快速预测畜禽粪便肥料成分含量方法研究进展

介绍了3种快速预测畜禽粪便肥料成分含量的方法,包括比重计测定法、电导仪测定法以及近红外光谱分析法。其中比重计法是基于比重与干物质之间较好的相关性进行测量的,因此它是一种间接预测粪便中的总氮、总磷的方法;电导仪预测铵态氮和总钾含量的精度较高,其中猪、牛粪便稀释以后的相关系数高于稀释前的相关系数;近红外光谱分析法则可快速地预测总氮、铵态氮、硝态氮以及水分等含量,并且精度较高。因此,可以用比重计法、电导仪法以及近红外光谱法快速预测畜禽粪便中的肥料成分含量。     

国外家畜粪便肥料成分含量快速预测方法的研究

研究家畜粪便的物理指标与其肥料成分含量的关系,用来预测家畜粪便肥料成分含量.目前国外主要研究的预测家畜粪便肥料成分含量的物理指标主要有:干物质含量、比重、电导率、流变学特性、pH值及几个指标的组合.研究表明,预测牛、奶牛和猪粪便中氮和磷的含量可用比重和干物质含量,并且用比重代替干物质含量更易于实现畜禽粪便营养成分含量的快速和在线检测;电导率可预测牛、猪粪便中铵态氮和钾的含量;此外家畜粪便的流变学特性ln(k)和pH值也可用来预测某些成分,但效果较差.同时采用某2个物理指标来预测的效果优于单个指标的预测效果.     

蛋鸡粪便理化指标与其肥料成分含量相关关系研究

为了寻找快速、简便、精确地测量液体蛋鸡粪便中总氮(TN)、总磷(TP)、有机物(OM)、铵态氮(AN)和总钾(TK)含量的方法,研究了采样前将样品搅拌或静置对所取样品代表性的影响,并用75份生长期为4～6月龄蛋鸡的液体粪便样本建立了密度(SG)与TN、TP、OM,电导率(EC)与AN和TK的一元线性回归模型以及SG、EC、pH与TN、TP、OM、AN和TK的多元线性回归模型.结果表明,对于TN、TP、OM、AN,采样前将样品充分搅拌是获得代表性样本的前提条件,而搅拌与否并不影响TK代表性样本的获得.SG与TN、TP、OM,EC与AN和TK均存在显著的线性相关性(P＜0.001),模型的决定系数(R2)均较高,分别为0.94,0.94,0.95,0.94和0.94,多元线性模型的决定系数高于一元线性模型的决定系数.用另外15份样本对5个一元线性回归模型进行验证,并对模型系数b和常数项a进行t检验,得出在显著水平α=0.05上,假设Ha0:(a)=0和Hb0:(b)=1全部接受.由此认为,SG与TN、TP和OM,EC与AN和TK所建立的一元线性回归模型均具有较好的预测效果.