应用灰色关联度法评定牧草营养价值的研究

侯留飞，乔安海，袁青杉，李 娟

（青海省草原总站，西宁 810001）

应用灰色关联度法评定牧草营养价值的研究

侯留飞，乔安海，袁青杉，李 娟

（青海省草原总站，西宁 810001）

为了综合评价糙毛鹅冠草、吉农无芒雀麦、林西直穗鹅冠草、草地早熟禾、垂穗披碱草、直穗披碱草、加拿大披碱草、同德贫花鹅冠草和同德小花碱茅9个牧草品种的营养价值，利用灰色关联分析概略养分，并按关联度指数进行等级划分。结果表明：垂穗披碱草与参考对象关联度最高，垂穗披碱草、加拿大披碱草等级为一等。说明垂穗披碱草和加拿大披碱草2个牧草品种综合评价优于其他牧草品种。

灰色关联度；牧草；营养价值；评定

灰色系统理论最早由华中理工大学邓聚龙教授提出[1]，它利用曲线几何形状的相似程度来判断相关程度，曲线的形状越接近，则发展态势越接近，关联度就越大[2]。灰色关联度分析源于灰色系统理论，因其具有理论简单、计算方便、结果量化等优点，因此，该理论提出后，被广泛应用于生态环境、生物统计、农业生产、品种审定等领域。

人工饲草地建设是推动饲草料生产体系建设、加快草原生态保护建设的重要途径，也是发展草牧业的重要物质基础。多年来，随着天然草原退牧还草、三江源区生态保护和建设等系列工程的实施，青海省人工饲草地保留面积和饲草产量逐年增加。但由于地处青藏高原，受地理与气候条件的制约，青海省人工饲草地建设中多年生牧草品种仅限于垂穗披碱草、多叶老芒麦和青海草地早熟禾等少数牧草品种，不能满足人工饲草地建设的需要。在青海省财政支农资金的支持下，青海省草原总站从2012年开始在海北州海晏县境内开展抗寒性优良牧草引种筛选试验，以期为人工饲草地建设选育出牧草新品种。

本试验对9个参试牧草品种（糙毛鹅冠草、吉农无芒雀麦、林西直穗鹅冠草、草地早熟禾、垂穗披碱草、直穗披碱草、加拿大披碱草、同德贫花鹅冠草和同德小花碱茅）的粗灰分（Ash）、粗脂肪（EE）、粗纤维（CF）、粗蛋白质（CP）、钙（Ca）、磷（P）等概略养分含量进行了测定。借鉴前人利用灰色关联度法对9个牧草品种的概略养分进行灰色关联分析，旨在对9个牧草品种进行数量化的综合评价，为人工饲草地牧草新品种的选育提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于青海省海晏县，该区属典型的高原大陆性气候，年降水量403.6 mm，年均温0.9℃，年积温（≥0℃）1 612.8℃，年有效积温（≥10℃）634.5℃。经青海省农林科学院分析测试中心测定，土壤为山地栗钙土，土壤中有机质含量32.98 g/kg，全氮、P2O5、K2O含量分别为2.07、1.16和25.90 g/kg，碱解氮、速效磷、速效钾含量分别为115、20.8和134mg/kg，土壤pH值为7.16［3-4］。

2 材料与方法

2.1 材料

对参试的糙毛鹅冠草、吉农无芒雀麦、林西直穗鹅冠草、草地早熟禾、垂穗披碱草、直穗披碱草、加拿大披碱草、同德贫花鹅冠草和同德小花碱茅9个牧草品种在初花期整株采样（不含根部），每个牧草品种采样1 kg左右。将鲜草剪成3～4 cm长，称取鲜重后置于烘箱中，在60～65℃烘干12 h，取出放置室内冷却回潮24 h后称重，然后再放入烘箱在60～65℃下烘干8 h，取出放置室内冷却回潮24 h后称重，直至两次称重之差不超过2.5 g为止，得到饲草干样品送中国科学院西北高原生物研究所分析测试中心进行粗灰分（Ash）、粗脂肪(EE)、粗纤维（CF）、粗蛋白质（CP）、钙（Ca）、磷（P）等概略养分测定。

2.2 方法［1，5-6］

2.2.1 灰色关联分析指标的无量纲化 将量纲不同的5个灰色关联分析指标（农艺性状）的试验数据转化为评价数据，居于0～1之间，消除量纲不同给分析评价过程带来的影响。正向向量yi=xix0，逆向指标：yi=1-（xix0）（试验中农艺性状数据均为正向向量），式中，xi为灰色关联分析试验数据；i=1，2，3，…m；x0为灰色关联分析指标理想数据，试验中选用同种分析指标内最大值。

2.2.2 建立灰色关联分析模型

2.2.2.1 理想数据数列，即参考数列为x0={x0（1），x0（2），…x0（n）}；试验数据数列为xi={xi（1），xi（2），…xi（n）}

表1 9个牧草品种饲草营养成分测定结果

2.2.2.2 x0与xi在k点的关联系数

上述公式中，为x0数列与xi数列在k点的绝对差；为x0数列与xi数列在k=1，2，3，…n点上的一级最小差；为因素i=1，2，3，…m在k=1，2，3，…n点上的二级最小差；为因素i=1，2，3，…m在k= 1，2，3，…n点上的二级最大差；ρ为分辨系数，用于提高关联系数间的差异显著性，取值范围0～1，一般取ρ=0.5。

2.2.2.3 关联度计算用k个点关联系数的平均值作为比较因素与分析因素整个关联程度的量度

3 结果与分析

3.1 关联系数和关联度分析

根据灰色系统理论关联度分析原则,参考对象的质量是系统中最高的,被评价牧草品种的概略养分与之关联度越大,则与参考对象越接近,其质量较高；反之则质量较低[7]。参照9个牧草品种的营养成分测定结果（表1），建立参考对象，粗灰分（Ash）、粗脂肪（EE）、粗纤维（CF）、粗蛋白质（CP）、钙（Ca）、磷（P）各项指标的参考对象分别为5.01%、1.52%、47.17%、7.19%、2 798.90 mg/kg、1 854.70 mg/kg。由表2可知，9个牧草品种根据关联度由大到小的排序为：垂穗披碱草>加拿大披碱草>糙毛鹅冠草>林西直穗鹅冠草>吉农无芒雀麦草地早熟禾>直穗披碱草>同德贫花鹅冠草>同德小花碱茅。

表2 9个牧草品种饲草营养成分关联系数和关联度

3.2 关联度分级

参照前人对关联度分级的研究［7］，本文尝试将9个牧草品种进行等级划分，具体划分标准：γ≥0.80为一等，0.60≤γ＜0.80为二等，0.40≤γ＜0.60为三等，0.20≤γ＜0.40为四等，γ＜0.20为五等。根据上述标准，垂穗披碱草、加拿大披碱草2个牧草品种可划为一等，糙毛鹅冠草、林西直穗鹅冠草、直穗披碱草、吉农无芒雀麦、草地早熟禾、同德贫花鹅冠草和同德小花碱茅7个牧草品种可划为二等。

4 小结

本试验结果表明，参试的9个牧草品种中，垂穗披碱草关联度最高，为0.899，与参考对象最为接近，同德小花碱茅关联度最低，为0.667。参照对天然草地分等的做法，依据关联度对9个牧草品种进行分等，2个牧草品种（垂穗披碱草、加拿大披碱草）为一等，7个牧草品种（糙毛鹅冠草、林西直穗鹅冠草、直穗披碱草、吉农无芒雀麦、草地早熟禾、同德贫花鹅冠草、同德小花碱茅）为二等。

［1］李月芬，汤洁，林年丰，等.灰色关联度法在草原土壤质量评价中的应用[J].吉林农业大学学报，2003，25（5）：551-556．

［2］田和彬，汪军妹，华为，等．大麦主要农艺和品质性状的相关性及灰色关联度分析[J]．浙江农业学报，2011，23（3）：433-438．

［3］卢成保，侯留飞.海晏县7个燕麦品种比较试验 [J].青海草业，2015，24（2）：16-18.

［4］沈景林，孔凡新.海晏牧场草地畜牧业最适载畜量的研究[J].草业科学，1995，12（6）：25-29.

［5］武月荣，苏根成.灰色关联度法在蒙古高原北部草原土壤质量评价中的应用[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)，2008，37（6）：775-779．

［6］马建军，李青丰，张树礼.灰色关联分析在黑岱沟露天煤矿土壤质量评价中的应用[J].干旱区资源与环境，2007，21（7）：125-129．

［7］杨海宽，安沙舟，张荣华，等.应用灰色系统理论评价昭苏马场天然草地质量[J].草地学报，2009，17（1）：113-119．

Application of Grey Relational Analysis in the Evaluation of Pasture Nutrient Contents

Hou Liufei，QiaoAnhai，Yuan Qingshan，et al
（Qinghai Grassland Station，Xining810001，China）

In order to evaluate the nutritive values of nine kinds of pastures，grey relational analysis was used in this experiment. The results showed that the nutritive values ofElymus nutans Griseb.and Elymus Canadensis L.were the highest amongthe evaluated pastures.

greyrelational analysis；pasture；nutritive value；evaluation

S54

A

2095-3887（2017）02-0032-03

10.3969/j.issn.2095-3887.2017.02.011

2017-03-06

侯留飞（1985-），男，学士。研究方向：草地生态与牧草栽培。