一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法技術

本發明專利技術涉及一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法，屬于農業技術領域；用簡單的數學模型，通過容易手工獲得的多花黑麥草的生長時間、刈割次數、株高和分蘗來預測在刈割條件下建立數學模型方程：計算和收集牧草生長時間；帶入數學模型方程計算：將需要分析的牧草生長指標帶入已建立的二元回歸模型和多元回歸模型中；最后通過計算準確預測出多花黑麥草的營養品質；判斷多花黑麥草最佳的收獲期。具有受氣候影響小、簡單實用、快速便捷、準確、成本低等特點為中小型農業生產單位節約了大量的金錢和時間，適用于多年連續的種植這種黑麥草，第一年應該采集數據，建立該區域的樣本模型；之后的第二年就可以使用模型用于生產和科學研究。

Method for predicting yield and quality of ryegrass according to plant height and tillering

The invention relates to a method for plant height and tiller yield and quality prediction according to Italian ryegrass, belonging to the technical field of agriculture; with simple mathematical model, growth time, cutting frequency, height and tiller strains obtained by easy manual ryegrass to forecast mathematical model equation in cutting conditions: Calculation and collection of forage the growth time; into the mathematical model equation: will require the analysis of forage growth indicators into the established two regression model and multiple regression model; finally, through the calculation of an accurate prediction of annual ryegrass nutrition quality; best harvest judgment of Italian ryegrass. Is affected by climate, simple and practical, convenient, accurate, low cost, saving a lot of time and money for small and medium-sized agricultural production units, for years of continuous planting of the ryegrass, the first year should collect data, establish the sample model in the region; second years after the model can be used for the production of and scientific research.

【技術實現步驟摘要】
一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法
本專利技術涉及一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法,屬于農業

技術介紹
多花黑麥草適口性好，各種家畜均喜采食，多花黑麥草一年生，越年生或短期多年生。稈直立，具4-5節，較細弱至粗壯。葉鞘疏松，葉舌長達4毫米，葉片扁平，無毛，上面微粗糙。穗形總狀花序直立或彎曲，穗軸柔軟，節間無毛，上面微粗糙，小穗含小花，小穗軸節間平滑無毛，穎披針形，質地較硬，外稃長圓狀披針形，具5脈，頂端膜質透明，具長約5(-15)毫米之細芒，或上部小花無芒，脊上具纖毛。穎果長圓形，長為寬的3倍；花果期7-8月現有的飼草品質分析通常需要耗費大量的金錢和時間，在高校、分析研究所等科研單位通過化學分析一批飼草樣品經常需要花費一周或半月時間，可以收獲牧草最佳的營養品質的時間一般較短，無法等待漫長的化學分析過程結束。多花黑麥草廣泛種植于全世界各個地區，不論是單純收獲青綠飼草、收獲干草還是草坪建植、青貯飼草，其牧草生長情況、牧草營養品質始終是人們關注的焦點。普通農業經營者只能通過經驗估計確定牧草的收獲時間，不能通過科學的手段及時調整牧草收獲期，往往錯誤的判斷牧草收獲期從而造成大量的經濟損失。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對現有技術的缺陷和不足，提供一種受氣候影響小、簡單實用、快速便捷、準確、成本低的根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法。為實現上述目的，本專利技術采用的技術方案是：用簡單的數學模型，通過容易手工獲得的多花黑麥草的生長時間、刈割次數、株高和分蘗來預測在刈割條件下，多花黑麥草較難獲得的飼草營養品質；步驟如下：1、建立數學模型方程：建立多花黑麥草生長性能數據（生長時間、刈割次數、株高等）和牧草營養品質（CP、EE、NDF、WSC等）二元回歸模型和多元回歸模型關系，2、計算和收集牧草生長時間；3、刈割次數等植株生長數據；4、帶入數學模型方程計算：將需要分析的牧草生長指標帶入已建立的二元回歸模型和多元回歸模型中；5、最后通過計算準確預測出多花黑麥草的營養品質；判斷多花黑麥草最佳的收獲期。作為優選，所述的多花黑麥草較的飼草營養品質指標為：粗蛋白（CP）、粗脂肪（EE）、粗灰分（Ash）、中性洗滌纖維（NDF）、酸性洗滌纖維（ADF）、可溶性糖（WSC）和多花黑麥草的草產量（Hayyield）。作為優選，所述的步驟1中通過spss19.0建立多花黑麥草生長性能數據和牧草營養品質二元回歸模型和多元回歸模型關系。本專利技術通過計算生長時間和刈割次數預測栽培草地多花黑麥草模擬刈割下飼草品質的方法，是通過計算栽培草地多花黑麥草生長時間、刈割次數等植株生長數據運用數學模型檢驗預測出牧草的營養品質。本專利技術只需在平時栽培草地多花黑麥草農業生產過程中留意黑麥草的物候期和生長時間、刈割次數、株高、分蘗等植株生長數據，在需要獲得黑麥草飼草營養品質時帶入已經建立好的二元回歸模型和多元回歸模型就可以立即知道黑麥草的營養品質，為確定多花黑麥草最佳收獲時間提供可靠、快速、準確的科學指導。采用上述結構后，本專利技術有益效果為：本專利技術所述的一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法，具有受氣候影響小、簡單實用、快速便捷、準確、成本低等特點，適合中小農產品企業、農業合作社、個體養殖戶等中小型生產單位，為中小型農業生產單位節約了大量的金錢和時間，一定程度上降低了牧草的生產成本，較好的提高牧草生產效率；適用于多年連續的種植這種黑麥草，第一年應該采集數據，建立該區域的樣本模型；之后的第二年就可以使用模型用于生產和科學研究。具體實施方式本具體實施方式只需在平時栽培草地多花黑麥草農業生產過程中留意黑麥草的物候期和生長時間、刈割次數、株高、分蘗等植株生長數據，在需要獲得黑麥草飼草營養品質時帶入已經建立好的二元回歸模型和多元回歸模型就可以立即知道黑麥草的營養品質，為確定多花黑麥草最佳收獲時間提供可靠、快速、準確的科學指導。實施例實施例一：以黃土高原為例，產量單位：tDM/hm2；生長時間單位：d，品質單位：%從第48天出苗算起。草產量：y=1.083ln(x)-4.146，R2=0.951粗蛋白：y=-14.1ln(x)+78.41，R2=0.945粗脂肪：y=-2.91ln(x)+18.16，R2=0.868NDF:y=7.585ln(x)+10.46，R2=0.941ADF:y=6.918ln(x)-12.44，R2=0.887Ash:y=4.796ln(x)-11.52，R2=0.926生長時間粗蛋白粗脂肪NDFADFASH草產量4823.836.8939.8214.347.050.055023.256.7840.1314.627.240.095521.916.5040.8615.287.700.196020.686.2541.5215.888.120.296519.556.0142.1216.448.500.377018.515.8042.6816.958.860.467517.535.6043.2117.439.190.538016.625.4143.7017.879.500.608515.775.2344.1618.299.790.679014.965.0744.5918.6910.060.739514.204.9145.0019.0610.320.7910013.484.7645.3919.4210.570.8410512.794.6245.7619.7610.800.8911012.134.4846.1120.0811.020.9411511.514.3546.4520.3911.240.9912010.914.2346.7720.6811.441.0412510.334.1147.0820.9611.641.081309.784.0047.3821.2311.821.131359.253.8947.6721.4912.011.171408.733.7847.9421.7512.181.211458.243.6848.2121.9912.351.241507.763.5848.4722.2212.511.28表1表1是實施例一中產品的各個品質指標檢測數據。當生產者想在133天時得到黑麥草的牧草養分含量時，可以簡單地將133帶入草產量、粗蛋白、粗脂肪、NDF、ADF、Ash、WSC等已經建立好的回歸方程中，得到牧草養分含量數據分別為：1.15tDM/hm2、9.46%、3.93%、47.55%、21.39%、11.93%實施例二：以黃土高原為例，生長時間(GT)單位：d；株高(PH)單位：cm;分蘗（TN）單位：個;品質單位：%粗蛋白：y=27.904-0.084PH-0.005TN-0.073GT，R2=0.995粗脂肪：y=5.959-0.051PH+0.002TN-0.026GT,R2=0.959NDF:y=29.231+0.249PH+0.004TN+0.038GT,R2=0.974ADF:y=11.905-0.07PH+0.003TN+0.046GT,R2=0.987Ash:y=5.599+0.021PH+0.039GT,R2=0.961生長時間分蘗株高粗蛋白粗脂肪NDFADFASH4本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法，其特征在于：用簡單的數學模型，通過容易手工獲得的多花黑麥草的生長時間、刈割次數、株高和分蘗來預測在刈割條件下，多花黑麥草較難獲得的飼草營養品質；步驟如下：（1）、建立數學模型方程：建立多花黑麥草生長性能數據和牧草營養品質二元回歸模型和多元回歸模型關系，（2）、計算和收集牧草生長時間；（3）、刈割次數等植株生長數據；（4）、帶入數學模型方程計算：將需要分析的牧草生長指標帶入已建立的二元回歸模型和多元回歸模型中；（5）、最后通過計算準確預測出多花黑麥草的營養品質；判斷多花黑麥草最佳的收獲期。

【技術特征摘要】
1.一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產量和品質的方法，其特征在于：用簡單的數學模型，通過容易手工獲得的多花黑麥草的生長時間、刈割次數、株高和分蘗來預測在刈割條件下，多花黑麥草較難獲得的飼草營養品質；步驟如下：（1）、建立數學模型方程：建立多花黑麥草生長性能數據和牧草營養品質二元回歸模型和多元回歸模型關系，（2）、計算和收集牧草生長時間；（3）、刈割次數等植株生長數據；（4）、帶入數學模型方程計算：將需要分析的牧草生長指標帶入已建立的二元回歸模型和多元回歸模型中；（5）、最后通過計算準確預測出多花黑麥草的營養品質；判斷多花黑麥草最佳的收獲期。2.根據權利要求1所述的一種根據株高和分蘗預測多花黑麥草產...

【專利技術屬性】
技術研發人員：侯扶江，王永嘉，常生華，陳先江，
申請(專利權)人：蘭州大學，
類型：發明
國別省市：甘肅,62