【摘 要】
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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
【机 构】
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中国农业大学草地研究所,农业生物技术国家重点实验室
【基金项目】
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农业部“948”滚动项目“优质草产品生产加工技术”(2006-G38);北京市教育委员会共建科研项目(XK100190552;JD100190531)资助
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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。
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