鹅饲料营养价值评定方法
目前，世界各国均将代谢能、常规营养成分评定作为家禽饲料营养价值评定的两项重要指标。鸡代谢能、常规营养成分评定方法已经非常成熟，在鸭上也有了一定研究，但至今没有统一的鹅饲料营养价值评定标准，因此，建立一套标准的鹅饲料营养价值评定方法已成当务之急。
1 饲料有效能评定方法研究现状
1.1评定方法概述
代谢能是禽类饲料营养价值评定和禽类对能量需要量研究的重要指标，其评定方法主要通过代谢试验来测定，包括直接测定法(常规法和真代谢能(TME)法等)和间接测定法(包括体外消化法和利用化学成分预测的回归法)。间接测定法中利用饲料化学成分进行预测的回归法具有一定的优越性，虽然已有研究者在鸡方面作了不少研究，并建立了许多不同的预测方程，但目前还没有形成一个非常完善的体系。在直接测定法中，常规法是研究和使用历史最长并被广泛认同的一种方法，其测定的各种饲料的表观代谢能(AME)值已形成了一个比较完整的体系。TME法作为近年来在评定家禽饲料代谢能含量方面一个突出的创新，受到越来越多研究者的重视。对于鹅饲料代谢能的评定目前一般采用TME法，有研究报道，用TME法测得一些原料的TME值高于AME值，且TME值的变异系数(CV)小于AME值，表明TME值的稳定性优于AME值。
1.2 表观代谢能(AME)法
AME是传统代谢能体系的代表，是指饲料总能与粪、尿能之差。一般家禽代谢过程中产气能量损失很小，可忽略不计。AME法由于没有考虑内源能排泄，因此，凡影响代谢粪尿能和采食量的因素均可影响AME法的准确性。家禽年龄、采食量、饲粮状况等均可影响AME。因此，AME法变异很大，重复性差。此外，AME法测定法还有工作量大、耗时长，动物的采食量不易准确计量等缺点。
1.3 真代谢能(TME)法
TME是用代谢粪能(FmE)和内源尿能(UeE)对代谢能进行校正而得。TME法操作简便、耗时短，不必考虑待测饲料适口性的影响。但是，TME法以禁食、强饲为主要手段，事实上己对试验鹅造成应激，而生理异常的试鹅是否能客观地反映正常鹅的实际情况受到质疑。并且TME法要对测定的代谢能值进行EEL校正，而测定的EEL的准确性受多种因素的影响；另外，TME法要对试鹅进行“强饲排空”，这种“排空”受多种因素的影响，如饲料中各种成分的含量，这些都限制了TME法的使用范围及其测定值的准确性。
尽管如此，TME法在过去的二十多年中被越来越多的营养研究者所采纳，并且从20世纪80年代以来，这种方法几经改进，除了应用于测定饲料的TME值外，还应用于饲料中氨基酸真代谢率的测定，以及脂肪和矿物质营养价值的评定。
TME法的一个突出特点是可以直接对单一待测饲料进行研究，但对于某些难于消化利用且毒副作用较大的饲料而言，采用这种方法测定时，则可能由于饲料因素对试鹅消化生理和EEL的较大影响而导致测定的TME值出现较大的差异。
近年来的一些研究报道中，不同研究者以TME法测定同种饲料的TME值不一致，尤其是饼粕糠麸类一些饲料的TME值多较常规法测定值偏低。饼粕糠麸饲料由于饲料原料的种类、来源不同，并且加工方式各异，所以饲料本身的差异较大；而这些种类的饲料又多难于消化利用且毒副作用较大，当用单一饲料饲喂时可能会对试鹅消化生理及EEL造成影响，结果导致TME测定值出现较大差异。赵江涛报道：在排空-强饲条件下以直接法测定豆粕的鸭代谢能值可能偏低，数据的变异较大。用差量法测定豆粕鸭代谢能值时，建议试验日粮中豆粕替代玉米淀粉基础日粮的比例在40%~50%。和小明报道：TME法直接测定的TME值不能很好地反映正常情况下动物对饲料的实际利用情况，但TME顶替法测定的饲料TME与常规法测定的TME没有差异，因此TME顶替法测定结果更接近正常情况下鸡对饲料的消化利用。闵玉娜报道：用真代谢能(TME)测定法，以玉米淀粉为载体，测定了鹅对玉米、小麦麸、豆粕、稻谷、棉籽粕、苜蓿粉6种原料的代谢能值，并对单一原料与配合料之间的测值进行了可加性检验，结果证实具有很好的可加性。
1.4 套算法
经典的套算法是以假定饲料间的组合效应为零为前提的。Muller在探索消化试验结果变异的分配方案中提出2种其它的计算方法，并说明了同一套试验数据用3种立论依据推算出的以消化率为标志的生物学效价，竟然可以得到3种截然不同的结论。上世纪50~60年代，Sibbald等也在“家禽饲料代谢能影响因素”方面进行过类似研究，结果认为饲料间的组合效应及待测饲料所占比例是导致待测饲料AME值变异的主要原因，不同的基础日粮对玉米的AME值有较大的影响。Schneider和William也曾从逻辑学的角度对经典套算法的立论依据提出过挑战。张子仪等研究发现：随着基础日粮与待测饲料在整个试验日粮中比例的变化，不同类型待测饲料的AME值均呈现出正面或负面的影响。许多试验表明，基础日粮的营养水平与待测饲料的营养水平的差异会影响待测饲料的生物学效价评定值是一个基本事实。因此，传统的套算法因其本身耗时费力，而且存在较大的误差，故现在较少使用。
1.5 氮校正代谢能(AMEn/TMEn)法
将AME或TME用氮沉积(NR)进行校正就是AMEn/TMEn，NR可正可负。家禽目前采用的氮平衡的校正常数有2个，一个是由Hill和Anderson于1958年提出的34.4kJ/g沉积氮，另一个36.5kJ/g沉积氮，由Titus等于1959年提出。家禽饲料消化吸收过程中，可能伴随有氮沉积。测定代谢能时，饲料含氮量不同，氮沉积量不同；同种饲料不同家禽个体氮沉积不同。将代谢能校正到零氮平衡状态是为了测定饲料完全作为能量来源时的值。虽然代谢能的氮平衡校正已为许多家禽营养学家所采用，并且NRC(1994)采用的也为氮校正代谢能，但是否需要进行氮校正，仍存在很大争议。实际上，很难准确估计用于氮沉积的那部分能量。氮平衡校正用于全价日粮间代谢能值的比较或许比较有意义，但当测定单一饲料时，往往必须用不平衡饲粮，没必要进行氮平衡校正。另外，有关研究表明，由于商品化生产中家禽处于正氮平衡，氮校正会低估真正的代谢能值。
1.6 回归预测法
通过化学成分或通过某种化学分析手段获得的信息评定某饲料的有效能值是早期沿用的思路。
最早可溯及到19世纪O.Kellner提出的淀粉价理论，此后，VanSoest倡导的酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)等基本上都是将饲料中的粗纤维(CF)、木质素(Lignin)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)等作为非营养性物质(NNM)；而将粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、无氮浸出物(NFE)、淀粉(STC)或糖类(SUG)作为营养性物质(NM)进行探索的。国内外许多学者曾在代谢能值的一元或多元回归关系方面提出过不同类型的数学模型和进行过有益的尝试。许多成果都对当时养禽业饲养水平的提高作出过贡献，但是基于上述理由作为依变量的代谢能值的不确定性以及作为变量的“NM”或“NNM”指标的不断演变及其测试方法的不断修改，不仅会使许多公开发表的科学参数失去同比性，同时也将导致许多数学模型失去赖以成立的理论基础。因此以化学法为主要手段取得的变量以及用简单回归公式为数学模型求出的代谢能值，也只能认为是一组静态下的半定量值，特别是在建立新的动态数学模型之前如何确定对已有科学参数的扬弃原则特别是作出新的定位，是一项必须改革而且是任重道远的历史任务。