基于随机森林的寒区奶牛舍环境因素与产奶量关系研究

丁 涛 蒋雷生,2 施正香,3 赵 洋,2 马 慧

(1.中国农业大学水利与土木工程学院， 北京 100083； 2.北京市供水管网与安全节能中心， 北京 100083；3.农业农村部设施农业工程重点实验室， 北京 100083； 4.北京首农畜牧发展有限公司， 北京 100083)

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奶牛舍环境对奶牛的生产性能具有决定性影响，当牛舍小气候变化幅度超出奶牛的适应范围时，奶牛的生产力和健康便会受到负面影响[1]。目前，评价牛舍环境的指标大部分是基于热环境的热应激评价方法[2]，如THI[3]、BGHI[4]、THVI[5]、HLI[6]以及不同的体感温度表达式[7-9]，这些指数关注了温度、相对湿度、风速和热辐射，却忽略了光照强度及空气质量的影响，不适用于非热应激季节的奶牛舍环境评估。由于季节特殊性，冬季舍内风速低、有害气体浓度高，特别是二氧化碳浓度和氨气浓度对奶牛的健康和生产有重要影响。研究表明[10-12]，光照使产奶量最大化的明暗交替最佳节点是16 h光照，8 h黑暗，合理的光照能提高产奶量8%～10%、促进产后发情和受孕。然而针对寒区的气候特点，光照对于奶牛生产的影响没有更加深入地研究。

随机森林算法是数据挖掘分类算法的重要组成部分，在生物信息学、生态学、医学等方面都被广泛应用[13-14]。针对畜禽舍环境的调控复杂性，国内外已经有采用模糊算法、神经网络等手段实现舍内环境的智能调节[15-17]。有学者利用奶牛数据和机器学习算法预测奶牛泌乳早期的代谢状态，其中随机森林算法和支持向量机的表现最优[18]。本文通过对奶牛舍环境参数以及产奶量的连续监测，从不同角度分析其中的变化规律，建立基于环境因素的随机森林回归预测模型，并验证其在寒区奶牛舍的适用性。……