基于非線性模型的規(guī)模化養(yǎng)殖父母代肉種雞產(chǎn)蛋曲線研究

中圖分類(lèi)號(hào)：S831.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-1085（2025）06-0029-06

產(chǎn)蛋性能是規(guī)?；改复夥N雞養(yǎng)殖生產(chǎn)中重要的數(shù)量性狀與經(jīng)濟(jì)性狀。數(shù)學(xué)上，產(chǎn)蛋量曲線分三階段：開(kāi)產(chǎn)至高峰、高峰維持、產(chǎn)蛋量下降[1-2]。借助非線性模型對(duì)父母代肉種雞在規(guī)模化養(yǎng)殖條件下的周產(chǎn)蛋率及累計(jì)合格蛋數(shù)進(jìn)行曲線繪制，能夠深入剖析種雞的產(chǎn)蛋規(guī)律，清晰掌握種雞產(chǎn)蛋高峰的出現(xiàn)時(shí)間、下降趨勢(shì)以及高峰持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等生產(chǎn)動(dòng)態(tài)，這對(duì)于評(píng)估養(yǎng)殖場(chǎng)生產(chǎn)力、優(yōu)化各產(chǎn)蛋階段的飼養(yǎng)管理策略以及制定重要經(jīng)濟(jì)決策具有至關(guān)重要的意義[3]。

當(dāng)前，周產(chǎn)蛋率曲線研究中應(yīng)用最廣的非線性模型主要包含伍德模型[4、楊寧模型[5、分室模型[和三次方程[；累計(jì)產(chǎn)蛋數(shù)非線性模型有Logistic[8]、Gompertz[9]及VonBertalanffy[10]模型。盡管此前已有諸多關(guān)于不同禽類(lèi)產(chǎn)蛋曲線模型擬合的研究[11-14]，但關(guān)于父母代肉種雞在規(guī)?；B(yǎng)殖條件下產(chǎn)蛋曲線模型擬合的研究報(bào)道并不多見(jiàn)。因此，本研究對(duì)公司規(guī)?；B(yǎng)殖條件下的父母代肉種雞25＼～57周齡的周產(chǎn)蛋率和累計(jì)合格蛋數(shù)展開(kāi)深入分析。研究過(guò)程中，選用4種周產(chǎn)蛋率曲線擬合模型：伍德模型、楊寧模型、分室模型和三次方程；同時(shí)，引入3種累計(jì)產(chǎn)蛋數(shù)曲線擬合模型：Gompertz、Logistic和VonBertalanffy模型；并采用4個(gè)模型擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)指標(biāo)：決定系數(shù)（ R -square， R² ）、赤池信息準(zhǔn)則（Akaike'sInformationCriterion，AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（BayesianInformationCriterion，BIC）及均方根誤差（RootMeanSquaredError，RMSE），對(duì)模型擬合效果展開(kāi)評(píng)估，旨在篩選出對(duì)規(guī)?；B(yǎng)殖父母代肉種雞周產(chǎn)蛋率、累計(jì)合格蛋數(shù)預(yù)測(cè)最精準(zhǔn)的模型，為提高其產(chǎn)蛋性能提供理論支撐，同時(shí)對(duì)優(yōu)化飼養(yǎng)管理水平、提高生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益也具有指導(dǎo)意義。

1材料與方法

1.1試驗(yàn)材料

以公司規(guī)模化養(yǎng)殖父母代肉種雞為試驗(yàn)材料，隨機(jī)選取同一棟舍平養(yǎng)雞，其入舍母雞數(shù)為9093只，飼養(yǎng)過(guò)程中采用智能養(yǎng)殖環(huán)境控制系統(tǒng)，嚴(yán)格執(zhí)行公司制訂的疾病凈化方案和免疫程序，全程規(guī)范化飼養(yǎng)。

1.2產(chǎn)蛋數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)25～57周齡內(nèi)每天的產(chǎn)蛋量、死淘數(shù)、銷(xiāo)售數(shù)和實(shí)時(shí)存欄數(shù)，并按周為單位，逐一計(jì)算出每周對(duì)應(yīng)的產(chǎn)蛋率及累計(jì)合格蛋數(shù)。

1.3擬合曲線模型

針對(duì)規(guī)模化養(yǎng)殖的父母代肉種雞，分別運(yùn)用4種非線性模型對(duì)其周產(chǎn)蛋率曲線展開(kāi)擬合（表1），同時(shí)采用3種非線性模型擬合累計(jì)合格蛋數(shù)曲線（表2）。

1.4數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

采用Excel2021對(duì)原始數(shù)據(jù)整理。曲線繪圖由GraphPadPrism10.1.2軟件完成。借助R語(yǔ)言minpack.lm包中的nlsLM函數(shù)，對(duì)各模型開(kāi)展擬合處理，通過(guò)迭代優(yōu)化直至收斂。利用 R² /AIC、BIC及RMSE4個(gè)指標(biāo)評(píng)估模型擬合效果。

2 結(jié)果與分析

2.1周產(chǎn)蛋率曲線擬合結(jié)果

表3詳細(xì)列出各模型參數(shù)估計(jì)值與擬合度。基于表3可知，分室模型與楊寧模型擬合度最高且極度接近， R² 分別為0.9753和0.9752；三次方程次之， R² 為0.7532；伍德模型擬合度最低， R² 僅0.5571。此外，分室模型的RMSE、AIC、BIC值在4種模型中也是最小的，表明其在擬合父母代肉種雞周產(chǎn)蛋率曲線上的優(yōu)勢(shì)最顯著。

基于圖1可知，父母代肉種雞產(chǎn)蛋前期產(chǎn)蛋率上升較快，29周超 80% ，進(jìn)入高峰期，持續(xù)11周，33周達(dá)峰值 84.75% ，隨后平穩(wěn)下降，至49周低于 70% 。4種模型擬合曲線顯示：伍德模型擬合表現(xiàn)最差，25周產(chǎn)蛋率擬合值 45.52% ，與實(shí)際觀測(cè)值差距最顯著，35周步入產(chǎn)蛋高峰，39周達(dá)擬合峰值 84.74% ；分室模型擬合表現(xiàn)最佳，

25周擬合值 -1.63% ，與實(shí)際觀測(cè)值差異在各模型中最小，30周步入產(chǎn)蛋高峰，持續(xù)10周，產(chǎn)蛋擬合峰值與觀測(cè)值一致出現(xiàn)在33周；經(jīng)比較，4種模型中，分室模型對(duì)周產(chǎn)蛋率曲線的整體擬合效果與實(shí)際周產(chǎn)蛋率曲線契合度最高。周產(chǎn)蛋率的實(shí)際曲線與模型擬合曲線比較詳見(jiàn)圖1。

2.2累計(jì)合格蛋數(shù)擬合結(jié)果分析

據(jù)表4可知，3種非線性模型均適合父母代肉種雞累計(jì)合格蛋數(shù)的曲線擬合， R² 值均大于0.98，其中VonBertalanffy模型擬合效果最出色， R² 值高達(dá)0.9986；Gompertz模型次之， R² 值為0.9967；

Logistic模型 R² 值最低，為0.9897。同時(shí)，在3種模型中，VonBertalanffy模型的RMSE、AIC、BIC 值均最小，進(jìn)一步證實(shí)該模型在擬合父母代肉種雞累計(jì)合格蛋數(shù)上具有優(yōu)越性。各模型累計(jì)合格蛋數(shù)曲線擬合參數(shù)值與擬合度見(jiàn)表4。

圖2顯示，開(kāi)產(chǎn)第一周（25周）累計(jì)合格蛋數(shù)實(shí)際觀測(cè)值為0.03枚，與Logistic、Gompertz、VonBertalanffy模型擬合值差異顯著，差值分別為10.57枚、5.69枚、3.19枚；第57周齡時(shí)，實(shí)際觀測(cè)值為150.84枚，對(duì)應(yīng)模型的擬合值依次為144.41、147.37、148.74枚。相比之下，VonBertalanffy模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值更接近。盡管在開(kāi)產(chǎn)初期，這些模型的擬合值普遍高于實(shí)際觀測(cè)值，但所擬合的總累計(jì)合格蛋數(shù)均低于實(shí)際觀測(cè)值。觀察曲線的整體趨勢(shì)，不難發(fā)現(xiàn)VonBertalanffy模型的擬合曲線與實(shí)際觀測(cè)值更為一致，其預(yù)測(cè)的拐點(diǎn)出現(xiàn)在37.15周齡，此時(shí)對(duì)應(yīng)的合格蛋數(shù)為58.35枚。詳見(jiàn)圖2。

3討論

產(chǎn)蛋性能是衡量種雞繁殖能力養(yǎng)殖場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵性指標(biāo)。采用非線性模型對(duì)產(chǎn)蛋曲線展開(kāi)擬合研究，可揭示產(chǎn)蛋率隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)的精準(zhǔn)指導(dǎo)，優(yōu)化飼養(yǎng)管理各項(xiàng)流程，提升種雞產(chǎn)蛋性能與經(jīng)濟(jì)效益[15]。本研究用伍德模型、楊寧模型、分室模型和三次方程，對(duì)規(guī)?；B(yǎng)殖父母代肉種雞的周產(chǎn)蛋率曲線展開(kāi)擬合。4個(gè)擬合優(yōu)度指標(biāo)均顯示，分室模型擬合表現(xiàn)最佳，這一結(jié)果與馮敏山等[對(duì)AA父母代肉雞產(chǎn)蛋曲線模型研究所得結(jié)論一致。陸雪林等[17]對(duì)山雞和林秋娟[8]對(duì)褐色菜鴨的周產(chǎn)蛋率曲線擬合結(jié)果同樣表明分室模型最優(yōu)。但這與楊寧模型更適用于蛋雞、地方雞種及水禽等產(chǎn)蛋率曲線擬合的研究結(jié)果相悖[11-14]。可見(jiàn)，盡管楊寧模型基于我國(guó)大量禽類(lèi)生產(chǎn)實(shí)踐構(gòu)建，契合大多數(shù)禽類(lèi)產(chǎn)蛋率曲線的擬合，但因產(chǎn)蛋率受品種、環(huán)境、疫病及飼養(yǎng)管理等多重因素共同影響，致使它可能并不適用于所有家禽品種。

累計(jì)合格蛋數(shù)在規(guī)?；B(yǎng)殖中極為關(guān)鍵，既反映種雞生產(chǎn)性能，又直接關(guān)聯(lián)肉種雞養(yǎng)殖場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益與整體運(yùn)營(yíng)情況。最初，Logistic、Gompertz和VonBertalanffy這3種模型被廣泛應(yīng)用于畜禽生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律的擬合研究[19]，但相關(guān)研究表明它們?cè)诩仪堇塾?jì)產(chǎn)蛋數(shù)曲線的擬合上，同樣適用[20]。因此，本研究采用上述3種非線性模型對(duì)規(guī)?；B(yǎng)殖父母代肉種雞第25＼～57周齡的累計(jì)合格蛋數(shù)進(jìn)行了擬合，結(jié)果表明，3種模型在擬合累計(jì)合格蛋數(shù)方面均展現(xiàn)出極高的精度（ R²gt;0.98 ），但綜合擬合優(yōu)度值來(lái)看，VonBertalanffy模型的擬合表現(xiàn)最出色， R² 高達(dá)0.9986，這一發(fā)現(xiàn)與黃宣等[21的研究結(jié)論相符。進(jìn)一步利用AIC、BIC、RMSE指標(biāo)評(píng)估，同樣顯示VonBertalanffy模型最優(yōu)。然而，植石全等[22對(duì)羅曼粉商品蛋雞，以及付亞偉等[23]對(duì)豫粉1號(hào)蛋雞祖代D系種雞累計(jì)產(chǎn)蛋數(shù)曲線的擬合研究，研究結(jié)果均顯示Gompertz模型表現(xiàn)最理想。這表明，品種差異會(huì)在一定程度上影響累計(jì)產(chǎn)蛋數(shù)的擬合情況。

綜上，在規(guī)?；B(yǎng)殖實(shí)踐中，可運(yùn)用分室模型和VonBertalanffy模型，對(duì)父母代肉種雞的周產(chǎn)蛋率及累計(jì)合格蛋數(shù)展開(kāi)擬合分析，以及時(shí)洞察養(yǎng)殖過(guò)程中的管理漏洞并盡快做出相應(yīng)調(diào)整，從而提高規(guī)?；夥N雞養(yǎng)殖場(chǎng)的生產(chǎn)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

4結(jié)論

對(duì)于父母代肉種雞的產(chǎn)蛋曲線擬合而言，分室模型和VonBertalanffy模型分別是擬合周產(chǎn)蛋率和累計(jì)合格蛋數(shù)曲線時(shí)的最優(yōu)選擇。因此，在實(shí)際生產(chǎn)中可通過(guò)這2種模型對(duì)父母代肉種雞在規(guī)?；B(yǎng)殖條件下的產(chǎn)蛋性能進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，為生產(chǎn)指導(dǎo)提供理論依據(jù)，進(jìn)而提高養(yǎng)殖場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益。

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Research on the Laying Curve of Parent Stock Broiler Chickens in Large-scale Poultry Farm Based on Nonlinear Models

LI Jing，SUNFuqiang， XU Ning [Dadi（Ningxia）DigitalTechnologyCo.，ltd，NingxiaZhongwei755000，China]

Abstract：In order to explore the laying performance and patterns of parent stock of broiler chickens under large-scale farming conditions，9 O93 parent stock of broiler chickens aged from 25 to 57 weeks were used as research materials.Four nonlinear models，Wood's model，YangNing model，compartmental model and cubic equation，were employed to fit the changing trend of week laying rate curve.Simultaneously，three nonlinear models，namely Logistic，Gompertz， and Von Bertalanffy，were used to accurately fit the growth curve of cumulative number of qualified eggs.The fitted non-linear models were comprehensively evaluated by the goodness of fit indexes，including coefficient of determination（ R² ），Akaike information criterion （AIC）， Bayesian information criterion （BIC），and root mean square error （RMSE）.The results showed that the compartmental model were the most outstanding fitting effect on the week laying rate curve of parent stock of broiler chickens （ R²=0.9753 ），and the Wood model was the worst fitting effect （ R² =0.5571）.For the curve fitting of the cumulative number of qualified eggs，all three modelsexhibitedahighdegreeofadaptability，with R² values were all greater than O.98.A comprehensive comparison of AIC，BIC，and RMSE results indicated that the Von Bertalanffy model provided the most accurate fit for the cumulative number of qualified eggs.Research shows that compartmental models and the Von Bertalanffy model can be effectively used in large scale poultry farm to predict and analyze the egg-laying patterns of parent stock of broiler chickens.

Keywords： Large-scale breeding;Parent stock of broiler chickens; Laying rate; Cumulative number of qualified eggs ; Curve fitting