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Review

Rethinking environment control strategy of confined animal housing systems through precision livestock farming

Sebastien Fournel a,* , Alain N. Rousseau a , Benoit Laberge b a Institut national de la recherche scientifique (INRS), Centre Eau Terre Environnement (ETE), 490 De La Couronne, Quebec City, Quebec, G1K 9A9, Canada b GSI Electronics Inc., 5200 Armand-Frappier, St-Hubert, Quebec, J3Z 1G5, Canada.

article info Article history: Received 3 June 2016 Received in revised form 2 December 2016 Accepted 6 December 2016

Keywords: Animals Environment control 、Thermal stress 、Welfare 、Precision livestock farming 、Sensors

Climate represents one of the main limiting factors of production efficiency. Thermal stress events can cause reduced performance, morbidity, and mortality, resulting in significant economic losses and animal welfare concerns. Environment control in confined animal housing systems is typically based on heat and moisture production rates at predetermined ambient temperature levels measured between 1950 and 1980. This traditional control method can fall short in meeting the true thermal needs of the animals since it does not account for factors now acknowledged as affecting the animals productive responses to surrounding conditions, such as humidity, drafts, radiation, physiological state, and social interactions. Also, advancements in animal genetics, nutrition, and management practices have led to considerable changes in sensible and latent heat loads of modern livestock buildings. In this context, precision livestock farming technologies (sensors, detectors, cameras, microphones, etc.), enabling the automatic monitoring of environmental, physiological, and behavioural variables, can be used to continuously assess livestock performance and well-being in relation to their environment. An innovative strategy for environment control of livestock buildings could include the analysis of: (i) heat and moisture production rates using the most recent bioenergetic models; (ii) thermal stress through multi-factor animal comfort indices based on some environmental and physiological measurements; and (iii) animal behaviour as a response to changing environmental conditions. This paper presents a critical review of the state of the art of precision environment control of livestock buildings, identifying knowledge gaps, research opportunities, and technical challenges. copy; 2016 IAgrE. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.

1. Introduction

According to the United Nations Population Division (UNPD), by 2050 the human population is expected to reach about 9 billion. This demographic growth, along with rising incomes and urbanisation in developing countries, will increase the pressure on the worlds livestock sector to meet the growing demand for animal products. Between 2015 and 2050, the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) projects that annual consumption of meat and milk will increase by approximately 50% (Thornton, 2010). Since the number of farms is decreasing, the demand for livestock production will be met through intensification, resulting in larger farms (Pedersen, 2005). Furthermore, as consumers require that animals be raised in a more humane way, animal welfare and health are likely to put additional pressure on livestock management practices. To ensure sufficient care attention is paid to animals within economically viable businesses, there is a need for modern livestock facilities to not only monitor environmental conditions but also animal behaviour and health (Banhazi amp; Black, 2009; Koenders et al., 2015).

The current availability of technological developments such as smart sensors, detectors, cameras, and microphones can facilitate integrated management systems for animal husbandry that are based on continuous, real-time monitoring and control of production, animal welfare and health, as well as environmental conditions. Such management systems enable farmers to instantaneously detect thermal stress, infection, or air quality problems and take immediate actions in response. Such approaches have been referred to as precision livestock farming (PLF), whereby livestock production systems are viewed as a set of interconnected processes. These processes include animal growth and behaviour, product yield, endemic disease, and the physical environment of livestock buildings which includes their thermal microenvironment and the emission of gaseous pollutants (Banhazi et al., 2012; Berckmans, 2014; Groot Koerkamp, Bos, amp; van Henten, 2007; Lehr, 2014; Naeuro;as, Carvalho, Moura, euro; amp; Mollo, 2006).

Among these processes, climate in the livestock rearing area represents the main limiting production factor. Thermal stress events can, directly or indirectly, cause reduced performance, morbidity, and even mortality producing signifi- cant economic losses and animal welfare concerns Nomenclature a~ Corrected psychrometric constant, kPa C1 ACI Animal comfort index ADG Average daily gain AET Apparent equivalent temperature AHL Accumulated heat load ASABE American Society of Agricultural and Biological Engineers ASHRAE American Society of Heating, Refrigerating, and Air Conditioning Engineers BGHI Black globe-humidity index CA Coefficient of adaptability CCI Comprehensive climate index CIGR International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering D Number of data collected per hour DI Discomfort index EET Effective environmental temperature ETI Equivalent temperature index FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations h Enthalpy, kJ kg1 HLI Heat load index HLIACC Actual heat load index value at a point in time HLILT Heat load index threshold below which cattle i

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反观通过精确的畜牧业来制建动物住房系统的环境控制策略

(法)塞巴斯蒂安，阿兰 N.卢梭，伯努特 拉伯奇

a国家科学研究学院(INRS)，地球环境(水中心变成),皇家检察署,490，魁北克市,魁北克,G1K 9 a9,加拿大

b GSI电子有限公司,5200 Armand-Frappier St-Hubert J3Z 1 g5,加拿大魁北克

文章信息

文章历史： 2016年6月3收到， 2016年12月收到修改形式，2016年12月6日接受。

关键词：动物、环境控制、热应力、福利、精密畜牧业、传感器

气候是生产效率的主要限制因素之一。热压力事件会导致性能下降,发病率,死亡率,导致重大的经济损失和动物福利问题。环境控制制建动物住房系统通常是基于在预定的热量和水分生产率环境温度测量水平在1950年和1980年之间定制规格。这种传统控制方法可以在满足真正的热需求不足的动物，因为它现在公认为影响动物的生产反应不考虑因素为周围环境,如湿度、草稿、辐射、生理状态,和社会互动。此外,动物遗传学的进步,营养,和管理实践在现代畜牧业的建筑中有着相当大的明显变化的和潜移默化的变化。在这种背景下,精密畜牧业技术(传感器、探测器、摄像头、麦克风等), 启用自动监测，环境、生理和行为变量, 可用于连续地评估牲畜的舒适度与它们的生活居住环境之间的关系。一个创新型牲畜建筑环境控制策略可能包括的分析为：（1）最近使用的热量和水分生产率的生物能量学模型;(2)动物舒适指数基于一些环境和生理测量以及热量通过的等因素；(3)动物行为随着环境条件的变化而变化。本文从精密的环境对控制牲畜的建筑方面进行客观的阐述，知识缺口识别，寻求机会和技术挑战。

copy;2016 IAgrE。由爱思唯尔有限公司保留所有权利。

*通讯作者。传真:thorn;1 418 656 3766。

电子邮件地址: : sebastien.fournel.1@ulaval.ca (S. Fournel), alain.rousseau@ete.inrs.ca (A.N. Rousseau), benoit.laberge@agcocorp. com (B. Laberge). http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.12.005

1537 - 5110 /copy;2016 IAgrE。由爱思唯尔有限公司保留所有权利。

1.介绍

根据联合国人口司(所言),到2050年,人口将达到九十亿。这个人口增长, 在发展中国家，随着收入的增加和城市化,将会增加世界畜牧业的压力,以满足日益增长的对动物产品的需求。从2015年到2050年,食物联合国粮农组织(FAO)项目,每年肉类和牛奶的消耗量将会增加

大约50%(桑顿,2010)。从大农场(皮德森,2005)中可得，自从农场的数量减少,对畜牧业的需求生产将强化。此外,作为消费者要求动物在一个更人道的方式, 对牲畜管理实践来说，动物福利和健康可能会施加额外的压力。。以确保足够的关心在经济上可行的企业关注动物,

有必要对现代畜牧业设施只监视环境条件也是动物行为和健康h (Banhazi amp; Black, 2009; Koenders et al., 2015).

当前可用的技术发展如智能传感器、探测器、摄像头和麦克风可以促进动物综合管理系统。畜牧业是基于连续、实时监控和控制生产、动物福利和健康,以及环境条件。这样的管理系统使农民能够即时检测热应力,感染,或空气质量问题,立即采取行动回应。这种方法被称为精度畜牧业(PLF),畜牧生产系统被视为一组相互关联的过程。这些过程包括动物增长和行为,产品产量、地方病和物理环境牲畜建筑包括热微环境和气态污染物的排放。

在这些过程中,气候的牲畜饲养区域代表了生产的主要限制因素。热压力事件,直接或间接地导致性能下降,发病率上升, 甚至死亡率产生明显，造成不可估计的经济损失和动物福利问题(Renaudeauetal .,2012年;Scott,1984年)。环境控制关牲畜住房系统通常是基于在预定的热量和水分生产率环境，温度测量之间的水平在1950年和1980年被列入标准。这种传统控制方法可以不足以满足的动物,因为它真正的热需求不考虑因素,如湿度、草稿、辐射、

生理状态,和社会交往,都是现在公认为影响动物的生产反应周围的条件。而且, 在现代畜牧业的建筑中，进步动物遗传学、营养和管理实践有着相当大的明显和潜移默化的变化。Aerts(Wathes,amp; Berckmans,,2003年;2014年Brown-Brandl et al .,DeShazer;Hahn,amp; Xin,2009年;Shao amp; Xin,2008年)。在这种背景下,PLF可以指导概念发展的一种在适当的频率,环境、生理和行为变量前提下基于自动监控的先进的控制系统。（黑amp;本哈滋 2013）证明了经济和PLF环境控制的社会价值。举个例子，强调需要远程电子测量,计算机技术和分析工具,他们说明为优化盈利能力如何获取足够的信息,减轻工作量,提高动物福利。他们的第一个例子重点在于猪在22周时的时候，在研究期间,增长率从出生到死亡范围从612到680 g d1和尸体P2背膘深度11.4和15.3毫米之间的不同。这是经过多年研究，在大量猪身上得出来的数据，从11.2到22.7%最大的获得量来自不同的买家。这个例子能够充分地分析为什么这种差异以及如何发生保持环境条件可能会改变最大的生产力。他们的第二个例子相比较的是猪使用不同的生产设备饲养下的性能。在68天和82天之间，猪有着持续的更好地采食量（1.69公斤到1.96公斤）和更好地增长率（680克到850克）。

深入分析显示，在许多天中，每天几个小时,猪棚B饲养低于其临界温度。这种差异是主要原因的位置和姿态，B棚有着跟高的风速,从而导致更大的热损失和冷却。这个例子证明了在头几个星期为什么不能实现平均增长率，从而导致在一个生产周期中持续低于预期的收入。

从图一中可得，,在一个适当的频率、环境参数(房间温度和湿度,空气速度动物、太阳辐射、空气质量等)，中有效的精密环境控制是牲畜建筑的必须。根据系统的复杂性,某些生理和行为反应(增长率、体温、心脏和呼吸率、运动,程度的拥挤,摄入的食物和水等); (2)数据存储;(3)使用bioresponse模拟测量模型或生物能量学模型等对动物舒适指数进行实时预测每个变量的动态结果随着环境条件的变化; （4）当违反微环境预先确定的标准和为每个流程输出轨迹目标时，在线控制我们的目标。系统自动修改动物当临界阈值。(Banhazi et al., 2012; Wathes, Kristensen, Aerts, amp; Berckmans, 2008).

本文组织如下:第二节提供了一个概述的各种研究用来估计动物热重点是生物能量学和水分生产数据模型; 第三节介绍了热指数动物作为间接指标来评估环境条件对动物福利的影响;第 4部分提供了一个描述PLF监测中使用的传感器环境、生理和行为变量; 第五节是实现PLF内环境控制策略框架。

2动物生产热量和湿气

集约化畜牧业生产需要一个适当的建筑环境控制系统,动物福利最大化和生产率和延长的生命结构。通常是通过环境修改通风(自然或机械), 冷却设备，寒冷的条件下, 辅助加热。这些单位理想的设计为主要的管理环境变量,如温度、湿度、空气速度,和空气污染物。然而, 对于不同的动物种群和生产阶段，所需的与当地气候环境条件也不同。要想能够有效地在内部控制环境条件设施,通风率和加热或冷却，需要确定热量和湿气的负载。

2.1概述生物能量学模型

研究自1950年代以来，评估牲畜的热负荷和热损失建筑已经通过大量的热量和住房系统实验。测量一个动物及其之间的传热环境导致家畜生物能量学的发展模型。数学建模的动物热量和水分生产可分为三个主要的类别:经验、机械和动态的基于数据的模型(Aerts et al., 2003; Wathes et al., 2008)。

2.1.1实证的方法

根据经验，热量生产模型通常来源于测量信息,实验观察,或基于理论或经验,不一定是描述的系统组件进行交互。实证模型预测动物的生长和热性能受环境影响主要是于1945年到1970年之间被建立的。

图1概述通过精密畜牧业适应环境的控制关键组件原理

来自:Vansteelant DeShazer,amp; Milanuk Aerts et al .,1988;2003;Wathes et al .,2008)。

早期在密苏里大学研究牛生物能学和环境， (Berry, Shanklin, amp; Johnson, 1964; Brody, 1945; Hahn, 1969; Hahn amp; McQuigg, 1970; Hahn amp; Osburn, 1969, 1970; Yeck amp; Stewart, 1959; Yeck, Shanklin, amp; Stewart, 1960)提出能源需求以及热生产数据。各种牛品种作为环境条件的函数以及各种各样的因素,包括饲料消耗,作者根据奶牛棚结构设计因素预测由于温度下降，牛奶的产量也下降。领导的研究小组的样本是运用第一个生物能疗法下最佳的效率环境的下生产的猪，(Bond, Heitman, amp; Kelly, 1965; Bond, Kelly, amp; Heitman, 1952, 1959; Heitman, Kelly, amp; Bond, 1958; Morrison, Bond, amp; Heitman, 1967).

该组织执行确定合理的热量和研究一些关于动物活体重和房间温度湿负荷的函数。增加空气速度对动物性能的影响性能和产生热的说明,就像为第一个猪舎通风设计的数据设计信息，

鸡住房系统(通风和绝缘)和总体的(THP),明显的(SHP)和潜在的(LHP)热曲线为肉鸡生产环境的函数温度也在文献中报道。(Deaton, Reece, amp; Bouchillon, 1969; Longhouse, 1967; Longhouse, Ota, Emerson, amp; Heishman, 1968; Reece, Deaton, amp; Bouchillon, 1969)。

实证模型作出了重要贡献，因为结果的重要因素,影响动物各种环境参数和性能，也可作为更复杂的后续发展的基础模型。那些美国农业协会出版和生物工程师(ASABE, 2012)以及美国的社会的供热、制冷和空调工程师发现，动物经过SHP,LHP数据标准可以做出重要的贡献(ASHRAE, 2005)。

2.1.2机械的方法

动物的身体微环境的生理和行为反应主要基于物理和化学定律或与已知方程派生的具体特征，代表系统的感知机制,用以补充经验值。经验模型提供一个意味着预测热在更广泛的条件下生产，例如营养、遗传和环境。(Black, 2014; Bridges amp; Gates, 2009; Wathes et al., 2008)。

牛、猪等家禽的机械的方法是在1970年代发展起来的。Lofgreen and Garrett (1968) 间接地测量不同热量、代谢能的摄入量和能量之间不同以及使用不同的饲料和屠宰方式的不同生产出来的肉的区别。Webster (1971) 研究了牛热损失与风速有关,外套深度和组织为各种温度和空气的速度使用绝缘热损失称为Moocow模拟器。潘恩、Witz Butchbaker,

培根,McCroskey(1974),Hellickson,约旦、古德里奇(1978),、更(1979) 提出了用动态数学模型来模拟肉牛饲料摄入量, 在不同温度和营养环境下对肉牛的增长反应、新陈代谢和传热的影响。BABYBEEF和BEEF-S156及其更新的版本是牛的生理模型,计算每日摄入饲料的量、功能可用性、营养成分、骨骼大小,以及热量多少。根据以往的建立关系,他们还可以评估能量的获取和需要的交互环境。

Teter et al. (1973a) 首先建立了一个模型来预测反应、采食量、体重增加,饲料有效率等，来随意的更改肉猪喂养期间的空气温度。类似的模型也在肉牛和肉鸡模型中建立起来。结合Holmes and Close (1977)和Bruce and Clark (1979)两个热模式包括热环境、热生产,LCT的重量和住房因素以及能量的摄入生产越来越多的肉猪。热损失对保育猪的变化这一概念是由Close and Mount (1978)和 Jacobson (1983)提出来的。电脑模型（例如AUSPIG, NCCISWINE, and NC-179）是在1980年代末被发展用来把肉猪的成长和环境、营养的影响合并起来分析，同时也将遗传变异和预测死亡的特点和组成结合起来观察。(Black et al., 1986; DeShazer et al., 1988; Ewan amp; DeShazer, 1988; Watt et al., 1987)。类似的，NCPIG模型是用来模拟数肉猪数量的增长过程随着时间的推移有何变化。它还模拟使用代谢热生产来达到动物的热平衡。

产卵鸡生物能疗法机械模型是由Zulovich Emmans和查尔斯(1976)和和DeShaze

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