6个饲草谷子品种(系)在内蒙古农牧交错区麦后复种的产量和营养品质分析

时间：2024-08-31

温蕊，张永虎，陈茜午

(内蒙古自治区农牧业科学院，内蒙古呼和浩特 010031)

农牧交错区是农业与牧业同时存在的由半湿润、半干旱地区向干旱地区过渡的一个生态过渡地带，过渡地带的农业种植业和草地畜牧业在时间上相互重叠，在空间上交错分布[1]。内蒙古农牧交错区是北方农牧交错区的主要构成，从内蒙古北部的大兴安岭西麓开始，沿着西南方向逐步延伸至鄂尔多斯地区，该区域主要包括内蒙古自治区的64个旗县区，总面积达61.62万km2，耕地面积占内蒙古耕地总面积的60%以上[2]。尽管受生态文明、土地确权政策以及农田污染治理政策的影响，内蒙古地区耕地逐步增加[2]，但作为以农业经营为主和以牧业经营为主的生产单位交错分布的地区，其耕地面积仍旧无法满足日益增长的畜牧业发展的饲草需求。我国出台“粮改饲”的政策，促使农牧交错区种植业与畜牧业的竞争关系更加激烈。因此，扩大饲草料作物的种植规模以及筛选出一批高产质优、适应性强的牧草品种至关重要。

谷子(Setariaitalica)在我国已有8000多年的栽培历史[3]，在北方地区不仅是重要的粮食作物之一，更是一种优质的饲用作物，种植面积仅次于小麦和玉米。谷子作为优质饲草具有很好的发展潜力，智慧等[4]通过研究发现，收获籽粒后秸秆的粗蛋白含量为4.53%～5.34%，粗脂肪含量1.12%～1.36%，饲喂价值接近于豆科牧草。美国更是研究出了饲草专用品种，如Golden German，其干草的粗蛋白含量9.7%～13.0%，酸性洗涤纤维为35%～38%[4]，参考美国制定的豆科与禾本科等级划分标准[5-6]，Golden German的饲草品质等级为中等。

目前为止，我国关于谷子的研究大多集中在粮用谷子上，一些作为饲草用的谷子品种也多为粮饲兼用品种，作为饲草专用的谷子品种依旧很少。邱凤仓等[7]选育出了高蛋白饲草专用型谷子青谷1号，郝洪波等[8-9]先后选育出了粮饲兼用型谷子品种衡饲1号、饲草专用夏谷新品种衡谷20号。而将谷子作为小麦、大麦等收获后复种的饲草谷子品种由更少。复种不仅能在一定程度上缓解农牧交错区种养争地的矛盾，还能提高土地的时空利用率，提高单位面积的生物产量，为我国种植业结构改革创造了条件[10]。

本研究从各地农户和科研院所收集作为饲草用途的农家种和品系，在早熟的大麦田进行复种，通过对株高、草产量和营养品质的分析，筛选出适合麦后复种的品种(系)，为进一步研究复种的饲草谷子专用品种提供候选材料。

1 材料和方法

1.1 试验地概述

试验在内蒙古自治区农牧业科学院试验田中进行。前茬为大麦，留茬30 cm。试验区(N 40°78′，E 111°68′)属温带大陆性气候，冬季漫长而寒冷，少雪；夏季短而温热，降水集中；春季干旱多风；秋季日光充足，凉爽而短促。气温日较差和年较差大，冷暖变化剧烈，年日照时数为1 600 h，年均温6.7 ℃，无霜期为130 d，降水量400 mm，气候干燥。

1.2 试验材料与设计

供试材料饲草谷子种质，分别为小香米(清水河县农家品种)、大白谷(四子王旗农家品种)、红钙谷(四子王旗农家品种)、跑死马(中国农业科学院作物科学研究所刁现民老师提供的农家品种)、181-10(赤峰农科院李书田老师提供的品系)和赤峰草谷子(赤峰农科院赵敏老师提供的品系)。供试材料于2018年大麦收获后，7月26日播种。播前旋耕平整后人工开沟播种，开沟深4～5 cm；采用条播，条播行间距45 cm，播种量37.5 kg/hm2。小区面积3.6 m×8 m，采用随机区组排列，3次重复。

1.3 测定项目与方法

1.3.1 生产性能指标测定株高(Plant height)：采样时进行测定，每个品种3个重复，每个重复5点取样抽测10株，每株自地面量至生长点。

鲜草产量(Fresh grass yield)：初花期，每小区随机取样1 m2，重复3次，齐地刈割后称重量，取平均值为鲜草产量，以kg/m2为单位计算。

干草产量(Dry grass yield)：将鲜草样品自然风干至恒重后称重。

干鲜比(Dry-fresh ratio)：得到鲜、干草产量后计算干鲜比。

1.3.2 营养品质相关指标测定粗蛋白(Crude protein)按照《中华人民共和国国家标准GB/T 6432-94》[11](饲料中粗蛋白测定方法)执行；酸性洗涤纤维(Acid detergent fiber)按照《中华人民共和国农业行业标准NY/T 1459-2007》[12](饲料中酸性洗涤纤维的测定)执行；中性洗涤纤维(Neutral detergent fiber)按照《中华人民共和国国家标准GB/T 2080-2006》[13](饲料中性洗涤纤维的测定)执行；粗灰分(Crude ash)按照《中华人民共和国国家标准GB/T 6438-2007》[14](饲料中粗灰分测定方法)执行；粗脂肪(Crude fat)按照《中华人民共和国国家标准GB/T 6433-2006》[15](饲料中粗脂肪的测定)执行。

1.4 数据处理

运用灰色系统理论[16]把6个饲草谷子品种(系)看做一个灰色系统，每一种饲草谷子为该系统中的一个因素，分析6个饲草谷子品种(系)间的联系程度即关联度。关联度越大，样品间的相似程度就越高。人为构建一个饲草谷子参考品种X0，将参考品种X0的性状和营养成分含量作为参考数列[X0(1)，……，X0(N)]，每个饲草谷子品种(系)的性状和营养成分含量为比较数列Xi，计算出各饲草谷子品种(系)的性状和营养成分含量与参考品种相应指标之间的关联度，评价每个饲草谷子品种(系)的性状和营养成分价值的高低[17]。

设参考数列为X0，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)}，则称ξi(k)为X0与Xi在第k点的关联系数：

ξi(j,k)=

(1)

(1)等权关联度计算方法参照吕小东等[18]的方法，利用关联系数法计算各指标权重(权重1)，得出等权关联度。

(2)

(3)

(2)加权关联度计算方法参照刘刚等[19]的方法，基于熵权赋权法计算各指标权重(权重2)，得出加权关联度。

(4)

(5)

(6)

(7)

运用SPSS 17.0软件对试验数据进行Pearson相关性分析。

2 结果与分析

2.1 不同饲草谷子品种性状比较

不同饲草谷子品种间株高的差异显著。株高的变化为89.10～104.45 cm，变异系数为5.38%，其中赤峰草谷子的株高最高，为104.45 cm；大白谷的株高最低，为89.10 cm。赤峰草谷子与其余5个品种(系)的株高差异极显著(P<0.01)。大白谷分别与小香米、红钙谷和跑死马的株高差异极显著(P<0.01)，与181-10的株高差异显著(P<0.05)(表1)。

表1 麦后复种不同饲草谷子品种株高、产量和干鲜比

不同饲草谷子品种间鲜草产量差异显著。鲜草产量的变化为19 009.50～28 347.45 kg/hm2，变异系数为15.11%，其中181-10的鲜草产量最高，为28 347.45 kg/hm2；红钙谷的鲜草产量最低，为19 009.50 kg/hm2。181-10与红钙谷的鲜草产量差异极显著，与大白谷和赤峰草谷子的鲜草产量差异显著。小香米分别与大白谷和红钙谷的鲜草产量差异显著。

不同饲草谷子品种间干草产量差异显著。干草产量的变化为5 669.55～8 537.55 kg/hm2，变异系数为13.78%，其中181-10的干草产量最高，为8 537.55 kg/hm2；红钙谷的干草产量最低，为5 669.55 kg/hm2。181-10与红钙谷的干草产量差异极显著(P<0.01)，与红钙谷和跑死马的干草产量差异显著(P<0.05)。

干鲜比的变化为26.23%～32.55%，变异系数为10.00%。干鲜比在30%以上的有3个品种，其中大白谷的干鲜比显著高于181-10，为32.55%，其次为赤峰草谷子，为32.48%。其他3个品种红钙谷、跑死马和小香米的含水量分别为29.80%、27.61%和26.23%。

2.2 不同饲草谷子品种性状比较

酸性洗涤纤维含量的变化为34.68%～39.33%，变异系数为4.58%。红钙谷的酸性洗涤纤维含量最低，为34.68%；181-10的酸性洗涤纤维含量最高，为39.33%。181-10与其余5个种质的酸性洗涤纤维含量差异极显著。跑死马分别与大白谷和红钙谷的酸性洗涤纤维含量差异极显著，与小香米的酸性洗涤纤维含量差异显著(表2)。

中性洗涤纤维的变化为67.12%～72.23%，变异系数为3.01%。跑死马的中性洗涤纤维含量最低，为67.12%；181-10的中性洗涤纤维含量最高，为72.23%。181-10分别与小香米、大白谷、红钙谷和跑死马的中性洗涤纤维含量差异极显著。赤峰草谷子分别与大白谷、红钙谷和跑死马的中性洗涤纤维含量差异显著(表2)。

表2 麦后复种不同谷子品种营养成分含量

粗蛋白含量的变化为5.78%～9.75%，变异系数为19.16%。跑死马的粗蛋白含量最高，为9.75%；小香米的粗蛋白含量最低，为5.78%。跑死马、大白谷、181-10、红钙谷和小香米的粗蛋白含量差异极显著。赤峰草谷子分别与跑死马、大白谷和小香米的粗蛋白含量差异极显著，与181-10和红钙谷的粗蛋白含量差异显著。

粗脂肪含量的变化为0.66%～1.75%，变异系数为39.83%。跑死马的粗脂肪含量最高，为1.75%；大白谷的粗脂肪含量最低，为0.66%。跑死马和181-10分别与赤峰草谷子、小香米、红钙谷和大白谷的粗脂肪含量差异极显著。赤峰草谷子分别与红钙谷和大白谷的粗脂肪含量差异极显著。小香米和大白谷的粗脂肪含量差异显著。

粗灰分含量的变化为8.79%～13.48%，变异系数为15.24%。跑死马的粗灰分含量最高，为13.48%；大白谷的粗灰分含量最低，为8.79%。跑死马与大白谷的粗灰分含量差异极显著，分别与赤峰草谷子、红钙谷和大白谷的粗灰分含量差异显著。大白谷分别与小香米和181-10的粗灰分含量差异显著。

2.3 饲草谷子不同性状间相关性分析

对饲草谷子各性状的Pearson相关性分析表明，饲草谷子部分性状呈相关性。鲜草产量分别与干草产量和酸性洗涤纤维含量呈显著正相关(P<0.05)，相关系数分别为0.83和0.82。干草产量分别与酸性洗涤纤维含量和中性洗涤纤维含量呈显著正相关(P<0.05)，相关系数分别为0.83和0.90。酸性洗涤纤维含量与粗脂肪含量呈现显著正相关(P<0.05)，相关系数为0.89。粗脂肪含量与粗灰分含量间存在显著正相关(P<0.05)，相关系数为0.83(表3)。

表3 饲草谷子不同性状的相关性分析

2.4 利用灰色关联度法进行综合分析

采用灰色理论，参照邓聚龙[21]方法，将供试饲草谷子品种(系)作为一个灰色系统，供试的6个不同品种(系)作为系统中的单个因素，对其进行综合评价。

2.4.1 参考品种的建立参考品种(系)就是在灰色系统中对不同品种(系)饲草谷子进行综合评价的标准，试验通过对饲草谷子的鲜草产量、干草产量、株高、干鲜比、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分含量等指标的分析观察，选取鲜草产量、干草产量、株高、干鲜比、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分含量等指标的最大值以及中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维含量的最小值，依此建立一个“最优饲草谷子”的参考序列X0。

2.4.2 对数据进行标准化处理将原始数据进行无量纲化处理，若以大值为优，则Xk数据除以X0各点的数值，若以小值为优，则X0数值除以Xk各点数值，Xk∈(0-1]，其中k表示评价对象，结果如表4所示。

表4 数据的无纲量化处理

2.4.3 计算各指标在各点上的关联系数将参考品种各项指标的标准化数值分别减去各饲草谷子相应指标的标准化数值，得到一系列的标准绝对差[22]，其中最小标准绝对差和最大标准绝对差分别为：

表5 各性状指标的关联系数值

2.4.4 计算关联度根据文中1.4的公式(2)、(3)，利用关联系数法计算各指标权重(权重1)，得出等权关联度。根据公式(4)、(5)、(6)、(7)，基于熵权赋权法计算各指标权重(权重2)，得出加权关联度(表6，表7)。由于计算的方法不同，表6中权重1与权重2之间有一定的差异，其中中性洗涤纤维的权重变化最大，这与梁英等[23]的研究结果基本一致，所有指标的权重基本分布在0.077 9～0.191 8。

表6 各指标权重

表7 各品种的关联度值及其排序

2.4.5 灰色关联度综合评价分析根据关联度分析原则，关联度的大小决定参试品种与参考品种间的关联程度，即关联度越大的品种综合评价表现越好[24]。供试材料等权关联度值的排序依次是红钙谷>大白谷>小香米>赤峰草谷子>跑死马>181-10，其中红钙谷的等权关联度值为0.2201，181-10等权关联度值为0.0784。加权关联度值的排序依次是红钙谷>大白谷>小香米>赤峰草谷子>181-10>跑死马，其中红钙谷的加权关联度值为0.2966，跑死马加权关联度值为0.2548。等权关联度值略小于加权关联度值，但最终的结果基本一致。跑死马与181-10的位次发生变化，这与郑敏娜等[25]、孙万斌等[26]的研究结论相似，各指标相应的权重并不相同。综上所述，红钙谷与参考品种间的关联度最大，即为参试品种中综合评价表现最好的品种。

3 讨论

通过方差分析得到本研究所有测定指标的变异系数在3.01%～39.83%。中性洗涤纤维的变异系数最小，为3.01%；而变异系数大于15%的指标有4个，分别为鲜草产量(15.11%)、粗蛋白含量(19.16%)、粗脂肪含量(39.83%)和粗灰分含量(15.24%)。可能是由于不同品种(系)间含水量和营养成分含量不同且差异较大所引起的。智慧等[4]通过研究47份饲草产量较高的谷子品种得出，不同品种间粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、钙和总磷的含量变异系数较大，这与本研究的结果基本一致，说明改良饲草谷子品种(系)的营养成分含量具有很大的潜力。

饲草生产的根本目的是在单位面积收获最大的营养物质产量，麦后复种饲草谷子模式充分利用了农牧交错区的光热资源，挖掘了农田增产潜力，提高单位面积的生物产量，因此，筛选并培育出适合农牧交错区麦后复种的生物产量高、营养价值高的饲草谷子品种至关重要。然而，若用单一的性状来评价品种的优劣与生产性能的差异，常常会因为缺失某个因素对品种生产性能的影响而导致结果在一定程度上不够全面[27]。田兵等[22]选用了8个营养成分的指标综合评价了贵州42种野生牧草营养价值，避免常规营养评价方法中只考虑粗蛋白、粗脂肪和粗纤维等少数因子而忽略其他因子的弊端。郭霞等[28]从7个营养指标，粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、可溶性糖、粗蛋白质、磷、钾间的相互关系对5组人工模拟不同啃食强度的紫穗槐叶、茎进行了综合分析，避免了传统分析法中各种营养指标在同一处理中含量参差不齐导致的分析结果不一致。为了使试验结果更客观、全面，本研究选用了株高、鲜草产量、干草产量、干鲜比等4个生产性能指标和粗蛋白、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、粗灰分、粗脂肪含量等5个营养品质相关指标对6个饲草谷子品种(系)进行灰色关联度分析，避免了单一指标进行品种评价的弊端。不仅如此，本研究还采用了加权关联度和等权关联度2种结果相关性检验，均得出红钙谷综合评价表现最好，说明红钙谷具有较高的研究价值，但红钙谷的生物产量比其余6个品种(系)低，因此，可以将红钙谷作为麦后复种优质饲草谷子专用品种的候选材料。