潭子分割器

编者按：对一个公司或生化企业，是仪器分析员重要还是先进的仪器性能重要？你所在的实验室重视人还是更看重仪器的性能？ 实验室是生化企业中必不可少的一个部门，它肩负着原材料的进厂检验，生产过程检验，产品出厂质量检验这3项重大的职责。可以看出实验室起着多么重要的职能。 　　然而我们在看到企业介绍自身实力的时候，往往都是在说我们有多少多少先进的仪器，很少有公司会说我们公司实验室有多少分析人员。这不难看出我国大多数生化企业对硬件的重视程度大于企业本身软件的提高。熟话说：&ldquo 看企业管理，知企业产品；看企业员工素质，知企业产品质量；看企业精神，知企业发展！&rdquo 。下面编者就从企业的实验室来分析一下我国大多数企业的现状。 　　所谓实验室硬件就是分析实验用的仪器，而软件就是从事实验分析工作的技术人员。许多人认为实验员就是通过一份实验方法和检测标准就可以利用仪器做出结果。所以许多企业往往不重视实验员的技术培训和福利待遇。盲目的最求仪器的性能来提高检测水准，这样的做法是不正确的。 　　仪器是死的，人是活的，优秀的实验员能用三流的仪器做出一流的分析结果，因为优秀的实验员能做到精确的实验操作和准确的结果分析。在仪器的使用过程中一流的仪器给三流的分析人员用，可能只能得到三流的分析结果；三流的仪器给一流的分析人员用，就可能得到一流的分析结果。在仪器的维护过程中,三分仪器七分维护.如果检测人员对仪器只知道使用不积极维护,仪器也有性能下降的一天,这一天来到更快,到时一流仪器很快就变成三流仪器。 　　先进的仪器配上优秀的化验员才可以最大程度的发挥仪器的性能。仪器只是按照人设定的程序去做的，它可不会动脑筋帮你解决什么问题，实验室的整体水平主要还是体现在人员的素质，责任心上。其实任何行业都是这样，只要你有人，硬件差点也没关系，都能越做越好。如果人员素质不够好，再好的硬件也会变成废铁的。 　　近年来，国家也意识到了企业的这一现状，加大了实验员培训的力度。2009年全国分析检测人员能力培训与考核体系启动。其对象是从事产品理化性能、专用性能及安全性能检测的分析检测人员。该体系统一规范了分析检测人员分析检测能力的培训和考核标准。此次正式启动并推广该体系，旨在通过搭建分析检测人员培训公共平台，提高我国分析检测人员的分析检测技术能力，确保检测实验室向社会提供分析检测结果的准确性和可靠性。 　　许多企业购置了先进的仪器却闲置在一旁，更有甚者，使用者几年都还没有掌握仪器性能，一直按照错误的步骤操作，仪器只是一个平台，真正能让仪器发挥性能的还是高素质的使用者。 　　综上所述，编者认为对于一个企业来说找个仪器性能和实验员能力的黄金分割点是保证准确的检验数据的关键。这也适用于整个企业，如何平衡企业的硬件基础和企业的软件素质也是主导一个企业发展的最大问题。

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利用短波红外波段通过干燥过程分割来估计土壤含水量 土壤水分是直接影响蒸发、入渗和径流等多种环境过程的重要因素。而且，土壤水分在农业蒸散与粮食安全、湿地退化、干旱、陆气界面的能量交换等相关研究领域发挥着重要的作用。地面测量能够提供易于校准和长时间连续获取的数据，但该种方法仅针对单个小区域，难以支持空间变化研究或实地研究。基于水和土壤介电特性的巨大差异，微波遥感被广泛应用于大空间尺度的土壤水分监测，但不适用于精准农业等多种研究。热遥感可以根据地表温度来估算土壤水分，但热遥感信号不单受到土壤含水量（SMC）的影响，湿度、风速、大气条件等其他参数也会影响估计结果。而光学遥感由于其精细的空间分辨率和利用诸如MODIS、Landsat系列和Sentinel任务等卫星数据进行大尺度监测潜力之间的平衡而引起了诸多关注。目前已经提出了许多指标和模型来阐明反射率特征随SMC的变化，并利用实验室、实地、机载和卫星数据从窄带和宽带的反射率来估计SMC。这些方法/指标主要针对从饱和到风干的各级SMC；然而，作者发现饱和到风干的单一关系映射会导致准确估计的错误印象。在整个干燥过程中，光谱反射率特征和SMCs之间的回归关系不一致导致对相对较低的SMCs估计的精度较低。基于此，在本研究中， 来自南京大学、康奈尔大学和河南农业大学的研究团队提出了一种分割方法以更准确的估计SWC。作者监测了代表不同土壤特性的三种土壤样品的整个干燥过程，并通过蒸发速率变化确定其过渡点（如高SWC的阶段1干燥和低SWC的阶段2干燥）。建立了SMC估计指数，即短波归一化指数（SNI），基于辐射传输模型支持干燥过程中的SNI指数趋势。图1 实验装置示意图。利用ASD Fieldspec® Pro光谱仪进行光谱辐射亮度采集。【结果】 图2 a) 三种土壤样品蒸发速率变化与干燥时间的关系，b) 干燥过程中三种土壤在2150 nm处的反射率变化。 c) 三种样品蒸发速率导数的最大值确定干燥阶段分割点。 图3 三种样品砂/土壤含水量与光谱反射率之间的线性和对数回归的R2，a) 石英砂，b) 圬工砂，c) 伊萨卡土壤，d) 模拟大气透射率。在 a)、b) 和 c) 中，黑色虚线标记为1680 nm和2150 nm。图4 a) 显示了SMC估计的验证结果。 b)、c) 和 d) 显示了三种样品的 建模曲线（实线）、回归曲线（虚线）和验证数据集（空心圆圈）。图5 a）SMC估计值和测量值关系图，其中SMC估计值使用SNI2在线性回归中计算，Bwater 在1980 nm处评估。 图 b)、c) 和 d) 显示了三种样品的建模曲线（实线）、回归曲线（虚线）和验证数据集（空心圆圈）。【结论】利用单一回归关系和单一指数估计整个干燥过程的SMC对所有土壤类型并不是有效的。该研究证明了利用现有方法估计SMC结果不准确，以及在分割干燥过程中估计SMC的基本原理。监测整个干燥过程中3种不同土壤样品的光谱反射率和重量，将其分为两个阶段用于训练和验证。此外，基于辐射传输模型研究不同干燥阶段所提出指数和光通过水的路径长度之间的关系，并支持了经验方法建立的回归关系，尤其是对路径长度相对较短的土壤。结果表明，在分割思想下，SMC估计值和测量值之间的相关性明显提高，尤其是在SMC较低的情况下（阶段2干燥过程）。蒸发速率变化决定了干燥过程的分割过渡点，所有的土壤类型并不是一个特定的SMC值；因此，理解蒸发和SMC变化导致的光谱反射率变化之间的关系是极其重要的。例如，在实际使用中，石英砂阶段2干燥可以忽略，但它却是伊萨卡土壤干燥的重要组成部分。SN1/SN2指数结合可以有效估计三种样品的SMC。对于阶段1干燥，利用SNI1指数在1680 nm和2150 nm处的反射率预测SMC是有效的。在阶段2干燥中，尽管使用1930-2150 nm组合的SNI2指数实现了最佳相关性，但作者认为1980 nm比1930 nm更适合实地应用。这种波段选择是为了避免强烈的大气水汽吸收，以确保足够的地面反射辐射到达飞机或卫星传感器。相对于将阶段2干燥视为阶段1干燥延续的指标，相关关系显著改善。作者得到了如下结论：1.干燥过程分割对从光谱反射率数据准确估计SMC是很有必要的，尤其是对于具有较长阶段2干燥过程的土壤。例如本研究中的伊萨卡土壤。对于与伊萨卡土壤相似的土壤，基于整个干燥过程的SMC估计可能会导致阶段1或阶段2干燥的偏差，这取决于哪个阶段有更多的训练集。2. 由于石英砂中光通过水的路径长度相对较长，因此当SMC较高时，SNI具有独特的特征。在圬工砂或伊萨卡土壤中，half-logistic型的SNI曲线不同于线性关系。当光程较长时，拟合关系应由线性回归变为对数回归。3. 在阶段2干燥过程中，利用现有卫星系统常用的光谱波段组合难以准确估计SMC；使用高光谱数据可以获得更高的精度，可以提供近强水吸收波段的数据，如1930 nm。虽然由于大气水汽的吸收，1930 nm不能在实验室外有效地使用，但稍微偏离中心的波长(如1980 nm)仍然比水吸收波段范围外的波长表现更好。