全 文 ：＊通讯作者 , E-mail:dongk uanhu@sxau.edu.cn
收稿日期:2007-07-19;修回日期:2008-01-21
作者简介:夏传红(1980-),男 ,重庆梁平人 , 在读研究生 ,主要
研究方向为草地资源与草地管理 , E-mai l:xiachuanhong2000@ya-
hoo.com.cn.
文章编号:1673-5021(2008)04-0068-05
山西白羊草草地主要牧草营养价值综合评定
夏传红 ,张　垚 ,杨桂英 ,董宽虎＊
(山西农业大学动物科技学院 ,山西　太谷　030801)
摘要:采用模糊数学方法 , 在测定白羊草草地五种主要牧草生物量和对其营养成分分析(干物质 、有机物 、粗蛋
白质 、灰分 、钙 、磷 、酸性洗涤纤维 、中性洗涤纤维)的基础上进行综合评价 , 进一步确认其营养价值重要性次序。结
果表明:白羊草 、隐子草为营养价值较高的牧草 , 尖叶铁扫帚属于营养价值一般的牧草 , 达乌里胡枝子 、万年蓬属于
营养价值较差的牧草。由综合结果 S 值的大小得出白羊草草地五种主要牧草营养价值排序为:白羊草>隐子草>
尖叶铁扫帚>万年蓬>达乌里胡枝子。
关键词:白羊草草地;营养价值;模糊综合评价
中图分类号:S54　　　文献标识码:A
　　白羊草草地是以白羊草为建群种或优势种的植
被类型 ,具有地带性特征 ,是我国温带森林草原区具
有代表性的植被类型 ,也是落叶阔叶林区森林破坏
后出现的次生植被类型。白羊草草地是山西中南部
低山丘陵区的主要草地类型 ,总面积 1.7×106 hm 2 ,
占山西省草地总面积的 36.28%,该草地是山西省
中南部地区的主要放牧场和割草场 ,亦是山西发展
草地畜牧业主要的自然资源[ 1] 。目前 ,对该草地的
建群种 、优势种 、次优势种植物已进行了大量的研
究[ 2] ,但缺少在生物量的基础上对其营养价值进行
综合性评价的资料。本研究通过对白羊草草地上五
种主要牧草营养价值的综合评价 ,探索出一种生产
实践中切实可行的方法。
1　试验地概况
试验地设在山西省中部的沁源县城关镇麻巷村
白羊草草地定位点 ,海拔 1100m 左右 。年平均气温
8.6℃,年极端最高气温 37.5℃,年极端最低气温-
30.2℃;年平均无霜期 171.7d;年平均降雨量
656.7mm;年平均日照时数 2519h;草地土壤为淋溶
褐土 。
2　试验材料及试验方法
2.1　试验材料
试验材料为 2001 年 8月中旬采集于该草地中
的五种主要牧草 。豆科牧草有达乌里胡枝子(Les-
pedeza davurica)、尖叶铁扫帚(Lespedez a inschan-
ica),禾本科牧草有白羊草(Bothriochloa ischae-
mum)、隐子草(Cleistogenes caespi tosa),杂类草为
万年蓬(Artemisia vesti ta)。采集方法为随机取
1m ×1m 样方 ,齐地面刈割 ,7个重复。
2.2　实验方法
2.2.1　牧草产量测定
对刈割后的五种牧草进行分选 , 65℃烘干后分
别称量并计算试验牧草的干物质产量 ,用粉碎机粉
碎过 1mm 筛 ,放入棕色广口瓶密封保存 ,以待养分
分析 。
2.2.2　评价牧草样品的养分
牧草的干物质(DM)、有机物(OM)、粗蛋白质
(CP)、灰分(Ash)、钙(Ca)、磷(P)采用实验室常规
分析方法测定 ,具体操作方法参照《饲料分析及饲料
质量检测技术》[ 3] 。酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗
涤纤维(NDF)采用 Van Soest方法测定[ 3] 。测定结
果见表 1。
2.2.3　模糊综合评价
(1)确定营养指标评价因子集 U
OM(U 1)、CP(U 2)、A sh (U 3)、Ca (U 4)、P
(U 5)、ADF(U 6)、NDF (U7)。
(2)确定营养物质评价因子的权重 W
白羊草草地上五种主要牧草各评价因子重要性
参照《肉牛饲养标准》[ 4] ,各种营养需求标准按照其
最低需要的标准 ,换算成合理的权重[ 5] 。
—68—
第 30 卷　第 4 期　　　　　　　　　　中　国　草　地　学　报　　　　　　　　　　2008 年 7 月
　　Vo l.30　No.4　　　　　　　　　　Chinese Journal o f G rassland 　　　　　 　　　　 Jul.2008　 　
表 1　五种主要牧草地上生物量及营养成分含量
Table 1　Nutrition and aboveground biomass of f ive forage species
牧草种类
Name of grass
生物量
AB(kg/ hm2)
有机物
OM(%)
粗蛋白质
CP(%)
中性洗
涤纤维
NDF(%)
酸性洗
涤纤维
ADF(%)
灰分
Ash(%)
Ca
(%)
P
(%)
白羊草
Bothr iochloa ischaem um 402.55 92.74 9.35 68.12 36.63 8.43 0.83 0.2
达乌里胡枝子
Lespedeza davur ica 68.8 93.65 13.56 36.08 28.62 7.35 1.4 0.26
尖叶铁扫帚
Lespedeza inschanica
174.64 93.98 10.4 43.44 33.21 6.02 1.11 0.2
万年蓬
Ar tem isia vesti ta
124.89 92.69 10.17 50.69 43.98 7.31 0.76 0.08
隐子草
Cleistogenescaesp itosa
187.61 95.3 6.28 74.92 37.01 4.7 0.31 0.05
　　(3)确定评定论域及各评价因子的隶属标准评
定论域 V
V={V 1(优良), V 2(较好), V 3(一般), V 4(较
差),V 5(低劣)}。根据《肉牛饲养标准》[ 4] 确定各评
价营养因子所在白羊草草地上对应的五级评语隶属
等级标准[ 6] 。
　　(4)确定综合质量等级系数[ 7]
h1(优良)=1.0 , h2(较好)=0.7 , h3(一般)=
0.5 , h4(较差)=0.3 ,h5(低劣)=0.0
(5)模糊综合评判分析
采用模糊综合评判数学模型:
A=H ·R , A=
a11 　a12 　a13 　L　a1m
a21 　a22 　a23 　L　a2m
a31 　a32 　a33 　L　a3m
M 　M 　M　L　M
an1 　an2 　an3 　L　anm
Yij=W ·A ,S=∑Hij ·Yij
式中 , A为五种牧草各项评价因子评定的模糊
评判矩阵;H 为白羊草草地上五种主要牧草的地上
生物量矩阵;R为五种主要牧草营养成分含量;“ ·”
为合成算子 ,选用“加权平均型”的数学模型 M(· ,
+),即普通矩阵乘法;Y为五种牧草质量模糊矩阵;
W 为五种主要牧草各评价因子的权重;S 为评价综
合结果值;n 、i表示各矩阵中的行;m 、j表示各矩阵
中的列;根据综合评判结果中 Yij的峰值 ,确定牧草
所属的评语论域级别 ,综合考虑 Y ij中各个分量的影
响 ,确立综合结果值 S[ 8] ,作为白羊草草地主要牧草
营养价值判定依据 。
3　结果与分析
3.1　评价因子权重的确立
饲草营养物质综合评价是一个模糊概念 ,营养
价值的标准也是模糊的 ,所以用隶属度来划分级界
线较为合理。用“降半梯形法”给各指标的五级标准
做 5个级别的隶属函数 ,借助“降半梯形分布图” [ 9]
(图 1)。
　a 左降半梯形类型 　　　 　　　　　 b 中间形类型 　　　　　 　　　 c 右降半梯形类型　　
Th e lef t semi-t rapezoid 　 　　 The midpoint semi-t rapez oid 　 　　T he righ t semi-t rapezoid
U(X)表示隶属函数的应变量;x 表示隶属函数的自变量
U(X)is dependent variable of subordinate fu nct ion;x is indepen dent variable of subordinate fu nct ion
图 1　隶属函数的三种类型
Fig.1　Three types of subordinate function
—69—
夏传红　张　垚　杨桂英　董宽虎　　山西白羊草草地主要牧草营养价值综合评定
　　参照“降半梯形分布图” ,以 4%(玉米秸秆)、
22%(苜蓿粉)、34%(大豆)、43%(豆粕)、60%(鱼
粉)的粗蛋白质(CP)等级含量 ,分别建立 5 个级别
的隶属函数 u1(x)、u2(x)、u3(x)、u4(x)、u5(x)[ 10] 。
u1(x)= 25x　　　x≤0.04
1 x>0.04
u2(x)= 11.111x-0.4444　0.04≤x<0.13-11.111x+2.4444　0.13≤x<0.22
u3(x)= 16.667x-3.6667　0.22≤x<0.28-16.6667x+5.6667　0.28≤x<0.34
u4(x)= 22.222x-7.5556　0.34≤x<0.385-22.222x+9.5556　0.385≤x<0.43
u5(x)= 111.765x-5.0558　0.43≤x<0.535-111.765x+7.0558　0.535≤x<0.60
其他评价因子的隶属函数与 CP 的隶属函数求
解相同。
将白羊草草地上五种主要牧草评价因子按照
《肉牛饲养标准》[ 4] 调查确定评价因子权重。先进行
Friedman序数检测 ,得到牧草各营养指标评价因子
的重要性之间有极显著差异(P <0.01 ),其重要性
顺序为磷>钙>灰分>粗蛋白质>酸性洗涤纤维>
中性洗涤纤维>有机物 。
采用层次分析法 ,首先构造 A -U 判断矩阵
(表 2),计算不同评价因子所占的权重。
表 2　各营养指标评价因子权重
Table 2　The valuing fact weight of forage nutrition
项目
Item
U 1 U 2 U 3 U 4 U 5 U 6 U 7
权重
Weigh t
P 1 1.1 2 3.3 20 33 100 0.589
Ca 0.9 1 1.1 2 3.3 20 33 0.225
Ash 0.5 1.1 1 1.1 2 3.3 20 0.106
CP 0.3 0.5 0.9 1 1.1 2 3.3 0.033
ADF 0.05 0.3 0.5 0.9 1 1.1 2 0.021
NDF 0.03 0.05 0.3 0.5 0.9 1 1.1 0.014
OM 0.01 0.03 0.05 0.3 0.5 0.9 1 0.010
　　当权重判断矩阵的随机一致性比率 CR =
0.017<0.10时 ,表明判断矩阵具有满意一致性 ,即
W=(0.589 , 0.225 , 0.106 , 0.033 , 0.021 , 0.014 ,
0.010)的各个分量可以作为相应评价因子的权重。
3.2　营养价值综合质量评定方法的应用
随机抽取的一次评定白羊草草地五种主要牧草
营养价值综合质量 。结果表明:白羊草 、隐子草属
于白羊草草地上营养价值较高的牧草;尖叶铁扫帚
属于营养价值一般的牧草;达乌里胡枝子 、万年蓬属
于营养价值较差的牧草。由综合结果 S 值的大小
判断白羊草草地五种主要牧草营养价值排序为:白
羊草>隐子草>尖叶铁扫帚>万年蓬>达乌里胡枝
子(表 3)。
表 3　牧草营养价值模糊综合评价
Table 3　The fuzzy synthesizing assessment of forage nutrition value
牧草种类
Name of grass
V5(低劣)
Inferior
V4(较差)
Worse
V3(一般)
Generic
V2(较好)
Preferable
V1(优良)
Excellent
综合结果 S
Result
白羊草
Bothr iochloa ischaemum
0.000 0.121 0.542 0.174 0.242 0.853
达乌里胡枝子
Lespedeza davur ica
0.254 0.186 0.272 0.076 0.014 0.321
尖叶铁扫帚
Lespedeza inschanica
0.008 0.333 0.233 0.472 0.088 0.663
万年蓬
Ar tem isia vesti ta
0.432 0.342 0.144 0.025 0.008 0.422
隐子草
Cleistogenes caespi tosa
0.000 0.015 0.442 0.514 0.196 0.704
—70—
中国草地学报　2008年　第 30 卷　第 4 期
4　讨论
草地评价通常对草地群落中的主要植物种类
(如建群种 、优势种 、次优势种等)评价 ,鉴定评价方
法只能鉴定各种植物间的差异 ,对综合营养价值却
没有量化检测 ,结果容易与实践产生偏差 ,利用模糊
数学中的模糊关系能结合多方面的评定信息 ,对草
地主要牧草评定结果进行综合评判 ,使得到的结果
更加可靠 、客观 ,这与生产实践中要求对草地更清
晰 、更明确的量化指标需求相一致 ,并建立营养价值
模糊综合评价体系。
4.1　养分评价因子集
由于钙 、磷与蛋白质有很大的相关性[ 10] , 在产
量一定的白羊草草地上 ,把粗蛋白质作为营养价值
评价的主要特征指标时 ,只能运用于非放牧动物营
养价值特征指标进行评价 ,而白羊草草地多处于放
牧地区 ,所以其品质评价还需有其它营养指标特征
的要求 ,尤其是中性洗涤纤维 、酸性洗涤纤维 。在白
羊草草地上以地上生物量为基础对主要建群种营养
价值进行综合评价 ,对家畜尤指反刍动物生长 、生产
过程中对各种饲草各营养物质的量和营养成分需求
是否一致做出客观的评价 。因此 ,采用牧草对肉牛
所需营养因子贡献价值进行营养指标评价因子集 。
4.2　评价因子权重
进行模糊综合评价一项主要的工作是正确确定
各评价因子的权重分配方案 ,权重分配方案的正确
与否 ,直接影响到评价结果的正确性。本研究结合
生产实践情况 ,参照《肉牛饲养标准》 ,采用各营养成
分满足标准与层次分析法相结合 ,获得各评价因子
权重 ,从而体现了评价结果客观性 、实际运用中合理
性和可靠性。
4.3　模糊综合评判数学模型选取
在模糊综合评判过程中 ,一般采用的数学模型
M[ ∧(min), ∨(max)]属“主因素突出型”的综合
评判 ,其运算结果仅突出了主因素 ,而泯没了其它
因素的作用 ,这种运算简单明了 ,但丢失信息太多 ,
因而导致了应用上的缺陷[ 11] 。考虑到在生物量基
础上的营养检验综合的特点 ,选用加权平均数的数
学模型 M(· , +),结合肉牛饲养标准对营养成分
需求权重的评定信息 ,使评判结果更趋于合理 ,计算
简便且统一 ,达到量化处理。
4.4　排序原则
利用不同级别样品的营养物质的综合价值级别
的高低 ,可以排出其试验抽样在白羊草草地上的重
要性 ,但是对同一级别的几个试验样品 ,显然单纯地
看其峰值不能全面反映样品的实际状况 ,从重要性
观点来看 ,考虑到“优级的重要性相当高 ,而随级别
下降重要性也下降” [ 12] 。而运用综合结果值 S的大
小对不同样品进行排序 , S值大者名次在前 ,小者在
后 ,这样使草地上不同植物饲草重要性的优劣能更
好地鉴别出来 。
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Synthetical Assessment of the Nutritional Value of the Key
Forages on the OldWorld Bluestem Rangelands in Shanxi Province
XIA Chuan-hong , ZHANG Yao ,YANG Gui-ying , DONG Kuan-hu
(Collegeof Animal Science and Technology , Shanxi Agricultural University , Taigu 030801 , China)
Abstract:The fuzzy mathematics method was applied to assess the nutritional value of the key forage on the old w orld
bluestem rangelands , based on the nutritional components(dry matter (DM), organic matter (OM), crude protein
(CP), ash(ASH), calcium(Ca), phosphorus(P), acid detergent fiber(ADF), neutral detergent fiber(NDF)), ai-
ming at ascertaining their importance.The results showed that Bothriochloa ischaemum , Cleistogenes caespitosa were
the best grade forage in nutritional value , Lespedza inschanica was intermediate grade forage , Artemisia vestita and
Lespedza davurica were the poorest grade forage on the old world bluestem rangelands.
Keywords:Old world bluestem rangelands;Nutritional value;Fuzzy synthetically assessment
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中国草地学报　2008年　第 30 卷　第 4 期