文献类型： 中文期刊

作者： 王改利 ¹ ; 王琳燚 ² ; 陈京创 ² ; 戴玉瑞 ² ; 周莹 ² ; 席燕燕 ² ; 李绍钰 ² ; 徐彬 ² ;

作者机构： 1.河南省农业科学院畜牧研究所

2.null

关键词： 芦竹;近红外光谱技术;营养组分;预测模型

期刊名称： 动物营养学报

ISSN： 1006-267X

年卷期： 2025 年 37 卷 003 期

页码： 2058-2065

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 本研究旨在利用近红外光谱（NIRS）技术构建芦竹全株中水分（MC）、粗蛋白质（CP）、粗脂肪（EE）、粗灰分（Ash）、粗纤维（CF）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）和酸性洗涤木质素（ADL）含量的预测模型。本试验所用芦竹样品采自原阳和驻马店种植区，刈割高度分别为1.0、1.5、2.0和2.5 m。芦竹样品分为定标集（n=95）和验证集（n=31），通过NIRS技术结合主成分分析及改良偏最小二乘法（MPLS）等方法，建立样品特征光谱与待测化学成分之间的预测模型。结果表明：芦竹CP含量的外部验证相对分析误差（RPD）和预测决定系数（RSQ）最高，分别为10.82和0.991;EE、Ash、CF、NDF、ADF和ADL含量的RPD在4.0～6.3，其RSQ均大于0.94;MC含量的RPD和RSQ最低，分别为2.78和0.868。本试验所建芦竹MC、CP、EE、Ash、CF、NDF、ADF和ADL含量的预测模型有较好的预测能力，可应用于实际生产。