文献类型: 中文期刊
作者: 代露茗 1 ; 郭涛 1 ; 史艳丽 1 ; 李飞 1 ; 贾倩民 1 ; 王芳彬 2 ;
作者机构: 1.兰州大学草地农业科技学院/草种创新与草地农业生态系统全国重点实验室
2.甘肃省畜牧技术推广总站
关键词: 无芒雀麦;元素含量;NIRS;预测模型
期刊名称: 草业科学
ISSN:
年卷期: 2023 年 006 期
页码: 1497-1506
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 无芒雀麦(Bromus inermis)具有丰富的营养价值。近红外光谱技术(NIRS)具有快速、高效和无损等优点,本研究利用NIRS和改良偏最小二乘法(MPLS),结合湿化学分析方法分析了101份无芒雀麦样品中K、Ca、P、Mg、Fe、Al和Mn元素含量。结果表明:所建立的预测模型中,K、P、Fe和Al的外部验证相对分析误差(RPD)较高,分别为2.60、2.88、4.60和2.68,说明预测准确性较高,可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量;Ca和Mg的RPD值为2.37和2.38,预测精度较弱,能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选;Mn的RPD值较低,为1.93,预测效果较差,预测值与实测值的误差较大。
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