盡管可以依靠經驗，但是我們必須承認，在制作飼料配方時，模型能夠完成我們做不到的數學運算。而線性模型是一種工具，它使得計算機能夠利用現有的原料找到最佳的配方比例，以滿足營養需要。

我從未使用過計算尺，所以不确定應該如何使用它。但是我認為如今可以用計算機完成數學運算。

在從事營養學研究初期，我曾經使用過類似計算尺的工具。在1991年得到一份新工作後，我拿到了一箱材料。盒子裡有一個厚紙闆，中間有一個可以滑動的部分，顯示了不同水平的奶産量和不同種類的飼料。當上下滑動滑塊并進行排列以表示一個牧場的水平時，在另一個窗口中就出現了建議使用的最佳飼料産品。

如今，我們終于迎來了日糧配方的新突破！然而，您确定制作日糧配方時充分結合利用了生物模型和線性模型嗎？

在配方制作過程中，我們結合了生物學和經濟學原理。盡管可以依靠經驗，但是我們必須承認，即使在電子表格中，模型也能夠做我們做不到的數學運算。線性模型是一種工具，使得計算機能夠利用現有的原料找到最佳的配方比例，以滿足營養需要。

大多數配方軟件都有兩種配制日糧的方法。第一種允許用戶輸入原料，通過調整比例達到動物所需的營養水平。這是一種反複試驗的方法，經驗豐富的營養配方師可以滿足動物的營養需求，控制飼料成本，并設計可以長期适用的日糧配方。

第二種方法是在軟件中對奶牛進行描述，并提供可以使用的日糧原料和每一種原料的成本。您需要根據經驗和奶牛的飼養階段輸入原料使用的上限值和下限值。在輸入詳細信息後，模型可以幫助您找到最佳的方案。的确，計算機比您更聰明。但是，計算機需要用戶的經驗和智慧才能成功。

讓我們談談乳蛋白

讓我們看一下不同情況下是如何成功應用線性模型的。由于牛奶成分的價格各不相同，所以一些時候需要精準配制日糧以保證牛奶中較高的乳蛋白含量。 為了實現該目标，可以關注以下幾種營養水平。

如果牛奶中乳蛋白價格高，那麼我們應該如何制作日糧配方以獲得更高的收益呢？我們首先想到的是日糧中的蛋白質，要盡力确保滿足某些氨基酸的需要。在衆多提供賴氨酸和蛋氨酸的産品中，我們應該選擇哪種氨基酸産品以及飼喂量是多少呢？而日糧中其他可以提供氨基酸的産品，比如大豆和低芥酸菜籽，它們可能對日糧原料的營養價值産生影響，那它們的添加量又該是多少呢？

營養師可以利用線性模型，用最低的成本，來滿足不斷增加的乳蛋白含量。這是您的大腦無法做到的數學運算。這也是簡單選擇一種氨基酸産品并将其添加到現有配方中更好的方法。

此外，關注澱粉瘤胃動态降解模型以及使微生物蛋白質合成最大化同樣不容忽視。線性模型是達到這個目标的最好工具。

乳脂适用于相似的道理

當乳脂價格占據優勢時，情況也類似。但不僅僅要在日糧中添加脂肪，還要限制另一種抑制乳脂合成的營養物質—亞油酸。我們可以使用線性模型同時完成這兩個任務！

Fernando Diaz和他的同事詳細分析了亞油酸對泌乳奶牛生産性能的影響。發表在Journal of Dairy Science上的文章表明，在大量研究中，随着日糧中不飽和脂肪水平的提高，乳脂含量線性下降。

了解了這一點，我門可以使用線性模型得到亞油酸的最高添加量。由于您可以使用模型一次求解多種營養物質含量，因此還可以同時獲得亞油酸的最低添加量、選擇何種原料作為纖維來源以及澱粉的最大添加量。所有這些都可以幫助檢驗脂肪含量。如果您提供了必需使用的飼料原料，那麼可以獲得最佳和最低成本的配方方案。

您還可以測試降低不飽和脂肪添加的上限對乳脂的影響。當您降低亞油酸（來源于酒糟等）的最高允許添加量時，飼料成本将會增加。您可以決定是否通過增加乳脂收入抵消多出的飼料成本。

最後一種情況要簡單一些。考慮一下是花更多錢購買更高質量的苜蓿幹草，還是選擇不同的副産品，如麥麸或大豆皮。選擇品質更佳的幹草并非總是正确的，我們不能簡單地以玉米價格的百分比或單位蛋白質成本來衡量大豆和菜籽等副産品的價值。我們必須采用整體思維來考慮日糧組分，而答案往往會使您感到驚訝。

有些人對使用線性模型的信心不足，他們更願意在日糧配方中調整原料以及調整飼喂頻次來達到營養和成本目标。有些模型求解結果建議您飼喂15磅（約6.75kg）棉籽或3磅（約1.35kg）尿素，這樣的結果使一些人放棄使用該配方。同樣，當對日糧飼喂頻次進行更嚴格的限制時，通常會産生不可行的配方。正确的方法可以克服這些問題，從而獲得更合理的日糧配方，達到以最低的投入成本滿足某一特定目标的要求。這種方法為養殖者最大程度地将飼料成本轉化為牛奶利潤提供了最佳機會。

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