放牧家畜采食量和采食成分測定技術評述

張曉慶，侯向陽，張英俊

(1.中國農(nóng)業(yè)科學院草原研究所 農(nóng)業(yè)部草原資源與生態(tài)重點開放實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010； 2.中國農(nóng)業(yè)大學院動物科技學院，北京 100193)

放牧家畜采食量和采食成分測定技術評述

張曉慶1,2，侯向陽1，張英俊2

(1.中國農(nóng)業(yè)科學院草原研究所 農(nóng)業(yè)部草原資源與生態(tài)重點開放實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010； 2.中國農(nóng)業(yè)大學院動物科技學院，北京 100193)

放牧家畜的采食量是人們了解放牧系統(tǒng)動力學的關鍵之一。研究已查明，了解了放牧家畜的采食量和采食成分就能明晰家畜的營養(yǎng)狀況，預測其生產(chǎn)性能，從而為草地管理決策提供目標，為優(yōu)化資源利用提供基礎數(shù)據(jù)。然而，估測放牧家畜的采食量及其組分是困難的，也是昂貴的。雖然那些改進的技術和方法有效地增強了人們獲取家畜牧食行為數(shù)據(jù)的能力，但是測定放牧動物的采食量、采食成分和養(yǎng)分消化率一直以來都是營養(yǎng)學研究的挑戰(zhàn)，方法眾多，卻各有利弊。因此，本研究針對目前估測放牧家畜采食量和采食成分的常用方法，如模擬采食法、牧前牧后差額法、酸不溶灰分法、三結合法、植物蠟層指示劑法和近紅外光譜技術法，對它們的利弊和準確性進行討論，并探析未來發(fā)展趨向，為今后的研究提供資料。

草食動物；放牧；采食量；采食成分；估測技術

草地畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展要求充分檢測動物的營養(yǎng)狀況，這樣才能為管理決策提供目標，例如對不同畜種配置適宜牧草、根據(jù)牧草資源選擇家畜、為退化草地選擇補播草種以及為家畜設計合理的補飼措施。在植物群落復雜多樣的草地上自由采食的草食動物有很多不同層次的選擇使它們的營養(yǎng)攝入達到最優(yōu)[1]，了解家畜選擇的物種類別和每種物種在總體采食量中的貢獻就能明確家畜的營養(yǎng)狀況，并能提供可行的草地管理策略，優(yōu)化資源利用[2]?？傊?，采食量是了解放牧系統(tǒng)動力學的關鍵之一，欲明晰家畜的營養(yǎng)狀況，預測其生產(chǎn)性能，就必須準確估測其采食量及其組分。

在放牧情況下，測定家畜的牧草攝入量可以預測其生產(chǎn)性能[3]和營養(yǎng)狀況[4]。然而，估測放牧家畜的采食量、采食成分和養(yǎng)分消化率一直以來是營養(yǎng)學研究的挑戰(zhàn)，因為目前的測定方法都有其自身固有的缺陷，例如，主觀性大、誤差較大、回收率影響等問題。因此，本研究針對目前測定放牧家畜采食量和采食成分的常用方法，對它們的利弊和準確性進行討論，并探析未來發(fā)展趨向，以期為今后的研究提供資料。

1 常規(guī)測定方法

1.1模擬采食法 該方法是用直接觀察法(肉眼近距離觀察或利用望遠鏡遠距離觀察)，觀察放牧家畜的游走路線、采食和反芻時間以及采食的牧草種類、部位和采食口數(shù)等行為特征。根據(jù)記錄的觀察結果，模仿動物采食，計算采食量。20世紀50年代，國內(nèi)任繼周等用模擬法(肉眼)較理想地估測了藏羊[5]和牦牛[6]的采食量。時至今日，國內(nèi)外關于放牧草食動物擇食行為和群體行為的許多研究[7-10]仍然采用此法。家畜的擇食特征是很難人為把握的(尤其是羊[11])，所以雖然模擬采食法簡單易行，但其精確性差，而且在草地植物種類復雜多樣的情況下，更難操作。

另外，對于在廣闊草原上自由采食的動物，跟蹤觀察不僅費時費力，而且很難在同一時間準確記錄家畜復雜的行為特征，觀測結果難免會有疏漏。全球定位系統(tǒng)(GPS Collars)和錄像(Video Recordings)技術解決了這些問題，它們能在低成本狀態(tài)下 長期地、不間斷地檢測放牧家畜的活動和晝夜節(jié)律行為[12-14]。與直接觀察法不同，GPS數(shù)據(jù)能輕而易舉地同時將大量空間參數(shù)存儲在地理信息系統(tǒng)(GIS)[15]，為人們反饋來自動物方面的更多信息。盡管早在20世紀50年代就有用步數(shù)計[16]和自動行為記錄系統(tǒng)(最早的自動行為記錄系統(tǒng)之一，是用一個微小的轉換器作為壓力感應器，來檢測家畜臥息和站立)[17]記錄家畜的行走步數(shù)和臥息等行為的報道，90年代有用照相機記錄家畜位置和其他行為的報道[18]，但自動電子傳感器在放牧家畜采食量研究中的應用仍然是一項新技術[19-20]。近些年用的音訊檢測(Sound Metrics)技術，包括音頻和振幅，它能辨別并確定食物的攝取過程，如下頜傳感器(Jaw Sensors)[21-22]和聲音記錄器結合錄像或直接觀察法[23-24]，能提供大量有關攝食行為的數(shù)據(jù)，尤其是通過軟件分辨而來的數(shù)據(jù)能確定下頜的運動情況。然而，應用這種方法估測采食量需要校正單口采食量與被采食牧草和模擬采食變異之間的關系。最新研究報道[25]，用聲音監(jiān)控系統(tǒng)(數(shù)字音頻記錄器和自動識別系統(tǒng))成功探測了放牧牛的采食情況(圖1)，并收集了放牧有關的數(shù)據(jù)(采食口數(shù)和聲音參數(shù))。總之，應用電子信息技術研究放牧家畜是目前和將來的重要應用技術，在今后的研究和生產(chǎn)實踐中將會發(fā)揮重要作用。

圖1 小母牛拴系數(shù)字記錄器和麥克風[25]Fig.1 Heifer with digital recorder and microphone[25]

注：A為數(shù)字記錄器，放在塑料保護盒里；B為麥克風。

Note:A,digital recorder placed in plastic box;B,microphone.

1.2牧前牧后差額法 該方法是一種常用的間接測定方法，用放牧前和放牧后草地生物量的減少來計算采食量。常用扣籠技術作保護樣方計算放牧前后牧草生物量的減少[26-27]。雖然差額法操作簡便，但存在嚴格的限制條件，即扣籠放牧必須頻繁采樣以充分檢測牧草生物量的變化[23]。De Leeuw和Bakker[28]的研究表明，用扣籠法計算的牧草采食量過高估算了牧草的消耗量，因為踐踏損失掉的牧草也被計算在內(nèi)。所以，用該方法估測的采食量高于家畜的實際采食量。Undi等[29]比較了用凈能方程、Minson 方程、飽和鏈烷和扣籠放牧4種不同技術測得的采食量，發(fā)現(xiàn)用扣籠法估測的平均干物質(zhì)采食量(DMI)為(17.59±11.61)kg·d-1，顯著高于(Plt;0.05)其他技術的估測值。他們推測，當用扣籠技術估測放牧家畜采食量時籠子周圍踩踏倒的牧草似乎是一個重要的考慮因素，然后證明了被采食掉的牧草量與未采食牧草量之間存在正的線性關系(r=0.44，P=0.002)(圖2)，從而解釋了這個問題(踐踏和其他損失造成扣籠技術高估了DMI)。用牧前牧后差額法估測的12月齡小母牛的DMI比理論值高36.6%，而12月齡低20.2%[30]。

圖2 扣籠技術估測的干物質(zhì)采食量與 未采食牧草生物量之間的關系[29]Fig.2 Relationship between cage technique DMI estimates and standing for age biomss[29]

牧前牧后差額法的另一個局限性是很難估測牧草的再生情況[31]。采食干擾情況下的牧草生長和不受干擾(扣籠)下牧草生長情況不同。包國章等[32]研究發(fā)現(xiàn)，適度放牧、刈割能提高亞熱帶高山栽培草地鴨茅(Dactylisglomerata)、黑麥草(Loliumperenne)種群的適應性。隨著刈割次數(shù)增加,貯藏碳水化合物含量下降，刈割次數(shù)越多，糖含量下降越多[33-34]。國內(nèi)外有關采食干擾(刈割干擾)與植物生長繁殖方面的研究報道較多。朱玨等[35]從刈割頻次、刈割時間和刈割方式3方面全面綜述了刈割對牧草生物量及其品質(zhì)的影響。

1.3酸不溶灰分法 酸不溶灰分法，簡稱AIA法。牧草中常含有一定量的不溶性硅酸鹽類，不能被家畜所消化吸收。利用牧草和糞便中酸不溶灰分含量的變化，結合外源指示劑(或全收糞法)測算家畜排糞量，再用家畜日排糞量和糞中AIA(4 mol·L-1HCl不溶灰分)含量的乘積除以牧草中AIA的含量，推算出采食量和消化率。該方法與木質(zhì)素比較法都屬于內(nèi)源指示劑法，但它比木質(zhì)素法更快更精確[36]。

在理論上，酸不溶灰分不能被家畜消化吸收，可從糞便中全量回收，曾作為一種最準確的方法而被廣泛應用[36-39]。該方法直接利用植物中的酸不溶灰分作指示劑，只需收集牧草樣品和糞便樣品，沒有給動物投喂指示劑的麻煩，操作起來簡便、快捷，對動物也不會帶來應激反應。然而，在放牧條件下，家畜在采食時難免食入草上沾染的泥沙或直接啃食泥土，使得糞中排出的AIA包括內(nèi)源的AIA(即牧草固有的AIA)和外源的AIA(即附著在牧草上的泥沙)，導致AIA 的回收率超過100%[39]，從而影響測定結果的精確性。張曉慶等[40]研究表明，用酸不溶灰分法估測的放牧羔羊的采食量和消化率偏高。

1.4三結合法 三結合法即食道瘺管采樣，兩級離體消化測定消化率，三氧化二鉻(Cr2O3)標記估測排糞量，用公式FDM/(1-DMD)計算采食量[式中，F(xiàn)DM為糞中排出的干物質(zhì)量(g)，DMD為干物質(zhì)消化率]。用食道瘺管采樣，可獲得放牧家畜真實采食的牧草樣品，采樣具有代表性，結果更為準確，避免了模擬法和刈割法取樣的主觀性[41-42]。兩級離體消化法是用人工瘤胃法模擬反芻家畜瘤胃發(fā)酵，結果可信度較高，自Tilley和Terry[43]1963年提出，一直沿用至今。大量研究用Cr2O3作外源指示劑估測放牧家畜的排糞量[44-45]，其優(yōu)點在于Cr2O3的釋放速率穩(wěn)定、回收率高[46-47]，能較準確地反映動物的排糞情況[48]，還可避免母畜尿液污染和公、羯畜丟失糞便，同時免除收集全糞的大量勞動。

盡管三結合法準確性較高，但安裝食道瘺管需要介入外科手術，操作過程煩瑣、費用較高，且測定結果重復性差[49-50]；如果給動物補飼精料，必須測出精料的消化率[51]。Lancaster[52]對Cr2O3測定全糞量進行了10多年的試驗，他建議對于精度較高的研究，還是收集全糞便為宜。另外，長期試驗過程中，Cr2O3隨糞便排泄會不會造成環(huán)境污染也值得考慮。

2 植物蠟層指示劑法

植物蠟質(zhì)類脂物主要包括飽和烷烴、單酯、長鏈脂肪酸、醇類和β二酮等[3]。對牧草而言，主要是飽和烷烴、長鏈脂肪酸和醇，它們在不同物種中的濃度模式不同，且每種植物都有其特定的模式，所以又被稱作“植物指紋”。這些類脂物通常由21～37 個碳原子組成，在植物中廣泛分布，易于分析，幾乎不被家畜消化，在糞便中回收率高，符合作指示劑的要求。植物蠟層指示劑法克服了Cr2O3法的不足，減小了動物個體差異造成的誤差，具有操作簡便、結果準確性高的優(yōu)勢。

近20年來，植物表皮蠟層物質(zhì)，主要是鏈烷，作為內(nèi)源指示劑估測草食動物的采食量和采食成分被逐步完善[3,53-55]。從起初1種指示劑(飽和鏈烷)的應用[49]，發(fā)展到2種指示劑(飽和鏈烷和長鏈醇)[56-57]，甚至3種指示劑(飽和鏈烷、長鏈醇和長鏈脂肪酸)[58-59]的共同使用。當前最重要的發(fā)現(xiàn)是，鏈烷及其碳同位素組分能被用作標記物來直接估測放牧家畜的采食量、食物組成和養(yǎng)分消化率[60]。將來在草食動物營養(yǎng)研究中，這些植物蠟質(zhì)類脂物及其富集的同位素組分標記技術，如穩(wěn)定碳同位素(δ12C、δ13C)、氫同位素(δD)和硫同位素(δ34S)以及微衛(wèi)星標記分析都將可能被應用在草食家畜或野生動物的采食量及食物組分估測中。

2.1飽和鏈烷烴技術 飽和鏈烷烴技術是Mayes等[49]1986年創(chuàng)立的一種特殊的雙指示劑法，是用植物皮層蠟質(zhì)中天然存在的奇數(shù)鏈烷(odd-chain-alkane)作內(nèi)源指示劑，用商業(yè)上生產(chǎn)的偶數(shù)鏈烷(even-chain-alkane)作外源指示劑，二者結合應用的一種雙指示劑法。該方法被認為是最具應用前景、最科學的方法而廣泛應用在草食動物采食量和采食成分的研究中。近年來，該方法在廣泛的應用過程中被逐步完善，并發(fā)現(xiàn)了新的更有效的內(nèi)源指示劑，如長鏈脂肪酸和長鏈脂肪醇。植物中天然存在的鏈烷以C25～C35的奇數(shù)鏈為主，呈明顯的奇偶優(yōu)勢分布，且鏈烷在草食動物糞便中具有較高的回收率[55]，這樣就可以通過糞便中鏈烷的模式來復原草食動物所采食的飼糧[53,61]。一般碳鏈長度相鄰的鏈烷都有相似的回收率[3]。因此，C31/C32或者C33/C32這兩對烷烴是采食估測的最優(yōu)組合[62-63]。在許多植物中C35的含量相當高，故用C35/C36作為指示劑組合[53，64]。驗證試驗顯示，用鏈烷法測定動物個體的采食量、食物成分和營養(yǎng)物質(zhì)消化率是可行的[65-66]。Martinez等[30]對烷烴法和牧前牧后差額法估測的10～14月齡小母牛的DMI與理論采食量進行了比較，結果發(fā)現(xiàn)，烷烴技術估測的10月齡采食量與理論值接近(盡管13月齡有偏低的趨勢，Pgt;0.05)，但用牧前牧后差額法估測的12和14月齡采食量分別比理論值高36.6%和低20.2%(圖3)。

理論上，用飽和鏈烷法可以估測大約15種飼糧成分。Dove和Mayes[3,53-54]在多次試驗中已驗證，該技術可以有效地估測飼糧組成簡單(小于4種)的動物食譜。但是，當牧草中的鏈烷含量比較低，或者種類間含有相似的鏈烷模式時，隨著動物采食成分復雜化，鏈烷技術的估測準確性可能降低[3,53]。另外，自2010年商業(yè)鏈烷緩釋膠囊停產(chǎn)后，自行手工制作的膠囊灌服起來費時費力，且對家畜的應激較大(尤其幼畜)，也給該方法的應用帶來了很大不便。

圖3 理論干物質(zhì)采食量和用烷烴法(10和 13月齡)及牧前牧后差額法(12和14月齡) 測得的小母牛采食量之間的關系[30]Fig.3 Relationship between theoretical dry matter intake and heifer intake based on alkane technique (10 and 13 month age) and pre-and post-grazing technique (12 and 14 months age)[30]

2.2長鏈醇和長鏈脂肪酸 長鏈醇和長鏈脂肪酸通常是大部分植物蠟層的主要成分，它們以偶數(shù)鏈為主。在鏈烷技術受局限時，長鏈醇和長鏈脂肪酸等其他植物蠟層化合物也可以作為指示劑。這得到了Dove和Mayes[67]詳盡分析試驗的支持。常用碳鏈為C20～C34的長鏈脂肪酸作為內(nèi)源指示劑，因為此碳鏈范圍的脂肪酸在動物糞便中的回收率比較高。當然，低碳鏈(lt;C20)脂肪酸的回收率也較高，但是它們在動物體內(nèi)能部分合成，所以不適合作為指示劑[58,68]。研究表明[56,61,69]，將鏈烷、長鏈醇和長鏈脂肪酸3種植物蠟層物質(zhì)結合應用，能提高動物食性估測的準確性和可靠性。

植物蠟層中大部分長鏈醇是伯醇(Primary Alcohols)，以C20～C34的偶數(shù)鏈長鏈醇為主，奇數(shù)鏈伯醇含量很小。許多研究一致認為，長鏈醇[56]和長鏈脂肪酸[58,68]是非常理想的內(nèi)源指示劑，可以用以估測動物的消化率和采食成分。Lin等[57]和林立軍[59]在用長鏈醇和長鏈脂肪酸估測內(nèi)蒙古典型草原放牧綿羊的采食成分和采食量的研究中，獲得了良好的試驗結果。但是，作為植物蠟層物質(zhì)中的成員，長鏈醇和長鏈脂肪酸存在與鏈烷法類似的缺陷。

2.3植物類脂物單體同位素法(δ13C) 盡管驗證試驗顯示，使用飽和鏈烷在估測簡單植被組分(小于4種)上獲得了良好的結果[3,53-54]，但為了校正在植物復雜多樣的植被上放牧的草食動物的食物組成[70]，將其他標記物與烷烴結合起來區(qū)分不同物種是有必要的。從生物地球化學陸源輸入的角度來講，僅僅依靠烷烴來判定生物輸入源存在著一些不足，因為不同的生物體，其碳數(shù)分布可能相同或者差異很小，這些因素都會影響生物源的辨認，只有結合類脂物的單體同位素值，才能有效判定生物源的精確輸入信息[71]。

植物穩(wěn)定碳同位素技術是一種簡捷、快速、高效的技術。20世紀50年代因質(zhì)譜技術的出現(xiàn)而開始測定植物碳同位素，之后穩(wěn)定碳同位素被廣泛應用在生物地球化學、氣候演變、生態(tài)學和植物生理學等研究領域。近2年，氣相色譜-同位素比質(zhì)譜儀(GC-IRMS)技術的研發(fā)，使復雜混合物中單個有機分子穩(wěn)定同位素的研究成為可能。目前，分離有機化合物的興趣更偏重于使用GC-IRMS分析同位素比值[72]，這為測定鏈烷中的13C而不是整個有機物質(zhì)中的13C提供了條件。烷烴中的13C組分，作為植物化合物在牧草和糞便中是穩(wěn)定的，通過同位素分析能被有目標地區(qū)分開，它的使用將改進同位素技術的可靠性[60]。不同光合作用類型植物的正構烷烴單體碳同位素分餾在種間的差異，使其在指示生物源上更精確[73]。

光合途徑相同的植物物種間碳同位素分餾不同[74]。植物穩(wěn)定碳同位素組分(13C)已被用來估測草食動物食物中C3和C4植物的比例[75-76]。使用鏈烷結合飼料有機物質(zhì)中的13C組分能提高奶牛食物成分估測的準確性[77]。Bezabih等[60]對埃塞俄比亞半干旱地區(qū)放牧草地20種植物烷烴中的δ13C組分進行了分析，結果發(fā)現(xiàn)，烷烴中富集的碳同位素為-37.40‰～-19.37‰，種間差異很大，用烷烴無法分離的草種用烷烴中δ13C組分可以很清楚的區(qū)別開來(圖4、圖5)。此結果與Reddy等[78]試驗結果一致。因此，Bezabih等[60]指出，烷烴的δ13C是另一種區(qū)分物種的識別方法，他們建議將兩種方法結合可以改善食物組分估測的準確性?？梢圆捎靡环N合適的數(shù)學程序模型，通過相關來源物和混合物中的同位素組分，就可以有效估測不同來源物質(zhì)在混合物中的比例。

3 近紅外光譜技術

近紅外光譜技術(Near Infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)是利用有機物質(zhì)在近紅外光譜區(qū)特定的波長吸收特性進行分析的一種方法，具有簡單、快速、準確、安全、成本低(不需要化學試劑)的特點。近紅外光譜是波長在780～2 500 nm范圍內(nèi)的紅外光，它主要是由于有機物分子振動的倍頻或合頻能對特定波段電磁波產(chǎn)生吸收而形成的譜帶。光譜記錄的是有機物分子中單個化學鍵的倍頻和合頻信息，主要是含氫基團(如，O-H、C-H、N-H、S-H等)的信息，不同種類的化學鍵能形成特定的吸收光譜[79]。因此，相同數(shù)量的不同有機物分子所產(chǎn)生的近紅外譜帶不同，可以在近紅外譜帶與有機成分含量之間建立聯(lián)系，通過物質(zhì)的近紅外光譜信息，利用數(shù)學方法建立回歸模型，從而預測物質(zhì)中該組分的含量。該方法已被成功應用到飼料蛋白質(zhì)、纖維、礦物質(zhì)等養(yǎng)分含量的預測中[80-84]。美國谷物化學家協(xié)會(AACC)和美國標準化學家協(xié)會(AOAC)認可并采用了NIRS測定方法。

圖4 放牧場不同牧草烷烴濃度空間分布圖[60]Fig.4 Spatial distribution of alkane concentration ofdifferent plants in grazing grassland[60]

圖5 放牧場不同牧草烷烴中δ13C空間分布圖[60]Fig.5 Spatial distribution of δ13C in alkane of different plants in grazing grassland[60]

利用NIRS技術預測家畜采食量和采食成分，興起于20世紀70年代[85]。該方法需要獲取動物糞便的光譜信息，通過數(shù)學模型來進行預測。Flinn等[86]應用近紅外技術估測家畜的采食量時發(fā)現(xiàn)，與飽和鏈烷法相比，近紅外技術獲得的結果準確性較高。Glasser[87]在山羊試驗中獲得了非常好的預測結果(R2gt;0.94)。Walker等[88]研究也表明，NIRS技術比食道瘺管法更準確。但Boval等[89]應用NIRS技術測得的牛的有機物采食量卻偏低(R2=0.61)。近紅外模型預測結果準確性偏低的原因可能是飼糧組分來自同一個種植區(qū)域或樣本量不夠，使得糞樣的變化較小，樣品代表性差。當預測樣品來源于建標樣品集時，預測準確性高(R2=0.96)；當預測樣品來源于其他樣品集時，預測準確性則偏低。利用NIRS技術估測飼糧成分時應包括不含預測成分的背景飼料，即預測成分的變化范圍要足夠大[90]。

近紅外光譜分析技術雖具有諸多優(yōu)勢，但其估測準確性受多種因素的影響。標樣是NIRS 技術的核心，標樣中被預測組分的含量范圍及分布狀況將直接影響建標方程的測定范圍和預測準確性。所以，采集具有代表性的一定數(shù)量的樣品是該方法的基礎。只要建立可靠的模型，NIRS 技術就能發(fā)揮優(yōu)勢。如果能將該方法很好的應用到放牧家畜上，將是放牧家畜營養(yǎng)監(jiān)測技術的又一大進步。

4 小結

縱觀目前估測放牧動物采食量和采食成分的各種技術和方法，重點在于具有代表性牧草樣品與糞樣的收集。所采集的樣品能否代表放牧動物的真實采食情況，決定了采食量估測結果的準確性。牧草樣品主要憑借手工收集，簡單易行，適用于單一的或人工播種的草地；但對于生物多樣性復雜豐富的天然草地，模擬法采集的牧草樣品代表性較差。盡管食道瘺管法比較準確，但試驗動物需要安裝食道瘺管，操作麻煩，也有悖于動物福利的要求。因此，在這種情況下，應將多種方法綜合使用，尤其是應用自動電子傳感器設備，方能提高估測結果的準確性。

植物蠟層指示劑法克服了以往各種測定方法的不足，為放牧動物營養(yǎng)研究提供了有力的工具，在國內(nèi)外風靡了十多年，但也存在一定的局限性，終究會被新的方法取代。植物類脂物單體同位素法能彌補蠟層指示劑法的不足，在今后的研究中它將成為新的發(fā)展方向；應用電子信息技術研究放牧家畜是目前和將來的重要應用技術；最近幾年，隨著地面遙感技術的問世與不斷發(fā)展，光譜技術在放牧動物研究中也將得到更廣泛的應用。總而言之，放牧動物采食量及其組分測定技術將會響應科技發(fā)展的需求而不斷地改進、升級，新一代技術和方法會摒棄老一代的缺陷，提高使用者獲取數(shù)據(jù)的準確性和工作效率，降低研究成本。

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Acomprehensivereviewoftheestimationtechnologyoffeedintakeanddietcompositioningrazinglivestock

ZHANG Xiao-qing1,2, HOU Xiang-yang1, ZHANG Ying-jun2

(1.Grassland Research Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences Key Laboratory of Grassland Resources amp; Ecology, Ministry of Agriculture, Hohhot 010010, China; 2.College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193, China)

Forage intake by grazing livestock is one of the keys to understanding forage grazing system dynamics. It is confirmed that understanding the types of plant species selected by the animal and the contribution of each species to the total intake could give an insight into the nutritional status of the animal and predict their performance, thus providing an objective basis for various management decisions and offering a feasible range management strategy to optimize resource utilization. However, estimating intake and diet composition of free-ranging livestock is difficult and expensive. The advanced technology and the improved methods have significantly improved our ability to collect grazing behavior data, but measurement of feed intake, diet composition and nutrient digestibility in free-ranging animals remains a challenge in nutritional study because of the inherent errors associated with the methods that are used at present. In this review, we discussed the advantages and disadvantages, and more or less accuracy of those main methods (including imitation, pre-and post-grazing technique, acid-insoluble ash method, in vitro digestibility in combination of intraruminal chromic oxide method, n-alkanes plant cuticular wax markers and near infrared reflectance spectroscopy) and also expounded a growing tendency to evaluate the feed intake and diet composition, consequently to supply information for further studies.

herbivore; grazing; intake; diet composition; estimation technology

ZHANG Ying-jun E-mail:zhangyingjun@cau.edu.cn

S812

A

1001-0629(2012)02-0291-10

2011-10-11 接受日期：2011-11-16

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務費專項(1610332011019、1610332011006)(中國農(nóng)業(yè)科學院草原研究所)；中澳合作項目(Sustainable livestock grazing systems on Chinese temperate grasslands)；國家自然科學基金項目(30871822)；農(nóng)業(yè)行業(yè)科技項目(200903060)

張曉慶(1978-)，女，甘肅永昌人，助理研究員，在讀博士生，主要從事草地放牧管理與家畜營養(yǎng)方面的研究。E-mail:zhangxq137@sina.com

張英俊 E-mail:zhangyingjun@cau.edu.cn