青年伊犁马体尺综合评判模型探究

任海帆，胡安德克，王川坤，龚 鹏，殷梦圆，张 晶，尤震晨，向 前，孟 军，曾亚琦，姚新奎，李林玲，王 欢，姚芳芳

(新疆农业大学动物科学学院，乌鲁木齐 830052)



青年伊犁马体尺综合评判模型探究

任海帆，胡安德克，王川坤，龚 鹏，殷梦圆，张 晶，尤震晨，向 前，孟 军，曾亚琦，姚新奎，李林玲，王 欢，姚芳芳

(新疆农业大学动物科学学院，乌鲁木齐 830052)

【目的】研究青年伊犁马体高、体长、胸围、管围对1 200 m竞赛速度的影响，拟合青年伊犁马体尺综合评判模型。【方法】测定30匹2岁伊犁马体高、体长、胸围、管围四项基本体尺及其1 200 m速度赛成绩。探究马匹体尺与速度的相关性，采用K-means聚类法将试验马匹分类，并拟合马匹体尺综合评判模型。【结果】在1 200 m速度赛中，马匹体高与马匹速度呈极显著正相关(P<0.01)，体长与速度呈显著正相关(P<0.05)、胸围与速度没有相关性(P>0.05)，管围与速度呈极显著负相关(P<0.01)；试验马匹上、中、下三个类别的得分分别为2.34、2.20、1.26。利用判别分析得到马匹体尺综合评判模型。【结论】拟合青年伊犁马体尺综合评判模型能较好的判定其运动性能。

青年伊犁马；体尺；1 200 m速度赛；K-means聚类；体尺综合评判模型

0　引 言

【研究意义】体型结构是影响马匹竞速性能的一项重要因素。不同用途马匹均有适合运动特点的体型结构[1，2]，传统上根据评定人对马匹体尺分项评分来对运动马体型结构进行评定，这种方式受人为主观经验影响较大，不同评定人鉴定结果差异较大，同时当马匹体尺相近时很难通过主观评定对其运动性能进行准确评定，也很难反映马匹的真实运动性能。因此，需要通过客观量化的方法，对马匹体尺进行综合评判[3]。【前人研究进展】裴红罗[3]以参加1 000 m速度赛的24匹伊犁马为研究对象，分析基本体尺与速度的相关性，结果显示，体高、胸围、管围与速度呈显著或极显著相关。姚新奎[4]在研究伊犁马体尺、年龄对其竞赛性能影响中指出：伊犁马体高对成绩具有极显著影响(P<0.01)，随着赛程的加长，影响逐步减小；胸围及管围对不同赛程成绩具有显著影响(P<0.05)。李敏等[5]通过研究伊犁马速度赛体尺与速度相关性发现，短距离项目体高越高、管围越小时速度越快。Magnussan[6]通过测量能够表现马匹个体运动性能的9个主要运动关节角度和10个主要运动关节长，分析这些性状对马匹性能发挥的影响，找出最适宜的细分体尺性状区间，为运动马的选育提供客观的依据。刘志安[7]采用K-means聚类法对鲜马乳进行了质量分级，并通过判别分析建立了鲜马乳质量分级评判模型。【本研究切入点】目前，国内对马匹体尺的评分主要采取人为观测的方式，这种方法过于主观，不能客观评定马匹的竞速性能。因此，研究一种客观评定马匹竞速性能的方法尤为重要。【拟解决的关键问题】通过对伊犁马1 200 m速度赛速度进行测定，并选取马匹体高、体长、胸围、管围四项体尺为指标，探究伊犁马体尺对1 200 m速度赛成绩的影响，拟合马匹体尺综合评判模型。找出对马匹体尺客观评判方法，为我国速度赛马的培育及性能评定提供基础数据和理论依据。

1　材料与方法

1.1材 料

研究对象为新疆伊犁昭苏马场30匹2岁伊犁马。试验所用马匹、骑手、赛马场由新疆伊犁昭苏马场提供。

1.2方 法

所选马匹进行1 200 m测试赛，并用秒表测定其成绩。用测仗、卷尺测量每匹马的体高、体长、胸围、管围。

1.3数据统计

所获得的数据和结果用Excel软件进行整理，运用Spss19.0统计分析软件进行相关分析、因子分析、聚类分析和判别分析。结果以平均值±标准差表示。

2　结果与分析

2.1体尺与速度的相关性

将所选马匹测试赛成绩换算为速度，并统计其体高、体长、胸围、管围及测试赛速度。结果表明，所选伊犁马测试赛平均成绩为11.97 m/s，成绩及体尺波动均相对较小，所有马匹成绩及体尺较为接近。表1

表11 200 m速度与体尺统计
Table 1The results of body measurements and speed of 1 200 m

速度(m/s)Speed体高(cm)Bodyheight体长(cm)Bodylength胸围(cm)Heartgirth管围(cm)Cannoncircumference11.97±0.63140.23±4.08136.50±5.44155.96±4.0017.76±0.82

通过Spss19.0分析软件将马匹体高、体长、胸围、管围与1 200 m速度做相关性分析，结果表明，在1 200 m速度赛中，马匹的速度与马匹体高呈极显著正相关(P<0.01)，即马匹体高越高，速度越快；与体长呈显著正相关(P<0.05)，即马匹体长越长，速度越快；与胸围呈不显著正相关(P>0.05)；与管围呈极显著负相关(P<0.01)，即管围越小，速度越快。

在1 200 m速度赛中，对马匹竞赛速度影响最大的基本体尺为体高、体长和管围，而胸围对此影响则相对较小。因此，选取马匹的体高、体长及管围为其体尺综合评判模型变量。表2

表21 200 m速度与体尺相关性
Table 2The correlations between body measurements and speed of 1 200 m

体高(cm)Bodyheight体长(cm)Bodylength胸围(cm)Heartgirth管围(cm)Cannoncircumference速度(m/s)Speed0.489**0.410*0.151-0.557**

注：**表示在 0.01 水平上极显著相关，*表示 在 0.05 水平上显著相关

Note：* * is greatly significantly different at the 0.01 level,*is significantly different at the 0.05 level

2.2初步聚类

2.2.1马匹运动性能初步分类

由于管围相对体高和体长等指标较小，无法直接进行比较和统计，因此，在进行数据分析时先对数据通过极差化法进行标准化处理[8，9]。具体方法为：Y=(Yn-Ymin)/(Ymax-Ymin)，其中Y为处理后数据，Y∈[0,1]；Yn为第n项影响因子处理前的数据，Ymin、Ymax分别为该影响因子中所测得的最小值和最大值。

通过Spss19.0中K-means法将标准化后的体尺数据分为三类，得到马匹体尺指标最终聚类中心。表3

表3马匹体尺指标最终聚类中心
Table 3The final cluster centers of body measurement

聚类Cluster123体高Bodyheight0.7270.8130.356体长Bodylength0.5370.4780.253管围Cannoncircumference0.2750.7830.652

2.2.2马匹运动性能得分矩阵的确立

经过聚类分析将所有马匹分为三类，分类的三项体尺指标是：体高、体长、管围。由上述相关分析可知，1 200 m速度赛中马匹体高越高，速度越快；体长越长速度越快；管围越小，速度越快。因此，马匹体高和体长数值越大，得分则越高；马匹管围越小，得分越高。

根据聚类分析结果可知马匹体高、体长和管围得分矩阵分别为：a1=(2 3 1)、a2=(3 2 1)和a3=(3 1 2)。

2.2.3影响因子权重的确定

通过因子加权法计算每项体尺指标的共性因子的累计贡献率，根据累计贡献率决定每项体尺指标的权重。若该因子在共性因子中作用越大，则累计贡献率就越高，即表明该因子的权重就越大[9]。

用Spss19.0进行因子分析得到马匹体尺指标解释的总方差和体尺指标的成分矩阵。

在因子分析中马匹体高的贡献率为56.414%、体长的贡献率为32.901%、管围的贡献率为10.685%。表4

马匹体高在三个成分中的系数分别为：0.910、0.108、-0.400；体长在三个成分中的系数分别为：0.912、0.084、0.401；管围在三个成分中的系数分别为：-0.178、0.984、0.010。表5

表4体尺指标解释的总方差
Table 4The total variance explained variance of body measurement

成分F1F2F3特征值Characteristics1.6920.9870.321贡献率Contribution56.41432.90110.685累计贡献率Thecumulativecontribution56.41489.315100

表5体尺指标的成分矩阵
Table 5The Component matrix of body measurement

Xi1Xi2Xi3F10.9100.108-0.400F20.9120.0840.401F3-0.1780.9840.010

根据Xj=a1jF1+a2jF2+a3jF3计算各体尺指标权系数(aij表示第i个主因子对第j个评价参数的权系数，计算时取其绝对值。表6

表6体尺指标的权系数和权重
Table 6The Weight coefficient and weight of body measurement

指标Index体高(cm)Bodyheight体长(cm)Bodylength管围Cannoncircumference权系数WeightcoefficientXj83.24319.37035.865权重WeightWj0.600.140.26

2.3体尺综合得分

马匹体尺指标最终的得分矩阵与马匹体尺指标的权重矩阵相乘，得到马匹体尺综合得分矩阵：

体尺综合得分矩阵=AB

通过以上聚类分析可得马匹体尺指标最终聚类中心，以这三个点为中心，将所有试验马匹分为三类，经过评分和权重确定后，得到马匹体尺得分矩阵，将三大类马匹各体尺得分分别加和后，得到马匹体尺综合得分。表3，表7

表7体尺综合得分
Table 7The quality classification score
Table of body measurement

得分Score123体高Bodyheight1.201.800.60体长Bodylength0.420.280.14管围Cannoncircumference0.780.260.52总分Totalscore2.202.341.26

所有三大类马匹的在经过各体尺得分加和后，按照得分高低可将所有马匹分为三个不同类别。表8

表8马匹分类
Table 8The quality classification Table of horse

分类Classification总分Total等级Grade12.20中等22.34上等31.26下等

在初步聚类分类中的第二类，得分最高为2.34，其竞赛性能最好，被划分为上等马；第一类得分为2.20，其竞速性能一般，被划分为中等马；第三类得分为1.26，其竞速性能相对较差，被划分为下等马。表3

2.4判别分析

判别分析是一种判断样本分类的多变量统计方法，适用于根据样本的观测值建立分组预测[10]。通过Spss19.0对马匹的各体尺指标进行判别分析，对研究对象分为两个维度的典型判别函数，每个函数分别解释所有变异的99%和1%。表9

表9特征值
Table 9Eigenvalues

函数Function特征值Eigenvalue累积%Cumulative正则相关性Regularrelativity14.046a99.80.89520.010a100.00.098

注：a表示在分析中使用了前2个典型判别式函数

Note：a expression used the first two canonical discriminant function in the analysis

各等级的马匹在组质中心处的函数，中等(1.061，0.179)，上等(2.159，-0.079)，下等(-1.997, -0.020)。表10

表10组质心处的函数
Table 10The Function of Group Centroid

分类Classification函数Function12中等Medium1.0610.179上等Finestgrade2.159-0.079下等Difference-1.997-0.020

根据典型判别式函数系数计算出每个个案的平面坐标，计算它们和各类重心的距离，即可得到马匹的分类[11]。

通过Spss19.0统计分析软件的判别分析得出分类函数的系数，可通过该系数分别确定最终的三个判别函数。将新测定的马匹体尺分别带入三个函数中，哪个判别函数的值最大，则表明该马匹就属于哪一类。

表11分类函数系数
Table 11The coefficients of classification function

类别123体高(cm)37.09337.70235.596体长(cm)2.4892.4632.360管围(cm)19.68619.67020.165(常量)-2984.521-3067.927-2767.010

由表11可知三个马匹体尺综合判别函数分别为：

Class1=37.093X体高+2.489X体长

+19.686X管围-2 984.521 .(中等)

Class2=37.702X体高+2.463X体长

+19.670X管围-3 067.927. (上等)

Class3=35.596X体高+2.360X体长

+20.165X管围-2 767.010 .(下等)

2.5交叉验证

判别结果的交叉验证结果表明：模型对初始分组中93.3%的马匹进行了正确判别，对交叉验证组马匹中的80.0%的马匹进行了正确判别，预测准确率达80.0%。表12

表12交叉验证
Table 12Cross validation

类别Category预测组成员Prediction123合计Total初始Initial计数%1510.062190.01030.00.01414183.316.70.0100.0210.090.00.0100.030.00.0100.0100.0交叉验证Crossvalidation计数%1330.062370.01030.00.01414150.050.00.0100.0230.070.00.0100.030.00.0100.0100.0

3　讨 论

体尺是影响马匹竞赛性能的重要指标之一。试验通过对马匹体尺与1 200 m测试赛速度进行相关性分析表明，马匹体高、管围与速度呈极显著正相关(P<0.01)，体长与速度呈显著正相关(P<0.05)，这与李敏等[12]的研究结果一致。胸围与速度之间相关性不显著，这可能是因为1 200 m为短距离赛事，要求马匹具有更高的无氧运动能力；也可能是因为青年马匹正处于生长阶段，此时期马匹体尺与成年体尺有一定差异所致；同时李敏等[12]的研究结果也表明胸围率较大的马匹在中长距离比赛中更具优势，研究结果与此基本一致。具体原因还有待于进一步研究。

我国暂未对马匹竞赛能力评价建立健全的机制，对马匹竞赛性能一般采用专家评分的方式进行。这种依据经验进行评定带有较大的主观性，很难准确、客观、真实的反映马匹性能，一般将竞赛性能较好的马匹留做赛马种马，这就对马匹竞赛性能进行科学、客观的评价提出了更高的要求。

K-means聚类法是一种先把被聚类对象进行初始分级，然后逐步调整，以得到最终分级的方法[13]。这种聚类方法可以完全根据马匹体尺自身特点评判马匹的性能，减少人为评判的主观性，能够对马匹竞速性能更加客观地进行评判，避免主观因素造成的误差。

通过对与速度相关的体尺进行聚类，将体尺性能相近的马匹聚成一类，得出上、中、下三个等级马的体尺综合得分。这为人们通过体尺评判马匹性能提供了更加数量化的科学依据。由于马匹体尺在实际操作中比较容易快速获得，并且马匹体尺性能与其竞速性能也有相关性，因此试验通过马匹体尺性能反应其竞速性能。这种方法虽然存在片面性，但其实际操作性较强，且体尺性能相对于其他性能更具有代表性，因此，体尺性能评定可以用于马匹竞速性能的初级评定。

体尺判别只是马匹竞速性能判别中的一项，只能从体尺方面反映其竞速性能的好坏，是马匹竞速性能的侧面反映。影响运动马竞速性能的不只是体尺性能，其中还包括马匹的血统、年龄、负重及竞赛状态等因素，运动马的竞速成绩也是自身因素和环境因素的综合作用，它与调教训练、骑乘技术等人为的因素也有很大的关系。体尺性能不足以充分说明马的竞速性能，因此，马匹竞速性能的综合评价模型还有待进一步全面研究。

青年马体尺与成年马体尺有一定差异，其各项体尺都会随年龄的增长有所改变。试验的体尺综合判别模型是否适用于成年伊犁马体尺性能的评判还有待进一步验证。

4　结 论

通过聚类分析和判别分析对青年伊犁马1 200 m体尺竞速性能进行客观评判研究，结果显示试验马匹根据其体尺得分可分为上、中、下三等。上等马的体尺综合得分为2.34；中等马的体尺综合得分为2.20；下等马的体尺综合得分为1.26。

利用判别分析得到马匹体尺综合判别数学模型，三个判别函数为：

Class1=37.093X体高+2.489X体长

+19.686X管围-2 984.521 .(中等)

Class2=37.702X体高+2.463X体长

+19.670X管围-3 067.927 .(上等)

Class3=35.596X体高+2.360X体长

+20.165X管围-2 767.010 .(下等)

模型预测正确率为80.0%，马匹体尺综合评判函数能对未知马匹的体尺进行合理判定。

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Fund project:Supported by Major Projects of Science and Technology Department of Xinjiang Uygur Autonomous Region (Horse Key Technology Research and Demonstration (for Sport, Meat and Milk) (201130101) National Key Technologies R & D Program ＂Research into and integrated demonstrating of the Key Technique for production on the high quality sport horse＂(2011BAD28B06); National Key Technologies R&D Program＂Research and Integrated Demonstrating of the Key Technique for Breeding the New Strains of Trotter, Dairy and Endurance Horse＂ (2012BAD44B00)

Studies on the Comprehensive Evaluation Model of Young Yili Horse Body Size

REN Hai-fan, Huandeke, WANG Chuan-kun, GONG Peng, YIN Meng-yuan, ZHANG Jin,YOU Zhen-chen, XIANG Qian, MENG Jun, ZENG Ya-qi,YAO Xin-kui,LI Lin-ling, WANG Huan, YAO Fang-fang

(CollegeofAnimalSciences,XinjiangAgriculturalUniversity,Urumuqi830052,China)

【Objective】 To study the effect of body height, body length, heart girth, cannon circumference on 1，200 m race speed in young Yili horses and establish young Yili horses body size comprehensive evaluation model.【Method】This paper studied on 2-year-old Yili as the research object, measured the horses body height, body length, heart girth, cannon circumference four basic body size, and 1，200 m sprint performance. SPSS 19.0 was used to do correlation analysis of horses body size and speed, and K-means clustering method was emplyed to classify test horses, and fit the comprehensive evaluation model of body size. 【Result】The correlation analysis showed that the 1，200 m speed race, the horses body height showed a significant positive correlation (P<0.01) with the horses speed, length and speed demonstrated a significant positive correlation (P<0.05), bust and speed displayed no correlation (P>0.05), and the speed of the tube circumference was significantly negatively correlated (P<0.01); by cluster analysis, middle and lower scores in three categories were 2.34, 2.20 and 1.26. The horse body size and comprehensive evaluation model was obtained by using discriminant analysis.【Conclusion】This model can better decide their motion performance in young Yili horses.

Young Yili horse; body size; 1，200 m sprint; K-means clustering; body size comprehensive evaluation model;

10.6048/j.issn.1001-4330.2016.04.024

2015-11-17

自治区科技厅重大专项“马(运动、肉用、乳用)生产关键技术研究与示范”(201130101)；国家科技支撑计划项目“优质运动马培育生产关键技术研究与集成示范”(2011BAD28B06)；国家科技支撑计划“速步、乳用、耐力马新品种(系)培育及良种扩繁技术研究与集成示范”(2012BAD44B00)

任海帆(1989-)，男，新疆昌吉人，硕士研究生，研究方向为动物遗传育种，(E-mail)123597964@qq.com

姚新奎(1961-)，男，新疆奎屯人，教授，博士生导师，研究方向为马类科学,(E-mail)yxk61@126.com

S821.1

A

1001-4330(2016)04-0771-07