近紅外光譜分析技術(shù)在青貯飼料營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)檢測(cè)評(píng)價(jià)上的研究進(jìn)展

楊雪萍 陳 菲 倪奎奎 李軍濤 林炎麗 楊富裕*

（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京100193；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京100193；3.北京助爾生物科學(xué)研究院，北京100085）

在反芻動(dòng)物日糧組成中，青貯飼料是其主要構(gòu)成之一，從1950年開始，青貯飼料在我國(guó)畜牧產(chǎn)業(yè)中的研究與應(yīng)用取得了很大的成果[1]。青貯是我國(guó)廣泛應(yīng)用的提高牧草飼用價(jià)值的方法，青貯的目的是貯存青綠飼料以減少動(dòng)物（主要用于反芻動(dòng)物）所需營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的損失，其長(zhǎng)期保存的優(yōu)點(diǎn)，能彌補(bǔ)北方地區(qū)的冬季青飼料缺乏問題。青貯是將牧草或飼料作物刈割后在無氧條件下經(jīng)乳酸菌發(fā)酵產(chǎn)生乳酸后，pH 值降低抑制細(xì)菌生長(zhǎng)，使牧草或飼料作物得以長(zhǎng)期青綠保存的青綠牧草或飼料作物[2]。青貯飼料是在厭氧條件下經(jīng)過乳酸菌發(fā)酵調(diào)制保存的青綠牧草或飼料作物。作為青貯飼料的原料多種多樣，除了常用的牧草和飼料作物及其秸稈以外，塊根、塊莖及其某些工業(yè)加工副產(chǎn)品均可作為青貯原料[1]。我國(guó)是世界上最大的養(yǎng)殖國(guó)之一，同時(shí)對(duì)飼料需要量也很大，尤其是高蛋白飼料。近幾年來，由于我國(guó)蛋白飼料短缺，依賴進(jìn)口，構(gòu)樹作為一種新型木本飼料，以其高蛋白的特點(diǎn)被作為青貯原料所研究[2]。隨著我國(guó)畜牧養(yǎng)殖業(yè)的高速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)化的不斷增強(qiáng)，青貯飼料需求量也大幅度提高。劉愛民等[3]對(duì)未來我國(guó)飼草料需求預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)結(jié)果表明我國(guó)青貯玉米需求總量為5.09×108t，總種植面積為1.27×108畝。隨著青貯飼料生產(chǎn)規(guī)?；图s化水平及對(duì)畜牧產(chǎn)品(尤其是奶制品)質(zhì)量和安全性要求的提高，青貯飼料的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)檢測(cè)日益成為國(guó)內(nèi)外普遍關(guān)注的問題[4]，而化學(xué)成分含量的測(cè)定是青貯飼料品質(zhì)評(píng)價(jià)中的重要環(huán)節(jié)。由于青貯飼料的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值受品種、地域、施肥管理、收獲時(shí)間、加工方式等多種因素的影響，青貯飼料常規(guī)養(yǎng)分含量差別非常大[5]。因此準(zhǔn)確的飼料營(yíng)養(yǎng)價(jià)值評(píng)定是合理配制動(dòng)物日糧、充分發(fā)揮動(dòng)物生產(chǎn)性能的必要前提。近紅外光譜分析技術(shù)（Near Infrared Reflectance Spectroscope）可以快速分析飼料質(zhì)量和預(yù)測(cè)反芻動(dòng)物飲食質(zhì)量，具有便攜且維護(hù)成本低、處理時(shí)間短的特點(diǎn)，可以解決由于實(shí)驗(yàn)室化學(xué)檢測(cè)法維護(hù)成本高而限制飼料檢測(cè)和膳食營(yíng)養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)等問題[6]，實(shí)現(xiàn)飼草營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)檢測(cè)快速化、分析標(biāo)準(zhǔn)化、營(yíng)養(yǎng)精準(zhǔn)化。

1 近紅外光譜分析技術(shù)

現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是光譜測(cè)量技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)學(xué)科的有機(jī)結(jié)合，近紅外光譜技術(shù)是利用化學(xué)物質(zhì)中的有氫基團(tuán)（C-H、N-H、O-H 等化學(xué)鍵）的振動(dòng)，通過漫反射來得到近紅外區(qū)段的吸收光譜，利用定標(biāo)軟件自帶主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等化學(xué)分析學(xué)方法來建立待分析物質(zhì)和預(yù)測(cè)量成分含量之間的回歸數(shù)學(xué)模型[7]。

1.1 近紅外光譜分析技術(shù)原理

近紅外光是指波長(zhǎng)范圍內(nèi)介于可見區(qū)（VIS）和中紅外區(qū)（MIR）之間（780～2 500 nm）的電磁波，近紅外光照射到待測(cè)物質(zhì)的含氫基團(tuán)上會(huì)發(fā)生振動(dòng)、伸縮等基團(tuán)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)發(fā)生基頻吸收、倍頻吸收與合頻吸收等特征吸收[8]。近紅外光譜分析技術(shù)的原理主要是利用近紅外光譜區(qū)間化學(xué)物質(zhì)的光學(xué)吸收特質(zhì)，其主要信息來源是含氫基團(tuán)（O-H、N-H、C-H）的倍頻和合頻，光譜信息豐富，特征吸收性的強(qiáng)弱會(huì)得到物質(zhì)其分子組成和含量等信息[9]。每種成分都有其特定的吸收特征和在近紅外區(qū)域特定的吸收光譜，從而，多組分測(cè)定物質(zhì)中的不同組分或同一組分的不同含氫基團(tuán)為近紅外光譜定性和定量分析提供了理論依據(jù)[10]。對(duì)于飼料來說，主要是一些營(yíng)養(yǎng)成分組成中含氫基團(tuán)比較多，水分、粗蛋白、粗纖維、糖、淀粉、粗脂肪以及氨基酸等成分是飼料進(jìn)行近紅外化學(xué)分析的主要對(duì)象。同時(shí)，通過待測(cè)樣品的光譜信息，可以對(duì)樣品的物理狀態(tài)進(jìn)行分析，如樣品密度、粒度及樣品純度[11]。近紅外光譜分析的物理學(xué)基礎(chǔ)是比爾定律，即物質(zhì)對(duì)光的吸收定律，物質(zhì)濃度與其對(duì)光的吸收系數(shù)關(guān)系。

式中：A——吸光度；

I0——入射光束強(qiáng)度；

I1——透過光束強(qiáng)度；

ε——待測(cè)組分的摩爾吸光系數(shù)；

b——光程；

C——待測(cè)組分的物質(zhì)的量濃度[12]。

1.2 近紅外光譜分析技術(shù)特點(diǎn)

近紅外光譜分析技術(shù)是一種綠色分析技術(shù)，適用樣品范圍廣，樣品不需預(yù)處理，可直接測(cè)定液體、固體等樣品，測(cè)試過程無污染、分析效率高、分析成本低[13]。但近紅外光譜技術(shù)也存在著一定的問題：第一，近紅外定量分析方法需要標(biāo)準(zhǔn)樣品經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)方法，建立光譜數(shù)據(jù)與樣品組成或性質(zhì)間關(guān)聯(lián)的見證模型；第二，每一種模型在應(yīng)用于一定種類的儀器或者相同種類不同臺(tái)儀器之間、不同時(shí)間和空間內(nèi)有很大的局限性，因此需要我們不斷對(duì)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)移維護(hù)和修正；第三，測(cè)試靈敏度相對(duì)較低，被測(cè)組分一般應(yīng)大于1%[14]；第四，近紅外技術(shù)建模需要大量具有代表性的不同樣品進(jìn)行建立模型，對(duì)于一些大型實(shí)驗(yàn)室儀器需要投資維護(hù)，因此前期投入比較大，后期需要繼續(xù)擴(kuò)充樣品，因此建模成本比較高[12]。

2 近紅外光譜分析技術(shù)在青貯飼料營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)評(píng)價(jià)上的應(yīng)用

NIRS技術(shù)首先應(yīng)用于飼草原料和谷物類原料中水分和粗蛋白質(zhì)含量的檢測(cè)，隨著NIRS 硬軟件系統(tǒng)的改進(jìn)和更新，其后可對(duì)飼料的氨基酸成分進(jìn)行逐項(xiàng)檢測(cè)，且可測(cè)定維生素、無機(jī)物以及青貯飼料中發(fā)酵產(chǎn)生的一些揮發(fā)性等物質(zhì)，目前已廣泛應(yīng)用于谷物、油料、飼料等農(nóng)產(chǎn)品以及食品、藥物等分析[15]，如快速無損檢測(cè)水果營(yíng)養(yǎng)含量[16]、鑒定茶葉種類[17]、核桃種類[18]。Andueza 等[19]和Lucas 等[20]研 究發(fā)現(xiàn)NIRS 也可以對(duì)不同飼料下（牧場(chǎng)飼草與已保存好的飼草）生產(chǎn)出的奶酪樣品進(jìn)行分類以及測(cè)定營(yíng)養(yǎng)成分含量。近紅外光譜分析技術(shù)在美國(guó)和歐洲的起步比較早，應(yīng)用也較為成熟，尤其是在西班牙、意大利等歐洲國(guó)家。瑞典通過人工智能選擇標(biāo)準(zhǔn)，使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)軟件并提高了近紅外光譜分析結(jié)果的精確度[21]。我國(guó)于1980 年初期引進(jìn)近紅外技術(shù)并將其應(yīng)用于飼料行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)中，2002 年底，國(guó)家正式頒布了近紅外分析的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

2.1 國(guó)外近紅外光譜分析青貯飼料技術(shù)研究情況

美國(guó)已開發(fā)出許多用于佛羅里達(dá)州精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的傳感系統(tǒng)，其中包括青貯產(chǎn)量測(cè)繪系統(tǒng)[22]。預(yù)測(cè)飼草飼料價(jià)值是估計(jì)反芻動(dòng)物表現(xiàn)的重要部分，近紅外光譜可以確定反芻動(dòng)物消化率和沼氣潛力方面各種底物的質(zhì)量[23]。Hartwig等[24]表明NIRS可以精確測(cè)定牧草的化學(xué)成分，國(guó)外NIRS技術(shù)已廣泛應(yīng)用于青貯玉米研究與評(píng)價(jià)上，分別建立了預(yù)測(cè)苜蓿，玉米青貯飼料和牛草飼料的纖維消化的NIRS數(shù)學(xué)模型，并已通過驗(yàn)證，可以直接測(cè)量泌乳奶牛的NDF消化率[25]。Hetta等[26]把近紅外技術(shù)和近紅外光譜成像技術(shù)結(jié)合起來應(yīng)用，通過使用高質(zhì)量近紅外光譜儀和使用偏最小二乘回歸模型(PLS)的近紅外高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)飼料玉米的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)、形態(tài)和農(nóng)藝特征上。Nousiainen等[27]采用NIRS技術(shù)預(yù)測(cè)青貯飼料中的難消化中性洗滌纖維(INDF)和可消化中性洗滌纖維(DNDF)含量。Sorensen等[28]通過近紅外光譜法開發(fā)用于測(cè)定草和玉米青貯飼料中的乳酸、乙酸、pH值、氨態(tài)氮和乙醇的預(yù)測(cè)模型。Paolo等[29]研究發(fā)現(xiàn)飼料近紅外光譜分析快速檢測(cè)青貯飼料的營(yíng)養(yǎng)成分和發(fā)酵品質(zhì)主要是使用昂貴的實(shí)驗(yàn)室儀器進(jìn)行的，近幾年來，市場(chǎng)上越來越多的小型便攜式近紅外傳感器開始投入使用，并可以更好的節(jié)省成本。大多數(shù)近紅外校準(zhǔn)模型是在烤箱干燥的綠色牧草上開發(fā)的，但保存的牧草如干草青貯飼料是農(nóng)牧養(yǎng)殖業(yè)的重要組成部分，Andueza等[30]發(fā)現(xiàn)由烘干的綠色飼料建立的校準(zhǔn)模型不能應(yīng)用于青貯飼料樣品。Alomar等[31]也認(rèn)為干燥方法會(huì)對(duì)牧草青貯飼料的化學(xué)成分和近紅外光譜有影響，并提出了樣品處理應(yīng)該一致的建議。在樣品粒度對(duì)近紅外光譜的影響因素上，宋濤等[32]認(rèn)為原始樣品與粉碎樣品在近紅外儀器上掃描的光譜穩(wěn)定性相近。

2.2 國(guó)內(nèi)近紅外光譜分析青貯飼料技術(shù)研究情況

樊霞等[33]利用近紅外分析技術(shù)快速測(cè)定出了牛糞樣品中主要肥料成分，劉哲等[34]建立了內(nèi)蒙古錫林郭勒盟草原天然牧草常規(guī)營(yíng)養(yǎng)成分的定量分析模型。Chen等[35]利用近紅外反射光譜法對(duì)東北地區(qū)羊草質(zhì)量進(jìn)行三種不同的統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)得到使用組合的NIRS-PLS方法可以用于快速準(zhǔn)確地評(píng)估羊草干草的質(zhì)量。目前國(guó)內(nèi)利用近紅外光譜分析青貯飼料的研究不是很多。陳鵬飛等[36]利用近紅外光譜分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)紫花苜蓿青貯鮮樣的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值評(píng)定。白琪林等[37]利用近紅外反射光譜法快速測(cè)定青貯玉米的體外干物質(zhì)消化率(IVDMD)、NDF、ADF、CP和EE含量。董蘇曉等[38]研究發(fā)現(xiàn)近紅外光譜法可以很好的預(yù)測(cè)新鮮青貯飼料的營(yíng)養(yǎng)含量。劉賢等[39]研究表明可以利用近紅外光譜法快速分析青貯玉米飼料青貯樣品的pH值和發(fā)酵產(chǎn)物(乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨態(tài)氮)，并建立了干燥粉碎和新鮮樣品的近紅外光譜定量分析模型以及浸提液樣品的近紅外透射光譜定量分析模型。肖紅等[40]利用近紅外光譜技術(shù)測(cè)定出紫花苜蓿青貯飼料鮮樣中的粗灰分含量，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(R2)為0.978，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤(RMSEP)為0.207。劉賢等[41]關(guān)于青貯秸稈分類建立其營(yíng)養(yǎng)成分和發(fā)酵有機(jī)物質(zhì)的NIRS模型；聶志東等[42]利用近紅外光譜建立了不同生育期、干燥方式和品種的苜蓿干草模型，并預(yù)測(cè)苜蓿干草中纖維素、半纖維素和木質(zhì)素含量；Chu等[43]用近紅外光譜（NIRS）建立測(cè)定飼料大豆化學(xué)成分的校準(zhǔn)方程，并發(fā)現(xiàn)其可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新鮮或青貯飼料大豆的成分。

3 存在問題與解決措施

近紅外光譜分析技術(shù)與濕化學(xué)值法的緊密結(jié)合為青貯飼料營(yíng)養(yǎng)成分快速檢測(cè)提供了一種高效分析的方法，目前，在飼料水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纖維等常規(guī)養(yǎng)分測(cè)定方面，近紅外分析技術(shù)已取得了較好的結(jié)果[44]，已應(yīng)用到飼料生產(chǎn)過程中且實(shí)現(xiàn)對(duì)飼料及飼料原料營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的實(shí)時(shí)監(jiān)控。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，仍然顯露出很多的問題：①儀器本身的影響因素，比如光譜的分辨率、基線位移等，環(huán)境對(duì)儀器也會(huì)有一定的影響；②樣品的影響因素，使用近紅外光譜分析技術(shù)進(jìn)行定量分析時(shí)，需要收集大量具有代表性的光譜數(shù)據(jù)來建立模型庫(kù)，因此要使樣品范圍大，如果建模均勻性不好，采集的紅外光譜則會(huì)離散性很大，對(duì)建模的精確度造成影響[45]；③近幾年來，乳業(yè)已經(jīng)從小型家庭農(nóng)場(chǎng)發(fā)展到大中型農(nóng)場(chǎng)，在飼料質(zhì)量控制方面，傳統(tǒng)上，NIR設(shè)備非常昂貴且難以管理儀器，這需要大量投資。昂貴的實(shí)驗(yàn)室儀器初期使用可以由大型飼料企業(yè)或商業(yè)實(shí)驗(yàn)室投資，但長(zhǎng)期投資耗費(fèi)巨大，對(duì)飼料企業(yè)來說可能不經(jīng)濟(jì)，同時(shí)對(duì)普通農(nóng)戶廣泛使用也會(huì)有所限制。對(duì)于開發(fā)一些小型便攜式近紅外儀器測(cè)量飼料營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)很有必要。

鑒于近紅外光譜技術(shù)在青貯飼料中的種種問題，今后可以在以下幾個(gè)方面做更進(jìn)一步的研究：①深入研究光譜預(yù)處理算法、波段優(yōu)選算法及模型優(yōu)化算法，建立穩(wěn)定性、精度高的校正模型；②建立樣本模型庫(kù)，盡可能挑選具有代表性的樣品，而不是狂加數(shù)據(jù)；③減少儀器制造時(shí)的差異，提高模型在不同儀器上的傳遞性，將NIRS儀器設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化，一臺(tái)可以建立全部校正方程式的主儀器無需做任何調(diào)整，就能將校正方程傳遞給整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；④引入低成本手持式NIR儀器使小型奶牛場(chǎng)可以購(gòu)買這種低成本的儀器，可以分析完整的飼料和草料，而無需像飼料廠通常那樣進(jìn)行干燥和磨碎。

4 結(jié)語(yǔ)

近紅外光譜分析技術(shù)已逐步被飼料生產(chǎn)者應(yīng)用到飼料原料氨基酸、可消化氨基酸、脂肪酸、維生素、礦物質(zhì)元素、抗?fàn)I養(yǎng)因子及有效能等指標(biāo)的快速預(yù)測(cè)以及飼料原料摻假鑒別當(dāng)中。隨著近年來軟件和硬件技術(shù)的進(jìn)步，近紅外光譜技術(shù)的日趨完善，利用近紅外分析技術(shù)快速檢測(cè)青貯飼料營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)，可以保證青貯飼料原料質(zhì)量和高效利用率，指導(dǎo)反芻動(dòng)物在營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)快速評(píng)價(jià)上的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)飼喂，提高收益，NIRS技術(shù)在我國(guó)青貯飼料生產(chǎn)上的應(yīng)用將會(huì)有一個(gè)更廣闊的發(fā)展前景。