Sebuah studi terbaru yang diterbitkan di majalah Penelitian padang rumput Dia memeriksa bagaimana spektroskopi inframerah dekat (NIR) dapat digunakan sebagai alat yang cepat, efisien dan andal untuk menganalisis komposisi nutrisi pakan ternak alami (1). Studi ini, yang dipimpin oleh penulis utama Binqiang Bai dan Lizhuang Hao dari University of Qinghai, menunjukkan bagaimana spektroskopi NIR dapat mengevaluasi pakan ternak dan membantu menentukan strategi pakan ternak. Ketika mengembangkan model prediktif berdasarkan spektroskopi NIR, tim peneliti dapat mengevaluasi komposisi gizi pakan ternak alami di dataran tinggi Qinghai-Tibet (1).
Terletak di Cina barat, dataran tinggi Qinghai -Tibet dikenal sebagai “atap dunia” dan merupakan salah satu daerah pastoral paling kritis di negara ini (1,2). Dataran tinggi mencakup lebih dari 2,5 juta km² dan menghadirkan pelecehan tanah keras (2). Kebanyakan orang Tibet hidup di atas 3500 m, dengan banyak lebih unggul daripada 4500 m (2). Mata pencaharian mereka terutama menyiratkan pertanian, penggembalaan dan penambangan. Wilayah ini juga mendukung jutaan yak (Poephagus grunniens), yang merupakan pusat mata pencaharian komunitas lokal (1,2). Mengingat ketergantungan yang kuat pada padang rumput alami untuk penggembalaan ternak, evaluasi yang tepat dari kualitas pakan ternak sangat penting. Namun, masalahnya adalah bahwa metode tradisional tidak optimal untuk tujuan ini. Metode evaluasi pakan ternak tradisional seringkali intensif dalam persalinan, membutuhkan banyak waktu dan memerlukan pengambilan sampel yang merusak, yang membuatnya tidak pantas untuk keputusan manajemen waktu nyata (1).
Dataran Tinggi Qinghai Tibet: Pegunungan Nevadas, Ladang Barley, Langit Biru dalam Realisme 8K yang mengesankan. Dihasilkan oleh AI. | Kredit Gambar: © Saba – Stock.adobe.com
Dalam studinya, Bai, Hao dan tim penelitinya berusaha meningkatkan metode evaluasi pakan ternak dengan membuat model prediktif baru menggunakan spektroskopi NIR. Sebagai bagian dari prosedur eksperimentalnya, tim peneliti mengumpulkan 301 sampel makanan alami di wilayah Sanjiangyuan, yang merupakan wilayah sumber utama untuk tiga sungai utama Cina (1). Kemudian, sampel menjalani analisis gizi konvensional dan pemindaian spektral. Setelah proses ini selesai, tim mengembangkan model prediktif untuk memperkirakan parameter nutrisi yang penting, termasuk protein mentah (PC), serat deterjen asam (ADF), serat deterjen netral (NDF), kecernaan bahan kering (DMD), kinerja energi kotor (GE) dan emisi metana (1).
Secara umum, para peneliti menunjukkan bahwa model mereka menghasilkan hasil yang menggembirakan. Model menunjukkan ketepatan prediktif yang kuat untuk CP, ADF dan NDF, yang merupakan tiga indikator paling penting dari kualitas pakan ternak (1). CP, ADF dan NDF seringkali merupakan indikator kuat yang menentukan strategi pakan ternak. Protein mentah menginformasikan asupan energi dan pertumbuhan hewan, sementara kandungan serat mempengaruhi tingkat kecernaan dan pengumpanan asupan (1).
Terlepas dari keberhasilan model prediktif spektroskopi NIR mereka, para peneliti mengakui beberapa keterbatasan dengan model mereka. Yang utama, yang diakui tim, adalah bahwa modelnya perlu ditingkatkan untuk memprediksi sifat -sifat seperti emisi metana dan kandungan energi (1). Para peneliti menyarankan bahwa integrasi algoritma pembelajaran otomatis canggih (ML) dalam studi selanjutnya dapat meningkatkan kekuatan prediktif spektroskopi NIR, terutama untuk variabel yang lebih menantang ini (1).
Meningkatkan cara untuk menganalisis kualitas pakan ternak memiliki implikasi ekonomi dan kesehatan yang sangat besar bagi manusia dan hewan. Banyak masyarakat, termasuk wilayah Qinghai-Tibet, menjalani gaya hidup pertanian, dan perlu dengan cepat mengevaluasi kandungan nutrisi padang rumput lokal mereka untuk mata pencaharian mereka. Model prediktif yang diusulkan oleh para peneliti menawarkan solusi potensial baru yang dapat mengarah pada kesehatan hewan yang lebih baik, efisiensi produksi yang lebih besar dan pengurangan dampak lingkungan (1).
Selain itu, penelitian ini menggarisbawahi peningkatan relevansi pertanian presisi dalam pengelolaan padang rumput. Kombinasi pengetahuan tradisional dengan teknologi seperti spektroskopi NIR dapat menjamin penggunaan pakan ternak yang lebih berkelanjutan (1). Pendekatan ini selaras dengan upaya luas Cina untuk memodernisasi sektor pertaniannya sambil menjaga keseimbangan ekologis di daerah yang rentan (1).
Tim menyatakan dalam kesimpulan artikelnya bahwa pekerjaan di masa depan yang mereka lakukan akan fokus pada memperluas basis data pengambilan sampelnya dan menguji model -modelnya di berbagai stasiun dan zona ekologis dataran tinggi (1). Para peneliti berharap bahwa dengan melakukan hal itu mereka dapat membuat sistem pendukung keputusan yang mudah -digunakan untuk para pendeta yang mengintegrasikan data spektroskopi NIR dengan gambar dan variabel iklim lokal (1).
Referensi
- Wang, R.; Zhou, H.; Huang, Y.; et al. Penerapan spektroskopi inframerah dekat untuk memprediksi komposisi, kinerja energi kotor dan produksi metana pakan ternak alami di dataran tinggi Qinghai-Tibet. Rumput. Daging sapi. 2025, 4 (1), 7–14. Doi: 10.1002/GLR2.70002
- Wu, T. Dataran Tinggi Qinghai-Tibet: Seberapa tinggi orang Tibet hidup? Alt. Obat-obatan. Biol 2001, 2 (4), 489–499. Doi: 10.1089/152702901753397054
