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user: 2. 预测指标的范围 在美国Norris [ 1 ] 将NIR技术引入粗饲料质量检测后，A.J. Moe和S.B. Carr [ 2 ] 首次探索利用NIR技术预测玉米青贮饲料的体外干物质消化率(in vitro dry matter digestibility， IVDMD)，并达到与实验室范式纤维分析法基本一致的效果。众多国内外学者不断的研究扩建玉米青贮饲料的NIR定标模型，如表1所示。玉米青贮饲料NIR模型的预测范围已经覆盖营养指标、发酵品质、消化代谢、质量评定/营养价值评定、产气回归方程参数等多种指标。其中，营养指标包含常规指标、范式纤维指标、氨基酸和矿物质元素等。研究也表明，NIR技术在预测玉米青贮饲料的不同指标上具有不同的效果。 2.1. 常规指标 常规指标是指基于Weende饲料分析体系化学分析方法获取的概略养分，主要包括：水分(Moisture)、粗蛋白(Crude protein， CP)、粗灰分(Ash)、粗脂肪(Ether extract， EE)、粗纤维(Crude fibre， CF)等。 粗蛋白：加拿大E. V. Valdes等 [ 3 ] 研究利用NIR技术预测青贮前全株玉米(Zea mnys L.)秸秆中粗蛋白，定标模型的决定系数(R 2 )最高可达0.95，验证集最低预测误差(SEP)为0.35 (单位：%DM，基于干物质的百分比)。已报到的模型中，SEP最低为0.16 [ 4 ] ，定标集样品CP的含量范围为5.43~10.52 %DM。国内中国农业大学刘贤等 [ 5 ] 基于不同种类青贮饲料样品构建了CP的定标模型，该模型可分析玉米、水稻、高粱、小麦和苜蓿等多种青贮品类，模型RPD可达2.34。 Table 1 Near infrared calibration model for analysis of corn silage at home and abroa 作者 光谱仪 样品 个数 分析 指标 含量 范围 指标 单位 烘干 情况 扫描样 品粒径 模型预 测效果 Moe， A. J.和 Carr， S. B.， 1985 / 142 IVDMD 38.5~74.7 % / / SEE = 4.04 E. V. Valdes等， 1987 Neotec 51A 862 CP 4.8~10.6 % 烘干 1.0 mm SEE = 0.41 Neotec 51A IVDMD 60.2~83.8 % SEE = 1.76 Technicon InfraAlyzer 400R IVDMD 60.2~83.8 % SEE = 1.70 Technicon InfraAlyzer 400R CP 4.8~10.6 % SEE = 0.25 J.L. De Boever等， 1997 Infra-alyzer 500 101 水分 49~92 g∙kg -1 烘干 1.0 mm SECV = 2.68 CP 63~100 g∙kg -1 DM SECV = 3 CF 164~243 g∙kg -1 DM SECV = 13 Ash 39~100 g∙kg -1 DM SECV = 7 淀粉 137~365 g∙kg -1 DM SECV = 20 NDF 380~489 g∙kg -1 DM SECV = 16 ADF 201~281 g∙kg -1 DM SECV = 13 ADL 14~31 g∙kg -1 DM SECV = 3 VOMD 67.3~78.5 % SECV = 2.1 ME 9.86~11.76 MJ∙kg -1 DM SECV = 0.32 NEL 5.76~7.07 MJ∙kg -1 DM SECV = 0.23 OEB −43~−11 g∙kg -1 DM / DVE 43~57 g∙kg -1 DM SECV = 5 Roberto Serena Fontaneli， João Walter Durr等， 2002 Silver Spring， MD， modelo 5000 246 CP 5.43~10.52 % 烘干 1.0 mm SECV = 0.14 DM 86.13~99.67 % SECV = 0.22 ADF 19.43~40.41 % SECV = 0.32 NDF 49.41~72.35 % SECV = 0.44 Ca 0.02~0.67 % SECV = 0.03 P 0.10~0.26 % SECV = 0.01 K 0.61~2.14 % SECV = 0.08 Mg 0.12~0.32 % SECV = 0.01 Mary Lou Swift， 2003 FOSS NIR Systems 6500 191 His 0.06~0.17 %DM 烘干 2.0 mm SECV = 0.013 Arg 0.17~0.75 %DM SECV = 0.051 Thr 0.1~0.38 %DM SECV = 0.031 Val 0.24~0.51 %DM SECV = 0.033 Met 0.07~0.16 %DM / ILe 0.17~0.39 %DM SECV = 0.026 Leu 0.34~0.94 %DM SECV = 0.062 Phe 0.16~0.43 %DM SECV = 0.029 Lys 0.07~0.32 %DM SECV = 0.027 De Boever， J. L等， 2002 Infralyzer 500 spectrophotometer 26 FOM1 505 ± 65 / 烘干 1.0 mm RMSEP = 34 FOM2 556 ± 38 / RMSEP = 22 DVE 55 ± 4 / RMSEP = 3 OEB −39 ± 7 / RMSEP = 5 L. K. Sørensen， 2004 FOSS NIR Systems 5000 221 pH 3.7~6.4 / 烘干 1.0 mm RMSECV = 0.063 FOSS a NIR-Systems 6500 221 pH 3.7~6.4 / 未烘干 / RMSECV = 0.080 202 乳酸 0.08~16 %DM 烘干 1.0 mm RMSECV = 0.36 202 乳酸 0.08~16 %DM 未烘干 / RMSECV = 0.47 表1. 国内外玉米青贮饲料分析的近红外定标模型 Continued 粗灰分：比利时De Boever等 [ 6 ] 采集了101个的玉米青贮饲料样品的NIR光谱，构建了Ash的定标模型，模型SECV为7 g/Kg DM，所有样品Ash的含量范围在39~100 g/Kg DM (基于干基)，预测效果明显差于粗蛋白等指标。国内刘贤等 [ 7 ] 扩大了样品种类，选择了158种不同种类的秸秆青贮饲料，所有样品的Ash含量范围在39.9~146.3 g/Kg DM，定标模型SECV为5.71 g/Kg DM。Ash的NIR模型精度仍低于其他常规指标的NIR模型精度。 粗脂肪：国内白琪林等 [ 8 ] 采集了普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样品，构建了EE的NIR定标模型。所有样品EE的含量范围在1.89~8.24 %DM，模型R 2 为0.78，RMSECV = 0.82。但De Boever等 [ 6 ] 在前后24年中采集了不同年份的玉米青贮，指出EE与储存时间高度相关，受氧化因素影响，每年减少0.64 g/Kg DM。可见，在NIR模型的定标和预测过程中，都需要考虑青贮玉米的采集和存放时间。 粗纤维：CF的NIR模型 [ 6 ] SECV为13 g/Kg DM，适用样品的含量范围为164~243 g/Kg DM。由于CF指标本身的局限性，玉米青贮饲料一遍选择范式纤维指标表征其纤维类成分的含量。CF指标并未成为玉米青贮NIR模型的重点研究和分析对象。 水分/干物质：玉米青贮饲料水分含量大，常规分析一般基于烘干样品分析。本指标的NIR模型分为2种，一是基于烘干样品，预测烘干样品的水分/干物质含量；一是基于未烘干样品，预测未烘干样品的水分/干物质含量。De Boever等 [ 6 ] 和Roberto Serena Fontaneli等 [ 4 ] 等分别构建了烘干样品的水分干物质的NIR定标模型，SECV均可达0.2 %DM。Cozzolino等 [ 9 ] ，和谢群 [ 10 ] 则分别构建了未烘干样品的水分/干物质的NIR定标模型，模型R 2 分别为0.85和0.72，SECV分别为2.7 %DM和9.2 %DM，预测精度低于烘干样品的预测精度。 此外，淀粉 [ 6 ] 和可溶性碳水化合物 [ 5 ] 也先后被研究构建。 2.2. 范式纤维指标 范式纤维指标是Van Soest提出的精准分析粗纤维的所含有的化合物，包括：中性洗涤纤维(Neutral detergent fiber， NDF)、酸性洗涤纤维(Acid detergent fiber， ADF)和酸性洗涤木质素(Acid detergent lignin， ADL)。其中NDF和ADF既是反映玉米青贮饲料营养价值的指标，也是NIR模型构建的重点和热点。模型样品的含量范围也不断丰富，其中NDF含量范围为38.0~73.8 %DM [ 6 ] [ 8 ] ，ADF含量范围为19.4~48.9 %DM [ 11 ] ，ADL含量范围为1.4~3.1 %DM [ 6 ] 。模型的精度不断优化，NDF、ADF和ADL的SECV最低分别可达0.44 %DM、0.32 %DM和0.30 %DM。 2.3. 氨基酸和矿物质元素 氨基酸是组成蛋白质的基本单位，也是蛋白质的分解产物。Mary Lou Swift [ 12 ] 采用NIR方法构建了玉米青贮饲料中氨基酸的定标模型。氨基酸包含：组氨酸、精氨酸、苏氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸和赖氨酸。8种氨基酸中，尽管组氨酸的含量相对其他氨基酸的含量比较低，在0.06~0.17 %DM，但其NIR定标模型的预测效果最好，RPD为2，SECV为0.013 %DM。8种氨基酸NIR定标模型的预测效果表明，氨基酸绝对含量与NIR模型的预测能力的关系不存在直接的正相关关系。 巴西Roberto Serena Fontaneli等 [ 4 ] 基于246份样品构建了玉米青贮饲料中4种主要矿物质元素(Ca，K，Mg和P)的NIR定标模型。模型的R 2 在0.94~0.94，可见NIR技术对青贮玉米的矿物质也具有一定的分析能力。尽管矿物质元素在近红外谱区不具有特征吸收峰，但大都认为矿物质元素与有机基团存在比较高的相关性。 2.4. 发酵品质 发酵是玉米秸秆变为玉米青贮饲料的最主要的过程，有机酸是青贮发酵过程中微生物作用下的主要产物。青贮饲料质量评定标准体系也采用发酵品质为主要评定指标。发酵品质指标一般包括：pH值、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮等。Snyman等 [ 13 ] 在青贮饲料干燥粉碎之前用NaOH和H 2 SO 4 对样品进行化学处理防止发酵产物的挥发，然后用NIRS测定其乳酸、总挥发性脂肪酸、乙酸、丙酸和氨态氮的含量，获得了较好的结果，验证集R 2 均大于0.85。L. K. Sørensen [ 14 ] 研究发现，烘干样品的pH值、乳酸和氨态氮含量的测定效果好于未烘干样品，而未烘干样品中乙酸含量的测定效果略好于烘干样品。Cozzolino [ 9 ] 基于90个玉米青贮样品构建了pH值的NIR定标模型，模型R 2 仅为0.51，RPD = 1.4。穆怀彬 [ 15 ] 构建了乳酸、乙酸和氨态氮的NIR定标模型，模型R 2 分别为0.43，0.37和0.58。NIRS对青贮饲料pH值和发酵产物的测定精度均较低，推测原因可能是因为自然状态下样品水分含量较高，产生过强的NIRS吸收峰而减少了有机酸等在近红外光谱上的响应。刘贤等 [ 16 ] 通过液氮(−196℃)冷冻后粉碎的样品预处理方式，pH值、乳酸、乙酸、丁酸和氨态氮获得了较好的预测效果，但丙酸的NIR定标模型效果不理想。 此外，乙醇 [ 10 ] [ 14 ] 和糖 [ 10 ] 的NIR定标模型也被建立。 2.5. 消化性能及其动力学方程参数 NIR技术最先被研究用于测定玉米青贮饲料的消化性能。传统的玉米青贮饲料消化代谢性能的测定和能量指标的获取，都需要耗费大量的时间、人力和物力，而利用NIR则可以快速测定多种指标。NIR法在预测精度上也具有一定的优势，Barber等 [ 17 ] 比较了化学成分回归法、体外纤维素酶法、尼龙袋法和NIR法对青贮牧草有机物消化率的测定效果，发现NIR法的测定精度最好。Van Waes [ 18 ] 利用NIR法对玉米青贮饲料的有机物消化率进行研究发现，无论是基于体外纤维素酶法还是基于体外瘤胃液法，NIR法均可以很好地测定青贮玉米的有机物消化率，试验推荐采用基于体外瘤胃液法建立消化率的NIR定标模型。研究的难点在于新鲜样品以及样品粒径的不均匀性很大程度上影响着测定结果的准确性。 目前，已有的研究报道多集中在对IVDMD和有机物消化率(VOMD)的测定上。粗蛋白的小肠降解率 [ 12 ] 、粗蛋白瘤胃降解率 [ 19 ] 、有机物瘤胃降解率 [ 19 ] 等指标的NIR定标模型也被研究构建。 NIR法也被应用于预测干物质和粗蛋白在瘤胃和小肠的动态消化降解情况，降解动力学方程参数的NIR定标模型被构建。De la Roza [ 20 ] 和Mary Lou Swift (2003)玉米青贮饲料中干物质和粗蛋白的小肠降解率的动力学方程参数。D.K. Lovett等 [ 21 ] 利用NIR技术预测玉米青贮饲料有机物消化率的体外产气法方程参数、原位降解方程参数。但在国内，相关研究还未见报道。 2.6. 能量与营养价值评定指标 奶牛饲养具有不同的营养体系，国内外比较常见的有美国的NRC和美国康乃尔大学的净碳水化合物和蛋白体系CNCPS、荷兰的DVE/OBE体系和法国的PDI体系等。比利时De Boever等 [ 6 ] [ 19 ] 的研究构建了荷兰的DVE/OBE体系营养指标的NIR定标模型，指标包括：代谢能ME、产奶净能NEL、OEB、DVE、FOM1、FOM2等。国内穆怀 [ 22 ] 根据国内外粗饲料品质评定方法，构建了玉米青贮饲料品质评定指数的NIR定标模型。评定指标包含：饲料相对值(Relative Feed Vavlue， RFV)和品质分级指数(grading index， GI)等。