近红外光谱法：快速准确预测肉鸡粪便肥料成分

本研究论文探讨了如何利用近红外光谱分析技术（Near-Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS）来快速测定肉鸡粪便中的主要肥料成分含量。作者孔源、韩鲁佳、贾贵儒和祝诗平分别来自中国农业大学工学院农业工程系、理学院以及西南农业大学工程技术学院，他们共同进行了实验，收集了183个肉鸡粪便样本，这些样本随后通过常规实验室方法测定了总氮（Total Nitrogen, TN）、总磷（Total Phosphorus, TP）、总钾（Total Potassium, TK）、铵态氮（Ammonium Nitrogen, AN）和有效磷（Available Phosphorus, EP）等关键指标。 在实验中，研究人员使用近红外光谱仪获取了1421.5~2572.2纳米波段的光谱数据。他们运用偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）结合交互验证（Cross-Validation, CV）和留一检验法（Leave-One-Out Cross-Validation, LOO）建立了一个预测模型，该模型能有效地预测肉鸡粪便中肥料成分的含量。通过对20个样品的测试，结果显示五种主要肥料成分的预测值与实验室分析值（即标准值）之间有高度相关性，相关系数分别为0.9574、0.9590、0.9870、0.9572和0.9650，显示出良好的精度。预测标准差（Root Mean Square Deviation, RMSD）分别为0.0014、0.0012、0.0012、2.3041×10^-4和0.3814，这进一步证实了NIRS技术在快速定量分析上的有效性。 研究结论表明，近红外光谱法对于肉鸡粪便经过风干处理后的肥料成分快速预测是切实可行的，不仅提高了分析效率，还能节省大量时间和成本，这对于农业生产中的肥料管理、精准施肥以及环境监测等方面具有重要意义。这项研究成果为农业废弃物资源化利用提供了新的科学依据和技术手段，有望推动粪便肥料化利用技术的发展，促进可持续农业的发展。