Near infrared spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate method for analyzing the quality of cereals, and dried animal forage. However, one limitation of this method is its inability to measure fermentation parameters in dried and ground samples because they are volatile, and therefore, respectively lost during the drying process. In order to overcome this limitation, in this study, fresh coarse haylage was used to test the potential of NIRS to accurately determine chemical composition and fermentation parameters. Fresh coarse Italian ryegrass haylage samples were scanned at 1 nm intervals over a wavelength range of 680 to 2500 nm, and optical data were recorded as log 1/reflectance. Spectral data, together with first- and second-order derivatives, were analyzed using partial least squares (PLS) multivariate regressions; scatter correction procedures (standard normal variate and detrend) were used in order to reduce the effect of extraneous noise. Optimum calibrations were selected based on their low standard error of cross validation (SECV) values. Further, ratio of performance deviation, obtained by dividing the standard deviation of reference values by SECV values, was used to evaluate the reliability of predictive models. Our results showed that the NIRS method can predict chemical constituents accurately (correlation coefficient of cross validation, R2 cv, ranged from 0.76 to 0.97); the exception to this result was crude ash (R2 cv = 0.49 and RPD = 2.09). Comparison of mathematical treatments for raw spectra showed that second-order derivatives yielded better predictions than first-order derivatives. The best mathematical treatment for DM, ADF, and NDF, respectively was 2, 16, 16, whereas the best mathematical treatment for CP and crude ash, respectively was 2, 8, 8. The calibration models for fermentation parameters had low predictive accuracy for acetic, propionic, and butyric acids (RPD < 2.5). However, pH, and lactic and total acids were predicted with considerable accuracy (R2 cv 0.73 to 0.78; RPD values exceeded 2.5), and the best mathematical treatment for them was 1, 8, 8. Our findings show that, when fresh haylage is used, NIRS-based calibrations are reliable for the prediction of haylage characteristics, and therefore useful for the assessment of the forage quality.

본 연구는 국내에서 헤일리지의 생산 및 이용 확대를 위해 수분함량에 따른 헤일리지의 사료가치 및 발효품질의 변화를 구명하고 양질의 헤일리지 생산 확대를 위한 기초 자료를 확보하기위하여 2011년 9월부터 2012년 12월까지 충남 천안시 소재 국립축산과학원 초지사료과 시험포장에서 수행되었다. 수분함량이 다양한 헤일리지의 조제를 위해 이탈리안 라이그라스의 ‘코윈어리’ 품종을 이용하여 수분함량 60~30%까지 5% 차이로 총 7처리로 헤일리지를 조제하였다. 수분함량이 다른 이탈리안 라이그라스 헤일리지의 사료가치는 수분함량에 따라 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 수분함량에 따른 발효품질의 변화는 수분함량의 차이에 따라 유의적인 차이를 보였으며 상대적으로 수분함량이 높은 조건(>40%)에서 발효품질이 우수하였으며 수분함량이 낮은 조건에서는 발효품질도 낮은 것으로 나타났다. 수분함량별 헤일리지의 유기산 구성비율은 수분함량이 상대적으로 높은 조건(>40%)에서 젖산비율이 높게 나타났으며 수분함량이 낮은 조건(<40%)에서는 젖산비율이 감소하고 초산과 낙산비율이 높아지는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 안정적인 헤일리지 생산을 위해 발효품질을 고려해보면 수분함량이 40%가 헤일리지 조제의 한계점으로 사료되며 추후 헤일리지의 장기 저장성 검토 및 저 수분 조건에서 발효품질 개선을 위한 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다.