A meta-analysis was conducted to develop and evaluate new empirical predictive models for drinking water intake (DWI) of growing lambs. A large dataset containing 213 experimental diets from 47 experiments published in 44 peer-reviewed papers was built. Selected explanatory variables were grouped into animal (bodyweight initial (BWi); body weight final (BWf); average daily gain (ADG); feed conversion ratio (FCR); nitrogen intake (Nint), diet composition (dry matter; ash; crude protein (CP); neutral detergent fiber; forage), dry matter intake (DMI) and total digestible nutrient (TDN) and/or total digestible nutrient intake (TDNI) inputs. To develop predictive models, the dataset (peer-reviewed papers) was randomly divided into two subsets for statistical analyses. The first data subset was used to develop equations to predict DWI (27 peer-review papers; 28 experiments; 139 experimental diets), and the second data subset was used to assess the adequacy of the predictive models (17 peer-review papers; 19 experiments; 74 experimental diets). Ash was the main diet input affecting DWI in growing lambs, while FCR affected DWI more than ADG and Nint among the animal inputs. For growing lambs, the use of predictor variables associated with energy requirements improved the accuracy of the models when compared to those which used DMI. Among the developed models, the complete ones, which include diet and animal input, present better predictive quality. The use of the Diet + Animal Ib Model is recommended for the prediction of DWI in growing lambs.

进行了一项荟萃分析，以开发和评估生长羔羊饮水摄入量 (DWI) 的新经验预测模型。构建了一个大型数据集，其中包含来自 44 篇同行评审论文中发表的 47 项实验的 213 种实验饮食。选定的解释变量分为动物（初始体重 (BWi)；最终体重 (BWf)；平均日增重 (ADG)；饲料转化率 (FCR)；氮摄入量 (Nint)、日粮组成（干物质；灰分；粗蛋白质（CP）；中性洗涤纤维；草料）、干物质摄入量（DMI）和总可消化营养素（TDN）和/或总可消化营养素摄入量（TDNI）输入。为了开发预测模型，数据集（同行评审论文）随机分为两个子集进行统计分析。第一个数据子集用于开发预测 DWI 的方程（27 篇同行评审论文；28 篇实验；139 篇实验饮食），第二个数据子集用于评估预测模型的充分性（17 篇同行评审论文；19实验；74 种实验饮食）。灰分是影响生长羔羊 DWI 的主要日粮输入，而在动物输入中，FCR 对 DWI 的影响大于 ADG 和 Nint。对于生长中的羔羊，与使用 DMI 的模型相比，使用与能量需求相关的预测变量提高了模型的准确性。在开发的模型中，包括饮食和动物输入在内的完整模型具有更好的预测质量。推荐使用饮食 + 动物 Ib 模型来预测生长羔羊的 DWI。第二个数据子集用于评估预测模型的充分性（17 篇同行评审论文；19 项实验；74 种实验饮食）。灰分是影响生长羔羊 DWI 的主要日粮输入，而在动物输入中，FCR 对 DWI 的影响大于 ADG 和 Nint。对于生长中的羔羊，与使用 DMI 的模型相比，使用与能量需求相关的预测变量提高了模型的准确性。在开发的模型中，包括饮食和动物输入在内的完整模型具有更好的预测质量。推荐使用饮食 + 动物 Ib 模型来预测生长羔羊的 DWI。第二个数据子集用于评估预测模型的充分性（17 篇同行评审论文；19 项实验；74 种实验饮食）。灰分是影响生长羔羊 DWI 的主要日粮输入，而在动物输入中，FCR 对 DWI 的影响大于 ADG 和 Nint。对于生长中的羔羊，与使用 DMI 的模型相比，使用与能量需求相关的预测变量提高了模型的准确性。在开发的模型中，包括饮食和动物输入在内的完整模型具有更好的预测质量。推荐使用饮食 + 动物 Ib 模型来预测生长羔羊的 DWI。而在动物投入中，FCR 对 DWI 的影响大于 ADG 和 Nint。对于生长中的羔羊，与使用 DMI 的模型相比，使用与能量需求相关的预测变量提高了模型的准确性。在开发的模型中，包括饮食和动物输入在内的完整模型具有更好的预测质量。推荐使用饮食 + 动物 Ib 模型来预测生长羔羊的 DWI。而在动物投入中，FCR 对 DWI 的影响大于 ADG 和 Nint。对于生长中的羔羊，与使用 DMI 的模型相比，使用与能量需求相关的预测变量提高了模型的准确性。在开发的模型中，包括饮食和动物输入在内的完整模型具有更好的预测质量。推荐使用饮食 + 动物 Ib 模型来预测生长羔羊的 DWI。