可见/近红外漫反射光谱分析法测定牧草营养成分研究

选用新疆伊犁昭苏草原5~10月份的5种单一品种牧草及混合牧草样品共252份,利用可见/近红外漫反射全谱扫描技术结合实验室检测数据进行粗蛋白(CP)、干物质(DM)、粗脂肪(EE)和磷(P)的定标和检校。结果表明:CP采用改进偏最小二乘法(ModifiedPLS)和(SNV+Detrend;2,4,4,1)的数学转换方法定标结果最好,其定标决定系数(RSQ=0.960)和交叉验证相关系数(1-VR=0.9836)最高,定标标准分析误差(SEC=0.5155)和交叉校验定标标准分析误差(SECV=0.5859)最小,其交叉验证相对分析误差(RPD=8.5782)和外部验证相对分析误差(RPD=5.0575)均大于3;DM采用ModifiedPLS和(SNV+Detrend;1,4,4,1)的数学转换方法定标结果最好,其RSQ和1-VR分别为0.904和0.8878,SEC和SECV分别为0.1789和0.1990,其交叉验证和外部验证RPD分别为2.9385和3.0359;EE采用最小二乘法(PLS)和(SNV+Detrend;1,4,4,1)的数学转换方法定标结果最好,但是RSQ和1-VR值较低,分别为0.192和0.3715,SEC和SECV分别为1.4526和1.5122,其交叉验证和外部验证RPD分别为1.4363和0.5911;P采用Modified PLS和(SNV+Detrend;2,4,4,1)的数学转换方法定标结果最好,其RSQ和1-VR分别为0.748和0.8213,SEC和SECV分别为0.0168和0.0188,其交叉验证和外部验证RPD分别为2.0179和1.7647。以上结果说明利用可见/近红外光谱结合化学计量学手段对混合或单一牧草的CP进行快速检测是可行的,DM的预测模型需要进一步校正,而EE和P的分析误差较大,需要进一步提高实验室测定的精确度和增加样品含量来进一步校正模型。

Study on the Determination of Nutritional Ingredient in Native Grass with Visible/Near Infrared Reflectance Spectroscopy