气象因素对江苏地区荷斯坦奶牛产奶量的影响及产奶量预测研究-《江苏农业科学》(2020年23期).docx

龙源版权所有 气象因素对江苏地区荷斯坦奶牛产奶量的影响及产奶量预测研究作者：张顾 任义方 肖良文 史潇 罗晓春 敖意来源：《江苏农业科学》2020年第23期 摘要：在奶牛品种、生理因素以及管理条件相对稳定可控的情况下，气象因素是影响产奶量的重要因素。利用主成分分析法研究气象因素对产奶量的影响，并与相关分析法结果进行比较，确定影响江苏地区荷斯坦奶牛产奶量的主要气象因素和关键时期;在此基础上，构建考虑气象因素下基于BP（back propagation）神经网络的产奶量预测模型。结果表明，产奶量与温度、湿度呈明显负相关，与风速、降水量呈负相关，与日照时长、能见度呈明显正相关;主成分分析法得到的3个主成分因子（温度因子、天气因子、雨量因子）累积贡献率达0.794 3;较相关分析法，主成分分析法充分考虑气象因素的协同关系，分析结果更符合实际情况。考虑气象因素条件下基于BP神经网络的产奶量预测模型检验样本的决定系数达0.65，相对误差达9.48%，精确性、稳定性均较好。研究结果对江苏地区奶牛管理和牛奶生产提供环境控制依据具有重要意义。 关键词：荷斯坦奶牛;产奶量;气象因素;主成分分析;BP神经网络;预测模型 中图分类号：S823.9+1;S811.1 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2020）23-0150-05 奶业是江苏现代农业和食品工业发展的重点产业，2018年末全省存栏13.4万头奶牛，生鲜乳年产量50.0万t[1]，产奶量是衡量奶牛泌乳性能的主要指标，为保障产奶量稳定，分析并控制其影响因素是基本途径。影响产奶量的因素[2-4]主要包括内因（奶牛品种、生理因素等）和外因（气象环境因素、饲养管理因素等），在奶牛品种、生理因素和管理条件相对稳定可控的情况下，气象因素是影响奶牛产奶量的重要因素[5-6]。江苏地区气候特点显著，夏季炎热高温，降水集中，雨热同期;冬季寒冷干燥，降水较少;春秋短促，气象条件多变。江苏地区独特的气象条件给奶牛的生长发育和产奶带来诸多影响。 有学者就气象因素与产奶量的关系已进行了诸多研究。Trajchev等利用线性混合模型，发现高温易导致产奶量大幅下降[7];West等基于数理统计法发现，温度、湿度和温湿度指数对产奶量影响较大[8];魏学占等利用相關分析发现，温湿度、气压是乌兰浩特地区春秋季节奶牛产奶量的主要影响因子[9];陈志英等基于多元线性回归定量分析气象因素对黑龙江地区产奶量的影响。结果表明，温度、湿度和日照影响较大[10]。由此可见，学者大多利用相关分析和数理统计方法研究气象因素对产奶量的影响，方法多侧重于气象单因素的影响及定性分析，但气象因素之间存在协同作用，最终影响产奶量，因此有必要分析气象多要素对产奶量的影响。 多数研究利用泌乳曲线分析奶牛个体泌乳规律，从而建立产奶量预测模型。Brody提出简化指数模型拟合泌乳曲线，Wood考虑环境因素提出不完全伽玛函数模型;王雅春等添加系数和校正值对Wood模型进行改进[11]，此外泌乳曲线拟合模型还包括逆多项式模型[12]、多项式回归模型[13]、Wilmink 模型[14]等。由此可见，学者主要是针对个体的泌乳规律进行研究，针对某牛场或某地区逐日或逐月产奶量的预测研究较少[15]，考虑温度、湿度等气象因素下预测产奶量的报道较少。 综上所述，本试验从产奶量与气象因素的角度，首先利用主成分分析法研究气象因素对产奶量的影响，并与传统相关分析的结果比较，确定影响江苏地区产奶量的主要气象因素和关键时期;然后基于气象因素与产奶量的关系，构建考虑气象因素下的基于BP（back propagation）神经网络的产奶量预测模型，并分析模型预测准确度。研究结果对江苏地区奶牛管理和牛奶生产提供环境控制依据具有重要意义。 1 材料与方法 1.1 研究资料 本研究选取南京卫岗乳业有限公司泗洪牧场2017—2019年奶量记录资料，资料内容包括荷斯坦奶牛逐日信息数据、逐日牛奶总产量，并根据泌乳奶牛数量计算逐日产奶量（以下简称产奶量）;选取泗洪气象站（站码58135）相应时间序列的气象观测资料，观测要素包括日平均温度、日最低温度、日最高温度、日平均相对湿度、日平均风速、日累计降水量、日最低能见度、日照时长、气压。为保证资料一致性、准确性，共保留775组数据。 1.2 研究方法 1.2.1 主成分分析法 主成分分析（principal component analysis，简称PCA）是一种将多指标问题转化为较少综合指标的统计方法，基本思路是借助正交变换，将分量相关的原随机变量转换为分量无关的新变量。在处理实际问题时，当变量个数众多且变量之间关系复杂，分析问题难度增加，借助主成分分析法可重新组合成无关的综合变量[16]。主成分分析法广泛应用于动植