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发表于 2009-7-18 19:08:34
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唉，那我发几个吧，看完后估计你也不知道该用哪个了，呵呵
对饲料中有效能评定的认识较蛋白质早。1809年德国的Darie（1752-1828）就提出了干草价（当量），以每千克干草为标准评定饲料的单位。1872年Fjord提出了北欧饲料单位，1874年作了修订，后改为大麦单位；1913年瑞典的Hansson，1931年丹麦的Frederkson作了进一步修改，并定义每千克大麦的肥育净能为1650Kcal，产奶净能为2100Kcal。Wolff（1874）提出了可消化养分，后来Wolff和Lehmann提出了TDN的计算公式。最初可消化粗脂肪的系数是2.4，10年后美国的工作者将其改为现在的2.25。1917年Armsbe提出了净能体系；Armsbe的净能体系是用呼吸测热仪测定维持需要。1900-1905年Kellner提出了淀粉价或淀粉单位，以每千克淀粉的脂肪量（248克）为一个淀粉价或1000淀粉单位（StE）。近年流行的体系有美国加洲的肉牛净能体系（Lofgren和Garrett，1968），NRC（1978）的产奶净能体系，荷兰A. J. H Vanes(1979)提出的欧洲产奶净能体系以及英国的ARC体系（1965）。
二．饲料有效能的实测
通过消化和代谢试验测定DE和ME已较熟悉，不再过多赘述。注意禽的氮校正代谢能（MEN）。部分学者认为，沉积氮在家禽的代谢过程中，是以尿酸的形式排出，每克氮的尿酸产热是34.4KJ（Hill and Anoderson）或者36.5KJ（Titus），因此测定ME能应校正零氮平衡，即每沉留1克氮应扣除34.4或36.5KJ的能量。
下面介绍几种净能的评定方法：
1．Kellner的淀粉价（StE）或淀粉单位（SE-stard equivalent）
Oscar kellner（1851-1911）在1990年就提出了StE，德国沿用至今。为纪念Oscar Kellner德国Rostocker的营养生理代谢实验室以Oscar Kellner命名。
StE（1000StE=1个淀粉价）
是以1千克淀粉（又称可消化淀粉）沉积248克脂肪为1000个StE，饲料的几大供能成分对于肥育牛的贮脂力、StE当量以及净能如表2所示。
表3-4 饲料成分对于生长肥育牛的净能
1g可消化物质 NE
Kcal KJ gFett StE
Starch 2.36 9.87 0.248 1.00
CP 2.22 9.29 0.234 0.94
EE
粗饲料、块根
4.50
18.83
0.474
1.91
新鲜籽实 5.00 20.92 0.526 2.12
油饼 5.68 23.77 0.598 2.41
NFE* 2.36 9.87 0.248 1.00
CF 2.36 9.87 0.248 1.00
Sugar 1.79 7.49 0.188 0.76
*：对于产奶、NFE不是1而是0.76个StE
由于粗纤维含量的不同，按可消化成分算出的StE量应减去粗纤维增加的校正值。随粗纤维含量的增加校正值增加，详见表3。
表3-5 粗饲料和青绿饲料的粗纤维校正系数
每克粗纤维StE的扣除数
干草、粗饲料 0.58
青绿及青贮饲料新鲜基的CF含量（%） 干青绿饲料的干物质基础CF含量（%）
≤4 ≤22 0.29
4.1-6 22.1-24 0.31
6.1-8 24.1-26 0.34
8.1-10 26.1-28 0.38
10.1-12 28.1-30 0.43
12.1-14 30.1-32 0.48
14.1-16 32.1-34 0.53
>16 34.1-36 0.58
注：对于谷物籽实按表2计算出的StE应打0.95的折扣。
表3-6 燕麦StE的计算
每kg燕麦含量g 消化率% 可消化物质g 系数 StE
CP 110 83 91 0.94 86
EE 47 91 43 2.12 91
CF 102 33 34 1.00 34
NFD 596 78 465 1.00 465
676
校正 StE=676×0.95=642
表3-7开花后抽穗前的牧草
每kg燕麦含量g 消化率
% 可消化物质
g 系数 StE
CP 36 77 28 0.94 26
EE 8 56 4 1.91 8
CF 42 78 33 1.00 33
NFE 80 81 65 1.00 65
132
扣除CF校正 42×0.31=13 -13
119
2．维持净能（NEm）、生长净能（NEg）、产奶净能（NFl）、产脂净能（NEf）的测定
NEM一般用间接或直接测热法测定，也可用平衡试验或屠宰试验测出沉积能再推算NEM。通过平衡试验的原理，NEM测出后也可推算出NEP（NEG、NEL、NEF）。除NEM外，NEP目前大都是类似StE的方法，实测或从可消化养分间接推算的。NEM一般用每千克代谢体重需多少能量表示的，可转换成MEM或DEM。
三．用可消化养分间接推算饲料有效能
这种方法不是直接用摄入总能扣粪能实测得，而是建立DE或ME和NE与饲料可消化的CP、EE、NFE、CF等的回归公式来预测饲料DE、ME和NE。由于仍需测消化率，故采用的不多。
1．猪
①DE：用中、酸性洗涤纤维先估计能量的消化率，再乘以总能即为DE。
消化率（%）=93.83-1.75×ADF%
消化率（%）=100.77-1.19×NDF%
②MEBFS（KJ/kg 干物质）
=21×DCP+37.4×DEE+14.4×DCF+17.1×DNFE-1.4×sugar*-6.8×（BFS-100）**
*当每千克干物质suger 含量≥80g时才扣除
**当DCF+DNFE-Starch-Sugar超过100的部分才扣除。
表3-8例：糖蜜渣的MEBFS
成分 粗养分g/kg 消化率% ME的系数 ME MJ/kg
CP 112 45 21.0 1.06
EE 7 46 37.4 0.12
CF 156 83 14.4 1.86
NFE 647 90 17.1 9.96
Sugar 210
Starch 0
校正sugar 210 -1.4 -0.29
校正BFS (502-100) -6.8 -2.73
校正MEBFS 9.98
BFS-Bacterial Fermentation Substance
③NE
Rostocker的净能体系（NEF）（Nehring 1969）。
NEF（KJ/kg）=10.7×DCP（克）+35.8×DEE（克）+12.4×（DCF+NFE）
每克双糖（disaccharid）扣0.63KJ，每克单糖（monosaccharid）扣1.26KJ，每克乳蛋白加4.2KJ：每克乳脂扣4.2KJ。
表3-9 例 1kg甜菜切块对于猪的产脂NEF¬
可消化养分
g/kg 系数
KJ/g NEF
KJ
CP 24 10.7 257
EE 0 35.8 0
CF 50 12.4 620
NFD 682 12.4 8457
合计 9334
校正糖 528 -0.63 -333
校正后值 9001
EF 614.4
EF为猪的产脂净能单位，每单位为14.65KJ, 9001/14.65=614.40
2．禽
禽一般是ME或MEn，但也有用净能的。
MEn（KJ）=18.3×MCP+38.8×MEE+17.3×MNFE
式中CP、EE、NFE前的M表示可代谢的意思。
3．反刍动物
美洲一般只用可消化养分用TDN估计各种净能（NE），而欧洲是ME、NE和SE。在此主要介绍几个用可消化养分估计有效能的体系。
（1）TDN-可消化总养分（NRC，1989）
TDN（kg/kg）=DCP+DCF+DNFE+2.25×DEE
TDNFC=0.98×（100-（NDF-NDICP）+CP+EE+Ash）×PAF
TDCPf=CP×exp（-1.2×(ADICP/CP)）
TDCPC=（1-（0.4×（ADICP/CP）））×CP
TDFA=FA 如果EE<1，则FA=0
TDNDF=0.75×（NDFn-L）×（1-（L/NDFn））×0.667
对于动物性蛋白饲料：FDN=TDCP+FA×2.25+0.98×（100-CP-Ash-EE）-T
对于含甘油的脂肪：TDNIX（%）=（EE×0.1）+（FA消化率×（EE×0.9）×2.25）
对不含甘油的脂肪：TDNIX（%）=EE×FA消化率×2.25
1磅TDN（玉米）≈1McalNE
1磅TDN（优质干草）≈0.75McalNE
1磅TDN（粗饲料）≈0.50McalNE
DE（Mcal/kgDM）=0.04409×TDN（%） （Crampto et al., 1957, Swift, 1957）。
对于大多数饲料：DEIX（Mcal/kgDM）=（tdNFC/100）×4.2+(tdNDF/100) ×4.2+(tdCP/100) ×5.6+(FA/100) ×9.4-0.3
对于动物必饲料：DEIX(Mcal/kgDM)=(tdNFC/100) ×4.2+(tdCP/100) ×5.6+(FA/100) ×9.4-0.3
对含甘油的脂肪：DEIX(Mcal/kgDM)=9.4×(FA消化率×0.9×(EE/100)+4.3×0.1×(EE/100))
对不含甘油的脂肪：DEIX(Mcal/kgDM)=9.4+FA消化率×（EE/100）
饲喂不同水平引起TDN下降的百分点：0.18×TDNIX-10.3
TDN转化为消化能下降的百分率：（(TDNIX -(0.18×TDNIX)-10.3) ×采食量/TDNIX
当EE<3%时，NELP（Mcal/kgDM）=(0.703×MEP(Mcal/kg))-0.19
当EE>3%时，NELP（Mcal/kgDM）=0.703×MEP-0.19+((0.097×MEP+0.19)/97) ×(EE-3))
（2）NRC（1989）奶牛标准中用DE推算ME
EE<3%时，ME（Mcal/kgDM）= -0.45+1.01×DE （Moe and Tymell，1975）。
EE>3%时，ME（Mcal/kgDM）=1.01×(DEP)-0.45+0.0046×(EE-3)
添加脂肪：MEP(Mcal/kgDM)=DEP(Mcal/kgDM)
（3）几种NE的估计
①Rostocker产脂净能（Nehring 1969）
NEF（KJ/kg）=7.2×DCP+31.5×DEE+8.4×（DCF+DNFE）
表3-10 例：1kg干草对于牛的产脂净能（NEF）
可消化养分
g/kg 系数
KJ/g NEF
KJ
CP 56 7.2 403
EE 10 31.5 315
CF 169 8.4 1420
NFE 250 8.4 2100
4238
=405EF
EF为牛的产脂净能单位，每单位为10.46KJ。
对于饲粮消化率低于67%以下的饲料，按上式算出的NEF应进行校正，校正系数见表4。
②Vanes的产奶净能体系（NEL）
此净能体系的实质是从可消化养分先估计ME。
NEL（MJ）=K1•ME= 0.6 [1+0.004 (q-57) ] ME（MJ）
式中： ，
ME按Schiemann的方法估计。
表3-11 饲粮NEF的校正系数
饲粮能量的消化率 % 校正系数
67.0-85.0 1.00
65.0-66.9 0.97
63.0-64.9 0.96
61.0-62.9 0.95
59.0-60.9 0.93
57.0-58.9 0.91
55.0-56.9 0.89
53.0-54.9 0.87
51.0-52.9 0.84
50.0-50.9 0.82
ME（KJ）=15.2×DCP+34.2×DEE+12.8×DCF+15.9×DNFE－0.7Sugar （克）
GE（KJ）=24.2×CP+36.6×EE+20.9×CF+17.0×NFE－0.7×sugar （克）
③NRC（1989）是用ME推算NE
NEM（Mcal/kgDM）=－1.12+1.37ME－0.138ME2+0.0105ME3
NEG（Mcal/kgDM）=－1.65+1.42ME－0.174ME2+0.0122ME3 （Garrett，1980）
NEL（Mcal/kgDM）=0.0245×TDN（%DM）－0.12 （Moe and Tyrnell 1976）
④德国Kirchgessner用可消化有机物（VQOSC）和EE估计青绿饲料和粗饲料的SE和NEL的两个公式：
SE（StE/kgDM）=－342+11.2VQOSC（克）+ 2.01×EE（克） （±7.1%）
NEL（MJ/kgDM）=－0.35+0.081VQOSC（克）+0.0216×EE（克） （±6.4%）
四．根据饲料化学成分预测饲料有效能
由于实测有效能相当麻烦，耗时、耗工、耗资，在有一定实测数据的基础上，根据饲料成分与有效能的相关关系，可以建立预测的回归方程。通常分为两类，一类是用供能的组分建立，一般是多元；另一类是用总能减去不能提供有效能的组分，如纤维、灰分等。但多元分析指标较多，比较繁琐，而且也不是越多越好，一般三到四个指标即可；而对于不同的饲料原料指标的选择上也有所不同。饲料分类预测效果优于不分类，但工作量较大。
1．猪
多为预测DE和ME，NE一般可由DE推算。用供能养分估计的回归公式较多也较准确，但为多元回归，要测定的参数较多，相对较烦琐。近年来，美国康乃尔大学的Noblet等提出了一套较成熟的用NDF或ADF、CF等成分预测猪DE、ME、NE的回归公式。目前我们也正在研究用NDF等预测猪饲料的消化能，因NRC推荐的公式并非十全十美，何况我国有很多饲料是美国没有的，同名的也不一定同质。
（1）GE的估计：
GE(Kcal/kgDM)=4143+（56×%EE）+（15×%CP）-（44×%Ash）
R²=0.98 NRC（1998）
（2）DE的估计：
①以NRC（1998）为代表：
ME(Kcal/kgDM)=-174+（0.848×GE）+（2×%SCHO）-（16×%ADF）
R²=0.87 Ewan（1989）
SCHO（soluble carbohydrate calculated）为：
SCHO=100-（%CP+%EE+%Ash+%NDF）
DE小=949+（0.789×%GE）-（43×%Ash）-（41×%NDF）
R²=0.91 Noblet and Perez（1993）
DE小=4.151-（122×%Ash）+（23×%CP）+（38×%EE）-（64×%CF）
R²=0.89 Noblet and Perez（1993）
因随体重增加饲料的消化率略有增加，对于育肥猪和母猪Noblet and Shi（1993）提出采用下式估计饲料DE：
DE大=1.391+（0.58×DE）+（23×%EE）+（12.7×% CP） R²=0.96
或者：DE大=-712+（1.14×DE）+（33×%NDF） R²=0.93
②NRC（1988）和其它一些估计方法：
DE（Mcal/kgDM）=4.10-0.09×%ADF NRC（1988）
DE=4179.0-86%ADF r=0.87
DE=4159.0-160NDF% r=0.96
DE=110×%CP+130×%EE+90×%NFE-5050 r=0.96
表3-12是按照能量饲料的化学成分范围设计的不同梯度的几种日粮建立的回归方程，用于能量饲料有效能的预测。
表3-12十种饲粮建立的预测能量饲料DE的回归方程（MJ/kgDM）（p<0.01） 刘彩霞等，2001
回 归 方 程 R2 Rsd
DE=16.575-0.333CF 0.8465 0.1784
DE=16.255-0.182ADF 0.9015 0.1389
DE=17.590-0.147NDF 0.9070 0.1350
DE=15.149+0.257CF-0.048CF2 0.9370 0.1188
DE=15.280+0.063ADF-0.011ADF2 0.9515 0.1042
DE=14.728+0.142NDF-0.0065NDF2 0.9616 0.0927
DE=11.127-1.229CF+2.268Ash 0.9716 0.0853
DE=15.487-0.235ADF+0.268Ash 0.9114 0.1506
DE=16.454-0.290NDF+0.862Ash 0.9647 0.0951
DE=-89.220-0.604CF+5.650GE 0.9664 0.0927
DE=-38.398-0.251ADF+2.910GE 0.9516 0.1113
DE=-48.681-0.217NDF+3.563GE 0.9760 0.0784
DE=-44.325-1.03CF+3.075GE+1.384Ash 0.9881 0.0643
DE=-79.032-0.188ADF+5.163GE-0.586Ash 0.9687 0.1043
DE=-34.61-0.24NDF+2.789GE+0.245Ash 0.9774 0.0872
表3-13 本试验结果与其它研究结果的比较
回归方程 R2 Rsd n
DE=4.8576-0.172NDF-0.018Ash+0.749GE 0.91 0.431 114
（Noblet和Perez，1993）
DE=3.77-0.186NDF+0.758GE — 0.381 360
（Morgan等，1987）
DE=-4.5396-0.186NDF+0.177GE 0.94 0.533 11
（King和Taverner，1975）
DE=-48.681-0.217NDF+3.563GE 0.98 0.0784 10
（刘彩霞等，2001）
表3-14是按照蛋白饲料的化学成分范围设计的不同梯度的几种日粮建立的回归方程，用于蛋白饲料有效能的预测。
表3-14八种蛋白饲料建立的预测蛋白质饲料的DE（% kcal/kgDM）
编号 回归方程 R2 RSD P<
（1） DE=4287.217**-57.105**ADF 0.900 163.0
（2） DE=4569.419**-52.851**NDF 0.814 222.8
（3） DE=4263.369**-79.040**CF 0.786 238.9
（4） DE=3932.489**-50.137ADF+9.228**SCHO 0.985 69.0
（5） DE=3891.559**-54.278**ADF+8.976**NFE 0.975 89.5
（6） DE=7544.584**-51.690ADF-0.714*GE 0.975 88.1
（7） DE=4112.375**-46.166**NDF+11.492**SCHO 0.954 121.5
（8） DE=4083.052**-50.944**NDF+11.277*NFE 0.935 144.3
（9） DE=8954.464**-48.226NDF-0.960**GE 0.959 114.0
（10） DE=3810.738**-70.257**CF+13.150**SCHO 0.977 86.5
（11） DE=3729.583**-78.211**CF+13.252**NFE 0.954 90.6
（12） DE=3526.764**-44.256**ADF+12.922**SCHO+5.374CP 0.988 67.9 0.01
（13） DE=3945.510-50.232*ADF-1.451EE+8.999*SCHO 0.985 76.9 0.01
（14） DE=7005.391**-0.588*GE-50.594**ADF-11.179Ash 0.979 91.6 0.01
（15） DE=9486.348**-49.651**ndf-1.080*ge+10.620Ash 0.962 123.3 0.01
（16） DE=8167.000*-10.831Ash-0.842GE-70.351**CF 0.937 158.7 0.01
（17） DE=5316.566*-50.143**ADF+6.412SCHO-0.260GE 0.989 66.9 0.01
（18） DE=6990.966**-3.936CP-55.210**ADF-0.550GE 0.981 87.3 0.01
（19） DE=2508.670+11.712CP+26.928EE+25.945NFE-64.323CF 0.961 144.0 0.05
（20） DE=2513.49+17.981CP+37.085EE+30.535NEF-36.823*ADF 0.947 168.8 0.05
（21） DE=2635.667+12.735CP+20.062EE+21.902NFE-43.928*ADF 0.979 104.8 0.01
（22） DE=3377.969**+6.757CP+4.662EE+14.633SCHO-42.401*ADF 0.989 76.2 0.01
（23） DE=4701.653**+3.942CP-445.806**ADF-0.216GE+9.777*SCHO 0.990 71.3 0.01
（24） DE=4595.839**-6.119CP-24.924Ash-2.083EE+11.75NDF-67.72ADF 0.980 79.4 0.05
李明元等,2001
表3-15 饲料的化学成分与能量之间、各化学成分之间相关系数分析结果
DE GE ADF NDF NFE SCHO ASH CF EE
DE
GE -.556(*)
ADF -.949** .310
NDF -.902** .203 .974**
NFE .430 -.840** -.169 -.093
SCHO .0621* -.844** -.369 -.292 .961**
Ash -.594(*) .688* .413 .437 -.657* -.751**
CF -.887** 0.203 .971** .978** -.023 -.220 .354
EE -.294 .791** .112 .116 -.707* -.618(*) .683* .056
CP .128 .469 -.366 -.467 -.771* -.640* .134 -.518(*) .308
李明元等,2001
表3-16 新建公式和NRC（1998）推荐公式预测本试验植物性蛋白DE
饲料名称 DE实测值 DE预测值
NRC 1998 NRC 1998 新建公式
玉米蛋白粉 3667.57 3940.923 4940.856 3698.462
豆粕 3515.02 3184.21 3700.193 3467.72
胡豆 3527.26 3373.711 3486.260 3493.872
豌豆 3584.64 3318.799 3551.025 3616.368
菜籽粕 2716.55 3020.201 2961.166 2885.214
芝麻粕 2997.65 3191.073 3045.379 2954.779
菜籽饼 2742.42 3047.107 2893.665 2784.52
棉籽粕 2535.60 2648.976 2833.595 2490.702
李明元等,2001
NRC1998 DE=4151-122Ash+23CP+38EE-64CF
NRC1998 DE=949+0.789GE-43Ash-41NDF
（3）ME
①用化学成分预测猪饲料的ME以欧洲的德国较有代表
MEBFS（KJ/kgDM）=21.8×CP+31.4×EE+17.1×St+16.9×Su+8.1×OR-6.6×ADF
单位：克 （±2%） Kirchgessner et al （1983）
MEBFS（KJ/kgDM）=22.3×CP+34.1×EE+17×St+16.8×Su+7.4×OR-10.9×CF）
单位：克 （±2.1%） Kirchgessner et al （1983）
MEBFS=19.5×CP+24.7×EE +17.3×[St+Su]+7.1× OR-5.7×CF
单位：克 （±2.8%） Kirchgessner （1989）
式中OR为残留有机物（organic residue），St为淀粉（starch），Su为糖（sugar）。
②NRC（1998）采用DE推算ME：
ME=DE×[1.012-（0.0019×%CP）] R²=0.91 May and Bell （1971）
ME=DE×[0.998-（0.002×%CP） ] R²=0.54 Noblet et al （1989）
ME=DE×[1.003-（0.0021×%CP）] R²=0.48 Noblet and Perez（1993）
ME=DE×[96-（0.202×%CP）] （NRC，1988）
对于>60kg的育肥猪和母猪，Noblet和Shi建议应用下式估计：
ME=1.107+（0.64×ME）+（22.9×%EE）+（6.9×%CP） R²=0.96
or：ME=-946+（1.17×ME）+（3.15×%NDF） R²=0.94
（4）NE
消化能、代谢能不分维持、生长、妊娠和泌乳，而净能不同的饲料提供同样的DE或ME，但转换成NE的效率不同；同一养分提供的DE或ME，用于维持、泌乳等的效率不同净能能消除DE和ME带来的误差，能更准确的反映饲料中可被动物利用的能量。
饲料净能的预测模型：
在实测NE的基础上可建立以DE或ME及饲料化学成分的预测模型，我国目前缺乏饲料净能的研究资料, 只能在测定DE 、ME的基础上借用国外预测NE的模型，借用模型预测我国农副产物、青绿及粗料净能的准确性有待证明。
猪采用净能的较少，NRC（1998）推荐用的ME推算，也有直接从化学成分估计的。
NE=328+（0.599×ME）-（15×%Ash）-（30×%ADF） R²=0.81；Ewan（1989）
NE=（0.726×ME）+（13.3×%EE）+（3.9×%St）-（6.7×%CP）-（8.7×%ADF）
R²=0.97；Noblet et al （1994）
NE=2.790+（41.2×%EE）+（8.1×%St）-（66.5×%Ash）-（47.2×%ADF）
R²=0.90；Noblet et al（1994）
(5) 从本所研究的结果可总结出以下几点规律：
①不同类型饲料所提供的有效与无效成分含量不同按谷物、饼粕、糠麸及糟渣分类
建立预测模型可提高其准确性；
②对不同类型饲料首选纤维指标不同：饲料不分类多为NDF，谷物饲料多为
CF，饼粕类饲料多为ADF，糠麸糟渣多为NDF；
③不同饲料各种指标的引入顺序：在纤维指标引入后，不分类多为Ash→GE→EE
→CP，谷物为Ash→GE，植物蛋白饲料CP→SCHO，糠麸糟渣EE→Ash。
2．禽
一般预测ME，用可消化养分或可代谢养分，直接用供能的化学成分估计的不多。用NDF、ADF、CF及CW（细胞壁物质）估计的方法目前还倾向于一个饲料建立一个预测公式，象猪那样用于估计一类（能量饲料、蛋白饲料、副产物等）或全部饲料的回归公式还不太成熟。目前我们也正研究用NDF、CF、CW等预测肉鸡和肉鸭饲料的ME。
(1) 用化学成分估测饲粮ME的一个例子：
ME（KJ/g）=（15.47×CP）+34.24×EE+16.7×St+13.04×Su±0.315 单位：克
Carne（1984）用48种饲粮建立的预测AMEn的几个回归公式（以下能量单位为MJ/kg，成分含量单位为g）。
①CF与其它成分结合
AMEn=13.39－0.019Ash+0.023EE－0.0385CF RSD=0.30 R²=0.9297
AMEn=0.913GE－0.0077CP－0.0458CF RSD=0.29 R²=0.9227
AMEn=16.8-0.019CW-0.0226Ash+0.0916EE-0.0384CF RSD=0.29 R2=0.9393
②ADF与其它成分结合
AMEn=13.54－0.0209Ash+0.215EE－0.0348ADF RSD=0.30 R²=0.9341
AMEn=0.844GE－0.0057CP－0.0393ADF RSD=0.31 R²=0.9271
③NDF与其它成分结合
AMEn=13.84－0.0202Ash+0.0221EE－0.0185NDF RSD=0.31 R²=0.9275
AMEn=0.975GE－0.009CF－0.0191NDF RSD= 0.30 R²=0.9285
④CW与其它成分结合
AMEn=0.905GE－0.0216CW RSD=0.30 R2=0.9281
AMEn=14.52+0.0177Ash+0.0229EE－0.0206CW RSD=0.22 R2=0.9643
AMEn=1.32+0.89GE－0.0061CP－0.0234CW RSD=0.20 R2=0.9708
AMEn=0.965GE－0.0056CP－0.0226CW RSD=0.21 R2=0.9646
AMEn=0.914GE－0.0061CP－0.0013CW RSD=0.20 R2=0.9696
Zhang et al（1994）用公鸡与94种大麦，以NDF结合其它成分建立的预测TMEn的两个回归公式（能量单位MJ，饲料成分含量用g）：
TMEn=16.1399－0.1433NDF RSD=0.180 R2=0.615
TMEn=12.0703+0.120EE+0.0002GE－0.1470NDF RSD=0.174 R2=0.648
Lodhi et al（1976）用雏公鸡与8种蛋白饲料建立预测饲料ME的回归公式（能量单位MJ，饲料成分含量用g）：
ME=370.29+24.47CP+65.77EE+44.07NFE－8.15CF =0.73
从上面的预测公式可以看出以CW结合GE、Ash或CP预测效果最好。
(2) 本所建立的预测模型（Mcal/kg DM）
①鸡
A 不分类
TME=4.073-0.055NDF-0.017ASH R2 =0.93 （四川农大 2000）
B 糠麸类
TME=4.123-0.060NDF R2=0.94 （四川农大 2000）
TME=1.508-0.078NDF+0.091ASH+0.685GE R2=0.94 （四川农大 2000）
②鸭
A 不分类
TME=3.357-0.047ADF R2=0.85 （四川农大 2000）
TME=2.152-0.05NDF-0.006ASH+0.489GE R2=0.97（四川农大 2000）
TME=-6.388-0.081ADF+0.167EE-0.057CP-0.151ASH+2.819GE R2=0.91（四川农大 2000）
B、糠麸糟渣类(改进较大)
ME=18.526-0.099NDF-0.670Ash
R2=0.998（四川农大 2004）
TME=17.933 -0.678 Ash+0.031 EE-0.089 NDF
R2=0.998（四川农大 2004）
TMEn=17.497-0.621Ash+0.032EE -0.094NDF
R2=0.997（四川农大 2004）
C、植物蛋白饲料(改进较大)
TMEn= -9.106-2.068Ash+1.765GE +0.236TS-0.264
R2=0.99（四川农大 2004）
TME=-11.367-0.236ADF-2.443Ash +2.036GE +0.240TS
R2=0.99（四川农大 2004）
3．反刍动物
一般直接用饲料化学成分估计反刍动物的NE，而且多为欧洲国家。下面介绍德国用饲料成分估计NE的几种方法（公式）。
NEL（MJ/kgDM）=9.23－0.0105×ADF（克）±7.1% Kirchgessnel（1989）
NEL（MJ/kgDM）=0.0082×CP（克）+0.0195×EE（克）+0.0096×NFE
－0.016×CF（克）－0.00015×CF2
NEL（MJ/kgDM）=0.075×CH4(24小时产气ml)+0.087×CP(克)+0.161×EE（克）+0.056×NFE（克）－2.422±2.76%
（Hohemhamer Futlernertlest）
SE（StE/kgDM）=1013－1.472ADF±8.4% Kirchgessnel
SE（StE/kgDM）=0.75×CP(克)+ 2.0×EE(克)+0.92±NFN(克) DLG
对于反刍动物,ME一般为DE的0.82
叶知秋 于 2009-7-18 19:10 补充以下内容
不好意思，由于表格太多，发上来时没有整理，显得有点乱，还请各位看官谅解 |
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发表于 2009-1-14 21:42:08
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