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奶牛各胎次产乳量相关性分析与产乳量的预测

2015-08-01张卫军

兽医导刊 2015年24期
关键词:终生奶牛场产奶量

张卫军

(宁国市河沥农业综合管理服务中心,安徽宁国 242300)

奶牛各胎次产乳量相关性分析与产乳量的预测

张卫军

(宁国市河沥农业综合管理服务中心,安徽宁国 242300)

本文研究不同胎次的产乳量与终生产乳量的相关性,把通过早期产乳量预测终生产乳量的方法与不同泌乳期之间的相关性联系起来做了对比研究,试图找出最佳的预测方法,有利于根据泌乳的规律性早期选种。

产乳量;分析;预测

1 材料与方法

1.1 试验材料

选用安徽淮南奶牛场21头成年荷斯坦奶牛1~5胎有完整记录的各胎次305d产乳量为试验材料,不足305天或超过305天的产乳量利用校正系数表校正。

1.2 方法

分析各胎次产乳量的变化规律以及相关性的研究,产乳量与终生产乳量的相关性,得出各胎次产乳量间以及各胎次产乳量与终生产乳量之间存在一定程度的相关性,且各胎次的产乳量与终生产乳量之间的相关系数均达到显著水平,我们就可应用早期的产乳量来预测终生产乳量,筛选出最佳的预测回归方程。

2 试验结果与分析

2.1 各胎次产乳量的相关性分析

2.1.1 分析各胎次产乳量的变化规律

表1 各胎次(五胎)平均305d产乳量(kg)

由表1可看出:第1胎到第4胎处于泌乳上升阶段,第4胎达到最高峰,然后逐渐下降;第1~3胎上升速度最快,第3~4胎上升比较慢,第5胎开始下降。可以认为产乳的高峰期在第3到第5胎。

由表1可以得出图1,如下:

图1 21头奶牛各胎次平均产乳量与胎次间的多项式回归分析曲线

同时可得到此胎次间产乳量的回归方程y=-254.52x2+1933.1x+3213.3,其中y为胎次产乳量,x为胎次,其拟合精度R2=0.8512,故用此方程可以描述奶牛各胎次的平均产乳量,从而为预测总产乳量打下基础。

2.1.2 各胎次产乳量相关性研究

第1胎至第5胎各胎次产乳量之间的相关性是通过各胎次产乳量计算其相关系数来进行的,见表2。

表2 21头奶牛各胎次(五胎)产乳量的相关系数

从表2总体上看,表格的左上方的数据偏小,右上方的数据偏大。不同胎次的相关性,呈均匀递减的现象(个别胎次间的相关性有差异),相邻胎次的相关性较大,联系较为紧密,也就是说不同胎次间曲线的连接是“均匀”而“光滑”的,泌乳的均衡性较好。

2.1.3 各胎次产乳量与终生产乳量的相关性

本文的终生产乳量是通过每一头奶牛1~5胎的产乳量之和求得,各胎次产乳量与终生产乳量的相关系数经统计分析见表3。

表3 各胎次产乳量与终生产乳量的相关系数

从表3看出:各胎次产乳量与终生产乳量的相关系数都存在极显著的相关性,都维持在一个较高的水平上。其中以第4胎产乳量与终生产乳量的相关系数为最高0.8862,这和我们前面所研究的第4胎与其它各胎次的产乳量都有较大的相关性有关,因而和终生产乳量有较高的相关性相一致。另外,第1、2胎与终生产乳量的相关系数也较高分别达到0.5977、0.6932,说明通过第1胎、第2胎产乳量预测终生产乳量有一定的可行性。

2.2 通过各胎次产乳量预测终生产乳量

利用Excel软件,产乳量为X轴,终生产乳量为Y轴,得出各胎次产乳量与终生产乳量的回归方程如表4。

表4 各胎次产乳量与终生产乳量的回归方程及预测与实际终生产乳量的相关系数

由表4看出:单胎资料建立的回归方程预测的精度较复合胎次预测的精度差。在单胎资料预测中,以第3胎建立的回归方程预测的精度最高,映证了表2所研究的第3胎与产乳高峰期的第4胎r34=0.5981为较大,同时也映证了表3中第3胎、第4胎产乳量与终生产乳量的相关系数为最高的特点(分别为0.7805、0.8862)。在复合胎次预测终生产乳量的回归方程中,以“1+2+3”预测的终生产乳量与实际终生产乳量的相关系数为最高,达到0.9630。

3 讨论

(1)现代家畜育种均为多目标性状,其中最重要的性状通常要求测定准确可靠、简便易行。奶牛产奶量是奶牛育种中最主要性状之一,个体产奶量的测度成为一项经常性的重要工作。传统的测定方法(全称测法、每月测定3d法、每月测定1d法等)工作浩繁,准确性差,难以给选种和生产提供及时、准确的信息。而本文通过多元回归,选用最佳的多项式回归,这样得出来的相关系数较高(0.9630)。

(2)淮南奶牛场奶牛的泌乳曲线同理论上的泌乳曲线基本吻合,但其与理论上的高峰期在4~6胎有出入,淮南奶牛场的奶牛在第4胎就达到了泌乳高峰,这极有可能是受当地的地理环境、气候以及饲养管理条件的影响,这里将不再讨论。

(3)奶牛产奶量的预测回归方程,也并不是对任何地方奶牛场都实用的,各地最好制定适合本地区奶牛产奶量的预测回归方程,如果暂时没有,可借用生产条件相似地区的,但推广应用若干年后,需要重新制定新的预测回归方程。

[1]陈幼春,许尚忠.利用伽玛曲线估测奶牛产奶量的研究(一)[J].畜牧兽医学报,1988,19(2):85-90.

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