西藏日喀則地區8個引進燕麥品種的生產性能和營養品質比較

張光雨，王江偉，張豪睿，付 剛，沈振西

（1.中國科學院地理科學與資源研究所 / 生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室 / 拉薩高原生態系統研究站，北京 100101；2.西藏高原草業工程技術研究中心，西藏 拉薩 850000；3.中國科學院大學，北京 100049）

西藏自治區總面積(約122萬km2)占全國總國土面積的1/8，其中草原面積(83萬km2)，占全區總面積的2/3，是我國五大牧區之一[1]。西藏平均海拔 4 000 m 以上，素有“世界屋脊”和“地球第三極”之稱[2-3]。由于西藏地處高寒地區，特殊的地理環境和氣候導致該區草層低矮、稀疏，牧草產量低，且平均植被蓋度不超過15%[4]。近年來，隨著全球氣候變化的加劇以及人類活動的影響，西藏現有2/3的草地都出現了不同程度的退化，個別地區甚至出現了較為嚴重的沙化，草地退化已經成為西藏最嚴重的生態問題之一[5]，其中過度放牧是造成西藏草原退化的最主要原因，以西藏目前家畜存欄量4 500萬個綿羊單位計算，西藏地區每年需求干草量大概為4 050萬t，而實際供應能力不足2 000 萬 t (包括天然草原每年可生產干草 1 500 萬 t和青稞干秸稈200萬～300萬t)[2]，單純依賴天然草地的自然生產力已經不能滿足家畜的需求，草畜失調的問題日益突出[6-7]。目前，西藏畜牧業關鍵問題是解決冬春季節和災年飼草料不足及牧草品種選擇問題，優質高產的牧草品種可以為特色畜牧業提供營養需要來源，同時栽培草地種植與天然草地補播都需要有其相適應的牧草品種，因此引進并篩選出適宜在西藏農區種植的牧草品種是解決當前西藏牧草品種缺乏的有效途徑。

近幾年，西藏栽培草地的面積逐年增加，燕麥(Avena sativa)成為推廣種植最多的牧草品種之一，并且隨著西藏種植業結構的調整，燕麥已成為西藏重要的優質飼草料作物，種植面積正在逐年擴大[8]。魏娜和金濤[9]研究得出，6942-4的籽粒產量高且干草產量較低，適宜在農區推廣種植，冀品1號干草產量最高，適宜在半農半牧區推廣種植；曲廣鵬[10]研究得出，西藏燕麥風干重為10 500 kg·hm-2，粗蛋白 (crude protein, CP)含量為 10.96%，酸性洗滌 纖 維 (acid detergent fiber, ADF)含 量 為 26.71%，中 性 洗 滌 纖 維 (neutral detergent fiber, NDF)含 量為46.10%；秦彧等[11]研究得出，成熟期燕麥秸稈的CP含量為10.2%，ADF含量為30.98%，NDF含量為58.02%；包成蘭和張世財[12]研究得出，青海甜燕麥的干草產量達21 561.4 kg·hm-2、CP含量為 11.5%，青引 1 號的干草產量 19 961.3 kg·hm-2、CP 含量為10.7%，青引 2 號的干草產量為 21 061.1 kg·hm-2、CP含量為 10.2%，青海 444 的干草產量 15 016.6 kg·hm-2、CP含量為10.8%。目前對于西藏地區的燕麥引種評比試驗的結果差異較大[9-10]，一些研究僅對產量或營養品質進行了分析，沒有運用數學方法進行綜合評比。基于熵值賦權法的灰色關聯度可以應用于評價燕麥的品質，其結果準確，可以客觀評價品種的優劣[13-15]，根據關聯度的分析原則，關聯度最大的品種綜合評價表現最好。因此，本研究擬選取8個燕麥品種，運用灰色關聯度理論的熵權賦權法對8種燕麥的農藝性狀、生產性能和營養品質進行綜合評價，篩選出適宜在日喀則地區生長的燕麥品種，以期為當地燕麥品種的選育和推廣提供參考，為緩解天然草地壓力和草畜矛盾提供有效途徑。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗地點為西藏日喀則南木林縣的草原站試驗田 (89°06′ E，29°19′ N)，位于崗底斯山脈東段的河谷地帶，海拔3 811 m，年均溫10.4 ℃，年均降水量413 mm，生長季大氣壓約為63 kPa，降水主要集中6-8月，屬于高原性季風氣候，且具有輻射強、年均溫低、晝夜溫差大、雨熱同期等特點。經測定試驗田的 pH 6.84，全氮含量為 0.91 g·kg-1，全磷含量 為 0.79 g·kg-1， 速 效 磷 含 量 為 37.74 mg·kg-1，速效鉀含量為 60.22 mg·kg-1。

1.2 試驗材料

參試的8個燕麥品種分別為青海444、青引3號、林納、加燕2號、青引1號、青燕1號、青海甜燕麥和青引2號。參試品種均由甘肅農業科學院提供。

1.3 試驗方法

1.3.1 試驗設計

參試的8個燕麥品種于2017年5月10日進行播種，采用隨機區組設計，設3次重復，共24個小區，小區面積 3 m × 4 m，人工開溝條播，條播行距 25 cm，播種深度3～5 cm，小區間距50 cm。燕麥播種量為225 kg·hm-2，播種時施復合肥 (N∶P2O5∶K2O = 20∶8∶12) 750 kg·hm-2，中間不追肥，6 月 15 日和 7 月20日灌溉兩次，5月28日鋤草一次，9月2日取樣。

1.3.2 測定指標及方法

在7月14日、8月1日和9月17日在每個小區遠離邊緣30 cm處隨機選取5株燕麥測量其自然株高。在 9 月 2 日從各小區隨機選取 100 cm × 25 cm的面積刈割，留茬5 cm，去除雜草后稱鮮重。將稱完的鮮草帶回實驗室在105 ℃下殺青30 min，然后在80 ℃條件下烘48 h稱其干重，并計算其干鮮比。在每個小區遠離邊緣30 cm處選取隨機選取20株燕麥刈割留茬5 cm，取樣后帶回實驗室后把莖葉分開并在105 ℃下殺青30 min后，調至80 ℃烘48 h后分別稱干重，計算其葉莖比(葉干重/莖干重)。各個小區隨機選取100粒風干燕麥種子稱其重量，重復3次，取其平均值。各個小區隨機選取10個燕麥穗子，測量從穗莖節到穗頂端的長度，計算其平均值得到穗長。各個小區取其烘干至恒重后的燕麥，將燕麥葉片、籽粒和莖稈混合粉碎后，過0.425 mm篩制成植物樣品進行營養品質的測定。酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維、粗蛋白、粗灰分 (crude ash, Ash)、粗脂肪 (ether extract, EE)和木質素(lignin, ADL)均參照文獻[16]進行。

1.3.3 運用灰色關聯度理論對8種燕麥進行綜合評價

表1 不同燕麥品種間干重、干鮮比和葉莖比比較Table 1 Comparison of fresh grass yield, hay yield, dry and fresh ratios, and leaf and stem ratios of different oat varieties

關聯系數計算：

1.4 數據統計

試驗所得數據在Excel軟件上進行整理，采用DPS(DATA PROCESSING SYSTEM)軟件對所得數據統計分析，對不同燕麥品種的干重、葉莖比、株高、穗重、穗長、千粒重、CP、ADF、NDF、NDF、EE、Ash和ADL處理進行單因素方差分析，并用LSD方法對各測定數據進行多重比較，用SigmaPlot 12.5作圖，采用灰色關聯度理論對各參試品種的農藝性狀、生產性能和營養指標進行綜合評價。所有的統計顯著性檢驗P＜ 0.05為顯著。

2 結果與分析

2.1 干重、干鮮比和葉莖比比較

8 個燕麥品種干草的平均產量為 11 098.2 kg·hm-2(表1)，其中青引1號的干草產量最高，顯著高于林納、青燕1號和青引2號的干草產量(P＜ 0.05)。8個燕麥品種平均葉莖比為1.03，其中青引2號的葉莖比最大，顯著高于其他燕麥品種(P＜ 0.05)。

2.2 株高、穗重、穗長和千粒重比較

8個燕麥品種的平均株高為 146.25 cm(表2)，其中青引3號的株高最高，顯著高于林納(P＜ 0.05)，與其他燕麥品種差異不顯著(P＞ 0.05)；青引1號、青海444與加燕2號株高較高，與其他燕麥品種差異不顯著。8個燕麥品種的平均穗重為3.18 g，其中青引1號、青燕1號和青海444的穗重顯著高于林納、加燕2號和青引2號。8個燕麥品種的平均穗長為21.98 cm，其中青引3號穗長最長，顯著高于林納和青引2號穗長。8個燕麥品種的平均千粒重為38.33 g，其中林納千粒重最大，顯著高于青海甜燕麥、青海444和青引3號的千粒重。

2.3 CP、ADF、NDF、NDF、EE、Ash和ADL含量比較

8個燕麥品種CP的平均含量為5.20% (圖1A)，其中青引2號的CP含量(6.40%)最高，顯著高于其他燕麥品種的CP含量(P＜ 0.05)。8個燕麥品種ADF的平均含量為30.76% (圖1B)，其中青燕1號的ADF含量(28.55%)最低，顯著低于青海444 (32.5%)和青引3號 (32.7%) ，與其他燕麥品種的ADF含量無顯著差異(P＞ 0.05)。8個燕麥品種NDF的平均含量為63.28% (圖1C)，其中林納的NDF含量 (52.00%)最低，青燕1號、青海甜燕麥和青海444的NDF含量與青引2號無顯著差異，但顯著高于其他燕麥品種，青引3號的NDF含量顯著高于林納。8個燕麥品種EE的平均含量為36.50%(圖1D)，其中青引1號的EE含量(52.70%)最高，顯著高于其他燕麥品種；8個燕麥品種Ash的平均含量為4.60%(圖1E)，其中青燕1號的Ash含量 (5.05%)最高，顯著高于青引1號 (4.37%)、加燕2號 (4.10%)和林納 (4.27%)，與其他燕麥Ash含量無顯著差異。8個燕麥品種ADL的平均含量為28.94%(圖1F)，其中青引2號的ADL含量 (24.18%)最低，與青燕1號(24.24%)、青海甜燕麥 (27.26%)和青海 444 (26.57%)差異不顯著，但顯著低于其他燕麥品種的ADL含量。

表2 不同燕麥品種的株高、穗重、穗長和千粒重Table 2 Ear weight, panicle weight, panicle length, and 1 000-grain weight of different oat varieties

圖1 各個燕麥品種CP、ADF、NDF、EE、Ash和ADL含量比較Figure 1 Comparison of CP, ADF, NDF, EE, Ash, and ADL of different oat varieties

2.4 利用灰色關聯度理論進行綜合評價

2.4.1 參考品種和各指標的關聯系數值

參考品種X0是作為灰色系統中綜合評價的標準，即 干 重 (12 406.98 kg·hm-2)、 葉 莖 比 (1.31)、 株高(159 cm)、千粒重 (41.11 g)、穗長 (25.6 cm)、穗重(3.67 g)、粗蛋白 (6.4%)、粗脂肪 (52.7%)粗灰分(5.05%)、酸性洗滌纖維(28.55%)、中性洗滌纖維(52%)和木質素(24.18%)。各指標的關聯系數值如表3所列，各指標的熵值和權重如表4所列。

2.4.2 參試品種間的關聯度排序

參試品種間的關聯度排序于表5，經過加權分析，排序評分依次為青引 1 號 ＞ 青引 3 號 ＞青引 2號 ＞青燕 1 號 ＞ 青海甜燕麥 ＞ 青海 444 ＞ 加燕 2 號 ＞ 林納。

3 討論

以草定畜成為西藏地區畜牧業可持續發展、草地生態良性循環的根本保障[18]。趙衛等[19]的研究表明：西藏地區縣域單位面積補飼載畜量自南向北呈下降趨勢，其中日喀則地區補飼載畜量最大，因此在日喀則地區種植燕麥可以緩解對天然草地的壓力，緩解冬季的補飼量。根據單貴蓮等[20]在海拔3 277 m進行的引種試驗，雅晴多年生黑麥草(Lolium perenne)的干草產量第 1 年達到 4 410 kg·hm-2，低于本研究青引1號的干草產量；陳莉敏等[21]研究得出青引 1 號的干草產量超過了 10 000 kg·hm-2，高于本研究結果，說明青引1號的干草產量在更好的條件下可以更高。葉莖比是葉與莖的比值，是評價牧草經濟狀況的指標，也是反映牧草適口性和營養品質的指標，葉莖比越高，葉含量越高，適口性越好，本研究中葉莖比結果高于孫建平等[22]、徐長林[23]的研究結果，可能是由于燕麥品種、種植區氣候和環境條件不同和收獲時期不同等造成的。植株高度是衡量其生長發育狀況的重要標準[22]，千粒重和穗重是檢驗種子質量和作物考種的重要內容，本研究株高、千粒重和穗重的結果高于周青平等[24]的結果，穗長與其較為一致，株高同樣高于彭先琴等[25]的結果，說明日喀則地區較適宜燕麥的生長發育。

表3 各指標的關聯系數值Table 3 Correlation coefficient values for each indicator

表4 各指標的熵值及其權重Table 4 Entropy and its weight for the indicators

表5 參試品種間的關聯度排序Table 5 Correlation modulus of tested Avena varieties

粗蛋白是衡量牧草營養品質的重要指標之一，也是家畜所需的營養來源，其含量越高營養價值也越高[11]，本研究得出的粗蛋白含量與向潔等[7]研究結果相近。ADF和NDF含量影響家畜的采食率和消食率，ADF越高，采食率越低，NDF越高，消食率越低，本研究中的ADF和NDF含量均低于孫濤[26]的研究結果，青引1號的ADF和NDF含量均低于彭先琴等[25]的研究結果，說明本研究引種的8個燕麥品種在采食率和消食率方面優于其他品種，也說明日喀則地區較適宜燕麥的生長發育。參考中國禾本科干草質量分級標準[27]，本研究所有燕麥品種均達到了三級標準。

雖然灰色關聯度分析法能有效克服單項比較分析的缺點，但灰色關聯度評價分析也存在一些不足，如根據各性狀的相對重要程度對品種的主要性狀分別賦予不同的權重系數，有根據經驗及市場需求主觀確定各指標的重要程度的主觀權重系數，有根據資料進行整理、計算、分析得出的客觀權重系數，如何確定一個供參考的權重系數標準尚待進一步研究。

4 結論

通過對參試8種燕麥的生產性能和營養品質進行綜合分析得出青引1號、青引3號和青引2號適宜在西藏日喀則地區種植推廣。