奶牛泌乳曲线分析与饲养管理

本研究通过对泌乳曲线的峰值、波形等变化的分析，找出了影响产奶量的主要因素，并提出了改进措施。     

云南省某奶牛场奶牛泌乳曲线拟合及泌乳规律分析

[目的]分析云南省某奶牛场奶牛群的产奶性状,旨在揭示相应的变化规律,以期为今后牛群的科学饲养管理提供基础和依据.[方法]利用昆明雪兰牛奶有限责任公司采用SAS系统对4个奶牛场1 954胎产奶量的测定数据,进行了统计分析,对泌乳曲线进行了拟合.[结果]成功拟合了牛群1～8胎的泌乳曲线,8个曲线方程的相关指数(R2)都在0.89以上,所拟合的泌乳曲线方程可靠性高.[结论]几乎所有胎次的泌乳奶牛产奶量都呈现了产奶量随泌乳月份逐渐下降的变化趋势,高产月份的产奶性能未充分表现.不同胎次的产奶量变化规律也不明显,高产胎次的高产性能表现不够充分.     

公牛家系泌乳曲线的研究

本文根据北京黑白花奶牛２２个公牛家系的女儿泌期资料，利用Ｗｏｏｄ模型估计了各公牛家系的泌乳曲线参数，并且按照家系内女儿的不同胎次，所在牧场和产犊年份分组作了更加深入的研究。所考虑的曲线参数为规模因子ａ。产奶量上升率ｂ和下降率ｃ；次级参数包括３０５天实际产奶量，３０５天估计产奶量，高峰月份，高峰月产奶量和泌乳持久力。结果表明，与低产公牛家系相比，高产公牛家系的泌乳曲线通常具有较高的初始产奶量，参数ａ     

乳牛的泌乳曲线、机械挤奶与鲜乳的初步处理

1泌乳曲线 母牛分娩开始产奶,到干奶期前的整个泌乳期内,其每月的泌乳量呈规律性变化,将泌乳量随时间的变化规律用图解曲线的方式表示,该曲线称为泌乳曲线。泌乳曲线包括每个月的泌乳量随月份变化规律曲线,每个月平均日泌乳量升降的规律曲线,每胎的泌乳量随胎次变化规律曲线等三种形式。乳牛第一胎后泌乳量逐渐上升,在3-5胎内达到终生泌乳量的高峰,然后逐渐下降。一般高产牛上升幅度大,曲线在高峰期较平稳,下降缓慢。所以,泌乳牛产后如泌乳量迅速升高,达到最高峰并在高峰期能维持高产的时间较长,泌乳曲线较平,下降慢,则总产较高。饲养管理上应采取适当措施,促进产量迅速上升,尽量发挥其生产潜力,并维持其平稳下降。通过泌乳曲线的分析可知乳牛各阶段饲养管理情况,另外在乳牛选种工作中也有重要意义。     

不同模型拟合奶牛泌乳曲线的效果分析

收集921头荷斯坦牛1～5胎共2386胎次的第1～10泌乳月泌乳资料,选择Wood模型和多项式模型拟合奶牛泌乳曲线。结果,Wood模型对该奶牛群1～5胎(第1～10泌乳月)泌乳曲线的拟合精度R2偏低(0.8753～0.9791);剔除第1泌乳月,Wood模型拟合泌乳曲线(第2～10泌乳月)R2显著提高(0.8753～0.9791),拟合效果优秀。多项式模型对1～5胎(第1～10泌乳月)泌乳曲线进行拟合,R2都在0.90以上,拟合精度高,估计误差小。     

用MATHCAD及时间序列分析建立乳牛泌乳曲线模型

乳牛泌乳曲线的分析和应用，是对乳牛泌乳曲线期内产奶规律的总结和归纳，有利于针对泌乳规律采取适当的育种和饲养管理措施，充分发挥奶牛泌乳能力。本文用MATHSOFT公司的世界著名数学软件MATHCAD为工具，使用最小二乘法建立Wood氏不完全r曲线模型，然后用该模型的余项建立AR参数模型。对昆明二农场的５０头乳牛的泌乳曲线进行了分析研究。现将方法和结果分告于后。１数学模型１９６７年Wood提出了不完全r曲线模型Yt＝atbe １对于荷斯坦乳牛用产奶量的对数形式表示不完全r曲线模型可以解释８９…     

泌乳曲线的数学描述

泌乳曲线可用一般方程Ｙ＝Ａ１（ｔ）２（ｔ）来进行数学表述，方程中Ａ为一个正纯数，（ｔ）是单调增函数，１＝１为其渐近线，２是一个单调减函数，它具有单位起始值，２＝０为其渐近线。可供１．选择的函数有：１—ｂ。ｅ－ｂ１ｔ（Ｍｉｔｓｃｈｅｒｌｉｃｈ）、１／［１＋ｂ。／（ｂ１＋ｔ）］（Ｍｉｃｈａｅｌｉｓ－Ｍｅｎｔｅｒ）、１／［１＋ｂ０／（ｂ１＋ｔｂ２）］（一般动态饱和）、１／（１＋ｂ。ｅ－ｂｔ）（罗辑斯谛）、ｂ。ｅｘｐ［（—Ｉｎｂ。）（１—ｅ－ｂ１ｔ）］（Ｇｏｍｐｅｒｔｚ）和［１＋ｔａｎｈ（ｂ。＋ｂ１ｔ］／２（双曲正切）；可供２选用的函数有：ｅ－ｅｔ（指数）和１／（１＋ｃｔ）（倒直线）。于是可得到１２种模型，且Ｙ＝Ａｔｂｅ－ｅｔ（Ｗｏｏｄ模型）适合于２３头试验牛整个泌乳期内的数据。Ｍｉｔｓｃｈｅｒｌｉｃｈ×数式、Ｍｉｃｈａｅｌｉｓ－Ｍｅｎｔｅｎ×指数式、罗辑斯谛×指数式、罗辑斯谛×倒直线式及Ｗｏｏｄ模型都很适配。有了这些模型，达到产奶高峰的时间、最大产奶量、整个泌乳期的总产奶量以及在衰减期中点的相对衰减等的表达式都得到了。Ｍｉｔｓｃｈｅｒｌｉｃｈ×指数式模型一般比Ｗｏｏｄ模型适配得更好，与Ｗｏｏｄ模型不同的是，它对所?     

奶牛泌乳曲线的制定与优化测定方法探讨

乳牛自产犊起开始泌乳,其日产奶量随时间的推移而呈规律性变化,表现在泌乳初期产奶量迅速增高,经过一定时间达到顶峰,以后则逐渐下降直到干乳.为了建立这一动态过程的数学模型,比较不同处理条件下的泌乳状况,揭示泌乳过程的遗传规律,当然对泌乳过程的信息掌握得越多分析的结论就越可靠,但受限于试验投入,通常只能测量泌乳过程的一些特定的泌乳点,问题的关键是如何选择好这些测量点,且不失较高研究精度.     

荷斯坦牛泌乳曲线的拟合分析

通过对安徽荷斯坦牛泌乳曲线进行拟合分析，结果 Wood模型对泌乳曲线的拟合精度为（R^2)=0.2336-0.5661；若剔除第1个泌乳月，对2-10个泌乳月利用Wood模型再次拟合，拟合精度则显著提高，达到0.9左右，使用f(t)=∑i=1^5αit^i-1模型拟合泌乳曲线，拟合精度达到0.9442-0.9955。     

用多相函数描述奶牛泌乳曲线

用多相函数描述奶牛泌乳曲线○湖南农业大学（长沙市４１０１２８）张元跃金枚荷奶牛泌乳期内泌乳的规律性变化,称为泌乳曲线。了解和掌握奶牛的泌乳曲线,对于科学地选择和饲养奶牛,提高养殖奶牛的经济效益都是非常重要的。自从本世纪２０年代以来,用数学函数描述和分...     

基于Meta分析的母羊泌乳模型构建及泌乳性能预测

母羊泌乳量不仅关乎母羊自身营养需求,也是影响羔羊生长发育的重要因素,准确预测母羊泌乳量在母羊和羔羊精准饲养中具有现实意义。本文利用方差倒数Meta分析方法研究母羊泌乳曲线模型及泌乳参数,并对其泌乳性能进行预测。分别在Web of Science、CNKI等文献数据库中检索母羊泌乳曲线及影响因素的相关文献,依据纳入标准筛选和提取泌乳曲线相关参数,采用方差倒数Meta分析方法进行合并,综合评估母羊泌乳曲线及其影响因素。共纳入文献22篇,提取数据98条。结果显示：山羊泌乳曲线模型为y=0.943 8t^{0.359 9}e⁽(-0.008 5t)),绵羊为y=0.677 2t^{0.349 4}e⁽(-0.014 0t)),乳用山羊为y=1.143 7t^{0.318 7}e⁽(-0.008 0t)),非乳用山羊为y=0.419 0t^{0.468 1}e⁽(-0.011 8t)),乳用绵羊为y=0.796 8t^{0.256 2}     

高产荷斯坦奶牛泌乳曲线的特征及相关分析

选取285胎次第三、四胎305d产奶量超过8000kg的安徽荷斯坦牛的泌乳资料，利用Wood模型（Yt=ate^b-ct）进行高产荷斯坦奶牛泌乳曲线特征及相关的分析。结果表明：按照达到泌乳高峰周时间的不同对选取奶牛进行分级，11组Wood模型拟合泌乳曲线的平均拟合精度（R^2）为0.939（幅度为0.899-0.962）。随着达到泌乳高峰周时间的推迟，规模因子a具有逐渐降低的趋势；而产奶量上升率b、产奶量下降因子c、泌乳持久力表现与a相反的变化趋势。在相关分析中，MY（实际产奶量）与EMY（估计产奶量）、PY（高峰月产奶量）为强正相关，r(相关系数）分别为0.999和0.776，与持久力为中等正相关（r=0.379），与a、b、c的r分别是0.905、－0.875、0.731，与PY的相关程度较弱（r=-0.140）。     

奶牛泌乳曲线数学模型拟合和早期预报

本研究根据北京地区黑白花奶牛500个完整泌乳期的产奶记录资料研究了Wood模型、改进多项式模型、回归模型的拟合以及回归模型的预报情况。拟合结果表明,利用Wood模型来估计北京地区黑白花奶牛产奶量是可行的,但在取样间隔天数较大时估计奶量与实际奶量间有较大的偏差。鉴于此,作者提出了改进多项式模型,采用了ALI的回归模型,按对Wood模型进行拟合的同样方法对这两个模型进行了拟合,拟合精确度都较Wood模型有所改进。取样间隔天数大时,改进多项式模型的拟合精确度提高的幅度较大。回归模型的预报奶量与实际奶量呈较一致的变化规律,这对早期选种具有一定的实践意义。     

奶牛泌乳曲线的拟合与优化测定点的选择

奶牛自产犊起开始泌乳 ,其日产奶量随时间的推移呈规律性变化 ,泌乳初期产奶量迅速增高 ,经过一定时间达到顶峰 ,以后逐渐下降直至干乳。泌乳过程是泌乳性状连续表现的过程 ,为了建立这一动态过程的数学模型 ,比较不同处理条件下的泌乳状况 ,揭示泌乳过程的遗传规律 ,对泌乳过程的信息掌握得越多 ,分析的结论就越可靠。但通常只能测量泌乳过程的一些特定的泌乳点 ,如何选择好这些测量点 ,是保证较高研究精度的关键。本文以制定泌乳曲线为例 ,探讨在保证泌乳曲线足够拟合精度的前提下 ,对泌乳过程的优化测定方法。１材料本文所用资料取自东北…     

黑白花奶牛泌乳曲线参数的方差组份和遗传特性分析

本文根据北京黑白花奶牛８６０个有完整记录的泌乳期资料，利用Ｗｏｏｄ模型进行了泌乳曲线参数估计，并通过最小二乘法对估计结果进行了方差分析和相关性分析，估计了曲线参数的遗传力（ｈ＾２）、遗传相关（ｒＡ）、表型相关（ｒＰ）和环境相关（ｒＥ）。方差分析表明，父畜和胎次对产奶量（ＭＹ）、估计产奶量（ＥＭＹ）、ａ、ｃ、高峰月份（ＭＰＹ）和高峰月产奶量（ＰＹ）有极显著影响（Ｐ＜０．０１）；对持久力有显著影响（Ｐ     

奶牛场的数据化管理

正对于牧场来讲,数据化管理是非常重要的一个环节,没有数据就没有调整,没有调整就没有改变。只有时刻关注牧场的生产数据并及时对牧场的饲养管理做出调整,才能够达成年终生产目标。     

奶牛泌乳曲线参数最小二乘均值的估计

利用Ｗｏｏｄ模型，按照总群、产犊胎次、产犊年份和不同牧场四种取样方法对黑白花奶牛泌乳曲线参数进行估计，并且进而估计不同取样角度下曲线参数的最小二乘均值的结果表明，按胎次、年份和牧场取样提高了样本的同质性和估计结果的准确性。通过方差分析剔除胎次、产犊年份、牧场及公牛的影响所获得的总群泌乳曲线参数呈现出最低的标准误。