文摘为了对内蒙古地区温性荒漠草原牧草的营养成分进行快速检测,试验以85份混合鲜草为研究对象采用偏最小二乘(partial least square regression,PLS)法建立干物质(dry matter,DM)、粗蛋白(crude protein,CP)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、粗脂肪(ether extract,EE)和粗灰分(crude ash,Ash)含量的近红外光谱(near-infrared reflectance spectroscopy,NIRS)预测模型。结果表明:DM、NDF、ADF和Ash的定标集决定系数(R2)分别为0.985,0.728,0.749,0.727,验证集R2分别为0.848,0.536,0.673,0.741,验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation,RPD)为8.163,1.899,1.927,1.878(均大于1.75),建立的定标模型预测准确度较高,可以用于实际应用;CP和EE的定标集R2分别为0.195和0.536,RPD为1.117和1.479(均小于1.75),验证集R2均小于0.49,模型精度有待提高。说明NIRS技术可用于天然混合牧草营养价值的评定。
