墨西哥中北部地区奶牛温湿度指数(THI)历史模式分析与预测模型构建：基于85年气象数据的累积热应激评估

推荐：本研究针对墨西哥Comarca Lagunera地区奶牛热应激(HS)风险预测难题，创新性提出累积热应激小时数(HSacc)比传统最大THI(THImax)更具预后价值。团队运用大数据预测分析技术，基于1940-2024年85万+气象数据点，构建Prophet和GLMNET混合模型，预测未来十年THI均值(THImean)将上升0.20、THImax增加0.32，首次揭示该地区72-76 THI区间热暴露时长显著增长趋势，为制定精准热缓解策略提供科学依据。

　　

在气候变化加剧的背景下，奶牛热应激(Heat Stress, HS)已成为全球畜牧业面临的重大挑战。墨西哥中北部的Comarca Lagunera作为重要乳业基地，其干旱气候条件下的高温高湿环境使奶牛长期暴露于热应激风险中。传统上，畜牧领域主要依赖最大温湿度指数(Temperature-Humidity Index, THImax)作为热应激预警指标，但越来越多的证据表明，累积热暴露时间可能对奶牛健康和生产性能产生更深远的影响。这项发表在《Smart Agricultural Technology》的研究，通过分析长达85年的气象数据，首次系统评估了三种不同THI指标在热应激预测中的效能，为热带地区奶牛精准管理提供了新思路。

研究团队采用大数据预测分析方法，整合1940-2024年Torreón地区745,128条小时级气象记录。关键技术包括：1) 基于Mader公式计算每小时THI值；2) 运用Prophet时间序列模型和GLMNET广义线性正则化模型进行多维度预测；3) 采用Modeltime工作流进行模型校准与验证；4) 通过Sen's斜率估计和Mann-Kendall趋势检验量化THI变化趋势。研究对象覆盖THI四个关键区间：≥68、69-71、72-76和≥77。

在"每日累积热应激小时数"部分，研究发现Facebook Prophet模型对THI≥68预测最优(MAE=2.85，R²=0.81)，预测未来十年该区间累积暴露时间将增加0.14小时/天。值得注意的是，72-76 THI区间的累积小时数增速最快(Sen's斜率5.77×10^-5)，而68-71区间则呈现下降趋势，表明热应激正向更高风险层级迁移。

关于"每日THI均值"的结果显示，GLMNET模型在所有THI水平均表现最佳，其中THImean≥77的预测增幅达0.21/十年。特别重要的是，对比1940-1999与2000-2024两个时段，THImean≥68的上升趋势在前60年更为显著(斜率4.9 vs 1.4×10^-5)，但近年高温持续时间明显延长——2024年THI≥77的小时数(1,578h)已是1984年(656h)的2.4倍。

在"每日最大THI"分析中，Prophet-XGBoost混合模型对THImax≥68预测最准确，预计未来十年将增加0.32。其中≥77 THImax的增速最快(斜率9.36×10^-5)，而68-71区间变化不显著，再次验证热应激向高风险层级集中的趋势。

讨论部分强调了三项突破性发现：首先，证实累积热应激小时数(HSacc)比传统THImax更能反映实际热负荷，这与Hempel等提出的"持续暴露理论"相符；其次，首次量化了墨西哥中北部不同THI层级的变化差异，72-76和≥77区间的加速增长尤其值得警惕；最后，建立的预测模型为牧场实施精准干预(如喷淋系统启用时机、饲喂策略调整)提供了时间窗口。Rodríguez-Venegas等指出，这种"分级预警"系统对高产奶牛群尤为重要，因为其代谢产热量更大、热应激脆弱性更高。

这项研究不仅为热带地区奶牛热应激管理树立了新标准，其方法论框架也可推广至其他畜禽物种。随着气候变暖持续，作者建议在后续研究中整合生理指标(如呼吸频率、直肠温度)和生产数据(产奶量、受胎率)，以建立更完备的热应激风险评估体系。正如Herrera-González团队强调的，在牧场规模化发展的全球趋势下，这种基于长期气象数据的预测模型将成为保障动物福利和产业可持续发展的关键工具。