[发明专利]一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法,属于农业技术领域。

背景技术

多花黑麦草适口性好，各种家畜均喜采食，多花黑麦草一年生，越年生或短期多年生。秆直立，具4-5节，较细弱至粗壮。叶鞘疏松，叶舌长达4毫米，叶片扁平，无毛，上面微粗糙。穗形总状花序直立或弯曲，穗轴柔软，节间无毛，上面微粗糙，小穗含小花，小穗轴节间平滑无毛，颖披针形，质地较硬，外稃长圆状披针形，具5脉，顶端膜质透明，具长约5 (-15)毫米之细芒，或上部小花无芒，脊上具纤毛。颖果长圆形，长为宽的3倍；花果期7-8月

现有的饲草品质分析通常需要耗费大量的金钱和时间，在高校、分析研究所等科研单位通过化学分析一批饲草样品经常需要花费一周或半月时间，可以收获牧草最佳的营养品质的时间一般较短，无法等待漫长的化学分析过程结束。多花黑麦草广泛种植于全世界各个地区，不论是单纯收获青绿饲草、收获干草还是草坪建植、青贮饲草，其牧草生长情况、牧草营养品质始终是人们关注的焦点。普通农业经营者只能通过经验估计确定牧草的收获时间，不能通过科学的手段及时调整牧草收获期，往往错误的判断牧草收获期从而造成大量的经济损失。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种受气候影响小、简单实用、快速便捷、准确、成本低的根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：用简单的数学模型，通过容易手工获得的多花黑麦草的生长时间、刈割次数、株高和分蘖来预测在刈割条件下，多花黑麦草较难获得的饲草营养品质；步骤如下：

1、建立数学模型方程：建立多花黑麦草生长性能数据（生长时间、刈割次数、株高等）和牧草营养品质（CP、EE、NDF、WSC等）二元回归模型和多元回归模型关系，

2、计算和收集牧草生长时间；

3、刈割次数等植株生长数据；

4、带入数学模型方程计算：将需要分析的牧草生长指标带入已建立的二元回归模型和多元回归模型中；

5、最后通过计算准确预测出多花黑麦草的营养品质；判断多花黑麦草最佳的收获期。

作为优选，所述的多花黑麦草较的饲草营养品质指标为：粗蛋白（CP）、粗脂肪（EE）、粗灰分（Ash）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、可溶性糖（WSC）和多花黑麦草的草产量（Hay yield）。

作为优选，所述的步骤1中通过spss19.0建立多花黑麦草生长性能数据和牧草营养品质二元回归模型和多元回归模型关系。

本发明通过计算生长时间和刈割次数预测栽培草地多花黑麦草模拟刈割下饲草品质的方法，是通过计算栽培草地多花黑麦草生长时间、刈割次数等植株生长数据运用数学模型检验预测出牧草的营养品质。

本发明只需在平时栽培草地多花黑麦草农业生产过程中留意黑麦草的物候期和生长时间、刈割次数、株高、分蘖等植株生长数据，在需要获得黑麦草饲草营养品质时带入已经建立好的二元回归模型和多元回归模型就可以立即知道黑麦草的营养品质，为确定多花黑麦草最佳收获时间提供可靠、快速、准确的科学指导。

采用上述结构后，本发明有益效果为：本发明所述的一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法，具有受气候影响小、简单实用、快速便捷、准确、成本低等特点，适合中小农产品企业、农业合作社、个体养殖户等中小型生产单位，为中小型农业生产单位节约了大量的金钱和时间，一定程度上降低了牧草的生产成本，较好的提高牧草生产效率；适用于多年连续的种植这种黑麦草，第一年应该采集数据，建立该区域的样本模型；之后的第二年就可以使用模型用于生产和科学研究。

具体实施方式

本具体实施方式只需在平时栽培草地多花黑麦草农业生产过程中留意黑麦草的物候期和生长时间、刈割次数、株高、分蘖等植株生长数据，在需要获得黑麦草饲草营养品质时带入已经建立好的二元回归模型和多元回归模型就可以立即知道黑麦草的营养品质，为确定多花黑麦草最佳收获时间提供可靠、快速、准确的科学指导。

实施例

实施例一：

以黄土高原为例，产量单位：t DM /hm²；生长时间单位：d，品质单位：%

从第48天出苗算起。

草产量：y = 1.083ln(x) - 4.146， R² = 0.951

粗蛋白：y = -14.1ln(x) + 78.41， R² = 0.945