Mô hình hóa động thái năng suất trứng cộng dồn của gà Mía bằng hàm hồi quy phi tuyến tính
Các nghiên cứu sử dụng hàm hồi quy phi tuyến tính để mô tả năng suất trứng cộng dồn của gà tại Việt Nam còn khá hạn chế và chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam sử dụng hàm hồi quy phi tuyến để mô hình hóa năng suất trứng cộng dồn của gà bản địa như gà Mía. Do đó, nghiên cứu này nhằm xác định được hàm hồi quy phi tuyến tính phù hợp nhất để mô tả quy luật đẻ trứng, từ đó ước tính được năng suất trứng cộng dồn tiệm cận, năng suất trứng theo tuần đẻ, năng suất trứng/mái/tuần và trung bình cả kỳ về năng suất trứng/mái/tuần và từ đó đề xuất các biện pháp chăm sóc, nuôi dưỡng phù hợp đối với gà Mía sinh sản.

Chăn nuôi gà ở nước ta được phát triển ở nhiều vùng sinh thái và đã có lịch sử hơn 3000 năm (Duc & Long, 2008). Chăn nuôi gà không chỉ mang lại hiệu quả kinh tế cho các hộ gia đình mà con gà, đặc biệt các giống gà bản địa cũng như trong các công thức lai mang lại hiệu quả kinh tế cao cho người chăn nuôi (Hoàng Anh Tuấn, 2023).
Động thái về năng suất trứng cộng dồn của gia cầm nói chung và của gà đẻ trứng nói riêng có xu hướng của một đường cong phi tuyến tính tương tự như động thái sinh trưởng của vật nuôi (Darmani & France, 2019). Do đó, động thái năng suất trứng cộng dồn của gà đẻ có thể mô tả bằng các hàm hồi quy phi tuyến tính. Mô hình hóa năng suất trứng cộng dồn của gà bằng các hàm hồi quy phi tuyến tính để ước tính được sản lượng trứng, năng suất trứng/mái/tuần của đàn gà trong mọi thời điểm của giai đoạn đẻ trứng, từ đó giúp cho người chăn nuôi có cơ sở khoa học trong việc đưa ra những cải tiến về kỹ thuật cần thiết trong chăm sóc, nuôi dưỡng, quản lý đàn gà phù hợp; cũng như có cơ sở khoa học giúp các nhà dinh dưỡng gia cầm sẽ xác định được nhu cầu dinh dưỡng phù hợp với từng giai đoạn đẻ trứng và mang lại hiệu quả kinh tế cao trong chăn nuôi gà đẻ trứng.
Mô tả động thái về năng suất trứng cộng dồn của gà bằng một số hàm hồi quy phi tuyến tính đã được đề cập trong nhiều nghiên cứu trước đây như của Minh & cs. (1995); Ganesan & cs. (2011); Savegnago & cs. (2011); Savegnago & cs. (2012); Narinc & cs. (2014); Otwinowska-Mindur & cs. (2016); Akilli & Gorgulu (2019, 2020); Darmani & France (2019) và Wolc & cs. (2020).
Tổng số 300 gà mái Mía được nuôi tại Xí nghiệp Chăn nuôi gà Mía Hadinco, thị xã Sơn Tây, Hà Nội từ tháng 6/2021 đến tháng 5/2022 và theo dõi năng suất trứng cộng dồn từ tuần tuổi 23 (tuần đẻ 0) đến tuần tuổi 74 (tuần đẻ 51).
Thí nghiệm được tiến hành tại Xí nghiệp Chăn nuôi gà Mía Hadinco, thị xã Sơn Tây, Hà Nội từ tháng 6 năm 2021 đến tháng 5 năm 2022 và theo dõi năng suất trứng cộng dồn từ tuần tuổi 23 (tuần đẻ 0) đến tuần tuổi 74 (tuần đẻ 51). Tổng số 9 hàm hồi quy phi tuyến tính (von Bertalanffy, Bridge, Janoschek, Gompertz, Logistic, Lopez, Monomoleucular, Richards và Weibull) được sử dụng để mô tả động thái năng suất trứng cộng dồn của gà Mía, từ đó chọn ra hàm phù hợp nhất. Năng suất trứng cộng dồn của gà Mía đến 52 tuần đẻ đạt 85,98 quả và số trứng/mái/tuần của gà Mía đạt cao nhất ở tuần đẻ thứ 9 (2,57 quả/mái/tuần). Hàm Lopez là hàm tốt nhất để mô tả động thái năng suất trứng cộng dồn của gà Mía vì có hệ số xác định cao nhất (R = 99,91%) và các giá trị AIC (377,74), BIC (392,99), SER (0,45) thấp nhất. Hàm Lopez là phù hợp nhất trong việc mô tả năng suất trứng cộng dồn của gà Mía. Có thể áp dụng hàm Lopez để dự đoán năng suất trứng cộng dồn, số trứng/mái/tuần của những giống gà bản địa khác có năng suất trứng tương tự với gà Mía.
Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam - số 9 năm 2023