一種精確計算多年生禾本科牧草越冬率的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及農業科技領域，特別是涉及一種精確計算多年生禾本科牧草越冬率的方法。
【背景技術】
[0002]禾本科牧草是畜牧養殖業生產中必不可少的主要飼草料之一，在我國分布廣泛、資源量大，且營養豐富、易加工，便于儲藏運輸，也可以與其它成分混合制作不同用途飼料，為畜禽喜食。禾本科牧草抗逆性強、耐刈割、耐踐踏，也是我國北方地區庭園綠化、防風固沙及水土保持的優良植物，在草地農業與草原生態系統中具有重要作用。禾本科牧草包括野生和栽培兩類，依據壽命長短可以分為一年生、二年生和多年生，其中，二年生和多年生禾本科牧草在人工草地建植與牧草栽培生產中占有絕對優勢地位。然而我國北方大部分地區氣候寒冷，冬季少雪，尤其是西北干旱區、河北壩上高原及東北地區，極端氣溫可達零下20-40 V，給普通禾本科牧草及國外引進優質多年生禾本科牧草越冬帶來極大挑戰，由此，如何確保栽培牧草在寒冷的冬春季安全越冬存活并返青，便成為生產實踐的關鍵問題。
[0003]由牧草栽培學或草地生態學可知，衡量禾本科牧草越冬存活效率的主要指標是越冬率，g卩，單位面積上禾本科牧草越冬返青后的存活數量占越冬前數量的比例，理論上講，該定義是越冬率的本質含義，也是生產實際中迫切求知的指標，但該指標在實際操作中卻難以準確獲得，其主要原因與牧草生長特性有關，多年生禾本科牧草類型多樣、分蘗與新生枝條繁殖方式復雜，且整個生長階段植株數量始終處于動態變化狀態，即，在進行植株數量統計時，哪一時間點記錄的數據才能成為最具代表性的基礎數據，將成為越冬率準確計算關鍵點和難點，由此，如果有一種方法能夠精準確定越冬前后牧草植株數量統計的時間點，或者多年生禾本科牧草越冬率計算過程中，植株數量統計均以統一方法進行標準計數，那么，不同種類的多年生禾本科牧草越冬率數據之間才可能存在有效的可比性。
[0004]2006年10月頒布實施的中華人民共和國農業行業標準“草品種審定技術規程”(NY/T 1091-2006)中，對禾本科牧草越冬率的描述是“在小區中選擇有代表性的樣段兩處，每段長lm，在越冬前及第二年返青后分別計算樣段中植株總數及返青數，便可統計越冬率”，其中，越冬前及第二年返青后的具體計數時間指定不明，實際測定中難以操作，其原因是多年生禾本科牧草越冬前及第二年返青后物候時間較長，尤其是第二年返青期有的甚至達到1-2個月，在此期間，植株數量一直處于變化狀態，不同時間點樣段內植株數量不同，則選擇不同的時間點計數時，計算結果差異很大，則不同物種或處理間得出的越冬率缺乏可比性，另外，每個試驗處理僅僅取兩樣段，則不能進行統計學的方面的差異顯著性分析，再次降低了該試驗數據的有效性和實用性。
[0005]2014年7月頒布實施的中華人民共和國國家標準“草品種審定技術規程”(GB/T30395-2013)中的描述是“在同一區組的小區中隨機選擇有代表性的樣段3處，每段長lm，在越冬前后分別計數樣段中植株數量，計算越冬率”，其中，將2006版中“在小區中選擇有代表性的樣段兩處”修改為“在同一區組的小區中隨機選擇有代表性的樣段3處”，避免了差異顯著性分析時的統計數據不足，但將“越冬前及第二年返青后分別計算樣段中植株總數及返青數”修改為“越冬前后分別計數樣段中植株數量”，使實際測定時植株計數時間點的選擇更加寬泛和模糊，進一步降低了不同物種或處理間計算結果的可比性，由此，需要結合多年生禾本科牧草生長發育等生物學特性和物候特征，選擇一種準確性高、可比性強、執行中容易操作的測定方法，才是解決越冬率計算問題的關鍵所在。
【發明內容】
[0006]為了解決目前多年生禾本科牧草越冬率計算過程中，植株計數時間點難以準確選擇、越冬率計算結果不唯一、測定數據缺乏有效性和可比性等主要問題，進一步提高該指標測定中的可操作性及其在生產實踐中的指導意義，本發明的目的是提供一種精確計算多年生禾本科牧草越冬率的方法。
[0007]本發明提供一種精確計算多年生禾本科牧草越冬率的方法，包括以下步驟:
[0008]I)選定區域，在植株冬前休眠期時統計越冬前植株數量，越冬后在植株返青數量達到10 %時，統計首次越冬后植株數量，之后每10天計數一次，共統計M次越冬后植株計數；
[0009]2)以步驟I)統計的數據擬合如下方程:
[0010]N=K/[l+e(a_rt)]
[0011]其中，t為測定日期，首次測定日期在計算公式中可以計數為10，其余測定日期均為10的倍數，N為測定日計數的植株數量，然后根據連續若干次的測定日期和植株計數數據，求得對應的函數關系式N=f(t);
[0012]3)以步驟2)的結果，求函數N的二階導數等于零時的t值和N值，S卩，t是植株計數的測定日期，N是曲線拐點時樣段內越冬植株的拐點數量；
[0013 ] 4)以步驟3)所求N值，按如下公式計算越冬率:
[0014]越冬率=越冬后樣段內植株拐點數量/越冬前休眠期樣段植株數量X100 %。
[0015]其中，所述M次為5次及以上。
[0016]其中，所述選定區域為選Im長的樣條。樣條寬度以播種后的自然生長單壟為條寬。
[0017]其中，所述選定區域，同一處理設3個重復。
[0018]本發明還提供所述精確計算多年生禾本科牧草越冬率的方法在牧草種植中的應用。
[0019]本發明的關鍵點如下:
[0020]1、越冬前后植株計數時間點的確定:越冬前后植株計數是獲得越冬率準確計算結果的基礎，其中，越冬前的休眠期，植株形態與生理變化僅限于正常的生理代謝，數量基本不變，該時間段內測定的數據相對穩定;另外，越冬返青后，由于植株生長較快，不同時間點測定的數量差異較大，所以需要多次連續測定，才能最終確定合理的計算結果。
[0021]2、擬合方程式的選擇:栽培后的多年生禾本科牧草草地，群落物種比較單一，基本上是由栽培種構建的單一種群，其種群數量的發展受到環境資源影響，變化趨勢符合生態學常用的連續增長模型一一邏輯斯諦方程，所以，以該方程為模型，求得方程中的主要參數，即得植株數量變化公式，這也是栽培牧草返青后的植株數量實際發展軌跡。
[0022]3、函數方程式二階求導:嚴格地講，越冬后計數的植株與越冬前應該有一定的對應性，是越冬率計算的理論基礎，但是，實際環境中，植株越冬返青后數量的變化一般分為2個階段，第一個階段是越冬休眠芽在春季返青后生長發育為正常成株，而這一批成株也正是越冬后應該計入統計數據的植株，第二個階段是生長發育后的成株產生新一級分蘗，且新一級分蘗又生長發育，最終成為又一批新的成株，同時，這兩個階段形成的正常成株在形態上難以區分，從而為植株的正確選擇計數帶來很大困難。不過，從高等數學知識可知，對函數求二階導數，并使二階導數為零，即可獲得函數曲線的拐點值，也就是曲線斜率變化的極值，該點對應的自變量是測定日期，對應函數則是該測定日的植株拐點數量，正常情況下，牧草植株第一階段與第二階段的生長發育存在一定時間間隔，并在整體數量變化規律上表現為連續性的暫時打破，即為一個轉折點，這也符合函數曲線拐點特征，由此，選擇方程式進行二階求導，并令導數為零，即可獲得曲線變化中的拐點值，這也是越冬植株返青后完成第一階段生長發育而成為正常成株關鍵點，同時也是第二階段植株分蘗開始生長發育的起點，因此，由拐點處植株數量值除以越冬前休眠期植株數量值即為準確的植株越冬率計算結果。
[0023]本發明具有以下有益效果:
[0024]根據多年生禾本科牧草自身生長特性和物候期特征，在植株越冬前休眠期和越冬返青后多次定期計數，符合植株生長發育基本規律，再通過生態學常用的種群增長模型邏輯斯諦方程，尋找返青植株數量增長拐點，計算