22 個燕麥品種在黃淮海地區的農藝性狀與飼草品質綜合評價

姜慧新，柏杉杉，吳波，宋靜怡，王國良*

（1.山東省畜牧總站，山東濟南250102；2.山東省農業可持續發展研究所，山東濟南250100；3.中山大學數學學院，廣東廣州510275）

燕麥（Avena sativa）是禾本科燕麥屬（Avena）一年生糧飼兼用草本植物，其干草中性洗滌纖維（neutral detergent fiber，NDF）消化率高，水溶性碳水化合物含量豐富，且鉀含量低于2%，是一類能量含量高、有效纖維豐富、質地柔軟、適口性好的優質禾本科飼草［1?5］，用于飼喂圍產期奶牛可有效預防產后癱瘓等代謝疾病的發生，與苜蓿（Medicago sativa）干草搭配飼喂泌乳牛，能顯著提高奶牛產奶量和乳蛋白含量，并明顯改善牛群健康狀況［6?8］，近年來逐步在規模奶牛場使用［9］。我國于2008 年開始從澳大利亞進口燕麥干草，同時大力發展飼用燕麥種植，近些年隨著“草牧業”和“糧改飼”政策的實施，飼用燕麥種植區域已從最初的西北、西南、東北逐步向中原和華東省份擴散，種植面積呈快速增長態勢［10?11］。黃淮海地區屬暖溫帶半濕潤季風氣候區，光、熱、水資源優越，適栽飼草種類豐富，同時，該地區畜牧業發達，養殖規模化程度高，飼草料需求量大，是我國“糧改飼”和“種養結合”的重點示范區域。隨著“飼草+鹽堿地水稻”、“飼草+短季棉”等草田輪作模式的大范圍推廣，短季型飼用燕麥種植發展空間巨大。

大量研究顯示，不同燕麥品種因遺傳基礎不同，其適應能力和生長潛力差異較大［12?13］。我國東北［14］、西北［15?16］和西南［17?18］地區的引種試驗也顯示，在不同生態條件和栽培措施下各品種的農藝性狀和品質表現各異，篩選出的適栽品種不盡相同。婁春華等［19］在黃河灘區引種試驗顯示，綜合評價最好的是ESK、貝勒、禾王、太陽神和甜燕1 號；吳亞等［20］認為，在揚州地區冬閑田種植燕麥，林納品種的蛋白產量最高；趙怡然等［21］研究顯示，牧王、太陽神、貝勒、燕王和魅力最適宜在青島地區種植。但未見黃淮海地區草田輪作條件下燕麥農藝性狀與營養品質綜合評價的研究報道。本研究以國內外引進的22 個燕麥品種為研究對象，連續2 年開展田間生長性狀及產量和品質觀測，運用聚類分析方法對22 個燕麥品種進行分類比較，并采用灰色關聯度進行綜合評價，以期為該地區飼用燕麥品種選擇提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗設在山東省農業科學院濟陽試驗示范基地（N 36o59?，E 116o59?），海拔19 m，屬暖溫帶半濕潤、半干旱季風區，四季分明，雨熱同季。年均日照時數2617.6 h；年均無霜期196 d；年均降水量為583.3 mm，年最大降水量1059.4 mm，最小降水量465.3 mm；年主導風向為西南與東北風，年平均風速3.2 m·s?1，最大風速17 m·s?1；年均溫12.8 ℃，夏季氣溫最高平均25.8 ℃，冬季氣溫最低平均?1.3 ℃；年≥0 ℃積溫4902.9 ℃。試驗地土壤類型為典型潮土，質地為壤土，pH 值7.2，有機質含量15.1 g·kg?1，堿解氮83.26 mg·kg?1，速效磷3.7 mg·kg?1，速效鉀234.0 mg·kg?1。試驗地前茬作物為玉米（Zea mays），2018 和2019 年氣溫和降水量見圖1。

1.2 試驗材料

收集國內外燕麥品種22 個，其中國內品種7 個，國外品種15 個。參試品種來源和供種單位見表1。

1.3 試驗設計

試驗連續開展兩年（2018 和2019 年）。采用隨機區組設計，4 個重復，小區面積為5 m×3 m，間隔0.5 m，試驗組四周設1 m 保護行。2018 年3 月13 日播種，條播，行距30 cm，每小區10 行，播深3～5 cm，播種量225 g·小區?1。出苗后常規田間管理，試驗期間人工除草1次，根據土壤墑情進行多次灌溉。6 月20 日刈割測產，各參試品種生育期為灌漿期或乳熟期。2019 年3 月5日播種，6 月13 日刈割測產，方法同2018 年。

1.4 測定項目及方法

農藝性狀。刈割前每小區測量10 個單株的絕對高度。去除小區兩側邊行及兩端各0.5 m，剩余面積全部刈割，稱鮮重。取1 kg 樣品，103 ℃下殺青30 min，65 ℃下烘干至恒重，測定干物質含量，折算成干物質產量。另取鮮樣500 g 左右，進行葉、莖、穗分離，65 ℃下烘干至恒重，稱重，計算葉、莖、穗比重及莖葉比。

圖1 2018 和2019 年試驗地月降水量和月均氣溫Fig.1 Average air temperature and total rainfall per month in experiment field in 2018 and 2019

養分含量。烘干后的樣品粉碎過40 目（0.45 mm）篩，用于營養成分測定。用凱氏定氮法測定粗蛋白（crude protein，CP）含量，索氏提取法測定粗脂肪（ether extract，EE）含量，茂福爐灼燒法測定灰分（ash）含量［22］。用濾袋法測定中性洗滌纖維（NDF）、酸性洗滌纖維（acid detergent fiber，ADF）和酸性洗滌木質素（acid detergent lignin，ADL）含量［23］。

相對飼用價值（relative feed value，RFV）用養分含量進行估算，計算公式為RFV=DMI×DDM/1.29，其中DMI 為干物質采食量（dry matter intake，%BW），按照DMI=120/NDF 計算；DDM 為可消化干物質（digestible dry matter，%DM），按照DDM=88.9?0.779×ADF 計算［24］。

1.5 數據統計與分析

采用SPSS（IBM SPSS Statistics 19）軟件進行統計分析，多重比較采用Duncan 法進行。聚類分析采用SPSS（IBM SPSS Statistics 19）軟件進行，聚類過程中，各品種間遺傳距離為平方歐氏距離，聚類方法采用分層聚類法。

灰色關聯度參照婁春華等［19］的方法。根據灰色關聯理論，將所有的供試燕麥品種看成一個灰色系統，每一個燕麥品種都是系統中的一個因素，通過分析系統中各因素的聯系程度來對其進行綜合評價。每個品種13 個觀測指標的測定值構成數據列，22 個品種的數據列構成數據矩陣。設一個理想品種的參考數列，記為｛X0（k）｝（k=1，2，3，……，n），n 為選取的測定指標數，X0的組成元素分別是干物質產量、株高、葉比重、穗比重、CP、EE、Ash、RFV 的最大值和莖葉比、莖比重、NDF、ADF、ADL 的最小值。被評價對象的比較數列記為｛Xi（k）｝（i=1，2，3，……，m），m 為燕麥品種數。用極值化方法對原始數據進行無量綱化處理。關聯系數計算公式為：

式中：εi(k)為關聯系數；|X0(k)?Xi(k)|表示X0（k）數列與Xi（k）數 列在k點 的絕對值差；minimink|X0(k)?Xi(k)|為二級最小差；maximaxk|X0(k)?Xi(k)|為二級最大差；ρ為分辨系數，本研究取值0.5。

關聯度計算公式為：

式中：γi為等權關聯度；γi′為加權關聯度；w(k)為權重系數。

2 結果與分析

2.1 各品種農藝性狀的差異性

從年度來看，干物質產量和葉比重兩年觀測值基本一致，2019 年的平均株高較矮，莖比重和莖葉比小，而穗比重稍大（表2）。從品種來看，不同品種間各農藝性狀的變異幅度較大，干物質產量變化范圍為10.74～16.69 t·hm?2，株高變化范圍為91.37～142.00 cm，葉、莖、穗比重變化范圍分別是11.80%～32.77%、30.63%～54.50%及12.73%～55.89%，莖葉比變化范圍為1.40～4.00。總體來看，各品種間以葉比重、穗比重和莖葉比變異最明顯，兩年的變異系數均在15%以上；干物質產量其次，其變異系數為12%左右；而莖比重和株高變異最小，其變異系數均低于11%。

表2 不同燕麥品種農藝性狀差異性Table 2 The difference of agronomical characteristics among 22 oat varieties

2.2 各品種飼草品質的差異性

從年度來看，2019 年燕麥干草CP 和EE 值均高于2018 年，Ash、NDF、ADF 和ADL 均低于2018 年，RFV 比2018 年提高了10%，干草品質總體優于2018 年（表3）。從品種來看，不同品種間養分含量和RFV 的變化較小。CP 變化范圍為9.61%～13.88%，EE 變化范圍為1.55%～4.02%，Ash 變化范圍是7.11%～11.88%，NDF、ADF和ADL 的變化范圍分別是52.59%～67.77%、30.72%～45.20% 及3.95%～7.80%，RFV 的變化范圍為73.70～114.94。總體來看，養分含量和RFV 的變異程度較農藝性狀小，除了EE 以外，各養分含量和RFV 的變異系數均未超過11%。

2.3 農藝性狀與飼草產量與品質的相關性

對農藝性狀與飼草產量和品質兩年平均值進行相關分析顯示，干物質產量與株高呈顯著正相關（P＜0.05），與穗比重和莖葉比呈正相關，而與莖比重和葉比重呈負相關。CP 與葉比重呈極顯著正相關（P＜0.01），與穗比重、莖葉比和株高分別呈極顯著（P＜0.01）和顯著（P＜0.05）負相關。RFV 與穗比重呈極顯著正相關（P＜0.01），與莖比重和葉比重分別呈極顯著（P＜0.01）和顯著（P＜0.05）負相關。表明燕麥草干物質產量、飼草CP和RFV 分別與植株株高、葉和穗比重高度相關。

表3 不同燕麥品種養分含量與RFV 差異性Table 3 The difference of nutrient content and RFV among 22 oat varieties

表4 干物質產量、CP 和RFV 與植株生長指標的相關系數Table 4 Correlation coefficients between agronomics characteristics and dry matter yield，CP and RFV

2.4 不同燕麥品種的聚類分析

依據13 個指標的兩年平均值，以平方歐氏距離10.0 為分界線，對22 個燕麥品種進行聚類分析（圖2）。結果顯示，22 個燕麥品種可以分為4 個類群，第Ⅰ類群包括林納、領袖、貝勒3 個品種，第Ⅱ類群包括甜燕2 號，第Ⅲ類群包括隴燕1 號，白燕7 號、永久4 號、青海444、莫妮卡、夢龍、青引1 號、美達、福特、加燕2 號共10 個品種，第Ⅳ類群包括ESK、牧樂思、青海甜燕麥、太陽神、甜燕1 號、海威、燕王、牧王共8 個品種。

對4 個類群進行歸類統計和多重比較，結果顯示，各類群間干物質產量差異不顯著（P＞0.05）（表5）。第Ⅰ類群莖比重低、穗比重高（P＜0.05），NDF、ADF、ADL 均顯著低于其他類群（P＜0.05），因而RFV 值在4 個類群中最高（P＜0.05），表明該類群3 個品種的飼草品質上佳，為質優組。第Ⅱ類群葉和莖比重均高（P＜0.05），但穗比重低（P＜0.05），EE 含量低，NDF 和ADF 均顯著高于其他類群（P＜0.05），因而RFV 值在4 個類群中最低（P＜0.05），表明該類群飼草品質較差，為質劣組。第Ⅲ類群株高和莖葉比在各類群中最高（P＜0.05），NDF、ADF 和ADL 居中，RFV 值也居中，表明該類群內各品種植株高大，高產潛力大，但品質一般，為株高組。第Ⅳ類群葉比重高、莖葉比低（P＜0.05），因而CP 含量最高（P＜0.05），NDF、ADF 和ADL 居中，RFV 值也居中，表明該類群各品種因葉量豐富而CP 含量高，為高蛋白組。

從品種來源看，國內7 個品種中5 個品種歸為第Ⅲ類群，1 個歸為第Ⅰ類群，1 個歸為第Ⅳ類。15 個國外引進品種中7 個歸為第Ⅳ類群，各有2 個、5 個歸為第Ⅰ和Ⅲ類群，1 個歸為第Ⅱ類群。表明參試國內品種大多植株高大，具備高產潛能，但品質一般；而國外引進品種葉量豐富，CP 含量高，在品質方面會有更好的表現。

表5 不同類群間農藝性狀和品質比較Table 5 The comparison of agronomical characteristics，nutrient content and RFV among four oat types

2.5 不同燕麥品種的綜合評價

采用灰色關聯度理論，對13 個性狀兩年平均值進行關聯度分析，排序靠前的品種更接近理想品種，即關聯度最大的品種綜合評價最好［12］。表6 顯示，按照等權關聯度進行排序，22 個參試燕麥品種從大到小依次為貝勒＞領袖＞林納＞ESK＞牧樂思＞牧王＞加燕2 號＞夢龍＞莫妮卡＞青海444＞太陽神＞甜燕1 號＞福特＞美達＞海威＞青引1 號＞隴燕1 號＞青海甜燕麥＞白燕7 號＞永久4 號＞燕王＞甜燕2 號，綜合評價排名前5 的分別是貝勒、領袖、林納、ESK 和牧樂思。按照加權關聯度進行排序，從大到小依次是貝勒＞領袖＞林納＞牧樂思＞牧王＞ESK＞加燕2 號＞夢龍＞莫妮卡＞太陽神＞青海444＞甜燕1 號＞美達＞海威＞福特＞隴燕1 號＞青海甜燕麥＞青引1 號＞白燕7 號＞永久4 號＞燕王＞甜燕2 號，排名前5 位的品種依次是貝勒、領袖、林納、牧樂思和牧王。綜上，貝勒、領袖、林納、ESK、牧樂思和牧王是試驗條件下參試燕麥品種中綜合評價較高的品種。

表6 22 個燕麥品種的灰色關聯度及排序Table 6 Grey correlative degree and order of 22 oat varieties

3 討論

3.1 黃淮海地區適宜種植飼用燕麥

燕麥是溫帶作物，喜冷涼濕潤氣候，不耐寒，在我國多地引種試驗結果顯示，其飼草產量在各地區間的差異性明顯。黑龍江［14］和青海［17］4 月播種，8 月開花期刈割，畝產干草可高達1 t 以上，為我國飼用燕麥高產區。而山西［15］5 月中旬播種，8 月初乳熟至蠟熟期收獲，畝產干草可接近700 kg，中原黃河灘區［19］3 月播種，6 月乳熟末期刈割，畝產干草不到700 kg，為飼用燕麥中產區。西藏地區［18］5 月播種，在完熟期刈割，平均畝產干草400 kg 左右，為我國燕麥草低產區。本研究顯示，山東草田輪作條件下種植飼用燕麥，畝產干草可高達900 kg，表明該地區適宜飼用燕麥種植，屬于我國飼用燕麥中產區。該地區燕麥生長期為每年的3?6 月，屬于短季型飼草作物，可與夏季作物如玉米、水稻（Oryza sativa）、短季棉（Gossypium hirsutum）等進行輪作，既可豐富飼草供應，又顯著提高了土地復種指數，增收效益顯著。

3.2 農藝性狀對飼草產量與品質的影響

不同燕麥品種因基因型不同而生長各異。王建麗等［13］對51 份燕麥種質資源13 個農藝性狀分析顯示，燕麥品種遺傳多樣性豐富，其中主穗長、株高和主穗粒重遺傳多樣性指數較大，主穗小穗（34.8%）、主穗粒重（33.1%）和單株分蘗數CV（27.4%）最大，可見穗、株高和分蘗數是不同燕麥種質的主要特征參數。周青平等［17］對8 個燕麥品種莖、葉、穗18 個指標觀測結果顯示，莖葉比CV 為51%，穗粒數和千粒重CV 分別為41.7%和38.8%，為CV較大的指標，表明莖葉比和穗是燕麥品種主要特征參數。本研究顯示，22 個參試燕麥品種葉比重、莖葉比和穗比重的兩年平均CV 分別為24.48%、21.65%和20.75%，在6 個農藝性狀的CV 中排列前三，而株高的平均CV 最小，為8.20%，表明22 個參試品種在黃淮海地區生長差異表現較明顯的是穗和葉。這一研究結果與周青平等［17］一致，但與王建麗等［13］結果不一致，原因是該研究未對葉片進行觀測。

不同農藝性狀直接影響燕麥飼草產量與品質。研究顯示，株高［17］、葉比例（或葉莖比）［12］和穗重［25］與飼草產量成正相關，是構成飼草產量的主要因素。但近期研究顯示，株高是導致植株倒伏的主要因素［26］，因此，適當降低株高是抗倒伏飼草型燕麥品種育種的措施之一。而葉片中CP 和EE 含量高，穗能量含量高，可作為高品質燕麥新品種重要的育種指標［12，27］。本研究顯示，株高、葉比重和穗比重分別與干物質產量、飼草CP 和RFV 顯著正相關，表明在黃淮海地區植株高大的燕麥品種能獲得較高的飼草產量，而穗大且葉多的品種能獲得較好的飼草品質，因此，高度適當、穗大、葉多的品種是該地區的適選品種，這一結果可為該地區高產優質飼草型燕麥品種選育提供理論基礎。當然，生育期也對飼草品質產生較大影響。研究表明，燕麥隨著生育期推移，CP 和EE 含量先升后降，木質素和淀粉含量持續增加，綜合比較顯示，灌漿期刈割最合適［28］。本研究的參試燕麥品種是在同一時間收獲，刈割時的生育期為灌漿期或乳熟期，這種生育期上的不完全相同也可能影響各品種的品質，對篩選出品種的飼用價值、栽培措施和加工利用方面更細致的研究將進一步開展。

3.3 不同燕麥品種的綜合評價

本研究采用聚類分析方法對22 個參試品種進行歸類，使性狀相似的品種聚為同一類，結果顯示，來源相同的品種有聚群的趨勢，但也有不同來源的品種因性狀相似而聚為同一類群，這一現象在王建麗等［13］和史京京等［14］研究中均有出現，表明來源不能作為燕麥品種引種的唯一標準。聚類分析顯示，22 個參試品種可聚為4 個類群，第Ⅰ類群為林納、領袖和貝勒3 個品種，它們的RFV 值最高，為試驗地條件下首選品種。第Ⅳ類群ESK、牧樂思、青海甜燕麥、太陽神、甜燕1 號、海威、燕王和牧王8 個品種CP 含量最高，適宜選為高蛋白飼草生產。第Ⅲ類群隴燕1 號、白燕7 號、永久4 號、青海444、莫妮卡、夢龍、青引1 號、美達、福特、加燕2 號10 個品種植株高大，具備高產潛能，適宜選為高產品種，但這些品種由于植株高大，抽穗期后期出現倒伏的風險大，在風大、雨水多地區不宜選種。第Ⅱ類群甜燕2 號品質欠佳，不宜選種。進一步用灰色關聯度進行綜合評價顯示，第Ⅰ類群3 個品種貝勒、領袖和林納的等權和加權關聯度均位列前三，表明，這3 個品種兼具高產和優質特征，是試驗地條件下最佳適栽培品種，而排名緊跟其后的ESK、牧樂思和牧王為適選品種。

4 結論

通過兩年試驗，結果表明，黃淮海地區適宜開展飼用燕麥短期種植，牧王等品種畝產干草可高達900 kg，飼草品質優良。參試的22 個燕麥品種生長性狀上的差異主要表現在葉和穗比重，相關分析顯示，其對干草的CP 與RFV 呈顯著正相關（P＜0.05）。通過聚類分析把22 個品種分為質優組、質劣組、株高組、高蛋白組4 個類群，各類群間植株各部分比例及養分含量（除EE 和Ash 外）差異顯著（P＜0.05）。通過灰色關聯度分析進行綜合評價，貝勒、領袖、林納、ESK、牧樂思、牧王等6 個品種排名靠前，飼草產量和品質綜合表現較好，適宜在黃淮海地區推廣種植。