【目的】利用网络数据库技术,建立规模化奶牛场生产过程数据网络整合与智能分析共享平台,以满足规模化奶牛场数字化管理水平,提高繁育效率及遗传进展。【方法】基于奶牛从发情、配种、孕检、妊娠、产犊、泌乳、干奶到下一个繁殖周期的生产管理流程,将奶牛划分为犊牛、青年牛、育肥牛、泌乳牛、干奶牛5种类型,在设计采集生产母牛及公牛基本信息及数据标准规范后,采用Microsoft.Net框架、SQL Server 2008网络数据库及Fusion Charts网络绘图等技术,研究构建规模化奶牛场繁殖、泌乳及健康等数据管理及智能分析平台。【结果】平台一级子系统包括系统维护、牛只管理、繁殖管理、产乳管理、饲养管理、健康管理、统计分析及场内管理。在8大子系统上总共实现的功能模块多达96项。其中,系统维护6项,牛只管理10项,繁殖管理13项,含DHI数据的产乳管理14项,饲料管理4项,健康管理10项,统计分析18项以及场内管理21项。平台主要实现了对奶牛繁殖与泌乳生产核心数据的网络远程数字化管理,主要包括公、母牛个体繁殖状态的全程记录、不同胎次的泌乳数据的记录、牛只资料卡等在线动态分析、各类基础数据的排序与输出等。在数据挖掘分析上,可在线计算平均胎间距、泌乳牛胎次结构、高低产母牛数量、系谱跟踪及近交系数等。在生产提示功能设计上,可处理的项目包括发情配种、初检复检、产犊泌乳、干奶、催乳、淘汰及犊牛断奶等各类将发生的生产事件,而且可对大部分统计分析数据进行可视化图形渲染处理,如胎次产量分布图、年度产奶比较图、二叉树谱系图及泌乳曲线图等。【结论】对生产过程基本数据的分析与数据挖掘,提升了基础数据的利用价值,更有利于奶牛场管理者的科学决策。
饲料养分的绝大部分是碳水化合物和蛋白质,其营养价值的准确评定及其在瘤胃内代谢规律的精细化研究对发展反刍动物的精细饲养具有重要意义,目前在国际上受到广泛关注和应用的美国康奈尔净碳水化合物和蛋白质体系(Cornell Net Carbohydrate and Protein System,CNCPS)是一种反刍动物饲料营养价值评定的重要方法,但在国内实际生产中尚未广泛应用。本文系统地概述了CNCPS中碳水化合物和蛋白质各组分的划分及其变化,并通过列举常用饲料各组分的含量和变化范围及计算公式等,全面揭示了不同类型饲料中碳水化合物及蛋白质组分的含量特性及其差异的原因,以及瘤胃降解速率(Kd)及食糜流通速率(Kp)的变化规律;同时比较了CNCPS与传统饲料养分划分体系的联系与区别。
