基于不同行为时间的奶牛健康状况评价

S831.7; 如何高效准确地监测和管理好奶牛是当前规模化奶牛场发展的关键.该文通过对17头奶牛休息时间、反刍时间和采食时间的连续61d监测和行为记录,利用SPSS23.0软件,结合Logistics回归分析法对试验数据进行统计分析,并构建了奶牛健康状况评价模型.研究结果表明:1)与正常行为期间相比,奶牛非正常行为期间的平均休息时间增加25.7%,反刍时间和采食时间分别平均减少12.7%和2.3%.2)荷斯坦泌乳奶牛正常行为时间呈正态分布,每天(24 h)平均休息时间为300~600 min,反刍时间为400~700 min,采食时间为200~400 min.非正常行为时间呈离散状分布,无明显...

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Published in农业工程学报 Vol. 35; no. 19; pp. 238 - 244
Main Authors 郑国生, 施正香, 滕光辉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学农业农村部设施农业工程重点实验室,北京100083 01.10.2019
北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心,北京100083
中国农业大学水利与土木工程学院,北京100083%中国农业大学农业农村部设施农业工程重点实验室,北京100083
中国农业大学水利与土木工程学院,北京100083
Subjects
health assessment
算法
algorithms
logistic regression analysis
监测
逻辑回归分析
健康评价
cows
behavior
monitoring
行为
奶牛
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2019.19.029

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Summary:S831.7; 如何高效准确地监测和管理好奶牛是当前规模化奶牛场发展的关键.该文通过对17头奶牛休息时间、反刍时间和采食时间的连续61d监测和行为记录,利用SPSS23.0软件,结合Logistics回归分析法对试验数据进行统计分析,并构建了奶牛健康状况评价模型.研究结果表明:1)与正常行为期间相比,奶牛非正常行为期间的平均休息时间增加25.7%,反刍时间和采食时间分别平均减少12.7%和2.3%.2)荷斯坦泌乳奶牛正常行为时间呈正态分布,每天(24 h)平均休息时间为300~600 min,反刍时间为400~700 min,采食时间为200~400 min.非正常行为时间呈离散状分布,无明显分布规律.3)休息时间和采食时间是预测模型的主要影响因素,其中采食时间对模型预测概率的影响力较休息时间大,在其他条件不变的情况下,采食时间水平每增加1个单位,奶牛非正常行为预测概率变化扩大4.2倍.奶牛非正常行为预测模型预测结果与人工目视观察结果比较,模型预测准确率为91%.该研究可为现代规模化奶牛场科学、精准化管理提供参考.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.19.029