文献类型： 中文期刊

作者： 代露茗 ¹ ; 郭涛 ¹ ; 李飞 ¹ ; 贾倩民 ¹ ; 王芳彬 ² ; 热沙来提汗·买买提 ³ ; 潘发明 ⁴ ; 李发弟 ¹ ;

作者机构： 1.兰州大学草地农业科技学院/草种创新与草地农业生态系统全国重点实验室

2.甘肃省畜牧技术推广总站

3.兰州庄园牧场股份有限公司

4.甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所

关键词： 无芒雀麦干草;营养成分;湿化学分析;近红外光谱技术;预测模型

期刊名称： 中国草地学报

ISSN：

年卷期： 2023 年 006 期

页码： 134-142

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为快速、高效、无损评定无芒雀麦干草营养价值，将101份样品的7种营养成分湿化学分析结果与近红外光谱结合，通过标准正态变量变换（SNV）、去散射处理（Detrend）和标准多元离散矫正处理（Standard MSC）等预处理方法，利用改良偏最小二乘法（MPLS）和主成分分析（PCA）等算法分别建立了粗蛋白质（CP）、干物质（DM）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、粗脂肪（EE）、灰分（Ash）和有机物（OM）的近红外预测定标模型。结果表明：CP和EE外部验证分析误差的值（RPD）为3.0089和2.7721，预测模型准确性较高，可以用于实际生产中的含量测定；NDF和ADF的RPD值仅次于CP和EE，分别为2.1421和2.0678，预测模型可以用于粗略的预测；DM、OM和Ash的RPD值为1.7718、1.1548和1.3602，预测模型效果不理想。综上所述，构建的无芒雀麦CP、EE、NDF和ADF含量模型效果较好，为快速、高效、无损评定无芒雀麦干草营养价值提供理论依据与技术支撑。