基于TOPSIS多准则排序的白富拉尼牛耐热性生理与生产性能分析及其在热带牧场条件下的应用

《Discover Animals》：Physiological and production profiling with TOPSIS multi-criteria ranking for identification of heat-tolerant White Fulani cows under tropical farm conditions

本研究针对热带地区热应激对奶牛生产的严重影响，开发了一种结合混合效应模型和CRITIC加权TOPSIS多准则决策分析的创新方法。研究人员通过对45头白富拉尼牛进行180天追踪监测，发现直肠温度(RT)每单位温湿指数(THI)上升0.11℃，呼吸频率(RR)和心率(HR)分别增加3.4次/分钟和1.9次/分钟，而产奶量(MY)每10单位THI上升下降0.26 kg/天。通过多指标整合分析，成功鉴定出22%的耐热个体，为热带地区奶牛遗传选育提供了实用工具。

　　

在热带地区的高温高湿环境中，奶牛养殖面临严峻挑战。当环境温度持续超过动物的热舒适区时，热应激现象便会发生，导致奶牛生理功能紊乱和生产性能下降。这一问题在尼日利亚等热带国家的奶牛养殖业中尤为突出，当地奶农常常不得不通过杂交本土品种和外来品种的方式来维持生产。然而，这种做法的长期效果有限，因为缺乏对本土品种耐热性的系统评估。

白富拉尼牛作为西非地区的重要奶牛品种，虽然以其在牧区条件下的强适应性而闻名，但其个体间的耐热性差异尚未得到充分研究。以往的研究多集中于品种间的比较，使用单一指标如直肠温度或产奶量进行评估，难以指导品种内的选育工作。随着气候变化加剧，开发能够整合生理和生产指标的多变量现场评估工具变得尤为迫切。

为了解决这一难题，Mahmood Aliyu等研究人员在《Discover Animals》上发表了一项创新性研究，他们设计了一套结合统计学建模和多准则决策分析的方法流程，旨在实现对白富拉尼牛耐热性的精准评估和排名。

研究团队采用了几项关键技术方法：在尼日利亚Iseyin地区的小规模牧场对45头经产白富拉尼牛进行了为期180天的纵向观测，记录温湿指数(THI)和动物个体指标；使用线性混合效应模型量化THI对生理和生产性状的影响；通过CRITIC客观加权法确定各性状在TOPSIS多准则决策中的权重；最后利用主成分分析和Ward层次聚类验证分类结果。

环境条件与生理响应

研究期间的平均THI为81.00±3.00，午间峰值达到88.00，而黎明前的THI很少低于74，证实了动物处于慢性热负荷状态。统计分析显示，直肠温度(RT)每单位THI上升0.11℃(p<0.001)，呼吸频率(RR)和心率(HR)分别增加3.4次/分钟和1.9次/分钟。产奶量(MY)平均为7.90±1.40 kg/天，但每10单位THI上升会下降0.26 kg/天(p=0.032)。

个体差异与耐热性排名

通过混合模型调整后的个体均值被输入TOPSIS多准则决策系统。CRITIC加权法赋予产奶量最高权重(0.34)，其次为直肠温度(0.27)、呼吸频率(0.22)和心率(0.17)。亲密系数范围在0.19-0.84之间，五头牛(GDF-03,-11,-19,-24,-41)在各种加权方案下均排名前列。

多变量分类验证

主成分分析的前两个主成分解释了68%的方差，清楚地将耐热牛(低RT和高MY)与敏感牛(高RT、高RR/HR和低MY)分离开。Ward层次聚类将牛群分为耐热(22%)、中间(47%)和敏感(31%)三类，与TOPSIS分类高度一致(调整兰德指数=0.82)。

敏感性分析与育种价值

留一特质分析表明，排除呼吸频率或心率不会改变任何牛的四分位分组，而排除产奶量会使三头牛从高耐热组降至中间组，凸显了产奶量在耐热性评估中的核心地位。顶级耐热牛(GDF-03和GDF-11)比群体平均直肠温度低0.48℃，产奶量高3.1 kg/天，是基因组研究的理想候选。相反，GDF-29、GDF-30和GDF-32表现持续高RT(>40.5℃)和产奶量快速下降，应考虑淘汰。

研究结论表明，TOPSIS框架成功在白富拉尼牛中识别出耐热个体，约22%的牛群在慢性热负荷下能维持较低直肠温度和较高产奶量，表现出卓越的耐热韧性。多变量聚类与TOPSIS排名的高度一致性证明该方法为识别耐热牛提供了可靠、客观且易于现场实施的工具。这种方法的推广可加速气候智能型奶牛选育进程，为白富拉尼牛及其他类似热带品种的遗传改良提供实用方案。

该研究的创新之处在于首次将混合效应模型与CRITIC加权TOPSIS相结合，应用于白富拉尼牛的耐热性表型分析，为热带地区奶牛养殖业应对气候变化提供了切实可行的解决方案。通过这种综合评估方法，养殖者不仅可以做出更科学的选育决策，还能针对不同耐热等级的牛群实施差异化饲养管理策略，最终提高整个产业的气候适应能力。