温室气体[二氧化碳(CO₂)、甲烷(CH₄)等]排放是导致气候变化的重要因素。CH₄的温室效应是CO₂的21倍。据统计，全球人为总CH₄排放温室效应贡献率为22.9%，仅次于CO₂^[1]。农业温室气体排放量占全球人为温室气体的58%，其中，动物肠道CH₄排放量占农业温室气体排放量的32%^[2]。据估算，我国动物肠道CH₄排放量占世界动物肠道CH₄排放总量的10%左右，其中反刍动物肠道CH₄排放量占动物肠道CH₄总排放量的98.7%^[3]。从能量角度看，反刍动物CH₄排放损失的能量为食入总能的2%~12%^[4]。统计1944年到2007年中，美国奶业生产中的能量消耗发现，每生产1 kg奶的CH₄能量损耗超过了奶业生产中能耗比例的1/2以上，CH₄的产生对饲粮的有效利用造成了一定限制^[5]。近年来，如何精确检测反刍动物CH₄排放量成为国内外研究的热点。目前，检测反刍动物CH₄排放量所面临的2大问题：一是难以建立精确的检测体系；二是受多方面因素影响，较难获得高效、可靠的数据^[6]。红外光谱技术检测CH₄排放具有较高的准确性和灵敏度，同时具有动态测量范围大、响应时间快、不易受其他气体干扰等优点^{[7, 8]}。本文综述红外光谱检测方法在反刍动物CH₄排放的运用现状，为反刍动物CH₄排放的精确测定提供新的参考。

目前，采用光谱吸收法是检测CH₄排放的主要方法之一。其中，红外光谱技术应用较为广泛，如：便携式铟镓砷CH₄激光探测器(portable InGaAs laser methane detector,LMD)、傅里叶变换红外光谱检测(fourier transform infrared spectroscopy detector,FTIR)、GreenFeed(GF)系统和便携式自动开路气体量化系统(portable auto-open circuit gas quantification system,GQS)等均基于此。

光谱吸收法是以朗伯比尔定律为基础建立的。多数双原子分子或者多原子分子在红外光谱区都有特征的吸收光谱，CH₄的红外光谱有2个极强的谱带，分别位于3.3和7.6 μm附近，其他的红外谱带可以根据这2个基频和其他2个未在红外光谱区激活的基频组合而成，形成丰富的泛频带与合频带，以朗伯比尔定律为基础，红外光谱通过检测气体透射光强的变化来反演CH₄气体的浓度^{[8, 9]}。

LMD是运用波长调制光谱学，氦氖激光束作为激发光源，铟镓砷(InGaAs)二次谐波检测信号与CH₄ 2个较强红外吸收谱带(3.3和7.6 μm)一致，而CH₄气体的吸收谱线近于洛伦兹线型公式，进而计算出CH₄浓度^[10]。LMD能够及时改变温度和驱动电流，具有灵敏度较高，能够检测数米范围内2点间平均CH₄浓度的特点^{[11, 12]}。

FTIR原理为不同分子存在单一的近红外吸收光谱，受到双光源干涉器影响，单程近红外光变成双程光，产生2个不同光程差，最后通过傅里叶变换数学计算产生干涉图谱。由于朗伯比尔定律中吸光度与谱图峰高和峰面积直接相关，可以利用已知浓度样品的红外光谱，通过未知样品红外光谱峰高和峰面积，推算未知样品浓度^[13]。通常，FTIR可以检测不同组分及气体浓度。一般台式的研究级FTIR设备分辨率能达到1×10^-4~25 cm^-1，因此，它通常被用于气候变化的研究^{[14, 15]}。

目前，红外光谱技术已广泛应用于大气环境、煤矿、天然气生产、畜禽舍、土壤呼吸及人呼吸等领域CH₄排放的检测，且表现出精度高、灵敏度高等特点。例如：大气中CH₄浓度较低(约1.80 mL/m³)且混合较为均匀，难以对不同区域CH₄浓度差进行检测。田园等^[16]利用高分辨率(0.02 cm^-1)FTIR反演大气环境中CH₄浓度变化时，发现反演的CH₄浓度误差小于1%，且浓度平均日变化量小于0.02 mL/m³。罗达峰等^[17]则报道1种红外瓦斯气体浓度探测系统，该系统检测限为0~1.00×10⁶ mL/m³，测量误差小于2%，具有很高的测量精度，具备了煤矿应用的基础。天然气安全生产检测方面。李黎等^[18]研究了红外检测CH₄和硫化氢(H₂S)的浓度，其检测限为1.09×10²~1.31×10³ mL/m³，达到了安全生产的要求。畜禽舍内有害气体[如CH₄、H₂S、氨气(NH₃)]排放过量会严重影响畜禽健康生长。Childers等^{[19, 20]}报道开路FTIR精度高，能够痕量检测有害气体浓度(0~3.00×10^-3 mL/m³)，检测误差小于3%。而人呼吸检测方面，采用红外光谱技术能够满足H₂和CH₄的同时检测，检测误差小(±2%)，检测限为0~2.00×10² mL/m^3[21]。同时，Davidson等^[22]研究土壤呼吸中CO₂和CH₄排放也指出，红外吸收光谱反应时间快，连续测定，灵敏度高，其检测限为0.11~1.08 mL/m³。

红外光谱技术检测CH₄排放在不同领域已经有较长时间的研究和应用^[8]，但在反刍动物CH₄排放的检测上应用相对较晚。2009年，Chagunda等^[23]才首次将LMD运用于反刍动物CH₄排放的检测。2010年，Madsen等^[24]首次报道FTIR可以作为一种快捷、可靠且检测成本低的反刍动物CH₄检测方法，易于进一步推广。2010年，GF系统(图 1^[25])被成功运用于检测反刍动物CH₄排放。该系统在动物头部安装有红外传感器，能够有效检测动物呼气中的气流速度、CH₄和CO₂浓度；当动物头部处于正确位置时，无线射频(radio frequency identification,RFID)读取器自动读取其耳标号，对个体进行数据采样分析，最后计算出24 h内动物的CH₄排放情况^[26]。 最近，Dorich等^[27]报道了一种新型GQS——食槽检测装置(图 2)，该装置呼吸探测器采用红外光谱检测，当牛采食时，自动实时对CO₂和CH₄进行检测。近几年，红外光谱技术检测反刍动物CH₄排放相继在国外报道得比较多，国内则研究较少，有待进一步开展。

图 1(Figure 1)

Fig. 1

图 1 GreenFeed系统 Fig. 1 GreenFeed system[25]

图 2(Figure 2)

Fig. 2

图 2 食槽检测装置 Fig. 2 Retrofitted feed trough[27]

生产实际中，评估饲粮的营养价值对反刍动物CH₄排放影响，采用红外光谱技术直接检测反刍动物CH₄排放，可以实现不同饲粮处理之间，多个重复组分检测。这样方便优化筛选出适口性好，减少CH₄排放的饲粮。采用FTIR方法，Haque等^[28]研究高能泌乳料与传统泌乳料饲喂处理对于奶牛CH₄排放影响，得到每千克干物质采食量(DMI)的CH₄平均日排放量介于13.9~14.2 g，但CH₄排放量与采食量和能量校正乳产量间呈现线性正相关关系。Guyader等^[29]报道红外技术检测荷斯坦奶牛CH₄排放，相同饲粮精粗比(50 ∶ 50)处理下，CH₄排放量为308.6 g/d。添加亚麻籽油后减排17%(252.7 g/d)，添加硝酸盐减排19%(238.1 g/d)，二者同时添加时，减排32%(206.8 g/d)，添加前后饲粮消化率变异不大。

常见CH₄排放检测方法对动物行为活动有所限制，如呼吸测热室、通风头套，这样就不能满足自然行为状态下对动物CH₄排放的研究，难以检测真实的CH₄排放数据。不干扰反刍动物的行为活动，是LMD的一大优点。Chagunda等^[12]报道荷斯坦奶牛(n=110)活动状态对CH₄排放具有显著影响，如:反刍时的奶牛LMD分析CH₄浓度为279.0 mL/m³，分别比随意运动的奶牛(202.9 mL/m³)和进食(262.2 mL/m³)奶牛高1.4倍和1.1倍。同时发现哺乳期奶牛(326.2 mL/m³)与干乳期奶牛(203.8 mL/m³)之间CH₄排放量存在显著差异。随后，Chagunda等^[30]又报道奶牛喝水(368.0 mL/m³)与采食时(284.0 mL/m³)的CH₄排放量显著高于随意运动的排放量(106.0 mL/m³)，相比之下，随意运动和睡觉时(186.0 mL/m³)的CH₄排放量均较低。

红外光谱检测技术能够实时检测CH₄排放，即在某一时间段内量化CH₄的排放情况。Goopy等^[31]报道采用GQS对绵羊CH₄排放进行了检测，发现饲喂后2 h检测到的CH₄排放结果，能够预测出动物平均日CH₄排放量的50%~82%。Bickell等^[32]利用红外光谱技术检测绵羊每小时采食量与CH₄排放量之间关系，发现自由采食条件下，每小时采食量与CH₄排放量之间的线性关系相关系数为0.22，绵羊1 d检测到的CH₄排放量和24 h累积(每隔1 h检测1次)得到的CH₄排放量之间相关系数为0.89，每小时CH₄排放量之间差异显著。Ricci等^[33]利用LMD分析采食3~5 h后绵羊CH₄排放量时，发现LMD测定值与DMI相关系数为0.92，高于呼吸室的测量结果(相关系数为0.79)。最近，Ou等^[34]报道了一种置于动物胃中的红外气体检测胶囊(图 3)，能够实时检测气体排放，该检测器已经能够单位时间内检测CH₄、CO₂和H₂浓度，但尚不能检测气体流量，有待进一步研究。CH₄代谢过程中减排问题是当下研究的热点，实时精确检测是CH₄代谢过程中减排的前提。由于实时检测为特定动物CH₄排放提供了代谢量化过程，单位时间内的有效检测为精确监测代谢过程中CH₄排放，以及研究CH₄代谢过程提供基础。

图 3(Figure 3)

Fig. 3

图 3 气体检测胶囊 Fig. 3 Gas measurement capsule[34]

红外光谱技术不干扰动物行为活动且实时检测CH₄排放为放牧条件下的检测提供了应用基础。Madsen等^[24]利用FTIR测量奶牛在圈舍内的CH₄排放，得出CO₂排放量为3 880.00 mL/m³，CH₄排放量为241.80 mL/m³；校正后呼气中的CH₄/CO₂为0.08(CH₄/CO₂是基于CH₄和CO₂比例检测CH₄排放的方法)。因为校正后呼气中CH₄/CO₂波动范围较小，不易受外界环境影响，较为稳定。Madsen等^[24]指出FTIR也可以作为一种便捷、可靠且经济的适宜放牧条件下反刍动物CH₄排放的检测方法。

Jones等^[36]报道开路FTIR方法在放牧条件下的应用情况，针对剩余采食量(即畜禽实际采食量与根据生产性能需要和维持体重需要的标准计算得出的预期采食量之间的差值)对安格斯肉牛CH₄排放的影响研究发现，低剩余采食量下每天每千克活体重(live weight,LW)CH₄排放量为0.34 g，而高剩余采食量则为0.46 g/kg LW。Grobler等^[37]研究发现在放牧条件下，采食天然草场牧草和饲用高粱对不同品种牛的CH₄排放量有影响。采食天然牧草后，处于反刍状态的娟姗牛经LMD得到的CH₄排放量(25.8 mL/m³)显著低于Bonsmara牛(32.7 mL/m³)和Nguni牛(30.6 mL/m³)。但采食饲用高粱后，娟姗牛CH₄排放量与其他牛种间无显著差异。McGinn等^[38]利用开路LMD技术在放牧条件下，检测得到牛的CH₄排放量平均值为每天141.0 g/头，回收率为77%。

综上所述，红外光谱技术能够保证精准的检测数据，满足一些CH₄检测的特定要求，而且其对放牧条件下反刍动物CH₄排放的检测具有巨大应用潜力。

反刍动物CH₄排放的常见检测方法有：呼吸测热室、通风头套法、六氟化硫(SF₆)法、微气象技术、预测法、体外产气技术等。这些方法存在优势和不足之处，如表 2所示。

表 2

Table 2

表 2(Table 2)

表 2 反刍动物CH4排放常见检测方法比较 Table 2 Comparison of common ruminant methane emission measurements 方法 Methods 优势 Merits 不足 Demerits 参考文献 References 呼吸测热室Respiration chamber 较准确测量瘤胃和饲槽发酵产生的CH4 动物采食量比放牧条件下降；限制动物活动、成本高 Hu等[39]；Bhatta等[40] 通风头套Ventilated hood 成本低 需训练动物适应头套；限制动物活动 Bhatta等[40] 面罩Facemask 简单、成本低，可间断性对动物CH4排放测量 破坏体增热影响排放；限制动物采食 Bhatta等[40] 同位素示踪法Isotopic tracer method 可以检测累积CH4排放 示踪气体可能溢出影响检测 Hu等[39]；Harper等[41] 六氟化硫法SF6 method 放牧动物可自由运动 六氟化硫是温室气体影响环境；SF6在动物肉与奶中残留 Brouček[42] 预测模型Prediction equation 可结合呼吸代谢室评估 不适于放牧条件；不能实际检测 Sejian等[43] 微气象技术Micrometeorological method 隧道法 顶向下技术 边界层技术 不易受风向影响 能测量风向、风速 评估生态足迹内的综合净排放量，不干扰动物 不宜评估处理间差异 不宜评估处理间差异；适宜在无雨、风向单一环境 易受天气因素影响；不适宜放牧条件 Hu等[39]；Bhatta等[40]；Harper等[41] 体外产气法 In vitro gas method 易操作、多重复；可作为饲料营养价值评估系统 难以模拟真实瘤胃环境，发酵时间较长会致效率低而影响结果 Bhatta等[40]；Brouček[42]

表 2 反刍动物CH4排放常见检测方法比较 Table 2 Comparison of common ruminant methane emission measurements

由表 2可见，反刍动物CH₄排放常见检测方法均存在优点与不足之处，相比之下，想要选出检测成本低且检测稳定的方法较为困难。而红外光谱检测技术具有检测成本低且检测稳定的特点，它与常见检测方法对比如下。

开路呼吸测热室监测反刍动物CH₄排放稳定性较好，Hellwing等^[44]运用此法检测CO₂、CH₄排放情况，结果显示CO₂和CH₄的平均回收率分别为101%、99%。但开路呼吸测热室检测CH₄排放，成本较高。Goopy等^[31]比较开路呼吸测热室与GQS法检测绵羊CH₄排放量的相关性，发现二者检测结果的相关性系数为0.71，检测过程中，开路呼吸测热室检测重复力(指同一个体某种性状各次测量值之间的组内相关系数)为0.88。Chagunda等^[45]在分析奶牛CH₄排放时，讨论LMD分析CH₄排放与间接开路呼吸测热室间相关性，测试结果正相关性系数为0.80，证明LMD分析CH₄排放是完全可行的且检测成本低。

SF₆法常检测反刍动物放牧条件下CH₄的动态排放。放牧条件下，Hammond等^[26]采用SF₆方法检测荷斯坦奶牛CH₄排放量与GF系统检测结果比较，发现SF₆法为186.0 g/d，GF系统为164.0 g/d，2种方法间的相关性系数为0.60。Dorich等^[27]报道GQS和SF₆法检测CH₄排放，发现GQS测量CH₄排放量的变异系数较小(14.1%~22.4%)，CH₄排放量与DMI之间的相关系数为0.42；相比之下，SF₆法所测得的变异系数为16.0%~111.0%，相应的相关系数仅为0.17。另外，SF₆是温室气体，其温室效应为CO₂的23 900倍，大气中衰减周期为3 200年，所以SF₆法存在一定局限性^[45]。显然，红外光谱技术在监测放牧条件下反刍动物CH₄排放具有一定优势。

目前，红外光谱检测反刍动物CH₄排放仍存在挑战。例如：气体检测胶囊、LMD、FTIR和GF系统等尚不能检测气体流量或是嗳气时的CH₄浓度^{[34, 45, 46, 47]}。在圈舍内，Barrancos等^[46]利用开路FTIR奶牛CH₄和NH₃排放量，结果分别为每年167.0、1.3 kg/头，这与《欧洲空气污染排放清单》报道的CH₄和NH₃分别为每年100.0、8.7 kg/头相比出入较大，这可能是因为多种微气象因子(如空气流速、风向)影响了CH₄的测量。而多种微气象因子同样也可能对FTIR放牧条件下检测有影响。GF系统的检测条件下，会出现动物头部相对于RFID读取器位置不正确^[47]等情况。在反演CH₄浓度变化测量光谱建模过程中，会出现误差大于特定阈值的情况，误差主要来源于假定温度、湿度、压强等参数为一常量引入的模型误差，这些误差是构建后续测定软件研发前丞待解决的问题^[16]。以上这些因素都可能影响CH₄排放量检测的准确性。

最新研究中，Wu等^[48]利用改进的FTIR，分析1种模拟牛呼气、吸气及嗳气的装置——人工参照牛(artificial reference cow,ARC)与奶牛CH₄排放，发现ARC系统呼气时CH₄排放量与奶牛CH₄排放量差值为2.8%，ARC进一步可以开发为更加实用的CH₄检测参照体系。根据Ou等^[34]报道置于胃部的气体检测胶囊检测，则在放牧条件下，可以避免多种微气象因子干扰，且不必考虑动物头部RFID读取器位置不正确等情况，气体检测胶囊检测为从动物体内精确检测CH₄排放提供设计与思考。而反演CH₄浓度变化过程中，下一步工作着重优化光谱建模过程中的模型输入值，进一步优化模型计算精度。因此，红外光谱技术检测反刍动物CH₄排放还有待改进。

今后，红外光谱检测技术在精确反刍动物CH₄排放方面具有非常好的应用前景。此外，从整体减排系统角度，Wall等^[49]提出如果排放可精准测量，直接通过在排放值方面，选育低排放动物品种，可减少每千克动物产品排放量。红外光谱技术的广泛应用有助于检测排放表型等难以测量的不同育种表型值，降低单位产品生态足迹，提高生产水平^[50]。

综上所述，红外光谱检测技术对精确检测反刍动物CH₄排放具有很大潜力。它具有不干扰动物、实时监测、放牧条件下优势大等特点。当然在实际应用中需要考虑动物呼吸频率、嗳气时CH₄的平均浓度以及微气象等因子的影响。同时，红外光谱检测技术结合其他CH₄检测方法，从基因组关联性等角度筛选低CH₄排放性状和动物品种具有指导意义。