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1.
该文论述了影响猪排泄地点的选择和圈栏内污染程度的各种环境(温度、湿度、光、气流速度、垫草)、设备布局(圈栏尺寸、形状、设备相对位置、隔栏方式)、管理(调教、喂料)等因素,并对评价圈栏内污染程度的方法进行探讨。旨在指导科学布置圈栏,将圈栏设计成长窄形,漏缝地板设在短向一侧;并尽量育成和育肥分开饲养,避免在育成阶段饲养面积偏大;通过工程手段实现漏缝地板处和躺卧区在温度和气流速度上的差异,以实现猪群在局部漏缝地板排泄。在生产管理中,避免饲养密度过大;通过通风系统控制圈栏内的温度以及空气污染;转群时进行调教,喂料有规律并对疾病进行及时诊断和治疗,都能降低圈栏污染程度,以实现真正意义的清洁生产。 相似文献
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该文论述了影响猪排泄地点的选择和圈栏内污染程度的各种环境（温度、湿度、光、气流速度、垫草）、设备布局（圈栏尺寸、形状、设备相对位置、隔栏方式）、管理（调教、喂料）等因素，并对评价圈栏内污染程度的方法进行探讨。旨在指导科学布置圈栏，将圈栏设计成长窄形，漏缝地板设在短向一侧；并尽量育成和育肥分开饲养，避免在育成阶段饲养面积偏大；通过工程手段实现漏缝地板处和躺卧区在温度和气流速度上的差异，以实现猪群在局部漏缝地板排泄。在生产管理中，避免饲养密度过大；通过通风系统控制圈栏内的温度以及空气污染；转群时进行调教，喂料有规律并对疾病进行及时诊断和治疗，都能降低圈栏污染程度，以实现真正意义的清洁生产。 相似文献
3.
为研究冬季寒冷地区漏缝地板羊舍温热参数空间和时间变化规律。该研究选择两栋南北朝向且结构相同的传统漏缝地板羊舍,舍A的出粪口未作封堵处理,而舍B的出粪口进行密闭封堵,对两舍漏缝地板上部空间的温湿度进行时间和空间(水平和垂直)的动态测定,试验周期2个月,并利用红外热像仪对漏缝地板下部空间结构进行成像分析。结果表明:1)两舍日均温和湿度虽未表现出显著性差异(P0.05),舍A温度和湿度为-3.07℃和38.08%,但出粪口封堵的舍B温度呈现升高趋势,均温达-2.76℃,两舍最大温差可达1.05℃。2)从垂直空间看,漏缝地板上方1.5 m处温度(T1.5)显著高于漏缝地板处温度(T0)(P0.01),舍A的两处垂直温差达1.71℃,而舍B温差降至1.35℃,且舍B T0平均温度提高了0.49℃。另外,舍A的T0最低可降至-7.40℃,且每天有16.0h温度低于-3℃。3)从水平空间看,两栋舍南侧的温度均高于北侧,尤其是漏缝地板处,两侧温差为0.59(舍A)和0.39℃(舍B),且舍东西方向的水平温差较大,尤其舍北侧,其水平温差舍A达2.11℃,而舍B降至0.92℃。所有测点中,两舍西北侧出粪口的漏缝地板处温度最低,舍B T0和T1.5分别较舍A提高了1.33和0.47℃。4)从漏缝地板下部结构的红外热成像图分析,舍A漏缝地板和粪沟底部温差达2.1℃,而舍B温差降至0.7℃,且两舍地板下部结构中侧壁温度最低,分别达-9.3(舍A)和-7.2℃(舍B)。5)从风寒温度(Wind Chill Temperature,WCT)分析,舍B的WCT显著高于舍A(P0.05),且舍A出粪口处风速显著高于舍B(P0.05),最高达0.682 m/s。传统漏缝地板羊舍的出粪口进行密闭封堵可提高舍内温度,降低舍内水平和垂直温差,建议羊舍设置漏缝地板时增加出粪口的密闭性和保温性。 相似文献
4.
水冷式猪床冬季保温措施对妊娠母猪小群饲养的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
为探讨在冬季低温条件下水冷式猪床保温措施对妊娠母猪小群饲养的影响,试验选用16头配种4周左右的母猪,随机分为对照组和试验组,每组各2圈栏,每圈栏4头。在试验组猪床单元两端设有门帘来提高猪床内环境温度,测试各组环境温度及观察母猪行为。结果表明:单个猪床单元内1头猪躺卧时,试验组单元内温度比对照组和舍内温度平均分别高3.2和6.9℃,当试验组和对照组舍内温度分别高于11和12℃,均未出现2头猪挤在1个单元内躺卧。试验组与对照组相比,母猪每天平均躺卧时间(18.6和17.8h)和饮水次数(18.5和23.3)差异显著(P<0.05),咬链次数(14.0和19.0)差异极显著(P<0.01)。对照组在猪床单元内排便和排尿分别占总次数的1.8%和12.1%,而试验组分别为0和3.2%。研究结果表明,猪床门帘可提高母猪躺卧区的局部温度和减少母猪的刻板行为。 相似文献
5.
环境丰富度对肉猪生产性能及胴体性状的影响 总被引：1，自引：1，他引：1
舍饲圈栏环境对猪的生长发育和健康影响很大，为了解不同环境丰富度配置与肉猪生产性能和胴体性状之间的关系，利用铁链、玩具球以及拱槽3种福利性设施，设置8种不同的环境丰富度，对达兰配套系的320头70至150日龄的育成育肥猪进行了试验研究。结果表明：环境丰富度对育成育肥猪的生产性能和胴体品质有明显影响，其中同时设置铁链、玩具球、拱槽试验组的猪只生产性能和胴体品质最好，平均出栏重、平均日增重比对照组提高了5.49 kg(p＜0.05)，10.84%(p＜0.05)，料重比比对照低13.83%(p＜0.05)，各处理组的背膘厚、屠宰率、瘦肉率、眼肌面积、胴体长度和后腿比例也均以同时设置铁链、玩具球、拱槽试验组为最好。 相似文献
6.
公猪舍夏季温度和流场数值CFD模拟及验证 总被引：9，自引：5，他引：4
为研究夏季全漏缝地板公猪舍湿帘风机蒸发降温效果及舍内环境分布规律,该文利用计算流体力学CFD(computational fluid dynamics)对北京养猪育种中心SPF(Specific Pathogen Free Swine)公猪舍进行模拟研究并通过实测数据进行验证。研究中将漏缝地板作为多孔介质简化,基于标准k-?湍流模型对空载及装猪猪舍内的风速场和温度场进行模拟,通过模拟值与实测值的对比验证模型的合理性。结果表明采用该模型模拟空载时猪舍,风速场模拟值与实测值误差较小,相对误差范围在0.25%~30.8%。模拟温度与实测温度最大绝对误差为0.48 K,平均绝对误差为0.11 K,平均相对误差为0.5%。模拟装猪时的猪舍,温度分布结构与装猪前相似,但整体温度略有上升。该研究可对当前常用的含漏缝地板猪舍建模研究提供参考,并为畜禽舍内改造和建筑实践提供理论依据。 相似文献
7.
规模化猪场机械通风水冲粪式栏舍夏季氨日排放特征 总被引：4，自引：1，他引：3
选取长三角地区典型机械通风水冲粪模式养猪场,针对不同生长阶段的肥猪栏舍和不同类型的母猪栏舍排放口氨排放进行同时监测(其中,育肥猪按质量分保育(24 kg)、育肥-Ⅰ(24~60 kg)、育肥-Ⅱ(60~120 kg)3个阶段,母猪分为妊娠猪与分娩猪2种类型),估算各栏舍氨排放通量,分析各栏舍氨排放特征,探讨各生长阶段对氨排放贡献。研究结果表明,保育、育肥-Ⅰ、育肥-Ⅱ、妊娠、分娩栏舍氨质量浓度分别为(0.97±0.40)、(3.37±0.70)、(5.45±2.30)、(2.19±1.06)、(1.44±0.48)mg/m3;各栏舍氨排放具有显著的日变化过程,早晨氨排放呈波动增大趋势,午后开始降低,至夜间保持低值排放;小时氨排放速率与温度呈极显著正相关,与湿度呈显著负相关;各生长阶段氨排放存在差异,保育、育肥-Ⅰ、育肥-Ⅱ、妊娠、分娩栏舍日排放速率分别为0.85、6.53、8.20、10.39和13.86 g/(头·d);保育、育肥-Ⅰ和育肥-Ⅱ阶段对肥猪氨排放的贡献率分别为3.64%、26.11%和70.25%,妊娠猪与分娩猪对母猪氨的贡献率分别为75.32%和24.68%,母猪的氨排放速率是肥猪的1.87倍。 相似文献
8.
饲养密度和玩具对育肥猪生产性能、行为和生理指标的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
为研究饲养密度和玩具对育肥猪生产性能、行为和生理指标的影响及其交互作用,确定育肥阶段适宜饲养密度范围。该研究基于中国相关标准和生产实际,采用3×2双因素设计（3个饲养密度水平×有/无玩具）,分别设置0.75、1.05和1.35 m2/头密度水平,在各饲养密度水平下设置玩具组和空白组。结果表明,1.35 m2/头饲养密度下,猪的日均质量增长量显著高于其他密度水平,料重比显著低于0.75 m2/头组（P<0.05）;随着密度升高,猪只在群体稳定期的躺卧和饮水时长减少,采食和其他行为时长增加（P<0.05）,猪只体表温度、血清皮质醇和炎性细胞因子浓度均明显升高（P<0.05）。设置玩具能够增加猪只在圈栏内行为多样性,有效减少饮水消耗和异常行为（P<0.01）,显著降低血清IgG和炎性细胞因子浓度（P<0.05）,有利于增加采食量和质量增长。饲养密度和玩具在影响育肥猪耗水量、躺卧和采食行为上具有显著的交互作用（P<0.05）。基于试验结果和国内外研究分析,认为在提供福利设施条件下,1.05～1.35 m2/头的密度范围在发挥育肥猪生产性能、提升福利水平和质量效益方面效果更优。 相似文献
9.
为完善生猪养殖氮排泄参数体系,准确计算生猪养殖粪尿氮排泄量,本研究通过对生猪养殖全生产周期(繁殖—断奶—生长—育肥)持续开展285d的全收粪尿法代谢试验,每天记录采食量、粪尿产生量,采集样品测定水分和氮含量,系统性获取了能繁母猪空怀期、妊娠前期、妊娠中期、妊娠后期和哺乳期,以及生长肉猪保育期、生长前期、生长后期和育肥期氮的摄入与排泄参数,并结合生猪生产性能参数计算生猪氮年排泄系数。并基于中国各省生猪养殖统计数据和耕地面积,核算2000—2018年生猪养殖粪尿氮产生量变化及区域分布情况。结果表明:生猪不同生长生理阶段氮摄入量和排泄量差异显著,其中空怀期母猪为72.32 g·d~(–1)和49.42 g·d~(–1),妊娠前期为55.79 g·d~(–1)和45.36 g·d~(–1),妊娠中期为56.25 g·d~(–1)和22.27 g·d~(–1),妊娠后期为72.41 g·d~(–1)和26.36g·d~(–1),泌乳期为114.28g·d~(–1)和38.84g·d~(–1),商品猪保育期为22.86g·d~(–1)和10.96g·d~(–1),生长前期为34.87 g·d~(–1)和18.34g·d~(–1),生长后期为54.67 g·d~(–1)和34.50 g·d~(–1),肥育期为55.15g·d~(–1)和35.79 g·d~(–1)。而且各阶段尿氮排泄量都比粪氮高。商品肉猪和能繁母猪年排泄系数分别为9.00kg·头~(–1)·a~(–1)和11.75kg·头~(–1)·a~(–1)。2000—2018年,我国生猪养殖粪尿氮排泄总量呈先增后缓慢下降的趋势,而单位猪肉产品氮排泄量逐年下降,商品肉猪氮排泄量占生猪养殖粪尿氮排泄总量比重达84.03%。四川、河南、湖南、山东是我国生猪养殖氮排泄总量最大的4个省,占全国生猪养殖氮排泄总量的33.67%;而单位耕地面积生猪养殖氮承载负荷最大的省份是福建、广东、湖南、北京、上海。因此,在生猪生产中应根据群体结构和相应的氮排泄系数科学核算其氮排放量,在产业发展规划时要充分考虑环境承载力。 相似文献
10.
猪床单元宽度及群体位次对妊娠母猪行为的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
猪能自由表达行为被认为是福利养殖的一个重要方面。为探讨自由进出猪床的单元宽度及群体位次对妊娠母猪行为的影响,试验选用18头已配种4周左右的母猪,随机分到3圈栏,每圈栏6头。圈栏内设有6个可自由进出的猪床单元,其长度均为1 500 mm,宽度分别设600、700、800 mm 3种规格各2单元。每圈栏内相同宽度猪床单元相邻排列,不同圈栏内不同宽度猪床单元交叉排列。基于每圈栏猪混群48 h内的争胜行为结果计算出每头猪的位次指数,猪群中群体位次排名1~2的猪被定义为高位次猪,排名3~4的猪为中位次的猪,排名5~6的猪为低位次的猪。结果表明:母猪在600 mm宽的猪床单元内的躺卧时间明显少于在800 mm单元内的(P0.05)。中位次的母猪在猪床单元内的躺卧持续时间显著低于低位次的(P0.05)。高位次与中位次的猪在700 mm单元内侧卧持续时间无显著性差异(P0.05),但二者侧卧持续时间显著少于低位次的猪(P0.05)。母猪采食时所发生的攻击频次在600 mm宽度猪床单元内显著低于其他两者(P0.05)。母猪在600、700和800 mm宽度猪床单元内采食时所发生的取代频次随着猪床单元宽度的增加而增加,并且两两之间均有极显著性差异(P0.01)。高位次和中位次猪在单元内采食所发生的攻击和取代频次均显著高于低位次猪(P0.05),而被攻击和被取代次数均显著低于低位次猪的(P0.05)。3个圈栏中高位次的母猪占据最先投食的猪床单元百分比分别为62.5%、50%和100%。可见,800 mm宽度的猪床有利于猪的躺卧,而不利于猪的采食。高位次的猪占据采食和躺卧的有利资源。 相似文献
11.
基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计 总被引：1，自引：1，他引：0
基于图像处理的动物资产计数方法，不仅可以减少人工投入，还可以缩短生物资产的计数周期，但该方法受光照条件影响严重，并且当动物间相互挤压、遮挡时，计数精度较差。针对这些问题，该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题，利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进，在原始特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）后面增加一条自底向上的增强路径，直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合，提高对目标边缘轮廓的识别能力，对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进，以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试，验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2 400张图像，经图像预处理去除模糊和光线差的图像，从剩余的图像中随机选取共1 250张图像作为原始数据集，其中丰宁猪场500张、金源猪场500张，正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分，包括训练集905张，验证集95张，测试集250张，对原始训练集和验证集进行数据增强，最终得到训练集图像1 500张，验证集图像150张，测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场，每栏猪只数目为12～22头，各测试100张图像，完全准确清点的图像比例分别为98%和99%，满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大，每栏猪只数目平均80头，测试50张图像，完全准确清点的图像比例为86%。本文所提出的猪只盘点系统，通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程，减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况，解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题，能够满足单栏饲养密度为1.03～1.32头/m2的养殖场的猪只盘点需求。 相似文献
12.
改进Faster R-CNN的群养猪只圈内位置识别与应用 总被引：4，自引：3，他引：1
群养圈栏内猪只的位置分布是反映其健康福利的重要指标。为解决传统人工观察方式存在的人力耗费大、观察时间长和主观性强等问题，实现群养猪只圈内位置的高效准确获取，该研究以三原色（Red Green Blue，RGB）图像为数据源，提出了改进的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks，Faster R-CNN）的群养猪只圈内位置识别算法，将时间序列引入候选框区域算法，设计Faster R-CNN和轻量化CNN网络的混合体，将残差网络（Residual Network，ResNet）作为特征提取卷积层，引入PNPoly算法判断猪只在圈内的所处区域。对育成和育肥2个饲养阶段的3个猪圈进行24 h连续98 d的视频录像，从中随机提取图像25 000张作为训练集、验证集和测试集，经测试该算法识别准确率可达96.7%，识别速度为每帧0.064 s。通过该算法获得了不同猪圈和日龄的猪群位置分布热力图、分布比例和昼夜节律，猪圈饲养面积的增加可使猪群在实体地面的分布比例显著提高（P＜0.05）。该方法可为猪只群体行为实时监测提供技术参考。 相似文献
13.
基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法 总被引：3，自引：3，他引：0
猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。 相似文献
14.
猪舍内粪污废弃物和有害气体减量化工程技术研究 总被引：11，自引：4，他引：7
源头减量和过程控制是猪场废弃物综合治理的关键环节,而猪舍是废弃物产生的源头场所,该文针对猪舍内部污水和有害气体等养殖废弃物,从饮水系统、圈栏设计和清粪方式等3个方面,介绍分析了当前国内外在舍内废弃物减量化工程技术领域的研究进展。其中减少猪只饮水浪费水量是舍内污水减量的首要环节,通过优化饮水器选型、调整饮水器安装方式、选择适当水流速度等可以降低饮水浪费水量;合理的圈栏布置和地面类型可以促进猪只定点排泄,从而降低圈栏污染程度以及舍内有害气体浓度,配合适当的圈舍冲洗方式可以减少大量圈舍冲洗用水;不同的清粪方式会影响舍内空气环境、污水产生量及污染物浓度,与干清粪相比,水冲粪和水泡粪都存在耗水量大、污水产生量大及其污染物浓度高、舍内有害气体含量高等问题,从清洁生产的角度考虑,干清粪工艺是规模化猪场的必然选择。该文旨在为减少猪场废弃物总量、降低处理利用成本和实现清洁健康养殖提供工程技术支撑,促进中国生猪养殖业绿色转型升级。 相似文献
15.
基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别 总被引：2，自引：2，他引：0
针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向量,接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数,最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像,试验结果表明该文所提方法切实有效,猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别,有别于传统的RFID猪个体识别,该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。 相似文献
16.
不同饮水器保育猪用水总量及浪费水量对比试验 总被引：4，自引：1，他引：3
为寻求猪饮水时浪费水量少的节水饮水器或饮水方式,在舍内温度为20~25℃的条件下,选择60头体质量为20 kg的保育猪进行鸭嘴式饮水器、杯式饮水器和Swing饮水器的用水总量和浪费水量的比较研究。试验结果表明,3种饮水器的用水总量无显著性差异(P0.05)。每头猪浪费水量由小到大依次为:杯式饮水器(1.13 L/d)Swing饮水器(1.42L/d)鸭嘴式饮水器(1.93 L/d),其中,鸭嘴式饮水器浪费水量极显著高于Swing饮水器(P0.01),极显著高于杯式饮水器(P0.01),杯式饮水器和Swing饮水器浪费水量无显著差异(P0.05)。杯式饮水器浪费水量占用水总量百分比(15.17%)Swing饮水器(17.58%)鸭嘴式饮水器(25.10%),杯式饮水器和Swing饮水器浪费水量占用水总量百分比极显著低于鸭嘴式饮水器(P0.01),杯式饮水器和Swing饮水器浪费水量占用水总量百分比无显著差异(P0.05)。与鸭嘴式饮水器对比,杯式饮水器和Swing饮水器起到一定的节水作用。 相似文献
17.
群养猪行为是评估猪群对环境适应性的重要指标。猪场环境中，猪只行为识别易受不同光线和猪只粘连等因素影响，为提高群养猪只行为识别精度与效率，该研究提出一种基于改进帧间差分-深度学习的群养猪只饮食、躺卧、站立和打斗等典型行为识别方法。该研究以18只50～115日龄长白猪为研究对象，采集视频帧1 117张，经图像增强共得到4 468张图像作为数据集。首先，选取Faster R-CNN、SSD、Retinanet、Detection Transformer和YOLOv5五种典型深度学习模型进行姿态检测研究，通过对比分析，确定了最优姿态检测模型；然后，对传统帧间差分法进行了改进，改进后帧间差分法能有效提取猪只完整的活动像素特征，使检测结果接近实际运动猪只目标；最后，引入打斗活动比例（Proportion of Fighting Activities, PFA）和打斗行为比例（Proportion of Fighting Behavior, PFB）2个指标优化猪只打斗行为识别模型，并对模型进行评价，确定最优行为模型。经测试，YOLOv5对群养猪只典型姿态检测平均精度均值达93.80%，模型大小为14.40 MB，检测速度为32.00帧/s，检测速度满足姿态实时检测需求，与Faster R-CNN、SSD、Retinanet和Detection Transformer模型相比，YOLOv5平均精度均值分别提高了1.10、3.23、4.15和21.20个百分点，模型大小分别减小了87.31%、85.09%、90.15%和97.10%。同时，当两个优化指标PFA和PFB分别设置为10%和40%时，猪只典型行为识别结果最佳，识别准确率均值为94.45%。结果表明，该方法具有准确率高、模型小和识别速度快等优点。该研究为群养猪只典型行为精准高效识别提供方法参考。 相似文献
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Banhazi TM Seedorf J Rutley DL Pitchford WS 《Journal of agricultural safety and health》2008,14(1):21-39
The concentrations of total airborne bacteria, respirable endotoxins, ammonia, and respirable and inhalable particles were monitored in 160 piggery buildings in Australia between autumn 1997 and autumn 1999. The overall mean airborne bacteria, respirable endotoxins, ammonia (NH3), and inhalable and respirable particle concentrations measured were 1.17 x 10(5) cfu m(-3), 33.1 EU m(-3), 3.7 ppm, 1.74 mg m(-3), and 0.26 mg m(-3), respectively. The characteristics of the buildings and management systems used were documented at the time of sampling. A multifactorial general linear model (GLM) statistical procedure was used to analyze the effects of housing and management factors on the concentrations of the airborne pollutants. Both airborne bacteria and respirable endotoxin concentrations were affected by building classification (type), and respirable endotoxin concentrations were positively correlated with increasing humidity. The concentrations of airborne bacteria increased as the level of pen hygiene (cleanliness) decreased. The NH3 concentrations were primarily affected by level of pen hygiene, building volume, pig flow management, and season. Building classification, pig flow management, season, building volume, ventilation rates, and temperature affected inhalable particle concentrations. Respirable particle concentrations were primarily affected by building classification, pen hygiene, pig flow management, season, ventilation rates, temperature, and humidity. These findings suggest that environmental improvement strategies (such as improved cleaning, ventilation, and temperature control) are likely to reduce airborne pollutant concentrations in pig buildings and in the environment, thus improving the health and welfare of both pigs and farm staff. 相似文献