基于溫濕指數(shù)（THI）動(dòng)態(tài)模型的肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法

肉雞腹水綜合征的致病因素復(fù)雜，導(dǎo)致建立其風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)模型難度較大，制約了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的精度。肉雞作為主要的養(yǎng)殖禽類之一，推動(dòng)了肉雞養(yǎng)殖業(yè)的規(guī)模化發(fā)展。特別是在規(guī)模化高密度養(yǎng)殖模式下，環(huán)境應(yīng)激（如溫濕度失控）極易誘發(fā)該病，給養(yǎng)殖場(chǎng)帶來(lái)重大經(jīng)濟(jì)損失[。然而，傳統(tǒng)預(yù)防手段缺乏科學(xué)指導(dǎo)，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)肉雞腹水的早期風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，存在滯后問(wèn)題。在這樣的情況下，需要采用更加可靠的手段對(duì)肉雞腹水綜合征的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)此，領(lǐng)域內(nèi)很多研究人員提出了疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法。

近年來(lái)，研究人員提出了多種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型，但仍存在一定局限性。例如，陳春蓉等2提出了基于長(zhǎng)短時(shí)記憶模型的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法。通過(guò)獲取歷史發(fā)病數(shù)據(jù)，解析疾病發(fā)生的趨勢(shì)分量。結(jié)合時(shí)間序列分解處理，建立基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的混合預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)疾病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。該方法能夠捕捉疾病發(fā)生的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，具有良好的時(shí)序性。但其在實(shí)際應(yīng)用中存在超參數(shù)調(diào)優(yōu)困難的局限性，如果選擇的時(shí)間窗口不夠合理，可能會(huì)遺漏某些數(shù)據(jù)特征，影響了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。李丹等3提出了基于改進(jìn)隨機(jī)森林集成模型的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法。采用采樣技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始的隨機(jī)森林算法進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建改進(jìn)隨機(jī)森林集成模型實(shí)現(xiàn)疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)分析。該方法能夠捕捉到少數(shù)類樣本的特征，適用于數(shù)據(jù)集分布不平衡的預(yù)測(cè)場(chǎng)景。但其對(duì)于疾病發(fā)生因素非線性關(guān)系的捕捉能力有所不足，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度有所下降。

考慮到上述研究人員所提出的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中的預(yù)測(cè)精度并不高，無(wú)法為畜牧管理提供科學(xué)參考。為了緩解這一問(wèn)題，本研究提出了一種基于溫濕指數(shù)（THI）動(dòng)態(tài)模型的肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法。

1基于溫濕指數(shù)動(dòng)態(tài)模型的肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1構(gòu)建肉雞雞舍的溫濕指數(shù)動(dòng)態(tài)模型

在肉雞雞舍環(huán)境中，布設(shè)多組溫濕度傳感器，對(duì)雞舍內(nèi)肉雞的體表溫濕度變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。根據(jù)所監(jiān)測(cè)到的溫濕度數(shù)據(jù)，構(gòu)建溫濕度指數(shù)的動(dòng)態(tài)模型。

本研究設(shè)置肉雞體表溫濕度監(jiān)測(cè)參數(shù)，見(jiàn)表1。

表1溫濕度數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)參數(shù)設(shè)置

基于上述參數(shù)，獲取實(shí)時(shí)的肉雞體表溫濕度數(shù)據(jù)。利用該數(shù)據(jù)，建立肉雞的溫濕度指數(shù)動(dòng)態(tài)模型。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式（1）所示。

G=a×T₁+（1-a）T₂

公式中， G 表示溫濕度指數(shù)動(dòng)態(tài)模型， a 表示權(quán)重系數(shù)， T_?1 表示監(jiān)測(cè)的干球溫度， T₂ 表示監(jiān)測(cè)的濕球溫度。

通過(guò)在溫濕度指數(shù)動(dòng)態(tài)模型中代人實(shí)時(shí)采集的溫濕度數(shù)據(jù)，對(duì)肉雞當(dāng)前的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

1.2結(jié)合肉雞生長(zhǎng)指標(biāo)的腹水疾病回歸分析

在肉雞腹水綜合征的致病因素中，生長(zhǎng)速度與日齡是兩大關(guān)鍵關(guān)聯(lián)指標(biāo)。基于此，本研究旨在通過(guò)環(huán)境溫濕度驅(qū)動(dòng)生理響應(yīng)的機(jī)制，量化生長(zhǎng)狀態(tài)并建立預(yù)測(cè)模型。

本研究以溫濕度指數(shù)（THI）作為核心環(huán)境應(yīng)激指標(biāo)，將其輸入一個(gè)基于熱生理學(xué)的動(dòng)態(tài)模型，根據(jù)溫濕度指數(shù)動(dòng)態(tài)模型，分析肉雞的產(chǎn)熱量。計(jì)算方法如公式（2）所示[5]。

Q=h?A?（G-T_a）

公式中， Q 表示肉雞體表的產(chǎn)熱量， h 表示對(duì)流換熱系數(shù)， A 表示肉雞體表的散熱面積， T_a 表示雞舍環(huán)境溫度。

進(jìn)而，利用產(chǎn)熱量參數(shù)計(jì)算能顯著反映肉雞代謝強(qiáng)度的核心指標(biāo)—代謝產(chǎn)熱率（MHR），如公式（3）所示。

P=Q（O-C）

公式中， P 表示肉雞的代謝產(chǎn)熱率， o 表示肉雞生長(zhǎng)的單位時(shí)間耗氧量， C 表示二氧化碳的產(chǎn)生量。

以代謝產(chǎn)熱率為肉雞生長(zhǎng)速度的量化指標(biāo)，結(jié)合肉雞的當(dāng)前日齡，對(duì)腹水綜合征的發(fā)生概率進(jìn)行回歸分析，建立肉雞生長(zhǎng)指標(biāo)與肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。建立這一分析過(guò)程的線性回歸方程，如公式（4）所示。

Y=bx（P，L）+c

公式中， Y 表示發(fā)生腹水綜合征的概率， b 表示線性回歸方程曲線的截距， x 表示肉雞生長(zhǎng)指標(biāo)，包括生長(zhǎng)速度和日齡兩個(gè)維度， L 表示肉雞生長(zhǎng)日齡，c表示方程曲線斜率。

通過(guò)線性回歸分析，旨在定量揭示肉雞生長(zhǎng)代謝指標(biāo)與腹水風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

1.3肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

根據(jù)上述建立的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采用隨機(jī)森林回歸模型對(duì)肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

將回歸分析的結(jié)果輸入到模型中進(jìn)行分類決策學(xué)習(xí)，構(gòu)建肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的隨機(jī)森林模型，如公式（5）所示。

公式中， H（x） 表示肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的隨機(jī)森林模型， i 表示隨機(jī)森林模型的第顆決策樹(shù)， k 表示抽樣次數(shù)， I 表示示性函數(shù)， A 表示決策樹(shù)末端。

通過(guò)決策樹(shù)的二分類，不斷逼近概率最高的腹水風(fēng)險(xiǎn)值，由此輸出得到肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果[7]其表達(dá)式如公式（6）所示。

R=g?h_i（x）（ρ，x）

公式中， R 表示肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)值，g表示隨機(jī)森林模型的基尼指數(shù)，用于度量決策樹(shù)分支的分裂特征選擇策略， ρ 表示決策樹(shù)之間的平均相關(guān)性系數(shù)。

通過(guò)隨機(jī)森林模型，對(duì)實(shí)時(shí)采集的肉雞生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主化分析，實(shí)現(xiàn)肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。

2實(shí)例分析

2.1肉雞生長(zhǎng)環(huán)境布設(shè)

在雞舍環(huán)境中，選用512型號(hào)顆粒料喂養(yǎng)實(shí)驗(yàn)肉雞，其粒度均勻性約為 85% 。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，保持雞舍內(nèi)部光照等環(huán)境條件恒定，避免其他因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成影響。

在該雞舍環(huán)境內(nèi)布設(shè)溫濕度傳感器，進(jìn)行肉雞體表溫濕度等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集。所選用設(shè)備為泰科電子（上海）有限公司生產(chǎn)的HTU31A（VAEC-Q100AnalogR5000型號(hào)的溫濕度傳感器，其主要技術(shù)參數(shù)，見(jiàn)表2。

表2溫濕度傳感器主要技術(shù)參數(shù)

面向肉雞的活動(dòng)區(qū)域，布設(shè)該型號(hào)的溫濕度傳感器設(shè)備10組，基于表1所示參數(shù)，采集得到本次實(shí)驗(yàn)的肉雞體表溫濕度數(shù)據(jù)。

2.2肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

在雞舍中篩選出100只肉雞作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)其生長(zhǎng)過(guò)程的腹水風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

以編號(hào)為1#的肉雞實(shí)驗(yàn)對(duì)象為例，利用溫濕度傳感器采集其不同日齡的溫濕度數(shù)據(jù)。

從圖1可以看出，在該肉雞實(shí)驗(yàn)對(duì)象的生長(zhǎng)過(guò)程中，其體表溫濕度有著小幅度的變化，這說(shuō)明該肉雞的生長(zhǎng)速度隨著日齡的增長(zhǎng)進(jìn)行變化。通過(guò)構(gòu)建溫濕指數(shù)動(dòng)態(tài)模型，對(duì)肉雞的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行量化指標(biāo)的描述。

在此基礎(chǔ)上，本文方法結(jié)合肉雞的日齡進(jìn)行了腹水綜合征發(fā)生概率的線性回歸擬合分析。檢驗(yàn)本次測(cè)試中線性回歸分析結(jié)果的誤差狀態(tài)。

從圖2可以看出，線性回歸分析結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)化殘差基本穩(wěn)定在[-1，1的區(qū)間內(nèi)，這初步表明肉雞生長(zhǎng)指標(biāo)與腹水綜合征發(fā)生概率之間的模型擬合效果較好，為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)提供了有力支持。

為評(píng)估本文方法的預(yù)測(cè)性能，我們統(tǒng)計(jì)了其對(duì)不同肉雞實(shí)驗(yàn)對(duì)象的腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。為檢驗(yàn)其有效性，本次實(shí)驗(yàn)將本文方法與基于長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）模型以及改進(jìn)隨機(jī)森林集成模型兩種現(xiàn)有疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比。所有方法均對(duì)相同的實(shí)驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以肉雞實(shí)際的腹水發(fā)生狀態(tài)作為金標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)比分析各方法預(yù)測(cè)結(jié)果的精度水平。

圖1肉雞溫濕度生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)

圖2線性回歸分析的標(biāo)準(zhǔn)化殘差

圖3疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度對(duì)比

從圖3可以看出，與其他兩種方法相比，本文方法預(yù)測(cè)結(jié)果的腹水風(fēng)險(xiǎn)值明顯與實(shí)際的腹水綜合征發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)更為接近，預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)值平均差值僅為0.027，表明本文方法能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。這一優(yōu)勢(shì)主要得益于本文方法采用線性回歸分析的方法，能夠更加準(zhǔn)確地解析肉雞溫濕度指數(shù)與腹水風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)了精度更高的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

結(jié)語(yǔ)

本研究所設(shè)計(jì)的肉雞腹水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，以溫濕指數(shù)（THI）動(dòng)態(tài)模型為核心輸人，實(shí)現(xiàn)了對(duì)肉雞生理應(yīng)激狀態(tài)的動(dòng)態(tài)表征。通過(guò)回歸分析，成功建立了生理狀態(tài)指標(biāo)與腹水綜合征之間的定量關(guān)聯(lián)關(guān)系，并以此作為關(guān)鍵特征。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用隨機(jī)森林模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得了較高的精度水平。該方法的成功應(yīng)用，可為養(yǎng)殖人員提供及時(shí)、可靠的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，幫助其采取針對(duì)性預(yù)防手段，有效降低疾病發(fā)生概率，最終提升養(yǎng)殖的經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)：

[1]張寧，胡曉悅，楊威，等.河北省中小規(guī)模雞場(chǎng)主要疫病風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及預(yù)警分析[J].北方牧業(yè)，2024（07）：11-12.

[2]陳春蓉，趙瑾，賀兆源，等.基于長(zhǎng)短時(shí)記憶模型的包蟲(chóng)病爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)混合模型的建立[J].現(xiàn)代畜牧科技，2024（08）：27-33.

[3]李丹，盧琰，吳佩珊，等.基于改進(jìn)隨機(jī)森林集成模型的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2023，42（09）：95-99+109.

[4]王乘熙，李澤，崔國(guó)增，等.基于多區(qū)域空調(diào)房間溫濕度的MPC算法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2023，40（01）：304-310.

[5]蔣晨晰，程素芳，吳國(guó)灶，等.肺動(dòng)脈內(nèi)皮細(xì)胞在肉雞腹水綜合征中的作用及miRNA調(diào)控機(jī)制的研究進(jìn)展［J].中國(guó)畜牧獸醫(yī)，2025，52（04）：1522-1532.

[6]蘇蒙，劉莎，宋丹麗，等.基于轉(zhuǎn)錄組測(cè)序篩選肉雞腹水綜合征相關(guān)候選基因[J].畜牧獸醫(yī)學(xué)報(bào)，2025，56（02）：559-570.

[7]王之超，何江，黃俊程，等.高鹽飲水對(duì)肉雞生長(zhǎng)性能、器官指數(shù)及血清抗氧化指標(biāo)的影響LJ].現(xiàn)代畜牧獸醫(yī)，2024（05）：31-36.

收稿日期：2025-08-29

作者簡(jiǎn)介：劉帥利（2000一），男，漢族，河南省鄭州市，本科。研究方向：畜牧類、家禽、獸醫(yī)、環(huán)控。