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能量水平是影响饲料配方成本的最主要因素,约占整个配方成本的70%。原料能值估算越接近目标动物群体的利用真值,就能够越准确的预估动物的生产性能,创造更好的效益。法国农业科学院(INRA)和荷兰SFR饲料研究所的猪净能数据库是大家所熟知且应用较广泛的两个数据库。尽管二者在各自的原料数据表中给出的营养成分含量及能值不同,但是其估算原料净能值的思路是相近的,即针对每种原料建立回归方程,通过常规指标估算净能值或者估算总能、消化能、代谢能及净能间的转化率。下面以法国INRA的净能为例介绍如何利用已有的配方软件,通过编辑相应的计算公式,设置相应的原料参数实现原料的净能估算与动态维护。
1 第一步,估算总能(GE)
第一步是估算饲料原料的总能值。可以直接通过氧弹法测定,也可以根据常规养分含量通过公式进行估算。INRA-AFZ的数据表或NRC的营养需要一书中均给出了估算原料总能的计算公式。不同的是,INRA还针对不同原料给出了总能值的校正参数,使估算值与实测值更为接近。由于引入了校正参数,所以不同种类的原料,其总能估算方程是不同的。但是,为了在配方软件中方便实现输入总能的预估方程,可以将这些总能预测公式按如下方式表述:
总能(校正)=总能(未校正)+校正参数
如果一来,就可以在配方软件中编辑“总能(未校正)”的通用公式,然后再在营养指标中引入“校正参数”,通过加减这一指标即可实现“总能(校正)”的自动估算了。各种原料的总能公式及校正参数见下表(网上有中译pdf版):
由于原表预测公式是以干物质为基础进行估算,且结果为MJ/kg。为了方便使用,转换为风干基础(或饲喂基础),并将能量单位转换为Kcal/kg后,整理如下表:
2 第二步,估算能量的消化率
2.1 生长猪消化能(DEg)的估计
在配方软件中引入指标:总能消化率(Ed,%)
消化能DE=GE×Ed/100。
Ed不仅受原料营养成分构成的影响,还受测定方法、猪的体重及饲料的加工处理方式的影响。在法国INRA给出的表格中,Ed是针对粉料而不是针对颗粒饲料的,但是据多年的使用经验来看,可以完美的应用于颗粒饲料。
在INRA净能体系中,将体重对Ed的影响分为两个重量阶段:(1)50-70kg的生长猪(代表断奶仔猪-150kg体重阶段的猪)和(2)成年母猪(包括空怀、妊娠和哺乳母猪)。
INRA-AFZ给出了不同饲料原料Ed的计算公式,这些计算公式通常用粗纤维(CF)、NDF和ADF作为估算因子。有时,同一个原料的Ed会有多个估算公式,此时可以取所有公式估算值的平均值。
2.2 成年母猪消化能(DEs)的简化估算方法
由于DEs/DEg的比值是不恒定,受原料营养组成的影响。由于系数a【a=(DEs-DEg) / NDOMg】因特定原料种类而异,所以要计算母猪的Ed就需要估计生长猪不可消化有机物(NDOMg)的含量。尽管如此,为了简化计算过程,我们假定原料化学组成的变化不影响生长猪有机物消化率(OMdg)和能量消化率(Edg)的比值b,即OMdg=b×Edg;
因此,
DEs-DEg=(a/1000)×OM×10×(100-b×Edg)/100
=a×(100-Ash) ×(100-b×Edg)/10000;
而
DEs/DEg,%=100+(a/100)×(100-Ash)×(100-b×Edg)/DEg;
以上公式中,OM、灰分(Ash)及Edg以%含量表示;DEg单位为MJ/kg;
各原料的a、b值列于下表中(该表有中译版,在CNKI中可查):
3 第三步,估算代谢能
简易估算法:当饲料原料的化学组成在正常范围内变动时,饲料原料的ME/DE值相对恒定。此时,饲料原料的ME含量估算可以简化为:
ME=DE×(ME/DE),ME/DE的数值也列于上表中。
4 第四步,估算净能(NE)
最后一步是估算净能(NE),采用Noblet等提出的公式。在INRA给出的数据表中的净能值就是以这些公式计算的。
与估算ME相似,特定原料的NE/ME值随原料化学成分变化的幅度并不大。因此,饲料原料的NE含量估算可以简化为:
NE=ME×(NE/ME),NE/ME的数值也列于上表中。
5 计算示例
建议:在配方软件中通过公式自动计算各原料的总能、消化能、代谢能及净能时,建议在设定原料的消化能时参照公式计算值人为确定,而不是直接使用公式计算的数值。这样可以灵活修正原料的消化能、代谢能和净能数据,避免因总能估算误差导致消化能或净能过高或过低。
计算生长猪和成年母猪的消化能、代谢能和净能估算公式及相应中间指标列于下表(示例来源于Feed Mix vol. 11 no. 4 2004, Noblet等)。然后通过公式将总能及总能消化率指标与常规化学指标关联在一起。如此一来,常规化学指标的变动可以直接通过总能的变化反映出来。我们就可以根据总能的变化幅度、及总能消化率(Ed)的变化幅度大小确定是否调整数据库中的消化能及净能数据。
在配方软件中引入以下指标,然后通过以上公式将这些指标关联在一起:
来源:营养荟01
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