Matematikai modellek a prognosztizálható teljesítményért a sertéstakarmányozásban, sertéstartás, jogi-szabályozás, takarmányipar, teljesítménymodell, sertéstartó telep

Matematikai modellek a prognosztizálható teljesítményért a sertéstakarmányozásban

Dr. Halas Veronika - Dr. Babinszky László
Hirdetés

Iratkozz fel Te is Youtube csatornánkra, kattints az alábbi YOUTUBE ikonra! 

 

 

Bevezetés A hosszú távon rentábilis sertéstartás és a kívánalmaknak megfelelő sertéshús előállítás ma már széleskörű ismereteket kíván, mely felöleli nem csak a tartás és takarmányozás biológiai alapjait, de ökonómiai és jogi-szabályozási ismereteket valamint környezettudatos magatartást is megkövetel (Milgen, 1999). Az utóbbi időben egyre szélesebb körben alkalmazott ún. farm manager programok is segítik ezen ismeretek rendszerezését és az információk alapján az optimális döntések meghozatalát. Ezeknek a programoknak egyik lényeges eleme az állatok növekedésének a matematika segítségével történő becslése.
Matematikai modellek a prognosztizálható teljesítményért a sertéstakarmányozásban, sertéstartás,  jogi-szabályozás, takarmányipar, teljesítménymodell, sertéstartó telep

Kérdése van? Tegye fel, tanácsadóink válaszolnak! Állattenyésztés, növénytermesztés, kertészet, növényvédelem, talajművelés, jog, biotechnológia, környezetgazdálkodás, minden ami mezőgazdaság: Agrároldal.hu.


A növekedési vagy teljesítmény modellek komplex ismereteket feltételeznek a genetika, a fiziológia, a biokémia és a takarmányozás területén. Bár a teljesítmény modellek felállításához szükséges tudományágak közül a takarmányozás csak egy résztudomány, ennek ellenére a matematikai modellek kidolgozása alapvetően takarmányozás-kutatással foglalkozó szakemberek nevéhez fűződik. Ennek oka többek között az, hogy az állati eredetű termék előállítás költségének igen jelentős hányadát a takarmányozási költségek teszik ki, valamint az a tény, hogy a takarmányozás és a táplálóanyag ellátás színvonala nagymértékben meghatározza a termelés színvonalát és az állati termék minőségét.

Az állatok fejlődésének, táplálóanyag igényének matematikai úton történő modellezésére már évtizedekkel ezelőtt történtek próbálkozások. Ez a tudományterület azonban csak az utóbbi két évtizedben kezdett látványosan fejlődni a számítástechnika rohamos fejlődése és a pontosabb fiziológiai ismeretek megszerzése révén.

Közleményünk célja, hogy e gyorsan fejlődő tudományterület fejlődését és gyakorlati alkalmazásának lehetőségét bemutassuk.

A takarmányozásban használt modellek

Az irodalomban számos egyszerűbb és bonyolult modellt találunk, melyek az állatok növekedését vagy a növekedéshez szükséges táplálóanyagok mennyiségét adják meg. A legegyszerűbb modellek között említhetjük meg az úgynevezett növekedési görbét vagy a Gompertz modellt, melyek a testsúlyt az idő függvényében ábrázolják. Ezen függvények érdekessége, hogy az egyenletek paramétereinek megváltoztatásával az emlősök bármely fajára jellemző növekedési ütem leírható. Egy adott faj és genotípus táplálóanyag (pl. lizin, energia, Ca, P) szükségleti értékének meghatározására is viszonylag egyszerű, ún. nem lineáris regressziós egyenleteket szoktak használni. Ezeket statikus modelleknek is nevezzük, hiszen az egyenletek alapján egy időpillanatban (adott testsúlyra) adjuk meg az állat maximális növekedéséhez szükséges aminosav, energia, ásványi anyag vagy vitamin szükségleti értéket. A táplálóanyag szükséglet azonban nem csak a testsúly szerint változik, hiszen a környezeti hőmérséklet, az egy egyedre jutó férőhely nagysága is befolyásoló tényező. Mindezek figyelembevételével a táplálóanyag szükségleti értékek kiszámításánál már kisebb egyenletrendszerek alapján számolhatunk (NRC, 1998). A takarmányiparban leginkább elterjedt és a gyakorlati szakemberek által nap mint nap használt modellek a számítógépes receptúra összeállító programok. Ezek általában lineáris optimalizációval számítják ki a készleten lévő takarmánykomponensek mennyisége, táplálóanyag tartalma és ára alapján az állat szükségletét pontosan kielégítő abrakkeverék összetételét úgy, hogy az adott szituációban a legolcsóbb keveréket kapjuk. A takarmányiparban és a farm manager programokban használatos teljesítménymodellek már bonyolultabb egyenletrendszerek, melyek segítségével megbecsülhetjük, hogy adott táplálóanyag felvétel esetén az állat milyen mértékű növekedésre és takarmányértékesítésre képes. A legtöbb teljesítménymodell nem csak a várható átlagos gyarapodás mértékét, hanem a gyarapodás kémiai összetételét (a naponta beépített fehérje és zsír mennyiségét), a szalonna vastagságot és a színhús százalékot is képes megbecsülni.

A gyakorlatban használt növekedési modellek az állattartók számára olyan fontos stratégiai döntések meghozatalában segíthetnek, mint:

– a teljes hízlalási idő alatt etetett abrakkeverékek száma;

– az ún. alternatív takarmány komponensek – mint pl. cukorrépa pellet, szójahéj, különböző ipari melléktermékek – használata különböző időszakokban (pl. évszakokban);

– az optimális vágósúly meghatározása egy adott állományra adott abrakkeverék etetése esetén;

– a genotípus megválasztása egy adott telepre adott takarmányozási szituációban;

– az ivar szerinti takarmányozás szükségességének eldöntése;

– olyan abrakkeverékek kialakítása, melynek segítségével csökkenthető a környezet terhelés (elsősorban a N és P kibocsátás) úgy, hogy a termelés színvonala és az előállított termék minősége ne romoljon (Milgen, 1999).

 

 

A teljesítmény modellek fejlődése

A matematikai modellezés úttörői 1940 és 1960 között dolgozták ki azt az első növekedési modellt, mely elsősorban Blexter nevéhez fűződik (Blexter, 1962). Ezzel a modellel az állatok szükségletét becsülték meg egy adott testtömegre vonatkoztatva. A modell úgynevezett statikus-empírikus növekedési modell, melynek jellemzője, hogy a számításokat tapasztalati úton megállapított egyenletekre alapozták, és hogy a becsült táplálóanyag szükségleti értéket egy adott testtömegre adta meg a modell. További fejlesztés eredményeként Baldwin (1970), majd Baldwin és Smith (1971) alakították ki az első olyan számítógépes szimulációs modellt, mely már az állati szervezetben lezajló fontosabb biokémiai folyamatok akkori ismeretére épült. Az első sertés növekedési modellt Whittemore és Fawcet (1974, 1976) fejlesztette ki, melynek nagy hatása volt a később kidolgozásra került modellekre is. Ezen modelleket is főleg empírikus egyenletekre alapozták, de a fehérje értékesülését már mechanisztikus módon közelítették meg, azaz biológiai és fiziológiai törvényszerűségeket figyelembe véve alakították ki az egyenleteket (Black, 1995). A számítástechnika fejlődésével valamint az állatok szükségleti értékeinek mind pontosabb meghatározásával és az állati szervezetben lejátszódó folyamatok mélyebb ismeretével már olyan matematikai modelleket állítottak fel, melyek az állatok teljesítményét egyre jobban előrebecsülik. A ’90-es években számos matematikai modellt dolgoztak ki, melyek nem csupán elméleti jelentőségűek, de a gyakorlatban is jól használhatóak voltak (Black és mtsai, 1988; Moughan és mtsai, 1989; Technisch Varkensvoeding Model, TMV, 1994; de Lange, 1995). Az új évezredben kifejlesztett teljesítmény modellek már nem csak a test kémiai összetételének becslését teszik lehetővé, hanem a fehérje és zsír megoszlását is nagy pontossággal jelzik (Lizardo és mtsai, 2002; Halas és mtsai., 2004).

E munkában kiemelkedő jelentőségű kutatás jelenleg csak néhány országban folyik, így Hollandiában (M.W.A. Verstegen; K.H. de Greef), Nagy-Britanniában (C.T. Whitemore; G.C. Emmans), Új-Zélandon (P.J. Mougham; W.C. Smith), Ausztráliában (J.L. Black), USA-ban (J.E. Pettigrew), Kanadában (C.F.M. de Lange) és Magyarországon, Kaposváron e cikk szerzői a holland kutató-teammel együttműködve.

A teljesítménymodellek jellemzői

A ma használatos teljesítmény modellek alapvetően mind dinamikus modellek, ami azt jelenti, hogy az állat táplálóanyag felvételre adott válaszát egy rövid időintervallumban adják meg, mely aztán egy újabb szimuláció kiinduló állapota lesz. A szervezetben lezajló, a test gyarapodását eredményező folyamatokat algoritmusok segítségével írják le. A modell szimuláció tehát magát a változást (gyarapodást) adja meg. Minél kisebb egységet választunk a szimulációs intervallumnak, annál pontosabban lehet becsülni a végeredményt.

Egy növendékállat esetében a gyarapodást alapvetően két komponens, a fehérje és a zsír beépülés mennyisége határozza meg. Az ásványianyag-tartalom az állat élete során viszonylag állandó, a testtömeg 3%-a (Kotarbinska, 1968), független az ivartól és a genotípustól is (Quiniou és Noblet, 1995). A test víztartalmának túlnyomó része fehérjéhez kötött, a test fehérje- és víztartalma közti összefüggést Greef (1992) W= 5,4*P0,855 képlettel írta le, ahol W – a víz tömege (kg), P – a fehérje tömege a testben (kg). Takarmányozástani kutatások eredményei igazolták azt a feltételezést, mely szerint a fehérje depozíciót alapvetően az állat kora, a zsír depozíciót pedig a takarmányozás intenzitása határozza meg (Nielsen, 1973). Mind a fehérje-, mind pedig a zsírbeépülés azonban az állat élete során genotípustól, ivartól és nem utolsó sorban a táplálóanyag ellátástól függően változik.

Hirdetés

Mint azt korábban említettük, a fehérje és zsírbeépülés matematikai leírása történhet empírikus és mechanisztikus modellekkel. Mindkét típusú modellben a táplálóanyagok szervezetben való megoszlását próbáljuk egyszerűsített formában végigkövetni, de míg az empríkus modellekben a változásokat leíró függvénykapcsolat csupán a folyamat végeredményét adja meg, addig a mechanisztikus modellek esetében a változások magyarázatát is megtaláljuk, hiszen az alapösszefüggések mélyebb kapcsolatokat tárnak fel.

Az empírikus modellek elméleti hátterét az 1. ábrán mutatjuk be. A takarmányt nem fehérje eredetű energiára és fehérjére oszthatjuk fel. A táplálóanyagok ilyen módon való felosztása azért kézenfekvő, mert a takarmánnyal felvett (ileálisan emészthető és/vagy hasznosítható) aminosavak mennyisége határozza meg a potenciális fehérjebeépülés mértékét. Az empírikus modellek egy nagyon jellemző alapösszefüggése az úgynevezett lineár-plató kapcsolat (Campbell és mtsai., 1984; Bikker, 1994), mely nem más, mint a fehérje beépülés változása a fehérje vagy a lizin felvétel függvényében (2. ábra). A függvény azt a tapasztalati tényt mutatja be mely szerint a fehérje depozíciót – elégséges fehérjeellátást feltételezve – mindaddig az energia ellátás határozza meg, míg a sertés el nem éri a genetikailag determinált maximális fehérje beépítő képességét. Ezt az összefüggést beépítve a modellbe további két tényezőt kell figyelembe vennünk. Az első a már említett maximális fehérje beépítő képesség melyet az állat genetikai képessége determinál (PDmax), a másik az úgynevezett minimális zsír/fehérje arány (minLD/PD) mely a gyarapodás összetételét határozza meg (1. ábra). A számításokban a modell input adataként kell megadni a PDmax értékét és a minLD/PD arányt, melyek genotípusonként és ivaronként különbözőek.

Az első növekedési modellekben az energia megoszlását a szervezetben úgynevezett faktoriális megközelítéssel ábrázolták (Whittemore és Fawcet, 1976). Ez a későbbi empírikus modellekben is megjelent. A faktoriális ábrázolás azt jelenti, hogy a szervezetben zajló, pl. energiát igénylő folyamatokat rangsoroljuk, és a prioritásnak megfelelően elégítjük ki az egyes folyamatok energiaigényét. Ez azt jelenti, hogy a prioritási sor legvégén lévő folyamat fog a legkisebb valószínűséggel vagy mértékben megvalósulni. A faktoriális elmélet szerint az energia forgalom szempontjából elsőként a létfenntartás, aztán a fehérjedepozíció és végül a zsírdepozíció energiaigényét elégíti ki a szervezet. Elméletileg ez igaz is, azonban a biológiai folyamatok esetében nem lehet ennyire élesen elválasztani az egyes folyamatokat egymástól. A létfenntartás igényét természetesen az állatnak teljes mértékben ki kell elégíteni, csupán ezt követően tud az újabb szövetek építésére energiát fordítani. Azonban a fehérje- és zsírdepozíció esetében, bár a növendék állatoknál elsősorban a fehérje beépülés dominál, mégis a fehérje és zsírbeépülés egymással párhuzamosan történik a szervezetben.

A mechanisztikus modellek esetében a táplálóanyagok megoszlása a szervezetben biokémiai vagy biológiai törvényszerűségeken alapul. Halas és mtsai. (2004) modelljében az egyenletek független változói az egyes metabolitok (lizin, egyéb aminosavak, glükóz, rövid és hosszú szénláncú zsírsavak, acetil CoA equivalensek) melyeknek koncentrációja határozza meg a folyamatok sebességét. Bár bizonyos folyamatok preferenciát élveznek (pl. zsírsavak testzsírrá való alakulása az energianyeréssel szemben), azonban nincs olyan metabolikus út, amely teljes mértékben le lenne zárva. Bizonyos mértékű változás a szervezet minden egyes folyamatában bekövetkezik adott táplálóanyag felvétel esetén. Ez a szemlélet sokkal inkább reprezentálja a valóságot, mint az empírikus modellek faktoriális megközelítése. A modell input adatai már nem csak a fehérje és fehérje mentes metabolizálható vagy nettó energia (ME vagy NE) felvétel, hanem a táplálóanyagok külön-külön úgy mint fehérje és aminosav, fermentálható szénhidrát, keményítő és cukor, valamint zsír. A táplálóanyagok elválasztása azért fontos, mert azonos emészthető energia (DE) vagy ME felvétel például zsírból és keményítőből különböző mértékben fedezi a fehérje beépülés energiaigényét.

A mechanisztikus modellek kifejlesztése részletességük miatt nagy adatbázist igényel. A fejlesztés folyamata hosszadalmas és emiatt még kevésbé terjedtek el a gyakorlatban. Mivel egymásba fűződő logikai kapcsolatok láncolataként épülnek fel, ezért lehetőséget adnak a növekedési folyamatokról meglévő ismereteink rendszerezésére, s a hiányosságok felismerésére (Gill és mtsai., 1989). Ezen modelleket egyelőre főként a kutatásban és fejlesztőmunkában illetve az oktatásban használják. A mechanisztikus modellek természetüknél fogva rugalmasak, széles táplálóanyag felvételi értékek esetén is jól mutatják az állat válaszát (növekedését), míg az empírikus modellek a táplálóanyag ellátás szűkebb skáláján mutatnak csak pontos eredményt (Close, 1996). Ennek ellenére azonban természetesen lehet olyan empírikus modellt találni mely egy adott takarmányozási szituációban a mechanisztikus modellnél jobb becslést ad az állat teljesítményére.

A modellfejlesztések az utóbbi időben a mechanisztikus modellek irányába tolódtak, hiszen ezek képesek az energia metabolizmus különböző részfolyamatainak összekapcsolásával valós és könnyen magyarázható eredményt adni az állat táplálóanyag felvételre adott válaszát illetően. Ezáltal mind a quantitatív, mind pedig a qualitatív becslés pontossága nagymértékben javítható.

A növekedési modellek alapelvei

Gyakorlati szempontból – függetlenül attól, hogy empírikus vagy mechanisztikus modellről van-e szó – a legtöbb sertés növekedési modell kifejlesztése során négy tényezőt kell figyelembe venni (Close, 1996):

1. Az állattal kapcsolatos tényezők: a testtömeg, az ivar, a takarmány felvevő kapacitás, az egészségi állapot, az állat fehérje és színhús termelő kapacitása mind mind meghatározó tényezők az állat teljesítménye szempontjából. Ezen tulajdonságok a modell egyes egyenleteiben a paraméterek megválasztását segítik.

2. Az etetett takarmánnyal kapcsolatos tényezők: a korábbiakban szóltunk róla, hogy az empírikus modelleknél az energia (DE, ME, NE), (emészthető) fehérje, (ileális emészthető) aminosav tartalom a legjellemzőbb input adatok. A mechanisztikus modelleknél a takarmány táplálóanyag tartalma táplálóanyagokra bontva szerepel a modellben (emészthető aminosav, keményítő, emészthető zsír, fermentálható sejtfal-alkotók).

3. A felvett táplálóanyagoknak a szervezetben történő átalakulása: a szervezetbe jutott táplálóanyagok létfenntartásra és gyarapodásra fordítódnak a növendék állatokban. A gyarapodás két meghatározó összetevője a fehérje- és a zsírbeépülés. Testfehérje csak fehérjéből épülhet fel a szervezetben. Energianyerés illetve zsírdepozíció azonban minden táplálóanyagból lehetséges, mely az anyagcserében részt vesz. A fehérje beépülés leírásának egyenletei az empírikus modellekben a lineár-plató összefüggéshez kötődnek, az energiaátalakulás pedig faktoriális megközelítésű. A mechanisztikus modellek esetében a fehérje és zsír depozíció a fehérje és zsír képződésének és lebomlásának különbségeként számítható, melyek az aminosav és az energia ellátás függvényében együtt változnak.

4. A táplálóanyag felvétel hatása az állat termelésére: alapvetően azt mutatja, hogyan változik a gyarapodás összetétele a táplálóanyag felvétel függvényében. A modell egyenleteit – akár empírikus akár mechanisztikus modellről van szó – úgy kell kialakítani, hogy a testbe épülő becsült fehérje, zsír, víz és hamu mennyiségének összege megegyezzék az in vivo vizsgálatokban mért gyarapodás mennyiségével és összetételével. Figyelembe kell venni, hogy a takarmányfelvétel növelésével a zsírszövetek gyarapodása ugyan többé-kevésbé lineáris, azonban az izomszövetek gyarapodása a napi takarmányadag növelésével csak egy darabig növekszik, az optimális táplálóanyag felvételt meghaladó táplálóanyag ellátás már nem növeli, sőt esetenként csökkenti is a naponta beépült izomszövet mennyiségét (3. ábra).

Hirdetés

A növekedési modellek gyakorlati alkalmazása

Az első modellek az állat táplálóanyag szükségleti értékeinek megadását tették lehetővé. Ezen értékeket még most is hasonló statikus modellek alapján számolják egy adott genotípusra, ivarra, korcsoportra vonatkozóan. Statikus modellek segítségével állapíthatjuk meg az egyes takarmányozási fázisokban etetett abrakkeverékek optimális táplálóanyag tartalmát, mely a maximális növekedés vagy fehérjebeépítés eléréséhez szükséges.

A ma használatos matematikai modellek alkalmasak arra, hogy megbecsüljük az állatok növekedésének ütemét és teljesítményét, akár tág testtömeg határok között is. A szimulációs modellek segítségével számos takarmány hatását vizsgálhatjuk, illetve a takarmányváltások időpontját is megválaszthatjuk. A vágáskori testösszetételt döntő részben a hízlalás alatt etetett takarmány(ok) összetétele, táplálóanyag tartalma határozza meg. A többfázisú takarmányozás lényege, hogy az állat igényét a lehető legpontosabban elégítsük ki, és ennek eredményeképpen maximális növekedést érjünk el. Az egyes takarmányozási fázisok hossza illetve száma a növekedési modell több szimulációjának összehasonlítása és ökonómiai számítások elvégzése után már viszonylag könnyen eldönthető. Az 1. táblázat egy 1 és egy 3 fázisú takarmányozás szimulációjának eredményét mutatja. A több fázisú hízlalásnál az egyes szakaszokban etetett takarmányok táplálóanyag tartalma az állatok különböző növekedési ütemének igényeihez igazodnak. A szimuláció eredményeképp az is látható, hogy gyarapodás összetétele, a fehérje- és zsírdepozíció is eltérő lesz az egyes fázisokban. Ha a hízlalási időszak alatt végig ugyanazt a takarmányt etetnénk, akkor annak táplálóanyag tartalmát a 30-95 kg közötti átlagsúly igényeihez kell igazítanunk. Ebben az esetben a hízlalás elején a takarmány a szükségletekhez képest kevesebb lizint és energiát tartalmaz, így 30-50 kg között kisebb fehérje és nagyobb zsírbeépüléssel kell számolnunk. A hízlalás végén ugyanakkor az átlagsúlyra megadott takarmány táplálóanyag tartalma feleslegben lenne a 70-95 kg élősúlyú sertések számára, minek következtében a zsírbeépülés ebben a szakaszban a napi 170 g-ot jóval meghaladná. Ha összehasonlítjuk az 1 és a 3 fázisú takarmányozás szimulációjának eredményét, látható, hogy a 30-95 kg közötti hízlalás során azok a sertések, melyek végig ugyanazt a takarmányt fogyasztották kisebb napi fehérje- és nagyobb napi zsírbeépítést produkáltak. A hízlalási idő alatt ez mintegy 0,3 kg-mal kevesebb fehérjét és 1 kg-mal több zsírt eredményezett a vágott testben, mint a 3 fázisos takarmányozásban részesült sertések esetében.

A legújabb generációs modellek nem csak a test kémiai összetételét képesek becsülni, hanem a fehérje és zsír lokális eloszlását is, azaz a testbe hol és milyen mértékű a fehérje- és zsírdepozíció (Lizardo és mtsai, 2002; Halas és mtsai, 2004). Ez lehetővé teszi a húsminőség becslését, ha a hús zsír tartalmát vagy a hús fehérje/zsír arányát, mint qualitatív tényezőt is figyelembe vesszük. A Kaposvári Egyetem Takarmányozástani Tanszékén a Wageningeni Egyetem Takarmányozási Csoportjával közösen olyan növekedési modellt dolgoztunk ki, mely képes megbecsülni a fehérje- és zsírbeépülés dinamizmusát és megoszlását (Halas és mtsai, 2004). A modellszimulációkban információt kapunk a hízlalás során naponta a testbe illetve a különböző testrészekbe (izom, csont, szervek, bőr és szalonna) épült fehérje és zsír mennyiségről, azon egyéb teljesítményt becslő paraméterek mellett, melyeket a korábbi növekedési modellek tartalmaznak. A napi zsírbeépülés megoszlásának becslése magában hordja azt a lehetőséget, hogy a hízlalás alatt „menet közben” változtassunk a takarmányozási stratégián annak érdekében, hogy az éppen aktuális piaci igényeknek megfelelő minőségben termeljünk. Az idevonatkozó vizsgálatok ugyanis arra hívják fel a figyelmet, hogy a közeljövőben egyre nagyobb fontossággal bír majd a sertéstestek zsírtartalmán túl az is, hogy a zsír mely testrészekben deponálódik. A hús, és főként az értékes húsrészek minősége és kémiai összetétele nagymértékben befolyásolja a termék iránti keresletet és nem utolsó sorban az árat. A test zsírtartalmának változtatása különösen a hízlalás második felében bír nagy jelentősséggel, hiszen a 60-70 kg élősúly után a zsírbeépülés válik dominánssá a sertés szervezetében. Ebben az időszakban lehet tehát leginkább befolyásolni a vágáskori test zsírtartalmát valamint a hús zsír/fehérje arányát, melyet a növekedési modell alkalmazásával tervezhetőbbé tehetünk.

Mivel a modellek az állat táplálóanyag szükségleti értékeit is tartalmazzák, ezért segítségükkel legmegfelelőbb takarmányozási stratégiát alakíthatjuk ki az állomány számára és elvégezhetjük ezen takarmányozási módszerek ökonómiai elemzését is (2. táblázat). Mivel a növekedési modellek alapvetően biológiai alapokra épülnek, nem számolnak olyan addícionális költségekkel, melyek az ivar szerinti elkülönítést vagy a takarmánytárolást terhelik, ezért ezeket külön elemzésben érdemes a farm manager programba szerepeltetni. Szükséges azt is megjegyeznünk, hogy a gazdaságosságon kívül egyre fontosabb szempont az is, hogy az állatok szükségletének pontos kielégítésével a környezet nitrogén és foszfor terhelését nagymértékben csökkentsük.

A modellek segítséget nyújthatnak egy sertéstartó telep termelési színvonalának az állatok genetikai potenciáljával való összehasonlításához is. Elemezni lehet a tényleges és a genetikailag elvárható teljesítmény közötti különbséget. Az esetleges lemaradás jelzi a termelő számára, hogy a környezeti tényezőket lehetőség szerint módosítani kell a termelés javítása érdekében.

Végül, de nem utolsó sorban a modellek segíthetnek a takarmánygyártóknak olyan új takarmány vagy új takarmányozási rendszer kialakításában, mely az állatok igényét a korábbiaknál jobban kielégíti. Ma már több takarmánygyártó cég alkalmaz különböző növekedési modelleket illetve támogat olyan kutatási programokat, melyek célja ezen modellek kifejlesztése, és így a termelés prognosztizálása a jobb minőségű, hatékonyabb és olcsóbb állati termék előállítása érdekében.

Ma már az USA-ban, Kanadában, sőt az Európai Unió néhány országában is (pl. Hollandia, Dánia) a farm manager programok a sertéstelepek irányításában nélkülözhetetlenek. Segítségükkel a sertéshús előállítás biztonságosabbá és tervezhetőbbé tehető, és így a lehetővé válik a telepek számára a hosszú távú gazdaságos termelés. Hazánkban ma már néhány takarmánygyártó cég és sertéstartó telep is rendelkezik olyan számítógépes szoftverrel, mely segíti a sertéshús termelést. Azonban kívánatos volna, ha a hazai sertéstartók nagyobb számban alkalmaznák az integrált farm manager programokat a stratégiai döntések meghozatala és a biztonságosabb termelés érdekében. A cikkhez felhasznált irodalom a szerzőknél rendelkezésre áll.

Szeretné vállalkozását hatékonyan hirdetni? Szeretné, ha weblapja látogatottabb lenne? Online marketing tanácsadás, és hatékony online hirdetés az Agrároldal.hu szakértőitől! Kérje ajánlatunkat itt!

Forrás: Agrárágazat

Ha tetszett ez a cikk, oszd meg ismerőseiddel, kattints ide:

MEGOSZTÁS MEGOSZTÁS MEGOSZTÁS MEGOSZTÁS

Ezek is érdekelhetnek

Hirdetés

gyepes sédbúza (Deschampsia caespitosa [L.] p. B.)

a pázsitfüvek családjához tartozó, sűrűbokrú, magasra növő, évelő szálfű (fűfélék).... Tovább

lúdalakúak (Anseriformes)

a madarak osztályának egyik rendje. Jellemző közös sajátságuk a csőralakulás; a... Tovább

Tovább a lexikonra
Hirdetés
IRATKOZZ FEL A HÍRLEVELÜNKRE!X
Érdekelnek a legfrisebb iparági hírek, legújabb blogbejegyzéseink?


A 'FELIRATKOZOM A HÍRLEVÉLRE' gomb megnyomásával hozzájárulást adsz a hírlevelek fogadásához és elfogadod az Adatvédelmi Szabályzatunkat.