【摘 要】
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本试验旨在构建燕麦草常规营养成分含量的近红外预测模型。试验于2017—2019年，从我国京津冀等地区的牧场及种植基地收集了80份不同品种、不同产地和不同成熟度的燕麦草，参照燕麦草常规营养成分国标检测方法测定采集80份样品中水分（MSTR）、粗蛋白质（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、粗脂肪（EE）和粗灰分（Ash）含量并进行燕麦草近红外光谱采集。使用OPUS7.5中的偏最小二
【机 构】
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北京农学院动物科学技术学院奶牛营养学北京市重点实验室
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划（2017YFD0701604-2）； 北京市现代农业产业技术体系奶牛创新团队；
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本试验旨在构建燕麦草常规营养成分含量的近红外预测模型。试验于2017—2019年，从我国京津冀等地区的牧场及种植基地收集了80份不同品种、不同产地和不同成熟度的燕麦草，参照燕麦草常规营养成分国标检测方法测定采集80份样品中水分（MSTR）、粗蛋白质（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、粗脂肪（EE）和粗灰分（Ash）含量并进行燕麦草近红外光谱采集。使用OPUS7.5中的偏最小二乘（PLS）化学计量学方法将燕麦草的光谱图和理化指标进行关联，交叉检验法评价预测模型效果。结果显示:不同来源的燕麦草中M STR、CP、NDF、ADF、EE和Ash含量变异较大; M STR、CP、NDF、ADF和Ash含量预测模型校正决定系数(RSQcal)为0.886～0.977，交叉验证决定系数（1-VR）为0.84～0.95，交叉验证相对分析误差(RPDCV)为2.50～4.23，定标效果较为理想，外部验证预测决定系数（RSQv）为0.846～0.945，预测相对分析误差（RPDV）为2.57～4.20，表明模型均可应用于实际检测且适用性良好;EE含量预测模型RSQcal为0.870,1-VR为0.772,RPDCV为1.80，外部验证结果 RSQv为0.735,RPDV为1.95，模型效果不理想，不能应用于实际检测。综上所述，本试验初步建立燕麦草中M STR、CP、NDF、ADF和Ash含量的近红外预测模型效果较好，为生产中快速高效测定燕麦草常规营养成分提供技术支撑。
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