利用非线性模型优化穆拉水牛泌乳曲线分析与牧场管理实践

本研究针对穆拉水牛泌乳曲线建模问题，由印度LUVAS的研究人员通过比较Wood、Dijkstra等非线性模型，发现Wood模型具有最佳拟合度（调整R2=0.99，RMSE=0.21）和生物学解释性，为优化产奶性能管理提供关键工具。

　　

本研究采用非线性模型对穆拉水牛泌乳曲线进行建模分析，旨在优化牧场管理策略。研究人员从印度LUVAS畜牧生产管理系获取657头初产穆拉水牛的测试日产奶量记录（kg/天），时间跨度为泌乳第6天（TD1）至第275天（TD10）。通过调整R2（Adjusted R2）、均方根误差（RMSE）、Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等拟合优度指标评估模型性能。Wood模型呈现持续上升至峰值后缓慢下降的趋势，而Brody模型则显示峰值后急剧下降。Wood模型、Dijkstra模型和Ali-Schaeffer模型表现出最优拟合效果，调整R2均达0.99，RMSE分别为0.21/0.08/0.17，AIC（-7.74/-25.52/-11.89）和BIC（-29.86/-47.34/-33.41）均显著低于其他模型。二次模型（Quadratic）和抛物线指数模型（Parabolic Exponential）拟合效果较差（调整R²<0.70），不适用于泌乳曲线描述。Wood模型凭借参数少、计算简洁、收敛性强及生物学解释力突出等优势，被确定为最适用于穆拉水牛泌乳曲线分析的工具。