近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS)采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数(R_CV)为0.964 10～0.968 87,交互验证的残差均方根(RMSECV)为0.80%～2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.966 9～0.974 3,外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.85%～2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。     

近红外光谱技术实时测定土壤中总氮及磷含量的初步研究

及时、准确探测土壤中的氮、磷含量,有利于精准施肥决策,提高肥料利用率。研究表明近红外技术能够探测土壤的物理和养分状况。针对不同土地利用类型,在北京大兴地区采集85份土壤样品,测定土壤氮、磷养分及其近红外漫反射光谱,并利用傅里叶变换光谱技术和偏最小二乘回归法建立了土壤总氮(N)和总磷(P)的近红外光谱校正模型。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)分别为0.862 6(N),0.668 5(P)。用未参与建模的10个样品对模型进行外部检验,总N、总P的预测相关系数(r)分别为0.969 8,0.830 7,预测标准误差(RMSEP)分别为0.009 5%(N),0.008 6%(P),RPD值(检验集样品化学测定值标准差/预测标准误差)分别为3.78(N),1.69(P)。结果表明,采用适当的光谱分析方法可以实现用近红外技术对土壤总N的精确探测及对土壤总P的粗略估测。     

基于NIRS快速测定苜蓿青干草品质成分

品质性状的化学测定操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题，光谱测定具有高效、快速、成本低等优点，但测定准确度受到不同仪器以及不同机型的影响。为了建立和优化快速测定苜蓿样品的粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)和中性洗涤纤维(NDF)近红外漫反射光谱的模型，更好的测定苜蓿品质性状。选取了25份苜蓿材料147份试验样品，采用傅里叶变换近红外光谱技术(NIRS)扫描，获得扫描光谱范围4 000～10 000cm^-1的光谱值，软件TQ Analyst v9选用偏最小二乘法(PLS)和OPUS7.0选用定量2方法建立定量模型并优化，并进一步交叉验证和外部检验评估模型效果。结果表明利用2种软件建立的模型都能很好的预测CP的含量，建模决定系数(R²_cal)分别达到0.999 9和0.984 8，交叉验证的均方根误差(RMSECV)分别为2.121和0.471，外部验证决定系数(R²)都大于0.97，残留预测偏差(RPD)值大于6.0。EE应用TQ Analyst v9所建立的模型效果更好，R...     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

稻米淀粉崩解值的近红外透射光谱法测定

以203份稻米为样品,近红外透射光谱分析仪,对样品进行光谱扫描,并用快速粘度分析仪测定稻米淀粉崩解值.采用改进的偏最小二乘法进行定标模型的建立,得到了稻米淀粉崩解值测定的近红外分析模型的定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)和定标决定系数(RSQ)分别为:10.62、10.8和0.984,内部交叉验证的经校正的工作标准差(SEP)、检验偏差(BIAS)和交叉检验相关系数(1-VR)分别为:6.139、-0.362和0.939,相关性达极显著水平.内部交又验证和外部验证结果表明近红外定量分析崩解值有很高的准确度.近红外透射光谱技术为快速准确无损测定黏滞特性指标提供了一条新途径.     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

近红外光谱法田间快速估测新鲜紫花苜蓿品质

田间快速估测苜蓿品质对于适时刈割具有重要意义。试验共采集来自不同地域、不同品种、不同生育期和不同茬次的新鲜紫花苜蓿样170份,经便携式近红外光谱仪(1 100～1 800 nm)扫描得到近红外光谱,利用偏最小二乘法(PLS)在国内首次建立基于紫花苜蓿新鲜样品的干物质(DM)、粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)化学分析值的近红外校正模型,探讨利用近红外漫反射光谱技术(NIRS)在田间快速估测紫花苜蓿品质的可行性,摸索设备选择和制样方法。四项指标所建模型的交互验证决定系数(R2CV)分别为0.831 4,0.597 9,0.803 6和0.786 1;交互验证均方根误差(RMSECV)为1.241 1,0.261 4,0.990 3和0.830 6;外部验证决定系数(R2_V)为0.815 0,0.401 1,0.784 9和0.752 1,外部预测均方根误差(RMSEP)分别为1.06, 0.31, 0.95和0.80。对于苜蓿鲜样来说,DM,NDF和ADF的近红外模型可以进行粗略的定量分析,CP的建模效果较差,但因苜蓿中的粗蛋白含量一般都能满足家畜需求,DM,NDF和ADF是在适时刈割中最关键的估测指标,DM,NDF和ADF模型可以满足田间快速估测苜蓿品质的要求。     

鸡粪工厂化堆肥主要营养成分含量近红外光谱分析研究

目前,堆肥化是解决畜禽粪便污染环境和造成社会经济问题、实现其无害化和资源化利用的简便易行的重要途径。鸡粪中含有大量的氮磷钾等营养成分。文章以鸡粪和菊花渣工厂化高温堆肥发酵过程氮、磷和钾主要营养成分为研究对象,探讨利用近红外光谱法进行无损速测分析的可行性。在鸡粪工厂化堆肥不同发酵阶段进行多点取样,利用美国Nicolet公司生产的傅里叶变换型近红外光谱仪采集在10 000～4 000 cm-1范围内原始样品光谱,并结合多种光谱数据处理方法和偏最小二乘回归法建立了总氮、总磷和总钾的近红外模型并进行了验证分析。根据环境类样品近红外模型评价标准,近红外光谱法测定鸡粪堆肥过程主要营养成分含量具有较好的可行性。其中,所建总氮含量模型验证决定系数(R2)大于0.80,验证相对分析误差(RPD)大于2.0; 所建总磷和总钾模型的R2和RPD值分别大于0.90和3.0。     

基于近红外反射光谱的无损血糖分析

无损血糖监测是一种方便且无痛的血糖监测方法。目前,大部分的血糖检测方法都是有损的。提出了一种基于近红外反射光谱的无损血糖检测方法。近红外反射光谱是一种安全、简单并且有效的方法,被应用于很多领域。采用口服葡糖糖耐量试验来采集数据,用偏最小二乘回归方法来建模。使用市售血糖仪采指尖血作为参考值,同时用光谱仪提取手掌光谱,共取得42组样本。血糖浓度范围在5~12 mmol·L-1。采用留一法交叉验证,获得所有数据的交叉验证的均方根误差为1.16 mmol·L-1。通过归一化和无关变量消除的预处理方法来减少噪声并消除一些额外因素,优化的均方根误差为0.79 mmol·L-1。基于个人的数据进行建模,得到了远小于整体数据的结果：0.41 mmol·L-1。该方法在个人血糖检测的市场化方面有广阔的应用前景。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

应用差异光谱法建立绵羊采食复杂日粮干物质消化率模型的研究

研究旨在探讨利用放牧家畜“日粮—粪”差异光谱,建立干物质消化率模型的可行性。通过人工混合复杂日粮饲喂绵羊进行室内代谢试验,获得104份“日粮—粪”样品对,同时将相应的日粮和粪光谱做差获得104份差异光谱,将70份用于建模,34份用于检验。结合偏最小二乘法,利用差异光谱建立绵羊在采食成分较复杂时干物质消化率预测模型。最佳光谱范围为8 656～4 310 cm-1;光谱预处理方法以多元散射校正+一阶导数处理+Norris平滑(MSC+1st Deriv+Norris)处理的效果最好,最佳主因子数为7。经外部检验得到预测标准误差(RMSEP)为2.46%,相对标准误差(RPD)大于2.5,预测值与实际值的决定系数为0.833 9,说明所建近红外模型具有较好的预测效果。     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。