16個燕麥品種（系）營養價值的綜合評價

鄭敏娜 梁秀芝 李蔭藩 康佳惠 李 剛

（山西農業大學高寒區作物研究所 大同 037008）

燕麥（Avena sativa L.），起源于地中海沿岸，由野紅燕麥演變而來，分布于世界五大洲，集中種植于亞洲、歐洲、北美洲的高緯度地區，是世界七大栽培作物之一[1]，是牧區和農牧交錯區廣泛種植的一年生草料兼用作物，具有適應性強、營養價值高、耐貧瘠等優良特性。據統計，至2016年，世界燕麥年播種面積約為1 200 hm2，其中，中國年種植面積約為20萬hm2，在我國華北、西北及西南等地區均有分布，其中，山西是我國華北地區燕麥生產的重要產地之一，主要分布在大同、朔州、忻州、呂梁等地區，是當地農村經濟發展的重要支柱[2]。由于我國燕麥種植區域廣且品種多樣，不同生態區間燕麥營養品質的差異也較大，如蛋白質含量為13%～20%，脂肪含量為2%～12%，淀粉含量為50%～70%[3]。多年來，國內學者對不同品種、不同產區燕麥品質進行了研究分析[3-5]。例如，徐向英等[6]的研究發現，品種、產地對燕麥品質有重要影響，且品種間粗脂肪含量差異顯著；降磊等[7]的研究結果發現，地理環境對燕麥蛋白質和脂肪質量分數影響很大?？梢?，環境條件對裸燕麥籽實品質有較大影響。因此，在燕麥主產區推廣品種時，有必要了解清楚環境差異性對燕麥營養品質的影響程度，以期精準地為加工企業選擇相適宜的加工原料及產地提供依據。

山西省中北部地區是燕麥種植的傳統優勢產業區，但由于不同品種（系）對當地生態環境的響應能力不同，因此，對該區域推廣的國內外品種有必要進行營養價值評價。準確評價燕麥的營養價值是燕麥引種的基礎，評價其營養價值的主要性狀因子數量較多，僅以單個性狀的方差分析來評價其營養價值高低，往往因割裂了各個性狀因子對品種營養價值的綜合影響而在一定程度上有失全面[8]。對燕麥營養成分的某一性狀作方差分析進行單項評價[9]，分析中難免顧此失彼和無所側重，在燕麥營養價值評價中，不僅要考慮品種差異，同時還要考慮產地及氣候環境因素對燕麥的產量、營養及功能成分產生的影響?；疑到y理論是近年來發展起來的一種分析理論，可客觀反映供試作物諸多性狀在生產性能上的綜合表現，克服了依靠單一性狀（如蛋白質）評價品種的弊端[10]，在農業上廣泛應用。為此，本研究選取全國12個燕麥主栽品種，在山西燕麥主產區的3個區域試驗點開展了試驗，選取6項性狀指標進行測定，并采用灰色關聯度進行營養價值綜合評價，旨在篩選出適應于山西省中北部旱區種植的高產、優質燕麥品種，為選擇適合晉北地區大面積推廣的燕麥新品種提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本試驗在國家燕麥蕎麥產業技術體系大同試驗站、右玉試驗站和太原試驗站進行，試驗地分別位于山西懷仁毛皂試驗基地、右玉試驗基地和太原東陽試驗基地，樣地基本概況見表1。

表1 不同試驗地點環境資料

1.2 試驗材料

供試燕麥品種共12個，具體參試品種的名稱、產地、來源見表2。

表2 試驗燕麥品種及其來源

1.3 試驗設計

參試的12份燕麥材料于2019年5月20～25日分別播種，采用隨機區組排列，小區面積為10 m2（2 m×5 m），3次重復。播前進行精細耙耱鎮壓，平整后人工開溝條播，種植密度為有效種子450萬/hm2，播種深度3～5 cm，條播行間距約25 cm，播種前用0.3%拌種霜拌種，防止燕麥堅黑穗病。試驗期間各小區管理措施一致，試驗小區四周設保護行，底肥施化肥（尿素，N 46.4%），施用量為300 kg/hm2，播前灌溉1次，生育期內不定期除草。

1.4 測定項目與分析

收獲后，測定每小區的種子產量；并將收獲的樣品去除碎麥、石粒等雜物，挑出帶皮帶殼的燕麥籽粒，自然充分干燥后，每個品種取200 g籽粒進行品質檢測。其中，水分含量采用直接干燥法；籽粒容重采用GAC2500型谷物水分測定儀測定；蛋白質含量采用凱氏定氮法；β葡聚糖含量采用酶法；總淀粉含量采用旋光法；粗脂肪含量采用索氏浸提法。

1.5 數據統計與分析

利用Microsoft Excel 2009和SPSS 22.0軟件進行數據整理和方差分析等。

依據灰色關聯度理論[11]，將3個試驗點、12個參試燕麥品種的6個性狀視為一個整體，應用灰色關聯度分析法進行綜合評價，參試品種以X表示，性狀以k表示，各參試品種X在性狀k處的值構成比較數列Xk，X0為構建的理想參考品種?；诨疑到y關聯度理論的權重決策法，并結合試驗目標，選用水分含量、蛋白質含量、β葡聚糖含量、總淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重等6個指標進行權重綜合評價，利用公式（1）、（2）、（3）、（4）分別計算關聯度系數、等權關聯度、權重和加權關聯度[11]。

2 結果與分析

將3個區域試驗點，12個參試燕麥品種的6個性狀（水分含量、蛋白質含量、β葡聚糖含量、總淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重）視為一個整體，應用灰色關聯度分析法進行綜合評價。

2.1 建立標準品種和供試品種的各項性狀

3個試驗點，12個不同燕麥品種的6個指標均選擇其最大數值為最優標準品種，供試品種的各項性狀值見表3。

2.2 數據標準化處理

根據灰色理論要求[12]，為保證各性狀因素具有等效性和同序性，需對原始數據進行無量綱化處理，本研究采用標準品種值對原始數據值進行標準化處理。

2.3 計算各點的絕對差

應用以下公式：

計算各點的絕對差。

2.4 找出最大絕對差值和最小絕對差值

應用以下公式：

找出最小絕對差值a=0和最大絕對差值b=0.440。

2.5 計算各性狀在各點上的關聯度系數

將公式（6）和公式（7）代入公式（1）中，可得以下公式：

式中，r為分辨率系數，取值0.5，供試品種與參考品種各指標的關聯度系數較多，信息分布較分散，不便于進行比較，為此，需要將各品種或性狀的關聯度系數集中為一個值，即關聯度（表4）。

2.6 計算加權關聯度

根據公式（2）可計算出各指標的等權關聯度（gi），但等權關聯度只有在各性狀同等重要的情況下，才能用于評價不同品種的優劣。事實上，反映燕麥品質各性狀特征值的重要性不相同，應根據其重要程度給予不同的權重系數（wi）[13]。可根據以下公式：

計算各指標對應的權值，賦予各性狀不同權重，結果如下：w1=0.052 8，w2=0.058 5，w3=0.047 9，w4=0.048 9，w5=0.050 7，w6=0.072 2，w7=0.065 6，w8=0.049 9，w9=0.052 2，w10=0.054 7，w11=0.050 3，w12=0.064 7，w13=0.058 6，w14=0.057 4，w15=0.048 5，w16=0.058 6，w17=0.049 4，w18=0.058 8。比較各指標在評價系統中所占的權重發現，籽粒容重所占權重比例最大，分水含量所占權重比例次之。根據權重可建立燕麥品種（系）的綜合模型：Z k=0.052 8x1+0.058 5x2+0.047 9x3+0.048 9x4+0.050 7x5+0.072 2x6+0.065 6x7+0.049 9x8+0.052 2x9+0.054 7x10+0.050 3x11+0.064 7x12+0.058 6x13+0.057 4x14+0.048 5x15+0.058 6x16+0.049 4x17+0.058 8x18。根據加權關聯度（g′i）公式[13]：計算各品種的加權關聯度值（表5）。

根據加權關聯度分析原則[14-15]，加權關聯度值可真實地反應供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[8]。由表3和表5可知，壩莜18號綜合營養價值是最好的，迪燕1號和晉燕17號次之，綜合分析認為它們與標準品種相似程度最大。

表5 各燕麥品種（系）的加權關聯度

3 討論

通過對在山西3個不同區域種植的12個不同燕麥品種（系）的營養價值的灰色關聯度分析表明，壩莜18號由于其各項營養價值評定指數均較高，使其綜合排名靠前，營養價值也最好，適宜在該地區大面積推廣；9745-6由于在3個試驗點上籽粒容重、水分含量及總淀粉含量均相對較低，使其營養價值大大降低，因此綜合排名第12。本研究運用灰色系統理論，根據生產目標選取代表性性狀作為綜合評價的因子，對12種燕麥品種（系）進行營養價值綜合評估，能夠較全面地反映一個品種的營養價值水平。

燕麥品種（系）的綜合營養品質可用水分含量、蛋白質含量、β葡聚糖含量、總淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重等[16]指標來評估。容重相關性狀受多因素影響，是復雜數量性狀，受環境影響較大[17]，容重越大表明籽粒飽滿整齊，蛋白質、淀粉含量多。在本研究中，籽粒容重指標的權重最大，說明在山西省區域內的水分、氣溫等環境因素對燕麥的生長發育十分有利；水分含量指標的權重位居第二，說明種子中的水分含量對燕麥的營養品質有重要影響；淀粉含量指標的權重位居第三，燕麥淀粉積累主要在灌漿期內，溫度會影響蔗糖向淀粉的轉化，造成淀粉含量的變化并進一步影響籽粒品質特性[3]，與作物品質呈正相關關系[16]。本區域在今后燕麥引種和推廣工作中，應把籽粒容重、水分含量、總淀粉含量作為3項重要指標加以考慮，使其更好地與燕麥產業發展緊密相聯。

4 結論

通過應用灰色關聯度分析方法對在山西省內引種的12個燕麥品種（系）的6項營養指標進行綜合評價可知，營養價值評定表現最好的品種是壩莜18號，其次是迪燕1號和晉燕17號，最適宜在山西省中北部推廣種植，其余品種有待進一步考察。