热应激对牛生产系统的时空影响：生产指标对热胁迫的响应模式与阈值研究

《Computers and Electronics in Agriculture》：Impact of heat stress on cattle systems: Responses of production metrics to thermal stress

本研究针对气候变暖背景下热应激(HS)严重制约牛生产性能这一全球性挑战，通过分析大规模肉牛活重(LW)和奶牛产奶量(MY)数据，结合最大温湿度指数(THImax)的时空分解与滞后效应模型，揭示了热应激的延迟负效应规律：肉牛活重在14天滞后时出现显著负响应(b1=-0.0596)，而奶牛产奶量在5天滞后时下降最明显(b1=-0.0466)，并首次确定了奶牛THI阈值为70。该研究为制定差异化热应激管理策略提供了重要科学依据。

　　

随着全球气候变暖趋势加剧，热浪和高温天气频率显著增加，给畜牧业特别是牛生产系统带来严峻挑战。热应激(HS)作为气候变化的主要后果之一，不仅显著损害牛的生产性能，更对全球粮食安全构成威胁。在粗放型肉牛生产系统中，由于地形复杂、管理方式多样，准确评估热应激影响尤为困难。与此同时，集约化奶牛系统虽然环境控制条件较好，但奶牛因产奶代谢产热高，面临更严峻的生理挑战。热应激不仅造成直接的生产损失，其延迟效应还可能持续影响数天甚至更长时间，形成累积性生理负担。据估计，到2045年，全球奶肉生产因热应激造成的经济损失将达到146.5亿美元。

在这一背景下，悉尼大学的研究团队开展了一项创新性研究，系统评估了热应激对粗放型肉牛和集约化奶牛生产系统的时空影响，旨在识别热阈值并为可持续生产策略提供依据。该研究近期发表在农业工程领域权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上。

研究团队采用了多项关键技术方法：利用Optiweigh野外称重系统收集了来自232个农场82,026头肉牛的130万条活重数据，以及来自约300头荷斯坦奶牛7年间的2,254条群体平均产奶记录；从澳大利亚气象局获取气候数据并计算最大温湿度指数(THI_max)；运用时间序列分解技术分离长期趋势与短期波动；通过交叉相关分析估计THI_max的滞后效应；采用线性回归和广义相加模型(GAM)评估生产指标的影响。

3.1. 实验1：热应激对肉牛活重的影响

通过时间序列分解，研究人员将THI_max和活重数据分解为平滑趋势和偏差分量，有效分离了气候模式的长期变化和日常波动。交叉相关分析显示，THI_max偏差与活重偏差之间存在显著的时空关联：在零日滞后时呈现正相关(r=0.0166)，表明热应激立即影响活重；而在14天滞后时出现最大负相关(r=-0.0183)，表明热应激的延迟效应。回归模型进一步证实，在零日滞后时，THI_max偏差每增加1单位，活重偏差增加0.0549±0.0077公斤；而在14天滞后时，THI_max偏差每增加1单位，活重偏差减少0.0596±0.0076公斤。广义相加模型揭示了THI_max偏差和平滑THI_max对活重偏差的非线性影响，特别是在平滑THI_max低于75时，热应激偏差对活重的影响更为明显。

3.2. 实验2：热应激对奶牛产奶量和乳成分的影响

对产奶量、乳脂率、乳蛋白率和THI_max的时间序列分解清晰展示了各指标的季节性周期、长期趋势和短期偏差。交叉相关分析表明，THI_max偏差与产奶量偏差在5天滞后时出现最大负相关(r=-0.16)，而与乳脂率在3天和10天滞后时分别呈现正相关和负相关，与乳蛋白率在2天滞后时呈负相关。线性回归显示，THI_max偏差每增加1单位，5天后的产奶量偏差减少0.0466±0.0055升。广义相加模型进一步揭示，当平滑THI_max超过70时，THI_max偏差对产奶量的影响变得更加显著：THI_max偏差正偏差导致产奶量大幅减少，而负偏差则带来小幅增加。

研究结论表明，热应激对牛生产系统的影响存在明显的时空异质性。奶牛系统对热应激的反应更为敏感和强烈，表现为明确的滞后负效应和可识别的热阈值(THI=70)；而肉牛系统因品种、管理和环境因素的多样性，热应激响应相对较弱且阈值难以确定。热应激对生产性能的影响不仅体现在即时反应上，更表现为延迟数天的累积效应，这种滞后效应在奶牛产奶量(5天)、乳成分(2-10天)和肉牛活重(14天)上均有明确体现。

该研究的重要意义在于首次系统比较了不同牛生产系统对热应激的时空响应模式，为制定差异化热管理策略提供了科学依据。对奶牛系统，明确的热阈值为精准环境控制提供了靶点；对肉牛系统，虽然阈值难以统一确定，但滞后效应的识别为适时干预提供了时间窗口。研究成果不仅对应对气候变化下的畜牧业可持续发展具有重要实践价值，也为跨系统热应激研究提供了方法论借鉴。未来研究需结合个体行为监测、环境传感技术和基因组信息，进一步细化区域特异性热管理策略，以保障动物福利和生产效率的双重目标。