16个燕麦品种（系）营养价值的综合评价

郑敏娜 梁秀芝 李荫藩 康佳惠 李 刚

（山西农业大学高寒区作物研究所 大同 037008）

燕麦（Avena sativa L.），起源于地中海沿岸，由野红燕麦演变而来，分布于世界五大洲，集中种植于亚洲、欧洲、北美洲的高纬度地区，是世界七大栽培作物之一[1]，是牧区和农牧交错区广泛种植的一年生草料兼用作物，具有适应性强、营养价值高、耐贫瘠等优良特性。据统计，至2016年，世界燕麦年播种面积约为1 200 hm2，其中，中国年种植面积约为20万hm2，在我国华北、西北及西南等地区均有分布，其中，山西是我国华北地区燕麦生产的重要产地之一，主要分布在大同、朔州、忻州、吕梁等地区，是当地农村经济发展的重要支柱[2]。由于我国燕麦种植区域广且品种多样，不同生态区间燕麦营养品质的差异也较大，如蛋白质含量为13%～20%，脂肪含量为2%～12%，淀粉含量为50%～70%[3]。多年来，国内学者对不同品种、不同产区燕麦品质进行了研究分析[3-5]。例如，徐向英等[6]的研究发现，品种、产地对燕麦品质有重要影响，且品种间粗脂肪含量差异显著；降磊等[7]的研究结果发现，地理环境对燕麦蛋白质和脂肪质量分数影响很大。可见，环境条件对裸燕麦籽实品质有较大影响。因此，在燕麦主产区推广品种时，有必要了解清楚环境差异性对燕麦营养品质的影响程度，以期精准地为加工企业选择相适宜的加工原料及产地提供依据。

山西省中北部地区是燕麦种植的传统优势产业区，但由于不同品种（系）对当地生态环境的响应能力不同，因此，对该区域推广的国内外品种有必要进行营养价值评价。准确评价燕麦的营养价值是燕麦引种的基础，评价其营养价值的主要性状因子数量较多，仅以单个性状的方差分析来评价其营养价值高低，往往因割裂了各个性状因子对品种营养价值的综合影响而在一定程度上有失全面[8]。对燕麦营养成分的某一性状作方差分析进行单项评价[9]，分析中难免顾此失彼和无所侧重，在燕麦营养价值评价中，不仅要考虑品种差异，同时还要考虑产地及气候环境因素对燕麦的产量、营养及功能成分产生的影响。灰色系统理论是近年来发展起来的一种分析理论，可客观反映供试作物诸多性状在生产性能上的综合表现，克服了依靠单一性状（如蛋白质）评价品种的弊端[10]，在农业上广泛应用。为此，本研究选取全国12个燕麦主栽品种，在山西燕麦主产区的3个区域试验点开展了试验，选取6项性状指标进行测定，并采用灰色关联度进行营养价值综合评价，旨在筛选出适应于山西省中北部旱区种植的高产、优质燕麦品种，为选择适合晋北地区大面积推广的燕麦新品种提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本试验在国家燕麦荞麦产业技术体系大同试验站、右玉试验站和太原试验站进行，试验地分别位于山西怀仁毛皂试验基地、右玉试验基地和太原东阳试验基地，样地基本概况见表1。

表1 不同试验地点环境资料

1.2 试验材料

供试燕麦品种共12个，具体参试品种的名称、产地、来源见表2。

表2 试验燕麦品种及其来源

1.3 试验设计

参试的12份燕麦材料于2019年5月20～25日分别播种，采用随机区组排列，小区面积为10 m2（2 m×5 m），3次重复。播前进行精细耙耱镇压，平整后人工开沟条播，种植密度为有效种子450万/hm2，播种深度3～5 cm，条播行间距约25 cm，播种前用0.3%拌种霜拌种，防止燕麦坚黑穗病。试验期间各小区管理措施一致，试验小区四周设保护行，底肥施化肥（尿素，N 46.4%），施用量为300 kg/hm2，播前灌溉1次，生育期内不定期除草。

1.4 测定项目与分析

收获后，测定每小区的种子产量；并将收获的样品去除碎麦、石粒等杂物，挑出带皮带壳的燕麦籽粒，自然充分干燥后，每个品种取200 g籽粒进行品质检测。其中，水分含量采用直接干燥法；籽粒容重采用GAC2500型谷物水分测定仪测定；蛋白质含量采用凯氏定氮法；β葡聚糖含量采用酶法；总淀粉含量采用旋光法；粗脂肪含量采用索氏浸提法。

1.5 数据统计与分析

利用Microsoft Excel 2009和SPSS 22.0软件进行数据整理和方差分析等。

依据灰色关联度理论[11]，将3个试验点、12个参试燕麦品种的6个性状视为一个整体，应用灰色关联度分析法进行综合评价，参试品种以X表示，性状以k表示，各参试品种X在性状k处的值构成比较数列Xk，X0为构建的理想参考品种。基于灰色系统关联度理论的权重决策法，并结合试验目标，选用水分含量、蛋白质含量、β葡聚糖含量、总淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重等6个指标进行权重综合评价，利用公式（1）、（2）、（3）、（4）分别计算关联度系数、等权关联度、权重和加权关联度[11]。

2 结果与分析

将3个区域试验点，12个参试燕麦品种的6个性状（水分含量、蛋白质含量、β葡聚糖含量、总淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重）视为一个整体，应用灰色关联度分析法进行综合评价。

2.1 建立标准品种和供试品种的各项性状

3个试验点，12个不同燕麦品种的6个指标均选择其最大数值为最优标准品种，供试品种的各项性状值见表3。

2.2 数据标准化处理

根据灰色理论要求[12]，为保证各性状因素具有等效性和同序性，需对原始数据进行无量纲化处理，本研究采用标准品种值对原始数据值进行标准化处理。

2.3 计算各点的绝对差

应用以下公式：

计算各点的绝对差。

2.4 找出最大绝对差值和最小绝对差值

应用以下公式：

找出最小绝对差值a=0和最大绝对差值b=0.440。

2.5 计算各性状在各点上的关联度系数

将公式（6）和公式（7）代入公式（1）中，可得以下公式：

式中，r为分辨率系数，取值0.5，供试品种与参考品种各指标的关联度系数较多，信息分布较分散，不便于进行比较，为此，需要将各品种或性状的关联度系数集中为一个值，即关联度（表4）。

2.6 计算加权关联度

根据公式（2）可计算出各指标的等权关联度（gi），但等权关联度只有在各性状同等重要的情况下，才能用于评价不同品种的优劣。事实上，反映燕麦品质各性状特征值的重要性不相同，应根据其重要程度给予不同的权重系数（wi）[13]。可根据以下公式：

计算各指标对应的权值，赋予各性状不同权重，结果如下：w1=0.052 8，w2=0.058 5，w3=0.047 9，w4=0.048 9，w5=0.050 7，w6=0.072 2，w7=0.065 6，w8=0.049 9，w9=0.052 2，w10=0.054 7，w11=0.050 3，w12=0.064 7，w13=0.058 6，w14=0.057 4，w15=0.048 5，w16=0.058 6，w17=0.049 4，w18=0.058 8。比较各指标在评价系统中所占的权重发现，籽粒容重所占权重比例最大，分水含量所占权重比例次之。根据权重可建立燕麦品种（系）的综合模型：Z k=0.052 8x1+0.058 5x2+0.047 9x3+0.048 9x4+0.050 7x5+0.072 2x6+0.065 6x7+0.049 9x8+0.052 2x9+0.054 7x10+0.050 3x11+0.064 7x12+0.058 6x13+0.057 4x14+0.048 5x15+0.058 6x16+0.049 4x17+0.058 8x18。根据加权关联度（g′i）公式[13]：计算各品种的加权关联度值（表5）。

根据加权关联度分析原则[14-15]，加权关联度值可真实地反应供试品种与最优指标集的差异大小，关联度大，表明该品种与最优指标集的相似程度高，反之则差异大[8]。由表3和表5可知，坝莜18号综合营养价值是最好的，迪燕1号和晋燕17号次之，综合分析认为它们与标准品种相似程度最大。

表5 各燕麦品种（系）的加权关联度

3 讨论

通过对在山西3个不同区域种植的12个不同燕麦品种（系）的营养价值的灰色关联度分析表明，坝莜18号由于其各项营养价值评定指数均较高，使其综合排名靠前，营养价值也最好，适宜在该地区大面积推广；9745-6由于在3个试验点上籽粒容重、水分含量及总淀粉含量均相对较低，使其营养价值大大降低，因此综合排名第12。本研究运用灰色系统理论，根据生产目标选取代表性性状作为综合评价的因子，对12种燕麦品种（系）进行营养价值综合评估，能够较全面地反映一个品种的营养价值水平。

燕麦品种（系）的综合营养品质可用水分含量、蛋白质含量、β葡聚糖含量、总淀粉含量、粗脂肪含量、籽粒容重等[16]指标来评估。容重相关性状受多因素影响，是复杂数量性状，受环境影响较大[17]，容重越大表明籽粒饱满整齐，蛋白质、淀粉含量多。在本研究中，籽粒容重指标的权重最大，说明在山西省区域内的水分、气温等环境因素对燕麦的生长发育十分有利；水分含量指标的权重位居第二，说明种子中的水分含量对燕麦的营养品质有重要影响；淀粉含量指标的权重位居第三，燕麦淀粉积累主要在灌浆期内，温度会影响蔗糖向淀粉的转化，造成淀粉含量的变化并进一步影响籽粒品质特性[3]，与作物品质呈正相关关系[16]。本区域在今后燕麦引种和推广工作中，应把籽粒容重、水分含量、总淀粉含量作为3项重要指标加以考虑，使其更好地与燕麦产业发展紧密相联。

4 结论

通过应用灰色关联度分析方法对在山西省内引种的12个燕麦品种（系）的6项营养指标进行综合评价可知，营养价值评定表现最好的品种是坝莜18号，其次是迪燕1号和晋燕17号，最适宜在山西省中北部推广种植，其余品种有待进一步考察。