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为探讨建立傅立叶近红外预测模型的适宜粒度和以一定水分和粒度为背景的定标模型中预测样品的适宜水分范围。本试验应用傅立叶近红外光谱仪，采用偏最小二乘法(PLS)，用73个黄玉米和89个白小麦分别建立了20目、40目和60目粒度的粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维近红外预测模型，研究不同粒度对各模型预测性能的影响；选取部分验证样品，用同一模型来预测在烘箱中干燥不同时间后的样品来研究样品水分含量的变化对各模型预测性能的影响，结果表明： [1]：以模型的定标决定系数、外部验证决定系数和RSD来评价模型预测性能，结果表明：玉米各品质模型均在40目时预测性能最好；小麦粗灰分模型在60目时预测性能最好，其它品质模型都在40目时预测性能最好。在40目模型中，玉米粗蛋白、粗脂肪、粗灰分和中、酸性洗涤纤维的定标决定系数(R~2)分别为94.02、95.60、91.88、95.40、86.19，外部验证的决定系数分别为91.85、88.07、76.12、90.56、85.60，RSD分别为2.70％、4.50％、3.20％、3.09％和1.75％，预测值和化学值的相关系数为0.96(粗蛋白)-0.87(粗灰分)。小麦在40目时各品质模型的定标决定系数分别为96.86、89、89.21、89.30、88.99，外部验证的决定系数分别为98.82、43.9、72.48、88.34、84.79，RSD分别为1.22％、6.32％、5.20％、3.05％和4.15％，预测值和化学值的相关系数为0.99(粗蛋白)-0.72(粗脂肪)，小麦60目灰分模型的定标决定系数为89.11，外部验证的决定系数为91.02，RSD为2.76％。 [2]：以9％-14％的水分和40目粒度为背景建立的玉米定标模型，预测样品的适宜水分含量为11.21％-12.85％；小麦样品预测CP、NDF和ADF时的适宜水分含量为11.95％-13.60％。 [3]：水分和粒度存在一定互作作用。在样品粒度较粗(20目)的情况下，降低水分含量，定标模型的预测效果有一定的改善。对CP模型来说，玉米样品的适宜水分含量为10.50％-11.95％；小麦样品的适宜水分为11.30％-12.44％。对ADF模型来说，小麦样品的适宜水分为10.75％-11.66％。在样品粒度较细(60目)的情况下，随着水分含量的降低，定标模型的预测效果逐渐降低。玉米样品的适宜水分为11.21％-12.76％；小麦样品的适宜水分为11.98％-13.56％。