肉鸡动态生长仿真模型的研究

肉鸡动态生长仿真模型的研究蔡辉益中国农科院饲料研究所国家饲料工程技术中心[e-mail]01068975110一、前言•养殖企业的经济效益与很多因素有关.•因素相互作用的复杂性使得人们想准确预测生产效率或生产系统的长期利润成为梦想•利用数学模型把这些概念和知识转变成数学公式并和先进的计算机技术相结合用于企业（一）、生长模型概述1、模型的定义•将动物营养学、生理学、数学及计算机技术相结合，得到联系实际的能在一定程度上反映动物生理的数学积分方程或由此而产生的计算机程序。模型是一系列基于生物学反应的数学公式，用于预测一定的营养和环境条件下动物的生理学反应。模型的固有特征是对实际条件的提炼、模拟并阐述主要对象的数量关系。2模型的分类•2.1经验和机制模型•经验模型-----主要着眼于描述，是建立在大量观察值的基础之上，反映两个或多个变量之间相互关系的模型，通常是回归方程和拟合曲线。经验模型很少有什么限制，对于一给定的数据集，总能找到一个经验模型，其拟合效果要比机制模型好。2模型的分类•机制模型---则是对变异因素和系统的机理等进行详细描述，通常被许多假设或理论限制得很严，难以建立，即使有较多的参数可供调试，也是一样。归根结底，每个机理模型最终都是建立在经验之上的。•静态模型是不含时间变量的模型。在这类模型中，系统行为随时间变化的任何改变都略而不计。当前所建立的大部分营养需要模型都是静态模型。静态模型不能反映时间维度的变化，只能用于确定某一确定时刻系统的状态。世界上的一切事物都是以一定速度在变化的，因此静态模型只能是一个近似式。2.2静态和动态模型•动态模型则含时间变量t，它与静态模型相比复杂得多。它通常表述因变量随时间变化而发生的变化，在某个时间点上，系统的变化率有可能为零，这时就变为一个静态模型。由于动物生长过程就是随时间的增长而变化的过程，因此动态模型适于描述和预测动物的生长。2.2静态和动态模型•2.3确定和随机模型•确定模型经过数学公式的计算只能产生一个结果.•随机模型考虑了变异因素的概率分布，可产生一个结果范围。当不确定因素多时，采用随机模型就非常重要•3.1变量•3.2参数和常数•3模型的要素•3.3微分方程•微分方程描述模型中的状态变量如何因时间而变化。动态确定性模型由描述这些状态变量如何随时间变化的一阶微分方程组成，微分方程的个数与状态变量的个数相同。典型的用于动态确定性模型的一次微分方程等于所有输入之和减去输出之和。•3模型的要素•生物学模型只是一个真实系统的大概描述，很难准确描述在所有环境条件下系统的行为。•评价的目的是检查一定条件下模型的可利用性。在一定的环境条件下模型预测准确并不说明它在任何环境下都是正确的，但是，其可应用的环境越广，其预测能力越强。•4.模型的评价（二）、动物生长模型的国内外研究现状•国外发展现状•Pettigrew(1989)提出的模型包含了能量、蛋白质的利用过程，涉及到营养代谢的生化规定。•近年来大量工作致力于子模块的研究，如瘤胃饲料通过的数学模型、脂肪代谢模型、奶牛乳腺模型、瘤胃发酵模型、猪的能耗模型和肾脏动态模型等，这些模型的建立为更高水平的生长模型的建立打下坚实的基础，推动了动物模型的发展。国内发展现状•蔡辉益(1995):家禽模型的发展综述•冯定远（1997）:肉鸡静态模型•李德发(2001):猪静态模型•（三）、常用的生长模型•1、经验模型：•一直以来，研究者在研究一种描述生长和时间之间关系的数学模型。常见的有：•Robertson方程：W=A/(1+exp(-KA(t-In(A-W0)/(KA))•Gompertz方程:W=Woexp(L/K)(1-exp(-Kt)•其中，W是活重，T是日龄，Wo是初生重。•2、机制模型•最经常被参考的模型是WhittemoreandFawcett(1976)所提出的模型，这个模型描述了生长猪体增重和胴体组成与饲料采食量、饲料组成、环境温度之间的函数关系。其中心环节是蛋白质的沉积。MoughanandBlack(1986)也提出了具有相似概念的生长猪模型。（四）、生长模型的输出结果•动物生长模型的输出结果包括:体蛋白质、体脂肪、体灰分和水分的重量；模拟养殖结束时动物活重、羽毛重、料重比等。•本试验是假设在环境条件适宜、营养成分平衡且随意采食充分、动物无疾病应激的条件下所测得的蛋白质日沉积量可作为体蛋白日沉积上限的一种合理近似。•试验1、理想饲养环境和营养平衡日粮条件下肉鸡最大体蛋白日沉积量本试验选用了200只AA肉仔鸡进行饲养和屠宰试验，模拟了体重与体蛋白之间关系的异速方程Y=aXb和描述体重与日龄关系的Gompertz方程。通过两个方程的结合得到了体蛋白与日龄之间关系的方程Pdmax≈Pd=C*a*b*EBWb*In(A/EBW)，以确定体蛋白的沉积上限。•试验1、理想饲养环境和营养平衡日粮条件下肉鸡最大体蛋白日沉积量表1根据AA育种公司提供的肉鸡生产性能得到的Gompertz方程的参数值品种性别ABCt*公58134.3960.0307048.2AA肉鸡母44574.2180.0319645表2利用试验数据拟合体重与日龄关系的Gompertz方程的参数值动物性别ABCt*NR2公6130.874.830.03643.751000.9938AA肉鸡母3965.154.590.04533.861000.994AA肉公鸡体重与日龄关系日龄42.0035.0028.0021.0014.007.00.00Value体重3000200010000图1肉仔公鸡体重随日龄变化的趋势图AA肉母鸡体重与日龄关系日龄42.0035.0028.0021.0014.007.00.00Value体重母3000200010000图2肉仔母鸡体重随日龄变化的趋势图•本研究采用Whittemore等（1988）的方法，将体重对时间的函数以及体蛋白量的异速生长方程结合在一起，估计体蛋白的沉积上限•根据本试验的结果，建立的模型方程为：•2）体蛋白的日沉积量与体重之间方程的建立•公鸡最大体蛋白沉积量Pdmax≈Pd=0.036*0.1166*1.0639*LBW1.0639*In(6130.87/LBW)•母鸡最大体蛋白沉积量Pdmax≈Pd=0.045*0.1168*1.0615*LBW1.0615*In(3965.15/LBW)4、其它实用技术的发展•采食量、体组成之间的关系、体蛋白和体重之间关系的数学模型是建立生长模型所必需的组成部分，这些模型参数建立的准确性直接影响着生长模型预测的准确性。•本试验选用200只AA肉仔鸡进行饲养和屠宰试验，以确定模型的参数。试验结果表明，试验2日粮充分营养水平下采食量、体蛋白和体重、体组成之间相互关系数学模型的建立•根据体重预测采食量的公式为FI=0.556*LBW0.75(公)；FI=0.5313*LBW0.75(母)。•根据代谢体重预测采食量的公式为FI=MEI/MEp=(7.2394*LBW0.75)/MEp(公)；FI=MEI/MEp=(6.9169*LBW0.75)/MEp(母)，其中MEp是待预测日粮中的代谢能。•体蛋白与体重之间的关系为Pt=0.1592(LBW1.0258)(公)；Pt=0.1479(LBW1.0319)(母)。•体水分与体蛋白之间的关系为WAT=7.2756(Pt0.8775)(公)；WAT=7.1274(Pt0.8814)(母)。•体灰分与体蛋白之间的关系为Ash=0.1446(Pt1.0225)(公)；Ash=0.1427(Pt1.0332)(母)。•体脂肪与体蛋白之间的关系为EE=0.3662(Pt1.0214)(公)；EE=0.2761(Pt1.1238)(母)。•试验3、不同日粮条件下验证肉鸡动态仿真生长模型•为了评价所建立的肉鸡动态仿真生长模型的有效性和实用性.•本试验分别设计了高低两种不同营养水平的日粮，选择400只肉鸡进行饲养和屠宰试验，公母分开饲养，每个处理5个重复，每个重复20只鸡。饲养期6周。以此对仿真模型进行调试和验证。表3以采食量为衡量指标比较肉公鸡生长模型预测值与实测值（单位：克）低营养水平组高营养水平组周龄预测值实测值偏差预测值实测值偏差样本数1101.25125.2119.1492.09100.178.071002212.53230.747.89197.25205.594.061003364.42406.3910.33341.30383.2510.951004557.82644.5813.46520.26580.6710.401005791.90748.78-5.76729.21745.642.2010061072.761150.716.77978.401020.984.17100表4以体重为衡量指标肉公鸡生长模型预测值与实测值的比较（单位：克）低营养水平组高营养水平组周龄预测值实测值偏差预测值实测值偏差样本数1126.65114.1-11.00132.06116.18-13.671002281.96279.5-0.88301.18298.4-0.931003529.33577.168.29573.06626.58.531004849.34956.8911.24926.881045.411.3410051280.201389.657.881404.771498.146.2310061837.841901.63.352024.562067.822.09100•试验4、模型的组装及运行调试•本试验的目的是采用VisualBasic程序进行编程，并根据饲养试验和屠宰试验的结果进行运行调试，确定模型选用的公式和参数值。•1.在理想饲养环境和日粮条件下建立了肉鸡最大体蛋白日沉积量Pdmax的模型。•2.建立了采食量与体重和时间的关系，体组成之间的关系、体蛋白与体重关系的模型并确定了相应参数。•三、试验小结•3.验证试验结果表明，本研究根据营养剖分原理所建立的肉鸡生长动态预测模型具有一定的实用性和可靠性。•三、试验小结请多指教！