基于AHP法的育肥猪养殖福利水平评价指标体系构建及权重确定

为建立系统的育肥猪福利养殖评价标准,本文采用问卷调查、实地试验研究等方法,参考国内外动物福利相关现行标准和规范,结合我国生猪养殖产业的实际情况,从育肥猪的饲喂情况、养殖环境、生理状况、行为表现4方面对育肥猪养殖过程中的福利水平进行评价,筛选二级评价指标并对其进行权重确定,最终形成较为完整的育肥猪福利养殖评价标准。     

农户参与水土保持的福利效应:概念、内涵与评价指标框架

[目的] 系统梳理农户参与水土保持的福利效应概念、内涵与评价指标框架,为水土保持福利效应的综合评价提供依据。[方法] 结合已有研究报道、相关标准等,阐释水土保持福利效应的概念与内涵,厘清水土保持效益与水土保持福利效应的逻辑关系,梳理水土保持福利效应的评价尺度并提出福利效应评价指标框架。[结果] 水土保持福利效应具有评价客体明确、价值可货币化、与参与程度高度相关、个体差异和群体一致等内涵特征。水土保持福利效应评价是对水土保持效益评估的深化和拓展,二者是被包含与包含的关系。水土保持福利效应评价应立足于水土保持效益综合评价,其指标框架包含经济福利、社会福利和生态福利等多个要素。[结论] 当前人们对农户参与水土保持的福利效应关注不够。水土保持福利效应的评价着眼于政策性水土保持工程,其评价指标和方法未形成统一认识,还需进一步研究水土保持福利效应的理论及方法体系,以便为新时代水土保持建设提供决策支持。     

笼养和栖架养殖模式下蛋鸡的发声特征

为了分析不同饲养模式和阶段对蛋鸡发声的影响,并为构建基于蛋鸡声音信息的健康养殖评价系统提供参考,该研究对蛋鸡的发声进行了监测,通过声音预处理、特征提取、数据挖掘和统计分析等方法,研究笼养和栖架饲养模式下、育成期和产蛋期蛋鸡的声学特征。结果表明,典型蛋鸡声音可分为产蛋叫声、鸣唱声、鸣叫声和争斗尖叫声等四类。产蛋期蛋鸡发声的峰值频率和声音能量水平均低于育成期蛋鸡。同时发现蛋鸡发声的峰值频率与蛋鸡周龄大小呈现负相关关系,由14周龄的(2 192±320)Hz降至41周龄的(1 550±345)Hz。比较笼养和栖架养殖模式下蛋鸡的声音特征发现:栖架养殖模式下蛋鸡发出的声音信号次数、持续时间和声音能量均高于笼养模式,栖架养殖下的蛋鸡发声数量是笼养模式下蛋鸡的3倍以上,栖架系统内蛋鸡白天的声音能量比笼养蛋鸡高接近1倍,这些结果表明在以福利化为目标的栖架养殖模式中蛋鸡表达更多的自然行为,蛋鸡发声的丰富程度可用于后续开发评价蛋鸡的福利状况的方法。     

畜禽行为及生理信息的无损监测技术研究进展

畜禽信息主要包括动物健康信息、行为信息、情绪信息。禽畜养殖中,准确高效监测畜禽信息有助于分析动物的生理、健康和福利状况,及时发现生病或异常个体,以减少经济损失和保障动物福利。目前畜禽养殖中主要依靠人工观察方式获取畜禽信息,主观性强且精度低;或者在饲养过程中采用一些将装置植入动物体内或对动物进行手术的监测手段,造成动物应激反应,有损动物福利。无损监测技术可以有效减少人力,降低观察者对动物的影响,减少监测过程中对动物造成的损伤与应激反应,提高动物福利。随着信息技术的进步,畜禽信息无损监测技术也在不断发展。该文阐述了畜禽养殖中传感器监测、图像监测及声音监测3种无损监测技术在获取畜禽信息方面的研究与应用现状,并分析3种无损监测技术的优劣。传感器监测技术发展较其他2种技术相对更加成熟,应用也更加广泛,可用来监测动物饮食、行为姿态等,但适合动物穿戴、可长期高效工作的传感器节点技术有待突破;图像监测技术利用前景提取、模式识别等方法对动物图像进行分析,可进行动物行为识别、质量估计等,对动物影响最小。但目前算法还不成熟,装置受环境干扰较大,因此应用有限;声音监测技术起步较晚,受限于环境噪声的影响,识别正确率较低,但在动物行为监测、疾病预警、情绪识别、饮食监测等方面均有较好的应用前景。该文还展望了畜禽信息无损监测技术未来精准、高效、智能、经济的发展趋势。     

水产养殖物联网的应用评价方法

构建科学合理的水产养殖物联网应用评价指标体系和评价方法,是保证水产养殖物联网系统发挥最大能效的基础。为解决指标设置随意、冗余、交叉及技术指标过剩的问题,该文构建了指标筛选模型,将水产养殖物联网应用评价指标体系从40个优化到14个,用35%的指标表达了88.45%的信息,保证了指标体系的完备性和简洁性。同时,基于模糊评价法构建了水产养殖物联网应用评价模型,可对水产养殖物联网应用水平进行总体评价以及功能、性能、效益方面的评价。最后,以江苏宜兴河蟹养殖物联网和广东湛江南美白对虾养殖物联网为实例进行了验证,宜兴物联网的评价结果为优,而湛江物联网的评价结果为良,与实际情况相符,表明该研究构建的指标体系科学合理,评价方法可行,可为水产养殖物联网应用评价提供参考。     

蛋鸡福利化养殖模式及技术装备研究进展

自1999年欧洲福利法提出全面禁止传统笼养以来,世界各国开展了很多蛋鸡福利化养殖系统的研究,以保障蛋鸡福利,取得了很多方面的改进。然而,在世界上的主要蛋品生产国家中,福利化养殖设施所占蛋鸡养殖模式的比例仍然较低。随着人们对动物福利的重视和行业的可持续发展要求的提高,开发新型养殖设施的呼声日益高涨。根据国内养殖业建筑现状以及现代高产品种抗病力差的特点,发展福利化养殖装备提高蛋鸡鸡体本身的健康和福利,减少因药物使用带来的负面影响,中国开发福利化蛋鸡养殖设施以提高鸡体健康和福利以抵抗疾病,减少用药;同时促进舍内环境良好,创造适应现代鸡群的生存条件显得至关重要。该文通过概述世界现存的几种替代传统笼养的福利化养殖模式及装备,比较它们各自的特点以及它们在蛋鸡福利、生产性能及蛋品质、社会经济环境对它们产生的不同影响等方面的差异。提出并分析了不同养殖系统存在的主要问题。通过总结国外蛋鸡福利化养殖设施的优缺点,为国内蛋鸡福利化系统的开发提供参考。在改善行为福利的同时,还需要结合传统笼养鸡体与粪便分离、动物健康状况好、投资较低的优点,改变现有的福利化养殖装备系统设计。另外,该文展望了福利化养殖设施的发展方向,并提出了发展福利化养殖设施的新思路。     

基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测

为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质,确保无应激环境下健康养殖,该文提出了基于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)水质溶解氧在线预测模型。采用特征点分段时间弯曲距离(feature points segmented time warping distance,FPSTWD)算法对在线采集的时间序列数据进行分段与相似度计算,以缩减规模的子序列数据集对LSSVR模型进行快速训练优化,实现了多个LSSVR子模型在线建模,将预测数据序列与LSSVR子模型的相似度匹配,自适应地选取最佳的子模型作为在线预测模型。应用该模型对集约化河蟹福利养殖水质参数溶解氧浓度进行在线预测,模型评价指标中最大相对误差、平均绝对百分比误差、相对均方根误差和运行时间分别为4.76%、8.18%、5.23%、8.32 s。研究结果表明,与其他预测方法相比,该模型具有较好的综合预测性能,能够满足河蟹福利养殖水质在线预测的实际需求,并为集约化水产养殖水质精准调控提供研究基础。     

光谱技术在水产养殖水质监测中的应用进展及趋势

水产养殖的水质是关乎水产养殖经济效益和水产品品质的关键因素,与传统的水质检测方法相比,光谱技术具有无创性、快速性、可重复性、准确性等优点,已成为水质监测的重要发展方向。该文总结和整理现有国内外研究文献,对基于光谱技术的水质重要参数监测、数据预处理方法、特征波段提取、预测模型算法进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,实时在线的水产养殖水质监测将成为重点研究方向;多源光谱融合、多参数的水产养殖水质监测将会成为新的发展方向;对于光谱数据的处理,将多种数据处理算法相结合,仍将占据主导;而非线性建模将成为水产养殖水质数据分析的主流方法非线性数据建模,将成为光谱技术应用于水产养殖水质监测的主流建模发方法。     

家禽健康养殖营养调控技术研究进展

近年来家禽业在规模化、商业化上得到了很大发展,越来越多的人开始关注行业的安全和可持续发展,健康养殖问题已成为人们关注研究的焦点。健康养殖应该包括饲养条件、选种、疾病控制、饲料营养、饲养管理、产品质量、动物福利、生态系统,以及工作管理等。该义通过国内外相关文献的调查分析,着重阐述了当前阻碍家禽健康养殖可持续发展的主要营养性问题(如动物食品质量安全、饲料安全、环境污染、生态环境恶化、动物源性耐药菌增多等。)及家禽业健康养殖营养调控技术(如禽产品品质的营养调控技术、生态环境的营养调控、饲料配方、添加剂及饲养方式等),指出畜牧业必须主动生产适应人们现代健康安全膳食所需要的畜产品,这是畜牧业可持续发展的关键所在。     

小流域监测与评价相关标准和规范的调查与评价

通过收集和小流域监测与评价数据采集、管理相关的标准、规范,调查了解其现状及后续利用的潜力,分析评价其对于黄河流域小流域监测工作开展的针对性及不足,为后续研究咨询项目的开展提供资料及理论依据,根据存在的问题,提出了相应的建议。     

家禽健康养殖营养调控技术研究进展

近年来家禽业在规模化、商业化上得到了很大发展，越来越多的人开始关注行业的安全和可持续发展，健康养殖问题已成为人们关注研究的焦点。健康养殖应该包括饲养条件、选种、疾病控制、饲料营养、饲养管理、产品质量、动物福利、生态系统，以及工作管理等。该文通过国内外相关文献的调查分析，着重阐述了当前阻碍家禽健康养殖可持续发展的主要营养性问题（如动物食品质量安全、饲料安全、环境污染、生态环境恶化、动物源性耐药菌增多等。）及家禽业健康养殖营养调控技术（如禽产品品质的营养调控技术、生态环境的营养调控、饲料配方、添加剂及饲养方式等），指出畜牧业必须主动生产适应人们现代健康安全膳食所需要的畜产品，这是畜牧业可持续发展的关键所在。     

舍饲条件下猪只福利的实现与设施配套

舍饲饲养是目前养猪业中广泛采用的一种工艺模式,虽然它具有占地少、便于饲养管理、可实现一定程度的环境调控等优点,但由于舍饲条件下环境相对贫瘠,猪只的福利较难得到保障。该文重点讨论了国内外生猪舍饲条件下相关因素与猪只福利之间的关系,分析了舍饲环境下因福利问题而带来的一些不利影响。根据目前国内外现有的研究结果,指出我国应加强舍饲条件下的猪只福利问题研究的必要性,并就改善舍饲条件下猪只福利的措施及相关配套设备进行了论述,为我国养猪业持续健康的发展、增强我国养猪业的国际竞争力提供了一些思路。     

深度学习在猪只饲养过程的应用研究进展

随着人工智能技术的兴起,深度学习技术发展迅猛,在图像及音频识别、自然语言处理、机器人技术、生物信息学、化学和金融等领域中应用广泛,也是目前发展精细畜牧业重要工具。养猪业是中国的重要农业产业,生猪的体况、行为及健康状况直接影响猪场的收入水平,通过深度学习技术可以快速、准确地了解猪只的相关信息并进行精确管理,提高猪只饲养效率及动物福利水平。该研究阐述了深度学习在目标猪只检测、猪只图像分割、猪只体况及异常监测、猪只行为识别上的应用现状,提出了深度学习技术在猪只饲养过程中的改进策略,以方便研究人员快速了解其研究进展。同时总结和分析了深度学习技术在猪只饲养过程中关于数据来源及数据集、应用范围、模型优化的不足与展望,提出应建立适用于猪只领域的公共数据集和统一的数据集标准,扩大深度学习的应用范围,优化DL模型以满足实际任务需求,将深度学习应用于猪场生产实践中。该研究旨为提高猪只福利化养殖和猪场经济效益提供依据,以推动深度学习在猪只饲养过程中应用的进一步发展。     

生猪养殖污水水质指标相关性分析与建模

生猪养殖污水成分复杂且对环境存在较大的污染风险,常规实验室监测法准确性高但效率低且时效性差,自动监测法速度快但成本高。为寻求一种能兼顾两种方法优点的监测方案,该研究以一家规模生猪养殖场的排放污水为研究对象,对衡量污水水质的7个主要指标的变化特征、相关性和其中2个指标的回归建模进行了研究。通过对不同季节及不同气候条件下30组随机样本的检测与相关性分析,发现氨氮、总氮和电导率有相似的变化趋势且彼此之间均存在强相关性,相关系数分别为0.772、0.775和0.920。基于相关性分析结果,对氨氮和总氮分别进行了一元和多元回归分析建模,并确定了相对最佳的适合于氨氮的"多项式回归模型"和总氮的"综合模型"。经验证,两个模型的决定系数分别为0.855和0.953,可较好地用于评价生猪养殖污水中氨氮和总氮2个指标的浓度大小。基于这2个模型,生猪养殖污水需直接检测的主要指标的数量可有效减少、检测难度和成本均明显降低。因此,模型可为生猪养殖污水高效、低成本的自动监测方案的建立提供重要的理论基础。     

《区域水土流失监测与评价》

<正>《区域水土流失监测与评价》一书由黄河水利出版社于2015年1月出版。本书的基本内容来自于黄河水利委员会水土保持基金项目"黄土高原水土流失监测指标体系与遥感监测关键技术研究",同时也整合了相关项目的研究成果,包括"区域水土流失快速调查与评价研究"(中国科学院项目,KZ-952-S1-234)和"用于区域土壤侵蚀评价的中低分辨率坡度变换方法研究"(国家自然科学基金项目,40971173)等。     

农村环境质量监测与综合评价方法研究

对我国农村环境监测、环境质量评价现状作了简要的分析,探讨了农村环境质量指数的计算及综合评价方法,提出了农村环境质量监测布点及监测指标选择的优化原则。同时,选择生态型农村——湖南省郴州市宜章县上寮村作为典型案例进行研究,对其进行环境质量基础调查与监测,根据对上寮村的环境质量监测结果、指数的计算、综合评价方法及目前农村村庄分类情况,得出上寮村环境质量好、适合居住,与将其划为生态型农村相符。农村环境质量监测布点及监测指标选择的优化原则与指数的计算及综合评价方法的提出,对加强农村环境管理、保护和改善农村环境质量具有十分重要的意义。     

基于深度学习的鱼类养殖监测研究进展

鱼类养殖是通过人工方式在水中养殖各种鱼类的经济活动。鱼类养殖可以在淡水、海水或者盐碱水环境中进行,通过各种监测技术和设备来培育和管理鱼的生长和繁殖。传统的鱼类养殖监测方法存在效率低和准确性差等问题。近年来,基于深度学习的视觉技术的发展为鱼类养殖监测提供了新的解决方案。该文阐述了基于深度学习的视觉技术在鱼类养殖监测中的方法,并从鱼体测量、鱼类计数、鱼类摄食、鱼类游泳行为和鱼病诊断5个方面分别对研究进展进行梳理。在此基础上总结了鱼类养殖监测在数据采集与传输、建立鱼类养殖监测数据集、超规模参数模型、终端监测设备边缘计算、数字孪生、智能监测业务化应用不足等问题和展望。旨在为深度学习在鱼类养殖监测中的推广应用提供科学参考。     

畜禽体温自动监测技术及应用研究进展

体温是衡量畜禽健康状况的重要生理指标,快速准确的测温方法是进行疾病监测及诊疗的有效手段。该文针对目前畜禽养殖行业采用的体温监测技术及其发展进行阐述,重点比较了体内和体外两大类自动化测温技术的优缺点以及应用场景;详述了红外体表测温、数据传输与网络以及体温自动监测等技术在畜禽生产性能、健康监测以及行为监测等方面的应用。分析了自动测温技术存在着设备安装、数据传输、温度补偿模型建立等难点,同时表明在无创测温、测量精度、测温部位以及畜禽舍环境调控等方面应作为改进研究重点,并提出体外检测非接触式红外热成像自动测温技术以其快速、高效、无应激等优点,将成为畜禽养殖体温监测研究及应用发展的重点方向。     

舍饲条件下猪只福利的实现与设施配套

舍饲饲养是目前养猪业中广泛采用的一种工艺模式，虽然它具有占地少、便于饲养管理、可实现一定程度的环境调控等优点，但由于舍饲条件下环境相对贫瘠，猪只的福利较难得到保障。该文重点讨论了国内外生猪舍饲条件下相关因素与猪只福利之间的关系，分析了舍饲环境下因福利问题而带来的一些不利影响。根据目前国内外现有的研究结果，指出我国应加强舍饲条件下的猪只福利问题研究的必要性，并就改善舍饲条件下猪只福利的措施及相关配套设备进行了论述，为我国养猪业持续健康的发展、增强我国养猪业的国际竞争力提供了一些思路。     

人工养殖大鲵全长与体重关系的回归分析

大鲵（Andrias dayidianus）隶属两栖纲,有尾目,隐鳃鲵科,大鲵属,为我国特有的珍稀濒危两栖动物。目前在我国一些主要历史分布区掀起了一股大鲵养殖高潮,但是对当前养殖效果缺乏成熟的评价手段,因此本研究通过对陕西省汉中市和安康市两大鲵养殖场养殖的1530尾大鲵的体重和全长进行实际测量,利用SPSS分析软件对数据进行了回归分析。结果表明,体重与全长之间存在极显著的相关关系,体重与全长之间的关系主要表现为幂函数关系,其关系式为：Y=0．010 X2.867。本研究的顺利完成,为今后评价大鲵的人工养殖效果提供了科学的方法。