林 真,鄧祖麗穎,王慶東,趙林萍,唐保宏(.鄭州大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，河南 鄭州 45000； .鄭州幼兒師范高等專科學(xué)校，河南 鄭州 450099)

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后生物生產(chǎn)層

華北地區(qū)18個玉米品種秸稈飼用品質(zhì)分析

林 真1,鄧祖麗穎2,王慶東1,趙林萍1,唐保宏1
(1.鄭州大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，河南 鄭州 450001； 2.鄭州幼兒師范高等專科學(xué)校，河南 鄭州 450099)

為提高玉米(Zeamays)秸稈飼用化的科學(xué)性與實效性，采集華北地區(qū)規(guī)?；茝V種植的18個玉米品種秸稈作為研究樣本，用概略養(yǎng)分分析法、范氏纖維分析法等對其營養(yǎng)品質(zhì)分析評價。并用SPSS軟件對玉米秸稈營養(yǎng)品質(zhì)綜合得分進行聚類分析，研究18個玉米品種秸稈營養(yǎng)品質(zhì)及其飼用品質(zhì)的典型性和代表性。結(jié)果表明：18個玉米品種的秸稈營養(yǎng)品質(zhì)存在差異，由高到低依次為隆平206>漯單6號>先玉335>先科338>滑玉14>陽光99>登海605>浚單29>滑玉12>浚單26>浚單20>漯單9號>偉科702>陽光98>蠡玉16>鄭單958>蠡玉35>吉祥1號。聚類分析發(fā)現(xiàn)，隆平206和吉祥1號各自獨為一類；漯單6號、先玉335、先科338、滑玉14聚為一類；陽光99、登海605、浚單29聚為一類；蠡玉16、鄭單958、蠡玉35聚為一類；滑玉12、浚單26等6個品種聚為一類。綜合分析可知，隆平206、漯單6號、先玉335、先科338和滑玉14等品種秸稈的飼用品質(zhì)相對較高，若遵從該地區(qū)現(xiàn)有的耕作模式和栽培習(xí)慣，而又“糧飼兼顧”，依據(jù)本研究營養(yǎng)品質(zhì)分析結(jié)果，則可優(yōu)先種植這些品種，以提高秸稈的飼料化利用水平，增加農(nóng)業(yè)附產(chǎn)值。

玉米; 秸稈; 營養(yǎng)品質(zhì); 主成分分析; 聚類分析; 飼用品質(zhì)

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，國家因社會需求而對農(nóng)業(yè)提出產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級，畜牧產(chǎn)業(yè)正以規(guī)?；图s化為主要特征向現(xiàn)代畜牧業(yè)大力發(fā)展[1]。華北地區(qū)是我國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，天然牧場相對較少，而玉米(Zeamays)等作物秸稈資源則十分豐富，秸稈粗飼料將為當?shù)匦竽翗I(yè)的大力發(fā)展提供重要支撐。玉米等作物秸稈營養(yǎng)物質(zhì)豐富，是反芻家畜粗飼料的重要來源之一，秸稈的高效飼料化利用是促進節(jié)糧型畜牧業(yè)發(fā)展的有效手段，也是提高秸稈資源循環(huán)利用的主要途徑[2]。據(jù)估算，1 t普通秸稈的飼用營養(yǎng)價值相當于0.25 t的糧食[3]。合理利用各地區(qū)的秸稈資源用于家畜養(yǎng)殖，可有效緩解目前反芻動物飼料短缺和養(yǎng)殖成本過高等問題，并能增加農(nóng)民收入，提高農(nóng)業(yè)附產(chǎn)值[4]。但長久以來，受生產(chǎn)習(xí)慣等因素影響，大部分秸稈被簡單堆積腐爛、焚燒或造紙等，伴隨的資源浪費、高能耗等環(huán)境問題嚴重。因此，研究秸稈飼用的方法和途徑，具有現(xiàn)實和長遠意義。秸稈等飼料原料所含有效成分的種類及數(shù)量決定了其營養(yǎng)價值的高低，是評價其作為飼料優(yōu)良與否的重要指標[5]。玉米秸稈中的粗蛋白、粗脂肪、粗纖維和中性洗滌纖維等成分的含量是決定其飼用品質(zhì)的物質(zhì)基礎(chǔ)[6-7]，不同的玉米品種秸稈因營養(yǎng)成分差異其飼用價值參差不齊[8-9]。此外，草食動物對秸稈粗飼料不同營養(yǎng)成分的消化吸收程度也存在差異，因此，很難用單一指標對秸稈的營養(yǎng)價值進行有效評定。

本研究通過測定在華北地區(qū)規(guī)模推廣的18個玉米品種秸稈的營養(yǎng)成分，利用SPSS軟件，采用主成分分析法和聚類分析法對其多個營養(yǎng)指標進行綜合分析，初步評價不同品種秸稈飼用的營養(yǎng)價值，為在華北地區(qū)推廣“糧飼兼顧”型的玉米種植提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

在鄭州、焦作和商丘3個地區(qū)的試驗田中，采集18個玉米品種的秸稈，包括鄭單958、偉科702、浚單20、先玉335、蠡玉16、登海605、隆平206、先科338、浚單26、吉祥1號、浚單29、漯單9號、滑玉12、蠡玉35、漯單6號、陽光99、陽光98和滑玉14，在3塊試驗田中，分別隨機采集每個品種蠟熟期植株的地上部分(不含穗)，3次重復(fù)，剪碎充分混勻后用四分法取樣1 000 g。

1.2 測定指標與方法

秸稈樣品經(jīng)65 ℃烘48 h，粉碎過0.425 mm篩制成樣品備測。 每個指標的測定均采用國標法，即干物質(zhì)(DM)采用烘干法[10]；粗蛋白質(zhì)(CP)采用凱氏定氮法[11]；粗脂肪(EE)采用索氏抽提法[12]；粗纖維采用酸堿洗滌法[11]；中性洗滌纖維(NDF)、酸性洗滌纖維(ADF)采用范式洗滌法[11]；粗灰分(Ash) 采用高溫灼燒法[13]；無氮浸出物=[1-(水分+粗蛋白+粗脂肪+粗纖維+粗灰分)×100%[14]；淀粉測定采用旋光法；鈣(Ca)含量測定采用絡(luò)合滴定法；磷(P)測定采用鉬藍法。

1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與統(tǒng)計分析

主成分分析前，用隸屬函數(shù)法轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，統(tǒng)一量綱：正相關(guān)指標(粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、無氮浸出物、粗淀粉、磷、鈣)依據(jù)公式(1)，負相關(guān)指標(粗纖維、中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維)依據(jù)公式(2)，分別進行轉(zhuǎn)化。使用SPSS 21.0軟件進行主成分分析，得到各樣品的主成分分值(Fi)，綜合得分(Dn)的計算以相應(yīng)主成分貢獻率為權(quán)重，通過公式(3)得到。

隸屬函數(shù)值計算公式：

Uin=(Xin-Ximin)/(Ximax-Ximin)

(1)

如果為負相關(guān)，則用反隸屬函數(shù)進行轉(zhuǎn)換，計算公式為：

(2)

綜合得分Dn的計算公式：

(3)

2 結(jié)果與分析

2.1 不同玉米品種秸稈的營養(yǎng)品質(zhì)分析

18個玉米品種秸稈的營養(yǎng)成分中，干物質(zhì)含量最高的是浚單29(93.58%)(表1)，最低的是先科338(88.77%)；粗蛋白含量最高的是蠡玉35(10.82%)，最低的是登海605(3.95%)；粗脂肪最高的是漯單6號(2.91%)，最低的是蠡玉35(0.91%)；粗纖維的變化范圍在24.76%(隆平206)～30.86%(鄭單958)；NDF的變化范圍在64.50%(滑玉14)～76.75%(鄭單958)；ADF的變化在36.75%(滑玉14)～49.50%(吉祥1號)；粗灰分含量最高的是陽光98(14.43%),最低的是滑玉14(7.65%)；無氮浸出物含量最高的是登海605(56.61%),最低的是陽光98(45.93%)；粗淀粉最高的是先科338(4.09%)，最低的是鄭單958(1.13%)；鈣最高的是先玉335(0.60%)，最低的是滑玉14(0.37%)；磷含量最高的是陽光98(0.13%)，最低的是漯單6號(0.07%)。雖然不同指標間量綱相同,但是不同營養(yǎng)成分種類之間無法進行比較，因此在進行主成分分析綜合評價前，需要對營養(yǎng)成分含量進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換[15]。

表1 18個玉米品種秸稈的營養(yǎng)品質(zhì)Table 1 Nutrition content of 18 maize cultivars

2.2 18個玉米品種秸稈營養(yǎng)價值綜合評價

2.2.1 主成分分析 上述數(shù)據(jù)經(jīng)隸屬函數(shù)法轉(zhuǎn)化后進行主成分分析(表2)，根據(jù)累積貢獻率≥85%的原則提取了5個主成分，第1主成分對于總方差的貢獻率是36.618%，第2主成分對于總方差的貢獻率是21.338%，第3主成分對于總方差的貢獻率是15.331%，第4主成分對于總方差的貢獻率是10.447%，第5主成分對于總方差的貢獻率是5.673%，五者之和達到89.407%，即前5個主成分所含信息占總體信息的89.407%。特征向量Z1、Z2、Z3、Z4、Z5(表2)即每個主成分中每個指標所對應(yīng)的系數(shù)，是由主成分載荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分相對的特征值開平方根得到。從表2可以得到5個主成分與原10項指標的線性組合：

F1=-0.293y1+0.230y2+0.273y3+0.365y4+0.414y5-0.358y6+0.475y7+0.317y8-0.001y9-0.166y10;

F2=0.426y1+0.335y2+0.502y3+0.298y4+0.222y5+0.362y6-0.205y7-0.016y8+0.140y9+0.350y10;

F3=-0.076y1-0.106y2+0.135y3-0.187y4-0.321y5+0.082y6+0.084y7+0.527y8+0.729y9+0.061y10;

F4=-0.396y1+0.548y2-0.110y3-0.351y4-0.059y5-0.090y6+0.109y7-0.137y8-0.011y9+0.605y10;

F5=0.333y1-0.367y2-0.240y3+0.256y4+0.042y5-0.519y6+0.056y7+0.068y8+0.065y9+0.590y10.

式中：F1、F2、F3、F4、F5分別為第1、第2、第3、第4、第5主成分得分，y1、y2、y3、y4、y5、y6、y7、y8、y9、y10分別為粗蛋白、粗脂肪、粗纖維、NDF、ADF、粗灰分、無氮浸出物、粗淀粉、鈣、磷隸屬函數(shù)法轉(zhuǎn)化值。

以主成分貢獻率為權(quán)重，通過公式(3)，利用各樣品前5個主成分的分值與權(quán)重值，計算出玉米秸稈營養(yǎng)的綜合評價值(表3)。通常，綜合分值越高，綜合品質(zhì)表現(xiàn)越好。18個玉米品種秸稈的營養(yǎng)品質(zhì)由高到低依次為隆平206>漯單6號>先玉335>先科338>滑玉14>陽光99>登海605>浚單29>滑玉12>浚單26>浚單20>漯單9號>偉科702>陽光98>蠡玉16>鄭單958>蠡玉35>吉祥1號。

表2 主成分特征向量、特征值、貢獻率及累積貢獻率Table 2 Principal component eigenvectors、eigen values、contribution rate and cumulative contribution

表3 18個玉米品種的綜合主成分值Table 3 Comprehensive principal component values of 18 maize cultivars

2.2.2 聚類分析 將秸稈營養(yǎng)品質(zhì)綜合得分進行聚類分析，采用系統(tǒng)聚類-質(zhì)心聚類法，聚類距離采用歐式距離，結(jié)果表明：在歐氏距離5處，18個玉米品種秸稈營養(yǎng)品質(zhì)可大致分為六大類(圖1)：隆平206和吉祥1號各自獨為一類；漯單6號、先玉335、先科338、滑玉14聚為一類；陽光99、登海605、浚單29聚為一類；蠡玉16、鄭單958、蠡玉35聚為一類；滑玉12、浚單26等6個品種聚為一類，聚類分析的結(jié)果與主成分分析的結(jié)果一致。

3 討論

主成分分析法常被用于分析復(fù)雜綜合性狀和優(yōu)良品質(zhì)選擇[16-18]。近年來主成分分析在蘋果(Maluspumilal)[19-20]、獼猴桃(Actinidiachinensis)[21-23]等果樹品質(zhì)性狀評價及種質(zhì)資源綜合評價中得到了應(yīng)用，在農(nóng)作物秸稈及家畜飼料等營養(yǎng)相關(guān)方面也有探索[24-25]。主成分分析是通過降維或者把多個指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標的方法，以簡化數(shù)據(jù)和揭示變量間的關(guān)系，再根據(jù)主成分得分進行綜合評價，使得評價結(jié)果更加合理、客觀，其結(jié)果還可以進一步用于回歸與聚類分析等[26]。但由于原始指標測定的是不同品質(zhì)指標，其計量單位不同，數(shù)據(jù)量綱也不一致，因此要對原始數(shù)據(jù)進行標準化。例如，在進行桃果實品質(zhì)評價時，使用0-1極差標準化法對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化[27]；使用零均值和歸一化標準差法對克羅地亞小麥的麩質(zhì)數(shù)據(jù)進行了轉(zhuǎn)化等[28]。此外，不同的化學(xué)指標對品質(zhì)的影響是不一樣的，部分化學(xué)指標與品質(zhì)之間呈正相關(guān)函數(shù)關(guān)系，而有些則呈負相關(guān)函數(shù)關(guān)系，因此對原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化尚須考慮指標對評價體系的正負影響[29]。馬慶華等[30]將未轉(zhuǎn)化、采用0-1極差標準化法和隸屬函數(shù)法3種處理方法轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)進行因子分析，發(fā)現(xiàn)采用隸屬函數(shù)法進行轉(zhuǎn)化，結(jié)果更客觀、合理，得到的結(jié)果也與感官評價及選優(yōu)目標基本一致。劉科鵬等[21]將未轉(zhuǎn)化和采用隸屬函數(shù)法轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)分別進行主成分分析，發(fā)現(xiàn)采用隸屬函數(shù)法及反隸屬函數(shù)法對原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化，結(jié)果更符合分析要求。

圖1 18個玉米品種秸稈營養(yǎng)品質(zhì)的聚類分析Fig. 1 Cluster analysis of 18 maize cultivars’ nutritive quality

4 結(jié)論

本研究用隸屬函數(shù)法對18個玉米品種秸稈的10個營養(yǎng)指標數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化，通過主成分分析將上述多個指標進行綜合、簡化，主成分綜合得分進行聚類分析。結(jié)果表明，18個玉米秸稈飼用品質(zhì)按大小排序為隆平206>漯單6號>先玉335>先科338>滑玉14>陽光99>登海605>浚單29>滑玉12>浚單26>浚單20>漯單9號>偉科702>陽光98>蠡玉16>鄭單958>蠡玉35>吉祥1號。而聚類分析結(jié)果表明，飼用品質(zhì)更高的隆平206和漯單6號、先玉335、先科338、滑玉14分別單獨或整體聚為一類；飼用品質(zhì)次之的陽光99、登海605、浚單29聚為一類；滑玉12、浚單26、浚單20、漯單9號、偉科702和陽光98聚為一類；飼用品質(zhì)較低的蠡玉16、鄭單958、蠡玉35和吉祥1號分別整體或單獨聚為一類。聚類分析結(jié)果與主成分分析結(jié)果相互印證，評價結(jié)果完全一致?？梢姡鞒煞址治龇ňC合考慮了影響玉米秸稈營養(yǎng)價值的多個指標，可用于衡量玉米等作物秸稈作為粗飼料原料的飼用品質(zhì)的優(yōu)劣。主成分分析和聚類分析結(jié)果表明，隆平206、漯單6號、先玉335、先科338和滑玉14等品種秸稈的飼用品質(zhì)較高，在華北地區(qū)種植玉米時，若優(yōu)先選擇這些品種，將更有利于當?shù)匦竽翗I(yè)的生產(chǎn)。但秸稈飼用品質(zhì)的分析評價，不僅僅只涉及其營養(yǎng)素的含量，營養(yǎng)素的消化吸收特性等也是決定品質(zhì)的關(guān)鍵因素。有關(guān)秸稈飼用品質(zhì)對胃腸道消化吸收或者動物生產(chǎn)性能特性的指標或指標組合的影響還有待于進一步研究和探討。

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(責(zé)任編輯 張瑾)

Analysis of the feeding quality of 18 maize cultivars in North China

Lin Zhen1, Deng Zu-liying2, Wang Qing-dong1, Zhao Lin-ping1, Tang Bao-hong1
(1.College of Life Science, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China；2.Zhengzhou Preschool Education College, Zhengzhou 450099, China

To improve the scientificity and effectiveness of maize straw forage, we collected 18 maize cultivars which are widely grown in North China. General nutrient analysis and van Soest fiber analysis were used to evaluate their nutritional quality. We used SPSS software to perform cluster analysis for the values of comprehensive principal component of maize straw, and to study their nutritional quality with typical feeding. Comprehensive analysis results showed that the quality of 18 corn cultivars was different: the order from high to low, Longping 206 > Luodan 6 > Xianyu 335 > Xianke 338 > Huayu 14 > Yangguang 99 > Denghai 605 > Xundan 29 > Huayu 12 > Xundan 26 > Xundan 20 > Luodan 9 > Weike 702 > Yangguang 98 > Liyu 16 > Zhengdan 958 > Liyu 35 > Jixiang 1. The results of cluster analysis showed Longping 206 and Jixiang 1 clustered alone. Luodan 6, Huayu 14, Xianyu 335 and Xianke 338 were clustered in a group; Yangguang 99, Denghai 605 and Xundan 29 were clustered; Liyu 16, Zhengdan 958 and Liyu 35 were clustered; and Huayu 12, Xundan 26 and others were clustered in another group．The result of principal component analysis and cluster analysis showed the nutritive value of Longping 206, Luodan 6, Xianyu 335, Huayu 14 and Xianke 338 were best. These cultivars should be taken into consideration to raise the level of feed utilization of straw and increase the value of agricultural production.

maize; straw; nutrition content; principal component analysis; cluster analysis

Wang Qing-dong E-mail:wqd1997@163.com

2017-01-21 接受日期：2017-04-25

公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(201503134)；河南省重點科技攻關(guān)計劃(152102310069)

林真(1989-)，女，河南虞城人，在讀碩士生，主要從事秸稈飼料研發(fā)。E-mail:359050476@qq.com

王慶東(1980-)，男，河南林州人，副教授，博士，主要從事生物質(zhì)酶解工程關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)。E-mail:wqd1997@163.com

10.11829/j.issn.1001-0629.2017-0050

S816.15

A

1001-0629(2017)07-1542-08

林真,鄧祖麗穎,王慶東,趙林萍,唐保宏.華北地區(qū)18個玉米品種秸稈飼用品質(zhì)分析.草業(yè)科學(xué),2017,34(7)：1542-1549.

Lin Z,Deng Z L Y,Wang Q D,Zhao L P,Tang B H.Analysis of the feeding quality of 18 maize cultivars in North China.Pratacultural Science，2017,34(7)：1542-1549.