近紅外光譜技術評定紫花苜蓿青貯品質(zhì)的研究.pdf

1、近紅外技術是近幾十年來興起的有機物分析技術，具有快速，無污染，成本低的特點。將其應用于畜牧業(yè)生產(chǎn)，可即時獲取飼料中各營養(yǎng)成分的含量，便于合理搭配家畜日糧組成，提高飼喂質(zhì)量。目前，近紅外技術已廣泛用于測定干燥飼料中的各營養(yǎng)成分。由于水分的影響，應用近紅外光譜技術直接分析新鮮飼草營養(yǎng)價值存在困難。原因主要是不易制備均一的樣品和不易提取光譜中的有用信息。本研究分茬次，品種，生育期，青貯方法制備了160份紫花苜蓿青貯樣品。用液氮冷凍制樣技術，傅

2、里葉變換近紅外光譜技術和偏最小二乘回歸法，對近紅外測定青貯新鮮樣品中營養(yǎng)成分的可行性進行了分析，在國內(nèi)首次建立了測定紫花苜蓿青貯新鮮樣品營養(yǎng)價值和發(fā)酵品質(zhì)的近紅外校正模型，結(jié)果如下： 1.利用液氮粉碎制樣技術可以將高含水量的試驗材料制備成均一樣品，有利于近紅外分析。2.干物質(zhì)(DM)，粗蛋白(CP)，中性洗滌纖維(NDF)，酸性洗滌纖維(ADF)，pH值，氨態(tài)氮(NH3-N)，乳酸，乙酸，丁酸的最佳建模光譜范圍分別為9083.0

3、8-4220.28cm-1，8961.8-4068.90cm-1，9109.70-4079.10cm-1，9250.80-4200cm-1，9430.00-4290.00cm-1，9877.47-4087.9cm-1，8994.9-4123.1cm-1，5473.5-4681.3cm-1，9895.1-4087.9cm-1。 3.干物質(zhì)，粗蛋白，中性洗滌纖維，酸性洗滌纖維，pH值，氨態(tài)氮，乳酸，乙酸，丁酸的最佳建模光譜優(yōu)化方法分

4、別為：多元散射校正+一階導數(shù)光譜+Norris平滑，多元散射校正+一階導數(shù)光譜+Norris平滑，多元散射校正+一階導數(shù)光譜+Norris平滑，原譜，多元散射校正，多元散射校正，多元散射校正+一階導數(shù)光譜+Norris平滑，原譜，多元散射校正。最佳主因子數(shù)分別為：6，6，10，9，12，15，8，6，13。 4.DM，CP，NDF和ADF校正模型的交叉檢驗決定系數(shù)(R2cv)為0.8846-0.9898，交叉檢驗標準誤差(RMS

5、ECV)為3.9-9.7g/kg鮮重。用50個樣品對模型進行外部檢驗，預測相關系數(shù)(r)為0.9397-0.9949，預測標準誤差為1.9-8.3g/kg鮮重。所建模型的交叉檢驗RPD和外部檢驗RPD(SD/RMSEP)均大于2.5，表明采用適當?shù)臉悠诽幚矸椒ê凸庾V分析技術可以實現(xiàn)近紅外光譜技術對苜蓿青貯鮮樣的營養(yǎng)價值評定。 5.pH值，氨態(tài)氮，乳酸校正模型的交叉檢驗決定系數(shù)在0.9124-0.9497之間，交叉檢驗標準誤差為1

6、.93×10-1(pH)，0.16g/kg鮮重(氨態(tài)氮)，3.78g/kg鮮重(乳酸)。外部檢驗相關系數(shù)在0.9534-0.9853。交叉檢驗RPD和外部檢驗RPD均大于2.5，說明能用近紅外技術對苜蓿青貯鮮樣的這些組分進行精確估測。乙酸，丁酸校正模型的交叉檢驗決定系數(shù)為0.6024(乙酸)，0.6646(丁酸)，交叉檢驗標準誤差為2.27g/kg鮮重，5.59×10-1g/kg鮮重。交叉檢驗RPD和外部檢驗RPD在1.59-2.06之