《Journal of Dairy Science》：A systematic review: methods to measure total mixed ration uniformity
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均匀的全混合日粮（TMR）可确保奶牛在批次内及不同天数间所获得的日粮保持一致。研究人员通过系统文献综述，描述了用于测量批次内TMR均匀性的不同方法。利用Scopus数据库进行检索，对研究发表时间或发表类型不作限制，以识别采用TMR均匀性测量方法的科学论文。经过
均匀的全混合日粮（TMR）可确保奶牛在批次内及不同天数间所获得的日粮保持一致。研究人员通过系统文献综述，描述了用于测量批次内TMR均匀性的不同方法。利用Scopus数据库进行检索，对研究发表时间或发表类型不作限制，以识别采用TMR均匀性测量方法的科学论文。经过筛选流程，基于与批次内TMR均匀性的相关性，共选取22篇论文进行全文综述。在所综述的研究中，11项采用基于粒度的测量方法，如宾夕法尼亚州立颗粒分离器（PSPS）；4项采用示踪法；7项采用养分分析；4项采用近红外光谱（NIRS）；4项采用图像分析或建模技术。总体而言，目前尚无标准化或普遍接受的方法来评估TMR均匀性。重要的是，所识别的方法不应被视为等效，因为每种方法捕获均匀性的不同方面，包括物理结构、原料分布和化学组成。直接测量方法（如粒度分析和养分分析）提供了有价值的信息，但通常劳动强度大且耗时。间接方法（如NIRS和图像分析）通过减少劳动需求并实现更快或实时评估，提供了有前景的替代方案，但其在实际饲喂条件下仍需进一步验证。因此，未来的发展应侧重于将物理、化学和光学指标整合到具成本效益的自动化工具中，以支持精准饲喂系统中TMR均匀性的常规监测。
本研究遵循系统综述和荟萃分析首选报告项目（PRISMA）指南，研究方案已存入普渡大学研究库。**Eligibility criteria**：检索不设发表年份限制，但限定为英文、西班牙文或葡萄牙文全文文献；纳入标准为测量TMR均匀性或描述其测量方法的研究，且研究对象主要针对奶牛，同时纳入其他反刍动物。排除未提供批次内均匀性测量或日粮中不含饲草的研究。**Information sources and search strategy**：2026年6月利用Scopus数据库进行检索，采用布尔运算符组合相关关键词。**Data Management**：所有检索结果导入Zotero去除重复文献，排除文献及其原因记录于Excel。**Selection Process**：筛选分两个阶段，先基于标题、摘要和关键词进行初筛，再通过Covidence对全文进行复筛，由两名评审人员独立完成，分歧经讨论解决；同时进行引文检索以扩展覆盖。**Risk of bias assessment**：因本综述侧重方法学描述而非定量比较，未进行正式的偏倚风险评估，而是在讨论部分对各方法的特点和局限性进行批判性评价。**RESULTS AND DISCUSSION**：共识别出5类主要方法，其中粒度分布分析（n=11）最常用，其次是养分分析（n=7）、示踪法（n=4）、近红外光谱（n=4）以及图像分析或建模技术（n=4）。不同研究对“均匀性”的定义不一致，多以变异系数（CV）或标准差（SD）表示，但这些指标基于特定方法对“均匀性”的解释，反映的是混合物的不同属性。经典混合理论强调，实测变异性可能源于随机变异、物理分离和采样效应，因此不应将各方法的结果视为等效。**Particle Size Distribution**：粒度分布法利用宾夕法尼亚州立颗粒分离器（PSPS）等筛分工具将TMR样品分为不同粒度组分，通过比较同一批次内多个样品的粒度分布差异推断均匀性。PSPS的筛孔配置存在差异，常用19 mm、8 mm、4 mm或1.18 mm的组合，部分研究为适应粗大饲草而采用更大孔径。统计指标包括CV、SD、均值±SD、绝对百分比差异等，其中CV最常见。采样数量从3到10个不等，样品量为250 g至1.5 kg，均匀性阈值从<3%到<20%不等，且部分研究未设定阈值。仅少数研究探讨了粒度均匀性与动物采食择食、产奶量等反应的关系，但未建立基于动物反应的定量阈值。**Tracers**：示踪法通过向TMR中添加物理或化学标记物（如大米、玉米粒、豆类、整粒棉籽）并评估其分布来推断均匀性。示踪剂类型、添加量（占日粮3%–5%或精确质量比4.5–6.0 g/kg）、采样数量（10或20个）以及变异度量方式（CV、SD、均匀度系数、混合均匀度%）均存在差异。均匀度系数以0（完全不均匀）到1（完全均匀）表示，混合均匀度以百分比表示。仅一项研究提出了>90%的阈值。示踪法的结果受批次大小、饲料含水量和装载顺序影响，且劳动强度较大。**Nutrient Analysis**：养分分析法通过湿化学分析量化TMR中天然营养成分的浓度，包括干物质（DM）、粗蛋白（CP）、乙醚提取物（EE）、灰分、淀粉、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）以及Cl、K、Ca、P、Mg、Na、Zn、Mn等矿物元素。统计指标包括均值±SD、均值±标准误（SEM）或CV（%），采样数量为6至20个，样品量为30 g至500 g。仅一项研究提出了CV<10%的阈值。该方法可提供化学均匀性的直接度量，但某些指标（如Cl）在高饲草或青贮日粮中可能因酸性发酵干扰而不准确。**Near-infrared spectroscopy (NIR)**：近红外光谱（NIR）是一种快速、无损的间接测量方法，可通过搅拌车安装的传感器或便携式设备扫描饲槽多点，同时预测多项成分参数。研究中均匀性以均值±SD或同质性指数表示，该指数综合多个营养成分变量的相对变异（SD/均值）并按权重和可接受比进行调整。仅一项研究提出了>79%的参考基准，但该阈值未得到明确论证。现有结果显示NIR可可靠预测DM、NDF和淀粉，而CP和EE仍需进一步校准。设备成本、频繁校准需求以及模型精度限制了其广泛采用。**Other methodologies**：其他方法包括离散元法（DEM）模拟和基于计算机视觉的图像分析。DEM将模拟粒子划分为24至216个网格区域，通过计算统计变异得到混合均匀度指数，用于评估螺旋几何、轴速和装载参数的影响。计算机视觉方法通过分析TMR表面图像的颜色分布或感兴趣区域的像素强度差异（如采用推土机距离）来量化均匀性。这些方法快速、非侵入且适合自动化，但易受光照、相机位置和原料颜色对比的影响，DEM尚停留在理论模拟阶段，缺乏实际生产条件下的验证。**Methods Comparison**：不同方法分别反映TMR的物理结构、原料分布、化学组成或空间组织，因此相互之间不应被视为等效，而应视为互补。粒度分析提供物理信息，但无法直接衡量养分分布；示踪法依赖标记物代表整体混合物，但异质系统中可能出现分离；养分分析反映化学均匀性，但可能与物理分布不一致；NIR可快速估算养分组成，但依赖校准模型；图像分析捕捉空间异质性，但需进一步验证。采样因素（如样品数量、位置和样本量）也会影响变异估计，但现有研究未评估其影响。只有少数研究将TMR均匀性与动物反应相关联，尚未建立生物学阈值。部分方法可提供额外信息，如PSPS同时提供粒度分布和均匀性，养分分析和NIR可评估营养组成，DEM可用于优化混合系统。方法选择应基于评估目的：物理结构方法与挑食行为更相关，而化学或示踪方法更反映养分分布。**LIMITATIONS OF THE REVIEW**：本综述尽管检索系统且透明，但可能因术语差异、关键词组合、数据库索引或语言限制而遗漏部分研究。筛选过程中的主观判断难以完全避免，且未覆盖未发表、非同行评审或检索日期之后发表的研究，可能无法代表所有区域实践和创新。**CONCLUSION**：目前尚无标准化或普遍接受的方法评估TMR均匀性。现有方法捕捉混合物不同维度的特性，应视为互补而非等效，没有单一方法能兼顾科学严谨性与实际操作可行性。未来研究应致力于建立标准化协议、定义与生物学相关的阈值，并开发成本有效、自动化的工具，以支持商业奶牛场TMR均匀性的常规监测。
