种植密度和品种对青饲玉米生物量与营养品质的影响

苏亚军，焦 婷，吴建平，李 玉，豆思远，刘 婷，宫旭胤,6，王建福，雷赵民

（1.甘肃农业大学动物科学技术学院，甘肃兰州730070；2.甘肃农业大学草业学院，甘肃兰州730070；3.甘肃省农业科学院，甘肃兰州730070；4.甘肃省畜牧技术推广总站，甘肃兰州730030；5.甘肃省动物疫病预防控制中心，甘肃兰州730046；6.甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所，甘肃兰州730070）

青饲玉米(Zea mays)作为优质的饲用作物，在同样的气候条件下，全株青饲玉米青贮的营养物质收获量相当于单纯青饲玉米的1.5～2倍[1]。青饲玉米可以直接饲喂，因其青绿多汁、适口性好，也可以调制成青贮料，经过无氧发酵后，其营养价值、适口性都有很大的提高，并且可以长期的保存[2]。青饲玉米作为牛、羊重要的粗饲料，对养殖户及畜牧企业来说极为重要，2018年甘肃省庆阳市环县羊饲养量达275万只，羊年末存栏88.1万只，牛年末存栏4.2万头，玉米种植面积5.9×104hm2，而青饲玉米种植1×104hm2(环县统计局统计数据)。因此，亟需加大专业青饲玉米的种植，并筛选高品质青饲玉米品种，以确保当地养殖业的可持续发展。

有研究指出，增加密度有助于青饲玉米品质的提高[3]，但Ballard等[4]指出高种植密度会降低玉米的品质。由于单位面积水肥总量相同，密度大时单个植株养分供应相对不足，通风透光性差，影响光合作用，因而影响青饲玉米的品质[5]。随着种植密度的增加，Cuomo等[6]发现干物质(dry matter，DM)含量增加；Cusicanqui等[7]、孙继[8]发现粗蛋白(crude protein，CP)降低；水溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate,WSC)[9-10]和粗脂肪(ether extract,EE)[11-12]也减少；中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)和酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)先增加后减少[13]；粗灰分(ash, Ash)增加[14]；淀粉(starch,ST)呈递减趋势[15]。但Hallauer[16]发现，高密度种植导致玉米ADF和NDF增加。王广福[17]指出，随着种植密度增加，ST和EE含量增减变化趋势较复杂；Bertoia等[18]指出，种植密度对WSC影响不大；底姝霞等[13]发现，EE随着种植密度的增加而增加。青饲玉米饲用品质主要取决于干物质体外消化率及ADF、NDF和WSC含量[19]，优质的青饲玉米具有生物学产量高、DM含量高、CP含量高、ST含量高、粗纤维(crude fiber，CF)含量低及消化率高等特征[20]。因此，选择合适的种植密度显得尤为重要。

目前，种植密度和品种对青饲玉米生物量和营养品质影响的研究较多，但都是种植密度对单一品种生物量及少数常见营养品质指标影响的研究，对其进行综合评价的相关研究甚少。本研究通过测定甘肃环县5个种植密度下5个高产青饲玉米品种的生物量及营养品质，对其进行综合评价后筛选适宜环县地区的较优青饲玉米品种及种植密度，以期为该区优质青饲玉米的推广种植及牛羊青粗饲草料资源的开发提供理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验地位于甘肃省庆阳市环县木钵镇胡家湾村(36°22′N，107°27′E)，海拔1 180 m，0− 10 cm土层土壤有机质含量为11.10 g·kg−1,全氮0.81 g·kg−1,速效磷7.30 mg·kg−1, 速效钾194.00 mg·kg−1，pH为8.1。属温带大陆性半干旱气候，常年平均气温9.2℃，常年平均降水量300 mm左右，且时空分布不均，降水时段主要集中在7月、8月和9月。2019年环县气温降水量见图1。

图1 2019年环县气温和降水量Figure 1 Huanxian County temperature and rainfall in 2019

1.2 试验材料

选 用‘东 单13’(H1)、‘正大12’(H2)、‘科玉188’(H3)、‘衡远Y4038’(H4)及‘濮单6号’(H5)5个玉米品种为供试材料。‘东单13’由辽宁东亚种业有限公司育成，春播生育期130 d，适于东北、华北、西北、西南春玉米地区种植；‘正大12’由襄樊正大农业开发有限公司育成，生育期138 d，适宜引黄灌区单种或与小麦(Triticumaestivum)套种；‘科玉188’由河北科腾生物科技有限公司育成，春播生育期128 d，适于东华北及黄淮海地区种植；‘衡远Y4038’由深圳衡达涌金种业高科技有限公司育成，夏播生育期100 d，主要在关中夏播玉米区种植，西北地区有效活动积温≥2 200℃的春玉米区也可种植；‘濮单6号’由河南省濮阳农业科学研究所育成，在西北地区生育期为132 d。

1.3 玉米种植

采用随机区组试验设计。5个玉米品种分别种植5个密度：4.50万株·hm−2(D1)、5.25万株·hm−2(D2)、6.00万 株·hm−2(D3)、6.75万 株·hm−2(D4)及7.50万株·hm−2(D5)，共25个处理，每个处理3次重复，共75个小区，小区面积 16 m ×2.2 m，试验区四周设置保护行。播种前施纯N 200 kg·hm−2、P2O590 kg·hm−2，作为底肥，田间管理同当地大田。采用全膜双垄沟播种栽培技术，全膜双垄起垄覆膜机配套250-350型四轮拖拉机一次性完成起垄覆膜，地膜厚度0.01 mm，宽度120 cm，每个小区覆2行地膜，人工点穴种植，种植4行。不同种植密度株距分别为0.40、0.35、0.30、0.27、0.24 m。从种到收，不浇水，完全依靠天然降水(旱地雨养农业)。

1.4 测定项目及方法

于2019年5月1日种植玉米，9月2日进行数据采集，玉米生育期123 d，玉米籽实乳浆线达到1/2，距地面5～6 cm收割，每个小区同一种植行连续取10株称量鲜重后计算玉米鲜重，然后从10株中随机取2株称量鲜重，并带回实验室烘干测其风干重，然后粉碎后过40目（孔径0.425 mm）筛子装入铝箔袋真空包装送至福斯华(北京)科贸有限公司，用丹麦生产的NIRSDS 2500型多功能近红外分析仪，采用近红外光谱法(NIRS)[21-22]测定全株玉米营养品质。近红外光谱分析中各成分均采用改进偏最小二乘法(MPLS)进行定标。各营养指标的定标结果如表1所列。48 h干物质体外消化率(in vitro dry matter digestibility,IVDMD)和中性洗涤纤维体外消化率(in vitro neutral detergent fiber digestibility,IVNDFD)采用活体外人工瘤胃法测定[23]。

式中：TDN为总可消化养分，DCP为可消化粗蛋白，DCF为可消化粗纤维，DEE为可消化粗脂肪，DNFE为可消化无氮浸出物的百分含量[24]。

1.5 数据处理与分析

使用Excel 2010完成进行数据记录和作图，SPSS 21.0软件进行方差分析，Duncan进行多重比较，最后采用灰色关联度分析。选取青饲玉米的生物量和营养品质各性状指标作为评价因子，将不同种植密度下青饲玉米的各生物量和营养品质性状作为一个灰色系统，则每个种植密度作为灰色系统的一个因素[25]。

1.5.1 参考数列

以各指标的数据最理想值构成理想的参考数列：X0(k)={X0(1)，X0(2)，X0(3)，…，X0(n)}，以各指标的测定值构成比较数列：Xi(k)={Xi(1)，Xi(2)，Xi(3)，…，Xi(n)}，其中k=1，2，3，…，n，n为测定指标数(此处为15)，i=1，2，3，…，m(m为种植密度数，此处为5)。

表1 全株玉米营养指标定标结果Table1 Results of the whole maize nutrition index calculation

1.5.2 指标的无量纲化

将各指标的原始数据用Xi'(k)=Xi(k)/X0(k)对原始测量数据进行无量纲化处理。

1.5.3 关联系数

求比较数列Xi与参考数列X0各对应点的绝对差值，Δi(k)=|X0(k)−Xi(k)|，此处Δi(k)为第i密度青饲玉米的指标测定值Xi与理想值X0在第k个指标上的绝对差值，则理想数列X0和比较数列Xi在k点的关联系数εi(k)为[26]：

式中：minmin|X0(k)−Xi(k)|为二级最小差；maxmax|X0(k)−Xi(k)|为二级最大差；ρ为分辨系数，本研究中 ρ取0.5，视为同等重要。

1.5.4 灰色关联度

等权关联度为：

式中：n为测定指标数；εi(k)为关联系数；k=1，2，3，…。在实践中，反映青饲玉米生物量和营养品质的各指标的重要性是不同的，因此对各生物量和营养品质各指标赋予不同的权重系数Wi(k)。

代入加权关联度计算公式，可得到比较数列和参考数列的加权关联度(γi)。

式中：n为测定指标数，Wi(k)为权重系数。求出关联度后，按照关联度由大到小以1，2，3，…，m进行排序，关联度越大，则说明比较数列越接近参考数列，综合营养指标越优。

2 结果分析

2.1 不同处理对青饲玉米青贮生物量、消化率和总可消化养分含量的影响

如表2所列，密度和品种的交互作用对各指标均无显著影响(P>0.05)。种植密度对鲜草产量和干草产量的影响极显著(P<0.01)；而对IVTDMD、NDFD和TDN含量的影响不显著(P>0.05)，品种对IVTDMD和TDN含量的影响极显著(P<0.01)；而对鲜草产量、干草产量和NDFD影响不显著(P> 0.05)。

如表3所列，在同一品种不同密度下，随着种植密度的增加，H4品种D5密度下鲜干草产量显著(P<0.05)高于其他密度，H5品种D5密度下鲜干草产量显著(P<0.05)高于D1和D2密度，H4品种D3密度下IVTDMD显著(P<0.05)高于D1和D4密度，H2品种D4密度下TDN含量显著(P<0.05)高于D3密度，H4品种D3、D4和D5密度下TDN含量显著(P<0.05)高于D1密度。其余密度间差异不显著(P> 0.05)。

表2 不同处理下青饲玉米生物量、消化率和总可消化养分含量的方差分析Table 2 Variance analysis of biomass,digestibility and total digestible nutrient content under different treatmentsof green maize

表3 不同处理对生物量、消化率和总可消化养分含量的影响Table 3 Effects of different treatments on the biomass,digestibility and total digestible nutrient content of green maize

在同一密度不同品种下，随着品种的不同，D2密度下H3品种的鲜草产量显著(P<0.05)高于H5品种，D3密度下H3品种IVTDMD显著(P<0.05)高于H1和H5品种，D1密度下H3品种IVTDMD和TDN显著(P<0.05)高于H4品种。其余品种间差异不显著(P>0.05)。

2.2 不同处理对青饲玉米各营养成分含量的影响

如表4所列，密度和品种的交互作用对所有指标均无显著影响(P> 0.05)。种植密度对Ash含量有显著影响(P<0.05)；而对其他营养成分含量的影响不显著(P>0.05)。品种对EE、Ash、NDF、ADF、ST、Ca和P含量的影响极显著(P<0.01)，对DM和WSC含量的影响显著(P<0.05)，而对CP含量的影响不显著(P>0.05)。

表4 不同处理下各营养成分含量的方差分析Table 4 Analysisof variance of nutrient componentsof green maizeunder different treatments

如表5所列，在同一品种不同密度下，随着种植密度的增加，H4品种D1密度下EE含量显著(P<0.05)高于D4密度，H2品种D3密度下Ash含量显著(P<0.05)高于D1密度，H3品种D3和D4密度下Ash含量显著(P<0.05)高于D1密度；且D3密度下Ca含量显著(P<0.05)高于D1密度，H5品种D1密度下Ash和Ca含量显著低于其他密度(P<0.05)；且D2密度下P含量显著(P<0.05)高于D1、D4和D5密度，H4品种D3密度下P和Ca含量显著(P<0.05)高于D5密度，H3品种D4密度下NDF含量显著(P<0.05)高于D1密度，H4品种D1密度下NDF和ADF含量显著(P<0.05)高于D3和D5密度；且D4和D5密度下ST含量显著(P<0.05)高于D1密度，H3品种D1密度下ST含量显著(P<0.05)高于D4和D5密度，H5品种D1密度下ST含量显著(P<0.05)高于D2和D3密度，H4品种D1密度下WSC含量显著(P<0.05)高于其他密度。并其余密度间差异不显著(P>0.05)。

在同一密度不同品种下，随着品种的不同，D1密度下H5品种DM含量显著(P<0.05)高于H1品种，D5密度下H2和H4品种DM含量显著(P<0.05)高于H1品种，D4密度下H2品种EE含量显著(P< 0.05)高于H3品种，D1密度下H1品种Ash含量显著(P<0.05)高于H2和H3品种，D2密度下H1品种Ash含量显著(P<0.05)高于H2、H3和H4品种，D4密度下H1品种Ash含量显著(P<0.05)高于H2品种，D5密度下H1品种Ash含量显著(P<0.05)高于其他品种；且H1品种P含量显著(P<0.05)高于H2、H4和H5品种，D2和D5密度下H1和H5品种Ca含量显著(P<0.05)高于H4品种，D1密度下H4品种ADF和NDF含量显著(P<0.05)高于H3品种，D2密度下H1、H4和H5品种NDF含量显著(P<0.05)高于H3品种，D3密度下H1和H5品种NDF含量显著(P<0.05)高于H3品种，D3和D4密度下H1品种ADF含量显著(P< 0.05)高于H3品种，D1密度下H3品种ST含量显著(P<0.05)高于H1和H4品种，D4密度下H1品种ST含量显著(P<0.05)低于其他品种，D1密度下H4品种WSC含量显著(P<0.05)高于H5品种。其余品种间差异不显著(P> 0.05)。

表5 不同处理对各营养成分含量的影响Table 5 Effects of different treatments on the contents of various nutrientsin green maize

续表5Table 5(Continued)

2.3 各生物量和营养品质的灰色关联度分析

种植密度对青饲玉米品种各性状加权关联度有影响(表6)，根据加权值筛选出的3个品种及密度为H1D5>H2D4> H3D5。

3 讨论

3.1 品种和种植密度对生物量的影响

研究表明，种植密度是影响其产量及品质的主要因素[27]。路海东等[28]研究表明，不同类型青饲玉米群体干物质产量、营养物质含量对种植密度变化的响应不同。Bunting等[29]发现，低的种植密度总是导致低的DM产量。屈绳娟和沈益新[30]指出，随着密度的增加，地上部干重产量呈现上升的趋势。张吉旺等[31]指出，随着种植密度的增加，单株的饲用物质产量显著降低，但群体鲜物质和干物质产量显著增加。本研究在同一品种不同密度下，随着种植密度的增加5个品种青饲玉米鲜草和干草产量逐渐增加，在同一密度不同品种下，D2密度中‘科玉188’的鲜草产量显著高于‘濮单6号’，这与上述研究结果一致。

3.2 品种和种植密度对青饲玉米营养品质的影响

王皙玮[32]发现，随着密度的增加，‘郑单958’和‘丰禾4号’的CP含量先增加后减少，‘黑饲1号’的呈现不断上涨的趋势，‘龙育1号’变化规律不明显；‘丰禾4号’和‘黑饲1号’的EE含量先增加后减小，‘郑单958’则一直增加，而‘龙育1号’一直减少。本研究中随着种植密度的增加，‘正大12’、‘科玉188’、‘衡远Y4038’和‘濮单6号’CP含量先增加后减少，‘东单13’CP含量先减小后增大，‘衡远Y4038’的EE含量逐渐减小，‘东单13’和‘濮单6号’的EE含量先增大后减小，‘正大12’和‘科玉188’的EE含量先减小后增大，从而可以发现不同品种CP和EE含量随密度变化差异很大，这与王皙玮的研究结果一致。路海东[28]指出，Ash的含量随密度增加呈下降趋势，赵勇[14]发现随密度的增加Ash的含量提高。本研究中，‘东单13’Ash含量变化规律不明显，其原因可能是设置的密度范围和路海东、赵勇的研究有所不同，其余品种Ash含量随着密度的增加先升后降，与路海东和赵勇的研究结果一致。Sanderson等[33]指出，随着种植密度的增加，玉米全株ADF、NDF及纤维素含量增加20%～40%。本研究中，随着密度的增加，ADF、NDF除‘衡远Y4038’外都逐渐上升，这与Sanderson等[33]和乔雪峰等[34]的研究结果一致，‘衡远Y4038’的ADF和NDF含量随种植密度的增大而减小，其原因可能是由品种间差异引起。

表6 种植密度对青饲玉米品种各性状加权关联度的影响Table 6 Effects of planting density on the weighted correlation degreeof various traitsin green maize

马兴林等[35]发现，随密度增加，‘郑单18’淀粉含量上升，‘哲单14’淀粉含量下降，‘中单9409’淀粉含量变化较为复杂。本研究中随着种植密度的增加‘东单13’、‘正大12’和‘濮单6号’ST含量先减少后增加，‘科玉188’ST含量逐渐减少，‘衡远Y4038’ST含量逐渐增加，这与马兴林等研究结果一致。邰书静[15]研究了我国北方玉米主产区44个不同玉米品种的饲用品质，发现WSC品种间存在差异。从而发现WSC含量的差异主要是由品种所引起，本研究中5个品种的WSC含量随密度变化各不相同，这与邰书静结果一致。种植密度对Ca含量的变化影响不大且差异不显著[36]，Donatiello等[37]发现适当增施磷、钾肥，同时及时浇水，可以明显提高青饲玉米磷和钙的含量。本研究中各品种钙磷的差异可能是由土壤肥力、水肥以及其他栽培条件所引起的。郑伟和翟景坤[38]研究表明，不同密度下的消化率相似，邰书静[15]发现随着种植密度的增加，干物质消化率表现为递减趋势。本研究中随着种植密度的增加，‘正大12’、‘科玉188’和‘濮单6号’的干物质消化率逐渐减小，‘东单13’和‘衡远Y4038’干物质消化率随密度变化规律不明显，这与郑伟和翟景坤[38]和邰书静[15]研究结果基本一致，个别差异可能是由品种不同引起。目前种植密度对NDF消化率影响的研究较少。屈绳娟[39]发现随着种植密度的的增加，TDN逐渐增加，路海东[40]指出TDN随密度的变化趋势为先增加后有所降低。本研究中随着种植密度的增加，‘衡远Y4038’的TDN含量逐渐增加，‘正大12’和‘科玉188’的TDN含量逐渐减小，‘东单13’和‘濮单6号’的TDN含量先减小后增大，TDN含量变化与屈绳娟和路海东的研究结果基本一致，部分差异可能是由品种不同所造成。

3.3 各生物量和营养品质性状进行灰色关联度分析

灰色关联度分析法是邓聚龙[41]在1982年提出的统计方法，它的主要特点是可以对系统要素进行全面、客观的评价。该评价方法目前已在多个领域应用，关联值越大说明比较数列越接近参考序数列，则综合表现越好，本研究中通过综合评价来筛选出最适宜在环县地区种植的3个青饲玉米品种及密度表现为H1D5> H2D4> H3D5。

4 结论

种植密度对生物产量有影响，而品种对营养品质有影响，适当增加种植密度和选种优良品种可以提高青饲玉米产量及营养品质。在环县地区表现较优、排名前三的青饲玉米品种及其密度为7.50万株·hm−2的‘东单13’、6.75万株·hm−2的‘正大12’及7.50万株·hm−2的‘科玉188’，可在该地区推广种植。