基于雷達圖的蛋雞舍綜合環(huán)境舒適度評價及應用

杜欣怡，滕光輝，杜曉冬，劉慕霖，王朝元,2

基于雷達圖的蛋雞舍綜合環(huán)境舒適度評價及應用

杜欣怡1，滕光輝1※，杜曉冬1，劉慕霖1，王朝元1,2

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學水利與土木工程學院，農(nóng)業(yè)部設施農(nóng)業(yè)工程重點實驗室，北京 100083；2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)工程建筑與環(huán)境重點實驗室，北京 100083）

環(huán)境是影響蛋雞健康與生產(chǎn)性能的關鍵因素，為對蛋雞舍環(huán)境進行綜合性的舒適度評價，該研究將除濕熱環(huán)境之外的空氣環(huán)境質量也納入評價指標體系中，采用模糊數(shù)學方法，研究了重要環(huán)境參數(shù)在規(guī)?；半u舍環(huán)境舒適度綜合評價中的權重，對舍內溫度、濕度、CO2濃度、氨氣（NH3）濃度、風速等關鍵環(huán)境參數(shù)進行歸一化處理，建立了基于多元環(huán)境參數(shù)的雞舍綜合環(huán)境舒適度評價指數(shù)（Comprehensive Environmental Index, CEI），并基于LabVIEW軟件開發(fā)了一套評價系統(tǒng)，可將上述環(huán)境參數(shù)在雷達圖中進行可視化展示，以及對單因素環(huán)境參數(shù)和環(huán)境舒適度進行預警。通過實際使用中雞舍環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析驗證，CEI能夠體現(xiàn)舍內整體環(huán)境舒適度的變化，對各個時段環(huán)境因素間的相互作用做出應答，尤其是溫度降低導致空氣環(huán)境質量影響上升的時段。該研究對于綜合評價蛋雞舍環(huán)境條件并進行精準控制，提高環(huán)境舒適度，提供了方法支撐。

溫度；環(huán)境調控；動物；環(huán)境舒適度；LabVIEW；環(huán)境因素權重；雷達圖

0 引 言

在蛋雞產(chǎn)業(yè)中，品種、飼料、環(huán)境及防疫等因素共同決定了蛋雞生產(chǎn)力水平。隨著蛋雞產(chǎn)業(yè)不斷向規(guī)模化集約化發(fā)展，蛋雞舍的環(huán)境質量已成為影響蛋雞生產(chǎn)性能與動物福利的重要因素[1-2]。

目前國內外相關研究主要集中于單個環(huán)境因素對生產(chǎn)的影響，其中最受關注的是溫度。蛋雞產(chǎn)蛋期生產(chǎn)的最適溫度為21 ℃，溫度過低會加大雞只的能量消耗，造成產(chǎn)蛋量下降；過高則會引起雞只呼吸性堿中毒等一系列生理病變，導致死淘率上升[3]。因此，適宜的溫度是蛋雞發(fā)揮較高生產(chǎn)潛能的前提。此外，在集約化蛋雞生產(chǎn)中，密閉舍中高濃度的NH3會對蛋雞健康與生產(chǎn)造成顯著影響，冬季表現(xiàn)最為明顯[4]。舍內NH3濃度過高，會引起日采食量下降、蛋雞黏膜損傷、易感染呼吸道疾病及眼病等問題[5]；而適當?shù)耐L可以有效降低有害氣體和粉塵等的濃度，改善舍內空氣質量。張少帥等則研究了風速對雞的生理指標及免疫指標的影響，結果表明，在偏熱處理條件下當風速達到1.5 m/s以上時會顯著降低血清中皮質酮和白介素-1的含量，說明風速可以降低高溫下雞的炎癥反應[6]。

基于此類研究，行業(yè)中已產(chǎn)生一些針對蛋雞舍環(huán)境的評價方法，夏季一般通過由溫度濕度組成的熱濕環(huán)境對舍內環(huán)境狀況進行評價，冬季則主要以CO2濃度作為環(huán)境調控的監(jiān)測指標。然而對于蛋雞產(chǎn)業(yè)來說，溫度、濕度、CO2濃度、NH3濃度及風速等都是影響蛋雞生產(chǎn)環(huán)境的關鍵因素[7]。僅側重單項指標，則無法對多種環(huán)境因子進行綜合分析與評價，導致多維數(shù)據(jù)之間的有機聯(lián)系被切斷，無法挖掘其中蘊含的信息。如何從多環(huán)境參數(shù)角度進行綜合分析，從而對環(huán)境舒適度進行綜合評價，最終達到系統(tǒng)改善與提升蛋雞舍環(huán)境的目標，成為畜禽環(huán)境研究的熱點。對于多維環(huán)境參數(shù)綜合分析方法已有一定的討論，模糊數(shù)學、概率統(tǒng)計以及矢量代數(shù)等的方法都曾被應用于多維數(shù)據(jù)的分析。但由于畜禽舍的環(huán)境系統(tǒng)變量具有數(shù)量多、慣性大，非線性變化等特點，并且伴隨耦合及延時等現(xiàn)象[8]，以上方法在實際的應用中都存在一定問題。

本文采用模糊數(shù)學方法，以期建立基于多元環(huán)境參數(shù)的雞舍環(huán)境舒適度綜合評價指數(shù)，實現(xiàn)對雞舍環(huán)境舒適度的綜合評價；在家禽生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)平臺基礎上，基于LabVIEW軟件開發(fā)了一套評價系統(tǒng)，將蛋雞舍環(huán)境參數(shù)在雷達圖中進行可視化展示，實現(xiàn)對單因素環(huán)境參數(shù)和環(huán)境舒適度的展示與預警。

1 材料與方法

1.1 雷達圖分析法

雷達圖分析法又稱為綜合財務比率分析法，可以將多因素進行同步比較，原本用于對財務狀況進行綜合分析與評價，因其評估過程簡單明了、結果直觀形象的顯著特點，近年來逐漸在食品感官評價以及電能綜合質量等的評價分析中應用[9-10]。利用雷達圖分析法進行評估時，主要考慮因素的個數(shù)和變化范圍，將評價因素標準化處理后分別通過雷達圖的軸數(shù)及軸長來表示，并通過計算面積作為評價指標進行綜合分析，其構造如圖1所示。

注：n為雷達圖中評估因素的個數(shù)。

本文中雷達圖各軸分別與舍內某一環(huán)境參數(shù)相對應。在蛋雞生產(chǎn)中，將不同環(huán)境參數(shù)在雷達圖中描點連接形成多邊形，通過計算多邊形的面積建立綜合評價指標，以綜合評價蛋雞舍環(huán)境舒適度。

1.2 蛋雞舍綜合環(huán)境舒適度評價參數(shù)

1.2.1 環(huán)境參數(shù)選取及適宜范圍確定

在規(guī)模蛋雞生產(chǎn)中，當雞舍環(huán)境處于一定的參數(shù)區(qū)間雞只能夠維持正常的生理指標和生產(chǎn)性能（本文設為“生存區(qū)間”），而在適宜的區(qū)間則能夠更好地保障其健康水平（設為“舒適區(qū)間”），以避免由于環(huán)境不適所導致的激素水平不穩(wěn)定[6]。經(jīng)對文獻綜合分析以及實地調研，本文選取溫度、濕度、風速、CO2濃度、NH3濃度為蛋雞舍環(huán)境舒適度評價的5個指標，其舒適區(qū)間和生存區(qū)間如表1所示。

表1 5項環(huán)境單因素的舒適區(qū)間及生存區(qū)間[11-14]

1.2.2 不同季節(jié)環(huán)境因素權重

隨著季節(jié)的變化，規(guī)?；u舍中的各環(huán)境因素對舍內綜合舒適度的影響程度也有所不同。以夏季為例，雞舍中由溫度、濕度、氣流速度構成的熱濕環(huán)境對蛋雞的影響最大，對綜合環(huán)境舒適度的貢獻最大；由于通風量大，舍內的空氣質量環(huán)境一般較好，在綜合評判過程中所占的權重相對較小。冬季條件下，隨著通風量的減小，舍內CO2等空氣質量環(huán)境的所占比例則顯著上升。根據(jù)夏季和冬季雞舍內環(huán)境的不同特點，團隊中的白士寶在其關于蛋雞舍環(huán)境舒適度評價的研究中，利用層次分析法，通過構建環(huán)境因素指標判斷陣，計算出夏季雞舍環(huán)境因素權重集夏和冬季雞舍環(huán)境因素的權重集冬[15]，如表2所示。

表2 各環(huán)境因素的權重[15]

值得注意的是，不同氣候條件下，各環(huán)境因素對舍內綜合舒適度的影響會有所不同。因此，本研究所提到的各環(huán)境因素權重在實際應用時需要根據(jù)試驗時間及地點的變化來重新計算。

1.3 環(huán)境參數(shù)轉化及舒適度評價指標構建

1.3.1 環(huán)境因素數(shù)據(jù)的轉化

由于各環(huán)境因素量程與量綱均不相同，且各因素之間相互影響機制尚不完全明確，無法在適宜應用范圍內對其進行定量計算。為在雷達圖上計算面積，同時便于觀察，需將各項環(huán)境參數(shù)進行歸一化處理，使其具有相同的變化區(qū)間，并利用模糊數(shù)學方法，統(tǒng)一其量綱為1。根據(jù)舍內環(huán)境及蛋雞生理特點，采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)需歸一化使各因素舒適區(qū)間縮小至0～5，生存區(qū)間縮小至0～10。例如，海蘭褐蛋雞飼養(yǎng)手冊中建議，產(chǎn)蛋期最適溫度為21 ℃。因此，本研究在對溫度進行評價時，將21 ℃設定為基準0分，5～32 ℃間的溫度數(shù)值依據(jù)圖2中曲線轉化為相應評分，低于5 ℃或高于32 ℃均為10分。氣體濃度同樣依圖2轉化為0～10的相應數(shù)值，作為氣體環(huán)境的評分。如此，各環(huán)境因素歸一化后的結果均為0～10的評分，再根據(jù)模糊擬合的思想，將環(huán)境因素的模糊評價區(qū)間定量化，即依其對相鄰整數(shù)隸屬度，將評分數(shù)值取整數(shù)0～10，作為單項環(huán)境因素的評分。

1.3.2 基于雷達圖的綜合環(huán)境舒適度評價指標構建

本研究選取表1中5項環(huán)境因素作為雷達圖的軸，舍內環(huán)境數(shù)據(jù)歸一化及模糊擬合后在雷達圖的軸上描點，形成不規(guī)則的五邊形。將五邊形各軸長根據(jù)表2中權重加權后，軸上各點坐標相應變化，呈現(xiàn)出加權后的五邊形。

圖2 各環(huán)境因素歸一化示意圖

如圖3所示，夏冬兩季中，單項環(huán)境因素評分同為5分（舒適區(qū)域五邊形）和10分（生存區(qū)域五邊形）的環(huán)境狀況加權后形成的五邊形存在顯著差異，說明各因素在不同季節(jié)對舍內環(huán)境舒適度的影響程度有所區(qū)別。此時的五邊形看作5個具有相同銳角的三角形，通過正弦定理分別計算其面積，公式如下。

注：圖中數(shù)字為單項環(huán)境因素評分。

1.4 蛋雞舍環(huán)境舒適度監(jiān)測系統(tǒng)搭建

為驗證蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)，于2019年1－2月及7－8月，在河北省邯鄲市涉縣的華裕家禽育種有限公司父母代雞舍中（以下簡稱試驗雞舍）進行了現(xiàn)場試驗, 飼養(yǎng)品種為海蘭灰父母代蛋雞。試驗雞舍所處地區(qū)屬于溫帶大陸性季風氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。雞舍長100 m、跨15 m、檐口高5 m，為4疊層籠養(yǎng)模式，雞舍分為上下2層；采用封閉式管理模式，配備機械通風、自動喂料、集蛋、清糞等機電一體化設備。

1.4.1 環(huán)境監(jiān)測傳感器選型及布點

蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)，需要監(jiān)測雞舍的溫度、濕度、風速、CO2濃度和NH3濃度。試驗前，依據(jù)量程、靈敏度、價格等因素，對傳感器進行了選型。選擇北京昆侖海岸傳感器有限公司JWSH-515S-ACD型號溫濕度傳感器及JQAW-3AC型號CO2傳感器，北京東方奇豐科技有限公司EE65-VB9型號風速傳感器及深圳市安帕爾科技有限公司AP-G-NH3-1-J型號NH3傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)，選取阿爾泰科技有限公司DMA-3058F型號數(shù)據(jù)采集卡進行數(shù)據(jù)的收集與傳輸。此外，現(xiàn)場另布置傳統(tǒng)溫度計等，對儀器測量所得數(shù)據(jù)進行驗證，其誤差均不超過5%。

在試驗雞舍進行傳感器的監(jiān)測點布置時，綜合考慮雞舍結構，濕簾及風機位置，雞舍養(yǎng)殖模式等，選定雞舍內傳感器分布位置如圖4所示。由于舍內粉塵濃度大等環(huán)境因素可能對傳感器產(chǎn)生不良影響，為便于安裝及維護，將氨氣傳感器布點在氨氣濃度最大的風機附近，并安裝在雞舍左后方的墻上。其余傳感器均位于左起第二列與第三列雞籠之間，接近舍內的水平中心位置；比較重要的環(huán)境參數(shù)如溫濕度和CO2濃度，都在舍內多處布點監(jiān)測，有助于準確測量舍內各點狀態(tài)；風速傳感器位于雞舍前端，離風機最遠的位置；傳感器的高度統(tǒng)一布點在雞舍的垂直中心位置，便于安裝和測量。為了能夠對試驗雞舍內環(huán)境舒適度進行更為嚴格的控制，環(huán)境數(shù)據(jù)經(jīng)采集后取多組數(shù)據(jù)中的最大值，由系統(tǒng)進行舒適度評分的計算。

圖4 環(huán)境監(jiān)測布點

1.4.2 基于雷達圖的蛋雞舍環(huán)境舒適度評價軟件開發(fā)

蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)的軟件程序采用LabVIEW V17.0進行程序編寫，圖像像素分析及面積計算采用MATLAB 2016a軟件，數(shù)據(jù)存儲與提取于MySQL 5.6.12 Community Server(GPL)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫通過ODBC數(shù)據(jù)源連接，連接程序采用LabVIEW Database Connectivity Toolkit編寫。系統(tǒng)主要包括雞舍環(huán)境數(shù)據(jù)實時采集與展示，單因素及綜合舒適度評價與預警等功能。

在應用中，傳感器采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集卡傳輸?shù)椒掌髦校瑢h(huán)境數(shù)據(jù)以時間為主鍵進行每一組的標記，并將數(shù)據(jù)歸一化及模糊擬合后的單項環(huán)境因素評分顯示出來，同時在雷達圖中呈現(xiàn)出該時間環(huán)境條件下的五邊形圖像。提取圖像并計算面積后，通過對比相應季節(jié)CEI閾值，對環(huán)境舒適狀態(tài)進行判定，超過閾值即顯示紅色警報。

2 結果與分析

2.1 評價系統(tǒng)的實現(xiàn)

根據(jù)綜合環(huán)境舒適度評價模型原理、系統(tǒng)需要實現(xiàn)的功能、環(huán)境信息傳感器及數(shù)據(jù)特點，依托1.4.2中軟件程序，在隊列消息處理的框架下對系統(tǒng)進行設計和編程，系統(tǒng)人機界面雷達圖及預警效果如圖5所示。其中，雷達圖中紅色五邊形表示舒適區(qū)間邊界，藍色五邊形表示生存區(qū)間邊界，綠色五邊形表示該時間標記下的舍內環(huán)境狀態(tài)[16]。IP地址為試驗雞舍數(shù)據(jù)采集卡的IP，Area表示該采集卡時間標記下環(huán)境數(shù)值在雷達圖中形成五邊形的面積，即CEI。

根據(jù)1.3.1中歸一化及模糊擬合的原理，雞舍中傳感器采集到的數(shù)據(jù)轉化為相應的單項環(huán)境因素評分，并與該時間標記下的環(huán)境狀態(tài)一同顯示在系統(tǒng)的人機界面上。單項環(huán)境因素評分越接近0，表示該因素越舒適。評分超過5，系統(tǒng)即表示為單項環(huán)境紅色預警，說明該因素處于不舒適的狀態(tài)。同時，系統(tǒng)中呈現(xiàn)描述環(huán)境狀態(tài)的雷達圖五邊形圖像，并計算CEI值。由于不同季節(jié)各環(huán)境因素權重不同，相同環(huán)境條件下，加上不同權重后求得的CEI也不同。同樣環(huán)境因素均為5分的紅色五邊形在加上夏冬兩季相應權重后，求得的面積分別為2.316和1.877，對應夏季和冬季的CEI閾值。系統(tǒng)提取雷達圖五邊形圖像并計算面積即得到該時間標記下的CEI值，若CEI超過閾值，則判定舍內環(huán)境處于不舒適的狀態(tài)，對環(huán)境狀況進行紅色預警。同樣的，CEI越接近0分，說明環(huán)境狀況越好，指數(shù)越高，說明環(huán)境越不舒適。

圖5 蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)人機界面

CEI是對5項環(huán)境因素綜合評價的結果，單項環(huán)境因素超出舒適范圍會對CEI產(chǎn)生影響，但由于加權等的數(shù)據(jù)處理過程，CEI仍可處于閾值之下。此時需采取相應措施，對超出舒適范圍的環(huán)境因素進行調控。

2.2 蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)應用結果分析

根據(jù)試驗時間，在2019年1－2月及7－8月間收集雞舍內環(huán)境數(shù)據(jù)，并在本蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)中進行展示及評判。根據(jù)指標構建原理，在計算CEI時應參照各季節(jié)相應環(huán)境因素權重，并在系統(tǒng)中設定相應閾值以進行環(huán)境舒適度的判定，并依據(jù)判定結果進行預警。

為避免每天舍內環(huán)境變化的差異被均值掩藏，本研究對出現(xiàn)夏季最高氣溫及冬季最低氣溫的日期進行具體分析。氣象數(shù)據(jù)顯示，2019年邯鄲市在冬季1月15日及夏季8月1日出現(xiàn)試驗期間的極端天氣，故選擇這2 d對舍內環(huán)境舒適度變化進行分析。

2.2.1 夏季舍內綜合環(huán)境舒適度變化分析

夏季溫度和濕度的權重分別為0.433和0.242，其變化對調節(jié)舍內環(huán)境，提升綜合舒適度具有重要意義。同時，由于雞舍中熱環(huán)境參數(shù)對蛋雞的影響具有協(xié)同作用，特別是在高溫高濕的情況下必須通過增大籠間風速，從而降低雞的體感溫度，達到顯著改善其環(huán)境舒適性的目的[17-18]。在夏季，本文所開發(fā)的基于雷達圖的蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)，可以更為直觀的體現(xiàn)溫濕風的綜合影響，克服了溫濕指數(shù)（Temperature-Humidity Index，THI）中只考慮溫濕度而忽略風速影響的不足。另外，THI是根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)進行數(shù)值計算從而評價熱濕環(huán)境，而本研究中雷達圖分析法可以將調控期間的關鍵環(huán)境狀態(tài)進行實時可視化展示，有利于及時全面而準確地掌握并精準調控舍內環(huán)境。

圖6所示為8月1日試驗雞舍內CEI及THI的變化趨勢圖。環(huán)境綜合評價系統(tǒng)中CEI閾值設置為2.316，即圖中的警示線（Warning Line，WL）?？梢钥闯?，8月1日試驗雞舍CEI均處于WL之下，說明全天環(huán)境條件均在舒適區(qū)間內。CEI指數(shù)在6:00及17:00左右降到最低，舍內環(huán)境達到一天之中最舒適的狀態(tài)；而在12:00－16:00指數(shù)則接近閾值，說明該時段需要特別關注。

圖6 2019年8月1日舍內綜合環(huán)境舒適度指數(shù)與溫濕指數(shù)變化

在夏季，由于太陽輻射及空氣對流等原因，雞舍白天與夜晚的環(huán)境條件存在較為明顯的區(qū)別，最大溫差為13 ℃。6:00－18:00，由于舍外溫度最高上升至34 ℃，熱濕環(huán)境成為影響雞舍舒適度的關鍵因素。在此時段內，CEI與THI對環(huán)境的評價結果應呈現(xiàn)高度的相似性。實際上，在6:00－10:00時段，雖然CEI與THI的結果已開始呈現(xiàn)相似的變化趨勢，由于CEI將除溫度、濕度之外的風速、CO2及NH3的濃度也納入監(jiān)測的范圍，而雞舍內環(huán)境因素相互影響，使得環(huán)境變化存在延時性，其對舍內環(huán)境的評價結果與THI仍存在區(qū)別，說明CEI可以更加靈敏地體現(xiàn)舍內環(huán)境綜合舒適度的變化。10:00－18:00，在熱濕環(huán)境在評價體系中占據(jù)主導地位的情況下，CEI與THI的變化幾乎一致。18:00以后，隨著舍外溫度下降至23℃，舍內通風量逐步降低，CO2、NH3等空氣污染物濃度逐步增高，舍內空氣質量環(huán)境對整體舒適度的影響增大，因此CEI與THI的評價結果差別顯現(xiàn)。1:00－5:00，溫度下降對環(huán)境舒適度產(chǎn)生正面影響，同時舍內CO2濃度由950 mg/m3上升至1 400 mg/m3左右，對綜合環(huán)境舒適度的負面作用增強。此時段內 THI呈階段式下降，而CEI由于CO2濃度的上升出現(xiàn)小幅升高后也開始下降，整體上比THI更能體現(xiàn)舍內綜合環(huán)境質量的變化。

2.2.2 冬季舍內綜合環(huán)境舒適度變化分析

在冬季，基于舍內維持溫度及空氣質量的需要，需要保證最小通風量。此時溫度和CO2濃度的權重分別為0.429和0.283。關注舍內風速及CO2濃度的變化，有利于精準控制舍內空氣流通速度，在保證溫度的前提下，防止CO2濃度過高造成雞只呼吸困難或NH3濃度升高導致空氣環(huán)境質量下降等問題。圖7所示為1月15日試驗雞舍內CEI的變化。1月15日屬于冬季時間，應將系統(tǒng)CEI閾值設置為1.877。由于1月15日整天CEI均遠低于閾值，故在圖中不表示警示線。

圖7 2019年1月15日舍內綜合環(huán)境舒適度指數(shù)

從圖7中可以看出，在溫度相對穩(wěn)定的0:00－6:00，CEI不斷上升，說明夜間舍內風速雖然保證了溫度，但通風量不足導致空氣流通速率降低，CO2濃度不斷上升，舍內綜合舒適度下降。6:00－7:00，溫度開始回升，雞只呼吸速率加快導致CO2濃度急速上升，迅速達到了2 680 mg/m3。在7:00 CEI出現(xiàn)拐點，數(shù)據(jù)顯示此時環(huán)境溫濕度、CO2濃度都出現(xiàn)了下降的情況。試驗雞舍設定風機依據(jù)溫度變化調整通風量，溫度上升則系統(tǒng)自動增大風速，空氣更新速度加快。風速的變化使得CO2濃度下降了720 mg/m3，溫度下降了0.7 ℃，說明適當增加風速可以有效改善冬季舍內空氣環(huán)境質量，提升綜合舒適度。8:00－9:00，舍內溫度在12:00達到21.8 ℃，經(jīng)歷短暫上升后逐漸下降，總體保持在21 ℃左右。CO2濃度稍回彈后在下午1時下降至1 604 mg/m3，直至16:00后開始緩慢回升至1820 mg/m3。因此，溫度和CO2的共同作用使CEI在8:00－11:00間保持平穩(wěn)，溫度的不斷升高使CEI在12:00－14:00達到峰值，隨后由于CO2濃度的持續(xù)下降，CEI又呈現(xiàn)下降的態(tài)勢。

冬季CO2的濃度在環(huán)境因素中的權重是夏季的3.48倍，對CEI的貢獻顯著上升。與夏季舍內的CO2濃度相比，冬季的濃度上升了60%左右。白天CO2的濃度在1 600～1 800 mg/m3間浮動，夜間則升高至1 800～2 000 mg/m3，最高達到2 680 mg/m3。CO2的環(huán)境濃度閾值為1 800 mg/m3，當舍內濃度超過此數(shù)值時，系統(tǒng)會顯示CO2單項環(huán)境預警，提醒工作人員注意改善通風狀況。

另外，空氣環(huán)境中NH3、CO2等的濃度往往隨風速的改變而呈現(xiàn)相似的變化趨勢，同時白天清糞等舍內環(huán)境管理行為，使得各氣體濃度對舍內環(huán)境綜合舒適度的影響更加顯著[5,19]。因此，冬季時期應使用CEI對環(huán)境進行綜合評判，有助于管理人員更加及時而準確地了解舍內環(huán)境情況，并做出相應判斷，精準調控舍內環(huán)境。

2.3 夏季舍內綜合環(huán)境舒適度評價指數(shù)變化

試驗雞舍所處地區(qū)屬于季風性氣候，季節(jié)更替時外部環(huán)境的變化，如暴雨、大風等，亦會對舍內環(huán)境產(chǎn)生影響。對以年為單位的環(huán)境數(shù)據(jù)變化進行分析，可以提前計劃，合理安排雞舍環(huán)境管理所需人力及水電等資源，避免特殊環(huán)境變化對生產(chǎn)造成較大影響。目前，雞舍環(huán)境管理主要面臨的挑戰(zhàn)發(fā)生在夏季，故本文將試驗雞舍2019年夏季7－8月的CEI在此進行重點分析。

分析7－8月試驗雞舍內CEI的變化情況可知，2019年夏季7月22日－8月12日CEI較高，在1.5上下浮動，需要引起特別關注。由于外界環(huán)境溫度在7月下旬－8月上旬處于全年的最高峰，7月29日前后，THI達到85左右，雞只已處于中度熱應激，舍內CEI超過WL，最高在7月29日達到了2.48，說明舍內綜合環(huán)境已經(jīng)達到不舒適的狀態(tài)。系統(tǒng)中會顯示紅色預警，以提醒工作人員注意調控舍內環(huán)境。此時應注意環(huán)境調控模式的轉變，根據(jù)實際情況使用濕簾和風機，降低雞只體感溫度，避免熱應激帶來的生產(chǎn)受損及動物福利降低等問題。

夏季由于通風量大，舍內空氣環(huán)境一般較為舒適。此時，調控舍內環(huán)境的措施主要是依據(jù)實際環(huán)境濕度操控濕簾的運行，并維護風機的正常運作。本研究將風速傳感器布點在全舍風速最低的地方，通過蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)對舍內環(huán)境的監(jiān)控，在風機運行出現(xiàn)問題時，能夠及時警報，避免由于通風問題導致雞只出現(xiàn)熱應激甚至死淘率突然上升的情況。另外通過對舍內濕度的監(jiān)測，在雨季環(huán)境濕度已經(jīng)很高的情況下，管理人員可以關閉濕簾減少不必要的能源浪費。

圖8 7—8月舍內綜合環(huán)境舒適度指數(shù)變化

3 結 論

本文針對蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)進行了設計與應用，得出以下結論：

1）通過對溫度、濕度、CO2、NH3、風速5項環(huán)境因素值的歸一化及模糊擬合，引入夏冬兩季權重，建立了蛋雞舍綜合環(huán)境舒適度評價指數(shù)（CEI）。利用雷達圖分析法對環(huán)境舒適度進行表達，并通過設定不同的CEI閾值對環(huán)境舒適度進行評判及預警。

2）通過將CEI對夏季舍內環(huán)境評分與THI指數(shù)的對比，證明在舍外溫度較高的10:00－18:00時段內，熱濕環(huán)境在評價體系中占據(jù)主導地位，CEI與THI的變化幾乎一致。而在18:00以后，溫度開始下降，空氣環(huán)境質量對舒適度影響增強。由于CEI將除溫度、濕度之外的風速、CO2及NH3的濃度也納入監(jiān)測的范圍，其對舍內環(huán)境的評價結果與THI的差別逐步顯現(xiàn)，在夜間表現(xiàn)最為明顯。

3）通過試驗期間夏季及冬季極端天氣條件下的舍內環(huán)境舒適度的分析發(fā)現(xiàn)，夏季12:00－16:00舒適度指數(shù)接近閾值，是一天中最不舒適的時段，冬季則整體處于較為舒適的區(qū)域。夏季7月22日－8月12日CEI較高，在7月29日前后超出警示線，在此期間，舍內管理人員應注意環(huán)境變化，及時采取相應措施維護舍內環(huán)境，穩(wěn)定生產(chǎn)。

本研究中所使用的權重在不同氣候地區(qū)可能會發(fā)生變化，因此本蛋雞舍環(huán)境舒適度評價系統(tǒng)在使用時需要對權重進行重新計算。此外，在不同的飼養(yǎng)方式及雞舍構造下，傳感器的安裝位置及選型需要根據(jù)舍內實際環(huán)境進行相應調整，以保證評價結果的可靠性。

蛋雞養(yǎng)殖行業(yè)中，一般認為夏季環(huán)境較冬季更為不舒適，現(xiàn)代家禽品種對高溫環(huán)境的敏感也導致了熱應激是造成產(chǎn)量下降及死淘率上升的主要原因。因此，在經(jīng)過相同的環(huán)境數(shù)據(jù)處理步驟后，夏季CEI遠高于冬季。作為一種多維數(shù)據(jù)評價方法，雷達圖可以將多種參數(shù)進行綜合評價，并可以不同的方式體現(xiàn)參數(shù)權重，如本方法中的位移加權或在表示時進行相應角度的加權等，在以后的研究中可以進行相應的探究和對比，進一步優(yōu)化蛋雞舍環(huán)境舒適度評價模型。

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Comprehensive evaluation of environmental comfort in layer poultry house using radar graph

Du Xinyi1, Teng Guanghui1※, Du Xiaodong1, Liu Mulin1, Wang Chaoyuan1,2

(1.,,100083,; 2.,,100083,)

Housing environment has become a driving factor on hen health, egg quality and efficient production in intensive poultry industry. In large layer poultry housing system, an environmental index is typically used to control air conditions, including air temperature (T), relative humidity (RH) and concentration of carbon dioxide (CO2) in different season. In hot seasons, thermal environment of laying hen housing is usually assessed using the temperature humidity index (THI) via the online monitored temperature and relative humidity. However, the simple assessment cannot meet the harsh requirement of indoor air quality in a large layer house, as the stocking density increases in recent years. In this paper, a comprehensive environmental index (CEI) was proposed based on the radar map to integrate the impacts of both thermal and air quality factors, in order to systematically assess the environment comfort of the birds. A LabVIEW software system was selected to illustrate the environmental comfort using the fuzzy mathematics. Five key environmental factors, including temperature, RH, air velocity, concentration of CO2and ammonia (NH3), were used to evaluate the environmental comfort of laying hen housing, where the their weights were normalized in a radar map. In the visualized system, early warning can be delivered when either a single factor or the CEI was over the prescribed value, and thereby a quick action can be taken to adjust the environmental conditions in the layer housing to a comfort level. A field measurement was carried out at a commercial layer breeder farm in Hebei province from January to February, and from July to August, 2019. The experimental results indicated that a good performance of the CEI can be obtained to assess the comprehensive environment in the tested house via monitoring the five environmental indexes. The specific sensors were properly settled in the henhouse. The data of environmental conditions was collected to verify, and then the maximum of five indexes were selected for later use. During the summer daytime, the CEI agreed well with the THI, indicating the positive impacts of thermal environment on the comfort of the birds, while it performed better to integrate the thermal and air quality at night time. In winter, the increase in the weight of CO2concentration can contribute to the CEI for the comfort in layer housing system. The in situ monitoring data in the actual use demonstrated that the CEI can efficiently represent the change of comprehensive environmental comfort in the chicken house, and respond to the interaction between environmental factors in each period, especially when the air quality has an increasing influence on the comprehensive environmental comfort at night in summer and in winter. The findings can provide a promising method to systematically evaluate the housing environment via the five key factors in laying hen housing, further improve the birds comfort via precisely controlling the air conditions in intensive poultry production.

temperature; environmental control; animals; environmental comfort; LabVIEW; weight of environmental factors; radar chart

杜欣怡，滕光輝，杜曉冬，等. 基于雷達圖的蛋雞舍綜合環(huán)境舒適度評價及應用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2020，36(15)：202-209.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.025 http://www.tcsae.org

Du Xinyi, Teng Guanghui, Du Xiaodong, et al. Comprehensive evaluation of environmental comfort in layer poultry house using radar graph[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(15): 202-209. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.025 http://www.tcsae.org

2020-04-08

2020-07-14

國家重點研發(fā)計劃課題“家禽健康識別、養(yǎng)殖環(huán)境控制及病死家禽無害化處理設備研發(fā)與應用示范”（2017YFD0701602）

杜欣怡，博士生，主要從事農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，蛋雞環(huán)境舒適度研究。Email：duxinyi2018@163.com

滕光輝，教授，博士生導師，主要從事設施環(huán)境監(jiān)測與信息技術應用研究。Email：futong@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.025

S818

A

1002-6819(2020)-15-0202-08