CC BY
28
стабшзаци ринюв \ економши в Украш з боку НБУ та Уряду. Проте дослщники вщзначають наявшсть «адмшютративних бар'ер1в» входу на ринок в Укра!ш, що стае перешкодою розвитку шдприемництва \ стабшзаци економши [7, с. 20-30]. Тому подолання таких бар'ер1в мае стати иершочерговим завдаииям до становления стабшьносп пол1тично1, економ1чно! \ фшансово!.
Лггература
1. Алейшкова О. В. Стратепя макроеконом1чного регулювання конкуренто-спроможносп нацюнально! економши / О. В. Алейшкова // Економша та держава. -2014. - № 7. - С. 32-36.
2. Буковинська С. А. Фшансова криза в Укра!ш: вплив на розвиток економши та деяю заходи з досягнення фшансово! стабшьносп / С. А. Буковинська // Фшанси Украши. - 2010. - №11. - С. 10-30.
3. Заблоцький М. Б. Регулятивш системи \ балансовий шдхщ до стабшзаци економ1ки / М. Б. Заблоцький // Вюник Льв1всько1 комерцшно! академи: Сер1я економ1чна. - Вип. 43. - Льв1в, 2013. - С. 16-20.
4. Пасечник Т. О. Свропейська штегращя фондового ринку Украши як мехашзм зниження ризиюв / Т. О. Пасечник, О. В. Копилова // Фшанси Украши. -2009. - №6. - С.77-84.
5. Радюнов Ю. Д. Проблеми бюджету та !х вплив на регулювання економ1чного росту / Ю. Д. Радюнов // Економша та держава. - 2013. - № 10. -С.29-33.
6. Статистичний щор1чник Украши за 2012 р1к: За ред. О. Г. Осауленка, 2013. - К. : Тов. «Август Трейд». - 551с.
7. Филюк Г. М. Адмшютративш бар'ери входу на ринок в Украш та !х вплив на розвиток шдприемництва / Г.М. Филюк // Економша Украши. - 2013. - № 6. -С.20-30.
Стаття надшшла до редакци 31.03.2015
УДК 631.3 : 681.3
Козш Б. I., к.т.н., професор, Слобода О. М., к.с.-г.н., доцент, Степанюк О. I., к.ф.-м.н., доцент © Лъегесъкий нацгоналънийушеерситет ветеринарног медицины та б1отехнолог1й 1мет С. 3. Гжицъкого, Льв1в, Украгна
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ОЦ1НКИ ВПЛИВУ ЯКОСТ1 КОРМ1В НА ПРОДУКТИВН1СТЬ ТВАРИН
Продуктивмстъ теарин деякого стада, що характеризуется пееним генетичним потенщалом, залежитъ еплиеу багатъох фактор1в зовмшнъого середоеища. Одним з таких фактор1в е яюстъ корм1в, якг еикористоеуютъся при год!вл! цих теарин. Розглядаетъся методика побудоеи математичног модел1 для кыъюсног оц1нки еплиеу якост1 корм1в на продуктивмстъ теарин, в якт така оц1нка обчислюетъся в балах у вигляд1 одного числового параметра. Числовий параметр, що характеризуе яюстъ корм1в, пропонуетъся обчислювати як деяку ттегралъну величину, яка визначаетъся яюстю кожного виду корму, використовуваного при год!вл! досл1джуваног групи теарин. На основ/ запропонованог математичног модел1 розроблено загалъний алгоритм визначення
© Козш Б. I., Слобода О. М., Степанюк О. I., 2015
226
такого параметра та методику його реалгзацИ засобами табличного процесора Excel.
Ключовг слова: теарини, корми, продуктивмсть теарин, яюстъ KopMie, оцтка HKOcmi, алгоритм, математична модель, табличнийпроцесор.
УДК 631.3 : 681.3
Козий Б. И., Слобода О. М., Степанюк А. И.
Львовский националъныйуниеерситет ветеринарной медицины и биотехнологий
имени С. 3. Гжицького
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ВПЛИЯНИЯ
КАЧЕСТВА КОРМОВ ИА ПРОДУКТИВНОСТЬ ЖИВОТНЫХ
Продуктивность животных некоторого стада, характеризуемого некоторым генетичним потенциалом, зависит от влияния многих факторов внешней среды. Одним з таких факторов является качество кормов, используемых при кормлении этих животных. Разсматривается методика построения математической модели для количественной оценки влияния качества кормов на продуктивность животных, в которой такая оценка определяется в баллах в виде одного числового параметра. Числовой параметр, характеризующий качество кормов, предлагается вычислять как некоторую интегральную величину, определяемую качеством каждого вида корма, используемого при кормлении исследуемой группы животных. На основе предложенной математической модели разработаны общий алгоритм определения такого параметра и методика его реализации средствами табличного процессора Excel.
Ключевые слова: животные, корма, продуктивность животных, качество кормов, оценка качества, алгоритм, математическая модель, табличный процессор.
UDC 631.3 : 681.3
Kozij B. I., Sloboda O. M., Stepanjuk O. I.
Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies named
after S. Z. Gzhytskyj
MATHEMATICAL MODEL OF INFLUENCE VALUATION OF FEED QUALITY ON THE PRODUCTIVITY OF ANIMALS
Animals productivity of some herd, is characterized by specific genetic potential is affected by many environmental factors. One of these factors is the quality offeed used in feeding of these animals. The technique of mathematical models to quantify their influence of feed quality on the productivity of animals in which such estimate is calculated in points in a single numeric parameter are considered. Numeric parameter characterizing the quality of feed is proposed to calculate a certain integral value that depends on the quality of each type of food. Used at feeding of experimental group of animals. Based on the proposed mathematical model is was developed general algorithm for determining this parameter and the method of its implementation by means of spreadsheet Excel.
Key words: animals, feed, animal productivity, feed quality, quality assessment, algorithm, a mathematical model, spreadsheet.
227
Постановка проблеми. Продуктившсть стада сшьськогосподарських тварин залежить вщ одержаного по спадковосп генетичного потенщалу, вщ забезпеченосп кормами та !х згодовування, вщ створення на фермах 1 комплексах вщповщних умов утримання, що разом гарантують благополучия ферми вщносно поширення незаразних та заразних хвороб. Слщ пщкреслити, що пщтримання надежного стану охорони здоров'я 1 максимально можливо! тривалосл надежного р1вня продуктивное^ тварин вимагае постшного забезпечення всього погол1в'я доброяюсними кормами. Кр1м того, яюсть корм1в впливае на безпечшеть 1 яюсть продукцп.
При штенсивному веденш вщповщно! галуз1 тваринництва слщ пам'ятати, що лише здорова, належно утримана тварина може проявити максимальну продуктившсть, яка зумовлена И спадковютю. Осюльки на здоров'я тварини впливають р1зномаштш фактори середовища, виникае потреба створення методики врахування сумарного ефекту такого впливу.
Анал1з останшх дослщжень. В запропонованш рашше [1] математичнш модел1, за допомогою яко! можна оцшити вплив р1зномаштних фактор1в на продуктившсть тварин, вважаеться, що фактична продуктившсть тварини Рф може бути обчислена за формулою:
Рл. = Р
1 ф 1 г лзп ■>
де Рг - максимальна продуктившсть тварини, що вщповщае И генетичному потенщалу; кзп - коефщ1ент зниження генетично обумовлено! продуктивное^ внаслщок наявних умов утримання тварини.
В загальному випадку значения цього коефщента може коливатися в
межах
0 < кзп <= 1
\ залежить вщ багатьох фактор1в, яю можна об'еднати у таю групи:
- дотримання еколопчних вимог до територп, шдприемства, ферми;
- грунти, рослини, яюсть корм1в;
- дотримання технолог!! 1 системи утримання тварин;
- стан буд1вель, внутршнього обладнання, мехашзм1в
- год1вля, збалансованють рацюшв;
- яюсть води та напування тварин;
- вщповщшеть вибраного вар1анту технолог!! завданням виробництва;
- м!крокл!мат та бюценоз тваринницького прим!щення;
- кадри, !х квал!ф!кац!я, дотримання вимог добробуту тварин;
- захворювашеть тварин стада.
Кожна з цих груп фактор!в може бути оцшена в межах 5-ти бально! шкали [1]. В свою чергу, кожна з цих груп фактор!в може м!стити ряд складових, що впливають на юнцеву !! оц!нку, а, отже, к!льк!сна оцшка групи фактор!в повинна бути певною штегральною величиною, яка враховуе оцшки складових.
Мета статть В данш статп зроблено спробу створення математично! модел1 для оцшки впливу якосл корм1в як одше! з основних груп фактор ¿в, яю впливають на продуктившсть даного стада цих тварин.
Виклад основного матер1алу. Основою шднесення продуктивное^ галуз1 тваринництва було 1 залишаеться всем1рне змщнення кормово! бази, пщвищення р1вня та повноцшносп год1вл1. Яюсть корм1в встановлюють на основ1 результата органолептично! оцшки, визначення вмюту поживних речовин, класу й ступеня пощання його тваринами. Бажано вс1 щ фактори враховувати комплексно. Основний шлях досягнення високо! якосп корм1в — ч1тке дотримання
228
технолопчних вимог !х збирання, загот1вл1 та збер1гання.. Якщо розглядати яюсть корм1в як один з фактор1в, що впливають на продуктившсть тварин, то оцшка цього фактору повинна враховувати вплив кожного виду корму, який використовуеться при год1вл1 дослщжувано! групи тварин.
Кожний вид корму за яюстю може бути оцшений в межах 5-ти бально! шкали (див. табл. 1). Оскшьки при год1вл1 тварин використовуються кшька вщцв корм1в, то кшьюсна оцшка впливу групи корм1в повинна бути деякою штегральною величиною 10, яка враховуе оцшки складових. Тод1 можемо записати:
ю = Юмакс ■ Кф , _ ( 1 )
де Юмакс - максимальне значения штегрально! оцшки впливу якосп корм1в на продуктившсть тварин;
Кф - коефщент зменшення 10 за рахунок того, що окрем1 корми (або уа корми) не вщповщають вимогам. Очевидно, що
0 < Кф < 1. ( 2 )
Таблиця 1
Таблиця яккноТ та кшьккноТ оцшки якосп корму як фактору впливу
на продуктившсть тварин
Яккна оцшка фактора Кшьккна оцшка (кпб)
Дуже добре 5
Добре 4
Задов1льно 3
Погано 2
Дуже погано 1
При формулюванш математично! модел1 для оцшки впливу якосп корм1в на продуктившсть тварин будемо вважати, що тваринам згодовуватиметься N вид1в корму, яюсть кожного з них в балах (вщ «дуже добре» - 5, до «дуже погано» - 1) (див. табл. 1).
В нашому випадку це N фактор1в (корм1в), кожний з яких може бути оцшений у «кшькосп позитивних бал1в» - к„о. Ця оцшка для кожного фактора коливаеться в межах:
1<= кпб <= 5. _ ( 3 )
Очевидно, що вплив кожного з фактор1в (корм1в) може бути бшьш або менш суттевим. Тобто, слщ враховувати частку кожного виду корму при год1вл1 вщповщного виду тварин. Тому використаемо поняття ваги кожного фактора - в^;, кожний з яких буде коливатися в межах:
0 < вф1 < 1 (/ = 1,2,..., N ). ( 4 )
Сумарна вага ус1х фактор1в, очевидно р1вна 1:
1 вф1 = 1 0 = 1,2,., N. ( 5 )
Введемо поняття «кшькост1 негативних батв» для кожного фактора, тобто кшькосп бал1в, яю негативно впливають на величину штегрально! оцшки впливу якосп корм1в на продуктившсть тварин. Очевидно, що: кнб = 5 - кпб . ( 6 )
Тод1 коефщ1ент зниження штегрально! оцшки впливу якосп корм1в внаслщок негативно! дп недобрано! кшькосп бал1в для кожного фактора (корму) з врахуванням ваги цього фактора можна обчислити за формулою: КП1 = 1 - кнбг /5 * вфг (/' = 1,2,. ,.,Ы). ( 7 )
229
Результуючий коефщент зниження штегрально! оцшки впливу якосл корм1в Кф дор1внюватиме добутку складових, тобто коефщ1ента зниження значения для кожного фактора:
Кф = КЗП1 * КЗП2 * . . . * КЗП1 *... * Кзпм . ( 8 )
Програмна реал1защя запропоновано! математично! модел1 може бути здшснена за таким алгоритмом (рис. 1):
^ Початок ^
Визначення бально! оцшки для 1-го виду корму за окремим алгоритмом
_4_
1 >
1
1< = кпб <= 5
0 < вф, < 1
Кнб = 5 - Кпд
Кзп! 1 КН61 /5 * вф.
Кф = К3„1 * КЗП2 * . . . * КЗП1 * . . . * Кзпм
1 г
ю = !Омакс ■ Кф
1 г
Кшець
Рис. 1. Алгоритм визначения величини штегрального коефщ1ента
оцшки якосп корм1в
230
Як видно з алгоритму (рис. 1), для кожного виду корму обчислення бально! оцшки здшснюеться за окремим алгоритмом. Наприклад, оцшка якосп сша може здшснюватися наступним чином.
Вщповщно до боташчного складу \ умов зростання трав сшо за стандартом подшяють на таю види: с1яне бобове, с1яне злакове, с1яне бобово-злакове, природних сшожатей [2]. За зовшшшм виг лядом \ запахом воно мае бути доброяюсним, без ознак горшня, без затхлого, плюнявого чи шших стороншх запах1в. Доброяюсне сшо ¿з шяних бобових \ бобово-злакових трав мае бути вщ зеленого \ зеленувато-жовтого до свпло-бурого забарвлення, ¿з злакових трав та природних сшожатей— вщ зеленого до жовто-зеленого або зелено-бурого. Пюля визначення вмюту сухо! речовини \ каротину яюсне сшо вщносять до вщповщного класу зпдно з нормативами (табл. 2).
Таблиця 2
Нормативы попередньо'1 оцшки якосп сша_
Показ ники Оят сшожат! Природш сшожап
Бобове бобово-злакове злакове
Клас I II III I II III I II III I II III
Вмют сухо! речовини, %:
не менше 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80
не бшьше 86 86 86 86 86 86 86 86 86 86 86 86
Вмют каротину в сухш речовиш, мг/кг, не менше 36 24 18 30 24 18 24 18 12 24 18 12
Якщо, наприклад органолептична оцшка бобово-злакового сша с1яно! сшожат! з врахуванням часу його збирання, вмютом грубих стебел та шдозршого р1знотрав'я може бути оцшеною 80 одиниць якосп (добре сшо), а за вмютом 82 % сухо! речовини та 24 мг/кг каротину в сухш речовиш (див. табл. 2) - 80 одиниць якосп (другий клас), то результуюча бальна оцшка такого сша може бути визначена наступним чином:
кпб = (ОЯ\ + ОЯ2)/ОЯмах *5 де ОЯ1 - органолептична оцшка якосп сша; ОЯ2 - оцшка якосп сша за вмютом поживних речовин; ОЯмах = 200 - максимально можлива сумарна оцшка якост! сша, яка вщповщае максимальнш кшькосп позитивних бал1в - 5 (див. табл. 1).
Отже, в нашому випадку для юльюсть позитивних бал1в к„е для сша -кпб = (80 +80)/200 *5 = 4.
Для реал1заци пропоновано! методики оцшки впливу якосп корм1в на продуктившсть тварин потр1бно мати бальну оцшку кожного виду корму, яку слщ обчислити за певним алгоритмом [3], або використати для ще! мети експертш оцшки квал1ф1кованих фах!вщв.
На основ! запропоновано! математично! модел! нами розроблено програму обчислення та анал1зу впливу якосп корм1в, як групи фактор1в, на продуктившсть тварин. Вигляд електронно! таблиц! з вщповщними розрахунковими формулами наведено в табл. 3.
У данш таблиц! в клпинах стовпчика В введено бальн! оцшки кожного з фактор!в (корм!в). У юптинах таблиц! Е2 - Е7 уведен! значения ваги кожного фактора (вважаеться, що вагова частка соломи та коренеплод!в складають 0,1, а шш корми мають однакову вагу - 0,2). У клпиш Е9 обчислюеться сумарне значения ваги ус!х фактор!в для контролю правильност! вводу, оскшьки сума ваги ушх фактор!в повинна бути р!вною 1. У клпиш Б9 обчислюеться шукане значения
231
коефщента Кф зниження сумарно! бально! оцшки пливу якосп корм1в на продуктившсть тварин.
Таблиця 3
Вигляд електронноТ таблиц! для обчислення коефщ1ента впливу _якосп корм1в на продуктившсть тварин_
А В С О Е Р
1 Вцди корну Бальна оцшка (5-1) Негативж баги Коеф1Ц1еш 5алш В а гс е а частка корму Коефщ1енг впливу
2 Сто 4 = 5-В2 =С215 0.2 = 1ЧЭ 2*Е2
3 Солома. 4 = 5-ВЗ =СЗй 0.1 =1-03*ЕЗ
4 Стаж 3 = 5-В4 =С4/5 0.2 =1-В4*Е4
5 Силос 4 = 5-В5 =С5У5 0.2 = 1
6 Коренеплоди 5 = 5-В6 =С6/5 0.1 И-Ов-Еб
7 Комсжорми 4 =5-В7 = С7У5 0.2 = 1-07*Е7
8
9 =СУММ(Е2:ЕЗ> =ПРОИЗВЕД(Р2:Р7)
Результата обчислення за даним алгоритмом наведен! в табл. 4. Як видно з табл. 4, коефщент зниження штегрально! оцшки впливу якосп корм!в на продуктивн!сть тварин при заданих бальних оц!нках враховуваних фактор!в та при заданих вагах кожного фактору р!вний:
Кф = 0,8.
Отже, штегральна оц!нка 10 впливу якост! корм!в на продуктивн!сть тварин буде р!вною:
Ю = Юмакс ■ Кф = 5* 0,8 = 4,0
Таблиця 4
Таблиця з результатами обчислення коефщ1ента впливу якосп корм1в на продуктившсть тварин
А В С Е Р
1 Бцди корму Бальна оцшка (5-1} Негативш бал и Коефщснт бал ¡в Багова часгеа корму Коефщ!ент впливу
2 Сто 4 1 0.2 0.2 0.96
3 Солома 4 1 0.2 0.1 0.98
4 Стаж 3 2 0.+ 0.2 0.92
5 Силос 4 1 0.2 0.2 0.96
6 Коренеппсди 5 0 0 0.1 1
7 Комбкорми 4 1 0.2 0.2 0.96
8
9 1 0.80
Висновки. 1аким чином, використовуючи запропоновану методику визначення бально! оц!нки впливу якост! корм!в, можна одержати шструмент для оцшки такого впливу на продуктившсть тварин.
Лггература
1. Козш Б. I., Демчук М. В. Математична модель оцшки впливу зовшшнього середовища на продуктившсть сшьськогосподарських тварин. // Науковий вюник ЛНУВМ та БТ ¡м. С.З. Гжицького, Т. 12, № 1 (43). - Льв!в, 2010. - С. 282-288.
232
2. Довщник по загот1вл1 \ збер1ганню корм1в. А. О. Бабич, С. И. Олшинський, В. А. Ясенецькнй та ¿и.— К.: Урожай, 1989. - 176 с.
3. Лазаревич П. В., Бала В. I. Контроль за год1влею сшьськогосподарських тварин - К.: Урожай, 1975. - 160 с.
Стаття надшшла до редакци 7.04.2015
УДК 338.439:636.5
Мишв Р. М., к.е.н., доцент, Матвеева М. П., к.е.н., асистент ©
Льегеський нацгональнийушеерситет ветеринарног медицины та б1отехнологт 1мет С. 3. Гжицъкого, Льв1в, Украгна
ПЕРСПЕКТИВЫ РОЗВИТКУ М'ЯСНОГО ПТАХ1ВНИЦТВА
На основ/ проееденых розрахунк/в мы прогнозуемо, що у 2020 р. погол1в'я вах вид1в птиц1 досягне 11858,9 тыс. гол1в. Це на 30% бшьше тж у 2013 рощ. Застосоеуючы сучасм засобы мехамзацИ й автоматызацИ' технолог1чных процеав пры нееелыкых еытратах прац1 / засоб1в з розрахунку на одыныцю продукцИ сыъгосптдпрыемства Льв1вщыны зможутъ еыробыты у 2020 р. 118,8 тыс. тонн м'яса птыщ. Зарахунокреконструкци законсереоеаных теарынныцъкых комплекав в залежност1 в/'д потужност1 одноразовой посадки птиц! на основ/ прогресывных енергозбер1гаючых технологий з выкорыстанням высокопродуктивных кроав птыщ та збалансованого корму промыслового выготовлення можна забезпечыты выробныцтво м'яса птыщ обсягом в/д 1131 до 9049 тонн нар1к.
Ключовг слова: птах1вныцтво, м'ясо птыц1, прогноз спожывання, прогноз выробныцтва.
УДК 338.439:636.5
Мынив Р. М., к.э.н., доцент, Матвеева Н. П., к.э.н., ассистент
Львовскыы нацыональныыуныверсытет ветерынарноы медыцыны и быотехнологыы ымены С. 3. Гжицкого
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ МЯСНОГО ПТИЦЕВОДСТВА
На основе проведенных расчетов мы прогнозируем, что в 2020 году поголовье всех выдов птыцы достигнет 11858,9 тыс. голов. Это на 30 % больше чем в 2013 году. Применяя современные средства механизации и автоматизации технологических процессов при небольших затратах труда и средств в расчете на единицу продукции сельхозпредприятия Львовщины смогут выработать в 2020 году 118,8 тыс. тонн мяса птицы. За счет реконструкции законсервированных животноводческих комплексов в зависимости от мощности единовременного посадки птицы на основе прогрессивных энергосберегающих технологий с использованием высокопродуктивных кроссов птицы и сбалансированного корма промышленного производства можно обеспечить производство мяса птицы объемом от 1131 до 9049 тонн в год.
Ключевые слова: птицеводство, мясо птицы, прогноз потребления, прогноз производства.
© Мишв Р.М., Матвеева М.П., 2015
233
