L'azote (N) du fumier provenant des bovins contribue aux émissions d'oxyde nitreux et d'ammoniac et au lessivage des nitrates. La mesure des rejets d'azote du fumier dans les exploitations laitières est laborieuse, coûteuse et peu pratique à grande échelle ; par conséquent, des modèles sont nécessaires pour prédire l'azote excrété dans l'urine et les selles. La construction de modèles de prédiction robustes nécessite des données détaillées sur les animaux dans le cadre de différents systèmes de gestion dans le monde entier. Ainsi, les objectifs de l'étude étaient (1) de rassembler une base de données internationale sur l'excrétion d'azote dans les selles et l'urine basée sur les données individuelles des vaches laitières allaitantes de différents continents ; (2) de déterminer la pertinence des variables clés pour prédire l'excrétion d'azote fécale, urinaire et totale du fumier ; et (3) de développer des modèles de prédiction de l'excrétion d'azote robustes et fiables basés sur les données individuelles des vaches laitières allaitantes consommant divers régimes. Un ensemble de données brutes a été créé sur la base de 5 483 observations individuelles de vaches, avec 5 420 mesures d'excrétion d'azote fécal et 3 621 mesures d'excrétion d'azote urinaire recueillies à partir de 162 expériences in vivo menées par 22 instituts de recherche principalement situés en Europe (n = 14) et en Amérique du Nord (n = 5). Une approche séquentielle a été adoptée pour développer des modèles de plus en plus complexes en ajoutant progressivement des variables ayant un effet individuel significatif sur l'excrétion d'azote fécal, urinaire ou total du fumier. L'excrétion d'azote a été prédite en ajustant des modèles mixtes linéaires, y compris l'expérience en tant qu'effet aléatoire. Les modèles simples nécessitant un apport en matière sèche (DMI) ou un apport en N ont donné de meilleurs résultats pour prédire l'excrétion d'azote fécal que les modèles simples utilisant la composition nutritionnelle de l'alimentation ou les paramètres de performance du lait. Les modèles simples basés sur l'apport en azote ont donné de meilleurs résultats pour l'excrétion urinaire et l'excrétion totale d'azote dans le fumier que ceux basés sur l'IMD, mais les modèles simples utilisant l'azote uréique du lait (MUN) et l'apport en azote ont donné de meilleurs résultats encore pour l'excrétion urinaire d'azote. Le modèle complet prédisant l'excrétion d'azote fécal avait des performances similaires à celles des modèles simples basés sur le DMI, mais comprenait plusieurs variables indépendantes (DMI, teneur en protéines brutes diététiques, teneur en fibres détergentes neutres diététiques, protéines du lait), selon l'emplacement, et présentait des erreurs de prédiction de la moyenne quadratique en fraction des valeurs moyennes observées de 19,1 % pour les ensembles de données intercontinentaux, 19,8 % pour les Européens et 17,7 % pour les ensembles de données nord-américains. Des modèles complexes d'excrétion totale de N de fumier basés sur l'apport en N et la MUN ont conduit à des erreurs de prédiction d'environ 13,0% à 14,0%, qui étaient comparables aux modèles basés sur l'apport en N seul. Les interceptions et les pentes des variables dans les équations de prédiction optimales développées sur des bases intercontinentales, européennes et nord-américaines différaient les unes des autres, et par conséquent des modèles spécifiques à la région sont préférés pour prédire l'excrétion de N. En conclusion, des modèles spécifiques à la région qui incluent des informations sur le DMI ou l'apport en azote et la MUN sont nécessaires pour une bonne prédiction de l'excrétion d'azote fécale, urinaire et totale du fumier. En l'absence de données sur l'apport, des équations complexes spécifiques à la région utilisant des variables facilement et régulièrement mesurées pour prédire l'excrétion d'azote fécal, urinaire ou total du fumier peuvent être utilisées, mais ces équations ont des performances inférieures à celles des équations basées sur l'apport.

El nitrógeno del estiércol (N) del ganado contribuye a las emisiones de óxido nitroso y amoníaco y a la lixiviación de nitratos. La medición de la producción de N de estiércol en las granjas lecheras es laboriosa, costosa y poco práctica a gran escala; por lo tanto, se necesitan modelos para predecir el N excretado en la orina y las heces. La construcción de modelos de predicción sólidos requiere datos extensos de animales bajo diferentes sistemas de gestión en todo el mundo. Por lo tanto, los objetivos del estudio fueron (1) recopilar una base de datos internacional de excreción de N en heces y orina basada en datos individuales de vacas lecheras lactantes de diferentes continentes; (2) determinar la idoneidad de variables clave para predecir la excreción de N fecal, urinaria y de estiércol total; y (3) desarrollar modelos de predicción de excreción de N robustos y confiables basados en datos individuales de vacas lecheras lactantes que consumen varias dietas. Se creó un conjunto de datos sin procesar basado en 5.483 observaciones individuales de vacas, con 5.420 mediciones de excreción fecal de N y 3.621 de excreción urinaria de N recolectadas de 162 experimentos in vivo realizados por 22 institutos de investigación ubicados principalmente en Europa (n = 14) y América del Norte (n = 5). Se adoptó un enfoque secuencial en el desarrollo de modelos con una complejidad creciente mediante la adición incremental de variables que tuvieron un efecto individual significativo en la excreción fecal, urinaria o total de estiércol N. La excreción de nitrógeno se predijo mediante el ajuste de modelos mixtos lineales que incluyen el experimento como un efecto aleatorio. Los modelos simples que requieren ingesta de materia seca (DMI) o ingesta de N funcionaron mejor para predecir la excreción fecal de N que los modelos simples que utilizan la composición de nutrientes de la dieta o los parámetros de rendimiento de la leche. Los modelos simples basados en la ingesta de N funcionaron mejor para la excreción de N de estiércol urinario y total que los basados en DMI, pero los modelos simples que utilizan urea de leche N (MUN) y la ingesta de N funcionaron aún mejor para la excreción de N urinario. El modelo completo que predice la excreción fecal de N tuvo un rendimiento similar a los modelos simples basados en DMI, pero incluyó varias variables independientes (DMI, contenido de proteína cruda de la dieta, contenido de fibra de detergente neutro de la dieta, proteína de la leche), dependiendo de la ubicación, y tuvo errores de predicción de media cuadrática como una fracción de los valores medios observados de 19.1% para los conjuntos de datos intercontinentales, 19.8% para los europeos y 17.7% para los norteamericanos. Los modelos complejos de excreción total de estiércol N basados en la ingesta de N y MUN condujeron a errores de predicción de aproximadamente 13.0% a 14.0%, que fueron comparables a los modelos basados solo en la ingesta de N. Las intercepciones y las pendientes de las variables en las ecuaciones de predicción óptimas desarrolladas en bases intercontinentales, europeas y norteamericanas diferían entre sí y, por lo tanto, se prefieren los modelos específicos de la región para predecir la excreción de N. En conclusión, se requieren modelos específicos de la región que incluyan información sobre la ingesta de DMI o N y MUN para una buena predicción de la excreción fecal, urinaria y total de estiércol N. En ausencia de datos de ingesta, se pueden usar ecuaciones complejas específicas de la región que utilizan variables medidas de manera fácil y rutinaria para predecir la excreción fecal, urinaria o total de estiércol N, pero estas ecuaciones tienen un rendimiento menor que las ecuaciones basadas en la ingesta.

Manure nitrogen (N) from cattle contributes to nitrous oxide and ammonia emissions and nitrate leaching. Measurement of manure N outputs on dairy farms is laborious, expensive, and impractical at large scales; therefore, models are needed to predict N excreted in urine and feces. Building robust prediction models requires extensive data from animals under different management systems worldwide. Thus, the study objectives were (1) to collate an international database of N excretion in feces and urine based on individual lactating dairy cow data from different continents; (2) to determine the suitability of key variables for predicting fecal, urinary, and total manure N excretion; and (3) to develop robust and reliable N excretion prediction models based on individual data from lactating dairy cows consuming various diets. A raw data set was created based on 5,483 individual cow observations, with 5,420 fecal N excretion and 3,621 urine N excretion measurements collected from 162 in vivo experiments conducted by 22 research institutes mostly located in Europe (n = 14) and North America (n = 5). A sequential approach was taken in developing models with increasing complexity by incrementally adding variables that had a significant individual effect on fecal, urinary, or total manure N excretion. Nitrogen excretion was predicted by fitting linear mixed models including experiment as a random effect. Simple models requiring dry matter intake (DMI) or N intake performed better for predicting fecal N excretion than simple models using diet nutrient composition or milk performance parameters. Simple models based on N intake performed better for urinary and total manure N excretion than those based on DMI, but simple models using milk urea N (MUN) and N intake performed even better for urinary N excretion. The full model predicting fecal N excretion had similar performance to simple models based on DMI but included several independent variables (DMI, diet crude protein content, diet neutral detergent fiber content, milk protein), depending on the location, and had root mean square prediction errors as a fraction of the observed mean values of 19.1% for intercontinental, 19.8% for European, and 17.7% for North American data sets. Complex total manure N excretion models based on N intake and MUN led to prediction errors of about 13.0% to 14.0%, which were comparable to models based on N intake alone. Intercepts and slopes of variables in optimal prediction equations developed on intercontinental, European, and North American bases differed from each other, and therefore region-specific models are preferred to predict N excretion. In conclusion, region-specific models that include information on DMI or N intake and MUN are required for good prediction of fecal, urinary, and total manure N excretion. In absence of intake data, region-specific complex equations using easily and routinely measured variables to predict fecal, urinary, or total manure N excretion may be used, but these equations have lower performance than equations based on intake.

يساهم نيتروجين السماد (N) من الماشية في انبعاثات أكسيد النيتروز والأمونيا وترشيح النترات. يعد قياس مخرجات السماد في مزارع الألبان أمرًا شاقًا ومكلفًا وغير عملي على نطاق واسع ؛ لذلك، هناك حاجة إلى نماذج للتنبؤ بـ N تفرز في البول والبراز. يتطلب بناء نماذج تنبؤ قوية بيانات شاملة من الحيوانات في ظل أنظمة إدارة مختلفة في جميع أنحاء العالم. وبالتالي، كانت أهداف الدراسة هي (1) تجميع قاعدة بيانات دولية لإفراز N في البراز والبول بناءً على بيانات البقرة الحلوب المرضعة الفردية من قارات مختلفة ؛ (2) تحديد مدى ملاءمة المتغيرات الرئيسية للتنبؤ بإفراز البراز والبول وإجمالي السماد N ؛ و (3) تطوير نماذج قوية وموثوقة للتنبؤ بإفراز N بناءً على البيانات الفردية من الأبقار الحلوب المرضعة التي تستهلك وجبات غذائية مختلفة. تم إنشاء مجموعة بيانات أولية بناءً على 5483 ملاحظة فردية للبقرة، مع 5420 قياسًا لإفراز N البرازي و 3621 قياسًا لإفراز N للبول تم جمعها من 162 تجربة في الجسم الحي أجراها 22 معهدًا بحثيًا يقع معظمها في أوروبا (العدد = 14) وأمريكا الشمالية (العدد = 5). تم اتباع نهج متسلسل في تطوير النماذج ذات التعقيد المتزايد من خلال إضافة متغيرات تدريجية كان لها تأثير فردي كبير على إفراز البراز أو البول أو السماد الكلي. تم التنبؤ بإفراز النيتروجين من خلال تركيب نماذج مختلطة خطية بما في ذلك التجربة كتأثير عشوائي. كان أداء النماذج البسيطة التي تتطلب تناول المادة الجافة (DMI) أو تناول N أفضل للتنبؤ بإفراز البراز N من النماذج البسيطة التي تستخدم تركيبة المغذيات الغذائية أو معايير أداء الحليب. كان أداء النماذج البسيطة التي تعتمد على تناول N أفضل لإفراز السماد البولي والإجمالي N من تلك التي تعتمد على DMI، ولكن النماذج البسيطة التي تستخدم تناول حليب اليوريا N (MUN) و N كان أداؤها أفضل لإفراز N البولي. كان للنموذج الكامل الذي يتنبأ بإفراز N البرازي أداء مماثل للنماذج البسيطة القائمة على DMI ولكنه تضمن العديد من المتغيرات المستقلة (DMI، محتوى البروتين الخام في النظام الغذائي، محتوى ألياف المنظفات المحايدة في النظام الغذائي، بروتين الحليب)، اعتمادًا على الموقع، وكان لديه أخطاء في التنبؤ بمتوسط الجذر المربع كجزء من القيم المتوسطة المرصودة البالغة 19.1 ٪ للعابرة للقارات، و 19.8 ٪ للأوروبيين، و 17.7 ٪ لمجموعات بيانات أمريكا الشمالية. أدت نماذج إفراز السماد الكلي المعقدة القائمة على تناول N و MUN إلى أخطاء تنبؤية تتراوح من حوالي 13.0 ٪ إلى 14.0 ٪، والتي كانت قابلة للمقارنة مع النماذج القائمة على تناول N وحده. اختلفت اعتراضات وانحدارات المتغيرات في معادلات التنبؤ المثلى التي تم تطويرها على قواعد عابرة للقارات وأوروبا وأمريكا الشمالية عن بعضها البعض، وبالتالي يفضل أن تتنبأ النماذج الخاصة بالمنطقة بإفراز N. في الختام، هناك حاجة إلى نماذج خاصة بالمنطقة تتضمن معلومات عن تناول DMI أو N و MUN للتنبؤ الجيد بإفراز البراز والبول وإجمالي السماد N. في غياب بيانات المدخول، يمكن استخدام المعادلات المعقدة الخاصة بالمنطقة باستخدام المتغيرات المقاسة بسهولة وبشكل روتيني للتنبؤ بإفراز البراز أو البول أو السماد الكلي، ولكن هذه المعادلات لها أداء أقل من المعادلات القائمة على المدخول.