影響全株玉米青貯飼料質量的因素及質量評價方法

崔 彪 ， 王繼彤 ， 張曉峰 ， 陳雅坤 ， 楊開倫 ， 卜登攀 ， 趙連生

（1.新疆農業大學動物科學學院，新疆烏魯木齊 830000；2.北京市獸醫飼料監測中心，北京 100107；3.中國畜牧業協會，北京 100044；4.中國農業科學院北京畜牧獸醫研究所，北京 100193）

近10 年來， 我國全株玉米青貯制作技術手段與方法等得到了很大改進， 但很多地區在種、 收、貯、用等技術環節仍存在諸多問題，如品種選擇不合理、收獲時機把握不準、切割長度和留茬高度不合理、壓實密度不夠等，造成了青貯質量參差不齊，利用效率不高。隨著我國反芻動物養殖場規?；潭群途毣芾硭降闹鸩教岣撸约澳翀鼋洜I者們對飼料營養的深入認識，牧場對全株玉米青貯量的需求越來越大，質量要求也越來越高。 目前由于缺乏科學有效的全株玉米青貯飼料質量分級評價標準，很難做到以質論價、優質優價，容易出現“魚龍混雜”“以次充好”現象。另外，霉菌毒素也是影響青貯飼料品質的重要因素。 因此，科學評價全株玉米青貯質量安全，對引導玉米青貯科學規范化生產和青貯飼料高效利用具有重要的指導意義。

1 影響全株玉米青貯飼料質量的因素

全株玉米青貯飼料的營養指標受多種因素的影響。大量研究表明，青貯玉米的品種、收獲期、留茬高度、 切割長度以及壓實密度等是影響全株玉米青貯品質的關鍵因素（趙必遷等，2019）。

1.1 玉米品種 青貯玉米品種在全株玉米青貯飼料制作過程中十分重要，它是青貯玉米原料品質的基礎，因此選擇合適的品種在制作全株玉米青貯飼料過程中十分關鍵。截至2020 年，國家審定青貯玉米品種有30個， 省級審定青貯玉米品種有138個（丁光省，2018）。 不同品種青貯玉米制作的全株玉米青貯營養成品質不一，不同地區同一品種的適應性也存在明顯差異（楊金澤等，2021）。 吳建忠等（2021）通過研究8個不同玉米品種的26個品質形狀發現，植株形態建成和品質性狀的選育存在顯著的負相關關系，而篩選出的品種16X259 在營養價值性狀和形態建成性狀之間達到了較好平衡，表現為優質青貯飼料原料。 滕超等（2021）在河南省對3個地區的3 種玉米品種進行對比分析發現，不同產地不同玉米品種主要營養物質在組成上有著大小不等的差異性。閆慧穎等（2017）通過對青海省旱地的3個青貯玉米品種的營養指標和農藝性狀進行對比分析發現， 豫玉22 號為適宜該地區種植的品種。 劉曉等（2019）在河南對21個糧飼兼用型玉米品種進行了籽粒和生物學產量、農藝性狀、抗倒伏性及營養品質比較， 篩選出偉科106 和京科青貯932 兩個品種適合作為全株玉米品種在河南地區推廣種植。 不同玉米品種之間營養成分、生物產量差異較大，同一品種在不同地區的適應性亦有很大差異。 因此在實際生產中，應綜合各種因素選用適宜本區域種植的玉米品種。

1.2 收獲期 玉米青貯的收獲期直接影響其飼用價值及淀粉、粗纖維、粗蛋白質（CP）等營養物質含量。 收獲時的玉米成熟度與生物產量、營養品質及其消化率等密切相關。 隨著收獲期的延后，淀粉含量增加，CP、中性洗滌纖維（NDF）和粗灰分含量相應下降（Johnson，1999）。 黃運青（2019）以糯玉米（甜糯 2 號）、青貯玉米（中原單 32）、糧用玉米（鄭單958）為研究對象，分別在乳熟期、蠟熟期、完熟期收獲，發現蠟熟期干物質（DM）產量顯著高于乳熟期和完熟期，且CP 含量和相對飼用價值達到最高，另外，隨著收獲期的延長，NDF 和酸性洗滌纖維（ADF）含量逐漸降低；姜富貴等（2019）通過蠟熟期的1/2 乳線、2/3 乳線和3/4 乳線3個收獲時間的對比發現，隨著收獲期的延遲，干物質（DM）、淀粉含量顯著提高，粗灰分（Ash）含量顯著降低，全株玉米青貯的費氏評分和發酵系數顯著提高，當收獲期為3/4 乳線期時，全株玉米青貯品質最好；王運濤等（2018）通過以鄭單 958、農大 108、改良 958、中原單32 為研究對象， 研究不同收獲期對青貯品質影響，發現青貯玉米最佳的收獲時期在乳熟期和蠟熟期之間。因此，以營養品質、發酵品質和生物產量等指標，并結合粗飼料分級指數（ GI） 、Milk 2006指數以及作物收獲指數判斷，發現蠟熟期收獲最佳（李劍楠等，2015；朱慧森等，2015）。

1.3 留茬高度 留茬高度也是營養指標、發酵指標以及經濟效益的關鍵因素。留茬不宜過高，否則降低青貯玉米生物產量，影響種植者效益。留茬也不能過低，一方面容易帶入土壤，對于覆地膜的玉米地塊，也容易帶入地膜碎片，土壤中含有大量腐敗細菌和真菌， 其中腐敗菌會危害乳酸菌發酵而導致青貯飼料腐?。?另一方面根茬部木質素和硝酸鹽含量過高，對奶牛消化和健康不利。邵春雷等（2018）研究發現，隨著留茬高度增加，玉米秸稈中的NDF 和ADF 含量呈現降低趨勢， 當留茬高度在 12 cm 和 22 cm 時，NDF 和 ADF 含量差異顯著；李文才等（2017）在蠟熟期分別在 0、15、30、45、60 cm 進行收割，研究發現隨著留茬高度的提高，青貯玉米產量顯著下降，但養分含量、發酵品質、體外消化率、Milk 2006 奶噸指數無顯著差異；而王麗學等（2016）研究發現，隨著留茬高度增大，玉米青貯 NDF、ADF 含量顯著降低，DM、CP 和淀粉含量顯著增加，總隸屬函數顯著增加，其留茬高度在24 cm 左右較為適宜。

綜合考慮青貯品質和產量， 玉米青貯收獲時留茬20 cm 以上為宜， 生產中可根據玉米品種進行適當調整。

1.4 切割長度及籽實破碎 適宜的切割長度和籽粒破碎度是保障全株玉米青貯在動物瘤胃內正常發酵的關鍵。 切割長度的重要作用就是為動物提供足夠的物理有效中性洗滌纖維 （peNDF），奶牛的咀嚼、瘤胃pH 以及乳脂含量與peNDF 呈正相關關系（Mertens，1997）。 提高切割長度會有利于刺激反芻，使peNDF 效果更佳，但可能會降低瘤胃流通速率，保持瘤胃充盈度時間延長，從而限制反芻動物采食量（楊金澤，等2021）。 因此，合適的切割長度對反芻動物來說非常重要， 一般理論切割長度為0.95 ～1.90 cm。

青貯玉米籽粒破碎程度與動物的采食量和淀粉消化率密切相關， 通常生產上要求玉米籽實破碎率為 90%以上。 Cooke 和 Bernard（2005）研究發現，只有3/4 以上的玉米經過籽實破碎后才會提高纖維和淀粉的消化率；Ferraretto 和 Shaver（2012） 通過對 2000-2011 年 11 年間的 24 篇論文中106 種關于青貯的處理方法與奶牛的生產性能相關研究進行薈萃分析發現，籽粒破碎為1～3 mm的日糧，提升了淀粉消化率和產奶量。

1.5 壓實度 壓實密度和孔隙率是影響青貯飼料發酵以及取用過程中空氣進入青貯飼料速率的關鍵因素。 通過提高壓實密度可以降低青貯飼料之間的孔隙度， 從而降低青貯飼料里面的空氣殘留以及開窖后空氣的進入速率，從而降低青貯pH以及DM 損失，提高青貯的有氧穩定性，進而改善青貯品質（王旭哲，2017；Borreani 等，2007）。 王旭哲等（2017）研究發現，增加青貯壓實度，可改善開窖后青貯營養品質和發酵品質，提升有氧穩定性，當壓實密度為600 kg/m3時，玉米青貯營養品質無明顯變化，但發酵品質及有氧穩定性最好。 Borre-ani 等（2018）研究報道，當青貯原料的 DM 含量為30% ～ 40%時， 壓實度至少應達到 700 kg/m3，才能最大限度地限制孔隙率。 因此， 控制壓實密度時制作青貯的關鍵，在生產中，壓實密度隨著原料的DM 含量變化而變化，當DM 為30% ～35%時，壓實密度要求不低于700 kg/m3，并且不能整堆壓實，必須逐層壓實。

2 全株玉米青貯質量評價

2.1 感官品質評價 青貯感官品質評價一般包括顏色、氣味、質地、結構等指標，通過視覺、嗅覺、觸覺等三感進行辨別， 能夠直觀反映青貯飼料的好壞，操作簡單。其中顏色、氣味、結構指標一般采用德國農業協會（DLG）制定的方法進行評價，該方法在顏色、 氣味、 結構等3 項基礎上劃分為優等、 尚好、 中等和腐敗 4個等級 （劉建新等，1990b）， 該方法也沿用至今。 我國在該評價方法的基礎上，制定了青貯飼料感官評定標準，在此方法中，并引入了水分和pH，并將上述指標進行綜合、量化，總分為 100 分，包含 4個等級，其中 0 ～25 分為劣等、26 ～ 50 分為一般、51 ～ 75 分為良好、76 ～ 100 分為優質（劉建新等，1999a）。除此之外， 籽實破碎度也是全株玉米青貯飼料的重要指標，在現行的標準中，北京市制定的《DB11/T 1759-2020 全株玉米技術分級技術規范》 感官品質評價中引入籽實破碎度指標，使感官評價指標，能夠更加全面的評價青貯飼料。然而感官品質評價受人為主觀影響較大， 如果要綜合評價青貯飼料質量，必須要結合理化分析才能更加全面、準確。

2.2 營養品質評價 營養品質是評價全株玉米青貯質量的關鍵環節， 它直接影響影響其營養價值，進而影響反芻動物的生產性能。目前常用的營養檢測指標有DM、CP、NDF、30 h 中性洗滌纖維消化率（NDFD30）、ADF、淀粉、粗灰分（Ash）等。 目前我國沒有統一的營養品質評價標準。 CP 是決定玉米青貯飼用價值的重要基礎，其與飼用價值成正相關的關系（穆懷彬，2008）；NDF 是反映纖維質量優劣的有效指標，是青貯飼料的主要成分，與干物質采食量（DMI）、能值、非纖維碳水化合物（NFC）呈負相關關系（吳玉玨，2006）。 ADF 很難被動物利用，與飼料消化率相關，ADF 越低， 青貯飼料消化率越高，營養價值也就越高 （張吉鹍等，2009）；NDFD 可以反映青貯飼料的品質變化， 在評定營養品質方面，NDFD 比 NDF 更加科學（李勝開等，2017）。 淀粉為動物機體提供了易于消化吸收的能量物質，其含量越高，其飼用價值也就越好。 Ash 含量能夠反映了青貯飼料受污染的程度。

2.3 發酵品質評價 發酵品質好壞直接影響反芻動物的適口性和采食量。 目前常用pH、氨態氮（NH3-N）、有機酸（主要包括乳酸、乙酸、丙酸、丁酸）的含量來評價青貯飼料發酵狀況。 pH 是反映玉米青貯飼料發酵品質好壞的重要指標；NH3-N/總氮（TN）反映了氨基酸和蛋白質分解的程度，其值越小，說明蛋白質分解越少，其質量越好；有機酸總量及其構成可以反映玉米青貯飼料發酵過程的好壞，其中最重要的是乳酸、乙酸、丁酸的比例，乳酸的比例越高、丁酸比例越低，其發酵效果越好（劉建新，1999a，b）， 乙酸可以快速降低全株玉米青貯的pH 值，開窖后可以提高其有氧穩定，但乙酸過高會降低青貯的品質。

2.4 霉菌毒素評價 霉菌毒素屬于真菌毒素，是一類真菌在適宜的條件下產生的有毒的次級代謝產物（謝瑜杰等，2018），其具有污染可控制性差、危害大的特點，且難以避免，很難消除。 反芻動物采食一定量的被污染的青貯飼料后會導致動物的細胞中毒，若攝入過高，會對動物和人體健康造成危害，使胃腸道、肝腎臟發生病變，抑制生長發育，甚至會引起致癌、致畸等現象（Marczuk 等，2012；Zain，2011）， 因此飼料霉菌毒素評價對全株玉米青貯至關重要。 影響玉米青貯飼料安全普遍存在的霉菌毒素主要有黃曲霉毒素B1（AFB1）、玉米赤霉烯酮 （ZEN）、 嘔吐毒素 （DON）、 赭曲霉毒素（OT）、T-2 毒素（T-2）、伏馬毒素（FB）等 6 種，根據《GB13078-2017 飼料衛生標準》規定了其它植物性飼料原料中 AFB1含量低于 30 μg/kg，ZEN含量低于 1000 μg/kg，DON 含量低于 5000 μg/kg，OTA 含量低于 100 μg/kg，T-2 含量低于 500 μg/kg。

2.5 綜合評價的數學統計 近年來，隨著研究者在多領域的研究， 形成了運用多個指標對不同方面的特征信息進行抽象描述和高度綜合的方法，進而對被評價對象從整體上做出定量的總體判斷，揭示評價對象內在發展規律。常用的綜合評價方法有主成分分析（PCA）、層次分析（AHP）、模糊數學（FUZZY）、聚類分析（CA）、灰色關聯度等。 任麗娟等（2020）應用主成分分析和聚類分析對東北地區不同品種全株玉米青貯品質進行了綜合評價；席俊程等（2020）運用模糊綜合評價法對黑龍江省全株玉米青貯飼料品質進行評價； 李劍等（2020）運用主成分分析和隸屬函數對不同青貯玉米品種生產性能及營養成分的進行評價； 任麗娟等（2021）運用主成分和灰色關聯度對不同種植區域全株玉米品質的進行綜合評價； 丁寧等（2021）運用灰色關聯度分析法和DTOPSIS 法對不同玉米品種進行綜合評價；蘇天增等（2019）采用方差分析、同異分DTOPSIS、模糊概率法和灰色關聯度等5 種分析方法， 對12個玉米品種的13個性狀指標進行了綜合分析， 結果表明模糊概率法區分度最高，計算相對簡便快捷，結論可靠準確。 應用數學統計方法對研究對象綜合分析評價已經成為近年來的熱點， 越來越多的研究者在對品質的分析與評價上進行著不斷探索， 在傳統性指標成分分析基礎上加入數學統計學方法分析指標內部變化可以有效評價研究對象的品質特征。

3 全株玉米青貯質量綜合評價研究

國外常用評價方法（Milk2006 和NRC 產奶量預估模型） 發現，Milk2006 對纖維的消化率很敏感（Roth，2017）；NRC（2001）產奶量預估模型在估計飼料的能量值方面存在一些缺陷（De Souza 等，2018；Tebbe 等，2017；White 等，2017）， 這可能導致實際的牛奶產量與預測之間存在差異。因此，選擇最重要的青貯飼料質量參數的評估方法至關重要。 為了選擇重要和足夠數量的參數來評估青貯飼料的整體質量，通過建立最小數據集（MDS）可以提供足夠的信息， 并可以減少測定過多的參數。MDS 方法廣泛用于農業研究， 主要用于土壤和基于不同多元統計技術的水質評估，例如多元回歸分析（MRA）和主成分分析（PCA）（Granato 等，2018）。

青貯飼料中霉菌毒素風險預警是針對青貯飼料中霉菌毒素的潛在危險提前預報。該風險預警基于青貯飼料中霉菌毒素的危害識別、 危害描述、暴露評估和風險描述，并采用實時監測、快速追蹤、精準分析，結合大量的數據結果，對可能要發生霉菌毒素風險的地域進行提前予以警示，判斷其發展規律、發展方向，為牧場提供有效的參考信息，提前做好防范工作。

食品安全問題日益受到重視，世界上許多發達國家和國際組織先后開展了預警方法的研究，世界衛生組織（WHO）啟動了“全球疫情警報和反應網絡（GOARN）”，先后有 60 多個國家和 140 多個技術團隊參與其中，提高了預警信息傳遞和快速反應能力 （Marsh 等，1994；Chan 等，2006）。2002 年，隨著歐盟《通用食品法》的頒布實施，“歐盟食品和飼料快速預警系統”（RASFF）正式確立為歐盟食品安全監管工作的核心，目前該系統每周都以周報的形式向各成員國通報食品和飼料安全事件（甘盛等，2011；Sawilska-Rautenstrauch 等，2011；Stocker 等，2010；Kleter 等，2009； Ludwicki 等，2008）。

基于現有數據， 采用合理的青貯飼料中霉菌毒素風險預警方法是開展風險預警關鍵。 一般都采用數學模型的動態風險預警法。 Xiao 等（2009）采用BP 神經網絡算法， 建立了食品生產環境安全預警系統；Richard 等（1999）也采用了 BP 神經網絡算法和逐步回歸分析法， 建立了谷物產量預測模型。段鶴君等 （2010）采用了主成分分析法和支持向量計算算法（SVM），建立了細菌性食物中毒預警模型。Smeti 等（2007）采用休哈特控制圖理論， 建立了飲用水處理系統模型。 Seuberlich 等（2009）認為采用休哈特控制圖理論也建立了監視瘋牛病病原體快速檢測體系模型。 裘炯良等（2008）采用休哈特控制圖理論，建立了入境集裝箱醫學媒介生物疫情變化趨勢模型。 秦燕等（2004）采用休哈特控制圖理論，建立了出口食品中的風險因子預警模型。由此可見，以上風險預警方法， 特別是休哈特控制圖分析理論能夠提前警示潛在的風險因子， 可將其運用在全株玉米飼料中霉菌毒素的風險預警。

4 小結

我國“糧改飼”政策的實施大力推動了青貯玉米在畜牧業上的發展，而調制成青貯的全株玉米被廣泛應用在反芻動物生產中，為保證全株玉米青貯的質量，建議必須結合各地區的地理環境、氣候特點等自然條件因素，從玉米品種、收獲時期、調制技術入手保證青貯質量；另外，在今后研究工作中還要進一步完善青貯質量的評價體系和霉菌毒素評價體系，并建立霉菌毒素風險預警體系。