Livestock Research for Rural Development 22 (8) 2010 Notes to Authors LRRD Newsletter

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Fourrages algériens. 1. Composition chimique et modèles de prédiction de la valeur énergétique et azotée

C Chibani, R Chabaca et D Boulberhane*

Ecole Nationale Supérieure Agronomique, Département de Zootechnie, 16200, El Harrach, Alger, Algérie
* Institut technique des élevages (ITELV), Baba Ali, Blida, Algérie
bea_dram@yahoo.fr

Résumé

Les travaux sur la composition chimique et la digestibilité de la matière organique (dMO) de 71 fourrages algériens réalisés depuis une quarantaine d’années ont été répertoriés et regroupés afin de calculer des modèles de prédiction de leur valeur nutritive (énergétique et azotée) et ainsi de disposer désormais de modèles de calcul dans une démarche de routine. Pour ce faire, des équations ont été calculées sur la base des variables explicatives : matières minérales (MM), cellulose brute (CB) ; neutral detergent fiber (NDF) ; acid detergent fiber (ADF) et matières azotées totales (MAT). Pris seuls, la CB et ADF donnent les modèles les plus satisfaisants ; associés à MM, le coefficient de détermination (R2) et la précision sont améliorés de 10 %. Les modèles qui en résultent (p<0,001) sont :


dMO (%) =-1,14CB+99,18 ; (R2 =0,70 ; ETR = 3,92)

dMO (%) =-0,8597CB+1,1514MM+79,06 ; (R2=0,77 ; ETR =3,42)

UFL=-0,0018CB+1,3585 ; (R2=0,72 ; ETR=0,06)

UFV=-0,0021CB+1,350 ; (R2= 0,71 ; ETR=0,07)

UFL =-0,0192ADF+1,4333 ; (R2=0,76 ; ETR=0,06)

UFV =-0,0219ADF+1,4349 ; (R2= 0,77 ; ETR=0,06)

EM (kcal/kgMS) =38,474dMO-149,4676 ; (R2=0,98 ; ETR=10,8).


Sur la base du R2, de l’écart type résiduel (l’ETR) et d’un même mode d’expression des variables prédictives, ces modèles sont comparable et parfois meilleurs que ceux qui sont couramment utilisés (modèles INRA par exemple) pour prédire la dMO et les valeurs UF. De même, les Matières Azotées Digestibles (MAD) sont prédites à partir des MAT avec beaucoup de sécurité :


MAD (g/kg MS) =8,824MAT-22,43; (R2=0, 94; ETR =12,8; P<0,0001)


Il convient néanmoins de préférer les modèles sans MM si l’on n’est pas sûr que les échantillons dont on souhaite prédire les valeurs nutritives ne sont pas souillés par de la terre.

Mots clés: Composition chimique; digestibilité de la matière organique; énergie métabolisable; valeur nutritive



Algerian forages. 1. Chemical composition and models to predict energy and nitrogen value

Abstract

Works on the chemical composition and organic matter digestibility of 71 Algerian forages  made last forty years have been identified and grouped together to compute models for predicting the nutritive value of forages (energy and protein) and dispose now of model calculations in a step routine. To do this, equations have been calculated on the basis of explanatory variables: minerals (ash), crude fiber (CF), cell walls (ADF) and total nitrogen contents(CP). Taken alone, crude fiber and acid detergent fiber models provide the most satisfactory models; associated with minerals (ash), R2 and precision are improved by 10%. The resulting models (p <0.001) are:

OMD (%) = -1,14 CF+99,18 ; (R2=0.70; RSE=3,92).
OMD (%) = -0,8597 CF+1,1514 ash+79,06 ; (R2=0.77; RSE=3,42).
UFL = -0.0018 CF+1.3585 ; (R2=0,72; RSE=0,06).
UFV = -0,0021 CF+1,350 ; (R2=0,71; RSE=0,07).
UFL = -0,0192 ADF+1,4333 ; (R2=0;76; RSE=0,06).
UFV = 0,0219 ADF+1,4349 ; (R2=0,77; RSE=0,06).
EM (kcal/kg DM) = 38,474 OMD-149,4676 ; (R2=0,98; RSE=10,8).

 On the basis of R2, RSE and the same expression mode of predictive variables, these models are comparable and sometimes better than those commonly used (INRA models, for example) to predict OMD and UF values. At the same time, digestible crude protein (DCP) is predicted with much security from total nitrogen content:

DCP (g/kg DM)=8,82CP-22,43 ; (R2=0,94; RSE=12,8; p<0,0001).

 However, models without ash are preferable, if we are not sure that samples are not contaminated with soil particles when predicting the nutritive value of these samples.

Key words: chemical composition, organic matter digestibility, metabolizable energy, nutritive value


Introduction

La connaissance de la valeur alimentaire des fourrages (VAF), est une donnée technique et économique de premier plan pour rentabiliser un élevage moderne. Pour être en mesure de la calculer, il est nécessaire de connaître deux paramètres : la digestibilité de ses composants et l’ingestion. En pratique, ce travail est difficilement envisageable dans une démarche de routine. La solution fréquemment adoptée par les chercheurs consiste à prédire par des modèles mathématiques reliant ces deux paramètres mesurés in vivo à des caractéristiques botaniques ou chimiques des fourrages, plus faciles à observer ou à mesurer (Andrieu et Weiss 1981).  

       

Ainsi, la valeur alimentaire de nombreux fourrages a pu être déterminée et des tables établies notamment dans les pays du Nord. Dans les pays en développement, le type de tables utilisées dépend de l’histoire de chaque pays. Les pays de langue anglaise ont adopté les tables du NRC ou de l’ARC, tandis que les pays francophones adoptaient celles françaises de Leroy (1954) à INRA (2007).

 

Néanmoins, de nombreuses études (Abdouli et al 1991 ; Maigua  2006) ont montré que cette transposition de tables était entachée d’erreurs résultant de la diversité des fourrages, des conditions agro-climatiques, du mode d’exploitation des fourrages et des caractéristiques propres aux animaux. Ainsi, le CIHEAM en collaboration avec 12 pays méditerranéens de la rive Sud (Alibes et Tisserand 1990) ont dressé un répertoire de 126 aliments (fourrages et coproduits) utilisés pour l’alimentation du bétail. Les fourrages cultivés en Algérie y étaient peu représentés par suite de pratiques d’élevage peu enclines à la culture fourragère. Ce n’est en effet, qu’en 1921 que la recherche agricole est initiée en Algérie. Dans les années 40, le trèfle d’Alexandrie était cultivé à l’Institut agricole de Maison carrée (actuellement école nationale supérieure agronomique) à des fins de formation mais n’était pas diffusée dans les élevages. La priorité à l’époque, était donnée au végétal à des fins d’alimentation humaine et à des cultures de rente ; l’élevage n’était concerné que par la recherche sur la reproduction et la pathologie des animaux. Ce n’est que dans les années 70 avec l’émergence des EAC (exploitation agricole en commun) à dominante laitière que la préoccupation de la VAF a vu le jour. Le premier guide de VAF algérien est établi en 1980 par le Ministère de l’agriculture (Kerbaa 1980). La composition chimique et la valeur nutritive de 93 fourrages y figurent mais des manques dans la mesure de l’ingestion et de certains composants chimiques sont à noter (NDF, ADF, minéraux…). Parallèlement, des travaux sur les fourrages de la steppe (Nedjraoui 2001), sur la domestication des fourrages spontanés du pays (Abdelguerfi 2002) et sur les fourrages cultivés par différentes structures de recherche (INA ; Universités ; ITGC, INRAA) sont venus enrichir nos connaissances sur les fourrages algériens et leur potentialité.

Par ailleurs, les progrès réalisés dans le monde depuis 40 ans sur la connaissance de l’utilisation des aliments par le ruminant (Agabriel 2007) ont justifié la révision de nombreuses tables de VAF notamment en France (Leroy 1954 ; Demarquilly et Weiss 1970 ; INRA 1978 ; 1989 et 2007)

 

Ce travail a pour but de présenter pour l’Algérie, l’ensemble des données disponibles sur les fourrages et de proposer des modèles mathématiques pour prédire la valeur énergétique et azotée de nos fourrages.

 

Méthode de travail 

Nous avons regroupé tous les fourrages étudiés par différentes structures algériennes de recherche et ou d’enseignement, ceux dont les données étaient complètes pour la digestibilité de la matière organique et la composition chimique ont été retenus (Tableau 1). Lorsque des échantillons étaient encore disponibles, nous avons dosé les composants pariétaux (NDF et ADF) par la méthode séquentielle de Van Soest (1963).

 

La méthodologie utilisée est celle qui remplissait les conditions de fiabilité pour l’établissement d’une table de composition chimique et de valeur nutritive de nos fourrages.

 

Pour la composition chimique tous les dosages de l’analyse fourragère ont été réalisés avec les mêmes méthodes provenant de deux sources : le fascicule de méthodes du laboratoire des aliments de l’INRA de Theix et l’official methods of analysis (AOAC 1975). Toutes les mesures ont été faites en double ou en triple.

 

Les valeurs mesurées de digestibilité de la matière organique (dMO) et des matières azotées (dMA) sont celles obtenues in vivo  avec des moutons non castrés de race Ouled Djellal âgés de 24 à 36 mois, pesant entre 42-54kg sur un nombre suffisant de sujets (4 à 5). Ils ont été alimentés ad libitum (10 à15 % de refus) à un niveau alimentaire (NA) moyen de 1,4 (0,93 à 2,8) Le NA (INRA 1988) s’entend comme étant le rapport entre la quantité de matière organique digestible ingérée (MODI, en g/kg de P 0,75) et les besoins d’entretien du mouton (23g de MODI/ kg de P 0,75). L’EM étant définie à un NA de 1,7 (INRA 2007) nos valeurs n’ont donc pas nécessité de correction (Sauvant et Giger-Reverdin 2009). Les deux méthodes utilisées par les différentes structures sont d’une part celle du laboratoire des aliments de l’INRA de Theix pour la digestibilité (étalée sur une semaine). D’autre part, la seconde méthode est européenne (Charlet-Levy 1969). La digestibilité est mesurée sur une période de 8 à 10 jours, selon les structures de recherche. Dans tous les cas, les deux méthodes appliquent la procédure de la récolte totale des fèces (méthode de référence). La récolte des fourrages verts (définition des cycles et stades) est celle donnée par l’INRA(1988). Celle-ci a eu lieu sans interruption du début à la fin du cycle de végétation.

La mesure de la digestibilité, les calculs de l’énergie brute (EB), de l’énergie digestible (ED), de l’énergie métabolisable (EM), de l’énergie nette (EN) et des unités fourragères lait (UFL) et viande (UFV) ont été faits selon INRA (2007). Le NA de 1,4 a été utilisé pour le calcul de l’EM.

 

Ensuite, la dMO, les UF, les MAD (matières azotées digestibles) et l’EM ont été reliées par des régressions linéaires simples ou multiples aux différents composants chimiques des fourrages : CB (cellulose brute) ; NDF (neutral detergent fiber) ; ADF (acid detergent fiber) ; MM (matières minérales) et MAT (matières azotées totales) pour l’échantillon entier, sans distinguer les espèces.

 

Faute de données propres aux fourrages algériens, il ne nous a pas été possible de tenir compte des systèmes modernes (protéines digestibles dans l’intestin) d’évaluation de la valeur azotée basés sur la mesure de la dégradabilité de la fraction azotée des aliments dans le rumen. Le système MAD communément utilisé dans le pays a été pour l’instant conservé.

 

Les équations de prédictions ont été établies selon des modèles répondant à l’écriture :

Yij1, 2 = µ + ai1 + ai2 + ain + eij

- Yij : est la valeur prédite ;

- ai : la ou les variables explicatives ;

- eij : l’erreur résiduelle du modèle.

Les calculs sont effectués avec le logiciel S-PLUS, 4-5 e Edition (1998).

 

 

 

Résultats et discussion 

Le nombre de fourrages répertoriés à données complètes ou complété par le dosage notamment des composés pariétaux était de 71 se répartissant en 32 graminées, 30 légumineuses et 9 associations légumineuse-graminée, regroupant 371 essais. Ce nombre est faible, comparativement aux tables françaises (INRA 2007) qui présentent plus de mille aliments ; mais plus élevé que celui des tables de l’ADAS (1992) en Grande Bretagne qui propose 52 fourrages : 22 fourrages verts, 18 ensilages et 12 foins. Le NRC (1996) propose quant à lui, 100 fourrages de référence mais le cycle et le stade de végétation ne sont pas donnés. 

Composition chimique

 

S’agissant du regroupement de fourrages de nature, d’espèces, de cycles et de stades différents, nous observons, une grande dispersion des composants chimiques. Ainsi pour les teneurs en MAT, le minimum est de 4 % et le maximum de 25 % (Tableau 1).


Tableau 1.  Composition chimique des fourrages algériens

 

Aliment

Nbre Essais

MS, %

MAT,

%MS

CB,

%MS

MM,

%MS

NDF,

%MS

ADF,

%MS

1

Fétuque cycle 2 feuillue

2

17,4

20,9

21,4

13,3

50,4

24,3

2

Fétuque cycle 4 feuillue

2

20,0

17,2

24,1

13,7

53,5

26,9

3

Fétuque cycle 5 début épiaison

2

26,3

14,7

29,5

7,2

59,6

30,0

4

Ray-grass d'Italie cycle 1 feuillue

6

12,8

18,0

18,7

16,7

47,3

21,7

5

Ray-grass d'Italie cycle 1 épi à 10 cm

7

16,8

15,4

21,9

11,0

50,9

24,8

6

Ray-grass d'Italie cycle 2 épi à 10 cm

7

14,0

16,0

23,0

14,4

52,2

25,8

7

Ray-grass d'Italie épiaison

6

14,0

16,0

24,4

10,1

53,8

27,2

8

Ray-grass d'Italie fin épiaison

6

16,5

11,4

28,1

11,2

58,0

30,7

9

Ray-grass d'Italie floraison

7

24,7

9,4

31,8

8,9

62,2

34,2

10

Avoine montaison

4

16,9

15,7

27,5

14,3

57,3

30,1

11

Avoine floraison

8

25,4

7,4

31,9

9,2

62,3

34,3

12

Avoine grain laiteux

14

31,8

8,2

37,3

9,2

68,5

39,4

13

Avoine grain vitreux

4

61,0

6,5

36,2

9,4

67,2

38,4

14

Orge feuillu

4

12,2

23,0

29,2

14,3

59,3

31,7

15

Orge montaison

6

13,9

17,0

25,2

12,8

54,7

27,9

16

Orge floraison

3

27,0

11,4

34,8

11,0

65,7

37,1

17

Orge grain laiteux

4

25,0

9,6

32,6

10,6

63,1

35,0

18

 Orge grain pâteux

4

31,2

8,0

33,8

7,1

64,5

36,1

19

Sorgho cycle 1 montaison

4

16,4

9,2

27,5

11,3

57,3

30,1

20

Sorgho début épiaison

3

19,7

8,3

30,1

10,0

60,3

32,6

21

Sorgho épiaison

3

22,2

7,4

32,4

8,5

62,9

34,8

22

Sorgho floraison

2

23,8

6,7

33,4

6,0

64,0

35,7

23

Sorgho grain laiteux

2

24,9

6,2

30,2

5,8

60,4

32,7

24

Sorgho grain pâteux dur

2

37,0

5,5

29,6

7,9

59,7

32,1

25

Sorgho cycle 2 épiaison

4

17,6

10,6

28,6

11,8

58,6

31,2

26

Sorgho floraison

4

23,6

8,1

31,3

9,7

61,7

33,7

27

Sorgho fin floraison

2

25,7

6,4

34,7

9,1

65,6

37,0

28

Sorgho grain pâteux

2

29,9

5,8

34,0

10,2

64,7

36,3

29

Sorgho cycle 3 début épiaison

3

17,6

13,2

28,2

10,4

58,1

30,8

30

Luzerne cycle 1 végétatif

8

15,8

25,2

23,0

10,8

52,2

25,8

31

Luzerne bourgeonnement        

5

20,3

23,3

25,6

10,4

55,2

28,3

32

Luzerne début floraison

4

24,5

20,6

28,6

8,0

58,6

31,2

33

Luzerne gousses

2

30,3

15,4

34,8

9,8

65,7

37,1

34

Luzerne cycle 2 début floraison

5

23,8

21,6

29,1

9,0

59,2

31,6

35

Luzerne floraison

4

26,2

17,8

31,5

9,5

61,9

33,9

36

Luzerne fin floraison

3

32,2

15,7

36,2

8,5

67,2

38,3

37

Luzerne cycle 3 bourgeonnement              

5

25,4

24,3

25,2

8,8

57,7

27,9

38

Luzerne début floraison

2

29,6

21,4

29,6

9,2

59,7

32,1

39

Luzerne floraison

5

33,5

16,7

33,5

8,5

64,2

35,8

40

Luzerne cycle 4 végétatif

4

18,8

25,2

26,5

10,3

56,2

29,2

41

Luzerne bourgeonnement                 

2

22,7

23,8

29,6

8,0

59,7

32,1

42

Luzerne début floraison

2

25,1

21,2

30,3

8,6

60,5

32,8

43

 Luzerne cycle 5 végétatif

8

16,4

25,0

25,2

10,5

54,7

27,9

44

Trèfle d'Alexandrie cycle 1 végétatif

13

13,7

20,0

18,36

11,7

46,9

21,4

45

Trèfle d'Alexandrie bourgeonnement

4

13,6

20,3

23,8

10,9

53,1

26,6

46

Trèfle d'Alexandrie début floraison

4

15,4

17,7

25,8

11,5

55,4

28,5

47

Trèfle d'Alexandrie floraison

3

16,9

16,0

29,1

9,5

59,2

31,6

48

Trèfle d'Alexandrie cycle 2 végétatif

7

17,6

20,9

22,5

14,2

55,1

25,4

49

Trèfle d'Alexandrie bourgeonnement

5

13,4

21,8

24,0

12,4

53,3

26,8

50

Trèfle d'Alexandrie début floraison

5

14,7

18,4

26,1

11,3

55,7

28,8

51

Trèfle d'Alexandrie floraison

4

15,6

16,6

29,9

11,5

60,1

32,4

52

Trèfle d'Alexandrie cycle 3 végétative

6

13,5

21,8

23,5

12,6

52,8

26,3

53

Trèfle d'Alexandrie floraison

4

16,2

16,1

28,4

11,2

58,4

31,0

54

Trèfle d'Alexandrie cycle 4 végétative

4

14,8

22,5

23,0

9,7

52,2

25,8

55

Trèfle d'Alexandrie floraison

2

19,5

15,4

31,0

8,6

61,3

33,4

56

Trèfle d'Alexandrie cycle 5 végétative

4

13,4

22,6

24,2

13,1

53,6

27,0

57

Trèfle d'Alexandrie début floraison

2

20,3

17,8

26,1

9,6

55,7

28,8

58

Vesce- Avoine végétative -feuillue

8

13,1

16.8

20,5

12,7

49,4

23,5

59

Vesce -Avoine végétative -montaison

3

14,1

13,1

28,2

13,4

58,2

30,8

60

Vesce- Avoine début floraison-épiaison

2

16,6

12,4

31,5

11,6

61,9

33,9

61

Vesce-Avoine floraison -floraison

2

19,6

10,2

33,1

10,5

63,8

35,5

62

Vesce-Avoine Formation gousses

2

30,1

9,6

32,4

9,5

63,0

34,8

63

Vesce-Avoine gousses lait-grain laiteux

3

25,5

8,5

35,7

11,7

66,7

37,9

64

Vesce-Avoine gousses pât-grain pât dur

3

35,6

12,9

29,7

8,9

59,9

32,2

65

Pois -Avoine

3

21,6

13,6

27,5

9,6

57,3

30,1

66

Luzerne foin

19

88,5

16,8

33,6

10,7

64,3

35,9

67

Vesce- Avoine foin

19

92,5

7,2

37,5

9,6

68,8

39,7

68

Luzerne déshydratée

3

91,2

20,7

25,5

10,5

55,1

28,2

69

Paille de blé

28

92,1

3,9

42,0

7,2

73.9

43,9

70

Paille traitée à l'ammoniac

12

88,6

7,4

41,6

7,7

73,4

43,5

71

Paille traitée à l'urée

11

87,5

14,3

42,2

7,5

74,1

44,1

 

N

371

71

71

71

71

71

71

 

Moyenne

-

27,4

15,0

29,2

10,3

59,4

31,7

 

1Q

-

16,3

9,5

25,3

8,9

55,1

28,0

 

3Q

-

26,6

20,4

32,5

11,5

63,0

34,9

 

Min

-

12,2

3,9

18,4

5,8

46,9

21,4

 

Max

-

92.5

25,2

42,2

16,7

74,1

44,1

 

ETR

-

20,7

5,9

5,2

2,1

5,9

5,0

 

CV, %

-

75,5

39,3

17,8

20,3

9,9

15,6

MS, matière sèche ; MM, matière minérale ; MAT, matière azotée totale; CB, cellulose brute Weende ,NDF, neutral detergent fiber ;ADF, acid detergent fiber; 1Q : premier quartile ; 3Q troisième quartile ; Min et Max, minimum et maximum ; ETR, écart-type résiduel ; CV, coefficient de variation


L’étude des quartiles montre que 25 % de l’échantillon (18 fourrages) ont une teneur en MAT inférieure ou égale à 10 %. De même, 25 % de l’échantillon ont une teneur en MAT égale ou supérieure à 20 %. 75 % de l’échantillon a donc une teneur en azote comprise entre 10 % et 20 %. La moyenne se situant à 15 %. Il s’agit donc dans l’ensemble d’un échantillon de bons fourrages. Pour la cellulose brute, les valeurs respectives pour le premier et le troisième quartile sont de 25 % et de 32 % ; 28 et 35 % pour l’ADF. La valeur minimale et maximale pour ce dernier composant est portée par le Trèfle d'Alexandrie cycle 1 végétatif et la paille de blé.

 

Sur les 71 fourrages, 22 ont trouvé leur homologue dans les tables INRA de 1988 (espèce, stade et cycle). La composition chimique est globalement comparable sauf le NDF (+5 % pour les fourrages algériens) mais à contrario, ADF est plus élevé pour les fourrages INRA (4 %). Ce sont donc les hémicelluloses (+14 %) qui caractériseraient les parois des fourrages de notre échantillon.

 

Valeur nutritive des fourrages

 

Les valeurs nutritives des 71 fourrages sont présentées dans le Tableau 2. Les conditions d’obtention sont satisfaisantes : 5 essais en moyenne (2 à 28), mobilisant entre 20 à 25 sujets d’âge et de poids différents. Le nombre d’essais le plus élevé intéresse les fourrages les plus utilisés dans le pays : paille de blé, 28 essais ; foin de luzerne, 19 ; foin de vesce avoine, 19 ; avoine stade grains laiteux, 14. La digestibilité moyenne de l’échantillon est néanmoins, relativement élevée, 66 % avec un minimum à 51 % et un maximum à 80 %. 25 % des données ont une digestibilité inférieure ou égale à 61 %, il s’agit essentiellement des foins de vesce avoine, des pailles traitées et des céréales fourragères consommé en sec. L’échantillon comporte également un nombre appréciable de très bons fourrages puisque 25 % (18) présente une dMO comprise entre 71 et 80 %.


Tableau 2 . Valeurs énergétique et azotée des fourrages algériens

 

Aliment

Nbre Essais

MS, %

dMO,

%

MAD,

g/kg MS

EB,

kcal /kg MS

ED,

%

EM,

kcal /kg MS

ENL,

kcal /kg MS

ENL

kcal /kg MS

UFL

UFV

1

Fétuque cycle 2 feuillue

2

17,4

73,2

157,0

4742

70,0

2680

1605

1598

0,94

0,88

2

Fétuque cycle 4 feuillue

2

20,0

70,1

117,7

4696

67,0

2554

1516

1490

0,89

0,82

3

Fétuque cycle 5 début épiaison

2

26,3

65,7

97,1

4664

62,8

2376

1391

1336

0,82

0,73

4

Ray-grass d'Italie cycle 1 feuillue

6

12,8

79,6

137,5

4706

76,1

2919

1786

1834

1,05

1,01

5

Ray-grass d'Italie cycle 1 épi à 10 cm

7

16,8

74,7

162,6

4673

71,4

2725

1644

1654

0,97

0,91

6

Ray-grass d'Italie cycle 2 épi à 10 cm

7

14,0

72,2

170,0

4680

69,0

2632

1574

1565

0,93

0,86

7

Ray-grass d'Italie épiaison

6

14,0

70,5

114,0

4682

67,4

2566

1526

1504

0,90

0,83

8

Ray-grass d'Italie fin épiaison

6

16,5

69,0

77,0

4622

66,0

2495

1479

1449

0,87

0,80

9

Ray-grass d'Italie floraison

7

24,7

64,3

58,5

4597

61,5

2312

1350

1291

0,79

0,71

10

Avoine montaison

4

16,9

73,0

114,0

4677

69,8

2648

1586

1581

0,93

0,87

11

Avoine floraison

8

25,4

57,0

52,0

4572

54,5

2047

1168

1069

0,69

0,59

12

Avoine grain laiteux

14

31,8

55,0

50,0

4582

52,6

1964

1112

1000

0,65

0,55

13

Avoine grain vitreux

4

61,0

56,0

43,0

4560

53,5

2000

1137

1032

0,67

0,57

14

Orge feuillu

4

12,2

79,8

169,0

4769

76,3

2900

1767

1802

1,04

0,99

15

Orge montaison

6

13,9

73,9

122,0

4693

70,7

2689

1615

1616

0,95

0,89

16

Orge floraison

3

27,0

64,9

80,0

4622

62,0

2329

1361

1302

0,80

0,72

17

Orge grain laiteux

4

25,0

62,0

63,0

4599

59,3

2228

1291

1217

0,76

0,67

18

 Orge grain pâteux

4

31,2

63,8

44,0

4579

61,0

2287

1334

1272

0,78

0,70

19

Sorgho cycle 1 montaison

4

16,4

63,0

70,0

4594

60,2

2276

1325

1259

0,78

0,69

20

Sorgho début épiaison

3

19,7

61,0

50,0

4583

58,3

2196

1270

1192

0,75

0,66

21

Sorgho épiaison

3

22,2

60,0

43,0

4572

57,4

2153

1241

1158

0,73

0,64

22

Sorgho floraison

2

23,8

59,0

36,0

4563

56,4

2114

1214

1126

0,71

0,62

23

Sorgho grain laiteux

2

24,9

60,0

33,0

4556

57,4

2157

1244

1163

0,73

0,64

24

Sorgho grain pâteux dur

2

37,0

61,0

27,0

4548

58,3

2193

1270

1195

0,75

066

25

Sorgho cycle 2 épiaison

4

17,6

62,0

79,0

4612

59,3

2239

1298

1225

0,76

0,67

26

Sorgho floraison

4

23,6

62,0

52,0

4580

59,3

2229

1293

1221

0,76

0,67

27

Sorgho fin floraison

2

25,7

58,0

32,0

4559

55,4

2075

1188

1094

0,70

0,60

28

Sorgho grain pâteux

2

29,9

60,0

27,0

4551

57,4

2148

1238

1156

0,73

0,64

29

Sorgho cycle 3 début épiaison

3

17,6

62,0

97,0

4645

59,3

2243

1299

1224

0,76

0,67

30

Luzerne cycle 1 végétatif

8

15,8

77,0

206,0

4797

73,6

2820

1704

1720

1,00

0,94

31

Luzerne bourgeonnement        

5

20,3

69,0

187,0

4773

66,0

2518

1485

1444

0,87

0,79

32

Luzerne début floraison

4

24,5

62,0

167,0

4739

59,3

2251

1300

1216

0,76

0,67

33

Luzerne gousses

2

30,3

58,0

123,0

4673

55,4

2086

1190

1087

0,70

0,60

34

Luzerne cycle 2 début floraison

5

23,8

65,0

175,0

4751

62,1

2360

1375

1308

0,81

0,72

35

Luzerne floraison

4

26,2

61,0

142,0

4703

58,3

2205

1269

1182

0,75

0,65

36

Luzerne fin floraison

3

32,2

59,0

124,0

4677

56,4

2119

1212

1114

0,71

0,61

37

Luzerne cycle 3 bourgeon             

5

25,4

67,0

186,0

4785

64,0

2447

1434

1379

0,84

0,76

38

Luzerne début floraison

2

29,6

63,0

169,0

4749

60,2

2286

1323

1245

0,78

0,68

39

Luzerne floraison

5

33,5

58,0

127,0

4689

55,4

2091

1192

1089

0,70

0,60

40

Luzerne cycle 4 végétatif

4

18,8

69,5

203,5

4797

66,4

2535

1496

1456

0,88

0,80

41

Luzerne bourgeonnement                 

2

22,7

65,0

190,0

4779

62,1

2362

1374

1305

0,81

0,72

42

Luzerne début floraison

2

25,1

61,0

167,0

4746

58,3

2212

1272

1182

0,75

0,65

43

Luzerne cycle 5 végétatif

8

16,4

70,5

202,5

4794

67,4

2575

1525

1492

0,90

0,82

44

Trèfle d'Alexandrie c1 végétatif

13

13,7

77,1

134,5

4731

73,7

2831

1718

1743

1,01

0,96

45

Trèfle d'Alexandrie bourg

4

13,6

76,0

160,0

4735

72,7

2775

1675

1689

0,99

0,93

46

Trèfle d'Alexandrie début floraison

4

15,4

69,0

140,0

4702

66,0

2510

1484

1449

0,87

0,80

47

Trèfle d'Alexandrie floraison

3

16,9

64,0

131,0

4680

61,2

2317

1349

1282

0,79

0,70

48

Trèfle d’Alexandrie c2 végétatif

7

17,6

74,7

162,8

4742

71,4

2732

1643

1647

0,97

0,90

49

Trèfle d'Alexandrie bourgeon

5

13,4

75,1

172,0

4754

71,8

2743

1650

1655

0,97

0,91

50

Trèfle d'Alexandrie début floraison

5

14,7

71,0

140,0

4711

67,9

2583

1536

1514

0,90

0,83

51

Trèfle d'Alexandrie floraison

4

15,6

66,0

125,0

4688

63,1

2389

1398

1343

0,82

0,74

52

Trèfle d'Alexandrie c3 végétatif

6

13,5

77,5

173,0

4754

74,1

2832

1717

1740

1,01

0,96

53

Trèfle d'Alexandrie floraison

4

16,2

65,0

119,0

4682

62,1

2355

1375

1315

0,81

0,72

54

Trèfle d'Alexandrie c4 végétatif

4

14,8

75,2

173,0

4763

71,9

2751

1655

1661

0,97

0,91

55

Trèfle d'Alexandrie floraison

2

19,5

64,0

107,0

4673

61,2

2312

1345

1278

0,79

0,70

56

Trèfle d’Alexandrie c5 végétatif

4

13,4

75,0

171,0

4764

71,7

2740

1647

1650

0,97

0,91

57

Trèfle d'Alexandrie début floraison

2

20,3

63,0

134,0

4703

60,2

2291

1329

1255

0,78

0,69

58

Vesce-Avoine végétative-feuillue

8

13,1

77,0

129,0

4691

73,6

2816

1710

1737

1,01

0,95

59

Vesce-Avoine végétative-montaison

3

14,1

75,0

92,0

4644

71,7

2714

1638

1649

0,96

0,91

60

Vesce-Avoine début floraison-épiaison

2

16,6

71,0

87,0

4635

67,9

2559

1525

1506

0,90

0,83

61

Vesce- Avoine floraison -floraison

2

19,6

68,0

70,0

4607

65,0

2443

1443

1406

0,85

0,77

62

Vesce- Avoine formation gousses

3

25,5

62,0

56,0

4586

59,3

2219

1286

1212

0,76

0,67

63

Vesce- Avoine gousses lait-grain laiteux

2

301

64,0

63,0

4599

61,2

2300

1342

1280

0,79

0,70

64

Vesce-Avoine gousses pâteuses-grain pâteux

3

35,6

65,0

90,0

4641

62,1

2348

1373

1315

0,81

0,72

65

Pois-Avoine

3

21,6

69,3

91,1

4650

66,3

2510

1488

1459

0,88

0,80

66

Luzerne foin

19

88,5

61,5

118,3

4691

58,8

2217

1278

1194

0,75

0,66

67

Vesce- Avoine foin

19

92,5

58,4

13,7

4569

55,8

2084

1194

1100

0,70

0,60

68

Luzerne déshydratée

3

91,2

56,3

118,0

4740

53,8

2051

1163

1050

0,68

0,58

69

Paille de blé

28

92,1

50,8

14,6

4527

48,5

1800

1006

877

0,59

0,48

70

Paille traitée à l'ammoniac

12

88,6

51,8

23,5

4572

49,5

1840

1030

903

0,61

0,50

71

Paille traitée à l'urée

11

87,5

52,6

69,7

4659

50,3

1875

1050

920

0,62

0,51

 

N

371

71

71

71

71

71

71

71

71

71

71

 

moyenne

-

27,4

65,8

110,1

4668

62,9

2383

1399

1347

0,82

0,74

 

1Q

-

16,3

61,0

63,0

4598

58,3

2200

1270

1187

0,75

0,65

 

3Q

-

26,6

71,0

161

4737

67,9

2579

1531

1510

0,90

0,83

 

Min

-

12,2

50,8

13,7

4527

48,5

1800

1005

877

0,59

0,48

 

Max

-

92,5

79,8

206

4797

76,3

2918

1786

1834

1,05

1,01

 

ETR

-

20,7

7,1

53,8

75,0

6,8

274

192

235

0,11

0,13

 

CV, %

-

75,5

10,8

48,8

1,6

10,8

11,5

13,7

17,5

13,4

17,6

MS, matière sèche ; dMO, digestibilité de la matière organique ; MAD, matière azotée digestible ; EB, énergie brute ; ED, énergie digestible ; EM, énergie métabolisable ; ENL, énergie nette lait ; ENV, énergie nette viande ; UFL, unité fourragère lait ; UFV, unité fourragère viande ;1Q : le premier quartile ; 3Q : troisième quartile ; Min et Max, minimum et maximum ; ETR, écart-type résiduel ; CV, coefficient de variation


Comme c’était prévisible, à l’analyse de la composition chimique, le paramètre de la valeur nutritive le plus dispersé est celui des MAD (qui varient entre 14 et 206g/kg de MS). Il en est de même des UFV (0,48 à 1 ,01). Un quart des fourrages ont une valeur respective en MAD et en UFV inférieure ou égale à 63g /kg MS et à 0,65 UFV/kg de MS. Ces données s’expliquent par la sélection des fourrages étudiés qui comporte aussi bien des légumineuses en vert (riches en azote) que des pailles ou des foins de mauvaise qualité (lignifiés et pauvres en azote).

 

Par contre, les valeurs de l’EM sont peu dispersées (CV de 11). Les trois quarts sont compris entre 2,2 et 2,6 Mcal/kg MS (Tableau 2). Les valeurs moyennes de l’EM, de l’UFL et de l’UFV pour les 71 fourrages sont respectivement de 2,4 Mcal/kg de MS ; 0,82 et 0,74.

 

L’ensemble des valeurs des 22 fourrages homologues de l’INRA est comparable avec un léger avantage pour les fourrages algériens : +5 ; +8 ; et +3 % respectivement pour l’EM, les UFL et pour les UFV. L’avantage aurait pu être plus élevé pour l’EM donc a fortiori pour les UFL et UFV, si nous avions calculé l’EM avec un NA de 1,7 comme c’est le cas pour l’INRA France. Ce résultat laisserait envisager en moyenne pour ces 22 fourrages, une meilleure utilisation digestive par le mouton Ouled Djellal.

 

Calculs des modèles de prédiction

 

Modèles de prédiction de la dMO

 

Ils résultent des composants chimiques : CB ; NDF ; ADF ; MM et MAT (seuls ou en association), donnant 9 combinaisons. Les résultats apparaissent dans le Tableau 3.


Tableau 3.  Modèles de prédiction de la digestibilité de la matière organique (%)

Variables explicatives

Expression

Equations

R2

P <

ETR

n

CB

g/kg MS

dMO = -1,14CB+99,18 

1

0,70

0,001

3,92

71

CB ; MM

-

dMO = - 0,8597CB+1,1514 MM+79,06

2

0,77

0,001

3,42

71

CB ; MAT

-

dMO = -1,04CB+0,136MAT+94,20

3

0,70

0,001

3,91

71

NDF

-

dMO = -1,0118NDF+125,94

4

0,65

0,001

3,94

71

ADF

-

dMO = -1,198ADF+103,87

5

0,75

0,001

3, 33

71

NDF ; MM

-

dMO = - 0,7594NDF+1,168MM+98,87

6

0,67

0,001

3,43

71

ADF ; MM

-

dMO = - 0,90ADF+1,177MM+82,25

7

0,79

0,001

3,24

71

NDF ; MAT

-

dMO = -0,9132NDF+0,0154MAT+117,77

8

0,71

0,001

3,91

71

ADF ; MAT

-

dMO = -1,0939ADF+0,0136MAT+98,51

9

0,73

0,001

3,91

71


La CB et les MAT sont respectivement en corrélation négative et positive avec la dMO. Ce résultat est classique (Demarquilly et Jarrige 1981 ; Assoumaya 2007). Dans ce travail, la CB à elle seule explique 70 % des variations de la dMO (équation 1). La précision, exprimée par l’ETR est acceptable, elle est comparable à celle donnée dans la littérature pour des modèles similaires (entre 3 et 4 points pour INRA 2007). Elle est également du même ordre de grandeur que celle obtenue habituellement lors des mesures sur animaux : environ 3 points (Sauvant et al 2005).

 

L’introduction dans le modèle 1 du composant matières minérales améliore R2 de 10 % (équation 2) et la précision de 13 %. Cette corrélation positive de la dMO avec les matières minérales n’est pas étonnante. Ces dernières n’apportent pas directement de l’énergie mais elles contiennent des minéraux qui sont des puissants activateurs de l’activité microbienne dans le rumen donc de la dMO (Morales et Dehority 2009). Néanmoins, les cendres, par crainte de contamination des échantillons par de la terre lors de la récolte des fourrages, sont rarement introduites dans les modèles de prédiction.

 

Les MAT prédisent nettement moins bien la dMO. Elles en expliquent moins de 40 % des variations avec une précision de l’ordre de 6 points. Les résultats classiques de l’INRA bien qu’assez variables, montrent une meilleure prédiction de la dMO par les MAT (R2 de l’ordre de 0,60 à 0,75). En effet, les MAT plus que la CB, dépendent de la fertilisation azotée du sol (notamment dans le cas des graminées) ; mais leur action est plus faible sur la dMO que la CB (Andrieu et Weiss 1981). Cette action limitée est probablement accrue dans un système fourrager où la fertilisation azotée est hétéroclite comme c’est le cas en Algérie. Par ailleurs, la liaison MAT-dMO dans un groupe de fourrages de même espèce est meilleure (Andrieu et Weiss 1981) que pour un groupe de fourrages rassemblant des espèces différentes en cycles et en stades, ce qui est notre cas. De même, l’impact de l’azote sur la digestibilité de la MO n’est plus significatif à partir d’une teneur du fourrage de 15 % (Demarquilly et Jarrige 1981). Or, la moitié de notre échantillon a une teneur en azote de 15 %. Dans ces conditions, l’introduction des MAT dans l’équation (3) n’améliore dans ce travail, ni la précision, ni R2 (Tableau 3).

 

La fraction ADF est le composant le mieux corrélé avec la dMO (équation 5). A elle seule, elle en explique, 75 % des variations (7 % de plus que la CB) et apporte une précision de 3,3 points. Néanmoins, tout comme pour la CB, les MAT (équation 9) n’améliorent ni R2 ni ETR tandis que les MM associées à ADF (équation7), fait passer R2 de 0,75 à 0,79. La meilleure corrélation de ADF n’est pas étonnante, la lignine étant fortement impliquée dans l’indigestibilité des parois (Demarquilly et Jarrige 1981 et Ramirez et al 2004). Il est donc normal qu’elle permette de mieux prédire la digestibilité que la CB. ADF contient en effet deux fois plus de lignine (15 %) que la CB (7,5 %). Par ailleurs, il est indiqué (Demarquilly et Jarrige 1981) que la supériorité de la lignine sur la CB est maximum, lorsqu’elle est appliquée à des fourrages d’espèces et de cycles différents, ce qui est le cas de notre échantillon. 

 

Modèles de prédiction des UFL, UFV et de l’énergie métabolisable

 

Les effets et la hiérarchie des composants chimiques et de leurs associations, observés dans la formation des équations de prédiction de la dMO sont les mêmes que ceux enregistrés pour la prédiction des UFL et des UFV des fourrages (Tableau 4) à savoir : ADF et CB, meilleurs prédicateurs seuls (équations 11 ; 21 ; 15 et 25); amélioration de la prédiction avec l’introduction des cendres dans les modèles (équations 12 ; 17 ; 22 et 27).


Tableau 4.  Modèles de prédiction des UFL, UFV et de l’énergie métabolisable

Variables explicatives

Expression

Equations

R2

P<

ETR

n

MAT

g/kg MS

UFL= 0,0012MAT+0,648 

10

0,37

0,001

0,09

71

CB 

-

UFL = -0,0018CB+1,3585

11

0,74

0,001

0,06

71

CB ; MM

-

UFL = -0,0014CB+0,0018MM+1,0427

12

0,79

0,001

0,05

71

CB ; MAT

-

UFL= 0,0002MAT-0,0017CB+1,281

13

0,72

0,001

0,06

71

NDF

-

UFL= -0,0162NDF+1,7871

14

0,69

0,001

0,06

71

ADF

-

UFL= -0,0192ADF+1.4333

15

0,76

0,001

0,06

71

NDF ; MM

-

UFL= -0,0123NDF+0,0183MM+1,3627

16

0,68

0,001

0,05

71

ADF ; MM

-

UFL= -0,0146ADF+0,0184MM+1,0943

17

0,80

0,001

0,05

71

NDF ; MAT

-

UFL= -0,0147NDF+0,0002MAT+1,6584

18

0,65

0,001

0,06

71

ADF ; MAT

-

UFL= -0,0176ADF+0,0002MAT+1,3493

19

0,74

0,001

0,06

71

MAT

-

UFV= 0,0013MAT+0,5467

20

0,35

0,001

0,10

71

CB 

-

UFV= -0,0021CB+1,350  

21

0,75

0,001

0,07

71

CB ; MM

-

UFV = -0,0016CB + 0,0021MM + 0,9763

22

0,79

0,001

0,06

71

CB ; MAT

-

UFV= -0,0019CB+0,002MAT +1,280

23

0,71

0,001

0,07

71

NDF

-

UFV= -0,0185NDF+1,8383

24

0,70

0,001

0,07

71

ADF

-

UFV= -0,0219ADF+1,4349

25

0,77

0,001

0,06

71

NDF ; MM

-

UFV= -0,0138NDF+0,0216MM+1,3371

26

0,71

0,001

0,06

71

ADF ; MM

-

UFV= -0,0163ADF+0,0218MM+1,0339

27

0,80

0,001

0,05

71

NDF ; MAT

-

UFV= -0,017NDF+0,0002MAT+1,7178

28

0,67

0,001

0,07

71

ADF ; MAT

-

UFV= -0,0204ADF+0,0002MAT+1,3582

29

0,71

0,001

0,07

71

dMO

%

EM=38,4745dMO-149,4676

30

0,98

0,001

10,8

71

MAD

-

EM=3,3423MAD+2014,613

31

0,43

0,001

208,4

71


Ces résultats sont logiques puisque la dMO est le facteur essentiel de la valeur énergétique des fourrages (INRA 2007).

 

Quant à l’EM, elle est particulièrement bien prédite par la dMO seule qui explique 98 % de ses variations. Sa prédiction par les MAD trouve naturellement, les mêmes limites et difficultés que pour la dMO.

 

Modèles de prédiction des MAD

 

Les MAT sont les composants universels utilisés par les auteurs pour prédire la valeur en MAD des fourrages. En effet, elles expliquent toujours plus de 90 % des variations de la teneur en MAD des fourrages (INRA 1978, 1989). Nos résultats sont en ligne en utilisant MAT seules, mais sans conséquences significatives (équations 32 et 33) en association avec la CB.

MAD=8,824MAT-22, 43 (32); (R2=0,94; ETR =12, 76; P<0,0001)

MAD=0,8319MAT-0,089CB+11,3056 (33) ; (R2=0,95 ; ETR =12,34 ; P<0,0001)

Néanmoins, la précision de ces modèles est plus faible (12 points de MAD) que celle donnée par L’INRA (1978), 6 points pour des fourrages de même espèce, elle est expliquée par la dispersion de la teneur en azote de notre échantillon de fourrages (4 à 25 % de la MS).

 

Conclusion 

L’échantillon étudié présente une gamme de fourrages très représentatifs de la diversité rencontrée et de ce qui est consommé par les animaux en Algérie. Néanmoins, les plus consommés sont situés dans le premier quartile ayant une digestibilité de la matière organique ne dépassant pas 61 %. Bien que peut usités, les modèles « toutes espèces » dans notre cas ont donné des résultats de R2 et de précision comparable et parfois meilleure que ceux proposés dans la littérature pour des espèces seules. La cellulose brute et le complexe cellulose-lignine (ADF) ont été les meilleurs prédicteurs pour la digestibilité de la matière organique et pour les UF lait et viande. Quant à l’azote, exprimé en matières azotées digestibles, la prédiction par la teneur en azote des fourrages est bonne. Les modèles que nous retenons pour une prédiction de routine (Tableau 5) sont :


Tableau 5.  Modèles retenus pour une prédiction de routine

Variables explicatives, g/kg MS

Equations

R2

P <

ETR

n

CB

dMO = -1,14CB+99,18 

1

0,70

0,001

3,92

71

CB ; MM

dMO = -0,8597CB+ 1,1514 MM+79,06

2

0,77

0,001

3,42

71

ADF

dMO = -1,198ADF+103,87

5

0,75

0,001

3,33

71

ADF ; MM

dMO = -0,90ADF+1,177MM+82,25

7

0,79

0,001

3,24

71

CB

UFL = -0,0018CB+1,3585

11

0, 74

0,001

0,06

71

CB ; MM

UFL = -0,0014CB+0,0018MM+1,0427

12

0,79

0,001

0,05

71

ADF

UFL= -0,0192ADF+1.4333

15

0,76

0,001

0,06

71

ADF ; MM

UFL= -0,0146ADF+0,0184MM+1,0943

17

0,80

0,001

0,05

71

CB

UFV= -0,0021CB+1,350  

21

0,75

0,001

0,07

71

CB ; MM

UFV = -0,0016CB + 0,0021MM + 0,9763

22

0,79

0,001

0,06

71

ADF

UFV= -0,0219ADF+1,4349

25

0,77

0,001

0.06

71

ADF ; MM

UFV= -0,0163ADF+0,0218MM+1,0339

27

0,79

0,001

0,05

71

MAT

MAD = 8,824MAT-22,43

32

0,94

0,001

12,8

71


Sur la base du R2 et de l’ETR, ces équations sont comparables et parfois supérieures à celles notamment de l’INRA France, utilisées couramment pour prédire la digestibilité de la matière organique, des UF lait et viande ainsi que des matières azotées digestibles. Nous les préconisons pour calculer la valeur énergétique des fourrages algériens. Il convient néanmoins de ne pas utiliser les modèles incluant les matières minérales si on n’est pas certain que l’échantillon n’ai pas été souillé par de la terre.

 

Remerciements  

Nous remercions M Camille Demarquilly de l’INRA de Theix pour ses conseils précieux dans les années 90.

 

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Received 18 May 2010; Accepted 17 June 2010; Published 1 August 2010

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