当我们总结一年并展望下一年时，我通常会发现自己更多地考虑奶牛管理的大局，而不是最新营养研究的细节。未来的挑战和机遇是什么？未来我们怎样才能最好地管理奶牛？
作为一名奶牛营养研究人员，我的大部分职业生涯都在寻找更好的方法来制定纤维、淀粉、糖、氨基酸和脂肪酸平衡的日粮。在过去的几十年里，用于制定日粮的营养模型已经取得了长足的进步。
康奈尔净碳水化合物和蛋白质系统模型（CNCPS）即将发布的第7版，在日粮方面将有许多创新。这个新版本的模型值得注意，因为美国超过50%的奶牛都是用CNCPS生物模型。
因此，从宏观的角度来看，我写这篇文章的目的不是回顾CNCPS的新特性，2024年康奈尔大学的研究人员会发表很多相关的文章。相反，我将退后一步，集中讨论群体监督可能有助于或阻碍日粮配方的方式。我还将分享最近开发的一个模型的特点，该模型预测关键决策如何影响牛只的干物质采食量。
牛舍外的时间
15年前发表的研究清楚地表明，对于饲喂同种日粮不同牧场的产奶量差异，饲养密度和饲料供应等管理因素具有压倒性的重要性。因此，我的理念是，在不了解牛舍的环境的情况下，为它们制定日粮是徒劳的。
十多年前，我们提出时间预算分析应该是日粮制定的第一步。奶牛在舍外挤奶、治疗或其他活动的时间减少了在牛舍内吃、喝和躺的时间。
想想看，在我们有机会准确预测牛只的干物质采食量之前，我们需要知道可供采食的时间。奶牛正常和理想的采食行为每天需要大约三到五个小时接触饲料，舍外的时间过多会干扰正常的采食和休息活动。
如果采食时间受到舍外时间过多的限制，或者受到料槽过度竞争或饲料遥不可及等因素的限制，那么奶牛采食行为异常在预料之内，例如暴饮暴食，以及采食量甚至瘤胃健康问题。另一方面，如果因为纤维含量太高或颗粒长度太长，奶牛每天的采食时间需要超过5小时，那么采食量也会受到限制。这两种情况都不能使奶牛对配方日粮做出最佳的反应。
饲养密度和日粮
我们考虑下奶牛的营养和管理对日粮纤维反应的相对影响。在Miner研究所，我们发现卧床和料槽过度拥挤的牛舍对瘤胃pH值的负面影响大于日粮纤维含量。
具体而言，将卧床饲养密度从100%提高到142%，瘤胃pH值低于5.8（亚急性酸中毒的常见指标）的时间比日粮物理有效纤维从19%-22%日粮所造成的差异更长。如果我们将每天5小时的采食限制与过度拥挤相结合，瘤胃pH值会进一步下降。
同样的研究还告诉我们，在拥挤、竞争激烈的饲养环境中，躺卧时反刍更高牛只的瘤胃pH值更高。底线是，了解奶牛在哪里反刍与了解总反刍时间同样重要。
另一项研究发现，牛奶中从头合成脂肪酸65% 的差异变化可以用饲养密度这一单一因素来解释。较高的牛奶从头合成脂肪酸含量与更多的乳脂和乳蛋白产量有关，因此过度拥挤会产生巨大的经济损失。随着研究的积累，我越来越清楚，过度拥挤会影响乳成分对日粮的最佳效应。
目前，舍外时间和过度拥挤的这些负面影响都没有纳入日粮的营养模型，但我们需要了解它们对日粮效果的影响。
模型的关键要素
在Miner研究所，我们有一个长期的目标，那就是将奶牛管理纳入日粮配方制作的过程中。目前，我们取得一些进展，但理解料槽管理的艺术仍然是必要的。
奶牛的采食环境可分为影响采食行为和干物质采食量的物理因素和社会因素。常用的营养模型，如CNCPS，已经考虑了奶牛物理环境的重要组成部分，如温度、湿度、风速和行走距离。有效地计算社会和管理因素，如时间预算（舍外的时间）、饲养密度和饲料可采食到一直具有挑战性。
然而，营养模型需要纳入管理投入。奶牛的采食活动和采食量受到可采食时间、饲养密度、饲料限制和饲喂频率等因素的显著影响。
我们一直在开发一个简单的模型来帮助制定日粮配方，这种管理模式在很大程度上是一项正在进行的工作，但了解其主要组成部分有助于我们关注影响奶牛采食量和牛奶产量决策的关键方面。即使你不配制日粮，了解关键管理因素如何在生物学上相互关联也是有用的。
主要因素建模
这个模型的主要组成部分说明了最能影响奶牛对日粮反应的管理因素，包括重要的因素，如饲养密度和舍外度过的时间。该模型有四个主要部分：
1. 行为时间预算；
2. 根据躺卧时间调整饲养密度；
3. 采食时间预测；
4. 干物质采食量的最终预测；
时间预算分析了可供采食和休息的时间，采食时间由物理有效纤维、体重、产奶量和饲喂频率来预测。
时间预算的主要目的是计算出奶牛在舍内有多少时间可以获得饲料、卧床和水等关键资源。一旦知道了在舍内的时间，我们就可以减去除了休息和采食以外的活动上花费的时间。
在计算出可用的休息时间后，根据卧床或料槽的饲养密度进行调整，这取决于料槽是颈夹还是柱栏式。我们利用休息时间和产奶量之间的关系，基于对已发表数据的回顾，来预测乳脂校正后的产奶量。
根据乳脂校正的产奶量，连同体重和泌乳周数，用来预测采食量。虽然这种方法还是回到干物质采食量预测，但我们认为这是目前最好的方法，因为关于饲养密度如何影响采食量的信息很少。
该模型对挤奶时间和饲养密度最为敏感。考虑到它们在牧场中的重要性，这是有道理的。在开发模型的过程中，我们回顾了所有已发表的数据，并更新了饲养密度与躺卧时间以及躺卧时间与产奶量相关的方程。这是管理模式的两个关键组成部分，有助于我们理解日粮的具体效果情况。
牧场应用
我希望这能帮助你思考一下牛群管理的大局。无论你是否配制日粮，了解影响奶牛采食量的主要因素是至关重要的。我们开发的简单模型帮助预测诸如舍外时间过长或过度拥挤等因素如何减少奶牛的采食量。到目前为止，我们从现场收到的有限反馈是积极的。如果您尝试过这种管理模式，请让我知道您认为它的有用性如何。
展望未来，以及未来我们如何更好地饲养奶牛，继续开发有用的行为模型显得尤为突出。为了奶牛的健康、生产力和乳成分，我们需要不断提高能力更有效的进行牛群管理，敬请期待来年的更新。
