一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法技术

本发明专利技术公开了一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法，包括步骤：1)收集符合筛选条件的中国生长育肥猪营养领域文献基础数据，获得猪日粮配方和生长性能等数据；2)利用NRC原料数据库重新计算步骤1)所得每一个日粮配方中的日粮能量和能量摄入量；3)基于步骤1)的生长性能数据，建立生长育肥猪平均日采食量、平均日增重和平均体重的回归关系模型；4)基于步骤2)所得能量摄入量数据，建立生长育肥猪消化能摄入量、代谢能摄入量、净能摄入量和平均体重的回归关系模型；5)验证步骤4)所得回归关系模型。本发明专利技术的计算生长育肥猪能量摄入量的方法具有精准化、动态化、用户操作简便易行、用户操作选择性多的优点。

A calculation method of energy intake for growing and finishing pigs

【技术实现步骤摘要】
一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法
本专利技术涉及家猪饲养
，尤其是一种精准计算生长育肥猪能量摄入量的方法。
技术介绍
饲料支出约占生产猪肉总成本的65％至75％，其中约75％发生在生长育肥阶段，且能量支出是猪饲料的主要成本组成部分。此外，猪具有“为能而食”的能力，能够根据日粮的能量水平调整每日采食量，以达到每日的能量需求。如果日粮能量水平过低，猪会增加日采食量，相反若日粮能量水平过高，则会降低日采食量，进而会影响到其他养分如氨基酸、矿物质和维生素等养分的摄入。准确估算猪每日所需的能量摄入量，就可根据日粮能量水平估算每日的日粮摄入量，进而制定满足猪其他养分需求所需的饲料配方。再者，能量摄入量是决定生长育肥猪生长速度的关键因素(NRC，2012)。中国猪饲养标准(2004)推荐了生长肥育猪的能量摄入量，并一直指导着科研院校的研究者、养猪业和饲料业的营养学家，以及从事生产一线工作的技术人员来实施猪的营养和喂养计划。然而，在过去十多年中，由于中国育种进展以及从欧美引进种猪，中国生长肥育猪的生长潜力和能量摄入量都发生了相当大的变化。因此，需要精确估算当前生长育肥猪能量摄入量，以降低饲料成本，提高饲料效率，最终提高饲料效益。
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足之处而提供一种能精准地计算生长育肥猪能量摄入量的方法，从而降低饲料成本，提高饲料利用效率，提升饲料的效益。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法，包括如下步骤：1)收集符合筛选条件的中国生长育肥猪营养领域文献基础数据，获得猪日粮配方、日粮能量水平、能量摄入量、体重和生长性能数据，其中，所述生长性能数据包括猪平均日采食量(ADFI)和平均日增重(ADG)；所述筛选条件指文献需符合以下条件：A)试验设计符合统计学要求；B)各处理组含有重复；C)猪品种：杜长大或杜大长；D)猪性别：各处理组动物公母各半；E)猪日粮：实践应用日粮，无纯合日粮，且饲粮配方清楚描述；F)试验时间：2周及以上；G)猪试验期平均体重20kg以上；H)猪自由采食和饮水；2)利用NRC(2012)原料数据库重新计算步骤1)所得每一个日粮配方中的日粮能量(DE、ME和NE)和能量摄入量(DEI、MEI和NEI)；3)基于步骤1)的生长性能数据，建立生长育肥猪平均日采食量(ADFI)、平均日增重(ADG)和平均体重(BW)的回归关系模型；4)基于步骤2)所得能量摄入量数据，建立生长育肥猪消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)、净能摄入量(NEI)和平均体重(BW)的回归关系模型；5)验证步骤4)所得回归关系模型。优选地，步骤2)中的能量摄入量(DEI、MEI和NEI)是通过日粮能量水平(DE、ME和NE)乘以平均日采食量得到每日消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)和净能摄入量(NEI)。优选地，步骤3)中的生长育肥猪平均日采食量(ADFI)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数和多项式函数建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的ADFI，g/d＝3817.2{1-exp[-exp(-4.2158)×BW]}。需要说明的是，所述函数中第一个“-”表示减号，第二个和第三个“-”表示负号。优选地，步骤3)中的生长育肥猪平均日增重(ADG)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数和多项式函数建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的ADG，g/d＝969.8{1-exp[-exp(-2.0643)×BW0.64]}。需要说明的是，所述函数中第一个“-”表示减号，第二个和第三个“-”表示负号。优选地，步骤4)中的猪消化能摄入量(DEI)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数、多项式函数和析因法建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的DEI，kcal/d＝12278.4{1-exp[-exp(-4.1541)×BW]}。需要说明的是，AIC值越小，模型拟合越好。需要说明的是，所述函数中第一个“-”表示减号，第二个和第三个“-”表示负号。优选地，步骤4)中的猪代谢能摄入量(MEI)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数、多项式函数和析因法建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的MEI，kcal/d＝11986.3{1-exp[-exp(-4.1696)×BW]}。需要说明的是，所述函数中第一个“-”表示减号，第二个和第三个“-”表示负号。优选地，步骤4)中的猪净能摄入量(NEI)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数、多项式函数和析因法建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的NEI，kcal/d＝9219.7{1-exp[-exp(-4.2080)×BW]}。需要说明的是，所述函数中第一个“-”表示减号，第二个和第三个“-”表示负号。优选地，步骤5)中验证模型是通过建立步骤4)所得的模型估算的能量摄入量(DEI、MEI和NEI)和所选文献观察到的能量摄入量(DEI、MEI和NEI)的线性回归关系。综上所述，本专利技术的有益效果为：1)本专利技术的计算生长育肥猪能量摄入量的方法具有精准化和动态化的优点，可精准的计算生长育肥猪能量摄入量，并且可动态化的计算生长育肥猪各阶段的能量摄入量，最大化的提高猪生产性能、降低饲养成本和提高养殖效益；2)本专利技术的能量摄入量精准化的计算方法具有用户操作简便易行的优点，利用数学模型，可快速计算生长育肥猪各阶段体重的能量摄入量；3)本专利技术的能量摄入量精准化的计算方法具有用户操作选择性多的优点，根据用户的日粮配方能量计算的操作习惯，可分别选择消化能摄入量、代谢能摄入量和净能摄入量计算的数学模型。附图说明图1为平均体重22.5～108.6kg生长育肥猪的体重与典型消化能摄入量的关系图；图2为平均体重22.5～108.6kg生长育肥猪的体重与典型代谢能摄入量的关系图；图3为平均体重22.5～108.6kg生长育肥猪的体重与典型净能摄入量的关系图。具体实施方式本专利技术提供了一种生长育肥猪能量摄入量精准化的计算方法，能够通过Bridges函数有效的计算生长育肥猪的能量摄入量，操作简便易行。在一些实施例中，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种生长育肥猪能量摄入量精准化的计算方法，包括如下步骤：1)收集符合筛选条件的中国生长育肥猪营养领域文章基础数据，获得猪日粮配方和生长性能等数据；2)利用NRC(2012)原料数据库重新计算每一个日粮配方中的日粮能量和能量摄入量；3)建立生长育肥猪平均日采食量(ADFI)和体重(BW)的回归关系模型；4)建立生长育肥猪消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)、净能摄入量(NEI)和体重(BW)的回归关系模型；5)验证模型。为更好的说明本专利技术的目的、技术方案和优点，下面将结合附图和具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：1)收集符合筛选条件的中国生长育肥猪营养领域文献基础数据，获得猪日粮配方、日粮能量水平、能量摄入量、体重和生长性能数据，其中，所述生长性能数据包括猪平均日采食量(ADFI)和平均日增重(ADG)；所述筛选条件指文献需符合以下条件：A)试验设计符合统计学要求；B)各处理组含有重复；C)猪品种：杜长大或杜大长；D)猪性别：各处理组动物公母各半；E)猪日粮：实践应用日粮，无纯合日粮，且饲粮配方清楚描述；F)试验时间：2周及以上；G)猪试验期平均体重20kg以上；H)猪自由采食和饮水；2)利用NRC(2012)原料数据库重新计算步骤1)所得每一个日粮配方中的日粮能量(DE、ME和NE)和能量摄入量(DEI、MEI和NEI)；3)基于步骤1)的生长性能数据，建立生长育肥猪平均日采食量(ADFI)、平均日增重(ADG)和平均体重(BW)的回归关系模型；4)基于步骤2)所得能量摄入量数据，建立生长育肥猪消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)、净能摄入量(NEI)和平均体重(BW)的回归关系模型；5)验证步骤4)所得回归关系模型。...

【技术特征摘要】
1.一种生长育肥猪能量摄入量的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：1)收集符合筛选条件的中国生长育肥猪营养领域文献基础数据，获得猪日粮配方、日粮能量水平、能量摄入量、体重和生长性能数据，其中，所述生长性能数据包括猪平均日采食量(ADFI)和平均日增重(ADG)；所述筛选条件指文献需符合以下条件：A)试验设计符合统计学要求；B)各处理组含有重复；C)猪品种：杜长大或杜大长；D)猪性别：各处理组动物公母各半；E)猪日粮：实践应用日粮，无纯合日粮，且饲粮配方清楚描述；F)试验时间：2周及以上；G)猪试验期平均体重20kg以上；H)猪自由采食和饮水；2)利用NRC(2012)原料数据库重新计算步骤1)所得每一个日粮配方中的日粮能量(DE、ME和NE)和能量摄入量(DEI、MEI和NEI)；3)基于步骤1)的生长性能数据，建立生长育肥猪平均日采食量(ADFI)、平均日增重(ADG)和平均体重(BW)的回归关系模型；4)基于步骤2)所得能量摄入量数据，建立生长育肥猪消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)、净能摄入量(NEI)和平均体重(BW)的回归关系模型；5)验证步骤4)所得回归关系模型。2.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，步骤2)中的能量摄入量(DEI、MEI和NEI)是通过日粮能量水平(DE、ME和NE)乘以平均日采食量得到每日消化能摄入量(DEI)、代谢能摄入量(MEI)和净能摄入量(NEI)。3.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，步骤3)中的生长育肥猪平均日采食量(ADFI)和平均体重(BW)分别采用Bridges函数和多项式函数建立回归模型，根据赤池信息量准则(AIC)大小衡量回归模型拟合的优良性，最佳模型为Bridges函数模型：观察到的ADFI，g/d＝3817.2{1-exp[-exp(-4.2158)×BW]}。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋宗勇，侯磊，王丽，温晓鹿，朱翠，杨雪芬，高开国，
申请(专利权)人：广东省农业科学院动物科学研究所，
类型：发明
国别省市：广东,44