Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

ЭКСПРЕСС-МЕТОД ОЦЕНКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ПИТАТЕЛЬНОСТИ КОРМОВ И РАЦИОНОВ

ВАК РФ 06.02.02, Кормление сельскохозяйственных животных и технология кормов

Автореферат диссертации по теме "ЭКСПРЕСС-МЕТОД ОЦЕНКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ПИТАТЕЛЬНОСТИ КОРМОВ И РАЦИОНОВ"



На правах рукописи

Карачсяцеи-Алсксеси Светлана Андрг---*

ЭКСПРЕСС-МЕТОД ОЦЕНКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ПИТАТЕЛЬНОСТИ КОРМОВ И РАЦИОНОВ

06.02.02 — кормление сельскохозяйственных животных н технология кормов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации ■« совскавие ученой степени кандидат» сельекошайстаемых пук

Курск - 2005

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И.И.Иванова»

Научный руководитель: доктор сельскохозяйственных наук, профессор Привало Олег Евгеньевич

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук,

профессор Алимов Тимофей Кузьмич

кандидат биологических наук, доцент Чепелев Николай Александрович

Ведущая организация: Воронежский государственный аграрный университет

Зашита состоится » октября 2005 года в « То » часов на

заседании диссертационного совета Д 220.04.04 при ФГОУ ВПО «Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И.И, Иванова» ло адресу: 305021, г. Курск, ул. К. Маркса,70.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И.И.Иванова».

Автореферат разослан «

-гс

» сентября 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

К ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На современном этапе развития сельского хозяйства наиболее приоритетной задачей является оптимизация параметров развития кормовой базы и типов кормления продуктивного скота, применительно к конкретным производственным условиям [Г.А. Богданов,19S3; А.П.Калашников, 1985; В~Я. Максаков, 1990; Н.П. Волков,1996; Т.К. Алимов,1997; В.Ф. Гридин, 2002; В.А. Михеев, 2003; H.A. Луш к и ков,2003].

Отсутствие оперативного контроля над фактической питательностью кормов и сбалансированностью рационов при производстве и использовании кормов в молочном скотоводстве превратилось в одну из причин снижения не только эффективности исследований, проводимых в зоотехнии, но и производства продукции животноводства. Кроме того, на протяжении длительного временного периода уровень развития растениеводства в стране исключал возможность использования в молочном скотоводстве высокоэнергетических рационов. В результате низкая концентрация обменной энергии в заготавливаемых кормах явилась основной причиной снижения уровня потребления корма и продуктивного действия современных рационов [А.П. Дмитроченко, 1956; А.П. Калашников, 1978,1999; O.E. Привяло, 1981,1987; ВЛ. Максаков, 1988; В.П. Славов, 1989; В.И. Волгин, 1990; Н.В. Груздьев, 1991; JI.K. Эрнст,1993; А.К. Тришин, 1997].

Так как комплексный критерий продуктивного действия рационов - уровень потребления сухого вещества, определяется химическим составом и энергетической ценностью используемых кормов, то избранная тема, посвященная разработке н апробации экспресс-метода оценки энергетической питательности кормов и прогнозированию продуктивного действия рационов при производстве молока, обладает несомненной актуальностью.

Цель н задачи исследований. Цель исследований - разработать и апробировать экспресс-метод оценки энергетической питательности кормов и продуктивного действия рационов, основанный на математическом моделировании количественных параметров потребления сухого вещества и его конверсии в продукцию, в зависимости от концентрации обменной энергии в используемых рационах.

Для достижения намеченной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Создать в электронном варианте банк исходной информации, включающей статистические и экспериментальные данные, характеризующие: а) химический состав и энергетическую ценность кормов:

3 \ ЦНБМСХА

6) потребление сухого вещества из рационов, в зависимости от их со* става и индивидуальных особенностей животных;

2. Сформировать матрицы для построения производственных функций, определить тип и получить модели, описывающие химический состав и энергетическую ценность кормов, по количественному содержанию в них сухого вещества и сырой золы;

3. Обосновать оптимальные сроки уборки однолетних и многолетних трав, при которых обеспечивается максимальная концентрация обменной энергии и сырого протеина в сухом веществе полученного корма;

4. Сформировать матрицы для построения производственных функций, обосновать тип к получить модели, описывающие потребление сухого вещества и суточную продуктивность, в зависимости от состава рациона и индивидуальных особенностей животного; ■

5. Разработать и оценить эффективность методики определения энергетической питательности кормов и прогнозирования продуктивного действия рационов для молочного скота, при разработке оперативных и перспективных планов развития отрасли.

Научная новизна. Впервые, применительно к экспериментальным и производственным условиям Центрального Черноземья, разработан и апробирован метод оценки энергетической питательности кормов и продуктивного действия рационов при производстве молока, основанный на математическом моделировании параметров потребления сухого вещества и его конверсии в продукцию.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Обязательным требованием к проведению экспериментальных исследований в зоотехнии, обеспечивающим их результативность и высокий уровень статистической надежности, служит рандомизация факторов, которые неизбежно действуют в изучаемых биологических системах и практически не поддаются контролю.

2. Математические модели, описывающие энергетическую ценность растительных кормов по содержанию сырых органических соединений и золе, обладают более высокой адекватностью и статистической надежностью полученных результатов, чем существующие методы расчета обменной энергии по переваримым питательным веществам.

3. Уровень потребления сухого вещества из разноструктурного рациона в расчете на единицу живой массы животного - наиболее комплексный и объективный критерий его продуктивного действия.

Практическая ценность работы заключается в методических разработках и рекомендациях по применению современных методов математической статистики и моделирования, существенно повышающих эффективность планирования и контроля производства животноводческой продукции.

Апробация результатов исследования. Результаты исследований прошли апробацию: на заседаниях кафедры «Кормопроизводства и зоогигиены»; всероссийских и международных научно-практических конференциях в г. Курске (2003-05 гг.). Брянске (2004 г.) и Великом Новгороде (2004). Итога исследований по данной работе отражены в шести публикациях общим объемом 1,1 печатного листа.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, методики исследований, результатов собственных исследований и их обсуждения, списка использованной литературы и приложения, в том числе основной текст диссертации изложен на 134 страницах, включает 3S таблиц и 23 системы уравнений, отдельных производственных функций и математических формул. Список использованной литературы включает 193 источника, та них 23 - иностранных авторов. Приложение к диссертации, изложенное на 44 страницах компьютерного набора, включает 13 таблиц с исходной информацией, статистического и экспериментального характера.

2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Исследования по избранной теме проведены на протяжении 20032005 года при кафедре «Кормопроизводства и зоогигиены» Курской ГСХА, по комплексной госбюджетной теме «Обосновать наиболее существенные биологические и техногенные факторы, определяющие эффективность биоконверсии корма в продукцию животноводства».

2.1 .Общая схема проведения исследований

Согласно утвержденной методике, алгоритм исследований включал два взаимосвязанных этапа, выполнение которых обеспечило получение моделей и математических формул для определения химического состава и энергетической ценности кормов, с последующим их использованием для построения прогностических моделей, описывающих продуктивное действие рационов при производстве молока.

Первый этап исследований. На основе доступных нам материалов (научных и производственных отчетов, диссертационных работ, публикаций и рукописей), характеризующих химический состав кормов отдельных предприятий АПК Курской области за период с 1985 по 2004 годы, сформирован информационный массив (электронный вариант в программе ЕхсеГ). Всего обобщено и систематизировано данных, харак-

тернзующих химический состав н энергетическую ценность, более 1500 образцов объемистых и концентрированных кормов.

Полученная информация систематизирована в виде 22 матриц для построения производственных функций, включающих данные о содержании сухого вещества, сырого протеина, жира, клетчатки, сырой золы и обменной энергии для каждого изучаемого вша корма. Последующий анализ матриц, осуществленный методами математической статистики, позволил обосновать тип и построить модели в виде систем, состоящих из 2-4 линей* ных производственных функций. В каждой из полученных систем выходным параметром для первого уравнения служил показатель содержания обменной энергии (МДж/кг), а выходные параметры второго и третьего уравнений, входящих в систему, являлись её независимыми переменными и описывались через сырую золу и сухое вещество. Математическое преобразование таких систем обеспечивало получение формул, каждая из которых адекватно, при высокой степени статистической надежности коэффициентов, описывала энергетическую ценность изучаемого корма по сухому веществу и сырой золе.

Второй этап исследований. Исходной информацией для получения моделей, описывающих уровень потребления сухого вещества и продуктивное действие рациона, в зависимости от его состава и индивидуальных особенностей животных, служили опыты, проведенные совместно с B.C. Кузнецовой, на базе СХПК «Амосовский» Курской области.

Согласно схеме (табл.1) было проведено два опыта на 54 коровах, различающихся по физиологическому состоянию: периоду лактации (от 15 до 300 дней) и стельности (от 0 до 240 дней), продуктивность которых за лактацию составляла от 2500 до 4900 кг молока.

Таблица I • Схема постановки опытов на лавирующих коровах

К* Условия проведения опытов -

количество животных продуктивность за лактацию рацион в подготовительный период рацион в учетном периоде**

I* я - 10 2500-3000 Рационы, принятые в хозяйстве, дифференцированные по продуктивности к физиологическому состоянию коров 0р+250г комбикорма

Ъ to 3200-3900 ОР+ЗООг комбикорма

с 10 4200-4900 ОР+ЗЗОг комбикорма

2* а' 10 2500-3000 ОР+350г комбикорма

Ь . 8 3200-3900 ОР+400г комбикорма

с 6 4200-4900 ОР+450г комбикорма

* I, коровы стельные, вторая половина лактации; 2, новотельные коровы ** на один килограмм надоенного молока

б

Такая схема исследований позволила: а) получить и сформировать информационный массив, в виде матриц для построения производственных функций, включающих до 300 опытных вариантов; б) обосновать типы и построить модели, описывающие уровень потребления сухого вещества и суточную продуктивность коров, в зависимости от состава рационов и индивидуальных особенностей животных.

2.2. Программное обеспечение построения и анализа производственных функций

Построение моделей в виде системы производственных функций осуществлено на основе метода наименьших квадратов в процессе статистического исследования зависимостей, установленных в работе по схеме, состоящей из следующих наиболее существенных этапов:

1. Информационный, предусматривающий выбор источника исходной информации н способов её получения и систематизации;

2. Корреляционного аналша, позволяющего установить наличие н тесноту связей между исследуемыми переменными величинами. При этом оценочными критериями служили парные н частные коэффициенты корреляции, для вычисления которых были использованы ППП Excel н Statgrophics. В качестве параметра оценки множественной корреляционной связи между выходным параметром и факторами, его описывающими, использован коэффициент детерминации R ,

3. Параметризации модели н анализа мультнколлннеариости между парами входных факторов;

4. Оценок неизвестных параметров Ц af, а3,... alBHt)t точечных и интервальных.

5. Анализа точности полученных уравнений связи с помощью F - критерия (критерия Фишера), который вычисляется через коэффициент детерминации R1, по формуле: F- Д (л-р-1) ( где п _ объем выборки, р — число оцениваемых параметров.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1. Модели, описывающие энергетическую ценность кормов

Последовательный статистический анализ матриц исходной информации по алгоритму, предусмотренному методикой исследований, позволил обосновать виды и построить модели, описывающие химиче-

7

ский состав и энергетическую ценность зеленых, грубых, сочных и концентрированных кормов по содержанию сухого вещества и сырой золы (табл.2,3,4),

Таблица 2 - Модели, описывающие питательность зеленых кормов

Внд корма Система уравнений и расчетная формула Обозначения К1 Номер мелели

їлаюние і улътуры

соимад рожь Уоз - 0.0998+ 0.0076Х|+ 0,0203)1, Усп - 27,72- 0,039 х, + 0,099х, Уоэ - 0,66^ + 0.00681, + 0,<Ю2*. х,-сухое вещество, тЬг, х3- сырой протеин, % х*-сырая зола. % 0,78 0,84 1а 1Ь 1

овсе Уоэ-0,00857х,+ 0,0566x1-0,(12 Усж = 0,189 + 0,0368x1-0,0216*, Уоэ »0,0106*1 - 0,00123*^-0,101 Х|-сухое вещество, г/кг Хэ-сырой жир, % х5 -сыра* зола, % 0,92 0,86 2а 2Ь 2

ячмень У ОТ = 3,91 - 0,071X) - 0,084x5 , Усп - 23,16 - 0,045*1 + 0,184х» У« » М66 + 0,0032*, - 0,097і} Х|-Су*Ое ветестю, г/кг XI- сырой протеин, % X) -сырая зола, % 0,88 0,77 , 4а 4Ь 4

бобовые ИрАНПурЫ

эспарцет Уоэ - 0,0576 + 0,04ЭЭхз + 0,022*! Усп- 10,064 + 0.1156*, + 0,131x5 Уоэ - 0,494 + 0,005ц + 0.0281, Х|-сухое вещестао, г/кг Кг сырой протеин, г/кг X« -сырая зола, г/кг 0.95 0,96 6а 6Ь 6

клевер Уоэ-0,213 + 0,14*} + 0,0381 х5 Усж« 2,476 + 0,013хі + 0,0957x5 У« - 03« + 0,00185*. + 041515»з Х|-СуХОе вещество, г/кг ХгСЫрОЙ жир, г/кг X; -сырая зола, г/кг 0,77 0,77 7а 7Ь 7

люцерна Уоэ- 0,12х] + 0,0574х5-0,113 Усж - 3,082 + 0,034*| - 0,156*) Уоэ - 0,287 + 0.004*, + 0,0387*5 Х)-СуХОС вещество, г/кг Хг-СЫрОЙ жир, г/кг Х5 -сырая зола, г/кг 0.85 0,67 8а 8Ь 8

1ИКО- Злако-выс травосмеси Уоэ- 0,82 + 0,015x4 + 0.048x5 Уск - 0,39хі + 0,246*5 - 23,91 Уоэ - 0,45 + 0,006*1 + 0,0043 іі хссухое вещество, г/кг Х1-сырак клетчатка, г/кг XI -сырая зола, г/кг 0.87 0,86 10а 10Ь 10

Как видно из данных, приведенных в таблице 2, энергетическая ценность зеленых кормов, независимо от их вида, описывается содержанием сырого протеина или жира в сочетании с сырой золой, а содер-

жанне сырого протеина (жира), как выходного параметра второго уравнения, в каждой системе, - содержанием сухого вещества и сырой золы.

Таблица 3 - Модели, описывающие питательность консервированных кормов

Вид Систем* ура вненнй Обозначения К* Номер

корне н расчетная формула модели

сено, Уоэ-0.06+0,106*,+0,ООб*, +0,04х» хс-сухое вещество, г/кг 0.90 11а

сенаж из Усж - 0,002X4 + 0.0Э14Х,- 0,035 Хэ-СЫрОЙ жир, г/кг 0,70 11Ь

клевера Уск - 30,79 + 0,291*1 + 2,93x1 Х4-сырая клетчатка, г/кг 0,76 Ис

Уоэ - «,199 - 0,0011 х, + 0,081 х, х, -сирая зала, г/кг - 11

сено, Уоэ = 0,194x1 +0,012x4 -0,27 X]-сухое вещество, г/кг 0,94 12а

сенаж. Усж -2,99 + 0,0129x1+ 0,093*1 Х)Чырой жир, г/кг 0,70 12Ъ

силос га Уск -213- 0,«4х5 + ЗДЗх1 Х4-сырая клетчатка, г/кг 0,70 12с

ЛЮ№рны УФЭ - №352 + 0,00241) + 0,0561, XI-сырая зола, г/кг • 12

сено из Уоэи0,005х |+0,001 х]+0,08х> - 1,П хгсухое вещество, г/кг 0,66 13а

злаковых Усп г 50,79 +1,09*1 + ОЗббх, х2* сырой протеин, г/кг 0,80 1ЭЬ

Усж "0,071x1 + 0,116x1-48,04 Ху-СЫрОЙ жир, г/кг ом 13«

Уоэ - О.ОКМц + 0,00091,- 2£7 X} -сырая эол а, г/кг • 13

силос из Уоэ - 2^57+0,022*1 + 0,033X1 Х|-су*ое вещество, »Лг 0,60 14а

злаковых Усп -20,47 + 0,051x1 + 0,071x1 XI- сырой протеин, г/кг 0,74 14Ь

(без ку- Усж - 4,04 + 0,026x1 + 0,089X1 Хгсырой жир, г/кг 0,62 14с

курузы) Увэ - 2,95 ♦ О.ООШ»! - 0,01381, X] -сырая зола, г/кт • 14

СМ1ЮСИЗ Уоэ - 0.01391, - 0,01371,- 0,631 Х1-сужое »ещестоо, г/и 0,9! 15

кукурузы X] -сырая зола, г/кг

силос и Уоэ -0,009х,+ 0,003x1 - 0,119 хгсухое «ещестао, г/кг 0,85 16а

смеси Усп - 6,6 + 0,08х1 - 0,053x1 Хг сырой протеин, г/кг 0,72 16Ь

кукурузы Уо> - 0,0091,- 0,000161, - 0,099 X) -сыра* зола, т/кг - 16

с бобо-вымн

корне- Уоэ-0,014Х|-0,0129x1 - 0,169 4|-су*0е вещество, т/кг 0,95 17а

клубне- Усп - 2,166 + 0,023x1+ 0.795х, XI- сырой протеин, г/кг 0,62 17Ъ

ПЛОДЫ Уоэ-0,0141,-0,вЮ2и-0,197 X] -сырая зола, г/кг - 17

При этом энергетическая ценность зеленой массы злаковых культур описывается концентрацией сырой золы и сырого протеина (жира) в сухом веществе, а бобовых - их количественным содержанием в одном

9

килограмме корма при натуральной влажности. Это объясняется тем, что в зеленой массе злаковых культур, в отличие от бобовых, интенсивное накопление сухого вещества происходит за счет сырой клетчатки при адекватном снижении концентрации других питательных веществ. Поэтому и более адекватное описание энергетической ценности зеленых кормов, приготовленных из злаковых культур, дает не содержание сырого протеина и золы, а их концентрация в сухом веществе. Этим и объясняется, что энергетическая ценность злаковых и бобово-злаковых травосмесей, с высоким удельным весом злаковых трав (10а), описывается через содержание сырой клетчатки и сырой залы.

В состав моделей, описывающих частично обезвоженные консервированные корма (сено, сенаж, силос из провяленных трав), были включены не две, как обычно, а три независимые переменные величины. Это сырые жир, клетчатка, зола при оценке бобовых, а протеин, жир, зола при оценке злаковых.

Таблица 4 - Модели, описывающие питательность концентрированных кормов

Вид кормя Система уравнений н расчетная формула Обозначения К1 Номер модели

злаковые Ут=0,015х,-0,0195?ч-1,36 Х1-сухое вещество, г/кг 0,92 19а

зерновые Уск-8,66+0,68х3+1,28x5 -сырая клетчатка, г/кг 0,88 19Ь

и продук- Усж-35,7-0,034х,+0^98х5 хэ-сырой жир, г/кг 0,88 19с

ты ич пе- Уоэ-0,016x1-0,02 X] — сырая зола, г/кг - 19

реработки

зернобо- ' бовыеи продукты их переработки У 05=22,76-0,014х|+0,03х1 Усж-0,819х1+1,74щ-807 Уск=0,804х|+0,666x3-632 Уоэ-МОДОШ!*«,« 13х5 Х1-сухое вещество, г/кг Хз-сырой жир, г/кг Х4-сырая клетчатое, г/кг X) — сыра* зола, г/кг 0,85 0,88 0,71 20а ■ 20Ь 20с 20

Модели, полученные для описания химического состава и энергетической ценности зерновых и продуктов их переработки, были дифференцированы для энергетических и белковых концентратов. Это связано с наличием существенных видовых различий между злаковыми и бобовыми по содержанию сырого протеина, жира и золы (табл. 4).

3.2. Апробация экспресс-метода оценки энергетической питательности рационов

Результаты двух опытов по кормлению молочного скота, схема которых представлена в таблице №1, послужили исходной информацией, характеризующей продуктивное действие силосно-сенажных рационов, в зависимости от их состава и индивидуальных особенностей подопытных животных (табл.5).

На основе полученных исходных и расчетных данных были сформированы соответствующие матрицы, обоснованы тнпы и построены модели, в виде систем уравнений, описывающих количественные параметры потребления сухого вещества рационов, в зависимости от их состава и индивидуальных особенностей животных.

При этом различия в физиологическом состоянии подопытных коров, отобранных для первого и второго опытов, а также выявленные особенности в обмене веществ, исключили возможность формирования единой матрицы и построения моделей, описывающих изучаемый процесс, без учета стадии лактации и физиологического состояния животных. В связи с этим были сформированы отдельные матрицы и получены модели для новотельных (опыт К®2) и стельных коров, достигших второй половины лактации (опыт J&1).

Оценка продуктивного действия рационов для первых 109 дней лактации. Результаты исследований (опыт 2) позволили выявить особенности обмена веществ у коров, на ранних стадиях лактации, определяющие не только уровень потребления сухого вещества, но и тип модели, согласно которому выходкой параметр - (У ся ), описывается * 100 живой массой, кг ($7) и концентрацией обменной энергии в рационе, МДж/кг (%»):

! 'У ~ 0,697х» - 0,00165х7 - 3,23,......1^=0,80 [21 а]

100

Учитывая, что модель[21а] без включения в ев состав показателя суточного удоя, в значительной мере теряет свои прогностические свойства, были продолжены исследования по обоснованию оптимального вида модели. А так как между наиболее существенными факторами, описывающими выходной параметр (Уса), существует мультиколлени-арная зависимость, то мы пошли по пути построения системы, состоящей из двух уравнений. При этом выходным параметром служил показатель суточной продуктивности, а величиной, его описывающей, в первом уравнении [22]

Таблица 5 - Потребление сухого вещества и продуктивность коров

Показатели Елпинца иімере-. ння Группы

я Ь с

1 2 1 2 1 2

состав раинона, кг

СИЛОС кукуруэ- ниП наголову 24,Э±0,3 21,0* 1,5 23,6*0,8 20.8*1,0 21,3*0,9 20.6*1,1

на 100 кг 4,13*0,2 3,58*0,4 4,05*0.3 3,47*0,3 3,75*0,3 3,3240,3

сено люцерновое на голову 2,8±0,1 2,8±0,08 2,8*0,1 2,6*0,1 2,35*0,2 2,7*0,06

на 100 кг 0,5*0,03 0,5*0,03 0,5*0,03 0,4*0,02 0,4*0,04 0,4*0,02

сенаж ЧИКО- ивсаный на голову 9,6*0.2 9.4*0,3 9,2*0,3 9,5*0,1 8.4*0,36 9.43*0.17

на 100 кг 1,6*0,1 1,7*0,1 1,6*0,1 1,6*0,1 1,5*0,14 1,52*0,08

КФМбН> корм на голову 2,1 ±0,1 5,59*0,1 2,6*0,17 7,73*0.2 4,1*0,11 9,97*0,34

на 100 кг 0,3*0,06 1,0*0,06 0,45*0,04 1,29*0,1 0.7*0,05 1.6*0,11

ерепиесуточиде поступление

сухое вещество, кг наголову 13.83 16,15 3,98 17,88 14,03 19,91

на 100 кг 2,35 2,89 2.41 2,98 3,47 3.21

обменная їнершя, МДж наголову 131,03 153,82 124,49 176.41 130,86 201,92

на 100 кг 20,55 27,57 31,43 29,45 23,04 32,51

сырой протеин,г наголову 1433 1963 1500 2309 1634 269«

па 100 кг 243 352 358 385 288 434

покаэагт«*> вролукплнвети (»среднем ы учетный ПСрМА)

промів, цикл, дней 125*4.8* 81 ±4,9** 140*5,8 * 95*4,9** 140*5,1* 97*4.8**

живал масса, кг 602*7,4 550*8.3 597*6Д 574*6,9 576*9,8 638*8,3

суточный удой, кг 7,04*0,2 15,7*0,18 8,93*07 1),«8*0,2 22,08*6,1

■оммтсла ародуктнмкта (ш 15 день учепмг* пернем)

промів, цикл, дней 72*3,5* 31*4,5** 89*11,2* 42*4,4** 89*7,5* 45*3,9**

живая масса, кг 589*21,1 558*19 581*18,4 569*19,2 56&*29 631*21

суточный удой, кг 8,36*0,3 14,16*0,8 10,4*0,6 18,15*1,0 13,08*0.5 23.25*1.1

»окатателя продуктивности (н* 60 дгаь учетвогв периода)

проиэ». цикл, дней 11042,9* 7&Ь5,0** 137*10,4* 87*4,4** 134*7,46* 90*3,9**

живая масса, кг 601*22,1 550*23,4 595*17,9 573*20,7 574*28,7 636*23,5

суточный удой, кг 7,06*0,4 16,02*0,3 9,24*0.55 19,56*0,7 12,29*0,2 22,92*0,8

яокяэателн иродуктавиоспа (ма 120 день учетного вернеш)

пронза. цикл, дней 177*3,5* 131*«** 192*10,0' 147*4,5** 192*5,86* 148*4.4**

живая масса, кг 605*24.1 546*28,2 616*17.8 581*22,5 581*30,2 656*27,6

суточный удой, кг 6,88*0,4 15.86±0і.4 7,17*0,52 19,09*0,7 9,57*0.5 20,17*0,9

*стадня стельности, дней; "стадия дііспіши, дней

потребление сухого вещества, кг/100кг живой массы (х*,), а во втором -уравнение [22а] - концентрация обменной энергии (*(.):

V 12,17х»,-15,78, R2=0,80 122]

У^- 10(83х». -91,32, RJ-0,897 [22а]

Преобразование этой системы [22 и 22а] позволило получить формулу расчета потребления сухого вещества через концентрацию обменной энергии, но в которой учтено влияние живой массы, суточной продуктивности и периода лактации (от 15 до 200 дней):

Хсв =0¿3Sxm- 75,54 [22b]

; Too- 12,166

Оценка продуктивного действия рационов для стельных коров (150-270 дней лактации). Анализ матрицы исходной информации, сформированной по результатам опыта №1, показал, что последняя существенно; отличается от матрицы, полученной по опыту №2, хак по перечню включенных показателей, так и по количественному их значе-. нию. Возросли минимальные и максимальные значения живой массы животных,; связанные с изменением типа обмена веществ и стельностью, при равных средних значениях этого показателя по информационному массиву, характеризующему новотельных и стельных коров соответственно. Кроме того, в отличие от предыдущего массива исходной информации, наиболее существенными факторами, описывающими уровень потребления сухого вещества, здесь служат живая масса (п* - 0,62) и не КОЭ, как в первом случае, а концентрация сырого протеина (г=0,638). При этом сохраняется достаточно высокая коррелятивная зависимость между уровнем потребления сухого вещества и суточной продуктивностью, но значительно ниже, чем для новотельных коров (г=» 0,580 в сравнении с г= 0,854 соответственно).

Исходя-из результатов корреляционного анализа, был определен перечень величин (дни лактации - хе, живая масса - xj, суточный удой -х» и концентрация сырого протеина-х)0), описывающие уровень потребления сухого' вещества (У ст ), и построен первый тип модели:

' ¡«Г

у св »4,14 - 0,0008х«-0,00184х7+0,078x^0,115X10, KJ-0,88 [23]

100 /

Анализ полученной модели [23] показал, что величина х4, при высоком уровне статистической надежности (0,95), практически не несет никакой функциональной нагрузки, а лишь снижает долю влияния других описывающих величин. В связи с полученными оценочными ре-. зультатами, из состава модели [23] была исключена величина Xt;

Уев " 4,57 - 0,00201*7 + 0,0923*,- O,166i10, RJ=0,87 [23а] 100

Далее для упрощения модели, без снижения ев адекватности и уровня статистической надежности, количественное значение х» (суточная продуктивность) было описано через показатель потребления сухого вещества (У св ) и концентрацию сырого протеина (Х|«) уравненн-100

ем следующего вида;

ж,-9,687*(У св ) + l,9i[0 - 27,06 R'=0,92 [23Ь]

100

После преобразования приведенной системы уравнений [23а, 23Ь], получена зависимость следующего вида:

УС8 - 2,072 - 0.002хт-0,05&ги> , í23c)

too" 0,106

апробация которой, с использованием фактических значений по живой массе (жт) и концентрации сырого протеина (хи) в сухом веществе рационов, приведенных в матрице исходной информации, показала, что стандартная ошибка между фактическим потреблением сухого вещества и расчетным находится в пределах 2,89% - 5,90 % и зависит от показателя живой массы животного.

Таким образом, полученные и апробированные модели [22Ъ, 23с], описывающие потребление сухого вещества молочным скотом, в сочетании с 23 моделями, прогнозирующими химический состав и энергетическую ценность отдельных видов кормов, позволяют в условиях производства осуществлять нормированное кормление молочного скота на основе использования рационов с гарантированным продуктивным действием.

выводы

1. Прогностическая оценка питательности рационов и продуктивности скота, осуществляемая методами математического моделирования, существенно повышает результативность проведения исследований и перспективного планирования производства н использования кормов в молочном скотоводстве.

2. Объективная (прогностическая) оценка продуктивного действия рационов, при оперативном н перспективном планировании производства и использования кормов в молочном скотоводстве, способствует оптимизации параметров производства и использования кормов, росту продуктивности и снижению затрат кормов на единицу получаемой продукции.'

3. Практическая реализация метода прогностической оценки эффективности кормления сельскохозяйственных животных, и прежде всего крупного рогатого скота, повышает не только уровень рентабельности производства в животноводстве и растениеводстве, но и во всей хозяйственной деятельности предприятий АПК, так как до 75% продукции, получаемой в растениеводстве, используется на фуражные цели.

4. Количественное значение критерия оптимальности технологического процесса кормления животных, оцениваемого продуктивностью и затратами корма на единицу продукции, изменяется в широких пределах и зависит от соответствия объема рацнона и концентрации в нем обменной энергии нормативным физиологическим требованиям. Несоблюдение этих требований является основной причиной возникновения «механического насыщения» и потери части задаваемых кормов в виде несъеденных остатков.

5. «Механическое насыщение», возникающее в кормлении крупного рогатого скота, при балансировании разноструктурных рационов по сухому веществу, без учета концентрации обменной энергии, - одна из основных причин перерасхода кормов на единицу продукции.

6. Метод прогнозирования продуктивного действия рационов по концентрации обменной энергии и уровню потребления сухого вещества животными, в зависимости от их живой массы, продуктивности и физиологического состояния, исключает основную причину возникновения «механического насыщения».

7. Повышение в рационах новотельных коров концентрации обменной энергии от 9,52 до 10.14 МДж/кг, при поступлении сырого протеина в пределах 12,15% - 13,55%, способствует увеличению уровня потребления сухого вещества от 2,9 до 3,2 кг и росту суточного удоя от 15,7±0,18 до 22,1±0,3 кг молока. При этом снижаются затраты сухого

вещества и обменной энергии корма на единицу получаемой продукции на 13,7% и сырого протеина на 4%.

8. Повышение в рационах стельных коров, достигших второй половины лактации, концентрации обменной энергии от 8,75 до 9,33 МДж/кг и сырого протеина - от 10,36 до 11,65 % увеличивает: потребление сухого вещества от 2,35 до 2,47кг/100 кг живой массы; рост суточного поступления обменной энергии от 121 до 131 МДж, протеина-на 18,5% и среднесуточного удоя - от 7,04 ±0,2 до 11,9±0,2 кг. При этом затраты корма на единицу получаемой продукции по сухому веществу, обменной энергии и сырому протеину снижаются на 39,9,36,0 и 32,5% соответственно.

9. Создание электронного варианта банка данных, включающего характеристику химического состава и энергетической ценности 1500 образцов кормов, и формирование 22 матриц обеспечили получение математических моделей в виде системы уравнений, адекватно описывающих энергетическую ценность и химический состав основных ВИДОВ и групп кормов по содержанию сухого вещества и сырой золы.

10. Химический состав и энергетическая ценность исследуемых кормов определяются системой уравнений. При этом первое описывает содержание обменной энергии по сухому веществу и сырым питательным веществам (протеину, или жиру, или клетчатке), а второе и третье, • содержание органических веществ, вошедших в первое уравнение в качестве независимых переменных величин, - по содержанию сухого вещества и сырой золы. Последовательное преобразование системы уравнений обеспечивает получение формулы для оценки содержания обменной энергии по сухому веществу и сырой золе.

11. Построение моделей на основе исходных данных экспериментального характера, описывающих потребление сухого вещества и суточную продуктивность коров, в сочетании с предлагаемым методом оценки энергетической питательности кормов, обеспечивают возможность прогнозирования продуктивного действия используемых рационов, что существенно повышает эффективность планирования производства и использования кормов в молочном скотоводстве.

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ

При перспективном и оперативном планировании производства молока, организации кормления крупного рогатого скота, оценке качества заготавливаемых кормов и анализе кормового баланса, а также плана использования заготовленных кормов:

1. Оценивать химический состав и энергетическую питательность кормов по содержанию в них сухого вещества и сырой золы с последующим применением соответствующих расчетных формул и уравнений, позволяющих определять не только содержание обменной энергии и её концентрацию в сухом веществе, но и других питательных веществ (сырой протеин, сырой жир, сырую клетчатку и БЭВ);

2. Прогнозировать валовое производство молока, затраты корма, труда и других средств на получаемую продукцию путем построения математических моделей (в виде производственных функций), описывающих уровень потребления сухого вещества планируемых рационов к суточную продуктивность коров по концентрации в них обменной энергии, с учетом живой массы, продуктивного потенциала и физиологического состояния продуктивного скота.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ < ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Карачевцева-Алексеева, С.А. Место и роль пассивного эксперимента в зоотехнических исследованиях / С.А. Карачевцева-Алексеева, O.E. Привал о, К.И. Привало // Производство экологически безопасной продукции растениеводства и животноводства. Материалы международной научно-практической конференции.- Брянск, 2004. — С. 413-415.

2. Карачевцева-Ал ексеева, С.А. Продуктивное действие рационов для молочного скота как результат функционирования биосистемы «корм-животное» / CA. Карачевцева-Алексеева, O.E. Привало, К.И. Привало //*' Естествознание и гуманизм. Сборник научных трудов. -Томск.2005.- Том 2, КаЗ. -С. 28-31.

3. Пашкова, М.И. Экологически допустимый максимум производства молока / М.И. Пашкова, С.А. Карачевцева-Алексеева, Л.Г, Мамонова // Проблема развития сельского хозяйства Центрального Черноземья. Материалы всероссийской научно-практической конференции, г. Курск, 21-25 марта2005 года.-Курск: Изд-во КГСХА, 2005. Часть 1.-С. 119-121.

4. Привало, O.E. Животноводство как фактор экологизации земледелия / O.E. Привало, М.И. Пашкова, С.А. Карачевцева-Алексеева // Проблема развития сельского хозяйства Центрального Черноземья. Материалы всероссийской научно-практической конференции, г. Курск, 21-25 марта 2005 года,- Курск: Изд-во КГСХА, 2005. Часть 1. -С. 121-123.

5. При вал о, O.E. Экологическая оценка параметров производства молока / O.E. Привал о, К.И. Привал о, Ю.А. Беляев, С.А. Карачевцева-Алексеева // Повышение продуктивных качеств, улучшение профилактики и лечения сельскохозяйственных животных. Материалы всероссийской научно-практической конференции. - Курск: Изд-во КГСХА, 2005.-С.103-105.

6. Привапо, O.E. Оптимизация структуры основных средств - рациональный путь создания высокоэффективного животноводства / O.E. Привапо, К.И. Привало, С.А. Карачевцева-Алексеева, М.Е. Греб-нева // Повышение продуктивных качеств, улучшение профилактики и лечения сельскохозяйственных животных. Материалы всероссийской научно-практической конференции,- Курск: Изд-во КГСХА, 2005.-С.105-107.

Формат 60*84 1/16. Бумага для множительных аппаратов. Печать на копировальном аппарате КГСХА. Усл.печ.л. 1,0. Уч.-нзд.л. 1,0. Тираж 100 экз.

Р 15239