◆作者：林姿伸 江青艷

◆單位：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院

玉米是飼料企業(yè)使用量最多的原料之一，目前玉米養(yǎng)分含量的測(cè)定已有一套標(biāo)準(zhǔn)的濕化學(xué)方法，但是存在檢測(cè)成本高和檢測(cè)效率低等不足，難以滿足飼料企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)的需要，而使用近紅外分析儀具有快速和樣品無(wú)損等優(yōu)點(diǎn)，因此飼料企業(yè)已廣泛應(yīng)用近紅外分析技術(shù)對(duì)飼料原料的養(yǎng)分含量進(jìn)行快速測(cè)定。建立適宜的模型是保障近紅外技術(shù)檢測(cè)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。建模需要采集豐富的樣品，并進(jìn)行精確分析，而飼料原料、半成品及成品成分的復(fù)雜性都加大了建模難度。鑒于每一種模型只適應(yīng)一定的時(shí)間和空間，測(cè)定過(guò)程還會(huì)受噪聲的影響和自身靈敏度的限制。因此，近紅外分析方法使用過(guò)程中需要不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)模型中海量數(shù)據(jù)的積累，不斷校正模型的參數(shù)，從而提高測(cè)試的精準(zhǔn)度，達(dá)到優(yōu)化效果。

斜率/截距校正法是優(yōu)化近紅外模型的方法之一。目前對(duì)于這一方法的報(bào)道較少，因此本研究旨在探討應(yīng)用斜率/截距校正法對(duì)玉米養(yǎng)分測(cè)定模型進(jìn)行優(yōu)化的可行性以及模型參數(shù)的校正方法，為提高模型的質(zhì)量和檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料及樣品處理

本試驗(yàn)將玉米分為樣本數(shù)為50與30的集合，分別采用濕化學(xué)方法和近紅外分析儀測(cè)定，樣品均每日定時(shí)、定量采樣，取自福建省新正陽(yáng)飼料科技有限公司原料車間，經(jīng)高速粉碎機(jī)粉碎后，分別裝入潔凈的塑料袋中密封保存，冷卻后依次測(cè)定。

1.2 試驗(yàn)儀器

近紅外分析儀（FOSS-NIRSDS2500F）、自動(dòng)凱氏定氮儀（上海海能K98840）、600萬(wàn)能高速粉碎機(jī)（上海比朗儀器有限公司）、電子天平（奧豪斯儀器有限公司）、干燥器、萬(wàn)用電爐2000w（北京市泰和格潤(rùn)有限公司）、石墨消堿儀（S220N）、550℃馬弗爐（上海一恒科技儀器公司）、110℃電熱鼓風(fēng)干燥箱（上海一恒科技儀器有限公司）。

1.3 測(cè)定方法

1.3.1 濕化學(xué)方法

①采樣：按GB/T 14699.1-2005或相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定方法采樣；②水分測(cè)定：玉米水分測(cè)定按GB/T 6435-2014測(cè)定；③粗蛋白測(cè)定：按GB/T6432-2018飼料中粗蛋白的測(cè)定方法；④粗灰分測(cè)定：按GB/T 6438-2007中規(guī)定的飼料中灰分的測(cè)定方法。

1.3.2 近紅外分析儀

采用FOSS-NIRS-DS2500F近紅外分析儀進(jìn)行測(cè)定，開機(jī)后預(yù)熱0.5h，待儀器自檢完成后，把處理好的樣品按順序裝入樣品槽（裝填深度以不低于2 mm，不超過(guò)1/2樣品杯為宜），采用該公司現(xiàn)有針對(duì)玉米的水分、粗蛋白和粗灰分的模型進(jìn)行掃描測(cè)定，掃描波長(zhǎng)范圍1100～2500 nm。每份樣品重復(fù)掃描2次，測(cè)得對(duì)應(yīng)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，取每份樣品的水分、粗蛋白和粗灰分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)平均值。

表1 濕化學(xué)法測(cè)定的優(yōu)化前50個(gè)與優(yōu)化后30個(gè)玉米的營(yíng)養(yǎng)成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)

圖1 營(yíng)養(yǎng)成分差值圖

1.4 優(yōu)化方法

設(shè)立原樣品集和驗(yàn)證集，分別采用濕化學(xué)法和近紅外分析儀測(cè)定玉米水分、粗蛋白和粗灰分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。以濕化學(xué)法所測(cè)值與近紅外分析值的差值為縱坐標(biāo)，近紅外分析儀所得預(yù)測(cè)值為橫坐標(biāo)，得到玉米水分、粗蛋白和粗灰分的散點(diǎn)圖，并逐個(gè)剔除異常樣本點(diǎn)，使模型斜率與1∶1的擬合度增加，截距絕對(duì)值減小，直到出現(xiàn)相反效果，計(jì)算三種營(yíng)養(yǎng)成分的平均值，相對(duì)分析誤差（RPD）、標(biāo)準(zhǔn)偏差（SEP）、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）、決定系數(shù)（R2）以及交叉檢驗(yàn)（RMSE）等，驗(yàn)證其優(yōu)化結(jié)果。

2 結(jié)果分析

2.1 玉米樣品及近紅外模型的分析

如表1所示，根據(jù)飼用玉米水分、粗蛋白和粗灰分評(píng)定的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，原樣品集玉米的水分含量均達(dá)標(biāo)，按粗蛋白標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定含二級(jí)和三級(jí)的樣品，按粗灰分標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定均為一級(jí)。玉米樣品的營(yíng)養(yǎng)含量梯度分布均勻，覆蓋廣，說(shuō)明樣品有一定的代表性和連續(xù)性。

玉米原樣品集的水分、粗蛋白及粗灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)的R2為0.893、0.378和0.308。水分的R2達(dá)到0.83以上，可用于實(shí)際運(yùn)用。粗蛋白的R2與1∶1擬合度過(guò)低，可能與凱式自動(dòng)定氮儀使用時(shí)人為操作因素有關(guān)，粗灰分?jǐn)M合度過(guò)低，可能是光譜對(duì)粗灰分的吸收較弱，這兩個(gè)模型的R2都偏低，說(shuō)明模型方程沒有達(dá)到預(yù)期的理想效果，還有改善的空間。

2.2 異常樣本點(diǎn)的判別和剔除

樣品的研磨時(shí)間、溫度控制及噪聲等因素會(huì)引入部分偏差，使模型的預(yù)測(cè)結(jié)果不佳。為防止剔除錯(cuò)誤的樣本點(diǎn)，應(yīng)對(duì)擬剔除的樣本點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行判別，同時(shí)觀察模型斜率和截距的變化。每剔除一個(gè)點(diǎn)，立即觀察模型當(dāng)前截距點(diǎn)值與模型建議值的差值，當(dāng)兩者無(wú)限接近時(shí)，截距絕對(duì)值最小，在變化出現(xiàn)相反結(jié)果前保留所有樣本點(diǎn)。

圖1為原樣品集水分、粗蛋白和粗灰分的差值圖，縱坐標(biāo)是濕化學(xué)法測(cè)定值與近紅外測(cè)定值的差值，橫坐標(biāo)是近紅外分析儀測(cè)定的預(yù)測(cè)值。

圖2 原樣品集、驗(yàn)證集水分定量分析模型預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖

圖3 原樣品集、驗(yàn)證集粗蛋白定量分析模型預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖

圖4 原樣品集、驗(yàn)證集粗灰分定量分析模型預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖

全部原樣本集點(diǎn)經(jīng)判別后，剔除水分?jǐn)?shù)據(jù)中差值≥1.00、粗蛋白數(shù)據(jù)中差值≥0.75和粗灰分中差值≥0.26的樣本點(diǎn)，剔除后各個(gè)模型截距當(dāng)前值和模型建議值無(wú)限接近，水分、粗蛋白和粗灰分的截距從-3.993、-0.7850和-2.720分別變化為-3.973、-0.626和-2.440，截距的絕對(duì)值均減小，保留剔除異常樣本點(diǎn)后的數(shù)據(jù)即構(gòu)成優(yōu)化后的近紅外模型。

2.3 優(yōu)化效果分析

使用優(yōu)化后的近紅外模型測(cè)定30個(gè)玉米樣品的水分、粗蛋白和粗灰分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，并同時(shí)采用濕化學(xué)法測(cè)定進(jìn)行比較，三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，近紅外分析儀對(duì)樣品的預(yù)測(cè)平均值與濕化學(xué)法的分析平均值差異不大，說(shuō)明近紅外模型優(yōu)化后有良好的整體預(yù)測(cè)效果。

近紅外分析模型通常以樣品集的R2、內(nèi)部驗(yàn)證均準(zhǔn)差（RMSECV）以及外部驗(yàn)證均方差（RMSEP）作為衡量定標(biāo)模型的優(yōu)劣指標(biāo)。R2越大，SD越小，模型效果越好，預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度越高。同時(shí)運(yùn)用RPD對(duì)定標(biāo)模型的定標(biāo)效果和預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證，RPD是定標(biāo)組分的SD值與該模型預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差（SEP）的商，當(dāng)RPD＞3，說(shuō)明效果良好；3＞RPD＞2.5，說(shuō)明可用于分析；RPD＜2.5，分析則難以進(jìn)行。

由圖2可看出，水分的驗(yàn)證集模型擬合度比原樣品集更靠近1∶1，呈良好的線性關(guān)系，模型的預(yù)測(cè)效果更佳。優(yōu)化后的模型R2為0.969，大于原樣品集的R2為0.893；驗(yàn)證集的標(biāo)準(zhǔn)偏差為61.66%，小于優(yōu)化前的74.96%；優(yōu)化后的RPD為5.8，表明效果良好；RSD為4.8%，小于5%。由此可以說(shuō)明，水分模型經(jīng)過(guò)斜率/截距校正法后精準(zhǔn)度提高，穩(wěn)健性提高，但RMSEP值為0.627，該值偏大可能會(huì)對(duì)模型的預(yù)測(cè)偏差存在一定影響，可以通過(guò)增加樣本量和化學(xué)測(cè)量精準(zhǔn)度來(lái)進(jìn)一步改善和驗(yàn)證。

粗蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)的RPD為2.28＜2.5；RMSEP 值 較 小 為0.282；RSD為3.6%；驗(yàn)證集模型R2為0.839，大于原樣品集的0.378；模型的預(yù)測(cè)精度有所提高，擬合度得到改善，但仍沒有達(dá)到預(yù)期的優(yōu)化效果。

粗灰分模型的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值間差異不顯著（P＞0.05）;模型R2為0.903，大于原樣品集0.308，且大于0.83，化學(xué)分析值和近紅外預(yù)測(cè)值之間線性相關(guān)性良好；標(biāo)準(zhǔn)偏差為5.3%，小于優(yōu)化前的10.74%；優(yōu)化后的RPD為3.3＞3，可用于定量控制，還具有很高的穩(wěn)健性；RSD值為4.6%小于5%；驗(yàn)證集RMSMP數(shù)值較小為0.0541，說(shuō)明粗灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型在斜率截距校正后效果更佳，模型優(yōu)化基本成功。

表1中，水分、粗蛋白和粗灰分的RMSECV分別為0.206，0.134和0.097，與 RMSECV相比，優(yōu)化后水分和粗蛋白的RMSEP增大，粗灰分的RMSEP減小，說(shuō)明水分和粗蛋白的模型不夠精準(zhǔn)，優(yōu)化沒有達(dá)到預(yù)期的理想效果，粗蛋白的測(cè)量結(jié)果極不理想，R2與1∶1擬合度較弱，且RPD的值小于2.5，不建議投入定標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用。

水分和粗蛋白的模型優(yōu)化不理想的原因可能有以下幾個(gè)方面：（1）樣本數(shù)量有限，來(lái)源局限性，以及樣品的代表性仍然不夠。（2）樣品掃描時(shí)間段固定，儀器內(nèi)部光譜段重疊及信號(hào)微弱。（3）濕化學(xué)法測(cè)定存在的操作誤差。（4）樣品物理性質(zhì)影響預(yù)測(cè)的效果。

2.4 展望

本試驗(yàn)結(jié)果表明，在模型的優(yōu)化過(guò)程中，斜率/截距校證法省時(shí)便捷，具有較好的可行性。隨著飼料企業(yè)對(duì)近紅外技術(shù)接受度的增加以及近紅外應(yīng)用范圍的拓寬，對(duì)模型的優(yōu)化還需要不斷進(jìn)行探索和比較。