全 文 ：书应用灰色关联度分析法综合评价啃食强度对
紫穗槐营养价值的影响
郭霞，刘雪云，周志宇，粱坤伦，王瑞
（兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州７３００２０）
摘要：应用灰色关联度分析法，对５组人工模拟不同啃食强度，２０％，４０％，６０％，８０％，１００％（占植株地上部分的比
例）下紫穗槐叶、茎，从７个营养指标，粗灰分（Ａｓｈ）、中性洗涤纤维（ＮＤＦ）、酸性洗涤纤维（ＡＤＦ）、可溶性糖（ＷＳＣ）、
粗蛋白质（ＣＰ）、磷（Ｐ）、钾（Ｋ）间的相互关系进行了综合分析，通过对不同啃食强度处理的关联度比较，探讨啃食
强度对紫穗槐营养品质的影响。结果表明，紫穗槐在啃食强度４０％时，叶、茎的加权关联度分别为０．７８１２和
０．６５１３，大于其他啃食强度处理，即具有最佳的营养价值。
关键词：紫穗槐；灰色关联度；啃食强度；营养价值
中图分类号：Ｓ８１６．１５；Ｓ５５１＋．３　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００４５７５９（２０１２）０２０１９６０９
　 紫穗槐（犃犿狅狉狆犺犪犳狉狌狋犻犮狅狊犪）又名棉槐，是一种易繁殖、多年生豆科丛生灌木，原产北美洲，２０世纪２０年代末
作为观赏绿化树种引入我国，适应性强、分布范围广、生长快、耐寒、耐旱、耐湿、抗风沙、抗逆性极强的灌木［１］。紫
穗槐茎叶量大，叶和嫩枝中含有丰富的蛋白质并且适口性较好，营养价值高，特别是叶粉蛋白质含量高，且含有大
量维生素Ｅ。紫穗槐可作为畜禽如牛、羊、猪、鸡、兔等的日粮添加饲草料，明显的促进了畜禽的生长和体重积
累［２］，所以紫穗槐可作为一种优良的饲料灌木种植。
近年来对紫穗槐的研究，主要集中于耐旱、耐盐的水土改良树种的研究［３］，对它的营养价值的研究只侧重于
粗蛋白，而对其他的营养指标如可溶性糖、粗脂肪、粗灰分等较为系统综合研究的较少，为了使紫穗槐作为一种可
利用的优良饲草，生产管理就必不可少，而啃食强度则是草地管理中的一个重要指标［４］，对牧草的产量和质量产
生很大的影响。周志宇等［５，６］研究不同啃食强度对白沙蒿（犃狉狋犲犿犻狊犻犪狊狆犺犪犲狉狅犮犲狆犺犪犾犪）、沙拐枣（犆犪犾犾犻犵狅狀狌犿
犿狅狀犵狅犾犻犮狌犿）的影响中发现这２种植物的啃食强度在大于３０％以上会影响其生物量积累，过度啃食会影响正常
生长。代平利等［７］研究表明轻度放牧比不放牧更增强了陌上菅（犆犪狉犲狓狋犺狌狀犫犲狉犵犻犻）的恢复能力且提高了牧草的
品质。韩龙等［８］对不同刈割强度羊草（犔犲狔犿狌狊犮犺犻狀犲狀狊犻狊）草甸草原的生物量和生物群落研究表明，随着刈割强度
增加生物量呈下降趋势而生物多样性呈增加趋势。董晓玉等［９］对黄土高原放牧与围封草地生物量和氮磷钾储量
的研究表明，家畜采食不仅刺激牧草生长，还促进地上氮、磷向幼嫩器官重新分配，增加放牧草地地上活体的生物
量和氮、磷含量，并由此导致７月围封草地地上活体的氮、磷贮量显著低于放牧草地。
灰色系统理论是近年来发展起来的一种分析理论，在农业和牧草引种、育种方面已有所应用［１０１２］。在客观系
统中，灰色系统分析可较为真实和全面地反映人们对客观系统的实际认识程度，不但可以给出质的定性解释，同
时也可以给出量的确切描述［１３］。本研究通过人工模拟的方法设计了５组不同啃食强度，为２０％，４０％，６０％，
８０％，１００％（占植株地上部分的比例），应用灰色关联度分析法对人工模拟不同啃食强度处理下紫穗槐叶、茎的营
养价值指标综合评价，探究紫穗槐在何种程度啃食强度下具有最佳营养品质，为提高家畜对紫穗槐的利用率及其
饲用价值提供理论依据。
１　材料与方法
１．１　试验地概况
本试验在兰州大学榆中校区试验田进行。试验样地位于兰州大学榆中校区（３５°５７′Ｎ，１０４°０９′Ｅ），该区大陆
１９６－２０４
２０１２年４月
　　　草　业　学　报　　　
　　　ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ　　　
第２１卷　第２期
Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．２
 收稿日期：２０１０１２０６；改回日期：２０１１０２２８
基金项目：国家重点基础研究发展规划项目（９７３项目）（２００７ＣＢ１０８９０３）和国家自然科学基金项目（３０８００８０１）资助。
作者简介：郭霞（１９８６），女，甘肃平凉人，在读硕士。Ｅｍａｉｌ：ｇｕｏｘｉａ０９＠ｌｚｕ．ｃｎ
通讯作者。Ｅｍａｉｌ：ｚｙｚｈｏｕ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
性半干旱气候，大陆性季风气候明显，特点是降水少，日照多，光能潜力大，气候干燥，昼夜温差大，年日照时数为
２６００ｈ，年均温７．７℃，降水量３８２ｍｍ，无霜期为１８０ｄ。土壤类型为灰钙土。
１．２　试验设计
供试材料为实验地紫穗槐，于２００８年４月１７日播种，行间距与株间距均为１ｍ，样地面积为６ｍ×５０ｍ和
１０ｍ×５０ｍ。于２００９年４月２０日对试验田的所有植株齐根平茬，２００９年５月３０日定株，共选取长势相近的植
株２５株，试验设５组不同人工模拟啃食强度处理，为２０％，４０％，６０％，８０％，１００％（占植株地上部分的比例），每
组５株，６月（第１次刈割）、７月（第２次刈割）、８月（第３次刈割）每月２０日按不同强度对相应的植株进行刈割处
理。分别为，编号１－５株啃食强度为２０％（Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ１３）、编号６－１０株啃食强度为４０％（Ｄ２１、Ｄ２２、
Ｄ２３）、编号１１－１５株啃食强度为６０％（Ｄ３１、Ｄ３２、Ｄ３３），编号１６－２０株啃食强度为８０％（Ｄ４１、Ｄ４２、Ｄ４３）、
编号２１－２５株啃食强度为１００％（Ｄ５１、Ｄ５２、Ｄ５３）（Ｄ１１为６月取样，Ｄ１２为７月取样，Ｄ１３为８月取样，其他
代号类同，以下为了叙述方便以代号表示）。剪下的新鲜植株茎、叶分离称鲜重，之后在１２０℃杀青３０ｍｉｎ，再在
６５℃下烘４８ｈ，称干重。茎、叶干样分别粉碎后待用。
１．３　营养成分的测定方法
紫穗槐茎叶经粉碎后，进行如下项目的测定：１）粗灰分（Ａｓｈ），在６００℃的高温下，把试样灼烧氧化后，用分析
天平称重。２）中性洗涤纤维（ＮＤＦ）和酸性洗涤纤维（ＡＤＦ）采用范氏（ＶａｎＳｏｅｓｔ）洗涤纤维分析法。３）可溶性糖
（ＷＳＣ）采用蒽酮法。４）粗蛋白质（ＣＰ）用凯氏定氮法。５）Ｐ用钼锑抗比色法，在７２１型分光光度计上于波长６６０
ｎｍ处测定。６）Ｋ用火焰分光光度计测定［１４］。
１．４　分析方法
根据灰色系统理论，把供试紫穗槐的啃食强度作为一个灰色系统，每个不同的啃食强度处理看作是灰色系统
的一个因素，计算系统中各因素的关联度，关联度越大则相似程度就越高，反之则越低［４７］。通过计算不同啃食强
度下紫穗槐营养物质含量与“理想啃食强度”（由供试紫穗槐的各营养指标最大值组成）营养成分指标之间的关联
度，应用营养价值关联度的高低比较，进一步确定紫穗槐的最佳被啃食强度。
设参考数列为犡０，被比较数列为犡犻，犻＝１，２，３，……，犖，且犡０＝｛犡０（１），犡０（２），犡０（３），……，犡０（Ｎ）｝，犡犻
＝｛犡犻（１），犡犻（２），犡犻（３），……，犡犻（犖）｝，则
ξ犻（犽）＝
ｍｉｎ
犻
ｍｉｎ
犽｜犡０
（犽）－犡犻（犽）｜＋ρ
ｍａｘ
犻
ｍａｘ
犽 ｜犡０
（犽）－犡犻（犽）｜
｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜＋ρ
ｍａｘ
犻
ｍａｘ
犽 ｜犡０
（犽）－犡犻（犽）｜
上式为数列犡０ 与犡犻在犽点的关联系数，其几何意义为比较曲线犡犻与参数曲线犡０ 在犽个时刻的相对差值。式
中：ｍｉｎｍｉｎ｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜为２个层次的最小差。ｍａｘｍａｘ｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜为２个层次的最大值。ρ为分辨
系数，其取值区间为［０，１］，一般取ρ＝０．５。为避免信息过于分散及便于比较，将各个关联系数平均起来，该平均
值即为比较数列犡犻（犽）对参考数列犡０（犽）的关联度，其表达方式：狉犻＝１狀∑
狀
犽＝１ξ犻
（犽），式中，狀为各处理关联系数（营养
指标）的个数。对于供试紫穗槐的各个营养指标而言，其相对重要程度是不同的，因此在评价不同啃食处理优劣
时还应赋予关联系数不同的权重犠（犽），权重系数的给出是根据以往研究的结果、经验确定的。以加权关联度公
式：狉犻＝∑
狀
犽＝１ξ犻
（犽）犠（犽），犻＝１，２，３，……，狀，对各不同啃食强度处理进行评价。
２　结果与分析
２．１　确定参考数列，即理想啃食强度的各个营养指标及权重
设计一个理想啃食强度处理数据，即供试紫穗槐的各营养指标最大值，作为“参考数列”犡０（犽），根据研究结
果和经验对各性状给予相应的权重犠（犽），本研究权重参照汤瑞凉和王颵［１５］的方法，所得结果见表１。
２．２　比较数列
供试不同啃食强度处理紫穗槐的营养价值指标数值构成比较数列犡犻（犽）。见表２和表３。
７９１第２１卷第２期 草业学报２０１２年
表１　参考数列犡０ 与权重犠（犽）
犜犪犫犾犲１　犜犺犲狉犲犳犲狉犲狀犮犲犱狀狌犿犫犲狉狊犲狇狌犲狀犮犲狊（犡０）犪狀犱狀狌狋狉犻狋犻狅狀犻狀犱犻犮犪狋狅狉狊狑犲犻犵犺狋狊犠（犽）
项目Ｉｔｅｍ 粗灰分Ａｓｈ 中性洗涤纤维ＮＤＦ 酸性洗涤纤维ＡＤＦ 可溶性糖 ＷＳＣ 粗蛋白ＣＰ 磷Ｐ 钾Ｋ
犡０叶Ｌｅａｆ（％） ７．６９８５ ６３．６０９９ ７２．０８３７ ８．１１１７ ２５．１１８３ ０．３８１３ １．４３００
犠（犽）叶Ｌｅａｆ ０．１００６ ０．０７１３ ０．０８２３ ０．１２９２ ０．２６５２ ０．１８６９ ０．１６４５
犡０茎Ｓｔｅａｍ（％） ６．２８４１ ７５．２５９５ ８４．２６２９ ５．２６２２ １５．６５８７ ０．２９７５ １．７０２２
犠（犽）茎Ｓｔｅａｍ ０．１００６ ０．０７１３ ０．０８２３ ０．１２９２ ０．２６５２ ０．１８６９ ０．１６４５
　Ｃｒｕｄｅａｓｈ（Ａｓｈ），ｎｅｕｔｒａｌｄｅｔｅｒｇｅｎｔｆｉｂｅｒ（ＮＤＦ），ａｃｉｄｄｅｔｅｒｇｅｎｔｆｉｂｅｒ（ＡＤＦ），ｗａｔｅｒｓｏｌｕｂｌｅｓｕｇａｒ（ＷＳＣ），ｃｒｕｄｅｐｒｏｔｅｉｎ（ＣＰ）．下同Ｔｈｅｓａｍｅ
ｂｅｌｏｗ．
表２　不同啃食强度紫穗槐叶的营养价值
犜犪犫犾犲２　犜犺犲狀狌狋狉犻狋犻狅狀犪犾狏犪犾狌犲狅犳犾犲犪犳狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊 ％
啃食强度ＤＩ 粗灰分Ａｓｈ 中性洗涤纤维ＮＤＦ 酸性洗涤纤维ＡＤＦ 可溶性糖 ＷＳＣ 粗蛋白ＣＰ 磷Ｐ 钾Ｋ
Ｄ１１ ５．２２９２ ６０．０４１７ ７２．０８３７ ５．１７２９ ２３．１２６８ ０．３８１３ １．２４８６
Ｄ１２ ４．７１２２ ５６．６９６０ ５９．２４９３ ５．６９８０ ２５．１１８３ ０．２８６８ １．１７４４
Ｄ１３ ６．７０３６ ５４．７６８５ ５９．９７３９ ３．０２６１ １９．８１００ ０．２６７７ ０．８２８６
Ｄ２１ ５．６３９８ ５７．２８２９ ６５．０１４２ ８．１１１７ ２０．８９３５ ０．３７００ １．２４０４
Ｄ２２ ６．５１６４ ５０．２４４４ ５３．４６５９ ４．０３０９ ２４．６４５６ ０．３０６７ １．３４５３
Ｄ２３ ７．２５５７ ６２．０９３１ ６８．１３１９ ７．１９５４ ２２．１１８６ ０．３４６７ １．３４６３
Ｄ３１ ５．４３２０ ６１．１０２８ ７０．７０９１ ４．７９４３ ２３．０３４２ ０．３０８８ １．３１６８
Ｄ３２ ５．３８７３ ５４．８８９５ ６７．３８４６ ５．３７８０ ２３．７９１６ ０．３３００ １．２４５４
Ｄ３３ ７．６９８５ ５７．８４６３ ５８．２２８３ ３．１４８７ ２１．４４３０ ０．３０９３ １．０７１８
Ｄ４１ ５．９７９８ ６３．６０９９ ６３．６７９１ ４．７１３９ ２０．３１６１ ０．２８３３ １．０９５２
Ｄ４２ ６．８５６７ ６０．９８０７ ５１．８１８１ ５．２７０９ ２１．９４３７ ０．２６３３ １．４３００
Ｄ４３ ７．３０５２ ６１．５８６８ ６０．５９６９ ２．９１０２ ２１．３２９４ ０．２５７３ １．３４５９
Ｄ５１ ７．０９０７ ４７．７３２０ ４８．４９２６ ４．２４８２ ２１．０１９６ ０．２２４５ １．１０１５
Ｄ５２ ７．２８９６ ３９．４５６０ ４３．５５６３ ３．８８８９ ２１．７０９８ ０．２４９８ １．０９９８
Ｄ５３ ６．３９４９ ６０．２１６１ ４６．９０８８ ２．０４７５ １９．５５０２ ０．２８６３ ０．９６６１
　Ｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ（ＤＩ）．下同Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．
２．３　无量纲化处理
对原始数据进行初值化处理，即所有相应的犡犻（犽）数据除以犡０（犽）各点的数值，使原始数据无纲量化，见表４
和表５。
２．４　求关联系数及其关联度
首先计算出△犻（犽）＝｜犡０（犽）犡犻（犽）｜这里犻＝１，２，３，……，１５，犽＝１，２，３，……，７。然后求２个层次的最大值
和最小值，最大值：ｍａｘ｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜叶＝０．７４７６，最小值：ｍｉｎ｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜叶＝０，最大值：ｍａｘ｜犡０（犽）－
犡犻（犽）｜茎＝０．６２１９，最小值：ｍｉｎ｜犡０（犽）－犡犻（犽）｜茎＝０，求参试啃食强度与理想啃食强度的关联系数，把求得
的２个层次差代入关联系数计算公式，并取ρ＝０．５可得叶关联系数和茎关联系数：ξ犻（犽）叶＝
０＋０．５×０．７４７６
犡犻（犽）＋０．５×０．７４７６
和ξ犻（犽）茎＝
０＋０．５×０．６２１９
犡犻（犽）＋０．５×０．６２１９
由此把△犻（犽）代入上式得，根据目标和经验对各种啃食状况给予相应的权重
犠（犽），用公式：狉犻＝∑
狀
犽＝１ξ犻
（犽）犠（犽），ｉ＝１，２，３，……，ｎ计算出加权关联度，同时用公式：狉犻＝１狀∑
狀
犽＝１ξ犻
（犽），犻＝１，２，３，
……，狀计算出等权关联度（表６，７）。
８９１ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１２） Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．２
表３　不同啃食强度紫穗槐茎的营养价值
犜犪犫犾犲３　犜犺犲狀狌狋狉犻狋犻狅狀犪犾狏犪犾狌犲狅犳狊狋犲犿狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊 ％
啃食强度ＤＩ 粗灰分Ａｓｈ 中性洗涤纤维ＮＤＦ 酸性洗涤纤维ＡＤＦ 可溶性糖 ＷＳＣ 粗蛋白ＣＰ 磷Ｐ 钾Ｋ
Ｄ１１ ６．２８４１ ６４．２３３６ ６６．５６６０ ２．２１１７ １５．５４８５ ０．２６９２ １．７０２２
Ｄ１２ ５．０１４２ ６８．２０１４ ６４．１９８３ ３．０８１１ １１．８５１８ ０．２２３２ １．４４１８
Ｄ１３ ３．７２６０ ７０．１８６８ ６７．５３８１ ５．２６２２ １２．５４９４ ０．１５２９ ０．８２８１
Ｄ２１ ４．４８３０ ６９．９３５０ ５２．７５７０ ２．３６６９ １５．６５８７ ０．２９７５ １．４８８４
Ｄ２２ ５．０５８６ ７０．２７８２ ６４．９０７０ ２．３１５５ １４．５３７２ ０．１８６８ １．４４６７
Ｄ２３ ５．１０１８ ７１．６７９４ ６４．８５２０ ３．６２１８ １１．９６４９ ０．１９８０ １．２３５０
Ｄ３１ ５．６２６１ ６７．８６１０ ６５．３６６５ ２．０３７２ １５．３０８２ ０．２５８５ １．５８３５
Ｄ３２ ４．６１８２ ６８．４３２０ ６３．７５１４ ２．６５１３ １２．７５８１ ０．２６９５ １．３６１７
Ｄ３３ ４．１９６７ ７０．９７４２ ６３．６１６０ ４．４１１２ １０．１９１４ ０．２０１７ ０．９３３６
Ｄ４１ ５．１６０１ ７１．３２５６ ６８．９１２０ ２．３２７３ １０．０６７９ ０．２０５８ １．３５９８
Ｄ４２ ５．８９４６ ７０．３８９６ ６６．３７１８ １．９８９８ １１．９３２７ ０．１７４６ １．４０５１
Ｄ４３ ４．６６８７ ７３．４４５６ ６７．０１４７ ４．１４１４ ９．８２１５ ０．１６７９ １．０５４１
Ｄ５１ ５．７５６１ ６５．５０５３ ８４．２６２９ ２．６６３８ １３．０３１０ ０．１７０４ １．６１１１
Ｄ５２ ４．９２２０ ７２．８６４２ ６７．９９９３ ２．５４３３ ９．９３１２ ０．１８５１ １．２０１８
Ｄ５３ ４．０２４９ ７５．２５９５ ７１．４３０２ ２．８４０５ １１．０７７２ ０．１７２６ ０．９３３７
表４　不同啃食强度紫穗槐叶的无量纲化处理
犜犪犫犾犲４　犇犻犿犲狀狊犻狅狀犾犲狊狊犿犲狋犺狅犱狅狀犾犲犪犳狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊
ｋ叶Ｌｅａｆ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７
Ｘ１ ０．６７９２ ０．９４３９ １．００００ ０．６３７７ ０．９２０７ １．００００ ０．８７３１
Ｘ２ ０．６１２１ ０．８９１３ ０．８２２０ ０．７０２４ １．００００ ０．７５２２ ０．８２１３
Ｘ３ ０．８７０８ ０．８６１０ ０．８３２０ ０．３７３１ ０．７８８７ ０．７０２１ ０．５７９４
Ｘ４ ０．７３２６ ０．９００５ ０．９０１９ １．００００ ０．８３１８ ０．９７０４ ０．８６７４
Ｘ５ ０．８４６５ ０．７８９９ ０．７４１７ ０．４９６９ ０．９８１２ ０．８０４４ ０．９４０８
Ｘ６ ０．９４２５ ０．９７６２ ０．９４５２ ０．８８７０ ０．８８０６ ０．９０９３ ０．９４１５
Ｘ７ ０．７０５６ ０．９６０６ ０．９８０９ ０．５９１０ ０．９１７０ ０．８０９９ ０．９２０８
Ｘ８ ０．６９９８ ０．８６２９ ０．９３４８ ０．６６３０ ０．９４７２ ０．８６５５ ０．８７０９
Ｘ９ １．００００ ０．９０９４ ０．８０７８ ０．３８８２ ０．８５３７ ０．８１１２ ０．７４９５
Ｘ１０ ０．７７６７ １．００００ ０．８８３４ ０．５８１１ ０．８０８８ ０．７４３０ ０．７６５９
Ｘ１１ ０．８９０７ ０．９５８７ ０．７１８９ ０．６４９８ ０．８７３６ ０．６９０５ １．００００
Ｘ１２ ０．９４８９ ０．９６８２ ０．８４０６ ０．３５８８ ０．８４９２ ０．６７４８ ０．９４１２
Ｘ１３ ０．９２１０ ０．７５０４ ０．６７２７ ０．５２３７ ０．８３６８ ０．５８８８ ０．７７０３
Ｘ１４ ０．９４６９ ０．６２０３ ０．６０４２ ０．４７９４ ０．８６４３ ０．６５５１ ０．７６９１
Ｘ１５ ０．８３０７ ０．９４６６ ０．６５０８ ０．２５２４ ０．７７８３ ０．７５１０ ０．６７５６
　注：１代表粗灰分，２代表中性洗涤纤维，３代表酸性洗涤纤维，４代表可溶性糖，５代表粗蛋白质，６代表磷，７代表钾，Ｘ１，…，Ｘ１５分别对应Ｄ１１，
…，Ｄ５３。下同。
　Ｎｏｔｅ：１＝Ａｓｈ，２＝ＮＤＦ，３＝ＡＤＦ，４＝ＷＳＣ，５＝ＣＰ，６＝Ｐ，７＝Ｋ，Ｘ１，…，Ｘ１５＝Ｄ１１，…，Ｄ５３．Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．
２．５　关联度排序
营养价值的高低是评价牧草是否优良的重要指标，主要取决于所含营养成分的种类和数量［１６］，从表２和表
３中可以看出以下结果：
９９１第２１卷第２期 草业学报２０１２年
１）７月份刈割的啃食强度２０％（Ｄ１２）的叶中粗蛋白含量２５．１２％和６月份刈割的啃食强度为４０％（Ｄ２１）的
茎中粗蛋白含量１５．６６％高于其他各处理，叶、茎中最低粗蛋白含量１９．５５％和９．８２％分别为８月份刈割的啃食
强度１００％（Ｄ５３）和８０％（Ｄ４３）。
表５　不同啃食强度紫穗槐茎的无量纲化处理
犜犪犫犾犲５　犇犻犿犲狀狊犻狅狀犾犲狊狊犿犲狋犺狅犱狅狀狊狋犲犿狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊
犽茎Ｓｔｅｍ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７
Ｘ１ １．００００ ０．８５３５ ０．７９００ ０．４２０３ ０．９９３０ ０．９０４９ １．００００
Ｘ２ ０．７９７９ ０．９０６２ ０．７６１９ ０．５８５５ ０．７５６９ ０．７５０３ ０．８４７０
Ｘ３ ０．５９２９ ０．９３２６ ０．８０１５ １．００００ ０．８０１４ ０．５１３９ ０．４８６５
Ｘ４ ０．７１３４ ０．９２９３ ０．６２６１ ０．４４９８ １．００００ １．００００ ０．８７４４
Ｘ５ ０．８０５０ ０．９３３８ ０．７７０３ ０．４４００ ０．９２８４ ０．６２７９ ０．８４９９
Ｘ６ ０．８１１９ ０．９５２４ ０．７６９６ ０．６８８３ ０．７６４１ ０．６６５５ ０．７２５５
Ｘ７ ０．８９５３ ０．９０１７ ０．７７５７ ０．３８７１ ０．９７７６ ０．８６８９ ０．９３０３
Ｘ８ ０．７３４９ ０．９０９３ ０．７５６６ ０．５０３８ ０．８１４８ ０．９０５９ ０．８０００
Ｘ９ ０．６６７８ ０．９４３１ ０．７５５０ ０．８３８３ ０．６５０８ ０．６７８０ ０．５４８５
Ｘ１０ ０．８２１１ ０．９４７７ ０．８１７８ ０．４４２３ ０．６４３０ ０．６９１８ ０．７９８８
Ｘ１１ ０．９３８０ ０．９３５３ ０．７８７７ ０．３７８１ ０．７６２０ ０．５８６９ ０．８２５５
Ｘ１２ ０．７４２９ ０．９７５９ ０．７９５３ ０．７８７０ ０．６２７２ ０．５６４４ ０．６１９３
Ｘ１３ ０．９１６０ ０．８７０４ １．００００ ０．５０６２ ０．８３２２ ０．５７２８ ０．９４６５
Ｘ１４ ０．７８３２ ０．９６８２ ０．８０７０ ０．４８３３ ０．６３４２ ０．６２２２ ０．７０６０
Ｘ１５ ０．６４０５ １．００００ ０．８４７７ ０．５３９８ ０．７０７４ ０．５８０２ ０．５４８５
表６　不同啃食强度紫穗槐叶与“参考数列”的关联系数及关联度
犜犪犫犾犲６　犌狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狏犲犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狊犪狀犱犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犱犲犵狉犲犲狊犫犲狋狑犲犲狀犾犲犪犳狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋
犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊犪狀犱狉犲犳犲狉犲狀犮犲狀狌犿犫犲狉狊犲狉犻犲狊
犽叶Ｌｅａｆ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ 加权关联度 ＷＧＣＤ 等权关联度ＧＣＤ
ξ１ ０．５３８２ ０．８６９５ １．００００ ０．５０７８ ０．８２５０ １．００００ ０．７４６６ ０．７９２５ ０．６８５９
ξ２ ０．４９０７ ０．７７４７ ０．６７７４ ０．５５６８ １．００００ ０．６０１３ ０．６７６５ ０．７２１１ ０．５９７２
ξ３ ０．７４３１ ０．７２８９ ０．６８９９ ０．３７３５ ０．６３８８ ０．５５６５ ０．４７０６ ０．５８２７ ０．５２５２
ξ４ ０．５８３０ ０．７８９８ ０．７９２２ １．００００ ０．６８９７ ０．９２６５ ０．７３８２ ０．７８６８ ０．６８９９
ξ５ ０．７０８８ ０．６４０２ ０．５９１４ ０．４２６３ ０．９５２１ ０．６５６４ ０．８６３２ ０．７３７９ ０．６０４８
ξ６ ０．８６６６ ０．９４００ ０．８７２１ ０．７６７９ ０．７５７９ ０．８０４７ ０．８６４６ ０．８１８８ ０．７３４２
ξ７ ０．５５９４ ０．９０４６ ０．９５１５ ０．４７７５ ０．８１８４ ０．６６２８ ０．８２５２ ０．７３７５ ０．６５００
ξ８ ０．５５４６ ０．７３１７ ０．８５１５ ０．５２５９ ０．８７６２ ０．７３５３ ０．７４３３ ０．７３８１ ０．６２７２
ξ９ １．００００ ０．８０４９ ０．６６０４ ０．３７９２ ０．７１８７ ０．６６４４ ０．５９８８ ０．６７４７ ０．６０３２
ξ１０ ０．６２６１ １．００００ ０．７６２２ ０．４７１６ ０．６６１６ ０．５９２６ ０．６１４９ ０．６４６１ ０．５９１７
ξ１１ ０．７７３７ ０．９００４ ０．５７０７ ０．５１６３ ０．７４７３ ０．５４７１ １．００００ ０．６５７８ ０．５８４２
ξ１２ ０．８７９８ ０．９２１６ ０．７０１１ ０．３６８３ ０．７１２５ ０．５３４８ ０．８６４１ ０．６３６５ ０．５８１６
ξ１３ ０．８２５６ ０．５９９６ ０．５３３２ ０．４３９７ ０．６９６１ ０．４７６２ ０．６１９４ ０．６０２１ ０．５２３７
ξ１４ ０．８７５６ ０．４９６１ ０．４８５７ ０．４１７９ ０．７３３７ ０．５２０１ ０．６１８１ ０．６１１０ ０．５１８３
ξ１５ ０．６８８２ ０．８７５１ ０．５１７０ ０．３３３３ ０．６２７７ ０．６００２ ０．５３５４ ０．５８４０ ０．５２２１
　注：ＷＧＣＤ表示加权关联度，ＧＣＤ表示等权关联度，ξ１，…，ξ１５分别对应Ｄ１１，…，Ｄ５３。下同。
　Ｎｏｔｅ：Ｗｅｉｇｈｔｅｄｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＷＧＣＤ），Ｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＧＣＤ），ξ１，…，ξ１５＝Ｄ１１，…，Ｄ５３．Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．
００２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１２） Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．２
表７　不同啃食强度紫穗槐茎与“参考数列”的关联系数及关联度
犜犪犫犾犲７　犌狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狏犲犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狊犪狀犱犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犱犲犵狉犲犲狊犫犲狋狑犲犲狀狊狋犲犿狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋
犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊犪狀犱狉犲犳犲狉犲狀犮犲狀狌犿犫犲狉狊犲狉犻犲狊
犽茎Ｓｔｅｍ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ 加权关联度 ＷＧＣＤ 等权关联度ＧＣＤ
ξ１ １．００００ ０．６７９７ ０．５９６９ ０．３４９１ ０．９７７９ ０．７６５７ １．００００ ０．８１０２ ０．６７１１
ξ２ ０．６０６１ ０．７６８３ ０．５６６３ ０．４２８６ ０．５６１２ ０．５５４６ ０．６７０３ ０．５８０６ ０．５１９５
ξ３ ０．４３３１ ０．８２１９ ０．６１０４ １．００００ ０．６１０３ ０．３９０２ ０．３７７２ ０．５７８３ ０．５３０３
ξ４ ０．５２０４ ０．８１４６ ０．４５４０ ０．３６１１ １．００００ １．００００ ０．７１２３ ０．７６３８ ０．６０７７
ξ５ ０．６１４６ ０．８２４５ ０．５７５１ ０．３５７０ ０．８１２８ ０．４５５２ ０．６７４４ ０．６２５６ ０．５３９２
ξ６ ０．６２３０ ０．８６７３ ０．５７４４ ０．４９９４ ０．５６８６ ０．４８１８ ０．５３１２ ０．５６４５ ０．５１８２
ξ７ ０．７４８１ ０．７５９８ ０．５８１０ ０．３３６６ ０．９３２８ ０．７０３４ ０．８１６８ ０．７３４１ ０．６０９８
ξ８ ０．５３９８ ０．７７４１ ０．５６０９ ０．３８５３ ０．６２６７ ０．７６７６ ０．６０８５ ０．６１５３ ０．５３３０
ξ９ ０．４８３５ ０．８４５２ ０．５５９３ ０．６５７９ ０．４７１１ ０．４９１３ ０．４０７８ ０．５２３７ ０．４８９５
ξ１０ ０．６３４８ ０．８５６１ ０．６３０６ ０．３５８０ ０．４６５５ ０．５０２２ ０．６０７２ ０．５４０３ ０．５０６８
ξ１１ ０．８３３８ ０．８２７７ ０．５９４２ ０．３３３３ ０．５６６５ ０．４２９５ ０．６４０５ ０．５７０８ ０．５２８３
ξ１２ ０．５４７４ ０．９２８１ ０．６０３０ ０．５９３５ ０．４５４８ ０．４１６５ ０．４４９５ ０．５２００ ０．４９９１
ξ１３ ０．７８７３ ０．７０５８ １．００００ ０．３８６４ ０．６４９５ ０．４２１２ ０．８５３２ ０．６５２９ ０．６００４
ξ１４ ０．５８９３ ０．９０７１ ０．６１７０ ０．３７５７ ０．４５９５ ０．４５１５ ０．５１４０ ０．５１４２ ０．４８９３
ξ１５ ０．４６３８ １．００００ ０．６７１２ ０．４０３２ ０．５１５２ ０．４２５５ ０．４０７８ ０．５０８５ ０．４８５９
表８　不同啃食强度紫穗槐叶与“参考数列”关联度的３个月平均值及排序
犜犪犫犾犲８　犃狏犲狉犪犵犲犵狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犱犲犵狉犲犲狊犪狀犱狅狉犱犲狉狅犳狋犺狉犲犲犿狅狀狋犺狊犫犲狋狑犲犲狀犾犲犪犳狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋
犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊犪狀犱狉犲犳犲狉犲狀犮犲狀狌犿犫犲狉狊犲狉犻犲狊
叶Ｌｅａｆ Ｄ１
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ２
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ３
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ４
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ５
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
６月Ｊｕｎｅ ０．７９２５ ０．６８５９ ０．７８６８ ０．６８９９ ０．７３７５ ０．６５００ ０．６４６１ ０．５９１７ ０．６０２１ ０．５２３７
７月Ｊｕｌｙ ０．７２１１ ０．５９７２ ０．７３７９ ０．６０４８ ０．７３８１ ０．６２７２ ０．６５７８ ０．５８４２ ０．６１１０ ０．５１８３
８月Ａｕｇｕｓｔ ０．５８２７ ０．５２５２ ０．８１８８ ０．７３４２ ０．６７４７ ０．６０３２ ０．６３６５ ０．５８１６ ０．５８４０ ０．５２２１
平均加权关联度ＡＷＧＣＤ ０．６９８８ ０．７８１２ ０．７１６８ ０．６４６８ ０．５９９０
平均等权关联度ＡＧＣＤ ０．６０２８ ０．６７６３ ０．６２６８ ０．５８５８ ０．５２１４
加权排序 ＷＯ ３ １ ２ ４ ５
等权排序ＥＷＯ ３ １ ２ ４ ５
　注：ＷＧＣＤ表示加权关联度，ＧＣＤ表示等权关联度，ＡＷＧＣＤ表示平均加权关联度，ＡＧＣＤ表示平均等权关联度，ＷＯ表示加权排序，ＥＷＯ表示等
权排序。下同。
　Ｎｏｔｅ：Ｗｅｉｇｈｔｅｄｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＷＧＣＤ），ｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＧＣＤ），ａｖｅｒａｇｅｗｅｉｇｈｔｅｄｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＡＷＧＣＤ），ａｖｅｒａｇｅ
ｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｇｒｅｅ（ＡＧＣＤ），ｗｅｉｇｈｔｅｄｏｒｄｅｒ（ＷＯ），ｅｑｕａｌｗｅｉｇｈｔｏｒｄｅｒ（ＥＷＯ）．Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．
２）粗灰分最高含量为８月份刈割的啃食强度６０％（Ｄ３３）叶中７．７０％和６月份刈割的啃食强度为２０％（Ｄ１
１）茎中６．２８％。最低含量为６月份刈割的啃食强度２０％（Ｄ１１）叶中５．２３％和８月份刈割的啃食强度为２０％
（Ｄ１３）茎中３．７２％。
３）可溶性糖含量叶中最高含量８．１１％为６月份刈割的啃食强度４０％（Ｄ２１）处理，茎中最高含量５．２６％为８
１０２第２１卷第２期 草业学报２０１２年
月份刈割的啃食强度２０％（Ｄ１３）处理，叶中最低含量２．０５％为８月份刈割的啃食强度１００％（Ｄ５３）处理，茎中
最低含量１．９９％为７月份刈割的啃食强度８０％（Ｄ４２）处理。
各营养指标的含量在不同处理下参差不齐，洗涤纤维、磷、钾含量也和前面叙述的３种一样没有统一的规律，
这样就没法根据某１种或２种营养物质含量最佳而去确定合理的啃食强度处理，但是灰色关联度分析法正好弥
补了上面的不足，根据灰色系统理论中关联度的分析原则，关联度大的数列与“参考数列”指标最为接近，表８和
表９中显示啃食强度４０％时，紫穗槐叶、茎的关联度分别排序为第一和第二，轻度啃食状态下，紫穗槐营养价值
的关联度排序较靠前；啃食强度大于４０％时，紫穗槐叶和茎的营养价值关联度明显减小。等权关联度和加权关
联度分析所得的结论基本一致，叶和茎的２种关联度排序的相关系数为犚２＝０．９３和犚２＝０．９４（图１）。
表９　不同啃食强度紫穗槐茎与“参考数列”关联度的３个月平均值及排序
犜犪犫犾犲９　犃狏犲狉犪犵犲犵狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犱犲犵狉犲犲狊犪狀犱狅狉犱犲狉狅犳狋犺狉犲犲犿狅狀狋犺狊犫犲狋狑犲犲狀狊狋犲犪犿狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪狅狀
犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊犪狀犱狉犲犳犲狉犲狀犮犲狀狌犿犫犲狉狊犲狉犻犲狊
茎Ｓｔｅａｍ Ｄ１
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ２
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ３
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ４
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
Ｄ５
加权
关联度
ＷＧＣＤ
等权
关联度
ＧＣＤ
６月Ｊｕｎｅ ０．８１０２ ０．６７１１ ０．７６３８ ０．６０７７ ０．７３４１ ０．６０９８ ０．５４０３ ０．５０６８ ０．６５２９ ０．６００４
７月Ｊｕｌｙ ０．５８０６ ０．５１９５ ０．６２５６ ０．５３９２ ０．６１５３ ０．５３３０ ０．５７０８ ０．５２８３ ０．５１４２ ０．４８９３
８月Ａｕｇｕｓｔ ０．５７８３ ０．５３０３ ０．５６４５ ０．５１８２ ０．５２３７ ０．４８９５ ０．５２００ ０．４９９１ ０．５０８５ ０．４８５９
平均加权关联度ＡＷＧＣＤ ０．６５６４ ０．６５１３ ０．６２４４ ０．５４３７ ０．５５８５
平均等权关联度ＡＧＣＤ ０．５７３６ ０．５５５０ ０．５４４１ ０．５１１４ ０．５２５２
加权排序 ＷＯ １ ２ ３ ５ ４
等权排ＥＷＯ １ ２ ３ ５ ４
图１　紫穗槐叶、茎加权关联度与等权关联度的相关性
犉犻犵．１　犜犺犲犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犫犲狋狑犲犲狀犵狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狏犲犱犲犵狉犲犲犪狀犱狑犲犻犵犺狋犲犱犵狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狏犲犱犲犵狉犲犲狅犳犾犲犪犳犪狀犱狊狋犲犿狅犳犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪
３　讨论与结论
近年来灰色关联度分析法在牧草方面的应用大多数集中于遗传育种和一些草坪品质评价［１０１３］上，本研究用
灰色关联度的分析方法来确定不同啃食强度对紫穗槐营养品质的影响，拓展了此方法的应用领域，同时由于灰色
关联度分析法以各营养指标的相关性来综合全面的评价各个不同啃食强度的优劣性，避免了传统分析法中各种
营养指标在同一处理中含量参差不齐导致的分析结果不一致。为了使试验结果更客观、全面，本研究还进行了加
权关联度和等权关联度２种结果相关性检验，结果紫穗槐叶和茎２种关联度的相关系数犚２ 都在０．９５左右，这进
２０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１２） Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．２
一步证实了灰色关联度分析法可用于啃食强度处理的评判方面。
放牧对草原植物的影响国内外学者已作了大量的研究工作，取得了一定的进展［１７１９］，放牧强度和啃食强度在
一定程度上影响着草地的可持续发展，不同啃食强度可直接影响植株的株高、冠幅、分枝等，牲畜的过度啃食对植
物的影响很大，可能导致植株变得低矮、稀疏，枝条的年龄结构有一定的改变，植物的可食性也会随之降低［２０，２１］。
不同啃食强度对紫穗槐地上部分粗灰分、中性、酸性洗涤纤维、可溶性糖、粗蛋白、Ｐ、Ｋ的含量有极显著影响，随
啃食强度的增加，地上部分的粗蛋白和Ｐ、Ｋ含量均明显降低，而粗纤维和粗灰分含量都先升高后降低。由于啃
食强度的增加，营养物质的积累量也会有所变化。试验结果显示，不同啃食强度紫穗槐叶中各营养指标加权关联
度排序为：Ｄ２＞Ｄ３＞Ｄ１＞Ｄ４＞Ｄ５；茎中各营养指标的加权关联度为：Ｄ１＞Ｄ２＞Ｄ３＞Ｄ５＞Ｄ４，可以看出啃食强度
４０％左右时，不影响紫穗槐的正常生长，反而经过适量的啃食后，茎秆上不断地长出新枝条，这样既增加了茎、叶
产量，又使紫穗槐叶和茎的营养物质积累处于最佳状态。所以要得到最佳紫穗槐营养品质，其啃食强度要控制在
４０％左右为宜。
参考文献：
［１］　韩文斌．紫穗槐［Ｊ］．植物杂志，２００３，（３）：２１．
［２］　王金梅，李运起．紫穗槐饲用价值及深加工技术［Ｊ］．黑龙江畜牧兽医，２００６，（１１）：７１７２．
［３］　颜淑云，周志宇，邹丽娜，等．干旱胁迫对紫穗槐幼苗生理生化特性的影响［Ｊ］．干旱区研究，２０１１，２８（１）：１３９１４５．
［４］　瓦庆荣，代志进，卢琪．留茬高度对人工草地牧草产量及质量的影响［Ｊ］．草业学报，２０００，９（１）：６５６８．
［５］　周志宇，付华，陈善科，等．不同啃食强度对白沙蒿影响的初步研究［Ｊ］．草业科学，２０００，１７（５）：６８．
［６］　周志宇，付华，陈善科，等．不同啃食强度对沙拐枣影响的初步研究［Ｊ］．草业科学，２０００，１７（３）：３９４１．
［７］　代平利，周守标，刘寿峰，等．轻度放牧后陌上菅形态和生理特征及地上部分营养成分的动态［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（４）：
４７５３．
［８］　韩龙，郭彦军，韩建国，等．不同刈割强度下羊草草甸草原生物量与植物群落多样性研究［Ｊ］．草业学报，２０１０，１９（３）：７０
７５．
［９］　董晓玉，傅华，李旭东，等．放牧与围栏对黄土高原典型草原植物生物量及其碳氮磷贮量的影响［Ｊ］．草业学报，２０１０，
１９（２）：１７５１８２．
［１０］　尹利，逯晓萍，傅晓峰，等．高丹草杂交种灰色关联分析与评判［Ｊ］．中国草地学报，２００６，２８（３）：２１２５．
［１１］　王桃，徐长林，姜文清，等．高寒草甸区饲用燕麦品种营养价值综合评价研究［Ｊ］．中国草地学报，２０１０，３２（３）：６８７５．
［１２］　段生瑰．欧洲燕麦在高寒地区引种及其关联度分析［Ｊ］．养殖与饲料，２００８，（１）：５８６０．
［１３］　杨?，张新全，李向林，等．应用灰色关联度综合评价１７个不同秋眠级苜蓿的生产性能［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（５）：６７
７２
［１４］　张慧茹．生物化学试验原理和方法［Ｍ］．银川：宁夏人民出版社，１９９９：１４３１４５．
［１５］　汤瑞凉，王颵．农作物品种综合评判的熵权系数法研究［Ｊ］．资源开发与市场，２００２，１８（５）：３４．
［１６］　郑凯，顾洪如，沈益新，等．牧草品质评价体系及品质育种的研究进展［Ｊ］．草业科学，２００６，２３（１５）：５７６１．
［１７］　李金花，李镇清，任继周．放牧对草原植物的影响［Ｊ］．草业学报，２００２，１１（１）：４１１．
［１８］　李金花，李镇清，王刚．不同放牧强度对冷蒿和星毛委陵菜养分含量的影响［Ｊ］．草业学报，２００３，１２（６）：３１３５．
［１９］　ＫｅｒｂｅｓＲＨ，ＫｏｔａｎｅｎＰＭ，ＪｅｆｆｅｒｉｅｓＲＬ．Ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｗｓｅｔｌａｎｄｈａｂｉｔａｔｓｂｙｌｅｓｓｅｒｓｎｏｗｇｅｅｓｅ：ａｋｅｙｓｔｏｎｅｓｐｅｃｉｅｓｏｎｔｈｅ
ｗｅｓｔｃｏａｓｔｏｆＨｕｄｓｏｎＢａｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＥｃｏｌｏｇｙ，１９９０，２７：２４２２５０．
［２０］　周志宇，朱宗元，刘钟龄．干旱荒漠区受损生态系统的恢复重建与可持续发展［Ｊ］．北京：科学出版社，２０１０：２６０２７８．
［２１］　曹成有，朱丽辉，蒋德明，等．小叶锦鸡儿对牲畜啃食补偿效应的模拟试验研究［Ｊ］．草业学报，２００４，１３（４）：６５６９．
３０２第２１卷第２期 草业学报２０１２年
犃狆狆犾狔犻狀犵犵狉犲狔犮狅狉狉犲犾犪狋犻狏犲犱犲犵狉犲犲犪狀犪犾狔狊犻狊狋狅犮狅犿狆狉犲犺犲狀狊犻狏犲犾狔犲狏犪犾狌犪狋犲狋犺犲犻狀犳犾狌犲狀犮犲狅犳
犱犻犳犳犲狉犲狀狋犱犲犳狅犾犻犪狋犻狅狀犻狀狋犲狀狊犻狋犻犲狊狅狀狀狌狋狉犻狋犻狅狀犪犾狏犪犾狌犲狅犳犃犿狅狉狆犺犪犳狉狌狋犻犮狅狊犪
ＧＵＯＸｉａ，ＬＩＵＸｕｅｙｕｎ，ＺＨＯＵＺｈｉｙｕ，ＬＩＡＮＧＫｕｎｌｕｎ，ＷＡＮＧＲｕｉ
（ＣｏｌｅｇｅｏｆＰａｓｔｏｒａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００２０，Ｃｈｉｎａ）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌｑｕａｌｉｔｙｏｎ犃犿狅狉狆犺犪犳狉狌狋犻犮狅狊犪ｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄｕｓｉｎｇｆｉｖｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｄｅｆｏｌｉａ
ｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ（２０％，４０％，６０％，８０％，ａｎｄ１００％ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ）．Ｔｈｅｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａ
ｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｓｅｖｅｎｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌｉｎｄｅｘｅｓ：ｃｒｕｄｅａｓｈ（Ａｓｈ），ｎｅｕｔｒａｌ
ｄｅｔｅｒｇｅｎｔｆｉｂｅｒ（ＮＤＦ），ａｃｉｄｄｅｔｅｒｇｅｎｔｆｉｂｅｒ（ＡＤＦ），ｗａｔｅｒｓｏｌｕｂｌｅｓｕｇａｒ（ＷＳＣ），ｃｒｕｄｅｐｒｏｔｅｉｎ（ＣＰ），ｐｈｏｓ
ｐｈｏｒｕｓ（Ｐ），ａｎｄｐｏｔａｓｓｉｕｍ（Ｋ）．Ｗｈｅｎｔｈｅｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆ犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪ｗａｓ４０％，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｅｄｇｒｅｙ
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆｌｅａｖｅｓａｎｄｓｔｅｍｓｗａｓ０．７８１２ａｎｄ０．６５１３，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｉｓｗａｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅ
ｏｔｈｅｒｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ．犃．犳狉狌狋犻犮狅狊犪ｈａｄｔｈｅｂｅｓｔｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌｖａｌｕｅｗｉｔｈｔｈｅ４０％ ｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ
ｔｒｅａｔｍｅｎｔ．
犓犲狔狑狅狉犱狊：犃犿狅狉狆犺犪犳狉狌狋犻犮狅狊犪；ｇｒａｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌｄｅｇｒｅｅ；ｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ；ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌｖａｌｕｅ
４０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１２） Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．２