育肥期阉牛肠道甲烷排放模型的评估与优化：现状、挑战与未来方向

为解决育肥期阉牛肠道甲烷(CH4)排放预测模型精度不足的问题，研究人员系统评估了72个现有模型的预测性能。通过分析446头阉牛的实验数据，发现模型普遍存在低估或高估现象（RMSPE 17.79-99.21%，CCC -0.07-0.21），其中干物质摄入量(DMI)和乙醚提取物(EE)作为预测因子时表现最佳。该研究为优化反刍动物温室气体排放清单提供了关键依据。

　　

论文解读

在全球气候变化背景下，反刍动物肠道甲烷(CH₄)排放占畜牧业温室气体(GHG)总量的58%，其中育肥期阉牛的排放预测长期面临模型精度不足的挑战。现有模型多基于高纤维日粮（54-82%粗饲料）开发，而育肥期日粮通常含85%以上精料，导致预测偏差显著。更棘手的是，商业条件下CH₄直接测量存在技术经济双重限制，使得精准建模成为减排政策制定的关键瓶颈。

为破解这一难题，来自科罗拉多州立大学的研究团队在《animal》发表了一项开创性研究。他们系统评估了72个CH₄预测模型在育肥阉牛中的适用性，数据源自446头安格斯阉牛的五项独立实验。研究采用自动化头室系统(AHCS)连续监测气体通量，结合智能饲喂系统记录个体干物质摄入量(DMI)，通过混合线性模型分析均方预测误差(MSPE)及其分解成分。

材料与方法
实验设计涵盖五种相似的精料日粮（20-27%玉米青贮），通过AHCS采集CH₄、CO₂和O₂数据，要求每头牛访问设备≥55次以确保数据可靠性。模型评估采用三大指标：均方预测误差(MSPE)反映总体偏差，其根值(RMSPE)分解为系统偏差(ECT)、斜率偏差(ER)和随机误差(ED)，一致性相关系数(CCC)评估预测准确性。

结果与发现

1. 日粮特性与动物表现
   日粮平均含17%中性洗涤纤维(NDF)和52.8%淀粉，阉牛日均增重1.97kg。CH₄排放与体重(0.34)、DMI(0.18)呈正相关，但与日粮粗饲料比例呈负相关(-0.27)，颠覆了传统高纤维日粮促进甲烷生成的认知。

2. 模型性能对比
   国际气候变化专门委员会(IPCC) Tier I方法（模型3）和Ellis等2007年模型（模型68）表现最优，RMSPE分别为17.87%和17.79%。引人注目的是，包含DMI和EE的模型68CCC达0.21，显著高于其他模型。而Yan等2009年开发的能量浓度模型（模型30）误差最大(RMSPE 99.21%)。

3. 偏差来源解析
   49个模型低估排放（最高达50.1%），23个模型高估（最高96.1%）。高纤维日粮开发的模型普遍存在系统偏差，如Wilkerson等1995年模型ECT达85%，主因是未考虑育肥期低纤维日粮的发酵特性差异。

讨论与意义
该研究首次揭示现有CH₄预测模型在育肥阉牛中的局限性：一是样本代表性不足，多数模型基于高纤维日粮开发；二是忽略离子载体添加剂等现代饲养实践的影响。值得关注的是，EE摄入量作为预测因子的优越性，可能与脂肪抑制产甲烷菌的机制有关，这为开发新一代预测模型提供了方向。

研究团队强调，构建精准模型需整合三大维度：日粮纤维水平、动物生理阶段（如生长期vs成熟期）和饲养管理措施。这项成果不仅为完善国家GHG清单提供方法论基础，更推动反刍动物减排从"粗略估算"迈向"精准预测"的新阶段。未来研究应扩大样本多样性，特别是不同精粗比日粮下的排放规律，以建立普适性更强的预测体系。