通过整合气候分类来改进反动物生产系统中肠道甲排放模型的预测

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 动物科学动物科学
• 环境科学 环境科学

背景情况:

• 存在数学模型来预测反动物的肠道甲 (CH4) 生产.
• 这些模型通常是从特定地区和生产系统的数据开发出来的,这限制了它们的普遍适用性.
• 评估南美各种生产系统中现有的模型对于准确的甲排放估计至关重要.

研究的目的:

• 评估现有数学模型对反动物肠道CH4排放的预测性能.
• 评估模型在南美洲的不同生产系统,气候区 (科本分类) 和食成分 (NDF,EE,粉,消化能力) 的适用性.
• 确定表现最佳的模型,并提供改善CH4排放预测的建议.

主要方法:

• 评估了现有的数学模型,用于预测牛 (乳制品,牛肉) 和羊的肠道CH4排放量 (g/d).
• 模型使用阿根廷,巴西,智利和乌拉圭的各种生产系统的数据进行评估.
• 使用根平均平方预测误差 (RMSPE) 和RMSPE与观察值标准偏差 (RSR) 的比率来排名性能.
• 气候和饮食分类 (高/低NDF,EE,粉,NDF消化能力) 用于在特定条件下评估模型性能.

主要成果:

• 模型性能在气候区,动物类别和饮食类型之间有很大的差异.
• 在温带,炎热的夏季气候下,所有模型对乳牛的表现都很差,但有些模型对高NDF饮食的表现很好.
• 对于高NDF饮食中的肉牛,Yan等人. (2009) 模型是最好的 (RSR=0.85). 对于绵羊来说,Congio等. (2022a) 的表现最好 (RSR=0.63),其中Belanche等人表现最好. (2023) 在高NDF饮食方面表现出色.
• 在温带,温暖的夏季 (Cfb) 气候下,米尔斯等人. (2003年) 的模型对乳牛 (RSR=0.78) 的表现最好,而van Lingen等人对乳牛表现最好. (2019年) 牛肉类 (RSR=0.91) 的情况.
• 纳入NDF摄入量 (NDFI) 和以太提取物 (EE) 的模型对于乳牛的低EE饮食是最好的.
• 所有模型在Cfb气候中的绵羊和热带萨凡纳气候中的肉牛的表现都很差.

结论:

• 现有的模型经常显示南美反动物生产系统中肠道CH4排放的预测准确性较差.
• 模型的性能高度依赖于气候区,反动物类别,料摄入量和详细的食成分.
• 未来的模型开发应该整合这些因素,包括潜在的缓解策略和料消化性,以提高区域准确性.