De voederwaarde van gras of mais – al dan niet ingekuild – wordt in de meeste laboratoria met Nabij Infrarood (NIRS) licht bepaald. Deze NIRS-techniek levert goede resultaten mits er voldoende achterliggende referentie-data is met voldoende hoge nauwkeurigheid. Een onnauwkeurige NIRS-meting berokkent veehouders (financiële) schade.
Om in korte tijd veel monsters te kunnen analyseren – zoals bijvoorbeeld bij Eurofins Agro in Wageningen, 20 duizend maiskuilen in 6 weken tijd – gebruiken laboratoria indirecte meettechnieken. Een voorbeeld daarvan is de zogenaamde NIRS-techniek. Deze analyseert een monster met behulp van infrarood licht. Eurofins Agro past deze techniek al ruim 30 jaar toe. De laatste jaren doet NIRS ook z’n intrede op machines en in toepassingen op het erf.
Digitale vingerafdruk
Een NIRS-instrument op zichzelf produceert een ‘scan’. Dit is een soort digitale vingerafdruk van het monster. De kunst is vervolgens om deze digitale data te vertalen naar de exacte voederwaarde van het kuilmonster. De kwaliteit van die vertaling maakt dat het ene laboratorium de plank misslaat en het andere laboratorium de correcte analyseresultaten presenteert.
Veel referentiemonsters
Het vertalen van NIRS-scans naar analyseresultaten vergt een database met referentiemonsters. Dit zijn monsters waarvan zowel een NIRS-scan als de chemische analyse resultaten bekend zijn. Hoe groter de database des te nauwkeuriger de analyseresultaten. “Eurofins Agro werkt bijvoorbeeld met een referentie-database van tienduizenden graskuil- en maiskuilmonsters. In deze referentieset zijn monsters van alle regio’s, grondsoorten, grasbestanden en rassen opgenomen. Voor elke graskuil en maiskuil analyseert Eurofins Agro dus super nauwkeurig”, legt productmanager Robin Wolf uit.
Dynamisch model
Een tweede belangrijk kwaliteitskenmerk is de mate waarin NIRS rekening houdt met seizoensinvloeden én het effect van de veredeling op bijvoorbeeld verteerbaarheid. Omdat elk jaar afwijkt van voorgaande jaren, moet de referentie database flexibel zijn. “We zien in de praktijk dat veel NIRS-metingen zijn gebaseerd op beperkte referenties. Dan sla je al snel de plank mis”, weet Robin Wolf. “Het rantsoen kan dan flink afwijken van de werkelijke voederwaarde. Bij Eurofins Agro werken wij daarom met een dynamisch model waarbij voor elk monster een individuele en unieke referentie wordt gemaakt. Dit garandeert de betrouwbaarheid van de uitslag.”
Risico voor de veehouder – rekenvoorbeeld
Het financiële risico voor een veehouder die cijfers gebruikt van een onnauwkeurige NIRS-analyse is groot. Een rekenvoorbeeld maakt dat duidelijk.
Als door een onnauwkeurige NIRS-bepaling een VCOS*) van 78% wordt gevonden, terwijl de werkelijke VCOS-waarde 79,3% is, kunnen we berekenen wat de kosten zijn die u als melkveehouder maakt voor onnodige aanvulling van de kuil.
Als de onnauwkeurige meting in dit voorbeeld een 903 VEM aangeeft, terwijl de werkelijke VEM-waarde 921 is, betekent dit per kilogram droge stof een verschil van 18 VEM. We gaan er vanuit dat de kuil zo'n 4 maanden (=120 dagen) wordt gevoerd aan zo'n 120 melkkoeien. Het rantsoen bestaat uit 8 kg droge stof graskuil, zo'n 20 kg product (bij 40% ds).
Dit betekent:
- Een denkbeeldig tekort per dag van 8 kg droge stof à 18 VEM, dus 8*18 = 144 VEM/koe
- Voor 120 melkkoeien is dat 120*144 = 17280 VEM per dag.
- Voor aanvulling is er dan 17280/A brok à 940 VEM = 18 kg per dag nodig.
- Voor 120 dagen betekent dit 18 * 120 = 2.160 kg krachtvoer extra.
Als we dit tekort opvangen met krachtvoer dan is daarvoor ruim 2.100 kg extra A brok per dag nodig. Dit betekent al gauw zo'n 450 euro extra kosten. Bovendien voeren we zo extra fosfaat aan en verdringen we een gedeelte van onze ruwvoeropname.
Een goede inschatting van de energiewaarde van de graskuil is dus essentieel. Een kleine fout in de analyse door een onnauwkeurige NIRS-bepaling werkt flink door. Eurofins Agro besteedt daarom veel aandacht een de nauwkeurigheid van de NIRS-bepaling en werkt daarvoor samen met Schothorst Feed Research voor een referentie dataset.
*) verteerbaarheid van de organische stof
Bron: EurofinsAgro
