4种调制方法下多变小冠花营养品质的灰色关联度综合评价

摘要：选用4 种干草调制方法下多变小冠花营养品质研究的基础上，采用灰色关联度分析法对调制方法进行综合评价，得出调制方法的优劣顺序为：烘干>阴干>压扁茎秆>自然晒干。烘干处理的干草营养品质最好，但高温快速干燥设备价格昂贵，成本较高，在实际生产中不易推广；其次是阴干和压扁茎秆，此2种方法调制的干草营养品质较高且操作简单易行，是目前追求干草质量和经济效益的优先选用方法；晒干处理牧草营养损失大，不是理想的调制方法。

关键词：多变小冠花；干燥方法；营养品质；综合评价

中图分类号：S 541.09文献标识码：A文章编号：1009-5500（2015）02-0038-05

多变小冠花（Coronilla varia）是豆科小冠花属多年生草本植物，具有适应性广、抗逆性强、耐旱、耐寒、耐瘠薄、耐高温等特性。另外，多变小冠花叶多茎少，而且茎叶柔嫩，营养物质含量高而全面，营养成份与苜蓿相似，粗蛋白质的含量甚至略高于苜蓿[1]，既可放牧利用又可刈割、调制干草，是很有发展前景的饲料作物。

干草调制是牧草加工贮存的主要手段，研究报道，调制方法不同，干草质量差异很大[2-4]。然而，查阅资料发现，有关多变小冠花加工调制后营养成分含量的变化，目前研究报道较少。因此，选用4种常用的牧草干燥方法对多变小冠花进行干燥加工，分析4种干草调制方法对多变小冠花CP、ADF、NDF、EE、CA、Ca、P等营养成分的变化，以期为筛选出适宜的干草调制方法提供参考。

世界各国已把干草产品的加工调制提到战略地位，但对不同调制方法牧草营养成分的评价，国内外学者多数只是采用单项营养指标进行评价，全面性差[5]。笔者试图采用邓聚龙教授1982年创立的灰色关联度分析法[6]，以4种调制方法下牧草的常规营养成分、可消化干物质、干物质采食量及相对饲喂价值为基础，对试验中采用的4种干草调制方法进行综合评价，旨为克服单项指标评价法全面性差的缺点，为应用灰色关联分析进行牧草营养成分的综合评价提供参考借鉴。

1材料和方法

1.1试验地自然条件

试验地设在昆明云南农业大学草业认知中心，地处N 21°01′，E 103°11′。属亚热带高原季风气候，年均气温14.5 ℃，年均降水量900～1 100 mm，相对湿度74%，湿气不大，全年晴天较多，日照充足，光能资源比较丰富，年均日照时数2 445.6 h，日照率56%，终年太阳投射角度大，年均总辐射量达542.68 KJ/cm2，试验地海拔1 931 m，土壤为山地红壤，pH6.6[7]。

1.2材料与样品处理

多变小冠花于2009年种植，试验区面积为2.0 m×2.5 m，共6个小区。2013年6月，对盛花期多变小冠花刈割取样，留茬5 cm，刈割后采用烘干（105 ℃烘2 h，65 ℃烘干至恒重）、自然晒干、阴干和压扁茎秆（采用65 kg铁磙子压扁茎秆后自然晒干）4种方法进行样品干燥处理。样品干燥期间天气晴朗，干燥时草层厚度约15 cm，每种处理设置3次重复。充分干燥后粉碎，过1 mm的筛，制备成干草粉，测定样品的营养成分。

1.3测试指标与方法

1.3.1营养成分分析

分析样品的粗蛋白质（CP）、酸性洗涤纤维（ADF）、中性洗涤纤维（NDF）、粗脂肪（EE）、粗灰分（CA）、钙（Ca）、磷（P）等营养成分，其中CP用凯氏定氮法、ADF和NDF用范氏洗涤纤维法、EE用乙醚浸提法、CA用干灰法、Ca用EDTA络合滴定法、P用比色法测定[8]。

1.3.2可消化干物质、干物质采食量及相对饲喂价值的计算

可消化干物质（DDM）、干物质采食量（DMI）和相对饲喂价值（RFV）是衡量干草质量的重要指标。根据公式计算多变小冠花干草DDM、DMI和RFV：

DDM（%）=88.9-0.779ADF

DMI（%）=120÷NDF

RFV（%）=DDM×DMI÷1.29

牧草的DDM，DMI和RFV越高，牧草质量越好，反之，则越差。

1.3.3调制方法综合评价

应用灰色系统理论，把参试调制方法看成一个灰色系统，则每种调制方法是该系统中的一个因素。先设一个“标准调制方法”，“标准调制方法”是根据干草调制的目标与各参试调制方法下各性能指标的上限或下限结合起来而构建的最优方法。“标准调制方法”的CP、EE、CA、Ca、P、DDM、DMI、RFV（与干草质量呈正相关的性能指标）分别高于参试调制方法中最大值的5%，而NDF、ADF（与干草质量呈负相关的性能指标）则低于参试调制方法中最小值的5%。以“标准调制方法”各项营养指标所构成的数列为参考数列X0，以参试调制方法各项营养指标所构成的数列为比较数列Xi（i=1，2…6），为性能指标数，利用经标准化处理后的数据求出参考因素X0与比较因素Xi各对应点的绝对差值i（k）。

ξi（k）=mini mink|+ρ maximaxk|x0（k）-xi（k）|

|x0（k）-xi（k）|+ρmaximaxk|x0（k）-xi（k）|

计算出关联系数ξi（k），并采用等权关联度法，赋予10个指标同等的权重，计算得参试调制方法和参考调制方法的关联度，根据关联度的大小，评价参试调制方法的优劣[5，9，10]。

1.4数据处理与分析

采用SPSS 16.0进行方差分析和多重比较。

2结果与分析

2.1调制方法对多变小冠花干草营养品质的影响

调制方法不同，多变小冠花的CP，NDF和ADF含量不同，引起DDM，DMI和RFV含量也不同（表1）。在参试的4种调制方法中，以烘干处理多变小冠花的CP含量最高，显著高于阴干和自然晒干（P

表1不同调制方法多变小冠花干草营养品质

Table 1Hay quality of Coronilla varia with different hay making methods %

调制方法烘干晒干阴干压扁茎杆

CP16.37±0.12a14.37±0.24c14.96±0.11b14.52±0.15b

NDF35.56±0.17c39.06±0.20a37.81±0.10b38.21±0.11b

ADF27.51±0.09c30.50±0.24a29.34±0.17b30.48±0.21a

EE2.31±0.02a2.05±0.04c2.20±0.02b2.04±0.03c

CA7.14±0.01a7.12±002a7.11±0.01a7.11±0.02a

Ca0.78±0.01a0.76±0.01ab0.76±0.01ab0.74±0.01b

P0.18±0.01a0.16±0.02a0.17±0.01a0.17±0.01a

DDM67.40±0.07a65.14±0.19c66.04±0.13b65.15±0.16c

DMI3.37±0.02a3.07±0.02c3.17±0.01b3.14±0.01b

RFV176.48±0.99a155.13±1.24d162.48±0.74b158.62±0.43c

注：表中同行不同小写字母表示差异显著（P

其次是阴干处理，此2种方法调制的多变小冠花干草，其DDM，DMI和RFV含量显著高于压扁茎杆和自然晒干（P

2.24种调制方法多变小冠花干草质量综合评价

调制方法不同，牧草单项营养指标优劣顺序不同，主观地以单项营养成分含量的多少来评价牧草、饲料及其调制方法的优劣不科学[5，11]。采用灰色关联分析对试验采用的4种调制方法进行了综合评价。

2.2.1构造“参考调制方法”

“参考调制方法”的CP、EE、CA、Ca、P、DDM、DMI和RFV含量值（与干草质量呈正相关的性能指标）分别高于参试调制方法中最大值的5%，而NDF和ADF含量值（与干草质量呈负相关的性能指标）则低于参试调制方法中最小值的5% [12，13]，构建结果见表2。

表2参考调制方法各指标平均值

Table 2Means of each index under the reference making method%

性能指标CPNDFADFEECACaPDDMDMIRFV

平均值17.1833.7826.132.437.500.820.1970.773.54185.30

2.2.2数据的无量纲化处理

采用初值法，将表1中的数据压缩在[0，1]的区间内（表3）。

2.2.3求出参考数列与比较数列的绝对差值i（k）

Δi（k）=|x0（k）-xi（k）|

不同调制方法多变小冠花的i（k）的二级最小差值min min |i（k）|=0.047，二级最大差值max max |i（k）|=0.164（表4）。

表3无量纲化处理结果

Table 3Dimensionless results

调制方法CPNDFADFEECACaPDDMDMIRFV

烘干1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000

晒干0.9530.9500.9500.9510.9520.9510.9470.9520.9520.952

阴干0.8360.8650.8570.8850.9500.9270.8420.9200.8670.837

压扁茎秆0.8710.8930.8910.9050.9480.9270.8940.9330.8950.877

调制方法0.8450.8840.8570.8400.9480.9020.8940.9210.8870.856

表4参试调制方法与“参考调制方法”的绝对差值i（k）

Table 4The absolute difference between tested making methods and standard making method

调制方法i（k）CPNDFADFEECACaPDDMDMIRFV

烘干A（k）0.0470.050.050.0490.0480.0490.0530.0480.0480.048

晒干B（k）0.1640.1350.1430.1150.050.0730.1580.080.1330.163

阴干C（k）0.1290.1070.1090.0950.0520.0730.1060.0670.1050.123

压扁茎杆D（k）0.1550.1160.1430.160.0520.0980.1060.0790.1130.144

调制方法

A（k）0.0470.0500.0500.0490.0480.0490.0530.0480.0480.048

B（k）0.1640.1350.1430.1150.0500.0730.1580.0800.1330.163

C（k）0.1290.1070.1090.0950.0520.0730.1060.0670.1050.123

D（k）0.1550.1160.1430.1600.0520.0980.1060.0790.1130.144

2.2.4求出关联系数ξi（k）

ξi（k）=mini mink|x0（k）-xi（k）|+ρ maximaxk|x0（k）-xi（k）|

|x0（k）-xi（k）|+ρmaximaxk|x0（k）-xi（k）|

式中：ρ为分辨系数，作用在于提高关联系数之间的差异显著性，取值在0～1，一般情况下取0.5[14]。计算得到关联系数，并采用等权关联度法，赋予10个指标同等的权重w，则w=1/10，计算得参试调制方法和参考调制方法的关联度（表5）。

结果表明：（1）与自然晒干相比，烘干处理与“标准调制方法”关联度很大，说明烘干处理调制的多变小冠花干草质量较高，在干草调制中可优先选用；（2）阴干和压扁茎秆处理也可部分提高多变小冠花干草的质量，由于小冠花茎少叶多的特点，所以压扁茎秆对其干草质量没有很显著的改善；（3）阴干处理牧草干燥速度较慢，干燥所需时间长，此种方法调制的多变小冠花干草质量也较差，但与自然晒干相比，阴干处理可避免阳光的曝晒，因此，能在一定程度上保存相对较多的营养物质。

表5参试调制方法与“参考调制方法”的关联度及排序

Table 5The grey relational degrees between tested making methods and standard making method and their sequences

调制方法CPNDFADFEECACaPDDMDMIRFV关联度排序

烘干10.9770.9770.9850.9920.9850.9560.9920.9920.9920.9851

晒干0.5240.5940.5730.6550.9770.8320.5380.7960.60.5270.6624

阴干0.6110.6820.6750.7290.9630.8320.6860.8660.690.6290.7362

压扁茎秆0.5440.6520.5730.5330.9630.7170.6860.8010.6620.5710.673

3讨论和结论

（1）裴彩霞等[15]的研究表明，各种干燥方法下牧草CP的含量从高到低的顺序为烘干、阴干、晒后烘干、晒干，其中晒干样品显著低于烘干和阴干（P

（2）调制方法不同，牧草单项营养指标各有优劣，综合各营养指标直观地判断各种调制方法的优劣很困难。即使从养分的营养比价考虑，给每一养分以加权系数也不能客观的反映各干草调制方法的优劣。例如人们常以动物对纤维养分的吸收利用率低出发来判断其在牧草及饲料全营养中的地位，认为牧草及饲料的纤维含量越高质量就越差，而忽略了纤维在调节动物营养生理方面的重要作用。刘长忠等[19]在日粮粗纤维水平对鹅生产性能、代谢激素和生化指标的影响研究，结果表明随着日粮粗纤维水平的增加，生长鹅的日采食量呈增加的趋势。所以，主观地从牧草及饲料单项营养成分含量的多少来评价牧草、饲料及其调制方法的优劣不科学。应用灰色关联分析法对试验中采用的4种干草调制方法进行综合评价，从评价结果来看，用灰色关联度理论评价干草的调制方法是切实可行的，但方法所取因素的全面性及数据形式的合理性有待进一步完善。

采用灰色关联度综合评价4种干草调制方法，得出各调制方法的优劣顺序为：烘干>阴干>压扁茎秆>自然晒干。烘干处理的干草质量最好，但高温快速干燥设备价格昂贵，成本较高，在实际应用中不易推广；其次是阴干和压扁茎秆，此2种方法调制的干草质量较高且操作简单易行，在追求干草质量和经济效益的今天可优先选用；晒干处理牧草营养损失大，不是理想的调制方法。

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