科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
【目的】利用近红外光谱技术构建定量预测模型，及时获得油茶重要的经济性状指标并进行评价，以简便快速、绿色安全而又准确地测定大批量油茶样品的含油率和脂肪酸组成，为油茶良种选育提供数据基础和依据。【方法】用气相色谱法测定100份油茶样品的含油率（Oil content,OC）及棕榈油酸（Palmitoleic acid,POA）、棕榈酸（Palmitic Acid,PA）、硬脂酸（Stearic acid,SA）、油酸（Oleic acid,OA）、亚油酸（Linoleic acid,LOA）、亚麻酸（α-Linolenic acid,ALA）、不饱和脂肪酸（Unsaturated fat acid,USFA）、饱和脂肪酸（Saturated fat acid,SFA）的含量水平，并作为试验测定值。对其中90份样本用近红外光谱技术，采用漫反射扫描方式，采集经过粉碎处理的油茶样品光谱，光谱序列通过光谱残差和特征残差结合的方法进行优化预处理，对光谱数据进行标准归一化，并结合导数法方法处理，结合偏最小二乘法建立油茶样品含油率和主要脂肪酸组成的定量预测模型。另外10份样本作为模型的外部验证。【结果】构建的油茶籽粉OC、PA、POA、SA、OA、LOA、ALA、USFA和SFA近红外光谱定量模型，建模集回归系数（RC）和验证集回归系数（RP）均在0.69以上，其中OC和LOA均达到0.90以上，模型效果较好。9个定量模型中效果最差的为SA,RC和RP分别为0.702 8和0691 7。各指标定量分析模型中建模均方根误差（SEC）和验证均方根误差（SEP）的比值在0.80～1.26之间，其中ALA和USFA的SEC/SEP比值最接近1，分别为0.99和1.00，其定量模型较佳。油茶样品脂肪酸组成模型SEC/SEP比值的相对偏差在0.034～0.220，说明构建的定量模型结果很好。【结论】近红外光谱技术能实现快速、绿色安全和准确评价油茶样品的含油率和主要脂肪酸组成，用所构建的定量模型测定油茶籽粉的含油率和脂肪酸组成含量结果误差小，有较好的预测效果，在加快油茶等木本油料树种的良种选育方面具有很好的应用前景。
- 单位
