稻草与氨化稻草干物质采食量的模型化研究

中国奶牛・２０１０年第５期　・１２・　稻草与氨化稻草干物质采食量的模型化研究　张吉鸥　，钟小军　，赵辉　，肖海红　，张鹩。　（１．江西省农业科学院动物种质资源创新与营养调控重点实验室，南昌　３３０２００：　２．井冈山市井竹青实业有限公司，井冈山　３４３６００）　中图分类号：￥８２３文献标识码：Ａ文章编号：１００４—４２６４（２０１０）０５—００１２—０３　摘要：本研究分别以稻草、氨化稻草为唯一能量和蛋白质来源，实测了山羊稻草、氨化稻草的干物质采食量（ＤＭＩ）。　并借鉴现有成熟模型，建立了以稻草、氨化稻草的中性洗涤纤维（ＮＤＦ）为预测因子的干物质采食量预测模型：ＤＭＩ秸　（ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ）＝３０／ＮＤＦ（％ＤＭ），ＤＭＩ氨稻（ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ）＝３９／ＮＤＦ（％ＤＭ）。经验证，稻草、氨化稻草ＤＭＩ预测模型的平均　偏差（ＭＤ）分别为０．４８ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ与０．８５ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ，相应的平均预测方差（ＭＳＰＥ）为０．３５９９与１．０１２４。稻草与氨化　稻草的ＭＤ、ＭＳＰＥ均很低，表明所建ＤＭＩ预测模型精确可用　关键词：稻草；氨化稻草：采食量：模型　秸秆的干物质采食量（ＤＭＩ）历来是反刍动物营养　省农业科学院畜牧兽医研究所试验羊场进行．所用稻　研究中一个非常重要的领域。在生产实践中．ＤＭＩ的大　草（ＲＳ）购自江西省农业科学院畜牧兽医研究所附近一　小往往是动物营养的第一限制因素．因为ＤＭＩ是反刍　农户，记作ＲＳ建，并在畜牧兽医研究所试验牧场进行氨化．　动物健康和生产所需营养物质的量化基础．是衡量动　氨化稻草（ＡＲＳ）记作ＡＲＳ建。山羊ＲＳ与ＡＲＳ的干物质采　物生产性能、评价反刍动物营养状况的一项重要指标，　食量模型验证试验在井冈山市井竹青实业有限公司牧　是决定反刍动物生产力水平高低的重要因素（Ｖａｎ　场进行，所用稻草购自该场附近一农户，记作ＲＳ验，并　Ｓｏｅｓｔ，１９９４）ｔ”，因而与饲料营养价值相提并论。准确地　在井竹青牧场进行氨化．模型验证试验用氨化稻草记作　预测ＤＭＩ对于反刍动物粗饲料品质的综合评定．日粮配　ＡＲＳ验。所有试验用稻草的氨化均以碳酸氢铵（简称碳铵）　方设计．防止营养素过多或不足．有效地利用营养素均　为氨源．用刘建新等（２００３）［５］介绍的方法进行　有着重要意义（张吉鸥，２００６）＿２　１因为营养素缺乏，会限　１．２试验用稻草及氨化稻草的营养成分分析　制动物的生产性能．严重的还会影响到动物的健康：而营　稻草与氨化稻草的干物质（ＤＭ）含量、粗蛋白（ｃＰ）　养素过量．不仅增加成本．并导致排放到环境的营养素　含量的测定依据ＡＯＡＣ（１９９０）闸的方法进行．而中性洗　增多．造成污染．甚至影响到人类健康　建立模型是人　涤纤维（ＮＤＦ）含量的测定则采用Ｖａｎ　Ｓｏｅｓｔ等（１９９１）　们较为透彻地把握一个复杂事物的可行途径．反刍动　的方法进行　物营养研究模型化是打破动物机体“黑箱”的一个重要　１．３稻草及氨化稻草ＤＭｌ模型的建立　手段．准确地预测ＤＭＩ是任何营养模型的最基本的先决　１．３．１　稻草与氨化稻草ＤＭＩ的测定　条件　尽可能借助包括现代营养学在内的多种现代科　１．３．１．１试验动物与试验设计　学技术所给　的某种规范化的模型．是现代营养学方法　选取１８只体况良好．体重２４．９±１．８ｋｇ的周岁广丰　论的一大特点（卢德勋．２００４）ｉ３１　本试验旨在借用成熟模　山羊羯羊．依体重相近原则随机将试验羊分成二组．分别　型的基础上．建立山羊稻草、氨化稻草ＤＭＩ的预测模型，　进行稻草与氨化稻草的干物质采食量测定．以建立山羊　为进一步建立稻草、氨化稻草的分级指数（ＧＩ）（张吉鸥　ＤＭＩ预测模型　在进行ＤＭＩ模型验证试验时．选取ｌ８　等．２００８）　模型奠定基础　只体况良好，体重２５．８＋１．６ｋｇ的周岁成都麻羊羯羊进行　１材料与方法　ＤＭＩ的测定　１．１　试验用稻草及其氨化　１．３．１．２饲养管理　建立山羊干物质采食量（ＤＭＩ）模型的试验在江西　试验羊单笼饲养．预试期粗饲料为稻草与矮象草．　收稿日期：２００９—１２—２１　稻草自由采食．混合精料于每日６：００时和１８：００时分二　基金项目：江两省农科院科技创新及成果转化基金与江西自然科学基金　次补饲。每次１００ｇ。矮象草每日９：００与１５：００投喂，自由　（２００８ＧＺＮ０００７）资助项目。　饮水．常规光照、驱虫与管理　作者简介：张吉￣（１９６４一），男，江两省武宁县人，博士后，研究员，主要从　事反刍动物营养研究　１．３．１．３　稻草与氨化稻草干物质采食量的测定　・１３・　中国奶牛・２０１０年第５期　表２稻草与氨化稻草的山羊干物质采食量　给试验羊提供单一待测粗饲料（稻草或氨化稻草），　预试期期间．逐步替换原来的日粮．直至正试期的全部　替换．预试期２周，正试期ｌ周，每口记录试验羊干物　单位：Ｑ／ｄ・ｋｇＭＷ　　一质采食量　试验期间，控制每天的剩草量不超过投给量　注：ＤＭＩ为山羊干物质采食量；右上肩标字母不ｌ司表不差异极显著（Ｐ＜Ｏ．０１），　字母相同表示差异不显著（Ｐ＞Ｏ．０５）　的１０％　按此法测得的每头每天的平均干物质采食量即　为该试验羊的干物质采食量（ＤＭＩ），单位为克／日・千克　代谢体重，记作ｇ／ｄ．ｋｇＭＷ。　１．３．１．４稻草的氨化效率　ＲＳ律的ＤＭＩ增加４２．８％（Ｐ＜Ｏ．０１），验证氨化稻草周岁山　羊羯羊ＤＭＩ模型用氨化稻草（ＡＲＳ骑）的ＤＭＩ为６１．８　・　ｋｇＭＷ，较ＲＳ验的ＤＭＩ增加４２．７％（Ｐ＜ｏ．０１）。ＫＳ建与ＲＳ验、　ＡＲＳ　与ＡＲＳ验的ＤＭＩ经ｔ检验差异均不显著（Ｐ＞ｏ．Ｏ５），　ＡＲＳ建与ＡＲＳ验的ＤＭＩ与张吉鹛（２００４ａ）ｔｎ报道的绵羊羊　稻草的氨化效率＝（氨化后稻草的粗蛋白量一氨化　前稻草的粗蛋白量）／碳氨的粗蛋白量ｘ１００％（刘建新，　２００３、陶　本研究所用的农用碳铵含氮量１７％．用量为稻草干　重的１０％。　２结果与讨论　２．１　稻草与氨化稻草的营养成分分析　营养成分分析结果见表１　建立干物质采食量模型　用稻草（ＲＳ　）经氨化后，粗蛋白由５．２％提高到１１．９％，　增加１２８．８％　中性洗涤纤维从６９．７％降低到６３．２％，降低　９．３％。验证干物质采食量模型用稻草（Ｒｓ蝣）经氨化后，　粗蛋白由４．９％提高到１１．５％．增加１３４．７％　中性洗涤　纤维从７０．１％降低到６３．９％，降低８．８％。ＲＳ　与ＲＳ验的氨　化效率均高于６０％，氨化时氮的利用率较高（氮耗损率　均少于４０％）　表１　稻草与氨化稻草的营养成分　单位：％　压：Ｒ　，建立稻草ＤＭＩ模型用稻草；ＡＲＳ　，建立氨化稻草ＤＭＩ模型用氨　化稻草；ＲＳ　，验证稻草ＤＭＩ模型用稻草；ＡＲＳ　，验证氢化稻草ＤＭＩ模型　用氨化稻草；如无特别说明，下同。　本研究氨化稻草的质地柔软、呈黄褐色、具糊香味，　粗蛋白增加率小于１３５％，但高于１００％．氨化效果较好．　参照《氨化秸秆调制规程与质量评定标准》（刘建新等，　２００３）ｌ５＿．从感官性状与营养成分评定看．氨化稻草的等　级为“良”。稻草氨化前后ＣＰ含量的变化反映了稻草在　氨化过程中养分的保留情况　稻草氨化后ＮＤＦ含量较　氨化前显著降低．表明稻草的品质显著改善　这是因为　稻草中高的ＮＤＦ含量会限制反刍动物的采食量及对　稻草的能量利用率．反之．则提高稻草的采食量及其能　量利用率。ＮＤＦ　瘤胃容积充满度及日粮采食量有关．　其含量与日粮能请浓爱　负相关．故ＮＤＦ常被用作建　立反刍动物粗饲料干物质采食量模型的重要参数（张　吉鹃，２００４ａ）ｌ　。　２．２稻草与氨化稻草的山羊干物质采食量　从表２可以看ｆｆｆ．周岁山羊羯羊建立氨化稻草ＤＭＩ　模型厢氨化稻草（ＡＲ　）的ＤＭＩ为６１．６ｇ／ｄ．ｋｇＭＷ，较　草干草６２．４７ｇ／ｄ．ｋｇＭＷ的干物质采食量相似。　通常情况下．影响反刍动物干物质采食量的因素包　括饲料、动物和环境因素，对于舍饲山羊来说则主要是　饲料因素和动物个体差异　已知与粗饲料特性有关的　影响因素主要是粗饲料中细胞壁的含量以及这些细胞　壁物质对瘤胃微生物发酵的抗性、蛋白质及其降解产　物的含量、消化能含量、饲料适口性、酸碱度（指青贮）、　有毒物质和加工后的物理性状等（张吉鸥，２００４ｂ）￣。稻草　南于氨化后．其ＮＤＦ含量较氨化前显著降低。且粗蛋白　含量又成倍增加．使得氨化稻草的ＤＭＩ显著增加．这是　因为ＮＤＦ含量降低后．原稻草中不易消化的纤维经山　羊咀嚼到可以通过网瓣孔细度的时间缩短．减少了采　食、反刍与咀嚼时的能量消耗．同时还降低了氨化稻草　在瘤胃中的滞留时间（张吉鹃，２００４ｂ）１９１。因此，应尽可　能将稻草氨化后饲喂山羊　２．３　ＤＭＩ预测模型的建立及其验证　２．３．１借鉴的ＤＭＩ预测模型　本研究所借鉴的ＤＭＩ预测模型为：ＤＭＩ（ｇ／ｄ・ｋｇ　Ｍｗ）＝Ａ／ＮＤＦ（％ＤＭ）（张吉鹃等．２００８）［３］。Ａ为常数，不同　反刍动物畜种、不同类的粗饲料，其Ａ值不同。模型一　经选定，参数的确定就必不可少。本研究就是要在上述　ＤＭＩ与ＮＤＦ含量实测基础上．来分别求取山羊采食稻　草与氨化稻草的Ａ值．从而相应地建立山羊稻草与氨化　稻草以ＮＤＦ含量为预测因子的ＤＭＩ预测模型　２．３．２　山羊稻草与氨化稻草干物质采食量预测模型的　建立及其验证　２＿３－２．１　山羊稻草与氨化稻草干物质采食量预测模型　的建立　ＤＭＩ稻（ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ）＝３０／ＮＤＦ（％ＤＭ）　ＳＤ￣＝０．５７　ＣＶ＝１．８９％　ＤＭＩ氨　（ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ）＝３９／ＮＤＦ（％ＤＭ）　ＳＤｕ￣＝０．６４　ＣＶ＝１．６５％　山羊稻草与氨化稻草ＤＭＩ预测模型的变异系数均　小于５％。山羊稻草ＤＭＩ预测模型中的常数Ａ与张吉　鸥等（２ｏ０４ｂ）　报道的以谷草、玉米秸秆及其｝昆合料为　基础建立的绵羊秸秆采食量模型中的常数Ａ（２９．８）相似　山羊氨化稻草ＤＭＩ预测模型中的常数Ａ要小于张吉　中国奶牛・２０１０年第５期　・１４・　鹛等（２００４ｂ）　报道的以羊草、草地早熟禾及青干草为　基础建立的绵羊禾本科干草采食量模型中的常数Ａ　（４５），但在张吉鸥等（２００４ｃ）　报道的范围之内　预测准确度进行评估。从表３可以看出，山羊稻草ＤＭＩ　预测模型与氨化稻草ＤＭＩ预测模型干物质采食量分别为　４３．３　・ｋｇＭＷ和６１．８ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ，平均偏差（ＭＤ）分别为　稻草ＤＭＩ预测模型与氨化稻草ＤＭＩ预测模型是　分别以所测定的稻草与氨化稻草作为周岁山羊羯羊唯　一０．４８ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ与０．８５ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ．可以说所建模型预测值　非常接近观察值。山羊稻草ＤＭＩ预测模型与氨化稻草　ＤＭＩ预测模型的平均预测方差（ＭＳＰＥ）都很低．分别为　０．３５９９与１．０１２４，表明预测结果准确．进一步证明所建　ＤＭＩ预测模型精确可用　３小结　能量和蛋白质来源时建立的．没有考虑日粮原料组成　对生长山羊干物质采食量预测模型的影响　这是因为　在设计生长山羊的日粮配方时．首先是确定养分需要量　与干物质采食量（张吉鸱，２００９）Ｉｌ１］，为此需对所采食的　粗饲料的品质进行综合评定（张吉鹛等，２００７）　，然后　才考虑１３粮原料的组成　考虑１３粮原料组成因素的干　本研究以稻草、氨化稻草的ＮＤＦ含量为预测因子　所建立的山羊稻草、氨化稻草的ＤＭＩ预测模型分别为：　ＤＭＩ￣（ｇ／ａ・ｋｇＭＷ）＝３０／ＮＤＦ（％ＤＭ）与ＤＭＩ氨稻（　・ｋｇＭＷ）＝　物质采食量预测模型通常用来评价饲喂效果．而不是预　测具体使用原料的干物质采食量　所以用本研究建立　的山羊稻草、氨化稻草干物质采食量预测模型计算的干　物质采食量，可用于山羊稻草、氨化稻草分级指数（ＧＩ）　的计算．以方便实践中对其品质进行整体评定．但不能　理解为特定情形下生长山羊对稻草、氨化稻草的实际干　３９／ＮＤＦ（％ＤＭ）。模型预测值与实际观察值之间的平均　偏差（ＭＤ）与平均预测方差（ＭＳＰＥ）均很低．表明所建　ＤＭＩ预测模型精确可用　畚考文献　【ｌ】Ｖａｎ　Ｓｏｅｓｔ　Ｐ，Ｊ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌ　ｅｃｎｌｏｇｙ　ｏｆ　ｒｕｍｉｎａｎｔｓ［Ｍ］．ＣｏｍｅＵ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ（２ｎｄ　Ｅａ），Ｉｔｈａｃａ，ＮＹ，ＵＳＡ，１９９４．　【２］张吉鸥，卢德勋．反刍家畜粗饲料品质评定的指标及其应用比较［Ｊ１．中国畜牧　杂志，２００６，４２（５）：４７—５０．　物质采食量　这是因为所建模型除了没有考虑日粮组　成（即饲料的组合效应）对山羊稻草干物质采食量的影　响外（张吉鸥，２００９）…］，为便于实际应用本研究所借鉴　的是简化了的干物质采食量模型　２－３－２．２　ＤＭＩ预测模型的验证　表３稻草与氨化稻革实测ＤＭＩ与用所建干物质采食量　模型计算的预测值比较　单位：ｇ／ｄ・ｋ９ＭＷ　【３】卢德勋．系统动物营养学导论［Ｍ】北京：中国农业出版社出版，２００４，１９６．　ｆ４１张吉鹃　陈开文，谢金防．分级指数与相对值在奶牛用粗饲料品质评定上的比　较研究『Ｊ１．中国奶牛，２００８，（８）：１５—１９．　［５】刘建新，吴跃明，叶均安，等．干草秸秆青　饲料加工技术【Ｍ１．北京：中国农业　科学技术出版社．２００３．６６－１７９　【６１　ＡＯＡＣ．Ｏｆｉｆｃｉａｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ａｎａｌｙｓｌｓ［Ｍ］Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｏｆｉｃｉｆａｌ　Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　Ｃｈｅｍｉｓｔｓ　（１５ｔｈ　Ｅｄ．）ＤＣ，ＵＳＡ．，１９９０．　ｆ７】　Ｖａｎ　Ｓｎｅｓｔ　Ｐ．Ｊ，Ｒｎｂｅｒｔｓｏｎ　Ｊ．Ｂ，Ｌｏｗｉｓ　Ｂ．Ａ．Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｄｉｅｔａｒｙ　ｆｉｂｅｒ，ｎｅｕｔｒａｌ　ｄｅｔｅｒｇｅｎｔ　ｆｉｂｅｒ，ａｎｄ　ｎｎｎｓｔａｒｅｈ　ｐｏｌｙｓａｃｃｈａｒｉｄｅｓ　ｉｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎ　ｔｏ　ａｎｉｍａｌ　ｎｕｔｒｉｔｉｎｒＩ［Ｊ１．Ｊ．　Ｄａｉｒｙ　Ｓｃｉ．１９９１，７４：３５８３—３５９７　『８１张吉鸥．粗饲料分级指数参数的模型化及粗饲料科学搭配的组合效应研究　『Ｄ１．呼和浩特：内蒙古农业大学，２００４　注：ＲＳ，稻草；ＡＲＳ，氨化稻草。　【９】张吉鸱，卢德勋，李龙瑞，等．绵羊常用粗饲料纤维品质的评定及绵羊采食量　的模型化研究【Ｊ】＿黑龙江畜牧兽医，２００４ｂ，（３）：８—１Ｏ．　（ｉＯ】张吉鸱，卢德勋，李龙瑞，等．浅析粗饲料品质评定指数及其模型田．畜牧与兽　医，２０１Ｍｃ，３６（４）：２３—２５．　误差是反映预测模型精度的指标．也是度量预测模　型可用程度的指标，所以，误差是评价模型的重要依据　（Ｍｃｋｕｓｉｃｋ，１９９４）Ｉ。　。本研究拟采用模型预测值与实际　观察值之间的平均偏差（ＭＤ）与平均预测方差（ＭＳＰＥ）　来对所建立的山羊稻草、氨化稻草干物质采食量模型的　【ｌ１］张吉鸥．饲料问的组合效应及其在配方设计中的应用【Ｊ１．草业科学，２００９，（１２）：　１１８一ｌ２３．　［１　２Ｊ张吉鹧，卢德勋．奶牛粗饲料品质的综合评定ｌＪＪ．中国奶牛，２００７，（增刊）：２１－２３．　【１３】Ｍｃｋｕｓｉｃｋ　Ｍ．Ｋ，Ｋｏｗａｌｓｋｉ　Ｔ．Ｊ．ＦＳＣＫ—Ｔｈｅ　ｕｎｉｘ　ｆｉｌｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃｈｅｃｋ　ｐｒｏｇｒａｍｌＭ］．　Ｓｅｂａｓｍｐｎｌ：Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ，１９９４．　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｏｆ　Ｄｒｙ　Ｍａｔｔｅｒ　Ｉｎｔａｋｅ　ｏｆ　Ｒｉｃｅ　Ｓｔｒａｗ　ａｎｄ　Ａｍｍｏｎｉａｔｅｄ　Ｒｉｃｅ　Ｓｔｒａｗ　Ｚｈａｎｇ　Ｊｉｋｕｎ　，Ｚｈｏｎｇ　Ｘｉａｏｊｕｎ　，Ｚｈａｏ　Ｈｕｉ　，Ｘｉａｏ　Ｈａｉｈｏｎｇ’，Ｚｈａｎｇ　Ｊｉａｏ　（１．Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ａｎｉｍａｌ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ＆Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ　Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ，Ｊｉａｎｇｘｉ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，　Ｎａｎｃｈａｎｇ　３３０２００；２．Ｊｉｎｇ　Ｚｈｕ　Ｑｉｎｇ　Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　Ｌｉｍｉｔｅｄ　Ｃｏｍｐａｎｙ　ｏｆ　Ｊｉｎｇｇａｎｇ　Ｍｏｕｎｔａｉｎ，Ｊｉｎｇｇａｎｇｓｈａｎ　３４３６００）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｄｒｙ　ｍａｔｔｅｒ　ｉｎｔａｋｅ（ＤＭＩ）ｏｆ　ｒｉｃｅ　ｓｔｒａｗ（ＲＳ）ａｎｄ　ａｍｍｏｎｉａｔｅｄ　ｒｉｃｅ　ｓｔｒａｗ（ＡＲＳ）ｗａｓ　ｍｅａｓｕｒｅｄ　ｗｈｅｎ　ＲＳ　ａｎｄ　ＡＲＳ　ｆｅｄ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｌｙ　ａｓ　ｔｈｅ　ｓｏｌｅ　ｓｏｕｒｅｅ　ｏｆ　ｅｎｅｒｇｙ　ａｎｄ　ｐｒｏｔｅｉｎ　ｂｙ　ｇｏａｔ　ｗｅｔｈｅｒｓ．Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ＤＭＩ　ｆｏｒ　ＲＳ（ＤＭＩＲＳ）ａｎｄ　ＡＲＳ（ＤＭＩＡＲＳ）ｗａｓ　ｂｕｉｌｔ　ｗｈｅｎ　ｎｅｕｒａｌ　ｄｅｔｅｒｇｅｎｔ　ｆｉｂｅｒ（ＮＤＦ）ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ａｓ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ：ＤＭＩＲＳ＠ｄ・ｋｇＭＷ）＝３０／ＮＤＦ（％ＤＭ），ＤＭＩＡＲＳ（ｇ／ｄ－ｋｇＭＷ）＝３９／ＮＤＦ（％ＤＭ）．Ｍｅａｎ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ（ＭＤ）　ａｎｄ　ｍｅａｎ　ｓｑｕａｒｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｅｒｒｏｒ（ＭＳＰＥ）ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｖａｌｉｄ　ａｎｄ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｏｆ　ｍｏｄｅｌｓ　ｉｌｑ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＤＭＩ．ＭＤ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅＩｓ　ｏｆ　ＤＭＩＲＳ　ａｎｄ　ＤＭＩＡＲＳ　ｗｅｒｅ　Ｏ．４８ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ　ａｎｄ　０．８５ｇ／ｄ・ｋｇＭＷ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｌｙ．ａｎｄ　ＭＳＰＥ　ｗｅｒｅ　０．３５９９　ａｎｄ　１．Ｏ　ｌ　２４　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｌｙ．Ｂｏｔｈ　ｍｏｄｅｌｓ　ｗｅｒｅ　ｄｅｐｅｎｄａｂｌｅ，ｂｅｃａｕｓｅ　ｔｈｅｉｒ　ＭＤ　ａｎｄ　ＭＳＰＥ　ｗｅｒｅ　ｖｅｒｙ　ｓｍａｌ１．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｒｉｃｅ　ｓｔｒａｗ；Ａｍｍｏｎｉａｔｅｄ　ｒｉｃｅ　ｓｔｒａｗ；Ｄｒｙ　ｍａｔｔｅｒ　ｉｎｔａｋｅ；Ｍｏｄｅｌｉｎｇ