江西幾種奶牛常用飼料的多體系營養價值評定

張吉鹍 李龍瑞 鄒慶華

（1.江西省農業科學院畜牧獸醫研究所，江西南昌330200；2.江西新天地藥業有限公司獸藥研究院，江西峽江 331400）

反芻動物營養評定體系的研究領域一直是反芻動物營養與飼料科學研究的核心內容。近20年來，我國反芻動物營養研究進步很快，但與美國、加拿大、澳大利亞等國相比，還存在著很大差距。目前，Weende體系[1]仍然廣泛使用。Van Soest體系[2]針對Weende體系中的NFE（Nitrogen Free Extract，無氮浸出物）與CF（Crude Fiber，粗纖維）這2個指標進行了重新劃分與修正。Weende體系與Van Soest體系是進行飼料營養價值評定的基礎體系，其不足就在于其所分析的指標為表觀性的靜態指標，也沒有與動物聯系起來。因而，既不能說明反芻動物對飼料的消化利用情況，又不能全面地反映飼料的營養價值，使用時有其局限性。RFV（Relative Feed Value，飼料相對值）[3]是由美國飼草與草原理事會提出的，專門用于奶牛飼料評定的一個綜合指標，其顯著特點就是通過模型集成Weende體系與Van Soest體系中的部分指標，并與動物采食量聯系起來[4]。GI（Grading Index，分級指數）[3]則是在繼承RFV合理內涵(引入采食量與能量指標)、克服RFV以能量為中心的不足的基礎上發展而來的一個由中國學者提出的飼料品質綜合評定指數[5]。而CNCPS(Cornell Net Carbohydrate and Protein System，康奈爾凈碳水化合物-蛋白體系)體系[6]則將化學分析法與反芻動物的消化利用結合起來，測定指標多，分析結果更有參考價值，具有操作簡單、易于標準化和便于將計算機技術應用在反芻動物飼料配方等優點，可以準確地估測動物、飼料和環境變化條件下動物對營養物質的需要量及其利用。豆腐渣是以大豆為原料生產豆腐時產生的副產品，啤酒糟則是以大麥為原料生產啤酒時產生的副產品，這2種糟渣連同稻草、玉米秸稈在我國具有十分廣泛的來源。豆腐渣、啤酒糟與稻草在我國南方遍處可見，是奶牛與肉牛養殖的主要飼料。在眾多限制江西奶牛養殖技術水平的瓶頸問題之中，奶牛營養體系與奶牛場科學飼養技術不配套的矛盾日益突出。本研究旨在通過應用上述幾種體系對稻草、苜蓿、玉米秸稈、豆腐渣與啤酒糟的飼料成分進行分析，為各體系在江西奶牛業的合理應用提供基礎理論數據。

1 材料與方法

1.1 飼料樣品

分析用稻草、苜蓿、玉米秸稈、豆腐渣與啤酒糟樣品取自江西多家奶牛場。每種飼料分析用樣品為取自這些奶牛場的混合樣品，粉碎過粒徑0.35 mm篩，備作化學成分分析。

1.2 測定指標與方法

飼料樣品 DM(Dry Matter，干物質)、CP（Crude Protein，粗蛋白）、Ash（粗灰分）、Fat（粗脂肪）按照AOAC[7]法進行。NDF（Neutral Detergent Fiber，中性洗滌纖維），ADF(Acid Detergent Fiber，酸性洗滌纖維)，Lignin(木質素)，NDIP（Neutral Detergent Insoluble Protein，中性洗滌不溶蛋白質），ADIP（Acid Detergent Insoluble Protein，酸性洗滌不溶蛋白質）的分析按照Van Soest等[2]的方法進行。SCP（Soluble Crude Protein，可溶性蛋白）按照Krishnamoorthy等[8]的方法分析。Starch（淀粉）的分析按照AACC[9]法進行。

1.3 CNCPS對飼料碳水化合物和蛋白質組分的劃分

飼料中的碳水化合物和蛋白質是奶牛能量和氮的來源。CNCPS體系根據飼料中碳水化合物在瘤胃中的降解情況將其分為4個部分，分別為：快速降解的糖類，用CA表示；中速降解的淀粉，用CB1表示；緩慢降解的可利用細胞壁，用CB2表示；不可利用的細胞壁，用CC表示。可通過飼料的SC（Structural Carbohydrate，結構性碳水化合物）、NSC（Nonstructural Carbohydrate，非結構性碳水化合物）與不可消化纖維含量的計算獲得，碳水化合物的不可消化纖維(CC)為木質素×2.4[10]。飼料中的蛋白質則被分為NPN（Non Protein Nitrogen，非蛋白氮），真蛋白和不可利用的蛋白質，分別用 PA(NPN)，PB(真蛋白)與 PC(結合蛋白)表示[11]。真蛋白質根據其在瘤胃中的降解情況又進一步劃分為PB1、PB2和PB3。NPN在瘤胃中快速轉化為氨,PB1在瘤胃中快速降解,PC既不能在瘤胃中降解,也不能在后消化道消化。PB3在瘤胃中降解緩慢。PB2在瘤胃中能部分降解，部分流入后消化道，PB2在瘤胃內的降解率主要取決于飼料的消化率與流通速率。

1.4 計算方法

1.4.1 CNCPS體系碳水化合物與蛋白質組分的計算根據Sniffen等的方法[6]進行。

1.4.2 RFV的計算

RFV 的計算模型為：RFV=DMI(%BW)×DDM(%DM)/1.29[12]。

其中：DMI(Dry Matter Intake)為飼料干物質的隨意采食量，單位為占體重（Body Weight,BW）的百分比即%BW；DDM(Digestible Dry Matter)為可消化的干物質,單位為%DM。DMI與DDM的預測模型分別為：DMI(%BW)=120/NDF(%DM)；DDM(%DM)=88.9-0.779×ADF(%DM)。

1.4.3 GI的計算

GI的計算模型為：GI=NEL×DMI×CP/NDF

式中：GI的單位為 Mcal；NEL(Net Energy for Lactating Cow)為產奶凈能，單位為Mcal/kg；DMI為干物質隨意采食量，單位為kg/d。以奶牛標準體重600 kg計，借鑒RFV的DMI模型，乘以標準體重后再除以100 計算得出[12]，即 DMI(kg)=120/NDF(%DM)×6 kg。NEL(Mcal/kg)=[1.044-0.011 9×ADF(%DM)]/0.45[13]。

1.5 數據處理

所有的分析數據為3次重復測定結果的平均值。

2 結果與分析

2.1 試驗用飼料的營養成分

試驗用飼料的營養成分即RFV與GI值見表1。

表1 試驗用飼料營養成分

表1 試驗用飼料營養成分(續)

從表1可以看出,苜蓿、稻草、玉米秸稈的Weende體系與Van Soest體系分析值、RFV和GI與張吉鹍等[14-16]早期報道的相似，而豆腐渣、啤酒糟除GI外的相應值則與韋升等[17]的報道相似，目前尚未見到有關豆腐渣、啤酒糟的GI報道。

2.2 試驗用飼料的CNCPS體系碳水化合物與蛋白質組成

經計算試驗用飼料CNCPS體系碳水化合物與蛋白質的組成分別見表2與表3。除豆腐渣外,其余4種飼料的有關組分與國內的相關報道相似，目前尚未見到有關豆腐渣的CNCPS組分分析的報導[18-20]。

3 討論

表2 試驗用飼料CNCPS體系碳水化合物組成

表3 試驗用飼料CNCPS體系蛋白質組成

3.1 反芻動物各營養評定體系間的關系

3.1.1 Weende與Van Soest體系是評定飼料營養價值的基礎

3.1.1.1 Van Soest體系是Weende體系的補充與完善

Weende體系只是對飼料6種粗養分（水分、粗蛋白質、粗脂肪、粗灰分、粗纖維與無氮浸出物）的概略分析，這些粗養分指標未考慮它們對動物的生理與營養意義以及各營養成分間的品質差異，并不能反映飼料在反芻動物內的消化利用情況，表觀性強，因而不能客觀地反映飼料的營養價值。

Van Soest體系則是對Weende體系中粗纖維與無氮浸出物這2個粗養分指標的修正而建立，特別適用于纖維含量高的飼料的評定。當分析出一種飼料的NDF、ADF與ADL時，就可以結合Weende體系中的其它粗養分指標或單獨使用這些指標進行飼料營養價值的評定。Van Soest體系是Weende體系的補充與完善，所測指標與Weende體系一樣，是沒有與動物相聯系的表觀性靜態指標。需要指出的是，Van Soest體系對高產奶牛飼料品質的評定尤為重要，這是因為為了保證奶中乳脂的含量，高產奶牛日糧中必須含有一定量的有效纖維。

3.1.1.2 二者均為各種營養評定體系的基礎

Weende體系與Van Soest體系是其它更先進反芻動物飼料營養價值評定體系的基礎，具有不可替代性，今后仍將廣泛使用。

3.1.2 RFV和GI是與動物相關聯的飼料品質綜合評定指數

3.1.2.1 GI是RFV的補充與完善

Weende體系與Van Soest體系的分析值反映的是飼料自身的質量，即其營養素含量的高低，但在飼料營養價值評定中，最為關鍵的是動物對飼料的采食與利用。因此，要科學地評定飼料營養價值，就必須打破現行評定技術片面考慮飼料自身品質而與動物脫離的傳統思維模式，綜合考慮飼草因素與動物因素。

RFV首先突破過去憑單一指標（Weende體系與Van Soest體系中的化學組分）對飼料營養價值進行脫離動物的片面評定，其不足之處在于以能量為中心，未考慮飼料中的蛋白質因素。而GI則不僅將飼料可利用能量和蛋白質指標聯系起來，而且還將飼料中難以消化的成分ADL包括在內，對飼料品質進行綜合評定,克服了RFV等評定指數僅僅根據能量來評定飼料營養價值的根本缺陷，具有更加科學的生物學意義[21]。此外，就功能而言，由于RFV是以盛花期苜蓿為100（通過1.29校正）作為參照的相對值，反映的只是飼料能量的相對值[21-22]。GI則不然，它反映的是飼料中可為奶牛采食、利用的有效能值，它是一個絕對值，因而可用于奶牛日糧的平衡（粗飼料的混合優化）[21]。

3.1.2.2 飼料化學組分通過參數模型影響RFV與GI

NDF與ADF是預測RFV中DMI與DDM 2個參數模型的因子，ADF和NDF的含量也就間接決定了奶牛飼料的RFV的大小。GI首次將飼料的關鍵化學組分（CP和NDF或ADF或ADL）、飼料能值與DMI組合起來進行飼料品質評定。GI中的參數如產奶凈能也借鑒一些實用的模型，并以ADF參數模型為預測因子。因此，Weende體系與Van Soest體系所分析的飼料化學組分（CP、NDF、ADF 和 ADL）也會直接或間接影響到RFV與GI。

3.1.3 CNCPS體系首次打破瘤胃“黑箱”

3.1.3.1 CNCPS體系汲取了Weende體系與Van Soest體系的優點

CNCPS體系是在汲取Weende體系與Van Soest體系優點的基礎上發展起來的，其顯著特點是考慮了飼料在瘤胃內的消化與飼料中被吸收碳水化合物和蛋白質的利用效率等因素，分析結果更接近實際，為應用計算機設計反芻動物飼料配方創造了條件[23]。

3.1.3.2 CNCPS體系在研究思路上的明顯創新

CNCPS體系對飼料中碳水化合物組分與蛋白質組分做了進一步的剖分，與其它體系相比，這種剖分首次打破了瘤胃“黑箱”，在研究思路上進行了明顯創新[23]。CNCPS體系不僅分析飼料中與Weende體系及Van Soest體系相關的常規營養組分，而且還要分析真蛋白質、非蛋白氮、可溶性蛋白、糖類與淀粉等營養組分，并對其進行區分，這更能反映動物對飼料利用的狀況。此外，CNCPS還通過公式計算出飼料蛋白的5種組分以及飼料碳水化合物的4種組分，據此可更準確地優化日糧。

3.1.3.3 CNCPS體系是一個全新的飼養體系

CNCPS體系對飼料能量、蛋白質營養價值的評定及其需要量的估計，充分體現了動態觀點，強調飼料、動物及飼養3者間的相互作用，同時將牛的蛋白質營養延伸到小腸可吸收氨基酸方面，是一個全新的飼養體系。目前，該體系已在畜牧業發達國家獲得廣泛應用。

3.2 反芻動物各營養評定體系的合理應用

3.2.1 RFV與GI的應用

3.2.1.1 RFV在美國的廣泛應用

在美國主要是用于：①粗飼料交易。在飼草貿易上，RFV可根據買賣雙方達成的協議來訂定，其重要的一點是作為衡量粗飼料價值的標準。干草的購銷，特別是在中西部的拍賣場，用RFV定價，以保證飼草交易的質量。②牧草種子生產者用RFV來反映品種的改良進展。③粗飼料質量的教學與推廣。牧草品質教科書及技術推廣文件等在進行粗飼料品質的教學時都會用到RFV及其預測模型。現在，越來越多的國家（包括中國在內）使用RFV評定飼料的品質。

3.2.1.2 GI的應用

目前，GI主要在中國大陸進行粗飼料品質的分級及其科學搭配的研究時使用。

3.2.1.3 飼料品質綜合評定指數的發展趨勢

在粗飼料品質評定指數應用發展上，其趨勢是針對性更強、更專業，如針對泌乳奶牛粗飼料品質評定的指數Milk2000（產奶二千）[24]，針對稻草的RT-INDEX（Rumen Retention Index；瘤胃滯留系數）[22]。

3.2.2 CNCPS體系的應用

3.2.2.1 CNCPS體系在奶牛飼養中的應用

CNCPS體系主要用于：①評價日糧營養物質平衡狀況，優化奶牛日糧配合。②預測動物需要量與供應量以及生產性能。③評定日糧營養物質的利用率[25]。④2001年NRC發布的第7版奶牛營養需要標準，是在吸收了大量的有關CNCPS體系先進理論與技術的基礎上提出的。

3.2.2.2 研究飼料間的組合效應

利用CNCPS體系中的有關模型，能估測不同飼料和日糧消化終產物中的蛋白質、能量的數量與比例，有助于分析飼料間組合效應及其發生機制[14，26-27]。

4 結語

Weende體系與Van Soest體系是奶牛飼料營養價值評定的基礎，應根據需要選擇綜合評定指數還是CNCPS體系。本試驗所測定的數據，尤其是首次報道有關豆腐渣的數據，豐富了CNCPS體系飼料數據庫，為應用CNCPS體系調控江西省奶牛日糧的能、氮平衡提供了基礎數據。

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