Оптимизация рационов кормления птицы

Как показано выше, практически всегда бывает важнее и экономически целесообразнее получить рецепт с более низкой концентрацией питательных веществ, но хорошо сбалансированный, чем просто выполнить требования по абсолютному значению всех показателей, но с нарушением профиля аминокислот или с нарушением соотношения кальций/фосфор для данной группы животных.В современных условиях более детализированного кормления в базе данных желательно иметь не только нормативы питательной ценности комбикормов для данного вида животных, но и программы кормления, которые включают в себя:-потребность животного или птицы в питательных веществах, витаминах, микроэлементах в разные периоды и фазы жизни, в различных условиях содержания;-суточную потребность корма;-нормативы но показателю живой массы на весь период жизни;-нормативы продуктивности на продуктивный период.Наличие такой информации позволит проводить анализ не только продуктивности, но и физиологического состояния животных и в случае отклонений своевременно корректировать кормление.Для зерновых, зернобобовых, технических культур и продуктов их переработки вариабельность зависит от сорта растений, используемой агротехнологии их выращивания, климатических условий созревания, технологии переработки; для кормов животного происхождения и продукции микробиологического синтеза — от качества исходного сырья и соблюдения технологии их производства; для минерального сырья — от места добычи (карьера) и т. д.При расчете рецепта желательно использовать наиболее точную информацию о фактической питательности сырья. Эти сведения могут быть получены в результате химических анализов. Однако делать химические анализы всех партий сырья по всем показателям питательности очень дорого, и так никто не поступает (пока). Поэтому, всегда ищут компромисс между использованием табличных (среднестатистических) данных и проведением химических анализов (речь вдет о химических, а не экспрессных методах анализов; при наличии на предприятии приборов экспресс-диагностики их надо использовать максимальным образом). Этот компромисс учитывает такие факторы, как органолептические показатели партии сырья, результаты предыдущих анализов, доверие к поставщику и др. Но и при проведении химических анализов сырье проверяется не по всем, а по критическим (ключевым) показателям питательности. Например, в белковых кормах животного происхождения проверяют протеин, жир, натрий; в зерновых - протеин, клетчатку, влагу; в жмыхах и шротах - протеин, жир, клетчатку; в минеральном сырье - кальций, фосфор. Остальные данные при расчете берут из таблиц. Отсюда понятна роль таблиц питательности и степень доверия к ним.В настоящее время Минсельхозом РФ утверждены новые таблицы питательности и химсостава сырья, используемого для производства комбикормов в РФ. Их отличительная особенность — более детальная, приближенная к российским условиям классификация таких нестабильных по качеству видов сырья, как подсолнечный жмых и шрот, мясокостная мука, дрожжи. Применение данных таблиц в расчете рецептов комбикормов позволит производить более точную идентификацию имеющегося в наличии сырья с ближайшей табличной моделью и минимизировать таким образом погрешность в питательности при использовании табличных данных.Точный аминокислотный состав установить трудно из-за ограниченного количества специальных приборов - аминокислотных анализаторов.Обменная энергия компонентов также варьирует от своего среднего (табличного) значения в зависимости от фактического содержания в нем сырого протеина, жира, безазотистых экстрактивных веществ (БЭВ) и их доступности для усвоения в организме животного. По результатам химических анализов программа оптимизации также должна корректировать значение обменной энергии компонента для конкретного вида животных.Важную роль в кормлении животных играют ферментные препараты, расщепляющие некрахмалистые полисахариды кормовых компонентов и способствующие повышению их энергетической ценности и доступности основных питательных веществ. Программы оптимизации должны определенным образом моделировать эти процессы в организме животного и учитывать эффект действия ферментных препаратов при расчете рецепта.В таблице 4 приведены данные о действующих в настоящее время ценах на компоненты кормового рациона птицы (на примере кур-несушек), которые, как правило, являются ключевыми при решении оптимизационных задач.Таблица 4 Действующие цены на компоненты кормового рациона птицы (на примере кур-несушек)Состав:Цена 1 т, рубзатоннусырья Ячмень2600Соль370Шрот соевый13680Ракушка113Масло подсолнечное21500Метионин99000Трикальций фосфат5100Лизин120000Минеральный премикс31700Мука мясокостная8000Фермент «Кемзайм»13800Жмых подсолнечный3300Премикс23500Премикс «Гиомарк Руси»96200Глютен15960На основе описанной модели и перечисленных данных было получено решение задачи оптимизации рациона кормления птицы.2.4. Результаты оптимизации кормового рациона птицыВ результате решения приведенной в предыдущих параграфах задачи линейного программирования были получены следующие данные (приведены в таблице 4).Таблица 4.Анализ результатов оптимизации рациона кормления для кур несушек 4-9 месяцев Состав:Цена 1 т, рубзатоннусырьяруб.Существующий рационОптимизированный рацион % вводастоимость руб.% вводастоимость руб.Ячмень260063,87166161,911609,7Соль3700,301,10,301,1Шрот соевый136804,05473,0410,4Ракушка1139,0109,010Масло подсолнечное215001,02151,0215Метионин990000,131290,0769,3Трикальций фосфат51000,47240,4724Лизин1200000,0672--Минеральный премикс317000,0516--Мука мясокостная80006,04804,0320Фермент «Кемзайм»138000,1138--Жмых подсолнечный330013,04292,0660Премикс235000,0247--Премикс «Гиомарк Руси»96200-0,25240,5Глютен159602,0319-Обменная энергия, ккал. 243270Сырой протеин, % 17,2416,98Сырая клетчатка, % 6,086,6Лизин 0,870,82Метионин + цистин 0,720,72Са, % 3,53,6Р,% 0,680,68Na, % 0,240,24Стоимость 1 т корма, руб 40883560Приведённые результаты позволяют сделать выводы о том, что в результате оптимизации рациона при той же питательности кормов удалось снизить потребления корма на 1 голову и суточную дачу корма на 1 голову снизить от 5 до 3 грамм.                                                               В результате яйценоскость кур в опытной группе повысилась на 5,2%, снизился падеж на 2 %, а расход корма на несушку - соответственно на 0,9 кг. Таким образом, экономический эффект на несушку составил 63,89 руб., что в расчёте на 120000 кур-несушек выразилось суммой в 7666800 руб. за год.Экономия корма с 1 тонны составляет 528 рублей.ЗаключениеИнтенсификация промышленного производства яиц и мяса птицы обусловила требования к оптимизации рациона кормления птицы, как основного фактора повышения эффективности вложенных средств.  Оптимизация была осуществлена на модели линейного программирования, позволившей рассчитать рацион кормления птицы, дающий возможность экономии 14,8% стоимости кормов при той же продуктивности кур. Таким образом, экономический эффект на несушку составил 63,89 руб., что в расчёте на 120000 кур-несушек выразилось суммой в 7666800 руб. за год.Список использованной литературы1. Батаунин А.М. Гаврилов Г.В. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М., «Агропромиздат», 1990, 432 с.2. Башмачников В.Ф. Крестьянские (фермерские) хозяйства и сельскохозяйственные кооперативы России: Этапы становления. // Вестник сельскохозяйственной науки, № 9, 1991, с. 101-110.3. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. – М., «Колос», 1978, 424с.