[Development of equations to determine the nutritional composition of pasture silage using Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) | Desarrollo de ecuaciones de calibracion para predecir la composicion nutricional de ensilaje de pradera mediante espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS)

Español; castellano. El presente ensayo fue realizado en el Laboratorio de Nutricion Animal del Instituto de Produccion Animal de la Universidad Austral de Chile, dentro del periodo comprendido entre el 26 de mayo al 17 de julio de 1997. Su objetivo fue desarrollar ecuaciones que permitan estimar mediante la tecnica NIRS la composicion nutricional de muestras de ensilaje de pradera y avena, al estado seco, evaluando sus contenidos de PB, EM, FC, FDA, FDN, CT, pH y N-NH3. En la primera etapa se colectaron los espectros de un total de 160 muestras de ensilaje llegadas al laboratorio para analisis durante los anos 1995 y 1996. La informacion espectral y quimica de estas muestras permitio elaborar calibraciones dentro de las que se probaron un total de 41 tratamientos matematicos, los que comprendieron tratamientos con diferenciacion de 0 a 3, intervalos de sustraccion de 0 a 20 y segmentos de suavizacion de 2 a 20. A la vez se probaron 2 metodos de regresion, el de los minimos cuadrados parciales PLS y minimos cuadrados parciales modificados MPLS, ademas de 4 tratamientos de correccion de dispersion espectral, incluyendo el de la varianza normal estandar SNV, detrend, SNV y detrend y ningun tratamiento. En total se generaron 368 combinaciones distintas del menu de calibracion para originar igual numero de ecuaciones. La calidad de estas ecuaciones se midio en base a parametros estadisticos de calibracion (R2, SEC) y principalmente sus estadisticas de validacion cruzada (1,VR, SECV), como criterio adicional de seleccion se evaluo la relacion d.e/SECV. En esta primera etapa, los valores de 1-VR y SECV fueron, para PB: 0,93 y 0,62; EM: 0,86 y 0,08; FC: 0,84 y 1,14; FDA: 0,86 y 1,18; FDN: 0,90 y 1,68; CT: 0,83 y 0,50; pH: 0,67 y 0,18, y N-NH3: 0,62 y 1,52 respectivamente. No se pudo determinar un tratamiento que permita estimar de manera optima todas las componentes analizadas, sin embargo se pudieron establecer ciertas tendencias favorables a utilizar el metodo de regresion MPLS. Respecto a la correccion de dispersion la mayoria de los mejores tratamientos no la presentaba o tenia el metodo detrend, ademas se observo que una diferenciacion de 2do o 3er orden resultaba ser mas conveniente. A partir del universo total de muestras se realizo una segunda calibracion sobre un total de 120 muestras, usando las alternativas del menu de calibracion de la mejor ecuacion para los distintos componentes. Las restantes 40 muestras se usaron para validar la ecuacion generada con las 120. A la vez las muestras se seleccionaron de cuatro maneras distintas, escogiendo una cada cuatro muestras a partir de la muestra 1, 2, 3 y 4, esto origino cuatro grupos diferentes de calibracion (120 muestras) con sus respectivos cuatro grupos de validacion (40 muestras). En esta etapa se observo en general una reduccion de los parametros estadisticos de validacion cruzada al calibrar para un menor numero de muestras, con valores de 1-VR para PB, EM, FC, FDA, FDN, CT, pH y N-NH3, 0,86-0,91; 0,76-0,93; 0,74-0,83; 0,72-0,81; 0,79-0,84; 0,58-0,78; 0,71-0,77 y 0,51-0,60 respectivamente. En tanto que al validar externamente los mismos componentes para los grupos de 40 muestras, los resultados estimados para R2P fluctuaron entre 0,86-0,95; 0,73-0,87; 0,71-0,79; 0,76-0,84; 0,77-0,89; 0,57-0,82; 0,50-0,78 y 0,38-0,66 respectivamente. No se aprecio una relacion directa entre ecuaciones con buenos valores de 1-VR y su indice de R2P al validar un grupo foraneo de muestras. Lo anterior permite concluir que la tecnica NIRS se muestra promisoria para la estimacion de componentes tales como PB, EM y fracciones fibrosas, pero no asi para determinar las variables fermentativas y ceniza total