楊彥忠,周文期,連曉榮,寇思榮
(甘肅省農業(yè)科學院作物研究所,甘肅 蘭州 730070)
近年來,伴隨著人們生活收入的增加,生活品質不斷提高,畜產品的需求逐漸擴大,并且隨著“一帶一路”的經濟建設和發(fā)展,甘肅平涼黃土高原地區(qū)畜牧業(yè)逐漸發(fā)展成地方經濟的主導產業(yè),成為農民增收的有效途徑。然而,為了追求更高的經濟利益,當地居民對天然草地過度開墾、使得大面積草地“農田化”,導致天然草地面積的驟然減小,飼草供給遠遠不能滿足畜牧業(yè)發(fā)展,作物秸稈便成為季節(jié)性飼草短缺供應的重要來源。
為了保證地方畜牧業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展,飼草作物的選擇和種植顯得尤為重要。因此,如何綜合評價飼草作物生產性能至關重要。合理的綜合評價可以為家畜確定適量的日飼喂量及口糧搭配比例,可提高飼草利用率和降低生產成本[1]。綜合營養(yǎng)品質評價指標包括飼草的適口性、營養(yǎng)成分含量、消化率以及有害成分含量等[2]。適口性是指牧草所表現的影響家畜嗜食性的程度,即家畜對不同飼草的喜歡食用程度,影響家畜的采食率,能夠直接評價牧草飼用價值的高低。飼草營養(yǎng)成分與價值研究多集中于粗蛋白、粗纖維、粗脂肪、粗灰分、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維及微量元素等方面[3]。一般家畜的吸收率與飼草消化率呈正相關關系,因此,設法提高消化率可提高飼草消化養(yǎng)分,有助于家畜消化與吸收,促進生長,評估飼草消化率的大小一般用干物質消化率估計值[4]。國際上對飼草品質綜合評價通常采用多個指數,如質量指數、相對質量指數[5]、相對飼喂價值[6]以及粗飼料分級指數[7]。上述評價指數以飼草的能量和粗蛋白為中心,在一定程度上未考慮飼草的生長環(huán)境因子與生產成本之間的關系等非主要因素。為了篩選出更理想的地方飼料作物,盡可能全面地反映出飼草的生產性能,使綜合評價結果更為客觀和準確,就需要考慮更多的評價指標,如干物質采食量、干物質產量、干物質消化率及相對飼喂價值等指標,因此,通過綜合評價模型合成綜合評價值成為一種合適的評價方法[8]。主成分分析模型作為綜合評價模型,可以通過合成綜合評價值來解決眾多評價指標排序的問題,該方法已成功應用到農業(yè)和草業(yè)的引種和育種方面[9-10]。
本研究基于主成分分析法,在夏播條件下,以9項指標構建評價模型,量化評估6種甘肅平涼黃土高原地一年生飼草的生產性能,篩選適宜于該地域種植的高生產性能的飼草種類,解決季節(jié)性變化引起的飼草供給短缺問題,旨在為甘肅莊浪黃土高原地區(qū)畜牧業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供飼草種植理論依據。
試驗地位于西北黃土高原莊浪縣朱店鎮(zhèn)毛柳村(106°05′ E,35°20′ N),莊浪縣隸屬于甘肅省平涼市,是全國梯田化模范縣、全國生態(tài)建設示范縣,位于甘肅省中部,東鄰華亭縣,南和張家川縣、秦安縣接壤,西依靜寧縣,北與寧夏隆德縣、涇源縣毗鄰。試驗地年平均氣溫8.1 ℃,極端最高氣溫是33.5 ℃,極端最低氣溫是-21.7 ℃;海拔1 567 m;降水偏少,2015年該地區(qū)年降水量為518 mm,2016年降水量為532 mm,并且多集中在7-9月,降水量約占全年降水量的58%;光熱資源豐富,年均日照時數為2 179 h;≥10 ℃年平均積溫2 690 ℃·d,無霜期平均為145 d。自然土壤為黃綿土,土壤含全N量低于0.1%,有機質含量在1%以下,pH 7.5~8.0。
試驗材料為6種一年生飼草作物,分別是蘇丹草(Sorghumsudanense)、大豆(Glycinemax)、谷子(Setariaitalic)、豌豆(Pisumsativum)、糜子(Panicummiliaceum)和燕麥(Avenasativa),種子來源于甘肅省農業(yè)科學院作物研究所。采用完全隨機區(qū)組設計,每處理(品種)4次重復,每個重復一個小區(qū),小區(qū)面積5 m×6 m,小區(qū)之間間隔1 m。
種植前均進行深耕和滅茬、碎土和耙地、平整耱地以及鎮(zhèn)壓等工作,分別于2015年7月1日和2016年7月5日采用條播播種,根據當地習慣的施肥用量以及播種量,播種前基礎肥料施尿素230 kg·hm-2(大豆和豌豆為75 kg·hm-2),磷肥均為460 kg·hm-2。品種名稱,播種量和行距如表1所列。
1.3.1營養(yǎng)品質的測定和計算收獲期(霜降前),刈割3行1 m的樣段,為了消除邊際效應取中間3行刈割[11](2~3 cm的留茬高度),樣品經65 ℃恒溫烘箱烘48 h,稱干重并記錄整株干物質產量,再粉碎,過0.05 mm篩,用于營養(yǎng)成分的測定。
凱氏定氮法測定全株氮含量,再折算出粗蛋白質(crude protein,CP)含量。根據國家標準(GB/T20806-2006)測定飼草中中性洗滌纖維(neutral detergent fibre,NDF)和國家農業(yè)行業(yè)標準(NY/T1459-2007)測定飼草中酸性洗滌纖維(acid detergent fibre,ADF)[12-13]。用Horrocks和Vallentine[14]的方法計算干物質采食量(digestible dry matter intake,DMI)、干物質消化率(digestible dry matter,DDM)、相對飼喂價值(relative feed value,RFV)和凈能(net energy,NE):
表1 6種飼草作物品種及播種量Table 1 Variety and seeding rate of 6 forage crops
DDM=88.9-(0.779×ADF);
(1)
DMI=120/NDF;
(2)
RFV=DDM×DMI×0.775;
(3)
NE=1.004-(0.0119×ADF)×2.205。
(4)
1.3.2測定項目土壤水分含量采用烘干法,測定時間與植物取樣時間一致,深度為200 cm分為8層(0-10、10-20、20-30、30-60、60-90、90-120、120-150和150-200 cm)。
土壤水貯量:W=0.1×r×v×h。
(5)
式中:W為不同深度的土壤水貯量(mm),r為土壤含水量(占干土重的百分比,%),v為環(huán)刀法測定的土壤平均容重(g·cm-3)[15],h為土層深度(cm)。
耗水量:ET=W1-W2+R+I。
(6)
式中:ET為作物耗水量(mm),W1為播種時土壤水貯量,W2為收獲時土壤貯水量。R為降水量, I為灌溉量。由于黃土高原是典型的雨養(yǎng)農業(yè)區(qū),公式簡化為:
ET=W1-W2+R。
水分利用率:WUE=Y/ET。
(7)
式中:WUE為水分利用率[kg·(hm2·mm)-1],Y為作物產量(kg·hm-2)。
用SPSS 16.0軟件進行數據處理、相關性分析、單因素方差分析、多重比較不同飼草及作物秸稈之間水分利用效率、干物質產量及營養(yǎng)品質等差異。主成分分析是一種經典的特征提取和降維方法,它將原來多個變量轉化成為少數的幾個不相關的綜合指標,簡化原始高維變量的同時還保證了原始數據信息最大限度的保留[16]。本研究以干物質產量(DM)、粗蛋白(CP)、中性洗滌纖維(NDF)、酸性洗滌纖維(ADF)、干物質消化率(DDM)、干物質采食量(DMI)、相對飼喂價值(RFV)、凈能(NE)和水分利用效率(water utilization efficiency,WUE)9項指標構建綜合評價模型來量化評估了甘肅莊浪夏播6種飼草作物的生產性能。
蘇丹草的干物質產量顯著高于其他飼草作物(P<0.05),糜子的最低(表2);豌豆的粗蛋白含量顯著高于其他飼草作物(P<0.05),糜子的最低;谷子的中性洗滌纖維含量最高,豌豆的量低;燕麥的酸性洗滌纖維含量最高,豌豆的最低,但差異不顯著(P>0.05);糜子的干物質消化率最高,蘇丹草的最低;豌豆的干物質采食量最高,燕麥的最低;除大豆外,豌豆的相對飼喂價值顯著高于其他飼草作物(P<0.05),燕麥的最低;糜子的凈能最高,蘇丹草的最低;蘇丹草和豌豆的水分利用效率顯著高于其他飼草作物(P<0.05),燕麥的最低。由于年際變化對飼草性能沒有顯著影響,因此取兩年數據的平均值(表2)。
相關分析結果表明,NDF含量與CP含量呈顯著負相關關系(P<0.01),與ADF含量呈顯著正相關關系(P<0.01)。其他指標間無顯著相關性(P>0.05)(表3)。
2.3.1計算特征值和特征向量初始因子載荷矩陣(表4),每個載荷量表示主成分與對應變量間的相關系數。用綜合主成分數據(主成分載荷矩陣)除以主成分相對的特征值再開平方根,便可計算出兩個主成分中每一指標所對應的系數,也叫特征向量A1、A2和A3[3,8]。
表2 6種飼草作物的營養(yǎng)品質Table 2 Nutrition content of 6 forage crops
同列不同字母表示差異顯著(P<0.05)。
DM, dry matter; CP, crude protein; NDF, neutral detergent fibre; ADF, acid detergent fibre; DDM, digestible dry matter; DMI, digestible dry matter intake; RFV, relative feed value; NE, net energy; WUE, water utilization efficiency;Different lowercase letters within the same column indicate significant difference at the 0.05 level.
表3 不同營養(yǎng)指標間的相關性分析Table 3 Correlation analysis of different nutrient parameter
**表示顯著相關(P<0.01)。
** indicate significant correlation at the 0.01 level (2-tailed).
表4 初始因子載荷矩陣及特征向量Table 4 Initial factor loading matrix and eigenvectors
2.3.2計算貢獻率和累計貢獻率提取主成分依據其累計計獻率≥85%的原則。本研究提取3個主成分,第1主成分主要是RFV,第2和第3主成分主要是DM(表4)。對于總方差的貢獻率而言,第1主成分占了55.3%,第2主成分占了25.0%,第3主成分占了10.8%,總和為91.1%,即前3個主成分可以反映出這些一年生飼草提供的全部指標信息的91.1%(表5)。
表5 主效成分提取分析Table 5 Principal component extraction and analysis
2.3.3綜合評價主成分展示出原各指標的線性組合,權數即為特征向量;它表示各單項指標對于主成分的重要性[3,8]。3個主成分與9項指標的線性組合結果如下:
F1=0.024ZDM+0.062ZCP+0.064ZDDM+0.094ZDMI+0.099ZRFV+0.063ZNE+0.071ZWUE-0.082ZNDF-0.086ZADF;
F2=0.162ZDM+0.098ZCP-0.073ZNDF+0.070ZADF-0.159ZDDM+0.044ZDMI-0.012ZRFV+0.109ZWUE-0.061ZNE;
F3=0.315ZDM-0.274ZCP+0.116ZNDF-0.097ZADF+0.084ZDDM+0.081ZNE+0.190ZWUE-0.086ZDMI-0.054ZRFV。
主成分因子的權重=因子貢獻率/入選因子的累計貢獻率,由計算得因子1、2和3的權重依次為0.313、0.254和0.207,從而建立綜合得分數學模型:F=0.313F1+0.254F2+0.207F3。將6種飼草評價指標的原始數據標準化處理后,代入綜合數學得分模型,求得每種飼草的主成分綜合得分,綜合得分越高,表明飼草的生產性能越好。6種一年生飼草綜合得分排序結果為蘇丹草>燕麥>豌豆>谷子>糜子>大豆(表6)。
表6 綜合主成分值Table 6 Values of comprehensive principal components
本研究基于主成分分析綜合評級一年生飼草生產性能,提取了3個主成分反映了91.1%飼草全部指標提供的信息,相對飼喂價值的值在第1主成分中最高,干物質產量的值在第2和第3主成分中最高。其中,相對飼喂價值是飼草品質檢測技術以及當前飼草銷售市場的重要參考指標[17],在美國飼草的銷售和種子生產中,用相對飼喂價值來衡量飼草的價格和評估種子質量提高的程度[18-19]。Long等[20]通過相對飼喂價值評估青藏高原地區(qū)的22種天然草,篩選出適宜當地最佳飼草種類(包括莎草科、禾本科、灌叢及非禾本科)。其次,衡量飼草生產性能的另一個重要指標就是干物質產量。因此,結合莊浪縣的生長環(huán)境條件以及飼草的生產現狀和需求,通過相對飼喂價值和干物質產量來綜合評價夏播6種一年生飼草作物的生產性能,該評價結果客觀、準確。糧飼兼用型作物在我國種植業(yè)結構調整及畜牧業(yè)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用,其籽料可為人和動物提供充足的營養(yǎng),莖稈則可作為粗飼料飼喂反芻動物,充分利用糧食與秸稈能源,增加農民收入,降低盲目種植成本及飼養(yǎng)成本,拉動畜牧業(yè)的發(fā)展,具有巨大的發(fā)展?jié)摿?。結合現階段我國畜牧業(yè)的發(fā)展,通過糧―草―畜有機結合[21],將飼草作物或者牧草生產利用納入到農業(yè)生產體系當中來滿足消費者食物需求,來促進、引領和保證糧草兼顧型畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。本研究在夏播前提下,應用主成分分析法綜合評價了6種一年生飼草作物的基本生產性能,結果表明,綜合生產性能最高的是蘇丹草,其次是燕麥、豌豆、谷子、糜子和大豆。牛伊寧和南志標[22]的研究表明,在引進的4種牧草作物中,蘇丹草的干物質產量僅次于玉米(Zeamays),適合隴東等黃土高原區(qū)域的種植和生長,可以大面積推廣種植,本研究結果與其一致。研究表明,9種隴東黃土高原地區(qū)一年生飼草作物中,玉米性能最高,其次是蘇丹草[8,11,23],本研究得出6種夏播飼草中蘇丹草性能最高,與其結論相符,但是其他幾種飼草作物與其評價結果均不同,可能原因:1)所選的評價方法不同,灰色關聯度分析是一種“升維”的評價方法,構建最優(yōu)指標,評價指標越接近最優(yōu)指標說明此指標要優(yōu)于其他指標,而主成分分析是一種“降維”的分析方法,即指標的優(yōu)劣性通過少數指標來反映(提取指標時有兩個原則),因此選擇不同的分析方法以及權重制定時的人為因素會對結果有影響[23];2)飼草種植地雖然同屬黃土高原,但是兩個地區(qū)的降水、積溫等條件都存在較大的差異,本研究兩年的降水量分別是518和532 mm,張清平[8]的研究中,2010年慶陽地區(qū)的降水量達到650 mm,而水分對于酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維的影響較大,因此結果會存在差異。豌豆由于在黃土高原地帶作為非主要作物,種植面積小,因此未作為飼草資源對其開發(fā),在本研究中豌豆的綜合評價生產性能高于谷子和糜子,也值得作為重要飼草推廣。本研究中未設置青貯玉米,主要因為該地區(qū)溫度低,光照時間短,夏播條件下青貯玉米達不到要求。
基于主成分分析法的綜合評價模型,適用于甘肅平涼黃土高原區(qū)域一年生飼草作物的生產性能綜合評估。在夏播條件下,蘇丹草的綜合生產性能最高,其次是燕麥、豌豆、谷子、糜子和大豆。