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1.
目的:建立基于高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱技术(HPLC-Q-TOF-MS/MS)的安化黑茶抗氧化活性成分快速筛选和鉴别的方法,并对安化黑茶生茶及熟茶的抗氧化活性成分分别进行检测和分析。方法:采用Inertsil ODS-2C18色谱柱(250mm×4.6mm,5μm)反相HPLC梯度洗脱法分离各主要成分,在负离子模式下,利用四级杆-飞行时间串联质谱对各主要活性成分进行检测;进而在安化黑茶生茶及熟茶乙酸乙酯及正丁醇部位分别加入适量1,1-二苯基-2-苦基苯肼(DPPH)作为实验组,避光室温反应30min后经液质联用分析,并与不加入DPPH的空白组物质进行比较,快速发现其活性成分;并采用对照品、文献比对、质谱裂解规律分析鉴定生茶、熟茶的抗氧化活性成分。结果:依据质谱裂解规律及文献检索,从安化黑茶生茶乙酸乙酯部位中共鉴定出32个抗氧化活性成分,从生茶正丁醇部位中共鉴定出28个抗氧化活性成分;从熟茶乙酸乙酯部位中共鉴定出31个抗氧化活性成分,从熟茶正丁醇部位中共鉴定出26个抗氧化活性成分。结论:利用DPPH-HPLC-Q-TOF-MS/MS技术快速筛选和鉴别安化黑茶中抗氧化活性成分的有效方法,为其质量控制及物质基础研究提供了技术支持。 相似文献
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3.
住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归(MGWR)模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为:① 街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略; MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。② 厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。③ 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。④ 总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;老城地区主要为环境品质、建筑质量因素;新城地区则为区位、生活设施因素。 相似文献
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6.
利用常规气象观测资料和NCEP(1°×1°)再分析资料对2018年4月14日下午—15日凌晨左右发生在桂西南的一次强对流天气过程进行分析,结果表明:此次强对流天气过程具有持续时间长、影响范围广、小时雨强较大、前期以降雹为主、后期以短历时强降水为主的特点;近地层锋面和辐合线是此次强对流天气发生的重要触发机制;200 hPa高空辐散流场有利于底层辐合上升运动的加强,可以弥补500 hPa弱槽槽前动力抬升机制的不足;对流层中层具有干冷空气的侵入是预报强对流天气的关键因子,而地面强对流天气容易发生在干空气侵入700 hPa层之后数小时内;强对流天气容易发生在θse大值区或者舌区;对流层正涡度从中层下传到底层对于预报强对流天气的出现具有一定的指示意义;雷达产品分析表明回波具有明显的悬垂回波、弱回波区、辐合区、中气旋、三体散射长钉和旁瓣回波特征。 相似文献
7.
重庆附近沙坪壩穹窿层构造,历经四川省地质调查所派买调查,认为有产生油气之可能,惟详细地形及地贸测勘尚付缺如,作者等奉命办理此项工作,于四月初开始,至六月中旬始告完成,计测制五千分之一地形地质图一幅,理想油田构造图 相似文献
8.
利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。 相似文献
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针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求(消费侧)与景点吸引力(供给侧),使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。 相似文献
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