文献类型：期刊文章

作　　者：李冬冬[1] 王浩瑛[1] 王蒙[1] 王铭[1] 李国梁[1] 何思洋[2] 陈绍江[1] 刘文欣[1]

LI Dongdong;WANG Haoying;WANG Meng;WANG Ming;LI Guoliang;HE Siyang;CHEN Shaojiang;LIU Wenxin(Key Laboratory of Crop Heterosis and Utilization,the Ministry of Education Key Laboratory of Crop Genetic Improvement Beijing Municipality/National Maize Improvement Center/College of Agronomy and Biotechnology,China Agricultural University,Beijing 100193,China;National Research and Development Center of Energy Non-grain Biomass Raw Materials.China Agricultural University,Beijing 100193,China)

机构地区：[1]中国农业大学农学院/作物杂种优势研究与利用教育部重点实验室/作物遗传改良北京市重点实验室/国家玉米改良中心,北京100193 [2]中国农业大学国家能源非粮生物质原料研发中心,北京100193

出　　处：《中国农业大学学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFD0101201,2018YFD0100201);中德国际研究培训项目(AMAIZE-P,328017493/GRK 2366)。

年　　份：2021

卷　　号：26

期　　号：8

起止页码：1-8

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用近红外光谱(NIRS)技术,建立玉米秸秆磷含量的快速定量分析模型,有利于植物养分利用效率和遗传育种研究。本研究选取了来源广泛的200份玉米自交系秸秆样品,结合近红外光谱仪在4000~10000cm-1波段处测量的秸秆样品的光谱数据和钼锑抗比色法测量的样品磷浓度,分别用偏最小二乘(PLS)、最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)、支持向量机(SVM)和回归树(RT)的方法,建立了玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型。5折交叉验证结果显示,PLS为最优建模方法,测试集预测值和真实值的相关系数(rtest)为0.80±0.05,训练集的拟合相关系数(rtraining)为0.97±0.03。将PLS与不同的光谱预处理方法结合来优化模型,在11种预处理方法中,归一化以及平滑化的预处理方法效果最好,rtest均为0.80±0.05,与原始光谱数据相比相关性并未显著提高。随着训练集个体的增加,预测准确性不断提高,当训练集和验证集比例为8∶2时,预测相关系数为0.80,与留一法的预测相关系数(0.81)相当。综上,PLS建立的玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型预测准确性较高,可用于育种或者遗传学研究中磷含量的测定。

关 键 词：近红外光谱 磷含量 偏最小二乘 玉米秸秆

分 类 号：S513]