直觀影響種豬生長性能自動測定設備測定數據質量的因素及其閾值探討

樓平兒，戴美玲，杜秉華，毛元良，朱水芬，林文君

（浙江天蓬集團有限公司，浙江 衢州 324100）

在種豬生長性能自動測定設備的測定數據中有多種類型的異常數據，不同類型的異常情況往往被不同的主導因素影響，所以除了在《種豬自動測定設備數據中的單次最大采食量和單次最小采食量的監控閾值探討》[1]一文中提到的代表典型異常數據的一次性最大采食量和最小采食量之外，不同類型的異常數據是補充表現數據客觀不正確性的另一個重要的方面。如果眾多因素影響下的測定數據能夠看到并監控盡多表現的出錯分析結果，那么就越能得到客觀正確的評估結果。

種豬生長性能自動測定設備的測定數據中常見的異常情況還涉及到相鄰日體重變化量、數據鏈中斷、零耳牌事件、飼料稱重穩定性等方面。這些類型的異常數據分別顯示了測定數據的缺損和測定數據的精確性方面的問題。文章就這4個比較直觀的因素也分別就它們對測定數據的影響進行分析，探討其在出錯狀況時的數據“出錯閾值”和在正確性評估時的數據“正確性閾值”。

所有這些類型的數據“出錯閾值”和數據“正確性閾值”都可用于測定運行過程的監測，也可用于結測后的對數據正確性的評估。

1 數據來源概況

浙江某規模化豬場，16個測定站，2017年下半年批次和2018年上半年批次共353頭豬的測定數據。2017年共測定公豬146頭，母豬27頭，共計173頭。2018年測定公豬116頭，母豬57頭；杜洛克公豬3頭，母豬4頭，共計180頭。入測體重為23～35 kg，入測日齡為85～100 d。結測體重為100 kg。鑒于測定規程要求，統計的數據從測定豬進入測定站5 d后采信。本文采信了兩批次的事件數據。一頭豬一個采食事件數據的內容包括：測定站號、測定豬的電子耳牌號、測定豬的耳號、該次采食開始時間、該次采食結束時間、該次采食開始料槽初重、該次采食結束料槽末重該次采食的采食量、該次采食時的體重、該次采食的中間自動投料量。2017年下半年和2018年上半年的數據量分別為131 654個和174 654個，共計306 308個。我們把這些數據（以下均稱為材料數據）分成兩類：有效數據和無效數據。無效數據為沒有電子耳牌號和耳號，以及沒有體重量的數據。2017年下半年批次和2018年上半年批次16個站的有效數據分別為130 788個和172 863個。無效數據分別為866個和1 791個，為全部記錄數據的0.66%和1.03%（不以站為單位計平均值）。特別強調的是，本材料數據中沒有刪除任何一個測定站或某個測定站在某個測定時間段的數據。采集本材料數據使用的設備是奧飼本的動態投料型的生長性能自動測定系統。

2 4種數據錯誤情況

2.1 相鄰日體重變化量

如圖1所示這是一個比較直觀、直接的影響數據質量的因素，是設備故障和管理不當的原因形成的。以下的案例不在這次的材料數據內，這是相鄰日體重變化量失常的一個實例[2]。

圖1 測定過程中某一測定豬的體重量記錄散點圖

在分析這個監測項目的時候，我們需要先了解測定豬在測定期內一整天的體重實際變化狀況和計算每天體重值的方法。以下是我們材料數據有關測定豬在測定期中體重量變化的數據分析。

圖2、圖3顯示了測定豬在30～100 kg體重段內每天的實際體重增加量情況。一頭豬在上午第二次再進入測定站采食的時候往往是它一天當中體重最輕的時候，晚上睡覺前那次采食時測得的體重往往一天當中最重的一次。圖1可以看到一頭豬在一天內的體重增加量是不小的，甚至最大會超過4 kg/d，日體重增加量與它們的實際體重是相關的。測定設備自帶軟件對日體重的計算大多用中位數方法，然而計算得到每天的日體重值后卻不顯示這個變化情況，所以通常看到的是測定豬整個測定階段的日增重報告是0.8～1.2 kg范圍。

圖2 測定母豬在30～100 kg體重段內實際體重增加量曲線

圖3 測定公豬在30～100 kg體重段內實際體重增加量曲線

相鄰日體重差超過2 kg時一般是由兩種情況造成，一是設備故障，二是測定豬的體況出現問題。設備故障出錯的體重值往往遠超過2 kg的，甚至達10 kg以上[3]。所以對監測設備故障來講可以把相鄰日體重變化＞2 kg作為定義閾值，目前為止這個定義閾值可以適用于30～100 kg范圍的測定豬，包括公豬和母豬。測定豬由于疾病或其他應激也可能引起相鄰日體重變化＞2 kg，但這種變化也有3～4 kg的可能，哪怕這頭豬一天沒有采食。所以3～4 kg的差異很可能是真實的測定豬行為所致。考慮到這一點，把測定豬相鄰日體重差的定義閾值適當放大至4 kg比較合理。4 kg的定義閾值兼顧到了30～100 kg范圍體重的測定豬的正常體況變化，也兼顧到了自動測定設備已經有專門的匯總報告對測定豬的體重進行監測，而2kg的定義閾值反而會影響該監測項目對數據的正確性評估。

對該監測項目設置正確性閾值沒有普遍性的意義，因為不同廠商設備的計算方法不同，而且該事件發生在測定期的時間不同其計算的結果更是表現不同，這里監測的意義在于警示體重秤的粘連狀況，以及時地對設備進行維護。在測定數據質量管理系統中對此監測項目的的數據正確性分析和數據維護有另外的工作方法。

2.2 數據鏈中斷

這也是一個比較直觀和直接的影響數據質量的因素，引起的原因是設備故障和管理不當。與上述三個監測項目的原因一樣，這也是場內測定常見的故障，會對采食量和飼料報酬產生直接影響。這種出錯在匯總報告中往往不能一眼發現，只是在故障影響比較大的情況下才凸現，這是數據準確性方面的問題，它導致數據直接歸零，當然受影響最大的是采食量。

圖4 兩相鄰事件的間隔時間頻數分布圖

數據鏈中斷是指缺失一段時間的測定數據，本文通過分析正常狀況下測定豬在飼喂站內占用的時間進行監測。以下是測定豬（10～12頭/欄）在24 h內兩頭豬進出設備之間的時間間隔分析表，見圖4。

以上是按兩相鄰事件發生的間隔時間從0～5 h為最大和最小范圍，分組數為30，做出分析直方圖和相關的事件數正態分布圖。這里可以看到，在實際過程中測定站內相鄰兩頭測定豬采食的間隔時間發生的頻數和正態分布曲線情況。圖4顯示，在時間間隔1 h處，正態分布曲線已是鐘形的底部。

材料數據也顯示，測定欄內的測定豬在24 h內基本不間斷地進入站內采食，即使在半夜或休息時段也有采食。分析結果也顯示，絕大部分的采食事件都是一頭緊接著一頭采食的，如發生在10 min內的兩相鄰事件占了全部事件的85%以上，而98%以上的相鄰事件都是在1 h間隔時間以內發生，在3 h以內的時間間隔事件占99.97%。對更長時間間隔的統計分析是3～4 h時段的事件發生頻次為0.02%，4～5 h時段的事件發生頻次為0.003%。當然這些長時間間隔的事件通常是發生在習慣采食的空閑期，如長于3 h時段的98%以上事件結束時間均發生在0：00—6：00之間。發現一個特例是時間間隔為6 h 33 min（發生的時間區域在8:00—14:33），原因顯示是當時的主控板發生了故障。

測定站內測定豬數/槽位的密度基本上接近了大部分豬場大群的飼養密度，上述數據比較有代表性地顯示了測定豬在這方面的行為數據。按事件間隔時間圖顯示的正態分布概率來看，在2 h的相鄰事件間隔時間的概率分布密度已經小于10-10以下，發生的事件頻次為0.08%。雖然說在一般情況下近2 h的事件時間間隔大都發生在采食的空閑時間區，如0：00～6：00以前。然而不能保證這個現象必定發生在采食空閑時間段，一旦有故障可能發生在采食高峰時間段，那么其對總采食量的影響就是直接的了。所以對相鄰時間間隔的定義閾值不宜低于2 h。

但需要特別指出的是測定豬的采食空閑時間與欄內的測定豬數量有密切的關系，本文統計的材料數據是一欄11～13頭測定豬。當一欄只有6～8頭時，欄內的采食空閑時間尤其是在半夜到凌晨段時可能延長到4～6 h，而且發生的概率也明顯增加，這種情況下的定義閾值需要適當修正。

關于相鄰時間間隔的正確性閾值，則是通過計算測定缺損小時時間，換算為飼料的缺損量，無關體重。

計算方法是：

2.3 數據信息缺損（零耳牌事件）

與數據鏈中斷的意義相似，這也是數據準確性方面的問題，在實際運行過程這類故障的發生率似乎高于數據鏈中斷的發生率，所以把它單列出來。它的表現形式見圖5。

數據信息缺損主要是表現在零耳牌事件上，這也是自動測定設備在實際運行中比較常見的，雖然不等同于數據鏈缺損的故障，零耳牌事件也會缺失一段時間的采食量，對生長性能飼料報酬的計算產生直接的影響。所以0耳牌事件也作為一個專門的監測項目。零耳牌事件是由于設備故障和管理不當的原因，如設備的電子耳牌檢測功能失常、電子耳牌失效或掉落等。對此的監測比較方便，其定義閾值的設置也直接和簡單，那就是0和1。

圖5 采食記錄中的零耳牌零體重記錄

關于數據信息缺損的正確性閾值，這與數據鏈缺損計算原則相同，也是通過計算缺損的事件數，換算為飼料的缺損量，與體重無關。

計算方法是：

2.4 飼料稱重穩定性

現在普遍使用的動態投料型生產性能自動測定設備配置了兩個稱重和記錄功能，一個用于秤飼料，一個用于秤體重。從自動測定設備的設計和工作原理來講，對采食量的測定是整個測定工作的重點。構成采食量正確記錄的準確性問題已經在《種豬自動測定設備數據中的單次最大采食量和單次最小采食量的監控閾值探討》[1]一文中討論過，在此探討的是監測設備系統的飼料稱量功能的精確性問題。我們在關注飼料稱量穩定性的過程中發現測定設備的投料日志報告是反映飼料稱量精確性的一個較好而又重要的窗口，而其中的投料校正差值（DPC值）又是其中最基礎的信息來源。

從李濤等討論投料日志報告的文章中可以看到幾種典型的數據情況介紹[4]。選取其中的兩個例子，對測定設備投料功能的穩定性受到嚴重影響的情況。如圖6顯示了投料差值與投料校正值嚴重偏離的情況，經核查的主要原因是管理方面的問題。這是從發生了部分短缺飼料開始，并持續了這種狀況一段時間后，隨后的日常維護管理沒監控到而導致應用軟件程序運算出錯而致。說明了設備的運行管理是影響稱量穩定性的一個重要原因。

如圖7所示的是一個測定站在進行投料校正程序時發生投料差值和校正值（DPC值）的曲線圖，在NO.1～NO.199之間的投料差值說明這段時間的運行是穩定性不好的情況，很顯然地看到這一期間該站的投料校正值在0.16 kg左右，而這段期間的差值誤差范圍在0.1～0.26之間，其稱量的精確度誤差超過60%。經查的原因是稱重傳感器不穩定。在No.190時采取了措施后，直到No.487結束都顯示了正常狀態，采取措施前后的投料差值變化曲線說明了設備本身是引起飼料計量不穩定的又一個重要原因。

不管是何種原因，上述兩個投料功能不穩定的情況發生時都是從其投料差值上發生了異常而開始的，說明投料差值不僅在時間段上，還在具體測定報告上都是判斷采食量數據是否正確的置前因素。所以對投料日志中的投料差值進行分析，可探討出投料穩定性的出錯定義閾值。圖8是各工作站在測定全程的投料差值進行均方差分析后的情況表，反映在正常運行的狀況下設備的投料差值誤差所應該表現的范圍。

材料數據中有32個測定工作站的數據，這里用于分析投料差值偏差范圍的測定工作站只有28個站。這是因為其中有4個測定站在運行過程中曾經出現設備故障等原因，造成對其全程分析投料差值偏差的誤差較大而不足采信于分析，所以在這里舍棄。

從圖8可以看到這28個測定工作站的投料差值的偏差情況顯示了：1）投料差值的偏差范圍在測定設備一般正常運行情況下是可以保持一定的范圍，這個范圍可作為定義范圍。2）投料差值均方差與它們的變異系數呈很高的正相關性，相關系數達到0.974。這表明28個測定站中的最大均方差值可以作為一般情況下的最大值。3）28個站的平均均方差值是6.4 g，偏差最大站的投料均方差值是8.1 g，也就是說，在測定管理正常的情況下它可以作為測定工作的投料差值偏差的基本值。

上述的分析數據是建立在運行始終良好的28個站的數據之上。另外4個站雖然有過故障發生，但整體測定工作還是處于良好的管理之下，統觀整體（32個站）的平均方差值時還是達到了11.5 g。考慮到這是在實際運行中發生的還是正常的運行狀況，所以設置這個定義閾值為大于11.5 g，為±15 g比較合適。

在正常的測定運行中，投料差值的偏差主要有電子噪聲所致，再加上機械噪聲后的偏差應在10 g以下（見上面介紹的一次性最小采食量的閾值分析），這個預估值與上面統計分析到的最大均方差值為8.1 g是相接近的。另一方面，這個運行值在產生過程中至今鮮有發現動物行為的互動作用的影響，所以這個估計值沒必要擴大到±20 g。

設備廠商標注自己測定設備的稱量精確度實際上是指靜態稱量時的總精度，而稱量的特性指標如有線性度，漂移等等8大項之多[5]。如飼料稱量的精確度為1.5%，是指稱量的各項指標單獨計算后再綜合在一起的精度。然而我們的一個測定周期往往要90 d或更長，在有設備缺陷和故障的情況下，這些靜態特性中的某些指標變化往往會超出正常范圍。如圖6例的原因之一可能是漂移，圖7例的原因可能是線性度和漂移的幾個單項性能綜合影響。

關于正確性閾值，由于引起投料差值的因素較多和產生的影響也不相同，有3種類型，不同的故障類型，其影響差異很大[4]。所以盡管能在一定的定義值下監測到出錯的事件數，還是難以制定出能覆蓋所有情況的影響值，也難以量化它對飼料報酬的影響，這是因為不僅在于情況復雜，還在于投料校正值指導下的投料量具有統計意義上的誤差抵償性和平衡性。這個項目意義是通過監測飼料的稱量穩定性來監測數據的精確性，對提供設備維護和數據維護的依據都是需要的。

3 小結

在《種豬自動測定設備數據中的單次最大采食量和單次最小采食量的監控閾值探討》討論了單次最大采食量和單次最小采食量兩個監測項目，本文又討論了其他4個監測項目，包括了影響飼料稱量的穩定性、飼料的缺損、飼料和體重秤的粘連故障和數據的缺失等，這些是測定環境和設備與動物互動效應影響的一些常見和主要的因素，這些都直接或交叉影響了數據的精確和準確，使用這樣的監測結果就可以對測定結果數據做基本的正確性評估報告。

圖6 有關投料差值與投料校正值嚴重偏離的情況

圖7 有關設備元器件和設備粘連引起的投料不穩定情況

圖8 材料數據中28個測定站的投料差值的偏差情況

由于直接監測從數據在實測過程中因其精確和準確受到的影響，所以就直接反映了受測數據的正確性。對這里的受測數據來講，它已經包括了測定站的固定效應、時間效應和性別效應等一切因素對數據的影響，至于某些豬行為的間接分析因素如采食速度等對數據精確性和準確性更是相關性不大，所以也不必做那些效應與整體數據錯誤的擬合分析。

場內育種需要歷史數據，場際合作和行業平臺也需要可信和公平的數據用于交流，圍繞此目的的數據報告形式是匯總報告，數據正確性評估應該作為匯總報告的一個重要部分。匯總報告還需加入其他內容，如現場測定的數據維護記錄，還包括欄內測定頭數，飼料的成分配比和能量水平，季節和溫度，測試的日齡段等，甚至疾病和防疫等等。