Zmienność produkcyjności powierzchni paszowej fizycznej i bonitacyjnej w tuczu świń w zależności od wybranych modeli żywienia

(1)

Jan Zuba

Zmienność produkcyjności

powierzchni paszowej fizycznej i

bonitacyjnej w tuczu świń w

zależności od wybranych modeli

żywienia

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio H, Oeconomia 32-33, 301-311

(2)

A N N A L E S

U N I V E R S I T A T I S M A R I A E C U R I E - S K Ł O D O W S K A L U B L I N - P O L O N I A

VOL. XXXII/XXXIII SECTIO H 1998/1999

Instytut Ekonom iki i Organizacji Agrobizmcsu Akademii Rolniczej w Lublinie

JAN ZUBA

Zmienność produkcyjności powierzchni paszow ej fizyczn ej

i bonitacyjnej w tuczu świń w zależności

od wybranych modeli żywienia

Productivity variability of physical and valuated fodder area in pig fattening depending on chosen nutritional model

Tucz świń, który pokrywa w naszym kraju ponad połowę zapotrzebowania na mięso w większości jest prowadzony w oparciu o pasze, których surowcem wyjściowym są rośliny pastewne uprawiane na gruntach ornych. Jakość tych gruntów jest stosunkowo słaba, a ich powierzchnia ciągle zmniejsza się. W gospodarstwach rolniczych zaś o ich powierzchnie konkurują prowadzone uprawy. Stąd przeznaczanie jej na prowadzenie każdej działalności produkcyjnej w tym i na uprawę roślin pastewnych dla świń winne być efektywne i podlegać stałej ocenie. Stąd celem niniejszej pracy jest ocena produkcyjności powierzchni paszowej i jej zmienności w tuczu świń w zależności od modeli żywienia. Za kryterium tej oceny przyjęto ilość energii metabolicznej, kg białka strawnego i jednostek zbożowych w przeliczeniu na 1 ha fizyczny i bonitacyjny w/w powierzchni. Uzyskane wyniki badań ze względu na zastosowaną metodologię mogą być przydatne do oceny ziemi przeznaczonej do produkcji pasz. Mogą one także być wykorzystane do modelowania bazy paszowej dla świń.

MATERIAŁ I METODY

Materiał do badań stanowiły wyniki doświadczeń, które przeprowadzono w Rolniczych Zakładach Doświadczalnych: Baborówko w okresie pięciu lat i Topola w okresie 2 lat. RZD Baborówko położone jest w woj. poznańskim i posiada gleby od III a do V klasy o ogólnym wskaźniku bonitacji gruntów

(3)

ornych - 1,91. Natom iast RZD Topola położone jest w woj. płockim i posiada grunty należące do II i III klasy o wskaźniku bonitacji GO 2,41 .A

Doświadczenia przeprowadzone zostały w normalnych, porównywalnych warunkach produkcyjnych. Powierzchnie bowiem upraw roślin pastewnych przeznaczonych na pasze dla świń w rozpatrywanych doświadczeniach wynosiły od 1,6 do 36,4 hektarów. Do uprawy każdej z odmian roślin opracowano i wdrożono technologie uwzględniające wówczas najnowsze osiągnięcia wiedzy agrotechnicznej dostosowanej do konkretnych warunków przyrodniczo-glebo- wych.

Wielkość powierzchni paszowej obliczono na podstawie metody zapropono wanej przez Jerzaka.2 Przy określaniu wielkości tej powierzchni uwzględniono wszystkie pasze zużyte. Powierzchnię paszową z tytułu skarmianego koncentratu białkowego przeliczno odpowiednio na powierzchnię grochu lub łubinu w zależ ności od udziału tych ostatnich w modelu żywienia świń. Podstawą zaś tego przeliczenia były ilości białka ogólnego strawnego w jednostce masy koncentratu oraz odpowiednio grochu i łubinu. Analizy zawartości składników pokar mowych w skarmianych paszach wykonane zostały w Instytucie Fizjologii i Żywienia Zwierząt w Jabłonnie. Powierzchnię paszową z tytułu zużytego mleka przez świnie obliczono według Dowgiałło.3

Jakość gruntów w badanych gospodarstwach określono na podstawie produkcyjnych współczynników bonitacji gleb opracowanych w IU N G .4

Do obliczenia produkcyjności netto ha fizycznego badanej powierzchni paszowej zastosowano poniższy wzór:

n Y . a>Pi Pf = —.—

Z «i

i = 1

a t - ilości ha fizycznych przeznaczonych odpowiednio pod uprawę poszczególnych roślin pastew nych stosowanych w żywieniu świń,

p t - produkcyjność netto ziemi przeznaczonej odpowiednio pod uprawę badanych roślin pastew

nych mierzona ilością energii metabolicznej białka ogólnego strawnego i jednostkami zbożowymi.

1T. Witek, M a p y glebow o-rolnicze oraz kierunki ich w ykorzystania, IUNG , Puławy, P. (18), 1973.

2 M. Jerzak, M etoda oceny produkcyjności i ekonom icznej efektyw ności powierzchni paszow ej,

Nauka - Praktyce Rolniczej nr 4, Zakład Upowszechniania Postępu w Rolnictwie WSR, Poznań 1971.

3 Z. Dowgiałło, Ekonom ika i organizacja produkcji zw ierzęcej w zarysie, AR, Szczecin 1978.

(4)

ZMIENNOŚĆ PRODUKCYJNOŚCI POWIERZCHNI PASZOWEJ FIZYCZNEJ I BONITACYJNEJ... 303

Produkcyjność zaś ha bonitacyjnego badanej powierzchni paszowej ob liczono wg wzoru: n Z aiPi p _ i = 1 wi i = 1

Wj - produkcyjne współczynniki bonitacji klas gleb (odpowiednio od 1,00 do 2,83),

at - ilości ha fizycznych przeznaczonych odpowiednio pod uprawę poszczególnych roślin pastew nych stosowanych w żywieniu świń,

P i - produkcyjność netto ziemi przeznaczonej odpowiednio pod uprawę badanych roślin pastew

nych mierzona ilością energii metabolicznej białka ogólnego strawnego i jednostkami zbożowymi.

Produkcyjność netto ziemi przeznaczonej pod uprawę poszczególnych roślin pastewnych uwzględnia straty powstałe odpowiednio podczas konserwacji i prze chowywania pasz pochodzących z tych roślin. Zmienność badanej produkcyjności określono poprzez odniesienie jej poziomu maksymalnego do minimalnego.

Stosowane w doświadczeniach modele żywienia świń (tab. 4) utworzono na podstawie niektórych pasz wskazanych przez zleceniodawcę - Ministerstwo Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej. Utworzone zestawy żywieniowe oparto głównie o pasze produkowane w dwóch gospodarstwach o podobnym klimacie i wyrównanym (z wyjątkiem gleb) potencjale produkcyjnym (budynki, urządze nia, sprzęt techniczny i wykształcenie ludzi). Warunki i elementy stosowanych technologii produkcji były więc porównywalne.

Do określenia stastystycznej istotności różnic między grupami modeli użyto analizy wariancji testu Duncana.

OMÓWIENIE WYNIKÓW

Przedstawione w tab. 1 współczynniki wskazują, że w gospodarstwie Topola w porównaniu z gospodarstwem Baborówko pod uprawę badanych roślin pastewnych przeznaczaczo wyższej jakości gleby. W tym drugim zaś gospodarst wie na najlepszych średnio rozpatrywanych glebach uprawiano groch, a na najgorszych kukurydzę na kiszonkę (CCM).

Jednym z istotnych czynników mających wpływ na rozpatrywaną produkcyj ność powierzchni paszowej jest produkcyjność ziemi przeznaczonej pod uprawę poszczególnych roślin pastewnych tworzących tę powierzchnię. Przedstawione w tab. 2 wyniki badań wskazują bardzo duże zróżnicowanie w poziomach rozpatrywanej produkcyjności wyrażonej w energii, białku i jednostkach zbożowych. Najwyższe jednak zróżnicownie wystąpiło pomiędzy średnimi poziomami produkcyjności wyrażonej w energii. Produkcyjność bowiem 1 ha

(5)

Tab. 1. Produkcyjne współczynniki bonitacji gleb przeznaczonych pod uprawę roślin pastewnych stosowanych w RZD Baborówko i RZD Topola Productivity coefficient o f soil valuation in fodder plant cultivation used in pig

nutrition in RZD Baborówko and RZD Topola

Rośliny Wielkości

Produkcyjne współczynniki bonitacji gleb RZD Baborówko RZD Topola min. 2,3 2,6 Groch max. 2,6 2,6 X 2,5 2,6 min. 1,4 Łubin max. 2,0 X _1,7 min. 1,8 2,6 Jęczmień max. 2,3 2,6 X 2,0 2,6 min. 1,4 Kukurydza max. 1,8 X 1,6 min. 1,8 2,6 Buraki max. 2,6 2,6 X 2,3 2,6 min. 1,8 Ziemniaki max. 2,0 X 2,0 min. 2,0 2,6 Lucerna max. 2,3 2,6 X 2,2 2,6

fizycznego ziemi przeznaczonej pod uprawę buraków pastewnych była średnio ponad dziesięciokrotnie wyższa w porównaniu do produkcyjności ziemi prze znaczonej pod uprawą łubinu. W przeliczeniu zaś na 1 ha bonitacyjny zróż nicowanie rozpatrywanej produkcyjności pomiędzy porównywanymi uprawami było ponad siedmiokrotne. Również wysokie było zróżnicowanie rozpatrywanej produkcyjności wyrażonej w białku. Średnio bowiem najwyższy poziom w tej produkcyjności 1 ha fizycznego ziemi osiągnięto w uprawie lucerny, a najniższy w uprawie kukurydzy (CCM). Zróżnicowanie zaś pomiędzy najwyższym i najniż szym poziomem było ponad pięciokrotne. Niemal pięciokrotne było również zróżnicowanie rozpatrywanej produkcyjności 1 ha fizycznego bonitacyjnego ziemi pomiędzy uprawą lucerny i ziemniaków. Z kolei średnio najwyższe zróżnicowanie produkcyjności ziemi wyrażonej w jednostkach zbożowych (ujmujących łącznie energię i białko) wystąpiło pomiędzy uprawą lucerny i łubinu. Zróżnicowanie to w odniesieniu do 1 ha fizycznego było ponad sześciokrotne, a w odniesieniu do ha bonitacyjnego było ponad pięciokrotne.

(6)

Ta b. 2 . P ro duk cy jn oś ć n et to zi em i w u p ra w ie ro śl in p a st ew n y ch st o so w a n y ch w ży w ie n iu św iń w R Z D Ba bo ró w k o (w kg b ia łk a , M J EM i je d n o stk a c h z b o ż o w y c h ) N et pr o d u ct iv it y of a so il fo d d er p la n t cu lt iv a ti o n us ed in pi g n u tr it io n in R Z D B a b o ró w k o (in kg of protein, M J of M E an d co m u n it s)

Pr odu kcy jn oś ć 1 ha b o n it a c y jn e g o je d n . zb oż . r t f~_ SO r - ' <rT CN CS vo* oC r*T ₁₇.7 _23,6 ₁9.8 ₁₈,0 36,8 27, 4 2 7, 9 5 2, 6 3 5 ,1 17 ,4 2 8, 0 2 3,8 ₂5,5 ₅5.1 40.1 M J E M 7 9 7 9 ,7 1 6 9 2 9 ,2 13 5 5 2 ,5 5 137,0 7 5 6 0 ,4 6 3 8 3 ,4 2 2 3 3 3 ,4 2 9 7 1 0 .3 2 4 7 6 9 .4 23 9 4 1 ,4 48 6 4 1 ,6 36 2 9 1 ,5 37 6 8 0 ,3 71 3 9 0 ,2 4 7 3 1 5 ,0 2 2 7 0 4 ,9 37 2 0 2 ,7 31 5 6 1 ,6 2 5 9 6 1 ,3 56 8 4 3 ,8 40 170,5 kg b ia łk a oo^ oo^ 00 o ' VO O rn 00 •—i CS 14 2,6 218,1 181,3 145,5 194,7 168,4 102.4 22 2 ,6 162.5 13 8,4 2 4 6 ,2 17 7,6 113,9 159,4 140 ,8 4 2 9 ,0 9 0 4 ,4 6 9 8, 9 Pr o d u k cy jn o ść 1 ha fi z y c z n e g o je d n . z b o ż . 19 .2 38. 3 31.3 10 ,9 1 8 .3 13 .4 3 3. 2 4 7 .2 4 0 .2 32 ,0 52 ,7 4 2 ,4 64,7 95 ,0 79 ,3 34,3 56 ,0 4 6 ,5 5 9 ,1 110,2 84, 9 M J EM 2 0 7 4 7 .3 4 0 9 4 6 .3 3 3 6 5 6 .4 9 1 4 3 ,8 1 5 1 2 0 ,8 11 1 6 4 ,1 4 1 1 2 7 ,8 5 9 4 2 0 ,6 1 5 0 3 1 6 ,3 4 2 6 1 5 ,7 6 9 5 5 7 .5 5 6 0 8 6 .6 8 7 4 1 8 ,2 1 2 7 0 7 4 ,5 1 0 6 7 7 5 ,8 4 5 4 0 9 ,8 7 4 4 0 5 ,2 61 55 2 ,6 6 0 2 3 0 ,3 1 1 3 6 8 7 ,5 8 5 1 4 2 ,7 kg bia łk a 2 8 2 ,9 57 5, 7 4 6 4 ,3 2 53 ,8 43 6,1 3 17 ,3 2 9 8 .2 3 8 9 .3 3 4 1, 6 182 ,2 31 8 .3 25 0 .3 32 1 ,0 51 1, 7 4 0 4 ,5 20 2, 8 3 1 8. 7 2 7 5. 8 9 9 5 ,2 180 8,8 1479,6 '0 O

£

mi n . m a x. _X m in . m a x. _X m in . ma x. _X m in . ma x. X m in m a x. X mi n . m a x. _X mi n . m ax . X R o śl in y (p a sz e ) G r o c h Ł ub in J ęc zm ie ń K u k u ry d za C C M B u ra k i p a st e w n e Z ie m n ia k i L u ce rn a z ie lo n k a

(7)

-a_a cd

i

I

’S a

i

§ -S >—> cd 4 2 cd Ш * _rt 'S_О IS ""> M S £ -S 'r t О I s. 5 -Q M Й .S * js •1 §■ I £ I _g Q_N ■s OÎ ■p -6 > s-~. G _MO Д u '3 1 ^ '5 £ -N С о л .2? « n c l О ^ « .g 'S _{> .} 'S_<я Ç 3 2 _ся ' П§ Я ä О. > с 2

:|

3 u *•* 0 ■i -5 ? 6 Ö ? 2 б о о; с; 'Я ^ 0 s a> cd С С-I § I

1

1 I 1 £ _w * <D ? Z cd Н P rod ukc yj noś ć 1 ha b o n it a c y jn e g o je d n. z b o ż. 11 ,4 16 ,0 13 ,7 19 ,6 2 6 ,1 2 2, 9 <S «O Tt CS o " NO m m 24 ,2 2 4 ,9 2 4,5 M J E M 1 2 3 0 0 ,7 1 7 9 4 0 ,3 15 120 ,5 2 4 1 7 1 ,1 3 2 6 5 2 ,0 2 8 4 1 1 ,6 4 2 5 8 4 ,5 5 2 8 5 9 ,3 47 7 2 1 ,9 23 8 3 6 ,3 24 8 3 2 ,2 24 334 ,3 kg b ia łk a 167 ,0 2 1 0 ,7 188,9 182,3 22 1 ,9 202 ,1 192 ,2 2 6 7, 8 2 3 0 ,0 4 3 7 ,3 4 3 7 ,7 4 3 7 ,5 P ro d u k cy jn o ść 1 ha fi z y c z n e g o je d n . z b o ż . 2 9 .6 4 1 .6 35. 6 5 1 ,1 67,8 59, 5 83 ,7 105,4 9 4 ,6 6 2 ,9 6 4 ,6 63 ,8 M J EM 3 1 9 8 1 ,7 4 6 6 4 4 ,9 3 9 3 1 3 ,3 6 2 8 4 4 ,8 8 4 8 9 5 ,1 73 86 9, 9 1 1 0 7 1 9 ,6 1 3 7 4 3 4 ,3 1 2 4 0 7 7 ,0 61 9 7 4, 4 6 4 5 6 3 ,8 6 3 2 6 9 ,1 kg b ia łk a 43 4,1 5 4 7 ,7 4 9 0 ,9 47 4,1 5 7 6 ,9 52 5 ,5 4 9 9 ,6 6 9 6 ,4 5 9 8 ,0 11 37 .0 11 3 8 .1 1137,6 W ie lk o śc i m in . m a x . X min . m ax . X m in . m a x. X mi n. m a x. _X R o śl in y (p a sz e ) G r o c h J ęc zm ie ń B u ra k i p a st e w n e L u ce rn a z ie lo n k a

(8)

W gospodarstwie Topola (tab. 3) średnio najwyższy poziom produkcyjności ziemi wyrażonej w MJ energii osiągnięto w uprawie buraków pastewnych. Był on wyższy ponad trzykrotnie w porównaniu ze średnio najniższym poziomem osiągniętym w uprawie grochu. W przypadku zaś produkcyjności wyrażonej w białku to najwyższy jej poziom osiągnięto w tym gospodarstwie w uprawie lucerny. Był on ponad dwukrotnie wyższy w porównaniu ze średnio najniższym poziomem uzyskanym również w uprawie grochu. W sumie więc w gospodarst wie Topola w porównaniu z gospodarstwem Baborówko były mniejsze zróż nicowania pomiędzy średnio najwyższymi i najniższymi poziomami odpowied nio rozpatrywanej produkcyjności. Ponadto w gospodarstwie pierwszym w po równaniu z drugim w uprawie analizowanych roślin pastewnych, za wyjątkiem uprawy lucerny, osiągnięto średnio wyższe poziomy produkcyjności 1 ha fizycznego i bonitacyjnego ziemi. Ten przypadek z lucerną dowodzi, że przy osiąganiu wyższych plonów roślin pastewnych nie decyduje tylko jakość gleb, ale i inne czynniki, np. przyrodnicze, organizacyjne.

Oprócz rozpatrywanego zróżnicowania produkcyjności w badanym okresie wystąpiło również bardzo duże jej zróżnicowanie w obrębie tych samym upraw. I tak w gospodarstwie Baborówko największe zróżnicowanie pomiędzy mak symalnym i minimalnym poziomem produkcyjności ziemi wystąpiło w przypad ku uprawy grochu, a najniższe w przypadku uprawy jęczmienia. Zróżnicowanie bowiem rozpatrywanej produkcyjności wyrażonej w białku wynosiło w pierw szym przypadku 103,5%, a w drugim 30,5%. Natomiast zróżnicowanie produk cyjności wyrażonej w energii wynosiło odpowiednio 97,4% i 44,4%. Tak znacząca zmienność rozpatrywanej produkcyjności w badanym okresie była spowodowna głównie zmiennością masy plonów roślin pastewnych do 89%, zróżnicowaniem zawartości energii metabolicznej i białka w jednostce biomasy odpowednio do 61,5% i 55,8%, a także zmianami poziomów strat biomasy na etapie jej przechowywania, konserwacji i przygotowania do skarmienia do 28%.

Na występowanie bardzo dużego zróżnicowania produkcyjności ziemi przeznaczonej pod uprawę poszczególnych roślin pastewnych, jak i na moż liwość występowania rozpatrywanego zróżnicowania w obrębie tych samych upraw wskazuje również Dowgiałło.5

Przedstawione w tab. 5 poziomy produkcyjności powierzchni paszowej dla badanych modeli żywienia (tab. 4) obliczone na podstawie zastosowanej metodyki cechuje duża zmienność. Najwyższy poziom produkcyjności w przeli czeniu na ha fizyczny osiągnięto w modelu 4, a najniższy w modelu 11. Ten pierwszy w porównaniu z drugim był wyższy aż o 57,4%. W przeliczeniu zaś na hektary bonitacyjne najwyższy poziom rozpatrywanej produkcyjności osiąg nięto w modelu 16, a najniższy w modelu 1. Ten pierwszy poziom w porównaniu z drugim był wyższy o 56,7%.

(9)

T a b . 4. S to so w a n e m od el e ży w ie n ia św iń w R Z D B a b or ów k o i R Z D T o p o la Pi g n u tr it io n m o d el s us ed in R Z D B a b o ró w k o an d R Z D T o p o la 1 ----— -- - ---— --— --— - -- ---U dz ia ł en er g ii m eta bo li czn ej pos zc zeg ól ny ch p as z w m o d el a ch ży w ie n ia w % razem o o o o o

§ § i § §

100, 0 o o o o o 8 8 8 8 8 o 8 o o o o o o 8 8 8 8 8 8 o 8 o 8 m le k o o d tł u sz c z o n e 7,5 7,1

2,6

i i i i i i ' P 5 ' i i cT lu c e r n a (z ie lo n k a ) l l l I l l _{' '} _{' Zr 5*}_oo ₃,4 . rn CN VO _{1 t~'1' r-"' ocT} 00 o v© 3,5 k u k u r y d z a (C C M ) l l l l l l 1 1 1 1 1 1 4 1. 1 3 3 .2 _(S zi em n ia k i p a r o w a n e k is z o n e l i i l l l 3 1. 1 3 5 .1 1 2 ,0 l l l l i i 1 rn z ie m n ia k i p a r o w a n e l i i i l l 2 0, 8 2 2 .5 4 1 .5 17 ,3 _l _l _l _l _i _l ₁ ₅,6 bu ra ki p a st e w n e 16 ,2 1 5, 5 2 0 ,1 1 9. 9 24. 9 19 ,4 _{l I l i l} _l _l _i _i _l _l _l ₁ _6,3 łubin _(śruta) 9,4 9,7 rn 9, 7 10,4 6 ,6 1 0 ,8 ₇,1 ₄,4 r-^_rn ₄,0 gro ch (śruta) 26, 5 17,2 Vł o? _17,9 _10,2

6,8

₁₈,8 3,5 3,7

6,6

ję c z m ie ń (ś ru ta ) 65 .7 5 0. 9 4 9 .7 60 ,6 59.9 so'»O 47 ,9 5 7, 4 3 7 ,6 3 6 .0 42.1 37 .8 77 .8 6 7 .0 7 8 .0 4 2 ,2 7 9, 5 rn SO 55 ,2 k o n c e n tra t b ia łk o w y 10 ,6 13 .0 1 0 .1 ₅,5 8,3 _13.4 ₁₀.4 ₁0,3 ₁3,8 6,4 m 1 0, 3 7 ,6 9 ,9 9,3 6,1

x>

_(S 00 00 N r m o d e lu — ■ M r o T * I n Ś re d n io 6 7 8 9 ₁0 Ś r e d n io 11 12 13 14 15 16 Ś r ed n io O g ó łe m G r u p a m o d e li l-H

_a

g G o sp o d a r st w o H H ffl ffl PO CQ CQ ffl 05 ffl ca H H (# co fifl *T - R Z D To p o la ; B - B abo rów ko ; *b - śr ed n ie w k o lu m n a ch o zn a cz o n e ró żn y m i li te ra m i ró żn ią się is to tn ie pr zy p < 0 ,0 5 .

(10)

T a b . 5. Produ kcy jn oś ć or az ja k o ść pow ie rz ch ni p a sz o w ej dl a b ad a n yc h m o d eli ży w ie n ia św iń (w M J , kg b ia łk a i je d n o st k ac h z b o ż o w y c h ) P ro d u ct iv it y an d q u al it y of fo d d er ar ea fo r st u d ie d m o d el s of pi g n u tr it io n (in kg prot ein , M J of EM an d co rn u n it s)

W sk a źn ik bon it acj i i p o w ie r z c h n i p a sz o w e j 2 ,6 2 ,6 2,3 2,2 1,7 2,3 2,3 2,1 1.7 2,2 1.7 2,0 1,6 2,6 2,6 2,2 1.7 1.8 cT (N Pr o d u k cy jn o ść 1 ha b o n it a c y jn e g o jed n . z b o ż . 1 1 ,1 1 2 ,1 14,6 16, 0 1 6 ,2 14,0 14 .1 15 .6 13.6 14 .1 17,0 14,9 Tt ^ r t ^ PO *rT ~ (N irT ₁4,1 ₁₄,3 kg b ia łk a 138,8 152.3 18 4 ,2 2 0 0 .4 2 0 4 .4 1 176,8 17 7,5 195.3 17 1.4 179,3 21 3, 8 18 6 ,6 16 9,8 14 0,3 15 1.5 19 5.5 19 0 .6 2 1 7 ,5 177,5 180 ,2 M J EM 1 2 6 1 6 ,0 13 84 9, 1 1 6 7 4 7 ,3 1 8 2 1 9 ,9 18 58 3, 1 1 6 0 7 0 ,7 1 6 1 4 0 .3 1 7 7 5 8 .3 15 5 8 6 .1 1 6 3 0 2 .3 1 9 4 3 3 .2 1 6 9 6 1 ,9 1 5 4 3 2 ,9 1 2 7 5 7 ,4 13 76 9 ,5 1 7 77 4. 1 1 7 3 28 .1 1 9 7 7 4 ,6 1 6 1 3 9 ,4 1 6 3 8 3 ,3 Pr o d u k cyj n o ść 1 ha fi z y c z n e g o je d n . zb oż . 00 VO TT 00^ ^ o f m S 31,8 32 .5 3 3 ,2 2 3 ,1 31 .5 2 9 .6 30,4 22 ,1 2 9 ,1 31. 4 33. 5 25,3 30. 6 2 8 ,7

To

_e

kg b ia łk a 3 6 0 ,8 396 .1 4 3 0 .7 4 3 6 .7 352 .1 3 9 8 ,5 4 0 7 .9 4 1 6 ,2 2 8 9 ,4 3 9 4 .9 37 0 ,8 r -_oo" r -ro 27 7 ,4 3 6 4 ,9 39 3 ,8 4 1 9 ,7 3 1 7 .6 3 8 3 .7 3 5 9, 5 3 7 8, 4 M J EM 3 2 8 0 1 ,9 3 6 0 0 7 .6 3 9 1 5 7 .7 3 9 6 9 6 .8 3 2 0 0 9 ,2 SO ro 37 0 8 0 ,2 3 7 8 3 6 ,5 2 6 3 0 7 ,9 3 5 9 0 0 ,1 33 7 0 9 ,2 3 4 4 3 1 ,6 25 2 2 1 ,2 3 3 1 6 9 ,4 3 5 8 0 0 ,6 3 8 1 5 8 ,1 28 8 7 7 ,0 3 4 8 8 4 ,3 3 2 6 8 5 ,1 3 4 3 9 6 ,3 N u m e r m o d e lu — «N cn Tt «/"> *x 6 7 8 9 ₁0 _IX ₁₁ ₁2 ₁₃ 1 4 ₁5 ₁6 _IX _IX G r u p y m o d e li -

s

O g ó łe m

(11)

W sumie na znaczące zróżnicowanie analizowanej produkcyjności powierz chni paszowej w tuczu świń istotny wpływ miały zastosowane modele żywienia. Brak natomiast było korelacji pomiędzy jakością gleb a poziomem rozpat rywanej produkcyjności powierzchni paszowej tych modeli.

Przedstawione badania skłaniają do następujących wniosków:

1. Mimo sprowadzenia różnej jakości gleb do porównywanych hektarów bonitacyjnych występowało nadal bardzo duże zróżnicowanie produkcyjności ziemi przeznaczonej pod uprawę badanych roślin pastewnych. Zróżnicowanie plonów tych roślin było więc znacznie wyższe niż zastosowana gradacja produkcyjnych współczynników bonitacji jakości gleb obliczonych w IU N G na podstawie zróżnicowania plonów 4 zbóż w kraju.

2. Rośliny pastewne uprawiane w gospodarstwie na glebach wyższej jakości osiągnęły na ogół wyższe plony w przeliczeniu na hektar bonitacyjny w porów naniu z analogicznymi roślinami uprawianymi w gospodarstwie na glebach niższej jakości. Nie wystąpiło to jednak we wszystkich rozpatrywanych przypad kach. W osiąganiu więc wyższych plonów roślin pastewnych jakość gleb nie przekreśla ich roli i znaczenia innych czynników m. in. intensywności i staranno ści uprawy.

3. W badanym okresie wystąpiły bardzo duże zróżnicowania (do 100%) produkcyjności ziemi przeznaczonej pod uprawę tych samych roślin pastewnych (szczególnie grochu i łubinu). Poziom rozpatrywanego zróżnicowania przy porównywaniu analogicznych upraw w badanych gospodarstwach był inny, stąd w każdym gospodarstwie do bezpiecznego i racjonalnego planowania bazy paszowej opartej o własną produkcję pasz celowe jest poznanie poziomów rozpatrywanego zróżnicowania.

4. Badania potwierdziły duży wpływ zastosowanych modeli żywienia świń na zróżnicowanie produkcyjności fizycznych i bonitacyjnych hektarów powierzchni paszowej. Rozpatrywane zróżnicowanie (do 57%) było głównie wynikiem znacznego zróżnicowania plonów poszczególnych roślin pastewnych oraz ich udziału w powierzchni paszowej. Najwyższą bowiem produkcyjność fizycznej powierzchni paszowej osiągnął model żywienia świń z dużym udziałem jęcz mienia i buraków pastewnych, a powierzchni bonitacyjnej osiągnął model żywienia z bardzo dużym udziałem jęczmienia i zielonki lucerny.

SUM M ARY

The aim o f the research was to estimate the variability o f productivity of physical and bonitative hectares o f fodder area in swine fattening for 14 nutrition models repeated twice within the following years and 2 models applied three times. Studies were carried out in two experimental farms with similar productive potential but o f different soil quality.

(12)

PRODUCTIVITY VARIABILITY OF PHYSICAL AND VALUATED... 311

From the investigations it resulted that fodder crops cultivated in a farm with soils o f higher quality in general achieved higher yield recalculated into a bonitative hectare comparing with analogous ones in a farm with soils o f lower quality. However, it did not occur in all cases studied.

Despite o f reducing the various soils into comparable bonitative hectares, very high differen tiation of productivity o f fields for particular fodder crops cultivation still took place.

Studies confirmed high effect of applied swine nutrition models on differentation o f productivity level o f fodder area expressed in physical and bonitative hectares. Considered differentiation (up to 57%) was mainly due to significant differentiation o f yields of particular fodder crops as well as their percentage in fodder area.