Moderní přístupy k sestavování krmných dávek pro skot

Výživa vysokoprodukčních dojnic prošla v posledních letech podobně jako jejich užitkovost překotným vývojem. Od statických se praxe přesunula k dynamickým modelům, které reagují na trávicí procesy v reálném čase a berou v potaz i faktory prostředí. O tom, jak efektivně krmnou dávku navrhnout, jak čelit nedostatku objemných krmiv ale i proč je stravitelnost vlákniny důležitější než obsah dusíkatých látek, diskutovali výživáři Ing. Jiří Kostkan a Ing. Dušan Kořínek, Ph.D.

Co si vlastně máme představit pod pojmem systémy optimalizace krmných dávek pro dojnice? Jaká je jejich definice?

Jiří Kostkan: Jde o komplexní problematiku. Existuje celá řada systémů, jejichž vznik byl často ovlivněn i zemí původu a určitou „národní hrdostí“. Mezi ty nejvýznamnější patří americké systémy Cornell (CNCPS) a NRC. V Evropě je to zejména INRA, což byl původně projekt tří zemí, nebo skandinávský NorFor. Dnes také pracujeme s pokročilým softwarem, jako je AMTS, který čerpá primárně z Cornellu, ale implementuje i nejlepší prvky z ostatních metodik.

Tedy, když to shrnu, primárním cílem těchto programů je optimálně nakrmit dojnici, aby dosáhla maximální užitkovosti?

Dušan Kořínek: To by měl být ideální stav, ke kterému směřujeme. Studentům však vždy zdůrazňuji, že u přežvýkavců je dosažení absolutního optima nesmírně složité. Zatímco u monogastrických zvířat se k němu lze přiblížit velmi těsně, u skotu narážíme na množství fyziologických limitů. Jsou kategorie, jako je období rozdoje do 40. dne po otelení, kde jsou nutriční nároky tak vysoké, že je krmivem nedokážeme plně pokrýt a kráva musí čerpat z vlastních rezerv. Optimalizace v těchto případech znamená spíše minimalizaci deficitu. Navíc musíme respektovat přírodní podmínky – například stejná plodina se chová jinak v Itálii a jinak na severu Evropy.

Jiří Kostkan: Dnešním cílem je především dosažení maximální užitkovosti při minimálních nákladech. Ekonomika a ziskovost jsou v komerčním chovu vždy na prvním místě.

Mohl bys specifikovat hlavní rozdíly mezi jednotlivými systémy?

Jiří Kostkan: Zásadní rozdíl spočívá v tom, zda jde o model statický, nebo dynamický. Statické modely (např. NRC) vycházejí z pevně daných chemických rozborů krmiv, které přímo určují obsah energie. Dynamické modely, jako je Cornell, stanovují výsledné parametry až prostřednictvím modelace v počítači výživáře. Do výpočtu vstupují proměnné jako stádium laktace, hmotnost krav, ale i faktory prostředí – počasí, welfare zvířat nebo vzdálenost, kterou krávy ujdou. Počítač následně simuluje, kolik živin je zvíře za těchto konkrétních podmínek schopno z daného krmiva skutečně získat.

Který systém tedy doporučujete studentům či chovatelům používat?

Dušan Kořínek: V současné době považuji za nejlepší systémy Cornell nebo NRC. Dokážou reagovat na dění uvnitř trávicího traktu i na vnější vlivy. K sestavení přesné dávky potřebujeme znát plemeno, pořadí laktace, hmotnost, den laktace, užitkovost a složky mléka. Zohledňujeme i tepelný stres, teplotu a vlhkost vzduchu. Klíčové pravidlo však zní: Vždy používejte rozbor krmiva v tom systému, ve kterém počítáte. Pokud použijete data ze starého systému INRA v moderním dynamickém programu, software si zbytek dat doplní z tabulkových hodnot a výpočet ztratí svou unikátnost pro danou farmu.

Není nevýhodou těchto systémů jejich extrémní složitost a riziko chyby při zadávání dat?

Jiří Kostkan: Ano, to je pravda. Moderní systémy vyžadují zadání desítek parametrů. Proto se dnes využívají platformy jako AMTS, které spolupracují s licencovanými laboratořemi. Data se importují automaticky v XML formátech, čímž se eliminuje lidská chyba při přepisování čísel.

Dušan Kořínek: My využíváme cloudový systém Taurinut vyvinutý mým kolegou MVDr. Tomášem Mitríkem Ph.D., který integruje Cornell, NorFor i novou INRU z roku 2023. Výhodou je přímé propojení s laboratořemi Feed-Lab a Písek, kde import dat probíhá také automaticky, bez nutnosti přepisu. Je nutné si uvědomit, že moderní rozbor může obsahovat i 80 parametrů. Důležité je držet se jedné laboratoře, aby byla případná metodická odchylka v čase konzistentní.

Co byste poradili zootechnikovi, který si chce krmné dávky optimalizovat sám? Je možné využít také AI?

Jiří Kostkan: Pro začátek doporučuji americký výukový program Spartan. Je sice v angličtině, ale je zdarma a pomůže pochopit principy Cornellského systému. Zootechnik však musí mít hluboké odborné znalosti, aby věděl, které parametry jsou kritické a které může v dané situaci upozadit, i když v počítači svítí červeně. Avšak pro zootechnika při méně častém využívání systému, bude poměrně obtížné se intelektuálně dostat do problematiky.

Dušan Kořínek: Bez kvalitního software a reálných rozborů je to jen pokus a omyl. Pokud mi zootechnik řekne, že konzultoval výživu s Chat GPT, naskočí mi husí kůže. Navíc výživář za své doporučení ručí, zatímco umělá inteligence nikoliv. AI často chybuje v matematice a je závislá pouze na dostupných informacích, tedy nemá přístup k neveřejným rovnicím dynamických modelů. Výpočet by měl vždy být doprovázen fyzickou kontrolou ve stáji – sledováním přežvykování, konzistence výkalů a celkového chování zvířat. Krávy a jejich bachorové mikroorganismy jsou extrémně konzervativní. Jakákoliv změna, byť k lepšímu, je zpočátku stresorem. Pokud zootechnik pod tlakem mění dávku příliš často, nikdy nezjistí, která změna byla efektivní. Adaptace mikroflóry trvá dny, nikoliv hodiny.

Celý článek týkající se sestavování krmných dávek pro skot najdete v Krmivářství 5/2026, které právě vychází.

Rozhovor je umístěn na TV Zemědělec na tomto odkaze.*