玉米营养品质的快速鉴定
实验9+甜玉米品质评定
1 实验目的
1. 掌握相关仪器设备的操作方法 2. 掌握甜玉米相关品质指标的测定
2 材料与仪器
供试材料：甜玉米（30条 供试材料：甜玉米（30条） 仪器用品：螺旋测微尺、果实硬度计、镊子、刀片、蒸锅、钢板尺、 仪器用品：螺旋测微尺、果实硬度计、镊子、刀片、蒸锅、钢板尺、筷子
不锈钢刀、计时表。 不锈钢刀、计时表。
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（2）蒸煮品质 ①试样制备 随机抽取试样10穗 20穗 从每穗正中段切取10cm作为品评样品。 随机抽取试样10穗-20穗，从每穗正中段切取10cm作为品评样品。 10 10cm作为品评样品 ②蒸煮 将品评样品放于蒸屉上并盖上锅盖。蒸锅中水加热至沸腾后开始计时，蒸煮12将品评样品放于蒸屉上并盖上锅盖。蒸锅中水加热至沸腾后开始计时，蒸煮1212 15分钟，停止加热。 15分钟，停止加热。 分钟 ③品评 将制成的试样放在瓷盘上（每人一盘），趁热鉴定试样的气味，观察籽粒色泽， 将制成的试样放在瓷盘上（每人一盘），趁热鉴定试样的气味，观察籽粒色泽， ），趁热鉴定试样的气味 品尝其甜味、皮的薄厚、风味、柔嫩性，并评分。 品尝其甜味、皮的薄厚、风味、柔嫩性，并评分。 ④结果表示 评定结果按总分的算术平均值计，精确至整数位。 评定结果按总分的算术平均值计，精确至整数位。
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B题：玉米营养品质的快速鉴定
昆明理工大学第八届大学生数学建模竞赛题目（请先阅读 “论文格式要求”）B 题： 玉米营养品质的快速鉴定玉米是生态农业的关键农作物之一，玉米中富含蛋白质、纤维素、脂肪、水溶性多糖和糖醇类等多种生理活性物质。
玉米的营养品质是指玉米中所含的各种营养成分（蛋白、纤维素、脂肪等）。
为了实行优质玉米的培养，需要实现玉米营养品质的快速鉴定。
玉米营养品质的鉴定需要对主要营养成分的含量进行检测。
光谱检测法是能够检测物质成分含量的快速分析方法，它可以根据物质的光谱响应特征来鉴别物质并确定化学组成和相对含量，具有测定时间短、非破坏性、多指标同时测定等优点，能够实现在线、实时、原位的定量分析与监测。
光谱检测分析首先需要根据常规生化检测数据结合光谱响应数据完成合理的定标与矫正过程，建立合适的数据分析模型，进而实现对物质成分的快速检测。
准备126个玉米样品，经过物理方法加工为粉末状。
采用Fourier 近红外光谱分析仪采集光谱数据，同一样品对不同频率的光产生不同的响应，光波长变化范围为10000~40001-cm （其中1-cm 为光波长单位），得到所有样品的光谱响应数据（见附表1）。
为完成光谱建模实现快速检测，采用常规生化方法检测前100个玉米样品的蛋白、纤维素和脂肪的成分含量值（见附表2）。
根据附表1和附表2的数据建立数学模型解决下列问题：1、根据前100个样品的光谱响应数据和蛋白含量的生化检测值，建立单一成分的光谱分析模型；拟定模型评价指标，并讨论模型的适用范围。
2、根据所建立的数学模型，估算其余26个玉米样品（编号101~126）的蛋白含量。
3、结合玉米的光谱响应数据和蛋白、纤维素、脂肪三种营养成分的生化检测值，设计合理的玉米营养品质快速检测方案建立数学模型；进一步利用模型估算其余26个玉米样品中蛋白、纤维素、脂肪三种营养成分含量。
附件1：126个玉米样品的光谱响应数据.xls附件2：前100个玉米样品的营养成分的生化检测值.xls。
玉米种子纯度鉴定方法
玉米种子纯度鉴定方法
提高玉米产量的关键在推广高纯度的良种。
杂交组合的优劣以及杂交种纯度极大地影响产量，而假劣种子的危害更大，甚至造成绝收。
目前国内外所应用的玉米品种及纯度鉴定方法，如形态学方法、同工酶电泳法、醇溶蛋白等电聚焦法、HPLC法等等，或者周期太长，或者价格太贵，重复性差，操作技术要求高，均不能满足实际生产快速鉴定的要求。
玉米品种的不同其根本原因在于遗传基因有差异，而遗传基因的差异可反映在由遗传基因控制合成的蛋白组分上，因而可以根据蛋白质的差异来进行品种鉴定。
我们发明了快速单粒样品粉碎磨，开发了从制样到蛋白质组分提取、分离、染色、获得结果的一整套全新的玉米蛋白质PAGE方法，使分辨率及特征性大大提高，不同品种的蛋白谱带不同，可以由谱带清楚地看出玉米杂交种与其父母本之间的关系。
根据谱带的特征性以及相关性来进行玉米的品种鉴定，进而进行纯度测定。
本方法成功地解决了玉米品种快速、准确鉴定的问题，具有快速，准确，分辨能力高，特征性强，稳定性好，费用低，投资省，操作简便，易于推广等优点。
可应用于玉米杂交生产、流通领域鉴定种子真伪及纯度，保证良种质量，为预防假劣种子的危害提供了一有效的检测手段。
该方法在玉米生产与种质资源、遗传、育种学等理论研究方面都具有重要意义。
玉米成熟阶段籽粒生理特征及营养品质测定
农业工程技术·综合版 2024年2月刊24科 研 试 验DOI:10.16815/ki.11-5436/s.2024.04.008玉米成熟阶段籽粒生理特征及营养品质测定王飞飞1，李恒钊1*，石德杨2，张华永3，王孟佳1，辛海军1，贾国晶1（1.滨州中裕农业科学研究院，山东 滨州 256651；2.烟台市农业科学研究院，山东 烟台 265500；3. 山东省滨州市秋田种业有限责任公司，山东 滨州 256651）摘要:为明确玉米成熟阶段籽粒的生理特征及营养品质，该研究对山东地区广泛种植的玉米品种裕育101和郑单958的生理特征和营养品质指标进行了测定。
结果表明，裕育101在呼吸速率、α-淀粉酶活性、水分含量、脂肪酸值、总淀粉含量、千粒质量、CAT 活性、POD 活性和HK 活性上高于郑单958；二者的IDH 活性和可溶性糖含量差异不显著。
关键词:玉米；成熟阶段；籽粒；生理特征；营养品质；参数测定王飞飞，李恒钊，石德杨，等. 玉米成熟阶段籽粒生理特征及营养品质测定[J]. 农业工程技术，2024，44(4):24～25.玉米属于禾本科玉蜀黍属，是一年生草本植物，根茎粗壮，高度可达1～3 m，叶片长而狭窄，呈剑形，雄性花序为穗，雌性花序形成玉米果实[1～2]。
玉米起源于美洲，是美洲原住民文明的重要农作物之一[3]，耐寒性较强，适应性广，生长期较短，生育力强，对土壤要求不高，逐渐被传播到世界各地种植[4～5]。
目前，全球主要玉米产区包括美国、中国、巴西、墨西哥和阿根廷等国家[6]。
玉米籽粒是玉米的主要经济部分，可以用作食品、饲料和工业原料[7]，也可以被加工成玉米粉、玉米油、玉米淀粉、玉米糖浆等各种产品[8]。
玉米籽粒生理特征和营养品质研究一直是玉米的研究重点，但对其成熟阶段生理特征和营养品质的研究相对较少。
本研究对裕育101和郑单958玉米成熟阶段籽粒的生理特征指标和营养品质指标进行了测定，旨在为玉米的生产和品质改良提供理论支持。
玉米种质资源鉴选方法
玉米种质资源鉴选方法
玉米作为世界上最重要的粮食作物之一，种质资源鉴选方法对于提升玉米产量
和品质具有重要意义。
以下是几种常用的玉米种质资源鉴选方法：
1. 农艺性状观察法：通过观察玉米植株的生长发育情况、抗逆性和病虫害抗性
等方面的特征，评估其农艺性状。
这种方法可以利用大量的玉米种质资源进行筛选，选择出适应性强、产量高、抗逆性好的优良品种。
2. 遗传连锁图法：通过分子标记技术，利用遗传连锁图构建的遗传图谱来鉴定
和筛选玉米种质资源。
该方法可以揭示玉米种质资源的遗传特性，为品种改良和杂交育种提供重要的参考信息。
3. 生理生化指标法：通过测定玉米种质资源的生理生化指标，如叶绿素含量、
叶片蒸腾速率等，评估其耐旱、耐寒等抗逆性。
这种方法可以快速准确地鉴定玉米种质资源的抗逆能力，为抗旱、抗寒等特性的品种选育提供依据。
4. 分子标记辅助选择法：基于玉米种质资源的DNA序列差异，利用分子标记
技术对其进行鉴定和筛选。
这种方法可以提高鉴选效率，并且可以准确判断玉米种质资源之间的遗传关系，为玉米的品种改良提供有效的手段。
综上所述，玉米种质资源鉴选方法是提高玉米产量和品质的重要手段。
通过综
合运用不同的方法，可以全面评估玉米种质资源的优势和潜力，为玉米产业的发展提供科学依据。
快速测定玉米种子生活力三法
进一步研究玉米种子生活力的影 响因素和作用机制，为农业生产
提供更加科学、准确的依据。
探索更加快速、简便的测定方法 ，提高方法的可操作性和实用性
。
结合现代生物技术，研究玉米种 子生活力与其他性状的关系，为 选种育种提供新的思路和方法。
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盐水漂浮法
该方法操作简便，但结果 受环境温度和种子质量影 响较大，准确性相对较低 。
剥胚染色法
该方法能够较为准确地测 定玉米种子的生活力，但 操作较为繁琐，需要较高 的实验技能。
适用范围比较
碘化钾染色法
适用于所有类型的玉米种子， 特别是对于已经经过处理的玉 米种子，该方法也能够得到较
为准确的结果。
染色法是根据种子胚部是否被染色来判断种子是否具有生 活力。具有生活力的种子胚部在染色液中会被染色，而没 有生活力的种子则不会被染色。
染色法通常使用的染色液为红色染料，如品红、甲基品红 等，因为这些染料能够与活细胞中的蛋白质结合，使其染 色。
染色法操作步骤
1. 将玉米种子放入染色液中浸泡3060分钟，使种子充分染色。
4. 加水浸泡
将称好的样品加入一定量的蒸馏水中 ，浸泡一定时间，一般以24小时为 宜。
5. 测定电导率
将浸泡后的样品用镊子取出，用滤纸 吸干表面水分，放入电导仪中测定其 电导率。
6. 数据记录
记录每个样品的电导率和对应的测量 值。
7. 数据处理
根据测定的电导率值，利用标准曲线 或公式计算出玉米种子的生活力。
电导率测定法是一种快速、简便、可靠的玉米种子生活力快速测定方法。
电导率测定法操作步骤
01
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1. 仪器准备
准备好电导仪、烧杯、称 量纸、镊子等仪器和试剂 。
玉米田间测产及评价
加强农田水利设施建设，提高抗旱抗涝能力，保障玉米正常生长。
推广科学施肥技术
根据土壤养分状况和玉米需肥规律，合理施肥，提高肥料利用率。
推进规模化经营
通过土地流转、托管等方式推进规模化经营，提高生产效率和经济效益。
我国玉米种植的未来展望
1 2 3
保障粮食安全的重要地位
玉米作为我国三大粮食作物之一，在未来仍将占 据重要地位，对保障我国粮食安全具有重要意义。
推广先进技术
引进和推广先进的种植技术和管理经验，提 高生产效率。
加强品牌建设
打造优质玉米品牌，提升产品知名度和市场 竞争力。
发展深加工产业
延长产业链条，开发玉米深加工产品，提高 附加值。
06
玉米种植发展趋势和展 望
我国玉米种植的发展趋势
种植面积持续扩大
随着人口增长和粮食需求增加，我国玉米种植面积将继续扩大， 以满足不断增长的粮食需求。
玉米适应性广，可以在各种气候和土壤条件下种植。但为了获得高产和优质的玉 米，需要选择地势平坦、土层深厚、肥力中等以上的土地进行种植。
玉米生长需要充足的光照、水分和养分，合理密植、科学施肥和灌溉是提高玉米 产量的关键措施。
02
玉米田间测产方法
测产前的准备工作
01
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确定测产区域
根据地块大小和分布，选 择具有代表性的地块作为 测产区域。
生物产量
指玉米植株在全生育期间的干物质积累量， 是衡量玉米光合生产能力的重要指标。
玉米产量评价的指标
单产
指单位面积内的玉米产量， 通常以每公顷产量表示。
单位投入产出率
指单位面积的玉米产量与 生产投入的比值，用于衡 量经济效益。
粮食品质鉴定方法
粮食品质鉴定方法粮食是人类的重要粮食作物，保证粮食的品质安全对人们的生活和健康至关重要。
粮食品质鉴定方法是判断粮食的质量和安全性的重要手段之一。
下面将介绍一些常用的粮食品质鉴定方法。
首先，色泽鉴定是一种常见的粮食品质鉴定方法。
色泽是反映粮食外观质量的一个重要指标，通常根据粮食的颜色、光泽和干燥程度等进行鉴定。
比如稻谷的色泽应为乳白色、米面应光滑均匀；小麦的色泽应为琥珀色，饱满鲜亮。
通过比较和观察粮食的色泽，可以初步判断粮食的质量。
其次，气味鉴定也是一种常用的粮食品质鉴定方法。
不同粮食具有不同的气味，通过嗅觉可以判断粮食是否变质或受到了污染。
如判断玉米的新鲜度，可以通过嗅闻玉米的气味，新鲜的玉米气味清香；判断小麦是否发霉，可以通过嗅闻小麦的气味，发霉的小麦气味刺鼻。
通过对粮食气味的鉴定，可以及时发现粮食存在的问题。
此外，根据粮食的外观进行形态鉴定也是一种常见的品质鉴定方法。
包括粮食的大小、形状、完整度等方面。
比如稻米的长度和宽度，新粳稻的籽粒长度通常应在5.5-6.5mm之间，宽度应在2.5-3.2mm之间；玉米的粒形完整度，完整度高的玉米颗粒应该饱满，表面光滑无裂痕。
通过对粮食形态的鉴定，可以初步判断粮食的品质和完整度。
此外，还有一些检测手段可以进一步进行粮食品质鉴定。
如水分鉴定，通过称取一定的粮食样品，并进行干燥、称量等操作，计算出粮食含水量的百分比，从而判断粮食的干燥程度和储存安全性。
还有淀粉含量鉴定，通过化学和物理方法测定粮食中的淀粉含量，从而判断粮食的饱满度和品质。
此外，还可以进行营养成分的检测，如蛋白质含量、维生素含量等，评估粮食的营养价值。
综上所述，粮食品质鉴定方法包括色泽鉴定、气味鉴定、形态鉴定以及水分、淀粉含量和营养成分等方面的检测。
这些方法可以客观地评估粮食的质量和安全性，为人们提供高质量的粮食保障。
随着科技的发展和创新，相信未来会有更多更精确的粮食品质鉴定方法被研发和应用。
除了上述提到的常见粮食品质鉴定方法外，还有一些其他的方法可以用来评估粮食的品质和安全性。
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玉米营养品质的快速鉴定摘要利用近红外反射光谱分析技术和偏最小二乘回归法和Matlab 多元线性回归法, 通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法, 采用二阶导数光谱预处理, 在7250~10000cm-1、5400~7250cm-1和4000~5400cm-1谱区内建立了近红外光谱测定玉米秸秆纤维素含量的校正模型。
利用100个玉米样品对所建模型的实际预测效果进行了验证, 预测值与化学值的相关系数( r )可达0. 9953, 最大相对误差仅为5. 20。
结果表明, 近红外光谱技术可以快速、准确地测定玉米秸秆纤维素, 该结果对玉米秸秆材料的快速鉴定和筛选利用具有重要的意义。
关键词近红外光谱, 多元线性回归,玉米, 蛋白，纤维素，脂肪, 模型0引言玉米是整株作物的主要精华部分, 是反刍动物重要的粗饲料来源和人类粮食的主要来源。
玉米中蛋白、纤维素、脂肪含量是衡量其营养价值的重要指标之一。
选育优良青贮玉米品种需要对玉米种子蛋白、纤维素、脂肪含量进行快速分析, 而蛋白、纤维素、脂肪的常规分析方法速度慢, 成本较高, 不适合大批样品的测定和对育种中间材料的筛选。
近红外光谱分析技术具有分析快速、简便、非破坏性以及可同时进行多组分测定等优点。
在国外, 近红外反射光谱技术已用于玉米自交系纤维素和体外消化率的评价, 以及玉米青贮品质联机分析。
目前国内未见有近红外光谱技术用于玉米秸秆纤维素含量分析的报道。
因此研究用N IRS 快速、准确分析玉米蛋白、纤维素、脂肪的方法, 为快速发展的我国畜牧业提供优质牧草, 具有实际意义。
1问题重述玉米是生态农业的关键农作物之一，玉米中富含蛋白质、纤维素、脂肪、水溶性多糖和糖醇类等多种生理活性物质。
玉米的营养品质是指玉米中所含的各种营养成分（蛋白、纤维素、脂肪等）。
为了实行优质玉米的培养，需要实现玉米营养品质的快速鉴定。
根据所给的数据建立数学模型解决下列问题：1、根据前100个样品的光谱响应数据和蛋白含量的生化检测值，建立单一成分的光谱分析模型；拟定模型评价指标，并讨论模型的适用范围。
2、根据所建立的数学模型，估算其余26个玉米样品（编号101~126）的蛋白含量。
3、结合玉米的光谱响应数据和蛋白、纤维素、脂肪三种营养成分的生化检测值，设计合理的玉米营养品质快速检测方案建立数学模型；进一步利用模型估算其余26个玉米样品中蛋白、纤维素、脂肪三种营养成分含量。
2模型的假设与符号的约定2.1 模型的假设与说明2.1.1 实验材料和仪器玉米样品126份, 用9FQ-235锤式粉碎机粉碎, 过0. 45 mm 粒径, 微晶纤维素250 g, 化学方法制取玉米纤维素样50 g; VECTOR22 /N 傅里叶变换近红外光谱仪, 所用软件为OPUS4. 0。
仪器工作参数为: 在4000~ 10000 cm- 1谱区范围内, 扫描次数为390次, 分辨率为8 cm- 1。
图1 162个玉米样品的近红外光谱图图2 样品最大、最小、平均的近红外光谱响应图2.2 符号的约定与说明符号符号说明A 光谱响应值，即吸收光的能力v 光的频率cm-1ki波长i的变量吸光系数T 玉米样品温度f 归一化响应率(%)R 为决定系数SEE 为离回归标准误Sy 为化学测定值的标准差LE 为化学测定值的标准误K 蛋白变量系数L 纤维素变量系数M 脂肪变量系数3 问题一的分析与求解3.1建立单一成分的光谱分析模型将玉米粉末样盛于直径50 mm 的旋转样品池, 在4000 ~10000 cm- 1谱区范围内扫描, 每个样品重复装样390次。
计算其平均光谱贮入计算机中。
其中162个样品的近红外漫反射光谱如图1所示。
近红外光谱图有多处吸收峰, 可以作为定量分析的依据。
纤维素含量= 酸性洗涤纤维含量- 蛋白- 脂肪含量, 酸性洗涤纤维、蛋白和脂肪含量分别采用范氏法测定。
R2=l—SEC2／Sy2, R2≤l—LE2／Sy2为一束一定波长的单色光通过一定浓度的均匀溶液时．光的吸收强度与液层的厚度(d)和溶液的浓度(c)成正比，即Lglo／I=kdc(k为吸光系数)。
【2】光谱记录的是有机物分子中单个化学键的倍频和合频信息，主要是含氢基团X—H(如C一H、O—H、N—H和C=O等)的信息，不同种类的化学键．能形成特定的吸收光谱3．1.1 Matlab 多元线性回归的实现多元线性回归在Matlab 中主要实现方法如下：（1）b=regress(Y, X ) 确定回归系数的点估计值，其中：（1）【3】设：在前100个样品中随机抽取9个样品，每个样品随机抽取6组数据，每组数据包括20束不同波长的光束，取其平均波长，分别为：X1、X2、X3、X4、X5、X6，并求每组数据中的20束不同波长的平均光谱响应值。
设y为蛋白的含量，波长样品1样品6样品11样品16样品21样品26样品31样品36样品41X1（1000-972 0cm-1）0.3335540.3335540.3584770.3192060.3980640.3467660.3211480.3283460.364675X2（8020-773 0cm-1）0.3513650.3319840.3786990.3386290.4240270.3636640.3316540.3451350.385419X3（6960-666 0cm-1）0.5758280.5442860.6144340.5528920.7049760.582490.5000480.5597730.639069X4（5890-560 0cm-1）0.5327080.5058140.5705420.5168110.6574130.5410590.4673650.5176050.597403X5（5140-484 0cm-1）0.7344320.6895130.7656330.6946330.905620.730240.6137220.7182520.838951X6（4380-409 0cm-1）0.8932660.8488170.9397560.8578271.1041660.8934350.7571590.874806 1.043064y 10.411.19.49.611.89.58.59.613.0表1 随机抽取的平均波长和光谱响应值分析：x1=[0.333554，0.333554，0.358477，0.319206，0.398064，0.346766，0.321148，0.364675];x2=[0.351365，0.331984，0.378699，0.338629，0.424027，0.363664，0.331654，0.345135，0.385419];x3=[0.893266，0.848817，0.939756，0.857827， 1.104166，0.8934350.7571590.8748061.043064];y=[10.4 ，11.1 ，9.4 ，9.6 ，11.8 ，9.5 ，8.5 ，9.6 ，13.0 ]由上式（1）可得(eT为单位列向量）Matlab程序为：/输入如下命令/：x1=[0.333554，0.333554，0.358477，0.319206，0.398064，0.346766，0.321148，0.364675];x2=[0.351365，0.331984，0.378699，0.338629，0.424027，0.363664，0.331654，0.345135，0.385419];x3=[0.893266，0.848817，0.939756，0.857827， 1.104166，0.8934350.7571590.8748061.043064];y=[10.4 ，11.1 ，9.4 ，9.6 ，11.8 ，9.5 ，8.5 ，9.6 ，13.0 ]X=[ones(length(y),1),x1',x2',x3']; %把行向量转轶为列向量Y=y'; %把行向量转轶为列向量[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,stats输出结果：b =7.0135147.4864-222.199736.1899bint =-1.3250 15.3520-178.5194 473.4922-568.5588 124.159313.5480 58.8317stats =0.8788 12.0879 0.0100 0.3842因此我们可得：=7.0135 的置信区间（-1.3250 15.3520）= 147.4864 的置信区间（-178.5194 473.4922）= -222.1997 的置信区间（-568.5588 124.1593）= 36.1899 的置信区间（13.5480 58.8317）r2 = 0.9824, F =111.4792, p = 0.0000p<0.05,回归模型y=7.0135+147.4864X1-222.1997X2+ 36.1899X3成立。
（2）营养成分含量=K[(波长(v)*光谱响应(A)*归一化响应率（f）]/1001261v*A*fK100 i n==∑3.1.1求蛋白的变量系数设蛋白的变量系数为K ，光谱波长v(cm-1)=10000/v (um)，光谱响应为A，蛋白含量为Wd，则：Wd=K*v*A→→→K=Wd/(v*A)利用软件拟合曲线得到变量系数和波长曲线，取6个样品的变量系数曲线，如图4：图4 6个样品蛋白的变量系数根据曲线图，可将曲线分为四个阶段，分别设变量系数为K1、K2、K3和K4。
K=6max min 11() 6iKi Ki=-∑K1=27 K2=21 K3=12 K4=6 3.1.2 求纤维素的变量系数设纤维的变量系数为L ，光谱波长v(cm-1)=10000/v (um)，光谱响应为A，蛋白含量为Wd，则：Wd=L*v*A→→→L=Wd/(v*A)利用软件拟合曲线得到变量系数和波长曲线，取6个样品的变量系数曲线，如图5：图5 6个样品纤维素的变量系数根据曲线图，可将曲线分为四个阶段，分别设变量系数为：L1、L2、L3和L4。
L=6max min11() 6iLi Li=-∑L1=58 L2=48 L3=25 L4=123.1.3求脂肪的变量系数设脂肪的变量系数为M ，光谱波长v(cm-1)=10000/v (um)，光谱响应为A，蛋白含量为Wd，则：Wd=M*v*A→→→M=Wd/(v*A)利用软件拟合曲线得到变量系数和波长曲线，取3个样品的变量系数曲线，如图6：图6 3个样品脂肪的变量系数根据曲线图，可将曲线分为四个阶段，分别设变量系数为：M1、M2、M3和M4。