現在、いくつかの手持ちNIRS機器が販売されています。ここに描かれているのは、Aurora NIR ユニットです。
過去 10 年間で、近赤外反射分光計 (NIRS) はラボからフィールドに移行し、今や手のひらに収まるようになりました。しかし、これらのシステムはどのように機能し、なぜキャリブレーションがそれほど重要な考慮事項なのですか?アウトプットを意思決定にどのように組み込むことができますか?
poliSPECNIR 分光計がサンプルを照らし、反射した光を測定します。光の波長ごとに反射された光のプロットを作成すると、一部の波長が他の波長よりもよく反射されていることがわかります。近赤外反射分光法では、欠落した光がサンプルによって吸収され、その化学的特性に関連していると想定しています。
X-NIR
この仮定は有利ですが、いくつかの注意点があります。近赤外光は目に見えませんが、可視光と同じ物理法則に従います。その結果、サンプルの化学組成は、測定される光だけでなく、物理的特性にも影響を与えます。たとえば、オブジェクトの表面仕上げが光の散乱や反射の仕方に影響を与えたために、オブジェクトの色を誤って判断したことはありませんか?さらに、化学物質による光の相互作用と重複吸収により、サンプルの化学組成の予測がさらに困難になります。
調整が重要
変動性の管理は分光計のキャリブレーションの仕事であり、その結果、キャリブレーションは NIRS メソッドの最も重要な部分です。表 1 は、現在のハンドヘルド商用システムで利用可能なさまざまなキャリブレーションを示しています。
作物の種類ごとに、また新鮮な作物や貯蔵された作物には個別のキャリブレーションが使用されていることに注意してください。これは、メーカーが、この分離によってキャリブレーション性能を向上できると判断したためです。キャリブレーションの開発では、キャリブレーションに影響を与えないように変動性を制御するか、キャリブレーションで説明できるように変動性を含めることが重要です。
これらのハンドヘルド型 NIRS ユニットから得られた結果は、おそらく商用のテスト ラボの結果ほど正確ではありません。変動性の制御についての説明を思い出してください。 NIRS の飼料検査ラボは、飼料サンプルを乾燥させ (水は近赤外線を強力に吸収します)、すりつぶすだけでなく、機器やキャリブレーションの維持にも精力的に取り組んでいます。研究所は、日常的に機器の性能を監視するためのプロトコルも実装しています。多くの研究所で使用されているキャリブレーションは、キャリブレーションのパフォーマンスを監視し、サンプルを共有して予測精度を向上させる研究所のコンソーシアムによって維持されています。
さらに、NIRS のキャリブレーションに使用される参照方法は、飼料検査ラボで使用されるものとは異なる場合があります。 NIRS システムの製造元に、投資する前に参照方法を提供するよう依頼する価値があります。特に、定期的な実験室試験と組み合わせて機器を使用する予定がある場合は、私の意見では良い方法です。
農場での NIRS には、研究室の NIRS よりもいくつかの利点があります。結果は迅速であり、管理上の意思決定に容易に組み込むことができます。さらに、より多くのサンプルをスキャンして、より代表的なサンプルから分析を行っていることを確認したり、飼料の変動性を評価したり、分析の過去の傾向に基づいて決定を下したりすることができます。
飼料の変動性を監視する
公開されている精度は、給餌プログラムの変動性を評価する際に、ハンドヘルド NIR ユニットからの予測をどのように使用できるかを判断するのに役立ちます。たとえば、ハンドヘルド NIR 分光計を使用してトウモロコシ サイレージの乾物を管理したいと考えている生産者を考えてみましょう。生産者は、製造業者が乾燥物質のプラスまたはマイナス 1.5% の精度を報告していると考えています。
それは正確にはどういう意味ですか？
常に明確であるとは限らず、通常は機器の提供者との話し合いが必要です。ただし、一般的には、乾物が 35% のトウモロコシ サイレージのサンプルを予測した場合、実際の乾物含有量は 33.5% から 36.5% の間であることを意味します。
飼料中の乾物はどのくらい変化しますか?
プラスマイナス 1.5% を超えていると言っても差し支えないと思います。したがって、これらの機器は配給乾物を管理する上で有用です。米国とヨーロッパでのいくつかの研究は、この結論を支持しています。
他の飼料成分の乾燥物の管理についてはどうですか?
まず、その成分の個別のキャリブレーションが存在する必要があります。次に、成分の変動性と機器の精度を比較します。たとえば、2015 年の飼料成分の組成変動に関する研究では、大豆粕乾物が 1.9% 変動することが示されました。大豆粕の NIR 分光計の乾物量予測精度がプラスまたはマイナス 1.5% である場合、そのシステムは大豆粕の水分の管理にはほとんど役に立ちません。したがって、乾物に基づいて大豆粕を管理することの経済性を考慮する必要があります。
このプロセスは、NIRS が有機分子に特に敏感であることを念頭に置いて、操作で予測および管理するすべての化学成分 (たとえば、中性洗剤繊維、デンプン、粗タンパク質) に拡張する必要があります。
この記事が、NIRS を使用した手持ち飼料分析の有用性と、生産者が持つオプションの増加に光を当てることを願っています.
この記事は、
Hay &Forage Grower の 2018 年 4 月 / 5 月号に掲載されました 32 および 33 ページに記載されています。
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