12 個多花黑麥草品種（系）在成都平原的生產性能和營養價值綜合評價

肖逸，楊忠富，聶剛，韓佳婷，帥楊，張新全

（四川農業大學草業科學系，四川 成都 611130）

近年來，隨著我國農業結構的調整和居民生活水平的不斷提高，畜產品的需求量日益增加，盡管牧草種植面積也逐年擴大，但我國飼草料生產還是難以滿足發展迅猛的畜牧業需求［1?3］。隨著四川現代農業“10+3”產業體系的正式提出，川牛羊等優勢特色產業發展迅速，家畜冬春季節飼草不足的矛盾也愈加嚴重。四川作為農業大省，其成都平原地區存在大量的冬閑田［4］，可充分利用該地區閑置土地資源，栽培優質高產的牧草，以緩解飼草冬春季節供應不足的問題。多花黑麥草（Lolium multiflorum）又名意大利黑麥草，是世界知名的一年生禾本科牧草，在國際牧草種子市場中占有主導地位［5?7］，其冬春季生長速度快、適應性強、產量高、適口性好且營養成分豐富，現已成為我國南方農區冬閑田種植的主要牧草［8?10］。但我國多花黑麥草育種工作起步較晚，從20 世紀80 年代才陸續開展黑麥草品種登記工作。截至2019 年，全國審定登記的多花黑麥草國審品種共18 個，其中育成品種5 個，包括“贛選 1 號”，“贛飼 3 號”，“上農四倍體”，“長江 2 號”和“川農 1 號”，由四川農業大學選育的“長江 2 號”（Yangzi River 2）多花黑麥草通過了北美官方種子認證協會（AOSCA）的專業認證，在美國農業部注冊登記并獲批在美國進行種子生產，標志著我國多花黑麥草育種工作開始與國際接軌。但總體來看，我國黑麥草品種數量仍落后于發達國家。其次，由于多花黑麥草為異花授粉植物，隨著育成年限的增加，品種“退化”的問題愈加嚴峻，因此急需培育出一批適合于南方地區種植的優質多花黑麥草新品種，以滿足不斷增長的牧草供給需求。

優質牧草不僅需要高產，也應兼顧較強的綜合性狀和較優的營養品質［3］，傳統的營養品質測定方法操作復雜、耗時長、且污染環境，具有較大的局限性［11］。近紅外反射光譜技術（near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）因其成本低、準確性高、分析速度快、無耗材、污染小、能在線分析等特點，近年來在營養品質分析方面的運用越來越廣泛［12］，在羊草（Leymus chinensis）［13］、紫花苜蓿（Medicago sativa）［14］、多花黑麥草［15］等牧草營養成分測定中均有報道。其中本課題組通過前期工作構建的多花黑麥草粗蛋白（crude protein，CP）等營養成分近紅外反射光譜模型［15］，為本研究奠定了堅實的基礎和理論支持。

如何全面客觀地評價牧草的綜合性狀也是牧草生產試驗研究領域中的熱點。近年來，灰色系統理論方法因其信息量大、方便快捷、準確可靠等特點［16?17］，廣泛應用于牧草的綜合性狀比較研究。婁春華等［18］利用灰色關聯度評價在河南省黃河灘區種植的燕麥（Avena sativa）品種，結果發現ESK、貝勒等5 個燕麥品種表現較好，具有在該地區推廣的價值。伏兵哲等［19］應用灰色關聯度對國內外紫花苜蓿品種進行綜合評價，其研究發現甘農5 號等品種與標準品種的關聯度較大，生產性能較好，適合在寧夏灌區推廣種植。劉春英等［3］采用灰色關聯度法對黑麥草引進品種進行綜合評估，結果發現速生、特高、凱力3 個品種綜合性狀表現良好，在重慶萬州區具有較大的推廣利用前景。

為培育適合于南方地區栽培的優質多花黑麥草品種資源，本課題組通過雜交育種結合混合選擇［20］，培育出了一批多花黑麥草新品系。雖然目前已有不少有關多花黑麥草生產性能的研究，但對于多花黑麥草雜交新品系在成都平原的適應性綜合評價的研究還鮮有報道。因此，本試驗從生產需求出發，利用NIRS 技術分析不同多花黑麥草品種（系）的營養品質，并應用灰色關聯度法對12 個多花黑麥草品種（系）的營養品質、產量及其相關農藝性狀進行綜合評價，旨在篩選出適合于成都平原地區種植的多花黑麥草新品系，為該地區牧草栽培和生產提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試多花黑麥草品種（系）共12 個（表1），包括8 個由四川農業大學通過雜交育種結合混合選擇方法選育出來的優異多花黑麥草新品系、1 個引進品種和3 個國審品種，其中將3 個國審品種：安格斯1 號、杰威、川農1 號做對照品種。

1.2 試驗地概況

試驗在四川農業大學現代農業基地崇州市榿泉鎮草學系試驗地進行。地理位置為103°69′E，30°56′N，海拔508 m。年平均溫度17.1 ℃，年降水量959 mm，年日照時數1072 h，相對濕度79%，無霜期304 d。土壤為紫色土，pH 為 6.2。土壤有效磷含量 1.807 mg·kg?1，有效氮含量 52 mg·kg?1，有效鉀含量 79 mg·kg?1。

1.3 試驗方法與測定項目

1.3.1 小區設計與田間管理 12 個多花黑麥草材料分別于2017 年9 月26 日和2018 年9 月25 日播種，試驗采用隨機區組排列，4 次重復，其中3 個重復用于測產，1 個重復用農藝性狀觀測。小區面積15 m2（3 m×5 m），每個小區間間隔50 cm。各小區均為條播，測產小區行距30 cm，播種量4 g·m?2；農藝性狀觀測小區行距40 cm，播種量3 g·m?2，四周設有保護行。苗期要及時中耕除草，苗期追施尿素，第1、2 次刈割后追施尿素150 kg·hm?2，刈割時留茬高度5 cm 左右。后作為玉米（Zea mays），采用玉米黑麥草輪作。

1.3.2 觀測項目及方法 刈割高度及生長速度：刈割前從每小區選取固定的10 個植株，測量從地面到最高部位的自然高度。生長速度=刈割高度/生長時間。

鮮草及干草產草量測定：鮮草刈割3 次，分別在播種當年12 月中旬（第1 茬）、次年3 月中下旬（第2 茬）和4 月下旬（第3 茬）刈割，刈割測產后，各小區取等量草樣1 kg，自然風干至恒重時稱干重，計算各參試品種（系）的干草產量及營養成分。

莖葉比測定：第2 及3 茬測產時，從各參試品種（系）小區中隨機稱取1 kg 完整鮮草樣，將莖（含葉鞘）和葉（含小穗）分開，分別稱重，再按上述方法將其烘干，測定莖葉比：莖葉比=總莖質量/總葉質量，每個品種3 次重復。

產量相關農藝性狀測定：在抽穗期和開花期對供試多花黑麥草品種（系）的各項形態學特征進行調查，每小區隨機選取長勢一致的10 個植株，測量性狀包括旗葉長、旗葉寬、倒二葉長、倒二葉寬、莖粗、花序長、小穗數等。

營養成分測定：本試驗運用NIRS 技術分析各營養成分指標。使用布魯克MPA 傅立葉變換近紅外（FT?NIR）光譜儀（Bruker，Bremen，德國）進行近紅外反射光譜分析，譜區范圍4000～12500 cm?1，分辨率8 cm?1，掃描次數64 次。每個材料取3 次重復，每個重復掃描3 次，光譜吸光度值記為log1·R?1，數據以相對漫反射率（R）表示。試驗利用本課題組開發的多花黑麥草近紅外光譜模型［15］來計算粗蛋白（CP）、酸性洗滌纖維（acid detergent fiber，ADF）、中性洗滌纖維（neutral detergent fiber，NDF）和可溶性碳水化合物（water soluble carbohydrates，WSC）含量。

1.4 數據分析

采用Excel 2019、SPSS 16.0 進行數據處理、方差分析，采用灰色關聯度分析對參試多花黑麥草品種（系）各性狀指標進行評價分析，OriginPro 2017 作圖。其中，灰色關聯度分析方法及原理：將各參試多花黑麥草品種視為一個灰色系統，各參試性狀視為系統中的一個因素。本試驗選取與多花黑麥草產量和品質相關性較大的鮮重莖葉比（RF）、干重莖葉比（RD）、酸性洗滌纖維（ADF）和中性洗滌纖維（NDF）的最小值，生長速度（GR）、刈割高度（MH）、鮮草產量（FY）、干草產量（HY）、粗蛋白（CP）、可溶性碳水化合物（WSC）的最大值構建多花黑麥草標準品種X0，其各項指標數據作為參考數列，記為［X0（k）］（k=1，2，3，…，n），各參試品種測定的性狀數據作為比較數列，記為［Xi（k）］（i=1，2，3，…，m；k=1，2，3，…，n），其中X代表各參試品種，k代表測定性狀。為消除各指標單位和性狀測定值的差異，本試驗將各參試品種性狀指標Xi（k）除以標準品種所對應的值X0（k）進行數據無量綱化處理，并根據處理后的數據計算各性狀與標準性狀的絕對值差：Δi（k）=|X0（k）?Xi（k）|。利用公式（1）（2）計算關聯度系數、等權關聯度，采用判斷矩陣法公式（3）（4）分別計算其權重系數和加權關聯度等［18，21］。

表1 供試材料信息Table 1 Information of test materials

式中：ρ為分辨率系數，取值范圍為0～1，此處取值0.5，代表同等重要。

2 結果與分析

2.1 不同多花黑麥草品種（系）生長速度分析

不同生長時期各參試品種（系）的生長速度并不一致（圖1）。各多花黑麥草品種（系）第3 茬生長速度最快，日均生長速度為2.05～2.18 cm，而第2 茬生長速度最慢，日均生長速度為0.83～0.98 cm，第1 茬生長速度中等，日均生長速度為1.05～1.19 cm。說明多花黑麥草品種（系）在12 月冬季氣溫較低時，生長速度較慢，來年春季氣溫上升，生長速度也隨之加快。其中，3 次刈割生長速度最快的材料分別為新品系WJ1、川農2 號和CA1。

圖1 供試材料不同生育時期刈割茬次的生長速度Fig.1 Growth rate of cutting stubble times of the tested materials at different growth stages

2.2 不同多花黑麥草品種（系）農藝性狀比較分析

通過農藝性狀（表2）分析可知，不同多花黑麥草材料農藝性狀有較大差異。參試多花黑麥草各刈割時期生長高度平均為79.27～86.13 cm，其中新品系川農2 號刈割高度最高，達86.13 cm，顯著高于對照品種安格斯1 號和川農1 號（P＜0.05）。各參試新品系中川農2 號莖稈最粗，達4.02 cm，而對照品種川農1 號莖稈最細，為2.93 cm。參試多花黑麥草旗葉長為22.65～29.77 cm，倒二葉長為29.10～39.42 cm，其中旗葉和倒二葉最長的材料均為安第斯。新品系ZG1 旗葉最寬，為13.54 mm，新品系DC2 倒二葉最寬，達14.29 mm。參試材料花序長為25.29～37.88 cm，小穗數為30.90～35.70 個，其中新品系DC2 平均花序長及穗數均為最高，分別達37.88 cm 和35.70 個，花序長最短的材料為對照品種川農1 號，為25.29 cm，穗數最少的材料為安第斯，為30.90 個。

表2 供試材料的農藝性狀Table 2 Agronomic traits related to yield of test materials

2.3 不同多花黑麥草品種（系）產草量比較分析

不同多花黑麥草品種（系）鮮草產量（圖2）和干草產量（圖3）差異顯著，2017 年新品系GB 的鮮草產量最高，達116268 kg·hm?2，較對照品種安格斯1 號顯著增產14.7%（P＜0.05）。2018 年JG1 的鮮草及干草產量均為最高，分別為104710 和14928 kg·hm?2，分別較對照品種安格斯1 號顯著增產20.5%和11.6%（P＜0.05）。綜合兩年鮮草平均產量來看，新品系 GB 的鮮草產量最高，為 109660 kg·hm?2，JG1 及 DC2 次之，分別為 108819 和105184 kg·hm?2，且各新品系鮮草產量均高于對照品種安格斯1 號和川農1 號。新品系JG1 兩年平均干草產量最高，為 15099 kg·hm?2，DC2 及 GB 次之，分別為 14846 和 14360 kg·hm?2，較對照品種杰威增產分別達 14.5%、12.5%和8.9%。除此之外，新品系CA1、ZG1 兩年平均干草產量也均高于對照品種安格斯1 號和川農1 號，說明這些新品系均具有較強的適應性和較大的生產潛力。

圖2 供試材料2017-2018 年的鮮草產量Fig.2 The fresh yields of the tested materials in 2017-2018

圖3 供試材料2017-2018 年的干草產量Fig.3 The hay yields of the tested materials in 2017-2018

2.4 不同刈割時期多花黑麥草品種（系）莖葉比統計分析

莖葉比是衡量牧草利用效率和價值的一個重要指標，莖葉比值越低的牧草適口性越好，消化率也越高。本試驗測定了參試多花黑麥草不同刈割時期莖葉比（表3），各時期均存在顯著差異（P＜0.05），第2 茬多花黑麥草葉片所占比例較高，鮮重莖葉比為0.31～0.60，干重莖葉比為0.36～0.57，而第3 茬多花黑麥草莖所占的比例較大，鮮重莖葉比為1.02～1.14，干重莖葉比為0.71～1.00。其中新品系DC2 兩個時期的莖葉比均為最低，平均鮮重莖葉比為0.66，干重莖葉比為0.53，均顯著低于對照品種（P＜0.05），說明其葉量豐富，飼用價值高。

2.5 不同刈割時期多花黑麥草品種（系）營養成分動態分析

參試多花黑麥草品種（系）3 次刈割的粗蛋白含量呈先降低后升高的趨勢（表4）。第1 茬粗蛋白含量最高的為新品系GB，達19.88%，顯著高于其他品種（P＜0.05）；第2 次刈割中川農2 號和安第斯粗蛋白含量較高，分別達17.76%和17.12%，而對照品種川農1 號較低，為12.48%；第3 次刈割中新品系DC2 的粗蛋白含量較高，達20.16%，而對照品種安格斯1 號最低，為15.90%。綜合3 次刈割的粗蛋白含量平均值可得出，含量較高的品種為安第斯和GB，分別達18.44%和18.19%，顯著高于其他品種（系）（P＜0.05）。隨著刈割茬次增加，參試多花黑麥草酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量均呈現升高的趨勢，但其增幅逐漸減小。從平均值來看，酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量最低的材料為新品系JG1，分別為26.09%和53.43%，其次CA1 和ZG1 的酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維也較低，分別為26.17%、53.76%和26.24%、53.56%，均顯著低于對照品種杰威和安格斯1 號（P＜0.05），說明這三個新品系適口性和飼用價值較好。參試多花黑麥草品種（系）可溶性碳水化合物含量為第1茬和第2 茬較高，第3 茬平均含量下降明顯。第1 茬可溶性碳水化合物含量以新品系CA1 最高，為23.49%，其次為ZG1，為23.19%，新品系GB 最低，為19.03%。刈割后多花黑麥草的可溶性碳水化合物含量下降較多，尤其是第3 茬草中可溶性碳水化合物較第1 茬總體下降30.0%。從平均值來看，可溶性碳水化合物含量最高的材料為對照品種川農1 號，達21.67%，其次為WJ1 和杰威，分別為21.19%和21.14%，而新品系GB 的可溶性糖含量最低，為17.29%。

表3 供試材料不同生育時期刈割茬次莖葉比Table 3 The stem and leaf ratio of cutting stubble times at different growth stages of the tested materials

表4 供試材料營養成分Table 4 The nutrient contents of the tested materials（%）

續表4 Continued Table 4

2.6 不同多花黑麥草品種（系）主要性狀的灰色關聯度分析

灰色系統理論將12 個參試多花黑麥草的6 個生產性能指標和4 個營養成分指標看作一個整體，計算參試品種（系）各性狀與參考品種的相似程度，關聯度數值越大，代表其與參考品種越接近，即性狀表現越好。

計算各參試材料的等權關聯度與加權關聯度（表5），本試驗中共有6 個參試多花黑麥草新品系的等權關聯度排序優于對照品種。其中參試品種DC2 的等權關聯度最高達0.7921，是綜合性狀表現最優的材料，其次分別為 JG1、CA1、GB、ZG1 和川農 2 號，其等權關聯度分別為 0.7888、0.7817、0.7657、0.7523 和 0.7417。對照品種安格斯 1 號等權關聯度最低，為0.6252，綜合性狀表現較差。

本研究采用判斷矩陣法，根據公式（3）計算不同性狀指標的權重系數，各性狀指標權重系數分別為：ωGR=0.119，ωFY=0.089，ωHY=0.104，ωRF=0.082，ωRD=0.075，ωMH=0.117，ωCP=0.096，ωADF=0.114，ωNDF=0.116，ωWSC=0.090。根據公式（4）計算各多花黑麥草的加權關聯度，結果表明，綜合性能表現較好的品種依次為JG1、CA1、DC2、GB、川農2 號和ZG1。綜合分析發現，新品系DC2、JG1、CA1 和GB 的等權關聯度和加權關聯度均位于參試多花黑麥草前4 位，優于3 個對照品種，說明其綜合表現較佳，適合在成都平原地區推廣種植。

表5 參試品種關聯度排序Table 5 Correlation degree ranking of tested varieties（lines）

3 討論

3.1 不同多花黑麥草品種（系）的生產性能及農藝性狀差異分析

產草量是衡量牧草生產性能和適應性的首要指標［3］。本研究對12 個多花黑麥草品種（系）進行了生產性能比較分析，其中新品系JG1 兩年平均干草產量最高，為15099 kg·hm?2，較對照品種杰威兩年平均增產14.5%。GB、DC2、CA1、安第斯4 個多花黑麥草品系的干、鮮草產量也均超過安格斯1 號和川農1 號兩個對照品種，表明這5 個新品系在成都平原地區生長能力較強，具有一定的推廣潛力。此外，同一材料不同年份的鮮草產量存在較大差異，本研究 2017、2018 年各參試多花黑麥草品種（系）鮮草產量差異在 5522～18953 kg·hm?2，這與王紹飛等［20］和嚴琳玲等［22］在多花黑麥草及柱花草（Stylosanthes）上的研究相似，說明基因型和環境對多花黑麥草產草量的影響較大，其生長過程易受環境變化的影響。因此，在今后的品種選育工作中也應充分考慮多花黑麥草在不同環境的適應性及高產穩定性，以培育出高產穩定的多花黑麥草品種（系）。

莖粗是影響牧草產量和抗倒伏的重要指標［23?24］，本研究中各參試品種（系）的莖粗為2.93～4.02 cm，與楊曉鵬等［8］的研究相似。其中，新品系川農2 號莖稈最為粗壯，為4.02 cm，說明其可能在抗倒伏能力上具有一定優勢。葉片的形態學性狀直接影響著植物的光合作用，也影響著牧草品質和種子產量［25］。本研究安第斯旗葉和倒二葉最長，新品系DC2 倒二葉最寬，且平均花序長及穗數也均為最高，分別為37.88 cm 和35.70 個，說明其不僅葉片寬大，在種子生產上也可能具有一定優勢。

莖葉比能夠較為準確地反映牧草的適口性與飼用價值［26］。本研究中各參試多花黑麥草的莖葉比隨著生育期進程的推進而逐漸增加，其變化趨勢表現為：第3 茬＞第2 茬，與劉春英等［3］、任曉利等［26］的結果一致。說明多花黑麥草的適口性及消化率會隨著植株的生長繁殖逐漸變差，然而其生長速度也隨之增加，因此今后生產利用時也需根據飼喂對象和需求來選擇合適時期，以便充分利用。

3.2 不同刈割時期多花黑麥草品種（系）的營養品質差異分析

隨著現代畜牧業的飛速發展，傳統牧草營養品質測定方法已難以滿足快速測定大批量樣本量的要求。NIRS因其快速準確的測定方式，被廣泛應用于大批量樣品的營養成分測定研究中［27］。本試驗中應用NIRS 技術對參試多花黑麥草不同刈割時期的粗蛋白、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維和可溶性碳水化合物含量進行了測定分析。

粗蛋白是衡量牧草營養品質的重要指標，其含量高低直接影響著家畜的產乳量和乳蛋白產量［15］。前人研究顯示，在每茬施等量氮肥的情況下，多花黑麥草產草量越高的茬次，其粗蛋白含量可能會越低［9］。本研究結果與其相似，參試多花黑麥草品種（系）3 次刈割的飼草粗蛋白質含量呈先降低后升高的趨勢，這可能是由于第1 和3茬的產草量低于第2 茬所致。各參試多花黑麥草粗蛋白含量為12.48%～20.16%，第1 茬含量低于王紹飛等［20］的研究結果，總體含量高于張文潔等［10］的研究結果，這可能是由于參試品種、刈割時期、肥力條件等綜合因素的影響造成的。

酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維是影響家畜的消化率和采食率的重要指標。本試驗中性洗滌纖維與酸性洗滌纖維則是隨著刈割次數的增加逐漸增長，但增長速度減慢。該結果與郭孝等［28］的研究相似，隨著刈割間隔時間的縮短，牧草中性洗滌纖維與酸性洗滌纖維含量增加的趨勢減小，因此適當多次刈割有利于多花黑麥草保持較高的飼用價值。

可溶性碳水化合物可以改善瘤胃碳、氮的供應平衡，也是牧草青貯發酵的重要原料［15，29］。本試驗中可溶性碳水化合物則是隨著刈割次數的增加，葉的占比下降，其含量也逐漸降低，尤其是第3 茬下降明顯，該趨勢與丁成龍等［30］的研究結果一致。但第2 和3 茬的含量不同，可能是刈割時期不同的原因。

通過不同品種（系）間營養成分比較分析發現，安第斯和GB 粗蛋白含量較高，營養價值豐富；新品系JG1 的酸性洗滌纖維和中性洗滌纖維含量最低，適口性較好；參試新品系中WJ1 和CA1 的可溶性碳水化合物含量較高，具有較好的消化率，在青貯利用時也具有一定優勢。

3.3 不同多花黑麥草品種（系）生產性能和營養價值的綜合評價

如何有效評價多花黑麥草的生產性能一直是多花黑麥草生產研究的重要內容，以往關于多花黑麥草生產性能的研究往往只關注于產量或營養品質等單項指標［20］，但實際生產中不應只靠單一指標來評價品種好壞，只有綜合性狀表型優異的品種（系）才更適合推廣種植［19，22］。灰色關聯分析法可以對不同材料多個性狀進行綜合比較分析，其不需滿足概率理論分布、樣本量少、方法簡單且結果準確［31］，在小麥（Triticum aestivum）、葡萄（Vitis vinif?era）、水稻（Oryza sativa）等農作物生產上廣泛運用［32?34］。本研究采用灰色關聯度法對多花黑麥草的干草產量等10 個性狀指標進行綜合評價，研究發現新品系DC2、JG1、CA1 和GB 的等權關聯度和加權關聯度均位于參試多花黑麥草前4 位，兼顧優異的生產性能和營養品質，可以考慮進一步試驗，以示范推廣。

4 結論

本試驗對12 個多花黑麥草品種（系）的產草量、農藝性狀和營養品質進行了綜合評價。結果表明，各參試多花黑麥草品種（系）均能正常地在成都平原地區完成整個生育周期，無明顯病蟲害發生，具有在該地區推廣種植的潛力。利用灰色關聯度分析法對這12 個多花黑麥草品種（系）進行綜合分析，發現多花黑麥草新品系DC2（鉆石T×長江2 號）的綜合性狀表現最優，JG1（杰威×贛選1 號）、CA1（晨曲×阿伯德）和GB（B 組合）次之，均優于對照品種，可進一步試驗將其進行推廣利用。同時，由于不同刈割時期多花黑麥草的產草量和營養品質均有較大差異，因此也需根據不同的飼喂需求選擇合適的刈割時期，以提高飼用效益。