利用近红外光谱技术快速预测苜蓿干草营养成分含量OA北大核心CSCDCSTPCD
Rapid prediction of nutrient content of alfalfa hay by using near infrared spectroscopy
本研究旨在利用近红外光谱技术(near-infraredreflectancespectroscopy,NIRS)建立苜蓿(Medicago sativa)干草6种营养成分的近红外预测模型.分别从甘肃、宁夏、河北、江苏和陕西五省采集200份苜蓿干草样品,测定干物质(dry matter,DM)、粗灰分(Ash)、粗蛋白(crude protein,CP)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)和粗脂肪(ether extract,EE)的含量.选取苜蓿干草样品160份作定标集,40份作验证集.利用NIRS结合改良偏最小二乘法(modified partial least squares,MPLS)构建并验证其建立预测模型的优劣.结果表明:苜蓿干草DM、NDF含量预测模型的预测决定系数(coefficient of determination for validation,RSQ)和外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation,RPD)分别为0.87和2.67、0.90和3.16,构建的模型可用于实际生产中的预测;CP、ADF含量预测模型的RSQ和RPD分别为0.83和2.41、0.82和2.28,构建的预测模型不能完全代替湿化学分析,但可用于大量样品的筛选分析;Ash含量预测模型的RSQ和RPD为0.59和1.51,构建的预测模型只能用于粗略的分析;EE含量预测模型的RSQ和RPD为0.45和1.32,构建的预测模型相关性较差,还需进一步优化.
郭涛;黄右琴;郭龙;李发弟;潘发明;张兆杰;李飞
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甘肃省肉羊繁育生物技术工程实验室,甘肃民勤733300甘肃省农业科学院,甘肃兰州730070景泰县草窝滩镇畜牧兽医站,甘肃白银730400
苜蓿干草近红外光谱技术营养成分预测模型
《草业科学》 2020 (11)
2374-2381,8
国家重点研发计划(2018YFD0502103)农牧交错带牛羊牧繁农育关键技术集成示范项目(16200158)甘肃现代农业(草食畜)产业技术体系(GARS-09)长江学者和创新团队发展计划资助(IRT_17R50)甘肃省农业科学院重点研发计划项目(2019GAAS22)
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