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奶牛各胎次產乳量相關性分析與產乳量的預測

2015-08-01 14:46:35張衛軍
獸醫導刊 2015年24期
關鍵詞:分析

張衛軍

(寧國市河瀝農業綜合管理服務中心,安徽寧國 242300)

奶牛各胎次產乳量相關性分析與產乳量的預測

張衛軍

(寧國市河瀝農業綜合管理服務中心,安徽寧國 242300)

本文研究不同胎次的產乳量與終生產乳量的相關性,把通過早期產乳量預測終生產乳量的方法與不同泌乳期之間的相關性聯系起來做了對比研究,試圖找出最佳的預測方法,有利于根據泌乳的規律性早期選種。

產乳量;分析;預測

1 材料與方法

1.1 試驗材料

選用安徽淮南奶牛場21頭成年荷斯坦奶牛1~5胎有完整記錄的各胎次305d產乳量為試驗材料,不足305天或超過305天的產乳量利用校正系數表校正。

1.2 方法

分析各胎次產乳量的變化規律以及相關性的研究,產乳量與終生產乳量的相關性,得出各胎次產乳量間以及各胎次產乳量與終生產乳量之間存在一定程度的相關性,且各胎次的產乳量與終生產乳量之間的相關系數均達到顯著水平,我們就可應用早期的產乳量來預測終生產乳量,篩選出最佳的預測回歸方程。

2 試驗結果與分析

2.1 各胎次產乳量的相關性分析

2.1.1 分析各胎次產乳量的變化規律

表1 各胎次(五胎)平均305d產乳量(kg)

由表1可看出:第1胎到第4胎處于泌乳上升階段,第4胎達到最高峰,然后逐漸下降;第1~3胎上升速度最快,第3~4胎上升比較慢,第5胎開始下降。可以認為產乳的高峰期在第3到第5胎。

由表1可以得出圖1,如下:

圖1 21頭奶牛各胎次平均產乳量與胎次間的多項式回歸分析曲線

同時可得到此胎次間產乳量的回歸方程y=-254.52x2+1933.1x+3213.3,其中y為胎次產乳量,x為胎次,其擬合精度R2=0.8512,故用此方程可以描述奶牛各胎次的平均產乳量,從而為預測總產乳量打下基礎。

2.1.2 各胎次產乳量相關性研究

第1胎至第5胎各胎次產乳量之間的相關性是通過各胎次產乳量計算其相關系數來進行的,見表2。

表2 21頭奶牛各胎次(五胎)產乳量的相關系數

從表2總體上看,表格的左上方的數據偏小,右上方的數據偏大。不同胎次的相關性,呈均勻遞減的現象(個別胎次間的相關性有差異),相鄰胎次的相關性較大,聯系較為緊密,也就是說不同胎次間曲線的連接是“均勻”而“光滑”的,泌乳的均衡性較好。

2.1.3 各胎次產乳量與終生產乳量的相關性

本文的終生產乳量是通過每一頭奶牛1~5胎的產乳量之和求得,各胎次產乳量與終生產乳量的相關系數經統計分析見表3。

表3 各胎次產乳量與終生產乳量的相關系數

從表3看出:各胎次產乳量與終生產乳量的相關系數都存在極顯著的相關性,都維持在一個較高的水平上。其中以第4胎產乳量與終生產乳量的相關系數為最高0.8862,這和我們前面所研究的第4胎與其它各胎次的產乳量都有較大的相關性有關,因而和終生產乳量有較高的相關性相一致。另外,第1、2胎與終生產乳量的相關系數也較高分別達到0.5977、0.6932,說明通過第1胎、第2胎產乳量預測終生產乳量有一定的可行性。

2.2 通過各胎次產乳量預測終生產乳量

利用Excel軟件,產乳量為X軸,終生產乳量為Y軸,得出各胎次產乳量與終生產乳量的回歸方程如表4。

表4 各胎次產乳量與終生產乳量的回歸方程及預測與實際終生產乳量的相關系數

由表4看出:單胎資料建立的回歸方程預測的精度較復合胎次預測的精度差。在單胎資料預測中,以第3胎建立的回歸方程預測的精度最高,映證了表2所研究的第3胎與產乳高峰期的第4胎r34=0.5981為較大,同時也映證了表3中第3胎、第4胎產乳量與終生產乳量的相關系數為最高的特點(分別為0.7805、0.8862)。在復合胎次預測終生產乳量的回歸方程中,以“1+2+3”預測的終生產乳量與實際終生產乳量的相關系數為最高,達到0.9630。

3 討論

(1)現代家畜育種均為多目標性狀,其中最重要的性狀通常要求測定準確可靠、簡便易行。奶牛產奶量是奶牛育種中最主要性狀之一,個體產奶量的測度成為一項經常性的重要工作。傳統的測定方法(全稱測法、每月測定3d法、每月測定1d法等)工作浩繁,準確性差,難以給選種和生產提供及時、準確的信息。而本文通過多元回歸,選用最佳的多項式回歸,這樣得出來的相關系數較高(0.9630)。

(2)淮南奶牛場奶牛的泌乳曲線同理論上的泌乳曲線基本吻合,但其與理論上的高峰期在4~6胎有出入,淮南奶牛場的奶牛在第4胎就達到了泌乳高峰,這極有可能是受當地的地理環境、氣候以及飼養管理條件的影響,這里將不再討論。

(3)奶牛產奶量的預測回歸方程,也并不是對任何地方奶牛場都實用的,各地最好制定適合本地區奶牛產奶量的預測回歸方程,如果暫時沒有,可借用生產條件相似地區的,但推廣應用若干年后,需要重新制定新的預測回歸方程。

[1]陳幼春,許尚忠.利用伽瑪曲線估測奶牛產奶量的研究(一)[J].畜牧獸醫學報,1988,19(2):85-90.

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