近红外光谱分析技术在青贮饲料营养品质检测评价上的研究进展

杨雪萍 陈 菲 倪奎奎 李军涛 林炎丽 杨富裕*

（1.中国农业大学草业科学与技术学院，北京100193；2.中国农业大学动物科学技术学院，北京100193；3.北京助尔生物科学研究院，北京100085）

在反刍动物日粮组成中，青贮饲料是其主要构成之一，从1950年开始，青贮饲料在我国畜牧产业中的研究与应用取得了很大的成果[1]。青贮是我国广泛应用的提高牧草饲用价值的方法，青贮的目的是贮存青绿饲料以减少动物（主要用于反刍动物）所需营养物质的损失，其长期保存的优点，能弥补北方地区的冬季青饲料缺乏问题。青贮是将牧草或饲料作物刈割后在无氧条件下经乳酸菌发酵产生乳酸后，pH 值降低抑制细菌生长，使牧草或饲料作物得以长期青绿保存的青绿牧草或饲料作物[2]。青贮饲料是在厌氧条件下经过乳酸菌发酵调制保存的青绿牧草或饲料作物。作为青贮饲料的原料多种多样，除了常用的牧草和饲料作物及其秸秆以外，块根、块茎及其某些工业加工副产品均可作为青贮原料[1]。我国是世界上最大的养殖国之一，同时对饲料需要量也很大，尤其是高蛋白饲料。近几年来，由于我国蛋白饲料短缺，依赖进口，构树作为一种新型木本饲料，以其高蛋白的特点被作为青贮原料所研究[2]。随着我国畜牧养殖业的高速发展，产业化的不断增强，青贮饲料需求量也大幅度提高。刘爱民等[3]对未来我国饲草料需求预测，预计结果表明我国青贮玉米需求总量为5.09×108t，总种植面积为1.27×108亩。随着青贮饲料生产规模化和集约化水平及对畜牧产品(尤其是奶制品)质量和安全性要求的提高，青贮饲料的营养品质检测日益成为国内外普遍关注的问题[4]，而化学成分含量的测定是青贮饲料品质评价中的重要环节。由于青贮饲料的营养价值受品种、地域、施肥管理、收获时间、加工方式等多种因素的影响，青贮饲料常规养分含量差别非常大[5]。因此准确的饲料营养价值评定是合理配制动物日粮、充分发挥动物生产性能的必要前提。近红外光谱分析技术（Near Infrared Reflectance Spectroscope）可以快速分析饲料质量和预测反刍动物饮食质量，具有便携且维护成本低、处理时间短的特点，可以解决由于实验室化学检测法维护成本高而限制饲料检测和膳食营养质量评价等问题[6]，实现饲草营养指标检测快速化、分析标准化、营养精准化。

1 近红外光谱分析技术

现代近红外光谱分析技术是光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合，近红外光谱技术是利用化学物质中的有氢基团（C-H、N-H、O-H 等化学键）的振动，通过漫反射来得到近红外区段的吸收光谱，利用定标软件自带主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络（ANN）等化学分析学方法来建立待分析物质和预测量成分含量之间的回归数学模型[7]。

1.1 近红外光谱分析技术原理

近红外光是指波长范围内介于可见区（VIS）和中红外区（MIR）之间（780～2 500 nm）的电磁波，近红外光照射到待测物质的含氢基团上会发生振动、伸缩等基团运动，同时发生基频吸收、倍频吸收与合频吸收等特征吸收[8]。近红外光谱分析技术的原理主要是利用近红外光谱区间化学物质的光学吸收特质，其主要信息来源是含氢基团（O-H、N-H、C-H）的倍频和合频，光谱信息丰富，特征吸收性的强弱会得到物质其分子组成和含量等信息[9]。每种成分都有其特定的吸收特征和在近红外区域特定的吸收光谱，从而，多组分测定物质中的不同组分或同一组分的不同含氢基团为近红外光谱定性和定量分析提供了理论依据[10]。对于饲料来说，主要是一些营养成分组成中含氢基团比较多，水分、粗蛋白、粗纤维、糖、淀粉、粗脂肪以及氨基酸等成分是饲料进行近红外化学分析的主要对象。同时，通过待测样品的光谱信息，可以对样品的物理状态进行分析，如样品密度、粒度及样品纯度[11]。近红外光谱分析的物理学基础是比尔定律，即物质对光的吸收定律，物质浓度与其对光的吸收系数关系。

式中：A——吸光度；

I0——入射光束强度；

I1——透过光束强度；

ε——待测组分的摩尔吸光系数；

b——光程；

C——待测组分的物质的量浓度[12]。

1.2 近红外光谱分析技术特点

近红外光谱分析技术是一种绿色分析技术，适用样品范围广，样品不需预处理，可直接测定液体、固体等样品，测试过程无污染、分析效率高、分析成本低[13]。但近红外光谱技术也存在着一定的问题：第一，近红外定量分析方法需要标准样品经标准方法，建立光谱数据与样品组成或性质间关联的见证模型；第二，每一种模型在应用于一定种类的仪器或者相同种类不同台仪器之间、不同时间和空间内有很大的局限性，因此需要我们不断对模型进行转移维护和修正；第三，测试灵敏度相对较低，被测组分一般应大于1%[14]；第四，近红外技术建模需要大量具有代表性的不同样品进行建立模型，对于一些大型实验室仪器需要投资维护，因此前期投入比较大，后期需要继续扩充样品，因此建模成本比较高[12]。

2 近红外光谱分析技术在青贮饲料营养品质评价上的应用

NIRS技术首先应用于饲草原料和谷物类原料中水分和粗蛋白质含量的检测，随着NIRS 硬软件系统的改进和更新，其后可对饲料的氨基酸成分进行逐项检测，且可测定维生素、无机物以及青贮饲料中发酵产生的一些挥发性等物质，目前已广泛应用于谷物、油料、饲料等农产品以及食品、药物等分析[15]，如快速无损检测水果营养含量[16]、鉴定茶叶种类[17]、核桃种类[18]。Andueza 等[19]和Lucas 等[20]研 究发现NIRS 也可以对不同饲料下（牧场饲草与已保存好的饲草）生产出的奶酪样品进行分类以及测定营养成分含量。近红外光谱分析技术在美国和欧洲的起步比较早，应用也较为成熟，尤其是在西班牙、意大利等欧洲国家。瑞典通过人工智能选择标准，使用先进的计算机软件并提高了近红外光谱分析结果的精确度[21]。我国于1980 年初期引进近红外技术并将其应用于饲料行业的产品质量检验中，2002 年底，国家正式颁布了近红外分析的国家标准。

2.1 国外近红外光谱分析青贮饲料技术研究情况

美国已开发出许多用于佛罗里达州精准农业的传感系统，其中包括青贮产量测绘系统[22]。预测饲草饲料价值是估计反刍动物表现的重要部分，近红外光谱可以确定反刍动物消化率和沼气潜力方面各种底物的质量[23]。Hartwig等[24]表明NIRS可以精确测定牧草的化学成分，国外NIRS技术已广泛应用于青贮玉米研究与评价上，分别建立了预测苜蓿，玉米青贮饲料和牛草饲料的纤维消化的NIRS数学模型，并已通过验证，可以直接测量泌乳奶牛的NDF消化率[25]。Hetta等[26]把近红外技术和近红外光谱成像技术结合起来应用，通过使用高质量近红外光谱仪和使用偏最小二乘回归模型(PLS)的近红外高光谱成像技术预测饲料玉米的营养品质、形态和农艺特征上。Nousiainen等[27]采用NIRS技术预测青贮饲料中的难消化中性洗涤纤维(INDF)和可消化中性洗涤纤维(DNDF)含量。Sorensen等[28]通过近红外光谱法开发用于测定草和玉米青贮饲料中的乳酸、乙酸、pH值、氨态氮和乙醇的预测模型。Paolo等[29]研究发现饲料近红外光谱分析快速检测青贮饲料的营养成分和发酵品质主要是使用昂贵的实验室仪器进行的，近几年来，市场上越来越多的小型便携式近红外传感器开始投入使用，并可以更好的节省成本。大多数近红外校准模型是在烤箱干燥的绿色牧草上开发的，但保存的牧草如干草青贮饲料是农牧养殖业的重要组成部分，Andueza等[30]发现由烘干的绿色饲料建立的校准模型不能应用于青贮饲料样品。Alomar等[31]也认为干燥方法会对牧草青贮饲料的化学成分和近红外光谱有影响，并提出了样品处理应该一致的建议。在样品粒度对近红外光谱的影响因素上，宋涛等[32]认为原始样品与粉碎样品在近红外仪器上扫描的光谱稳定性相近。

2.2 国内近红外光谱分析青贮饲料技术研究情况

樊霞等[33]利用近红外分析技术快速测定出了牛粪样品中主要肥料成分，刘哲等[34]建立了内蒙古锡林郭勒盟草原天然牧草常规营养成分的定量分析模型。Chen等[35]利用近红外反射光谱法对东北地区羊草质量进行三种不同的统计分析评价得到使用组合的NIRS-PLS方法可以用于快速准确地评估羊草干草的质量。目前国内利用近红外光谱分析青贮饲料的研究不是很多。陈鹏飞等[36]利用近红外光谱分析技术实现对紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。白琪林等[37]利用近红外反射光谱法快速测定青贮玉米的体外干物质消化率(IVDMD)、NDF、ADF、CP和EE含量。董苏晓等[38]研究发现近红外光谱法可以很好的预测新鲜青贮饲料的营养含量。刘贤等[39]研究表明可以利用近红外光谱法快速分析青贮玉米饲料青贮样品的pH值和发酵产物(乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮)，并建立了干燥粉碎和新鲜样品的近红外光谱定量分析模型以及浸提液样品的近红外透射光谱定量分析模型。肖红等[40]利用近红外光谱技术测定出紫花苜蓿青贮饲料鲜样中的粗灰分含量，预测相关系数(R2)为0.978，预测标准误(RMSEP)为0.207。刘贤等[41]关于青贮秸秆分类建立其营养成分和发酵有机物质的NIRS模型；聂志东等[42]利用近红外光谱建立了不同生育期、干燥方式和品种的苜蓿干草模型，并预测苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量；Chu等[43]用近红外光谱（NIRS）建立测定饲料大豆化学成分的校准方程，并发现其可准确预测新鲜或青贮饲料大豆的成分。

3 存在问题与解决措施

近红外光谱分析技术与湿化学值法的紧密结合为青贮饲料营养成分快速检测提供了一种高效分析的方法，目前，在饲料水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维等常规养分测定方面，近红外分析技术已取得了较好的结果[44]，已应用到饲料生产过程中且实现对饲料及饲料原料营养价值的实时监控。然而，在实际应用过程中，仍然显露出很多的问题：①仪器本身的影响因素，比如光谱的分辨率、基线位移等，环境对仪器也会有一定的影响；②样品的影响因素，使用近红外光谱分析技术进行定量分析时，需要收集大量具有代表性的光谱数据来建立模型库，因此要使样品范围大，如果建模均匀性不好，采集的红外光谱则会离散性很大，对建模的精确度造成影响[45]；③近几年来，乳业已经从小型家庭农场发展到大中型农场，在饲料质量控制方面，传统上，NIR设备非常昂贵且难以管理仪器，这需要大量投资。昂贵的实验室仪器初期使用可以由大型饲料企业或商业实验室投资，但长期投资耗费巨大，对饲料企业来说可能不经济，同时对普通农户广泛使用也会有所限制。对于开发一些小型便携式近红外仪器测量饲料营养品质很有必要。

鉴于近红外光谱技术在青贮饲料中的种种问题，今后可以在以下几个方面做更进一步的研究：①深入研究光谱预处理算法、波段优选算法及模型优化算法，建立稳定性、精度高的校正模型；②建立样本模型库，尽可能挑选具有代表性的样品，而不是狂加数据；③减少仪器制造时的差异，提高模型在不同仪器上的传递性，将NIRS仪器设备标准化，一台可以建立全部校正方程式的主仪器无需做任何调整，就能将校正方程传递给整个监测系统；④引入低成本手持式NIR仪器使小型奶牛场可以购买这种低成本的仪器，可以分析完整的饲料和草料，而无需像饲料厂通常那样进行干燥和磨碎。

4 结语

近红外光谱分析技术已逐步被饲料生产者应用到饲料原料氨基酸、可消化氨基酸、脂肪酸、维生素、矿物质元素、抗营养因子及有效能等指标的快速预测以及饲料原料掺假鉴别当中。随着近年来软件和硬件技术的进步，近红外光谱技术的日趋完善，利用近红外分析技术快速检测青贮饲料营养品质，可以保证青贮饲料原料质量和高效利用率，指导反刍动物在营养品质快速评价上的应用，实现精准饲喂，提高收益，NIRS技术在我国青贮饲料生产上的应用将会有一个更广阔的发展前景。