Stima dell’efficienza alimentare della bovina da latte: modelli chimici e spettroscopici a confronto

L’efficienza alimentare (Feed Efficiency, FE) è uno dei parametri strategici utilizzati negli allevamenti di bovini da latte. Si tratta della capacità delle bovine di convertire l’alimento in latte e rappresenta un indicatore diretto dell’efficienza nutrizionale complessiva della mandria. Una maggiore FE consente di ridurre i costi di mantenimento, migliorare la resa produttiva e diminuire l’impatto ambientale, grazie a un minore utilizzo di risorse e a una ridotta emissione di gas serra.

Secondo le stime riportate in letteratura, circa il 60% dei costi di produzione del latte è legato all’alimentazione. Migliorare la FE significa quindi agire su un fattore economico determinante, oltre che ambientale. Tuttavia, la misurazione diretta della FE a livello individuale è complessa: richiede la registrazione accurata delle quantità di alimento ingerite da ogni animale, operazione che comporta costi elevati e tecnologie dedicate.

Per questo motivo, la ricerca sta esplorando metodi alternativi e indiretti per stimare la FE, basati su dati facilmente reperibili in azienda. Tra questi, l’analisi spettroscopica nel vicino infrarosso (NIR) si sta affermando come tecnica promettente, grazie alla sua rapidità, ripetibilità e capacità di descrivere la composizione chimica degli alimenti in modo non distruttivo.

Se la composizione chimica della dieta condiziona la quantità di sostanza secca ingerita (DMI) e quindi il rapporto tra latte prodotto e alimento consumato, allora è plausibile che le caratteristiche chimiche o spettrali dell’unifeed contengano informazioni utili per stimare la FE stessa.

Materiali e Metodi

Sono stati raccolti 120 campioni di unifeed da allevamenti intensivi situati nella Pianura Padana tra il 2021 e il 2024.

Su ogni campione sono state eseguite analisi chimiche di riferimento (proteina grezza, fibra neutro e acido detersa, lignina, amido e grassi) secondo metodiche standard. Parallelamente, gli stessi campioni sono stati analizzati tramite spettroscopia FT-NIR (Fourier Transform – Near Infrared).

Sono quindi stati sviluppati due modelli predittivi:

• un modello costruito sulla composizione chimica del unifeed;
• un secondo modello basato sui dati spettrali ottenuti tramite spettroscopia FT-NIR (Fourier Transform).

Entrambi i modelli sono stati elaborati utilizzando tecniche chemometriche e regressione LASSO (least absolute shrinkage and selection operator regression).

Risultati

Le correlazioni tra la FE e la composizione chimica del unifeed hanno evidenziato relazioni significative e coerenti con la fisiologia nutrizionale:

• amido (r = 0,627) e grasso (r = 0,526) correlano positivamente con la FE, indicando che razioni più energetiche e bilanciate migliorano la conversione alimento-latte;
• NDF (r = –0,684), ADF (r = –0,646) e ADL (r = –0,597) mostrano correlazioni negative, suggerendo che frazioni fibrose più elevate riducono l’efficienza alimentare complessiva dell’animale.

Il modello basato sulla composizione chimica ha mostrato ottime prestazioni in calibrazione (R² = 0,80), ma una riduzione di accuratezza in validazione esterna su dati sconosciuti al modello (R² = 0,64), probabilmente dovuta a una maggiore sensibilità alle variazioni di campo non incluse nel set di addestramento.

Al contrario, il modello NIR ha mantenuto una stabilità superiore tra calibrazione (R² = 0,72) e validazione esterna (R² = 0,70), con un errore di previsione più basso (SEP = 0,09) e migliore allineamento tra valori osservati e predetti. Questo indica una maggior robustezza nella capacità di generalizzare a dati nuovi e una minore distorsione sistematica rispetto al modello chimico.

In entrambi i casi, i modelli sono riusciti a distinguere efficacemente razioni associate a livelli alti o bassi di FE, confermando che la composizione del unifeed e in quindi il suo profilo spettrale, contiene informazioni biologicamente rilevanti per la stima dell’efficienza nutrizionale del gruppo.

Conclusioni

Sebbene il modello chimico garantisca una maggiore precisione in condizioni controllate, quello NIR risulta più robusto e facilmente applicabile in azienda su dati non conosciuti dal modello.

Questo ad indicazione che la spettroscopia NIR può rappresentare uno strumento pratico e rapido per stimare la FE a livello di stalla, riducendo tempi e costi analitici rispetto ai metodi tradizionali. Nonostante sia necessaria un’ulteriore ottimizzazione delle calibrazioni, l’approccio risulta promettente come supporto decisionale per nutrizionisti e tecnici aziendali, contribuendo al miglioramento della sostenibilità economica e ambientale delle aziende da latte.

L’approccio apre nuove prospettive per lo sviluppo di strumenti digitali “on farm” per il monitoraggio della “nutritional efficiency”, in linea con le esigenze di una zootecnia sempre più orientata alla sostenibilità e alla gestione basata sui dati.

Riferimenti

La presente nota è una sintesi del seguente articolo scientifico pubblicato dalla rivista JDS Communications: Novara, V., M. Masseroni, M. Canossa, and A. Gallo. 2025. Application of multivariate techniques for estimating herd feed efficiency using chemical and near-infrared calibration models in dairy cattle. JDS Communications 6:781–785. https://doi.org/10.3168/jdsc.2025-0829. 

Autore

Valentina Novara sotto la supervisione del Gruppo editoriale ASPA -Giuseppe Conte, Alberto Stanislao Atzori, Fabio Correddu, Luca Cattaneo, Gabriele Rocchetti, Antonio Natalello, Sara Pegolo, Aristide Maggiolino, Antonella Della Malva, Giulia Gislon, Manuel Scerra