棉籽殼營養成分測定及近紅外模型建立

李楠 張朝陽，2 候長樂 排日代姆圖爾蓀尼亞孜·庫爾班 邢金明，2*

（1塔里木大學動物科學學院，新疆阿拉爾843300）（2新疆生產建設兵團塔里木畜牧科技重點實驗室，新疆阿拉爾843300）

新疆是我國棉花的主要產區，產量高，品質好。2016年全年棉花產量420萬噸，2017年456.60萬噸［1]，每生產1 t皮棉就可產生2 t棉籽，每噸棉籽約可產450 kg棉粕和260 kg棉籽殼［2]。棉籽殼不僅可以用來制備低聚木糖及木糖醇，栽培食用菌［3～6]，制備活性炭外［7]，還可以作為飼料飼喂家畜［8]。適量的棉籽殼能改善粗飼料適口性，增加動物采食量；棉籽殼中木質素含量中等，可以作為反芻動物的纖維補充料［9]，補充纖維素。棉籽殼中含有棉酚、單寧等抗營養因子，影響了棉籽殼的飼用價值，現在研究發現，在育肥羊飼料中添加棉籽殼的量少于40%時，不會對家畜和人類健康產生危害［10]。

傳統飼料營養成分測定方法費時費力費化學試劑，而近紅外技術利用物質的近紅外反射光譜能夠快速、簡便、準確地得出結果。目前，近紅外光譜技術在各個領域被廣泛應用［11]，在飼料方面主要用于飼料常規營養成分分析。國外利用NIRS分析技術對混合飼料常規營養成分方面進行了大量的研究，并且通過實驗獲得了飼料WC、CP、粗纖維（CF）和灰分（Ash）的理想預測模型［12]；國內近紅外技術主要用于飼料原料的營養成分測定，肖青青等利用近紅外技術快速分析玉米的WC和脂肪（EE），建立了最優的WC和EE預測模型，預測相關系數WC為0.948，EE為0.855［13]；唐開婷等建立的苜蓿干草的模型CP、NDF、ADF的相關系數R2分別為0.880 1、0.902 6和0.882 6［14]。棉籽殼營養成分用傳統方法進行測定時，粉碎過程會使棉籽殼的棉絨和棉殼分層，取樣測定會產生較大誤差，對實驗結果影響較大，因此本實驗使用近紅外光譜技術建立棉籽殼營養成分預測模型，為棉籽殼營養成分的測定提供一種快速的方法。

1 材料與方法

1.1 實驗材料

新疆各地采集共62份棉籽殼，分別采自石河子、5團、9團、10團、12團、庫車、溫宿和新和等地。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品處理

對樣品進行除雜，然后用CemotecTM1090樣品磨將樣品粉碎過篩，密封保存，編號備用。

1.2.2 營養成分測定

WC測定：采用HX204鹵素水分測定儀測定；NDF及ADF采用范式纖維測定法測定，NDF參照GB/T 20806-2006、ADF 參照 NY/T 1459-2007，儀器為Ankom 2000纖維測定儀；CP采用杜馬斯燃燒法測定，參照GB/T 24318-2009，儀器為vario MACRO cube元素分析儀。

1.2.3 近紅外光譜掃描

采用近紅外光譜儀（型號FOSS DS2500）掃描，波長400～2496 nm。

1.2.4 模型建立與驗證

利用Foss公司的WinISIⅢ軟件對光譜進行數據分析，采用改進的偏最小二乘法（MPLS），趨勢化處理（SNV)、標準化處理（Detrend）、標準化＋去趨勢化處理（SNV+Detrend）、標準化多元散射處理（SMSC），導數處理方法選擇1，4，4，1對光譜進行預處理。定標模型建立后采用交叉驗證相關系數（1-VR）、交叉檢驗標準誤差（SECV）對其預測性能進行綜合評定。

內部驗證定標模型建立后，選用一組驗證樣品集對方程的預測性能進行驗證。利用WinISI軟件內部的自動驗證功能，在棉籽殼樣品中，通過內部交叉驗證方式對定標方程的可靠性進行驗證。驗證軟件每次在定標樣品中隨機選取樣品作為驗證樣品，用其余的樣品建立定標模型，對選中的樣品進行驗證，自動重復至所有樣品均做過驗證樣品，最后通過驗證結果計算其標準誤差（SEP）和相關系數（RSQ）。

外部驗證選擇一批與建模樣品集無關的棉籽殼，同時利用化學方法和近紅外分析儀測定棉籽殼WC、CP、NDF、ADF含量。通過比較這批棉籽殼的預測值與實測值的差異來驗證定標模型的預測準確性。

1.2.5 數據處理

采用SPSS 21.0對數據進行分析。

2 結果與分析

2.1 棉籽殼樣品營養成分化學值

棉籽殼樣品的各項營養成分如表1所示，采集的棉籽殼分布范圍較廣，棉籽殼營養成分變化幅度較大，選擇的樣品具有比較好的代表性，可以用來建立定標模型。

表1 棉籽殼營養成分化學值（%）

2.2 棉籽殼近紅外光譜圖

用近紅外光譜儀對棉籽殼進行光譜掃描，得到原始光譜（圖1），棉籽殼在400-2496 nm波長范圍有明顯的吸收峰。

圖1 棉籽殼近紅外光譜掃描圖

2.3 定標模型的建立

模型建立后，選擇SECV值最低，1-VR值最高的模型，即為最佳模型。定標模型相關系數（表2），WC、CP和NDF模型的SECV均較低，1-VR均較高，SEC范圍為0.070 5～0.738 2，SECV為0.089 8～0.966 9，1-VR為0.765 3～0.987 5。

表2 定標模型相關系數

2.4 定標模型驗證

內部交叉驗證結果（表3），棉籽殼各營養成分RSQ為 0.801～0.993，SEP為 0.068～0.709，各營養成分的預測值與實測值間平均偏差（Bias）為-0.009～0.007。內部交叉驗證的相關系數較高，并且誤差較低，說明所建立的預測模型質量高。

表3 內部交叉驗證結果

外部驗證結果（圖2-圖5），采用SPSS 21.0對數據進行顯著性分析和成對樣品t檢驗，棉籽殼WC、CP、NDF、ADF實測值和近紅外預測值相關系數分別達到了0.970 8，0.969 1，0.953 1，0.807 1；WC、CP、NDF的相關性達到極顯著水平（p＜0.01），ADF的相關性達到顯著水平（p＜0.05）；成對樣品t檢驗結果為-0.276～0.754，|t|＜t0.05，預測值與實測值之間無顯著性差異。

圖2 WC預測值與實測值相關性

圖3 CP預測值與實測值相關性

圖4 NDF預測值與實測值相關性

圖5 ADF預測值與實測值相關性

3 討論與結論

3.1 討論

在本次測定中，采用化學方法測定的棉籽殼WC為5.82%～9.21%，CP為4.31%～7.93%，NDF為73.45%～81.48%，ADF為56.48%～65.2%，其他學者測定的棉籽殼營養成分CP為4%～6%，NDF為81%～85%，ADF 為 65%～68%［15，16]。近紅外光譜儀測定的棉籽殼WC為5.98%～9.44%，CP為4.78%～7.56%，NDF為74.36%～82.31%，ADF為55.59%～65.66%。由結果分析可知，常規化學方法和近紅外光譜所測得的結果無明顯差異。本實驗測定的棉籽殼營養成分與其他學者測定結果略有差異，可能與棉籽殼的產地、品種及加工工藝的不同有關。因此，棉籽殼在進行添加飼喂時，應該對不同來源的棉籽殼營養成分進行測定，以便更好地利用棉籽殼資源。

紅外光譜預測棉籽殼營養成分在國內外均未見報道，但是采用近紅外光譜及偏最小二乘法測定飼料營養成分的報道很多；采用偏最小二乘法建立玉米秸稈的中性洗滌纖維和酸性洗滌纖維校正模型，交叉驗證和外部驗證決定系數為0.92～0.96［17]，可以滿足對玉米秸稈成分快速測定的要求。近紅外漫反射技術和偏最小二乘法建立了測定玉米NDF和ADF含量的定標模型，定標相關系數分別為0.991和0.932，檢驗系數為0.926和0.865，可用于預測玉米中NDF和ADF含量［18]。

本實驗采用MPLS和不同光譜預處理建立棉籽殼WC、CP、NDF、ADF等營養成分的定標模型，定標相關系數RSQ為0.801～0.993，除ADF相關性為顯著水平外，其余指標的相關性都達到極顯著水平，取得了良好的定標效果。所建模型的各項決定系數和標準差已滿足樣品分析對準確度的要求。外部驗證近紅外預測值和實測值R2為0.807 0～0.970 8，對預測值和實測值進行成對樣品t檢驗，驗證結果均為差異不顯著，表明近紅外光譜法和化學方法測得的WC、CP、NDF、ADF營養成分數值沒有顯著性差異，所建模型具有較高的準確度。從模型的驗測結果來看定標模型的預測性能良好，可用于對未知棉籽殼樣品的營養成分進行預測。

3.2 結論

利用近紅外光譜技術，采用改進的偏最小二乘法建立了棉籽殼的WC、CP、NDF和ADF的近紅外預測模型，準確性高，能滿足棉籽殼的營養成分測定。