利用近红外光谱分析预测紫花苜蓿干草品质

摘要：

粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的含量是评价苜蓿(Medicago sativa)产品质量的重要指标.美国现行较多的是使用相对饲用价值(RFV)评估粗饲料产品的质量,我国则用粗饲料分级指数(GI)来评估粗饲料产品的质量.应用偏最小二乘法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术,建立了适合不同收获期(现蕾期至盛花期)的CP,ADF,NDF,RFV和GI的近红外预测模型.结果表明:粗蛋白的交互验证决定系数(Rcv2)为0.9129,外部验证中预测决定系数为0.901,模型准确性最高.CP,ADF,NDF,RFV和GI外部验证RPD均大于2.5.本文首次探索紫花苜蓿品质评价指标的模型建立,以期为紫花苜蓿品质育种提供数字依据.

关键词：近红外光谱、紫花苜蓿干草、粗蛋白、相对饲料价值、粗饲料分级指数

所属期刊栏目：23

分类号：S541(饲料作物、牧草)

资助基金：公益行业科研专项“苜蓿高效种植技术研究与示范”201403048;现代农业产业技术体系建设专项基金CARS-35

在线出版日期：2016-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1080-1085