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地毯
發(fā)表于 2010-4-15 16:27:45
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粗飼料相對值(RFV)
RFV是目前美國唯一廣泛使用(銷售、庫存及根據(jù)家畜對粗飼料質(zhì)量的要求投料)的粗飼料質(zhì)量評定指數(shù)，其定義為：相對一特定標準粗飼料(盛花期苜蓿)，某種粗飼料可消化干物質(zhì)(Digestible
Dry Matter，DDM)的采食量。其關(guān)系式如下：
RFV=DMI(%BW)×DDM(%DM)/1.29
其中：DMI(dry matter
intake)為粗飼料干物質(zhì)的隨意采食量，用占體重(BW)的百分比表示；DDM(digestible dry
matter)為可消化的干物質(zhì)，用占干物質(zhì)(DM)的百分比表示；BW(body
weight)為體重。1.29是基于大量動物試驗數(shù)據(jù)所預期的盛花期苜蓿DDM的采食量，以占體重的百分比表示，除以1.29，目的是使得盛花期的苜蓿RFV值為100。
可以看出，RFV的基礎(chǔ)是DDM的隨意采食量，家畜的DDM采食量以及由此計算得到的RFV是由反芻家畜所采食的粗飼料干物質(zhì)隨意采食量(Dry
Matter
Intake，DMI，占%BW)和飼草中的DDM含量(%DM)決定的。由于通常DDM與DMI相關(guān)性不強(Moore
and
coleman，2001)，因此，RFV經(jīng)由DMI和DDM的預測模型計算得到。在預測DMI和DDM時，是分別以實驗室分析測定的中性洗滌纖維(NDF)與酸性洗滌纖維(ADF)為預測因子所建立的模型為基礎(chǔ)進行的。它們的預測模型分別為：
DMI(%BW)=120/NDF(%DM)
DDM(%DM)=88.9-0.779ADF(%DM)
DMI和DDM經(jīng)由上述各自特定模型分別由NDF與ADF計算得到。
隨著新版NRC奶牛營養(yǎng)需要(2001)中所規(guī)定的一些有關(guān)確定家畜營養(yǎng)需要新方法的實施，很有必要引入新的方法及模型來改造RFV，粗飼料相對質(zhì)量(RFQ)指數(shù)就是在這種背景下在RFV的基礎(chǔ)上發(fā)展而來。
2、粗飼料相對質(zhì)量(RFQ)
RFQ是一個新的擬用來取代RFV的粗飼料質(zhì)量評定指數(shù)，其概念與表達式同RFV，不同的是RFQ中可利用能用的是總可消化養(yǎng)分(TDN)而不是RFV中的DDM。
RFQ=DMI(%BW)×TDN(%DM)/1.23
式中除以常數(shù)1.23，目的在于將各種粗飼料RFQ的平均值及其范圍調(diào)整到與RFV的相似(Moore和Undersander，2002)。
RFQ參數(shù)預測模型中，引用新版奶牛NRC(NRC，2001)中的歸納性能量預測模型，通過可消化營養(yǎng)素(包括NDFD)來預測粗飼料的可利用能；用Mertens
(1987)的采食量模型，通過可消化的NDF(NDFD)預測粗飼料干物質(zhì)的隨意采食量(DMI)，然后以預測的可利用能和DMI為基礎(chǔ)，計算RFQ。RFQ值的平均值及其范圍與RFV的相似，約在80到200之間。由于RFQ中可利用能及DMI的預測模型分別使用可消化營養(yǎng)素與NDFD作為預測因子，因而RFQ能更精確地評定粗飼料品質(zhì)，尤其是能更準確地對禾本科牧草進行分級。FRV模型之所以會低估高質(zhì)量禾本科牧草的RFV，是因為低估了DMI。
2.1 RFO中預測苜蓿、三葉草、豆科/禾本科混合牧草TDN和DHI的模型
2.1.1 TDN預測模型
TDN豆科=[（NFC×0.98）+(CP×0.93)+(FA×0.97×2.25)+(NDFn×(NDFD/100))-7(NRC,2001)
其中：
CP=粗蛋白(%DM)
EE=粗脂肪(%DM)
FA=脂肪酸(%DM)=粗脂肪-1
NDF=中性洗滌纖維(%DM)
NDFCP=中性洗滌纖維結(jié)合蛋白
NDFn=非中性洗滌纖維結(jié)合氮=NDF-NDFCP或NDFn=NDF×0.93
NDFD=體外48小時NDF的消化率(%NDF)
NFC(%DM)(非纖維碳水化合物，用占干物質(zhì)的百分比表示)=100-(NDF+CP+EE+ash)
2.1.2 DMI預測模型
DMI豆科=[(0.0120×1350/(NDF/100))+(NDFD-45)×0.374]/1350×100
該模型以Mertens(1987)的DMI模型為基礎(chǔ)，同時引入Oba和Allen(1999)建議的NDFD進行校正。
式中45是苜蓿、苜蓿與禾本科混播牧草纖維的平均消化率，DMI以占體重(BW)的百分比表示，NDF以占干物質(zhì)(DM)的百分比表示，NDFD以占NDF的百分比表示。
2.2 RFQ中預測暖季與冷季禾本科牧草TDN和DMI的模型
2.2.1 TDN預測模型
TDN禾本科=[(NFC×0.98)+(CP×0.87)+(FA×0.97×2.25)+(NDFn×(NDFDp/100)]-10(Moore和Undersander
2002)
其中：NDFDP=22.7+0.664×NDFD，其余術(shù)語意義同上。
2.2.2 DMI預測模型
DMI禾本科=-2.318+0.442×CP-0.0100×CP2-0.0638×TDN+0.000922×TKN2+0.180×ADF-0.00196×ADF2-0.00529×CP×ADF(Moore
and Kunkle，1999)
式中DMI以占體重(BW)的百分比，CP、ADF、TDN以占干物質(zhì)(DM)的百分比表示。
關(guān)于RFQ的TDN預測模型，亦有未作細分的，都用如下模型：
TDN=[(NFC×0.98)+(CPx0.93)+(FA×0.97×2.25)+(NDF×(NDFD×0.75/100))-7(NRC，2001)
注：有關(guān)術(shù)語意義同上，此模型不須用到NDFn，較易在生產(chǎn)中推廣。
2.3 RFO取代RFV的可行性
提出RFQ的目的就是要用RFQ取代RFV，為使這種取代不致造成太大的經(jīng)濟與管理上的變化，易于推廣，在最初設(shè)計RFQ時就考慮了要使RFQ與RFV在評定粗飼料品質(zhì)時具有相同的均值與范圍。據(jù)Worlds
Forage
Superbowl實驗室對采自世界奶牛博覽會上的近200個苜蓿干草與半干青貯苜蓿樣品(它們分別是由美國20個州及加拿大的2個省選送的)的RFV與RFQ進行了測定，前者為179，后者為172，極為相似。
盡管這些樣品的RFV與RFQ值范圍變化較大，但仍然反映了RFQ與RFV間具有強的相關(guān)(0.86)?？墒菃蝹€樣本的RFQ值針對RFV的變異較大，最大的相差(高于或低于)達40點，22%的樣本相差20點甚至更高。對于RFQ較RFV高的牧草，當以RFV進行交易時，干草銷售者就沒有獲得本應(yīng)多獲得的利潤(對購草者而言，則進行了一筆好的獲利交易)；對于RFQ較RFV低的牧草，當以RFV進行交易時，則情形相反，奶牛就達不到與RFV相稱的預期泌乳量。
總體而言，由于同一種干草RFQ與RFV的均值相同，故可在定價、簽訂合同及其它用途上用RFQ取代RFV?？墒?，當具體某個干草的RFQ變化較大時，牧場主以使用RFQ為宜，這是因為RFQ能更好地反映家畜的生產(chǎn)性能(增重、產(chǎn)奶)。但也有人提出相左意見，理由是：首先，在對RFQ預測模型中所用的可消化營養(yǎng)素進行分析時，要用大量的時間，花費大量的資金；其次，在測定可消化營養(yǎng)素指標精確性上的提高，有可能被不可避免的取樣誤差抵消。盡管開展體外消化率的測定工作已有幾十年(始于1964年)的歷史，但
仍不免存在著誤差。即使采用近紅外(NIRS)技術(shù)，這種誤差同樣存在；第三，假定粗飼料分析上的誤差能夠最終反映出家畜生產(chǎn)性能(增重、產(chǎn)奶)的變化，由于奶牛在任何時間都維持著高產(chǎn)水平，完全可從苜蓿中獲得對粗飼料營養(yǎng)素的需要，那么對于以苜蓿為主要粗飼料的高產(chǎn)奶牛，就沒有必要用RFQ取代RFV。
3 粗飼料分級指數(shù)(Crading Index，GI)
盧德勛(2001)根據(jù)我國粗飼料利用的現(xiàn)狀，以系統(tǒng)科學為指導思想，在廣泛吸取RFV等粗飼料評定指數(shù)的優(yōu)點的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國粗飼料生產(chǎn)及利用的實際，適時地提出了評定粗飼料品質(zhì)的粗飼料分級指數(shù)(Grading
Index，GI)。GI不僅象RFV那樣可用于粗飼料的品質(zhì)分級、交易，還可用于指導粗飼料科學搭配以及牧草的種植與刈割，其最大的特點是：多指標，綜合評定。它的提出對粗飼料營養(yǎng)價值的評定及其科學搭配與牧草刈割期的確定提供了有用的工具。其數(shù)學表達式為：
GI=ME(MJ/kg)×DMI(kg/天)×CP(%DM)／NDF(或ADL)(%DM)
式中：ME-粗飼料代謝能，單位為MJ/kg，亦可使用泌乳凈能(NEL)取代ME，尤其在奶牛上使用NEL較多；DMI-粗飼料干物質(zhì)隨意采食量，單位為kg；CP-為粗蛋白，占干物質(zhì)的百分比；NDF-中性洗滌纖維，占干物質(zhì)的百分比；ADL-酸性洗滌木質(zhì)素，占干物質(zhì)的百分比。
王旭(2003)首次驗證了GI理論：就幾種常見粗飼料(沙打旺、羊草、玉米秸與谷草)的GI值進行了測定，并將GI對粗飼料的分級與RFV對粗飼料的分級進行了比較，結(jié)果其品質(zhì)優(yōu)劣排序完全一致。而且，用GI優(yōu)化的混合粗飼料(50%玉米秸+40%沙打旺+10%羊草)與精料(粗：精為7：3)組成的全混日糧較青干草與同一精料(粗：精為7：3)組成的全混日糧成本低，生產(chǎn)性能高。張吉鹍等(2004)就綿羊GI參數(shù)的模型化進行了研究，并進一步證明用GI對粗飼料的分級較用RFV對粗飼料分級更科學，且對經(jīng)GI優(yōu)化的混合粗飼料的組合效應(yīng)及其機制進行了研究。這一奠基性的工作對GI在我國粗飼料品質(zhì)評定及其在粗飼料優(yōu)化搭配技術(shù)上的應(yīng)用推廣必將產(chǎn)生重大影響。 |
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