规模化奶牛场泌乳牛粪便氮磷产生量预测模型研究

摘要

规模化奶牛养殖的迅速发展不可避免地产生了大量的奶牛粪便，由于缺乏合理的发展规划和充足的土地用于消纳粪便，加之粪便处理利用技术效率较低，奶牛粪便引起的环境问题，特别是氮磷污染问题日益受到关注。为了有效地预防和控制奶牛粪便对环境的污染，摸清其污染物的排放底数，从而实现其资源化和无害化的高效利用，合理估算和预测奶牛粪便主要污染物（如氮、磷等）的产生量是非常必要的。本文以黑龙江、辽宁、内蒙古、河北、山东及天津6个奶牛养殖优势省（市、区）为研究区域，共选取18家典型的规模化奶牛场为采样点，通过调查问卷的形式收集各奶牛场泌乳期奶牛日粮营养成分及产奶量、产奶天数、体重等基本生产指标，作为拟建立模型的自变量集。并采集各泌乳期奶牛的粪便样品，分析测定其氮磷产生量，作为拟建立模型的因变量集。本试验共获得131组有效基础数据和其对应的粪便氮磷产生量，并按5∶1的比例将其分为训练数据集（110组）和测试数据集(21组)，分别用于模型的建立和验证。基于训练数据集的110组基础数据，利用SAS9.3统计分析软件，通过相关性分析和逐步回归分析建立了泌乳牛粪便氮磷产生量的预测模型，并通过3折交叉验证对建立的预测模型进行了内部验证。利用测试数据集的21组基础数据对模型进行了外部验证。主要结果如下:
　　(1)在粪氮产生量预测模型中，分别基于粗蛋白含量CP、产奶量MY建立的单变量预测模型(FN=71.176+4.707×CP; FN=91.243+1.876×MY)以及基于粗蛋白含量CP和磷摄入量PI建立的双变量预测模型(FN=21.564+4.101×CP+0.746×PI)的校正决定系数RC2小于0.5，校正均方根误差RMSEC较大，模型预测精度较差，无法用于预测泌乳牛粪氮产生量。
　　(2)在粪氮产生量预测模型中，分别基于氮摄入量NI、有机质摄入量OMI、磷摄入量PI和产奶量MY及氮摄入量NI和产奶天数DIM建立的预测方程(FN=40.956+195.383×NI;FN=-4.134+7.823×OMI; FN=57.880+0.573×PI+1.455×MY; FN=27.131+207.64×NI+0.036×DIM)的校正决定系数0.5≤RC2≤0.7，模型可用于泌乳牛粪氮产生量的预测。但其3折交叉验证和外部验证结果存在差异，模型稳定性和预测精度仍需进一步提高。
　　(3)在粪氮产生量预测模型中，基于有机质摄入量OMI和体重BW建立的预测方程（FN=33.050+7.809×OMI-0.06×BW）和基于干物质摄入量DMI和粗蛋白含量CP建立的预测方程（FN=-33.480+6.885×DMI+2.296×CP）的校正决定系数RC2大于0.7，校正均方根误差RMSEC相对较小，模型内部预测能力和外部预测能力均较高，模型稳定性好，可作为推荐预测模型，用于精确预测泌乳牛粪氮产生量。
　　(4)在粪磷产生量预测模型中，分别基于产奶量MY、氮摄入量NI、有机质摄入量OMI和干物质摄入量DMI建立的单变量预测模型的校正决定系数RC2均小于0.5，校正均方根误差RMSEC较大，模型精确度较差，无法用于预测泌乳牛粪磷产生量。基于日粮磷摄入量PI建立的粪磷产生量的预测模型(FP=21.087+0.340×PI)的校正决定系数RC2为0.67，校正均方根误差RMSEC为4.99 g·d-1·head-1。模型内部验证和外部验证结果较一致，模型稳定性较高，预测准确度较好，可作为推荐预测模型，用于预测泌乳牛粪磷产生量。

目录

声明

摘要

英文缩略表

第一章 引言

1．1 选题依据与研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 基于畜禽粪便理化指标快速预测其主要污染物含量

1．2．2 基于近红外光谱分析快速预测畜禽粪便主要污染物含量

1．2．3 基于日粮营养组成快速预测畜禽粪便主要污染物产生量

1．3 研究目的

1．4 研究内容

1．5 技术路线

第二章 试验材料与方法

2．1 研究区域概况

2．2 数据收集

2．3 样品采集与测定

2．3．1 样品采集

2．3．2 指标测定

2．4 数据处理与分析

2．4．1 粪便氮磷产生量

2．4．2 统计分析方法

第三章 数据特性分析

3．1 泌乳牛基础数据特性分析

3．1．1 泌乳牛日粮组成

3．1．2 泌乳牛日粮营养成分及基本生产状况特-l生

3．2 泌乳牛粪便氮磷产生量

3．2．1 泌乳牛粪氮产生量

3．2．2 泌乳牛粪磷产生量

第四章 泌乳牛粪便氮磷产生量预测模型

4．1 预测模型的自变量集

4．1．1 自变量间的相关性分析

4．1．2 自变量子集

4．2 泌乳牛粪氮产生量预测模型

4．2．1 单变量预测方程

4．2．2 多变量预测方程

4．3 泌乳牛粪磷产生量预测模型

4．3．1 单变量预测方程

4．3．2 多变量预测方程

第五章 模型评估与验证

5．1 预测方程的评估

5．1．1 粪氮产生量预测方程评估

5．1．2 粪磷产生量预测方程评估

5．2 预测方程的验证

5．2．1 内部验证

5．2．2 外部验证

6．1 主要研究结论

6．1．1 粪氮产生量预测模型

6．1．2 粪磷产生量预测模型

6．2 创新点

6．3 存在的问题及建议

参考文献

附录

致谢

作者简历