To test the applicability of faecal NIRS to real conditions, an experimental approach was undertaken across several representative dairy farms (N = 30) located ‘La Réunion’ island. From an ongoing survey, this approach consists to characterize the nutritional value of all feeds (grazed fresh forage, hay, silages and supplementary feeds) offered to the lactating herds, and to predict ingested diet from faecal NIRS models previously developed on a large experimental sheep faeces reference data-base.

The methodological objective was to evaluate if such a spectral database could be a useful reference to estimate dairy cow total dry matter intake and diet quality, and so predict the grazed grass intake with reasonable accuracy. According to preliminary results, the NIRS estimated total intake varied between 13.7 and 19 kg DM/day and in vivo organic matter digestibility ranged from 51.7 to 74.8 % with an averaged value of 66 %. The estimated grass intake varied between 0 to nearly 10 kg DM/d. On a spectral basis, dairy cows faeces were quite different from the sheep faeces reference database, with an averaged standardised distance (H) upper of 3.0 (H = 9.1; Hmin = 2.08 – Hmax = 19.22) but predicted intake appeared valid. Indeed, according to the feeding value of diets and lactating cow requirements, the NIRS predicted total intakes were well correlated to the level of milk production. Moreover, for four particular situations, the fresh grass was cut, distributed at the trough and total intake really measured. The correlation between predicted and measured values was high with R2 = 0.94 and standard error of regression = 0.469 kg DM/d. These initial results appear quite encouraging, although the methodology is still exploratory and needs to be validated across a larger set of data. As a low cost and rapid prediction technique, NIRS appears to be a potential methodology that could find many useful developments in the improvement of the knowledge of forage use in tropical conditions.

Para evaluar la aplicabilidad de NIRS en muestras fecales y en condiciones reales, se llevo a cabo un experimento en varias fincas lecheras (n=30) representativas de la isla “La Reunión”, Francia. Se emplearon encuestas dinámicas, este enfoque consiste en caracterizar el valor nutricional de todos los alimentos (pasto fresco, heno, ensilado y alimentos empleados como suplementos) que son ofrecidos al hato lactante, y predecir la ingestión dietética a partir de un modelo de NIRS con heces desarrollado previamente con una base de datos de referencia basada en numerosos experimentos con borregos.

El objetivo metodológico fue evaluar si tal base de datos (perfil espectral) podría se una referencia útil para la estimación del consumo total de materia seca y calidad de la dieta en vacas lecheras, logrando entonces predecir el consumo de pasto (en pastoreo) con una precisión razonable. De acuerdo con los resultados preliminares, el estimado de NIRS para consumo total vario entre 13.7 y 19 kg MS/d/vaca y la digestibilidad de la materia órganica fluctuó de 51.7 a 74.8% con un valor promedio de 66%. Como resultado, los consumos estimados de pasto variaron de 0 a casi 10 kg MS/d. El espectro resultante de las heces de las vacas lecheras fue muy distinto del espectro de borregos empleado como referencia en la base de datos, con una distancia promedio estandarizada (H) arriba de 3.0 (H=9.1; Hmin=2.08-Hman= 19.22) pero la predicción del consumo fue válida. The hecho, de acuerdo al valor de alimentación de las dietas y los requerimentos de las vacas lactantes, las predicciones del NIRS se encontraron correlacionadas con el nivel de producción de leche. Más aún, en cuatro casos particulares, el pasto fue cortado y servido en el comedero y el consumo medido efectivamente. La correlación entre el consumo predicho y el medido fue alta R2 = 0.94, error estandard de regression = 0.469 kg MS/d. Estos resultados iniciales son promisorios, aunque la metodología todavía se encuentra en etapa exploratoria y necesita ser validada con una base de datos aún mayor. Como una técnica de predicción barata y rápida, el NIRS tiene un gran potencial que podría ser útil en el desarrollo de mejoras en el conocimiento y uso de los forrajes en condiciones tropicales.