| 基于近红外光谱技术分析无芒雀麦元素含量 |
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| 引用本文： | 代露茗,郭涛,史艳丽,李飞,贾倩民,王芳彬.基于近红外光谱技术分析无芒雀麦元素含量[J].草业科学,2023(6):1497-1506. |
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| 作者姓名： | 代露茗 郭涛 史艳丽 李飞 贾倩民 王芳彬 |
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| 作者单位： | 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 |
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| 基金项目： | 甘肃省科技重大专项(21ZD4NA012)； |
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| 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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| 关 键 词： | 无芒雀麦 元素含量 NIRS 预测模型 |
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