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生物質顆粒燃料飼料配方新聞動態

 

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采用不同營養模型的飼料配方軟件的對比研究

發布時間:2013-11-02 19:02    來源:未知

     隨著世界奶牛飼養業的快速發展,奶牛的精細科學飼養對于奶牛生產效率的提升引起了養殖者的高度關注,從而推動了各種奶牛飼料配方軟件逐步得到推廣應用。而飼料配方軟件開發的核心——動物營養模型的不斷完善和更新,不斷促使著配方軟件的升級和完善。隨著相關營養成分指標的提出以及數學優化技術或技巧的出現,對開發新一代的奶牛及其它動物的配方系統帶來了新的挑戰。目前的奶牛營養模型已經不僅僅是孤立的、簡單的幾個模型,而且是相互關聯但又獨立運行的模型集,不僅影響到對奶牛營養需要的動態預測,并進一步影響到奶牛個體和/或群體生產性能的發揮。作者通過對國內外部分奶牛配方軟件的特點進行分析,通過比較計算,以觀察因采用不同的奶牛營養模型,究竟對奶牛營養需要和配方結果帶來什么樣的差異,秸稈顆粒機是養殖戶們壓制顆粒飼料不錯的選擇。
1、奶牛營養需要模型
    NRC奶牛營養需要體系是由美國國家科學研究委員會(national research council.NRC)下屬的動物營養委員會提出的,作者以1978年、1989年、2001年版進行介紹。1978年版的奶牛營養需要量計算方程式用于計算奶牛需要的粗蛋白質和能量。1989年的模型使用了蛋白質降解體系,將日糧蛋白質分為瘤胃降解蛋白質和瘤胃非降解蛋白質,同時瘤胃中微生物蛋白質產量可由凈能攝人量(NEl)算得(William,2005)。NRc(2001)發布了最新的奶牛營養需要模型,能夠將不同飼料原料對營養物質吸收的差異和對動物生產性能造成的影響均考慮在內,并討論了NDF和ADF的營養需要量,引入“瘤胃降解動力學”模型。該體系概括了奶牛營養研究領域最新營養知識,是對科學文獻與實踐經驗方面準確、科學、實用的總結(孟慶祥,2002)。
凈碳水化合物和蛋白質體系:美國康奈爾凈碳水化合物和蛋白質體系,一般簡稱為CNCPS,是康奈爾大學科學家提出的牛用動態能量和蛋白質/氨基酸體系。核心是以小腸中凈吸收碳水化合物( NAC)和凈吸收蛋白質(AP)或凈吸收氨基酸(AAA)來評價飼料的能量和蛋白質營養價值。用凈能(NE)表示牛的能量需要量,用AP或AAA表示蛋白質需要。CNCPS是在吸收其他已有體系優點的基礎上發展起來的。CNCPS中飼料能量、蛋白質營養價值的評定及其對需要量的估計,充分體現了動態觀點,強調飼料、動物及飼養三者間的相互作用,同時將牛的蛋白質營養延伸到AAA方面,是一個全新的飼養體系。
飼料顆粒機、秸稈顆粒機是養殖戶們生產顆粒飼料很好的選擇。
    小腸可消化蛋白質體系:中國的小腸可消化蛋白質體系由馮仰廉先生等1985年提出,并在我國2004年發布的《奶牛飼養標準》中又做了更實用的完善,將到達小腸中的可消化粗蛋白質分為飼料非降解蛋白質和微生物蛋白質(MCP)兩部分,并分別用可發酵有機物(FOM)和瘤胃可降解氮(RDN)評定微生物蛋白的合成效率,并提出了瘤胃能氮平衡(RENB)的概念和計算公式,為如何合理配制能量和蛋白質組分平衡的日糧提供了評判的原則,即:
    RENB-用FOM評定瘤胃微生物蛋白質合成量一用RDN估測瘤胃微生物蛋白質合成量
    當RENB-O,表明平衡良好;當RENB>0,表明日糧供給的能量有余,可補充可降解蛋白質如尿素,以減少能量的損失;當RENB<O,表明能量不足,可降低可降解氮的供給,以減少蛋白質的排放。顯然,該體系的建立可以說是我國反芻動物營養的重大進步,但目前主要限于對原理、計算方法方面的闡述,以及一些基于假設的靜態計算模型,而與之相配套的飼料養分參數,如飼料在瘤胃中的降解率、可發酵有機物含量等參數尚不易獲得,所以要全面推廣應用新的體系,還有很多基礎性的工作需要開展,必要的反映動物品種、體況、環境因素和生產性能預期的動態模型需要建立。
    其他的奶牛營養模型還包括英國的AFRC體系、澳大利亞的CSIRO體系和法國的INRA體系。這些營養需要體系模型,包含了更多的參數,從而對奶牛營養需要描述的更加科學,使所開展的動物試驗更加嚴謹。
    表1列出了對不同飼養標準中蛋白質體系主要參數的比較,通過表中參數對比可以看出,奶牛的飼養標準體系在不斷的完善和修正,從可消化蛋白質體系到降解蛋白質體系,計算特定指標的參數逐漸增加,最新的蛋白質體系中包含了瘤胃降解的動力學參數,如養分降解速率Kd和瘤胃食糜流通速率Kp等,對營養需要的考慮日益全面。
    NRC(2001)奶牛營養需要中給出70多個基本參數用于建立奶牛的飼養標準體系,是迄今為止最全面的奶牛標準體系之一。我國的小腸可消化蛋白質體系已經引入RDP和UDP概念,體現了我國奶牛飼養標準體系逐步與國際接軌,但該體系在計算奶牛營養需要量方面仍然是靜態的,不能動態的反映出奶牛不同生理階段的不同營養需要,這也是今后需要不斷研究的領域。
2、飼料配方軟件
    奶牛營養模型的不斷完善和更新,客觀上促進了奶牛飼料配方軟件的不斷升級和換代。作者選取3套采用不同營養體系的配方軟件進行比較,以獲得不同模型對奶牛營養需要量預測的差別。表2列出了對照軟件名稱、開發商以及采用的營養體系。對軟件采用模型的評價內容包括:以干物質預測采食量為例比較模型的不同,通過動物描述參數比較不同營養體系精確程度。
2.1不同體系的干物質采食量模型  確定干物質采食量和營養需要量是開發奶牛飼料配方軟件的基礎。不同的軟件采用不同的DMI計算公式,CNCPS體系中奶牛干物質采食量計算公式為:
DMI(kg/d)= (0. 0185 BW+O. 305 FCM)*(1
    通過比較不同體系干物質采食量預測的模型,可以發現用于預測DMI最常用的參數是體重(BW)和4%校正乳產量(FCM)。在CNCPS模型中還包含溫度校正因子以及泌乳周齡。而Sanxin預測公式較為簡單,沒有考慮到不同泌乳階段對于物質需求量的差別,但體現出了不同的精粗日糧比例也會影響到DMI采食量,日糧精料水平達到干物質60%之前,提高精料水平總能提高干物質采食量(熊本海等,2003)。Roseler (1997)指出以下幾種因素對DMI不一致的影響所占比例分別為:產奶量為45%、體重為17%、日糧為22%、管理為10%、體況得分為6%,產奶量和體重在這些影響中占到62%,這就是在DMI預測公式中這2個參數最常見的原因。
2.2不同體系描述動物的參數通過考察描述動物的參數,可以從一個側面反映出模型中是否將影響動物營養需要的各種因素全部考慮在內,同時可以反映出動物所處的生理狀態以及體現模型的動態性能。
    表3的內容是對照軟件對于泌乳奶牛和干奶牛的動物描述和生產對照性能的輸入內容(L:泌乳牛,D:干乳牛)。PCDairy-2要求用戶提供17個性狀參數以計算泌乳奶牛營養需要量,11個性狀參數以描述干奶牛,另外還特別要求輸入乳糖含量(孟慶祥,2002),PCDairy-2要求輸入泌乳牛和干奶牛的不同飼養環境以及舍飼條件,但是這些輸入參數對DMI或營養需要的影響表現并不明顯。盡管如此,綜合考慮各種內外界因素對奶牛的影響仍是必須的。Sanxin在計算泌乳牛時僅要求用戶提供7個參數,主要是由于采用小腸可消化蛋白質體系的制約,而計算干奶牛營養需要的參數僅有3個,沒有考慮到動物的體況及生理狀態。CPMD所要求參數也多達16個,只是沒有將奶牛品種及原奶中乳糖含量考慮在內,而奶牛品種是成年牛體重的主要影響因子,干奶牛輸入參數與PCDairy-2要求大致相似,可以看出兩套模型有一些相似點。
3、總結
    通過對采用不同營養模型的3種軟件進行比較,可以發現營養模型的優劣會直接影響到配方軟件的性能和優化效果,這就要求一套成功的配方軟件不能僅僅只體現在對計算機編程的要求上,更需要與動物營養的最新研究進展結合起來以獲得最佳效果。3套體系中以我國的小腸可消化蛋白質體系所用參數最少,對動物影響因素考慮不夠全面,還有待進一步的完善和修正,NRC體系中采用了CNCPS體系中的部分模型,NRC和CNCPS體系已經將瘤胃“黑箱”完全打開,為奶牛營養研究的進一步發展打下基礎。
    從軟件來說,采用先進體系的PCDairy—2以及CPMD計算結果預算奶牛營養需要更加接近,而Sanxin由于所用模型沒有考慮到動物生理、環境的變化對機體的影響,預測結果不太理想,這也就是我們正在開發新一代奶牛飼料配方的需要。PCDairy-2以及CPMD均沒有影子價格,主要是由于這2套軟件有大學科研人員編寫,而非商業軟件。而Sanxin配方這方面做得比較好,通過影子價格可以找出影響成本的主要因素,以審核選用的原料是否合理,只有當所有約束因素的影子價格都為零時,才說明選用的原料最合理,配方成本的下降潛力才是零。所以影子價格在選購日糧原料中起到很大作用。
    今后,配方軟件將把多配方技術、概率配方技術、配料倉競爭技術、“理想蛋白質”模式引入到飼料配方設計中,能夠全面考慮營養、成本和效益,提供大量的參考信息,為配方調整、經濟分析和采購決策提供科學依據,降低飼料成本,得出飼料轉化率高而成本最低的配方(黃漢軍等,2003)。這也是計算機技術和動物營養日益緊密結合的體現。國內用戶選擇國外軟件使用時,應充分考慮到飼料原料成分和飼養標準的不同;同時對于國內軟件應盡快采用最新的奶牛研究進展和新的動態營養模型,對于參數因子的選擇更加全面,才能在與國外軟件競爭中,尋找新的發展空間。

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