苜蓿（Medicago Sativa Linn）在我国畜牧养殖业占据重要地位[1-3]。苜蓿茎叶中含有丰富的蛋白质、矿物质、多种维生素及胡萝卜素、类黄酮素、酚型酸等营养物质[4-5]。营养品质是筛选优良苜蓿品种的主要参考指标之一[6-7]。但由于各地的栽培条件、管理措施和土壤状况等因素不同，栽培生产的苜蓿品质也存在差异。目前，评定苜蓿干草的营养价值指标主要通过传统湿化学检测方法分析含量。该法分析准确度高、重复性好，但速度慢、检测成本高[8]。近年来，有学者采用近红外反射光谱分析技术快速预测青贮中营养成分[9]，或者采用手持便携式近红外仪对苜蓿营养成分进行监测[10]。但这两种方法所用仪器比较昂贵，所以一般还是选择用湿化学法进行测定。利用饲料的营养成分之间的关系，建立可行的回归方程、函数模型等，以某一项或某几项营养指标含量对饲料营养价值进行全面评估，可以建立较为简便、高效的饲料品质评价方法[11-12]。本研究分析宁夏不同地区2018年至2020年种植的苜蓿常规营养指标之间的关联性，利用统计学的方法建立有效的预测模型，为快速有效评价饲料营养价值含量提供参考。1材料与方法1.1试验材料本试验为监测宁夏不同地区饲草的整体品质水平，以大面积生产种植基地作为采样地点，主要是宁夏银川市、吴忠市、盐池县等地，分散式采样，历时3年（2018年~2020年），共采集样品90份，经自然晾晒后烘干粉碎，采用四分法制备样品。随机采集15份苜蓿样品，对回归方程的可靠性进行验证。1.2苜蓿各营养成分含量的分析制备好的苜蓿样品均参照标准方法进行营养成分的测定，每个样品设置两个重复，取平均值。粗蛋白（CP）含量依据GB/T 6432—2018测定；粗灰分（Ash）含量依据GB/T 6438—2007测定；干物质（DM）含量依据GB/T 6435—2014测定；粗脂肪（EE）含量依据GB/T 6433—2006测定；酸性洗涤纤维（ADF）含量依据NY/T 1459—2007测定；中性洗涤纤维（NDF）含量依据GB/T 20806—2006测定；钙（Ca）含量依据GB/T 6436—2018测定；总磷（TP）含量依据GB/T 6437—2018测定。1.3数据统计与分析采用Excel 2016软件对试验数据进行整理，剔除异常数据，采用SPSS 25.0软件对试验数据进行统计分析，采用线性回归分析法对苜蓿各营养成分进行回归分析，求出各营养成分含量间的相关系数并进行曲线拟合，选出最合适的方程，建立已知营养指标含量与待测营养指标含量之间的回归模型：y=a+bx。2结果与分析2.1苜蓿常规营养成分含量（见表１）由表1可知，DM含量在82.0%~96.6%之间。Ash最高含量为15.0%DM，最低含量为4.6%DM。CP含量最大为25.6%DM，取自2019年的样品；最小为10.9%DM，取自2018年的样品。EE含量在1.0%DM~2.6%DM之间，取自2020年的样品。Ca含量在0.71%DM~2.0%DM之间，取自2018年的样品。TP含量在0.139%DM~0.398%DM之间。取自2019年样品的苜蓿中ADF含量最大值为51.4%DM，最小值为20.5%DM；取自2020年样品的苜蓿中NDF最大值为59.9%DM；取自2019年样品苜蓿NDF最小值为26.1。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.21.023.T001表1苜蓿常规营养成分含量项目最大值最小值平均值标准差变异系数/%DM/%96.60082.00092.1002.002.17Ash/%DM15.0004.6008.6001.5518.02CP/%DM25.60010.90016.7002.8817.25EE/%DM2.6001.0001.6000.2415.00Ca/%DM2.0000.7101.2302.5720.89TP/%DM0.3980.1390.2400.4518.75ADF/%DM51.40020.50037.1005.4914.80NDF/%DM59.90026.10044.9006.2914.01供试样品数量多，广布于宁夏不同市县。从变异系数可看出各营养指标含量变幅分布范围较大，判定适合建立营养指标之间的预测模型。2.2苜蓿常规营养指标间相关性分析分析比对供试90份样品的数据，其中有4份数据存在异常，明显偏离观测值，因此将其剔除。对剩余86份样品中的常规营养成分含量做回归分析，分别以每个指标为因变量，其他指标为自变量，进行线性回归分析。苜蓿营养成分间的回归方程见表2。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.21.023.T002表2苜蓿营养成分间的回归方程项目回归方程R2P值ADFy1=-0.013+0.828NDF0.901＜0.001NDFy2=4.472+1.088ADF0.901＜0.001NDFy2=9.974+1.026ADF-1.992EE0.911＜0.001CPy3=30.828-0.314NDF0.472＜0.001EEy4=2.999-0.031NDF0.280＜0.001Ashy5=5.751+0.233Ca0.150＜0.001Cay6=4.472+1.088ADF0.276＜0.001TPy7=1.368+0.062CP0.160＜0.001由表2可知，酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维存在线性回归关系，互为预测因子所建立的估测模型决定系数较高，可以达到预测的效果。苜蓿样品中ADF含量（y1）与NDF含量之间呈正相关：y1=-0.013+0.828NDF（R2=0.901，P0.001）。NDF含量（y2）和ADF、EE含量之间呈正相关：y2=9.974+1.026ADF-1.992EE（R2=0.911，P0.001）。CP、EE、Ash、Ca和TP所建立的估测模型决定系数均低于0.7，因此不能对其含量进行预测。2.3预测方程的验证选择宁夏种植的苜蓿样品15份，用于验证上述回归方程的准确性，ADF的实测值与预测值结果见表3。NDF的实测值与预测值结果见表4。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.21.023.T003表3ADF的实测值与预测值结果编号实测值预测值相对偏差147.547.90.4220.521.62.6323.823.90.2429.830.20.7530.330.00.5628.231.86.0735.233.42.6844.042.32.0929.529.30.31040.438.72.11151.449.61.81238.836.13.61329.028.41.01439.739.30.51532.129.05.0注：ADF的回归方程为：y1=-0.013+0.828NDF。%10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.21.023.T004表4NDF的实测值与预测值结果编号实测值预测值相对偏差157.956.51.2226.125.80.6328.930.01.9436.536.60.1536.237.11.2638.434.15.9740.441.51.3851.151.90.8935.436.71.81046.847.81.11159.960.30.31243.645.82.51334.335.31.41447.547.50.01535.138.34.4注：NDF的回归方程为：y2=9.974+1.026ADF-1.992EE。%NY/T 1459—2007标准中规定酸性洗涤纤维含量大于10%时，允许相对偏差≤3%；GB/T 20806—2006标准中规定中性洗涤纤维含量大于10%时，允许相对偏差≤3%。由表3可知，ADF含量的实测值与预测值的相对偏差大于3%的样本量有3个，占比20%，其余均≤3%。由表4可知，NDF含量的实测值与预测值的相对偏差大于3%的样本量有2个，占比13.3%，其余均≤3%。以上15份样品的数据验证了预测方程的准确性颇高。3讨论3.1苜蓿营养成分含量的分析粗蛋白是畜禽必不可少的营养物质，粗脂肪是热能的主要来源，能够提高饲料的适口性[13]。NDF和ADF是保证乳脂率的重要饲料营养指标，NDF决定采食率，ADF决定消化率，纤维不易于被家畜消化，所以牧草中的纤维含量和其营养价值成反比[14]。本试验所用90份样品分别来自宁夏不同市县区，样本量大、来源分布广、苜蓿质量不同，但优质苜蓿占比较大。通过对大量样品的分析，可以筛选种植苜蓿的最优地区或片区，但本文未作深度探讨。3.2试验所建回归方程的可靠性赵明明等[15]研究表明，花生秧单一粗饲料原料中有效能与NDF和ADF含量之间呈负相关；刘娜等[16]研究表明，全株玉米青贮饲料中的NDF、ADF含量呈极显著正相关（P0.01），均与本试验研究结果一致。刘玉琴等[8]对全株玉米青贮9个营养成分含量之间的关联性进行详细试验和数据分析，提出淀粉、NDF和ADF互相预测的拟合方程。本研究使用15份样品验证了根据86份样品试验数据所建模型，其中预测值和实测值的最小偏差为0.1%，最大偏差为6.0%。传统湿化学法分析准确，但是成本较高、工作量大。基于湿化学法建立模型的预测弥补以上不足。但对验证模型的数据量尚不够大，作者将继续采集样品进行试验，验证预测方程的可行性。4结论通过对86份样品的营养成分数据进行分析，得出苜蓿中ADF和NDF含量的有效估测计算方法，其他指标的含量不能预测。ADF和NDF含量具有明显的相关性，建立预测方程为y1=-0.013+0.828NDF（R2=0.901，P0.001）；NDF和EE、ADF含量之间相关性最高，建立预测方程为y2=9.974+1.026ADF-1.992EE（R2=0.911，P0.001）。通过对15份样品的ADF和NDF含量的实测值与预测值进行比较，得出两数据相对偏差≤3%的占比在80%以上，验证了预测方程的准确性。该模型的建立为快速测定苜蓿中ADF和NDF含量提供参考。