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Il nuovo modello Cornell CNCPS per ovini - Scienze Zootecniche

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<strong>Il</strong> <strong>nuovo</strong> <strong>modello</strong> <strong>Cornell</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong><strong>ovini</strong>: caratteristiche, accuratezza edapplicazioni nel razionamento degli <strong>ovini</strong>da latteAntonello CannasDipartimento di <strong>Scienze</strong> <strong>Zootecniche</strong>Università di Sassari


Sistemi di alimentazione <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>(AFRC, CSIRO, INRA, NRC)• Meno sviluppati, basati su approcci più semplici edempirici rispetto a quelli <strong>per</strong> b<strong>ovini</strong>:– Meno flessibili, , più soggetti ad errori in condizioninon standard (chi(le ha mai viste?)– Non considerano l’effetto dell’ambiente suifabbisogni (eccetto CSIRO)– Non considerano l’effetto ldell’ingestione di energiasui fabbisogni E e Prot. (eccetto CSIRO)– Non considerano l’effetto ldepressivo dell’aumentodell’ingestione sulla digeribilità (eccetto AFRC)


<strong>Il</strong> sistema INRA (1988) <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>• <strong>Il</strong> più utilizzato <strong>per</strong> le pecore da latte• Stima il valore energetico degli alimenti ipotizzandolivelli nutritivi di mantenimento• Spesso sottostima la quantità di alimenti necessari<strong>per</strong> le pecore in lattazione (Dell’Aquila ed al., 1978;Pilla ed al., 1993; Bianchi ed al., 1994)• <strong>Il</strong> sistema INRA sovrastima il valore energeticodegli alimenti l’ errore cresce al crescere dellivello nutritivo e produttivo (Cannas A., 2000)LN 2 = 0% LN 2.5 = + 18% LN 3.0 = +30%


Quindi, cosa fare?Be’, ero a <strong>Cornell</strong>...


Approccio utilizzato:<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>• Usare la struttura del <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> b<strong>ovini</strong>• Modificarne le parti non adatte <strong>per</strong> gli <strong>ovini</strong>:– utilizzando la vasta letteratura scientifica esistente– trovando fattori di scala che consentano diapplicare la ricerca fatta sui b<strong>ovini</strong> agli <strong>ovini</strong>– conducendo nuovi es<strong>per</strong>imenti solamente quandonecessario gli es<strong>per</strong>imenti costano tempo edenaro


<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>Sottomodelli del <strong>CNCPS</strong> modificati:• fabbisogni energetici e proteici : da CSIRO, INRA, AFRC– Fabbisogni da “freddo”: da CSIRO• fabbisogni accresc. e composiz. corporea giovani : CSIRO• composizione corporea pecore adulte e relazione tra PV eBCS: nuove equazioni (Cannas e Boe, 2003; Cannas et al.,2003)• ingestione: da Pulina et al. (1996)• velocità di transito foraggi, concentrati, liquidi: nuoveequazioni (Cannas e Van Soest, 2000)• digeribilità ed escrezione fecale: nuove equazioni (Cannaset al., 2003)


<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>Sottomodelli del <strong>CNCPS</strong> non modificati:• <strong>modello</strong> ruminale (k d , digeribilità ruminale,efficienza e crescita microbica, escape batterico, pH)• digeribilità intestinale• riciclo dell’azoto (?)• fibra effettiva (?)• fabbisogni aminoacidi (?)


C’è bisogno di un <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>?• gli <strong>ovini</strong> sono spesso (ma non sempre) tenuti inaziende estensive:bassi inputs, bassi outputs– la tendenza è diversa a seconda delle aziende:• intensivizzazioneà alti inputs, alti outputs• produzione in sistemi biologici• sono disponibili meno dati (su ingestione, qualitàdella razione) <strong>per</strong> migliorarne le razioni– ciò rende particolarmente importante la messa apunto di sistemi di previsione e valutazioneaccurati e flessibili


<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong>?Applicazioni del <strong>CNCPS</strong>-<strong>ovini</strong>:• direttamente in azienda– <strong>per</strong> fare razioni– <strong>per</strong> “capire” l’origine di problemi– <strong>per</strong> stimare le escrezioni azotate e minerali• <strong>per</strong> generare informazioni di tipo applicativo, mabasate su solidi principi scientifici, che possano esserediffuse ed utilizzate in tutte le aziende ovine– ad es.: è meglio usare granella di orzo o di mais conpascoli giovani? e con quelli maturi?• come strumento didattico


PECORE: 45 kg PV, 1300 g/d lattePASCOLO: loietto (9% PG) 1082 g/d; MANGIME: 189 g/d maisspezzato; 87 g/d farina soia, 20 g/d melasso, 98 g/d polpe bietolaRAZIONECome sopra+ 40 g/d urea+ 40 g/d urea+ 80 g/d melassoMEI, Mcal/d4,124,294,54PG dieta, %11,218,317,8MP batteri, g/d101119132MP da alimento, g/d374544Bilancio N rumine, %-19,8+28+20Diger. SO, %79,082,983,7Diger. NDF, %68,377,077,6Bilancio ME, Mcal/d+0,26+0,37+0,62Var. peso, g/d202746Bilancio MP, g/d-39-13-3


<strong>CNCPS</strong> <strong>ovini</strong>Validazione


Validazione della digeribilità• Validazione: 12 pubblicazioni nelle quali è stata misurata ladigeribilità in vivo in 46 diverse diete– Razioni con soli foraggi, foraggi e concentrati,sottoprodotti• La gran parte delle pubblicazioni riportava solo analisistandard degli alimenti (PG, NDF, ADF, ADL, ceneri, EE)– Le frazioni dei CHO e della PG richieste dal <strong>CNCPS</strong>erano disponibili solo in alcune pubblicazioni• CONFRONTO tra digeribilità prevista dal <strong>CNCPS</strong> <strong>ovini</strong> vs.digeribilità misurata in vivo negli es<strong>per</strong>imenti


Digeribilità sostanza organicaBilancio N rum. + : P–O = 1.1 g/100 g SO; RMPSE = 3.6 gBilancio N rum. - : P–O = -3.3 g/100 g SO; RMPSE = 6.5 gDigeribilità SO osservata, % SO9070503010graminacee (base foragg.)leguminose (base foragg.)buccette cotonegram. bilan. N rum. neg.prevista-osservataY=X-1030 40 50 60 70 80Digeribilità SO prevista, % SO


Digeribilità SS, NDF, PGSSN+N-NDFN+N-PGN+N-P – Og/100 g0.3-5.7-4.3-9.1-1.92.7RMSPEg/100 g4.06.66.912.07.212.8


Validazione della stima delle variazioni di peso• Validazione: 6 pubblicazioni con 29 diversi trattamentialimentari– di cui 13 trattamenti su pecore in lattazione– razioni con soli foraggi o foraggi e concentrati• La gran parte delle pubblicazioni riportava solo analisistandard degli alimenti (PG, NDF, ADF, ADL, ceneri, EE)• CONFRONTO: variazioni di peso previste dal <strong>CNCPS</strong><strong>ovini</strong> vs. variazioni misurate negli es<strong>per</strong>imenti


Previsione delle variazioni di pesoINPUTS• ingestione alimentare• composizione chimica della razione ingerita• peso vivo medio e BCS degli animali;• produzione di latte e sua composizione (se presenti)BILANCIO ENERGETICOBE = energia ingerita – (fabbisogni manten. + lattazione)BE = energia disponibile <strong>per</strong> variazioni (+ o -) di peso


Variazioni di peso osservate, g/d200150100500-50-100-150Variazioni di peso giornaliere(diete con bilancio N rumine positivo)P-O = 8 g/d RMSPE = 31 g/dgraminaceeleguminosegram. + legum.-200-100 -50 0 50 100 150Variazioni di peso previste, g/d


Ingestione di ME prevista vs. necessaria <strong>per</strong> stimareesattamente le variazioni di peso.P-O = 0.1 Mcal ME (2.8% di errore)Ingestione di ME necessaria <strong>per</strong> stimacorretta delle variazioni di peso, Mcal/d876543210graminaceeleguminosegram. + legum.previsto - necessario-10 1 2 3 4 5 6Ingestione di ME prevista, Mcal/d7 8


Variazioni di peso giornalierecon bilancio N ruminale negativo• <strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> ha sovrastimato nettamente le variazionidi peso in razioni con carenza di azoto nel ruminePrevisto = 0.4 g/d Osservato = -69.4 g/d• In molte di queste razioni la carenza di azoto eramolto forte.• Con carenze di azoto non troppo elevate le stimesono sufficientemente accurate


CONCLUSIONI<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong> ha diverse caratteristiche che lorendono unico tra i sistemi <strong>per</strong> <strong>ovini</strong> <strong>per</strong> flessibilità enumero di parametri stimati:mantenimento che tengono conto dimolte variabili animali ed ambientali1. Fabbisogni di mantenimento2. Previsione della relazione tra PV e BCS infunzione della razza3. Previsione del bilancio N del rumine4. Previsione del costo energetico associato agli eccessiazotati


CONCLUSIONI4. Digeribilità variabile in funzione del livello diingestione e delle caratteristiche deglialimenti5. Previsione degli effetti della lunghezza dellafibra alimentare sulla digeribilità e sullafunzione ruminale6. Sintesi microbiche che variano in funzione dinumerose variabili animali ed alimentari7. Stime accurate anche quando si usano soloanalisi chimiche standard• ma NDF-PG e ADF-PG aiutano molto


Direzioni di sviluppo future<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong> è stato sviluppato <strong>per</strong> offrire informazioniutili <strong>per</strong> i tecnici nutrizionisti e <strong>per</strong> gli allevatori evoluti:aspettiamo suggerimenti !!Ringraziamenti<strong>Il</strong> <strong>CNCPS</strong> <strong>per</strong> <strong>ovini</strong> è nato con l’enorme contributo scientificodi Danny Fox, Luis Tedeschi, Peter Van Soest, Alice Pell<strong>Il</strong> software è merito del genio di Vajesh DurbalFinanziamenti: Ministero delle Politiche Agricole (progettocoordinato da G. Pulina)Sopportazione ed incoraggiamento: tutti i componenti delDipartimento di <strong>Scienze</strong> <strong>Zootecniche</strong>, qualche amico e la miafamiglia

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