cao xue2021年第1期总第258期
明英1,2，高3，朝鲁门"，丽5!,6
（1•内蒙古呼伦贝尔市草原工作站，内蒙古呼伦贝尔021008；2•内蒙古农业大学，内蒙古呼和浩特010018；
3•内蒙古陈巴尔虎旗草原工作站，内蒙古陈巴尔虎旗021500；
4.自治旗草原工作站，内蒙古鄂温克自治旗0211996；
5•呼伦贝尔国家野外站/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081；
6•内蒙古呼伦贝尔市畜牧工作站，内蒙古呼伦贝尔021008）
摘要：以呼伦贝尔地区种植不同苜蓿（MeePogo t a tUa）品种为研究对象，采用对应分析方法研究不同苜蓿品种与营养成分之间相关关系。对应分析能够比较直观地揭示苜蓿品种与营养成分含量之间的内在联系，同时也能够反映不同苜蓿品种中营养成分含量不同，结果表明：粗纤维与钙和磷之间相互关联程度较 为密切，且具有较好的相关性，而水分与其他各养分之间的相关程度均较差；10个苜蓿品种，其中龙牧801苜蓿和草原3号苜蓿中的粗蛋白含量相对较高，且龙牧801苜蓿营养成分含量远不同于西伯利亚杂花苜蓿的营养成分含量；根据营养成分含量不同可将10个苜蓿P种分为5个区域，其中龙牧801、草原3号、新疆大叶苜蓿为一个区域，WL168、肇东苜蓿、猎人河和辉腾原杂花苜蓿为一个区域，呼伦贝尔黄花苜蓿、甘农3号和西伯利亚杂花苜蓿各为一个区域。 关键词：苜蓿；营养价值；对应分析
中图分类号：S541.03文献标识码：A文章编号：2096-3971(2021)01-0028-08
DOI:10.3969/j.issn.2096-3971.2021.01.005
苜蓿是多年生豆科植物，抗逆性强、分布广，是我国种植面积最大的人工牧草，2000多年的历史，素有“牧草之王”的［1］，其饲价值高，是各种家畜喜食的优良粗质饲料，营 价值和适口性高于所有禾本科类牧草、籽实类能量饲料和秸秆［2,3］，是发展奶牛业的物质；是
收稿日期：2020-12-09
基金项目：国家自然基金项目（41703081）；“YZ研发计划”
（2016YFC0500603，2018YFF0213405）；现代农业产
业技术体系建设专项资金（Cai-34）资助
作者简介：郭明英（1982-），女，黑龙江北安人，硕士，副研究员，研究方D为草地资源、生态与管理，E-
mail：guomingying163@163%
*通讯作者：徐丽君（1978-），女，内蒙古通辽人，副研究员，博士，研究方向牧草生产与草地改良，E-
mail：xulijun_nmg@163%解决草食家畜缺乏优质豆科牧草以及蛋白质饲料严不足的有效，业生产和质量安全的优质饲料十句。随着“振业发展行动”
划和高产优质建设项目的带动，大大促进了呼伦贝尔草地建设％苜蓿品种选择就显得尤为重要，不但要适合呼伦贝尔地区的气候条件，而且营养价值要好％质多，其中是的，直接控制着不同营含量的高低，从而决营养价值［7,8］%营养价值的高低是评价牧草是否优良的，主取决于所含营的和数量％
法结合了R型和Q的优点，通过一个过渡矩阵Z将两者有机结合起来，将供品种和营时反映到的，揭示出所的供和营的。目前，对应分析已被广泛地应用于地质、海洋、气象、
2
不同苜蓿品种营养价值的对应分析cao XUE
医药等方面的科学研究领域［9］。因此，本文采用对方法对不的营养价值进行比较，选出营养价值较高的优质，为呼伦贝尔地区引进优良，建优良草地，为家畜提供优良饲草料提供科学，进而促进呼伦贝尔地区草业和现代畜牧业健康可持续发展。
1材料与方法
1.1试验地概况
试验地位于呼伦贝尔市陈巴尔虎旗国家牧草繁育基地，东经北纬49。18'46"，海拔586m，属温带半大陆性气候，冬季寒而，夏季温凉而，春季大干燥，秋季气温骤降。年平均降水为322.7mm，主要集中在6~8月，年平均气温为-1.5f，最热月平均气温为20f，最冷月平均气温为-26.4f，极端最高气温为40.6f，极端最低气温为-45.9f，无霜期115d，年积温（" 0°C）2458.1f，年积温（"5°C）2311.4f，年积温（"10C）2003.1°C%土壤为栗钙土。
1.2供试材料
供10个，其中辉腾原杂花（Medicago varia Martio.cv.Huitengyuan）、呼伦贝尔黄花苜蓿（Medicago falcata cv.Hulunbeier）、西伯利亚杂花苜蓿（Medimgo sativa L.subsp varia）来于伦贝尔市草学研究所；草3乍（Medicago varia Martio.cv.Caoyuan No.3）、猎人河（Medscago varia Martio.cv.Lierenhe）来源于内蒙古农业大学；新疆大叶苜蓿（Meppage sativa L. cv.Xinjiang daye）、甘农3号苜蓿（Medicago sativa L.cv.Gannong No.3）来源于甘肃农业大学、龙牧801（Medscago&atsva ce.Longmu No.801）、
东（Medscago&Zhaodong）来于东北农业大学；WL168苜蓿（Medpage sativa cv. WL168）来于北京正道生态科技％
1.3试验设计
本试验于20185月末对引进的10种苜蓿进行小区试验，采用随机区组试验设计，3存复，小区面积为15m2（5m X3m）%6月10日播种，量18kg/hm2，8月中旬进行，并进行营
分的测定％每个重复取样面积1m2（1mX1m），每小区3个重复，烘干后粉碎，准确称至50.000g进行室%
1.4营养成分测定
对供试牧草进行营养成分分析％进行如下项目的测定：水分（比0）采用GB/T6435-2006，粗蛋白质（CP）采用GB/T6432-1994，粗脂肪（CE）采用GB/T6433-2006，粗纤维（CF）采用GB/T6434-2006，粗灰分（Ash）采用GB/T6438-2007，钙（Ca）采用GB/T6436-2002，磷！P）采用GB/T6437-2002进行测定［10］%
1.5数据分析
测定的数据经过Excel处理后，采用SAS9.2软件进行统处理％
2结果与分析
2.110种苜蓿特征向量分析（见表1）
特征向量由表1可知，第一、第二坐标为102的载荷，分别可以表示为：CY3H（草原3号苜蓿）-0.0591Diol+0.0184 Dio2；GN3H（甘农3号苜蓿）=0.0990Dio1+ 0.0018Dio2；HLBEH（呼伦贝尔黄花苜蓿）=0.0516 Dim1-0.0296Dim2；HTYZH（杂花）= -0.0015Dim1-0.0241Dim2；LM801（牧801 ）=-0.0799Dim1+0.0214Dim2；LRH（猎河）=-0.0210Dim1-0.0172Dim2；WL168（WL168）=-0.0161Dim1-0.0349Dim2；XBLY（西伯利亚杂花苜蓿）=0.1056Dio1+0.0390 Dim2；XJDY（新疆大）=-0.0308Dim1+ 0.0504Dim2；ZD（东）=-0.0293Dim1-0.0271Dio2%由此可得知，CY3H、GN3H
、LM801和XBLY在第一 （一坐标）所承载信息均较大，而HLBEH、HTYZH、LRH、WL168、XJDY和ZD 二（二）所承载的信息较大％
率之和10信息在24
的反映情况，由以看到，所代表的苜蓿信息大小依次为XBLY>HLBEH>GN3H>LM801 >WL168>XJDY>CY3H>ZD>LRH>HTYZH，前5种苜蓿承载信息均在91%以上％和占百分比：原始数据中各列数和占总合计的百分比（%），说明所测定的营养物质含量总体呈现出LRH>WL168
II 国
cao xue2021年第1期总第258期
>LM801>CY3H>XJDY>ZD>GN3H>XBLY>XBLY>GN3H>LM801>CY3H>XJDY>LRH> HTYZH>HLBEH。变量占特征值比表示每种苜蓿对HTYZH>ZD>WL168O
总特征值贡献百分比，贡献率大小依次为HLBEH>
表110种苜蓿的特征向量
特征向量变量占比统计
品种名称
第一坐标第二坐标贡献率之和和占百比变量占特征值比CY3H-0.05910.01840.72440.10300.1034
GN3H0.09900.00180.93580.09660.1919
HLBEH0.0516-0.02960.95010.09330.6660
HTYZH-0.0015-0.02410.22170.09480.0472
LM801-0.07990.02140.93020.10430.1455
LRH-0.0210-0.01720.29240.10570.0506
WL168-0.0161-0.03490.91180.10500.0323
XBLY0.10560.03900.95640.09600.2414
XJDY-0.03080.05040.85240.10250.0794
ZD-0.0293-0.02710.70580.09870.0422
2.210种苜蓿欧氏距离分析(见表2)
10的载荷信息，其代表苜
在平面直角坐标系上的位置，坐标系内两点间的直为欧氏，欧氏的大小代表各种苜蓿的相近程度。由表2可知，CY3H和GN3H之间的距离=sqrt[(-0.0591-0.0990)2+(0.0184-0.0018)2]=0.0253,CY3H和HLBEH之间的距离为0.0146,CY3H和HTYZH之间的距离为0.0051等。由此可知，以各营养成分含量为观测的梯度变量ZD与LRH和WL168之间的距离最短，即ZD与LRH和WL168之间的营养成分含量差值较小；WL168Y与HTYZH和LRH，CY3H与
LM801、LRH与HTYZH之间距离次之，但均小于0.0005，LM801和XBLY之间距离最长，即它们之间的营 含量差值较大，表明LM801营
的含量远不同于XBLY的营的含量。
表210种的
名称GN3H HLBEH HTYZH LM801LRH WL168XBLY XJDY ZD CY3H0.02530.01460.00510.00040.00270.01460.00760.00640.0049 GN3H0.00320.01080.03230.01480.01460.00140.01920.0173 HLBEH0.00280.01990.00540.00460.00
760.01320.0066 HTYZH0.00820.00040.00030.01550.00640.0008 LM8010.00500.00720.03470.00330.0049 LRH0.00030.01920.00470.0002 WL1680.02030.00750.0002 XBLY0.01870.0226 XJDY0.0060
不同苜蓿品种营养价值的对应分析cao XUE
2.310种苜蓿贡献率与信息量分析（见表3）
由表3可知，变量的率显示,XBLY在第一公因子上的贡献率最大，其他贡献率GN3H、LM801、CY3H、HLBEH、XJDY、ZD、LRH、WL168、HTYZH依次减小，HTYZH在第一公的贡献率最小；XJDY-二的
率最大，其他贡献率XBLY、WL168、HLBEH、ZD、HTYZH、LM801、CY3H、LRH、GN3H依次减小；而GN3H在第二公因子上的贡献率最小。
变量的率是表1中“贡献率之和”，由此可见，变量在公因子上的贡献率显示，GN3H、LM801、XBLY、HLBEH和CY3H均在一的率二占优势；WL168、XJDY和HTYZH在第二公因子上的贡率相对第一占有一定优势。在信息量和总信息量中，0、1和2是各变量的特征值贡献多少的标志，贡献少、中、多依次用0、1和2来表示，因此可以看到，坐标对特征值贡献较多的是HL-BEH、HTYZH、LRH、WL168、XJDY和ZD，而CY3H、GN3H、LM801和XBLY坐标对特征值的贡献处于中等水平。
表310种苜蓿的贡献率及信息量分析
口口种名称
变量的率变量的率信息量
信息量第一坐标第二坐标第一坐标第二坐标第一坐标第二坐标
CY3H0.10150.04060.66050.0638101 GN3H0.26670.00040.93550.0003101 HLBEH0.07010.09550.71470.2353022 HTYZH0.00010.06420.00090.2208002 LM8010.18760.05570.86790.0623101 LRH0.01320.03640.17520.1171002 WL1680.00770.14920.16050.7512022 XBLY0.30200.17000.84190.1145111 XJDY0.02730.30320.23160.6207022 ZD0.02380.08470.37950.3263022
2.4各养分指标特征向量分析（见表4）
不特征向量的4，第一坐标、第二坐标为7个养分变量在两个公因子上的载荷，其结果可以表示为：CP在2个公因子上的载荷为CP=-0.0870Diml+0.0174DO，其他养分指标在两公因子上的载荷详见表4。由表中数据可以看到，7个养分指标中除了Ash，其他指标在第二公因子（第二坐标）所承载信息均较大，因此，第二坐标可以看做是不同养分指标在坐标系内的位置变动情况；而由于Ash在第一坐标上的载荷
与第二坐标差值远大于其他养分指标，因此，其位置变动情况受第一坐标的影响值得重视。
率和各信息
上的反映情况，由表4可以看到，两公因子所代表的养分含量信息大小依次为比0>CP>CF>CE>P >Ca>Ash，比0、CP和CF养分指标承载信息均在70%以上，可以采用两公因子承载信息代替原指标信息。和占百分比始数据中各列数和占总合计的百分比（%），此信息反映出CF>CP> H20>Ash>Ca>CE>P o变量占特征值比表示各养含量对总特征值贡献百分比，率大小为CP>H20>CF>Ash>Ca>CE>P o由止匕可以看到，
111
CAO XUE202#年第#期总第258期
粗蛋白（CP）、粗纤维（CF）和水分（巴0）在各粗脂肪（CE）、粗灰分（Ash）、钙（Ca）和磷（P）相关贡献率相对较大，且占比排位情况不；而贡献率相对较小，且排位较稳定％
表4各养分指标特征向量
养分指标-
特征向量变量占比统计
第一坐标第二坐标贡献率之和和占百比变量占特征值比CP-0.08700.01740.99700.28200.4220
CE0.05180.00370.30370.22500.0379
CF0.0274-0.02300.78940.41020.1261
Ash-0.0025-0.02180.14600.12750.0798
Ca0.0332-0.02780.17800.02280.0457
P0.0341-0.01580.20460.00360.0048
h2o0.08800.06020.99750.13140.2838
2.5各养分指标欧氏距离分析（见表5）
不的载荷信息，其代表养分指标在平面直角坐标系上的位置，坐标系内两点间的直线距离就是欧氏距离，欧氏距离的大小代表养分指标的相关程度。如表5可知，CP和CE 之间的距离=sqa[（-0.0870-0.0518）2+（0.0174-0.0037）2]=0.0195，由此可见，CF与Ca和P，Ca j P之间的相关关系最近，其次
为CE 和P，CP j H?。之间的关系最远，总体来看，H2O 与的均较远，说明粗纤维与钙和，钙与的度较高，而水分与各的相关程度较差％
表5各养分指标的欧氏距离
养分指标CE CF Ash Ca P H2O CP0.01950.01470.00870.01650.01580.0325 CE0.00130.00360.00130.00070.0045 CF0.00090.00010.00010.0106 Ash0.00130.00140.0149 Ca0.00010.0107 P0.0087
2.6各养分指标贡献率及信息量分析（见表6）
变量的贡献率表示各变量一公因的比大小，6，
个变量的贡献率显示，结果表明，CP在横坐标上信息量无论是与第二比，还是与其他公因子变量比，均处于绝对优势，即横坐标反应粗蛋白含量信息比较强；CE在第一公因子上的贡献率较大，CF、Ash、Ca和H2O在第二公因子上的贡献率较大，而P；的贡献率差不多。变量在双
上的贡献率是表4中“贡献率之和”，由此可见，变量的率显示，进一步分析发现，除了粗灰分含量外，含量信息主要由横轴
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