全 文 ：贵州农业科学19 9 8年第 6期
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应用灰色关联度分析评价野生牧草营养价值
何 凡
( 贵州省教草科学研 究所 独 山 )
摘 要 本文用灰色关联度分析方法 , 对贵州省31 种豆科和 75 种禾本科一野生牧草的营养价值
作了初步评定。
关键词 野生牧草 营养价值 灰色关联度
在贵州省 6 4 3 1万亩宜牧草山草坡上 , 生长着 1 4。。多种野生饲用灌木和草本植物 。 对各类野生牧草 进 行
营养价值的评定 , 是客观评价和开发利用草山草坡资源的前提之一 。 笔者收集了中国农业科学院草 原 研究
所 、 中国科学院自然资源综合考察委员会 、 贵州省畜牧兽医研究所和贵州省牧草研究所等单位近年分 析 测
试的 31 种豆科和 75 种禾本科野生牧草营养成分含量数据 , 用邓聚龙教授于 1 9 8 2年创立的灰色系统理 论 中的
灰色关联度分析方法 lt) , 对贵州省部分野生牧草的营养价值作出初步评定 。
部分野生牧草的营养成分含皿概况
(一 ) 31 种豆科野生枚草的 营养成分含量 (表 1 ) 。
表 1 部分豆科野生收草营养成分含量 单位 : 克 /百克干物质
l ! l无 氮
浸出物
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中华胡枝子
三 点 金 草
根鳌花脉豆百山鹿
大叶 山蚂蝗
疏果假地豆
细梗 胡枝子
若定义高于平均值一个标准差的为高含量 , 低于平均值一个标准差的为低含量 , 则在31 种豆科野 生 牧
苹中 ,粗蛋白质高含量的有 6 种 , 占1 9 . 4纬 , 低含量的有 5 种 , 占16 . 1% 。祖脂肪高含量的有 4 种 , 占1 2 . 9 % ,
贵 州 农 业 科 -
低含量的 2种 , 占6 . 5 % 。 粗纤维高含量的有 5 种 , 占1 0 . 1% , 低含量的有 6 种 , 占1 9 . 4% 。 无 氮 浸 出物
高 、 低含量分别有 4 种和 7 种 , 占1 2 . 9 %和 2 2 . 6% 。 粗灰分高、 低含量都只有 2 种 , 各占6 . 5% 。
(二 ) 禾本科野生牡草的营养成分含量
在75 种禾本科野生牧草百克干物质中 , 粗蛋 白质含量变幅为 2 . “ ~ 20 . 9 克 , 平均 8 . 2 3 克 , 高 含 母 的
有 1 种 , 占1 4 . 7% , 低含量的有 1 0种 , 占13 . 3% 。 粗脂肪含量变幅为 0 . 7~ 5 . 27 克 , 平均 1 . 89 克 , 高含量的
也有 n 种 , 占14 . 7% , 低含量的有 6 种 , 占 8 % 。 粗纤维含量范围 2 6 . 1 6~ 51 52 克 , 平均 3 8 . 3 9克 , 10 种属
高含量 , 占1 3 . 3% , 9 种属低含量 , 占12 % 。 无氮浸出物含量在29 . 67 ~ 5 7 . 2 6克 之间 , 平均 4 2 . 1 9克 , 高 、
低含量的均有 12 种 , 各占16 % 。 粗灰分含量为 3 . 32 ~ 2 1 . 02 克 ,平均 9 . 03 克 ,高 、 低含量分别占16 %和 12 % 。
二 、 部分野生牧草营养价值的灰色关联度分析
灰色关联度分析的具体方法是 : 先由各评判性状的期望值组成一个期望系列 , 然后求各评判对象 相 应
性状与期望值的关联系数 , 进而根据关联系数系列与期望系列的关联度大小排序 , 即可确定评到对象 的优
劣次序。 本文以豆科野生牧草为例说明分析过程 。
(一 ) 选择评判指标
笔者采用目前仍广泛使用的概略养分分析法来评价野生牧草的营养价值。 以粗蛋白质 、 粗脂 肪、 粗 纤
维 、 无氮浸出物和粗灰分的含量作为评价指标。
(二 ) 确定期望值
从营养价值来看 , 粗蛋白质是牲畜不可缺少的营养物质 , 粗脂肪 、 无氮浸出物即可溶 性碳水 化 合 物
是热能的主要来源 , 粗灰分为野生牧草中的矿物质 。 这几类指标的测定值越高 ,说明野生牧草的品质愈好 ,
因此以上几个指标的期望值应稍大于最大测定值 。 粗纤维虽然对任何牲畜都是不可缺少的 , 但其含金 与 消
化率呈负相关 , 因而在一定条件下 , 粗纤维含量愈低愈好 , 期望值应稍小于最小测定值 (表 1 ) 。
(三 ) 数据标准化
各种野生牧草评价指标的数值单位虽然相同 , 但由于各测定值相差较大 , 为便于分析 , 可将各野 生 牧
草营养成分含量测定值均除以相应的期望值 。 对粗纤维测定值 , 则在除以期望值后再进行倒数变 换 , 这 样
就可以得到一个所有指标评判方向一致 、 数据压缩在 〔O, 1〕 区间的标准化数值矩阵 (表略 ) 。
(四 ) 求最大差和最小差
计算标准化数值矩阵中每个数据与 1 的差值 , 即可得到各种野生牧草每一营养成分含量与期望值 的 标
准化差值矩阵 (表 2 ) , 从中找出最大差值和最小差值 。 本例的最大差值为。 . 8 4 7 , 最小差值为。 . 。。6o
(五 ) 求关联 系数和关联度
关联系数的求算按公式 :
省心 ) 最小差值 + O
。
s x 最大差值
△` ( , z + 0 . 5 x 最大差值
式中 , 今( , )表示第 ` 种野生牧草 k 指标与期望值的关联系数。 △心 )表示第 f 种野生牧草 k指标与期望 值 的
差值 , 即表 2 差值矩阵中的各个数据 。 0 . 5为分辨系数 。 本文有
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按前面所给各营养成分的权重系数 , 计算每种野生豆科牧草各指标的关联系数加权平均值, 即为该 种
1 95 9年第 4期 . , 7 .
表 2
\ 指
豆科野生牡草营养成分含量与期望值的差值矩阵
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浸脚物
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豆科野生枚草营养含量与期望值的关联 系数及加权关联度
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牧草的关联系数系列与期望值系列的加权关联度 。
( 六 ) 营养价值的综合评价
关联度越大 , 与期望系列的差异就越小 , 该牧草的营养价值就越高。 因此 , 依据关联度的大小就 可 以
对上述 31 个豆科野生牧草的营养价值作出综合评定。 它们的营养价值由高至低 的排列次序为 : 白 三 叶 、 红
三叶 、 箭舌豌豆 、 长毛 l盯豌豆 、 牧地香豌豆 、 四籽野豌豆 、 假香野豌豆 、 百 脉根 、 鸡眼草、 金雀 花 、 雀 舌
豆 、 歪头菜 “ 田皂角 、 蔓草虫豆 、 峨 嵋葛藤 、 鹿蕾 、 羽叶山蚂峻 、 本氏木兰 、 滇黔木兰 、 葺 毛木兰 、 袱划上铁
扫帚 、 马鞍羊蹄甲 、 多花胡枝子 、 大叶山蚂蜻 、 三点金草 、 疏果假地豆 、 园叶舞草 、 山豆花 、 细权胡枝子、
大叶千斤拔 、 中华胡枝子。
笔者用同样方法对贵州省75 种野生禾本科牧草的各种营养成分含量作了综合分析 , 它们的营养价 值 由
高至低的排列次序是 : 多年生黑麦草、 马唐 、 意大利黑麦草 、 扁穗雀麦 、 金色狗尾草、 狗尾 一草 、三数马店 、
秀竹 、 十字马店、 羊茅 、 茵草 、 帆子草、 劳狗尾草 、 鸭茅 、 糠翟 、 尾秤草、 枯草 、 园 果 雀 稗 、 细株 知 俩
贵 州 农 业 科 学
草、 求米草 、 皱叶狗尾草 、 雀稗 、 芸香草 、 矛叶草草、 早茅 、 芒攫 、 黑穗画眉草 、 湖南稗 、 双穗 雀 稗 、 金
发草 、 牛筋草、 小糠草 、 囊颖草 、 白花柳叶著 、 棕叶狗尾草 、 疏穗野青茅 、 短柄草 、 细毛鸭咀草 、 毛 花 雀
稗 、 疏花雀麦 、 细柄草 、 刚芬竹、 金丝草 、 西南革草 、 房具野青茅 、 乱子 草 、 马 陆 草 、 拂 子 茅 、 棕 叶芦 、
芒 、 金茅 、 孔颖臭根子草 、 鼠尾粟、 类芦 、 四脉金茅 、 拟高粱 、 刺芒野古草 、 荻 、 营、 狼尾草 、 黄 背 茅、
白茅 、 水蔗草 、 尼泊尔芒、 五节芒 、 长序狼尾草、 川芒 、 虎尾草 、 黄茅、 斑茅 、 孟加拉野 古 草 、 光高粱 、
野古草 、 硬杆子草 、 白健茅 。
三 、 结 语
近年有人尝试用灰色关联度分析来评判农作物区试品种 。 笔者应用于野生牧草营养价值的评价同样 切
实可行 。 其计算方法简便 , 能将多指标定量分析的结果融集于灰色关联度 , 因而具有较强的可比性 和 较高
的可靠性 。 就此而言 , 灰色系统理论在农业上的应用将日益广泛 。
对野生牧草的品质评价是个复杂的问题 , 除了各种营养成分含量的高低外 , 还要考虑适 口性、 消 化 率
等因素 。 本文仅进行营养价值方面的探讨 , 其评定结果只 能是参考性的 。 另外 , 分析样品采自全省 2 8个县
市 , 千差万别的生态环境对营养成分含量的影响究竟如何 , 也是值得考虑的 。
主 要 参 考 文 献
〔 1 〕 邓聚龙 : 1 9 8 6 , 《 灰色预测与决策 》 , 武汉 , 华中工学院出版社
〔 2 〕 贵州省兽科所 、 贵州省畜牧局编 : 1 9 8 6 , 《 贵州主要野生牧草图谱 》 , 贵阳 , 贵州人 民出版社
〔 3 〕 何凡 . 1 9 8 8 , 试用灰色关联度分析评价红麻区试品种 , 《贵州农业科学 》 第 6 期
A N A L Y S IS A N D E V A L U A T E O N N U T R I T IV E V A L U E
O F W IL D G R A S S B Y A P P L Y IN G G R E Y 一R E L A T E D M E T H O D
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