本文關(guān)鍵詞：基于CNCPS和近紅外光譜技術(shù)評定油菜秸稈營養(yǎng)價(jià)值

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【摘要】：本論文利用康奈爾凈碳水化合物-蛋白質(zhì)體系(Cornell Net Carbohydrate and Protein System,CNCPS)和近紅外光譜技術(shù)(Near Infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)評定油菜秸稈營養(yǎng)價(jià)值。收集不同地區(qū)油菜秸稈樣品125份,在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行化學(xué)分析測定其營養(yǎng)成分含量,利用CNCPS計(jì)算碳水化合物組分和蛋白質(zhì)組分;油菜秸稈樣品中100份樣品用于建立各營養(yǎng)成分近紅外定標(biāo)模型,剩余25份樣品用來進(jìn)行外部驗(yàn)證。試驗(yàn)一油菜秸稈營養(yǎng)成分含量的測定與分析分別于甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)3省18縣(區(qū))采集油菜秸稈樣品125份,測定其營養(yǎng)成分DM、CP、Ash、EE、NDF、ADF,利用CNCPS計(jì)算碳水化合物組分和蛋白質(zhì)組分。結(jié)果表明:油菜秸稈樣品各營養(yǎng)成分含量變化分別為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%。油菜秸稈樣品CNCPS碳水化合物各組分含量變化分別為CHO 69.16%~92.07%、CC 16.16%~63.66%、CB2 11.23%~58.62%、CNSC 12.03%~43.00%、CA12.03%~43.00%。油菜秸稈樣品CNCPS蛋白質(zhì)各組分含量變化分別為PA0.01%~6.04%、PB1 0.01%~4.31%、PB2 0.07%~5.18%、PB3 0.01%~1.26%、PC0.19%~1.70%。試驗(yàn)采用CNCPS從碳水化合物和蛋白質(zhì)兩個(gè)方面更加準(zhǔn)確的評價(jià)粗飼料油菜秸稈樣品的營養(yǎng)價(jià)值,在一定程度上反映了粗飼料油菜秸稈樣品的營養(yǎng)特性。試驗(yàn)二油菜秸稈營養(yǎng)成分近紅外預(yù)測本試驗(yàn)建標(biāo)集所用油菜秸稈樣品數(shù)為100份,其各營養(yǎng)成分的含量變化為: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%。驗(yàn)證集所用油菜秸稈樣品數(shù)為25份,其各營養(yǎng)成分的含量變化為: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%。油菜秸稈各營養(yǎng)成分的最佳定標(biāo)模型的1-VR值分別為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,其余各預(yù)測成分的1-VR均在0.9左右,外部驗(yàn)證RSQ值分別為0.865、0.970、0.112、0.477、0.707、0.471、0.145、0.367、0.353、0.645、0.673,外部驗(yàn)證結(jié)果顯示,只有DM、CP兩指標(biāo)的模型達(dá)到實(shí)用條件以外,其余指標(biāo)所建模型的實(shí)用性不佳,模型還需進(jìn)一步完善。
【關(guān)鍵詞】：油菜秸稈 CNCPS 近紅外光譜技術(shù) 營養(yǎng)價(jià)值
【學(xué)位授予單位】：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S816.15
【目錄】：

• 摘要4-6
• Summary6-8
• 縮略詞表8-12
• 第一章 文獻(xiàn)綜述12-24
• 1 飼料營養(yǎng)價(jià)值的評定12-13
• 2 評定飼料營養(yǎng)價(jià)值的方法13-23
• 2.1 概略養(yǎng)分分析法13-14
• 2.2 Van Soest粗纖維分析方法14-15
• 2.3 康奈爾凈碳水化合物-蛋白質(zhì)體系15-20
• 2.3.1 CNCPS對碳水化合物和蛋白質(zhì)的劃分及計(jì)算16-19
• 2.3.2 CNCPS的特點(diǎn)19-20
• 2.3.3 CNCPS在生產(chǎn)實(shí)際中的應(yīng)用20
• 2.4 近紅外光譜技術(shù)20-23
• 2.4.1 近紅外光譜技術(shù)概述20-21
• 2.4.2 近紅外光譜技術(shù)的特點(diǎn)21-22
• 2.4.3 近紅外光譜技術(shù)在粗飼料養(yǎng)分預(yù)測中的應(yīng)用22-23
• 3 本研究的目的意義和技術(shù)路線23-24
• 3.1 研究的目的意義23
• 3.2 技術(shù)路線23-24
• 第二章 試驗(yàn)研究24-66
• 試驗(yàn)一 基于CNCPS評定油菜秸稈營養(yǎng)價(jià)值研究24-43
• 1 材料與方法24-27
• 1.1 樣品的采集和分析用樣品的制備24-25
• 1.2 營養(yǎng)成分的分析25-26
• 1.3 原位降解試驗(yàn)26
• 1.3.1 試驗(yàn)方法26
• 1.3.2 樣品分析26
• 1.3.3 計(jì)算26
• 1.4 統(tǒng)計(jì)分析26-27
• 2 結(jié)果與分析27-39
• 2.1 油菜秸稈營養(yǎng)成分27-31
• 2.2 油菜秸稈CNCPS碳水化合物組分31-33
• 2.3 油菜秸稈CNCPS蛋白質(zhì)組分33-35
• 2.4 油菜秸稈營養(yǎng)成分間指標(biāo)相關(guān)性35
• 2.5 油菜秸稈樣品的聚類分析35-38
• 2.5.1 油菜秸稈分類指標(biāo)的分析35-38
• 2.5.2 油菜秸稈聚類結(jié)果分析38
• 2.6 油菜秸稈原位降解參數(shù)38-39
• 3 討論39-42
• 3.1 油菜秸稈樣品營養(yǎng)成分特點(diǎn)39
• 3.2 油菜稈CNCPS各組分特點(diǎn)39-40
• 3.3 油菜秸稈成分間相關(guān)性特點(diǎn)40
• 3.4 油菜秸稈聚類特點(diǎn)40-41
• 3.5 油菜秸稈原位降解特點(diǎn)41-42
• 4 小結(jié)42-43
• 試驗(yàn)二 基于近紅外光譜技術(shù)預(yù)測油菜秸稈營養(yǎng)成分研究43-66
• 1 材料與方法43-45
• 1.1 油菜秸稈樣品近紅外分析43-45
• 1.1.1 油菜秸稈樣品近紅外光譜圖的采集43
• 1.1.2 近紅外光譜處理方法43-44
• 1.1.3 近紅外光譜評價(jià)參數(shù)44-45
• 1.2 統(tǒng)計(jì)分析45
• 2 結(jié)果與分析45-63
• 2.1 油菜秸稈樣品近紅外光譜圖45-46
• 2.2 油菜秸稈營養(yǎng)成分近紅外模型建立46-54
• 2.2.1 建標(biāo)集油菜秸稈營養(yǎng)成分46-47
• 2.2.2 不同處理方法油菜秸稈樣品近紅外模型選擇47-54
• 2.3 油菜秸稈樣品營養(yǎng)成分近紅外模型的驗(yàn)證54-63
• 2.3.1 驗(yàn)證集油菜秸稈樣品營養(yǎng)成分54
• 2.3.2 油菜秸稈各營養(yǎng)成分驗(yàn)證結(jié)果54-60
• 2.3.3 油菜秸稈各營養(yǎng)成分最佳模型驗(yàn)證結(jié)果60-63
• 3 討論63-64
• 3.1 NIRS光譜技術(shù)快速測定油菜秸稈營養(yǎng)組分的可行性63-64
• 3.2 NIRS分析技術(shù)影響因素64
• 4 小結(jié)64-66
• 第三章 結(jié)論與展望66-68
• 1 研究結(jié)論66
• 2 研究創(chuàng)新點(diǎn)66
• 3 需要進(jìn)一步開展的研究66-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 致謝73-74
• 個(gè)人簡介74-75
• 導(dǎo)師簡介75-76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：521873