重复采样成就最佳日粮
来源: | 作者:CVAS饲料分析 | 发布时间: 2017-02-08 | 833 次浏览 | 分享到:

作者:RalphT. Ward 和 Mary Beth De Ondarza

   Ward, CVAS 饲料分析总裁黑格斯敦市马里兰州

   De Ondarza 博士,ParadoxNutrition 奶牛营养咨询, 西谢齐市, 纽约州

译者:陈晓琳,仇学军,叶丹妮

—— 原文Repeatedsampling generates the best rations20134月发表在Hoard’s Dairyman的农作物与牧草栏目

饲料及粗饲料的营养成分总是存在或多或少的变化,但是限制日粮的变化可改善奶牛健康和提高生产性能。当牧场粗饲料和饲料原料本身的差异较大时,饲料成本就会逐渐增加,这是因为用较高营养浓度(超标准配制)的日粮可以保障充足的营养供应,防止由不确定的营养含量变化导致的营养不足。

尤其是高产奶牛的日粮平衡,粗饲料纤维含量的一点变化都很关键。过高的日粮纤维水平会限制采食量并降低奶产量,但是日粮纤维过低会危害瘤胃健康并降低生产性能。

重复采样减少误差

饲料经济正挑战着养牛人和营养师,使其去积极的监控饲料原料组成的变化并及时作出调整。然而,如果应对不恰当,也会有因频繁改变日粮而提高饲料成本的风险,并对奶牛生产表现产生不利影响。

比尔ž怀斯(Bill Weiss),俄亥俄州立大学教授,在最近康奈尔营养学会议上的演讲中提出建议,他反对基于单次饲料分析便对粗饲料和日粮的变化做出结论性判断。他和其他研究者参与的俄亥俄州饲料变化的研究中显示,玉米青贮和牧草青贮每日的差异通常跟每月的差异一样大。

怀斯教授还指出“单一样品不能准确描述某饲料。”他提倡使用短期内采集的两到三个样品检测结果的平均值,并应用到配方中。这会使营养师根据饲料真实的组分变化去调整配方,而不是只基于单次分析结果所体现的常规变化。

尽管在过去生产者按惯例对所有牧草每个月采集1-2次,但现在科学的分析途径供生产者参考,以决定送检样品的频率。如果营养分析显示了变化,要考虑是否将新的分析结果应用于配方平衡,或者考虑到变化是随机的,使用多个样本的平均值是否会更好。

如果一个特定的牧草样品发生变化,且正常取样是每两周一次,而从实验室获得检测结果需要一周(包括邮寄时间),那么从单次检测结果去评定该牧草就会有较大偏差。

使用校准出色的NIRS(近红外光谱)分析而不是化学分析,同样的花费能检测更多样品。用NIRS分析的多个样品的平均值会明显好于用湿化学分析的一个样品值。通过额外采样,我们就有可能更好地把握饲料原料的变化并降低配方调整的频次。

追踪营养变化

NIRS可为大批量检测项目提供有力支撑,是仅有的可快速获得大量饲料分析数据且性价比高的技术。相比标准化学程序,NIRS准确度略差的问题,可通过大量检测以提高精确度的方式得以弥补。

NIRS能精确识别变化,已经作为加工程序控制部分的重要工具被应用于许多行业。NIRS同样也被用在评价饲料的变异上。粗饲料和TMR的大量密集检测使得管理者能够了解这些变异,当真正变化发生时能及时确认,并在分析决定时利用这些信息。

采样频率可用于牧场中的流程控制,其变化取决于所饲喂奶牛的数量、饲料的种类、每种饲料的用量和该饲料的常规变异情况。流程控制方法的目的是采样频次足够多到可以明确辨别哪些是常规变异,哪些是显著性变化。

目前已有多个实验室建立了数据输出或分析软件以便当显著变化发生时更易识别和引起管理者警觉。一些实验室正在针对日粮平衡,开发可以做出加权平均数的多重饲料分析报告。这些实验室将陆续提供决策分析工具以便在未来更好地管理饲料数据。

变异是固有的

 一些饲料和牧草的营养组成比起其他类饲料波动更大,例如,副产品像血粉(译者注:目前中国不允许在反刍动物中使用)和玉米纤维饲料的营养成分变化要大于玉米和豆粕。

根据俄亥俄州立大学的研究,理清“固有”变化的来源,例如区分牧草品种和收获时期,按照来源给酒糟分类,有助于减少变异的幅度,不然这些变异会被误认为是“随机的”。表格中显示的总标准误差是组份的真实标准误差差异和分析标准误差相叠加之和。


平均值

分析SD*

真实SD

SD

苜蓿青贮

20.0

0.5

2.4

3.0

玉米青贮

8.8

0.4

0.8

1.2

苜蓿干草

20.2

0.5

2.0

2.6

玉米粉

9.4

0.4

0.9

1.3

干酒糟

29.7

0.8

2.5

3.3

玉米纤维饲料

23.8

0.7

5.0

5.7

豆粕-48%

53.8

1.3

0.8

2.1

菜粕

37.8

0.9

0.2

1.1

血粉

95.5

2.1

5.1

8.2

St-Pierre and Weiss, 2006

*SD=标准误差。SD越小越好。平均值加减1SD包含一个数据集合的68%的样品量,平均值加减2SD包含95%的样品量。

该图显示来自一个大牧场的黑小麦青贮在不同时间的营养变化。粗饲料样品中氨占蛋白的比例是判断发酵品质的一种较好的方式。氨的水平较高意味着发生了梭菌发酵从而产生胺。

梭菌发酵后的粗饲料能降低采食量和提高血酮的水平。当牛只的酮病和真胃异位发病率较高时,我们可以看看是不是黑小麦青贮中氨水平过高的原因导致的。如果确实是而我们不了解,问题就得不到解决。

黑小麦青贮的粗蛋白(CP)含量在14%到24%之间,有时在青贮窖中的变化特别快。明显地,越早发现变化并及时调整配方就越好。

营养师和实验室可以帮助你了解所采购原料的营养成分的预期均值和范围。这些变化受饲料种类、地区和季节变化影响。预期饲料变异越大,需要的检测就越多越频繁。