紫花苜蓿是我国北方重要的栽培牧草, 由于其种子硬实率高达20%～80%, 在播种时无法快速辨别硬实种子而影响其种用价值, 对实际生产造成了直接影响。 为研究出快速无损分选苜蓿硬实种子和非硬实种子的方法, 选取不同产地、 不同收获年份、 不同品种的紫花苜蓿种子样品121份, 同时经人工配比获得不同硬实比率的紫花苜蓿种子样品共31份, 利用近红外光谱技术, 采用偏最小二乘法, 对其硬实率进行了分析, 建立紫花苜蓿种子硬实率的近红外光谱分析模型, 为紫花苜蓿硬实种子的快速检测和识别技术进行探索性研究。 结果表明, 最终获得的光谱模型建模相关系数（R2cal）为0.981 6, 交叉检验标准误差（RMSECV）为5.32, 相对标准误差（RPD）为3.58, 模型的预测能力相对较好, 能够应用于紫花苜蓿种子硬实率的估测, 为种子硬实率的无损检测提供了一种新方法。 模型的建立为研究出快速无损确定种子硬实特性方法提供技术指导, 促进种子硬实特性的深入研究。

近红外光谱技术可用来检测植物木质素、 纤维素及半纤维素含量, 与传统的湿化学方法相比具有快速、 操作简单、 准确、 无损等优点, 是一种新型的测定方法, 近年来在检测木本植物及草本植物木质纤维素组成成分中被广泛应用。 综述了国内外利用近红外光谱技术快速检测木本植物(用作造纸原料的木材、 竹材以及潜在的可用作生物质能源的木材)及草本植物(饲草及草类能源植物)木质素、 纤维素、 半纤维素含量的研究进展, 并从样品前处理、 光谱预处理及波长选取方法、 化学计量学方法三个方面对利用近红外光谱技术快速检测植物木质素、 纤维素方法研究上的进展进行了总结, 并结合国内木材、 牧草及能源草行业发展现状提出了四点展望: 建立适用性更强的模型; 建立全面的草产品品质指标近红外光谱数据库; 建立能源植物能用品质指标相关模型并对建模方法进行进一步的探索和完善; 推动应用近红外光谱技术检测植物木质纤维素的方法从实验阶段走向实际应用。 随着对近红外光谱检测植物木质纤维素方法的不断成熟和完善, 它必将对造纸、 饲草及能源草行业的发展产生巨大的推动作用。

为了了解卫星搭载对紫花苜蓿种子化学特性的影响, 揭示空间诱变机理, 文章利用傅里叶变换拉曼光谱法对卫星搭载当代的紫花苜蓿种子进行了研究。 结果表明, 与地面对照相比, 飞行组在358和553 cm-1处的峰强增加, 814, 1 122, 1 531, 1 743 cm-1处的峰强降低, 通过谱带归属发现, 增强的358和553 cm-1分别与DNA和Ca2+有关, 降低的4个峰与糖类、 脂类有关。 这说明经过卫星搭载后, 苜蓿种子的DNA和Ca2+的量出现增加趋势, 糖类与脂类的量出现降低趋势。 其可能原因是(1)种子主动修复诱变产生的DNA损伤时, 消耗部分贮存能量所致; (2)空间飞行过程中的超重导致种子细胞内的Ca2+ 浓度升高; (3)飞行因子导致种子提前萌发, DNA大量合成与复制, 种子储藏的能量提前降解消耗。 这一结果将对苜蓿空间诱变机理研究有重要参考价值。

几丁质、 麦角甾醇和真菌毒素可以反应真菌侵染程度和危害性。 对几丁质、 麦角甾醇和真菌毒素进行监测， 可有效控制霉变的发生。 传统检测方法耗时、 繁琐， 而且不能及时有效地反映检测结果。 近红外光谱技术以其简便、 快捷等优越性广泛应用于不同领域， 在品质检测中有巨大的应用潜力和前景。 文章在介绍近红外技术（NIRS）的发展状况、 特点及其在品质分析上的应用的基础上， 着重阐述了近红外技术（NIRS）在真菌生物量（几丁质、 麦角甾醇）和真菌毒素检测中的研究和进展， 并对其应用前景进行了展望。 随着不同模型的定标方程的建立和模型数据库的不断完善， NIRS将会在真菌研究领域发挥越来越大的作用。

近红外光谱(NIRS)分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的新方法,近年来在饲料营养分析、品种鉴别等领域得到了广泛的应用。作者提出了一种用近红外指纹光谱快速鉴别紫花苜蓿品种耐盐性的新方法。首先用近红外吸收光谱对20个紫花苜蓿品种进行聚类,发现供试品种很好地聚为耐盐和敏盐两类,与常规检验结果基本相同,通过聚类建立苜蓿品种耐盐性鉴别模型,其次用所建耐盐品种评价鉴别模型对6个苜蓿品种进行耐盐性预测,品种识别准确率达到100％,表现指数为85.7％。所以近红外吸收指纹图谱对苜蓿品种耐盐性具有很好的分类和鉴别作用,通过建立鉴别模型,可对品种耐盐性进行快速、高效的初步鉴定。