OPTIMIRANJE KRMNIH OBROKOV ZA KRAVE MOLZNICE S POMOČJO LINEARNEGA PROGRAMIRANJA

Transkripcija

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KMETIJSTVO IN BIOSISTEMSKE VEDE Rudi TACER OPTIMIRANJE KRMNIH OBROKOV ZA KRAVE MOLZNICE S POMOČJO LINEARNEGA PROGRAMIRANJA MAGISTRSKO DELO Maribor, 2016

2 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KMETIJSTVO IN BIOSISTEMSKE VEDE AGRARNA EKONOMIKA Rudi TACER OPTIMIRANJE KRMNIH OBROKOV ZA KRAVE MOLZNICE S POMOČJO LINEARNEGA PROGRAMIRANJA MAGISTRSKO DELO OPTIMIZATION OF FEED RATIONS FOR DAIRY COWS BY THE USE OF LINEAR PROGRAMMING MASTER THESIS Maribor, 2016

3 POPRAVKI:

4 III Magistrsko delo je bilo opravljeno v okviru podiplomskega drugostopenjskega bolonjskega študija Agrarna ekonomika na Fakulteti za kmetijstvo in biosistemske vede Univerze v Mariboru pod mentorstvom red. prof. dr. Karmen Pažek in somentorstvom doc. dr. Marjana Janžekoviča. Komisija za študijske zadeve je potrdila komisijo za zagovor in oceno magistrskega dela. Komisijo za zagovor in oceno magistrskega dela sestavljajo naslednji člani: Predsednik: red. prof. dr. Črtomir Rozman Mentorica: red. prof. dr. Karmen Pažek Somentor: doc. dr. Marjan Janžekovič Lektorica: prof. slov. j. in fil. Nina Zdrčnik Magistrsko delo je rezultat lastnega raziskovalnega dela. Datum zagovora: Podpis:

5 IV Optimiranje krmnih obrokov za krave molznice s pomočjo linearnega programiranja UDK: : : (043)=163.6 V magistrskem delu je bil razvit linearni model za optimiranje krmnih obrokov za krave molznice. Na kmetiji se že uporablja racionalno dobro uravnotežen krmni obrok, razdeljen na zimski in letni krmni obrok. Strošek zimskega obroka za mlečnost 30 kg znaša 3,67, strošek letnega krmnega obroka pa 3,47. Cilj raziskave je bil ugotoviti ali, lahko razviti model še pripomore k znižanju stroškov pri krmnem obroku pod enakimi normativi. Za vsak krmni obrok smo preizkusili tri različne scenarije, da bi se približali želenim normativom. V prvih scenarijih smo»reševalniku«prepustili prosto izbiro količine krme. Ob enakih normativih je bil strošek zimskega krmnega obroka ocenjen z 3,02 oziroma letni krmni obrok z 2,36. Ponujena rešitev je bila zavrnjena, saj razviti model v krmni obrok ni vključil mrve (zaradi visoke lastne cene). Tako smo nadalje količino mrve v modelu točno definirali in s tem zadovoljili potrebe po surovih vlakninah. Reševalnik nam je ponudil ugodno rešitev, in sicer 3,30 za zimski krmni obrok oziroma 2,91 za letni krmni obrok. Predpostavimo še, da je za zadostitev normativov uporabil spodnje mejne vrednosti za neto energijo in presnovljive beljakovine. Za dobro mlečnost, dobro kakovost mleka in zdrave živali moramo skrbno preverjati krmni obrok na podlagi mesečnih analiz mleka. Ključne besede: optimiranje / ekonomika / krmni obroki / molznice OP: VII, 46 s., 9 pregl., 14 slik, 28 ref. Optimization of Feed Rations for Dairy Cows by the Use of Linear Programming The diploma thesis has developed a linear model for optimizing feed rations for dairy cows. Rationally wellbalanced feed ration, divided into winter and summer feeding feed ration has already been used on a farm. The cost of a winter feed ration for 30 kg of milk yield is around 3.67, the annual cost of poultry feed ration, however, is The aim of the study was to determine whether the developed model can contribute to reducing the feed ration cost when using the same norms. For every diet type three different scenarios were tested in order to get closer to the desired norms. In the first scenarios, the volume of the feed was automatically programmed and distributed. At the same norms, the cost of winter feed ration is estimated to 3.02, annual feed ration, however, to The proposed solution was rejected because the feed ration of hay was not included into the calculation model (due to the high cost price). Thus, the quantity of hay in the model had to be exactly defined in order to meet the needs of the crude fibre. The automated programme offered a favourable solution, namely 3.30 for the winter feed ration, or 2.91 for the annual feed ration. In order to meet the norms, the lower limits for net energy and protein metabolism have been used by the automated programme. To achieve good milk yield, good milk quality and healthy animals, the feed ration should be carefully checked by monthly milk analyses. Keywords: optimization/economics/feed rations/dairy cows NO: VII, 46 P., 9 Tab., 14 Fig., 28 Ref.

6 V Kazalo vsebine 1 UVOD Namen in cilji Hipoteze PREGLED OBJAV Prehrana krav molznic Ekonomsko optimiranje krmnih obrokov in linearno programiranje Ekonomika kmetijske proizvodnje MATERIAL IN METODE DELA Opis kmetije Centralna podatkovna zbirka goveda Sestava krmnega obroka Krmni obrok na kmetiji Linearno programiranje Razvoj linearnega modela za sestavo krmnega obroka REZULTATI Z RAZPRAVO Zimski krmni obrok Letni krmni obrok Ocenjen krmni obrok Zimski krmni obrok scenarij Zimski krmni obrok scenarij Zimski krmni obrok scenarij Letni krmni obrok scenarij Letni krmni obrok scenarij Letni krmni obrok scenarij

7 VI 4.4 Pomen optimiranja krmnega obroka SKLEPI LITERATURA...43

8 VII Kazalo preglednic Preglednica 1: Analiza mlečnosti v čredi Preglednica 2: Dnevne potrebe po rudninskih snoveh Preglednica 3: Hranilne vrednosti krme Preglednica 4: Zimski krmni obrok Preglednica 5: Strošek zimskega krmnega obroka Preglednica 6: Letni krmni obrok Preglednica 7: Strošek letnega krmnega obroka Preglednica 8: Izpis kontrole mlečnosti, januar Preglednica 9: Izpis kontrole mlečnosti, junij Kazalo slik Slika 1: Vsebnost hranilnih snovi krme zimskega krmnega obroka Slika 2: Normativi za prirejo 30 kg mleka in za vzdrževanje telesne kondicije Slika 3: Matrika z omejitvami zimskega in letnega krmnega obroka Slika 4: Izbor Excelovega orodja»reševalnik« Slika 5: Določitev spreminjajočih se celic v predlogi»reševalnik« Slika 6: Določitev parametrov za omejitev obravnavanega problema Slika 7: Iskanje najprimernejše rešitve obravnavanega problema s pomočjo orodja»reševalnik« Slika 8: Rešitev prvega scenarija Slika 9: Rešitev drugega scenarija Slika 10: Delna rešitev tretjega scenarija Slika 11: Rešitev tretjega scenarija Slika 12: Rešitev prvega scenarija Slika 13: Rešitev drugega scenarija Slika 14: Rešitev tretjega scenarija... 39

9 Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, UVOD Prireja mleka velja za eno izmed gospodarnejših kmetijskih dejavnosti. Z analizo stroškov prireje mleka lahko ugotavljamo odstopanja od pričakovanih vrednosti. V ta namen bomo naredili model za izračun krmnih obrokov za krave molznice. Stroški krmnega obroka predstavljajo % skupnih stroškov prireje mleka. Ko sestavljamo krmi obrok za svojo čredo, je pomembno poznavanje potreb molznic in kakovost krme. Le s kakovostno krmo lahko pričakujemo, da bomo pri delu uspešni. Ob ustrezni kakovostni voluminozni krmi lahko samo iz osnovnega obroka pridobimo kg mleka na molzni dan oziroma kg na leto. Na uspešno oziroma gospodarno prirejo mleka ne vpliva samo število molznic v hlevu. Ob nepravilnih postopkih dela, predvsem pri nepravilni sestavi krmnih obrokov, lahko večje število molznic in velika povprečna mlečnost pomeni tudi višji strošek prireje izračunano na kg mleka. Tudi majhne kmetije z manjšo čredo lahko dosegajo primerno mlečnost za pokrivanje vseh stroškov in za plačilo svojega dela. Vendar pa takšne kmetije ne morejo ustvarjati dobička, da bi lahko vsako leto investirale v potrebno novejšo opremo ali posodobitev hleva (Orešnik in Lavrenčič 2013). Pod pojmom stroški se ne srečujemo samo s stroški krme, ampak tudi s stroški obnove črede (remont), stroški predolge laktacije in stroški veterinarskih storitev. Višina teh stroškov pa se začne določati pri sestavi krmnih obrokov in vpeljevanju sestavljenega krmnega obroka v hlev. Tako kot v vsaki proizvodnji tudi pri prireji mleka številni resursi omejujejo proizvodnjo. Načela izračunavanja optimalnega plana se ne spremenijo, kompleksnost problemov pa običajno pomeni, da je ročna metoda, kot je npr. programsko načrtovanje, največkrat

10 2 neuporabna. Linearno programiranje je metoda matematičnega programiranja, s katero lahko rešujemo vrsto problemov managmenta (Kavčič 1996). 1.1 Namen in cilji Namen magistrskega dela je razvoj linearnega modela za izračun krmnih obrokov za krave molznice. Pomagali si bomo z računalniškim orodjem»reševalnik«v programu Microsoft Excel. Glavni cilj optimiranja krmnega obroka je najti cenovno najugodnejšo rešitev ob zagotavljanju vseh omejitev. Drugi cilj je spremljati in usklajevati smiselnost oziroma uporabnost z»reševalnikom«izračunanimi krmnimi obroki v primerjavi z obstoječimi metodami. Tretji cilj je predpostaviti dejstvo, da je potrebno optimirati krmni obrok glede na analizo dogajanj v čredi na podlagi mesečne kontrole mleka. 1.2 Hipoteze V raziskavi so predpostavljene naslednje delovne hipoteze: Hipoteza 1: Predpostavlja se, da se na kmetiji že uporablja racionalni krmni obrok. Hipoteza 2: S pomočjo razvitih kalkulacij pridelave krme na kmetiji bo mogoče oceniti vrednost krmnih obrokov. Hipoteza 3: Predvideva se, da bo razviti linearni program našel primerne rešitve ob zagotavljanju vseh normativov. Hipoteza 4: Predpostavlja se dejstvo, da ni mogoče optimirati krmnih obrokov za krave molznice brez mesečnih rezultatov analiz mleka.

11 3 2 PREGLED OBJAV 2.1 Prehrana krav molznic Največji del krme za gospodarsko pomembne domače živali predstavljajo rastline in ostanki predelovalne industrije rastlinskih pa tudi živalskih proizvodov. Snovi, ki so v krmi, ki jo žival zaužije, omogočajo živalim življenje, rast in razvoj, prirejo, mišično delo in razmnoževanje. Te snovi imenujemo hranljive snovi ali hranila. Danes poznamo skupno že več kot 100 različnih hranljivih snovi in njihov pomen za življenje, razmnoževanje in za proizvodnjo pri živalih (Orešnik in Kermauner 2009). Krave molznice potrebujejo krmo (hranljive snovi v krmilih) za vzdrževanje osnovnih funkcij organizma, fizične aktivnosti, prirejo mleka, nalaganje telesnih rezerv in za razvoj ter rast plodu v maternici v času brejosti (Orešnik in Lavrenčič 2013). Za uspešno rejo krav molznic je kakovost voluminozne krme bistvenega pomena. Spiekers in Potthast (2004) menita, da je za ekstremno mlečnost krav nad 35 kg na dan potrebna travna silaža nad 7 MJ NEL na kg sušine. Vendar je to pri običajnem sušenju in spravilu krme s travinja nemogoče doseči. Tako so Verbič in sod. (2005) ugotavljali kakovost voluminozne krme v Sloveniji za obdobje od leta 2000 do Priporočene najmanjše vsebnosti NEL za krave molznice (6,1, 6,5 in 5,5 MJ na kg sušine za travne silaže, koruzne silaže in mrvo) je doseglo 28,5 % travnih silaž, 51,4 % koruznih silaž in 16,1 % mrve. Ugotavljajo, da je tudi vsebnost suhe snovi v travni in koruzni silaži neprimerna. Priporočene vsebnosti sušine (450 in 400 g na kg travne in koruzne silaže) je preseglo 43,8 % travnih in 28,1 % koruznih silaž. Žnidaršič in sod. (2010) so naredili analizo, kakšne vrednosti neto energije laktacije (NEL) dosegajo posamezne vrste trav in metuljnic pri pridelkih prve košnje. Na podlagi regresijskih enačb so ocenili vsebnosti NEL pri pridelkih značilnih za pašo, zeleno krmo, travno silažo in seno. Ob pridelkih značilnih za pašo, zeleno krmo, silažo in seno so

12 4 največjo vrednost NEL dosegle trave mnogocvetne in trpežne ljuljke (6,53 6,77 MJ/kg SS), najmanjšo pa trstikasta bilnica (5,86 6,11 MJ/kg SS). S povečevanjem pridelka se je pri travah vsebnost NEL zmanjševala hitreje kot pri metuljnicah. Zmanjševanje neto energijske vrednosti je bilo pri trpežni in mnogocvetni ljuljki počasneje kot pri ostalih travah. Urdl in sod. (2007) so preverjali vpliv pomanjkanja oziroma prekomerne energije pred in po telitvi na produkcijo, presnovo, kvaliteto mleka in telesno kondicijo krav molznic, v primerjavi z normativi. 81 krav je bilo 3 mesece pred telitvijo razdeljenih na 3 skupine glede na energijsko oskrbo (75, 100 in 125 % oskrba glede na normative). Po telitvi je bila vsaka skupina razdeljena še na nadaljnje 3 podskupine glede na energijsko oskrbo (75, 100 in 125 % oskrba z energijo). Energijska oskrba pred telitvijo pomembno vpliva na količino mleka po telitvi (mlečnost pri posamezni oskrbi z energijo je bila 25,4 kg, 28,5 kg in 30 kg mleka). Na začetno mlečnost pa še bolj vpliva energijska oskrba po telitvi (mlečnost pri posamezni oskrbi z energijo je bila 21,4 kg, 30 kg in 32,5 kg mleka). Na sestavo mleka oskrbljenost z energijo pred telitvijo ni vplivala. So pa se pokazale razlike pri vsebnosti beljakovin v mleku pri slabi oskrbi z energijo po telitvi. Orešnik in Lavrenčič (2013) navajata, da je izločanje odvečne toplote zahteven in energijsko potraten proces. Potrebe po energiji ob povišani temperaturi okolja nad 30 C narastejo za 20 %, zato zmanjka energije za tvorbo mleka. Organizem se še dodatno brani pred nastajanjem toplote tako, da žival zavrača krmo. S tem je oskrba z energijo za sintezo mleka še manjša. Nizke temperature v okolju krave lažje prenašajo. Kot odziv na nizke temperature v okolju se v presnovnih procesih v organizmu poveča tvorba toplote, zaradi česar mora žival pojesti več krme. Iz dodatno zaužitih snovi lahko tako tvori več toplote in se ogreje. Potrebe po beljakovinah navajamo pri vseh živalskih vrstah v količinah prebavljivih surovih beljakovin (PSB) ali surovih beljakovin (SB) za vzdrževanje in za enoto proizvoda. Pri prežvekovalcih uvajamo v prakso normative na osnovi presnovljivih beljakovin (PB), pri čemer upoštevamo razgradljivost oziroma topnost beljakovin v vampu. Pogosto navajamo potrebe tudi v zahtevani koncentraciji beljakovin ali

13 5 aminokislin v suhi snovi obroka ali v potrebni količini na kg popolne krmne mešanice (Orešnik in Kermauner 2009). Na vsebnost beljakovin v mleku vpliva predvsem oskrbljenost živali s presnovljivimi beljakovinami, pasma, starost in stadij laktacije. Ob prevelikih količinah močne krme v obroku se zaradi zakisanja vampa zmanjša prebavljivost voluminozne krme in sinteza mikrobnih beljakovin. Posledično se vsebnost beljakovin v mleku zmanjša. Voluminozna krma se v vsebnosti presnovljivih beljakovin med seboj precej razlikuje. Trava košena v zgodnejših fazah razvoja je bolje prebavljiva in nudi zaradi tega več energije za sintezo mikrobnih beljakovin v vampu kot ostarela krma (Babnik in sod. 2004). Na vsebnost maščob v mleku vpliva pasma, stadij laktacije, starost, sezona, zdravstveno stanje in prehrana (dovolj fizikalno učinkovitih vlaknin v obroku). Za normalno delovanje vampa potrebujejo prežvekovalci dovolj vlaknine. Vlaknina spodbuja k prežvekovanju in krave bi morale prežvekovati 10 ur na dan. Med prežvekovanjem se izločajo velike količine sline, ki nevtralizira kisline v vampu. Če je v obroku premalo vlaknine, se zmanjša izločanje sline in s tem pade ph vrednost vampovega soka. Zato mikroorganizmi tvorijo v vampu več propionske kisline kot ocetne. Posledično se vsebnost maščob v mleku zmanjša. Najbolj funkcionalne vlaknine žival dobi iz mrve, manj pa iz travne in koruzne silaže (Babnik in sod. 2004). Potrebe po rudninskih snoveh v obroku so odvisne od vrste živali, starosti in količine proizvoda, ki ga od njih pričakujemo. Za vsak element poznamo normative, ki so pri makroelementih izraženi v potrebnih količinah (gramih) na dan ali za enoto proizvoda (za 1 kg mleka) ali v potrebni koncentraciji v suhi snovi obroka. Kot za vse hranljive snovi, tudi za rudnine velja, da vsako pomanjkanje, presežek ali neustrezno razmerje med njimi v obroku negativno vpliva na celoten organizem. Zmanjšuje konzumacijo in s tem prirejo, povzroča zdravstvene in plodnostne motnje (Orešnik in Kermauner 2009).

14 6 2.2 Ekonomsko optimiranje krmnih obrokov in linearno programiranje Rozman in sod. (2002) predstavljajo metodo linearnega programiranja in izdelavo računalniško podprtega linearnega modela za optimizacijo krmnega obroka pri pitanju volov. Pri sestavi krmnega obroka je potrebno minimizirat stroške krmnega obroka in zadostiti potrebne normative. Zaradi potrebnih vlaknin v obroku so v modelu fiksirali količino sena, saj ga originalni linearni program ne bi vključil v rešitev (visoka lastna cena). Tako se z vsakim dodatnim pogojem oddaljujemo od prave optimalnosti. Vendar so mnenja, da je linearno programiranje primerna metoda za optimizacijo krmnih obrokov, saj so stroške prehrane uspeli zmanjšati za 33 %. Nadalje Žgajnar s sod. (2007) ugotavlja, da nepoznavanje dnevnih potreb in krmne vrednosti obroka lahko vodi v preskromno ali pa prekomerno prehrano, oboje pa rejcu predstavlja gospodarsko škodo. Z metodami matematičnega programiranja lahko pripravimo orodje, ki omogoča optimizacijo krmnega obroka na podlagi minimiziranja stroškov ob hkratnem povečevanju učinkovitosti izkoriščanja krme. Munford (1996) je reševal probleme optimiranja krmnih obrokov in zahteve po hranilnih snoveh z Ultramix sistemom, ki je dobra podlaga za linearno programiranje. Ultramix je neodvisen sistem sestavljen iz več modelov, ki ga vključujejo modelar in optimizator. V sistemu uporabnik opisuje zahteve hranil glede na živalsko vrsto ali druge parametre z uporabo enačb. Numerične vrednosti teh enačb se uporabljajo za proizvodnjo najnižjih stroškov obrokov, rezultati se lahko uporabijo za izračun nadaljnjih obrokov. Tozer in Stokes (2001) sta s pomočjo linearnega programiranja sestavila preprost krmni obrok z minimalnimi stroški. Ozirala sta se tudi na čim manjše izločanje dušika in fosforja. V obrok sta vključila seno, slamo, suho destilirano zrnje (pšenica), dikalcijev fosfat, pšenične otrobe in druge stranske pekarske surovine. Prišla sta do dejstva, da zmanjševanje stroškov obroka pomeni povečano izločanja dušika. Žgajnar s sod. (2007) ugotavlja, da pri reševanju prehranskih problemov s pomočjo klasičnega linearnega programa pogosto naletimo na problem kontradiktornih ciljev. Rezultat slednjih je, da model ne najde možne rešitve ali pa je teh neskončno mnogo, zato

15 7 bi ga bilo potrebno nadgraditi v večkriterialni-ciljni program. V tem primeru nam izbrani nivoji hranil predstavljajo cilje in ne več omejitve, kot so to v klasičnem linearnem programu za iskanje najcenejšega krmnega obroka. K temu lahko dodamo tudi druge cilje, s katerimi poizkušamo rešitev približati realnosti. Nadalje je mnenja, da bo le enostaven, a hkrati dovolj natančen program za izračunanje krmnih potreb, rejce prepričal v smiselnost pogostejšega izračunavanja potreb njihovih živali. Žgajnar in Kavčič (2009) predstavljata uporabno orodje za optimiranje krmnih obrokov v obliki elektronske preglednice. Temelji v kombinaciji linearnega in tehtanega ciljnega programiranja, podprtega s kazenskimi funkcijami. Orodje oblikuje ekonomsko učinkovit obrok, ki ne odstopa bistveno od najcenejšega možnega in tako zmanjšuje tveganje, da ta ne bo izravnan, kar je pomanjkljivost linearnega pristopa. Ramsden s sod. (1999) predstavlja model linearnega programiranja za ocenjevanje vpliva sprememb v mleku na mlečne kvote in se uporablja glede na raven cene mleka, kvot, dušikovih gnojil in krmnih mešanic. Upoštevale so se potrebe živali po energiji in beljakovinah. Prišenk (2010) je razvil linearni model za ekonomsko oceno krmnega obroka športnih konj. Ugotovil je, da se stroški krmnega obroka v času tekmovanj povečajo za 40 %. Petak s sod. (2010) predstavlja uporabo mnogofaznih linearnih optimizacijskih modelov, kot podlago za sprejemanje odločitev v kmetijstvu, saj le na podlagi rezultatov modelov lahko planiramo učinke podjetništva. Tako je Martinovska-Stojcheska s sod. (2010) testirala novi model poslovni načrt za upravljanje kmetijskih gospodarstev. Načrt predstavlja osnovo za oceno dobičkonosnosti, donosa kapitala in denarnega toka.

16 8 2.3 Ekonomika kmetijske proizvodnje Pri načrtovanju kmetijske proizvodnje je zelo uporabna metoda simulacijskega modeliranja. Rozman s sod. (2006) je z razvitim simulacijskim modelom analiziral ekonomsko upravičenost treh krmnih dosevkov za prehrano molznic. V raziskavo so bili vključeni mnogocvetna ljuljka, krmni ohrovt in sudanska trava. Najcenejši obrok je vključeval krmni ohrovt. Nadalje tudi Pažek s sod. (2008) ocenjuje ekonomiko reje krav dojil v različnih sistemih reje s pomočjo simulacijskega modela. Najnižji koeficient ekonomičnosti (Ke = 0,46) se je pokazal pri reji v hlevu zaradi visokih stroškov ročnega dela. Dejanska vrednost raziskav je simulacijski model, ki omogoča ovrednotenje različnih scenarijev na posameznih kmetijah. Potočnik s sod. (2004) je analizirala ekonomsko upravičenost reje neprivezanih krav molznic ob upoštevanjem vpliva dobrega počutja živali na samo mlečnost. Rezultati so pokazali, da je takšna reja molznic ekonomsko upravičena, če je v čredi minimalno 43 krav s povprečno mlečnostjo kg na kravo. Nadalje Janžekovič in Rozman (2006) ugotavljata, da je koeficient ekonomičnosti prireje mleka v reji neprivezanih krav pozitiven že v čredi z 41 molznicami s povprečno mlečnostjo kg na kravo. Mergeduš (2010) je mnenja, da bo morala Slovenija po ukinitvi mlečnih kvot osvojiti trg. Sistem ukinitve kvote bo pospešil potrebne spremembe, na katere so se pripravljali le redki. Najbolj bodo prizadeta tista kmetijska gospodarstva, ki so pri visoki odkupni ceni mleka šla v velike investicije. Nezmožnost odplačevanja kreditov bo velik problem.

17 9 3 MATERIAL IN METODE DELA 3.1 Opis kmetije Podatki, potrebni za raziskavo, so bili zbrani na domači kmetiji. Na kmetiji je reja privezanih krav z izpustom na pašo od aprila do novembra. V raziskavi bomo analizirali dejanski krmni obrok krav molznic s pomočjo računalniškega orodja»reševalnik«. Družinska kmetija se nahaja v okolici Radelj ob Dravi in obsega 14 ha lastne zemlje. Od tega je kmetijske obdelovalne površine okoli 6,3 ha in 2,7 ha zemlje tudi v najemu. Na njivah sejejo koruzo, v kolobarju pa se prideluje tudi mnogocvetna ljuljka in travno deteljna mešanica. Travnike kosijo dvakrat letno, nato jih uporabljajo za pašo. V letu 2014 je bilo v hlevu 19 glav govedi 12 krav molznic, 2 breji telici in 5 plemenskih v starosti od 6 do 15 mesecev za remont. S prirejo mleka se kmetija ukvarja od leta 1986, ko je bil zgrajen nov hlev. V prvem kvotnem letu je bila kmetiji dodeljena kvota za kg mleka, v letu 2014 in 2015 je bilo prodanega dobrih kg. Na kmetiji se opravlja AT4 kontrola mlečnosti enkrat na mesec zjutraj, naslednji mesec zvečer. 3.2 Centralna podatkovna zbirka goveda Ker je kmetija vključena v AT4 kontrolo, je omogočen dostop nanjo na svetovnem spletu, kjer se lahko spremljajo rezultati kontrole, izračuni različnih parametrov, predvidene telitve, živali na kmetiji ipd. Tako smo pridobili podatke o prireji mleka za kmetijo. Za primerjavo s podatki v nadaljevanju naloge navajamo, da je bilo v letu 2014 v Sloveniji molznic vseh pasem in križank oziroma skoraj 21 molznic na kmetijo.

18 10 S pomočjo podatkov, ki jih prejmejo rejci ob vsaki mesečni kontroli, si lahko naredimo mesečno in letno analizo dogajanj v naši čredi. To je eden od prvih korakov do uspešnega dela pri prireji mleka, saj le na podlagi takšnih analiz lahko začnemo sestavljati krmni obrok. V Preglednici 1 je predstavljena analiza dogajanj v čredi za kmetijo v letu Preglednica 1: Analiza mlečnosti v čredi Letna analiza dogajanj v čredi Število krav 15 Povprečno število krav 11,9 Število krmnih dni 4344 Število molznih dni 3776 Število suhih dni 568 Trajanje suhe dobe (dni) 48 Dolžina zaključenih laktacij (dni) 337 Povprečna dolžina brejosti (dni) 285 Doba med telitvama (dni) 405 Poporodni premor (dni) 120 Število telitev 13 Izločenih krav (%) 13,3 Število laktacij na kravo 2,75 Namolzena količina mleka (kg) Letna mlečnost (kg) 5370 Mlečnost v standardni laktaciji (kg) 5327 Mlečnost na krmni dan (kg) 14,7 Mlečnost na molzni dan (kg) 16,9 Povprečna vsebnost MM (%) 4,05 Povprečna vsebnost MB (%) 3,27 Razmerje med MM in MB 1,24 Poraba krmne mešanice (kg) 8122 Krmna mešanica na KD (kg) 1,87 Krmna mešanica na MD (kg) 2,15 Krmna mešanica na kg mleka (kg) 0,127 Kg mleka iz krmne mešanice/kd (kg) 3,74 Kg mleka iz krmne mešanice/md (kg) 4,30

19 11 Kg mleka iz voluminozne krme/kd (kg) 10,96 Kg mleka iz voluminozne krme/md (kg) 12,60 Kg mleka iz voluminozne krme na leto (kg) 4001 Podatke, ki so v Preglednici 1, pridobimo iz sumarnika, ki ga dobi konec leta vsak rejec, vključen v AT4 kontrolo mlečnosti. Ob tem samo še dodamo količino pokrmljene krmne mešanice. Podatki, ki so obarvani krepko, nam povedo veliko o prehrani krav in tudi o ekonomiki prireje mleka, ki pa jih moramo izračunati sami. Poporodni odmor je razlika med zaporednima telitvama in dolžino brejosti oziroma obdobje, ko krava ni breja. Ugotovili smo, da je na kmetiji poporodni odmor nekoliko daljši od priporočenega do 100 dni. Razmerje med MM in MB je ugodno (1,24), saj je ob pravilni prehrani v okviru od 1,1:1 do 1,1:1,5. Preozko razmerje med MM in MB (manj kot 1,1:1) je povezano z manjšo vsebnostjo maščobe v mleku. Preširoko razmerje (več kot 1,5:1) pa je največkrat povezano s premajhno vsebnostjo beljakovin v mleku. Porabo krmne mešanice na krmni in molzni dan izračunamo tako, da delimo količino porabljene krmne mešanice (8122 kg) s številom krmnih dni (4344) oziroma molznih dni (3776). Nadalje predpostavimo dejstvo, da kilogram krmne mešanice pokriva potrebe po hranilnih snoveh za najmanj 2 kg mleka. Tako pomnožimo porabo krmne mešanice na krmni dan (1,87 kg) oziroma molzni dan (2,15 kg) s faktorjem 2 in dobimo količino mleka na krmni dan (3,74 kg) oziroma na molzni dan (4,3 kg) iz krmne mešanice. Iz sumarnika smo že prej pridobili podatek o namolzeni količini mleka na molzni oziroma krmni dan. Od te količine preprosto odštejemo količino mleka iz krmne mešanice in dobimo rezultat namolzenega mleka iz voluminozne krme, ki je najcenejša krma v obroku.

20 Sestava krmnega obroka Ko sestavljamo krmi obrok za svojo čredo, je pomembno poznavanje potreb molznic in kakovost krme. Le s kakovostno krmo lahko pričakujemo, da bomo pri delu uspešni. Veliko beljakovin pridobimo iz ovenele travne silaže, košene pred latenjem, kakovostne mrve in koruzne silaže v voščeni zrelosti. Slabša krma vsebuje bistveno manj hranljivih snovi, saj je prisoten velik delež surovih vlaknin, ki prebavo upočasni. V krmnem obroku moramo zagotoviti % surovih vlaknin v kilogramu suhe snovi za nemoteno delovanje vampa. Če v obroku primanjkuje surovih vlaknin, pride ob povečanem krmljenju krmnih mešanic do zakisanja vampa (acidoza), slabše konzumacije in zmanjšanja prebavljivosti. Na začetku moramo oceniti, kako težke krave imamo, da lahko izračunamo njihovo konzumacijo suhe snovi. V našem primeru smo upoštevali, da so krave težke 600 kg. Tako smo lahko teoretično izračunali konzumacijo suhe snovi, in sicer SS kg = T kg x 0,02 + M kg x 0,22 (T kg = telesna masa živali, M kg = dnevna mlečnost) (Orešnik in Lavrenčič 2013). Torej lahko ena krava zaužije v osnovnem obroku kg suhe snovi, odvisno od mlečnosti, vrste in kvalitete krme, ki jo pridelamo. Za normalno delovanje vampa moramo zagotoviti v osnovnem obroku g oziroma 180 g SV/kg SS. Za računanje obrokov smo uporabljali naslednje normative o potrebah živali za prirejo mleka s povprečno 4 % vsebnostjo maščobe in 3,4 % vsebnostjo beljakovin (Orešnik, 2012): - za vzdrževanje: 37,7 MJ/NEL in 330 g PSB, - za 1 kg mleka: 3,17 MJ/NEL in 60 g PSB. Obrok mora biti sestavljen po modelu: - osnovni krmni obrok, - dopolnjen krmni obrok,

21 13 - obrok za najvišjo mlečnost. Osnovni obrok je sestavljen iz različnih vrst voluminozne krme, ki je na voljo na kmetiji. Pomembno je, da imamo podatke o hranljivih snoveh voluminozne krme. Pri tem ni pomembna samo energija in beljakovine, ampak tudi potrebe po rudninah (Ca, P, Mg, K in Na). Ko imamo podatke o količini posamezne krme, lahko izračunamo koncentracijo vseh hranljivih snovi v suhi snovi osnovnega obroka. Glede na potrebe po energiji in prebavljivih surovih beljakovinah izračunamo še količino mleka iz voluminozne krme. Praviloma osnovni obrok po hranljivih snoveh nikoli ni izravnan, zato ga je potrebno dopolniti (Orešnik in Lavrenčič 2013). Na trgu obstajajo različne surovine, s katerimi dopolnimo obrok glede na potrebe po energiji oziroma po beljakovinah. Pri izbiri krmne mešanice moramo biti pazljivi na ceno. Najlažje izračunamo ceno beljakovin na 100 g beljakovin v krmilu oziroma na 1 MJ NEL. Ko imamo izravnan obrok glede na energijo in beljakovine, ga dopolnimo še z ustreznim mineralno vitaminskim dodatkom. Na produktivnost, prebavo, plodnost in na zdravje celotne živali vplivajo makroelementi in mikroelementi v krmi. Njihove dnevne potrebe so strokovno dorečene (Orešnik 1996) in so predstavljene v Preglednici 2. Preglednica 2: Dnevne potrebe po rudninskih snoveh Ca P Mg K Na g/kg SS 5,4 6 3,3 3,7 2 2, ,8 Priporočena razmerja 1,5 2 : 1 5,5 10 : 1 Na koncu dopolnimo samo še obrok za krave molznice z najvišjo mlečnostjo. To pomeni tistim kravam, katerim mlečnost ne pokriva niti dopolnjen osnovni obrok. Če imamo ustrezno izravnan dopolnjen osnovni krmni obrok, lahko vsak kilogram krmne mešanice pokriva nadaljnja 2 kg mleka. Praviloma krava ne sme dobiti več kot 5 6 kg krmne mešanice, saj večje količine povzročajo zakisanje vampa. Krava, ki presega najvišjo

22 14 izračunano mlečnost, mora praviloma pojesti več voluminozne krme, da pokrije potrebe po energiji in beljakovinah Krmni obrok na kmetiji V krmni obrok se vključuje doma pridelana voluminozna krma in dokupljene krmne mešanice. Na kmetiji se uveljavljata zimski krmni obrok in letni krmni obrok s pašo. Glavna uporabljena krma na kmetiji je koruzna silaža pozimi in paša poleti. Torej se v zimskem času srečujemo s presežki energije in poleti s presežki beljakovin v krmnem obroku. V spomladanskih mesecih se namreč na kmetiji začne uveljavljati letni krmni obrok, v katerega je vključena paša. Vidrih (2007) je mnenja, da je paša priložnost za zniževanje stroškov krmnega obroka. Ob tem moramo poudariti, da za nemoteno delovanje vampa živali ob paši potrebujejo zadostne količine sena, kar predstavlja strošek pri prireji mleka na kmetiji. Osnovna krma v obliki paše je najcenejša, vendar je v Sloveniji malo kmetij, ki bi imele možnost neomejene paše. Pri pašni reji je zelo pomemben prehod iz zimskega obroka na zeleno krmo oziroma pašo. Če je prehod prehiter, se pojavijo prebavne motnje v obliki driske. Prehod naj traja tri tedne, da postopoma povečujemo zeleno krmo in zmanjšujemo zimski obrok (Lebar 2011). V Preglednici 3 so predstavljene vsebnosti hranljivih snovi posamezne krme, ki jo navaja strokovna literatura Orešnik (2013). Za travno in koruzno silažo je bil na kmetiji odvzet vzorec in narejena analiza krme (Kmetijski inštitut Slovenije).

23 15 Preglednica 3: Hranilne vrednosti krme Mrva Pogača Travna Koruzna K- Pesni Rumisal Paša olj. Koruza silaža silaža 19 rezanci 2 ogr. Sol Suha snov (g) SVL (g/kg) NEL (MJ/kg) 5,28 5,99 6,53 6,68 7 6,43 7,38 6,73 PSB (g/kg) Ca (g/kg) 8 8 2,8 5,51 8 7,5 0,2 8,8 140 P (g/kg) 3,5 3,5 1,7 4,71 4,5 11,2 3, Mg (g/kg) 2,3 2,5 1,7 2, , K (g/kg) , ,5 3,3 6,8 Na (g/kg) 0,8 0,6 0,2 0,32 4 0,4 0,2 2, Za voluminozno krmo so vrednosti navedene v kilogramu suhe snovi vzorca in za krmne mešanice v kilogramih vzorca. Obrok imamo do sedaj optimiran s pomočjo računalniškega programa Excel tako, da se ob spremembi količine ali vrste krme takoj avtomatsko izračuna morebiten primanjkljaj oziroma presežek hranilnih snovi in poda količino mleka, kar je zelo uporabno ob morebitni spremembi namolzene količine mleka. Trenutni krmni obrok bomo podrobneje predstavili v rezultatih. V nalogi bomo predstavili tudi sestavo krmnega obroka, prav tako s pomočjo računalniškega programa Excel, in sicer z orodjem»reševalnik«.

24 Linearno programiranje Orodje linearnega programiranja je klasično orodje za reševanje najrazličnejših prehranskih problemov tako na področju humane prehrane kot pri optimiranju krmnih obrokov vseh vrst domačih živali. Cilj optimiranja je poiskati nabor spremenljivk, ki dajo optimalno vrednost namenske funkcije in hkrati zadostijo vsem predpostavljenim omejitvam (Darmon in sod. 2002). Zupanc (2000, cit. v Prišenk 2010) je v svoji raziskavi postopek sestavljanja in izračunavanja krmnega obroka strnil v štiri faze: - ugotavljanje celodnevnih potreb živali po energiji in hranljivih snoveh, - sestavljanje celodnevnih potreb krmnega obroka po energiji in hranljivih snoveh, - ugotavljanje usklajenosti potreb konja po energiji in hranljivih snoveh s hranilno vrednostjo osnovnega krmnega obroka, - sestavljanje pravilnega krmnega obroka z dopolnjevanjem osnovnega krmnega obroka za popolno zadovoljitev potreb konja po energiji in hranljivih snoveh Razvoj linearnega modela za sestavo krmnega obroka Linearni model smo razvijali po sklopih. Najprej smo v Excel vnesli potrebne podatke o vsebnosti hranilnih snovi krme za zimski in letni krmni obrok posebej. Pri predhodnem optimiranju krmnih obrokov smo upoštevali vrednosti voluminozne krme v kg suhe snovi, vrednosti krmne mešanice pa v kg vzorca. Tokrat smo za lažje razumevanje in programiranje te vrednosti poenostavili in preračunali na vsebnosti v vzorcu (Slika 1).

25 17 Slika 1: Vsebnost hranilnih snovi krme zimskega krmnega obroka Nato smo morali določiti normative za krave molznice ob najvišji mlečnosti (30 kg). Ker bomo računanje obrokov z linearnim programom primerjali z obstoječimi metodami, smo za lažjo primerjavo izhajali iz že izračunanega krmnega obroka. Rezultat usklajenega zimskega krmnega obroka za 30 kg mleka smo predpostavili kot normativ (Slika 2). Slika 2: Normativi za prirejo 30 kg mleka in za vzdrževanje telesne kondicije S pomočjo linearnega programiranja želimo najti optimalne rešitve, s katerimi bodo izpolnjeni potrebni normativi. Ko smo imeli zapisane normative in podatke o krmi, je sledil matematični del raziskave. Predstavljen je postopek linearnega programa za zimski krmni obrok za krave molznice. Linearni model nam bo našel najcenejši krmni obrok, ki bo tudi zadostil normativom. V nadaljevanju so predstavljene omejitve obravnavanega problema. Omejitve: Naše omejitve v obravnavanem primeru predstavljajo normativi za potrebe po beljakovinah, energiji, vlakninah, maksimalni zaužiti količini suhe snovi in po

26 18 makroelementih. Potrebe po hranilnih snoveh, konzumaciji suhe snovi in po makroelementih smo enačili z normativi v predhodno pripravljeni preglednici. Upoštevali smo odstopanja od normativov v vrednosti minus 5 % in plus 5 %, saj si večjih odstopanj pri sestavi obroka ne smemo privoščiti. Enačbe potreb po hranilnih snoveh smo definirali kot: A. Zaužita suha snov: (1) a. (-5 %) : SS = F16 x 0,95 b. (+5 %) : SS = F16 x 1,05 Kjer je: - SS = suha snov, - F16 = vrednost normativa za zaužito suho snov (kg/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. B. Surove vlaknine: (2) a. (-5 %) : SVL = G16 x 0,95 b. (+5 %) : SVL = G16 x 1,05 Kjer je: - SVL = surove vlaknine, - G16 = vrednost normativa za surove vlaknine (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. C. Neto energija za laktacijo (NEL) (3) a. (-5 %) : NEL = H16 x 0,95 b. (+5 %) : NEL = H16 x 1,05 Kjer je: - NEL = neto energija laktacije,

27 19 - H16 = vrednost normativa za neto energijo laktacije (MJ/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. D. Presnovljive beljakovine (4) a. (-5 %) : PSB = I16 x 0,95 b. (+5 %) : PSB = I16 x 1,05 Kjer je: - PSB = presnovljive beljakovine, - I16 = vrednost normativa za presnovljive beljakovine (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. E. Kalcij (5) a. (-5 %) : Ca = J16 x 0,95 b. (+5 %) : Ca = J16 x 1,05 Kjer je: - Ca = kalcij, - J16 = vrednost normativa kalcij (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. F. Fosfor (6) a. (-5 %) : P = K16 x 0,95 b. (+5 %) : P = K16 x 1,05 Kjer je: - P = fosfor, - K16 = vrednost normativa za fosfor (g/dan),

28 20-0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. G. Magnezij (7) a. (-5 %) : Mg = L16 x 0,95 b. (+5 %) : Mg = L16 x 1,05 Kjer je: - Mg = magnezij, - L16 = vrednost normativa za magnezij (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. H. Kalij (8) a. (-5 %) : K = N16 x 0,95 b. (+5 %) : K = N16 x 1,05 Kjer je: - K = kalij, - N16 = vrednost normativa za kalij (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %, - 1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. I. Natrij (9) a. (-5 %) : Na = O16 x 0,95 b. (+5 %) : Na = O16 x 1,05 Kjer je: - Na = natrij, - O16 = vrednost normativa za natrij (g/dan), - 0,95 = faktor odstopanja za minus 5 %,

29 21-1,05 = faktor odstopanja za plus 5 %. Nato smo lahko definirali še končne omejitvene enačbe zaužite suhe snovi, hranilnih snovi in makroelementov: SS = +SUMPRODUCT (D3:D9; F3:F9) >= 18,70 (10) SVL = +SUMPRODUCT (D3:D9; H3:H9) >= 3141,90 (11) NEL = +SUMPRODUCT (D3:D9; J3:J9) >= 123,65 (12) PSB = +SUMPRODUCT (D3:D9; L3:L9) >= 2009,06 (13) Ca = +SUMPRODUCT (D3:D9; O3:O9) >= 133,36 (14) P = +SUMPRODUCT (D3:D9; Q3:Q9) >= 79,23 (15) Mg = +SUMPRODUCT (D3:D9; S3:S9) >= 47,14 (16) K = +SUMPRODUCT (D3:D9; U3:U9) >= 284,80 (17) Na = +SUMPRODUCT (D3:D9; U3:U9) >= 44,63 (18) SS = +SUMPRODUCT (D3:D9; F3:F9) <= 20,66 (19) SVL = +SUMPRODUCT (D3:D9; H3:H9) <= 3472,63 (20) NEL = +SUMPRODUCT (D3:D9; J3:J9) <= 136,66 (21) PSB = +SUMPRODUCT (D3:D9; L3:L9) <= 2220,54 (22) Ca = +SUMPRODUCT (D3:D9; O3:O9) <= 147,39 (23) P = +SUMPRODUCT (D3:D9; Q3:Q9) <= 87,57 (24) Mg = +SUMPRODUCT (D3:D9; S3:S9) <= 52,10 (25) K = +SUMPRODUCT (D3:D9; U3:U9) <= 314,78 (26) Na = +SUMPRODUCT (D3:D9; U3:U9) <= 49,33 (27) Potrebno je bilo še omejiti količino posamezne razpoložljive krme kot pozitivno vrednost ali enako nič: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 >= 0 (28) Kjer je:

30 22 - X1. X7 = količina posamezne krme (kg/dan). Slika 3 prikazuje predstavljene omejitve. Slika 3: Matrika z omejitvami zimskega in letnega krmnega obroka Preostala nam je še določitev najbolj pomembne ciljne celice, ki nam bo izračunala najcenejši krmni obrok ob zagotovitvi vseh normativov. Ceno krmnega obroka smo izračunali kot vsoto produktov količine posamezne vrste krme. Formula za ceno krmnega obroka je naslednja: C = (X1 x PC1) + (X2 x PC2) +.. (Xn x PCn) (29) Kjer je: - C = cena krmnega obroka ( /dan), - X1.Xn = količina posamezne krme (kg/dan), - PC1..PCn = prodajna cena posamezne krme ( /kg). Strošek krmnega obroka smo tako določili za ciljno celico (G29). Enačba v ciljni celici je definirana kot = +SUMPRODUCT (D3:D9; X3:X9). Z minimiziranjem te ciljne funkcije smo dosegli, da je»reševalnik«našel najcenejši krmni obrok ob upoštevanju naših omejitev. To smo storili tako, da smo v orodni vrstici Excela izbrali»podatki in

31 23 Reševalnik«(Slika 4). Tam smo označili polje»min«, kar pomeni, da bo»reševalnik«minimiziral ciljno funkcijo. S postavljenimi omejitvami in ciljno celico smo imeli vse pripravljeno za reševanje problema s pomočjo Excelovega orodja»reševalnik«. Slika 4: Izbor Excelovega orodja»reševalnik«nato smo označili, katere celice naj»reševalnik«spreminja, kar je v parametrih nakazano kot polje»s spreminjanem celic s spremenljivkami«(slika 5). V te spreminjajoče celice se na koncu vpišejo končne rešitve linearnega programa. V našem primeru so to celice od D3 do D9, v katerih bo»reševalnik«kot rešitev linearnega modela zapisal količino posamezne krme v dnevnem krmnem obroku. Kar je v parametrih nakazano kot enačba krmnega obroka: = +SUMPRODUCT (D3:D9; X3:X9).

32 24 Slika 5: Določitev spreminjajočih se celic v predlogi»reševalnik«sledilo je dodajanje parametrov omejitve. Za dodajanje omejitve smo kliknili na gumb»dodaj«in tako vnesli posamezne omejitve za potrebe krav molznic po zaužiti suhi snovi, surovih vlaknin, energije, presnovljivih beljakovin in makroelementih ter druge omejitve, ki smo jih dodajali v posameznem scenariju (Slika 6). Slika 6: Določitev parametrov za omejitev obravnavanega problema

33 25 V zadnji fazi sledi reševanje obravnavanega problema s pomočjo»reševalnika«. Ob vseh predpostavljenih in izpolnjenih pogojih»reševalnik«najde končno rešitev ob kliku na ukaz»reši«. Reševalnik najde najprimernejšo rešitev problema in ponudi dve možnosti (Slika7): - obdrži rešitev reševalnika, - obnovi izvirne vrednosti. Slika 7: Iskanje najprimernejše rešitve obravnavanega problema s pomočjo orodja»reševalnik«s potrditvijo možnosti»obdrži rešitev reševalnika«smo poiskali najprimernejšo rešitev obravnavanega problema. V primeru, da podane vrednosti za nas niso spremenljive, se odločimo za drugo možnost»obnovi izvirne vrednosti«in ponovno zavrtimo model, dokler»reševalnik«ne najde ustrezne rešitve. V rezultatih smo za vsak krmni obrok obravnavali po tri različne scenarije. Pri prvem scenariju smo v parametre dodali vse omenjene omejitve. Ker nas je prvi scenarij

34 26 zadovoljil samo teoretično oziroma rešitve niso bile smiselne, smo nadalje dodali omejitve količin določene krme, da smo se približali realnosti.

35 27 4 REZULTATI Z RAZPRAVO V nadaljevanju bomo pogledali zimski in letni krmni obrok za krave molznice. Obrok imamo do sedaj optimiran s pomočjo računalniškega programa Excel tako, da se ob spremembi količine ali vrste krme takoj avtomatsko izračuna morebiten primanjkljaj oziroma presežek hranilnih snovi in poda količino mleka. V nalogi bomo predstavili tudi sestavo krmnega obroka, prav tako s pomočjo računalniškega programa Excel, in sicer z orodjem»reševalnik«. 4.1 Zimski krmni obrok Osnovni zimski krmni obrok je sestavljen iz mrve, koruzne in travne silaže. Kot vidimo iz Preglednice 4, je obrok obilno preskrbljen z energijo in zagotavlja 15 kg mleka ter skromno z beljakovinami, ki pokrivajo samo za slabih 9 kg mleka. Preglednica 4: Zimski krmni obrok Osnovni obrok Krmil SS NEL/ PSB P Mg Na o Svl (g) Ca (g) K (g) (kg) MJ (g) (g) (g) (g) (kg) Koruzna silaža 22 7, ,1 52,15 287,50 22,36 13,6 13,58 111,8 1,60 Travna silaža 11 4, ,8 26,62 479,95 35,55 15,6 11,11 106,7 2,67 Mrva 1,5 1,28 357,42 6,74 89,36 10,21 4,47 2,94 28,08 1,02 Skupaj 13, ,3 85,51 856,80 68,12 33,6 27,62 246,5 5,28 Koncentracija 241,29 6,24 62,51 4,97 2,45 2,02 17,99 0,39 Kg mleka 15,1 8,8 Dopolnjen krmni obrok Pogača ogrščice 1,5 1,35 9, ,25 16,8 7,5 23,25 0,6

36 28 Rumisal 2 0,15 0, ,5 4,5 13,5 Sol 0,02 0,02 7,6 Skupaj 15, ,3 95, ,8 100,4 60,9 39,62 269,8 27 Koncentracija 217,2 6,25 87,99 6,59 4,00 2,60 17,72 1,77 Kg mleka 18,12 16,83 Razmerje 1, ,00 1 Večja mlečnost K , , Skupaj 19, ,3 130,2 2114,8 140,3 83,4 49,62 299,8 47 Koncentracija 168,0 6,61 107,5 7,13 4,24 2,52 15,24 2,39 Kg mleka 29,17 29,75 Razmerje 1,68 1,00 6,38 1 Vir: Lasten vir 2014 V kolikor ne bi ukrepali ničesar, se energija ne bi izkoristila v celoti za prirejo mleka, ampak bi jo krave nalagale v telesne rezerve. Zato dopolnimo v osnovnem obroku primanjkljaj beljakovin z 1,5 kg pogače oljne ogrščice. Za dopolnitev potreb po makroelementih dodamo 150 g Rumisala 2 in še 20 g živinske soli, tako smo povečali vsebnost natrija v krmi in dosegli prava razmerja med elementi, ki so bili predhodno navedeni. S tem smo izravnali osnovni obrok za okrog 17 kg mleka. Višja mlečnost se dopolnjuje s krmno mešanico K-19, in sicer za vsaka nadaljnja 2 kg mleka s kilogramom krmne mešanice. V primeru, da ne bi izravnali osnovnega obroka, uporaba krmne mešanice K-19 ne bi imela pravega učinka. Ker nas zanima strošek krmnega obroka, lahko iz Preglednice 5 razberemo strošek zimskega dopolnjenega krmnega obroka za najvišjo mlečnost. Cena voluminozne krme je ocenjena na podlagi kalkulacij za pridelavo krme na kmetiji. Strošek soli smo zanemarili, cena krmne mešanice pa je znana na trgu.

37 29 Preglednica 5: Strošek zimskega krmnega obroka Krma Dopolnjen obrok Cena (kg) ( /kg) Skupaj ( ) Koruzna silaža 22 0,018 0,396 Travna silaža 11 0,047 0,517 Mrva 1,5 0,14 0,21 Pogača ogrščice 1,5 0,41 0,615 Rumisal 2 0,15 0,85 0,128 K-19 za najvišjo mlečnost 5 0,36 1,8 Skupaj 3,67 Kot lahko razberemo iz Preglednice 5, je cena zimskega krmnega obroka 1,87 oziroma za najvišjo mlečnost (30 kg) 3,67 za posamezno molznico. Torej je strošek krme v zimskem obroku ocenjen na 0,12 / kg mleka. 4.2 Letni krmni obrok Osnovni letni krmni obrok je sestavljen iz mrve, koruzne silaže in paše. V tem primeru smo zanemarili krmljenje travne silaže, saj se le-ta krmi le v izjemnih primerih (suša, deževje), ko primanjkuje paše. Krave na pašniku ne smejo popasti večjih količin paše dobre kakovosti. S tem bi bile oskrbljene s prevelikimi količinami beljakovin in premalo vlaknin, kar povzroča izrazite motnje v prebavi in presnovi krav. Zato moramo znati pašo omejiti, da se krave na paši ne prenajedo, saj jim manjka struktura obroka in energija obroka. Koliko krave pojedo paše, žal ne moremo določiti popolnoma natančno. Lahko pa ocenimo količino paše, tako da stehtamo količino zaužitega obroka v hlevu. V našem primeru, kot prikazuje preglednica 6, dobijo krave v hlevu 15 kg koruzne silaže in 4 kg mrve. Vemo tudi, da krave v osnovnem obroku zaužijejo nekje kg suhe snovi. Tako izračunamo

38 30 razliko, ki nam manjka in v našem primeru je ta razlika 44 kg paše s 14 % sušine (Pernišek 2011). Ob neomejenem času za pašo lahko krava zaužije od 60 do 100 kg sveže trave. Preglednica 6: Letni krmni obrok Osnovni Krmilo SS Ca Mg Na Svl (g) NEL/MJ PSB (g) P (g) K (g) obrok (kg) (kg) (g) (g) (g) Koruzna silaža 15 5, ,56 35,56 196,02 15,25 9,26 9,26 76,23 1,09 Paša 44 5, ,52 39, ,20 32,73 27,98 14,97 171,31 1,90 Mrva 4 3,40 953,12 17,97 238,28 27,23 11,91 7,83 74,89 2,72 Skupaj 14, ,2 93, ,5 75,21 49,15 32,05 322,43 5,71 Koncentracija 224,57 6,30 101,66 5,09 3,32 2,17 21,80 0,39 Kg mleka 17,5 19,6 Dopolnjen krmni obrok Koruza 0,5 0,44 3, ,1 1,8 0,55 1,65 0,1 Suha pesa 0,5 0,45 3, ,4 0,5 1 3,4 1,1 Rumisal 2 0,13 0,13 18,2 9,1 3,9 11,7 Sol 0,03 0,03 11,4 Skupaj 15, ,20 100, ,50 97,91 60,55 37,50 327,48 30,01 Koncentracija 209,68 6,33 98,52 6,18 3,82 2,37 20,68 1,89 Kg mleka 19,74 20,51 Razmerje 1, ,91 1 Velika mlečnost K , , Skupaj 20,2 3321,2 135, ,5 137,9 83,0 47,5 357,4 50,0 Koncentracija 163,69 6,67 115,11 6,80 4,09 2,34 17,62 2,47 Kg mleka 30,78 33,43 Razmerje 1,66 1,00 7,15 1 Vir: Lasten vir 2014

39 31 Naš ocenjen osnovni letni krmni obrok zadostuje za 17 kg mleka po energiji oziroma za 19 kg mleka po beljakovinah. V tem primeru imamo osnovni obrok že skoraj usklajen. Presežek beljakovin dopolnimo z 0,5 kg koruznega zdroba in 0,5 kg pesnih rezancev. Mineralno vitaminski dodatek je enak, saj najbolj izpolnjuje potrebe po makroelementih. Tako je obrok za 20 kg mleka izravnan, kar pa je najpomembneje v letnem obroku s pašo (zadostna količina surovih vlaknin). Za višjo mlečnost krmni obrok dopolnjujemo s krmno mešanico K-19 (po en kilogram za vsaka nadaljnja 2,5 kg mleka). Zaradi presežka beljakovin v paši bi bila brez izravnanega krmnega obroka po energiji uporaba krmne mešanice K-19 celo škodljiva za žival (acidoza). V Preglednici 7 je predstavljen strošek letnega krmnega obroka. Strošek paše je bil ocenjen s pomočjo modelnih kalkulacij (KIS) ( Preglednica 7: Strošek letnega krmnega obroka Krma Dopolnjen obrok Cena (kg) ( /kg) Skupaj ( ) Koruzna silaža 14 0,018 0,25 Paša 44 0,011 0,66 Mrva 4 0,14 0,48 Koruza 0,5 0,22 0,11 Pesni rezanci 0,5 0,28 0,140 Rumisal 2 0,13 0,85 0,11 K-19 za najvišjo mlečnost 5 0,36 1,8 Skupaj 3,46 Kljub temu da velja paša za najcenejšo krmo, se strošek letnega krmnega obroka bistveno ne razlikuje od zimskega krmnega obroka. Za nemoteno delovanje vampa in za izravnavo krmnega obroka je potrebno zagotoviti tudi druge krmne komponente. Je pa letni krmni obrok cenejši za krave z nižjo mlečnostjo, saj že osnovni obrok pokriva mlečnost za 17 kg ali drugače povedano 0,08 /kg mleka.

40 32 Z analizo zimskega in letnega krmnega obroka smo ocenili strošek krme, ki znaša 0,12 /kg mleka. Slednje je ugodno ob odkupni ceni, ki je v letu 2014 znašala v povprečju 0,345 /kg mleka v primerjavi s trenutno krizno situacijo v mlečnem sektorju, ko znaša povprečna cena 0,22 /kg mleka. Ob takšni nizki odkupni ceni mleka moramo na žalost nižati stroške prireje tam, kjer sicer ne bi smeli, to je pri krmnem obroku, saj se ob ostalih fiksnih stroških in veterinarskih storitvah prireja mleka stroškovno ne izide. 4.3 Ocenjen krmni obrok V nadaljevanju smo skušali strošek krmnega obroka minimizirati s pomočjo linearnega programiranja z orodjem»reševalnik«. Preizkusili smo več različnih scenarijev za zimski in letni krmni obrok, ki nam jih ponuja programsko orodje. Uporabljene komponente in vsebnosti hranilnih snovi so ostale nespremenjene. Normative smo določili na podlagi že prej izračunanih krmnih obrokov, saj je naš cilj bil znižati stroške obrokov pod istimi pogoji. Upoštevali pa smo toleranco omejitve (+ ) 5% Zimski krmni obrok scenarij 1 V prvem scenariju smo»reševalniku«prepustili, da poišče najbolj ugodno oceno. Kot vidimo iz Slike 8, je»reševalnik«našel cenovno ugodno rešitev (3,02 ), vendar se z njo ne moremo v celoti strinjati, saj pomanjkljivosti v oceni ni upošteval. Sicer je zadovoljil količino surovih vlaknin (vlaknine krmne mešanice se ne upoštevajo), vendar mrva predstavlja fizikalno pomembno vlaknino, brez katere ustreznega krmnega obroka ni možno sestaviti. Kot druga vidna pomanjkljivost je, da je uporabil preveč oljne ogrščice, prekomerna količina beljakovin je za žival lahko škodljiva (acidoza) (Orešnik in Lavrenčič 2013).

41 33 Slika 8: Rešitev prvega scenarija Zimski krmni obrok scenarij 2 Ker moramo pri sestavi krmnega obroka upoštevati tudi zdravstveno stanje živali, smo pri drugem scenariju dodali dodatne omejitve. Količino mrve smo definirali z 1,5 kg, medtem ko smo oljno ogrščico omejili do 1,5 kg (Slika 9).

42 34 Slika 9: Rešitev drugega scenarija»reševalnik«je našel ugodnejšo rešitev (3,30 ) in se približal našemu optimiranemu krmnemu obroku (3,67 ). Vendar moramo izpostaviti dejstvo, da je upošteval skupno spodnjo mejo presnovljivih beljakovin in neto energije. Razmerje med koruzno in travno silažo je ugodno, prav tako so potrebe po mikroelementih zadovoljene Zimski krmni obrok scenarij 3 V tretjem scenariju (Slika 10) smo predpostavili dejstvo, da imamo na voljo dovolj naravnih beljakovin, torej travne silaže. Določili smo, da je lahko v obroku 18 kg travne silaže, kolikor je imamo na voljo in nič dokupljenih beljakovin (oljne ogrščice). V tem primeru ni našel rešitve brez uporabe dokupljenih beljakovin. Razlog zakaj ni našel rešitve je v tem, da je omejen pri surovih vlakninah. Zanimivo pa je, da kljub temu da iščemo

43 35 potrebe po beljakovinah, izbere večjo količino koruzne silaže (26 kg), kot je sicer potrebno. Slika 10: Delna rešitev tretjega scenarija Nadalje smo še preizkusili z minimalno količino oljne ogrščice (0,5 kg), saj velja za najdražjo komponento krmnega obroka. Ostalo smo pustili nespremenjeno. Kot prikazuje Slika 11, je našel cenovno ugodno rešitev (3,65 ), kar je nekoliko manj kot pri našem optimiranem krmnem obroku. Razlog je v tem, da je ponovno upošteval spodnjo mejo tolerance normativa pri presnovljivih beljakovinah.