第七版奶牛营养需要(中文版)

1、、干物质采食量 1. 干物质采食量(DMI)在营养学上极为重要，这是因为它决定着维持动物健康和生产所需养分的数量。真实或精确估计DMI 对于制定饲料配方尤为重要，它可以防止供给养分的不足或过剩，以及促进养分的有效利用。养分供应不足会限制动物的生产 性能，并影响健康；养分供应过剩，会导致饲料成本增加，并造成排放到环境中的养分增多。超量的养分排放对环境有毒害作 用，并 对 人 类 健 康 造 成 负 面 影 响。 有多种因素影响奶牛的干物质随意采食量。已经提岀了各种用以确定和预测干物质采食量的理论，其中包括基于瘤-网胃 物理充满程度(Allen， 1996; Mertens， 1994)、代谢-反

2、馈调节因子(lllius 和 Jessop 1996; Mertens， 1994)和氧消耗(Ketelaars 和 Tolkamp, 1996)等理论。虽然每种理论在一定的条件下是适用的，但更可能的是，包括在上述几种理论中多种刺激因素的加性 效应在共同调节DMI(Forbes，1996)。 据认为，消化率较低的饲料限制DMI，原因是它们在瘤胃中被清除的速度和通过消化道的速度慢。在瘤-网胃(可能还包 括皱胃)的胃壁上分布着连续的接触性受体。这些受体随着食糜重量增多和体积增大的刺激，会限制饲料DMI(Allen ,1996)。 饲料中中性洗涤纤维 (NDF)组分的消化速度通常较慢，所以被认为是与

3、瘤胃充满程度效应相关的主要饲料成分因子。 代谢-反馈调节理论的基本观点是，动物本身具有最大的生产潜力，并具有为了满足生产需要而最大限度利用养分的能力 (Illius和Jessop 1996)。当养分住要是蛋白质和能量)的吸收超过需要或者吸收的养分比例不当时，机体启动负代谢-反馈调节 机制来调节DMI。 另外一个代谢调节理论是Ketelaars和Tolkamp(1996)提出的基于氧消耗的理论。这一理论认为，动物会以一定的速率消耗 摄入的净能，在这一速率下，动物利用氧的程度最优，而产生导致衰老自由基的数量最少。 除了物理、代谢和化学稳恒因素的错综复杂性及其相互作用影响动物DMI夕卜，动物的心理和

4、感觉因素也起作用 (Baumont，1996)。在任何情况下都能做到准确预测反刍动物的DMI是一件相当困难的事情，其原因主要是调节DMI的刺激 因素复杂、纷乱和了解甚少。其他有关DMI的讨论和综述文章，请参见 Baile和McLaughlin(1987) ; Forbes(1995); Ketelaars 和Tolkamp(1992a，b);Mertens(1994)，以及NRC(1987)。 对于泌乳奶牛来说，产奶(消耗能量)高峰通常出现在产后48周，而DMI(能量采食量)高峰通常滞后，在产后1014周 才能达到(NRC，1989)。关于是否采食促进产奶还是产奶促进采食？至今仍存争议。基于能

5、量进食调节理论和其他理论(Baile and Forbes，1974; Conrad等，1964; Mertens，1987; NRC，1989)，似乎是奶牛消耗饲料的目的是为了满足能量需要，也就 是说产奶促进采食。 泌乳奶牛通过增加能量采食量来补偿其能量消耗的情况，在许多添加生长激素的试验中得到明确证实。在这些试验中， 干物质采食量随产奶量的升高而增加(Bauman，1992; Etherton和Bauman，1998)。 2. 泌乳奶牛干物质采食量预测方程式 1.1泌乳奶牛以前版本的奶牛营养需要采用了不同方法来预测DMI。1971年版奶牛营养需要(NRC，1971)简单地 推荐泌乳牛前68

6、周及以后阶段根据能量需要来预测随意采食量。在 1978版本的奶牛营养需要(NRC，1978)中，DMI指 南的建立是根据一套精心挑选的试验结果建立起一个修正数据表格。将奶牛体重和4%校正乳作为因子来估测 DMI，DMI 一般 占体重的2%4%。在NRC(1989)版本中，预测 DMI以能量需要理论为基础，并简单地表示为： DMI(kg)=NELS量(Meal)丿闻縊中 NEl浓度(IVIcal/ kg)(1-1) 式中产奶净能(NEL)包括用于维持、产奶和补偿体重损失所需的能量。预计的干物质采食量还需要进行校正，在产奶最初 3周阶段DMI预测值应减少18%;当饲喂发酵饲料时，饲粮水分含量在50

7、%基础上水分含量每提高 1个百分点，每100kg体 重的DMI应减少0.02kg。在NRC(1989)的版本中，DMI的预测完全是以能量平衡为基础，也就是说，奶牛长期饲养时能量摄 入量和能量消耗量应相等。这一方法不能用于估测短期饲养奶牛每日的DMI，这时需要准确预测体组织的成分变化(尽管预测 方程式是以体重的变化为基础，但其假设体重的变化与体成分变化情况相同)和饲粮中NEl的浓度。由于胃肠道充满程度的变 化和准确测定方面的难度，短期体成分的改变和能量需要量或供给量是难以准确测定的，同理，饲粮中NEL的浓度也不能准 确测定。为了提高该方程式的可利用性，本届奶牛营养分委员会研究决定，采用一个经验方

8、程式来预测短期内奶牛的DMI。 有人提出了几个可用于实际生产预测奶牛 DMI的方程式，但这些方程式很少在科学文献中公开发表，更没有对它们应用 的准确程度进行过检验(Fuentes-Pila等，1996; Roseler等，1997a)。文献中报道的方程式是以动物采食的干物质用以满足其能 量需要为原则，并将影响 DMI的不同因素与 DMI实际观察值建立起了回归关系。Holter和Urban(1992)和Holter等(1997)发展 了 考 虑 动 物、 饲粮 和 环 境 等 因 素 的 DMI 预 测 方 程 式。 在本版本建立 DMI预测方程式的方法中，DMI预测是基于实际生产数据，同时仅仅

9、考虑动物因素，而且也只是那些容易 测定或已知的因素。饲粮原料组成的因素在泌乳牛DMI的预测模型中没有考虑，这是因为，在泌乳牛常用的配方方法中，首 要的是明确养分需要量和估计的采食量，然后才考虑饲料原料的组成。考虑饲粮组成因素的预测方程式最好用来评价饲喂效 果， 而 不 是 预 测 应 该 使 用 什 么 饲 料 原 料。 评价和建立荷斯坦奶牛 DMI预测方程式的有关数据均来自1988-1998年间发表在乳业科学杂志上的文章(参见第16章 的参考文献)、俄亥俄州立大学和明尼苏达大学 (1994年5月)的研究结果。这些数据源包括17087个泌乳牛周(每头牛泌乳1周 为1泌乳牛周，译者注)(包括59

10、62个第一泌乳期和11125个第二泌乳期或更高泌乳期的泌乳牛周)、多种类型饲粮、添加或不 添加牛生长激素、时间从 1988-1997年10年间的资料。泌乳周龄从第180周，其中绝大部分为第 140周龄。评价方程式 的建立基于 Roseler等(1997b)和 May(1994)提出的方程式及 Raybum和Fox(1993)报道的根据 NRC(1989)奶牛营养需要中 DMI值的方程式。最好的预测方程式是 Roseler和Fox(1993)提出的结合型方程式，预测偏差为-0.27kg/d;还有Roseler等 (1997b)推荐的采用泌乳周龄进行校正的方程式，其预测均方为3.31(kg) 2/

11、d。用来预测荷斯坦泌乳牛DMI的方程式为： DMIfkg / d-372XFCM + 0,Q9CSXBW,5 X q弋的恥阿巧行Ej(1-2) 式中FCM=4%校正乳产量(kg/d); BW=体重(kg); WOL=泌乳周龄；(1-e192(wol+3.67)=校正泌乳早期 DMI下降的校正 项。对于泌乳早期的产奶牛来说，方程式1-2预测的结果与 Kertz等(1991)所建立方程式的预测结果相一致。最初14周龄泌乳 牛干物质采食量以不同方程式预测的比较结果列于图1-1。用方程式1-2预测泌乳牛最初10周DMI结果与DMI实际观察值非 常接近，但在随后的泌乳期内预测值略低于实际观察值，但与Ke

12、rtz等（1991）方程式的预测结果相吻合。 |州方程式 2和K1-：K17駅1991）推审方桎式瞋樽 的奶牛雷乳早胡T物质采食变化 方程式1-2的数据全部来自荷斯坦奶牛。目前还没有公开发表关于 以便能用在荷斯坦牛以外其他品种牛上。关于娟姗牛DMI DMI的数据用于发展或修正目前预测 DMI的方程式, 的预测问题，请参见Holter等（1996）的文章 31 / 48 10 一丸产* *吋斗t EDO ! l r 4W J14匚_11Ii A r 147“用坤銘馮2U M M 37 *榔桶* 變H t ：ij 4 JI ?* t ：! R * WK*1 *)1 韵Id砧卜劇乳*|羽闿内的弹宅比

13、 DMI预测方程式用于经产奶牛可不必进行校正。预测偏差和均方值在初产奶牛(-0.16kg / d和3.05(kg) 2/d)和经产奶牛 (0.12kg/ d和3.20(kg) 2/ d)相近，而且综合全部预测结果发现它们在统计上也没有差异。但是，对于初产和第二胎的奶牛来 说，为了 准确地估计其 DMI 值，有必要考虑其体重和产奶量。 用来建立和完善泌乳奶牛DMI预测方程式的实际 DMI、FCM和体重数据示于图1-2。奶牛本身体重变化主要由于泌乳17 周以前的怀孕引起，之后泌乳期的体重变化则反映了奶牛本身和胎儿体重的增加情况。 在热中温区(520C)以外，泌乳牛的 DMI受到环境的影响。East

14、ridge等(1998)和Holter等(1997)的研究都表明，当环境温 度在20C以上时，DMI随温度的升高而下降。由于没有足够的数据来确定热中温区以外环境对DMI的影响程度，本版 NRC 泌乳牛DMI预测方程式(方程式1-2)没有考虑温度或湿度校正因子。但是，在热应激时，利用低产奶量可以表明DMI的减 少，这种情况与热应激时的实际结果相一致。Eastridge等(1998)认为，当温度超出热中温区以外时，泌乳奶牛DMI的变化如 下：温度20 C时，DMI X (1-( C-20) 0.005 922);温度V 5C时，DMI /(1-(5- C) 0004 644)。将上述校正因子应用于

15、 DMI 预测方程式1-2进行热应激条件下产奶量降低时DMI的预测，可能导致 DMI预测值过低。 3. 1.2预测DMI的方程式 青年母牛有关体重 60625kg阶段青年母牛DMI方面的资料很少。多数试验的奶牛数量少于40头， 而且体重变化范围较窄，试验观察期也有限。利用在New Hampshire和Minnesota进行数月试验测出有关饲粮组成、青年母牛 生长速度和 DMI的数据，对 Quigley等(1986)和Stallings等(1985)提出的青年奶牛 DMI预测方程式和肉牛营养需要 (NRC，1996)推荐的肉用犊牛 DMI预测方程式进行了检验。在Quigley等(1986)和肉牛

16、营养需要(NRC，1996)推荐的方程 式中，均考虑了饲粮能量浓度和动物体重的因素。在方程式中考虑饲粮组成的因素不如仅考虑动物因素更好。然而，只有 Stallings等(1985)公开发表的青年母牛DMI预测方程式没有考虑饲粮组成的因素。在评价中，Stallings等(1985)报道的较少考 虑动物因素的预测方程式比Quigley等(1986)和肉牛营养需要(NRC，1996)推荐的任何一个方程式都具有更大的预测误 差，对于体重在350kg以上的青年母牛来说尤为如此，但后两个方程式预测DMI的准确度较高(表1-1)。 耒11音年母牛干物质采食壘预38(8差的统计结臬 方程式来源 偏差(kg/d

17、) MSPE0.0025)，其中：DG为妊娠日龄。上述方程式虽然 使用了校正因子，但并非一定有效。有关妊娠最后3个月青年母牛DMI的资料，在文献中未见报道。 陶用愉峭片得式用謝偵的直軸 迄今为止，尚未见报道荷斯坦品种以外其他品种青年母牛DMI的预测方程式以及对方程式1-3进行校正以适用于其他品 种青年母牛DMI预测的资料。同样，也缺乏根据温度和环境条件变化对方程式1-3进行校正的资料。Fox和Tylutki(1998)引入 温度和泥泞环境因子对肉牛营养需要(NRC，1996)中生长期肉用青年母牛DMI预测方程式进行了校正，但由于缺乏足够 的数据而没有对其校正后方程式的可行性进行评价。Hoffm

18、an等(1994)认为，季节、圈舍类型、泥泞条件、被毛长度和体况等 因素都影响动物的日增重，并提岀了对增重的能量需要进行校正的意见。但他对这种校正是否影响DMI的情况没有评价。 4. 饲粮水分含量 饲粮水分含量Chase(1979)的综述文章和奶牛营养需要 (NRC，1989)都指出，饲粮干物质采食量与饲粮水分含量的提 高呈负相关关系。当发酵饲料的水分含量超过50%时，饲粮水分含量每提高1%,会导致饲粮干物质采食量减少体重的 0.02%。Kellems等(1991)用苜蓿青贮建立不同干物质含量的饲粮，发现随饲粮水分含量的增加，饲粮干物质采食量呈下降的趋 势变化。Holter和Urban(199

19、2)总结了 329头泌乳奶牛饲喂干物质含量为30%70%的试验结果，发现当饲粮干物质含量低于 50%以下时，饲粮干物质采食量并不随之下降。多数高水分饲料要经过发酵后再饲喂。饲喂发酵饲料引起饲粮DMI 下降的原 因通常认为与发酵产物有关，而非饲料含水量本身的原因。给奶牛饲喂成分相同而添加不同水分的饲粮(饲粮 DM 分别为 78%、64%、52%和 40%)时，奶牛饲粮干物质采食量随饲粮DM 水平的提高而呈线性增加 (P0.01)(Lahr 等， 1983)。但是，将 谷物饲料混入水中浸泡处理使其 DM 含量分别达到 35%、45%和 60%时，饲喂奶牛后的DMI 并未受到饲料含水量的影响 (Ro

20、binson 等， 1990)。有关饲粮干物质含量与 DMI 方面的许多报道结果存在矛盾之处，而对于达到最大 DMI 的饲粮适宜 DM 含量为何目前仍不清楚。 5. 中性洗涤纤维 中性洗涤纤维Mertens(1994)认为，饲粮中性洗涤纤维(NDF)含量可以用来确定 DMI的上限和下限。在饲喂高 NDF含量的 饲粮时，瘤胃充满程度直接限制 DMI ；但在饲喂低 NDF 含量的饲粮时，能量采食量的反馈抑制作用会限制 DMI 。 Dado 和 Allen(1995) 证实了泌乳早期奶牛饲粮 NDF 含量与瘤胃充满程度的关系： NDF 含量为 35%的饲粮会限制干物质采食量，这与饲 料容积较大和瘤胃

21、充满程度较高有关；但当饲粮 NDF 含量为 25%时，不论瘤胃中是否存在难于消化的大容积饲料，DMI 都不 受瘤胃充满程度的限制。 Allen(2000) 总结了 15项研究结果后指出，当饲粮 NDF 含量高于 25%时，随 NDF 水平的提高， DMI 总体上趋于下降。但是，饲粮 NDF 处于某一特定水平时，实际 DMI 观察值的变化幅度较大，这表明影响NDF 来源的因素 (如 颗 粒 大 小 、 消 化 率 和 通 过 瘤 - 网 胃 的 外 流 速 度 ) 也 会 影 响 DMI 。 在DMI预测模型中使用 NDF作为变量的相关内容在以下两项研究中都已涉及。Raybum和Fox(1993

22、)的结论认为，当使 用包含体重、 4%校正乳产量和泌乳日龄等因素的模型时，利用饲料NDF 含量，尤其是来自粗饲料的 NDF 含量估测奶牛 DMI 最为准确，而且偏差最小。但是，在泌乳奶牛饲喂NDF占DM25%42%的高能量饲粮情况下，DMI预测模型中由饲粮 NDF 造成的DMI变异不到1%(Roseler等，1997a)。 6. 饲粮粗料与精料比例 饲粮粗料与精料比例 研究证明，饲粮粗料与精料比例(F:C)影响奶牛干物质采食量。正如Allen(2000)所讨论的那样，很多 研究结果都涉及到粗饲料纤维的数量和消化率以及丙酸等限制性因素对DMI 的影响问题，而没有涉及到特定的粗料与精料比 例。在以

23、苜蓿和鸭茅草为基础的饲粮中，奶牛饲喂 DM 中 20%为精料饲粮的产奶量较饲喂DM 中 40%或 60%为精料的饲粮都 少(P0.01; Weiss和Shockey，1991)。不论饲粮中粗料种类如何，DMI都随饲粮中精料水平的提高而线性增加(P=0.Q245X TDN(%)4) J2(2-弼 以上方 法存在如下问题： (1) 目前饲料成分表中见到的 TDN值大多是由多年前的试验所得，而该饲料其他成分的数据已被更新，所以这些表格中的 TDN值可能与表15-1列出的饲料营养成分不符。 (2) 饲料的营养成分与消化试验所用的饲料基本相同时，已公布的TDN值才能适用。 (3) 由于许多饲料不能成为饲

24、粮的主要组成部分，因此其 TDN值无法直接测定。用差值法计算TDN，又可能导致TDN估 值的不准确(由于组合效应)和不精确。 (4) 单个饲料原料的 ME和NEl值的测定都很少，因而对于混合饲粮更无法确定。将TDN换算成ME及NEl，的方程式 源于饲喂全价饲粮的试验，许多饲料原料的 TDN值超出了归纳方程式时试验用饲料的 TDN范围，而在较大TDN的范围内， 方程式可能并非是线性的。 (5) 方程式2-3中TDN折扣8%的假设是所有奶牛均为 3倍的维持饲喂。根据牛群产奶量的正态分布规律，某群体的平均 能量摄入量在24倍以上维持量间变化。 由于这些问题，表15-1和计算机模型软件条目中，1倍维持

25、量仃DN 1X)对应的饲粮TDN值，是根据饲料成分计算得来的 而不是试验测定。此外，NEl值是根据实际采食量和整个饲粮消化率计算的。表15-1还列岀了假设采食量在 3倍和4倍维持 水平以及饲粮总TDN1X为74%时单一饲料原料的NEl值。根据表15-1中的NEl值计算出的饲粮 NEl值与通过计算机模型计算 出的饲粮NEl值也许并不一致，原因在于后者的采食量和消化率折扣(从饲粮总TDX1X估测而得)与表15-1中假定值不同。 3. 维持水平时饲料TDN的估测 维持水平时饲料 TDN的估测表15-1中的TDN1X值是通过归纳法推导而得。在该方法中，每种饲料的真可消化非纤维碳 水化合物(NFC)、粗

26、蛋白、醚浸提物(EE)和中性洗涤纤维的浓度(干物质的百分含量)，是根据方程式 2-4a、2-4b、2-4c、2-4d和 2-4e计算出的(Weiss等，1992)。醚浸提物部分的营养成分并不一致，因而在各种饲料中消化率也不一致。脂肪酸(FA)的营养 成分比较一致，当饲粮中醚浸提物含量低于3%时，其真消化率在 95%100%之间(Palmquist，1991)，因此脂肪酸的消化率定 为100%。饲料的脂肪酸含量可根据FA=EE-1(Allen，2000)估测，当然直接测定更精确，但因数据太少而在表15-1中没有列 出。在下面列出的所有方程式中，实测的 FA或由 EE-1计算的 FA均可表示 FA

27、。 真可消化非纤维水化合物(tdNFC)=0.9S X (ino-(NDF-ND1CP+ CP1-EE+Ashj)X PAF (2-4a) 稲科真可消化粗罢白（tdCPBCPXe?碩（丄2X（ADICIV CPJ）（2-4b） 糯料真可消化粗蛋白（tdCPt）=（l-（p.4X（AriICF/ CP）XCP2-4c） 真可甫化脂肪瞰UlFApKAa：如果EE 真可消化中性洗渓纤维（tdNDF0詰X6.25; FA=脂肪酸（即EE-1）; L=酸性洗涤木质素； NDFn=NDF-NDICP 。 所 有 数 值 均 以 干 物 质 的 百 分 比 表 示。 注：可消化NDF可通过48 h瘤胃体外发

28、酵法测定。当使用计算机模型时，可输入体外NDF的消化率，用于计算维持营 养水平下的可消化NDF含量。 上述方程式都基于真消化率，但TDN则基于表观消化率，因此，必须将粪中可代谢TDN从总可消化组分中减掉。 Weiss 等（1992）测定，一般情况下粪中可代谢 TDN 为7，由此，可用方程式2-5计算 TDN似。 TDNcc（%）=tdNFGHtdCPtdFAX22帥+tdNDF 7（2-5）方 程式2-4和2-5可用于计算表 15-1中大多数饲料原料的TDN1X，但不是全部适用。用于估测动物性蛋白饲料和脂肪添加物 TDN的方程 式 是 不同的 （ 见 下文 ）。 2.1.1饲料加工对 NFC消

29、化率的影响物理加工、热加工和蒸气处理通常对常规饲料组分的影响不大，但往往提高了淀粉的 消化率见（碳水化合物和饲料处理章节）。为了反映加工和其他非化学因素对淀粉消化率的影响，在体内消化率数据（见碳水化合 物和饲料处理章节）的基础上，建立了确定加工校正因子（PAF）的经验方法俵2-1）。NFC的预期真消化率在 1倍维持量时约为 0.98，3倍维持量时约为 0.90（近似于在消化试验研究中所用的饲养水平）（Tyrell和Moe, 1975; Van Soest，1982）。将各种饲料 的体内淀粉消化率除以 0.90就是PAF。PAF仅用于NFC的计算。维持水平饲喂时，PAF校正将引起一些饲料能值的估

30、测偏 高， 但饲喂 3 倍维持量时，NEL 的估测值应该是正确的。 表2-1 NFC的加工校正因子（PAF）鼻 词料瘵料 PAF 词料瘵料 FAF 面包加工废弃韧 1.04 玉米粒真汽压片八 1.04 大麦粒（碾碎） 1.04 玉米制二（普通） 玉米青贮（戚熟） 面包一 1:：D4 :104 糖蚩（甜菜和蔗穗） 1 04 巧克力粉 1.C4 1.04 饼干粉 1.04 高粱粒（干燥碾碎 0.P2 玉呆粒（粉碎干燥5 0 55 高粱粒爲汽压切 1.04 玉米粒（粉碎） 小麦粒（碾碎） 1.04 玉米粒（粉高水分） 1.04 其他饲料 1.00 带芯玉米粒（擀碎，高水券） 10-4 2.1.2动物

31、性蛋白饲料动物性产品中不含结构碳水化合物，但某些动物性产品中含有相当量的中性洗涤不溶物。 但这些物质并非纤维素、半纤维素或木质素，因此不能用上述方程式计算这些饲料的TDN1X，这就需要应用方程式2-6 进行估测。 TDN1X （%）=CPdigest CP+ FAX2.25 + 0.98 100 - CP- Ash - EE）- 7 （2-6）其中 CPdigest=估测的粗蛋白真消化率 （表 2-2）， FA=EE-1 o CPdigest值从假定采食量为体重（BW）的2%表15-2查得。这些数据的获取方法在蛋白质与氨基酸章节里解释。 表2-2用作怙测动锚性13洱康料TDMx值的粗蛋白真消化

32、率 饲料原料 卓消化率 饲料原料 点消化率 血捞（批次干燥 075 鱼誹f凤尾鱼） D.95 血粉（回流连续干燥） 0 86 肉骨粉 .SO 水解羽毛粉 0 78 肉粉 .92 水解羽毛紛和內脏 0.31 乳清耕 鱼粉（酢鱼） 0.94 2.1.3脂肪添加物各种脂肪添加物的TDN1X值是用实测的脂肪酸消化率计算而得。添加物中单一脂肪酸的消化系数（表2-3）， 是通过差值法间接确定的（即（添加脂肪期间额外采食的脂肪酸量与同期粪中额外排出的脂肪酸量的差值）/（添加脂肪期间额外 采食的脂肪酸量）；见Grummer，1988）。该方法的前提是，添加脂肪后，内源性脂肪排出量和基础饲粮中脂肪酸的消化率不

33、变。对含甘油三酯的脂肪添加物（牛油、部分氢化的牛油及植物油），假定其醚浸提物含 90%的脂肪酸和10%的甘油，且1倍维 持饲喂时甘油可100%消化。在测定脂肪消化率的试验中，奶牛饲喂水平接近3倍维持量水平。因此，将原始测定值除以0.92 以校正TDN1X值。消化率经采食水平调整后(表2-3)，将可消化脂肪量乘以2.25换算成TDN1X (方程式2-7a和2-7b)。 脂肪 脂肪类型 平均值 J_ 丹話O 标惬狀 脂肪舉钙盐 脂肪酸 0 86 0.11 15 水解牛油脂肪酸 脂肪酸 0.79 0.08 g 部分氢优的牛油 脂肪+甘袖 043 0:13. 9 牛油 脂肪+甘油 0 fig 0.13

34、 10 槓物油 脂肪+甘袖 0S6 表2-3维持水平T各种1B肪希加物中脂肪酸消化率 (假定消优率比3倍维持水平时提高8% ) 对 含甘油的脂肪：TDN ix (%) : (EEX0.1) + (FA digest (EEX0.9) 2.25) (2-7a)对不含甘油的脂肪： TDN ix (%): EEXFA digest 2.25 (2-7b) 其 中， FA digest= 脂 肪 酸 消 化 率 ( 表 2-3)。 4. 饲料消化能的估测 Crampton等(1957)和Swift(1957)计算出TDN的总能为4.409Mcal/kg。由于各种营养物质的燃烧热不同(如碳水化合物为 4

35、.2Mcal/kg，蛋白质为 5.6Mcal/kg，长链脂肪酸为 9.4Mcal/kg，甘油为 4.3Mcal /kg)(Maynard 等，1979)，TDN 的总能值 也不一样。TDN总能中蛋白质提供的能量比例较高的饲料，其TDN总能值大于4.409Mcal/kg。反之，碳水化合物或脂肪供 能比例较高的饲料，TDN总能值小于4.409Mcal/ kg。因此，以前的版本中用 0.04409 XTDN(%)计算DE值(NRC , 1989)的方法 不再使用，而是通过估测的可消化养分浓度(方程式2-4a2-4e)乘以其燃烧热计算，如方程式2-8a、2-8b、2-8c和2-8d所示。 由于DE基于

36、表观消化率，而方程式2-4a、2-4b、2-4c、2-4d和2-4e皆基于真消化率，因此需对代谢粪能进行校正。假设粪中 可代谢 TDN 的燃烧热为 4.4Mcal / kg ， 则粪中可代谢 DE=X 0.044=0.3Mcal/ kg 。 对于大多数饲料： DE1X (Mcal /kg): (td NFC /100) X2 + (td NDF /100) X.2 + (td CP /100) X6+ (FA/100) X.4-0.3 (2-8a)对动物性蛋白质 饲料： DE1X (Mcal / kg)=(tdNFC / 100)X4.2 +(td CP / 100)5.6+ (FA/ 100

37、)X9.4 - 0.3 (2-8b)对含甘油 的添力口 脂肪： DE1X (Mcal / kg)=9.4X(FA digest 0.9X(EE / 100) +(4.3 X0.1(EE /100) (2-8c)对不含甘油的添力口 脂肪： DE1X (Mcal /kg)=9.4 FA digest (EE/100) (2-8d)在以上方程式中，td NFC，td NDF，td CP 和 FA 均以干物质百分比表示。 方程式2-8b中的蛋白质消化率来自于表2-2。方程式2-8c和2-8d中的脂肪酸消化率(FA digest)来自于表2-3。由于估测这 些数值的方法本身已考虑了表观消化率与真消化率间

38、的差异，方程式2-8c和2-8d不再用0.3调整。 5. 根据实际采食量估测消化能 奶牛饲粮的消化率随采食量增加而降低(Tyrrell和Moe, 1975)，从而降低了摄入饲粮的能量值，这对目前常见的采食量超 过4倍维持的高产奶牛尤为重要。已有研究表明，消化率随饲喂水平下降的速度与该饲粮维持状态下的消化率相关(Wagner和 Loosli，1967)，维持状态下消化率高的饲粮，随饲喂水平提高，其消化率下降速度要大于维持水平下消化率低的饲粮。在 NRC以前的报道中(NRC，1979，1989)，采用饲喂水平每增加1倍的维持量而消化率固定下降4%的方法，以调整从维持状态 到3倍维持量时的能量值。用

39、这种折扣方法，对于含75%TDN 1X的饲粮，饲喂水平每增加1倍维持量，TDN将下降3个百分 点，而对于含60%TDN 1X的饲粮，TDN将下降2.4个百分点。对维持状态下 TDN低于60%的饲粮，其消化率的下降速度通常 可以忽略不计。 60657075 镖特水甲的TDN 80 图2-1淑第恃数良不的饲养水朴打币增加信维持I!时恻幣mN卜强的 冃仃点之间X S111下障的A分点=0 IHx TLA| -10 vr 0虾 2-1反映了文献报道的饲养水平每提高1倍维持量时消化率下降的百分点与维持状态下饲料消化率间的关系(Brown ,1966; Colucci 等，1882; Moe 等，1965

40、； Tyrrell 和 Moe，1972，1974，1975 ； Wagner和 Loosli，1967)。很显然，饲喂水平不同引起 的消化率下降的速率是所饲喂饲粮在维持状态下消化率的函数：TDN下降百分点=0.18 XTDN1X- 10.3 (r2=o.85)。由于是用 DE 而不是用TDN计算ME和NEl,需要对该方程式进行转换，以便计算出的结果是折扣系数(百分比)，而不是TDN下降的百分 点。 折扣系数=(TDN 1X (0.18 TDN 1X) 10.3)采食量)/TDN 1X (2-9)这里TDN1X用干物质的百分比表示，针对的是整个饲 粮，而非个别饲料。采食量为高岀维持量的增加部分

41、(如对摄入3倍维持量的奶牛，高岀维持量的采食量为2)。例如，如果一 头奶牛的采食量是维持采食量的3倍，饲粮 TDN1X为74%，那么预期消化率是维持状态下饲粮消化率的0.918倍。 根据方程式2-9，对TDN1X为57.2%的饲粮，其消化率将不随饲养水平提高而下降。由图2-1可知，对于TDN 1X小于 60%的饲粮，其消化率的折扣可以忽略不计。因此对于这些饲粮，其消化率的折扣固定为1.0(即不折扣)。此外，还设定最大折 扣率，以便 折扣过 的饲粮TDN不低于60%。目前尚无饲养 水平高于 4倍维持量时对消化率的影响的相关数据。 Vandehaar(1998脂出，采食量对消化率的影响不是线性的，

42、而是随采食量的增加，消化率折扣系数的增加幅度下降。这种非线 性反应存在的可能性，是折扣后TDN最小值定为60%的原因之一。还需要高采食量对消化率影响的试验数据。图2-1中的数 据是从未添加脂肪的饲粮中得岀的。假定饲粮脂肪含量提高到3%以上时，不影响消化率的折扣系数。因此仅用于计算折扣率 的TDN 1X，就不包括高于 3%的那部分脂肪。TDN1X为62%、67%、72%和77%的饲粮，饲喂量每高出维持量1倍，TDN分 别下降0.9、1.8、2.7和3.6个百分点，消化率也分别下降1.5、1.8、3.8和4.7个百分点。该方法是在所有饲养水平间不断调 整，其不同于NRC(1989)报道中固定调整到

43、 3倍维持水平的方法。具体是先确定每种饲料的DE1X，然后乘以由方程式 2-9计 算的折扣率，即可得到对应于实际采食量(DEp)的 DE值。 6. 根据实际采食量估测代谢能 方程式2-2是将实际采食的DE换算成ME。因此，实际采食的 ME(MEp)应用DEp来计算。该方程式是以醚浸提物(EE)含 量占3%左右的饲粮为基础建立的，但由于脂肪DE转化为ME的效率接近100%(Andrew等，1991; Romo等，1996)，因此， 方程式2-2低估了高脂肪饲粮的ME。为此建立了一种理论方法以调整EE含量高于3%的饲粮代谢能值，即假定 EE含量为 100%的饲粮 ME等同于DE(ME=DE)，从方

44、程式2-2(1.01 DE 0.45)中减去这个等式，再除以 EE浓度的变化(100-3)，则生成 表达式：0.000103 DE + 0.00464，即EE含量每提高一个单位(百分点)引起的ME变化。该表达式中的 DE项可忽略，则对于 EE含量高于3%的饲粮，EE含量每提高1个百分点，MEp提高0.0046(方程式2-10)。而对于EE含量低于3%的饲料，MEp用 方程式2-2计算。 MEp (Meal / kg)=(1.01 (DEp) 0.45) + 0.0046 (EE 3) (2-10)这里 DEp 单位为 Meal / kg，EE 为干物质的百分比。 对脂肪添加物，MEp (Mea

45、l/kg)=DE p (Meal/kg) 7. 根据实际采食量估测泌乳净能 用方程式2-3估测NEL已引起批评，因为用它将 DE换算成NEl时，所有饲料的转化效率基本相同 (Vermorel和Coulon， 1998)。如含 40%TDN 的饲料(DE=1.76Meal / kg)，DE 转化为 NEL 的效率为 0.49，而含 90%TDN 的饲料(DE=3.97Meal /kg)， 效率为0.53。不同饲料间DE转化为NEl的效率变化范围比预期要小。为解决该问题，选用由 Moe和Tyrrell(1972)推导的方程 式，用于将生产水平采食量(NElp)下的MEp换算成NEl，以替代以前基于

46、TDN的NEl方程式。 NElp (Meal / kg)=(0.703 MEp(Meal / kg) 0.19 (2-11)为适应脂肪代谢效率的提高，将脂肪ME换算成NE l的平均效率调 整为0.80(sd=0.05; N=3 ; (Andrew等，1991; Romo等，1996)。前文中因饲粮脂肪含量不同而调整MEp的方法，这里也应用 于将ME换算成NEl时转化效率提高的情况。对EE含量高于3%的饲料，EE含量每提高一个百分点，NEl提高(0.097 MEp + 0.19) / 97(方程式 2-12)。 对于 EE 含量低于 3%的饲料，用方程式 2-11计算 NELP。 NElp (M

47、eal/kg)=0.703 XEp 0.19 + (0.097 MEp+ 0.19)/97) EE-3) (2-12)这里 MEp为 Meal /kg，EE 为占干物质的 百分比。 对于脂肪添加物， NElp (Meal / kg)=0.8 TIE p (Meal / kg)。 8. 用于维持和增重饲料净能的估测 用于估测肉牛维持净能(NEm)和增重净能(NEg)的方程式(NRC, 1996)继续保留。饲料的NEm和NEg是假定干物质采食量 在3倍维持量时，将饲料的DEix乘以0.82得到ME值(NRC，1996)，再用下列方程式，将 ME换算成NEm和NEg (Garrett， 1980):

48、 NEm=1.37ME-0.138ME 2+0.0105ME3-1.12 (2-13) NE g=1.42ME-0.174ME 2+0.0122ME 3-1.65 (2-14)这里，ME、NEm 和 NEg 的单位均为Mcalkg。 这些方程式不适用于脂肪添加物。对于该类饲料，MEp等同于DEp，将ME转化为NEm的系数和将 ME换算为NEl的系 数相同(0.80)，而ME换算为NEg的效率系数定为 0.55。体重低于100kg的犊牛饲料能值的计算方法将在第10章中介绍。 9. 第 7版 NEL 值与 1989版的比较 表15-1中饲料的NEl值是用前面列出的方法，是根据饲喂3倍维持量的奶牛计

49、算得出的，并与前一版奶牛营养需要 (NRC， 1989)的表 7-1 数值进行比较。表 15-1 中所有饲料的平均 NEL 值比前一版中相应饲料低 2%。尽管两个表的数值平均起 来很相似，但还是存在一些明显差异。一般来讲，牧草尤其是劣质牧草的NEL 值比前一版低，高蛋白饲料的 NEL 值高，而高 淀粉精料的NEl值与前一版(NRC，1989)相同。棉子的NEl比前一版约低16%，而焙炒大豆的 NEl则比前一版高出约 25%。 前一版中棉子的NEE值要高于焙炒大豆，然而棉子的NDF(50%比22%)和木质素(13%比3%)含量都较高，CP含量(23%比43%) 却低。棉子中的 NDF 主要来自于

50、棉子壳，消化率较低。这些组成成分与纤维消化率的差异表明，大豆提供的能量应多于棉 子。由于大豆和棉子刺激咀嚼和反刍能力不同，在低纤维饲粮中，棉子可降低负组合作用，从而表现出比大豆更高的能量。已 将含全棉子和焙炒大豆的饲粮纳入软件模型(第16章)的估测中。尽管数据十分有限，但这些饲粮的NEL估测值与NEl消耗的 估测值偏差不大。 用两种不同的方法进行比较发现，奶牛营养需要第6版(NRC，1989)中的饲料NEl值高估了约 5%(Weiss，1998)和 5%7%(Vermorel和Coulon，1998)。当对 Weiss(1998)的数据用本文前面所述的方法进行计算时，则饲料能值的高估量由5%

51、降低至 1.2%。 Dhiman 等(1995)对奶牛在整个泌乳期饲喂不同比例苜蓿青贮和精料(高水分带穗粉碎玉米和大豆粕 )，并根据饲 料的营养成分和计算的能量平衡，用方程式2-12计算出的饲粮NEl值偏差在+5.6%7.3%之间，平均偏差为 0%。对于Tyrrell 和Varga(1987)所用的四种饲粮，计算出的NEl值(方程式2-11)比实测值高 1.3%5.1%(平均偏差为 2.8%)。而 Wilkerson和 Glenn(1997)使用的四种饲粮，计算值在比实测值低7%或高1.2%(平均偏差为3.5%)。 10. 注意事项 饲料与饲粮的能值主要取决于饲料的化学特性，并假定饲料特性限制

52、了能量的利用。整个饲粮的成分和干物质采食量对消 化率及其能值有着显著的影响，不能维持瘤胃最佳发酵状态的饲粮，其能值的估测将偏高。例如，如果由于饲粮中缺乏瘤胃可 利用蛋白或者因纤维不足 (或 NFC 过量 )引起瘤胃 pH 值下降，限制了饲粮的消化率，计算的能量值将偏高。目前不考虑正组合 效应。在纤维含量不足的饲粮中添加纤维性饲料，该饲料的实际能值可能比方程式2-12 计算的高，原因在于添加纤维提高了 瘤胃的整体消化能力。 11. 维持需要 用非妊娠干奶牛测定的绝食产热量(Flatt等，1965)平均为0.073Mcal/kg BW。75,与用回归分析法估计的完全相同。这些结果 是用固定在代谢室

53、中的奶牛测定的。为反映饲养在肥育场或散养奶牛正常的随意活动，再增加10%的活动补偿，因此，成年 奶 牛NEL的 维 持 需 要 量 就 定 为 0.080Mcal kgBW0.75。 体重和品种相同的奶牛，即使在活动条件受限时维持需要也可能不同，差异高达8%10%(Van Es,1961)。NRC(1996)将 英系肉牛品种的净能维持值定为 0.077Mcalkg EBW0.75 (空腹体重 )，并根据品种和或基因型进行调整。若空腹体重为活重 的85%，以活重为基础的维持需要即为0.065Mcal/kg BW。75。NRC(1996)对荷斯坦牛和娟姗牛的品种校正系数为1.2，即校正 后 的 维

54、 持 需 要 为 0.079Meal kg BW0.75 ， 这 与 本 文 所 用 的 0.080Mcal kg BW0.75 基 本 相 同 。 研究表明，肉用品种母牛的维持需要随产奶需要变化。直接比较不同品种奶牛对能量代谢影响的研究很少。Tyrrell 等 (1991)对泌乳与非泌乳荷斯坦奶牛和娟姗牛进行了比较。尽管荷斯坦牛的实际产奶量高于娟姗牛，但由奶排出的能量与代谢体 重间的函数关系是相同的，所以不能说明品种间用于维持或生产的能量需要有差异。 12. 泌乳需要 泌乳需要的净能 (NEL) 定义为所产奶中含有的能量。奶中 NEL 含量等于其中各组分 (脂肪、蛋白和乳糖 )燃烧热值的总和

55、。已报 道的乳脂、乳蛋白及乳糖的燃烧热分别为9.29，5.71和3.95Mcal/kg。通常对乳脂和乳蛋白含量的测定较多，乳糖较少。奶成 分 中 ， 乳 糖 的 变 异 度 最 低 ， 常 稳 定 在 4.85% ， 随 品 种 不 同 乳 蛋 白 含 量 变 化 非 常 小 。 用氮含量乘以6.38可得到奶中粗蛋白含量的估测值，其中非蛋白氮 (NPN)约占7%(De Peters等，1992)。NPN中尿素氮占 50%,其余的为氨、肽类、肌酸、肌酸酐、马尿酸、尿酸和其他含氮物质(DePeters等，1992)。根据各种NPN组分的平均含量 和燃烧热，计算出每克粗蛋白中NPN的燃烧热为2.21

56、kcal。当测定的是奶中的粗蛋白总量而不是真蛋白时，奶中粗蛋白燃烧 热(奶中各种含N化合物燃烧热的加权平均数)为5.47kcal/g，该值略高于用乳脂、乳蛋白和乳糖含量对奶的能值进行回归分析 所 测 得 的 5.31kcal g(Tyrrell 和 Reid，1965) 。 当 各 种 乳 成 分 是 实 测 值 时 ， 奶 的 NEL 含 量 用 下 式 计 算 : NEl (Mcal /kg)=0.0929脂肪 + 0.0547粗蛋白 + 0.0395 乳糖% (2-15)当仅测定乳脂及乳蛋白含量，假定乳糖量为4.85%， 奶的NEl含量用下式计算；NEl (Mcal/kg)=0.0929

57、 脂肪+ 0.0547 粗蛋白+ 0.192 (2-16)如果测定的是奶中真蛋白，而非 粗蛋白含量，上式中的系数应从 0.0547 变为 0.0563，这反映了前面讨论过的奶中真蛋白和NPN 的相对比例和能值。 用于计算4%乳脂校正奶(FCM)的方程式(4%FCM(kg /d)=0.4 奶量(kg /d)+ 15X脂肪(kg/d); Gaines，1928)，是以统一的 能量基础对产奶量进行校正的方法，已使用了 70 多年。 Gaines 的方程式假定，当奶中含 4%的乳脂时，每千克奶的 NEL 为 0.749Mcal。NRC(1989)的报道中采用 0.74Mcal /kg，但根据测定燃烧热

58、(Moe和Tyrrell，1972)，当用Gaines方程式计算时， FCM的实际系数应为 0.749Mcal/kg。Gaines方程式是根据奶的容积和乳脂总产量计算的，当乳脂率低于3%时，会低估奶的 能 值 。 如 果 奶 成 分 中 只 测 定 了 乳 脂 率 时 ， 奶 中 NEL 含 量 可 由 Tyrrell 和 Reid(1965) 的 方 程 式 计 算 : NEl (Mcal /kg)=0.360 + (0.0969(脂肪) (2-17)目前尚未确定用于生产各种奶成分所需要的饲料能量，本版中采用的NEl体系 是以产奶量和奶的总能为基础，并未说明合成各种奶成分时代谢转化或底物需求

59、方面存在的多种差异。根据测热法测定的代谢 能用于产奶时，其无效利用的损失包括吸收的营养成分经代谢转化成奶成分时的损失、营养物质消耗能量和产奶量增加时内脏 组织代谢加快。现在已建立了计算合成各种奶成分能量需要的的理论方法(Baldwin， 1968； Dado 等， 1993)，这些估测结果仅 反映了合成各种乳成分时有关代谢转化过程中的能量损失。Mertens和Dado(1993)估测的代谢能用于乳脂、乳蛋白及乳糖合成 的理论效率分别为 82%、 89%和 77%，每一种都比测热法得到的饲粮代谢能转化为奶中能量的效率(64%)高很多 (Moe 和 Tyrrell， 1972)。代谢模型包含了内脏

60、代谢、运输、代谢物的重新合成的变化以及其他能量消耗(Baldwin 等， 1987)，这就解释 了存在的较大差异的原因，但仍然很难确定合成各种乳成分合成所需的能量。可以设想，将来研究泌乳的净能需要，更多地将 集中在合成各种乳成分所需的底物上，而不是根据奶的总能产量而设定的更笼统的需要量。 13. 活动需要 维持的能量需要包含了10%的活动补偿，对单栏饲养或围栏饲养的泌乳牛的正常活动已经足够了，但产奶量相近的放牧奶牛 比舍饲奶牛耗用更多的能量，原因在于：从草场到挤奶间的距离通常比大多数舍饲区到挤奶间的距离远。放牧奶牛可能必 须在地势不平的地方行走。放牧奶牛的采食时间比舍饲奶牛长。对放牧奶牛由此增