何 颖（译）

（辽宁禾丰牧业股份有限公司，辽宁 鞍山 114100）

（上接2021 年第1 期第26 页）

3 讨论

3.1 能量和营养需要差异

猪场A 的平均ME 需要量比猪场B 低16%。这主要与2 个猪场间表型差异和分娩时目标BW 有关。事实上，根据随分娩年龄变化的体重方程式可以得出，猪场A 母猪的成熟体重为275 kg，与之相比猪场B 的成熟体重为320 kg。这导致猪场B 母猪用于维持母体增重的能量需要量增加。此外，猪场A 母猪分娩时较低的目标BT（猪场A 为18 mm，猪场B 为20 mm）以及相对较低的产仔率也有助于解释ME需要量差异。

妊娠第1-6 周的SID Lys 需要量的轻微增加与母体生长有关，主要发生在初产母猪群中，或者是经产母猪体蛋白沉积恢复过程中，此时胚胎对Lys 需要量非常有限。与前期研究一致，妊娠后期的SID Lys需要量强烈增加，这是由于营养需求从母体瘦肉组织生长转向胎儿和乳腺生长。基于这一重要变化，妊娠期日粮AA 水平的调整值得关注，例如在妊娠后期第三阶段饲喂不同日粮。事实上，给母猪饲喂单一固定日粮，其AA 水平恒定且平均分布，那么在妊娠早期由于AA 供应过量，母猪过度摄入AA，这不仅增加了饲料成本，还会由于N 排放增加导致对环境产生不利影响。同时，这种单一日粮饲喂模式下，母猪，主要是青年母猪，在妊娠后期AA摄入不足，导致动员自身母体蛋白去支持胎儿生长，进而可能降低仔猪初生重。

在妊娠期前三分之二阶段，STTD-P 需要量较低，这与该阶段母猪维持需要和母体生长需要水平较低有关，但是在妊娠后期第三阶段，STTD-P 需要量增加，这是因为该阶段胎儿快速生长，且骨骼矿化。这表明在妊娠早期日粮有降低磷和钙供应的可行性，但是这需要慎重执行，因为该模型并没有考虑身体恢复所需矿物质，而这些矿物质可能在上一次哺乳期就已经被体内动员流失了。

Gaillard 等（2019）提出，根据胎次分群（初产母猪和经产母猪）和妊娠阶段（妊娠早期和妊娠晚期）饲喂母猪，且每个猪场制定特殊营养水平，这可能是调整AA 供应量更好满足母猪需要量的第一步。实际上，这需要根据母猪胎次（初产和经产）和妊娠阶段（早期和晚期）将母猪分群，并且对每一母猪群饲喂特定日粮。Ball 和Moehn（2013）、Dourmad 等（2019） 表示， 这将是减少饲喂成本和营养素排放的第一步。然而，这种阶段饲喂模式并不能解决个体需要量的差异，要想获得进一步调整则期望采用PF 饲喂模式来解决。此外，这次研究的2 个猪场对比结果表明，猪场间的营养需要也存在差异。部分原因是因为人工授精时母猪BW 不同，分娩时的目标BW 和BT 不同，产仔率也存在差异。这增强了人们对基于猪场特定数据和个体需求而定制日粮的兴趣，可通过自动喂料器每天鉴定和差异化饲喂每一头母猪。

3.2 精准饲喂

与CF 饲喂模式相比，对个体进行每日营养供应调整估算可节约饲料成本3.6%。这与Pomar 等（2009）报道一致，与传统饲喂模式相比，对生长猪采用精准饲喂可减少饲料成本4.0%。Pomar 等（2009）和Brossard 等（2019）也报道到，对生长猪采用精准饲喂模式可减少氮和磷的摄入和排放。对于妊娠母猪，模拟结果表明，精准饲喂同样有望减少氮和磷的摄入（分别为减少11.0%和13.8%）和排放（分别为减少16.7%和15.4%）。此外，猪场A 采用精准饲喂模式似乎比猪场B 更能有效减少氮和磷排放。这有部分原因是因为猪场A 的母猪所需平均每kg 饲料营养浓度低于猪场B的母猪，因此猪场B 母猪发生过度喂养的频率更高。这强调了根据不同猪场调整“低营养”日粮的营养水平的重要性。事实上，计算SID Lys 需要量随妊娠阶段而变化，两个猪场L 日粮的SID Lys 含量都有可能进一步降低。

表3 饲喂模式（St）、猪场（Fa）和胎次（Pa）对计算赖氨酸和磷供应量及其留存率、氮磷排泄和饲料成本的影响

在精准饲喂模式下预估的磷供应量保持过量很重要，有部分原因是因为PF 饲喂模式下的营养素添加仅仅是基于赖氨酸需要量。因此在这种情况下，很难处理整个妊娠阶段磷和赖氨酸的不同动态需求。为了独立调节赖氨酸和磷供应量，需要同时使用3 种日粮，它们的SID Lys 和STTD-P 含量或者某一种矿物元素添加量不同。L 日粮的STTD-P 含量（2.0 g/g）高于平均需要量（大约1.1 g/kg，图1），导致大多数母猪的妊娠前三分之一阶段供应的STTD-P 过量。但是实际上很难降低日粮中STTD-P 含量，因为L 日粮已经不含矿物磷酸盐，降低STTD-P 且对磷排泄没有影响的唯一方法则是减少植酸酶的添加。

除了对减少氮磷摄入和排泄感兴趣之外，整个妊娠阶段精准满足每日能量和营养需要也很重要，这可能会产生短期或长期效果，例如影响未来繁殖周期。从短期来看，妊娠母猪可动员自身体储蛋白、能量和矿物元素来优先供应怀孕而不是母猪自身生长，但并不容易辨别出营养供应不足或过剩的进一步影响。对于初产母猪而言，精准饲喂更加有益，因为它们在整个妊娠期能够获得更高的体蛋白和体增重，能够在不动员自身体储情况下满足母体和胎儿的营养需要。此次研究中群养后备母猪妊娠期采用PF 饲喂模式，与那些采用CF 饲喂模式的后备母猪具有相似的LS 和后代生长，但是PF 母猪在随后的21 d哺乳期内采食得更多（+9%），体重损失更少，这可能对长期繁殖性能产生影响。

妊娠饲喂程序对于母猪寿命的影响还不清楚，但是一些研究发现，未能满足个体营养需要可能不仅影响以后繁殖周期，还会影响长期生产性能。此外，最近的一些研究表明，母猪妊娠阶段的营养可能影响其后代消化能力和免疫系统稳健性，以及仔猪出生时存活率。妊娠后期母猪体储不应过多，这样可避免分娩问题，尤其是避免死胎率增加以及产后乳腺发育障碍综合征（PDS），这经常发生在肥胖母猪群中，可能不利于分娩后母猪饲料的摄入，减少母猪使用寿命。相反，分娩时过瘦的母猪，其仔猪出生时和断奶时体重更轻，增加了死亡风险。以上表明分娩时母猪体况应该处于一个最佳范围内，这与能量供应有关，这个最佳体重范围是对限制母猪健康失调发生风险和降低仔猪初生重和存活率之间进行折中的结果。通过更好地考虑影响营养需要的不同因素，精准饲喂应该允许减少分娩时母猪特性的个体间差异，进而更易管理分娩阶段，提高仔猪存活率和母猪哺乳期生产性能。

3.3 模型和DSS调节在实践中的应用

此次研究中，分娩时的BW 目标取决于母猪授精时的体重，以及每个猪场以前统计的AF 和BW 之间关系。为了更好地处理个体间差异，考虑每头猪在其生命周期中体重随年龄的变化以便更好地确定下一次分娩时目标BW，这将会很有趣。这意味着去开发一个系统允许DSS 去逐步适应个体的BW 轨迹。已经开发了新的分析软件，通过视频记录来自动评估实时个体BW。这将是一个每日收集猪场中个体BW 的实际解决方法，取代在生产实践中难以校准甚至无法精确使用的磅秤。

每天记录怀孕舍的环境温度，并将其考虑进营养需要量计算中。而DSS 的设计已经将温度考虑在内。当温度降至临界温度下限时，每天温度每下降1℃时母猪维持需要ME 增加10 KJ/kg BW-0.75。因此，DSS 只需要每日数据即可运行，母猪舍里使用一个简单的温度计就可很容易收集到这些数据。

同样地，每天记录每头母猪的身体活动并整合到该模型中，以调整每日营养需要量。将开发感应器，安装在母猪耳朵上。它们能够评估母猪每小时运动次数以及姿势（站立、躺卧、行走）。DSS 的设计已经考虑了母猪身体活动，但是由于缺乏数据，在此次研究中并未将其考虑进来。

长远来看，个体行为也会被识别并整合到每日营养需要的计算中来。事实上，生产力和行为学或者更多普遍福利之间存在着明显的联系。例如，Cariolet 等（1997）报道，当机体得分增加时，母猪刻板行为（被认定为异常行为）和餐后站立时间减少。非常有活力的母猪长时间站立和行走，消耗了更多能量用于它们的活动，导致其体况降低。同时，体况较差母猪发生身体病变的概率增大，意味着母猪福利受损。减少母猪刻板行为的另一种方法是在日粮中添加更多纤维，保证其不摄入过量能量前提下增加饱腹感，这也强调了母猪营养和福利之间的关系。与饲喂更少纤维日粮的母猪相比，妊娠母猪日粮中增加纤维含量可以减少母猪站立时间、采食频率和非采食行为，增加采食时间（包括咀嚼）和体增重。因此，减少妊娠母猪表观采食动机可提高其动物福利。为了在DSS 系统中将动物行为部分考虑在内，已经开发了分析视频记录的软件，能够自动检测出异常行为，例如攻击性互动或者母猪姿势。此外，应该将日粮配方选择加入到模型中“实时”可用。

所有这些调整将需要猪场配备自动喂料系统，设备包括所有的DSS 和传感器（体重秤、摄像头、加速度计、水文温度计等），将持续收集信息以充实实时数据库。这些举措将使得母猪后续生理阶段以及整个一生的管理水平提高。

4 总结

与生长猪一样，DSS 模拟结果表明，妊娠母猪精准饲喂，是一种可以更好满足它们氨基酸需要量，同时减少饲料成本以及氮磷供应和排放的潜在相关饲喂模式。通过混合2 种日粮进行精准饲喂（这2 种日粮主要用于控制氨基酸供应量）能有效满足母猪的计算氨基酸需要量，但对它们的计算磷需要量精准供应效果较差，这是因为氨基酸和磷的动态需要量不同。此次研究中开发的DSS 可以调整整个妊娠期，每日分配给每头母猪的日粮数量和2 种日粮比例，使其适应相当简单的标准（授精时体重、期望的窝产仔猪特征和体况）。实际上，通过猪场中配备的不同传感器所收集的几种类型数据，例如圈舍情况（温度和相对湿度）和动物行为（活动和互动），DSS 可以将其整合并提供更精准的营养供应量和需要量。精准饲喂可以促使动物生产性能和福利之间更好的融合，进而使社会更好地接受生猪生产系统。此外，基于此次研究中饲料成本的降低，可以考虑精准饲喂设备的投资回报率。