基于CNCPS和近红外光谱技术评定油菜秸秆营养价值

发布时间：2017-07-05 12:06

  本文关键词：基于CNCPS和近红外光谱技术评定油菜秸秆营养价值

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【摘要】：本论文利用康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系(Cornell Net Carbohydrate and Protein System,CNCPS)和近红外光谱技术(Near Infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)评定油菜秸秆营养价值。收集不同地区油菜秸秆样品125份,在实验室进行化学分析测定其营养成分含量,利用CNCPS计算碳水化合物组分和蛋白质组分;油菜秸秆样品中100份样品用于建立各营养成分近红外定标模型,剩余25份样品用来进行外部验证。试验一油菜秸秆营养成分含量的测定与分析分别于甘肃省、青海省、宁夏回族自治区3省18县(区)采集油菜秸秆样品125份,测定其营养成分DM、CP、Ash、EE、NDF、ADF,利用CNCPS计算碳水化合物组分和蛋白质组分。结果表明:油菜秸秆样品各营养成分含量变化分别为DM 91.20%~96.39%、CP 2.06%~5.92%、Ash 4.12%~12.46%、EE0.27%~9.84%、NDF 50.51%~82.12%、ADF 39.76%~65.38%、NDIP 0.50%~2.10%、ADIP 0.19%~1.70%、ADL 6.73%~22.33%、SP 0.46%~10.17%、NPN 0.01%~6.04%。油菜秸秆样品CNCPS碳水化合物各组分含量变化分别为CHO 69.16%~92.07%、CC 16.16%~63.66%、CB2 11.23%~58.62%、CNSC 12.03%~43.00%、CA12.03%~43.00%。油菜秸秆样品CNCPS蛋白质各组分含量变化分别为PA0.01%~6.04%、PB1 0.01%~4.31%、PB2 0.07%~5.18%、PB3 0.01%~1.26%、PC0.19%~1.70%。试验采用CNCPS从碳水化合物和蛋白质两个方面更加准确的评价粗饲料油菜秸秆样品的营养价值,在一定程度上反映了粗饲料油菜秸秆样品的营养特性。试验二油菜秸秆营养成分近红外预测本试验建标集所用油菜秸秆样品数为100份,其各营养成分的含量变化为:DM 91.20%~96.39%、CP 2.06%~15.92%、NDF 50.51%~82.12%、ADF41.44%~65.38%、Ash 4.12%~12.46%、EE 0.27%~9.84%、NDIP 0.50%~2.10%、ADIP 0.26%~1.70%、ADL 6.73%~22.33%、NPN 0.01%~6.04%、SP 0.46%~10.17%。验证集所用油菜秸秆样品数为25份,其各营养成分的含量变化为:DM91.82%~95.92%、CP 2.62%~11.00%、NDF 54.55%~78.52%、ADF 39.76%~65.30%、Ash 4.91%~9.50%、EE 0.46%~6.06%、NDIP 0.67%~1.88%、ADIP 0.19%~1.29%、ADL 10.39%~18.92%、NPN 0.36%~4.59%、SP 0.64%~6.86%。油菜秸秆各营养成分的最佳定标模型的1-VR值分别为DM 0.9120,CP0.9908,NDF 0.9004,ADF 0.7098,EE 0.9742,Ash 0.9135,NDIP 0.4427,ADIP0.6759,ADL 0.4582,NPN 0.9246,SP 0.9285。除NDIP、ADIP和ADL外,其余各预测成分的1-VR均在0.9左右,外部验证RSQ值分别为0.865、0.970、0.112、0.477、0.707、0.471、0.145、0.367、0.353、0.645、0.673,外部验证结果显示,只有DM、CP两指标的模型达到实用条件以外,其余指标所建模型的实用性不佳,模型还需进一步完善。
【关键词】：油菜秸秆 CNCPS 近红外光谱技术 营养价值
【学位授予单位】：甘肃农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S816.15
【目录】：

• 摘要4-6
• Summary6-8
• 缩略词表8-12
• 第一章 文献综述12-24
• 1 饲料营养价值的评定12-13
• 2 评定饲料营养价值的方法13-23
• 2.1 概略养分分析法13-14
• 2.2 Van Soest粗纤维分析方法14-15
• 2.3 康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系15-20
• 2.3.1 CNCPS对碳水化合物和蛋白质的划分及计算16-19
• 2.3.2 CNCPS的特点19-20
• 2.3.3 CNCPS在生产实际中的应用20
• 2.4 近红外光谱技术20-23
• 2.4.1 近红外光谱技术概述20-21
• 2.4.2 近红外光谱技术的特点21-22
• 2.4.3 近红外光谱技术在粗饲料养分预测中的应用22-23
• 3 本研究的目的意义和技术路线23-24
• 3.1 研究的目的意义23
• 3.2 技术路线23-24
• 第二章 试验研究24-66
• 试验一 基于CNCPS评定油菜秸秆营养价值研究24-43
• 1 材料与方法24-27
• 1.1 样品的采集和分析用样品的制备24-25
• 1.2 营养成分的分析25-26
• 1.3 原位降解试验26
• 1.3.1 试验方法26
• 1.3.2 样品分析26
• 1.3.3 计算26
• 1.4 统计分析26-27
• 2 结果与分析27-39
• 2.1 油菜秸秆营养成分27-31
• 2.2 油菜秸秆CNCPS碳水化合物组分31-33
• 2.3 油菜秸秆CNCPS蛋白质组分33-35
• 2.4 油菜秸秆营养成分间指标相关性35
• 2.5 油菜秸秆样品的聚类分析35-38
• 2.5.1 油菜秸秆分类指标的分析35-38
• 2.5.2 油菜秸秆聚类结果分析38
• 2.6 油菜秸秆原位降解参数38-39
• 3 讨论39-42
• 3.1 油菜秸秆样品营养成分特点39
• 3.2 油菜秆CNCPS各组分特点39-40
• 3.3 油菜秸秆成分间相关性特点40
• 3.4 油菜秸秆聚类特点40-41
• 3.5 油菜秸秆原位降解特点41-42
• 4 小结42-43
• 试验二 基于近红外光谱技术预测油菜秸秆营养成分研究43-66
• 1 材料与方法43-45
• 1.1 油菜秸秆样品近红外分析43-45
• 1.1.1 油菜秸秆样品近红外光谱图的采集43
• 1.1.2 近红外光谱处理方法43-44
• 1.1.3 近红外光谱评价参数44-45
• 1.2 统计分析45
• 2 结果与分析45-63
• 2.1 油菜秸秆样品近红外光谱图45-46
• 2.2 油菜秸秆营养成分近红外模型建立46-54
• 2.2.1 建标集油菜秸秆营养成分46-47
• 2.2.2 不同处理方法油菜秸秆样品近红外模型选择47-54
• 2.3 油菜秸秆样品营养成分近红外模型的验证54-63
• 2.3.1 验证集油菜秸秆样品营养成分54
• 2.3.2 油菜秸秆各营养成分验证结果54-60
• 2.3.3 油菜秸秆各营养成分最佳模型验证结果60-63
• 3 讨论63-64
• 3.1 NIRS光谱技术快速测定油菜秸秆营养组分的可行性63-64
• 3.2 NIRS分析技术影响因素64
• 4 小结64-66
• 第三章 结论与展望66-68
• 1 研究结论66
• 2 研究创新点66
• 3 需要进一步开展的研究66-68
• 参考文献68-73
• 致谢73-74
• 个人简介74-75
• 导师简介75-76

【参考文献】

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本文编号：521873