西藏当雄10个引进燕麦品种的生产性能和营养品质比较

2019-09-25张光雨沈振西邵小明马和平

草地学报 2019年4期

张光雨，沈振西，邵小明，付刚, 马和平*

(1. 西藏农牧学院高原生态研究所,西藏高原森林生态教育部重点实验室, 西藏林芝高山森林生态系统国家野外科学观测研究站，西藏林芝，860000； 2. 中国科学院地理科学与资源研究所，生态系统网络观测与模拟重点实验室，拉萨高原生态系统研究站，北京 100101； 3.西藏高原草业工程技术研究中心，西藏拉萨 850000；4.中国农业大学资源与环境学院，生物多样性与有机农业北京市重点实验室，北京 100093)

西藏地处我国西南边陲，平均海拔4 000 m以上，素有“世界屋脊”和“地球第三极”之称，具有生态安全屏障的重要作用[1-2]。西藏地区近一半的土地属干旱半干旱气候，自然条件恶劣，生态系统脆弱，导致西藏的土地自然生产潜力低、承载能力十分有限[3-5]。特别是近年来随着全球气候变化的加剧以及人类活动的影响，西藏的生态系统发生了显著变化，其中草地退化已经成为西藏最严重的生态问题之一[6-7]。当雄位于藏南与藏北的交界带，是拉萨市唯一的纯牧业县，近40年来由于过度放牧导致当雄的天然草地出现了不同程度的退化，其生产力已不能满足其需求，草畜失调的问题日益突出[8-9]。因此为了缓解天然草地的压力，保护西藏的生态环境，大力推广人工草地已成为一项关键措施[10-11]。不管是人工草地还是天然草地补播都需要有其相适应的牧草品种，因此牧草品种的选择问题是成为解决西藏畜牧业发展的关键问题之一，优质高产的牧草品种可以为特色畜牧业提供营养需要来源[12]。

随着西藏种植业结构的调整，燕麦(Avenasativa)已成为西藏重要的优质饲草料作物，种植面积正在逐年扩大[13]。燕麦是禾本科燕麦属一年生草本植物，能草籽兼用，即是优质的饲料、饲草作物又能作为粮食作物，具有产量高、营养价值高、抗寒抗旱能力强等特点[14]。关于西藏燕麦引种的试验已有报道[15-18]，但是在西藏当雄还未见相关试验报道，同时前人燕麦引种试验大多只关注农艺性状及产量，缺乏与营养品质相结合的综合评比试验，而且在生产实践中适宜在西藏高寒地区种植的燕麦品种资源缺乏，在西藏种植推广的燕麦品种均从外地引进，因此筛选能在西藏当雄种植的燕麦尤为关键。本试验拟选取10个燕麦品种，利用灰色关联理论对生产性能和营养品质进行综合评价，筛选出适宜在西藏拉萨当雄地区种植的优良燕麦品种，以期为当地燕麦品种的筛选提供参考，为缓解天然草地压力和草畜矛盾提供有效途径。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验地点位于西藏拉萨当雄县草原站试验田(东经91°05′，北纬30°51′)，海拔4 333 m，属高原寒温带半干旱季风气候，年均日照时数2 880 h，年均气温1.3 ℃，年均降水量476.8 mm，降雨主要集中6～8月份，年均蒸发量1 725.7 mm[6]。经测定，试验田的pH=5.3，全氮含量为1.25 g·kg-1，全磷含量为0.50 g·kg-1，速效磷含量为24.32 mg·kg-1，速效钾含量为153.51 mg·kg-1。

1.2 试验材料

参试的10个燕麦品种及特点见表1，参试品种均由青海省畜牧兽医科学院。

表1 参试10个燕麦品种及特点Table 1 The varieties and characteristics of ten oats tested

1.3 试验方法

参试的10个燕麦品种于2017年6月15日进行播种，采用随机区组设计，设3次重复，共30个小区，小区面积3 m×4 m，采用撒播方式，燕麦播种量为225 kg·hm-2，播种完覆土，于9月30日取样。

1.4 测定指标及方法

1.4.1产量随机选取1 m2的样方取样并将鲜草带回实验室在105℃下杀青30 min，然后在80℃条件下烘48 h称其干重。分别于7月14日、8月1日和9月17日在各小区远边缘行30 cm处随机选取10株燕麦测量其自然株高。在各小区远离边缘30 cm处选取随机选取20株燕麦刈割留茬5 cm，取样后带回实验室后把茎叶分开并在105℃下杀青30 min后，调至80 ℃烘48 h后分别称干重，计算其叶茎比(叶干重/茎干重)。

1.4.2营养品质取烘干至恒重后的燕麦，将燕麦叶片、籽粒和茎秆混合粉碎后，过40目筛制成植物样品进行营品质的测定。酸性洗涤纤维(ADF)，中性洗涤纤维(NDF)，粗蛋白(CP)，粗灰分(Ash)，粗脂肪(EE)，木质素(ADL)均参照文献[19]进行。

1.5 利用灰色关联度理论对10个燕麦品种进行综合评价的方法

试验采用熵权赋权法的灰色关联理论，参考邓聚龙[20]的方法，将10个燕麦品种作为一个灰色系统，对干重、叶茎比、株高、CP、ADF、NDF、EE、Ash和ADL共9个指标进行综合评价。

(1)参考品种：参考品种是作为灰色系统中综合评价的标准，本试验选取10个燕麦品种中干重、叶茎比、株高、粗蛋白、粗脂肪和粗灰分的最大值以及酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和木质素的最小值建立参考品种X0。

(2)数据标准化：将各指标进行无量纲初值化处理，即各参试品种的指标除以参考品种对应的指标X'i(κ)=Xi(κ)/X0(κ)，然后根据无量纲初值化处理后的数据计算各点的绝对差，计算公式为：εi(κ)=|X0(κ)-Xi(κ)|。式中：Xi(κ)为第i个品种的第k个指标的性状值，i=1，2，……n，k=1，2，……m；X0(κ)为参考品种第k个指标的性状值。

(3)关联系数计算：利用公式计算关联系数：ε(κ)=(a+ρb)/[Δi(κ)+ρb]，式中：a=minmin|X0(κ)-Xi(κ)|=0；b=maxmax|X0(κ)-Xi(κ)|=0.6286；ρ为分辨系数，取值0.5。

1.6 数据统计

试验所得数据在Excel软件上进行整理，用SPSS 20软件对生产性能指标和营养成分指标进行单因素方差分析，并用Duncan方法进行多重比较，origin 9.0作图，采用灰色关联理论对参试品种的生产性能与营养指标进行综合评价。所有的统计显著性检验P<0.05。

2 结果与分析

2.1 不同燕麦品种干草产量和叶茎比比较

10个燕麦品种的平均干草产量为6 981 kg·hm-2(图1-A)，其中青燕1号的干草产量最高(8 772.1 kg·hm-2)，青引3号的干草产量最低(5 699.8 kg·hm-2)，另外青海甜燕麦的干草产量也较高(8 012 kg·hm-2)，10个燕麦品种的干草产量没有显著差异。10个燕麦品种的平均叶茎比为0.93(图1-B)，其中加燕2号的叶茎比最高(1.12)，青燕1号的叶茎比最低(0.75)，青莜3号的叶茎比也较高(1.07)，加燕2号的叶茎比显著高于其他燕麦品种(P<0.05)；白燕7号、青莜1号和青莜3号的叶茎比没有显著差异，但显著高于青燕1号、青海甜燕麦、青引1号和林纳(P<0.05)。

图1 不同燕麦品种干草产量和叶茎比比较Fig.1 Comparison of hay yield and leaf-stem ratios of different oat varieties注：1：青燕1号，2：青引3号，3：加燕2号，4：白燕7号，5：青莜1号，6：青海甜燕麦，7：青引1号，8：青莜3号，9：阿坝燕麦，10：林纳，不同字母表示差异显著(P<0.05)，下同Note:1:Qingyan No.1,2:Qingyin No.3,3:Jiayan No.2,4:Baiyan No.7,5:Qingyou No.1,6:Qinghai Sweet Oats 7:Qingyin No.1,8:Qingyou No.3,9:Aba,10:Lean. Different lowercase letters indicate significant differences at the 0.05 level,the same as below

2.2 不同燕麦品种生长高度的变化

10个燕麦品种的最后平均株高为83.35 cm(表2)，其中青海甜燕麦的株高最高(107.87 cm)，青莜1号的株高最低(48.6 cm)，青引1号的株高也较高(100.67 cm)；在相同的时间段里青海甜燕麦的生长速率最快(1.35 cm·d-1)，青莜1号的生长速率最慢(0.55 cm·d-1)；在生长发育的前期青引1号生长最快(97.12%)、加燕2号生长最慢(27.76%)，在生长发育的后期青海甜燕麦生长最快(206.44%)、青莜1号生长最慢(128.53%)。10个燕麦品种后期的株高均显著高于生长前期的株高(P<0.05)，10个品种中青燕1号、青海甜燕麦、青引1号、阿坝燕麦和林纳的株高显著高于其他燕麦品种(P<0.05)。

表2 不同燕麦品种生长高度变化Table 2 Comparison of growth height of different oat varieties/cm

注：同列不同小写字母表示不同燕麦间差异显著(P<0.05)，同行不同大写字母表示不同时期差异显著(P<0.05)。下表同

Note:Different lowercase letters within the same column show significant difference among different oat varieties at the 0.05 level,while different capital letters within the same line show significant difference among different times at the 0.05 level. The same as below

2.3 不同燕麦品种营养成分含量的比较

10个燕麦品种的平均粗蛋白含量为7.64%(图2-A)，白燕7号的粗蛋白含量最高(8.54%)，青海甜燕麦和青莜1号的粗蛋白含量较低(5.35%和6.97%)，白燕7号的粗蛋白含量显著高于青海甜燕麦和青莜1号的粗蛋白含量(P<0.05)。ADF含量在27.27%～37.50%(图2-B)，其中林纳的ADF含量最高(37.5%)，青莜1号的ADF含量最低(27.27%)，林纳和青引1号的ADF含量显著高于青莜1号和白燕7号的ADF含量(P<0.05)；林纳的ADF含量比青莜1号的ADF含量高37.51%，比白燕7号高26.82%。NDF含量在49.73%～67.51%(图2-C)，其中青海甜燕麦的NDF含量最高(67.51%)，青莜1号的NDF含量最低(49.73%)，青海甜燕麦、加燕2号、青引3号和阿坝燕麦的NDF含量显著高于青莜1号的NDF含量(P<0.05)。EE含量在21.67%～58.33%(图2-D)，其中青莜1号的EE含量最高(58.33%)，林纳最低(21.67%)，林纳、青海甜燕麦和青引3号的EE含量显著高于其他燕麦品种的EE含量(P<0.05)。Ash含量在3.83%～5.23%(图2-E)，其中青引3号的Ash含量最高(5.23%)，青海甜燕麦最低(3.83%)，青引3号、青莜1号、加燕2号和阿坝燕麦的Ash含量显著高于其他燕麦品种的Ash含量(P<0.05)。ADL含量在23.81%～34.27%(图-2-F)，其中青海甜燕麦的ADL含量最高(34.27%)，青莜1号的ADL含量最低(23.81%)，青海甜燕麦、白燕7号和青引1号的ADL含量显著高于加燕2号和青莜1号的ADL含量(P<0.05)。

2.4 10个燕麦品种生产性能和营养品质综合评价

通过计算得出各指标的熵值和权重(表3)，然后根据权重系数计算出10个燕麦品种的加权关联度和等权关联度(表4)，并以加权关联度系数大小确定参试品种的优劣顺序，综合评价结果由高到低依次为：青燕1号>青海甜燕麦>林纳>阿坝燕麦>白燕7号>青莜3号>青引1号>青莜1号>加燕2号>青引3号。

图2 不同燕麦营养成分含量的比较Fig.2 Comparison of nutrient content of different oat varieties

表3 各指标的熵值及其权重Table 3 The entropies and its weights of the indicators

干重Hay yield叶茎比Leaf/stem株高Plant heightCPEEAshADFNDFADL熵值entropies0.987 0.982 0.980 0.990 0.967 0.992 0.988 0.991 0.984 权重weights0.2250.122 0.132 0.1070.068 0.054 0.081 0.084 0.063

3 讨论

3.1 10个燕麦品种生产性能

产量不仅是衡量燕麦品质的重要指标，还是衡量其适应性的重要指标[21]。干草可以调节青饲料供给的季节性淡旺，缓冲枯草季节青饲料的不足。本研究中，10个燕麦品种中青燕1号的干草产量最高，这可能与青燕1号是早熟品种有关，低于马力等[22]报道的青燕1号的干草产量，10个燕麦品种的平均干草产量低于徐长林[23]报道的结果，武俊英等[24]和赵宁等[25]研究表明产量差异可能是由于燕麦品种遗传特性或生境等原因造成的，因为恶劣的气候和土壤条件常导致燕麦产量低或者不稳，当雄试验地由于海拔高气温低等不良条件导致燕麦产量低于前人的研究报道。另外因为在灌浆初期，燕麦中的营养干物质累积不断增加，叶子中的累积速度低于茎的累积速度，所以此时的燕麦产量达到最大，最适合刈割。

表4 参试品种间的关联度排序Table 4 Correlation modulus of tested Avena varieties

株高是影响牧草产量的重要指标，可以反应出不同牧草的产草量差异[21]。一般情况下植株高的燕麦品种产量也相对较高，普通燕麦株高范围为70～215 cm，本研究中，10个燕麦品种的平均株高83.35 cm，低于杨海磊等[26]和周青平等[27]报道的燕麦平均株高，高于彭先琴等[28]报道的燕麦最大株高81.53～90.54 cm，可能与燕麦品种本身遗传特性和燕麦生长发育的环境有关。

叶茎比是用来衡量牧草适口性的重要指标，比值越大说明燕麦叶量越丰富，营养品质也越高。本研究结果表明，加燕2号的叶茎比最大，说明加燕2号的叶所占比最高、适口性更好，结果高于孙建平等[21]、徐长林等[23]结果，造成结果不一致的原因一方面可能与燕麦本身遗传特性有关，另一方面还与当地气候条件、温度和生态环境有关。另外叶茎比还与燕麦鲜草产量有关，由于叶片中含水量大，所以叶茎比大的燕麦品种产量也相对较大。

3.2 10个燕麦品种营养成分

CP是衡量牧草营养品质的重要指标之一，也是家畜所需的营养来源，ADF和NDF含量影响家畜的采食率和消食率，ADF越高，采食率越低，NDF越高，消失率越低，随着燕麦的生长发育，其CP含量逐渐下降，而NDF和ADF的含量基本上是逐渐增加[10,29-30]。本研究CP含量与向洁等[10]研究结果相近，ADF和NDF含量均低于孙涛[31]的研究结果，说明本研究引种的10个燕麦品种在采食率和消食率方面优于其他品种。根据杨海磊等[26]的研究报道发现在灌浆期间燕麦的营养成分积累最高。另外燕麦营养品质与其叶茎比有关，叶茎比越高其营养物质含量越多，营养品质越高[32]。根据沈景林[33]研究表明，燕麦为需水较多植物，水分含量直接影响的燕麦的蛋白质的含量，当雄地区年降水量多，有利于燕麦蛋白质的积累。参考中国禾本科干草质量分级标准[34]，10个燕麦品种处了青海甜燕麦和青莜1号达到三级标准，其他品种均达到二级标准。

3.3 10个燕麦品种综合评价

不同燕麦品种的优劣性和适应性不是由生产性能或营养成分单独决定的，而是需要将生产性能和营养成分进行综合分析，所以10个燕麦品种的综合评价需要运用灰色关联度进行分析，灰色关联理论广泛用于各种综合评价中，基于熵权赋权法的灰色关联度可以应用于燕麦，且结果准确，评价品种的优劣客观可行，是一种较好的方法[35-36]。虽然灰色关联度分析法能有效克服单项比较分析的缺点，但灰色关联度评价分析也存在一些不足，如根据各性状的相对重要程度对品种的主要性状分别赋予不同的权重系数，有根据经验及市场需求主观确定各指标的重要程度的主观权重系数，有根据资料进行整理、计算、分析得出的客观权重系数，如何确定一个供参考的权重系数标准尚待进一步研究。

根据灰色关联度理论得出适宜在当雄种植的燕麦品种为青燕1号、青海甜燕麦和林纳。当雄海拔4 333 m，属高原寒温带半干旱季风气候，年均降水量476.8 mm，降雨主要集中6～8月份，因此需选择生长期较短的早熟品种，青燕1号为早熟品种、抗旱抗倒伏，因此可以选择其在当雄种植。通过实验样地HOBO气象设备得到2017年6-9月的平均气温为11.38℃，平均降雨量为353.7 mm，为暖干(极端暖)气候，青海甜燕麦和林纳中晚熟品种在此气候条件下生产性能和营养品质也有较好的表现。近40年来当雄天然草地由于过度放牧导致出现了不同程度的退化，其生产力已不能满足其需求。在当雄种植燕麦不但能有效缓解天然草地的压力，而且还能保护西藏的生态环境。