[发明专利]用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，包括以下步骤，S1：采集玉米茎秆样品的近红外光谱；S2：通过近红外光谱的3D盒形图，从玉米茎秆样品中选出分布广泛，且具有代表性的玉米茎秆材料；S3：对步骤S2中选出的玉米茎秆材料中的营养品质进行含量测定；S4：利用TQ Analyst软件构建近红外反射光谱模型的各项参数；S5：根据步骤S4中构建的参数建立玉米茎秆材料中营养品质的定标模型；S6：对优化后的模型进行检验。利用本发明中的方法建立的近红外反射光谱模型能够快速、准确的测量玉米茎秆中酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和粗蛋白的含量，且经过交叉验证，该模型的准确度高，结果可靠。

技术领域

本发明涉及玉米茎杆中营养品质的测定技术领域，尤其涉及用于 测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法。

背景技术

玉米是我国第一大粮食作物，2018年，我国玉米播种面积达到 42130.05千公顷，总产量达到25717.39万吨。玉米素有“饲料之王” 的美誉，其产量的70％左右可作为畜禽饲料，玉米茎秆是玉米个体的 重要器官，占整株玉米产量的50％以上，因此充分利用玉米茎秆对畜 牧业生产具有重要的作用。玉米茎秆具有粗纤维丰富和能量高等特性， 是制作优质青贮饲料的重要来源，优质的青贮饲料具有干物质含量高、 粗蛋白高、淀粉高、纤维素含量低、消化率和吸收率好等特征，而反 刍动物能否发挥最佳生产性能主要取决于青贮饲料质量的好坏，因此， 玉米茎秆作为反刍动物重要的饲料来源，其研究意义重大。

玉米茎秆品质是影响玉米利用率的主要因素，玉米的利用率和消 化率密切相关，消化率与细胞成分和细胞壁成分有关，细胞成分是可 消化的，主要包括淀粉、蛋白质和少量脂类。细胞壁能否消化取决于 细胞壁的结构、成分以及组成物质交联的程度。因此，评价玉米茎秆 品质常用指标有淀粉含量、粗蛋白(CP)含量、酸性洗涤纤维(ADF) 含量、中性洗涤纤维(NDF)含量、木质素含量、离体消化力和细胞 壁消化力等。粗蛋白提供动物所需的蛋白质，其含量越高，品质越好。 干物质消化率的衡量指标是酸性洗涤纤维含量，其含量越高，消化率 越低。中性洗涤纤维含量越低，可供消化的物质就越多。传统方法对 玉米秸秆这几大成分的分析,不仅测定速度慢、成本高,而且使用试 剂有害,不适合大批样品的测定。

近红外光谱(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)分析技术 是将光谱测量技术、化学计量技术、数据处理技术与基础测试技术相 结合，通过建立数学模型对未知样品进行定性或定量分析的一种间接 分析技术。其原理是通过有机物分子中C—H，O—H和N—H等含 氢基团的倍频与组合频振动特征来进行物质结构分析。操作过程简单、成本低、无需消耗试剂、不破坏样品、广泛应用于农业、医药和化工 等领域。而且，NIRS在玉米的品质性状检测分析中，也已经得到广 泛的应用。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明旨在提供一种能快速、准确测量玉 米茎杆中酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和粗蛋白含量的近红外反射光 谱模型的建立方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法， 其特征在于，包括以下步骤，

S1：采集玉米茎秆样品的近红外光谱；

S2：通过近红外光谱的3D盒形图，从玉米茎秆样品中选出分布 广泛，且具有代表性的玉米茎秆材料；

S3：对步骤S2中选出的玉米茎秆材料中的营养品质分别进行含 量测定；

S4：利用TQAnalyst软件构建近红外反射光谱模型的各项参数；

S5：根据步骤S4中构建的参数建立玉米茎秆材料中营养品质的 定标模型；

S6：对优化后的模型进行检验。