基于两步法的奶牛场定制化泌乳曲线建模及其系统影响研究

本研究针对奶牛场模拟模型中泌乳曲线参数(Wood's模型a/b/c)难以精准匹配农场实际产奶量的问题，提出结合国家数据库参数与农场AHMP(年群产奶量)、泌乳牛数量、胎次结构的三项数据，通过两步校准法优化参数。应用RuFaS(反刍动物农场系统模型)验证显示，该方法将AHMP预测误差从40.6%降至2.22%，显著提升饲料效率(GFE)、粪便排泄及温室气体(CO2 -eq)排放等下游指标的模拟精度，为农场决策支持系统提供可靠工具。

　　

在应对全球气候变化与粮食安全的双重挑战下，奶牛养殖业的精准化管理需求日益凸显。然而，现有农场模拟模型面临核心瓶颈——泌乳曲线参数的准确性严重依赖个体奶牛数据，而这类数据在实际生产中极难获取。传统方法使用Wood's模型(y=at^b
e^-ct
)时，仅能基于历史数据调整时空和管理因素，导致年群产奶量(AHMP)预测误差高达40%，极大限制了模型在减排策略评估、饲料优化等关键决策中的应用价值。

针对这一难题，美国研究团队在《Journal of Dairy Science》发表创新成果。研究提出两步校准法：第一步沿用Li等(2022)建立的全国参数库调整基础参数；第二步创新性地引入农场易获取的AHMP、泌乳牛数量和胎次结构数据，通过网格搜索优化尺度参数a。应用RuFaS模型对纽约、德克萨斯、威斯康星10个商业化荷斯坦牧场验证显示，该方法使AHMP预测误差降至2.22%，同时显著提升下游环境指标的计算精度。

研究采用三项关键技术：1)基于8百万头奶牛数据库的混合效应模型参数校正；2)利用RuFaS动物模块的随机模拟功能生成胎次结构；3)整合IPCC排放因子与区域饲料生命周期数据计算温室气体(CO₂
-eq)足迹。

材料与方法
通过比较基线法(Base)与校准法(Cal)的差异，建立包含305天产奶量(M305)与胎次关系的数学框架。关键方程M305_Herd
=AHMP/(N_milking
×365)×305将农场数据转化为模型输入，而参数a的优化通过最小化|M305_calculated
-M305_observed
|实现。

结果与讨论
Herd Demographics
模拟胎次分布(31%初产牛、23%二胎牛、46%多胎牛)与全美DRMS数据库基准吻合，验证了RuFaS在稳态畜群模拟中的可靠性。

泌乳曲线参数定义效果
校准法使所有农场AHMP预测偏差控制在±4%内，显著优于基线法的±40%。德克萨斯F5牧场经校准后，干物质采食量(DMI)估计值从22.2kg/天提升至23.6kg/天，更符合NASEM(2021)标准。

生产与环境指标影响
粪便氮排泄量校准结果为0.422kg/天，与Weiss等(2009)实测数据一致。值得注意的是，威斯康星F9牧场经校准后，温室气体强度从0.94骤增至1.43kg CO₂
-eq/kg奶，揭示基线法可能严重低估低产牧场的碳足迹。

结论与意义
该研究突破性地证明：仅需三项易得农场数据即可实现泌乳曲线的精准定制，使RuFaS模型的AHMP预测误差降低18倍。这一进展不仅解决了农场级模拟的数据可获得性问题，更通过提升饲料效率(GFE)、甲烷(CH₄
)等衍生指标的精度，为行业应对"30·60"双碳目标提供可靠量化工具。未来通过与Dairy Brain等数据平台对接，该方法有望推动从群体预测向个体化管理的跨越。