【摘 要】
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老芒麦(Elymus sibiricus L.)是青藏高原地区主要禾本科牧草,对该区畜牧业具有重要作用。粗蛋白(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)和体外干物质消化率(IVDMD)是影
【机 构】
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四川省草原科学研究院,四川农业大学草学系,四川省农业科学院蚕业研究所,西南民族大学生命科学与技术学院,
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老芒麦(Elymus sibiricus L.)是青藏高原地区主要禾本科牧草,对该区畜牧业具有重要作用。粗蛋白(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)和体外干物质消化率(IVDMD)是影响牧草营养价值高低的主要参数。基于近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法建立了老芒麦CP,ADF,NDF和IVDMD的近红外预测模型。所建CP,ADF,NDF和IVDMD模型校正决定系数(R2cal)分别为0.994 5,0.949 9,0.9133和0.982 2,校正标准差(SEC,%DM)分别为0.329 9,0.779 9,1.343 0和1.376 2;验证决定系数(R2val)分别为0.993 8,0.944 9,0.890 7和0.979 0,验证标准差(SEP,%DM)分别为0.362 1,0.787 8,1.385 2和1.430 3。预测相关系数(r)大于0.943 8,相对分析误差(RPD)为3.02~12.63,表明NIRS能够对老芒麦CP,ADF,NDF和IVDMD进行准确分析。
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