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上期回顾：上期主要介绍了猪营养需要的测定，并介绍了一些饲料配方软件的特性。
中图分类号：S816 文献标志码：C 文章编号：1001-0769（2018）05-0011-03
2 配制低氮（N）排泄的饲料
20世纪70年代前，饲料配制一直采用试差法、皮尔森（Pearson）平方法和代数方程式法计算（Barioni等，2003）。饲料配方线性规划的成功开发可以将经济指标整合到饲料配方软件中。这种方法能够确定日粮中某一种成分可使目标功能（即现在所指的饲料成本）最小化或最大化的添加水平。
虽然该模型被业界广泛使用，但它缺少灵活性，且没有考虑到动物的反应，而且假设所有的动物个体都表现出相同的反应。因此，研究人员正在研究新的方法，例如利用线性约束来尽量减少其他因素（如环境因素）的影响，因为人们越来越担心环境的生态完整性。
该研究计划由Jean Dit Bailleul等（2001）和Pomar等（2007）开发，他们采用一种基于线性规划的多目标优化函数来降低成本，其目标函数包括经济条件和营养过剩。这些研究人员将低饲料成本与减少氮、磷的排泄量相结合起来，结果表明营养是减轻养猪生产对环境影响的关键因素。
从这个意义上讲，正如Dourmad和Jondreville （2007）所综述的那样，只要猪的生产性能和胴体组成不受影响，用工业合成的氨基酸平衡日粮来降低粗蛋白质（Crude Protein，CP）添加水平是一种有效减少N排泄量的方法，也可以减少N向环境的排放量。许多学者认为，要提高日粮的N利用效率和减少N排泄量，可以通过将不同来源的蛋白质和/或游离氨基酸结合使用，以及将多阶段饲喂策略与完美平衡的必需氨基酸结合起来，同时优化非必需氨基酸的供应量来达到。
所以，近年来，精准饲养技术的应用研究越来越多，某些研究已经在养猪生产链中进行了试验。
3 提高猪营养中氮利用率的创新饲喂方法实践
通常情况下，随着体重的增加，猪日粮的营养浓度逐渐降低；因此，猪日粮中营养物质的最佳浓度也会随着时间的变化而降低。调整日粮营养物质浓度以满足动物营养需要的一种方法是增加饲喂阶段的数量（图1）。这些方案通常用于适应生长猪氨基酸需要的不断变化，这些策略的环境效益已得到验证。然而，使用多种日粮会提高饲料管理和设备的成本。基于这一点，Feddes等（2000）开发了一种可以将两种日粮按不同的比例自动混合和配送的系统，以此来满足猪在整个生长期的营养需要。这两种日粮能够满足猪在生长期的开始阶段和结束阶段的营养需要。
Pomar等（2014）配制了两种日粮，一种日粮的营养能够满足生长期开始时的营养需要（高营养浓度），另一种日粮能够满足生长期结束时的营养需要（低营养浓度）。根据三阶段 （3 Phase，3P）或每日饲喂计划，他们按不同比例将这两种日粮进行混合，以满足每个饲喂阶段开始时的营养需要。结果表明，按每日饲喂计划饲养的猪群比按三阶段饲喂的猪群少消耗7.3%的蛋白质，这是因为在整个实验过程中喂给的蛋白质数量逐步减少（图2）。用每日饲喂计划取代传统的三阶段饲喂法可以使氮的摄入量和排出量分别减少7.3%和12%。
然而，目前的多阶段群体饲喂方案没有考虑到个体之间的差异，日粮通常是按照优化群体生产性能的方法配制的，大多数猪获得的营养多于其实际的需要量。虽然这些方法能够使营养更好地吸收，但它们不能准确地为每头动物提供所需要的数量。在这种情况下，精准饲喂是一种可以根据猪每日的采食和生长模式用实时调整的日粮饲喂猪群中每头动物的现代技术。
为达到这个目的，Hauschild等（2012）开发并评估了一个用于估算单头生长-育肥猪每日氨基酸需要量的数学模型，用经验来实时估算每头猪的营养需要量。根据这些估计值，该机械模型可以使用经典因子方程式（factorial equations）来估算必须提供给每头猪的最佳浓度，以满足其氨基酸需要。这些研究人员通过比较推荐模型的估计值与InraPorc模型的估计值测算了前者的精确度。他们认为，该机械模型用动物和时间变化之间合理的变异估算到了最优的赖氨酸标准回肠消化率与净能的比值（两者的平均变异系数分别为7%和14%）。因此，他们认为，该模型可以动态估计每头猪的氨基酸需要量。
此外，研究人员通过采用精准饲喂原则在确定氨基酸需要量方面已经得出了与动物个体差异影响有关的极限值。Andretta等（2014）评估了从传统的饲喂系统转换到精准饲喂系统[多阶段个体饲喂（Multiphase Individual，MPI）]对生长-育肥猪的生产性能和日粮养分利用的影响。在整个试验期间，他们观察到这些系统有相似的采食量、增重、饲料转化率、氮和磷的沉积量。同样，胴体的特性和胴体主要分割部位的重量也没有差异。然而，与3P饲喂方案相比，MPI饲喂方案能够使赖氨酸的摄入量减少27%，使氮和磷的排泄量分别减少22%和27%，这是由于氮和磷的沉积效率提高所致（图2）。
在最近的一项研究中，Andretta等（2016）评估了猪在生长-育肥期从采用传统的饲喂系统转换为多阶段饲喂系统（MPI）后的生产性能和营养平衡性，在MPI中试验猪用每日精心调整的日粮进行个体饲喂。他们发现，与3P试验处理组相比较，MPI-110%处理组（每天调整后的日粮是每头猪营养需要估算值的110%）的试验猪N排泄量减少了23%。这表明日粮CP每降低一個百分比，N排泄量大约减少12%。Monteiro等（2016）比较了不同饲喂方案（不同数量的饲喂阶段和每日个体饲喂）对猪育肥环境的影响。他们报道，N沉积效率从不添加氨基酸的两阶段饲喂法的32%增加到MPI和低CP水平日粮的47%。这些研究人员还报告说，与两阶段饲喂法和MPI相比，日粮CP每降低一个百分比，N排泄量将会减少16%。
其他学者的研究还发现，在整个生长-育肥期，日粮CP的平均浓度会随着饲喂阶段数量的增加或精准饲养技术的采用而减少。用MPI饲养的猪可以减少N排泄量是由于饲喂阶段数（即每日阶段）的增加而减少了N的供应和同时调整供应量以满足营养需要且不影响猪的生产性能或胴体特性所导致的。
在这种情况下，精准饲养技术展现了优于阶段饲养法的优势，而且它是一种可以把群体中的每一头猪作为一个独立个体进行管理同时还可减少N排泄量的方法。在生产实践中应用精准饲养技术仍然是一项具有挑战性的工作。但是，该技术有望成为一种能够提高养猪业的竞争力并减轻环境压力的可持续性工具。
4 结论
对提高猪的营养成分利用效率并减少氮的排放进行研究并开发新的日粮配制方法（因为它们具有成本效益性和可应用性）是实现更精准营养的关键。建立动物营养模型一直是评估动物生长和营养需要的有效方法，同时由于这些方法越来越多地得到人们的讨论和凝练，今后的发展趋势是它们将会越来越多地用于猪营养需要的评估中。很有必要研发出能最大程度描述动物生长规律和就瘦肉、脂肪和体重而论的生理状况以及能够更好地反应猪消化和代谢生理变化的营养沉积速度和效率。
然而，考虑到动物个体之间存在着差异，一些建模方法将以随机性原则纳入在内，以此来研究这一因素对动物生产性能影响的差异。这表明，在不久的将来，我们似乎可以研发出能够评估整个群体对不同管理措施做出反应的模型。而且，精准饲养技术可以成为一个能够评估动物营养需求恰当性的工具，因为它的使用——针对个体而不是群体饲喂——可以带来经济和环境效益。然而，实行精准饲喂会面临与其复杂性、可靠性和成本效益相关的许多重大挑战。虽然如此，在一些国家，开发可持续发展的精准畜牧业是未来养猪业的目标。因此，虽然这种饲喂方法仍处于研发和改进中，但是我们仍可以预测其很快就能成为一种可以提高养猪业竞争力的可持续生产工具。
中图分类号：S816 文献标志码：C 文章编号：1001-0769（2018）05-0011-03
2 配制低氮（N）排泄的饲料
20世纪70年代前，饲料配制一直采用试差法、皮尔森（Pearson）平方法和代数方程式法计算（Barioni等，2003）。饲料配方线性规划的成功开发可以将经济指标整合到饲料配方软件中。这种方法能够确定日粮中某一种成分可使目标功能（即现在所指的饲料成本）最小化或最大化的添加水平。
虽然该模型被业界广泛使用，但它缺少灵活性，且没有考虑到动物的反应，而且假设所有的动物个体都表现出相同的反应。因此，研究人员正在研究新的方法，例如利用线性约束来尽量减少其他因素（如环境因素）的影响，因为人们越来越担心环境的生态完整性。
该研究计划由Jean Dit Bailleul等（2001）和Pomar等（2007）开发，他们采用一种基于线性规划的多目标优化函数来降低成本，其目标函数包括经济条件和营养过剩。这些研究人员将低饲料成本与减少氮、磷的排泄量相结合起来，结果表明营养是减轻养猪生产对环境影响的关键因素。
从这个意义上讲，正如Dourmad和Jondreville （2007）所综述的那样，只要猪的生产性能和胴体组成不受影响，用工业合成的氨基酸平衡日粮来降低粗蛋白质（Crude Protein，CP）添加水平是一种有效减少N排泄量的方法，也可以减少N向环境的排放量。许多学者认为，要提高日粮的N利用效率和减少N排泄量，可以通过将不同来源的蛋白质和/或游离氨基酸结合使用，以及将多阶段饲喂策略与完美平衡的必需氨基酸结合起来，同时优化非必需氨基酸的供应量来达到。
所以，近年来，精准饲养技术的应用研究越来越多，某些研究已经在养猪生产链中进行了试验。
3 提高猪营养中氮利用率的创新饲喂方法实践
通常情况下，随着体重的增加，猪日粮的营养浓度逐渐降低；因此，猪日粮中营养物质的最佳浓度也会随着时间的变化而降低。调整日粮营养物质浓度以满足动物营养需要的一种方法是增加饲喂阶段的数量（图1）。这些方案通常用于适应生长猪氨基酸需要的不断变化，这些策略的环境效益已得到验证。然而，使用多种日粮会提高饲料管理和设备的成本。基于这一点，Feddes等（2000）开发了一种可以将两种日粮按不同的比例自动混合和配送的系统，以此来满足猪在整个生长期的营养需要。这两种日粮能够满足猪在生长期的开始阶段和结束阶段的营养需要。
Pomar等（2014）配制了两种日粮，一种日粮的营养能够满足生长期开始时的营养需要（高营养浓度），另一种日粮能够满足生长期结束时的营养需要（低营养浓度）。根据三阶段 （3 Phase，3P）或每日饲喂计划，他们按不同比例将这两种日粮进行混合，以满足每个饲喂阶段开始时的营养需要。结果表明，按每日饲喂计划饲养的猪群比按三阶段饲喂的猪群少消耗7.3%的蛋白质，这是因为在整个实验过程中喂给的蛋白质数量逐步减少（图2）。用每日饲喂计划取代传统的三阶段饲喂法可以使氮的摄入量和排出量分别减少7.3%和12%。
然而，目前的多阶段群体饲喂方案没有考虑到个体之间的差异，日粮通常是按照优化群体生产性能的方法配制的，大多数猪获得的营养多于其实际的需要量。虽然这些方法能够使营养更好地吸收，但它们不能准确地为每头动物提供所需要的数量。在这种情况下，精准饲喂是一种可以根据猪每日的采食和生长模式用实时调整的日粮饲喂猪群中每头动物的现代技术。
为达到这个目的，Hauschild等（2012）开发并评估了一个用于估算单头生长-育肥猪每日氨基酸需要量的数学模型，用经验来实时估算每头猪的营养需要量。根据这些估计值，该机械模型可以使用经典因子方程式（factorial equations）来估算必须提供给每头猪的最佳浓度，以满足其氨基酸需要。这些研究人员通过比较推荐模型的估计值与InraPorc模型的估计值测算了前者的精确度。他们认为，该机械模型用动物和时间变化之间合理的变异估算到了最优的赖氨酸标准回肠消化率与净能的比值（两者的平均变异系数分别为7%和14%）。因此，他们认为，该模型可以动态估计每头猪的氨基酸需要量。
此外，研究人员通过采用精准饲喂原则在确定氨基酸需要量方面已经得出了与动物个体差异影响有关的极限值。Andretta等（2014）评估了从传统的饲喂系统转换到精准饲喂系统[多阶段个体饲喂（Multiphase Individual，MPI）]对生长-育肥猪的生产性能和日粮养分利用的影响。在整个试验期间，他们观察到这些系统有相似的采食量、增重、饲料转化率、氮和磷的沉积量。同样，胴体的特性和胴体主要分割部位的重量也没有差异。然而，与3P饲喂方案相比，MPI饲喂方案能够使赖氨酸的摄入量减少27%，使氮和磷的排泄量分别减少22%和27%，这是由于氮和磷的沉积效率提高所致（图2）。
在最近的一项研究中，Andretta等（2016）评估了猪在生长-育肥期从采用传统的饲喂系统转换为多阶段饲喂系统（MPI）后的生产性能和营养平衡性，在MPI中试验猪用每日精心调整的日粮进行个体饲喂。他们发现，与3P试验处理组相比较，MPI-110%处理组（每天调整后的日粮是每头猪营养需要估算值的110%）的试验猪N排泄量减少了23%。这表明日粮CP每降低一個百分比，N排泄量大约减少12%。Monteiro等（2016）比较了不同饲喂方案（不同数量的饲喂阶段和每日个体饲喂）对猪育肥环境的影响。他们报道，N沉积效率从不添加氨基酸的两阶段饲喂法的32%增加到MPI和低CP水平日粮的47%。这些研究人员还报告说，与两阶段饲喂法和MPI相比，日粮CP每降低一个百分比，N排泄量将会减少16%。
其他学者的研究还发现，在整个生长-育肥期，日粮CP的平均浓度会随着饲喂阶段数量的增加或精准饲养技术的采用而减少。用MPI饲养的猪可以减少N排泄量是由于饲喂阶段数（即每日阶段）的增加而减少了N的供应和同时调整供应量以满足营养需要且不影响猪的生产性能或胴体特性所导致的。
在这种情况下，精准饲养技术展现了优于阶段饲养法的优势，而且它是一种可以把群体中的每一头猪作为一个独立个体进行管理同时还可减少N排泄量的方法。在生产实践中应用精准饲养技术仍然是一项具有挑战性的工作。但是，该技术有望成为一种能够提高养猪业的竞争力并减轻环境压力的可持续性工具。
4 结论
对提高猪的营养成分利用效率并减少氮的排放进行研究并开发新的日粮配制方法（因为它们具有成本效益性和可应用性）是实现更精准营养的关键。建立动物营养模型一直是评估动物生长和营养需要的有效方法，同时由于这些方法越来越多地得到人们的讨论和凝练，今后的发展趋势是它们将会越来越多地用于猪营养需要的评估中。很有必要研发出能最大程度描述动物生长规律和就瘦肉、脂肪和体重而论的生理状况以及能够更好地反应猪消化和代谢生理变化的营养沉积速度和效率。
然而，考虑到动物个体之间存在着差异，一些建模方法将以随机性原则纳入在内，以此来研究这一因素对动物生产性能影响的差异。这表明，在不久的将来，我们似乎可以研发出能够评估整个群体对不同管理措施做出反应的模型。而且，精准饲养技术可以成为一个能够评估动物营养需求恰当性的工具，因为它的使用——针对个体而不是群体饲喂——可以带来经济和环境效益。然而，实行精准饲喂会面临与其复杂性、可靠性和成本效益相关的许多重大挑战。虽然如此，在一些国家，开发可持续发展的精准畜牧业是未来养猪业的目标。因此，虽然这种饲喂方法仍处于研发和改进中，但是我们仍可以预测其很快就能成为一种可以提高养猪业竞争力的可持续生产工具。