Когда силос нормальный и есть плющёная кукуруза или корнаж, вопрос обычно не стоит. Рацион собирается спокойнее, рисков меньше, прогноз понятнее. Но в жизни бывает иначе. Это продолжение разбора из статьи #046 — тот же силос, тот же сезон, но кормовая база сжалась ещё сильнее.

1. В чём была ситуация

На «Белом озере» сложилось так, что выбора источников крахмала почти не осталось. Силос — слабый по крахмалу (около 12%), всё ещё в три раза ниже того, к чему стремишься. Плющёная кукуруза, которая обычно закрывает основную дыру в таких ситуациях, кончилась. Корнажа нет. Покупное зерно кукурузы с учётом логистики выходит дороже своей тритикале.

А тритикале на складе есть, и её надо использовать.

В такой ситуации можно испугаться цифры «9 кг тритикале на голову» и сказать, что так не кормят. А можно сесть, посчитать рацион и посмотреть, проходит он по физиологическим ограничениям или нет. Мы пошли вторым путём.

2. Какой получился рацион

Рассчитан в ДельтаКорм методом нелинейной оптимизации по критерию максимального дохода сверх стоимости кормов с учётом всех физиологических ограничений NASEM 2021 и CNCPS.

Ингредиент	кг СВ	кг ФВ	руб/гол
Кукурузный силос	10,05	36,68	128,4
Тритикале	7,95	9,02	72,2
Рапсовый жмых	3,56	3,78	96,4
Подсолнечный шрот	0,50	0,55	6,3
Премикс + минералы (мел, сода, соль, MgO)	0,82	0,85	37,8
Итого	22,87	50,88	341,2

На тритикале приходится около 35% сухого вещества. Доля заметная — но сама по себе она ещё ничего не говорит о том, насколько рацион сбалансирован. На той же доле плющёной кукурузы такого разговора вообще не было бы. Дело не в килограммах зерна, а в том, как ведёт себя его крахмал в рубце.

📄 Скачать полный расчёт рациона (PDF)

3. Почему тритикале вызывает опасения

Дело не в том, что тритикале как культура «злая» или «запрещённая». Дело в скорости ферментации её крахмала.

Крахмал тритикале расщепляется в рубце быстро, причём основная динамика приходится на первые часы после кормления. Это значит, что рубец получает более резкий поток быстроферментируемых углеводов, чем при использовании кукурузы. Соответственно — выше риск просадки pH, особенно если рацион уже стоит близко к границам.

Транзитного крахмала, который проходит рубец и переваривается уже в кишечнике, у тритикале закономерно меньше, чем у кукурузы. В нашем рационе — 4,17% СВ при потенциально допустимых 9%. Иначе говоря, у этого крахмала почти нет «обходного пути» в кишечник: вся работа происходит в рубце, и вся нагрузка ложится туда же.

4. Где был предел

Когда смотришь такой рацион, важно не спорить на уровне «много это или мало», а смотреть, куда он упирается по модели. Здесь ключевые показатели сидели практически на границе:

Параметр	Результат	Диапазон	Запас
Рубцовый крахмал, % СВ	22,06	16–22	На верхней границе
pH рубца, ср.сут.	6,27	6,2–7,0	На нижней границе
pH < 5,8, часов	5,00	0–5	Ровно у потолка
ИОМА	123%	110–130	В норме
DCAD (4 элемента)	232	200–350	В норме

То есть это был не комфортный рацион с запасом, а рабочий пограничный вариант. Удалось удержать его внутри допустимого коридора за счёт буферов и общей балансировки — сода 311 г/гол/день, MgO 16 г/гол/день — но пространства для ошибок уже почти не оставалось.

Это важно понимать. Рацион не был идеальным. Он был допустимым. А это разные вещи.

Почему мы не пошли ещё выше по тритикале

Тут момент, который часто упускают.

Формально модель может найти решение и с большей долей тритикале — если силос ещё хуже или его нет. Вопрос не в том, находит ли она решение, а в том, насколько точно можно верить прогнозу в такой точке. И здесь упираемся в сами модели кормления.

NASEM и CNCPS — американские модели. Они создавались и валидировались в США, где основу концентратной части рациона составляют кукуруза и соя. Эксперименты с высокой долей пшеницы, ячменя или тритикале в рационах для высокопродуктивного дойного скота там практически не проводились — просто потому, что в американской практике такая ситуация почти не встречается. Соответственно, и стандартные протоколы анализа переваримости крахмала, которыми оперируют модели, ориентированы под кукурузу: точки 0, 7 и 16 часов. Других исходных данных у моделей нет.

Для кукурузы с её относительно медленной и плавной кинетикой расщепления трёх точек хватает: кривая гладкая, интерполяция между точками работает корректно. Для тритикале и других быстрых зерновых основная динамика разворачивается в первые часы после поступления, а в этом интервале точек измерения нет. И чем выше доля такого быстрого крахмала в рационе, тем больше вес зоны, по которой у модели нет прямых данных.

5. Что получилось на практике

На рационе отработали около месяца. По факту получили:

• Физический надой — около 36–37 кг/гол.
• Жирность молока — 3,7–3,75%.
• Кал — без признаков ацидоза.
• Жвачка — в норме, доля жующих и скорость жевания без отклонений.
• Копыта — за месяц новых случаев ламинита нет, отрицательной динамики не зафиксировано.

Главный практический вывод простой: рацион сработал. Не в смысле «сработал идеально» — а в смысле, что на нём не развалилось здоровье стада, не было клиники по ацидозу, и хозяйство пережило период дефицита кормовых вариантов без катастрофы. А это и было целью.

Где модель ошиблась и почему это нормально

Прогноз модели был выше, чем фактический результат в пересчёте на молоко стандартной жирности. Это не надо замалчивать.

Один важный момент про то, как ДельтаКорм показывает прогноз: программа считает надой не в физическом молоке, а в пересчёте на стандартную жирность 4%. Это сделано для того, чтобы рационы можно было сравнивать между собой по энергоотдаче, а не по «сырому» объёму. Жирность молока ДельтаКорм не предсказывает — она задаётся как константа.

Прогноз был 36,1 кг (в пересчёте на 4% жира). По факту получили около 36–37 кг, но при жирности 3,75% — то есть энергии в каждом литре было меньше, чем закладывала модель. Если привести факт к той же базе 4%, получится около 35 кг. Недобор — порядка 1–1,5 кг.

Причин у этого недобора две.

Первая — жирность. На таких рационах она закономерно может проседать. Быстрый крахмал, низкий pH, менее благоприятные условия для целлюлолитической микрофлоры — всё это бьёт по синтезу молочного жира. В итоге жирность оказалась примерно на 0,25–0,3 пункта ниже модельной константы.

Вторая — сама точность прогноза по энергии. Модели NASEM и CNCPS откалиброваны в первую очередь на кукурузно-соевые рационы. На рационах с большой долей быстрого зернового крахмала (тритикале, пшеница, ячмень) они работают вне зоны своей основной валидации. В этой зоне модель может оценивать вклад тритикале в эффективную обменную энергию чуть оптимистичнее, чем выходит в жизни. Это та самая зона неопределённости, о которой шла речь в разделе 4.

6. Когда такой подход оправдан, а когда нет

Это не рацион «по убеждениям». Это рацион по обстоятельствам. И он работает только там, где им действительно управляют — не за счёт героизма, а за счёт аккуратности.

Что обязательно при таком рационе

Вывод