【摘要】本研究旨在利用近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy，NIRS)构建茴香秸秆营养成分预测模型。于甘肃省民勤县采集109份茴香秸秆样品，使用近红外光谱仪扫描样品得到吸光度值，分别测定其干物质（dry matter，DM）、粗蛋白质（crude protein，CP）、有机物（organic matter，OM）、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF)）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber，ADF）、粗脂肪（ether extract，EE）和粗灰分（crude ash，Ash）含量；运用改良偏最小二乘法（Modified partial least square，MPLS）分别构建各营养成分预测模型并进行外部验证。研究结果表明：茴香秸秆中DM、CP、OM、NDF、ADF和Ash含量的预测决定系数(coefficient of determination for validation，RSQ)为0.853～0.951，外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation，RPD)为2.574～4.239，模型的预测能力良好，可用于实际检测；而EE含量的RSQ和RPD分别为0.806和2.259，定标模型只能用于样品的粗略筛选。