简介:通过对皖南旱地黄红壤烟区施氯处理,分析了土壤氯的动态变化。结果表明:年降雨量在1459.1mm的情况下,至采烤结束时,0-20cm土层各处理耕层土壤氯含量均低于耕作层氯含量的本底值9.85mg/kg,土壤的残氯量与施氯量多少无关;各处理20~40cm土层,施入土壤中的氯在该土层中有积累现象,积累量随着施氯量的增加而增加;40-60cm土层各处理氯的含量呈下降趋势,均低于相应土层的本底值;60~80cm土层中不同处理底层土壤的氯量浓度相近,各处理施入的氯对底层土壤氯含量无明显影响;皖南旱地黄红壤烟区,不施氯肥状况下每年每公顷耕层土壤有7.11kg的氯损失;随着KCl用量的增加,土壤流失的氯量也随之增加,亏损值不断降低。在不施KCl的情况下,土壤流失的氯量为10.9905kg/hm^2,也就是说年平均每公顷有氯10.9905kg离开农田系统。
简介:Lowveld烟草种植者协会(LTGA)制订了替代作物化学保护的害虫综合治理(IPM)纲领,IPM纲领包括苗床和田间应用两部分。2003年我们在全部烟草种植区的9个商业苗床中首次达到了在苗床上实施IPM纲领的目标。结果显示,IPM管理的苗床的烟苗根系发育及根与地上部的发育与标准的化学纲领相比较,或者等同或者更好。而且,在IPM苗床上没有发现根部病害,IPM纲领中包含的化学产品与标准化学纲领相比较,成本降低了35%,农药有效成份降低了63%。IPM管理的基础工作是木霉菌(Trichodermaspp)的应用。目前正在对3家生产商所提供的木霉菌产品(Axion-Bio-Products,BiologicalControlProductsandDagutatBiolab)进行评价,以便获得在苗床应用的注册登记。
简介:用全二维气相色谱飞行时间质谱(GC×GC-TOFMS)和GC-MS分析了同时蒸馏萃取得到的烤烟中性组分,建立了烟草挥发性、半挥发性中性化学成分分析的GC×GC-TOFMS方法。以云南楚雄产云烟85C3F烟叶为例,进行了GC×GC-TOFMS与GC-MS在分离能力、灵敏度和族分离方面的对比,结果显示:①GC×GC-TOFMS的灵敏度提高了10.82倍;②GC×GC-TOFMS的分离能力大大提高,在1DGC-MS上峰形很好的一个峰,被GC×GC-TOFMS分离出8种成分,因此定量更加准确;③C1、C2、C3、C4取代萘因性质不同而在全二维谱图上明显地分为不同的族。可见,GC×GC-TOFMS在分离、定性定量和族分离方面与GC-MS相比有明显的优势;④比较了国内6个主要烟叶产地云烟85的部分半挥发性中性成分的含量,结果显示:烟草中性化学成分的含量与各产地的土壤、气候条件有关,以湖北恩施最高,其次是云南楚雄、贵州遵义、河南内乡、福建连城、山东安丘,但总量相差不大。
简介:采用离线裂解装置在不同温度点对三种Amadori化合物1-L-丙氨酸-1-脱氧-D-果糖(ADF)、1-L-缬氨酸-1-脱氧-D-果糖(VDF)、1-L-脯氨酸-1-脱氧-D-果糖(PDF)分别进行裂解试验,并采用GC/MS联用技术对其产物进行初步定性研究.结果表明:三种Amadori化合物在不同温度下裂解产物不同,高温时裂解产物较多;热解产物主要为醛类、吡嗪类、呋喃、呋喃酮、吡唑、吡咯、吡喃酮等杂环化合物,部分产物结构可以直接反映出Amadori化合物中糖或氨基酸的结构,这些物质是食品及卷烟烟气中重要的致香成分.
简介:以调制后的2种烤烟、2种白肋烟以及1种晒烟为试验样品,在5年自然贮藏过程中,定期取样测定不同类型烟叶内TSNAs和其前体物生物碱、硝酸盐含量。研究表明,随贮藏时间增加,5种烟叶NNN、NNK、NAB、NAT和TSNAs总量均不断上升,经拟合符合二次曲线增长模型。白肋烟TSNAs的含量最高,贮藏过程中增加量最多,且以四川白肋烟NNN和TSNAs总量增加幅度最大,其次是晒烟,烤烟TSNAs含量最低,且在贮藏过程中增加幅度较小。TSNAs前体物生物碱及硝酸盐含量在贮藏过程中呈下降趋势,以晒烟的烟碱含量最高且下降幅度较大,以四川白肋烟降烟碱含量最高且下降幅度最大。硝酸盐含量在不同类型烟叶间差异大,白肋烟硝态氮平均含量3076.50μg/g,比烤烟的28.05μg/g高109.68倍。烟叶TSNAs含量与生物碱和硝酸盐相关性均较高,其中硝酸盐含量与贮藏后TSNAs含量的相关性比贮藏前更大,与TSNAs形成更为密切。
简介:热解单光子电离/飞行时间质谱法(Py—SPI—TOFMS)已用于三种主要烟草种类间的区分鉴别,分别是白肋烟,烤烟和香料烟。SPI是一种软电离技术,可对大量不同种类的脂肪族和芳香族物质进行无分子离子碎片或极少分子离子碎片的快速综合在线监控。烟草样本在800℃高温下的氮气中热解。热解后的气体在5m/z到170m/z质量值域间含来自70种以上物质的信号。对所获得的质量光谱进行主要组分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA),对不同烟草种类做出区别。先运用费希尔比率计算出该数据集的变量还原。得到的结果给出关于化学成分的信息以及来自每一种烟草种类的热解气体的特征,从而可得出植物种类。在LDA的基础上建立起对未知样本的烟草种类识别模型,而且是通过每一种烟草种类的附加测定交叉检验的。此外,还介绍了建立在主要组分回归(PCR)基础上的关于烟草混合物识别的首批结果。