近红外光谱技术在玉米营养品质和青贮玉米品质评定中的研究

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1、内蒙古农业大学博士学位论文近红外光谱技术在玉米营养品质和青贮玉米品质评定中的研究姓名：穆怀彬申请学位级别：博士专业：草畜种质资源学指导教师：米福贵;侯向阳20080401摘要本研究建立了玉米营养品质以及青贮玉米综合品质的近红外判断模型。实验在常规化学分析方法的基础上建立了玉米材料与青贮玉米CP、ADF、NDF、GE营养成分的近红外检测模型，对玉米和青贮玉米的营养品质进行分析，并对玉米材料经过青贮过程各营养成分的变化进行分析。同时利用近红外光谱技术对青贮玉米的青贮品质及粗饲料品质进行判断性研究，通过主因素分析法建立了青贮玉米有机酸与氨态氮青贮品质指标的近红外检测模型，与常规有机酸、氨态氮综合指标

2、判断方法相比较具有较高的准确性。实现了近红外光谱法对青贮玉米粉碎干样品青贮品质的预测判断。本研究进一步建立了青贮玉米的饲料相对值(I心V)与粗饲料品质分级指数(GI)指标的近红外判断模型，与生产中广泛使用的经验预测模型判断结果相比较，判断准确率高，对青贮玉米的粗饲料品质具有很好的检测与分级效果，实现了近红外光谱技术对青贮玉米RFV、GI指标的粗饲料品质检测。因此，本研究采用近红外技术对青贮玉米营养品质、青贮品质、粗饲料品质的综合研究，均具有较好的判断效果，大大简化了常规分析方法，可以实现对常规分析方法的取代，近红外技术是青贮玉米综合品质的快速检测手段。关键词：青贮玉米；近红外光谱技术；营养品质

3、；青贮品质；粗饲料品质；ApplicationsofNearInfraredReflectanceSpectroscopy(NIRS)intheAnalysisofMaizeNutritionalQualitiesandSilageQualitiesAbstractThestudyestablishednearinfraredreflectancespectroscopy(NIRS)testingmodelsofmaizenutritionalqualitiesandsilagequalities．Basedonthecommonchemicalanalysis，aseriesofNIRSte

4、stingmodelsofCP,ADF,NDFandGEofmaizeandsilagemaizewerealsoestablishedtoanalyzethenutritionalcomponentsofmaizeandsilagemaizeandtheirchangesduringsilaging．Ealuotions。ofqualityofsilageandcoarsefodderofsilagemaizewereexetutedthroughNIRS，andweestablishedtheNIRStestingmodelsofsilagequalityindexes，i．e．organ

5、icacidandammoniacalnitrogen，byprincipalcomponentanalysiswereestablished．TheresultsindicatedthatthemethodofNIRSiSmoreaccuratethanroutinemeansofcombinationoforganicacidandammoniacalnitrogen．PredictingevaluationsofsilagequalitieswereachievedondrysamplesofsilagemaizethroughthemethodofNIRS．NIRSpredicting

6、modelsofRelativeFeedValue(RFV)andGradingIndex(GI)wereestablishedinthisstudyofsilagemaize，whichwasmoreaccurateinevalutionscomparedtoresultsof。empiricalpredictingevaluationsthatwereextensivelyusedinproduction．Furthermore．NIRSwaseffectiveinmeasurementsandclassificationsofcoarsefodderqualitiesofsilagema

7、ize，andthedetectionofcoarsefodderqualitiesofRFVandGIindexesinsilagemaizehadbeenrealized．Resultsofpreferablepredictioneffectsinthecomprehensivemeasurementsofnutritionalqualities，silagequalitiesandCOarS