智慧养殖管理模式在养猪生产中的应用

随着现代科技的发展,物联网、区块链、人工智能、云计算、5G通信技术已经融入到人们的生活中,智能化设备将逐步解放劳动力资源,代替人类开展各项智慧化的复杂工作。在社会经济大发展和国家乡村振兴战略大背景下,为了更好地适应智慧畜牧业的发展趋势,文章以养猪生产为例,主要从现代化技术应用方面综述了国内外智慧畜牧的发展过程,描述了智慧畜牧业的概念及关键性技术,介绍了当前智慧养猪模式及其共性化智能管理技术方案、市场销售及溯源体系建设等,目的是为推广应用智慧养殖提供技术参考,进一步提高养猪生产效率和科技含量,提升智能管控水平,增进动物福利,实现资源共享,更好地推动养猪业朝着现代化、高质量、可持续方向发展。     

中国荷斯坦奶牛第二泌乳期泌乳曲线模型的研究

【目的】满足对奶牛个体营养需要量的精确预测,探索乳成分的分泌规律。【方法】以中国荷斯坦奶牛第二泌乳期305d产奶量为基础,从6000—13000kg,按1000kg为间隔分为7个区间对289头奶牛进行分组,分别采用Wood、Gompertz经验模型和Dijkstra机理模型对每月测定并校正到标准日期的产奶数据进行模拟。通过SAS非线性参数估计和均方误差(MSE)分析,筛选得到了21套泌乳产量区间的泌乳曲线模型,并通过模型的参数揭示了每个区间的起始产量(y0)、达到泌乳高峰时的天数(tm)、高峰产量(ym)和泌乳持续力(r(th))等泌乳特性指标。【结果】通过分析模型参数及特性指标的规律表明,上述3类数学模型均能较好反映中国荷斯坦奶牛第二泌乳期不同产量区间的泌乳规律,但是3种模型中的估测参数及其派生的泌乳特性参数表现出不同的特征:Wood和Gompertz的模型参数a、b、c基本与泌乳区间平均产量(Yavg)呈现规律性变化(模型14例外),但Dijkstra模型的参数a、b、c和d与Yavg未表现出规律性;由模型参数决定的泌乳特性参数对y0的估计Wood模型有局限性,由Gompert模型决定的y0的规律性最优,而Dijkstra模型得到的y0值变异大,不能反映实际结果;对tm的计算结果,总体上Wood模型值均高于其它2种模型的计算结果,而后两种模型除在最低产量与最高产量区间上出现较大差异及变异外,其它5个泌乳区间上的计算值基本一致;而3种模型在不同泌乳区间上对Ym和r(th)的计算结果的吻合性高度一致。【结论】上述建立在中国荷斯坦奶牛第二胎不同泌乳区间上泌乳曲线模型为准确预测奶牛营养需要、实施奶牛的精细饲养提供了依据。     

猪的净能体系及计算机应用系统研究进展

从猪的能量体系在饲养实践中的重要性入手,分析猪饲料消化能体系、代谢能体系和净能体系的各自特点,尤其是净能体系的研究进展。文献分析表明:采用净能体系配制猪日粮能较好地预测其生产性能,并可通过控制可消化氨基酸与净能的比值,起到配制低蛋白日粮降低饲粮成本的效果。由于净能的测定目前受到方法、猪的遗传特性、猪的生长生理阶段和环境等因素的制约,所以获得准确的饲料净能值对营养工作者无疑是持久的挑战。     

中国饲料成分及营养价值表(2011年第22版)制订说明

一、本次修订版本是在《中国饲料成分及营养价值表1990年第1版至2010年第21版》的基础上,结合①中华人民共和国农业部2004发布修订的猪、鸡、牛等饲养标准;②科技基础条件平台建设项目动物科学与动物医学数据中心建设;③农业部重大行业科技项目饲料营养价值和畜禽饲养标准研究与应用;④动物营养学重点实验室自主研究课题及奶业973项目等研究工作基础上修订的,同时参考了Feedstuffs2011版饲料成分表、法国饲料数据库、德国德固赛饲料氨基酸数据库、2009年日本饲料成分表等数据。继续完善了饲料中的饲料成分与营养价值数据,对部分发布过的生物学效价数据再次进行了调整。     

种猪场健康养殖网络管理系统的研制

一个基于C#、VB.NET和JavaScript编程语言,以SQL2005为数据库,以Windows2003为服务器平台的种猪场健康养殖网络管理系统,包括基础数据的维护、生产管理、猪群繁殖、饲养与饲料、疾病与防疫、销售管理、统计图表、场内管理和系统维护共九大模块.     

规模化肉牛场数字化网络平台开发与应用

为满足集约化肉牛场数字化管理水平和提高繁育效率及遗传进展,基于肉牛从妊娠、产犊、哺乳、干奶到下一个繁殖周期的生产管理流程,将肉牛划分为犊牛、青年牛、育肥牛、成年牛等类型,在设计肉牛基本信息的数据标准规范基础上,采用.Net及SQL Server 2008网络数据库技术,构建了规模化肉牛场包括繁殖、产犊到饲养营养等数据管理及智能分析平台,实现了对肉牛繁殖与育肥生产最核心数据的网络远程数字化管理,主要包括胎间距、胎次结构、系谱跟踪及牛只资料卡等在线动态分析与数据的定向排序与输出,包括母牛发情配种、初检复检、产犊、犊牛断奶、转群、淘汰等各类生产事件的智能提醒,以及各种繁殖、育肥参数的可视化图形统计分析等。对生产过程基本数据的分析及与数据挖掘,提升了基础数据的利用价值,更有利于对规模化肉牛场管理者的科学决策。     

对偶模型在畜禽饲料配方优化设计上的应用

 在一般线性规划配方模型基础上通过引入其对偶线性规划问题 ,以求解参与优化计算的养分项目即资源的影子价格。在配方优化设计领域 ,养分资源的影子价格揭示了当增减参与计算并希望最终达到的养分指标时对最终饲粮成本的影响程度。某一资源影子价格的值越大 ,表明其对配方的最低成本影响越突出 ;而影子价格为“零”的养分指标是指其在特定取值范围内 ,该指标的达成对最低成本不构成影响 ,同时笔者还讨论了今后我国饲料配方技术研究的深层次发展方向     

生猪及其产品从农场到餐桌质量溯源解决方案——以天津市为例

 【目的】满足政府监管猪肉的安全生产和食品消费者的知情权,保障猪肉食品的公共安全。【方法】采用动物的标识技术、PDA智能识读技术、GPRS技术、Intranet和Internet等技术,结合中国《畜禽标识和养殖档案管理办法》,提出基于猪肉安全生产的物质流与信息流的跟踪与溯源流程,设计集约化养猪场及散养模式下养殖、屠宰与销售环节的元数据及相应的关系型数据表,并开发上述3个环节的数据记录系统,以及面向政府监管和消费者查询的公共网络平台。【结果】开发的集约化养殖过程信息系统在记录猪只各种事件数据的基础上,具有对饲料添加剂和兽药使用的业务预警功能,能及时向溯源中央数据库提交出栏猪只的养殖过程事件;开发的PDA数据采集系统,能移动采集散养猪只的养殖事件数据,并通过GPRS远程提交溯源数据;开发的基于web技术的天津猪肉质量溯源平台,具有在线集成来自养殖、屠宰和销售环节的各种标识数据及有关猪肉质量安全数据,并实现标识的转换与数据的关联,最终实现从生产源头向消费终端的跟踪和反方向的可追溯。【结论】本研究开发的或集成的各种标识技术、元数据规范及数据记录系统和web查询平台,经过实际应用是可行的,个别技术瓶颈随通讯技术的发展将得到解决,其全面实施将为保证猪肉质量安全生产的监管及满足消费需求提供技术支撑。     

北京肉仔鸭蛋氨酸和赖氨酸需要量研究

蛋氨酸和赖氨酸试验各4个处理 ,各设4个重复 ,每重复试验鸭14只。0～2周龄饲粮处理水平分别为 :蛋氨酸0.35 %、0.40 %、0.45 %和0.50 % ;赖氨酸0.80 %、0.90 %、1.00 %和1.10 %。2～5周龄饲粮处理水平为 :蛋氨酸0.25 %、0.30 %、0.35 %和0.40 %;赖氨酸0.55 %0.65 %、0.75 %和0.85 %。测定14日龄和35日龄试验鸭血清尿素氮和尿酸氮含量。结果表明 :(1)蛋氨酸0.35 %处理组的活重和增重显著低于其它各处理组 (P<0.05) ,0.40 %处理组显著低于0.45 %和0.50 %处理组(P<0.05)。饲料报酬0.35 %组显著低于0.50 %处理组。(2)蛋氨酸0.25 %组5周龄体重显著低于其它处理 (P<0.05) ;2～5周龄体增重0.25 %组显著低于0.35 %和0.40 %组(P<0.05)。2～5周龄饲料报酬检验差异不显著 (P>0.05)。0～2周龄和2～5周龄各蛋氨酸水平饲料采食量差异不显著 (P>0.05)。 (3)2周龄体重和0～2周龄体增重以饲粮0.80 %赖氨酸水平组显著低于其它处理 (P<0.05) ,饲料报酬差异不显著 (P>0.05)。 (4)5周龄体重和2～5周龄增重0.55 %处理组显著低于其他处理 (P<0.05) ;2～5周龄饲料报酬0.55 %与0.65 %、0.75 %、0.85 %处理间差异显著 (P<0.05) ,采食量无显著差异 (P>0.05)。 (5)0～2周龄饲粮蛋氨酸各处理对14日龄试验鸭血清尿素氮和尿酸氮无显著影     

全文检索技术在国家饲料数据中心网站中的应用

随着计算机产业的发展 ,以计算机存储设备为载体的电子信息愈来愈多 ,这些信息大致可分为两类 :结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数据或统一的结构加以表示 ,诸如企业财务帐目、生产数据、学生的分数数据等等。非结构化数据指无法用数字或统一的结构表示 ,而以图像、声音乃至网页等等表示。据统计 ,非结构化数据占整个信息量的 80 %以上。对于结构化数据 ,用ＲＤＢＭＳ(关系数据库管理系统 )技术来管理是目前最好的一种方式。而非结构化数据的大量涌现 ,对数据存储和检索技术提出了完全不同的新需求。ＲＤＢＭＳ由于自身底层结…