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呼倫貝爾地區(qū)6種禾本科牧草養(yǎng)分對應分析

2017-09-13 05:19:58郭明英吳艷玲徐麗君張木蘭呂瀟瀟呂世杰
草地學報 2017年5期
關鍵詞:信息

郭明英, 吳艷玲, 徐麗君, 張木蘭, 烏 蘭, 呂瀟瀟, 呂世杰

(1.呼倫貝爾國家野外站/中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所, 北京 100081; 2.內蒙古師范大學, 內蒙古 呼和浩特 010021; 3.呼倫貝爾市草原工作站, 內蒙古 呼倫貝爾 021008; 4.呼倫貝爾市畜牧工作站, 內蒙古 呼倫貝爾 021008; 5.內蒙古農(nóng)業(yè)大學, 內蒙古 呼和浩特 010018)

禾本科牧草在人工草地組成中占據(jù)重要地位,同時在草地生態(tài)系統(tǒng)中也具有重要作用,是發(fā)展畜牧業(yè)的重要物質基礎[1]。營養(yǎng)價值的高低是評價牧草是否優(yōu)良的重要指標,主要取決于所含營養(yǎng)成分的種類和數(shù)量[2,3],不同牧草品種、成熟階段和青貯技術均會使牧草的營養(yǎng)價值發(fā)生較大的變化,提高其利用率[4-6]。本文應用對應分析[7-8]方法對呼倫貝爾地區(qū)6種禾本科牧草的營養(yǎng)成分進行分析,揭示營養(yǎng)成分的差異性,探討適宜呼倫貝爾地區(qū)種植的不同禾本科牧草營養(yǎng)物質含量變化特點及規(guī)律,旨在為呼倫貝爾家畜的補飼和人工草地的合理利用提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗地位于呼倫貝爾市陳巴爾虎旗國家牧草繁育基地,屬溫帶半干旱大陸性氣候,年平均降水322.7 mm,年平均氣溫為-1.5℃,無霜期115 d,年積溫(≥10℃)2 003.1℃。土壤類型為栗鈣土。

1.2 試驗材料

披堿草(ElymusdahuricusTurcz)、蒙農(nóng)雜種冰草(Agropyroncristatum×A.desertorum‘Hycrest Mengnong’)、老芒麥(ElymussibiricusLinn),(內蒙古農(nóng)業(yè)大學提供);多花黑麥草(LoliummultiflorumLamk),(黑龍江省齊齊哈爾北方草業(yè)有限公司提供);‘阿壩’垂穗披堿草(Elymusnutans‘ Aba’),(四川省草原科學研究院牧草研究所提供);偃麥草(Elytrigiarepens(L.) Nevski.),(新巴爾虎左旗草原工作站提供)。

1.3 試驗取樣與測定

于2014年8月中旬取樣,先齊地面將牧草剪割,再將樣品烘干后粉碎,最后進行營養(yǎng)成分的測定與分析[9]。

1.4 數(shù)據(jù)分析

原始數(shù)據(jù)使用Excel 2010整理,統(tǒng)計分析采用SAS 9.2軟件。

2 結果與分析

2.1 特征向量分析

由表1可知,第1坐標、第2坐標為6種禾本科牧草在2個公因子上的載荷,分別表示為:P(披堿草)=0.1087 Dim1+0.0091 Dim2;D(多花黑麥草)=0.1606 Dim1+0.0084 Dim2;M(蒙農(nóng)雜種冰草)=-0.0553 Dim1+0.0458 Dim2;L(老芒麥)=-0.0789 Dim1-0.0243 Dim2;A(阿壩垂穗披堿草)=-0.0995 Dim1+0.0244 Dim2;Y(偃麥草)=-0.0132 Dim1-0.0571 Dim2。由此可知,P、D、M、L和A在第1公因子所承載信息均較大,而Y在第2公因子所承載的信息較大。

貢獻率之和反映牧草在2個公因子上的信息情況,由此可知,2公因子代表的牧草信息大小依次為D>P>A>Y>M>L,承載信息均在80%以上,其中P和D承載信息均在95%以上,6種牧草信息幾乎完全由這2個公因子反映出來。和占百分比信息反映出Y>A>L>P>M>D,說明營養(yǎng)物質含量總體呈現(xiàn)Y>A>L>P>M>D。變量占特征值比表示貢獻率大小依次為D>A>P>L>M>Y。

表1 6種禾本科牧草的特征向量Table 1 Feature vectors of 6 forage grasses

2.2 歐氏距離分析

由表2可知,P和D之間距離=sqrt[(0.1087-0.1606)2+(0.0091-0.0084)2]=0.0519,D和M之間距離為0.2191,M和L之間距離為0.0740,L和A之間距離為0.0529,A和Y之間距離為0.1187。由此可知,以各養(yǎng)分含量為觀測梯度變量 M 和A 之間距離最短,即M 和A 之間養(yǎng)分含量差值較小,其他依次減小,表明6種禾本科牧草養(yǎng)分含量的差異在逐漸減小,牧草D養(yǎng)分含量遠不同于牧草A養(yǎng)分含量。

表2 6種禾本科牧草的歐氏距離Table 2 Euclidean distance of 6 grass species

2.3 貢獻率與信息量分析

D在第1公因子上貢獻率最大(表 3),依次是P,A,L,M,Y;在每個變量上每個公因子貢獻率顯示,6種牧草在第2公因子上貢獻率與之相反,Y貢獻率最大,D貢獻率最小。

由變量在公因子上貢獻率顯示,P、D、A和L 均在第1公因子上貢獻率相對第2公因子占有絕對優(yōu)勢;M變量在雙因子上貢獻率均較大;Y在第1公因子上貢獻率相對第1公因子占有一定優(yōu)勢。在信息量和總信息量中,0、1 和 2 是各變量坐標對特征值貢獻多少標志,貢獻少、中、多依次用 0、1 和 2 來表示,得出坐標對特征值貢獻較多的是 M和Y,P、D、L和A 坐標對特征值貢獻處于中等水平。

表3 6種禾本科牧草的貢獻率及信息量分析Table 3 Contribution rate and information quantity analysis of 6 forage grasses

2.4 各養(yǎng)分指標特征向量分析

第1坐標、第2坐標為 7 個養(yǎng)分變量在2個公因子上的載荷,結果表示:CP在 2 個公因子上的載荷為CP=-0.1907 Dim1+0.0023 Dim2,其他養(yǎng)分指標在2公因子上的載荷如表4所示。7個養(yǎng)分指標中除了Ca和P,其他指標在第1公因子所承載信息均較大,第1坐標可以看作是不同養(yǎng)分指標在坐標系內的位置變動情況;而由于Ca和P在第1坐標上的載荷與第2坐標差值遠小于其他養(yǎng)分指標,其位置變動情況受第2坐標的影響值得重視。

2公因子所代表的養(yǎng)分含量信息大小依次為CP>AW>CF>Ash>EE>P>Ca,除了Ca和P,其他養(yǎng)分指標承載信息均在70%以上,可以采用2公因子承載信息代替原指標信息;和占百分比CF>CP>AW>Ash>EE>Ca>P,這說明所測定的營養(yǎng)物質含量總體上變化規(guī)律為CF>CP>AW>Ash>EE>Ca>P;變量占特征值大小依次為CP>AW>CF>Ash>EE>Ca>P。由此可知,CP、CF和AW在各相關貢獻率相對較大且占比排位情況不穩(wěn)定,EE、Ash、Ca和P貢獻率相對較小且排位較穩(wěn)定。

表4 各養(yǎng)分指標特征向量Table 4 Feature vectors of nutrient index

2.5 各養(yǎng)分指標歐氏距離分析

由表5可知,CP和EE之間的距離=sqrt[(-0.1907-(-0.1001))2+(0.0023-0.0895)2]=0.1257,由此可見,CF和Ca之間的相關關系最近,其次為CF和Ash,CP與AW之間的關系最遠。總體來看,AW與各養(yǎng)分之間的關系較遠。

表5 各養(yǎng)分指標的歐氏距離Table 5 Euclidean distance of nutrient indexes

2.6 各養(yǎng)分指標貢獻率及信息量分析

由表6可知,CP在橫坐標上信息量占絕對優(yōu)勢,即橫坐標反應CP含量信息比較強;EE、CF、Ash、Ca、P和 AW 在第2公因子上的貢獻率較大;變量在雙公因子上的貢獻率是(表 4 中)“貢獻率之和”;變量在公因子上的貢獻率顯示,除了CP外,CF和AW含量信息也主要由橫軸體現(xiàn);CP、EE、CF、Ash和AW在第1公因子上的貢獻率相對第2公因子占有優(yōu)勢,而Ca和P在第2公因子上的貢獻率相對第1公因子占有優(yōu)勢;在信息量和總信息量中,0、1 和 2 是各變量的坐標對特征值貢獻多少的標志,貢獻少、中、多依次用 0、1 和 2 來表示,因此可以看到,坐標對特征值貢獻較多的是EE、CF、Ash、Ca、P和AW,而CP坐標對特征值的貢獻較少。

表6 貢獻率及信息量分析Table 6 Contribution rate and information analysis

2.7 對應分析結果

如圖1所示,可直觀反映禾本科牧草間的差異,牧草中營養(yǎng)物質含量間也存在差異。A、L、M、Y、P和D沿橫軸由左向右排列,粗蛋白在橫軸上,說明粗蛋白含量信息變化完成由橫軸決定,且沿著X軸正向逐漸降低。

7個養(yǎng)分指標中,Ca與CF含量相距較近,說明相距較近的養(yǎng)分指標Ca和CF之間相互關聯(lián)程度較為密切,且具有較好的相關性。在第1個區(qū)域CP含量最高,第3個區(qū)域CP含量最低,2和4區(qū)域CP含量介于前兩者之間,但2和4區(qū)域除體現(xiàn)CP含量之外,還體現(xiàn)了自身的特點;第2區(qū)域Y的CF和Ash含量較高,但Ca含量變化不明顯,與Ca含量變化可能存在某種密切關系;第4區(qū)域M的EE和P含量關系沒有表現(xiàn)出來,盡管他們之間比較近可化為同一區(qū)域,可能M所具有的養(yǎng)分含量以及2個測定指標更具有折中性。

圖1 對應分析結果Fig.1 Correspondence analysis results

3 結論

對應分析可直觀的反映出牧草養(yǎng)分含量與品種之間的關系,不同牧草所含養(yǎng)分存在明顯差異,養(yǎng)分含量與牧草間具有一定相關性。應用對應分析法解釋養(yǎng)分含量與牧草間的相關性是一種極具優(yōu)勢的分析方法。6種禾本科牧草的營養(yǎng)成分含量不同,其中阿壩垂穗披堿草的粗蛋白與粗脂肪含量最高,多花黑麥草最低;披堿草的吸附水含量最高,老芒麥最低;偃麥草的粗纖維和粗灰分含量最高,蒙農(nóng)雜種冰草最低;老芒麥的Ca和P的含量最高,蒙農(nóng)雜種冰草Ca含量最低,偃麥草P的含量最低。

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