納 嶸，扈登強

（1.寧夏職業(yè)技術學院生命科學技術系，寧夏 銀川 750021；2.寧夏普瑞祥科技有限公司，寧夏 銀川 750000）

紫花苜蓿是世界栽培面積最大的多年生豆科牧草，其富含粗蛋白、粗纖維、礦物質(zhì)和多種氨基酸等營養(yǎng)成分，是優(yōu)質(zhì)的粗飼料和配合飼料原料。苜蓿產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對促進節(jié)糧型畜牧業(yè)發(fā)展和保障牛奶品質(zhì)具有重要作用，同時也是草畜產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的重要保障［1-2］。

飼料化學成分檢測是保證飼料產(chǎn)品質(zhì)量與安全的重要技術手段之一［3］。通常采用常規(guī)化學分析法對飼料中的水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維等營養(yǎng)成分進行檢測。但常規(guī)化學分析法操作步驟復雜、費時費力，需消耗大量化學試劑，還易造成環(huán)境污染。常規(guī)化學分析法的局限性已經(jīng)制約了飼料生產(chǎn)，很難完成在實際生產(chǎn)中短時間內(nèi)大量樣品成分含量檢測的工作需要［4］。 近紅外光譜分析技術（NIRS）是國內(nèi)外發(fā)展較快的一種新型定性、定量分析技術，主要用于有機物質(zhì)定性和定量分析，近年來已逐步應用于飼料營養(yǎng)成分快速分析檢測等方面的科學研究和生產(chǎn)實踐。與常規(guī)化學分析法相比，近紅外光譜分析法具有如下優(yōu)點：①分析速度快，效率高；②分析過程簡單，容易操作；③是一種綠色、無損、經(jīng)濟的分析技術；④可實現(xiàn)在線分析和遠程控制［5-6］。

該試驗選取20個不同來源的苜蓿樣品作為研究對象，分別采用近紅外光譜法和常規(guī)化學分析法進行檢驗，通過差異顯著性檢驗對比分析2種方法的檢測結果，驗證近紅外光譜分析法與常規(guī)化學分析法檢測結果的符合程度，為近紅外光譜技術在飼料分析檢測中的應用提供參考數(shù)據(jù)［7-9］。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 試驗材料：從2018年4—5月，共采集不同來源的苜蓿干草樣品20個，所有樣品粉碎后，通過40目的樣品篩，制成苜蓿檢測樣品，備用。

1.1.2 試驗設備：近紅外光譜分析儀、分析篩、蛋白質(zhì)測定儀、索氏抽提器、干燥箱、馬福爐、試樣粉碎機、消化爐、分光光度計、電熱恒溫箱、電子天平等。

1.1.3 試驗試劑：硫酸、硫酸銅、氫氧化鈉、硼酸、鹽酸標準溶液、硫酸銨、硫酸鈉、石油醚、丙酮、乙二胺四乙酸二鈉、無水磷酸氫二鈉等［10］。

1.2 方法

1.2.1 苜蓿常規(guī)化學分析法：按國家標準（見表1），利用實驗室常規(guī)化學分析法對苜蓿樣品中水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維的含量進行測定，每個樣品做3個平行，取均值作為常規(guī)化學分析法化學值。

1.2.2 近紅外光譜測定方法：使用近紅外光譜分析儀在1 100～2 498 nm波長范圍內(nèi)分別掃描20個苜蓿樣品，并用近紅外光譜分析儀自帶的苜蓿近紅外快速檢測模型預測苜蓿樣品中水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維的含量，每個樣品做3個平行，取其均值。

表1 苜蓿營養(yǎng)成分常規(guī)化學分析法

1.2.3 統(tǒng)計分析：采用Excel軟件對2種試驗方法檢測值進行差異顯著性分析。

2 結果與分析

利用近紅外光譜法與常規(guī)化學分析法檢測苜蓿樣品中營養(yǎng)成分的結果分析對比見表2。由表2可知，通過差異顯著性檢驗，近紅外光譜法和常規(guī)化學分析法測定苜蓿樣品中水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維的P值分別為 0、0.111、0.158、0.585、0.284、0.409。 試驗結果表明：利用近紅外光譜法與常規(guī)化學分析法測定苜蓿樣品中的粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量無顯著差異 （P＞0.05），說明近紅外光譜法和常規(guī)化學分析法的檢測結果基本吻合，近紅外光譜技術可以用于苜蓿樣品中粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量的檢測。

表2 近紅外光譜法與常規(guī)法檢測苜蓿樣品營養(yǎng)成分的結果分析對比

利用近紅外光譜法與常規(guī)化學分析法測定苜蓿樣品中水分含量存在極顯著差異 （P＜0.01），提示試驗采用的近紅外預測模型并不適用于苜蓿水分含量的檢測，需要對已有的近紅外預測模型進行調(diào)整及優(yōu)化。

3 討論

近紅外光譜分析技術是一種高效、快速的現(xiàn)代分析技術，綜合運用計算機技術、光譜技術和化學計量學等多個學科的最新研究成果，以其獨特的優(yōu)點在多個領域得到廣泛的應用。近紅外光譜分析技術已經(jīng)成功應用于食品、油料、藥物和飼料等領域的質(zhì)量檢測，隨著應用領域逐步擴大，該項技術的穩(wěn)定性和準確性也在不斷提高。在飼料分析方面，近紅外光譜分析技術不僅用于飼料常量成分分析，如水分、粗蛋白、粗纖維、粗脂肪、粗灰分、鈣和磷等的測定，也用于微量成分，如氨基酸、維生素、植酸磷和棉酚等的檢測，并且還能用于飼料營養(yǎng)價值評定。目前，我國一些大型飼料集團已相繼建立了豐富且較為完善的近紅外飼料預測模型數(shù)據(jù)庫，隨著國家相關飼料法律法規(guī)的不斷完善以及大型飼料企業(yè)對原料檢測快速性和準確性要求的提升，近紅外光譜分析技術正逐步代替常規(guī)化學分析法成為大型飼料企業(yè)的主流分析方式［11］。

4 結論

該試驗選取20個不同來源的苜蓿樣品作為研究對象，分別使用近紅外光譜法和常規(guī)化學分析法檢測苜蓿樣品中水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維的含量。通過差異顯著性檢驗對比分析2種方法檢測結果，驗證近紅外光譜分析法與常規(guī)化學分析法檢測的符合程度。結果表明：近紅外光譜技術可以用于苜蓿樣品中粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量的檢測。但利用近紅外光譜法與常規(guī)化學分析法測定苜蓿樣品中水分含量存在極顯著差異，說明試驗中使用的近紅外光譜預測模型并不適用于苜蓿水分含量的快速檢測，需要對現(xiàn)有的近紅外預測模型進行調(diào)整及優(yōu)化。