6個紫花苜蓿品種在湘北地區引種種植的生產性能比較

林麗秀

（岳陽職業技術學院，湖南 岳陽414000）

紫花苜蓿（Medicago sativa）又稱苜蓿，素有“牧草之王”的美稱，是豆科苜蓿屬多年生草本植物，具有產量和飼用價值高、適口性好等優點。由于紫花苜蓿牧草干物質中蛋白質含量較高，因此該草種又被認為是草料中的蛋白質飼料。在我國，紫花苜蓿主要在北方種植，南方種植不多。近年來，隨著草地的嚴重退化，導致載畜量大大下降，出現飼料季節性不平衡、放牧草地蛋白質供應嚴重不足、規模化草食動物養殖場蛋白質草料匱乏等問題，尤其在我國的南方，草料不足成為草食動物生產發展受限的主要原因之一。

為了解決南方草食動物養殖飼料不足這一問題，南方部分地區頻繁引種紫花苜蓿品種，且相關研究較多。試驗在湘北地區進行紫花苜蓿品種選擇與栽培，擬通過灰色關聯理論模糊數學方法中的權重決策法，對6個紫花苜蓿材料進行多指標多重比較，從中篩選出好的材料，為湘北地區引種紫花苜蓿提供一定的依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況及供試材料

試驗在湖南省岳陽市郭鎮岳陽職業技術學院校內基地進行。該地屬亞熱帶濕潤季風氣候，年平均氣溫17℃，最冷月平均氣溫3℃左右，最熱月平均氣溫28℃左右；年降雨量1 500 mm；試驗地土壤為紅壤，土壤肥力較一致。

供試紫花苜蓿材料：Victoria（來源于克勞沃，原產美國，秋眠級數6 級）、Powerplant（來源于綠冠，原產美國，秋眠級數6 級）、Millenium（來源于綠冠，原產美國，秋眠級數8 級）、CW403（來源于西海岸，原產美國，秋眠級數4 級）、SIMA575（來源于BUF，原產阿根廷，秋眠級數6級）、Victoria SPI （來源于BUF，原產阿根廷，秋眠級數6 級）。通過田間各項指標綜合比較，從6個材料中篩選出綜合性能最好的品種。

1.2 田間試驗設計

試驗于2013年3月20日播種，穴播，隨機區組設計，小區面積為2 m×2 m，行距40 cm，小區間間隔50 cm，每個品種3個重復。生育期每小區施復合肥2～3 g/m2（氮︰磷︰鉀=3∶1∶1），生長過程中田間適時進行人工除草。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 測定指標

1.3.1 農藝性狀測定 （1）株高：每次刈割前以對角線取樣，每小區隨機選取20 株苜蓿，測定其自然高度，取平均值。（2）單株分枝數：每次刈割前以對角線取樣，每小區隨機選取20 株苜蓿，測其單株分枝數。（3）葉莖比測定：在測定單株干草產量時，取200 g 鮮草，將莖葉分離，分別放入烘箱烘至恒重，稱重，計算葉莖比。

1.3.2 單株產量測定 每次測產前，每小區隨機選取20株苜蓿，稱量其單株鮮重。并從20 株苜蓿中隨機取200 g 放入105℃烘箱內，經10 min 后降到65℃，再經24 h烘至恒重，稱量記為W（單位為g），3 次重復。然后，計算干鮮比及單株干草產量，計算公式如下：干鮮比=W/200，

單株干草產量=鮮草產量×W/200

1.3.3 營養成分測定 通過凱氏定氮法測定苜蓿干草草粉的粗蛋白含量，采用范氏洗滌纖維法測定苜蓿干草草粉的中性和酸性洗滌纖維含量。

2 結果與分析

2.1 關聯系數計算

將紫花苜蓿的干草產量、株高等7個指標視為整體，構建一個灰色系統，每個指標為該系統的一個灰色因素，每個指標的最好趨勢做為參考值，根據因素數列的幾何形狀發展態勢的接近程度來衡量指標值與參考值之間關聯度的大小。關聯度越大，則該參試品種與參考品種的相似程度越高，反之，則相似程度越低[1-2]。表1為各品種7個指標的平均值。

表1 紫花苜蓿品種各項生產性能指標

供試品種以X 表示，性狀以K 表示，各供試品種X在性狀K 處的值構成比較數列Xi，X0為構建的理想參考品種。數據處理過程如下：（1）將紫花苜蓿7個生產性能指標的數據進行無量綱初始化處理，結果見表2；（2）計算各點（kij）的絕對值△（k）=∣X0（k）－Xi（k）∣，結果見表3；（3）根據公式ξi（k）=（a＋b）/[△i（k）＋bρ]，計算關聯系數，其中a=min，min∣X0（k）－Xi（k）∣為0，b=max，max∣X0（k）－Xi（k）∣為0.33，ρ 為分辨率系數，取值0.5，結果見表4。

表2 紫花苜蓿品種各項生產性能指標無量綱化處理

表3 X0 與Xi 的絕對值差△1（k）

表4 各性狀指標的關聯系數

2.2 關聯度計算

由計算結果得出，紫花苜蓿品種7 項指標干草產量、株高、分枝數、葉莖比、粗蛋白含量、酸性洗滌纖維含量和中性洗滌纖維含量的權重值分別為W1=0.183，W2=0.138，W3=0.152，W4=0.130，W5=0.161，W6=0.127，W7=0.131，由大到小依次排序為W1＞W5＞W3＞W2＞W7＞W4＞W6。這說明在評價紫花苜蓿中各指標權重順序為干草產量＞粗蛋白含量＞分枝數＞株高＞中性洗滌纖維含量＞葉莖比＞酸性洗滌纖維含量。

表5 各供試材料的加權關聯度值

從表5 中可以看出，供試6個紫花苜蓿品種與參考品種的加權關聯度值順序是CW403＞Victoria＞Power plant＞Millenium＞Victoria SPI＞SIMA575。由此表明，6個紫花苜蓿品種中CW403 的綜合生產性能表現最優，SIMA575 表現最差。

3 結論與討論

通過對6 份參試紫花苜蓿品種的生產性能綜合比較研究，結果表明，綜合評價排序最高的品種CW403，干草產量最高，在湘北地區種植表現最優；綜合評價排序最差的是SIMA575，并且干草產量也比較低，說明該品種不太適宜在湘北地區種植栽培。

紫花苜蓿干草產量、株高、分枝數、葉莖比、粗蛋白含量、中性洗滌纖維含量和酸性洗滌纖維含量是生產性能綜合表現的重要指標[3-5]。根據灰色關聯度分析各指標權重順序為干草產量＞粗蛋白含量＞分枝數＞株高＞中性洗滌纖維含量＞葉莖比＞酸性洗滌纖維含量。這說明在7個性狀指標中，干草產量對綜合評價表現的貢獻最大，其次是粗蛋白含量。試驗對6個紫花苜蓿品種進行生產性能的比較研究，結果表明，苜蓿生產性能綜合表現較好的品種具有較高的干草產量和粗蛋白含量，牧草葉莖比、分枝數和株高表現次之，但中型洗滌纖維和酸型洗滌纖維含量較低。

對苜蓿生產性能進行綜合評價，常采用方差分析和多重比較法，這些方法僅僅是對單一指標進行評價，不能充分體現苜蓿的綜合性狀、特點及表現[6]。近年來，學者們常采用聚類分析、層次分析，灰色關聯分析法等對農作物和牧草進行綜合評價，常用的分析結果排序方法有加權法、ELECTRE 法、LINMAP 法、TOPSIS 和線性分配法等[7]。灰色系統理論首先要對原始數據進行整理，使數據表格化，同時該方法計算簡便、量化程度高，是目前牧草綜合評價領域應用較多的方法[8-9]。

由于試驗時間和地理條件有限，6個紫花苜蓿品種栽培的抗病性、耐熱性、越夏率、持久性等指標未能納入試驗進行比較分析，而這些指標對于紫花苜蓿的生產性能綜合比較以及能否在南方成功種植都是關鍵因素，因此將在后續試驗中進行更加深入的研究。

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