6个紫花苜蓿品种在湘北地区引种种植的生产性能比较

林丽秀

（岳阳职业技术学院，湖南 岳阳414000）

紫花苜蓿（Medicago sativa）又称苜蓿，素有“牧草之王”的美称，是豆科苜蓿属多年生草本植物，具有产量和饲用价值高、适口性好等优点。由于紫花苜蓿牧草干物质中蛋白质含量较高，因此该草种又被认为是草料中的蛋白质饲料。在我国，紫花苜蓿主要在北方种植，南方种植不多。近年来，随着草地的严重退化，导致载畜量大大下降，出现饲料季节性不平衡、放牧草地蛋白质供应严重不足、规模化草食动物养殖场蛋白质草料匮乏等问题，尤其在我国的南方，草料不足成为草食动物生产发展受限的主要原因之一。

为了解决南方草食动物养殖饲料不足这一问题，南方部分地区频繁引种紫花苜蓿品种，且相关研究较多。试验在湘北地区进行紫花苜蓿品种选择与栽培，拟通过灰色关联理论模糊数学方法中的权重决策法，对6个紫花苜蓿材料进行多指标多重比较，从中筛选出好的材料，为湘北地区引种紫花苜蓿提供一定的依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况及供试材料

试验在湖南省岳阳市郭镇岳阳职业技术学院校内基地进行。该地属亚热带湿润季风气候，年平均气温17℃，最冷月平均气温3℃左右，最热月平均气温28℃左右；年降雨量1 500 mm；试验地土壤为红壤，土壤肥力较一致。

供试紫花苜蓿材料：Victoria（来源于克劳沃，原产美国，秋眠级数6 级）、Powerplant（来源于绿冠，原产美国，秋眠级数6 级）、Millenium（来源于绿冠，原产美国，秋眠级数8 级）、CW403（来源于西海岸，原产美国，秋眠级数4 级）、SIMA575（来源于BUF，原产阿根廷，秋眠级数6级）、Victoria SPI （来源于BUF，原产阿根廷，秋眠级数6 级）。通过田间各项指标综合比较，从6个材料中筛选出综合性能最好的品种。

1.2 田间试验设计

试验于2013年3月20日播种，穴播，随机区组设计，小区面积为2 m×2 m，行距40 cm，小区间间隔50 cm，每个品种3个重复。生育期每小区施复合肥2～3 g/m2（氮︰磷︰钾=3∶1∶1），生长过程中田间适时进行人工除草。2013年6月25日第一次刈割，2013年7月30日第二次刈割，2013年9月10日第三次刈割。

1.3 测定指标

1.3.1 农艺性状测定 （1）株高：每次刈割前以对角线取样，每小区随机选取20 株苜蓿，测定其自然高度，取平均值。（2）单株分枝数：每次刈割前以对角线取样，每小区随机选取20 株苜蓿，测其单株分枝数。（3）叶茎比测定：在测定单株干草产量时，取200 g 鲜草，将茎叶分离，分别放入烘箱烘至恒重，称重，计算叶茎比。

1.3.2 单株产量测定 每次测产前，每小区随机选取20株苜蓿，称量其单株鲜重。并从20 株苜蓿中随机取200 g 放入105℃烘箱内，经10 min 后降到65℃，再经24 h烘至恒重，称量记为W（单位为g），3 次重复。然后，计算干鲜比及单株干草产量，计算公式如下：干鲜比=W/200，

单株干草产量=鲜草产量×W/200

1.3.3 营养成分测定 通过凯氏定氮法测定苜蓿干草草粉的粗蛋白含量，采用范氏洗涤纤维法测定苜蓿干草草粉的中性和酸性洗涤纤维含量。

2 结果与分析

2.1 关联系数计算

将紫花苜蓿的干草产量、株高等7个指标视为整体，构建一个灰色系统，每个指标为该系统的一个灰色因素，每个指标的最好趋势做为参考值，根据因素数列的几何形状发展态势的接近程度来衡量指标值与参考值之间关联度的大小。关联度越大，则该参试品种与参考品种的相似程度越高，反之，则相似程度越低[1-2]。表1为各品种7个指标的平均值。

表1 紫花苜蓿品种各项生产性能指标

供试品种以X 表示，性状以K 表示，各供试品种X在性状K 处的值构成比较数列Xi，X0为构建的理想参考品种。数据处理过程如下：（1）将紫花苜蓿7个生产性能指标的数据进行无量纲初始化处理，结果见表2；（2）计算各点（kij）的绝对值△（k）=∣X0（k）－Xi（k）∣，结果见表3；（3）根据公式ξi（k）=（a＋b）/[△i（k）＋bρ]，计算关联系数，其中a=min，min∣X0（k）－Xi（k）∣为0，b=max，max∣X0（k）－Xi（k）∣为0.33，ρ 为分辨率系数，取值0.5，结果见表4。

表2 紫花苜蓿品种各项生产性能指标无量纲化处理

表3 X0 与Xi 的绝对值差△1（k）

表4 各性状指标的关联系数

2.2 关联度计算

由计算结果得出，紫花苜蓿品种7 项指标干草产量、株高、分枝数、叶茎比、粗蛋白含量、酸性洗涤纤维含量和中性洗涤纤维含量的权重值分别为W1=0.183，W2=0.138，W3=0.152，W4=0.130，W5=0.161，W6=0.127，W7=0.131，由大到小依次排序为W1＞W5＞W3＞W2＞W7＞W4＞W6。这说明在评价紫花苜蓿中各指标权重顺序为干草产量＞粗蛋白含量＞分枝数＞株高＞中性洗涤纤维含量＞叶茎比＞酸性洗涤纤维含量。

表5 各供试材料的加权关联度值

从表5 中可以看出，供试6个紫花苜蓿品种与参考品种的加权关联度值顺序是CW403＞Victoria＞Power plant＞Millenium＞Victoria SPI＞SIMA575。由此表明，6个紫花苜蓿品种中CW403 的综合生产性能表现最优，SIMA575 表现最差。

3 结论与讨论

通过对6 份参试紫花苜蓿品种的生产性能综合比较研究，结果表明，综合评价排序最高的品种CW403，干草产量最高，在湘北地区种植表现最优；综合评价排序最差的是SIMA575，并且干草产量也比较低，说明该品种不太适宜在湘北地区种植栽培。

紫花苜蓿干草产量、株高、分枝数、叶茎比、粗蛋白含量、中性洗涤纤维含量和酸性洗涤纤维含量是生产性能综合表现的重要指标[3-5]。根据灰色关联度分析各指标权重顺序为干草产量＞粗蛋白含量＞分枝数＞株高＞中性洗涤纤维含量＞叶茎比＞酸性洗涤纤维含量。这说明在7个性状指标中，干草产量对综合评价表现的贡献最大，其次是粗蛋白含量。试验对6个紫花苜蓿品种进行生产性能的比较研究，结果表明，苜蓿生产性能综合表现较好的品种具有较高的干草产量和粗蛋白含量，牧草叶茎比、分枝数和株高表现次之，但中型洗涤纤维和酸型洗涤纤维含量较低。

对苜蓿生产性能进行综合评价，常采用方差分析和多重比较法，这些方法仅仅是对单一指标进行评价，不能充分体现苜蓿的综合性状、特点及表现[6]。近年来，学者们常采用聚类分析、层次分析，灰色关联分析法等对农作物和牧草进行综合评价，常用的分析结果排序方法有加权法、ELECTRE 法、LINMAP 法、TOPSIS 和线性分配法等[7]。灰色系统理论首先要对原始数据进行整理，使数据表格化，同时该方法计算简便、量化程度高，是目前牧草综合评价领域应用较多的方法[8-9]。

由于试验时间和地理条件有限，6个紫花苜蓿品种栽培的抗病性、耐热性、越夏率、持久性等指标未能纳入试验进行比较分析，而这些指标对于紫花苜蓿的生产性能综合比较以及能否在南方成功种植都是关键因素，因此将在后续试验中进行更加深入的研究。

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