種鵝個體產蛋性能的監測和數據分析§

孫愛東1 尹 令2 房能沛2 施振旦1 向振強3

(1江蘇省農業科學院食品質量安全與檢測研究所，南京，210014；2.華南農業大學信息學院，廣州，510642； 3.清新金羽豐鵝業有限公司，廣東清遠，511875)

長期以來我國養鵝業的發展一直遠遠落后于其他家禽(如雞和鴨)業,這主要是受到鵝的行為和生理特性的制約,其中包括生殖活動。相對于其他家禽,鵝的產蛋性能較低[1]：涼山鋼鵝、四川白鵝、川涼鵝3個品種的年平均產蛋數分別29±2、45±3和50±6[2]；揚州鵝入舍母鵝平均產蛋數為60～70枚[3]；馬崗鵝平均產蛋數為40枚左右。另一方面由于鵝為群體養殖，一直缺乏高效選擇高產鵝的育種手段，種鵝產蛋性能參差不齊。蔡來長等采用每日4：00將馬崗母鵝捉入產蛋箱，9：00將母鵝放出、撿蛋并進行產蛋記錄，發現個體母鵝最高產蛋達78個，個體產蛋40個以上的占50%以上；個體母鵝產蛋最少者只有7個，高產與低產者相差為10倍，個體母鵝年產蛋達不到30個的約占群體20%，說明未選種的馬崗鵝產蛋性能差異較大[4]。傳統的個體產蛋記錄方式，如小群分欄飼養、產蛋箱，方法有效但較耗人力，且每天需驚動母鵝。鵝聽覺靈敏，警覺性較強，不宜頻繁受驚嚇，需要相對安靜的環境，尤其是產蛋母鵝。對于大群體養殖方式，更加難以甄別種鵝個體的產蛋性能。

無線射頻識別技術（RadioFrequencyIdentification，RFID），是一種利用無線通信實現非接觸式自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據，識別無需人工干預，可工作于各種惡劣環境。RFID技術與互聯網、通訊等技術相結合，可實現全球范圍內物品跟蹤與信息共享。作為RFID技術應用研究的新興領域，動物、家禽方面的研究主要集中在產品的溯源、飼養管理和疫情防控上[5-7]。

本文針對種鵝繁殖性能較低、個體產蛋性能存在較大差異、在群體養殖中難以區分個體產蛋情況的問題，將試驗母鵝佩戴RFID電子標簽腳環，并自動記錄每只母鵝進出產蛋房的情況，應用統計分析、數據挖掘等技術對數據進行分析，快速確認每只種鵝的產蛋性能、甄別高產個體。在生產上及時剔除低產鵝，節省飼養成本，提高養殖收益。

1 材料與方法

1.1 試驗種鵝

已飼養3年的800只馬崗鵝，其中母鵝685只，公鵝115只。所有母鵝佩戴符合畜牧業國際標準（ISO11784/11785） 的 RFID電子腳環。如圖1所示，使用尼龍軋帶將腳環固定在腿部。

1.2 試驗時間

2009年 9月 1日至2009年11月15日，共11周。

1.3 飼養管理

開放式群養，鵝圈養區里有產蛋房、運動場和水塘活動場，產蛋房內鋪上柔軟的墊草。如圖2所示。

1.4 產蛋房通道設計

圖1 RFID電子腳環及佩戴腳環的母鵝

圖2 鵝舍及產蛋房

圖3 產蛋房改造后形成的通道及監控系統

圖4 產蛋房通道設計圖

對鵝棚內的產蛋房進行改造，如圖3所示。在唯一的出入口處安裝由2個RFID射頻讀寫器和一個過道構成的通道式射頻信號區。產蛋房過道兩邊的柵欄用寬20cm、長190cm的木板支架塑料網架設而成，形成的過道寬30cm，長190cm。2個射頻讀寫器埋放在過道兩端靠內側約20cm處，2個射頻讀寫器保持一定距離，恰好避免讀寫器間的信號干擾。這2個射頻讀寫器調試好距離后可形成一個通道式射頻信號區，并分出產蛋房內、過道和產蛋房外3個區域。使用雙射頻RFID讀卡系統形成的一個通道式射頻信號區，可有效地確定鵝的進出產蛋房的方向和記錄鵝的標簽號、進出時間等。

如圖4所示，2個RFID射頻讀寫器為天線和讀寫模塊一體機，讀寫器與下位機相連。當佩戴電子腳環的種鵝經過通道進出產蛋房時，讀寫器對每只種鵝進行身份標識,并由下位機存儲標簽ID號、日期時間及讀卡器編號。上位機通過TCP/IP接口與下位機通訊，可以實時或定時從下位機中回收數據并將下位機的數據刪除。在回收數據后將數據存儲到數據庫。

圖5 種鵝進出通道式射頻信號區的狀態轉移圖

鵝棚安裝視頻監控系統，全天候監視整個產蛋房及通道，如圖5所示。每天許多種鵝經由過道進出產蛋房，有產蛋的、熟悉環境的、偶然闖入的等，非產蛋的鵝多半會被產蛋或者抱窩的母鵝趕出產蛋房，或者逗留一會兒就離開，相對于正產蛋的或者抱窩的母鵝停留在產蛋房的時間短得多。從視頻監控里觀察到種鵝進出通道式射頻信號區的行為有：徑直進入或者出去產蛋房、在1號感應區附近逗留未進入產蛋房、在過道內來回走動、在2號感應區附近逗留未出去產蛋房，等等。如何有效地描述上述種鵝進出通道式射頻信號區的所有行為、停留區域和記錄種鵝逗留在產蛋房的具體時間？狀態轉移圖很好地解決了這個問題，它為大規模和復雜的系統提供了有效設計高可靠性系統的形式化的規格描述方法[8]。根據上述理論畫出了如圖5所示的種鵝進出通道式射頻信號區的狀態轉移圖。該對稱狀態轉移圖使用不同狀態之間的轉換關系以及觸發這些狀態需要的條件來描述種鵝進出過道以及產蛋房的所有可能出現的情況，并標明了進入何種狀態時種鵝停留在哪個區域：產蛋房內、過道，還是產蛋房外。

圖5一共存在10個狀態，下面逐一分析：(1)狀態a：鵝的最初開始或開產狀態；(2)狀態b：鵝從產蛋房外進入1號感應區；(3)狀態c：鵝從產蛋房外進入2號感應區；(4)狀態d：鵝從產蛋房內進入2號感應區；(5)狀態e：鵝從產蛋房內進入1號感應區；(6)狀態f：鵝在1號感應區附近徘徊；(7)狀態g：鵝在過道內觸碰2號感應區未進入產蛋房，往外徘徊；(8)狀態h：鵝在2號感應區附近徘徊；(9)狀態i：鵝在過道內觸碰1號感應區未出去產蛋房，往內徘徊；(10)狀態j：連續產蛋周期結束、抱窩被隔離或被淘汰狀態。

觸發上述10個狀態需要的條件有：(1)條件1：鵝感應了1號射頻讀寫器，下位機記錄和存儲其電子標簽號、感應時間；(2)條件2：鵝感應了2號射頻讀寫器，下位機記錄和存儲其電子標簽號、感應時間；(3)條件3：鵝在連續產蛋周期結束后較長時間內不再進入產蛋房、抱窩被人工隔離或被人工淘汰等外力作用。

鵝停留的區域有：外（產蛋房外）、過（過道）、內（產蛋房內）。

從圖5可看出，僅有進入狀態d、h前，鵝在產蛋房內逗留，逗留時長為與前一狀態的時間差；而狀態d、h是連續感應2號射頻讀寫器后進入的狀態，因此連續感應2號射頻讀寫器之間的時間差，為鵝在產蛋房內的逗留時長。反之，連續感應1號射頻讀寫器之間的時間差為鵝在產蛋房外的逗留時長；接連感應1號、2號或者2號、1號射頻讀寫器之間的時間差為鵝穿過通道的時長。

單從連續感應2次射頻讀寫器的順序號來看，共有連續2號、連續1號、1號到2號、2號到1號4種情況，已窮舉再無其他情況。根據上述狀態轉移圖結論，這4種情況能毫無歧義地對應種鵝的逗留區域及逗留時長：連續2號對應鵝在產蛋房內、兩信號的時間間隔差即為鵝停留在產蛋房內的時長；連續1號對應鵝在產蛋房外及逗留時長；1號到2號和2號到1號都對應鵝在過道及在過道的逗留時長，區別是往進出方向，1號到2號是往進去的方向，而2號到1號是往出的方向。這說明產

蛋房通道設計是合理有效的，狀態轉移圖完備地演算出了如何確定鵝的進出方向、停留區域及停留時長，為后臺的監控系統數據分析提供了理論支撐。

1.5 產蛋性能的監測與記錄

當戴有RFID腳環的母鵝由過道進入或離開產蛋房時，讀寫器和下位機對每只母鵝進行身份識別和進出記錄，并傳到后臺監控系統進行分析處理并存儲到數據庫，同時依據雙射頻讀寫器讀取同一只鵝信號的時間次序和上述狀態轉移圖結論來區分種鵝在產蛋房的進出狀態，并以此計算種鵝停留在產蛋房的時間，然后利用數據挖掘技術中的模糊數學分析對存儲在數據庫的大量數據進行分析，判斷某只種鵝是否產蛋，建立種鵝產蛋行為模型和高產種鵝甄別模型，遴選出產蛋率高的鵝只，從而便于優質種鵝的集中管理、配種和基因優化。

2 結果與分析

2.1 種鵝產蛋與抱窩概率隸屬度函數

種鵝在產蛋房內逗留與否和逗留時長在時域上是一些離散的事件和時間段，是概率型的，適用于模糊數學分析。經資深飼養員、行業專家和實際經驗數據評定，不同產齡的種鵝的產蛋及抱窩概率隸屬度函數有細微差別，不同品種的種鵝的產蛋及抱窩概率隸屬度函數亦存在差別（如馬崗鵝和烏鬃鵝），本文試驗研究的馬崗鵝的產蛋概率隸屬度函數圖如圖6所示。

圖6 產蛋概率隸屬度函數圖

圖7 抱窩概率隸屬度函數圖

表1 種鵝各種待窩時長的產蛋情況統計

種鵝平均產6枚蛋后，有準備就巢抱窩（孵蛋）的行為傾向，或長時間停留在產蛋房內銜草抱窩，或多次進入產蛋房里待窩。種鵝的就巢性存在個體性差異，高產鵝就巢性比低產鵝弱，表現為連續產蛋量多和連續產蛋周期長，2個連續產蛋周期的時間間隔短。就巢性會降低產蛋性能，因此在后臺監測系統檢測出種鵝具有抱窩傾向時，發出警報讓飼養員及時給就巢母鵝做醒抱處理，縮短其就巢周期，延長產蛋周期，提高產蛋量。本文試驗研究的馬崗鵝的抱窩概率隸屬度函數圖如圖7所示。

2.2 種鵝產蛋群體性規律

在試驗時間內，試驗種鵝實際總產蛋量共9231枚，平均每只母鵝產13.48枚蛋。而后臺種鵝產蛋性能監測系統挖掘出的總產蛋量為9178枚，誤差率為0.57%。造成誤差的原因有：較少數母鵝將蛋產在產蛋房外；種鵝被驅趕急速通過雙射頻通道區時出現漏讀或錯讀；硬件性能不穩定或短暫掉電等非特定硬件故障；較少數種鵝的電子標簽失效；數據挖掘算法的精確程度等。后臺產蛋性能監測系統對種鵝的各種待窩時長的產蛋情況做了分析和統計，見表1。

從表1可看出，絕大部分待窩時長為0～3分鐘的種鵝是非產蛋的鵝，多半被產蛋或者抱窩的母鵝趕出產蛋房，或者逗留一會兒就離開。有大半數母鵝在待窩時長15分鐘到90分鐘內產蛋。母鵝產蛋的時間大多數集中在下半夜至9：00。種鵝各種待窩時長的產蛋情況見圖8。

圖8 種鵝各種待窩時長的產蛋情況

圖9 不同產蛋量的鵝總數分布

馬崗鵝的個體產蛋性能具有差異性。為了便于優質種鵝的育種，后臺產蛋性能監測系統對每只種鵝的產蛋量進行了記錄和分析，綜合就巢性、產蛋規律、連續產蛋周期次數及受精率高低等來甄別高產種鵝，并適當淘汰產蛋量少的種鵝，留下高產的種鵝，提高生產率。圖9是不同產蛋量的鵝總數分布，該分布呈近似正態分布，產蛋量較少和較多的種鵝占少數，產蛋量一般的種鵝占多數，從總體上可看出該群種鵝的高產鵝比例和低產鵝比例，為大規模群體選留種鵝進行優化育種提供了詳實的數據和依據。

2.3 種鵝產蛋個體性規律

圖10 標簽號06257541的種鵝的產蛋行為情況

圖11 標簽號06257228的種鵝的產蛋行為情況

種鵝在產蛋房內是否逗留、是否產蛋和逗留時間長短在時域上是一些離散的事件和時間段，也隱含了個體種鵝的產蛋規律和就巢性規律。后臺產蛋性能監測系統對每只種鵝個體的產蛋規律進行了數據分析和數據挖掘。下面分別隨機抽樣產蛋量一般的（圖10）和高產的（圖11）種鵝進行討論。

圖10標簽號06257541的種鵝，從9月15日到9月25日進入就巢期，被人工進行了醒抱處理，就巢期長達23天，這說明產蛋量不高的就巢期相對長些。之后從10月10日到10月28日這18天，幾乎每隔2～3天進窩產蛋。

圖11標簽號06257228的種鵝，在此次試驗階段產蛋量較多，共產29枚蛋。該種鵝從9月21日到11月3日，幾乎每隔1天頻繁進入產蛋房，隔1～2天產蛋1次。該鵝的就巢期相對較短，此次試驗階段出現的就巢期為15天，這說明產蛋量高的就巢期相對短些，反之亦然。因此，在種鵝選育中，應選擇就巢期短、就巢次數少和產蛋量較高的個體進行育種，可降低種鵝群體的平均就巢期，提高群體產蛋量。

3 討論

通過比較各種現有的判斷種鵝產蛋與否及產蛋性能方法的優劣，我們提出了利用RFID技術自動探測種鵝在無應激狀態下自由進出產蛋窩的行為數據，然后通過數據挖掘、計算機網絡技術，識別與判斷種鵝個體產蛋行為，設計并實現了種鵝個體產蛋性能監測系統。該系統在群體飼養的種鵝中，能夠根據種鵝進出產蛋房的次數、停留時間、進出產蛋房的規律性數據，快速甄別不產蛋或產臟蛋（產蛋房外）的種鵝，及時對低產或休產鵝進行淘汰或隔離，從而改革以往耗時費力、易產生應激和干擾種鵝產蛋的人工監測工作。該方法對于優化群養種鵝的管理，提高群體養殖生產性能，節省種鵝飼養成本，具有很好的實踐應用價值和意義。利用個體產蛋的自動監測記錄方法，精準確定種鵝的產蛋性能，可以應用于種鵝產蛋性能的選育，促進提高鵝產蛋性能的育種工作。該工作還可以推廣到其他群養家禽的產蛋性能選育技術研發和應用，同時對農業信息化應用的發展具有良好的示范意義。

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