苜蓿干草不同处理方式对近红外预测模型预测准确性的影响

作     者：郭涛 黄右琴 代露茗 郭龙 李发弟 潘发明 张兆杰 李飞 GUO Tao;HUANG Youqin;DAI Luming;GUO Long;LI Fadi;PAN Faming;ZHANG Zhaojie;LI Fei

作者机构：兰州大学草地农业科技学院兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室农业农村部草牧业创新重点实验室兰州730020 甘肃省肉羊繁育生物技术工程实验室民勤733300 甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所兰州730070 景泰县草窝滩镇畜牧兽医站白银730400 

出 版 物：《动物营养学报》 (CHINESE JOURNAL OF ANIMAL NUTRITION)

年 卷 期：2021年第33卷第5期

页      面：2939-2948页

核心收录：

学科分类：090502[农学-动物营养与饲料科学] 0905[农学-畜牧学] 09[农学] 

基　　金：农业农村部农牧交错带牛羊牧繁农育关键技术集成示范项目(16200158) 公益性行业(农业)科研专项——北方农作物秸秆饲用化利用技术研究与示范(201503134) 

主　　题：苜蓿干草 处理方式 近红外光谱 准确性 

摘      要：本试验旨在利用近红外光谱(NIRS)技术分别建立切短苜蓿干草(3~5 cm)和粉碎苜蓿干草(过1.0 mm筛)的干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)和粗灰分(Ash)预测模型,并且分析这2种处理方式对近红外预测模型预测准确性的影响。试验共采集186份苜蓿干草样品,选取149份作为定标集,37份作为验证集,利用近红外光谱技术结合改良偏最小二乘法(MPLS)分别建立切短苜蓿干草和粉碎苜蓿干草的营养成分含量预测模型。结果表明:1)利用近红外光谱技术建立的切短苜蓿干草NDF预测模型可用于精确预测,DM和ADF预测模型可用于实际生产中的预测,Ash和CP预测模型只能用于粗略的筛选分析,EE预测模型不可用。2)利用近红外光谱技术建立的粉碎苜蓿干草DM、NDF和ADF预测模型可用于精确预测,Ash预测模型可用于实际生产中的预测,CP和EE预测模型只能用于粗略的筛选分析。3)利用近红外光谱技术建立的切短苜蓿干草各营养成分预测模型的预测偏差与粉碎苜蓿干草无显著差异(P0.05),但预测决定系数(RSQ)和外部验证相对分析误差(RPD)低于粉碎苜蓿干草,说明切短处理各营养成分定标模型预测分析准确性低于粉碎苜蓿干草。由此可见,利用近红外光谱技术建立的预测模型可用于预测切短苜蓿干草和粉碎苜蓿干草的DM、NDF和ADF含量,切短苜蓿干草营养成分定标模型预测分析准确性低于粉碎苜蓿干草。