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基于NIRS技术的水稻与油菜秸秆关键成分快速测定模型构建与应用

一、绪论

1.1研究背景与目的

在当今农业发展进程中，农作物秸秆的高效利用和科学分析对农业可持续发展及生态环境保护具有重要意义。水稻和油菜作为我国重要的农作物，其秸秆资源丰富。据统计，我国水稻年产量达2亿t以上，占世界总产量的1/3，油菜种植面积广泛，秸秆产量巨大。如何合理利用这些秸秆资源，成为农业领域关注的焦点。传统对水稻和油菜秸秆的分析方法，如干物质测定常用的烘干称重法，操作繁琐、耗时久，需要专业人员和实验室设备，且样品处理过程复杂，难以满足快速检测的需求；可溶性糖测定采用的蒽酮硫酸比色法等，不仅需要使用大量化学试剂，对环境造成一定污染，而且分析过程较为复杂，效率低下。

近红外光谱（NearInfraredSpectroscopy，NIRS）技术作为一种快速、无损、环保的分析技术，近年来在农业、食品、医药等多个领域得到了广泛应用。在农业领域，NIRS技术可用于农作物品质检测、农产品产地溯源、农药残留分析等方面。其原理基于物质分子振动的近红外波段光谱吸收特性，当近红外光照射到样品时，样品中的分子会吸收特定波长的光，引发分子振动能级的跃迁，通过分析样品对不同波长光的吸收情况，即可获得样品的成分信息，并对其进行定性和定量分析。该技术具有快速响应、非破坏性检测、多组分同时检测、操作简便等优势，能够同时检测多种成分，如水分、蛋白质、脂肪、糖等，为生产提供更全面的数据支持，且仪器易于操作和维护，对技术人员的要求较低，便于推广和应用。

本研究旨在探索利用NIRS技术快速测定水稻和油菜秸秆干物质和可溶性糖的方法，并建立精准可靠的预测模型。通过采集不同地域、品种的水稻和油菜秸秆样本，运用化学计量学算法对光谱数据进行分析处理，建立相应的定量分析模型，从而实现对水稻和油菜秸秆干物质和可溶性糖含量的快速、准确检测。这对于提高秸秆资源利用效率、优化生物质能源开发利用、指导农业生产实践以及促进农业可持续发展具有重要的现实意义。

1.2国内外研究现状

近红外光谱（NIRS）技术自被发现以来，在多个领域的应用研究不断深入。在农作物秸秆成分测定方面，国内外学者开展了大量研究工作，取得了一系列成果，同时也面临一些挑战。

国外对NIRS技术在农作物秸秆成分分析中的应用研究起步较早。20世纪70年代，随着化学计量学的兴起，NIRS开始被用于定量分析农作物秸秆中的化学成分。研究人员利用NIRS技术对秸秆中的纤维素、半纤维素、木质素等含量进行测定，通过建立数学模型，实现了对这些成分的快速分析，提高了检测效率。随着仪器性能的不断提升和数据处理方法的改进，NIRS技术在农作物秸秆成分测定中的应用更加广泛和深入。例如，有学者运用偏最小二乘法（PLS）等化学计量学算法，建立了更精准的预测模型，提高了对秸秆成分含量预测的准确性。

国内对NIRS技术在农作物秸秆领域的研究也取得了显著进展。在水稻秸秆方面，付苗苗等人采集并制备了288个不同地域、品种的水稻秸秆样本，运用蒽酮硫酸比色法测定可溶性糖含量，采集近红外全波段光谱信息。采用多种光谱预处理方法及逐步多元线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR）化学计量学算法建立定量分析模型，结果表明，经一阶导数预处理建立的PLS模型效果最优，基本可实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。在油菜秸秆研究中，虽然相关研究相对较少，但也有学者开始探索利用NIRS技术测定其干物质和可溶性糖含量，通过对光谱数据的采集、预处理和建模，初步建立了相应的预测模型。

尽管国内外在利用NIRS技术测定农作物秸秆成分方面取得了一定成果，但仍存在一些问题和挑战。一方面，不同地区、品种的农作物秸秆成分存在差异，导致建立的模型通用性较差，难以广泛应用。另一方面，光谱数据易受环境因素、仪器稳定性等影响，数据的准确性和可靠性有待进一步提高。此外，在模型建立过程中，如何选择合适的化学计量学算法和光谱预处理方法，以提高模型的精度和稳定性，也是需要深入研究的问题。

1.3近红外光谱分析技术简介

1.3.1原理

近红外光谱（NIRS）技术是一种基于分子振动的分析技术，其波长范围通常在780-2500nm之间。当近红外光照射到样品时，样品中的分子会吸收特定波长的光，引发分子振动能级的跃迁。这是因为物质分子中的化学键，如C-H、N-H、O-H等含氢基团，具有特定的振动频率。当这些基团受到近红外光照射时，会吸收与自身振动频率相同的光能量，从而从基态跃迁到激发态。这种吸收特性就像每种分子独特的“指纹”，不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，通过分析样品对不同波长光的吸收情况，