一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法及系统与流程

本发明涉及牲畜产量预测领域，特别是涉及一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法及系统。

背景技术：

天然草场是牲畜饲养的主要饲料来源之一。不同草原类型饲草营养品质的差异直接影响牲畜的生长发育、肉质品质及产量，并间接影响肉牛饲养的经济成本和市场价格。当前对于草畜平衡方面的研究主要集中于以产草量和牲畜进食量为基础的牲畜载畜量的计算，但未考虑不同草地类型草场、牲畜种类组成等限定因素对牲畜载畜量估算的影响。随着居民牛肉消费量逐年增加，现有的供给不能精准估算并预测牛肉产量供给是平衡肉类市场供求关系，稳定肉类市场价格的有力保障，不能从草畜能量供需平衡的角度对牲畜产量进行预测，因此目前的预测精度和准确度是很低的。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法及系统，能够从草畜能量供需平衡的角度对牲畜产量进行预测，提高预测精度和准确度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法，所述方法包括：

获取牲畜资料；

根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量；

根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求；

获取草场资料和补饲资料；

根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能；

根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量；

根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量。

可选的，所述根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量，具体包括：

根据所述牲畜资料，采用公式计算牲畜体重生长量wj；

其中，wj为牲畜体重生长量；aj为第j种牲畜最大体重，单位为kg，根据所述牲畜资料获得；βj为第j种牲畜的生长曲线拐点日龄；kj为第j种牲畜的生长率系数；t为牲畜日龄，单位为天，其中，βj和kj的具体值由非线性拟合获得。

可选的，所述根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求，具体包括：

根据根据所述牲畜体重生长量，采用公式计算牲畜营养需求nedem；

其中，nedem为牲畜营养需求，wj为第j种牲畜体重，单位为kg，wj^0.75为第j种牲畜代谢体重，dwj/dt为牲畜日增重，单位为kg/天。

可选的，所述根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能，具体包括：

根据所述草场资料和所述补饲资料，采用公式计算饲草总代谢能desup；

其中，desup为饲草总代谢能，omi为第i种天然干草/饲草的干物质重量，单位为kg，ge为单位千克干物质的总能，单位为kj/kg，edr为能量消化率。

可选的，所述根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量，具体包括：

采用公式计算最优载畜量nopt；

其中，nopt为最优载畜量，desup为饲草总代谢能，nedem为牲畜营养需求，t为牲畜饲养时长，单位：天。

可选的，所述根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量，具体包括：

采用公式ybeef＝nopt×wpro预测牲畜的产量ybeef；

其中，ybeef为牲畜的产量，单位为kg；nopt为最优载畜量，单位为头；wpro为牲畜体重生长量，单位为kg/头。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测系统，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取牲畜资料；

生长量计算模块，用于根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量；

营养需求计算模块，用于根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求；

第二获取模块，用于获取草场资料和补饲资料；

总代谢能计算模块，用于根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能；

最优载畜量计算模块，用于根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量；

产量预测模块，用于根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量。

可选的，所述生长量计算模块，具体包括：

生长量计算单元，用于根据所述牲畜资料，采用公式计算牲畜体重生长量wj；

其中，wj为牲畜体重生长量；aj为第j种牲畜最大体重，单位为kg，根据所述牲畜资料获得；βj为第j种牲畜的生长曲线拐点日龄；kj为第j种牲畜的生长率系数；t为牲畜日龄，单位为天，其中，βj和kj的具体值由非线性拟合获得。

可选的，所述营养需求计算模块，具体包括：

营养需求计算单元，用于根据根据所述牲畜体重生长量，采用公式计算牲畜营养需求nedem；

其中，nedem为牲畜营养需求，wj为第j种牲畜体重，单位为kg，wj^0.75为第j种牲畜代谢体重，dwj/dt为牲畜日增重，单位为kg/天。

可选的，所述总代谢能计算模块，具体包括：

总代谢能计算单元，用于根据所述草场资料和所述补饲资料，采用公式计算饲草总代谢能desup；

其中，desup为饲草总代谢能，omi为第i种天然干草/饲草的干物质重量，单位为kg，ge为单位千克干物质的总能，单位为kj/kg，edr为能量消化率。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法，所述方法包括：获取牲畜资料；根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量；根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求；获取草场资料和补饲资料；根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能；根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量；根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量。采用本发明的方法从草畜能量供需平衡的角度对牲畜产量进行预测，能够达到提高预测精度和准确度的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法流程图；

图2为本发明实施例基于草畜能量平衡的牲畜产量预测系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法流程图。如图1所示，一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测方法，所述方法包括：

步骤101：获取牲畜资料；

步骤102：根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量；

步骤103：根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求；

步骤104：获取草场资料和补饲资料；

步骤105：根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能；

步骤106：根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量；

步骤107：根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量。

步骤102，具体包括：

根据所述牲畜资料，采用公式计算牲畜体重生长量wj；

其中，wj为牲畜体重生长量；aj为第j种牲畜最大体重，单位为kg，根据所述牲畜资料获得；βj为第j种牲畜的生长曲线拐点日龄；kj为第j种牲畜的生长率系数；t为牲畜日龄，单位为天，其中，βj和kj的具体值由非线性拟合获得。

步骤103，具体包括：

根据根据所述牲畜体重生长量，采用公式计算牲畜营养需求nedem；

其中，nedem为牲畜营养需求，wj为第j种牲畜体重，单位为kg，wj^0.75为第j种牲畜代谢体重，dwj/dt为牲畜日增重，单位为kg/天。

步骤105，具体包括：

根据所述草场资料和所述补饲资料，采用公式计算饲草总代谢能desup；

其中，desup为饲草总代谢能，omi为第i种天然干草/饲草的干物质重量，单位为kg，ge为单位千克干物质的总能，单位为kj/kg，edr为能量消化率。

根据中国农业行业标准《肉牛饲养标准》，ge及edr的计算公式分别为：

ge＝a1×cp+a2×ee+a3×cf+a4×nfe

edr＝91.6694-91.3359×adfom

或＝94.2808-61.5370×ndfom

式中，cp、ee、cf、nfe分别为饲草/饲料中粗蛋白、粗脂肪、粗纤维及无氮浸出物含量，单位均为％，a1-a4为4种营养物质的能量系数，通过不同种类饲草/饲料的能量和营养物质测试数据建立线性回归关系获得具体数值。adfom和ndfom为饲料有机物中酸性洗涤纤维含量，单位为％，通过实验测定获得。

步骤106，具体包括：

采用公式计算最优载畜量nopt；

其中，nopt为最优载畜量，desup为饲草总代谢能，nedem为牲畜营养需求，t为牲畜饲养时长，单位：天。

步骤107，具体包括：

采用公式ybeef＝nopt×wpro预测牲畜的产量ybeef；

其中，ybeef为牲畜的产量，单位为kg；nopt为最优载畜量，单位为头；wpro为牲畜体重生长量，单位为kg/头。

采用本发明的方法从草畜能量供需平衡的角度对牲畜产量进行预测，能够达到提高预测精度和准确度的目的。

图2为本发明实施例基于草畜能量平衡的牲畜产量预测系统结构图。如图2所示，一种基于草畜能量平衡的牲畜产量预测系统，所述系统包括：

第一获取模块201，用于获取牲畜资料；

生长量计算模块202，用于根据所述牲畜资料，计算牲畜体重生长量；

营养需求计算模块203，用于根据所述牲畜体重生长量，计算牲畜营养需求；

第二获取模块204，用于获取草场资料和补饲资料；

总代谢能计算模块205，用于根据所述草场资料和所述补饲资料，计算饲草总代谢能；

最优载畜量计算模块206，用于根据所述牲畜营养需求、所述饲草总代谢能和牲畜饲养时长，计算最优载畜量；

产量预测模块207，用于根据所述最优载畜量和所述牲畜体重生长量，预测牲畜的产量。

所述生长量计算模块202，具体包括：

生长量计算单元，用于根据所述牲畜资料，采用公式计算牲畜体重生长量wj；

其中，wj为牲畜体重生长量；aj为第j种牲畜最大体重，单位为kg，根据所述牲畜资料获得；βj为第j种牲畜的生长曲线拐点日龄；kj为第j种牲畜的生长率系数；t为牲畜日龄，单位为天，其中，βj和kj的具体值由非线性拟合获得。

所述营养需求计算模块203，具体包括：

营养需求计算单元，用于根据根据所述牲畜体重生长量，采用公式计算牲畜营养需求nedem；

其中，nedem为牲畜营养需求，wj为第j种牲畜体重，单位为kg，wj^0.75为第j种牲畜代谢体重，dwj/dt为牲畜日增重，单位为kg/天。

所述总代谢能计算模块205，具体包括：

总代谢能计算单元，用于根据所述草场资料和所述补饲资料，采用公式计算饲草总代谢能desup；

其中，desup为饲草总代谢能，omi为第i种天然干草/饲草的干物质重量，单位为kg，ge为单位千克干物质的总能，单位为kj/kg，edr为能量消化率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。