便攜式近紅外光譜技術(shù)因具備無損、快速且維護成本低的特點，已在多個領(lǐng)域得到應(yīng)用。自2017年起，法國甜菜技術(shù)研究所（ITB）使用SCIO光譜儀對多種甜菜品種及不同氮素施肥條件下的樣本進行測量。每次采樣均在甜菜根部測定，并同步在Griffon實驗室獲取標(biāo)準(zhǔn)含糖量參考值。

研究團隊采用偏Zui小二乘法（PLS）建立光譜與含糖量的關(guān)聯(lián)模型。每年數(shù)據(jù)按校準(zhǔn)集與驗證集劃分，以交叉驗證均方根誤差（RMSECV）Zui低為標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)選模型，進而預(yù)測驗證集數(shù)據(jù)。評估指標(biāo)包括預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤（SEP）、決定系數(shù)（R2）及預(yù)測值與參考值的平均偏差。2020年樣本含糖量范圍較其他年份更廣，導(dǎo)致SEP偏高，但R2仍接近0.7。

為利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測當(dāng)年甜菜含糖量，團隊引入模型遷移方法，即將部分當(dāng)年數(shù)據(jù)納入校準(zhǔn)集重新訓(xùn)練PLS模型，再用于預(yù)測剩余數(shù)據(jù)。該策略在預(yù)測2020年數(shù)據(jù)時進行了對比測試：分別基于2019年、2018至2019年以及2017至2019年的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型。結(jié)果顯示，當(dāng)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)涵蓋三年時，預(yù)測誤差降低0.1個含糖量點。這表明隨著校準(zhǔn)數(shù)據(jù)量的增加，模型精度顯著提升。ITB計劃每年持續(xù)擴充數(shù)據(jù)庫，以構(gòu)建能覆蓋年度波動的穩(wěn)健模型。

該項目獲法國國家科研署（ANR）“未來投資”計劃資助（項目編號ANR-11-BTBR-0007）。實測表明，SCIO光譜數(shù)據(jù)可追蹤甜菜生長期的含糖量變化；結(jié)合模型遷移技術(shù)與逐年累積的數(shù)據(jù)，當(dāng)前年度的預(yù)測可靠性已有效提升。