肉鸡生长仿真决策管理模式.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除肉鸡生长仿真之决策管理模式(1)天马行空官方博客：/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632摘要：本研究之目的在将肉鸡生长之计算机仿真模式延伸至决策管理层面，以建立肉鸡生产最佳决策管理方式。本程序以肉鸡生长之计算机仿真模式为基本架构，加入饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等决策管理因子，可设定日增重、饲料换肉率、只粗收益及年场粗收益等不同决策点，针对饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等条件，进行不同组合下之敏感性分析，且最多可同时进行25组测试，并标示出最佳解，另可选择打印或传回最佳解之输入数据至原始程序中作进一步模拟。本模式将单一状况组合之仿真延伸至多重执行，可同时执行多组预测，提供作为肉鸡饲养业者事前预估场内肉鸡生长及获利能力之决策参考。（关键语：肉鸡、仿真模式、决策管理）(1)台湾省畜产试验所研究报告925号。(2)台湾省畜产试验所畜牧经营系，台南县新化镇。(3)Corresponding author.(4)国立中兴大学畜产学系，台中市。绪 言为了提升养鸡产业之生产效率与竞争能力，利用计算机仿真家禽在不同饲养条件下之生产成绩表现为现代养鸡产业之主要趋势。国外利用计算机仿真家禽之生产与生长表现，近年来已有不错之成绩。例如英国苏格兰农学院之Emmans（1992）考虑遗传条件、饲粮组成、管理策略及环境因素等因子所发展之家禽生长模式（Poultry Growth Model, PGM），将鸡只摄取之热能和蛋白质分配于每日维持、肌肉及羽毛生长，用于预测家禽生长及屠体性状之变化。Emmans（1995）另提出模拟肉鸡生长所必需考虑之饲粮、环境与管理之相关问题。此外如Zoons et al.（1991）所提出之肉鸡生长数理模式；Grosskopf and Matthaus（1990）提出以数学模式仿真肉鸡之生长；Supaporn et al.（1988）提出关于预测肉鸡生长表现之数学模式架构；秋元（1991）之鸡只成长曲线；Burlacu et al.（1990）提出模拟肉鸡热能及蛋白质平衡之数学模式；Muramatsu et al.（1989）利用计算机仿真家禽因季节改变所影响之采食量变化；Velu et al.（1972）利用回归方程式求出年轻鸡只之体组成以及 Wolynetz and Sibbald （1986a, 1986b, 1986c, 1990）提出一连串预测肉鸡主要体组成之方法等，均是预估肉用家禽生长表现有关之仿真模式。虽然国外仿真家禽生长之模式，在配合个人计算机之普及下，有迅速发展之趋势，但国内研究家禽生长仿真模式之相关文献依然稀少。王等（1995）以stochastic方式筛选比较已发表文献之有关方程式，由肉鸡之营养与生理探讨肉鸡在不同环境与饲粮组成下对于营养分之需求与利用状况，预测肉鸡在自由采食与各种条件下之最大采食量，并利用计算机程序语言（Quick BASIC），将所有方程式加以串连，构成预测模式之主要架构。阮与王（1996）以王等（1995）之肉鸡采食量预测模式为基本架构，另结合遗传性能、饲养管理与财务管理等建立一完整之肉鸡生长之仿真模式，可透过输入肉鸡品系与最初状况、饲养策略、饲粮组成、禽舍环境、屠宰日龄或屠宰体重以及上市之决价方式，以每日为基础，模拟肉鸡生长至屠宰日龄或屠宰体重为止，并可预测出肉鸡在饲养期间之饲料采食量、日增重、饲料换肉率及体组成之蓄积量，并可产生财务报表以评估有利之饲养策略。阮等（1998）以阮与王（1996）所发展之肉鸡生长之仿真模式，将分组数据依序输入各组项目之营养成分中，并分别就饲料价格随组成分改变而变动与饲料价格不随组成分改变而变动，求得各种组合下之日增重、饲料换肉率、只粗收益及每年之粗收益，模拟饲粮组成与经济反应之关系。萧等（1999）将胡（1995）、阮与胡（1996）及Roan and Hu（1997）于本省环境气候下所完成之白肉鸡及台湾仿土鸡各部位屠体生长曲线之回归方程式，导入阮与王（1996）之肉鸡生长仿真模式，并与国内外肉鸡生长屠体相关数据比对，以提升肉鸡生长计算机仿真模式之屠体生长仿真之准确性。有关研究家禽生产决策管理之相关文献仍十分缺乏，Schmisseur et al.（1989）汇集家禽营养与管理专家的知识设计成蛋鸡场管理之知识库专家系统，此程序针对显著影响家禽生产利润的80个生产管理问题作诊断，可估计其经济性与相关损失，并提出补救的管理对策。此程序含有400条以上的生产规则，可执行于IBM PC上，在营养、畜舍与设备、疾病、运销及管理上有与家禽管理专家不相上下的能力。Timmons and Gates（1985）提出最佳肉鸡生产之专家系统，乃基于每日之最大获利点而设计，即以外界环境温度之变化配合畜舍内环境温度调控如四周帆布封闭、半开放、全开放及寒冷时加以保温，减少鸡只所采食饲料之能量用于御寒，或在炎热时开启帆布和通风设备以减少鸡只所采食饲料之能量用于散发体热，维持最佳生长环境，以每日每只鸡每公斤肉价为基础，计算最大净收益，提出建议饲养业者应对之措施。Cravener et al.（1992）计算每平方公尺之鸡舍获利能力，以此探讨肉鸡饲养于不同密度与喂饲不同价格之饲料于不同肉鸡售价之获利状况，再以大中取大原则（Maximax law）、同等可能原则（Equally likely criterion）及小中取大原则（Maximin law）为决策，评估最佳获利策略。本试验之目的在以阮与王（1996）所发展之肉鸡生长仿真模式为主要架构，加入饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等决策管理因子，设定日增重、饲料换肉率、只粗收益及年场粗收益等不同决策点，针对饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等条件作不同组合下之敏感性分析，将单一组合之求解延伸至决策管理层面，以增加肉鸡生长计算机仿真模式之实用性。材料与方法本程序之建立步骤与测试如下： 一、以阮与王（1996）所发展之肉鸡生长仿真模式为主架构，另以Quick Basic计算机程序语言撰写程序加入饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等决策管理因子，设定日增重、饲料换肉率、只粗收益及年场粗收益等不同决策点，针对决策管理因子，作不同组合下之敏感性分析。 二、将模式单一状况组合之预测延伸至多重执行求解（如图1），并设定不同管理决策点，使能针对饲养策略、饲粮组成及禽舍环境等条件作不同组合下之敏感性分析（如图2），以得到最佳条件之组合。 三、进行不同条件组合下之敏感性分析，以确定程序执行之可行性。 四、仿真饲养策略、环境温度对肉鸡生长性能之影响。图1. 多重执行之流程图Fig. 1. Diagram of multiple runs.结果与讨论试验一试验一之目的在以Quick Basic计算机程序语言将阮与王（1996）所建立之单一状况组合之肉鸡生长仿真模式延伸至多重执行求解。本研究乃在此主程序架构下加入决策管理设定、敏感性分析及多重执行求解等决策分析功能（图3），决策管理之设定如图4所示，所加入之程序说明如下： 输入项目中除原有最初状况、饲养策略、 饲粮组成、禽舍环境、成本条件、管理因素、市场决价等项目外，再加入决策管理，并设定日增重、饲料换肉率、只粗收益及年场粗收益等四个管理决策点（图4），使能针对饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等条件作不同组合下的敏感性分析，且最多可选用25组进行测试。 在模式仿真中除数据预览、进行仿真等项外，再加入敏感性分析及多重执行。敏感性分析系针对决策管理项中所选择之决策点与条件进行运算，以求得最佳条件之组合，其特性为选择输入决策分析项目中只改变某一项输入值，其它输入项目固定之执行结果。由于阮与王（1996）之肉鸡生长仿真模式为单一状况组合之预测，多重执行则可同时进行25组不同输入值组合之执行。 在报表分析中加入敏感性分析报表，由屏幕显示先前所选择之决策管理条件，即饲养策略、饲粮组成、或禽舍环境，进行执行敏感性分析之输入报表及仿真结果，此结果包括日增重、饲料换肉率、只粗收益及年场粗收益等不同管理决策点，同时标示最佳结果之一组，并显示最佳解之原始输入资料，可选择打印或者传回最佳决策点之输入数据至该输入项目之设定中进行进一步之模拟。图2.肉鸡生长仿真模式之敏感性分析流程Fig. 2. Diagram of the sensitivity analysis of the broiler growth simulation model. 在系统管理中加入输入文件储存，将模式输入项目中之最初状况、饲养策略、饲粮组成、禽舍环境、成本条件、管理因素、市场决价等项目存成数据文件，提供在多重执行时之数据来源。试验二试验二之目的在测试肉鸡生长仿真模式加入饲养策略、饲粮组成、禽舍环境等决策分析项目以及设定日增重、饲料换肉率、只粗收益、年场粗收益等不同决策点后，由单一状况组合之预测延伸至多重执行求解，进行不同条件组合下之敏感性分析，以确定程序之可行性。探讨饲养策略与禽舍环境决策管理因子对日增重、饲料换肉率、只粗收益、年场粗收益之影响。以NRC（1994）建议之饲养分期（第一期由121日龄止；第二期由2242日龄止）及营养浓度（第一期CP 23%，ME 3200 kcal/kg；第二期CP 20%，ME 3200 kcal/kg）为基础，设计第1组由第一期料喂饲自110日龄止，11日龄以后则使用第二期料，第2组开始逐组增加第一期料与减少第二期料喂饲1日，直至32日龄止，计23组，另第24组以第一期料喂饲全期，第25组则以第二期料喂饲全期。模式之输入设定如表1，其简略结果如表2所示。由表2得知各组日增重变化随第一期料给饲天数增加而增加，以全期喂饲第一期料日增重48.84 g为最大，全期喂饲第二期料日增重45.81g为最小；饲料换肉率方面则随第一期料给饲天数增加而转佳之趋势，各组间变化很小。只粗收益及年场粗收益则随第一期料饲养日龄逐日增加而降低，以全期喂饲第一期料获利最低（第24组），以第一期料饲养至第15日龄（第1、2、3、4、5、6组）及全期喂饲第二期料之获利最高（第25组），因为第一期饲料每公斤12元，第二期饲料每公斤10元，由此可知肉鸡饲养前、后期料之给饲天数及饲料价格影响获利甚巨。第25组显示全期给饲日粮CP 20%，ME 3200 kcal/kg，并未影响日增重及饲料换肉率，且获利佳，似乎可以将饲粮组成之营养浓度降低，伴随着饲料成本较低，营造总体收入增加，此乃模式仿真之结果，至于实际状况如何仍有待实际饲养试验加以评估。图3.肉鸡生长决策管理之计算机仿真模式之主程序架构Fig. 3. The main menu of the computer simulation model of decision management of broiler growth. 图4.决策管理之设定Fig. 4. Specification of decision management analysis.表1.饲养策略影响肉鸡生长之模式输入设定Table 1. Input data of the model conducted on the effect of feeding regime on broiler performance最初状况（Started condition）鸡只品种（爱拔益加、仿土鸡、其它肉鸡）Breed（Arbor Acres, Simulated country chicken, other chicken）其它肉鸡 other chicken鸡只性别（雄性、雌性、公母合饲） Sex（Male, female, male + female）公母合饲 male + female最初体重（g）Start weight（g）36最初结实程度（0：很差；9：很好）Initial fleshness（0：worst；9：best）5.0最初肥胖程度（0：很瘦；9：很胖）Initial fatness（0：thin；9：fat）5.0每日生长速率（0：迟长；9：速长）Daily growth rate（0：slowest；9：fast）5.1每日脂肪/蛋白质（0：很瘦；9：很胖）Daily lipid mass/protein mass（0：thin；9：fat）5.0成熟体重（g）为 Mature weight, g4800成熟时肥胖程度（0：很瘦；9：很胖）Mature fatness（0：thin；9：fat）5.0饲养策略（Feeding method）分期依据（日龄、体重）Stage according to（daily age, weight）日龄 Daily age所分期数（1、2、3期）Stage（1, 2, 3 ）1第一期初始日龄 1st starter age1第二期初始日龄 2nd starter age依 试 验 分 组 设 定Set on treatment终止日龄 Finisher age42饲养方式为（个饲、群饲）Feeding method（bird, group）群饲 group喂饲方式为（全期限食、全期任食）Feeding regime（restriction, ad. libitum）全期任食 ad. libitum日粮组成（Diet composition）第一期 1st stage第二期 2nd stage粗蛋白质含量 % Crude Protein content of the feed, %2320.0粗脂肪含量 % Crude fat content of the feed, %5.55.5热能含量kcal/kg ME content of the feed, kcal/kg3200.03200.0灰分含量 Ash content of the feed, %6.04.0水分含量 % Moisture content of the feed, %10.011.0粗纤维含量 % Crude fiber content of the feed, %4.04.0蛋白质消化系数 Protein digestibility coefficient0.90.9脂肪消化系数 Lipid digestibility coefficient0.90.9蛋白价为 Protein value0.90.9鸡舍环境（House environment）管理方式为（平饲铺垫料、笼饲）Rearing method（litter floor, cage）平 饲 铺 垫 料 Litter floor饲养密度（只/m2）为 Stocking density, birds/m210点灯照度（lux/m2）1, 2, 3周分别为 1st, 2nd, 3rd week light intensity, lux/m220.003.000.30鸡舍型态及点灯计划为 Type of house and light plan开 放 式 连 续 点 灯 Open-side house with continuous light环境调整区分阶段数为 Stage of adjusted environment4调整日龄为（日龄）Adjusted daily age , days171421环境温度分别为 Environment temperature. 29.027.024.023.0相对湿度分别为 % Relative humidity, %50.050.050.050.0舍内风速（m/min）分别为 Wind velocity of poultry house, m/min4.04.08.010.0饲料槽长度（cm/bird）分别为Length of feed chain, cm/bird2.504.50饲料槽填满度为 Fullness of feed chain2/3成本条件（Cost）饲养只数（只/批）Flock number, birds/flock10000每只小鸡成本（元）Cost per bird, NT$/bird10第一期料价格（元/ kg）Price of 1st stage feed, NT$/kg12第二期料价格（元/ kg）Price of 2nd stage feed, NT$/kg10人事费用（元/月）Labor cost, NT$/month25000水电费用（元/月）Power and water cost, NT$/month10000防疫及医疗费用（元/只）Vaccination and medicine cost , NT$/bird4杂项费用（元/月）Miscellaneous expenses, NT$/month 30000环保处理费用成本（元/只）Wastage handle cost, NT$/bird3折旧费用（元/年）Depreciation, NT$/year100000预估鸡粪收入（元/只）Estimated income of excreta, NT$/bird1管理因素（Management）雏鸡是否剪嘴 Does beak trimming ?否 No其它管理上之优劣影响程度（%）Influence affected by other management factors, %0疾病发生之影响程度（%）Influence affected by diseases, %0用药改善疾病之影响程度（%）Influence improved by using medicine, %0全期鸡只之死亡率（%）Mortality, %3市场决价（Market）市场决价方式 Payment method 全鸡活体 Live weight出售价格单位 Payment unit公斤 Kilogram价格（元/单位）Price, NT$/unit 40表2.不同饲养分期对肉鸡性能之仿真结果Table 2. The simulation results of broiler performance through different feeding regimes组别 Treatment日 增 重 (g)Daily gain (g/day)饲料换肉率Feed conversion ratio只粗收益(元/只)Gross profit/bird (NT$/bird)年场粗收益 (仟元/年)Gross profit/year(Thousands NT$/year)1(1-10 days)46.161.8517.231245.062(1-11 days)46.181.8517.431259.523(1-12 days)46.211.8517.391256.764(1-13 days)46.231.8717.351253.835(1-14 days)46.251.8417.291249.396(1-15 days)46.281.8417.231245.277(1-16 days)46.301.8417.171240.678(1-17 days)46.331.8417.101235.759(1-18 days)46.371.8417.031230.8010(1-19 days)46.401.8416.951225.0311(1-20 days)46.431.8316.871218.8412(1-21 days)46.461.8316.781212.2413(1-22 days)46.501.8316.681205.0514(1-23 days)46.561.8316.581198.0315(1-24 days)46.601.8216.451188.8716(1-25 days)46.651.8216.331180.0617(1-26 days)46.711.8215.971153.9118(1-27 days)46.801.8215.851145.4019(1-28 days)46.871.8215.711135.3820(1-29 days)47.021.8215.621128.6921(1-30 days)47.341.8115.661131.2922(1-31 days)47.571.8115.601127.2023(1-32 days)47.931.8115.661131.6924(1-42 days)148.481.8212.93934.4625(1-42 days)245.811.8517.281248.381 第一期料喂饲全期（CP 23%, ME 3200 kcal/kg） Feeding 1st stage feed (CP 23%, ME 3200 kcal/kg) 2 第二期料喂饲全期（CP 20%, ME 3200 kcal/kg） Feeding 2nd stage feed (CP 20%, ME 3200 kcal/kg) 参考Deaton（1995）与Plavnik and Hurwitz（1988）之试验设计，第一期饲料给于15日龄，自6日龄起分别限饲3、5、7、9天，限饲量分别为90、80、70、60%，模式之输入值除饲养策略调整限饲百分比及最初状况中设定最出结实程度为9.0、每日生长速率为6.5外，余如表1，此模拟结果如表3。由表3显示，对照组之日增重、只粗收益、年场粗收益较限饲3及5天限饲量为90%组为低，与限饲3天限饲量为80%组及限饲7天限饲量为90%组之结果相似。日增重、只粗收益、年场粗收益随限饲天数及限饲量增加而降低，饲料换肉率则随限饲天数及限饲量增加而转佳，此结果与Zhong et al.（1995）、Deaton（1995）、Fontana et al.（1992）等之报告指出，早期限饲于42日龄上市时，并未赶上任饲组之体重；饲料换肉率则随限饲天数及限饲量增加而有转佳之趋势相同。而Palo et al.（1995）、Jones（1995）、Plavink and Hurwitz（1985, 1988）、Santoso et al.（1993）等指出早期限饲具较佳之饲料换肉率，本模拟结果亦有相似之处。表3.早期限饲对肉鸡性能之仿真结果 Table 3. The simulation results of the effect of early feed restriction on broiler performance限 饲 天 数 Days restricted限 饲 量 Restricted level (%)日 增 重 Daily gain (g/day)饲 料 换 肉 率Feed conversion ratio只粗收益(元/只)Gross profit/bird (NT$/bird)年场粗收益(仟元/年)Gross profit/year(Thousand NT$/year)对照组 control10061.891.8728.942090.8939060.361.8729.672143.458059.101.8628.722074.927057.861.8527.782007.356056.371.8426.651925.5459059.771.8629.102102.888057.881.8527.702001.287055.721.8426.081884.156052.111.8223.271681.3579059.311.8628.592066.018056.901.8526.841939.207053.491.8324.251752.516047.201.8019.181385.8399058.851.8628.032025.108056.011.8425.981877.077051.341.8222.421620.216041.591.7814.321034.47试验三本试验之目的在仿真环境温度对肉鸡性能之影响。鸡只之体温一般以直肠温度为准，正常之体温范围为39.643.6，鸡只之生长适温带约为1628（季，1979）。Weaver and Meijerhof（1991）指称鸡只暴露在相对湿度45%下之平均体重较40至80%组或75%组为重，低风速（7.7至9.9 cm/s）与高风速（17.8至24.5 cm/s）对体重无影响。本试验湿度设定4期均为50%，风速设定亦为4期，依序分别为4、4、8及10 m/min。温度设定第一周为29、第二周27、第三周24，自第21日龄起至42日龄止，各组温度设定自10至34，间隔1，计25组，模式之输入参数除饲养策略及饲粮组成之设定以NRC（1994）建议之饲养分期（第一期由121日龄止；第二期由2242日龄止）与营养浓度（第一期CP 23%，ME 3200 kcal/kg；第二期CP 20%，ME 3200 kcal/kg）为基础及最初状况中设定最出结实程度为9.0、每日生长速率为6.5外，模式之其它最初状况、成本条件、管理因素、市场决价等输入参数如表1，探讨当其它因素不变，只改变温度时对日增重、饲料换肉率、只粗收益及每年场粗收益之影响。由表4仿真之结果显示，日增重随环境温度增加而逐渐变差，当环境温度介于1025之间，日增重由62.53 g缓慢降至59.34 g，当温度于2634之间则日增重降幅加大，降至38.12 g。饲料换肉率则于1019间随环境温度增加而改善，而1934之间并无明显之变化，温度介于10及15时饲料换肉率最差，此与Yoon and Kenneth（1995）之试验显示环境温度（21.1 vs 26.7）对4至6周龄肉鸡之增重和饲料消耗量之影响，高温度组有明显降低的趋势，与Howlider and Rose（1987）指出增加环境温度会降低肉鸡体增重与饲料采食量之结果相似。只粗收益及年场粗收益，以温度1423之间获利最大，低于14或高于23则获利逐渐下滑，尤其超过27以上不论只粗收益或年场粗收益均降低。本模拟之结果与季（1979）指出鸡只之生长适温带约为1628吻合，可见藉由调整鸡只生长环境温度于适温带，鸡只将达最大生长速率、降低饲料换肉率，并增加获利。表4.环境温度对肉鸡性能之仿真结果Table 4. Simulation results of the effect of house temperature on broiler performance组 别 Treatment日增重(g/日)Daily gain (g/day)饲 料 换 肉 率 Feed conversion ratio只粗收益(元/只)Gross profit/bird(NT$/year)年场粗收益(仟元/年)Gross profit/year(Thousand NT$/year)1(10)62.532.0227.782007.092(11)62.232.0028.092029.773(12)62.031.9828.452055.814(13)61.861.9628.822082.235(14)61.781.9429.232112.016(15)61.701.9229.622140.547(16)61.671.9030.032169.588(17)61.481.8930.212183.199(18)61.191.8830.222183.4810(19)61.011.8730.242184.7611(20)60.841.8730.172180.0212(21)60.831.8730.172180.2013(22)60.831.8730.172180.2014(23)60.831.8730.172180.2015(24)60.311.8729.762150.0416(25)59.341.8728.952091.9417(26)57.211.8627.071955.6218(27)54.581.8624.741787.3619(28)52.101.8622.561629.7720(29)49.761.8620.491480.7521(30)47.421.8618.441332.5622(31)44.951.8516.251147.4123(32)42.231.8613.69989.3724(33)40.141.8711.72847.0825(34)38.121.879.83710.25志 谢 本研究之经费由行政院国家科学委员会补助，计划编号NSC 86-2313-B-005-026，谨此致谢。参考文献 王斌永、阮喜文及许振忠。1995。肉鸡之采食量预测模式。畜产研究 28(4)：269283。 阮喜文及王斌永。1996。肉鸡生长之计算机仿真模式。中畜会志 25(1)：7596。 阮喜文及胡见龙。1996。饲粮能量对白肉鸡屠体性状之影响。农林学报 45(4)：4962。 阮喜文、萧庭训、王斌永及陈奕伸。1998。以肉鸡生长仿真模式探讨饲粮组成与经济反应之关系。农林学报 47(1)：120。 季培元。1979。家禽生理学。pp. 331351。台湾商务印书馆。台北。 秋元博一。1991。鸡体重成长解析。畜产研究 45(9)：949952。胡见龙。1995。肉鸡屠体生长曲线之研究。硕士论文。国立中兴大学。 萧庭训、阮喜文、王斌永及胡见龙。1999。以屠体数据验证肉鸡生长仿真模式。中畜会志（审查中）。 Burlacu, G., R. 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