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        灌溉條件下不同紫花苜蓿品種生長動(dòng)態(tài)模型及其類型

        2017-03-27 03:46:21祁翠蘭武得禮
        草業(yè)科學(xué) 2017年3期
        關(guān)鍵詞:草業(yè)苜蓿生物量

        祁翠蘭,武得禮

        (1.甘肅省景泰縣農(nóng)牧局,甘肅 景泰 730400; 2.蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

        灌溉條件下不同紫花苜蓿品種生長動(dòng)態(tài)模型及其類型

        祁翠蘭1,武得禮2

        (1.甘肅省景泰縣農(nóng)牧局,甘肅 景泰 730400; 2.蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

        研究了灌溉條件下15個(gè)紫花苜蓿(Medicagosativa)品種二年齡第一茬草的生長動(dòng)態(tài),其動(dòng)態(tài)模型符合Logistic生長曲線;各品種之間的回歸模型有明顯差別。依生長曲線方程計(jì)算了各品種的最高產(chǎn)量潛力(K),最大生長速度(Vmax)、生長最快時(shí)間(t)、生長速度由慢變快的突變點(diǎn)(t1)和由快變慢的突變點(diǎn)(t2)、旺盛生長期(t2-t1)和生長特征值(GT)。t2可作為刈割始期的指標(biāo),供生產(chǎn)中參考應(yīng)用。對這些特征值進(jìn)行了偏相關(guān)分析,表明苜蓿產(chǎn)量潛力的大小取決于旺盛生長期和最大生長速度二者的乘積。以這些特征值為依據(jù)進(jìn)行了聚類分析,第二類品種(金皇后、巨人201、德寶、三得利、維拉和瑞西)表現(xiàn)良好,宜在當(dāng)?shù)赝茝V種植,刈割始期為5月17日。

        紫花苜蓿;生長曲線;聚類分析;刈割始期

        紫花苜蓿(Medicagosativa)是世界著名的優(yōu)良多年生豆科牧草,在畜牧業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著非常重要的作用。長期以來,很多科研工作者對紫花苜蓿進(jìn)行了大量的研究,特別是21世紀(jì)以來,由于國外苜蓿新品種的大量引進(jìn),許多學(xué)者進(jìn)行了苜蓿新品種的適應(yīng)性、生物量特性及生產(chǎn)性能評價(jià)的研究,如在河西走廊、隴中和隴東黃土高原丘陵區(qū)都進(jìn)行了紫花苜蓿新品種的引種和適應(yīng)性研究[1-3],在遼西北風(fēng)沙半干旱區(qū)、貴州南部和冀西北地區(qū)也進(jìn)行了紫花苜蓿新品種的適應(yīng)性和生長特性的研究[4-8]。由于各地的生態(tài)條件差異大,所適宜的品種也各不相同。景泰高揚(yáng)程提灌區(qū)是一個(gè)新灌區(qū),紫花苜蓿種植的歷史尚短,在品種的選擇、栽培管理及刈割利用等方面,都缺乏系統(tǒng)的研究,生產(chǎn)存在著極大的盲目性,不利于苜蓿生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展。因此,引進(jìn)并選擇適宜當(dāng)?shù)貤l件的紫花苜蓿新品種,并進(jìn)行生長特性及栽培管理方面的系統(tǒng)研究,對促進(jìn)當(dāng)?shù)氐男竽翗I(yè)發(fā)展,具有重要的意義。

        苜蓿的地上生物量是人們要獲取的目標(biāo)產(chǎn)物,生物量特性是苜蓿最重要的生長特性之一。研究苜蓿生物量的動(dòng)態(tài)變化,并用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行定量模擬,通過數(shù)學(xué)的方法對其研究,可以準(zhǔn)確地描述不同苜蓿品種的差異。關(guān)于苜蓿地上生物量積累動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型的研究報(bào)道較少。目前的研究內(nèi)容可歸納為三類:一是研究了紫花苜蓿地上生物量依返青后天數(shù)變化的數(shù)學(xué)模型[9-11];二是研究了紫花苜蓿植株高度隨生育天數(shù)變化的動(dòng)態(tài)模型[12-13];三是研究了紫花苜蓿地上干物質(zhì)產(chǎn)量與積溫之間的關(guān)系[14]。上述各項(xiàng)研究僅進(jìn)行了生長曲線模型的擬合,對不同品種生長動(dòng)態(tài)的比較,并用生長曲線的特征值進(jìn)行聚類和相關(guān)分析的研究未見報(bào)道。本研究通過對不同苜蓿品種生長動(dòng)態(tài)的模擬,進(jìn)而對生長曲線的特征值進(jìn)行相關(guān)分析和聚類分析,以揭示各品種的生長規(guī)律,用于指導(dǎo)當(dāng)?shù)氐淖匣ㄜ俎Ia(chǎn)。

        1 材料和方法

        1.1 試驗(yàn)地概況

        試驗(yàn)設(shè)在蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院景泰試驗(yàn)站,位于104°30′ E,37°10′ N,海拔1 630 m,年平均氣溫8.2 ℃,無霜期141 d,≥10 ℃活動(dòng)積溫3 038.2 ℃·d,≥0 ℃活動(dòng)積溫3 614.8 ℃·d;土壤類型為灰鈣土,灌溉條件良好,代表該地區(qū)中上等地力水平。

        1.2 供試材料

        共種植紫花苜蓿品種15個(gè),其中國外引進(jìn)品種11個(gè),國內(nèi)品種4個(gè)(表1),所有品種來自蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院。

        表1 供試品種

        1.3 試驗(yàn)方法

        采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),2次重復(fù),小區(qū)面積4 m×6 m,2013年6月16日播種,人工開溝條播,行距33 cm,6月21日灌水,23日出苗,出苗率90%以上,以后管理同一般大田。2013年未收割。2014年春季仔細(xì)觀察返青情況,從返青期3月28日開始,每7 d測定一次,至5月30日開花期結(jié)束,從地上3~5 cm處刈割,樣品裝入塑料袋,在室內(nèi)立即稱鮮重;取小樣本(前3次未取小樣本,樣品全部處理)約1 000 g稱重后在105 ℃下殺青15 min,再在80 ℃下烘干至恒重,稱干重并折算產(chǎn)量。取樣面積為0.9 m2,每小區(qū)取1個(gè)樣方。

        1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法

        用Excel作散點(diǎn)圖進(jìn)行直觀對比,用SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件中Reg過程進(jìn)行回歸方程的計(jì)算,用ANOVA過程進(jìn)行方差分析,用Corr過程計(jì)算偏相關(guān)系數(shù),用Cluster過程進(jìn)行聚類分析(數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化)。

        2 結(jié)果與分析

        紫花苜蓿的地上生物量隨返青后天數(shù)的增加而增加(表2),前期增長較慢,中期增速加快,后期增速又變慢,巨人201、名流、維拉、瑞西、甘農(nóng)1號、隴東苜蓿、北疆苜蓿7個(gè)品種在56 d后生物量出現(xiàn)下降。各品種之間的增速和生物量有一定差異。牧歌401、阿爾岡金在返青初期的干重最小,之后生長速度加快,到后期產(chǎn)量較高。維拉、瑞西等品種返青初期就表現(xiàn)產(chǎn)量高,中后期一直處于高水平。新疆大葉、隴東苜蓿等國內(nèi)品種,在返青初期雖然產(chǎn)量不低,中期的產(chǎn)量水平也與其它品種相當(dāng),但后期生長速度較慢產(chǎn)量較低。

        2.1 生長動(dòng)態(tài)模型

        對于紫花苜蓿生物量積累過程數(shù)學(xué)模型的研究報(bào)道較少,相關(guān)研究表明,不同秋眠級苜蓿品種地上總生物量積累的動(dòng)態(tài)模型符合“S”型Logistic生長曲線[15]。另有研究表明,不同苜蓿品種在返青后的生長高度呈直線上升,沒有表現(xiàn)出明顯的慢-快-慢的生長節(jié)律[16]。在陜西關(guān)中地區(qū)對5個(gè)苜蓿品種地上生物量的絕對生長量(AGR)和相對生長量(RGR)進(jìn)行研究,返青初期溫度較低,AGR較??;4月中旬后隨水熱同期到來,AGR達(dá)到最大,隨后因生殖生長的影響,AGR下降,表現(xiàn)出明顯的慢-快-慢的生長規(guī)律[17]。在作物生長后期,由于不良環(huán)境條件和生殖生長的影響,作物為了維持生命,積累的干物質(zhì)又轉(zhuǎn)化而被作物消耗,干物質(zhì)可能有下降的趨勢,這種情況必須用修正的生長曲線來進(jìn)行擬合[18]。可見,在不同的生長條件下,苜蓿干物質(zhì)積累的動(dòng)態(tài)也可能不同。因此,我們用直線方程Y=a+bX、生長曲線Y=K/(1+ea+bX)和修正生長曲線Y=K/(1+ea+bX+cX2)3種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了擬合,根據(jù)回歸方程的離回歸標(biāo)準(zhǔn)誤來選擇適宜的模型,同時(shí)用Excel作散點(diǎn)圖進(jìn)行直觀比較。結(jié)果表明,3種模型的F測驗(yàn)都達(dá)到極顯著水平,但離回歸標(biāo)準(zhǔn)誤有差異,以Logistic生長曲線的誤差最小,修正生長曲線次之,直線方程的誤差最大(表3)。由此說明苜蓿地上生物量積累的數(shù)學(xué)模型以Logistic生長曲線最好。各苜蓿品種干草產(chǎn)量(Y)隨著返青后天數(shù)(X)變化的生長曲線模型及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果見圖1。各品種回歸方程的顯著性測驗(yàn)都達(dá)到極顯著水平(圖1),說明回歸方程真實(shí)反映了資料的內(nèi)容,可信度好。

        表2 產(chǎn)草量(g·m-2)測定結(jié)果

        注:同列不同字母者表示差異顯著(P<0.05)。

        Note: Different lowercase letters in the same column indicate significantly difference among different varietives at the 0.05 level.

        表3 三種數(shù)學(xué)模型的離回歸標(biāo)準(zhǔn)誤和F測驗(yàn)值

        2.2 對生長曲線的數(shù)學(xué)分析

        Logistic曲線是一個(gè)“S”型曲線。在作物生長初期,生長速度慢,之后由慢逐漸變快,在一定時(shí)間生長速度達(dá)到最大值,此時(shí)產(chǎn)量水平為K/2,之后生長速度逐漸變慢,并逐漸趨于0,產(chǎn)量水平逐漸趨近于K值。K值的大小,表明了該品種最大生產(chǎn)潛力的大小。

        對生長曲線方程求一階導(dǎo)數(shù),可得到生長速度方程:

        V=K(-b)ea+bx/(1+ea+bx)2.

        它是一個(gè)連續(xù)變化的單峰曲線。依此方程可求出最大生長速度出現(xiàn)的時(shí)間t=-a/b,此時(shí)的最大生長速度為Vmax=-bK/4,它們分別表示了苜蓿生長最快時(shí)出現(xiàn)的時(shí)間和生長速度的最大值,它們都是重要的品種特性。據(jù)此方程還可求出生長速度由慢變快的突變點(diǎn)t1和由快變慢的突變點(diǎn)t2;t1出現(xiàn)的早晚,表示一個(gè)苜蓿品種返青后生長的快慢,與早期產(chǎn)量有直接關(guān)系;t2則表示苜蓿的生長由快速生長階段進(jìn)入緩慢生長階段,t2出現(xiàn)的遲早,表示刈割時(shí)期的早晚。t2-t1則表示作物旺盛生長期的長短,它與Vmax的乘積稱為生長特征值(GT),它表示作物在旺盛生長期的生長量。

        根據(jù)以上分析,分別計(jì)算了各品種的最大生長速度Vmax、最大速度出現(xiàn)的時(shí)間t、生長速度由慢變快的突變點(diǎn)t1和由快變慢的突變點(diǎn)t2、旺盛生長期的長短t2-t1、生長特征值GT。苜蓿的最大生產(chǎn)潛力以瑞西最大,維拉、名流次之,新疆大葉最小,甘農(nóng)1號和隴東苜蓿也較小(表4)。究其原因,國內(nèi)品種雖然t1值較小,前期發(fā)育早,但t2值也小,快速生長期結(jié)束也早,旺盛生長期較短,生長速度也較小,因而產(chǎn)量潛力較低。

        2.3 苜蓿生長的內(nèi)在規(guī)律性分析

        根據(jù)苜蓿生長的動(dòng)態(tài)模型所求出的各個(gè)特征值,反映了一個(gè)苜蓿品種的某些本質(zhì)屬性;對它們進(jìn)行深入分析,可以揭示苜蓿生長的某些內(nèi)在規(guī)律性。將表4中的各個(gè)特征值之間進(jìn)行了偏相關(guān)分析(表5),結(jié)果表明:K值與GT有極顯著的正相關(guān)(P<0.05),而與其它各項(xiàng)均無相關(guān);說明苜蓿生產(chǎn)潛力的大小,并不單純決定于最大生長速度的大小,與最大生長速度出現(xiàn)的遲早及旺盛生長期的長短無關(guān),而是取決于最大生長速度與旺盛生長期二者的乘積。t1與t之間相關(guān)極顯著,說明返青后生長越快的品種,最大生長速度出現(xiàn)的也越早。t與t2之間有顯著正相關(guān)(P<0.05),表明最大生長速度出現(xiàn)較遲的品種,生長由快變慢的轉(zhuǎn)折點(diǎn)也相應(yīng)較遲。但t1與t2之間無相關(guān),說明2個(gè)突變點(diǎn)的變化并不是同步的。t1與Vmax之間有顯著正相關(guān),表明前期生長發(fā)育較遲緩的品種,最大生長速度較大。t2與t2-t1之間也有顯著正相關(guān),表明后期發(fā)育較遲的品種,它的旺盛生長期較長。

        2.4 聚類分析

        各個(gè)苜蓿品種的生長動(dòng)態(tài)曲線,有些比較相似,有些則相差較大。通過聚類分析,把比較相似的品種進(jìn)行適當(dāng)歸類,則更便于分析和生產(chǎn)中應(yīng)用。以表4中所列的7個(gè)特征值為分類指標(biāo),進(jìn)行了系統(tǒng)聚類。以連接距離0.75進(jìn)行了劃分,可分為5類(圖2):

        圖1 不同苜蓿品種的生長曲線

        品種Variety生長曲線指標(biāo)GrowthcurvesparameterK/g·m-2Vmax/g·(m2·d)-1t/dt1/dt2/d(t2-t)1/dGT/g·m-2德福Defi760.120.7938.326.350.424.1500.5賽特Sitle819.519.3441.027.155.027.9539.6牧歌401AmeriGraze401798.125.9339.629.449.720.3525.6阿爾岡金Algonquin908.027.3540.129.251.021.9597.9金皇后GoldenEmpress909.025.5237.926.149.623.5598.5巨人201Ameristand201888.623.2437.424.849.925.2585.2德寶Derby912.822.3739.826.453.326.9601.1三得利Sandili906.522.7337.724.650.826.3596.9名流Famous1009.927.1739.727.451.924.5665.1維拉Vela1012.522.6939.324.654.029.4666.7瑞西Rest1025.423.7741.026.855.228.4675.2甘農(nóng)1號GannongNo.1754.022.0535.324.146.622.5496.5隴東苜蓿Longdongalfalfa740.021.3036.424.947.822.7487.3新疆大葉XingjiangDaye635.322.9333.224.142.318.2418.3北疆苜蓿Beijiangalfalfa878.127.1839.929.350.621.3578.2

        表5 各特征值之間的偏相關(guān)系數(shù)

        Note: *,P<0.05; **,P<0.01;r0.01=0.765 0;r0.05=0.632 0.

        圖2 聚類分析結(jié)果

        注:1-15為品種序號,同表1。

        Note: 1-15 are codes of varietives, the same in Table 1.

        第Ⅰ類:包括牧歌401、阿爾岡金、名流和北疆苜蓿,前期生長慢,t1出現(xiàn)在返青后29 d;最大生長速度最大,達(dá)26.9 g·(m2·d)-1;但旺盛生長期較短,因而產(chǎn)量水平屬中上水平。屬于前慢后快的類型。

        第Ⅱ類:包括金皇后、巨人201、德寶、三得利、維拉和瑞西;前期生長較快,t1出現(xiàn)在返青后25 d左右,最大生長速度與旺盛生長期都處于較高的水平,因而產(chǎn)量潛力最大,可達(dá)到900~1 000 g·m-2;屬于生長快產(chǎn)量高的類型。

        第Ⅲ類:包括賽特一個(gè)品種,前期生長較慢,最大生長速度最小,但旺盛生長期持續(xù)天數(shù)長達(dá)27.9 d,產(chǎn)量潛力居中,刈割始期在返青后55 d,是一個(gè)生長遲緩的類型。

        第Ⅳ類:包括新疆大葉,前期發(fā)育快,t1出現(xiàn)最早,最大生長速度屬中等,但旺盛生長期最短,產(chǎn)量水平最低。屬于發(fā)育早而產(chǎn)量低的類型。

        第Ⅴ類:包括德福、甘農(nóng)1號、隴東苜蓿,前期生長發(fā)育屬中等,最大生長速度較小,旺盛生長期屬中等,產(chǎn)量潛力較低。屬于生長較慢產(chǎn)量較低的類型。

        將各類的產(chǎn)量值進(jìn)行平均,然后用Logistic曲線進(jìn)行擬合,求得各類的平均生長曲線模型,模型檢驗(yàn)均達(dá)到極顯著水平(圖3)。

        圖3 苜蓿不同類型的生長曲線

        3 討論與結(jié)論

        紫花苜蓿地上生物量的動(dòng)態(tài)符合Logistic生長曲線,這點(diǎn)與前人的研究結(jié)果一致[9-11,14]。但各地的回歸方程差異很大。在陜西楊凌的研究結(jié)果中,紫花苜蓿前期的緩慢生長階段很短,t1出現(xiàn)在返青后2.16~9.11 d,平均5.78 d,遠(yuǎn)小于本項(xiàng)研究的26.34 d[11];在甘肅定西的研究表明,緩慢生長期23~43 d,平均33 d[9];在寧南山區(qū)的研究中,緩慢生長期長達(dá)81 d,直到6月底才進(jìn)入快速生長期[10]。造成這種差異的主要原因是氣候因素。在氣候較溫暖的地區(qū)(如陜西楊凌,年平均氣溫12~14 ℃),春季氣溫回升快,植物生長迅速,進(jìn)入快速生長期早,緩慢生長期就短。而在氣候較寒冷的地區(qū)(甘肅定西,年平均氣溫6.7 ℃;寧夏西吉,年平均氣溫6.0 ℃),春季氣溫回升慢,緩慢生長期就長。

        不同紫花苜蓿品種生長動(dòng)態(tài)的比較從總體趨勢來看,國外引進(jìn)的品種生長速度快,產(chǎn)草量高;而國內(nèi)品種生長速度相對較慢,產(chǎn)草量也較低(北疆苜蓿例外)。這與品種的秋眠性有關(guān),國外品種都是半秋眠或非秋眠型,而國內(nèi)品種都是秋眠型(新疆大葉為半秋眠型)。比較生長前期緩慢生長期的變化規(guī)律,國外品種較長,平均26.6 d,國內(nèi)品種較短,平均24.37 d,這與北京地區(qū)不同秋眠苜蓿品種的生長動(dòng)態(tài)相同[19],但卻與陜西楊凌不同秋眠級數(shù)苜蓿品種生物量特性[15]相反。比較各品種快速生長期的變化規(guī)律,國內(nèi)品種的較短,平均21.18 d,國外品種較長,平均25.3 d,這與上述兩項(xiàng)研究結(jié)果都不一致。由此可見,紫花苜蓿的生長動(dòng)態(tài)是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程,與許多因子有關(guān),只有把氣候、土壤、施肥、灌水、品種等多種因子綜合考慮,才能得到較好的結(jié)果。這些有待于進(jìn)一步深入研究。

        紫花苜蓿適期刈割是栽培管理中非常重要的內(nèi)容,必須考慮其產(chǎn)草量、質(zhì)量和持久性等因素。目前多數(shù)學(xué)者普遍認(rèn)為,苜蓿最適宜的刈割時(shí)期是早花期(即第一朵花出現(xiàn)至1/10花開時(shí)間),此時(shí)刈割營養(yǎng)物質(zhì)含量高,再生性較好[20]。本研究提出,根據(jù)苜蓿干物質(zhì)積累的Logistic方程求出的生長速度由快速生長轉(zhuǎn)變?yōu)榫徛L的突變點(diǎn)(t2),可作為刈割始期的指標(biāo)。田間觀察這一時(shí)期處于現(xiàn)蕾期,略早于早花期。對于苜蓿刈割時(shí)期的研究報(bào)道較多。王慶鎖[21]研究了苜蓿生長過程中營養(yǎng)成分的動(dòng)態(tài)變化,認(rèn)為在現(xiàn)蕾末期的粗蛋白產(chǎn)量最高,可以作為適宜刈割期的指標(biāo)。符昕等[22]研究了苜蓿不同時(shí)期刈割對再生性的影響,孕蕾中期刈割與初花期相比較,株高和葉片數(shù)沒有明顯變化,產(chǎn)草量略有下降,但在生長后期側(cè)枝數(shù)和節(jié)間數(shù)增加較快。說明在現(xiàn)蕾期刈割對于再生性沒有不良影響,而且能保證飼草質(zhì)量。由此可以認(rèn)為,生長速度由快變慢的突變點(diǎn)(t2)作為刈割始期是合理的。這一指標(biāo)在苜蓿開花很少或根本不開花的地區(qū),指導(dǎo)苜蓿生產(chǎn)更具有現(xiàn)實(shí)意義。

        4 結(jié)論

        不同苜蓿品種的產(chǎn)草量,在第一茬其生長動(dòng)態(tài)符合Logistic生長曲線。苜蓿產(chǎn)量潛力的高低,不取決于最大生長速度,也與旺盛生長期的長短無關(guān),而取決于它們二者的乘積。根據(jù)生長動(dòng)態(tài)模型所求得的生長速度由快變慢的轉(zhuǎn)折點(diǎn),可作為刈割始期,供生產(chǎn)中應(yīng)用。生長快而發(fā)育早的類型,如新疆大葉,刈割始期在5月9日;而生長遲緩的類型,如賽特,刈割始期為5月22日;其它品種居于上述品種之間。根據(jù)聚類分析結(jié)果,第二類品種(金皇后、巨人201、德寶、三得利、維拉、瑞西)生長速度快,產(chǎn)量潛力大,從第一茬草的生長情況看,宜作為目前生產(chǎn)中的推廣品種。但紫花苜蓿是多年生、多次刈割的作物,生產(chǎn)中還必須考慮不同年限和不同茬次的生長情況。因此,生產(chǎn)中推廣有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

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        (責(zé)任編輯 張瑾)

        Growth model and classification of different alfalfa varieties under irrigation conditions

        Qi Cui-lan1, Wu De-li2

        (1.Agro-Pastoral Bureau of Jingtai County, Jingtai 730400, China;2.College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China)

        The growth model for 15 varieties of alfalfa as the first crop in the second year under irrigation conditions was investigated. The results showed that the growth model was consistent with the logistic growth curve. There were obvious differences in the regression models of varieties. Based on these models, the highest potential yield (K), maximum growth speed (Vmax), time of maximum growth (t), turning point of growth speed from slow to fast, and that of fast to slow (t1, t2), the period of vigorous growth (t2-t1), and growth characteristic values (GT) were calculated. The variable t2can be used as an index to the time to begin harvest with reference to production. Partial correlation analysis showed that the potential yield of alfalfa was determined by the product of days of vigorous growth and maximum growth speed. According to the values, the varieties were clustered into five types. The second classification varieties (Golden Empress, Ameristand 201, Derby, Sandili, Vela, and Rest) are appropriate for local planting with harvest beginning on May 17.

        alfalfa; growth curve; cluster analysis; beginning time for harvest

        Qi Cui-lan E-mail:491309826@qq.com

        10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0176

        2016-04-07 接受日期:2016-07-01

        全球環(huán)境基金(GEF)

        祁翠蘭(1964-),女,甘肅景泰人,高級農(nóng)藝師,??疲饕獜氖率澜玢y行貸款畜牧業(yè)綜合發(fā)展項(xiàng)目工作。 E-mail:491309826@qq.com

        S816;S541+.107

        A

        1001-0629(2017)3-0556-09*

        祁翠蘭,武得禮.灌溉條件下不同紫花苜蓿品種生長動(dòng)態(tài)模型及其類型.草業(yè)科學(xué),2017,34(3):556-564.

        Qi C L,Wu D L.Growth model and classification of different alfalfa varieties under irrigation conditions.Pratacultural Science,2017,34(3):556-564.

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