| 青贮玉米不同部位(组织)养分含量近红外预测模型的构建 |
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| 引用本文： | 唐德富,陈志刚,李飞,郭涛,潘发明,郝生燕,徐琳娜.青贮玉米不同部位(组织)养分含量近红外预测模型的构建[J].草业科学,2022,38(9):1753-1761. |
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| 作者姓名： | 唐德富 陈志刚 李飞 郭涛 潘发明 郝生燕 徐琳娜 |
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| 作者单位： | 甘肃农业大学动物科学技术学院,甘肃 兰州 730070;兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室 / 兰州大学农业农村部草牧业创新重点实验室 / 兰州大学草地农业科技学院,甘肃 兰州 730020;甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所,甘肃 兰州 730070;甘肃农业大学动物科学技术学院,甘肃 兰州 730070;甘肃省畜牧技术推广总站,甘肃 兰州 730030 |
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| 摘 要： | 在甘肃省民勤县采集227份青贮玉米(Zea mays)样品,采用改良偏最小二乘的化学计量学方法,用3种导数处理和10种光谱散射处理相结合的方法,建立青贮玉米原料不同部位(组织)的干物质、有机物、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)和酸性洗涤木质素(acid detergent lignin,ADL)等养分含量的近红外预测模型,旨在利用近红外光谱技术建立青贮玉米不同部位(组织)养分含量的近红外预测模型.结果表明:1)ADF含量预测模型的决定系数(coefficient of determination for validation,RSQV)和外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation,RPD)均高于其他成分,而NDF、粗蛋白和有机物含量的RSQV和RPD均低于ADF;ADF、NDF、粗蛋白和有机物这4个指标的RSQV均大于0.9,且其RPD均大于2.5,能用于实际生产中准确分析;2)粗脂肪含量的RSQV和RPD分别为0.701和1.838,建立的模型只能用于样品的粗略预测;3)干物质、ADL含量的RSQV和RPD分别为0.525和1.549、0.631和1.602,这2种营养成分的预测模型不能用于实际生产中的检测,模型还需要进一步优化.综上所述,本试验初步建立了青贮玉米不同部位(组织)ADF、NDF、粗蛋白和有机物含量这4种营养成分近红外预测模型,能够应用于生产实际.
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| 关 键 词： | 近红外光谱技术 青贮玉米 不同组织 养分含量 预测模型 快速检测 |
Construction of a near-infrared prediction model for nutrient content in different parts (tissues) of corn silage |
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| TANG Defu,CHEN Zhigang,LI Fei,GUO Tao,PAN Faming,HAO Shengyan,XU Linna.Construction of a near-infrared prediction model for nutrient content in different parts (tissues) of corn silage[J].Pratacultural Science,2022,38(9):1753-1761. |
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| Authors: | TANG Defu CHEN Zhigang LI Fei GUO Tao PAN Faming HAO Shengyan XU Linna |
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