De C. T. Whittemore 1, D. M. Green 1 și C. P. Schofield - Gestionarea nutrițională a porcilor pentru optimizarea creșterii necesită determinarea specifică porcinului, a timpului și a locului specific și furnizarea necesităților nutriționale. Aceste elemente trebuie încorporate în modelele de predicție a răspunsului care funcționează într-un mediu de control în buclă închisă în timp real (nu retrospectiv). Aceasta implică mijloace adecvate pentru măsurarea on-line a răspunsului la schimbarea furnizării de nutrienți și mijloace simultane pentru manipularea nivelului de hrănire și a calității hranei. Lucrarea descrie modul în care modelarea de predicție a răspunsului și măsurarea răspunsului pot fi acum realizate. Optimizarea poate fi urmărită cu obiective mixte, inclusiv cu privire la eficiența producției și protecția mediului.

managementul

Introducere: Gestionarea mediului nutrițional

Beneficiile potențiale ale optimizării răspunsului porcilor la substanțe nutritive prin țintirea unor obiective specifice de producție, mai degrabă decât satisfacerea „cerințelor nutriționale” generalizate au fost propuse de Whittemore și Elsley (1974) și recent reafirmate de Jean dit Bailleul și colab., (2000). Ambele rapoarte diferențiază între performanța biologică și cea economică și plasează înțelegerea dispunerii nutrienților în centrul oricărei abilități de optimizare a răspunsului la producție.

Așa cum se indică în Figura 1, predicția răspunsului nutrienților necesită cunoștințe la trei niveluri. În primul rând, randamentul nutrienților din substraturile dietetice: evaluarea furajelor. În al doilea rând, utilizările la care vor fi folosiți nutrienții. În al treilea rând, modul în care aceste două niveluri interacționează pentru a produce rezultate în termeni de retenții și excreții; adică modelează algoritmi și structuri. Managementul nutriției are nevoie, de asemenea, de cunoștințe suplimentare cu privire la valoarea răspunsului pe piață și la mijloacele de echilibrare a valorii monetare cu cele non-monetare.

Explicit în managementul nutriției este mijlocul de a măsura și controla cu precizie intrările și de a măsura cu precizie și de a răspunde în timp util la rezultate. Optimizarea necesită răspunsuri de control în perioada de timp a procesului de producție în sine. Determinarea retrospectivă a ineficienței este ineficientă în sine, iar istoria trecută nu este un ghid specific pentru evenimentele viitoare în producția de porci. Creșterea porcului necesită, prin urmare, să fie gestionată către punctul final optim pe tot parcursul său de creștere printr-un sistem de management integrat (IMS). Măsurarea în timp real a răspunsului la aportul de nutrienți, compararea acestui răspuns cu așteptările prevăzute și ajustarea imediată online a aprovizionării cu nutrienți sunt fundamentale pentru gestionare. Aceasta este paradigma „buclei închise”. În acest sens, regulile nu diferă de alte cicluri de management dinamic de proiectare, implementare, măsurare, modificare ... Modificarea pentru îndeplinirea rezultatelor țintă poate rezulta doar din măsurarea răspunsului. În contextul producției de porci, atât măsurarea, cât și modificarea proiectului au fost până în prezent inevitabil retrospective.

Posedarea acestor instrumente permite conducerea în timp real a procesului de producție și creșterile de eficiență au fost demonstrate cu abilitate la Silsoe Research Institute prin studiul pilot al lui Milne și colab., (Trimis). Gill (1998) a constatat că alimentarea în trei etape a realizat o economie de 7% din costurile furajelor. Din studiile Silsoe se poate estima că hrănirea în fază de zi va dubla acel beneficiu. În plus, adaptarea aprovizionării cu proteine ​​dietetice pentru a asigura evitarea supraalimentării poate reduce rata excreției de azot în mediu cu până la 40% (Kay și Lee, 1995; Lee și colab., 1995; Kay și Lee, 1996). Dourmad și colab., (1999) estimează că două treimi din azotul consumat de porci în economia europeană este excretat în fecale și urină.

Aceasta este atât o măsură a deficiențelor nutriționale, cât și o jenă față de rata maximă de aplicare țintă de 170 kg/ha, precum și controlul emisiilor de amoniac în atmosferă. Mai mult de 25% din aceste pierderi pot fi atribuite eșecului de a maximiza producția și de a optimiza eficiența prin potrivirea corectă a cantității și calității proteinelor alimentare cu cea cerută de porc pe măsură ce crește.

Modelarea predicției răspunsului

Cantitatea și compoziția creșterii zilnice în greutate a porcului este rezultatul cantității de hrană consumată, a valorii nutritive a hranei, a scopurilor în care sunt furnizați nutrienții furajelor și a limitelor ratelor de reținere a țesuturilor. Toate acestea sunt interdependente. O descriere a oricărei caracteristici în absența cunoașterii altora este absurdă.

Modelele care inițializează sistemele de gestionare a nutriției trebuie să facă estimări ale aporturilor de furaje, valorilor nutritive și răspunsurilor porcilor, dar având în vedere diversitatea și dinamica procesului de producție, acestea vor fi în eroare într-o măsură mai mare sau mai mică. Paradigma cu buclă închisă permite totuși învățarea continuă pe măsură ce se dezvoltă procesul de creștere a porcilor. Astfel, valoarea netă a substanțelor nutritive consumate și limitele retențiilor tisulare pot fi evidente din rezultatul măsurat (mai degrabă decât cel presupus). Trebuie încă stabilit dacă iterația empirică și învățarea încercărilor și erorilor vor deveni suficiente pentru a modela procesul în mod adecvat pentru optimizarea acestuia. În prezent, suspectăm (a) că diagnosticul cauzelor schimbării răspunsului și (b) că necesitatea de a adapta schimbările pasului în practica de management va necesita analize și interpretări exterioare procesului. Acest lucru este cel mai probabil gestionat cel mai bine prin intermediul modelelor inteligente și deductive, mai degrabă decât prin răspunsuri stupide.

Recenzii excelente recente referitoare la bazele științifice ale construcției modelelor pot fi găsite în Moughan și colab., (1995), Kyriazakis (1999) și McNamara și colab., (2000). Whittemore și colab., (2001a, b, c) au finalizat analize tehnice ale necesităților de energie și proteine ​​ale porcilor în creștere pentru aportul de hrană, energie și, respectiv, proteine.

Aportul de furaje

Whittemore și colab. (2001a) propun că aportul zilnic de hrană este fie cel care este alocat în mod prescriptiv porcului pe baza greutății vii sau a vârstei, fie hrana pe care porcul este capabilă să o obțină atunci când este hrănită ad libitum în limitele elementelor fizice, cum ar fi mediul înconjurător, spațiul de alimentare și concurența de la egal la egal. În ambele cazuri furajul ingerat va fi modulat de; sănătatea și comportamentul animalului; temperatura efectivă a mediului; dimensiunea porcului; capacitatea intestinului porcului; necesarul de nutrienți al porcului pentru ziua în cauză; și tipul porcului. Acești autori au concluzionat, pesimist, că natura variabilă a aportului de furaje măsurată în diferite circumstanțe de producție a avut consecința că nu este realist să se aștepte din literatura științifică orice predicție rezonabilă a aportului de hrană ad libitum al unui anumit grup de porci.

Mai optimist, autorii au concluzionat, de asemenea, că principiile generale pot fi extrase din literatură pentru a fi derivate;
(a) formele probabile (dar nu valorile parametrilor) ale funcțiilor de admisie legate de aportul de hrană la greutatea vie a porcului și
(b) factorii probabili implicați în modularea aportului de furaje la o anumită greutate vie. Folosind aceste principii au fost propuse două metode pentru determinarea aportului de furaje la fermă din utilizarea înregistrărilor simple și disponibile.

Unul a necesitat cunoașterea greutății inițiale și finale, a timpului scurs și a aportului total de furaje și a implicat determinarea unei curbe de creștere adecvate și montarea unei curbe adecvate de aport de furaje. Cealaltă metodă a necesitat măsurători spot prin perioada de creștere și testarea diferitelor funcții pentru o potrivire optimă. Un exemplu este prezentat în Tabelul 1.

Necesarul de energie

Necesarul de energie poate fi exprimat ca suma componentelor sale, întreținere, retenție de proteine ​​și retenție de lipide; împreună cu eficiența lor respectivă. Revizuirea lui Whittemore și colab. (2001b) au constatat totuși că aceste componente nu erau pur și simplu aditive, așa cum se presupune în mod obișnuit. Expresiile cerinței de întreținere găsite în literatură nu au fost convingătoare în ceea ce privește varietatea lor de exprimare a coeficienților și exponenților și dificil de acomodat în cadrul cunoscut al interdependenței estimărilor privind eficiența întreținerii (EM) și a retenției de proteine ​​(kPr). Analiza a concluzionat că menținerea la porc în creștere ar trebui să se refere la activitatea metabolică a proteinelor. Este probabil ca și costurile de întreținere să fie specifice fiecărei ferme, nu în ultimul rând din cauza cerințelor pentru activitate și boală, ambele fiind în prezent dificil de cuantificat în circumstanțe practice. Costul energetic al termogenezei reci la temperaturi ambiante scăzute și reducerea consumului de energie la temperaturi ambiante ridicate pot fi acum cuantificate destul de strâns. Cu toate acestea, temperaturile efective și circumstanțele de mediu la care aceste costuri devin active sunt mai puțin bine descrise.

Analiza a concluzionat că o valoare unică pentru costul energetic al retenției lipidelor (kLr) a fost inadecvată, deoarece reținerea lipidelor prin încorporare directă a fost ridicată și poate cuprinde utilizarea unei proporții substanțiale din aportul de lipide din dietă. Eficiența mai mică legată de utilizarea energiei metabolizabile din carbohidrați pentru retenția lipidelor părea a fi constantă. Pentru retenția de proteine, majoritatea lucrătorilor își asumă acum răspunsul liniar-platou. Evaluatorii au confirmat nedependabilitatea estimărilor pentru eficiența utilizării energiei metabolizabile pentru retenția de proteine ​​(kPr). S-a constatat că aceasta este constant variabilă și este asociată cu statistici de eroare ridicate. S-ar părea că kPr va depinde, printre altele; aportul de nutrienți și rata și masa cifrei de afaceri totale a țesutului proteic (care depind de maturitate și de tipul de porc în cauză).

Autorii prezenți interpretează concluziile Whittemore și colab. (2001b) revizuirea sugerând că, deși formele și structurile generale pentru necesarul de energie pot fi elucidate, parametrizarea este complexă. Este posibil ca mulți algoritmi să fie specifici circumstanțelor și să nu fie de natură generală. Există un element semnificativ de ineficiență necuantificabilă în sistem din cauza bolii și a altor circumstanțe specifice fermei, iar acest lucru poate fi abordat doar printr-un fel de mecanism de „taring-off”. Toate acestea necesită feedback iterativ și continuu asupra modelului. Abia atunci se poate aștepta ca un model să prezică răspunsul și să ghideze managementul nutriției în contextul în care se află.

Cerința de proteine

Cerința de întreținere pentru aminoacizii absorbiți servește la înlocuirea pierderilor endogene și a pielii și a părului și susține o rată minimă de rotație a proteinelor, care ar putea apărea atunci când retenția de proteine ​​este zero. Cerința de aminoacizi pentru creștere este direct legată de nivelul și compoziția ratei zilnice de retenție a proteinelor, pentru care răspunsul liniar-platou la aprovizionarea cu energie pare acum aproape universal acceptat (Black și colab., 1986).

Pentru descrierea ratei maxime de retenție a proteinelor (Prmax), funcția Gompertz Prmax = Pt. Bp. Ln (Ap/Pt) este considerat util. Valorile pentru Bp (coeficientul de creștere), Ap (greutatea matură a țesutului proteic (Ptmax) în întregul corp viu) și Bp. Ap/e (cea mai mare valoare pentru Prmax care apare la 0,37 din greutatea proteinei mature), au fost sugerate de Whittemore (1998) pentru porcii de carne. Cu toate acestea, utilizarea unei valori unice pe parcursul perioadei de creștere de 20 - 120 kg poate fi la fel de adecvată (Kielanowski, 1969). Parametrii funcției de creștere sunt, desigur, specifici tipului de porc.

O concluzie importantă a revizuirii lui Whittemore și colab. (2001c) a fost că ineficiența utilizării proteinelor ideale digerate ileal, probabil furnizate în mod optim, a fost o expresie a pierderilor de proteine ​​care apar ca urmare a răsturnării proteinelor. Astfel, a fost identificată o cerință pentru satisfacerea pierderilor din volumul de proteine ​​ca urmare a reținerii proteinelor și, prin urmare, suplimentară cerințelor de întreținere. Cuantificarea acestui nou algoritm a fost acum realizată cu succes suficient pentru a justifica includerea acestuia în modele de estimare a cerințelor. Această abordare nu se referă numai la o ineficiență explicată anterior inadecvat a utilizării proteinelor, dar permite, de asemenea, atât conceptualizarea energiei, cât și elementele proteice într-un singur cadru de modelare coerent, care să găzduiască cu ușurință interacțiunile proteină/energie. Acest lucru va facilita în mod substanțial funcționarea sistemelor de management în buclă închisă.

Măsurarea prin analiză vizuală a imaginii

Fără a aduce atingere posibilităților de interpretare directă a răspunsului prin mijlocul schimbării dimensiunii și formei, interesul inițial pentru sistemele de analiză a imaginii vizuale (VIA) a fost ca un mijloc de măsurare a greutății porcilor dintr-un punct îndepărtat. Consternarea dificultăților inerente în furnizarea unui flux fiabil de informații din mecanismele de cântărire încorporate în stațiile de alimentare (Ramaekers, 1996; Henderson, comunicare personală) ar sugera că sistemele de imagistică vizuală pot fi o cale mai fiabilă pentru determinarea masei de porc decât în ​​- stație de cântărire stilou. Lucrări recente la Silsoe (Marchant și colab., 1999) au arătat că schimbarea suprafeței planului măsurată dintr-o imagine vizuală a unui porc în creștere (Figura 3) este strâns corelată cu schimbarea simultană a greutății corporale (Figura 4) .