Масличные культуры Семена хлопчатника 6 страница

REFERENCES 15

Chemey, D. J., J. H. Chemey, and R. F. Lucey. 1993. In vitro digestion kinetics and quality of perennial grasses as influenced by forage matu-nty. J. Dairy Sci. 76:790-797.

National Research Council. 1996. Nutrient Requirements of Beef Cattle. 7th rev. ed. National Academy Press, Washington. D.C.

Sukhija, P. S., andD. L. Palmquist. 1988. Rapid method for determination of total fatty acid content and composition of ₁ feedstuff's and feces. J. Agric. Food Chem. 36:1202-1206.

Wiersma, D. W., P. R. Carter, K. A. Albrecht, and J. G. Coors. 1993. Kernel milkline stage and corn forage yield, quality, and^x ₃ dry matter content. J. Prod. Agr. 6:94-99.

44

Нормы потребности молочного скота в питательных веществах

1О Модели оценки и уравнения прогнозирования

Оценка специфических компонентов модели может быть найдена в соответствующих главах. Эта глава касается оценки всех моделей относительно энергии, протеина и потребления. В этой главе также представлены уравнения для ссылок и рекомендаций.

Методология

Данные опытов, опубликованные в «Journal of Dairy Science» с 1992 по февраль 2000 г были использованы для оценки модели. Были использованы только эксперименты по лактациям, продолжительностью не менее 6-месяцев (данные из переходящих опытов не использовались). Были отобраны 25 статей, в которых представлены 100 различных рационов. Статьи были отобраны таким образом, чтобы в них было представлено широкое разнообразие ингредиентов и была проведена оценка уровня продуктивности коров. Выбор был сделан до оценки рационов; отобранные рационы показаны. Рационы варьировали по следующим показателям: 1.Источник грубого корма (фуража) - в большинстве экспериментов использовались кукурузный силос и люцерна.

2. Соотношение грубый корм: концентраты.

3. Жировые добавки (без разнообразия или широким
разнообразием источников жира.

4. Не фуражные источники клетчатки (отдельные или широкое
разнообразие не фуражных источников клетчатки).

5. Источники крахмала (в основном зерно кукурузы, в
некоторых опытах использовались ячмень и сорго).

6. Обработанное зерно кукурузы (сухое или высоковлажное,
размеры дробления, обработанное паром).

Коровы варьировали в отношении дней лактации, молочной продуктивности и состава молока. В 23-х статьях описаны опыты на коровах голштинской, в 2-х - джерзейской пород. Состав рационов (ингредиентов) входили в модель. Опублико­ванный состав питательных веществ индивидуальных ингре­диентов использовался, когда был доступен. Когда данных по составу питательных веществ не было, были использованы показатели состава кормов из таблицы 15-1. Когда состав по питательным веществам ингредиентов не был опубликован, но рацион включал их, питательность индивидуальных ингре­диентов (обычно только грубые корма), проводилось только одно изменение по стандартному отклонению, так что состав (НДК или СП) рациона был тем же самым, как и опублико­ванный. Большинство исследований не включали количество лигнина, золы и нейтрально или кислотного детергента нерастворимого сырого протеина. Фракция протеина и степень

352

переваривания в составе таблиц 15-2а и 15-26 были исполь­зованы во всех оценках. Было несколько опубликованных статей по минеральному составу ингредиентов или рационов и поскольку средний состав по минеральным веществам (табл. 15-3) имел большие различия, оценка им не была проведена. В то же время в рационы были включены минеральные добавки.

Данные но средней продуктивности коров (дней лактации, число лактации, живая масса, удой молока и состав молока) были включены в модель. Дни беременности обычно не публиковались, так что оценка была сделана на основе дней лактации. Большинство статей не упоминали возраст коров. Поэтому потребности на рост были сведены к нулю для всех коров, за исключением тех, которые были использованы для создания модели потребностей питательных веществ на рост коров.

Оценка

После того, как рацион и данные по корове были внесены в модель, прогнозируемое потребление СВ, чистой энергии допустимого уровня молока и допустимого обменного протеина, были сравнены с действительным потреблением и молочной продуктивностью. Предсказываемый баланс энергии сравнивался с действительным балансом энергии путем включения чистой энергии, необходимой для измерения изменений живой массы тела. Источники данных, используе­мых для оценки показаны в таблице 16-1.

Потребление сухого вещества (СВП)

Среднее наблюдаемое потребление сухого вещества было 22.3 кг/сутки (кг/сутки) и среднее предсказываемое потреб­ление 22.1 кг/сутки. Не было найдено доказательства линейного отклонения. Корень средней квадратной ошибки (предсказываемое минус наблюдаемое) был равней 2.0 кг/ сутки. Предсказываемое потребление было в пределах ± 5% от наблюдаемого потребления при 41% наблюдений и ± 10% от наблюдаемого потребления при 73% предсказываемого потребления сухого вещества.

Энергия

Чтобы оценить энергетическую часть модели, потребление ЧЭл (на основе действительного СВП и предсказываемой

Гл. 16. Модели оценки и уравнения прогнозирования

концентрации ЧЭл) было сравнено с усвоением ЧЭл (предска­занная модель по ЧЭл на основе действительной живой массы, модели по ЧЭл на основе действительной молочной продук­тивности и ЧЭл используемой для измерения изменений живой массы животного). Если модель является точной, потребление ЧЭл и ее использование должны быть равными без отклонений. Потребление ЧЭл и ее использование в модели имели высокую корреляцию (г = 0.61: Р<0.01). Использование энергии было в пределах ± 5% потребления ЧЭл для 46% наблюдений и в пределах 10% для 76 наблюдений. Среднее потребление ЧЭл было 35.4 Мкал/сутки в сравнении со средним использованием ЧЭл 34.5, поэтому было установлено небольшое среднее отклонение (потребление 0.9 ЧЭ Мкал или 2.5%). Линейное отклонение является очевидным (потребление ЧЭ" = 7.8 + 0.8 х использование ЧЭл); однако в США при использовании ЧЭл.тактирующим коровам, отклонение будет небольшим (при 20 Мкал использования ЧЭл установленное среднее потребление ЧЭл является 23.8 Мкал/сутки; при 30 Мкал/сутки использо­вания ЧЭл - 31.8 Мкал/сутки и при 45 Мкал использования ЧЭл - 43.8 Мкал/сутки).

Протеин

Оценка доли протеина модели путем сравнения обменного протеина (ОП) допустимого молока с истинным молоком является двусмысленной. Когда ОП допустимого молока больше, чем ОП истинного молока, производство молока может быть ограничено физическим состоянием или генетическим потенциалом коровы или питательными веществами, отличными от ОП. Более высокое количество ОП допустимого молока, чем истинного молока также означает, что модель недостаточно предсказывает потреб­ность ОП для коровы. Когда количество ОП допустимого молока сравнивалось с истинным молоком, ОП допустимого молока было меньше, чем в истинном молоке только в 18 (18%) наблюдений. Из этих, 18 наблюдений, ОП допустимого молока для 5, 8 и 5 наблюдений были в пределах 10-17%, для 5 наблюдений - 10% или менее 5%, чем в истинном молоке. 82% всех обрабатываемых групп этих данных производили меньше молока, чем предсказывала модель по производству молока из доступного количества ОП. В 67% наблюдений, ОП допустимого молока было больше, на 10%, чем в истинном молоке. Другой фактор, кроме энергии из наиболее вероятных питательных веществ, ограничивающих молочную продук­тивность и вызывающего больше ОП допустимого молока, чем в истинном, являются специфические аминокислоты. Различия между двумя видами ОП увеличивались по мере того, как концентрация лизина снижалась на 6.5% от ОП и концентрация метионина снижалась на 1.9%. Это подтверждает тот факт, что хотя обеспеченность общим ОП была адекватной во многих этих экспериментах, баланс всасываемых амино­кислот мог быть неправильным и ограничивал молочную продуктивность. Необходимы специальные эксперименты и тесты для прогнозирования потребностей ОП этой моделью.

Уравнения модельного прогнозирования Структура модели

Модель делится на два основных компонента: прогнозиро­вания потребностей и обеспечения питательными веществами. В пределах этой структуры имеются субмодели для молодых телят, поддержания, беременности, роста, лактации, потреб­ления сухого вещества, минеральных веществ, резервов обеспечения энергией и протеином, аминокислотами и оценки рационов. Глоссарий по терминам включен в конце этой главы. Основная информация, объясняющая выбор подходов и коэффициентов Комитетом NRC, используемых в модели представлены в соответствующих главах книги. Уравнения представлены также в специальной компьютерной программе.

Потребности животных

Раздел по потребностям животных разделен на 4 основных раздела, основанных на физиологических функциях: поддер­жание, рост, лактация и беременность. В раздел поддержания включены материалы по регулированию активности выпасае­мых животных. В этой модели имеются 4 класса животных: лактирующие коровы, сухостойные коровы, ремонтные телки и молодые телята. Для соответствующих физиологических функций телок, лактирующих коров или сухостойных коров представлены различные уравнения. Уравнения для прогно­зирования потребностей и обеспечения питательными веществами молодых телят представлены в отдельном разделе.

Поддержание