CC BY
22
УДК 636.084:004.416.6
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА МЕТОДОВ РАСЧЕТА ПИТАТЕЛЬНОСТИ СИЛОСОВ СРЕДСТВАМИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
А. Я. РАЙХМАН УО «Белорусская государственная сельскохозяйственная академия» г. Горки, Могилевская обл. Республика Беларусь, 213407
(Поступила в редакцию 17.01.2014)
Введение. Заготовка кормов высокого качества - решающий фактор в реализации любой животноводческой технологии. Корма занимают более 60 % в структуре производства молока и мяса, и это определяет их значимость. Кормопроизводство стремится передать такие кормовые средства цеху животноводства, которые при невысокой стоимости обеспечили бы высокое содержание полезной энергии и протеина в единице веса. Это главное условие высокой продуктивности скота в молочном скотоводстве [5, 6, 8].
В Могилевской области основой кормовых рационов молочного скота является силос из кукурузы и сенаж из многолетних трав. Доля этих кормов в сумме достигает 80 % по весу и 55-75 % по энергетической питательности. При нарушении технологии заготовки концентрация энергии в них падает, что обусловливает необходимость добавления зерновых концентратов с высоким содержанием крахмала. Экономическая эффективность снижается не только из-за возрастания стоимости рационов, но главным образом по причине снижения сроков эксплуатации животных. Связано это с заболеваниями пищеварительного тракта, в следствие которых происходит потеря воспроизводительных способностей и выбраковка.
Необходимо учитывать реальные возможности технологий производства кормов и кормовой базы, чтобы создать наиболее благоприятные условия содержания и кормления животных. Все большее значение приобретает анализ информации, позволяющий выявить слабые места в технологии, определить количественно факторы, сдерживающие повышение экономической эффективности производства [1, 3, 12].
Современная наука предлагает много разных методов оценки качества заготавливаемого сырья, среди которых все большее внимание уделяется так называемым косвенным методам. Некоторые параметры кормов определяются в результате лабораторных исследований. Ос-
тальные - расчетными методами. Далеко не всегда можно заменить физиологические исследования расчетными методами, так как ошибка приводит к существенным отклонениям при планировании рационов. Поэтому разработка надежных практических приемов оценки качества кормов заслуживает особого внимания [2, 5, 8, 9, 13].
Одним из наиболее мощных средств анализа взаимосвязей факторов при заготовке кормов является корреляционно-регрессионный анализ. Для вскрытия причин, сдерживающих повышение эффективности производства, используют параметрический анализ. Сущностью параметрического анализа является определение необходимой и достаточной совокупности показателей, характеризующих все исследуемые свойства системы, и формирование зависимостей, характеризующих суммарный эффект от применения системы или ее элементов. Параметрический метод можно отнести к наиболее объективным методам. Он основывается на количественном и качественном выражении исследуемых свойств и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемых подсистем, так и между ними. Это дает возможность на базе фактических данных определить форму зависимостей взаимосвязанных параметров и их количественное выражение) [4, 9].
В нашей работе мы использовали метод статического параметрического анализа. Этот метод позволяет изучать изменение решающих производственных показателей в зависимости от влияющих факторов (в нашем случае факторов качества кормов).
Управляющим параметром (элементом) в модели рациона может быть стоимость отдельных ингредиентов, концентрация энергии в кормах, содержание протеина в кормах, некоторые соотношения качественных характеристик кормов и т. д. [8, 11, 12].
Результирующими показателями могут быть отдельные полезные свойства рациона, такие как - его стоимость, обеспечиваемая им рентабельность производства, степень сбалансированности по основным или дополнительным признакам (значение отклонений от оптимальных количеств, определяемых научно-обоснованной нормой) и др.
Цель работы - провести сравнительную оценку методов расчета полезной энергии в силосе, заготавливаемом в разные фазы вегетации растений. Средствами компьютерного моделирования разработать метод параметрического анализа качественного состава силосов, обосновать оптимальный вариант расчета, определить наиболее значимые причины снижения энергетической питательности корма.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
- провести детальный анализ состава силосов в разные фазы вегетации в сравнительном плане;
- оценить предлагаемые наукой и практикой методы расчета показателей обменной энергии и чистой энергии лактации;
- испытать новый инструмент анализа «Параметрический анализатор»;
- произвести параметрический анализ факторов, влияющих на энергетическую питательность кормов, и определить потенциальные возможности повышения ее при консервировании кормов из кукурузы;
Определить значимость ошибки расчета и сделать прогноз потери экономическую эффективности в зависимости от ее размера.
Материал и методика исследований. Исследования проводились в зимне-стойловый период 2012 г. в ОАО «Новогородищенское», где на 1 января 2012 г., площадь пашни составляла 6328 га, сельскохозяйственных угодий - 8237 га, общая площадь предприятия составляет 8999 га. С 2010 по 2012 г. посевы кукурузы на силос здесь существенно увеличены (с 360 до 1205 га, т. е. почти пятая часть от всей площади сельскохозяйственных угодий). Начало закладки силосных траншей - вторая неделя августа. Это еще только молочная спелость зерна. Последний урожай на силос убирали в сентябре, когда зерно практически достигло восковой спелости и содержание сухого вещества приблизилось к 30 %. Кукуруза на зерно выдерживалась до октября. Растения уже приобретали темную окраску листьев, а содержание сухого вещества достигало 38-43 % и более [10-13].
Информация о питательности зеленой массы и готовых силосов получена в областной лаборатории зоотехнического анализа кормов, куда регулярно сдавались образцы в процессе заготовки кормов и при открытии хранилищ для скармливания крупному рогатому скоту.
При составлении оптимальных рационов для стельных сухостойных и дойных коров мы использовали компьютерную программу «Конструктор рационов кормления», разработанную на кафедре кормления сельскохозяйственных животных БГСХА. Для более глубокого анализа возможностей совершенствования системы кормления мы использовали «Динамический параметрический анализатор», разработанный на кафедре кормления сельскохозяйственных животных БГСХА. Этот инструмент позволил определить количественно, каким образом можно снижать расход концентратов и стоимость рациона в зависимости от пошагового изменения питательности объемистых кормов в сторону улучшения [9].
Нами разработан принципиально новый инструмент анализа оптимизационных моделей рационов кормления. Подготовлена компьютерная программа в формате надстройки Excel. Составлен оптимальный рацион кормления для лактирующих коров, который был подвергнут анализу на предмет возможностей его улучшения за счет повышения качества объемистых кормов.
Предлагаемое нами средство предназначено для анализа результатов решения математических моделей смесей, комбикормов и рационов кормления на предмет отыскания возможностей улучшения решения. Методика позволяет определить количественно факторы, сдерживающие решение, причем не только относительно целевой функции, но и любого другого результирующего признака (степень сбалансированности элементов питания, отклонения от заданных в модели отношений и др.) Программа написана на VBA и скомпилирована в формате надстройки Excel. Математическая модель формируется в электронной табл. средствами табличного процессора.
Принципиально новым методическим элементом является возможность реализации не только для моделей линейного программирования, но и для нелинейных моделей и, самое главное, для многоцелевых математических моделей, которые используются в программе «Конструктор рационов кормления» и наилучшим образом подходят для оптимизации рационов в условиях ограниченной кормовой базы Инструмент может быть модернизирован в соответствии с потребностями пользователя, поскольку исходные коды остаются доступными при условии распространения программы по договорам в соответствии с существующим законодательством Республики Беларусь.
Результаты исследований и их обсуждение. Основное различие в составе сравниваемых силосов заключается в содержании сухого вещества. По мере созревания растений оно увеличивается от 21,6 % в фазе молочной зрелости зерна до 32,2 % в фазе восковой зрелости, как показано в табл. 1. Различия в химическом составе сухого вещества не столь значительны. По мере созревания увеличивается содержание клетчатки с 23,4 % в фазе молочной спелости до 26,3 % - в восковой. Особенно заметно накопление клетчатки в последнюю фазу вегетации. В течение 2-3 недель этот показатель увеличился с 23,7 до 26,3 %, тогда как кукуруза молочной и молочно-восковой спелости по этому показателю практически не различалась. Принимая во внимание высокое разнообразие данных о питательности силосов, мы не претендуем на высокую точность результатов расчетов. Но в целом закономерность прослеживается достаточно определенно. В
начале октября кукуруза заметно изменила окраску. Листья потемнели и стали жесткими. Формирование початков завершилось. Влажность снизилась до 45-60 %. В такой стадии роста растений практически невозможно произвести трамбовку даже при измельчении 46 мм. Повышается содержание клетчатки и крахмала, а количество сахара и протеина снижается. Отличительной особенностью можно считать преобразование крахмала зерна кукурузы. Соотношение амилозы и амилопектина смещается в сторону последнего, и таким образом возрастает количество «стабильного» крахмала. Эта фракция имеет большое значение в кормлении высокопродуктивных коров, так как значительно хуже расщепляется в рубце микроорганизмами. Она продвигается в сычуг, где подвергается воздействию фермента амилазы с дальнейшим распадом до глюкозы и всасыванием в тонком отделе кишечника. Поэтому большая часть посевов кукурузы должна выращиваться на зерно с максимально поздними сроками уборки.
Т а б л и ц а 1. Химический состав силосов
Показатель Фаза спелости зерна
молочная молочно-восковая восковая
СВ, % 22,6 25,0 29,5
В сухом веществе, %
ОВ 93,4 93,4 93,7
СП 8,5 7,5 7,4
СЖ 4,0 4,3 4,5
СКл 23,4 23,7 26,3
БЭВ 57,5 57,9 55,5
Здесь и далее: СВ - сухое вещество ОВ - органическое вещество, ПВ - питательное вещество, СП - сырой протеин, СЖ - сырой жир, СКл - сырая клетчатка, БЭВ - безазотистые экстрактивные вещества.
Содержание протеина снижается с 8,5 до 7,4 %, а концентрация жира увеличивается незначительно (с 4,0 до 4,5 %) по отношению к сухому веществу. Основной компонент органического вещества - углеводы (крахмал). За счет формирования початков его количество в зеленой массе, а затем и в силосе возрастает. Но в расчете на единицу сухого вещества незначительно снижается (с 57,5-57,9 %) в фазе молочной спелости, до 55,5 % - в восковой спелости зерна [7, 10, 11].
Т а б л и ц а 2. Переваримость питательных веществ силосов
Показатель Фаза спелости зерна
молочная молочно-восковая восковая
СВ 68,9±0,92 71,2±0,33 63,4±1,25
ОВ 70,0±0,83 73,1±0,32 65,1±1,41
СП 55,0±0,55 51,6±0,50 48,2±1,52
СЖ 60,7±0,75 61,2±0,73 69,7±0,62
СКл 58,1±0,75 61,1±1,00 53,8±2,19
БЭВ 75,8±0,37 79,6±0,30 71,7±1,31
Расчет содержания валовой энергии проводился с учетом стандартных коэффициентов перевода весовых единиц в энергетические (табл. 3). Такая методика считается достаточно надежной и дает незначительное расхождение по сравнению с классичиским методом определения в «калориметрической бомбе».
Т а б л и ц а 3. Расчет валовой энергии силосов
Показатели Коэффициенты Молочная Молочно-восковая Восковая
ПВ, г ВЭ, МДж ПВ, г ВЭ, МДж ПВ, г ВЭ, МДж
СП 23,9 85 2,03 75 1,79 74 1,77
СЖ 39,8 40 1,59 43 1,71 45 1,79
СКл 20 234 4,68 237 4,74 263 5,26
БЭВ 17,6 575 10,12 579 10,19 555 9,77
ИТОГО 934 18,42 934 18,43 937 18,59
Расчет содержания валовой энергии проводился с учетом стандартных коэффициентов перевода весовых единиц в энергетические.
Далее представлены уравнения для расчета содержания количества обменной энергии в сухом веществе кукурузного силоса.
1) ОЭ = 0,0175 пБ +0,0312 пЖ +0,0137 пК + 0,0148 пБЭВ;
2) ОЭ = 0,0312 пЖ + 0,0136 пКл + 0,0147 ОПОМ + 0,00234 сП;
3) ОЭ = (53,53-0,015 сКл+0,093 сП)х0,0086 ВЭ;
4) ОЭ = 10,365 + 0,026 сП + 0,275 сЖ - 0,176 сКл + 0,047 сБЭВ.
Первое регрессионное уравнение разработано Всесоюзным институтом животноводства и представлено в известном справочнике «Нормы и рационы», изданном под редакцией академика А. П. Калашникова. Для расчета необходимы данные о переваримости кормов. Поскольку в практике животноводства получить эту информацию опыт-
ным путем не представляется возможным, коэффициенты переваримости берут из справочников [2, 4, 5].
Вторая методика основана на разработках Генниберга и Штоммана. Она используется в странах Европы для прогнозирования содержания физиологически полезной энергии в кормах для крупного рогатого скота. Это уравнение является также первым этапом расчета чистой энергии лактации [2].
Третья формула предложена ВИЖ для расчетов энергетической питательности в производстве. Здесь учитываются только две группы сырых органических веществ - сырая клетчатка и сырой протеин. Точность такого расчета, естественно, ниже, но не требуется информации о переваримости.
Четвертый вариант расчета на первый взгляд может показаться менее точным, так как основан на содержании не переваримых, а сырых питательных веществ. Но такая информация может быть получена непосредственно из лаборатории зоотехнического анализа кормов без проведения опытов по переваримости.
Следует отметить, что нами не рассматривались упрощенные приблизительные методы определения концентрации в кормах обменной энергии, такие, как посредством использования коэффициентов Ак-сельсона, тестированная методика БелНИИЖ и др. Они предназначены для быстрого приблизительного прогноза энергетической питательности кормов в производственных условиях, когда отсутствует информация о химическом составе сухого вещества. Такой подход может быть оправдан в бухгалтерских расчетах для учета движения больших партий кормов, когда высокая точность не требуется.
Мы рассчитали энергетическую питательность силосов, заготовленных из кукурузы в разные фазы вегетации растений всеми перечисленными методами и сравнили результаты (табл. 4)
Т а б л и ц а 4. Энергетическая питательность силосов, рассчитанная разными методами
Фаза спелости зерна Метод расчета
1 2 3 4
в СВ в натуральном корме в СВ в натуральном корме в СВ в натуральном корме в СВ в натуральном корме
Молочная 9,89 2,24 9,81 2,22 9,18 2,07 9,42 2,13
Молочно-восковая 10,30 2,58 10,22 2,56 9,03 2,26 9,64 2,41
Восковая 10,54 3,11 10,46 3,09 9,03 2,66 4,46 1,32
Разница в показателе КОЭ весьма существенна. Расчеты по сырым питательным веществам показывают наименьшее содержание ОЭ. Так, при сравнении с классическим методом, предложенным Генибергом и Штоманом (№1), она на 0,87 МДж ниже (9,89 и 9,42) для силоса в молочной стадии спелости зерна. В молочно-восковой спелости - на 0,66 МДж (10,30 и 9,64), а в восковой результат получился и вовсе не корректный (4,46 МДж ОЭ/кг СВ).
Первые два метода (основанные на переваримых питательных веществах) практически не различались. Упрощенная методика (по протеину и клетчатке) не может быть применима в производстве. Она занижает показатель энергоемкости кормов почти на 1 МДж при расчете на сухое вещество и на 0,2-0,3 МДж - на натуральное вещество корма.
Для проведения параметрического анализа мы здесь еще не использовали инструмент автоматического циклического решения. Рационы решались средствами оптимизатора «Конструктор рационов кормления». Было составлено 12 рационов на продуктивность 30 кг молока в сутки для живой массы 600 кг. Результаты анализа представлены в табл. 5.
Т а б л и ц а 5. Соотношение кормов в рационах коров при разных методах вычисления ОЭ в объемистых кормах
Фаза корма Молочная Молочно-восковая Восковая
ОК | КК ОК | КК ОК | КК
ОЭ = 0,0175 пБ +0,0312 пЖ +0,0137 пК + 0,0148 пБЭВ
% по весу 84,98 15,02 88,00 12,00 89,05 10,95
% по ОЭ 52,86 47,14 62,60 37,40 69,12 30,88
% по СВ 60,07 39,93 68,32 31,68 73,84 26,16
ОЭ = 0,0312 пЖ + 0,0136 пКл + 0,0147 ОПОМ + 0,00234 сП
% по весу 84,15 15,85 87,11 12,89 88,14 11,86
% по ОЭ 51,06 48,94 60,49 39,51 67,02 32,98
% по СВ 58,54 41,46 66,53 33,47 72,06 27,94
ОЭ = (53,53-0,015 сКл+0,093 сП)х0,0086 ВЭ
% по весу 78,42 21,58 75,66 24,34 72,28 27,72
% по ОЭ 39,96 60,04 38,34 61,66 38,03 61,97
% по СВ 49,14 50,86 47,76 52,24 47,51 52,49
ОЭ = 10,365 + 0,026 сП + 0,275 сЖ - 0,176 сКл + 0,047 сБЭВ
% по весу 80,62 19,38 80,98 19,02 - -
% по ОЭ 43,94 56,06 47,60 52,40 - -
% по СВ 52,51 47,49 55,61 44,39 - -
П р и м е ч а н и е: ОК - объемистые корма, КК - концентрированные корма.
При консервировании кукурузы в молочной фазе спелости зерна наименьший удельный вес концентратов составляет 47,14 % при расчете классическим методом через переваримые питательные вещества (метод № 1), а наибольший (60,04 %) - при расчете упрощенным методом по информации о клетчатке и сырому протеину. Необходимо подчеркнуть, что при использовании уравнения 4, где расчет основан на сырых компонентах органического вещества, получается заниженная оценка энергетической питательности силоса. Этот метод нельзя считать пригодным для работы, так как не удалось определить содержание ОЭ в силосной массе при консервировании ее в фазу восковой спелости. Разработчики не позаботились об экстраполяции закономерности за пределы 32 % по содержанию сухого вещества. По этой причине нами было проведено табулирование каждого из представленных уравнений в диапазоне от 15 до 40 % сухого вещества силосуемой массы. Все остальные уравнения показали стабильный результат и, таким образом, могут применяться для расчетов.
Заключение. Косвенные методы расчета содержания обменной энергии в силосах, применяемые на практике, не равнозначны по результатам вычислений. Расчет питательности по сырым компонентам органического вещества рассмотренными нами методами не дает адекватной оценки содержания энергии. Но ввиду простоты использования их необходимо совершенствовать.
При расчетах содержания энергии разными методами получаются значительные расхождения. Насколько они существенны, можно определить посредством параметрического анализа рационов, оптимизируемых по энергии и сухому веществу. Такой подход позволяет точно определить соотношение основных групп кормов в рационе. Можно рассчитать потребность в концентратах в зависимости от показателя концентрации обменной энергии в силосах. В нашей работе мы провели сравнительную оценку этих рационов, из которой видно, что при использовании точных методов определения энергоемкости кормов доля концентратов может быть снижена с 52,4 % до 37,4 % по обменной энергии в фазу молочно-восковой спелости зерна. В фазу восковой спелости эти значения составляют 52,49 % и 30,88 % соответственно. Такие соотношения получены при составлении рационов для высокопродуктивных коров с удоем 30-34 кг молока в сутки.
ЛИТЕРАТУРА
1. В о л г и н, В. Оптимизация питания высокоудойных коров / В. Волгин, А. Бибикова, Л. Романенко // Животноводство России. - 2005. - N° 3. - С. 27-28.
2. Г р и г о р ь е в, Н. В. Оптимизация уровня концентратов крупного рогатого скота / Н. В. Григорьев // Научные труды Кировской лугоболотной опытной станции «Проблемы и перспективы природопользования». - Киров, 1999. - С. 84-95.
3. Г а в р и л о в, Г. В. Моделирование структуры кормопроизводства сельскохозяйственного предприятия: методические указания и индивидуальные задания. - М.: Издательство МСХА, 2005. - 122 с.
4. Г о р ч а к о в, А. А. Компьютерные экономико-математические модели / А. А. Горчаков, И. В. Орлова. - М.: ЮНИТИ, 1995. - 26 с.
5. Г р и г о р ь е в, Н. Г. Биологическая полноценность кормов / Н. Г. Григорьев, Н. П. Волков, В. С. Воробьев. - М: Агропромиздат, 1989. - 286 с.
6. З и м н о в и ч, И. А. Крупномасштабное и хозяйственное планирование кормовой базы для интенсивного производства молока / И. А. Зимнович, П. А. Кокорева // Оптимизация кормления сельскохозяйственных животных. - М.: Агропромиздат, 1991. - 356 с.
7. И в а н о в, Н. Н. Кукуруза на зерно и силос / Н. Н. Иванов. - М.: Россель-хозиздат, 1974. - 135 с.
8. К о п е н к и н, Ю. И. Моделирование использования кормов на сельскохозяйственных предприятиях: методическое пособие / Ю. И. Копенкин. - М.: Изд-во МСХА, 2004. - 34 с.
9. Р а й х м а н, А. Я. Оптимизация соотношения кормов в рационах коров средствами компьютерного моделирования / А. Я. Райхман // Сборник научных трудов УО БГСХА «Актуальные проблемы развития животноводства». - Вып. 10. - Горки, 2007.
10. С а м ы к и н, В. А. Возделывание кукурузы на зерно без гербицидов / В. А. Се-мыкин, И. Я. Пигорев, И. А. Оксененко // Современные наукоемкие технологии. - 2008. -№ 4. - С. 58-60.
11. С а м ы к и н, В. Н. Урожайность и биоэнергетическая оценка агроприемов при возделывании кукурузы на зерно в зернопропашном севообороте в условиях Белгородской области / В. Н. Самыкин, В. Д. Соловиченко, А. А. Потрясаев // Достижения науки и техники АПК. - 2010. - № 7. - С. 27-29.
12. Х а й р у л л и н, Ф. Экономическая эффективность использования кормов / Ф. Хайруллин // Молочное и мясное скотоводство. - 2007. - № 6. - С. 8-12.
13. Ш е в ч е н к о, В. А Особенности возделывания кукурузы в Нечерноземной зоне России / В. А. Шевченко, А. В. Загинайлов // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет им. В. П. Горячкина». - 2008. - № 2 - С. 48-52.
УДК 636.4.084.1:543-414
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АНАЛЬЦИМОСОРБЕНТА В КОРМЛЕНИИ МОЛОДНЯКА СВИНЕЙ
А. П. РЕШЕТНИЧЕНКО Одесский государственный аграрный университет г. Одесса, ул. Пантелеймоновская 13, Украина, 65012
(Поступила в редакцию 20.10.2014)
Введение. В научной литературе проявляется все больший интерес к изучению эффективности использования вулканических цеолит-
