Aspekter ved fôropptaket og prediksjon av tørrstoffopptaket hos norsk melkegeit

Abstract

Fôropptaket er den mest kritiske faktoren for en geits kvantitative melkeproduksjon. Det er også viktig for fôrutnyttelsen. Ved fôrplanlegging er det i mange tilfeller nyttig å kunne forutsi hvor stor det frivillige fôropptaket vil bli. Forholdene som regulerer fôropptaket er komplekse, og innebærer samspill mellom fordøyelse, stoffskifte og sentralnervesystemet, kommunisert via nervesystemet og blodomløpet. Fôropptaket kan settes i sammenheng med mange faktorer ved dyret og fôret, samt samspillet mellom fôr og dyr. Geiter har på dette området mye tilfelles med andre drøvtyggere. Disse sammenhengene kan utnyttes ved å benytte et uvalgt av faktorene til å predikere fôropptaket.

Data fra fire fôringsforsøk med Norske melkegeiter, sammenslått til et datasett, ble benyttet til å se på sammenhengen mellom ulike faktorer ved dyr og fôr og tørrstoffopptaket. To ulike tilnærminger ble forsøkt for å utarbeide henholdsvis en praktisk anvendelig modell A og en modell B basert på alle tilgjengelige data innen datasettet. Analysene ble utført med blandet modell for A, og variabelseleksjon i generell lineær modell etterfulgt av analyse i blandet modell for B. Forsøk og individ ble satt som tilfeldig effekt i blandet modell.

Dette resulterte i flere modeller som beskriver de ulike faktorenes sammenheng med TS-opptaket. En modell fra hver av tilnærmingene ble plukket ut, henholdsvis:

Modell A (r^2=0,56):

TS-opptak=9,888+(0,1665*alder, år)+(0,01708*laktasjonsuke)+(0,1923*melkemengde, kg)-(0,01516*(alder, år)^2)+(1,6383*kraftfôrmengde, kgTS)-(0,6616*(kraftfôrmengde, kgTS)^2)-(0,2162*opptaksindeks)+(0,001186*(opptaksindeks)^2)

Modell B (r^2=0,63):

TS-opptak=8,144-(0,180*kroppsvekt, kg)-(0,054*alder, år)+(0,018*laktasjonsuke)+(0,000447*(kroppsvekt, kg*alder, år))-(8,281*energikorrigert melk, kg)+(19,838*FEm-behov)-(0,1002*(energikorrigert melk, kg*FEm-behov)+(1,727*kraftfôrmengde, kg)-(0,714*(kraftfôrmengde, kg)^2)-(0,278*opptaksindeks)+(0,0015*(opptaksindeks)^2)

Energibehov utpekte seg som en viktig faktor, som bekrefter at dette er den primære motivasjonen for fôropptaket. Melkemengde, vekt, laktasjonsuke og alder var faktorer ved dyret som var viktige. Kraftfôrmengden hadde tydelige avtagende effekt på totalt TS-opptak ettersom det fører til reduksjon i surfôropptak. Flere av faktorene ved surfôret så ut til å ha betydning, inkludert NDF og gjæringskvalitet. En opptaksindeks som ofte angis på analysebeviset for fôret så ut til å fungere som eneste fôrfaktor, og ble derfor benyttet av hensyn til begrenset variasjon i surfôrkvaliteten i datagrunnlaget. Modellene er klart begrenset til anvendelse for Norske melkegeiter i på en rasjon dominert av surfôr og supplert med kraftfôr.

Nutrient intake is the most important factor affecting the production level and feed utilization in goats. Regulation of feed intake is a complex process, where digestion, metabolism and the central nervous system interact together. The communication happens through the nervous system and components transported in blood. There are many similarities between goats and other ruminants. The level of feed intake depends on several factors, including the animal, the feed characteristics and interactions between them. These factors can function as predictors for voluntary dry matter intake for goats. Data on individual daily voluntary intake of total dry matter intake of silage and concentrates of lactating Norwegian dairy goats from four independent feeding trials were fed into one dataset, used for develop models for prediction of daily dry matter intake. Many descriptive variables, registered on both the goat and the feed, were regressed against the daily total dry matter intake. Two different approaches were tried. Approach for model A used variables that normally are known in practical production. Approach B started with a preceding automatic selection for the most contributing prediction variables, using general linear model, and starting out using the whole range of variables available in the dataset. Thereafter a mixed model were used in both approaches. Trial and individual were set as random effects when determining the coefficients. These two approaches resulted in many proposed models. Two models were chosen from A and B, respectively: Model A (r2=0,56): DM intake=9,888+(0,1665*age, years)+(0,01708*week of lactation)+(0,1923*milk, kg)(0,01516*(age, years)2)+(1,6383*concentrate, kgDM)-(0,6616*(concentrate, kgDM)2)- (0,2162*intake index)+(0,001186*intake index)2) Model B (r2=0,63): DM intake=8,144-(0,180*body weight, kg)-(0,054*age, years)+(0,018* week of lactation)+(0,000447*(body weight, kg*age, years))-(8,281*energy corrected milk, kg)+(19,838*FEm-requirement)-(0,1002*(energy corrected milk, kg* FEmrequirement)+( 1,727*concentrate, kgDM)-(0,714*(concentrate, kgDM)2)-(0,278*intake index)+(0,000150*(intake index)2) Energy requirement turned out to be an important factor in terms of explaining the dry matter intake, confirming that the goats eat primarily to meet the energy requirement. Further milk yield, bodyweight, week of lactation, age were important animal factors. The effect of increasing concentrate ratio seemed to level out the total dry matter intake, as silage dry matter intake decreased. Some silage characteristics seemed to be associated with the dry matter intake. An index developed for estimating silage intake commonly used in Norway seemed to function as a substitute for the narrow variation in silage quality as the only contributing silage factor. The models developed in this thesis can just serve for predicting voluntary dry matter intake in Norwegian dairy goats fed mainly silage supplemented with concentrates.