四种玉米品种全株青贮效果比较分析

甘肃省中西部地区作为玉米制种的主要基地,有着丰富的牧草资源,为青贮饲料生产奠定了一定基础,青贮饲料中含有丰富的易消化营养成分,可以以一定比例替代生猪饲料中的精料.本文通过试验研究甘肃省"粮改饲"四种主要玉米品种的青贮效果,发现金凯3号玉米在营养品质和矿物质含量方面与其他品种相比有显著差异(P＜0.05),可作为青贮玉米的优势品种.     

全株玉米青贮不同添加比例对八眉猪生长性能、血液生化指标和饲料成本的影响研究

为探索八眉猪对全株玉米青贮的利用效果,提高八眉猪养殖的效益,试验选择日龄、体重相近的60头健康仔猪,随机分为5组,每组3个重复,每个重复4头,预试期7 d,正试期134 d。对照组饲喂添加预混料的基础日粮,试验组根据不同饲养阶段梯次添加20%、40%、60%、80%的全株玉米青贮,至141 d育肥出栏,对比分析各组试验猪的生长性能、血液生化指标和经济效益。结果显示：（1）试验组日增重均极显著低于对照组（P < 0.01）,随全株玉米青贮添加量的增加,日增重逐步降低。试验1、2、3、4组分别为对照组的95.39%、92.23%、93.22%和87.06%。（2）试验组饲料成本均极显著低于对照组（P < 0.01）,试验1、2、3、4组相比对照组毛重每千克饲料成本分别降低1.41、2.34、3.30元和3.53元。随全株玉米青贮添加量的增加,饲料成本逐步降低,效益逐步增长,添加量为80%时饲料成本最低,比对照组节约饲料成本45.14%。试验组料肉比显著高于对照组,试验1、2、3、4组分别为对照组的128.57%、130.84%、124.35%和145.13%（P < 0.05）。（3）饲喂添加全株玉米青贮的日粮生产性能降低对效益的影响显著低于饲料成本下降对效益的影响。（4）试验组和对照组相比血液生化指标无显著性差异。 [关键词] 全株玉米青贮| 不同添加比例|八眉猪|生长性能|血液生化|经济效益     

生猪生长育肥调控

我国是生猪养殖大国,年出栏生猪和猪肉产量均在世界前列,猪肉产品一直是我国居民餐桌上的主要肉食,占有重要的地位,猪肉消费量占世界总消费量的一半以上。伴随我国巨大的消费需求,生猪养殖行业逐渐向规模化、标准化养殖模式转变,生猪育肥阶段是其生长速度较快的阶段,这一时期要做好饲养管理,遵循生猪的生长规律,科学饲养,促进生猪生产性能的提升,创造更高的经济效益。养殖过程中,科学合理的日粮、生活环境的控制、饲料加工、生物安全的防控等因素均会对生猪的生产性能产生一定影响。     

驴驹的饲养管理技术要点

新生驴驹的生理机能发育不完善,其饲养管理的好坏直接影响驴驹的存活率,也会影响驴驹育成阶段的健康状况、生长发育以及性成熟后的生产机能和繁殖能力等。本文旨在通过驴驹的生理特点和饲养管理技术要点介绍,为广大驴养殖户在驴驹的饲养管理过程提供技术参考。     

日粮中添加不同比例全株青贮玉米对育肥猪生产性能、血液生理生化指标和经济效益的影响

血液生理指标是衡量动物机体健康与否的重要参数，也是机体调节内环境的主要工具，通过对血液生理生化指标的检验，可以了解动物机体对营养物质的吸收利用情况，有助于调节日粮中各营养成分配比，减少营养物质的浪费。随着养殖规模的扩大和集约化养殖的发展，现阶段养猪业出现了许多新的问题：人猪争粮矛盾突出影响粮食安全，有关资料显示，玉米在育肥猪的整个饲养阶段饲料原料中占比达到70%以上。猪作为杂食动物的典型，具有发达的盲肠、空肠和结肠，可以利用青绿饲料，尤其是肠道内大量的微生物，一方面可以分解纤维物质，另一方面可以刺激胃肠蠕动，提高猪只采食量，减少粪污中氮、磷等物质的排放。国内外有关纤维物质猪消化利用研究大多数集中在甜菜、苜蓿等鲜绿饲料上，对发酵的青贮饲料研究较少。近年来，随着环境压力的增大，生猪养殖出现了“北移”的现象，甘肃省生猪养殖场数量越来越多，截至2021年10月初，甘肃省新建猪场745个。截止2020年年底生猪存栏、出栏和猪肉产量分别为622万头、664.3万头和36.2万吨，全产业链产值达到334亿元。甘肃省养猪历史悠久，基础条件好，技术、市场成熟，青贮专用玉米种植面积大，饲料资源丰富多样，在养猪领域具有得天独厚的条件。目前，生猪能否利用全株青贮玉米丰富的营养及菌群，在生产中报道较少，本文旨在研究日粮中添加一定比例全株青贮玉米对生长育肥猪生产性能、血液生理生化指标和经济效益影响，为其在养猪生产中的应用提供坚实的试验理论依据。     

基于近红外光谱技术分析无芒雀麦元素含量

无芒雀麦(Bromus inermis)具有丰富的营养价值。近红外光谱技术(NIRS)具有快速、高效和无损等优点，本研究利用NIRS和改良偏最小二乘法(MPLS)，结合湿化学分析方法分析了101份无芒雀麦样品中K、Ca、P、Mg、Fe、Al和Mn元素含量。结果表明：所建立的预测模型中，K、P、Fe和Al的外部验证相对分析误差(RPD)较高，分别为2.60、2.88、4.60和2.68，说明预测准确性较高，可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量；Ca和Mg的RPD值为2.37和2.38，预测精度较弱，能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选；Mn的RPD值较低，为1.93，预测效果较差，预测值与实测值的误差较大。