三峽庫區10個青貯玉米品種生產性能及營養價值綜合評價分析

張 健，黃德均，唐 露，高立芳

（重慶市畜牧科學院，重慶 榮昌 402460）

隨著居民生活水平的提升及膳食結構的改變，人們對畜禽產品的需求量不斷增加，飼料糧的需求量也隨之攀升[1]。2015年“中央一號”文件提出，加快草牧業發展，開展“糧改飼種養結合模式試點”，2019年“中央一號”文件進一步提出了“實施奶業振興行動，合理調整糧經飼結構，發展青貯玉米、苜蓿等優質飼草料生產”[2-3]。重慶市畜牧業“十三五”規劃也指出：推廣青貯玉米、甜高粱(Sorghum dochna)、皇竹草(Pennisetum sinese)等飼草料規模化種植，提高優質飼草生產供給能力。其中，青貯玉米(Zea mays)因其生物產量高、適口性好、營養價值高、非結構性碳水化合物高等優點已成為畜牧業發展中的主要飼料來源，據悉，1畝(約合667 m2)青貯玉米相當于3畝籽粒玉米[4-6]。青貯玉米品種繁多，各區域適應性不同，重慶本土選育的青貯玉米品種較少，因此，開展引進試種示范，篩選出適宜三峽庫區種植高產優質品種具有重要意義。目前，研究者在全國范圍內都開展了相關工作。陳桂蘭等[7]綜合產量、株高、發病率、抗性等重要農藝性狀篩選出一批適宜桂中地區種植的青貯玉米品種，如桂青貯1號、正大999、華優168等。陳淑萍等[8]根據生物產量、農藝性狀、品質及抗逆性等篩選出適宜海河低平原種植的優良青貯玉米品種，如中地175、先玉335等。田宏等[9]結合株高、生物質產量及營養品質篩選出適宜湖北地區種植的品種雅玉8號。王振南等[10]篩選出在魯南地區種植的青貯玉米品種恩喜愛。任偉等[11]應用模糊概率法從12個青貯玉米篩選出適宜黃淮海區種植的品種大京九26號和柳玉3號。青海旱地適宜推廣品種為豫玉22[12]。而重慶三峽庫區在青貯玉米引種栽培的研究報道很少，且青貯玉米產量、農藝性狀或各營養成分多樣，變化趨勢不一致，需采用綜合客觀的評價方法進行品種篩選。

傳統的評價方法只是就某一方面進行分析，從而造成盲目引種，給生產造成了較大損失，灰色關聯度分析法克服了單一指標片面性的問題，可對青貯玉米新品種的各個性狀進行綜合分析，從而客觀準確篩選出最佳品種[13]。目前，灰色關聯度在青貯玉米[14]、甜高粱[15]、苜蓿(Medicago sativa)[16]、黑麥草(Lolium perenne)[17]、三葉草(Trifolium repens)[18]、燕麥(Avena sativa)[19]等重要飼草上進行了應用，為青貯玉米引種栽培研究提供了科學方法。因此，本研究應用灰色關聯度分析方法，結合產量、飼用品質及農藝性狀等來構建青貯玉米評價體系模型，綜合評價三峽庫區試種青貯玉米品質，旨在篩選出三峽庫區適應性強、表現優異的青貯玉米品種，解決當地日益突出的草食畜牧業快速發展與優質飼草短缺的矛盾，實現草畜平衡，為草食畜牧業發展奠定堅實的物質基礎。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試材料為國家審定的青貯玉米品種(表1)，其中“重艮166”來自重慶農投種業農作物種子工程研究院有限公司，“大愛111”來自重慶大愛種業有限公司，渝青玉3號來自重慶市農業科學院，其余7個品種全部購自北京百斯特草業公司。

1.2 試驗地概況

試驗地在三峽庫區重慶境內云陽縣 (30°82'39" N，108°69'55" E)，海拔789 m，屬亞熱帶季風氣候區，氣候溫和、四季分明、雨量充沛，2018年平均氣溫19.14 ℃，常年日照時數1 728 h，年無霜期304 d，年降水量1 145 mm。土壤基礎肥力為有機質17.2 g·kg-1，全氮 1.12 g·kg-1，全磷 1.65 g·kg-1，全鉀 30.6 g·kg-1，有效氮 83 mg·kg-1，有效磷 5.34 mg·kg-1，有效鉀101 mg·kg-1，pH 為 7.6。

表 1 試驗青貯玉米品種Table 1 The silage corn varieties in the experiment

1.3 試驗方法

1.3.1 試驗設計及田間管理

試驗進行隨機區組設計，3次重復，每個品種1個小區，小區面積15 m2(3 m × 5 m)。2018年3月28日播種，播種前旋耕整地，施入基底肥發酵牛糞45 t·hm-2；三葉期間苗，五葉期定苗，每小區88株。播種前灌溉增加底墑，分別于抽雄期和灌漿期灌水(透灌)1次，于4月中旬、5月底人工除草1次。試驗地周圍設置保護區，青貯玉米品種在乳熟期至蠟熟期(乳線1/2)時收獲。

1.3.2 測定指標及方法

產量測定：當年7月21日乳熟期至蠟熟期(乳線1/2)時各小區全株刈割，留茬高度10 cm，收獲后立即稱鮮重。從每小區選取10株全株粉碎，稱取1 kg樣品，105 ℃殺青30 min，65 ℃烘干至恒重，稱干重算取含水量，并結合鮮重計算干物質含量。

農藝性狀測定：收獲前每小區隨機選取10株，分別測量其株高、穗位高、葉長、葉寬、莖粗、收獲時綠葉數。株高測取由地表至雄穗頂端的絕對高度，穗位高測取地表至果穗第一著生節處的絕對高度，莖粗為雌穗下第2 - 3節的莖直徑長度，葉部性狀選取穗位葉，葉長為葉舌至葉尖長度，葉寬選最寬處測定。

莖穗葉比重及干鮮比測定：收獲時隨機選取5株稱取鮮重，之后將其穗、莖、葉分開，果穗105 ℃殺青2 h，莖、葉105 ℃殺青30 min，65 ℃烘干至恒重并分別稱干重，計算莖穗葉比重。

穗 (莖、葉)比重 = 穗 (莖、葉)干重/(穗 + 莖 + 葉)干重。

飼草品質測定：刈割時從每個小區隨機取選取5株玉米，粉碎后隨機選取1 kg樣品，裝入牛皮信封，105 ℃殺青30 min，65 ℃烘干，干樣用于營養品質測定。粗蛋白(crude protein, CP)、粗脂肪(ether extract, EE)、粗纖維(crude fiber, CF)、粗灰分(crude ash, Ash)等依據《飼料分析與檢測》[20]測定。

1.4 數據統計與分析

利用Excel 2013進行數據統計，用SPSS 21.0軟件進行方差分析及多重比較分析。

綜合評價采用灰色關聯度分析，將所有參試品種視為一個灰色系統，各性狀視為系統中的一個因素。把青貯玉米品種的選育目標與實際生產需要結合起來，設置各指標的參考數列，記為，各項指標作為評價指標為比較數列，即參評指標觀測值集合，記為粗蛋白及中酸性洗滌纖維等指標進行權重比較，以此為基礎構建綜合評價模型，參照玉米[21]及紫花苜蓿[22]做灰色關聯度分析。ρ為分辨系數，ρ∈(0,1](通常情況取值為0.5)，此處取值0.5。首先將原始數據進行無量綱化處理，運用灰色系統關聯度理論的權重決策法，并根據公式(2)、(1)、(3)，分別求出各自的絕對離差[Δi(k)]、關聯系數[ωi(k)]、等權關聯度(γi)；參考判斷矩陣法給各指標賦權重(ωi) (公式 4)，之后根據公式 (5)計算加權關聯度 (γ'i)。根據關聯度分析原則，關聯度越大，則參試材料越接近參考組合，其綜合性狀評價表現越優；關聯度越小，表明參試材料遠離參考組合，綜合性狀表現越差。

2 結果與分析

2.1 不同青貯玉米品種間生產性能比較

不同青貯玉米品種的干草產量有所差異(表2)。干草產量最高的為Ⅲ，達30 636.16 kg·hm-2，其次表現較好的為Ⅶ、Ⅷ，分別為28 750.39、28 495.90 kg·hm-2。此外，Ⅰ、Ⅳ、Ⅵ表現也較好，以上6個品種間差異均不顯著(P ＞ 0.05)。其余4個品種間無顯著差異，但均顯著低于Ⅲ(P ＜ 0.05)。10個品種中表現最差的為Ⅸ，僅23 169.69 kg·hm-2。株高表現最好的為Ⅳ、Ⅲ，分別高達311.93和310.67 cm；表現較好的為Ⅶ，也高達294.75 cm；而10個品種中，表現最差的為Ⅴ和Ⅷ，其株高分別僅為238.35和238.45 cm，二者差異不顯著(P ＞0.05)；其次表現較差的為Ⅸ和Ⅹ。

表 2 不同青貯玉米品種間生產性能Table 2 Production performance of different silage corn varieties

葉和穗在植株中所占比例的高低直接關系到青貯玉米的品質。10個品種中，除Ⅵ外，其他所有品種穗重所占比例均高于莖和葉，其次是莖，葉所占比例最低(表2)。穗比重的變化范圍為0.41～0.52，Ⅵ的比值顯著低于其他品種(P ＜ 0.05)，而其他品種間均無顯著差異(P ＞ 0.05)。其中比值較低的還有Ⅳ和Ⅹ，均為0.46，比值最高的為Ⅲ，為0.52。葉比重變化范圍較大，為0.11～0.19。其中，比值最低為Ⅶ，僅為0.11，Ⅰ、Ⅲ和Ⅴ表現一致，皆為0.15。而比值最高的為Ⅱ，達0.19。莖比重變化范圍為0.32～0.43，各品種中最高的為Ⅶ和Ⅵ，分別為0.42、0.43。而Ⅷ、Ⅱ和Ⅲ則相對較低，分別為 0.32、0.33、0.33。

2.2 不同青貯玉米品種農藝性狀

各品種間穗位高的表型值與株高較為一致(表3)。株高最高的Ⅳ和Ⅲ(表2)，其穗位高值也較高(表3)。其中，Ⅵ和Ⅶ的穗位高最低，分別為79.94、79.37 cm。10個青貯玉米的品種葉長變化范圍在99.04～123.05 cm；其中，Ⅷ的葉長最高，高達123.05 cm，其次表現較好的為Ⅳ，為111.86 cm；Ⅰ的表現最差，僅為99.04 cm，但與除Ⅷ外其他幾個品種間無顯著差異(P ＞ 0.05)。葉寬最寬的為Ⅲ，寬達13.80 cm，但與Ⅶ、Ⅱ、Ⅵ、Ⅷ和Ⅴ這5個品種間的差異并不顯著；表現最差的為Ⅳ，僅為10.49 cm。莖粗的變化范圍為9.58～11.53 cm，表型值最高的為Ⅴ，顯著高于Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ這5個品種；表型值最低的為Ⅵ，僅為9.58 cm，與除Ⅴ外其他幾個品種間無顯著差異(P ＞ 0.05)。收獲期綠葉數變化范圍為11.01～14.01，Ⅲ青綠葉片最多，達14片，Ⅶ青綠葉片最少，有11片，青綠葉片多則品質較好、持綠性也長，利于收獲。

2.3 不同品種青貯玉米品種營養品質比較

各品種粗蛋白含量表現值均較高，均達到一級青貯玉米(≥ 7%)水平(表4)。其中，粗蛋白含量有兩個品種大于10%，最高的為Ⅶ，高達10.40%，其次Ⅲ為10.04%，二者差異不顯著(P ＜ 0.05)；含量最低的為Ⅹ，為8.26%，較低的為Ⅷ和Ⅳ，分別為8.61%、9.16%。粗灰分含量的變化范圍為4.09%～5.68%，含量最低的為Ⅰ，僅為4.09%，顯著低于Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅷ和Ⅸ(P ＜ 0.05)；較低的Ⅹ、Ⅱ，分別為4.28%、4.29%；含量較高的品種為Ⅴ和Ⅳ，其含量分別高達5.68%、5.19%。10個青貯玉米品種的粗脂肪含量變化范圍為2.02%～2.97%，含量最高的為Ⅵ，高達2.97%；較高的為Ⅱ、Ⅶ、Ⅳ，分別為2.93%、2.82%、2.64%，三者無顯著差異(P ＞ 0.05）；含量較低的品種為Ⅲ、Ⅸ，其含量均為2.02%。

表 3 不同青貯玉米品種農藝性狀Table 3 Agronomic traits of different silage corn varieties

表 4 不同青貯玉米品種營養品質Table 4 Nutrient composition of different silage corn varieties

粗纖維、酸性洗滌纖維及中性洗滌纖維含量最低的皆為Ⅵ，分別為18.62%、22.55%、40.49%，三者含量較低的為Ⅶ和Ⅰ，分別為19.41%和19.74%(CF)，23.01%和 23.92%(ADF)，42.59%和 42.42%(NDF) (表5)。根據國家標準GB/T 25882-2010對青貯玉米營養品質的等級劃分，其中ADF含量小于23%和26%的品種各1個，分別為Ⅵ及Ⅶ，含量大于29%的有4個；NDF小于45%的有3個，分別為Ⅵ、Ⅶ和Ⅰ，小于50%大于45%的有4個，分別為Ⅱ、Ⅴ、Ⅷ和Ⅹ，沒有大于55%的品種。總體而言，一級品種有2個。

鈣含量的變化范圍為0.27%～0.47%，其中含量最高的兩個品種為Ⅲ和Ⅴ，分別為0.47%、0.46%。而含量最低的為Ⅹ，僅為0.27%，顯著低于上述兩個其他品種(P ＜ 0.05)。與鈣相比，磷的含量變化范圍較小，變化幅度為0.06，其中含量最高的為Ⅱ和Ⅶ，均高達0.27%，含量最低的則為Ⅹ，為0.21%。

表 5 不同青貯玉米品種的關聯度及排名Table 5 The rank and relational grade of silage corn varieties

2.4 不同青貯玉米品種生產性能與品質的灰色關聯分析

本研究采用灰色關聯度理論，選取干重、株高、葉長、葉寬、莖粗、粗蛋白及中酸性洗滌纖維等指標的平均值進行灰色關聯度分析，采用判斷矩陣法計算各參試品種的加權關聯度，加權關聯度值反映了參試品種與最優指標集的差異大小，關聯度大，表明該品種與最優指標集的相似程度高，反之則差異大。利用公式計算等權關聯度，Ⅲ的青貯玉米品種最大(0.673 4)，綜合性能最好，為最優材料；其次分別為Ⅷ和Ⅶ，等權關聯度分別為0.652 1、0.643 2(表5)。Ⅹ的等權關聯度最小，為0.523 4，綜合表現最差。本研究采用判斷矩陣法，由公式計算各指標對應的權值，賦予各性狀不同權重：ω干重= 0.104 1，ω株高= 0.078 2，ω穗位高=0.067 4，ω葉長= 0.062 6，ω葉寬= 0.069 3，ω莖粗=0.065 8，ω粗灰分= 0.054 8，ω粗脂肪= 0.060 9，ω粗蛋白=0.069 3，ω鈣= 0.058 4，ω磷= 0.065 6，ω粗纖維=0.057 0，ω酸性洗滌纖維= 0.057 4，ω中性洗滌纖維= 0.064 0。根據公式(5)計算加權關聯度。結果顯示，綜合性能最好的品種依次為Ⅲ、Ⅷ和Ⅶ，表現最差的仍為Ⅹ。由此可知，加權關聯分析結果與等權關聯分析結果基本相似(表5)。

3 討論與結論

由于遺傳效應、生態環境、水熱條件以及栽培管理措施等多種因素對作物的產量和品質都有較大影響，所以，在某一特定地區通過田間試驗進行優良品種的綜合評價和篩選很有必要[23]。因此，本研究為三峽庫區的“糧改飼篩選出高產質優的青貯玉米品種，對10個品種進行了綜合評價分析。在選擇的評價指標中，干草產量是衡量青貯飼料能量價值大小的主要指標；株高是反映禾本科牧草生長發育情況以及生產潛力的主要指標之一，與產量顯著正相關；莖葉穗比與青貯玉米營養品質密切相關，穗、葉比重越大則營養物質含量高；粗蛋白、粗灰分、粗脂肪含量的高低是衡量飼草營養價值的重要指標，三者含量越高，表明牧草營養品質越好；而粗纖維、ADF和NDF則是評價牧草被采食潛力和消化率的國際通用指標，其含量越低，粗飼料品質越好；葉長、葉寬、莖粗及綠葉數等指標與生物產量及營養品質具有一定相關性。因此，本研究選擇上述指標對10個品種青貯玉米的生產性能及營養價值評價符合客觀規律及生產實踐需求。

在生產性能研究方面，生物產量是青貯玉米生產中最重要的指標，不同產草量可以反映不同品種的生產性能及適應性[24]。本研究中，10個參試青貯玉米中干草產量表現最好的為渝青玉3號，產量約達30 t·hm-2，比處于第2、3位的品種具有一定優勢。研究表明，青貯玉米的生物產量與株高、穗位高、莖粗、綠葉數等重要農藝性狀顯著正相關[25]。就農藝性狀與其他品種相比，渝青玉3號其穗位高、穗比重、綠葉數、葉片數4項指標都排在首位表現最佳，株高、莖粗和葉長都排在第2位表現較好，由此側面驗證了渝青玉3號產量最佳的原因。此外，渝青玉3號是重慶農科院本土選育的國審品種，其更能適應重慶地區生長環境，生長優良也是其表現佳的原因之一。在進行表型及農藝性狀篩選時，對高生物產量的青貯玉米，可選用株高、秸稈產量及籽粒產量3個指標進行輔助選擇，并提出高產質優的青貯玉米品種在抗倒伏的情況下，同時表現出植株高大、穗位較高、秸稈干物質含量高、果穗行數多，單株綠葉數適中等共同特征[26-27]。本研究中，青貯玉米表現為株高、穗位高較高、秸稈越粗壯、收獲期綠葉數較多時，其產量也相對較高，該結果與前人研究[25-27]一致。

青貯玉米營養品質由多個指標組成，常由粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、中/酸性洗滌纖維的含量來判定，主要利用單一營養指標評價或綜合指數評價兩方面。在眾多評價指標中，粗蛋白是青貯玉米品種判定的重要指標，其次是中/酸性洗滌纖維。我國青貯玉米品種審定明確要求，合格的青貯玉米品種其CP ≥ 7%，NDF ≤ 55%，ADF ≤ 30%，通常而言，粗蛋白含量越高、中/酸性洗滌纖維含量越低，其飼用品質越高。本研究中所有參試品種粗蛋白含量均大于7%，中性洗滌纖維含量均小于55%，酸性洗滌纖維有僅有兩個品種含量大于30%，表明該10個品種在三峽庫區特定生態環境下，有較好適應性。但目前，國外反映青貯玉米飼用品質最關鍵的指標為每噸產奶量[28]，需要測定的指標為生物產量，干物質含量、粗蛋白、NDF含量及其體外消化率，但由于本研究沒有測定NDF體外消化率，無法進行每噸產奶量的計算，下一步將計劃測定各品種的NDF消化率，從產量和品質綜合評價參試品種。此外，由于基因類型、環境因子、種植密度、收獲時間、留茬高度、耕作模式等都對青貯玉米的生產性能及營養品質都有一定影響[29]。因此，為更加充分發揮優質品種的優越性，應結合種植密度和施肥進行多年多點更深入的研究，以此確定青貯玉米在三峽庫區的最佳栽培管理措施。

在飼草的引種栽培推廣中，篩選和綜合評價材料的生產性能和營養品質一直是最重要的內容之一。青貯玉米的生產性能和飼用品質由多指標組成，以往研究者多關注產量、株高、粗蛋白、中酸性洗滌纖維等單一或幾個指標進行評價，缺乏一定科學性，很難篩選出適合栽培推廣的綜合優良品種。而灰色關聯度分析根據各因素變化曲線幾何形狀的相似程度來判斷因素之間的關聯程度，具有簡單、直觀、計算量小，對數據量和要求不高，分析結果與試驗表現較為一致，在綜合評價中運用較多[10,30]。本研究采用灰色關聯度分析，對青貯玉米重要農藝性狀及營養品質進行了綜合評價，其篩選結果與各參試品種的表現較為吻合，表明該方法運用于飼草綜合評價切實可行。但該方法也存在不足之處，例如各性狀的理想指標確定缺乏統一的標準，有將各性狀最優數值或優于表現值5%作為理想數值，而本研究擇育種目標作為理想數值。因此，如何在實際生產情況中合理選擇作物的評價因子，如何更加科學地構建理想數列，還須進一步的研究。

綜上所述，本試驗采用灰色關聯度分析法對10個青貯玉米品種進行了生物產量、重要農藝性狀及營養品質的綜合評價分析。結果表明，表現較好的青貯玉米品種為“渝青玉3號”、“大愛111”和“青貯玉米318”，可作為主推品種在重慶三峽庫區進行推廣種植。