Det finnes alt gode måter å beregne energiverdien i grovfôr på, men frem til nå har det ikke vært mulig å beregne energiverdien i kraftfôr uten å vite mengden av de forskjellige ingrediensene i fôret. Fôrindustrien beregner energiverdien på kraftfôret med utgangpunkt i kjente verdier for hver av ingrediensene, og ikke på det ferdig tillagede fôret, slik som modellen til stipendiat Clementina Álvarez ved NMBU gjør. Modellen er et av resultatene hun har kommet frem til i doktorgraden sin.

Metoden går ut på å analysere seg frem til energiverdien i kraftfôret ved hjelp av en kjemisk analyse kombinert med å se på fordøyelighet av organisk stoff bestemt med enzymer. Energiverdien beregnes så ut fra en ligning og sees opp mot referanseverdien i NorFor, som tar utgangspunkt i fôrvaresammensetningen. NorFor-modellen er et fôroptimaliseringssystem for melkeproduksjon, som i tillegg til Norge brukes i Sverige, Danmark og på Island.

Siden metoden til Álvarez måler nøyaktig verdi på fôret kan den føre til ytterligere optimalisering av fôringen og økonomisk besparelse for melkeprodusentene.

Godt grovfôr kan redusere behovet for kraftfôr

Álvarez har også gjennomført forsøk for å se på hva godt grovfôr har å si for produksjonen. Og resultatene viser ikke uventet at tidlig høsta gras, som gir godt grovfôr, kan redusere behovet for kraftfôr, fordi kua kompenserer mindre tildelt kraftfôr med å ta opp mer grovfôr. Ved seint høsta gras vil en reduksjon i kraftfôrmengde føre til redusert produksjon, fordi opptak av grovfôr av dårligere kvalitet ikke kan kompensere for kraftfôret.

Det er altså penger å spare ved å tørre å redusere mengden kraftfôr når kua får godt grovfôr. Men ofte blir det gjort en helgardering som kveler effekten av det gode grovfôret, fordi tildelingen av kraftfôr ikke reduseres. Ytelsen holder seg oppe, men til en unødvendig fôrkostnad siden det gode grovfôret ikke får vist sitt potensiale, siden kua får unødvendig mye kraftfôr.

På vei mot bedre utnytting av fôret

På hvert gårdsbruk finnes det mye informasjon om mange deler av produksjonen, i fjøs og på jordet. Men enn så lenge mangler den siste biten hvor all denne informasjonen er slått sammen. Det siste Álvarez så på i doktorgraden sin var muligheten til å bruke Big Data og maskinlæring for i fremtiden å kunne lage modeller som kan forutsi produksjonen basert på all informasjon om gården og produksjonen.

Når informasjon om dyr, fjøs, gjødsling, slått og alt annet som finnes slås sammen og bearbeides i modeller, vil det være mulig å ikke bare forutsi melkeproduksjonen og utnytting av fôret, men også bruke modellene til å optimalisere produksjonen.

Det er Tine som har vært initiativtaker til doktorgraden, som sammen med NorFor og Forskningsrådet har bidratt finansielt. Målet med doktorgraden til Álvarez er at kunnskapen fra den skal tas i bruk av NorFor med mål å få til bedre utnytting av fôr i melkeproduksjonen.

Clementina Álvarez forsvarte doktorgradsavhandlingen «En ny tilnærming for å forutsi melkeproduksjonsrespons og fôrutnyttelse hos melkekyr» ved NMBU 10. desember 2021.

Referanse:

C.Álvarez m.fl: “A static model for estimating energy content of compound feeds in a dynamic feed evaluation system” Journal of Dairy Science Volume 104, Issue 8, 2021, https://doi.org/10.3168/jds.2020-19816