基于体重与环境温度的猪代谢能摄入量新型预测模型构建及验证

为解决热应激条件下猪只采食量(Voluntary Feed Intake, VFI)与代谢能摄入量(Metabolizable Energy Intake, MEI)预测偏差问题，研究人员通过分析2001-2024年30篇文献的146组实验数据，开发了基于体重(BW)和环境温度(T)的新型MEI预测方程。验证发现既有模型显著低估实际值（偏差达118 g/d和834 kcal/d），新模型为精准调控猪群热应激营养供给提供理论依据。

　　

这项研究聚焦养猪业关键痛点——热应激对猪只能量代谢的影响。科学家们系统评估了现有预测模型在17-25℃适温区和21-35℃高温区对猪采食量(VFI)和代谢能摄入(MEI)的估算精度，发现传统模型存在显著系统性偏差：VFI预测值平均偏低118克/天（P<0.001），MEI预测偏差更高达834千卡/天（P<0.001）。针对19-119公斤体重范围的育肥猪，研究团队创新性地建立了整合体重(BW)和环境温度(T)的双变量预测方程，特别揭示了高温条件下MEI的线性变化规律（斜率=0.196，P=0.008）。该成果不仅为精准营养配方提供新工具，更揭示了现有标准在热应激场景下的局限性，对提升畜禽养殖应对气候变化能力具有重要实践价值。