畜禽疫病会造成畜牧业及相关产业损失，引发人畜共患病，威胁公共卫生安全，引起民众恐慌等，有效的畜禽疫病风险防控是解决此类问题的关键。目前国内关于畜禽疫病风险防控的研究较为薄弱，本文通过梳理主要畜禽疫病风险防控模型，将畜禽疫病风险防控研究系统化，为后续研究提供科学依据。研究发现，一是畜禽流行病模型最初只对疫病感染率进行简单计算，随后将疫病影响因素间的关系考虑在内，使用统计学模型考察疫病传播的复杂性，其后又将时空维度纳入流行病模型，建立畜禽疫病空间模型及模拟模型。二是畜禽经济学模型可以根据现实需求选择成本收益模型对疫情造成的损益加以简单计算，或者根据“投入—产出”模型利用指定乘数估计疫情对其他部门的经济影响，还可以根据均衡模型考察部分市场的供求与价格间关系，以及根据一般均衡模型分析畜禽疫病对其他商品要素和行业的影响。三是基于国家或地方农业部门经济模型和传统经济分析方法建立畜禽疫病综合模型，将流行病模型结果纳入经济分析中，以求解最优疫病防控策略或策略组合，并进行策略模拟。四是畜禽疫病模型的建立需要明确其建模条件，建立完整、准确的数据信息系统，根据现实情景建模，而未来畜禽疫病模型需要考虑疫病的社会影响，将社会伦理道德、公众心理预期、风险计算纳入其中，并结合多学科工具的支持不断完善。可以看出，本文通过对畜禽流行病模型、畜禽经济学模型和综合模型的梳理，将畜禽疫病模型发展系统化，为我国重大畜禽疫病风险防控提供理论依据。

基于北京市７个郊区县实地调研数据，从养殖户畜禽疫病防控环节、防控意愿、防控能力三方面对其疫病防控水平进行测评，并从户主的个人特征和养殖户养殖特征、风险认知度、获取资源的能力等方面选取变量，运用因子分析法和多元回归模型分析养殖户疫病防控水平的影响因素，结果表明：养殖户的疫病防控环节较完善，但疫病防控能力仍然较弱，防控意愿不是很强烈；经营年限对防控能力具有显著的正向影响，但对防控环节、防控意愿的影响并不显著；养殖户购买养殖保险仅对疫病防控环节的完善具有显著负向影响；对疫病防控各环节重要性的认识、获取资源的便利性会显著正向影响养殖户的防控水平。

梳理国内外养殖户层面动物疫病防控激励研究进展,现有文献从经济和非经济因素分析养殖户防控激励。其中,经济因素包括内部和外部经济激励,内部经济激励来自防控措施对疫病损失的规避效果;养殖户疫病防控的外部性产生了公共政策干预和养殖户之间策略互动两类外部经济激励。非经济激励包含对疫病、风险和补偿的认知和态度,以及文化、声誉和责任感等因素。当前我国疫病防控政策对养殖户的经济激励重视不足、外部和内部经济激励错配,加之没有考虑非经济激励的营造与构建,是造成养殖户防控要素投入不足、疫情隐瞒等公共政策激励不相容的原因。针对动物疫病防控政策的缺陷,从经济与非经济激励两方面提出了矫正建议。

近年来,高赔付率已经严重影响了养殖保险的发展,投保人的道德风险问题可能是一个重要原因。本研究利用浙江省家禽保险试点地区农户调查数据,分析家禽保险对农户养殖行为的影响,以检验投保户是否存在减少疫病防控要素投入的道德风险行为。从简单相关分析上看,参加与未参加家禽保险的养殖户在疫苗使用数量、养殖场清洁打扫及消毒时间间隔上差异不显著。进一步通过自选择联立方程模型控制家禽保险内生性后,回归分析表明:参加家禽保险对疫病防控要素投入有负向影响,并且统计上显著,说明参加家禽保险养殖户存在减少疫病防控要素投入的道德风险问题。

国家重点研发计划是“十三五”中央财政科技计划改革的产物,已经逐步成为中国支持重大社会公益性研究、重大科学问题和重大共性关键技术的重要渠道。本文以2016-2020年农业领域立项项目为研究对象,梳理七大农作物育种、化学肥料和农药减施增效综合技术研发、畜禽重大疫病防控与高效安全养殖综合技术研发、粮食丰产增效科技创新、智能农机装备、现代食品加工及粮食收储运技术与装备、林业资源培育及高效利用技术创新、农业面源和重金属污染农田综合防治与修复技术研发、绿色宜居村镇技术创新、蓝色粮仓科技创新、主要经济作物优质高产与产业提质增效科技创新等11个重点专项立项和项目分布情况,并选取畜禽重点专项,从项目申报评审、分领域立项、研究力量组成和趋势分析4个方面进行评述。进而从围绕国家战略需求、密切产学研合作和实施专业化管理等方面提出建议和思考,旨在为科研单位和科研人员提高承担国家重大科研任务能力提供参考。

近年来,我国的水禽产业蓬勃发展,2018年我国肉鸭出栏量约35亿只,肉鹅超过5亿只,鸭蛋400万吨,总产值超过1500亿元。根据世界粮农组织的数据推算,2018年我国鸭养殖量占全球的74.3%,鹅养殖量占全球的93.3%,是世界上肉鸭和鹅出栏最多的国家~([1])。水禽产业已经成为我国畜牧业和农业经济的重要组成部分,是农民增收的重要来源之一。

畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。

全基因组关联分析(genome-wide association studies,GWAS)是近几年发展起来的一种复杂性状研究的新方法。在过去几年中,国内外不少研究者对畜禽的重要经济性状、遗传缺陷性疾病、复杂疾病的抗性、品种的某些特征等性状开展了GWAS。这些研究不仅大大丰富了畜禽标记辅助选择中可利用的分子标记,而且为这些性状分子机理的探索研究提供了重要线索。本文对国内外畜禽GWAS中所用的群体、主要分析方法和研究结果进行综述,并对GWAS的研究应用做一展望,以期为进一步利用GWAS进行畜禽各种性状遗传基础的研究提供参考。

畜禽养殖废水排放已经造成我国城镇和农村水域环境的严重污染与破坏。介绍了传统畜禽养殖废水处理技术及研究现状,分析了人工湿地在畜禽养殖废水处理中存在的问题,并对人工湿地处理畜禽废水进行展望。

畜禽养殖业是重要的温室气体排放源,科学评估畜禽产品的碳足迹,对减排技术的选择和低碳农业的发展具有重要意义。笔者在总结国内外畜禽产品碳足迹评估方法的基础上,汇总了中国及欧美等发达国家评估鸡蛋、猪肉、牛肉和牛奶等畜禽产品碳足迹的研究结果,并对现有研究结果进行综合分析。从畜禽产品产生的碳足迹分析,选择的功能单位不同对畜禽产品的碳足迹有明显影响,每生产1 kg牛肉的碳足迹最大,达到(20.51±8.39)kg CO2-eq;其次为每生产1 kg猪肉和1 kg鸡蛋,分别为(4.24±1.07)kg CO2-eq和(2.24±0.83)kg CO2-eq;每生产1 kg牛奶的碳足迹最小,为(1.19±0....

长纯合片段(runs of homozygosity, ROH)是在个体和群体中常见的连续性纯合片段,是亲代将同源相同的单倍型遗传给同一个后代而形成的。ROH蕴藏着种群丰富的遗传信息,这使ROH成为一种有用的工具,可以提供关于种群是如何随着时间的演变而变化的信息。ROH也可以用于估计个体间遗传关系,有助于将近亲交配率降至最低,还可以暴露基因组中有害的变异。ROH在基因组中的大小、分布和频率受到自然选择和人工选择、重组、连锁不平衡、群体历史、突变率和近交水平等诸多因素的影响。近年来,随着高通量基因分型技术的使用以及二代测序成本的降低,畜禽育种已经进入基因组时代。对优秀种畜禽的选择强度大大提高,这在改善畜禽生产性能的同时不可避免地会造成动物的近交,从而导致近交衰退。根据ROH的分子信息能更准确地估计纯合性并可以检测过去和最近的近亲交配情况。基于ROH计算近交系数(FROH)反映的是个体的真实近交系数,即为实现的近交系数,而系谱近交系数FPED得到的是期望值。FROH在缺乏系谱信息的情况下,也可以用来推断一个群体的历史和近亲交配水平的信息。选择会改变优良畜禽的表型,并重塑了基因组不同区域的ROH模式。此外,选择增加了目标位点周围的纯合性,有害的变异被认为更频繁地出现在ROH区域,可以通过ROH检测,降低复杂疾病发生的风险。经过长期选择,品种内同群个体相同ROH在基因组中高频出现,产生ROH岛。研究证实了ROH和正在选择的基因组区域之间具有相关性。在实际应用中,可以通过生物信息的方法在ROH岛注释到ROH区域与经济性状相关的基因。此外,ROH也为评估畜禽遗传多样性提供了新的视角,对群体进行全基因组ROH检测,剖析每个群体的遗传结构,并利用FROH对当前育种计划中近交的影响进行评估,来调整育种方案,保护品种的遗传多样性。ROH已逐渐成为探究群体历史结构、评估近交水平、鉴定候选基因方面的重要指标。识别ROH主要有观察基因型计数法和基于模型分析两种方法。常用的检测软件有PLINK、GERMLINE、BEAGLE、GARLIC等。在实际应用中,PLINK是最常用的ROH检测工具。在畜禽中,由于牛的SNP芯片推出最早,因此最先开展ROH研究的是牛的群体,牛的ROH研究数量最多、最深入。目前,在猪、羊、鸡等畜禽中关于ROH的研究也逐渐增多。文章主要综述了ROH形成的原理和检测方法,以及在畜禽中的研究进展,以期为畜禽的遗传育种提供参考。

拷贝数变异(Copy number variation,CNV)是一种重要的基因组结构变异,主要指从几kb到数个Mb范围内DNA的多态,包括片段插入、缺失、重复等,它是研究基因组进化和表型差异的重要因素。CNV最早在人类基因组上发现,近几年,在鼠、猪、牛等动物基因组上的研究也取得了明显成效。文章阐述了生物遗传变异的2种方式CNV和单核苷酸多态性,对CNV的形成机制和检测方法进行了分析,重点介绍了畜禽基因组CNV的研究现状,并就CNV未来的研究重点和需要解决的问题进行了展望。

随着集约化养殖业的快速发展，我国每年会产生约38亿t畜禽粪便，造成了畜禽粪便的累积和环境污染，是构成我国面源污染的主要来源之一。同时我国饲料蛋白原料严重短缺，80%以上依赖进口，年进口价值超过2 000亿元，是全球蛋白原料最大进口国。昆虫可高效转化畜禽粪便，同时消减温室气体排放，并产生优异的虫体蛋白、脂肪和虫沙，实现养分流动循环和畜禽粪便资源化利用。以黑水虻为代表的昆虫生物转化畜禽粪便具有低耗能、低排放及良好社会、生态、经济效益，将是治理畜禽粪便污染、解决这一困境的最有潜力的策略之一。近年来，黑水虻转化畜禽粪便产业发展迅速，本文从畜禽养殖带来的环境及资源问题、黑水虻生物转化产生的有益资源利用等方面进行了分析、阐述，并对其未来的发展方向进行了展望，以期为发展黑水虻转化畜禽粪便这一低碳畜牧产业提供借鉴。

信息化是畜禽养殖业发展的必然趋势，对养殖过程中环境和生长等信息的有效监测，有助于实现低成本、高效率和高收益的生产过程。智能信息感知技术的应用，满足了规模化养殖条件下海量信息的自动化监测需求，为解放生产力、实现节本增效提供了技术支持。本文阐述了信息感知技术对畜禽养殖过程中环境监控、畜禽关键生长信息感知和畜禽疾病预警的主要研究方法，包括传感器技术、图像处理技术、音频处理技术、热红外技术等；分析了当前主流方法应用于该领域的准确性、有效性与泛化性；总结了信息感知技术在畜禽养殖业中未来的研究重点，并对其未来发展方向做出展望。