不同苜蓿(品)种营养价值的比较

2013-03-14徐丽君杨桂霞陈宝瑞辛晓平乌恩奇青格勒朱树声

草业科学 2013年4期

徐丽君，杨桂霞，陈宝瑞，辛晓平，乌恩奇，青格勒，朱树声

(1.呼伦贝尔国家野外站中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081；2.内蒙古额尔古纳市三河种马场，内蒙古额尔古纳 022256；3.锡林浩特职业学院，内蒙古锡林浩特026000； 4.牙克石草原站，内蒙古牙克石 021200)

苜蓿是多年生草本豆科植物，在我国已有2 000多年的栽培历史，素有“牧草之王”的美誉。随着国民经济的快速发展，畜牧业所占的比例呈现上升趋势，饲料的需求量也在逐年增加，引种栽培紫花苜蓿(Medicagosativa)成为解决干旱草原地带草食家畜缺乏优良豆科牧草以及蛋白质饲料严重不足的有效途径[1-2]。尽管人们在苜蓿的科学利用方面做了大量工作，取得了很多单项成果，但对苜蓿营养价值的系统评定和新产品的研究开发方面还需进一步研究和探索[3]。影响苜蓿品质的因素有很多，而品种及外界环境是极其关键的，它们直接控制着苜蓿不同营养成分含量的高低，从而决定不同苜蓿(品)种的营养价值[4-5]。因此，通过对于不同苜蓿(品)种营养价值的比较，选出营养价值最高的苜蓿(品)种，可为呼伦贝尔地区引进新的苜蓿(品)种资源，为当地建立优良苜蓿栽培草地提供优良种质，为家畜提供最为优质的苜蓿(品)种，对确保畜牧业更好的发展具有深远意义。长期以来，对于不同苜蓿(品)种的评价多采用单一指标进行。灰色关联度分析法不仅能看出品种的优良特性，还可以反映出其存在的不足。本研究应用灰色关联度分析法对6个苜蓿(品)种的营养成分含量进行综合评价，以期为优良苜蓿(品)种的选取提供可靠的依据。

1 材料与方法

1.1试验地概况试验地选择在呼伦贝尔野外综合试验站栽培草地试验田。2009年6月播种，次年5月初返青，8月中旬收获，每年收获两茬，分别在6月下旬和8月中旬，鲜草产量均在8 t·hm-2左右。整个试验地采用3×3设计。小区面积4.4 m×3 m，采用随机区组设计，重复3次。取样时间为2010年8月初。旱作，条播，行距为40 cm，播量均为7.5 kg·hm-2。

1.2供试材料黄花苜蓿(M.falcata)、杂花苜蓿(M.varia)、肇东苜蓿(M.sativacv．Zhaodong)、龙牧801(M.sativacv．Longmu 801)、龙牧803(M.sativacv．Longmu 803)和龙牧806(M.sativacv．Longmu 806)。

1.3测定项目及方法苜蓿风干水测定采用烘箱干燥法；粗蛋白测定采用凯氏定氮法；粗脂肪测定采用索氏脂肪浸提法；中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维测定采用酸碱法；粗灰分测定采用直接灰化法[6]；干草产量分别在6月20日和8月20日进行样品采集，在每个小区采集3个样，每个样长1 m，阴干，进行测定。

1.4数据统计与分析数据计算在Excel中进行，方差分析用SPSS 13.0统计软件完成。

1.5灰色关联度分析法把所有供试的苜蓿看作一个灰色系统，每个苜蓿(品)种为该系统中的一个因素，分析该系统中各因素的联系程度即关联度。关联度越大，因素的相似程度就越高。构造一个参考品种，并以其同一时期的各营养成分含量指标所构成的数列作为参考数列，其它各(品)种苜蓿的各项营养成分含量所构成的数列为比较数列，计算出其它各(品)种苜蓿营养成分含量与参考品种营养成分指标之间的关联度，即可确定各种苜蓿营养价值的高低。

设参考数列为X0,被比较数列为Xi,i=1,2,3,…,N,且X0={X0(1),X0(2),X0(3),…,X0(N)},Xi={Xi(1),Xi(2),Xi(3),…,Xi(N)},则

式中，εi(k)为X0数列与Xi数列在第K点的关联系数;│X0(k)-Xi(k)│为X0数列与Xi数列在第k点的绝对差;min(i)min(k)│X0(k)-Xi(k)│为二级最小差;max(i)max(k)│X0(k)-Xi(k)│为二级最大差;ρ为分辨系数，取值范围为0～1，一般为0.5。

1.5.1数据的无量纲化处理数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性，在此采用指数化处理方法。指数化处理以指标的最大值和最小值的差距进行数学计算，其结果介于0～1。

2 结果与分析

2.16个不同苜蓿(品)种的8个指标的比较各苜蓿之间粗蛋白、钙、磷、粗灰分、酸性洗涤纤维含量差异不显著(P>0.05)；黄花苜蓿与杂花苜蓿、龙牧803、龙牧806、粗脂肪含量差异不显著，与肇东苜蓿和龙牧801差异显著(P<0.05)；龙牧801与黄花苜蓿、肇东苜蓿、龙牧803、龙牧806、中性洗涤纤维含量差异不显著，与杂花苜蓿差异显著；干草产量方面，苜蓿各品种间差异不显著(表1)。

2.2构建参考品种参考品种就是在灰色系统中对不同(品)种苜蓿进行综合评价的标准，参考品种的建立是要符合两个条件，一是要根据育种目标建立，二是要参考苜蓿品种优良性状来建立。通过对苜蓿的粗蛋白、粗脂肪、粗灰分等指标的分析观察，选取各指标最优值进行参考品种的建立，依此建立一个“最优苜蓿”的参考数列X0。

2.3数据无量纲化处理 6个苜蓿(品)种营养成分指标的数值单位虽然相同，但由于各测定值相差较大，不便于比较，需进行标准化处理(表2)。

2.4求X0与Xi的绝对差值计算各点(kij)的绝对差Δi(k)=│X0(k)-Xi(k)│，求出其最大绝对差值与最小绝对差值(表3)。

2.5求关联系数计算关联系数(表4),其中二级最小差为0.000 0，二级最大差为0.455 9。

2.6求关联度将表4中的各项关联系数代入公式r=1/n得出其它品种与参考品种之间的关联度(表5)。根据灰色系统理论中关联度的分析原则，即关联度越大，与参考品种的差异就越小，该牧草的营养价值就越高，对6种苜蓿营养价值做出综合评定。它们的营养价值从高到低依次为肇东苜蓿、杂花苜蓿、龙牧803、龙牧801、龙牧806和黄花苜蓿(表5)。

3 讨论

德国Henneberg和Stohmann提出的概略养分析法已沿用至今，该方法把饲料中的营养物质分为六大类，即水分、粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、粗灰分与无氮浸出物。苜蓿营养价值评定主要有感观评定法、实验室方法和动物饲养试验方法,而实验室方法是比较成熟、可靠的方法[6]。从营养价值来看，粗蛋白是家畜必不可少的营养物质；脂肪是热能的主要原料；无氮浸出物是牧草的重要热能来源之一，其含量的多寡直接影响青贮牧草的品质；粗灰分代表牧草中的矿物质；钙和磷在家畜的骨骼发育与维护方面有着特殊的作用，这些物质含量越高，牧草品质也就越好[7-9]。而中性洗涤纤维含量的高低直接影响家畜采食率，含量高，则适口性差；酸性洗涤纤维含量影响家畜对牧草的消化率，其含量与养分消化率呈负相关[10-11]。

表1 6种苜蓿营养物质含量及产量的比较 Table 1 Comparison of nutrients and yield of 6 alfalfa varieties

表2 无量纲化处理的X0与Xi的值 Table 2 X0 and Xi value after dimensionless processing

表3 X0与Xi的绝对差值Table 3 Absolute differences between X0 and Xi

表4 各性状指标的关联系数值Table 4 Correlation coefficients of each traits

表5 各苜蓿品种的关联度Table 5 Association of alfalfa varieties

夏传红等[12]采用模糊数学方法，在测定白羊草(Bothriochloaischcemum)草地5种主要牧草生物量基础上，进一步对其营养成分(干物质、粗蛋白、粗灰分、钙、磷等)进行综合评价，确认其营养价值重要性次序。经研究认为牧草的粗蛋白和粗纤维含量是评定牧草营养价值的主要指标[12-14]，但采用单因素或以主要指标为评定依据有一定的局限性。早期苜蓿干草营养价值评定多采用灰色相关联的方法，此法可大体上显示牧草的营养特点。但该方法未能将碳水化合物精确地区分为可消化利用的部分和不易消化利用的部分。利用灰色系统理论中的关联分析方法，对8个酱用番茄(Solanumlycopersicum)栽培品进行综合评估，其结果与实际基本表现一致，这对番茄的培育与推广有很重要的指导意义[14]。本研究运用灰色关联度的方法，对不同苜蓿的粗蛋白、水分、粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、钙、磷和灰分8个营养成分进行分析，达到了综合评价苜蓿营养价值的目的，避免了只用粗纤维或粗蛋白等营养物质的单一含量来评定苜蓿的营养价值，使得到的结果更加可靠。因而，用灰色关联度分析法更准确、更客观，也进一步确定了苜蓿营养价值的重要性次序。对苜蓿的营养价值评判是个很复杂的问题，除品种、收割期以及干燥方式外，苜蓿的营养价值还受到病虫害、施肥以及种子处理等因素的影响[15-16]。病虫害不仅影响植株存活率,还严重影响苜蓿的品质。袁庆华和张文淑[17]的研究表明,褐斑病苜蓿叶片和健康叶片相比,其粗蛋白、磷与粗灰分含量明显降低,而粗纤维含量呈增加趋势。所以本研究得出的结果有一定的局限性，只能对苜蓿(品)种的选择的进一步研究起到一定的指导作用，在具体栽培时应进行综合考虑。

本研究运用灰色关联度对苜蓿的营养价值进行分析，得出的结论与实际表现基本一致，对苜蓿(品)种的选择与推广将起到重要的指导意义。

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