智慧牧場技術在奶牛熱應激中的綜合應用

蘇 昊

（北京東石北美牧場科技有限公司，北京 100102）

1 引言

熱應激是動物對高溫環境所產生的非特異性應答反應的總和。一般認為，恒溫動物存在“熱中性區（thermal neutral zone，TNZ）”，動物所處環境溫度在此范圍內時，可通過自身調節機制維持正常體溫，當外溫高出此范圍時，動物就會處于熱應激狀態。熱應激嚴重影響奶牛健康和生產，引起人們高度重視。奶牛熱耐受性別、年齡、品種、飼料組成等多種因素的影響，其熱應激狀態不僅影響能量平衡，還影響電解質、礦物元素新陳代謝，使準確衡量奶牛熱應激狀態非常困難。及時準確評價奶牛熱應激，對于保障奶牛健康，提高夏季奶產量和質量非常有幫助。我國飼養的奶牛品種以荷斯坦奶牛為主，該品種的奶牛怕熱、耐寒，其體型大，單位體重的散熱面積小，若遇夏季高溫，其熱應激發生非常嚴重。奶牛的理想環境溫度是-0.5℃～21℃，泌乳奶牛的最佳產奶環境溫度是5℃～25℃。當熱應激發生時，奶牛表現出一系列的生理反應，即熱應激綜合征，主要有熱喘息、心率加快、膜系統損傷、甲狀腺和腎上腺的功能加強，體內氧化代謝減慢，過氧化物增多，物質代謝減慢，免疫力降低、水和電解質平衡紊亂，排尿增加，離子丟失增加等，最終造成奶牛采食量、產奶量、乳品質、繁殖性能的下降以及誘發一系列疾病，使養殖經濟效益下降。

炎熱夏季是奶牛熱應激的高發期，應對奶牛熱應激須采取多方面技術手段進行綜合調控，以免造成經濟損失。牧場除了應用奶牛飼養管理管理技術、營養調控技術外，物理環境調控技術也發揮著重要作用。風機加噴淋的物理降溫方式作為非常有效的熱應激緩解手段，其應用效果一直被廣大的牧場用戶認可。然而，在養殖業環保問題還沒有得到有效解決的背景下，我國傳統降溫方式的使用由于其粗狂的運作方式，存在著浪費水電資源、極大增加糞污處理量、以及人為因素影響大等問題。

物聯網智慧牧場新技術的出現，讓物理降溫方式的精準執行成為可能。將極大的提升牧場對于牛舍環境綜合控制的能力，為牧場在養殖標準化、數據化、精準化方面提供有力的工具。

近期在牧場管理中，“精準”是主要話題。風機噴淋作為用電、用水大戶，精準化要求也越來越得到牧場的重視。

目前市場上我們分別觀測了兩種典型常見的控制模式來作對比，以其選擇出更適合牧場需求的精準控制模式。

（1）使用東石智能環控模式下的物聯網風機噴淋控制。

（2）僅使用了感知元件對奶牛存在與否做簡單判斷的感應噴淋控制。

2 試驗設計

本試驗是在位于北方的首農畜牧金銀島牧場中進行。

試驗組：使用東石智能環控模式下的物聯網風機噴淋控制（金銀島牧場5-8群安裝有東石溫濕度感應自動風扇噴淋降溫系統）。

對照組：僅使用了感知元件對奶牛存在與否做簡單判斷的感應噴淋控制（金銀島牧場1-4群為自動感應噴淋人工開啟風扇）。

5-8群與1-4群選取胎次相近，泌乳天數的相近的牛只，對比其在2020年7月17日至2020年8月7日期間的產奶量差異。此外我們還從群體的反芻時間、喘氣時間以及重喘息率方面評估智能環控系統相較于簡單的感應噴淋之間對于緩解熱應激以及促進泌乳產能的影響。

3 試驗結果

3.1 THI變化趨勢

我們采集了試驗期間的溫度和THI數據，用于分析熱應激程度。

經過觀察發現2020年7月17日至2020年8月7日期間，THI最高85.62，最低67.21，平均77.37。溫度最高37.5℃，最低20℃，平均27.39℃（如圖1）。

圖1

3.2 對奶牛奶產量的改善

5-8群設置為試驗組，1-4群設置為對照組，分別篩選胎次為2.11胎（組間P=0.98），平均泌乳天數為118d（組間P=0.99）的牛群，對比其產量差異。試驗組平均牛頭數63頭，對照組平均牛頭數為65頭。

分析結果顯示，從7月17日至8月7日期間，試驗組平均產量為47.91kg，對照組平均產量為43.93kg，試驗組與對照組每天平均產量增加3.98kg，且試驗期間產量差異極顯著（P＜0.01）。智能環控系統效果顯著。

3.3 反芻時間和重喘息時間

我們采集了對照組和試驗組牛舍的泌乳牛的每日反芻時間和每日喘氣頻率，將二者進行了比對分析。

通過數據發現，試驗組泌乳牛的平均反芻時間總體上要高于對照組的泌乳牛；還有一點需要關注的是，試驗組群屬于高產牛，對照組屬于混合牛群（有新產/混牛/泌乳晚期牛群），所以對照組牛的反芻時間本應該高于試驗組牛，但事實并非如此，由此我們不難得出這樣一個結論：智能環控系統有利于提高泌乳牛的反芻時間。

從時間上還可以看出，對照組奶牛的平均每日喘氣時間要明顯的高于試驗組的奶牛，這一數據直觀的反應出來東石智能環控系統有效地緩解了試驗組奶牛的熱應激。

通過反芻時間和每日喘氣時間的對比發現，智能環控模式下的物聯網風機噴淋控制比僅使用了感知元件對奶牛存在與否做簡單判斷的感應噴淋控制更能降低熱應激，提高反芻時間。

3.4 重喘息百分比

我們還是采集了對照組泌乳牛和試驗組群體泌乳牛的重喘息百分比數據，因為數據比較多，特地選出了比較有代表性的7月17號兩個牛舍的牛重喘息頻率方面的數據進行對比。

重喘息百分比代表了特定群體中表現出熱應激行為的奶牛的百分比。結果表明，出現重喘息體征的奶牛的比例與奶牛陰道溫度（熱應激程度主要指證）呈明顯的晝夜循跡關系。通過監測重喘息，可以實時監測奶牛熱應激程度。

7.17日數據顯示，對照組在2：00、6：00和12：00-14：00左右群體喘氣比率高于10%，最高比例為21.9%。試驗組在4：00和12：00-14：00左右群體喘氣比率高于10%，最高比例為14.9%。

通過對照組和試驗組有代表性的重喘息比率對比發現，試驗組的重喘息比率較低，遭受的熱應激小些。

4 結論

首農畜牧金銀島牧場的試驗結果是比較符合預期的，在試驗的過程中，我們通過收集數據和整理分析得出了以下結論：

1）使用東石智能環控模式下的物聯網風機噴淋控制可以有效的提高奶牛的產奶量，從7.17日截止到8月7日，試驗組與對照組每天平均產量增加3.98kg，且試驗期間產量差異極顯著（P＜0.01）。

2）使用東石智能環控的試驗組泌乳牛的反芻時間明顯高于對照組的泌乳牛。

3）使用東石智能環控可以有效地為奶牛降溫，降低奶牛的重喘息百分比。

牛喘息時間的長短最能夠說明她的應激程度。于是我們便對不同控制的噴淋模式（東石智能環控組、工控感應噴淋控制組）下，奶牛的喘氣變化做了詳細的記錄和統計，發現了非常有意思的現象。

以THI比較高的7月17日舉例，東石智能環控模式群的牛群喘氣時間為103分鐘，與之對應的工控感應噴淋群為146分鐘，牛群重喘息時間比智能環控模式牛群喘息時間長43分鐘。經過分析，這和東石智能環控模式噴淋的4個主要特點有很大關系：

即時性（奶牛到來馬上啟動，縮減了了奶牛等待時間）。

實時性（控制依據使用THI和奶牛數量變化，以分鐘為單位更新）。

及時性（針對每刻的變化，物聯網系統會隨時調整運行策略）。

數據性（數據化反饋強大而清晰，為使用者改善提供堅實依據）。

可見，省水只是“精準”噴淋的第一步，如何能夠利用好水才是關鍵。而利用好水，系統的綜合數據能力又是關鍵。收集數據、產生數據、利用數據是精準噴淋的基本要求，一定不能輕易放過任何能夠將數據嵌入管理的機會。