尽管可以依靠经验，但是我们必须承认，在制作饲料配方时，模型能够完成我们做不到的数学运算。而线性模型是一种工具，它使得计算机能够利用现有的原料找到最佳的配方比例，以满足营养需要。
我从未使用过计算尺，所以不确定应该如何使用它。但是我认为如今可以用计算机完成数学运算。
在从事营养学研究初期，我曾经使用过类似计算尺的工具。在1991年得到一份新工作后，我拿到了一箱材料。盒子里有一个厚纸板，中间有一个可以滑动的部分，显示了不同水平的奶产量和不同种类的饲料。当上下滑动滑块并进行排列以表示一个牧场的水平时，在另一个窗口中就出现了建议使用的最佳饲料产品。
如今，我们终于迎来了日粮配方的新突破！然而，您确定制作日粮配方时充分结合利用了生物模型和线性模型吗？
在配方制作过程中，我们结合了生物学和经济学原理。尽管可以依靠经验，但是我们必须承认，即使在电子表格中，模型也能够做我们做不到的数学运算。线性模型是一种工具，使得计算机能够利用现有的原料找到最佳的配方比例，以满足营养需要。
大多数配方软件都有两种配制日粮的方法。第一种允许用户输入原料，通过调整比例达到动物所需的营养水平。这是一种反复试验的方法，经验丰富的营养配方师可以满足动物的营养需求，控制饲料成本，并设计可以长期适用的日粮配方。
第二种方法是在软件中对奶牛进行描述，并提供可以使用的日粮原料和每一种原料的成本。您需要根据经验和奶牛的饲养阶段输入原料使用的上限值和下限值。在输入详细信息后，模型可以帮助您找到最佳的方案。的确，计算机比您更聪明。但是，计算机需要用户的经验和智慧才能成功。
让我们谈谈乳蛋白
让我们看一下不同情况下是如何成功应用线性模型的。由于牛奶成分的价格各不相同，所以一些时候需要精准配制日粮以保证牛奶中较高的乳蛋白含量。 为了实现该目标，可以关注以下几种营养水平。
如果牛奶中乳蛋白价格高，那么我们应该如何制作日粮配方以获得更高的收益呢？我们首先想到的是日粮中的蛋白质，要尽力确保满足某些氨基酸的需要。在众多提供赖氨酸和蛋氨酸的产品中，我们应该选择哪种氨基酸产品以及饲喂量是多少呢？而日粮中其他可以提供氨基酸的产品，比如大豆和低芥酸菜籽，它们可能对日粮原料的营养价值产生影响，那它们的添加量又该是多少呢？
营养师可以利用线性模型，用最低的成本，来满足不断增加的乳蛋白含量。这是您的大脑无法做到的数学运算。这也是简单选择一种氨基酸产品并将其添加到现有配方中更好的方法。
此外，关注淀粉瘤胃动态降解模型以及使微生物蛋白质合成最大化同样不容忽视。线性模型是达到这个目标的最好工具。
乳脂适用于相似的道理
当乳脂价格占据优势时，情况也类似。但不仅仅要在日粮中添加脂肪，还要限制另一种抑制乳脂合成的营养物质—亚油酸。我们可以使用线性模型同时完成这两个任务！
Fernando Diaz和他的同事详细分析了亚油酸对泌乳奶牛生产性能的影响。发表在Journal of Dairy Science上的文章表明，在大量研究中，随着日粮中不饱和脂肪水平的提高，乳脂含量线性下降。
了解了这一点，我门可以使用线性模型得到亚油酸的最高添加量。由于您可以使用模型一次求解多种营养物质含量，因此还可以同时获得亚油酸的最低添加量、选择何种原料作为纤维来源以及淀粉的最大添加量。所有这些都可以帮助检验脂肪含量。如果您提供了必需使用的饲料原料，那么可以获得最佳和最低成本的配方方案。
您还可以测试降低不饱和脂肪添加的上限对乳脂的影响。当您降低亚油酸（来源于酒糟等）的最高允许添加量时，饲料成本将会增加。您可以决定是否通过增加乳脂收入抵消多出的饲料成本。
最后一种情况要简单一些。考虑一下是花更多钱购买更高质量的苜蓿干草，还是选择不同的副产品，如麦麸或大豆皮。选择品质更佳的干草并非总是正确的，我们不能简单地以玉米价格的百分比或单位蛋白质成本来衡量大豆和菜籽等副产品的价值。我们必须采用整体思维来考虑日粮组分，而答案往往会使您感到惊讶。
有些人对使用线性模型的信心不足，他们更愿意在日粮配方中调整原料以及调整饲喂频次来达到营养和成本目标。有些模型求解结果建议您饲喂15磅（约6.75kg）棉籽或3磅（约1.35kg）尿素，这样的结果使一些人放弃使用该配方。同样，当对日粮饲喂频次进行更严格的限制时，通常会产生不可行的配方。正确的方法可以克服这些问题，从而获得更合理的日粮配方，达到以最低的投入成本满足某一特定目标的要求。这种方法为养殖者最大程度地将饲料成本转化为牛奶利润提供了最佳机会。
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