奶牛胃肠道甲烷排放模型估算精度的评估分析
2015-03-22谢天宇颜志成石惠宇谭支良
谢天宇,王 敏,王 荣,颜志成,石惠宇,高 民,谭支良
(1.中国科学院亚热带农业生态研究所,长沙 410128;2.内蒙古农业大学动物科学学院,呼和浩特 010018; 3.内蒙古农牧业科学院动物营养与饲料研究所,呼和浩特 010031;4.湖南农业大学动物科学技术学院,长沙 410128;5.湖南农业大学园艺园林学院,长沙 410128)
奶牛胃肠道甲烷排放模型估算精度的评估分析
谢天宇1,2,王 敏1*,王 荣1,4,颜志成1,5,石惠宇2,高 民3*,谭支良1
(1.中国科学院亚热带农业生态研究所,长沙 410128;2.内蒙古农业大学动物科学学院,呼和浩特 010018; 3.内蒙古农牧业科学院动物营养与饲料研究所,呼和浩特 010031;4.湖南农业大学动物科学技术学院,长沙 410128;5.湖南农业大学园艺园林学院,长沙 410128)
本研究旨在评估和比较8个常用奶牛胃肠道甲烷排放模型的估算精度,分析影响模型估算精度的原因。在湖南望城白箬铺奶牛场选用28头体况良好的荷斯坦奶牛,测定奶牛胃肠道甲烷排放量、体重、产奶量、采食量和营养日采食量(酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和总能)等。利用预测误差均方(Mean squared prediction error,MSPE)和一致性相关系数(Concordance correlation coefficient,CCC)两种分析方法衡量奶牛胃肠道甲烷排放量估算值与实测值间的差异,进而评估和比较8个模型的估算精度,分析影响8个模型估算精度的原因。结果表明:模型8的估算精度最高,其次模型1、2、3和6的估算精度处中等水平,模型4、5和7的估算精度较差;模型1和2的估算误差主要来自回归斜率偏离,模型3、6和7的估算误差主要来自整体偏差,模型4和5的估算误差来自回归偏离和整体偏差。结果解释:模型1和2的回归斜率偏离主要是由于试验测得的Ym值与模型推荐的默认值相差较多;模型3的整体偏差主要是由于在相同干物质采食量的条件下,模型建立时的奶牛胃肠道甲烷排放水平远高于本试验;模型4和5的回归斜率偏离和整体偏差以及模型6的整体偏差主要是由于模型本身没有考虑到日粮碳水化合物的瘤胃降解率、日粮成分瘤胃的流通速率等因子的影响;模型7的整体偏差主要是由于稻草采食量不能等于实际日粮粗饲料采食量。以产奶量(kg·d-1)和体重(kg)为变量的模型8是本试验估算精度最高的模型。有必要继续开展试验扩充奶牛胃肠道甲烷排放数据,建立更加准确、可靠的甲烷排放模型估算方法。
模型;估算精度;胃肠道甲烷排放;奶牛
由于中国乳制品消费需求的增加,中国奶业正处于迅猛发展时期。根据《中国畜牧业统计年鉴》[6]统计,中国2010年奶牛存栏量已高达1 420.1万头,远高于1990年的269.1万头。奶牛存栏量的增长亦会直接导致奶牛胃肠道甲烷排放总量大幅度增加。王荣等[7]报道,截止2010年,中国奶牛胃肠道甲烷排放量所占反刍动物甲烷排放总量的比例相较于1990年的3.3%上升到13.1%。胡向东等[8]统计,2000-2007年间,中国奶牛胃肠道甲烷排放量占整个畜禽甲烷排放量的比例呈逐年显著上升的趋势,且这种上升趋势还会随着中国牛奶消费需求的增加和奶牛饲养量的增大而继续加强。
目前,国外许多学者提出了一系列估算奶牛胃肠道甲烷排放量的模型,以评估奶牛胃肠道甲烷总体排放的趋势和规律[9-11]。这些模型对不同地区和牧场的奶牛胃肠道甲烷排放量的估算精度存在较大差异[12]。但是,应用模型估算中国奶牛胃肠道甲烷排放量的研究较少,有必要建立和发展适合中国奶牛饲养环境的奶牛胃肠道甲烷排放模型,探索影响模型估算精度的原因。通过获取28头中国荷斯坦奶牛日粮和胃肠道甲烷排放等相关信息,利用MSPE和CCC两种分析方法,评估8种代表性奶牛胃肠道甲烷排放模型的估算精度,以期为奶牛胃肠道甲烷排放的估算、减排和甲烷排放清单的制定提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验奶牛选择与管理
本试验地点位于湖南望城白箬铺奶牛场,选择28头体况良好的荷斯坦奶牛,包括体重为0~100、100~200、200~300和300~400 kg的非泌乳奶牛各4头,体重在400 kg以上、产奶量为0~15、15~30 kg·d-1泌乳奶牛各6头。每日饲喂两次,即05:30和16:30时,非泌乳奶牛精饲料饲喂量为体重的1%,泌乳奶牛的精饲料饲喂量是以4 kg·d-1为基础,根据不同日产奶量来调整饲喂量(1 kg精饲料/6 kg牛奶),粗饲料自由采食,每天记录采食量;泌乳奶牛的挤奶时间为06:00和17:00时,机械挤奶,记录试验期的日产奶量,自由饮水。
1.2 试验日粮
试验日粮的粗饲料为稻草,体重小于200 kg非泌乳奶牛的精饲料为普瑞纳小牛精料补充料1216;体重在200~400 kg非泌乳奶牛的精饲料为干乳期精料补充料1512;泌乳奶牛的精饲料为普瑞纳奶牛精料补充料1812。按照饲料常规分析方法[13]测定干物质(DM)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)和总能(GE)。日粮组成见表1。
表1 试验日粮化学组成
Table 1 Chemical composition of experimental diets
日粮组成Composition精料1216Concentrate1216精料1512Concentrate1512精料1812Concentrate1812稻草Ricestraw干物质/(g·kg-1)DM954950949974灰分/(g·kg-1)Ash51.567.845.063.5粗蛋白/(g·kg-1)CP162.1173.0198.039.1中性洗涤纤维/(g·kg-1)NDF413394368787酸性洗涤纤维/(g·kg-1)ADF78.493.5103.0416.0总能/(MJ·kg-1)GE16.816.116.915.8
1.3 气体采集与甲烷测定
参考I.M.L.D.Storm等[14]呼吸代谢室法测定奶牛胃肠道甲烷排放的方法,将奶牛和试验日粮放置于密闭呼吸代谢室内进行呼吸试验,每头奶牛测定时间为2 d。奶牛呼吸代谢室大小为12 m3,气体流速约为190 m3·h-1,每隔15 min采集30 mL气体,保存于10 mL真空瓶中。用安捷伦气相色谱仪7890A[15]测定采集气体中的甲烷浓度,根据气体流速和采集的甲烷气体浓度计算试验奶牛胃肠道甲烷日排放量(g·d-1)[16],奶牛胃肠道甲烷能(MJ·d-1)由标准状态下的甲烷密度0.717 g·L-1换算,甲烷日排放量和甲烷能之间用甲烷能量含量(55.65 MJ·kg-1)换算。甲烷排放因子计算公式:
其中,EF=甲烷排放因子,kg·头-1·年-1;GE=总能量摄取,MJ·d-1;Ym=甲烷转化因子,饲料中总能转化为甲烷的百分比。
1.4 模型选择
本试验选择了8个常用的奶牛胃肠道甲烷排放模型,详见表2。模型1和2分别来自《1997年IPCC国家温室气体清单指南》[17]和《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[18]提供的奶牛胃肠道甲烷排放第二层级方法Tier2。模型3是以干物质采食量(DMI)为单一变量建立的二次回归模型[19]。模型4和5是以化学组分日采食量为变量建立的线性回归模型[20]。模型6、7[21]和8[22]是多变量线性模型。
1.5 模型精度分析
本试验采用MSPE(预测误差均方)和CCC(一致性相关系数)两种分析方法评估8个模型的估算精度。
1.5.1 MSPE分析方法 MSPE方法是一种通过计算残差(估算值与实测值之差)的偏移程度来直接反映模型估算精确性的分析方法[23]。MSPE可分解成总体偏差所造成的误差(Error due to overall bias,ECT)、回归斜率偏离所造成的误差(Error due to the regression slope from unity,ER)和随机效应所造成的误差(Random error,ED),3部分均以百分制形式表示。相关计算公式[24]:
ECT=(VP-VO)2
ER=(SVP-rSVO)2
表2 8种奶牛胃肠道甲烷排放估算模型
Table 2 Eight models to predict enteric methane emissions in dairy cows
模型Model模型来源Modelsource原估算方程Originalequation本研究使用方程Employedequationinthisstudy1IPCC(1997)Tier2[17]CH4(MJ·d-1)=0.06×GEI(MJ·d-1)CH4(g·d-1)=1.08×GEI(MJ·d-1)2IPCC(2006)Tier2[18]CH4(MJ·d-1)=0.065×GEI(MJ·d-1)CH4(g·d-1)=1.17×GEI(MJ·d-1)3J.Axelsson(1949)[19]CH4(MJ·d-1)=-2.07+2.636×DMI(kg·d-1)-0.105×DMI(kg·d-1)2CH4(g·d-1)=-37.2+47.3×DMI(kg·d-1)-1.89×DMI(kg·d-1)24J.L.Ellis等(2007)[20]CH4(MJ·d-1)=3.14+2.11×NDFI(kg·d-1)CH4(g·d-1)=56.4+37.9×NDFI(kg·d-1)5J.L.Ellis等(2007)[20]CH4(MJ·d-1)=5.87+2.43×ADFI(kg·d-1)CH4(g·d-1)=105+43.6×ADFI(kg·d-1)6J.A.N.Mills等(2003)[21]CH4(MJ·d-1)=2.16+0.493×DMI(kg·d-1)-1.36×ADFI(kg·d-1)+1.97×NDFI(kg·d-1)CH4(g·d-1)=38.8+8.85×DMI(kg·d-1)-24.4×ADFI(kg·d-1)+35.4×NDFI(kg·d-1)7J.A.N.Mills等(2003)[21]CH4(MJ·d-1)=1.06+10.27×日粮粗饲料比例+0.87×DMI(kg·d-1)CH4(g·d-1)=19.0+184×日粮粗饲料比例+15.6×DMI(kg·d-1)8M.Kirchgessner等(1995)[22]CH4(g·d-1)=10+4.9×日产奶量(kg·d-1)+1.5×BW0.75(kg)
GEI. 总能摄入量;DMI. 干物质采食量;NDFI. 中性洗涤纤维摄入量;ADFI. 酸性洗涤纤维摄入量;BW. 体重
GEI. Gross energy intake;DMI. Dry matter intake;NDFI. Neutral detergent fiber intake;ADFI. Acid detergent fiber intake;BW. Body weight
式中,n为观测奶牛数量,VPi为奶牛i胃肠道甲烷排放量的估算值,VOi为奶牛i胃肠道甲烷排放量的实测值;VP为n头奶牛胃肠道甲烷排放量的估算均值;VO为n头奶牛胃肠道甲烷排放量的实测均值;SVP为n头奶牛胃肠道甲烷排放量估算值的总体标准差,SVO为n头奶牛胃肠道甲烷排放量实测值的总体标准差;r为估算值和实测值之间的相关系数。ED所占比例越大,说明模型的估算精度越高,反之估算精度越低。
通常评估奶牛胃肠道甲烷排放模型的估算精度时,MSPE方法主要包括:1)预测误差均方根(RMSPE)的计算,RMSPE是MSPE的开方值,以实测均值%表示,旨在评估总体估算误差;2)ECT、ER和ED值的计算;3)绘制估算值与实测值的相关关系图,估算值与实测值间的线性一元回归方程通过回归分析(SAS 9.1)获得,比较回归线与1∶1标准线间的关系;4)残差分析[25],即通过回归分析(SAS 9.1)获取残差与估算值间的线性一元回归方程,判定回归方程的斜率和截距是否与0存在差异显著性关系,P<0.05作为差异显著的判断标准。1.5.2 CCC分析方法 CCC分析方法是一种通过测量估算值和实测值的回归线与过原点45°基准线的距离来评价两者一致性的分析方法[26]。CCC方法主要包括CCC、Cb、v和u值等组分[27],其计算公式:
CCC=r×Cb
式中,Cb为偏差校正因子,即最佳拟合线偏离过原点45°基准线的距离;r为估算值与实测值间的相关系数;v为实测值总体标准差和估算值总体标准差的比值;u为实测值与估算值间的偏移程度。当u为正值时,奶牛胃肠道甲烷排放量被模型低估;当u为负值时,奶牛胃肠道甲烷排放量被高估。CCC值的为0~1,当CCC值越接近1、u越接近0时,奶牛胃肠道甲烷排放量估算值与实测值间的一致性越高,即表明模型的估算精度越高。
2 结 果
2.1 奶牛数据汇总
奶牛体重、产奶量、采食情况和甲烷排放特性等指标见表3。28头试验奶牛的代谢体重BW0.75为25.2~112.0,泌乳奶牛产奶量为10.1~26.1 kg·d-1。DMI和GEI的平均值分别为8.8 kg·d-1和142.0 MJ·d-1。精饲料和粗饲料平均摄入量分别为3.83和5.00 kg·d-1,ADFI和NDFI平均摄入量分别为2.37和3.90 kg·d-1。28头试验奶牛胃肠道甲烷排放量实测值均值为162.0 g·d-1。Ym和EF的平均值分别为7.22%和59.0 kg·头-1·年-1。
8个模型的估算值结果显示(表4),奶牛胃肠道甲烷排放量的估算均值为95~258 g·d-1,其中模型2的估算均值(166 g·d-1)与实测均值(162 g·d-1)最为接近,而与实测均值相差最大的是模型5和7。
表3 试验奶牛数据汇总
Table 3 Summary of the experimental data of dairy cows
指标Item均值Mean标准差SD最小值Min最大值MaxBW/kg322.0163.074.0540.0BW0.75/kg74.030.225.2112.0泌乳牛产奶量/(kg·d-1)Milkyieldoflactatingcow15.85.010.126.1精饲料/kgConcentrate3.832.111.337.29粗饲料/kgRoughage5.002.680.379.00粗饲料比例/%Concentrate/Roughage54.610.821.768.7DMI/(kg·d-1)8.84.71.715.5ADFI/(kg·d-1)2.371.270.274.24NDFI/(kg·d-1)3.902.141.097.22GEI/(MJ·d-1)142.095.838.9295.0CH4/(g·d-1)162.083.839.5292.0CH4/(MJ·d-1)8.994.662.2016.30Ym/%7.22.14.112.3EF/(kg·头-1·年-1)59.030.614.4107.0
CH4.甲烷;Ym.甲烷能转化因子;EF.甲烷排放因子
CH4.Methane;Ym.Methane conversion factor;EF.Methane emission factor
2.2 MSPE方法分析结果
由表4可知,模型8的RMSPE值最小,模型7的RMSPE值最大。MSPE各组分分析结果显示:1)ECT值最小的是模型2,其次是模型1,模型7的ECT值最大;2)ER值最小的是模型7和3,模型2的ER值最大;3)ED值最大的是模型8。
奶牛胃肠道甲烷排放量估算值与实测值间的关系图(图1)显示,模型1和2估算值与实测值的一次回归线与1∶1标准线相比有明显交叉,模型3和6的一次回归线较1∶1标准线向右偏移,而模型4、5和7的既存在斜率的偏离也存在整体偏移,模型8的一次回归线与1∶1标准线最为接近,接近重合;8个模型的误差均方根(RMSE)为27.2%~55.8%。
残差与估算值的一次回归分析结果(表5)显示:模型3、6、7和8的斜率与0比较差异不显著,其余模型的斜率与0比较皆差异显著(P<0.001);模型3、5、6和8的截距与0比较差异不显著,其余模型的截距与0比较皆差异显著(P<0.001)。8个模型的残差与估算值的决定系数R2为0.009~0.657。
2.3 CCC方法分析结果
模型8的CCC值最接近1,模型5的CCC值最小;估算值与实测值间的相关系数最接近1的是模型6,最小的是模型5;Cb值最接近1的是模型8,Cb值最小的是模型5;模型1、2和8估算的奶牛胃肠道甲烷排放量与实测值较为接近,模型4和5的估算值偏低(u=0.925,1.720);模型3、6和7的奶牛胃肠道甲烷排放量估算值偏高,其u值分别为-0.431、-0.427和-1.180。
表4 MSPE方法分析结果汇总
Table 4 Summary of MSPE analysis
模型Model估算均值/(g·d-1)Mean标准差/(g·d-1)SD预测误差均方根/%RMSPE总体偏差/%ECT斜率误差/%ER随机误差/%ED1153103.045.33.635.860.52166112.050.30.750.149.2319471.149.743.20.556.3411630.272.639.739.620.759518.796.348.120.731.2619786.847.057.63.239.2725882.5101.090.10.29.7815482.627.37.11.391.7
表5 残差与估算值间的一次线性关系
Table 5 The linear relationship between the residuals and predicted values
模型Model斜率Slope截距Intercept数值Value标准误SEMP值P⁃value数值Value标准误SEMP值P⁃value决定系数R21-0.270.068<0.00149.512.5<0.0010.3722-0.320.063<0.00149.512.5<0.0010.50530.050.1050.633-42.521.60.0500.00941.540.218<0.001-133.026.1<0.0010.65752.380.570<0.001-159.055.30.0080.3996-0.100.0680.159-16.414.60.2710.0757-0.060.0760.424-80.320.6<0.0010.0258-0.040.0630.553-13.111.00.2450.014
实线.奶牛胃肠道甲烷排放量估算值与实测值间的一次回归线;虚线.1∶1 的标准线Solid line.The regression line between predicted and observed enteric methane emissions in dairy cows;Dashed line.1∶1 standard line图1 奶牛胃肠道甲烷排放量估算值与实测值间的关系Fig.1 Relationship between predicted and observed enteric methane emissions from dairy cow
表6 CCC分析结果
Table 6 Results of CCC analysis
模型Model一致性相关系数CCC相关系数r偏差校正因子Cb标准差变化v估算偏移程度u10.8180.9030.9050.810.09520.7010.9030.8580.75-0.04330.8060.8910.9041.18-0.43140.4590.9160.5012.770.92550.1980.7570.2624.471.72060.8550.9340.9160.97-0.42770.5450.9240.5901.02-1.18080.8950.8990.9961.020.089
3 讨 论
3.1 奶牛胃肠道甲烷排放特征
M.Patel等[28]利用3种不同精粗比的牧草青贮日粮饲喂6头泌乳奶牛并测定其胃肠道甲烷排放量,发现饲喂精粗比为5∶5、7∶3和9∶1的3种日粮的奶牛胃肠道甲烷排放量分别为282、300和321 g·d-1,甲烷能转化因子为别为5.1%、5.4%和5.6%,均低于IPCC(2006)Tier2的默认值6.5%。F.Klevenhusen等[29]研究了干草、大麦和玉米3种不同典型日粮对18头奶牛胃肠道甲烷排放规律的影响,发现3种日粮的Ym值(7.9%、6.8%和7.1%)均高于IPCC(2006)Tier2的默认值6.5%。本试验测定的奶牛胃肠道甲烷转化因子均值为7.2%,高于IPCC(2006)Tier2的默认值6.5%近一个百分点。研究表明,胃肠道甲烷转化因子受采食方式、采食量、日粮精粗比和粗饲料质量等因素的影响[30-32],在本试验中,奶牛摄入日粮的蛋白含量为11%,而NDF和ADF含量分别为44.2%和24.9%,日粮摄入营养量明显低于NRC(2001)[33]的推荐量。本研究结果提示,提高奶牛的饲养水平是减少奶牛胃肠道甲烷排放的重要途径。
另外,本次试验测得的泌乳奶牛胃肠道甲烷排放因子为91 kg·头-1·年-1,远高于IPCC(2006)Tier1中推荐的亚洲国家泌乳奶牛胃肠道甲烷排放因子61 kg·头-1·年-1;而非泌乳奶牛胃肠道甲烷排放因子为35 kg·头-1·年-1,低于IPCC(2006)Tier1的亚洲推荐值47 kg·头-1·年-1,说明该牧场整体奶牛饲养水平偏低。
3.2 模型估算精度的评估与分析
模型1和2是IPCC(1997,2006)Tier2推荐的奶牛胃肠道甲烷排放模型。J.L.Ellis等[34]对9个奶牛胃肠道甲烷排放模型的估算精度进行了评估,认为IPCC(1997)Tier2(模型1)的估算精度较低,当模型1应用于奶牛个体水平(IND)胃肠道甲烷排放的估算时,CCC值仅为0.009,估算值明显偏低。E.Kebreab等[35]评估了4个模型估算美国奶牛胃肠道甲烷排放的精度,认为IPCC(2006)Tier2(模型2)的估算精度误差主要来自于整体偏差(ECT=64.6%),残差与估算值一次回归线的斜率和截距与0比较皆差异显著,且CCC分析结果显示估算值明显偏高,这与本试验结果不一致,本试验中,MSPE分析结果显示,模型1和2得出的RMSPE值分别为45.3%和50.3%,ER所占MSPE比例较大(分别为35.8%和50.1%),实测值与估算值间的一次回归线与1∶1标准线有明显交叉,同时残差分析显示,回归线的斜率和截距与0比较皆差异显著,这说明模型1和2的估算误差主要来自于回归方程的斜率即回归斜率偏离;而CCC分析结果显示,模型1和2对奶牛胃肠道甲烷排放量的估算值接近实测值,其中u接近0,CCC值超过0.7,两种分析方法存在一定差异。另外,本试验所得Ym值为7.2%,高于模型1和2提供的默认值(6.0%和6.5%),说明,Ym是导致两个模型回归斜率偏离的原因,因此,处于不同区域生态环境和饲喂不同日粮的奶牛其胃肠道甲烷能转化因子存在差异。影响Ym的主要因素:1)模型仅仅以GEI来估算奶牛胃肠道甲烷排放,不能充分反映日粮的组成变化;2)模型没有考虑环境因素、瘤胃微生物对奶牛胃肠道甲烷排放量的影响[36];3)GE本身不能准确反映能量的消化率变异进而造成误差[37]。
L.E.C.Chatepa[38]对25头以紫花苜蓿和玉米青贮为日粮的奶牛胃肠道甲烷排放量实测值与7个甲烷排放模型的估算值相比较,研究结果表明,模型3的估算精度偏低,估算值(11 MJ·d-1)与实测值(29.1 MJ·d-1)相差很大,这与本试验结果相似。本试验中,模型3的RMSPE值高达49.7%,实测值与估算值的一元回归线较1∶1标准线有明显右偏移,说明该模型的估算误差主要来自回归方程的截距即整体偏差,且模型3的估算值明显偏高(u= -0.431)。这种差别可能是在相同DMI条件下,J.Axelsson等[19]试验中的奶牛胃肠道甲烷排放水平远高于本试验。
日粮纤维采食水平是影响奶牛胃肠道甲烷排放的重要因素[21,39]。研究表明,日粮中NDF和ADF含量与奶牛胃肠道甲烷排放有较高的相关性[40-41]。本研究对3个含NDFI和ADFI采食量模型(模型4、5和6)的估算精度进行评估,结果发现,3个模型的估算精度都较低,但模型6的整体估算精度要高于模型4和5,这与J.L.Ellis等[20]的研究结果相一致。究其原因,与模型4和5相比,模型6增加了变量,整合了更为全面的日粮纤维成分信息,能更好地代表日粮纤维水平的变化。另外,模型6经残差分析验证显示,残差与估算值回归方程的截距与0比较,差异性接近于显著水平,说明模型6的估算误差主要来自整体偏差。因此,本试验条件下,多变量模型6可能是通过增加变量信息来减少回归斜率偏离所带来的误差,减少了单纤维变量模型(模型4和5)在该方面的缺陷。模型4、5和6没有考虑到日粮碳水化合物瘤胃降解率和日粮成分的瘤胃流通速率等因子的影响,这极大影响其估算精度。
模型7是J.A.N.Mills等[21]根据英国和美国北部牧场的159头奶牛胃肠道甲烷排放规律而建立,结果显示该模型有较高的估算精度(RMSPE=6.4%),模型的估算误差主要来自于随机效应(ED=75%)。F.Hippenstiel等[42]以5种典型中欧日粮为基础,利用9个甲烷排放模型估算荷斯坦奶牛胃肠道甲烷排放量,研究结果表明,模型7对于饲喂5种日粮的奶牛胃肠道甲烷排放估算值均低于各组实测值。另外,J.L.Ellis等[20]试验发现,模型7的估算精度较低(RMSPE=43.3%,ECT=56%)。本试验中,模型7估算精度亦很低,ECT>90%,残差与估算值一次回归线的斜率与0比较差异不显著,截距与0比较差异显著,说明模型估算误差主要来自于整体偏差。粗饲料比例是模型7中的其中一个重要变量,本试验使用的商品化普瑞纳精饲料中含有较高的纤维比例(NDF>30%)。因此,稻草采食量不等于实际日粮粗饲料采食量,这是导致模型7整体偏差进而影响其估算精度的主要原因。
C.C.Palliser等[43]利用4个模型估算8头采食多年生黑麦草放牧奶牛的胃肠道甲烷排放量,结果显示,模型8的预测能力较低,在4个模型中,模型8的甲烷排放量估算值明显低于实测值。这与本试验结果相差较大,MSPE和CCC两种分析结果一致显示,模型8的估算精度最高。其原因可能是,本试验以产奶量和体重为梯度来选择试验奶牛,该模型恰含有产奶量和体重两个变量。模型8是否可以用来进行更大范围的中国奶牛胃肠道甲烷排放量的预测,仍然需要更多试验来证明。
4 结 论
本试验估算精度最高的模型是模型8:CH4(g·d-1)= 10+4.9×日产奶量(kg·d-1)+1.5×BW0.75(kg)。关于奶牛胃肠道甲烷排放的估算和减排工作,有必要增加试验动物数量,加强和扩充奶牛胃肠道甲烷排放数据,建立更加准确、可靠的甲烷排放模型估算方法。
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(编辑 郭云雁)
Evaluation of Accuracy of Models to Predict Enteric Methane Emissions in Dairy Cows
XIE Tian-yu1,2,WANG Min1*,WANG Rong1,4,YAN Zhi-cheng1,5, SHI Hui-yu2,GAO Min3*,TAN Zhi-liang1
(1.InstituteofSubtropicalAgriculture,theChineseAcademyofSciences,Changsha410128,China; 2.CollegeofAnimalScience,InnerMongoliaAgriculturalUniversity,Hohhot010018,China; 3.InstituteofAnimalNutritionandFeed,InnerMongoliaAcademyofAgriculturalandAnimalHusbandrySciences,Hohhot010031,China;4.CollegeofAnimalScienceandTechnology,HunanAgriculturalUniversity,Changsha410128,China;5.CollegeofHorticultureLandscape,HunanAgriculturalUniversity,Changsha410128,China)
This experiment was conducted to evaluate and compare the accuracy of 8 published models to predict the enteric methane emissions in dairy cows,and analyze the factors that could affect the accuracy of prediction.28 Chinese Holstein dairy cows were selected in the Wangcheng Bairuopu dairy farm,Hunan province,to determine the enteric methane emissions,body weight,milk production,feed intake and other nutrients intake(acid detergent fiber,neutral detergent fiber and gross energy) and etc.The difference between the predicted and observed values of enteric methane emissions from dairy cows was estimated and compared based on the mean squared prediction error(MSPE)and concordance correlation coefficient(CCC)methods,and the factors influencing the accuracy of predictions of 8 published models were analyzed.The results showed that the highest accuracy of prediction for model 8,medium accuracy of prediction for model 1,2,3 and 6,and the lowest accuracy of prediction for model 4,5 and 7.The errors influencing the accuracy of model 1 and 2 were mainly caused by deviation of regression slope from unity;the errors influencing the accuracy of model 3,6 and 7 were mainly caused by the overall bias;the errors influencing the accuracy of model 4 and 5 were caused by both deviation of regression slope from unity and overall bias.The predicting errors of model 1 and 2 were attributed to the difference of calculatedYmand IPCC defaultYm;the predicting errors of model 3 was due to that enteric methane emissions for the model 3 was higher than that in this study under the same DMI;the predicting errors of the model 4,5 and 6 were mainly caused for not considering the rumen feed digestion of carbohydrate,ruminal passage rate of dietary nutrient and etc;the predicting errors of model 7 was due to that rice straw intake couldn’t represent real dietary forage intake.Model 8 with 2 variables of milk yield(kg·d-1)and BW(kg)had the highest accurancy of prediction in this trial.Experiments are still needed to collect more data to develop accurate and reliable methods of models to predict enteric methane emissions in dairy cows.
model;accuracy of prediction;enteric methane emissions;dairy cows
10.11843/j.issn.0366-6964.2015.09.012
2014-10-16
国家自然科学基金(31472133);中国科学院战略性先导专项(XDA05020700);国际原子能项目(16315);现代农业(奶牛)产业技术体系建设专项资金(CARS-37)
谢天宇(1989-),男,内蒙古乌兰浩特人,硕士生,主要从事反刍动物营养与调控研究,E-mail:xie8803262@163.com
*通信作者:王 敏,副研究员,E-mail:wing_mail@hotmail.com;高 民,研究员, E-mail:gmyh1588@126.com
S823.91;S815.4
A
0366-6964(2015)09-1574-10