73份俄罗斯百脉根的营养价值和相对饲喂价值的评价

张本瑜，师尚礼

(甘肃农业大学 草业学院/草业生态系统教育部重点实验室/甘肃省草业工程实验室/中-美草地畜牧业可持续发展研究中心，甘肃 兰州 730070)

73份俄罗斯百脉根的营养价值和相对饲喂价值的评价

张本瑜，师尚礼

(甘肃农业大学 草业学院/草业生态系统教育部重点实验室/甘肃省草业工程实验室/中-美草地畜牧业可持续发展研究中心，甘肃 兰州 730070)

以里奥、迈瑞伯及佐治亚3份中国材料为对照，对引进的73份俄罗斯百脉根种质材料的干物质、粗蛋白、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、粗灰分5项营养指标及相对饲喂价值进行测定，并采用灰色关联度法及聚类分析法对各种质材料的营养价值和相对饲喂价值进行综合评价。结果表明：73份俄罗斯百脉根种质材料营养成分含量差异明显，相对饲喂价值变异系数最大，为23.33%，变异明显；中性洗涤纤维的变异系数较大，为15.05%，变异明显；酸性洗涤纤维及粗蛋白变异较明显，变异系数分别为12.65%、11.95%；粗灰分变异不明显，变异系数为8.40%；干物质的变异系数最小，仅为1.28%，变异最不明显。通过灰色关联度及聚类分析，将73份俄罗斯百脉根种质材料分为4类，第1类材料营养价值高，相对饲喂价值高，包括Zxy09p-6485等13份材料；第2类材料营养价值较高，相对饲喂价值较高，包括Zxy08p-4868等20份材料；第3类材料营养价值中等，相对饲喂价值中等，包括Zxy06p-2376等17份材料；第4类材料营养价值低，相对饲喂价值低，包括Zxy06p-1785等23份材料；对照里奥及佐治亚处于第3类，迈瑞伯处于第4类，73份俄罗斯百脉根种质材料中有36份材料的营养价值及相对饲喂价值均优于3份对照材料，可适当推广种植。

俄罗斯；百脉根；营养价值；相对饲喂价值；灰色关联度分析

百脉根(Lotuscornioulatus)为豆科百脉根属，多年生草本植物，又名鸟足豆、瘠地苜蓿[1]。其原产于欧亚湿润温暖地区[2]，1980年从加拿大等国引入百脉根栽培品种[3]。因其不仅具有茎细叶多，产草量高，覆盖度大，护坡保持水土性能好等特点[4]，还具营养丰富、蛋白质含量高[5]、皂素含量低[6]、适口性好、采食率高、家畜饲用安全等特点[7]，现广泛分布于我国华东、华中、西南和西北地区，并适宜于在我国大部分地区种植[8-10]。但国内外对百脉根的报道多限于几种模式品种[11-13]，因此，引进新百脉根资源进行合理评价意义重大。评价百脉根品质优劣的性状因子众多，仅通过各个性状指标两两之间的比较来评判一个百脉根品种的综合品质，则有失全面性[14]。近年来，农业与牧草引种、育种方面多采用灰色关联度分析法[15-18]。灰色关联度分析法是一种综合考虑主要评价指标的评价体系，可减少主观随意性[19]；将灰色系统中各要素进行综合描述和量化的评估方法，可以对系统要素进行全面、客观的评价。利用灰色关联度分析法综合评价牧草品质简单易行，不仅客观反映参试牧草品种生产性能的综合表现，而且不会因某一个性状表现优异而认可该品种，克服了依靠单一性状评价品种的弊端[20-24]。试验对引进的73份俄罗斯百脉根种质材料的干物质、粗蛋白、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、粗灰分5项营养指标采用灰色关联度法进行营养价值分析评价，并采用聚类分析的方法对其营养价值和相对饲喂价值进行综合评价，为百脉根种质资源的遗传育种及推广种植提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验地设在甘肃省武威黄羊镇甘肃农业大学牧草试验站，位于甘肃省河西走廊东端，具有大陆性气候和青藏高原气候的综合气候特点。地理位置E 103°15′，N 37°30′，海拔1 740 m，≥10℃有效积温2 985.4℃，年平均气温7.7℃，年日照时数大于2 600 h，年降水量158 mm，主要集中在7～9月，常年平均蒸发量2 281 mm，冬季寒冷干燥，雨雪稀少，全年无霜期120 d。

1.2 试验材料与设计

试验材料共76份，73份来源于国家牧草种质资源推广项目从俄罗斯作物种质资源保护中心引入，其余3份对照材料料为里奥(L.corniculatus)、迈瑞伯(L.corniculatus)及佐治亚(L.corniculatus)，来源于中国，由甘肃农业大学草业学院提供(表1)。材料于2013年4月14日播种，采用随机区组设计，每个材料3次重复。小区面积3.0 m×1.5 m，条播，播深2 cm，行距50 cm，播量50 kg/hm2。小区间隔为50 cm，区组间走道1 m，试验地四周保护行1.5 m。播前施过磷酸钙1 500 kg/hm2、尿素75 kg/hm2作为底肥。播后镇压，期间不再施肥，适时进行除草及病虫害防治等田间管理。

1.3 营养成分测定

初花期刈割时，按“十”字法随机取样500 g鲜草混匀，放入烘箱中于105℃杀青10 min，65℃烘干至恒重，然后105℃烘干测定干物质。粗蛋白含量采用凯氏定氮法测定；酸性洗涤纤维及中性洗涤纤维含量的测定分别按Roberston中性洗涤剂法和Van Soest酸性洗涤剂法测定；粗灰分采用干灰化法测定[25]。每个样品重复3次。采用公式换算出相对饲喂价值(RFV)[14]。

表1 供试材料的编号

DMI与DDM的预测模型为：

DDM(% DM) = 88.9-ADF(% DM)

式中：DMI为粗饲料干物质的随意采食量，单位为%

BW；DDM为可消化的干物质，单位为%DM。

1.4 数据分析及评价方法

采用Excel进行数据整理运算，营养价值评价采用灰色关联度法的加权关联度分析法，并采用聚类分析综合评价营养价值和相对饲喂价值。

灰色系统理论是把所有供试的百脉根种质材料看做作一个灰色系统，每个材料为该系统中的一个因素[26]，分析该灰色系统中各因素的关联程度即关联度。关联度越大，因素的相似程度就越高，即百脉根种质材料间的相似程度就越高。构造一个百脉根种质材料的参考材料X0，将参考材料X0的营养成分含量作为参考数列[X0(1),……,X0(N)]，每份种质材料的营养成分含量为比较数列Xi，计算得出百脉根种质材料的营养成分含量同参考材料相应指标间的关联度，评价每个百脉根种质材料营养价值的高低[27]。

设参考数列为X0，百脉根种质材料的比较数列为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(k)=

(1)

式中：|X0(k)-Xi(k)|表示X0数列与 Xi数列在第k点的绝对差值，

记作Δi(k)=|X0(k)-Xi(k)|

(2)

式中：n为样本数

(3)

(4)

(5)

式中：min min│X0(k)-Xi(k)│为二级最小差，max max│X0(k)-Xi(k)│为二级最大差，ρ为分辨系数，其取值范围在0～1，一般取ρ=0.5[28]。为了方便比较过于分散的信息，将每个百脉根种质材料样本的各营养指标含量与参考材料相应营养指标含量的关联系数取算术平均值，得到等权关联度。对于供试百脉根种质材料的各营养指标而言，各营养成分对营养价值高低的贡献率不同[29]。因此，为了客观地评价百脉根材料的营养价值，需采用加权关联度，以加权关联度公式对百脉根种质材料的营养价值进行评价。

2 结果与分析

2.1 营养成分含量分析

76份参试百脉根种质材料的营养成分及相对饲喂价值如表2、3，其中相对饲喂价值变异最明显，变异系数最大，达23.33%；其次，中性洗涤纤维的变异系数较大，为15.05%，变异明显；酸性洗涤纤维及粗蛋白的变异系数较中性洗涤纤维小，分别为12.65%、11.95%，变异明显；粗灰分变异系数较小，为8.40%，变异不明显；干物质的变异系数最小，仅为1.28%，变异不明显。

表2 供试材料营养成分含量(占干物质的百分比)及相对饲喂价值

表3 供试材料营养成分及相对饲喂价值

干物质含量(表2、3、图1-A)除Zxy09p-5647以外均在90%，Zxy09p-5595的含量最高，达96.72%，Zxy09p-5647的含量最低，仅为84.64%，其余集中在92.50%～95.00%；Zxy09p-6485的粗蛋白含量最高，达23.02%，粗蛋白含量高于20%的其余2份材料分别为Zxy06p-1648，Zxy09p-6170，而Zxy08p-4693的粗蛋白含量最低(12.44%)，B图所示粗蛋白含量在15.00%～17.50%的材料共43份，占56.58%，其余25份材料的蛋白质含量在12.50%～15.00%，达32.89%；酸性洗涤纤维含量在30.00%～40.00%与40.00%～50.00%的分别占34.21%、61.84%(图1-C)，其余Zxy06p-1748的酸性洗涤纤维最低，为28.60%，Zxy9p-6401次之，为29.76%，Zxy06p-2666的酸性洗涤纤维最高，达56.93%；中性洗涤纤维含量最低的是Zxy08p-4916，为28.77%，Zxy09p-6485(30.00%)、Zxy08p-4768(33.09%)、Zxy09p-5694(39.49%)均较低，最高的为Zxy06p-2666，含量高达72.44%，其余都在40.00%～66.00%(图1-D)，占供试材料78.95%；粗灰分含量集中在9.00%～12.00%(图1-E)，占供试材料89.47%，含量最低的为Zxy09p-6358，达8.50%，最高为Zxy06p-1738，含量为13.10%；Zxy09p-6485的相对饲喂价值最高，达172.43，Zxy06p-2666的相对饲喂价值最低，仅41.05，相对饲喂价值小于100(图1-F)的材料共58份，占供试材料76.32%。

图1 营养成分及相对饲喂价值频率分布Fig.1 The frequency of nutritional content and RFV

2.2 灰色关联度分析

2.2.1 确定参考材料，构建参考数列 根据家畜对牧草的营养需求以及生产实践所得的经验，粗蛋白质是牧草中的主要营养物质，粗灰分为牧草中的矿物质，与营养价值呈正相关[30]，直接影响家畜的生长发育。因此，干物质、粗蛋白、粗灰分这3个指标的测定值越高营养价值越高；而酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维降低牧草的消化率，与营养价值成负相关[31]。因此，这2个指标越低越好。即干物质、粗蛋白、粗灰分选最大值为最优值，酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维选最小值为最优值构成最优指标集[32]。所以参考数列为{X0(k)}=(96.7211，23.0119，13.1049，28.5987，28.7735)。

二是要建立完善“持续改进”促进机制。建立和完善校企之间沟通渠道的畅通。定期开展“产教融合”教学团队交流和座谈活动。通过全面评估实践教学，在校企沟通过程中发现和解决相关问题、相互交流意见、提出整改方案、优化实施方案，进而推进“产教融合”向更好地方向发展；同时，还要采用”校、企、生”三方之间的实时沟通与交流，对出现的问题提出相关的措施，并及时处理突发事件及相关情况，从而保障“产教融合”相关工作的有序进行。

2.2.2 无量纲化处理 各营养成分指标的单位虽然相同，但测定的数值差异较大，为了便于比较，进行标准化处理。即所有相应的Xi(k)数据除以X0(k)个点的数值，使原始数据无量纲化(表4)。

2.2.3 求绝对差 将参考材料各项营养成分指标的标准化数值分别减去其余百脉根种质材料的相应指标的标准化数值，得到一系列的标准绝对差，其中最小标准绝对差和最大标准绝对差分别为：

min min│X0(k)-Xi(k)│=0

max max│X0(k)-Xi(k)│=1.517 4

2.2.4 求关联系数及其关联度 根据关联系数公式

将各绝对差值代入，即得到相应的关联系数(表5)。

表4 数据的无量纲化处理

各营养成分对营养价值高低的贡献率不同，由权重公式(4)计算得出各营养指标的权重：

干物质(0.267)>粗灰分(0.214)>粗蛋白(0.197)>酸性洗涤纤维(0.180)>中性洗涤纤维(0.141)。再根据加权关联度公式(5)计算得到加权关联度(表5)。

2.3 营养价值综合评价

根据灰色关联度理论[33]建立营养指标模型进行评价，与参考材料的加权关联度越大，其营养价值越高。76份材料营养价值最高的为Zxy09p-6485，排在第1位，其相对饲喂价值也排名第1位，该材料的粗蛋白的含量最高，达23.02%；Zxy06p-1738、Zxy08p-5053的营养价值次之，但其相对饲喂价值排名分别为第5名、第9名；Zxy08p-4768、Zxy08p-4916的相对饲喂价值较高，分别排名第2名、第3名；营养价值最低的为Zxy06p-2666，其加权关联度最小，排在最后，相对饲喂价值最小，同样排在最后;对照材料以里奥的营养价值最高，其次为佐治亚，迈瑞伯的最低，其相对饲喂价值排名依次为42，44和63，营养价值均高于3份对照材料的俄罗斯百脉根种质材料共36份，均低于3份对照材料的仅15份，其余22份材料处于3份材料之间；等权关联度同加权关联度的分析结果基本一致。但营养价值综合评价排序与相对饲喂价值评价排序的结果除第1位与最后1位相同外，其余均不相同。

表5 关联系数及关联度

注：ξ1(k)，…ξ76(k)分别对应材料X1，…X76的关联系数；WK为权重

以76份百脉根种质材料的综合营养价值与相对饲喂价值为基础，采用离差平方和法[34]进行聚类分析，以欧式距离2.5作为分界线，将76份百脉根种质材料分为4类(图2)。第1类材料包括Zxy06p-1748等13份材料，占资源总数的17.10%，其营养价值高，相对饲喂价值高；第2类包括Zxy08p-4868等20份材料，占资源总数的26.32%，其营养价值较高，相对饲喂价值较高；第3类材料包括Zxy06p-2376等19份材料，占资源总数的25.00%，其营养价值中等，相对饲喂价值中等；第4类材料包括Zxy06p-1785等24份材料，占资源总数最高，达31.58%，其营养价值低，相对饲喂价值低。

图2 综合营养价值聚类图Fig.2 Cluster of comprehensive nutritional values

3 讨论

近年来灰色关联度分析法在牧草方面的应用大多集中于苜蓿及其他牧草生产性能和营养品质评价[35-37]，对引进的百脉根种质材料的报道较少，本研究充分利用了灰色关联度的分析方法，以各营养指标的相关性来综合全面的评价百脉根种质材料的营养价值，避免了传统分析方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，并结合聚类分析的方法对营养价值和相对饲喂价值进行综合评价。评价出的13份综合营养高的材料可为百脉根种质资源的选育和生产实践提供理论参考依据。但在对这些材料的综合评价中，对参考材料的选取还具有一定人为因素，评价指标也够不全面，因此，在以后的研究中会综合牧草的生产性能及其他营养指标的影响，进行全面的评价。

4 结论

采用灰色关联度分析法对引进的73份俄罗斯百脉根种质材料的营养价值进行了评价，考虑到各因子之间的作用，避免了以往评价只考虑粗蛋白质、粗脂肪和粗纤维等少数几个因子而忽视其他因子的弊病[38]，评价结果更为客观、准确。灰色关联度分析经过标准化处理，可以用于不同科、属、种植物的横向比较，也可以用于不同实验室研究结果之间的比较[39]。不同营养成分对营养价值高低的贡献率也有所不同，本文中的权重为：干物质(0.267)>粗灰分(0.214)>粗蛋白(0.197)>酸性洗涤纤维(0.180)>中性洗涤纤维(0.141)。干物质的贡献率最大，粗灰分次之；中性洗涤纤维的贡献率最小，酸性洗涤纤维较之高些；粗蛋白处于中间水平。通过灰色关联度加权分析，评价出营养价值最高的为Zxy09p-6485，其相对饲喂价值也最高，该材料的粗蛋白的含量最高，达23.02%；Zxy06p-1738、Zxy08p-5053的营养价值次之，但其相对饲喂价值排名分别为第5名、第9名；最低的为Zxy06p-26666，其相对饲喂价值也最小，仅41.05。

采用聚类分析法将76份百脉根种质材料的营养价值及相对饲喂价值进行了综合评价，按营养价值的高低分为4类，第1类材料营养价值高，相对饲喂价值高，包括Zxy06p-1748、Zxy08p-4843、Zxy08p-5053、Zxy09p-6401、Zxy09p-6275、Zxy06p-1648、Zxy06p-2153、Zxy09p-5991、Zxy09p-6408、Zxy08p-4768、Zxy08p-4916、Zxy06p-1738、Zxy09p-6485共13份材料，占资源总数的17.10%；第2类材料营养价值较高，相对饲喂价值较高，包括20份材料，占资源总数的26.32%，分别为Zxy08p-4868、Zxy09p-6019、Zxy06p-1608、Zxy08p-5070、Zxy08p-4892、Zxy08p-4706、Zxy08p-4719、Zxy08p-5365、Zxy09p-5694、Zxy08p-4528、Zxy08p-4589、Zxy06p-1813、Zxy08p-4687、Zxy09p-6464、Zxy09p-5642、Zxy09p-6339、Zxy09p-5583、Zxy09p-5591、Zxy06p-1775、Zxy08p-5019；第3类材料营养价值中等，相对饲喂价值中等，包括Zxy06p-2376、 Zxy08p-5402、Zxy06p-2287、 Zxy09p-6365、Zxy06p-2205 、Zxy09p-6415、Zxy08p-4693 、Zxy08p-539344、Zxy09p-6300、Zxy06p-2663 、Zxy09p-6471 、Zxy08p-4532、 Zxy09p-5682、Zxy09p-5822 、Zxy09p-6478、 Zxy09p-5809、Zxy09p-6170及对照材料里奥与佐治亚，共19份材料，占资源总数的25.00%；第4类材料营养价值最低，相对饲喂价值最低，占总资源数高达31.58%，其中包括Zxy06p-1785、Zxy08p-5393、Zxy06p-1687、Zxy09p-6503、Zxy06p-2655、Zxy08p-4779、Zxy06p-2666、Zxy06p-2228、Zxy09p-5647、Zxy09p-6368、Zxy08p-4964、Zxy09p-6358、Zxy06p-2338、Zxy08p-4649、Zxy08p-5344、Zxy09p-6268、Zxy08p-4581、Zxy08p-5397、Zxy08p-5484、Zxy08p-4645、Zxy09p-5595、Zxy09p-5778、Zxy06p-2116及对照材料迈瑞伯，共24份材料。

73份俄罗斯百脉根种质材料营养价值及相对饲喂价值均优于3份对照材料的共36份，可适当推广种植，其中，第1类中的13份材料综合营养值表现最好，可作为进一步研究推广的重点种质材料。

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Evaluation of nutritive value and RFV of 73Lotuscorniculatusgermplasms of Russia

ZHANG Ben-yu,SHI Shang-li

(CollegeofParaculturalScience,GansuAgriculturalUniversity;KeyLaboratoryofGrasslandEcosystem,MinistryofEducation;PrataculturalEngineeringLaboratoryofGansuProvince;Sino-U.S.CentersforGrazinglandEcosystemSustainability,Lanzhou730070,China)

Lotuscorniculatus,L.corniculatusandL.corniculatuswere used as control,the dry matter (DM),crude protein (CP),acid detergent fiber (ADF),neutral detergent fiber(NDF and crude ash,and relative feed value (RFV) of 73L.corniculatusintroduced from Russia were measured.Grey relational grade analysis and cluster analysis were used for evaluating nutritive values and relative feed values.Results showed that the nutrition of 73 introduced materials were obviously different,the coefficient of variation of relative feed value was the largest (23.33%).And the variation coefficients of NDF,ADF,CP,ash and DM were 15.05%,12.65%,11.95%,8.40% and 1.28% respectively.Through gray correlation analysis and clustering,73 introduced materials could be divided into 4 groups.Materials in group 1 (13 materials,including Zxy09p-6485) shown the highest nutritional value and highest RFV;Materials in group 2 (20 materials,including Zxy08p-4868) shown the higher nutritional value and RFV;Materials in group 3 (21 materials,including Zxy06p-2376) shown the medium nutritional value and RFV;Materials in group 2 (24 materials,including Zxy06p-1785) shown the lower nutritional value and RFV;2 controls (Georgia and Leo) were in group 3 and 1 control (Maribal) was in group 4.Totally 36 introduced materials performed better than the control and could be extended.

Russia;Lotuscorniculatus;nutritive value evaluation;relative feed value;grey correlation degree analysis

2016-03-07；

2016-04-12

全国牧草种质资源保种项目(NB2130135)资助

张本瑜(1989-)，女，山东潍坊人，在读硕士。 E-mail：zhangbenyuyu@126.com 师尚礼为通讯作者。

S 541

A

1009-5500(2017)01-0067-12