一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法技术

本发明专利技术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；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建立数学模型方程：计算和收集牧草生长时间；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；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。具有受气候影响小、简单实用、快速便捷、准确、成本低等特点为中小型农业生产单位节约了大量的金钱和时间，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。

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.

【技术实现步骤摘要】
一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法
本专利技术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

技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术采用的技术方案是：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（Hayyield）。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。本专利技术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。本专利技术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，本专利技术有益效果为：本专利技术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：tDM/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生长时间粗蛋白粗脂肪NDFADFASH草产量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是实施例一中产品的各个品质指标检测数据。当生产者想在133天时得到黑麦草的牧草养分含量时，可以简单地将133带入草产量、粗蛋白、粗脂肪、NDF、ADF、Ash、WSC等已经建立好的回归方程中，得到牧草养分含量数据分别为：1.15tDM/hm2、9.46%、3.93%、47.55%、21.39%、11.93%实施例二：以黄土高原为例，生长时间(GT)单位：d；株高(PH)单位：cm;分蘖（TN）单位：个;品质单位：%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生长时间分蘖株高粗蛋白粗脂肪NDFADFASH4本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法，其特征在于：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和牧草营养品质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。

【技术特征摘要】
1.一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产量和品质的方法，其特征在于：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和牧草营养品质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。2.根据权利要求1所述的一种根据株高和分蘖预测多花黑麦草产...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯扶江，王永嘉，常生华，陈先江，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62