电子母猪饲喂系统下妊娠母猪采食模式与繁殖性能的关联性分析

《Irish Veterinary Journal》：Electronic sow feeding: characterizing feeding patterns of gestating sows and their associations to reproductive performance

本研究基于电子母猪饲喂（ESF）系统，分析了276头群养妊娠母猪的采食行为模式。研究发现，母猪采食行为（如非营养性访问比例、采食顺序）随胎次和妊娠阶段变化，且平均采食时间与断奶前仔猪死亡率呈负相关（P=0.011），为利用ESF数据优化母猪健康监测提供了依据。

　　

在现代化的集约化养猪场中，妊娠母猪通常采用大群饲养模式。这种模式虽然改善了母猪的福利，允许其自由活动和社会交往，但也带来了精准饲喂和个体健康监测的难题。为了解决这个问题，电子母猪饲喂（Electronic Sow Feeding, ESF）系统应运而生。ESF系统通过自动识别耳标，为每头母猪分配定量的饲料，并记录下其进入站台的时间、停留时长、采食量等海量数据。这就像给每头母猪配了一个“饮食打卡机”。

然而，仅仅记录数据是不够的。农场管理者更想知道：这些数据背后隐藏着怎样的健康密码？健康的母猪和生病的母猪在“吃饭”习惯上有什么不同？ 母猪的年龄（胎次）和怀孕阶段会不会影响它的采食行为？更重要的是，这些行为数据能否预测它最终的生产成绩（如产仔数、仔猪存活率）？目前，对于如何解读ESF系统记录的“行为语言”，以及如何将其转化为有效的管理决策，仍缺乏深入的研究。

为了回答这些问题，一项发表在《Irish Veterinary Journal》上的研究对ESF数据进行了深度挖掘，旨在揭示妊娠母猪的采食模式，并探索这些模式与胎次和繁殖性能之间的隐秘关联。

研究方法概览

研究人员在一个动态的大群饲养系统中，对276头妊娠母猪进行了为期15周的持续观察。研究团队收集了ESF系统自动记录的每一头母猪的每一次站台访问数据，并重点分析了以下核心指标：

1. 1.
   行为分类：将访问分为“营养性访问”（实际吃到饲料）和“非营养性访问”（进入站台但未进食）。
2. 2.
   采食策略：分析母猪是习惯“少食多餐”还是“一次吃完”。
3. 3.
   社会秩序：通过分析母猪每天的采食顺序，评估大群动态混养下的社会地位稳定性。
4. 4.
   统计关联：使用线性混合模型和逻辑回归等统计方法，量化胎次、妊娠周数与非营养性访问、采食顺序的关系，并检验平均采食时间等行为指标与断奶前仔猪死亡率之间的相关性。

研究结果深度解读

结果1：母猪的“无效打卡”与“专一性”偏好

数据分析揭示了一个有趣的现象：母猪去ESF站台的行为中，高达60.01% ± 19.8% 的访问是“非营养性”的。这意味着母猪经常去站台“逛一圈”却不吃东西，这可能是一种探索行为或社会行为（如占位）。

此外，母猪表现出极强的“路径依赖”和“设备专一性”。98.3% ± 1.7% 的个体采食周期中，母猪在一次访问内就吃完了全天的口粮，说明它们倾向于“一次性解决战斗”，而非少量多次。同时，绝大多数动物对特定的某个饲喂站表现出明显的偏好，不愿意随意更换“餐桌”。

结果2：胎次与妊娠阶段如何重塑行为

研究发现，母猪的“无效打卡”（非营养性访问）次数受到胎次和怀孕时间的显著影响。

• •
  经验效应：随着胎次（Parity）增加，非营养性访问次数显著减少（回归系数 b = -0.230, P < 0.001）。高胎次母猪似乎更“老练”，减少了无意义的探索行为。
• •
  时间效应：随着妊娠周数（Gestation week）的增加，非营养性访问也呈下降趋势（b = -0.067, P < 0.001）。怀孕后期的母猪可能因身体负担加重而减少了活动量。

结果3：采食顺序的“阶层固化”

尽管猪群是动态调整的（有新母猪加入），但采食顺序（Feeding order）在观察期内保持了惊人的稳定性，尤其是那些总是最先采食的母猪，其地位非常稳固。这反映了猪群内部存在稳定的社会等级。

更有趣的是，每增加一个胎次，母猪成为“先吃群体”（前15%）的几率翻了一倍多（OR: 2.16, P < 0.010）。这说明在猪群社会中，“资历”（胎次）是决定进食优先权的重要筹码，高胎次母猪凭借经验和体型优势，更容易占据有利的社会地位。

结果4：采食行为与繁殖性能的关联

这是本研究的核心价值所在。分析发现，平均每次访问的采食时间（Average feeding time）与断奶前仔猪死亡率（Pre-weaning piglet mortality）呈显著负相关（P = 0.011）。也就是说，母猪在站台内平均吃得越久（可能代表更从容、更少应激），其仔猪在断奶前的存活率就越高。这为利用ESF行为数据作为早期预警指标提供了直接证据。

结论与启示

本研究通过大数据分析，成功绘制了群养妊娠母猪在ESF系统中的行为图谱：

1. 1.
   行为可量化：母猪的采食行为（非营养性访问、采食顺序、采食时长）存在明确且稳定的个体差异和群体模式。
2. 2.
   影响因素明确：胎次和妊娠阶段是塑造采食行为的关键因素，高胎次母猪行为更“成熟”，社会地位更高。
3. 3.
   预测价值：平均采食时间这一简单指标，被证明与繁殖性能（仔猪存活率）有显著关联，使其具备了成为健康监测工具的潜力。

这项研究的意义在于，它将ESF系统从一个单纯的“发料机器”升级为了潜在的“健康监测平台”。未来，农场或许可以通过实时监测母猪的采食时长变化或非营养性访问的异常增加，来早期识别处于亚健康或应激状态的个体，从而实现精准干预，提升整个猪群的福利和生产效率。