肉鸡热应激红外体温预警应用
时间：2026-08-07
来源：中国禽业导刊 作者：杨开拓 陈长喜
我国肉鸡产业正由规模化养殖向数字化、智能化和绿色高效生产转型，高温天气下鸡群热应激防控已成为夏季生产管理的重要内容。肉鸡代谢强度高，中后期鸡群体重增加、羽毛覆盖度提高，机体产热量明显增加。由于鸡没有汗腺，主要依靠辐射、对流、传导和呼吸道蒸发散热维持体温稳定。当舍内温度、湿度持续升高，通风换气不足，或水帘、风机等降温设备运行不良时，鸡群散热受阻，容易出现热应激反应。
热应激发生后，肉鸡常表现为采食量下降、饮水量增加、张口喘息、伸翅散热、活动减少和伏卧增多。随着应激程度加重，鸡群可能出现呼吸频率明显增加、酸碱平衡紊乱、氧化应激增强、免疫力下降、肠道屏障受损、饲料转化率降低和死淘率升高等问题［1－2］。因此，热应激不仅是环境管理问题，也是影响肉鸡健康、福利和养殖效益的生产应激问题。
传统热应激判断多依赖舍内温湿度、饲养员经验和鸡群外观表现，但存在主观性强、发现滞后、难以连续监测等不足。红外热成像技术能够在不接触鸡只的情况下获取体表温度信息，减少抓鸡测温造成的二次应激，适合在规模化鸡舍、笼养肉鸡舍和巡检设备中应用。
一、热应激条件下红外体温变化特征
1、体表温度变化具有生理基础
肉鸡处于适宜环境时，机体产热与散热基本平衡，体表温度保持相对稳定。当舍内温度升高时，鸡只通过外周血管舒张、增加体表散热面积、张口喘息和加快呼吸频率等方式排出体热。此时，红外图像中头面部、鸡冠、肉垂、眼周和腿部等区域温度往往出现升高趋势。
如果高温持续时间较长，鸡只会进一步减少采食，降低消化代谢产热，同时增加饮水以维持体液平衡。严重热应激时，单纯依靠呼吸道蒸发散热已难以维持体温稳定，鸡群可能出现精神沉郁、伏卧不动、呼吸急促甚至死亡。因此，红外体温异常并不是孤立指标，而是热应激生理响应在体表层面的外在表现。
2、不同部位的红外响应存在差异
从红外监测角度看，肉鸡不同部位的体表温度并不完全一致。背部、胸部等羽毛覆盖区域受羽毛隔热影响较大，温度变化不一定能准确反映机体热应激状态。相比之下，鸡冠、肉垂、眼周、面部和腿部等无羽或少羽区域更容易显示热量变化，是红外测温和图像识别中较为理想的感兴趣区域。研究表明，肉鸡面部表面温度与核心体温存在较强相关性，可反映其热调节状态［3］。
在实际生产应用中，可优先选择头面部区域作为监测重点，包括眼周、喙部周围和面部裸露皮肤，适合固定摄像头或巡检机器人从侧前方采集；鸡冠和肉垂区域血管分布较丰富，温度变化明显，但低日龄肉鸡发育程度有限；腿部和爪部区域受垫料、笼具、粪污和拍摄角度影响较大，可作为辅助指标（见表1）。国内已有研究采用红外热成像仪采集肉鸡红外图像，并结合深度学习和回归分析实现笼养白羽肉鸡体温检测，为舍内自动巡检设备提供了技术支撑［4］。
表1肉鸡红外体温监测重点部位及应用要点
3、异常体温应结合动态基线判断
红外测得的是体表温度，不完全等同于直肠温度或核心体温。体表温度容易受到环境温度、相对湿度、风速、光照、拍摄距离、拍摄角度、羽毛遮挡、鸡只姿态和设备参数等因素影响。因此，肉鸡红外异常体温不宜简单采用固定阈值“一刀切”判断，而应建立与鸡舍、日龄、品种和饲养模式相匹配的动态基线。
实际应用中，可将同一栋鸡舍、同一批次、同一日龄鸡群在相对稳定环境下的红外温度作为基准，结合日内变化规律，计算群体平均温度、高温个体比例、局部最高温度和持续异常时间。当多个指标同时偏离基线，并伴随张口喘息、采食下降、饮水增加或伏卧增多时，应提高预警等级。
二、红外体温监测的防控预警应用路径
1、构建“环境－体温－行为”联合监测模式
肉鸡热应激预警不能只看舍温，也不能只看红外体温。较为稳妥的方式是构建“环境参数＋红外体温＋鸡群行为”的联合监测模式。环境参数主要包括舍内温度、相对湿度、风速、二氧化碳和氨气浓度；红外体温主要包括头面部平均温度、局部最高温度和异常个体比例；行为指标主要包括张口喘息、伸翅、伏卧、聚集、采食和饮水变化。
通过多指标融合，可减少单一指标误判。例如，舍温升高但鸡群红外体温和行为未明显异常，说明现有通风降温措施仍有缓冲能力；如果舍温处于临界范围，但红外体温持续升高且张口喘息比例增加，则提示鸡群已进入热应激状态，应提前采取干预措施。畜禽体温自动监测研究也指出，非接触式体温监测在群体化养殖场景中具有应用潜力，但需要与标准化采集流程和自动化识别方法结合［5］。
2、建立分级预警与处置流程
生产中可将红外体温监测结果划分为正常、关注、预警和应急四个等级，并与管理措施相匹配。正常状态下系统仅进行数据记录和趋势展示；关注状态下提示技术员加强巡查；预警状态下生成通风、降温、饮水和饲喂调整建议；应急状态下提示立即排查设备故障并启动强制降温处置（见表2）。
表2肉鸡热应激红外体温分级预警与处置建议
3、与智能巡检设备结合应用
在规模化肉鸡舍中，可将红外摄像头安装在固定点位，也可搭载于巡检机器人或轨道巡检设备上，实现定时、定点、定区域采集。系统可自动识别鸡只头部或其他感兴趣区域，提取温度特征，并与舍内环境数据同步存储，形成连续监测曲线。
对于巡检机器人应用场景，应重点解决以下三个问题：一是图像采集稳定性，保证拍摄距离、角度和高度相对一致；二是温度补偿模型，减少风速、湿度、背景热源和设备漂移造成的误差；三是异常判定逻辑，将单帧图像判断转变为连续时间序列判断，避免因鸡只姿态变化、遮挡或短时聚集造成误报。
三、基于红外预警的热应激防控措施
1、加强环境调控
当红外监测提示鸡群体温异常升高时，应首先检查通风降温系统。重点查看风机是否全部开启、负压是否正常、水帘是否均匀湿润、进风口是否堵塞、舍内是否存在通风死角。对纵向通风鸡舍，应保证风速覆盖鸡群活动区域；对半开放式鸡舍，应注意遮阳、隔热和空气流动。
高温高湿天气下，水帘和喷雾降温要根据舍内湿度合理使用。若湿度过高而继续增加水汽，可能降低蒸发散热效率，加重鸡群热负担。因此，降温措施应坚持“通风优先、降温配合、湿度可控”的原则，避免只降温而忽视湿度累积。
2、优化饮水和营养管理
热应激期间，肉鸡饮水需求增加，饮水系统管理十分关键。应检查水线高度、乳头出水量、水压和水质，保证鸡只随时饮用到清洁、相对凉爽的水。高温时段可根据兽医或技术人员建议，在饮水中适当补充电解质、维生素等，以缓解脱水和酸碱平衡紊乱风险。
饲喂方面，应减少中午高温时段采食造成的代谢热负担，可适当调整喂料时间，将采食高峰安排在清晨、傍晚或夜间相对凉爽时段。热应激条件下科学的营养调控和饲喂策略可在一定程度上缓解生产损失，但应结合鸡群日龄、采食量、饮水量和现场技术人员意见实施，不宜盲目添加未经验证的产品［6］。
3、减少额外应激
在高温天气，免疫、转群、抓鸡、称重和设备维修等操作都可能加重鸡群应激。若红外监测已经提示鸡群体温异常，应尽量避开高温时段开展强刺激性管理操作。必须进行的操作，应安排在清晨或夜间，并提前做好通风、饮水和人员分工，缩短操作时间。
同时，应关注鸡群密度和垫料状况。密度过高会增加局部热量积聚，影响空气流动；垫料潮湿会提高舍内湿度和氨气浓度，降低鸡群舒适度。通过适当分群、降低局部密度、及时清理潮湿垫料，可为热应激防控提供基础保障。
四、应用中需注意的问题
1、避免把红外体温等同于疾病诊断
红外异常体温可以提示鸡群存在热负荷增加、局部炎症、环境不适或其他健康风险，但不能单独作为疾病诊断依据。热应激、疫病、局部损伤、垫料潮湿、设备热源和光照反射等因素都可能造成红外图像异常。因此，在生产应用中，应将红外监测作为预警工具，而不是替代兽医诊断。
2、做好设备校准和数据积累
红外测温效果与设备性能和采集规范密切相关。使用前应合理设置发射率、测距、测温范围和采集频率，避免阳光直射、热源反射和背景干扰。固定摄像头要保持安装位置稳定，移动巡检设备要尽量保证路线和拍摄角度一致。
更重要的是，应重视本场数据积累。不同品种、日龄、饲养模式和鸡舍结构下，鸡群红外体温基线不同。只有持续采集环境、红外图像、行为表现、死淘率、采食量和饮水量等数据，才能逐步形成适合本场的热应激预警模型。
五、结论
热应激是肉鸡夏季养殖中常见且危害较大的生产风险。红外热成像能够无接触、快速、连续地反映鸡群体表温度变化，特别是头面部、鸡冠、肉垂、眼周和腿部等区域的异常升温，可为热应激早期识别提供重要依据。
实际生产中，应将红外异常体温与舍内温湿度、风速、鸡群行为和生产性能指标联合分析，建立分级预警和快速处置机制。通过环境调控、饮水营养管理、减少额外应激和智能化巡检应用，可提高肉鸡热应激防控的及时性和精准性，为高温季节肉鸡健康养殖和产业稳定生产提供技术支撑。
参考文献：
［1］BRUGALETTA G，TEYSSIER J R，ROCHELL S J，et al。 A review of heat stress in chickens。 Part I： Insights into physiology and gut health［J］。 Frontiers in physiology，2022，13：934381。
［2］WASTI S，SAH N，MISHRA B。 Impact of heat stress on poultry health and performances， and potential mitigation strategies［J］。 Animals， 2020，10（8）：1266。
［3］GILOH M， SHINDER D， YAHAV S。 Skin surface temperature of broiler chickens is correlated to body core temperature and is indicative of their thermoregulatory status［J］。 Poultry science，2012，91（1）：175－188。
［4］姜来，王英超，霍晓静，等。 基于红外图像的笼养白羽肉鸡体温检测方法［J］。 华南农业大学学报，2024，45（2）：304－310。
［5］谢秋菊，刘学飞，郑萍，等。 畜禽体温自动监测技术及应用研究进展［J］。 农业工程学报， 2022，38（15）：212－225。
［6］TEYSSIER J R，BRUGALETTA G，ROCHELL S J，et al。 A review of heat stress in chickens。 Part II： Insights into protein and energy utilization and feeding［J］。 Frontiers in physiology，2022，13：943612。
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