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(RCV)为0.96410~0.96887,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0.9669~0.9743,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。     

利用近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿茎组分营养价值的研究

研究旨在探讨利用全株紫花苜蓿(Medicago sativa L.)样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其茎组分营养价值的校正模型的可行性.将66份不同年份、品种、茬次和生育期的紫花苜蓿全株样品徒手分离茎叶后,按一定的茎叶比重新混合成198份实验样品(建模样品138份,检验样品60份).采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS),结合偏最小二乘法(PLS),建立了茎组分粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗灰分(CA)和体外可消化干物质(IVDDM)含量的预测模型.除NDF含量的预测模型外,其他4个指标预测模型的建模效果和实际预测均较好,交叉检验相关系数(rCV)为0.852 3～0.900 7,交叉检验标准误差(RMSECV)为0.72%～3.96%,检验样品的预测值与化学值的相关系数(r)为0.925 5～0.951 2.而NDF含量预测模型的RCCv,RMSECV,r分别为0.821 4,3.70%和0.902 0,模型只可用作粗略估测.     

近红外光谱分析仪器的发展概况

近红外光谱分析技术被誉为分析化学领域的"巨人",已成为发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一.在国外,定性、定量分析所使用的近红外光谱分析仪器已走过了50年的发展历程,并且在不断完善的过程当中;我国的近红外光谱仪器的研制仅仅历经20年的时间,虽然处在起步阶段,但近几年的研究成果还是十分显著的.随着科技的进步,高性能的近红外光谱分析仪器层出不穷.文章就近红外光谱分析仪器从诞生至今的发展史及包括滤光片型、傅里叶变换型、声光可调滤光型等类型在内的五种近红外光谱分析仪的工作原理、特点作了较为详细的评述,并列举了当今国内外主要的近红外光谱分析仪制造商的主流产品.最后,作者展望了近红外光谱分析仪器的发展前景.