简介:本试验旨在研究不同压缩密度对天然牧草裹包青贮品质的影响,以期筛选天然牧草青贮最适压缩密度,提高其青贮品质.本试验以赤峰天然牧草为试验原料,将混合草样以不同压缩密度(127kg/m3、191kg/m3、255kg/m3、318kg/m3、382kg/m3)进行青贮,对不同处理天然牧草青贮饲料的营养指标(粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(CA))进行测定分析.结果表明:随着压缩密度的增加,CA和EE含量逐渐减小,CA的最小值出现在压缩密度382kg/m3条件下,说明青贮饲料密度越大灰分越小,CP和EE的最大值均出现在127kg/m3条件下;ADF和NDF变化趋势不明显,最小值均出现在255kg/m3条件下.由此可见,压缩密度对牧草青贮后的品质影响不同,压缩密度为200kg/m3能够得到较好的青贮草品质.
简介:本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查(测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量),获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征(高度、盖度和密度)作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。