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我国是农业大国，农作物副产品丰富，在实际生产中多被用到工业和畜牧业中。一般来说，这些粗纤维含量在18%以上的饲料均是粗饲料，包括干草、秸秆和糟渣类等，在反刍动物的饲养中起到重要作用。粗饲料是反刍动物重要的饲料来源，占反刍动物日粮的60%～80%，相对于精饲料其价格低廉且来源广泛，具极大开发潜力和利用价值。

1 粗饲料营养价值评定的重要性

1.1 粗饲料是反刍动物重要的营养来源

粗饲料能够为动物机体提供大量营养物质，其中约有55%～95%的纤维素经过瘤胃微生物发酵后，产生挥发性脂肪酸、二氧化碳和甲烷等，从而为反刍动物提供能量，同时提供某些矿物质元素，维生素等必需营养素。

另外，粗饲料中的纤维物质还能够刺激反刍动物唾液分泌及其反刍活动，促进消化道蠕动和食糜的排空，并利于维持瘤胃正常的发酵功能，对反刍动物的健康具有重要作用。Harris表明，优质粗饲料或一定量的纤维物质可以改善奶牛生产性能，并利于维持奶牛机体健康，如果减少奶牛日粮中粗饲料含量，会引起乳脂率下降及一些代谢疾病。刘景娜在分析影响奶牛乳脂率的因素及对策时表明，日粮中粗饲料含量超过30%利于奶牛的正常反刍，并且当奶牛日粮以粗饲料为主时，可维持挥发性脂肪酸中乙酸的比例，能够有效提高乳脂率；另外，在奶牛日粮中适当添加干草可以在降低饲养成本的同时提高奶品质。总而言之，充分利用粗饲料资源，发展反刍动物养殖是我国实现畜牧业可持续发展的必然选择[3]。

1.2粗饲料的营养价值评定是合理利用粗饲料资源的需要

反刍动物饲粮中使用粗饲料可以节省饲料用粮，在目前我国人类粮食资源紧张的情况下，在畜牧业中充分利用粗饲料资源，并对其基本营养价值作出准确的评定，对缓和人畜争粮的矛盾具有重要的意义。卢德勋指出，饲料的营养价值是对饲料的饲用价值量化评估的技术参数，是饲料科学理论和技术体系的最重要的核心组成部分之一。

但就目前来说，粗饲料营养价值的分析及其有效利用的研究还不够充分，实际生产中仍存在重视精饲料而不重视粗饲料的问题。另外，粗饲料的营养价值容易受到品种、生长阶段、加工方式等诸多因素的影响，并且与其饲喂形态及日粮中其它饲料组分的含量（如组合效应）有关，致使不同粗饲料中营养价值差距较大。这就需要科学有效的粗饲料营养价值评定方法。根据营养价值的评定结果，能够了解和掌握粗饲料的营养特性及影响其营养价值的因素，并且可以根据不同家畜在不同生理阶段对各饲料的养分需要量和利用情况以及变化规律饲料分析与检测技术，充分高效的开发和利用各种饲料资源，降低生产成本，为家畜制定科学合理的日粮配方奠定基础[6]。

2 现行粗饲料的营养价值评定指数

1860年由德国Weende农业试验站所创立的“概略养分分析法”是粗饲料的营养价值评定的评定基础，但并不能很好的评定粗饲料的纤维成分。之后，Van Soest在其基础上建立了范氏分析法，对纤维成分进行了更为细致的划分[7]。但由于粗饲料间营养特性的差异，单一的营养成分指标并不能科学的评定粗饲料的品质，必须综合考虑CP、NDF、能量和动物DMI(Dry matter intake, DMI)等多项指标[8]，以实现粗饲料品质综合评定的整体量化，更为科学地评定粗饲料品质。对此，国际上已提出了多个关于粗饲料品质评定的综合指标，较为常用的是产奶2000（Milk2000）、饲料相对值（relative feed value，RFV）、粗饲料相对质量指数（relative forage quality，RFQ）、质量指数（quality index，QI）及粗饲料分级指数（grading index，GI）等。

2.1 饲料相对饲喂价值

1978年，美国牧草草地理事会饲草分析小组委员会提出了粗饲料相对饲喂价值（Relative feed value，RFV）[9]，首次对粗饲料品质进行综合的整体评定，突破了仅用单一营养素评定粗饲料品质的作法。至今，在美国RFV仍被广泛使用于粗饲料交易与质量评定[10]，而其他一些国家也采用了这一指标评定粗饲料品质。其定义为：以盛花期苜蓿这一特定粗饲料为标准，某种粗饲料可消化干物质采食量与其的相对比值，以百分数表示，并以苜蓿的RFV为100%进行比较。关系式为：

RFV=DMI（%BW）×DDM（%DM）/1.29

式中：BW为奶牛体重；DM为干物质；DMI(%BW)=120/NDF(%DM)，为粗饲料干物质的随意采食量；DDM（%DM）=88.9-0.779ADF（%DM），为可消化干物质；计算时除以1.29，目的是使盛花期苜蓿RFV为100。RFV准确性主要取决于预测DMI、DDM和OMD的模型，其预测因子分别为NDF、ADF和IVOMD。但随着RFV的推广应用，实际上其估测模型并不理想。有研究表明，NDF与DMI之间、ADF与DDM之间并没有十分显著的相关性[11]。另外，现行的RFV只用能量指标为预测因子，并未有考虑蛋白质指标，即整体性较差；目前多用净能或代谢能来描述家畜的能量需要和饲料中的能值，RFV中所使用的DDM几乎已不再使用，限制了其在动物营养模型中的应用；加之RFV只能评定或比较粗饲料间品质的优劣，故其并不能对粗饲料进行优化配合。

2.2粗饲料相对质量

RFQ是在RFV的基础上发展起来的，拟用来取代RFV的粗饲料品质评定指数[14]。其定义与表达式与RFV相似，但应用了NRC（2001）中的归纳性预测模型通过可消化营养素来预测粗饲料的可利用能，并用可消化的NDF来预测粗饲料DMI，以总可消化养分（TDN）来替代RFV模型中的DDM，公式即为：

RFV=DMI（%BW）×TDN（%DM）/1.23

其中饲料分析与检测技术，除以1.23的目的是将各种粗饲料的RFQ的平均值及其范围调整到与RFV相似。虽然RFQ与RFV均是以动物试验为基础，且具有相同的平均值和标准差，但实践中，由于所使用的预测模型并不相同，对某一粗饲料来说，所预测的RFQ与RFV值之间会有较大的差异。RFQ中DMI和TDN的模型是针对不同种类的粗饲料而特别建立的，其更具灵活性，故在RFQ的预测值更接近实际[15]。但与RFV相同，RFQ也没有能考虑到CP及ADF对粗饲料品质的影响，且不能用于粗饲料的配合。

2.3粗饲料分级指数

2.3.1 粗饲料分级指数的提出与发展

科学合理地评定粗饲料品质，需要使用综合性评价指标。2001年，卢德勋[16]根据我国粗饲料生产利用状况，结合RFV等粗饲料评定指数的优点，提出了粗饲料分级指数（Grading index，GI）以便全面评定我国粗饲料的营养价值。GI中首次全面引入了能量、CP与粗饲料干物质随意采食量（DMI）等参数，并且综合了ADL，更具科学意义，进一步丰富了人们对粗饲料品质评定指数的认识。另外，与RFV、RFQ等评定指数相比，GI中使用了易懂、易推广的净能或代谢能作为粗饲料能值单位，且在计算中包含DMI这一动态因素，符合反刍家畜营养利用规律，克服了现行粗饲料评定指标的单一性与脱离动物的片面性[4]。同时，GI可用于粗饲料的科学搭配，实现了粗饲料的优化配合。而随着研究成果的不断丰富，在GI2001基础上发展起来的GI2008和GI2009则有了更高的提升，其测试指标得到更新，且与其他技术的集成化更高，科学性更强。GI2008和GI2009引入了DCP和peNDF指标，将饲料养分与动物的消化生理相结合，并考虑了粗饲料的物理性状对动物健康的影响，克服了GI2001所用蛋白质和纤维指标的表观性缺点，且使粗料与粗料、精料间的组合效应得到更充分地发挥。目前GI已经发展成为集理论与实践为一体的成套技术，对粗饲料的品质评定和日粮优化饲养设计技术均有重大意义。其中，GI2001简便易行，实用性较强；GI2008和GI2009则科学性较强，适用于研究领域[17]。

2.3.2 粗饲料分级指数的研究与应用

王旭[15]测定了常见粗饲料的GI值并进行粗饲料分级，然后与RFV分级结果进行比较，发现其品质优劣排序完全一致，首次验证了GI理论。随后，大量研究证实了GI在粗饲料品质评定中的合理性。其其格等[18]对内蒙古地区常见的12种禾本科牧草和豆科牧草的常规养分进行测定及粗饲料分级指数和粗饲料相对值的估测，结果表明，GI的计算公式将牧草中可摄入的净能与粗蛋白相结合，并包括了牧草中NDF或ADL，可以将养分含量差异极小的不同的牧草区分出来，这说明GI评价牧草营养价值与RFV相比，更加符合牧草的实际营养价值。张吉鹍等[19]比较研究了分级指数与相对值在奶牛粗饲料品质的评定效果，在测定江西奶牛养殖常用的6种粗饲料的常规养分的基础上，实测奶牛的DMI，并采用相关计算模型得出GI和RFV，然后用单项指标CP、NDF、DMI及综合指标RFV、GI分别对试验用粗饲料品质进行分级与比较。结果表明，单一指标难以正确地评定粗饲料品质，而使用综合指标评定效果较理想。相比于RFV，将粗饲料的可利用能、CP、NDF及DMI综合考虑的GI能够对粗饲料进行更为精确的分级评定。

3 粗饲料营养价值评定中存在的问题及展望

关于粗饲料的营养价值评定的方法已有很多，虽然在不断的改进，但仍旧存在一些问题。就目前来说，评定指标较为缺乏创新性，现在较为常用的评定粗饲料品质的方法是饲料养分的常规分析、纤维分析及降解率的测定，而尼龙袋法和体外发酵法则用于评定粗饲料的降解率，这些方法往往工作量较大，且易受到多种因素的影响，实践中缺乏更为简单快捷的综合评定方法。另外，粗饲料营养价值的评定需要考虑多个方面，如饲料利用率、营养成分平衡性及影响饲料品质的因素等，而广泛使用的评定指标较为单一，这就需要从养分作用机制等更深入的方面用科学的综合指标来进行研究。为解决以上问题，各种综合评定指数已被重点研究应用并在不断的完善，为今后准确地评定粗饲料营养价值奠定了基础。