[发明专利]全株青贮玉米营养成分预测模型的构建方法与应用

说明书

本发明公开了一种全株青贮玉米营养成分预测模型的构建与应用，具体包括如下步骤：（1）全株青贮玉米样品预处理，控制样品水分，粉碎筛分至合适的粒度用于化学分析法测定与近红外光谱扫描；（2）化学分析法测定全株青贮玉米样品成分；（3）全株青贮玉米样品进行近红外光谱收集；（4）全株青贮玉米样品成分化学值与其近红外光谱数据之间的定性定量校准数学模型的建立。本发明所述的近红外快速检测方法测定一个全株青贮玉米样品的组分只需3分钟～4分钟即可完成，并且操作简便，无需试剂药品消耗，在进行大量样品分析时，将为企业节约出可观的时间、人力与分析成本。

技术领域

本发明属于分析测试技术领域，具体涉及一种全株青贮玉米营养成分预测模型的构建方法与应用。

背景技术

玉米青贮有玉米秸秆青贮和全株玉米青贮两种。全株青贮玉米是将切碎的新鲜全株青贮玉米，通过微生物厌氧发酵和化学作用，在密闭无氧条件下制成的一种适口性好，消化率高和营养丰富的饲料，是保证常年均衡供应家畜饲料的有效措施。青贮饲料在饲料分类系统中属于第三大类。青贮饲料已在世界各国畜牧生产中普遍推广应用，是饲喂反刍家畜（奶牛、肉牛、奶羊、肉羊、鹿、马、驴等）重要的青绿多汁饲料。用青贮方法将秋收后尚保持青绿或部分青绿的全株青贮玉米较长期保存下来，可以很好地保存其养分，而且质地变软，具有香味，能增进牛、羊食欲，解决冬春季节饲草的不足。据测定，在相同单位面积耕地上，所产的全株玉米青贮饲料的营养价值比所产的玉米籽粒加干全株青贮玉米的营养价值高出30%～50%。对于全株青贮饲料的精准饲喂，既能最大化提高其在牲畜中的转化利用率，也能节约饲喂成本。

为了建立饲料原料质量评估方法，国内外开展了一系列研究并取得了建设性进展，特别在利用红外光谱技术（Near infrared reflectance spectroscopy，简称NIRS）定性和定量分析物质组成方面，已经取得了长足的进展。目前，红外光谱技术在一些领域的定性定量研究上已经取得了一定的进展，是未来快速定性定量研究的发展方向。然后，红外光谱技术对全株青贮玉米中的主要化学成分进行快速测定的相关研究则未见报道。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种全株青贮玉米营养成分预测模型的构建方法与应用，为全株青贮玉米品质指标的检测提供一种快速、绿色环保、简便的方法，并进一步将其应用于全株青贮玉米青贮品质评价中。

为解决上述技术问题，采用如下技术方案：

设计一种全株青贮玉米营养成分预测模型的构建方法，包括如下步骤：

（1）选取一定样本数量的有代表性的全株青贮玉米样品，经干燥、粉碎、筛分；

（2）依据常规化学分析法测定步骤（1）所得样品的粗蛋白、粗脂肪、水分、淀粉、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维含量值；

（3）取步骤（1）所得全株青贮玉米样品，同时采用近红外光谱仪的光栅连续光谱方式在波数1400nm～2500nm范围内对全株青贮玉米样品进行近红外光谱的扫描收集，得各样品对应的近红外光谱数据；

（4）对所述步骤（3）中得到的全株青贮玉米的近红外漫反射原始光谱进行散射技术（Detrend）和标准归一化（SNV）预处理，再利用偏最小二乘法（partial least-squaremethod，PLS）并结合步骤（2）所得各有效成分的含量值建立关于全株青贮玉米粗蛋白、粗脂肪、水分、淀粉、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维含量的近红外光谱定标模型。

散射技术（Detrend）即导数光谱法，导数光谱法亦称微分光谱；标准正态变量变换法（standard normal variate transformation，SNV）是将每组光谱数据标准化预处理，在本发明主要是消除颗粒分布不均匀及颗粒大小产生的散射影响。

优选的，在步骤（1）中，将所述全株青贮玉米干燥时水分含量控制在2～10%。