发展年会”重要活动之一，由仪器信息网、中国仪器仪表行业协会、中国仪器仪表学会、中国仪器仪表学会分析仪器分会共同主办。“科学仪器优秀新产品”评选活动旨在将该年度在中国仪器市场上推出的、创新性比较突出的国内外仪器产品全面、公正、客观地展现给广大的国内用户。该活动自推出以来，受到越来越多的仪器用户、国内外仪器厂商以及相关媒体的关注和重视。截至2015年度，累计申报厂商超过550家，申报仪器新产品逾4000台，累计获奖仪器台数已接近200台。 /p p 　　“2015年度科学仪器优秀新产品”评选活动于2015年3月份开始筹备，截止到2016年3月30日，共有258家国内外仪器厂商申报了593台2015年度上市的仪器新品。经仪器信息网编辑初审、2015中国科学仪器发展年会新品组委会对申报的593台仪器新品依据创新点、市场前景、用户评价等进行初评，最终172台仪器新品入围，入围名单在仪器信息网进行为期10天的公示。仪器信息网邀请了超过60余位业内资深专家按照严格的评审程序，对入围的新品进行了网上评议。各位新品评审专家对入围的仪器逐一进行打分、推荐并提出评审意见，最终27台仪器获奖，并在“2016年中国科学仪器发展年会”上揭晓并颁发证书，评审结果在多家专业媒体上公布。 /p p style=" text-align: center " img title=" 287f9f57-684b-4999-9739-6fd2ee74aa0c.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/839676b6-e100-4ded-a182-14903da089a8.jpg" / /p p style=" text-align: center " & quot 中国科学仪器发展年会”上揭晓“2015年度科学仪器优秀新品” /p p 　　为了进一步将评选出的优秀新品直接、有效、定向地推送给广大用户，仪器信息网将于2016年8月31日前出版 “2015年度科学仪器优秀新品手册”印刷版。以手册宣传的形式，把入围的172台新品和获奖的27台新品向政府采购部门、企业实验室以及仪器信息网广大用户进行展示并推荐，方便用户了解、查询最新、最优秀的科学仪器的技术特点和典型应用。 strong 据了解，很多分析检测实验室迫切希望能够拥有这样一本手册。 /strong /p p 　　为了保证手册如期出版，凡是“2015年度科学仪器优秀新产品”评选入围以及获奖的企业需要在 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 7月31日前 /span 提供以下材料(名单详见附录)： /p p 　　（1）仪器图片：15cm× 15cm 分辨率300像素/英寸， 数量：1张 /p p 　　格式：JPG、PSD、矢量图 /p p 　　（2） span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 相关应用解决方案名称(最多提供三个方案名称，每个名称字数不超过20个） /span /p p 　　联系人邮箱：fqliu@instrument.com.cn /p p 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 另外，如果您希望在该手册上更加突出宣传和展示入围的仪器，可以联系销售客服，010-51654077-8049 白先生。 /span /p p span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 　　 /span span style=" color: rgb(0, 0, 0) " strong 同时欢迎申报2016年度科学仪器优秀新品， a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/newproduct/" target=" _self" http://www.instrument.com.cn/newproduct/ /a /strong /span /p p style=" text-align: right " 　　仪器信息网新品项目组 /p p style=" text-align: right " 　　2016年7月13日 /p p style=" text-align: right " & nbsp /p p 　　 strong 附录一： a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160229/185071.shtml" target=" _blank" 2015科学仪器优秀新品入围名单172台 /a ： /strong /p p style=" text-align: left " 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160218/184265.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 质谱类：共有17台质谱仪器进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " img title=" 质谱1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/d9dc72aa-0311-4206-a58b-25892f0cf3e8.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 质谱2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/4039a25e-2ccd-4e74-8448-9512b546c795.jpg" / /p p style=" text-align: left " 　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 　 /span a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160219/184351.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 色谱类：共有12台色谱仪器进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " strong img title=" 色谱.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/9134af3f-cebe-4841-bed8-4d4940142d7d.jpg" / /strong /p p & nbsp 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160222/184527.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 光谱、X射线仪器：共有17台光谱类仪器(包括1台波谱仪)、6台X射线仪器进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " img title=" 光谱1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/04edebb2-70a4-4f03-b224-3d88de1495b9.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 光谱2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/369ce12a-cca2-4d77-b584-ecda286df5ab.jpg" / /p p 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160224/184669.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 生命科学类仪器：共有19台生命科学类仪器进入入围名单。 /span /a span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 　 /span /p p style=" text-align: center " img title=" 生命1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/5507ccc3-bf28-46eb-9290-f89ce58c493e.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 生2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/26faf9b1-e78e-4fe1-bd51-2d8faf1eb140.jpg" / /p p 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160224/184661.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 实验室常用设备：共有25台实验室常用设备进入入围名单。 /span /a span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 　　 /span /p p style=" text-align: center " img title=" 实验室1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/ead28271-ab71-4836-a66d-a16852ffc38e.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 实验室2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/c74c91a0-fe29-4bcd-99f2-07984e5dbac8.jpg" / /p p 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160225/184819.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 物性测试及光学仪器：共有26台物性测试仪器和18台光学进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " img title=" 物性1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/b00152fb-6f8f-4ce1-ac2e-21d01ce0a544.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 物性2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/99fcc954-757a-42c2-b84e-c9da72309ffa.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 物性3.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/4333ba77-e9a1-4dae-b2eb-513366beb7e4.jpg" / /p p 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160225/184759.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 环境监测仪器：共有18台环境监测仪器新品进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " img title=" 环1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/ffd7b4f4-5ee4-4029-b9d4-d862d026f467.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 环2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/132a19d9-ef20-40ae-9dd5-b596a03f5b92.jpg" / /p p 　　 a title=" " style=" color: rgb(255, 0, 0) text-decoration: underline " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160225/184835.shtml" target=" _blank" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 电化学、元素分析、行业专用及其他仪器：共有14台进入入围名单。 /span /a /p p style=" text-align: center " img title=" 电.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/8740d450-8f56-4197-bd8f-c605026876e8.jpg" / /p p style=" text-align: left " 　　 strong 附录二： /strong a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160422/189464.shtml" target=" _blank" strong 2015科学仪器行业优秀新产品获奖名单27台： /strong /a /p p style=" text-align: center " img title=" 奖1.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/67623bb1-8e3b-4cff-9560-b328fe674db7.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 奖2.jpg" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201607/insimg/99b1807f-96e4-4c9d-aa31-3bd4a54f3425.jpg" / /p

对中国出口到美洲地区的纺织服装品而言，美国标准是对出口产品质量检测影响较大的标准。目前，国内现有美国标准《美国AATCC手册》仅限英文版本，这在一定程度上制约了我国纺织品质检人员对标准的准确理解和掌握。 2007年8月，美国纺织化学家及染色家学会（简称AATCC)正式授权中国纺织信息中心为翻译出版《美国AATCC手册》中文版本的唯一机构，旨在帮助相关人对AATCC标准方法的理解和提高检测技术水平。2008年初，中文版《AATCC技术手册》与英文版全球同期面市。 2008版《AATCC技术手册》，包括116个现行有效的测试方法，10个评价程序及手册附录，内容涉及纺织品的生物功能、色牢度、染色牢度、评估程序、鉴别分析及物理性能的测试方法。与2007版相比，更新了32个标准；与2006版相比，更新了42个标准；与2005版相比，则更新了68个标准。该手册是一本专业、完整的AATCC标准汇编。 现美国AATCC唯一授权单位中国纺织信息中心(CTIC)与锡莱亚太拉斯合作发售。欲了解或购买该手册，请致电锡莱亚太拉斯公司 北京：010-65815766 上海：021-61213788 深圳：0755-26711168 附：2008《AATCC技术手册》更新的部分标准 序号 标准代号 标准名称 1 AATCC 62007 耐酸碱色牢度 2 AATCC 82007 耐摩擦色牢度：AATCC摩擦仪法 3 AATCC 152007 耐汗渍色牢度 4 AATCC 202007 纤维定性分析 5 AATCC 20A2007 纤维定量分析 6 AATCC 352006 防水性：淋雨试验 7 AATCC 422007 防水性：冲击渗透试验 8 AATCC 612007 耐家庭和商业洗涤色牢度：快速法 9 AATCC 792007 漂白纺织品吸收性 10 AATCC 812006 湿处理纺织品水萃取液的pH值 11 AATCC 822007 漂白棉布中纤维素分散液的粘度 12 AATCC 88B2006 重复家庭洗涤后的织物接缝外观 13 AATCC 88C2006 重复家庭洗涤后的织物折痕保持性 14 AATCC 942007 纺织品中整理剂：鉴别方法 15 AATCC 982007 含有过氧化氢的漂白浴中的碱 16 AATCC 1022007 高锰酸钾滴定法测定过氧化氢 17 AATCC 1062007 耐水色牢度：海水 18 AATCC 1072007 耐水色牢度 19 AATCC 1182007 防油性：耐碳氢化合物试验 20 AATCC 1242006 重复家庭洗涤后织物的外观平整性 21 AATCC 1342006 地毯的静电倾向 22 AATCC 1372007 小地毯背面对乙烯地板的玷污 23 AATCC 1402006 分散染料和偶氮染料泳移性的评定方法 24 AATCC 1432006 服装及其他纺织制品经重复家庭洗涤后的外观平整性 25 AATCC 1442007 湿加工纺织品中的总碱量 26 AATCC 1462006 分散染料的分散能力：过滤法 27 AATCC 1492007 络合剂：氨基多元羧酸及其盐类的络合值：草酸钙法 28 AATCC 1542006 分散染料的热固性 29 AATCC 1592006 尼龙中的酸性和金属络合酸性染料的转移 30 AATCC 1612007 络合剂：由金属引起的分散染料色变的控制 31 AATCC 1632007 色牢度：储存中织物之间的染料转移 32 AATCC 1642006 耐高湿大气中氮氧化物色牢度 33 AATCC 1682007 络合剂：聚氨基多元羧酸及其盐类活性成分含量分析：潘酚铜法 34 AATCC 1702006 粉沫染料粉尘化倾向的评定 35 AATCC 1722007 耐家庭洗涤非氯漂白色牢度 36 AATCC 1742007 地毯抗微生物活性的评定 37 AATCC 1762006 染料分散剂色斑的评定 38 AATCC 1852006 过氧化氢漂白浴中络合剂的百分含量：潘酚PAN铜指示剂法 39 AATCC 1862006 耐气候：暴露于紫外光和潮湿气候 40 AATCC 1892007 地毯纤维中荧光物含量 41 AATCC 1932007 对水性溶液的抵抗性：抗水/乙醇溶液测试 42 AATCC 1942007 评估纺织品的防尘和螨虫性能

法国LOV（Laboratoire d'Océanographie de Villefranche-sur-Mer；索邦大学和法国国家科学研究中心的联合研究单位）实验室的科学家Laetitia等人利用UVP的水下原位观测结果，结合机器学习模型，预测了19个浮游动物类群（ESD范围为1-50mm）的全球生物量分布，并探讨了其与环境因素的关系。研究背景浮游动物存在于全球所有海洋中，它们在海洋食物网和生物地球化学循环中发挥着重要的作用，是生物碳泵的主要驱动力，并为维持鱼类群落的稳定作出了巨大贡献。但浮游动物对环境条件很敏感，因此被认为是海洋变化的哨兵。它们的分布受到海洋中物理、化学、以及生物因素的相互作用及调控。为了更好地理解浮游动物的重要性，需要对浮游动物的生物量和功能群进行全球定量评估。目前只有少数浮游动物群体的全球分布得到了很好的研究，这些群体通常使用浮游生物网采样。但还有很多浮游动物类群非常脆弱，非常容易受到浮游生物网的破坏，或者易在固定液中保存不良，导致它们的生物量和在海洋生态系统中的生态作用被低估。在这种情况下，使用非侵入式的原位成像方法对浮游动物进行研究，显得尤为必要。在众多水下原位成像系统中，只有水下颗粒物和浮游动物原位成像系统（UVP）在全球范围内被广泛应用。研究过程Laetitia等人通过对全球范围内2008年-2019年之间获得的超过3549个UVP剖面（0-500米，图1）上的466872个个体进行了分类，估计了它们的个体生物量，并使用分类特定的转换因子将其转换为生物量。然后将这些生物量与环境变量（温度、盐度、氧气等）的气候学联系起来，使用增强回归树等机器学习算法，建立了生物量与环境因素之间的关系模型，以此预测全球浮游动物的生物量。图1 本研究使用的UVP数据集地图。透明度用来说明地图上点的密度。水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统UVP（图2）主要用于同时研究水下的大型颗粒物（80μm）和浮游动物（700μm），并在已知水体体积下对水中颗粒物和浮游动物进行量化。UVP使用传统的照明设备和经电脑处理的光学技术，来获得浮游动物原位数字图像，图像后续可以通过EcoTaxa浮游动物数据库共享平台（图3）来进行浮游动物种类鉴定及分类。图2 水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统UVP。左图为本实验中使用的UVP5（目前已停产）；右图为升级版本UVP6-HF，与UVP5功能相同，且重量更轻图3 EcoTaxa浮游动物数据库共享平台对浮游动物进行种类鉴定及分类研究结果结果表明，浮游动物对环境很敏感，并会对环境的变化作出反应。全球浮游动物的生物量呈现出一定的空间分布模式，生物量最高的区域位于大约60°N和55°S附近（图4），而在海洋环流附近最低。此外，预计赤道的浮游动物生物量也会增加。保守预估，全球综合浮游动物生物量最小值（0-500 m）为0.403PgC。在不同的浮游动物群体中，桡足类为最主要的群体（35.7%，主要分布在极地地区），其次为真软甲类（26.6%）和有孔虫类（16.4%，主要分布在热带辐合带）。图4 利用分类群预测的0 ~ 500m全球生物量分布图图5 在世界范围、高纬度和低纬度模式下，0-200 m（A）和200-500 m（B）深度下预测平均生物量（PgC）的条形图，从高到低排列。研究结论尽管研究取得了一些重要发现，但也存在一些限制和挑战。机器学习模型对浮游动物数据库的大小比较敏感，并且对于稀有类群的预测能力较弱。因此，在未来的研究中，需要进一步改进模型以提高对这些类群的预测能力。总而言之，本研究提供了有关全球浮游动物生物量分布的重要预测结果，并揭示了其与环境因素之间的关系。这对于深入了解浮游动物在海洋食物网和生物地球化学循环中的作用具有重要意义。随着UVP等数字成像方法的不断发展和应用，科学家们将能够更准确地估计全球浮游动物的生物量分布，并为保护海洋生态系统提供更有效的决策依据。参考文献1. Drago L, Panaï otis T, Irisson J O, et al. Global distribution of zooplankton biomass estimated by in situ imaging and machine learning[J]. Frontiers in Marine Science, 2022, 9.

《食品农残国标GB 23200系列汇编》发布民以食为天，食以安为先。农药进入粮食、蔬菜、水果、鱼、虾、肉、蛋、奶中 ，造成食物污染，危害人体健康。由于农药残留对人和生物危害很大，各国对农药的施用都进行严格的管理，并对食品中农药残留容许量作了规定。根据《中华人民共和国食品安全法》规定，经食品安全国家标准审评委员会审查通过，2017年6月23日将执行食品安全GB 23200系列标准。截止目前GB 23200标准已更新至GB 23200.121。为了方便查找，仪器信息网资料 库 特别整理了一份《食品农残国标 GB 23200系列汇编 》手册（以下简称手册）。手册里分析了新旧标准号及其名称、新标准的变更内容，整理了从GB 23200.1-2016至GB 23200.121-2021全部标准。为了方便从业者查询，我们还给手册增加了书签，方便阅读查看。扫描/识别图片二维码就可一次性打包收藏。为了方便用户下载单条标准，我们也特意整理了一份单条标准列表，欢迎下载。GB 23200.1-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第1部分：气相色谱-质谱法测定 粮谷及油籽中酰胺类除草剂残留量 GB 23200.2-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第2部分：气相色谱-质谱法测定 粮谷及油籽中二苯醚类除草剂残留量 GB 23200.3-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第3部分：液相色谱-质谱/质谱法测定 食品中环己酮类除草剂残留量 GB 23200.4-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第4部分：气相色谱-质谱/质谱法测定 食品中芳氧苯氧丙酸酯类除草剂残留量 GB 23200.5-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第5部分：液相色谱-质谱/质谱法测定 食品中硫代氨基甲酸酯类除草剂残留量 GB 23200.6-2016食品安全国家标准 除草剂残留量检测方法 第6部分：液相色谱-质谱/质谱法测定 食品中杀草强残留量 GB 23200.7-2016食品安全国家标准 蜂蜜、果汁和果酒中497种农药及相关化学品残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.8-2016食品安全国家标准 水果和蔬菜中500种农药及相关化学品残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.9-2016食品安全国家标准 粮谷中475种农药及相关化学品残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.10-2016食品安全国家标准 桑枝、金银花、枸杞子和荷叶中488种农药及相关化学品残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.11-2016食品安全国家标准 桑枝、金银花、枸杞子和荷叶中413种农药及相关化学品残留量的测定 液相色谱-质谱法 GB 23200.12-2016食品安全国家标准 食用菌中440种农药及相关化学品残留量的测定 液相色谱-质谱法 GB 23200.13-2016食品安全国家标准 茶叶中448种农药及相关化学品残留量的测定 液相色谱-质谱法 GB 23200.14-2016食品安全国家标准 果蔬汁和果酒中512种农药及相关化学品残留量的测定 液相色谱-质谱法 GB 23200.15-2016食品安全国家标准 食用菌中503种农药及相关化学品残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.16-2016食品安全国家标准 水果和蔬菜中乙烯利残留量的测定液相色谱法 GB 23200.17-2016食品安全国家标准 水果和蔬菜中噻菌灵残留量的测定液相色谱法 GB 23200.18-2016食品安全国家标准 蔬菜中非草隆等15种取代脲类除草剂残留量的测定 液相色谱法 GB 23200.19-2016食品安全国家标准 水果和蔬菜中阿维菌素残留量的测定液相色谱法 GB 23200.20-2016食品安全国家标准 食品中阿维菌素残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.21-2016食品安全国家标准 水果中赤霉酸残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.22-2016食品安全国家标准 坚果及坚果制品中抑芽丹残留量的测定液相色 谱法 GB 23200.23-2016食品安全国家标准 食品中地乐酚残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.24-2016食品安全国家标准 粮谷和大豆中11种除草剂残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.25-2016食品安全国家标准 水果中噁草酮残留量的检测方法 GB 23200.26-2016食品安全国家标准 茶叶中9种有机杂环类农药残留量的检测方法 GB 23200.27-2016食品安全国家标准 水果中4，6-二硝基邻甲酚残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.28-2016食品安全国家标准 食品中多种醚类除草剂残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.29-2016食品安全国家标准 水果和蔬菜中唑螨酯残留量的测定液相色谱法 GB 23200.30-2016食品安全国家标准 食品中环氟菌胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.31-2016食品安全国家标准 食品中丙炔氟草胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.32-2016食品安全国家标准 食品中丁酰肼残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.33-2016食品安全国家标准 食品中解草嗪、莎稗磷、二丙烯草胺等110种农药残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.34-2016食品安全国家标准 食品中涕灭砜威、吡唑醚菌酯、嘧菌酯等65种农药残留量的测定 液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.35-2016食品安全国家标准 植物源性食品中取代脲类农药残留量的测定液相色谱-质谱法 GB 23200.36-2016食品安全国家标准 植物源性食品中氯氟吡氧乙酸、氟硫草定、氟吡草腙和噻唑烟酸除草剂残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.37-2016食品安全国家标准 食品中烯啶虫胺、呋虫胺等20种农药残留量的测定 液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.38-2016食品安全国家标准 植物源性食品中环己烯酮类除草剂残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.39-2016食品安全国家标准 食品中噻虫嗪及其代谢物噻虫胺残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.40-2016食品安全国家标准 可乐饮料中有机磷、有机氯农药残留量的测定气相色谱法 GB 23200.41-2016食品安全国家标准 食品中噻节因残留量的检测方法 GB 23200.42-2016食品安全国家标准 粮谷中氟吡禾灵残留量的检测方法 GB 23200.43-2016食品安全国家标准 粮谷及油籽中二氯喹磷酸残留量的测定气相色谱法 GB 23200.44-2016食品安全国家标准 粮谷中二硫化碳、四氯化碳、二溴乙烷残留量的检测方法 GB 23200.45-2016食品安全国家标准 食品中除虫脲残留量的测定液相色谱-质谱法 GB 23200.46-2016食品安全国家标准 食品中嘧霉胺、嘧菌胺、腈菌唑、嘧菌酯残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.47-2016食品安全国家标准 食品中四螨嗪残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.48-2016食品安全国家标准 食品中野燕枯残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.49-2016食品安全国家标准 食品中苯醚甲环唑残留量的测定气相色谱-质谱 法 GB 23200.50-2016食品安全国家标准 食品中吡啶类农药残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.51-2016食品安全国家标准 食品中呋虫胺残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.52-2016食品安全国家标准 食品中嘧菌环胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.53-2016食品安全国家标准 食品中氟硅唑残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.54-2016食品安全国家标准 食品中甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.55-2016食品安全国家标准 食品中21种熏蒸剂残留量的测定 顶空气相色谱法 GB 23200.56-2016食品安全国家标准 食品中喹氧灵残留量的检测方法 GB 23200.57-2016食品安全国家标准 食品中乙草胺残留量的检测方法 GB 23200.58-2016食品安全国家标准 食品中氯酯磺草胺残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.59-2016食品安全国家标准 食品中敌草腈残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.60-2016食品安全国家标准 食品中炔草酯残留量的检测方法 GB 23200.61-2016食品安全国家标准 食品中苯胺灵残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.62-2016食品安全国家标准 食品中氟烯草酸残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.63-2016食品安全国家标准 食品中噻酰菌胺残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.64-2016食品安全国家标准 食品中吡丙醚残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.65-2016食品安全国家标准 食品中四氟醚唑残留量的检测方法 GB 23200.66-2016食品安全国家标准 食品中吡螨胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.67-2016食品安全国家标准 食品中炔苯酰草胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.68-2016食品安全国家标准 食品中啶酰菌胺残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.69-2016食品安全国家标准 食品中二硝基苯胺类农药残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.70-2016食品安全国家标准 食品中三氟羧草醚残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.71-2016食品安全国家标准 食品中二缩甲酰亚胺类农药残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.72-2016食品安全国家标准 食品中苯酰胺类农药残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.73-2016食品安全国家标准 食品中鱼藤酮和印楝素残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.74-2016食品安全国家标准 食品中井冈霉素残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.75-2016食品安全国家标准 食品中氟啶虫酰胺残留量的检测方法 GB 23200.76-2016食品安全国家标准 食品中氟苯虫酰胺残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.77-2016食品安全国家标准 食品中苄螨醚残留量的检测方法 GB 23200.78-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中巴毒磷残留量的测定气相色谱法 GB 23200.79-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中吡菌磷残留量的测定气相色谱法 GB 23200.80-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中双硫磷残留量的检测方法 GB 23200.81-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中西玛津残留量的检测方法 GB 23200.82-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中乙烯利残留量的检测方法 GB 23200.83-2016食品安全国家标准 食品中异稻瘟净残留量的检测方法 GB 23200.84-2016食品安全国家标准 肉品中甲氧滴滴涕残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.85-2016食品安全国家标准 乳及乳制品中多种拟除虫菊酯农药残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.86-2016食品安全国家标准 乳及乳制品中多种有机氯农药残留量的测定气相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.87-2016食品安全国家标准 乳及乳制品中噻菌灵残留量的测定荧光分光光度法 GB 23200.88-2016食品安全国家标准 水产品中多种有机氯农药残留量的检测方法 GB 23200.89-2016食品安全国家标准 动物源性食品中乙氧喹啉残留量的测定液相色谱法 GB 23200.90-2016食品安全国家标准 乳及乳制品中多种氨基甲酸酯类农药残留量的测定液相色谱-质谱法 GB 23200.91-2016食品安全国家标准 动物源性食品中9种有机磷农药残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.92-2016食品安全国家标准 动物源性食品中五氯酚残留量的测定液相色谱-质谱法 GB 23200.93-2016食品安全国家标准 食品中有机磷农药残留量的测定气相色谱-质谱法 GB 23200.94-2016食品安全国家标准 动物源性食品中敌百虫、敌敌畏、蝇毒磷残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.95-2016食品安全国家标准 蜂产品中氟胺氰菊酯残留量的检测方法 GB 23200.96-2016食品安全国家标准 蜂蜜中杀虫脒及其代谢产物残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.97-2016食品安全国家标准 蜂蜜中5种有机磷农药残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.98-2016食品安全国家标准 蜂王浆中11种有机磷农药残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.99-2016食品安全国家标准 蜂王浆中多种氨基甲酸酯类农药残留量的测定液相色谱-质谱/质谱法 GB 23200.100-2016食品安全国家标准 蜂王浆中多种菊酯类农药残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.101-2016食品安全国家标准 蜂王浆中多种杀螨剂残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.102-2016食品安全国家标准 蜂王浆中杀虫脒及其代谢产物残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.103-2016食品安全国家标准 蜂王浆中双甲脒及其代谢产物残留量的测定 气相色谱-质谱法 GB 23200.104-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中2甲4氯及2甲4氯丁酸残留量的测定液相色谱-质谱法 GB 23200.105-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中甲萘威残留量的测定 液相色谱-柱后衍生荧光检测法 GB 23200.106-2016食品安全国家标准 肉及肉制品中残杀威残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.108-2018 食品安全国家标准 植物源性食品中草铵膦残留量的测定 液相色谱-质谱联用法 GB 23200.109-2018食品安全国家标准 植物源性食品中二氯吡啶酸残留量的测定 液相色谱-质谱联用法 GB 23200.110-2018食品安全国家标准 植物源性食品中氯吡脲残留量的测定 液相色谱-质谱联用法 GB 23200.111-2018 食品安全国家标准 植物源性食品中唑嘧磺草胺残留量的测定 液相色谱-质谱联用法 GB 23200.112-2018 食品安全国家标准 植物源性食品中9种氨基甲酸酯类农药及其代谢物残留量的测定 液相色谱-柱后衍生法 GB 23200.113-2018 食品安全国家标准 植物源性食品中208种农药及其代谢物残留量的测定 气相色谱-质谱联用法 GB 23200.114-2018 食品安全国家标准 植物源性食品中灭瘟素残留量的测定 液相色谱-质谱联 GB 23200.115-2018食品安全国家标准 鸡蛋中氟虫腈及其代谢物残留量的测定 液相色谱-质谱联用法 GB 23200.116-2019食品安全国家标准 植物源性食品中90种有机磷类农药及其代谢物残留量的测定气相色谱法 GB 23200.117-2019 食品安全国家标准 植物源性食品中喹啉铜残留量的测定 高效液相色谱法 GB 23200.118-2021 食品安全国家标准 植物源性食品中单氰胺残留量的测定 液相色谱—质谱联用法 GB 23200.119-2021 食品安全国家标准 植物源性食品中沙蚕毒素类农药残留量的测定 气相色谱法 GB 23200.120-2021 食品安全国家标准 植物源性食品中甜菜安残留量的测定 液相色谱—质谱联用法 GB 23200.121-2021 食品安全国家标准 植物源性食品中331种农药及其代谢物残留量的测定 液相色谱—质谱联用法 目前仪器信息网资料库 (https://www.instrument.com.cn/download/)有近70万篇资料，内容涉及检测标准、物质检测方法/仪器应用、仪器操作/仪器维护维修手册、色谱/质谱/光谱等谱图。资料库每月有近20万人访问，上万人下载资料，诚邀您分享手头上的资源，与人分享于己留香！近期资料库正则举办“千里“粽”香情 谱图惠万人 ——传谱图 得手机大奖 ”，也诚邀您的参与。

近期，国务院第三次全国土壤普查领导小组办公室组织第三次全国土壤普查专家技术指导组，基于新发布的《第三次全国土壤普查技术规程（修订版）》等技术规程规范，对关于平台应用、外业调查采样、内业样品制备与检测等问题进行更新完善，形成《第三次全国土壤普查常见技术问题答疑手册（修订版137问）》，供各地参考。《第三次全国土壤普查常见技术问题答疑手册（第1期139问）》自即日起废止。检测相关问题部分解答如下：1.阳离子交换量、交换性盐基有多种方法，是否需要根据土壤样品酸碱性来选择不同方法进行样品检测？酸性土壤、中性土壤、石灰性土壤如何界定？答：按照《第三次全国土壤普查土壤样品制备与检测技术规范（修订版）》规定，阳离子交换量、交换性盐基等土壤样品检测，应根据土壤样品酸碱性选择对应的检测方法。pH7.5为碱性土壤，pH 6.5~7.5（包含6.5和7.5）为中性土壤。2.有效态铁、锰、铜、锌检测方法为《土壤有效态锌、锰、铁、铜含量的测定二乙三胺五乙酸（DTPA）浸提法》（NY/T 890－2004），该标准适用范围为pH6的土壤，pH6的土壤样品如何检测？答：农业行业标准《土壤有效态锌、锰、铁、铜含量的测定二乙三胺五乙酸（DTPA）浸提法》（NY/T 890-2004）规定了采用二乙三胺五乙酸（DTPA）浸提剂提取土壤中有效态锌、锰、铁、铜，以原子吸收分光光度法或电感耦合等离子体发射光谱法加以定量测定的方法，该标准规定适用于pH6的土壤。《土壤分析技术规范》（第二版）（中国农业出版社，2006）引用了该标准，并明确pH6的土壤也可参照使用。经内业技术组专家研究确定，NY/T 890-2004标准适用于所有土壤有效态锌、锰、铁、铜含量的测定。3.全氮检测方法为《土壤检测第24部分：土壤全氮的测定自动定氮仪法》（NY/T 1121.24－2012），其中样品前处理规定了“6.3.1不包括硝态氮和亚硝态氮的消煮”“6.3.2包括硝态氮和亚硝态氮的消煮”两种方法，如何选择？答：鉴于土壤样品硝态氮和亚硝态氮含量很低，对土壤全氮量的测定结果影响很小，经内业技术组专家研究确定，除含硝态氮高的土壤外，其余耕地园地、林地草地土壤样品可采用标准中不包括硝态氮和亚硝态氮的方法进行全氮检测样品前处理。4.按照《固体废物金属元素的测定电感耦合等离子体质谱法》（HJ 766－2015）和《固体废物 22种金属元素的测定电感耦合等离子体发射光谱法》（HJ 781－2016）检测镉（Cd）、铬（Cr）、铜（Cu）、锰（Mn）、钼（Mo）、镍（Ni）、铅（Pb）、锌（Zn）、铁（Fe）、铝（Al）、钙（Ca）、镁（Mg），对是检测土壤试样的浸出液还是检测土壤试样，前处理如何操作？答：本次土壤普查借鉴的固体废物检测标准均是检测土壤试样而非检测土壤试样的浸出液。其中，使用《固体废物 22种金属元素的测定电感耦合等离子体发射光谱法》（HJ 781－2016）的方法可采用“盐酸+硝酸+氢氟酸+双氧水，微波消解法”，也可采用“盐酸+硝酸+高氯酸+氢氟酸，电热板消解法”进行前处理。使用《固体废物金属元素的测定电感耦合等离子体质谱法》（HJ 766－2015）可采用“盐酸+硝酸+氢氟酸+双氧水微波消解法”进行前处理，若通过验证能满足本方法的质量控制和质量保证要求，也可以使用电热板等其他消解法进行前处理。具体检测方法已列入培训教材，并在“检测小课堂”中发布。5.《土壤分析技术规范》（第二版）中比重计法测定机械组成过程繁琐、精度不高，是否可探索建立吸管法使用粒度分布仪测定方法，或使用《森林土壤颗粒组成机械组成的测定》（LY/T 1225-1999）方法检测？答：《第三次全国土壤普查土壤样品制备与检测技术规范（修订版）》明确，机械组成检测依据《土壤分析技术规范》（第二版），5.1吸管法。6.水溶性硝酸根离子含量过高的土壤，水溶盐离子加和总量与水溶盐总量检测结果超出《森林土壤水溶性盐分分析》（LY/T1251–1999）中表4允许偏差超范围。答：建议检测机构在出现水溶盐离子加和总量与全盐量不平衡问题时，对可能影响加和离子的原因进行排查，并提供影响加和的其他阴阳离子含量的测定原始记录等备查。7.碳酸钙检测用非水滴定法检测，最终结果是否转换为以碳酸钙计？答：《第三次全国土壤普查土壤样品制备与检测技术规范（修订版）》规定碳酸钙检测采用《土壤分析技术规范》（第二版），15.1土壤碳酸盐的测定 气量法。8.林地草地盐碱荒地中交换性盐基总量测定方法仅有《森林土壤交换性盐基总量的测定》（LY/T 1244－1999），该方法明确规定适用于酸性和中性，对于碱性土壤是否适合？答：《第三次全国土壤普查土壤样品制备与检测技术规范（修订版）》规定土壤中交换性盐基总量和交换性盐基的检测方法，对于pH≤7.5的样品，采用《土壤分析技术规范》（第二版），13.1酸性和中性土壤交换性盐基组成的测定（乙酸铵交换法）方法测定；对于pH＞7.5的样品，采用《石灰性土壤交换性盐基及盐基总量的测定》（NY/T 1615－2008）方法测定。9.交换性盐基总量中交换性钠含量较低，采用火焰光度法测定结果稳定性较差、检出限高，建议补充交换性钾、交换性钠、交换性钙、交换性镁ICP法测定方法。答：《第三次全国土壤普查土壤样品制备与检测技术规范（修订版）》增加了交换液中钾、钠、钙、镁离子的等离子体发射光谱法。具体检测方法见培训教材，并在“检测小课堂”中发布。10.部分土壤样品中硝酸盐含量较高，本次阴离子只测定碳酸根、碳酸氢根、硫酸根、氯根，造成水溶盐阴阳离子不平衡，水溶盐总量和离子总量不平衡该如何解决？答：本次普查水溶盐的测定主要针对盐碱地，盐碱地土壤所含的可溶盐主要是钠、钙、镁的氯化盐或硫酸盐和碳酸盐及重碳酸盐。土壤水溶性盐分组成测定按照《森林土壤水溶性盐分分析》（LY/T 1251－1999）标准操作，该标准规定用离子加合法将阴阳离子总量相加进行计算水溶性离子总量，同时对全盐量与水溶性离子总量之间的允许偏差进行了规定。检测机构在出现水溶盐离子加和总量与全盐量不平衡问题时，应对可能影响加和离子的原因进行排查，并做好影响加和的其他阴阳离子含量的测定原始记录等。附：第三次全国土壤普查常见技术问题答疑手册（修订版137问）.docx

常言道，“工欲善其事，必先利其器“，对在材料测试行业叱咤风云的英斯特朗来说，亦是如此！大家都知道，试验机架总是需要配备不同的附件才能完成形式多样的测试任务。英斯特朗通过形式多样的夹具和配件，凭借其丰富的应用和全球客户经验助力不同领域的客户在材料测试领域取得突破，实现价值最大化！ 如今英斯特朗第七版附件手册全新上线，440页全彩印刷包含6大主题板块，不仅内含丰富多样的夹具附件介绍，详解重点行业测试应用案例，还为您带来了全新触控测试Bluehill Universal软件独一无二使用体验。咱们赶紧来先睹为快吧！一切如你所见岂止于全丰富的行业解决方案详解 新版附件手册通过不同行业的解决方案概述，重点展示了英斯特朗在塑料、弹性体、纺织品、复合材料、胶黏剂、金属、生物医疗等重点行业的强大测试实力！ 塑料金属弹性体胶黏剂 生物医疗材料复合材料纺织品 除了我们的几大强势行业之外，手册中还新增了如今风生水起的电子设备应用案例，在当今迅猛发展、瞬息万变的消费电子市场，激烈的竞争促使各大电子厂商及OEM提供商不断突破创新边界。 作为力学试验系统的全球领先供应商，英斯特朗提供各式各样适合拉伸、压缩、弯曲、剥离、扭转和疲劳试验的解决方案，使我们的客户可以了解其产品在何种情况下会发生何种形式的失效，从而帮助提高产品质量。新增触控测试系统Bluehill Universal 英斯特朗拥有庞大的产品家族，如电子万能材料试验系统，工业产品系列大载荷液压试验系统，疲劳与动态试验系统，冲击试验系统，结构与碰撞模拟系统等等。 跟旧版附件手册相比，新版附件手册中新增了Bluehill Universal全新触控测试系统介绍，它是英斯特朗最新的静态测试系统，专为优化触控操作而开发。全新的纵向布局，专业的视觉设计，完整的工作区视图，以色彩鲜明的大尺寸触控显示面板呈现。简化工作流程易于使用的触控界面，优化试验工作流程和人机工程学提高工作效率控制台功能和数字小键盘布局合理，操作方便，提高了试验效率增强软件功能Bluehill强大的功能架构，使您轻松掌控试验方法的设置，从而获得最佳试验结果英斯特朗丰富强大的产品家族完善的服务和技术支持 半个多世纪以来，英斯特朗在全球助力客户解决材料难题的过程中积累了丰富的成功经验，通过满足各类客户的独特需求，努力实现合作共赢。我们一贯坚持顾客至上的理念，为客户提供无与伦比的个性化支持是我们的前进动力。新一代客户服务平台 Instron Connect: 英斯特朗拥有全面的应用专业知识和一流的服务，这使得我们能为客户提供最佳拥有体验和服务满意度。Instron Connect 提供了一个强大的通信平台，让我们的支持工程师能够更好地为客户服务。

p 　　 strong 仪器信息网讯 /strong 人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开：4月， a style=" text-decoration: underline color: rgb(0, 176, 240) " title=" " target=" _self" href=" http://www.instrument.com.cn/activity/goodcn/gchyq/Experpoint?id=782" strong span style=" color: rgb(0, 176, 240) " 第三阶段“国产科学仪器腾飞行动” /span /strong /a (以下简称：腾飞行动)将再次起航!作为腾飞行动核心子活动“第三届国产好仪器”也将同时启动。 /p p 　　按计划， a style=" color: rgb(0, 176, 240) text-decoration: underline " title=" " target=" _self" href=" http://www.instrument.com.cn/activity/goodcn/gchyq/Experpoint?id=782" span style=" color: rgb(0, 176, 240) " 第三阶段腾飞行动 /span /a 将以“物性测试仪器”为主题。活动继续由中国仪器仪表行业协会为指导，仪器信息网主办，我要测网和仪品汇协办，中国仪器仪表学会、北京科学仪器装备协作服务中心、全国实验室仪器及设备标准化技术委员会等单位支持，同时根据此次主题的特点，增补中国和平利用军工技术协会、北京材料分析测试服务联盟、中国仪器仪表行业协会试验仪器分会为支持单位。重装上阵，再次为国 产好仪器发声。 /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong “腾飞行动”背景 /strong /span /p p 　　“国产科学仪器腾飞行动”自2013年9月5日在云南腾冲启动以来，“腾飞行动”前两个阶段活动已圆满落幕，并取得一系列成果。 a style=" text-decoration: underline " title=" " target=" _self" href=" http://www.instrument.com.cn/activity/goodcn/Index/Main" strong span style=" color: rgb(0, 176, 240) " 第一阶段 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 176, 240) " /span /strong /a (2013年9月5日-2015年7月17日)以“分析仪器”为主题， a style=" text-decoration: underline " title=" " target=" _self" href=" http://www.instrument.com.cn/activity/goodcn/gchyq/" strong span style=" color: rgb(0, 176, 240) " 第二阶段 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 176, 240) " /span /strong /a (2016 年4月22日-2017年3月1日)以“样品前处理及实验室常用设备”为主题。两个阶段举办了包括“分析仪器可靠性培训”、“分析仪器可靠性高层沙龙”等 国产分析仪器可靠性研讨培训系列活动；启动了“国产科学仪器史料征集”工作，举办了“国产科学仪器企业征稿”等活动 组织发起了“科学仪器企业走进高 校”、“国产科学仪器万里行”、“国产好仪器炼成记特别报道”、“国产仪器生产全过程调研考察”、“典型用户单位走访考察”等活动。出版发行《国产好仪器 手册》，并组织优秀产品进行大规模的国内用户推广以及海外市场拓展；并将与政府采购单位以及高端实验室等多方合作，组织企业进行相关的资源对接服务工作，促进国产科学仪器与有关用户单位深入合作，向政府建言献策等，从而帮助国产厂商找到和解决问题所在，提升市场占有率。 /p p style=" text-align: center " strong “腾飞行动”六大活动项目 /strong /p p style=" text-align: center" img style=" width: 350px height: 173px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/798f617a-5c42-4cd3-8bc7-0880fc8c0a01.jpg" title=" 3.jpg" height=" 173" hspace=" 0" border=" 0" vspace=" 0" width=" 350" / /p p style=" text-align: center" img style=" width: 600px height: 218px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/9bd7dbc7-f937-4499-8a7e-bd64a4f59546.jpg" title=" 0.jpg" height=" 218" hspace=" 0" border=" 0" vspace=" 0" width=" 600" / /p p style=" text-align: center " strong “国产好仪器”活动流程 /strong br/ /p p 　　“国产好仪器”作为“腾飞行动”的核心子活动之一，旨在通过“用户说好才是真的好”的原则，寻找和筛选出一批具有良好用户基础，得到用户单位认可的优秀 国产科学仪器产品以及企业。目前，已成功举办两届“国产好仪器”，发行两册《国产好仪器手册》共计15000份，通过评选活动、网络推广、线下研讨会、学 术会议展会推广、《国产好仪器手册》(电子刊)等各种形式，吸引近500万次用户关注和参与 项目组完成近100台仪器的生产过程实地调研走访。以下为两 届“国产好仪器”活动部分数据小结： /p p style=" text-align: center" img style=" width: 600px height: 174px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/ba7cf1dc-f250-49e4-8148-e3ef89d46d35.jpg" title=" 4.jpg" height=" 174" hspace=" 0" border=" 0" vspace=" 0" width=" 600" / /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 0, 0) " /span /strong /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/5eb59484-db46-438c-acbf-290cabfaa57e.jpg" title=" 00.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 0, 0) " 发行两册《国产好仪器手册》 /span /strong br/ /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 0, 0) " /span /strong /p p style=" text-align: center" img style=" width: 600px height: 368px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/c08b3718-fa0d-4757-84aa-faaa2d0e70da.jpg" title=" 1.jpg" height=" 368" hspace=" 0" border=" 0" vspace=" 0" width=" 600" / /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 0, 0) " “国产好仪器”奖牌颁发仪式 /span /strong br/ /p p style=" text-align: center " a style=" text-decoration: underline " title=" " target=" _self" href=" http://www.instrument.com.cn/activity/goodcn/gchyq/Experpoint?id=782" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 第三阶段“腾飞行动”概况 /strong /span /a /p p 　　对于物性测试仪器设备，尤其以气候环境试验设备为代表，具有“量大面广”的特点，相关国内生产企业众多，众多的应用领域对优秀国产样品前处理设备有迫切 的需求。但是，产品质量不一、用户选购困难等问题也比较多。第三阶段“腾飞行动”将以“物性测试仪器”为主题，选择试验机、气候环境试验设备、无损检测仪 器、其他物性测试仪器等四大类仪器，以“第三届国产好仪器”为核心子项目，以“用户说好才是真的好”为宗旨，筛选出优秀的国产物性测试仪器设备代表，树立国产仪器的新标杆，打造中国科学仪器生产企业的良好品牌形象。 img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/noimg/c506cc95-5c06-40d9-afd5-fc3546647f84.jpg" title=" 2.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 部分免费试用“好仪器” /strong /p p 　　2017年4月，腾飞行动将一如既往的秉承“免费”、“自愿”的原则， span style=" color: rgb(0, 176, 240) " 热情拥抱有志推动国产科学仪器进步发展的生产企业和用户，携手共筑国产科学仪器进步的基石。 /span /p p 　　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai color: rgb(112, 48, 160) " 了解腾飞行动最新进展，可扫描下面的二维码关注“仪器经理人”微信号： /span /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/fe008fbc-a8eb-4845-bd55-5dc0f58d7b83.jpg" title=" 000.jpg" / /p p & nbsp & nbsp & nbsp span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai color: rgb(112, 48, 160) " 欢迎您留下对腾飞活动的建议和意见! /span /p p span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai color: rgb(112, 48, 160) " 　　可以发送到邮箱：goodcn@instrument.com.cn /span /p p span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai color: rgb(112, 48, 160) " 　　或者，文后留言! /span /p

仪器信息网讯 经过近一年的不懈努力，仪器信息网发起的第四届“国产好仪器”评选工作取得阶段性成果。《国产好仪器手册》于2023年3月29日正式发布，现场北京信立方科技发展股份有限公司赵鑫、编辑部主任傅晔及部分用户代表共同为手册揭幕。《国产好仪器手册》发布现场本版《国产好仪器手册》汇集了“第四届国产好仪器调研”成果，全面、客观地呈现用户从需求满足度、质量满意度、仪器性价比、服务满意度、推荐意愿度五个维度的用户评价结果，以大规模的国产仪器用户调查为基础，展现经调研用户认可的“好用耐用”的国产仪器。本次《国产好仪器手册》还收录了经中国海关科学技术研究中心、中国检验检疫科学研究院等权威机构认证评价合格的名单，将筛选出161台国产仪器全方位向政府采购部门、企事业实验室以及仪器信息网广大用户进行展现。而此次发布的《国产好仪器手册》，其内容里尤其值得关注的是每台入选仪器后面均附有典型用户，这些内容均是经过反复确认，是经得起用户检验的。3000位仪器用户五大维度真实反馈161台入选仪器，仪器采购必备指南国产好仪器全方位调研综述报告极具代表性国产好仪器企业　　《国产好仪器手册》用最真实的数据展现了国内用户喜爱的仪器，哪些国产仪器、哪些仪器企业受到用户认可?本手册给你做出详尽的解答。为感谢大家对国产仪器的支持，现向用户免费发放300册《国产好仪器手册》，先到先得，领完为止！领取方式：扫描下方二维码，填写邮寄地址即可，工作人员会安排邮寄。扫描二维码，领取纸质版《国产好仪器手册》没有申领到纸质版手册的用户，可以点击以下链接，申领电子版《国产好仪器手册》。https://www.instrument.com.cn/download/shtml/1145102.shtml 后续，我们还将根据仪器分类推出《国产好仪器手册》分册，欢迎持续关注！