RU2007130289ARU2007130289/12ARU2007130289ARU2007130289ARU 2007130289 ARU2007130289 ARU 2007130289ARU 2007130289/12 ARU2007130289/12 ARU 2007130289/12ARU 2007130289 ARU2007130289 ARU 2007130289ARU 2007130289 ARU2007130289 ARU 2007130289A
Государственное научное учреждение Ордена Трудового Красного Знамени Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии (RU)
Государственное научное учреждение Ордена Трудового Красного Знамени Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное научное учреждение Ордена Трудового Красного Знамени Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии (RU), Государственное научное учреждение Ордена Трудового Красного Знамени Агрофизический научно-исследовательский институт РоссельхозакадемииfiledCriticalГосударственное научное учреждение Ордена Трудового Красного Знамени Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии (RU)
Priority to RU2007130289/12ApriorityCriticalpatent/RU2007130289A/en
Publication of RU2007130289ApublicationCriticalpatent/RU2007130289A/en
1. Способ кормления крупного рогатого скота, заключающийся в определении потребности животных в энергии и питательных веществах в зависимости от заданной продуктивности, а также в оценке качества корма, учитываемом при формировании рационов кормления, отличающийся тем, что перед началом очередного периода производства молока группой коров, равного 1-3 мес, на предшествующем интервале времени такой же длительности измеряют и фиксируют в базе данных ежедневную информацию о фактических расходах кормов на группу и их качественном составе, средних по группе суточных надоях, качестве молока, а также средних для группы показателях состояния здоровья животных, по указанным данным производят идентификацию математических моделей среднесуточной продуктивности, среднесуточных качественных показателей молока, среднесуточного состояния здоровья коров и модели принятия решений по отбраковке коров по состоянию здоровья в зависимости от расхода всех питательных элементов рациона, устанавливают допуски на качественные показатели молока, нарушение которых приводят к уменьшению отпускной цены на молоко, посредством полученных математических моделей определяют оптимальный рацион кормления, обеспечивающий требуемую прибыль, путем поиска минимума по вектору всех компонентов рациона критерия оптимизации, представляющего собой разность между доходом от полученного молока и затратами на корма и амортизационными потерями, определяемыми прогнозным числом лактации, в реальном времени измеряют фактические расходы всех элементов питания, фактическую продуктивность и показатели состояния здоровья коров, по измеренной информации производят уточнение параметров математических моделей продуктивности, качественных показателей молока и состояния здоровья в зависимости от набора всех элементов питания, на основании этих моделей производят коррекцию рациона кормления, обеспечивающую стабилизацию плановой прибыли.1. The method of feeding cattle, which consists in determining the needs of animals in energy and nutrients depending on the given productivity, as well as in assessing the quality of the feed, taken into account in the formation of feeding diets, characterized in that before the start of the next period of milk production by a group of cows, equal to 1-3 months, in the previous time interval of the same duration, daily information on the actual feed consumption per group and their qualitative composition is measured and recorded in the database, with According to the data indicated, mathematical models of average daily productivity, average daily qualitative indicators of milk, average daily health status of cows, and decision-making models for culling according to their health state from the consumption of all nutrients of the diet, set tolerances on the quality indicators of milk, the violation of which leads to a decrease in the starting milk price, using the mathematical models obtained, determine the optimal feeding ration that provides the required profit by searching for the minimum of the vector of all components of the ration of the optimization criterion, which is the difference between the income from the milk received and the cost of feed and depreciation losses determined by the predicted number of lactation, in real time, the actual expenditures of all nutrients, the actual productivity and health indicators of cows are measured, as measured This information is used to refine the parameters of mathematical models of productivity, qualitative indicators of milk and the state of health, depending on the set of all food items, and on the basis of these models, they adjust the feeding ration, which ensures the stabilization of planned profit.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что оптимальный рацион кормления, обеспечивающий требуемую прибыль на стадии планирования и в реальном времени, определяют путем выполнения следующей последовательности операций:2. The method according to claim 1, characterized in that the optimal feeding ration, providing the required profit at the planning stage and in real time, is determined by performing the following sequence of operations:на интервале планирования прогнозируют среднесуточную продуктивность коров по математической модели следующего вида:on the planning interval predict the average daily productivity of cows according to a mathematical model of the following form:π=PV,π = PV,V=YX,V = YX,где π - среднесуточная продуктивность, кг/сут, для l-го варианта рациона;where π is the average daily productivity, kg / day, for the l-th variant of the diet;Р - матрица параметров модели;P - matrix of model parameters;V - вектор расходов питательных элементов, кг, г, мг;V is the vector of nutrient expenditure, kg, g, mg;Y - матрица фактического содержания всех питательных элементов в каждом кормовом компоненте рациона, кг/кг, г/кг, мг/кг;Y is the matrix of the actual content of all nutrients in each feed component of the diet, kg / kg, g / kg, mg / kg;Х - вектор расходов компонентов рациона кормления, кг,X is the cost vector of the components of the diet, kg,прогнозируют вектор показателей качества молока по математической модели следующего вида:predict a vector of milk quality indicators using a mathematical model of the following form:k=D·V,k = Dгде k - вектор показателей качества молока, компонентами которого являютсяwhere k is the vector of milk quality indicators, the components of which arek1 - жирность молока, %;k 1 - fat content of milk,%;k2 - содержание белка в молоке, %;k 2 - protein content in milk,%;D - матрица параметров модели,D is the matrix of model parameters,прогнозные показатели качества молока, формируемые моделью показателей качества, сравнивают с заданными допусками, и если эти показатели равны или превышают границы установленных допусков, то принимают прогнозную цену на молоко, соответствующую высшей категории качества, в противном случае принимают прогнозную цену, соответствующую более низкой категории качества,the forecast milk quality indicators formed by the model of quality indicators are compared with the specified tolerances, and if these indicators are equal or exceed the limits of the established tolerances, then they take the forecast price for milk corresponding to the highest quality category, otherwise they take the forecast price corresponding to the lower quality category ,прогнозируют вектор показателей состояния здоровья коровы:predicting a vector of cow health indicators:S=BV,S = BV,где S - вектор состояния здоровья животных, компонентами которого являютсяwhere S is the vector of animal health, the components of which ares1 - температура тела, °С;s 1 - body temperature, ° C;s2 - частота пульса, мин-1;s 2 - pulse rate, min -1 ;s3 - кислотная реакция рН молока;s 3 - acid reaction of the pH of milk;s4 - кислотная реакция рН крови;s 4 - acid reaction of blood pH;s5 - кислотная реакция рН мочи;s 5 - acid reaction of urine pH;s6 - число кетоновых частиц в 1 см3 молока;s 6 - the number of ketone particles in 1 cm 3 milk;s7 - число соматических частиц в 1 см3 молока;s 7 - the number of somatic particles in 1 cm 3 milk;В - матрица параметров модели,B is the matrix of model parameters,по модели принятия решений по отбраковке коровaccording to the decision-making model for cullingρ=LS,ρ = LS,если
то отбраковка;if
then rejection;если ρ≤δ, то нет,if ρ≤δ, then no,где ρ - обобщенный безразмерный показатель состояния здоровья животных;where ρ is a generalized dimensionless indicator of the state of animal health;L - вектор параметров модели, состояния здоровья;L is the vector of model parameters, health status;δ - пороговое значение показателя здоровья, по которому принимается решение по отбраковке,δ is the threshold value of the health indicator by which the decision on rejection is made,определяют прогнозное среднегодовое число лактации в группе, как вероятность не достижения порога выходной величины модели принятия решений по отбраковкеdetermine the predicted average annual number of lactation in the group, as the probability of not reaching the threshold of the output value of the decision-making model for rejectionдля новотелов
for newcomers
где nЛ - среднегодовое прогнозное число лактации по группе на планируемый период;where n L is the average annual predicted number of lactation in the group for the planning period;n0 - максимально возможное число лактации одной коровы (генетический потенциал лактации),n 0 - the maximum possible number of lactation of one cow (genetic potential of lactation),для обычного дойного стада
for ordinary dairy herd
где nЛ-1 - среднегодовое прогнозное число лактации по группе на периоде, предшествующем планируемому,where n L-1 - the average annual predicted number of lactation in the group for the period preceding the plannedнаходят минимум следующего критерия оптимальности по кормовым компонентам вектора рациона кормления Xfind a minimum of the following optimality criterion for feed components of the diet ration vector XJ=([cм(k)π(Т)-СрX(T)-cK/ТЛ·nЛ]-w*)2,J = ([c m (k) π (T) -C p X (T) -c K / T L · n L ] -w * ) 2 ,где см(k) - цены за 1 кг молока, устанавливаемые по показателям качества по п.5,where with m (k) - prices for 1 kg of milk, established by quality indicators according to claim 5,Ср - вектор-строка цен на кормовые компоненты рациона кормления, руб./кг,With p - a vector-line of prices for feed components of the diet, rubles / kg,ск - стоимость одной коровы, руб.,with to - the cost of one cow, rubles.,TЛ - длительность периода одной лактации, сут,T L - the duration of the period of one lactation, days,w* - заданная прибыль от одной коровы, руб./сут,w * - the set profit from one cow, rubles per day,полученное оптимальное значение вектора рациона Х* используют как задание для дозаторов и кормораздаточных машин, осуществляющих процесс кормления.
the obtained optimal value of the diet vector X * is used as a task for dispensers and feed dispensers that carry out the feeding process.
RU2007130289/12A2007-08-072007-08-07
METHOD FOR FEEDING CATTLE
RU2007130289A
(en)
prospects for goat genetic improvement in support of the proposed smallholder goat market development initiative in the western semi arid areas of Zimbabwe: 1. Goat Open Nucleus Breeding Scheme (GONBS): a Review
