12个紫花苜蓿品种（系）在山东泰安的生产性能和品质评价

鲁星，王秀华，杨婉君，王璐，张晓旭，赵岩1,*

试验研究

12个紫花苜蓿品种（系）在山东泰安的生产性能和品质评价

鲁星1†，王秀华2†，杨婉君2，王璐2，张晓旭2，赵岩1,2*

（1.山东农业大学农学院/作物生物学国家重点实验室，山东 泰安 271018；2.山东农业大学资源与环境学院，山东 泰安）

为探明12个紫花苜蓿品种（系）在山东泰安的生产适应性，为该地区高产优质品种的选择提供参考，试验对株高、茎粗、节数、叶长、叶宽、叶片数、1 m枝条数、鲜草产量等8个生产性能性状和粗蛋白、干物质、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维等5个品质性状进行分析，并运用灰色关联度法以鲜草产量和5个品质性状对12个紫花苜蓿品种进行综合评价。结果表明，不同紫花苜蓿品种在生产性能和品质性状间均存在差异，通过加权关联度进行评价，综合表现较好的紫花苜蓿品种（系）有WL656HQ、WL525、WL440HQ、巨能995、WL712、WL358、中苜6号和中原804。

紫花苜蓿；生产性能；品质；综合评价

紫花苜蓿为多年生豆科牧草，具有高产、优质、适口性好等特点，在饲草生产和畜牧业发展中具有重要地位，被誉为“牧草之王”和“饲料皇后”[1-2]。我国紫花苜蓿已有2 000多年的种植历史，产区范围较广，主要分布在西北、华北、东北、江淮流域，截止至2016年种植面积高达437.3万hm2，是世界上第二大苜蓿种植国家[3-4]。山东省地处黄淮海平原中部，有着悠久的苜蓿种植历史，其地方品种无棣苜蓿在国内苜蓿品种中久负盛名，育成品种中苜1号因耐盐性较好在黄淮海平原一带广泛推广[5]。然而山东省优质饲草缺口巨大，供不应求，严重影响当地畜牧业的发展[6]。因此，评价并筛选适宜在山东地区推广的紫花苜蓿品种对促进山东畜牧业的发展十分必要。

关于苜蓿育种及品种适应性的研究多集中于生产性能和品质等方面[7-8]，生产性能一般从农艺性状和产量性状两方面进行分析[2]。其中，农艺性状可以较为直观的反映植株的生长状况，一般以株高、主茎节数、叶长、叶宽、分枝数等为测定指标[9-10]；产量性状是苜蓿生产中的重要指标，包括鲜草产量和干草产量等测定指标。品质是一个综合性概念，受营养成分、适口性、消化率等多方面的影响[11]。其中，营养价值能够大致反映牧草的品质状况，中国畜牧业协会标准中以粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、相对饲用价值、杂草类含量和水分等7个营养价值指标评价苜蓿品质。目前关于苜蓿品质的研究也大都集中于此方面，测定指标主要有粗蛋白、粗灰分、干物质、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维等[12-13]。

前人开展了许多关于苜蓿种质资源及其适应性的研究[2,9]，在山东地区紫花苜蓿的适应性方面已有学者作相关研究，如衣兰智等通过分析产草量、株高、茎叶比等性状对23个苜蓿品种在山东青岛地区的适应性进行了研究[14]；张进红等对50个紫花苜蓿品种在山东黄河三角洲盐碱地区的适应性进行了研究[15]，但近年来审定和引进了大量苜蓿新品种（系），新品种（系）在本区的适应性及品质表现目前研究较少。为了促进山东泰安地区苜蓿种质资源的开发与利用，本研究以12个紫花苜蓿品种（系）为试验材料，进行品种比较试验，从生产性能和品质2个角度对紫花苜蓿进行分析，一方面通过测定农艺性状了解不同苜蓿种质材料的基本生长特性，另一方面采用灰色关联度理论，选取鲜草产量和5个品质性状对紫花苜蓿进行综合评价，以期为本区高产优质品种选择提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验地位于山东省泰安市山东农业大学科教园区（N36°08′、E106°08′），土壤类型为棕壤，耕作层（0~20 cm）基本理化性质为pH 7.30，有机质含量12.67 g·kg-1，全氮0.68 g·kg-1，有效磷39·74 mg·kg-1，速效钾91.80 mg·kg-1。暖温带大陆性季风气候，年均气温13 ℃，年均降雨量697 mm，年均湿度66 %，无霜期195 d。

1.2 试验材料

供试材料为12个紫花苜蓿品种（系），国外育成品种有7个，其中WL358、WL525HQ（2009，国审）、WL440HQ、WL712、WL656 HQ和WL366HQ 6个品种由北京正道种业提供，WL序列具有高产、优质、多抗等特点。巨能995由北京克劳沃生态科技有限公司提供。上述7个品种的原产地均为美国。国内品种有5个，分别为无棣苜蓿、中苜1号、中原804、中苜6号和保定苜蓿，均由绿风种业提供，其中无棣苜蓿为地方品种；中苜1号是2003年经全国牧草品种审定委员会审定登记的育成品种，选育单位为中国农科院畜牧所；中原804为2014年经山东省草品种审定委员会审定通过的育成品种，选育单位为无棣县绿风农业科学研究所；中苜6号为2010年经全国牧草品种审定委员会审定登记的育成品种，选育单位为中国农科院畜牧所；保定苜蓿为地方品种，品种来源为中国农科院畜牧所。以当地推广面积较大的无棣苜蓿（CK1）、中苜1号（CK2）为对照品种。

1.3 试验设计

本试验为大田试验，2017年秋季播种，采用随机区组试验，播种量15 kg/hm2，每个品种种植10行，行长3 m，行距30 cm，3次重复。播前浇底墒水，并2017年和2018年入冬前灌溉1次，2018年和2019年返青后中耕松土除草，并以N（尿素）、P2O5（过磷酸钙）和K2O（硫酸钾）施用量为60 kg/hm2、90 kg/hm2和1 000 kg/ hm2的组合进行施肥管理，并于施肥后进行灌溉。其它时间根据土壤墒情决定是否灌溉。于2019年2019年5月17日第一茬苜蓿的初花期进行刈割取样。

1.4 测定项目及方法

1.4.1 农艺性状测定 紫花苜蓿初花期，随机选取10株测定其主茎的株高（plant height，PH）、茎粗（stalk diameter，SD）、主茎节数（node numbers of main stem，MSNN）、叶长（leaf length，LL）、叶宽（leaf width，LW）和叶片数（leaf number，LN）。每小区选取3个样段，刈割1m取样，测定1m分枝数（branch number，BN），并称重，测定鲜草产量（fresh field，FY），将同一品种（系）的苜蓿进行混样，置于烘箱中105 ℃杀青30 min，65 ℃烘干至恒重，粉碎用于品质性状测定。

1.4.2 品质性状测定 参照张丽英[16]的方法，以凯式定氮法测粗蛋白（crude protein，CP），高温灼烧法测粗灰分（crude ash，CA），范式洗涤法测中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF）和酸性洗涤纤维（acid detergent fiber，ADF），干燥法测干物质（dry matter，DM）。

1.5 统计分析

用Excel 2010整理表型数据，用SPSS Statistics进行差异性分析、简单相关分析。根据灰色关联度理论，选取鲜草产量和5个品质性状对紫花苜蓿进行综合评价，将12个紫花苜蓿品种（系）的各性状视为一个整体，参试品种以X表示，性状以k表示。设置参考品种X0，以鲜草产量、粗蛋白和干物质最大值，粗灰分、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的最小值为各项指标。以参考品种X0各性状值构成参考数列，供试品种（系）X各性状值构成比较数列，采用均值化对数据进行无量纲处理，利用公式（1）、（2）、（3）、（4）计算关联系数、关联度等，式中ρ取0.5，根据关联度大小对紫花苜蓿进行综合评价[17]。

（1）关联系数：

2 结果与分析

2.1 不同紫花苜蓿品种表型分析

（1）12个品种（系）性状表现如表1所示，不同紫花苜蓿品种在农艺性状、品质性状间均存在较大差异，8个生产性能性状中变异系数最小的为叶长（8.55 %），最大的为叶片数（36.75 %）；5个品质性状中变异系数最小的为干物质（0.38 %），最大的为酸性洗涤纤维（10.35 %）。

表1 紫花苜蓿性状表现

（2）对12个品种（系）间各生产性能进行比较（表2），在12个品种中，株高在品种间差异不显著（P>0.05），中苜1号最高（127.40 cm）；茎粗中巨能995（5.76 cm）最粗，与除保定苜蓿外的其它品种差异显著（P<0.05）；中原804的主茎节数（17.50）最多，与其它品种间多为显著差异（P<0.05）；巨能995叶长（4.20 cm）最长，与其它品种差异多为不显著（P>0.05）；WL712叶宽（1.96 cm）最宽，与其它品种多为不显著（P>0.05）；巨能995（203.50片）叶片数最多，与除中原804外的其它品种差异显著（P<0.05）；保定苜蓿的1m枝条数最多，与其它品种间多为显著差异（P<0.05）；中苜6号鲜草产量最大（29.04 t/hm2），与其它品种差异不显著（P>0.05）。（3）对12个品种（系）间各品质性状进行比较（表3），在12个品种中，WL712粗蛋白含量（18.16 %）最高，与除WL358之外其它品种间差异显著（P＜0.05）；WL712的干物质含量（92.80 %）最高，与其它品种差异显著（P＜0.05）。WL440HQ粗灰分含量（7.83 %）最低，与其它品种多为显著差异；WL656HQ酸性洗涤纤维（34.59 %）含量最低，与其它品种多为显著差异（P＜0.05）；WL656HQ中性洗涤纤维含量（39.50 %）最低，与其它品种差异显著（P＜0.05）。

2.2 相关分析

相关分析表明，农艺性状间多为正相关，其中株高与主茎节数呈极显著正相关（0.607）（P＜0.01）；茎粗与叶长（0.780）、叶宽（0.664）、叶片数（0.636）均呈极显著正相关（P＜0.01）；叶长与叶宽（0.878）呈极显著正相关（P＜0.01）（表4）。5个品质性状间，粗蛋白与中性洗涤纤维呈极显著负相关（P＜0.01）；中性洗涤纤维与酸性洗涤纤维间呈极显著正相关（P＜0.01）。农艺性状与品质性状间，株高与中性洗涤纤维呈极显著正相关（P＜0.01）；茎粗与中性洗涤纤维呈显著正相关，与干物质呈显著负相关（P＜0.05）；叶片数与粗灰分呈显著负相关（P＜0.05）；枝条数与粗蛋白呈显著负相关，与干物质呈显著正相关（P＜0.05）。

表2 不同紫花苜蓿品种（系）生产性能比较

注：相同小写字母表示差异不显著（P>0.05）；不同小写字母表示差异显著（P<0.05）。下表同

表3 不同紫花苜蓿品种（系）的品质性状比较

表4 紫花苜蓿的相关性分析

注：*表示差异显著（P<0.05）；**表示差异显著（P<0.01）

2.3 紫花苜蓿综合评价

依据灰色系统理论，综合鲜草产量和5个品质性状指标，对12个紫花苜蓿品种进行综合评价，关联度越大，综合评价越好。当性状同等重要时，可用等权关联度评价苜蓿品质；然而，紫花苜蓿农艺性状与品质性状间的重要性存在差异，因此根据重要性赋予各性状不同的权重十分必要。由表5可知，加权关联度值略高于等权关联度值，二者结论略有差异。以加权关联度对12个紫花苜蓿品种进行综合评价，综合排序为WL656 HQ>WL525>WL440HQ>巨能995>WL 712>WL358>中苜6号>中原804>中苜1号>无棣苜蓿>保定苜蓿。其中，与中苜1号（CK1）和无棣苜蓿（CK2）相比，综合表现较好的有WL 656HQ、WL525、WL440HQ、巨能995、WL 712、WL358、中苜6号和中原804。

表5 灰色关联度分析

3 讨论

3.1 紫花苜蓿表型分析

通过对12个紫花苜蓿品种（系）的生产性能和品质性状进行表型分析，生产性能的变异系数总体上大于品质性状的变异系数。其中在农艺性状中变异系数较小的有株高、叶长、叶宽；变异系数较大的有叶片数、1m枝条数。品质性状中干物质和粗蛋白的变异系数较小，中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的变异系数较大，这与吴欣明等[10]研究结果较为一致。以上说明12个紫花苜蓿品种在农艺性状和品质性状间均存在广泛变异，其中农艺性状的变异更为明显，因此对紫花苜蓿农艺性状进行调查分析，是紫花苜蓿种质资源研究中最为直观有效的方法。

3.2 紫花苜蓿相关分析

本研究表明，在农艺性状间，株高与主茎节数呈极显著正相关，即紫花苜蓿越高，节数越多，这与王运涛等[18]的研究结果一致；叶长与叶宽呈极显著正相关，这与郑兴卫等[19]中的研究结果一致。在品质性状间，中性洗涤纤维与酸性洗涤纤维呈极显著正相关，这与唐开婷[20]等的研究结果较为一致，这可能与其化学组成分类似有关。在农艺性状与品质性状间，中性洗涤纤维与株高呈极显著正相关，与茎粗呈显著正相关，这可能是因为植株高大粗壮的紫花苜蓿品种（系）叶茎比例相对较低，而茎的木质化程度高、纤维素含量大，张晓娜等[21]在研究中也发现茎中的中性洗涤纤维含量高于叶片，而叶片中水分含量较高，故而中性洗涤纤维的含量和干物质含量可能与茎粗有关。

3.3 紫花苜蓿综合评价

灰色系统理论可将各类指标进行标准化处理，并对其分配权重系数，不仅可以有效克服因指标单一而造成的局限性，而且可以客观准确的对各紫花苜蓿品种（系）进行综合评价，目前已广泛应用于牧草的综合评价中[22-23]。许多学者运用灰色关联度法综合生产性能和品质2个方面对紫花苜蓿进行分析与评价，可行性较高[24-25]。根据灰色关联度原则，关联度越大，品种的综合表现越好。本文中加权关联度值略高于等权关联度值，这与孙万斌等对20个苜蓿品种在甘肃地区生产性能及品质的综合评价[2]和李岩等对14个紫花苜蓿品种在安徽江淮地区草产量及营养品质的综合评价[26]研究结果一致。采用加权关联度进行评价，在一定程度上规避了因主观经验而造成的误差，使评价过程更为客观、科学，使评价结果更加合理。故本文根据加权关联度对12个紫花苜蓿品种进行综合评价。无棣苜蓿和中苜1号两个品种在山东省的种植面积较大，故本文以上述两个品种为对照，并结合灰色关联度结果对12个紫花苜蓿品种进行综合评定，所筛选出的8个品种（系）推荐在山东泰安地区推广种植。

4 结论

（1）不同紫花苜蓿品种（系）间在生产性能和品质性状上存在差异，其中农艺性状间的变异明显，是紫花苜蓿种质资源研究中最为直观有效的方法。（2）综合评价紫花苜蓿，表现较好的品种（系）有8个，为WL656HQ、WL525、WL440HQ、巨能995、WL712、WL358、中苜6号和中原804，推荐在山东泰安及周边地区推广种植。

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S816.5+1

A

1007-1733（2021）01-0001-06

（2020–12–01）

山东省农业良种工程项目（2016LZGC010）；山东省研究生导师指导能力提升项目（SDYY17083）和山东省重点研发计划项目（2017CXGC0308）资助

†共同第一作者 *通讯作者