Сравнительная характеристика использования разных математических моделей для оценки и прогноза яйценоскости современных высокопродуктивных яичных кроссов.


подписаться на рассылку анонсов статей:
 
 
поиск по разделу «Статьи»

всего статей: 1517


Сравнительная характеристика использования разных математических моделей для оценки и прогноза яйценоскости современных высокопродуктивных яичных кроссов.



В. В. Дебров – д.с. - х.н., профессор

А.В. Залицаева – аспирант, Херсонский ГАУ

Постановка проблемы. В современном птицеводстве достигнута высокая эффективность отбора по основным хозяйственно-полезным признакам. Это обусловлено как биологическими свойствами птиц (высокие репродуктивные способности, короткий срок достижения половой зрелости), а также разработкой и внедрением новых методических подходов с целью ускорения селекционных процессов.

Показатели уровня продуктивности животных, подобно другим биологическим процессам, проявляются по определенным закономерностям. Для изучения этих закономерностей, в частности, для оценки яйценоскости как одного из основных признаков продуктивности предлагается использование определенных средств математической и графической обработки имперических данных соответствующих математических моделей.

Состояние изучения проблемы. Основные селекционные признаки птиц относятся к полигенно - обусловленным, поэтому прямой отбор по ним не всегда дает желаемый результат [1,2]. Исследованием В. П. Коваленко, С. Ю. Болелой [3] установлено, что отбор по компонентам сложных полигенных признаков продуктивности более эффективен из-за высокой частоты аддитивных факторов, которые их определяют. Поэтому в разведении птиц значительное внимание уделяется отбору по отдельным компонентам кривой яйценоскости в отличии  от селекции по её годовым значениям. Теоретически и практически доказано [4,5], что отбор по компонентам сложных полигенных признаков продуктивности дает возможность оптимизации селекционных программ с помощью математических методов и позволяет повысить точность оценки генотипа, ускорить темпы селекционного прогресса. Уравнения, используемые для описания яйценоскости, сглаживают отдельные отклонения, определяют общую тенденцию возрастных изменений, которые характерны для того или иного кросса, породы, группы птиц.

Задачи и методика исследований. Исходя из вышесказанного актуальным является сравнительный анализ использования различных математических моделей для оценки и прогнозирования яйценоскости высокопродуктивных кроссов зарубежной селекции (Хайсекс коричневый и Хайсекс белый) в условиях ООО «Чернобаевское» Белозерского района Херсонской области. В ходе исследований были поставлены и решались следующие задачи : оценить показатели яйценоскости кроссов и равновессовых групп классов распределения М+, М0, М- за период продуктивности, а также точность совпадения между полученными фактическими и расчетными значениями.

Определяли следующие показатели: фактическая яйценоскость, расчетная яйценоскость, процент отклонения их значений.

Результаты исследований. Одним из наиболее важных аспектов изучения продуктивных качеств птицы является прогноз основных изменений и конечных показателей яйценоскости по ее начальной величине. Для этого используют методы математического обобщения эмпирических данных. С целью оценки показателей яйценоскости за весь продуктивный период и прогноза возможного их уровня нами проведен сравнительный анализ фактического уровня яйценоскости и рассчитанного, полученного с использованием математических моделей Т.Бриджеса, Мак-Миллана и Мак-Нелли (табл.1).

Определяли расчетную яйценоскость за период, сравнивали с фактической и отклонения между указанными показателями.  В наших исследованиях куры-несушки кросса Хайсекс коричневый имели более высокий уровень фактической яйценоскости (335 против 309шт.), что обусловлено особенностями кросса. Величина расчетной яйценоскости с применением различных моделей имела несколько отличительные значения. По модели Т. Бриджеса расчетный уровень продуктивности составлял 326шт. яиц, что на 9 шт. меньше фактического показателя, а погрешность между фактическим и расчитанными значениями составила минус 2,75%, по модели Мак-Миллана - разница между величинами составляла 1шт, а погрешность минус 0,29%, по модели Мак-Нелли +1 и +0,02%.

Таблица 1. Точность расчётной продуктивности кур-несушек, определенной по разными математическим моделям

Кросс, равновесовые группы

Фактическая яйценоскость,шт.

Рассчитанная по моделям

Т.Бриджеса

Мак-Миллана

Мак-Нелли

шт.

%отклонения

шт.

%отклонения

шт.

%тклонения

Хайсекс коричневый

335

326

-2,75

334

-0,29

336

+0,02

Хайсекс белый

309

303

-1,98

308

-0,32

310

+0,32

Хайсекс коричневый:

М+

308

313

+1,29

306

-0,66

308

-

М0

345

331

-3,69

345

-

346

+0,29

М-

356

356

-

354

-0,59

357

+0,27

Хайсекс белый

М+

317

311

-1,25

316

-0,31

317

-

М0

308

294

-4,66

306

-0,66

309

+0,32

М-

307

302

-1,32

307

-

298

-3,02

Кросс Хайсекс белый по генетическиому составу, хозяйственно-полезным признакам, воспроизвотельным качествам имеет определенные отличия от кросса Хайсекс коричневый. Поэтому применение математических моделей для описания яйценоскости, определения общих тенденций возрастных изменений имеет определенный научный интерес и практическое применение при использовании этого кросса. Очевидно, что для кросса Хайсекс белый могут быть получены несколько иные значения. Так, расчетная яйценоскость, определенная с использованием модели Т. Бриджеса составляла 303шт. яиц, Мак-Миллана – 308, Мак-Нелли - 310яиц при фактическом значении 309шт., следовательно величина отклонения составила минус 1,98, минус 0,32 и +0,32% соответственно.

Таким образом, при больших выборках, без распределения на равновессовые группы по живой массе для определения возможного теоретического (расчётного) уровня яйценоскости целесообразно использовать модель Мак-Нелли. При этом величина расхождения может составлять от +0,32 до минус 1,98%.

Повышение уровня продуктивности птицы современных кроссов является одним из основных условий эффективного ведения отрасли птицеводства.

Значительные колебания уровня яйценоскости птицы одного и того же кросса в условиях промышленных хозяйств свидетельствует степени его адаптивности к конкретным средовым условиям. Поэтому для оценки эффективности использования того или иного кросса, породы или линии необходимо установить адаптивную норму различных классов распределения в популяции, которые определяются по живой массе или линейными промерами. Исходя из этих предпосылок, нами была поставлена задача определить расхождение полученных данных применения математических моделей уровня яйценоскости кроссов Хайсекс коричневый и Хайсекс белый при условии распределения на равновесовые группы кур-несушек по живой массе на классы М+, М0 и М-. Сравнительная характеристика расчетной и фактической яйценоскости приведена в таблице ( табл. 1).

Птица класса М+ кросса Хайсекс коричневый характеризуется повышенной живой массой по сравнению с классами М0 и М-. Расчетный уровень яйценоскости, определенный по модели Т.Бриджеса составил 313шт. яиц при фактическом значении 308шт, а величина отклонения между указанными значениями составила 5 яиц или 1,29%, по модели Мак-Миллана - 306шт. яиц и минус 0,66%, по модели Мак-Нелли - 308шт. и 0% соответственно.

Расчетная яйценоскость птицы класса М0 кросса Хайсекс коричневый, определенная по различным моделям в большей степени соответствует данным для не рассортированной группы кросса. Так, при фактической яйценоскости класса М0 345шт. яиц, расчетная, полученная по модели Т. Бриджеса составила 331шт. (процент отклонения минус 3,69), по модели Мак-Миллана - 345шт. (% отклонение 0), по модели Мак-Нелли соответственно 346шт и +0,29%.

От кур класса распределения М- получена фактическая продуктивность 356шт. яиц. Разные модели по-разному определяют расчетные значения. Так, модель Т. Бриджеса теоретически рассчитывает уровень возможной яйценоскости в 356шт. яиц (погрешность 0%), модель Мак-Миллана - 345шт. (погрешность минус 0,59%), модель Мак-Нелли - 357шт. (погрешность +0,27%). Следовательно, для определения теоретических значений возможного уровня яйценоскости птицы кросса Хайсекс коричневый, распределенного на равновесовые группы, наибольшую точность расчетной яйценоскости класса М+ и М0 можно получить по моделям Мак-Миллана и Мак-Нелли, для класса М - по модели Т. Бриджеса.

Кроме того, можно отметить, что куры-несушки класса М0 с большой вероятностью повторяют динамику яйценоскости не распределенной на классы популяции, что соответствует лучшей адаптации к условиям среды. При этом, как фактическая так и расчетная яйценоскость кур класса М0 значительно превышает уровень яйценоскости поголовья, не распределенного на классы.

Определенные различия обнаружены и в показателях описания и прогноза яйценоскости классов распределения кросса Хайсекс белый.

Расчетная яйценоскость птицы класса М+ определена моделью Т. Бриджеса и составляла 311 шт. яиц при фактическом уровне 317шт. (погрешность -1,25%), по модели Мак-Миллана - 316шт (отклонение - 0,31%), по модели Мак-Нелли - 317шт. яиц (погрешность 0%).

Теоретическая яйценоскость класса М0 имеет значительно больший процент отклонения от фактических значений. Особенно значительную погрешность дает модель Т. Бриджеса: при фактической яйценоскости 308шт. яиц, расчетное значение составило 294шт., процент отклонения - 4,66. Более точный результат определен по моделям Мак-Миллана и Мак-Нелли. Погрешность между значениями составила минус 0,66% и +0,32% соответственно.

Рассчетная яйценоскость птицы класса М- кросса  Хайсекс белый, определенная по различным моделям, тоже характеризуется разнообразием. При фактической яйценоскости 307шт. яиц по модели Т. Бриджеса она составляла 302шт., по модели Мак-Миллана - 307шт., по модели Мак-Нелли - 298шт., что соответствует погрешностям минус 1,32, ноль и минус 3,02%.

Следовательно для теоретически определенного значения уровня яйценоскости птицы кросса Хайсекс белый, распределенного на равновесовые группы наибольшую точность можно получить для классов М+, М0, М- по моделям Мак-Миллана и Мак-Нелли. Как и у кросса Хайсекс коричневый, куры-несушки кросса Хайсекс белый наиболее вероятно повторяют динамику яйценоскости нераспределенной популяции куры-несушки класса М0.

Выводы и предложения.

1. Для прогнозирования теоретически возможного уровня яйценоскости современных высокопродуктивных яичных кроссов зарубежной селекции использовать математические модели Т. Бриджеса, Мак-Миллана, Мак-Нелли.

2. С целью определения теоретически возможного уровня яйценоскости птицы кросса Хайсекс коричневый необходимо использовать модель Мак-Нелли (отклонение составляет 0,02%). При распределении поголовья на равновесовые группы наибольшую точность рассчетной яйценоскости классов М+ и М0 можно получить по моделям Мак-Миллана и Мак-Нелли, для класса М - по модели Т. Бриджеса.

3. Для кросса Хайсекс белый определение теоретически возможного уровня яйценоскости целесообразно проводить по модели Мак-Нелли (отклонение составляет 0,32%). При распределении на ровновесовые группы для всех классов (М+, М0, М-) использовать модели Мак-Миллана и Мак-Нелли.

4. Наиболее вероятно повторяют динамику яйценоскости не разделенных на классы популяций кроссов Хайсекс коричневый и Хайсекс белый куры-несушки модального класса (М0), что соответствует лучшей адаптации к конкретным условиям кормления и содержания.

Список использованных источников

1. Боголюбский С. И. Селекция сельскохозяйственной птицы. – М.Агропромиздат, 1991. – С.27-31

2. Поляков М. Г. Використання математичних методів для оцінки типологічних особливостей свиней різних генотипів: дис. канд.с.-г. наук: – К.:,1994. – 153с.

3. Коваленко В. П., Болелая С. Ю., Бородай В. П. Прогнозирование генетической ценности птицы по интенсивности процессов роста в раннем онтогенезе. Цитология и генетика. – 1998. – Т.32. - №5. – С.88-92.

4. Степаненко Н. В. Удосконалення критеріїв оцінки селекційних ознак у яєчному і м’ясному птахівництві // Автореф.дис. к.с.г.н. – Херсон. – 2001. – 18с.

5. Хорунжий Н. В. Стабилизрующий отбор, как метод повышения воспроизводительных качеств птицы: дис. канд. с.-х. наук. Херсон. – 1987. – 147с.







 

администрация сайта: ООО «Фаулер»
ждем ваших писем: deneb@webpticeprom.ru

 
птицеводство
Webpticeprom птицеводство
  1. Главная
  2. Статьи про птицеводство
  3. Управление производством
  4. › Сравнительная характеристика использования разных математических моделей для оценки и прогноза яйценоскости современных высокопродуктивных яичных кроссов.
 
Управление производством
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
на сайте страниц: 13122