近红外光谱法预测紫花苜蓿草捆的营养品质和消化率

2017-09-14薛祝林张英俊

草地学报 2017年1期

关键词：模型

薛祝林，刘楠，张英俊

（中国农业大学草地研究所，北京100193）

随着我国规模化、标准化奶牛产业的快速发展，对高品质饲草料的需求量将越来越大，且牧草品质的优劣与畜产品质量的好坏密切相关。苜蓿（Medicagosativa）、燕麦（Avena.sativa）、羊草（Leymuschinensis）、黑麦草（Loliumspp.）等优良牧草品质的优劣和消化率的高低能够很大程度上影响到畜牧业的发展，如草产品的生产、流通及动物生产性能等。苜蓿作为世界上广泛种植的牧草［1］，推广、利用及评价其营养品质与饲用价值就显得尤为重要［2］。

由于传统实验室方法检测牧草化学成分需要周期较长、耗费劳动力且成本高，尤其在大批量样品测定和育种材料筛选时受到一定的限制［3］。近红外反射光谱技术（near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）以其分析速度快，不需要化学试剂，减少环境污染，数据重现性好，成本低，易于在线分析等特点被广泛应用［4］。NIRS在国内外广泛用于农牧产品和食品中的蛋白质、水分、脂肪、淀粉等营养成分的快速检测［5］，草地植被氮素含量估测［6］，粗饲料品质检测及分级指数的在线分析等［7］。以往的营养价值参数研究主要集中于局部地区采集样品，建立定标模型，且预测指标主要为常规营养成分，纤维素、能量和消化率方面鲜有报道。本研究的意义在于寻求和建立适合中国苜蓿主产区干草草捆的近红外预测模型，探讨利用NIRS预测苜蓿草捆营养品质、能量和消化率等方面的可行性，建立快速、高效的近红外预测模型，促进畜牧业的发展。