飼料企業(yè)動態(tài)飼料數據庫的建設

畜牧編輯

　作者：王繼華
　轉自：[url=]最佳效益飼料配方設計[/url]

　飼料質量的穩(wěn)定，是飼料廠穩(wěn)步發(fā)展的重要保證。然而，在飼料生產中常出現成品質量與配方設計質量之間有一定差異，即所謂配方失真。配方失真的原因，有的屬于配方設計問題，有的屬于品控問題；有的可以人為調控，有的不可人為調控。本文主要討論大型飼料品牌構建和使用動態(tài)飼料數據模型，降低飼料配方失真，提高飼料配方可靠性的理論基礎和關鍵技術措施。

　　1、飼料配方的失真

　　王繼華等（2012）總結飼料配方失真的主要原因有：①原料營養(yǎng)成分的變異。②原料粉碎粒度不同其消化率常有差異。③飼料混合均勻度。④配料精度。⑤制粒工藝。⑥成品水分。⑦機器物料殘留。⑧采樣、化驗。汝應?。?006）指出飼料數據庫變異的主要原因有：⑨測定數據所用的方法、測定營養(yǎng)價值如測定消化率所用的方法、試驗的重復數、數據測定年限、表示結果的方法（不同單位和不同基礎，例如干物質或風干物）等。所以，飼養(yǎng)試驗得到的消化率存在變異，應視消化率為隨機變量。

　　本文不討論那些人為誤差或機器誤差。實踐中配方師不可避免、只能盡量減少，需要配方師考慮的影響飼料配方可靠性的因素主要有以下幾個。

　　1.1、氨基酸周轉

　　動物體內存在蛋白質周轉，已降解的體蛋白質并不完全隨排泄物或分泌物排出，而是大部分被動物重新利用合成體蛋白。所以豬體蛋白生長與牛奶或雞蛋生成后即離體不同，豬體這部分周轉的蛋白質會降低生產效率。據報道，生長豬體蛋白質的日周轉量（除去凈蛋白質沉積之外的合成量）高達全身蛋白質總量的1/7~1/8，尤其是，這部分周轉的氨基酸如何與飼糧氨基酸相平衡，有待深入研究。

　　1.2、靜態(tài)飼養(yǎng)標準

　　飼養(yǎng)標準是靜態(tài)的，而動物營養(yǎng)需要量是動態(tài)的。所謂理想氨基酸模型，應全面考慮時、空、量三個要素，而不僅僅是量的觀念——比例和數值。我們設計的日糧最理想的是以恰好的速度、比例和數量來消化、吸收和運送各種必需和非必需氨基酸到靶細胞，因為吸收到體內的氨基酸在豬體內的貯存能力很弱，時間很短，特別是各種單個氨基酸基本上不能貯存。

　　1.3、飼料數據庫變異

　　我們設計飼料配方一般是使用國家公布的飼料數據庫，那個數據庫僅僅給出平均數，配方師使用的本廠飼料原料未必是國家飼料數據庫的養(yǎng)分指標。即使同一批同一種原料，其養(yǎng)分含量也存在抽樣誤差和測定誤差，是一個隨機變量，多個養(yǎng)分指標就構成一個隨機向量。

　　1.4、飼料加工

　　不同加工方式對于飼料的有效養(yǎng)分含量影響很大，例如原料粉碎、制粒等，配方師在設計飼料配方時應該根據本廠機械性能參數設置和調整飼養(yǎng)標準，尤其是要考慮粉碎粒度、制粒溫度等，受飼料加工影響最大的是酶制劑和維生素等。

　　當前，我國飼料企業(yè)、豬場在應用中參照的主要是“中國飼料原料數據庫”、NRC、ARC等數據庫。相比而言，美國NRC飼料原料營養(yǎng)價值數據庫數據比較豐富全面。2012版NRC共列出122個原料，每個原料133個指標，列出了各個指標的樣本數、平均值和標準差，豬生長階段的劃分較之前的劃分更加細致合理，但其數據依然是靜態(tài)的，沒有反映出原料營養(yǎng)成分（特別是有效成分）的之間的相關，且數據是來自不同時間、不同實驗室，變異較大，同時許多原料的營養(yǎng)成分沒有數據。

　　2、動態(tài)飼料數據庫及其數學模型

　　在配合飼料前獲得準確的飼料原料營養(yǎng)價值對高效動物生產至關重要。隨著快速檢測方法的建立和科學數據的積累，需要一個快速傳送數據的工具，目前學界稱之為“動態(tài)飼料數據庫”。動態(tài)飼料數據庫的主要作用是關于飼料養(yǎng)分數值的估計，國內外都有報道。

　　飼料原料有效成分動態(tài)數據庫是根據飼料原料的物理、化學方法，快速、準確估計飼料原料有效成分的數據庫。動態(tài)數據庫體現了飼料原料的變異，從變異中尋找規(guī)律，在生產中利用規(guī)律。數據庫主要以表格和近紅外測定數據的形式為企業(yè)提供參考和支持。飼料原料動態(tài)數據庫的實施計劃周密、方法科學，主要通過對不同有效成分的準確測定，建立有效能值的預測模型，并應用整豬替代小鼠或體外消化試驗進行驗證，更加符合生產實際需要。目前我國，李德發(fā)團隊已根據對玉米、DDGS和小麥、谷物加工副產物等十多個飼料原料有效營養(yǎng)成分分析，成功建立了方程并驗證了其準確性，公布于《中國飼料行業(yè)信息網》并不斷更新完善，為飼料企業(yè)、養(yǎng)殖企業(yè)提供數據支持和參考。

　　用近紅外法（NIR）快速估測飼料能量值的原理和方法是根據有機鍵反射光測定飼料近紅外光譜值與真正實測的消化能值的相關，樣品用NIR掃描后建立光譜數據庫，然后把樣品飼喂豬和雞測定消化能，建立回歸模型，一組獨立的樣品掃描后飼喂豬雞作為驗證值，比較估測值和實測值的差異，用相關系數和估測誤差評估回歸模型的實用性。目前用NIR估測谷物飼料的消化能，估計誤差在0.38MJ/kg。快速估測谷物飼料的消化能可以提高配合飼料的準確性，持續(xù)增加實測值以提高估測模型的準確性，尤其是消化能在13.0~13.5MJ/kg的樣品。NIR估測玉米消化能的模型正在研究之中，但估測其他營養(yǎng)指標的模型已經應用，這些指標可以間接估測表觀代謝能（見圖1）。

　　動態(tài)飼料數據庫估計飼料養(yǎng)分數值的方法，是根據什么原理？目前國內外都是采用線性回歸模型。當兩個變量之間有相關時，我們就可以根據一個變量來估計另一個，這就是回歸，高爾登的方法。依據的信息來源越多，估計的結果就越可靠。例如實踐中直接估計日糧凈能：

　　規(guī)?；暳蠌S分析原料比較全面，完全可以測定出這些自變量的統計分布參數，這些參數對于提高飼料配方的準確性，降低配方失真，具有巨大價值，然而過去常常忽視了這些信息。一個供貨商的某一品牌的原料成分有變異是難免的，但是，使用的多元線性模型可以精確校正這種變異，這樣可以使飼料原料有效成分值越來越能夠接近真實有效成分值。這就是所謂的動態(tài)數據庫，有變異校正功能。

　　這里特別指出，國內外常使用回歸模型估計某一飼料原料的有效能值，而回歸模型有很大局限性，例如不考慮自變量間的相關，這是極其寶貴的數據信息。建議用多元線性模型進行估計，因為同一原料不同養(yǎng)分間不相互獨立。例如小麥麩，假定其粗蛋白質方差為0.73，粗纖維方差為1.35，粗灰分方差為0.48，粗蛋白質與粗纖維的協方差為-0.334，粗蛋白質與粗灰分的協方差為-0.035，粗纖維與粗灰分的協方差為0.355，則可有如下數據模型：

　　以這種方式給出的數據庫，可極大地提高飼料配方設計的可靠性和精確性；國內外有報道原料養(yǎng)分含量的平均數和標準差，但是還沒有見到同時報道不同養(yǎng)分之間的協方差或相關系數。如果假定同一原料內不同養(yǎng)分之間的協方差為零，則會丟失極有價值的信息。

　　3、動態(tài)飼料數據模型

　　大型飼料廠日常觀測的指標較全，具有豐富的觀測數據，完全可以建立自己的動態(tài)飼料數據庫，這對于提高本公司配方設計的可靠性有巨大作用。假定觀測了多個指標，例如玉米，要根據多個觀測指標（例如化學成分測定值或容重等指標）估計玉米的賴氨酸含量：

　　4、動態(tài)飼料數據庫的應用

　　前面講的都是先設計飼料配方，然后估計飼料配方的營養(yǎng)成分保證值。如果先設定要求的飼料配方養(yǎng)分保證值，該怎么設計飼料配方？

　　關于飼料配方的可靠性（概率保證值），國內罕見報道。國外有極少報道，但常為了易懂，簡化一些復雜的數學問題，而正是這種簡化，使得他們的結論令人啼笑皆非。例如在考慮線性規(guī)劃法時，把飼養(yǎng)標準的養(yǎng)分指標提高1個標準差，就可以使飼料配方的可靠性從線性規(guī)劃的50%提高到68%，要使可靠性提高到95%，就需要提高1.96個標準差。這1.96個標準差的養(yǎng)分是多大成本？這不等于把這種提高配方可靠性的方法給槍斃了么！

　　使用隨機規(guī)劃法可避免這些缺陷。關于隨機規(guī)劃法的原理與方法，可見王繼華等（2012）《仔豬飼料配方設計高級技術》，這里不再贅述。需要強調的是，有了原料養(yǎng)分之間的方差-協方差或相關系數信息，配方師就可根據已測養(yǎng)分校正或預測已測甚至未測養(yǎng)分的數值。如果飼料原料數據庫的數據十分準確，用線性規(guī)劃法也可達到相應準確度。所以也可以先進行飼料數據估計，然后使用線性規(guī)劃法設計飼料配方。

　　提高飼料養(yǎng)分數據的準確性，應該使用多元線性模型。

　　我國地域廣、飼料原料種類多、同一（同名）飼料原料的養(yǎng)分變異很大。大型飼料企業(yè)應該研究和制定自己的飼料原料標準和飼料數據庫。當然是要建立動態(tài)飼料數據庫。企業(yè)集團技術部對飼料數據庫和飼料配方設計的規(guī)范上應有宏觀機制，結合各個分公司的實際情況，適當指導飼料數據模型和飼料配方設計模式。

　　豬的飼料數據庫，有效能測定不易，SID氨基酸也不易測定，需要國家加大科研投入來完成。但是大型飼料企業(yè)可建立初步的動態(tài)飼料數據庫，例如常規(guī)的飼料原料以氨基酸、非淀粉多糖、淀粉、礦物質等為主，指導各企業(yè)使用。大型集團企業(yè)完全有能力建立自己的飼料原料數據庫，甚至只需要把現有的化驗數據匯總分析即可。

　　雜粕的使用是降低飼料成本的常用手段，企業(yè)不可能完全使用玉米-豆粕型配方，市場上都或多或少地使用非常規(guī)原料，構建動態(tài)數據庫就是為了非常規(guī)原料的更好使用，要求所使用原料的養(yǎng)分值成分更加準確。

　　在糧價不斷上漲的大背景下，飼料行業(yè)成本也在不斷攀升，飼料企業(yè)想要使自己的產品具有競爭優(yōu)勢，必然需要在優(yōu)化飼料配方、提高飼料質量、降低飼料成本方面下翻功夫，而飼料原料有效營養(yǎng)成分的變異是影響飼料質量的重要因素，飼料企業(yè)使用的原料永遠不可能與數據庫中原料的營養(yǎng)成分相同。因此，建立企業(yè)自己的動態(tài)飼料原料數據庫勢在必行。近3 年來李德發(fā)院士一直致力于“豬飼料原料有效養(yǎng)分動態(tài)數據庫”的建立，完成了多種飼料原料的營養(yǎng)價值評價工作，初步建立一個飼料有效成分的動態(tài)數據，并形成了一個動態(tài)數據庫的配方軟件。據說，這個想法緣于在上世紀90 年代開始，法國農科院營養(yǎng)研究所的Noblet通過61 種全價飼料的消化、代謝試驗，建立了一系列通過全價飼料原料化學成分推測有效成分的回歸方程。

　　配方師使用豬飼料有效成分動態(tài)數據庫，可在配料前通過化學成分分析或者近紅外分析快速獲得飼料原料有效養(yǎng)分，達到精準配料，提高飼料中養(yǎng)分利用效率和飼料質量，降低飼料成本，節(jié)約資源。這一先進科技的產生無論對緩解國家糧食壓力還是對提高飼料企業(yè)的競爭力，都將是一種福音。

　　一個企業(yè)的配方所用原料基本固定，即使原料供求不足，或價格不能接受，也只是改變替換幾種原料，而且在選擇供貨商時，無論從企業(yè)、個人、地域、原料等方面還是從物流運輸來說都有一定局限性，這種局限性有一定弊端，但反過來，也縮小了企業(yè)的原料營養(yǎng)成分變異。因此，對于工業(yè)化產品例如豆粕、DDGS等原料，飼料企業(yè)應建立以自己企業(yè)為中心，以供貨商為項目的原料數據庫。

　　單一原料供貨商的原料養(yǎng)分也有變異，據筆者經驗，單就豆粕粗蛋白質一項（不計大豆來源，取樣變異等），其檢測數值變異在1%~3%之間，因此，有必要建立品管部的化驗記錄，配方師的本廠、某供貨商、某品牌的動態(tài)原料數據庫。

　　據了解，世界知名數據公司正在想辦法尋找處理飼料真實成分和配方師使用數值的差異，并進行軟件模擬，以便為配方師提供更準確的數值。

　　5、小結

　　總之，大型飼料企業(yè)完全有條件建立自己的動態(tài)飼料數據庫，這對于提高本公司配方的準確性和可靠性具有巨大作用。規(guī)劃分析自己的原料數據庫，將誤差降低到最小，是當前配方師應尋求的方法。學會使用數學模型，建立動態(tài)飼料數據庫是降低成本的最有效手段。