引用本文
张光雨, 马和平, 邵小明, 王江伟, 沈振西, 付刚. 西藏河谷区9个引进燕麦品种的生产性能和营养品质比较研究. 草业学报, 2019,28(5): 121-131
ZHANG Guang-yu, MA He-ping, SHAO Xiao-ming, WANG Jiang-wei, SHEN Zhen-xi, FU Gang. A comparative study of yield and nutritive value of nine imported oat varieties in the Valley region of Tibet, China. Acta Prataculturae Sinica,2019,28(5): 121-131  
Doi:10.11686/cyxb2018300
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西藏河谷区9个引进燕麦品种的生产性能和营养品质比较研究
张光雨1, 马和平1, 邵小明2,4, 王江伟3,4,5, 沈振西3,4,*, 付刚3,4
1.西藏农牧学院高原生态研究所,西藏高原森林生态教育部重点实验室,西藏林芝高山森林生态系统国家野外科学观测研究站,西藏 林芝 860000
2.中国农业大学资源与环境学院,生物多样性与有机农业北京市重点实验室,北京 100093
3.中国科学院地理科学与资源研究所,生态系统网络观测与模拟重点实验室,拉萨高原生态系统研究站,北京 100101
4.西藏高原草业工程技术研究中心,西藏 拉萨 850000
5.中国科学院大学,北京 100049
*通信作者. E-mail:shenzx@igsnrr.ac.cn

作者简介:张光雨(1992-),男,河北衡水人,在读硕士。E-mail: zhanggy0425@163.com

收稿日期: 2018-05-08
基金项目:国家重点研发计划课题(2016YFC0502005)和西藏科技重大专项(牧草种质改良与利用重大专项)资助
摘要

为了筛选出适合在西藏河谷区种植的燕麦品种,本研究通过田间试验测定了9个燕麦品种的产量和营养品质。参试的燕麦品种为阿坝燕麦、青引1号、青引2号、青海444、青燕1号、林纳、边锋、加燕2号和青海甜燕麦,于2016年5月8日播种,小区面积为3 m×4 m,设3次重复。对9个燕麦品种抽穗期、孕穗期和成熟期的鲜重、干重、干鲜比、株高和叶茎比以及成熟期的营养品质[粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、粗灰分(Ash)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、木质素(ADL)]进行测定。成熟期的地上部干重结果表明,青燕1号、林纳、边锋和加燕2号的产量均大于26000 kg·hm-2,青引1号、青引2号、青海444和青海甜燕麦产量为2200026000 kg·hm-2,阿坝燕麦产量低于22000 kg·hm-2。9个燕麦品种的CP、EE、Ash、ADF、NDF、ADL含量的变化范围分别为4.5%7.2%、21.7%57.3%、4.5%5.7%、24.9%35.4%、58.2%80.5%和30.6%42.0%,营养品质结果表明,青燕1号、青引2号和加燕2号的CP含量显著低于其他品种( P<0.05);边锋的NDF含量显著低于其他品种( P<0.05),青海甜燕麦含量最高;青海444的EE含量显著高于其他品种( P<0.05)。应用灰色关联度理论方法对9个燕麦品种的产量与营养品质指标进行综合分析得出,青海444、青燕1号和阿坝燕麦较其他燕麦品种更适宜在该地区种植推广。

关键词: 西藏河谷地区; 燕麦; 生产性能; 营养品质; 灰色关联度
A comparative study of yield and nutritive value of nine imported oat varieties in the Valley region of Tibet, China
ZHANG Guang-yu1, MA He-ping1, SHAO Xiao-ming2,4, WANG Jiang-wei3,4,5, SHEN Zhen-xi3,4,*, FU Gang3,4
1.Institute of Plateau Ecology, Tibet Agriculture and Animal Husbandry University, Laboratory of forest ecology in Plateau Area, Tibet Autonomous Region, Nation Key Station of Field Scientific Observation and Experiment, Linzhi 860000, China
2.College of Resources and Environmental Sciences, Key Laboratory of Biodiversity and Organic Agricultural, China Agricultural University, Beijing 100093, China
3.Lhasa Plateau Ecosystem Research Station, Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
4.Engineering and Technology Research Center for Prataculture on the Xizang Plateau, Lhasa 850000, China
5.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
*Corresponding author. E-mail:shenzx@igsnrr.ac.cn
Abstract

A field experiment measuring yield and nutritive value was conducted to select oat varieties suitable for cultivation in the Valley region of Tibet. Varieties tested were: Aba, Qingyin No.1, Qingyin No.2, Qinghai 444, Qingyan No.1, Linna, Bianfeng, Jiayan No.2, and Qinghai sweet oat; these were planted on 8th May 2016 in 3 m×4 m plots with 3 replicates. Yield measurements included fresh weight, dry weight (DW), dry matter%, plant height, leaf/stem, and nutritional quality of the nine varieties at heading, booting and maturity stages. Nutritive value measurements included crude protein (CP), ether extract (EE), crude ash (Ash), acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), and lignin (ADL), measured at maturity. For above-ground DW at maturity, the varieties could be divided into groups of high yield (>26 t·ha-1; Qingyan No.2, Linna, Bianfeng, and Jiayan No.2), medium yield (22-26 t·ha-1; Qingyin1 No.1, Qingyin No.2, Qinghai 444, and Qinghai sweet oat), and low yield (<22 t·ha-1; Aba). With respect to the nutritional quality results, the ranges observed for CP, EE, Ash, ADF, NDF, and ADL content were, respectively, 4.5%-7.2%, 21.7%-57.3%, 4.5%-5.7%, 24.9%-35.4%, 58.2%-80.5% and 30.6%-42.0%. Among variety differences in nutritive value observed were: CP, Qingyan No.1, Qingyin No.2 and Jiayan No.2 significantly lower than other varieties; ADF, Bianfeng lower and Qinghai sweet oat higher than others; NDF, Bianfeng higher and Linna lower than other varieties; EE, Qinghai 444 higher than other varieties. Based on grey relational analysis of yields and nutritional quality, it was concluded that Qinghai 444, Qingyan No.1 and Aba oats are the best performing varieties in this region.

Keyword: Valley Aera of Tibet; oat; production performance; nutritional quality; grey relational analysis

西藏地处我国西南边陲, 平均海拔4000 m以上, 素有“ 世界屋脊” 和“ 地球第三极” 之称, 同时西藏也是我国重要的生态安全屏障、生态建设的重点区域, 因此生态安全屏障建设和促进农牧民持续增收是西藏可持续发展过程中面临的重大需求[1, 2]。但是近年来随着全球气候变化的加剧以及人类活动的影响, 西藏的生态系统发生了显著变化, 草地退化已经成为西藏最严重的生态问题之一[3]。全区大约有30%的草场出现了退化, 草畜平衡问题日益突出, 天然草地的生产力已远远不能满足其需求且产量较低, 同时加上人工草地面积较少、优质牧草相对匮乏, 导致人畜矛盾日益增加[4, 5, 6]。为了缓解西藏草畜矛盾和对天然草地的压力, 提高农牧民的经济收入和生活水平, 保护西藏的生态环境, 响应西藏生态安全屏障建设规划, 大力推广人工牧草种植已成为一项关键措施[7, 8]。虽然对于西藏燕麦(Avena sativa)的引种试验已有报道, 但是大多是对燕麦农艺性状的研究, 缺乏与营养品质相结合的综合评价, 农艺性状、生产性能与营养品质综合评价对于燕麦品种的引进更全面更科学。燕麦是禾本科燕麦属一年生草本植物, 能草籽兼用, 即能作为粮食作物又是优质的饲料、饲草作物, 可为家畜提供稳定而优质的青鲜草或青干草, 对畜牧业发展和生态建设都具有重要意义, 燕麦具有较强的抗寒抗旱、耐盐碱性等特点[9]; 相比于青稞(Hordeum vulgare), 燕麦产值和市值较高, 对于土壤肥力而言, 燕麦可以在土壤肥力和灌溉条件较差的地方种植, 燕麦还具有营养品质较高, 蛋白质、脂肪、可消化纤维均高于小麦(Triticum aestivum)、黑麦(Secale cereale)、玉米(Zea mays), 且难以消化的纤维较少, 牛马等喜食。随着西藏种植业结构的调整, 燕麦已成为西藏重要的优质饲草料作物, 种植面积正在逐年扩大[10, 11]。

综上所述, 在西藏引进和推广优良燕麦品种显得尤为迫切。本试验选取9个燕麦品种, 通过农艺性状、生产性能和营养品质综合评价进行品比试验, 旨在筛选出适合于西藏拉萨河谷地区种植的优良燕麦品种, 为该地区燕麦引种种植和饲草生产提供科学依据。

1 材料与方法
1.1 试验地概况

试验地点位于中国科学院国家农业生态试验拉萨站试验田(东经91° 17', 北纬29° 40'), 属于典型的西藏河谷农业区; 气候类型为半干旱温带高原季风气候, 土壤为砂壤土, 土层较薄且不均匀, 大约20 cm以下可见大块石砾; 海拔3688 m, 年平均气温7.7 ℃, 年平均降水量425 mm, 生长季大气压约为64.765.0 kPa。土壤母质层主要为冲洪积物, 土壤发育具有明显的幼年特征, 机械组成以细砂颗粒为主, 细砂占40%60%, 粘粒占10%25%[12]。经测定试验田的pH=6.80, 速效磷、全磷、全氮和速效钾的含量分别为28.61 mg· kg-1、0.73 g· kg-1、0.74 g· kg-1和66.66 mg· kg-1。

1.2 试验材料

9个燕麦品种分别为阿坝燕麦、青引2号、青海444、青燕1号、林纳、边锋、青引1号、加燕2号、青海甜燕麦, 均由甘肃省农业科学院提供。青引2号:草籽兼用型, 中熟中的较早熟品种, 株高140160 cm, 在高寒牧区产鲜草最高达45900 kg· hm-2。青引1号:草籽兼用型, 中熟品种, 平均株高126 cm, 在海拔4000 m左右青南牧区鲜草产量2700040350 kg· hm-2。青海甜燕麦:草籽兼用型, 晚熟品种, 抗倒伏, 不耐旱, 株高146160 cm。青海444:草籽兼用型, 早中熟品种, 抗倒伏, 较耐旱, 株高130145 cm。加燕2号:草籽兼用型, 中晚熟品种, 株高120180 cm。林纳:草籽兼用型, 中晚熟品种, 株高110155 cm, 不倒伏, 种子产量高, 适口性好。阿坝燕麦:在高寒牧区有较好适应性, 抗旱, 抗寒, 抗倒伏。青燕1号:早熟品种, 抗旱, 较抗倒伏, 平均株高140 cm。边锋:植株高大, 产量高, 耐寒性好, 可以青刈和青贮。

1.3 试验方法

1.3.1 试验设计 9个燕麦品种于2016年5月8日进行播种, 采用随机区组设计, 设3次重复, 共27个小区, 小区面积3 m× 4 m, 人工开沟条播, 条播行距25 cm, 小区间距50 cm。燕麦播种量为225 kg· hm-2, 播种深度3~5 cm, 播种时施复合肥(N:P2O5:K2O=20:8:12)750 kg· hm-2。分别于5月8日、6 月2 日、7月7日灌溉3次, 6月27日中耕除草, 6月15日追肥。

1.3.2 测定指标及方法 在远离各小区边行30 cm 处随机选取5株燕麦测量其自然株高, 6月18日进行第一次测量株高, 以后每30 d左右进行测量。在抽穗期、孕穗期、成熟期3个时期, 在远离各小区边行30 cm 处选1 m× 25 cm 面积刈割, 留茬5 cm, 去除杂草后称鲜重。称完鲜重后取样后带回实验室在105 ℃下杀青30 min, 然后在80 ℃条件下烘48 h称干重, 并计算其干鲜比。在抽穗期、孕穗期、成熟期3个时期, 在远离各小区边行30 cm处随机选取20株燕麦刈割留茬5 cm, 取样后带回实验室后把茎叶分开并在105 ℃下杀青30 min后, 调至80 ℃ 烘48 h后分别称干重, 计算其叶茎比(叶干重/茎干重)。取成熟期燕麦烘干至恒重后, 将燕麦叶片、籽粒和茎秆混合粉碎后, 过40 mm筛子制成植物样品进行营养成分的测定。酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、粗蛋白(crude protein, CP)、粗灰分(crude ash, Ash)、粗脂肪(ether extract, EE)和木质素(lignin, ADL)均参照文献[13, 14]进行。

1.3.3 熵权赋权法的灰色关联理论 对成熟期的参试品种的生产性能和营养品质指标进行综合评价, 采用熵权赋权法的灰色关联理论, 参照邓聚龙[15]的方法, 将9个燕麦品种作为一个灰色系统, 每个品种为一个因素, 对其综合评价。

参考品种:参考品种是作为灰色系统中综合评价的标准, 本试验选取鲜重、干重、干鲜比、株高、粗蛋白、粗脂肪和粗灰分的最大值以及叶茎比、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和木质素的最小值建立参考品种X0。

对数据标准化处理:将成熟期各指标进行无量纲初值化处理, 即各参试品种的指标除以参考品种对应的指标Xi'(k)=Xi(k)/X0(k); 然后根据无量纲初值化处理后的数据计算各点的绝对差, 计算公式为:Δ i(k)=|X0(k)-Xi(k)|。式中:Xi(k)为第i个品种的第k个指标的性状值, i=1, 2, ……, n, k=1, 2, ……, m, X0(k)为参考品种第k个指标的性状值。

关联系数计算:ε (k)=(a+ρ b)/[(Δ i(k)+ρ b]。式中: a=minmin|X0(k)-Xi(k)|=0; b=maxmax|X0(k)-Xi(k)|=0.6645; ρ 为分辨系数, 取值0.5。

关联度计算:采用熵值赋权法确定权重, 熵值公式为:Ek=-K ∑i=1nPikln(Pik), 式中Pik为第i个品种的第k个指标的比重。

权重计算公式:ω (k)=(1-Ek)/ ∑k=1m(1-Ek)。式中:K=1/ln n, n=9, m=11。等权关联度为每行关联系数的平均值, 即ri=(1/n)∑ ε (k); 加权关联度为每行关联系数与相对应指标的权重系数的乘积之和, 即ri'=∑ ε (k)ω (k)。式中:ε (k)为关联系数, ω (k)为各指标的权重。

1.4 数据统计

试验所得数据在Excel 软件上进行整理, 并用SPSS 20软件进行统计分析和方差分析, Origin 9.0作图, 采用灰色关联度理论方法对各燕麦品种的生产性能与营养指标进行综合评价。所有的统计显著性检验P< 0.05。

2 结果与分析
2.1 不同燕麦的鲜草产量

抽穗期青燕1号的鲜草产量最高为142409.84 kg· hm-2, 显著高于其他参试燕麦(P< 0.05)(图1), 青引2号在抽穗期的鲜草产量也较高为94129.04 kg· hm-2, 同样显著高于其他燕麦品种(P< 0.05), 9个燕麦品种中阿坝燕麦的鲜草产量最低为59669.02 kg· hm-2。孕穗期青燕1号的鲜草产量同样最高为99436.36 kg· hm-2, 显著高于其他燕麦品种(P< 0.05), 青引2号在孕穗期鲜草产量最低为64026.66 kg· hm-2。成熟期青燕1号、林纳、边锋、青引1号和青海甜燕麦鲜草产量相差不大, 5个燕麦品种之间没有显著差异, 但它们的产量显著高于阿坝燕麦、青引2号和青海444(P< 0.05)。

图1 不同燕麦品种鲜草产量比较Fig.1 Comparison of fresh grass yields of different oat varieties

2.2 不同燕麦的干草产量

抽穗期青燕1号的干草产量最高为20439.05 kg· hm-2, 显著高于阿坝燕麦品种(P< 0.05), 与其他燕麦品种差异不显著(图2)。孕穗期青燕1号的干草产量最高为26426.90 kg· hm-2, 各品种之间差异不显著(图2)。成熟期青燕1号、边锋和加燕2号的干草产量均较高, 显著高于青海444、青引2号和阿坝燕麦(P< 0.05)。

图2 不同燕麦品种干草产量比较
A:阿坝燕麦 Aba oat; B:青引2号 Qingyin No.2; C:青海444 Qinghai 444; D:青燕1号 Qingyan No.1; E:林纳 Linna; F:边锋 Bianfeng; G:青引1号 Qingyin No.1; H:加燕2号Fig.2 Comparison of hay yield of different oat varieties
Jiayan No.2; I:青海甜燕麦 Qinghai sweet oat.不同字母表示差异显著(P< 0.05)。Different small letters indicate significant differences at P< 0.05 level. 下同The same below.

2.3 不同燕麦的干鲜比

随着燕麦的生长发育, 干鲜比逐渐升高, 说明燕麦体内的水分逐渐减少。在抽穗期青引2号的干鲜比最小, 青海甜燕麦的干鲜比最大, 并且两者之间差异显著(P< 0.05)(图3)。在孕穗期青燕1号的干鲜比最小, 显著小于青引2号(P< 0.05)。在成熟期加燕2号的干鲜比最小, 显著小于阿坝燕麦、青燕1号和边锋, 与其他燕麦品种差异不显著(P< 0.05)。

图3 不同燕麦品种干鲜比比较Fig.3 Comparison of dry and fresh ratios of different oat varieties

2.4 不同燕麦的叶茎比

随着各燕麦品种的生长发育, 除了加燕2号和青海甜燕麦的叶茎比先上升后下降, 其他燕麦品种都是一直上升(图4)。在抽穗期加燕2号的叶茎比最小; 在孕穗期青燕1号的叶茎比最小, 并且显著小于青引2号和阿坝燕麦的叶茎比(P< 0.05); 在成熟期青引1号、加燕2号和青海甜燕麦的叶茎比都较小, 三者之间没有显著差异。

图4 不同燕麦品种叶茎比比较Fig.4 Comparison of leaf and stem ratios of different oat varieties

2.5 不同燕麦的株高

随着燕麦的生长发育, 其高度发生相应的变化。在生长初期, 青引1号和青海444株高较高, 显著高于其他燕麦(P< 0.05)(表1), 边锋的株高最低为31.95 cm。随着燕麦的生长发育, 其株高相应地发生变化, 其中阿坝燕麦的生长速率最快, 青引1号生长速率最慢。在生长中期生长速率减慢, 甚至下降, 其中青引2号、阿坝燕麦和边锋出现轻微倒伏, 导致株高减小。在生长末期, 各燕麦株高基本不发生变化, 植物主要进行生殖生长, 营养生长基本停止, 其中青引1号株高最高为140.5 cm, 显著高于其他燕麦(P< 0.05), 边锋株高最低为108.5 cm。

表1 不同燕麦品种生长高度变化情况 Table 1 Variety of growth height of different oat varieties (cm)
2.6 营养品质

2.6.1 不同燕麦品种粗蛋白含量的比较 除了加燕2号、青引2号和青燕1号的粗蛋白含量较低外, 其他参试燕麦的粗蛋白含量较高, 且前者的粗蛋白含量显著低于后者(P< 0.05)(图5)。青海444的粗蛋白含量最高为7.2%, 其次是林纳为7.1%, 青燕1号含量最低为4.5%。

图5 不同燕麦品种粗蛋白(CP)含量的比较Fig.5 Comparison of CP in different oat varieties

2.6.2 不同燕麦品种酸性洗涤纤维含量的比较 边锋的ADF含量最低为24.9%, 说明其可消化干物质的量最高, 显著低于除了林纳和青燕1号以外的燕麦品种(P< 0.05)(图6)。青海甜燕麦的ADF含量最高为35.4%, 显著高于其他燕麦品种(P< 0.05)。阿坝燕麦和加燕2号的ADF含量较高, 分别为33.4%和32.1%。阿坝燕麦和青海甜燕麦比林纳、青燕1号高17.2%24.2%, 比边锋高34.1%42.2%。

图6 不同燕麦品种酸性洗涤纤维(ADF)的比较Fig.6 Comparison of ADF of different oat varieties

2.6.3 不同燕麦品种中性洗涤纤维含量的比较 林纳的NDF含量最低为58.2%, 显著低于其他燕麦品种(P< 0.05)(图7), 说明林纳的采食量最高。边锋、青引1号和青燕1号NDF含量较高, 分别为80.5%、74.0%和71.4%, 比林纳分别高38.3%、27.1%和22.7%, 其中边锋的NDF含量显著高于其他所有燕麦品种(P< 0.05)。

图7 不同燕麦品种中性洗涤纤维(NDF)的比较Fig.7 Comparison of NDF in different oat varieties

2.6.4 不同燕麦品种粗脂肪含量的比较 青海444、青燕1号和阿坝燕麦的粗脂肪含量较高, 分别为57.3%、45.3%和42.0%(图8)。其中青海444的粗脂肪含量最高并显著高于其他燕麦品种(P< 0.05), 加燕2号的粗脂肪含量最低为21.7%, 显著低于青海444、青燕1号和阿坝燕麦的粗脂肪含量(P< 0.05), 青海444的粗脂肪含量是青引2号的1.6倍。

图8 不同燕麦品种粗脂肪(EE)含量的比较Fig.8 Comparison of EE in different oat varieties

2.6.5 不同燕麦品种间粗灰分含量的比较 青引1号、青海甜燕麦、青燕1号和林纳的粗灰分含量均较高, 分别为5.7%、5.5%、5.4%和5.4%, 显著高于青引2号、青海444、加燕2号和阿坝燕麦(P< 0.05)(图9)。9个参试品种中青引2号的粗灰分含量最低为4.5%(图9)。

图9 不同燕麦品种粗灰分(Ash)的比较Fig.9 Comparison of Ash content of different oat varieties

2.6.6 不同燕麦品种木质素含量的比较 青引2号的木质素含量最低为30.6%, 显著低于青燕1号、林纳和边锋(P< 0.05)(图10); 青燕1号的木质素含量最高为42.0%, 显著高于除林纳和边锋外其他所有的燕麦品种(P< 0.05), 比青引2号高37.3%, 林纳和边锋分别比青引2号高33.7%和23.5%。

图10 不同燕麦品种木质素的比较Fig.10 Comparison of lignin in different oat varieties

2.7 利用灰色关联度理论方法对9个燕麦品种进行综合评价

2.7.1 数据标准化处理 各参试品种的指标除以参考品种对应的指标得到标准化值(表2), 数据标准化可以消除由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差, 然后根据无量纲初值化处理后的数据计算各点的标准差值(表3)。

表2 各指标数据标准化值 Table 2 Standardized data for each indicator
表3 各指标数据绝对差值 Table 3 The absolute difference between the data of each indicator

2.7.2 关联系数计算 根据关联系数(表4)可以计算出关系度。因为关联系数只表示了各个指标和参考指标之间的关联程度, 为了从总体上了解指标之间的关联程度, 必须求出他们的时间平均值, 即关联度。

表4 各指标的关联系数值 Table 4 The correlation coefficient value of each indicator

2.7.3 关联度计算 计算各指标的熵值和权重(表5)和关联度(表6), 加权关联度排序为:青燕444> 青燕1号> 阿坝燕麦> 林纳> 边锋> 加燕2号> 青引1号> 青引2号> 青海甜燕麦。

表5 各指标的熵值及其权重 Table 5 The entropies and its weights of the indicators
表6 参试品种间的关联度排序 Table 6 Correlation modulus of tested oat varieties
3 讨论与结论
3.1 不同燕麦品种生长特性

产草量是衡量燕麦品质优劣的重要指标[16], 产量随着燕麦的生长发育先升高后降低, 这是因为到了成熟末期燕麦的茎和叶逐渐干枯, 鲜草的重量逐渐减轻。本试验研究结果高于景美玲等[17]的研究结果, 这可能是由于品种所生长的环境、气候条件、土壤母质和肥力的不同造成的, 因为景美玲等[17]研究的燕麦种植区的土壤母质为高寒草甸土, 肥力低于拉萨农业生态试验站的母质为冲洪积物的肥力, 所以本研究的燕麦鲜草产量更高。

干草产量也是衡量燕麦品质的重要指标。本试验研究结果高于杨海磊等[18]、马力等[19]的研究结果, 这可能是由于植物所生长的环境和条件不一致造成的; 另外鲜草产量高, 干草产量不一定高, 有的燕麦鲜重很高但是由于其水分含量高, 其干草产量不一定高, 比如抽穗期青引2号鲜重比青海444高, 但是青海444的干重却比青引2号高。随着燕麦的生长发育, 干重逐渐升高, 这与高亚敏等[20]、王巍[21]的研究结果一致。

干鲜比是评价燕麦适口性的一个重要指标, 干鲜比越低适口性越好, 但是也意味着积累的干物质少, 干草产量低[20]。孕穗期的青燕1号和成熟期的加燕2号不但干鲜比小而且干草产量也较高, 说明青燕1号适合在孕穗期刈割、加燕2号适宜在成熟期刈割, 可以达到最大的干物质积累和最好的适口性。

叶茎比主要是用来衡量牧草适口性的重要指标, 比值越大说明燕麦叶量丰富, 营养品质也越高。随着各燕麦的生长发育, 叶茎比先上升后下降, 因为在燕麦的生长发育过程中, 叶会将光合产物不断地运输到茎, 以满足植株生长发育的需要, 而叶的累积速率低于茎的累积速率, 随着燕麦从营养生长阶段进入生殖生长阶段, 叶作为同化器官, 不断向穗和茎秆转移养分, 导致叶片自身干物质的积累速率处于下降趋势[22]。

植株高度既是衡量其生长发育状况的重要标准, 也是反映牧草生产能力的生产指标[23]。青引1号和青燕1号的株高较高, 这与周青平等[24]的研究结果一致。

3.2 不同燕麦品种的营养成分

牧草的营养品质决定其利用效率, 调控牲畜对饲草的消化吸收、养分获取及能量摄入。粗蛋白是饲草品质的重要组成部分, 是反映营养价值高低的重要指标[25], 试验中青海444和林纳的粗蛋白含量较高, 粗蛋白的平均含量低于高亚敏等[20]的研究结果, 这可能是由于燕麦的品种和取样时期不同造成的。中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和粗脂肪也是很重要的指标, 中性洗涤纤维影响饲草的采食率, 酸性洗涤纤维影响饲草的消化率, 粗脂肪是仅次于粗蛋白的重要能源物质[16, 26, 27]。本试验中酸性洗涤纤维的含量与孙建平等[23]的研究结果相接近, 中性洗涤纤维的含量高于王巧玲等[28]的研究结果, 青海444的粗脂肪含量最高, 高于孙建平等[23]和郭孝等[29]的研究结果, 这可能是由于燕麦的品种、生长环境和取样时期不同造成的。粗灰分含量的多少代表牧草中的矿物质含量的多少, 本试验中青引1号、青海甜燕麦和林纳的粗灰分含量较高。木质素在维持植物的结构和强度上具有重要作用[30, 31], 其含量直接影响牲畜对牧草的消化率, 本试验中燕麦的木质素含量高于徐世晓等[32]的研究结果, 这可能是由于不同的燕麦品种造成的。

3.3 利用灰色关联度综合评价

灰色关联理论广泛用于各种综合评价中, 基于熵权赋权法的灰色关联度可以应用于燕麦, 且结果准确, 评价品种的优劣客观可行, 是一种较好的方法[33, 34]。本试验将各项指标所占权重进行计算, 其中, 鲜重、干草、叶茎比、粗蛋白、粗脂肪所占比例较高, 表明这几个指标对评价不同品种的优劣起着重要的作用, 由表5和表6可得综合评价结果为:青燕444> 青燕1号> 阿坝燕麦> 林纳> 边锋> 加燕2号> 青引1号> 青引2号> 青海甜燕麦, 评价结果与实际生产相一致。

综上所述, 青海444、青燕1号和阿坝燕麦综合性状较好, 适宜在西藏河谷地区种植推广。

The authors have declared that no competing interests exist.

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