Методы прогнозирования продуктивности свиноводства в Московской области: анализ, зарубежный опыт и перспективные рекомендации

В условиях постоянно растущего спроса на продовольствие и обостряющейся конкуренции, свиноводство выступает как одна из ключевых отраслей агропромышленного комплекса, обеспечивающая значительную долю мясной продукции. Для устойчивого развития и повышения эффективности этой сферы, особенно в таком стратегически важном регионе, как Московская область, критически важным становится не только оптимизация текущих производственных процессов, но и научное предвидение будущих тенденций. Именно здесь на первый план выходит прогнозирование продуктивности свиноводства – процесс, позволяющий оценить потенциал роста, выявить риски и разработать обоснованные стратегии развития. Какова же его практическая ценность?

Прогнозирование даёт возможность заблаговременно корректировать производственные планы, избегать дефицита или перепроизводства, а также оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, обеспечивая стабильное экономическое положение предприятий.

Цель данной работы — провести всестороннее исследование и анализ существующих методов прогнозирования продуктивности в свиноводстве, применительно к специфике Московской области. В рамках исследования будут рассмотрены теоретические основы прогнозирования, проанализированы ключевые факторы, влияющие на продуктивность, дана оценка текущего состояния отрасли в Московской области, изучен передовой зарубежный опыт и, на этой базе, сформулированы практические рекомендации для региона.

Под продуктивностью свиней понимается комплексная характеристика их способности к производству мясной продукции, включающая в себя три основных аспекта:

• Воспроизводительная продуктивность: Отражает репродуктивные качества маток и хряков, такие как многоплодие (число живых поросят в гнезде при рождении), крупноплодность (средняя живая масса поросенка при рождении), молочность, число поросят в гнезде при отъёме и их сохранность.
• Откормочная продуктивность: Оценивается по скорости роста животных и эффективности использования корма. Ключевые показатели: возраст достижения живой массы 100 кг, среднесуточный прирост живой массы (например, 600–650 г в условиях интенсивного откорма), затраты корма на 1 кг прироста (до 4,1 кормовых единиц).
• Мясная продуктивность: Характеризует качество и количество мясной ткани в туше. Включает живую массу в конце откорма, массу туши, убойный выход, соотношение мяса, жира и костей, толщину шпика и площадь «мышечного глазка». Главным критерием является выход мышечной ткани.

Прогнозирование в контексте данной работы – это научно обоснованное предвидение будущих возможных состояний продуктивности свиноводства, учитывающее влияние различных факторов и тенденций. Оно направлено на максимизацию объёма конечной продукции и приближение её структуры к потребительским потребностям.

Структура работы включает в себя теоретический обзор, анализ факторов влияния, оценку региональной ситуации, изучение мирового опыта и разработку конкретных рекомендаций, что позволит получить целостную картину и предложить действенные меры для развития свиноводства в Московской области.

Теоретические основы и классификация методов прогнозирования продуктивности в свиноводстве

Показатели продуктивности свиней и их оценка

Продуктивность свиней — это многомерное понятие, которое оценивается по ряду взаимосвязанных показателей, охватывающих весь жизненный цикл животного от рождения до убоя. Эти показатели подразделяются на воспроизводительную, откормочную и мясную продуктивность, каждая из которых имеет свою специфику и играет ключевую роль в формировании экономической эффективности свиноводческого предприятия.

Воспроизводительная продуктивность является фундаментом всего производственного цикла, поскольку определяет потенциал возобновления стада и объём производства молодняка. К основным метрикам здесь относятся:

• Многоплодие: Число живых поросят в гнезде при рождении. Этот показатель напрямую влияет на объём производства и определяется как генетическими особенностями породы, так и условиями содержания и кормления свиноматок.
• Крупноплодность: Средняя живая масса поросенка при рождении. Важна для последующего роста и выживаемости молодняка. Поросята с большей массой при рождении, как правило, демонстрируют лучшие показатели роста и устойчивость к заболеваниям.
• Молочность: Способность свиноматки обеспечивать поросят достаточным количеством молока. Опосредованно оценивается по массе гнезда при отъёме.
• Число поросят в гнезде при отъёме от маток: Интегральный показатель, отражающий многоплодие и сохранность поросят до отъёма.
• Общая масса гнезда и средняя живая масса поросенка при отъёме: Эти метрики характеризуют как молочность матки, так и общее благополучие поросят в подсосный период.
• Сохранность поросят: Процент выживших поросят от рождения до отъёма. Высокая сохранность указывает на хорошие условия содержания, кормления и ветеринарного обслуживания.

Откормочная продуктивность характеризует эффективность роста молодняка после отъёма. Оптимизация этих показателей позволяет сократить сроки откорма и снизить себестоимость продукции. Важнейшие показатели:

• Возраст достижения живой массы 100 кг: Чем раньше свинья достигает этого веса, тем выше оборачиваемость стада и эффективность использования производственных мощностей.
• Среднесуточный прирост живой массы: Один из ключевых показателей интенсивности роста. В условиях интенсивного откорма современные генетические линии свиней могут демонстрировать среднесуточный прирост в диапазоне 600–650 г.
• Затраты корма на 1 кг прироста (кормовые единицы): Показатель конверсии корма. Чем ниже этот коэффициент, тем экономичнее производство. Современные стандарты стремятся к показателям порядка 4,1 кормовых единиц на 1 кг прироста и ниже.
• Живая масса при достижении определённого возраста: Например, достижение массы 112 кг за 200–222 дня является отличным показателем.

Мясная продуктивность является конечной целью свиноводства и оценивается уже после убоя животного. Она определяет потребительскую ценность продукции и напрямую влияет на прибыль. Среди основных метрик выделяют:

• Живая масса в конце откорма и перед убоем: Определяет потенциальный выход мяса.
• Масса туши, убойная масса и убойный выход: Убойный выход — это отношение массы туши к живой массе животного перед убоем, выраженное в процентах.
• Соотношение мяса, жира и костей в туше: Предпочтение отдаётся породам и технологиям откорма, обеспечивающим высокий процент мышечной ткани.
• Химический состав мяса: Включает содержание белка, жира, влаги, что определяет пищевую ценность.
• Толщина шпика: Важный показатель мясности. Чем меньше толщина шпика при сохранении высокой массы туши, тем выше мясность.
• Длина туши: Используется для косвенной оценки развития мышечной ткани.
• Площадь «мышечного глазка»: Характеризует развитие длиннейшей мышцы спины, являющейся индикатором мясности.
• Содержание внутримышечного жира: Влияет на вкусовые качества и нежность мяса.

Главным критерием мясной продуктивности, объединяющим многие из этих показателей, является выход мышечной ткани, отражающий количество чистого мяса, полученного с одного животного. Все эти метрики взаимосвязаны и их комплексный анализ позволяет сформировать полное представление о продуктивности стада и эффективности применяемых технологий. А что это значит для конечного потребителя и фермера? Для потребителя это гарантия качества и желаемых характеристик продукта, а для фермера — прямая связь с экономическими показателями и рыночной конкурентоспособностью.

Концепция и методология прогнозирования в АПК

Прогнозирование в сельском хозяйстве — это не просто предсказание будущего, а научно обоснованное предвидение возможных состояний объекта, процессов и явлений, зависящих от множества факторов. В условиях агропромышленного комплекса, который характеризуется высокой степенью неопределённости (климатические риски, сезонность, биологические особенности), прогнозирование становится инструментом стратегического управления, позволяющим минимизировать риски и оптимизировать производственные решения.

Основная задача прогнозирования развития АПК состоит в максимизации объёма конечной продукции при одновременном приближении её структуры к реальным потребностям. Это означает не только количественный рост, но и обеспечение соответствия ассортимента и качества продукции запросам населения в продовольствии, производственному потреблению в смежных отраслях, а также формирование необходимых запасов, резервов и экспортного потенциала. Для достижения этих целей прогнозирование и планирование в АПК часто осуществляются по подкомплексам (например, зерно-продуктовый, картофеле-продуктовый, мясной, молочный), для каждого из которых разрабатываются детализированные балансы основных видов сельскохозяйственной продукции.

Методология прогнозирования представляет собой систематизированный комплекс подходов, принципов и методов, необходимых для разработки надёжных и обоснованных прогнозов. Ключевые принципы методологии включают:

1. Принцип научности: Прогнозы должны базироваться на объективных данных, проверенных теориях и моделях, исключая субъективизм и интуитивные предположения без должного обоснования.
2. Принцип системности: Рассмотрение объекта прогнозирования (например, свиноводства) как сложной системы, где все элементы взаимосвязаны и взаимозависимы. Это требует учёта всех факторов влияния – от генетики и кормления до экономических и экологических условий.
3. Принцип комплексности: Необходимость использования различных методов и подходов, дополняющих друг друга, для получения максимально полной и достоверной картины будущего.
4. Принцип итеративности: Прогнозирование — это не однократный акт, а непрерывный процесс, требующий периодической корректировки прогнозов в свете новой информации и меняющихся условий.
5. Принцип вариантности: Разработка нескольких сценариев развития (оптимистичного, пессимистичного, базового), что позволяет подготовиться к различным исходам и повышает гибкость управления. Одним из основных принципов является построение сценариев развития на основе существующих краткосрочных прогнозов с учётом сохранения тенденций и степени влияния факторов в долгосрочной перспективе.
6. Принцип адекватности: Прогностические модели и методы должны соответствовать природе объекта и поставленным задачам, обеспечивая высокую степень соответствия между прогнозом и реальным развитием событий.

Построение сценариев развития на основе существующих краткосрочных прогнозов, с учётом сохранения тенденций и степени влияния факторов в долгосрочной перспективе, является краеугольным камнем современной методологии. Это позволяет не просто предсказать, но и «проиграть» различные варианты будущего, оценив их последствия и разработав соответствующие стратегии.

Классификация и характеристика основных методов прогнозирования

В практике прогнозирования АПК используется широкий спектр методов, которые можно классифицировать по различным критериям (горизонт прогнозирования, степень формализации, источник информации). Однако для анализа продуктивности свиноводства наибольший интерес представляют следующие группы методов:

1. Традиционные методы:

• Метод экстраполяции: Основан на предположении, что выявленные тенденции в прошлом и настоящем сохранятся и в будущем. Простейший пример — продление графиков или рядов динамики. Применим для краткосрочных прогнозов при стабильных условиях.
• Нормативный метод: Базируется на установленных нормах, стандартах и целевых показателях (например, нормы кормления, плановые показатели продуктивности). Прогноз формируется путём сравнения текущих данных с нормативами и определения необходимых отклонений.
• Балансовый метод: Используется для согласования потребностей и ресурсов. В свиноводстве может применяться для балансировки кормовой базы и поголовья, производства и потребления мяса.
• Программно-целевой метод: Ориентирован на достижение конкретных целей. Разработка прогнозов происходит исходя из необходимости выполнения определённых программ и проектов (например, государственной программы развития свиноводства).

2. Статистические и экономико-математические методы:
Эти методы являются незаменимыми средствами обоснования прогнозных исследований, позволяя получить научное предвидение перспектив развития.

• Трендовый метод: Поиск и анализ математической функции (тренда), наилучшим образом описывающей динамику показателя во времени. Для аппроксимации (подбора кривой) могут использоваться линейные, логарифмические, полиномиальные, экспоненциальные и степенные функции. Табличные процессоры, такие как Microsoft Excel, обладают встроенными инструментами для построения трендовых моделей и прогнозирования.
• Адаптивный метод: Методы, которые корректируют свои прогнозы на основе последних ошибок. Они «адаптируются» к изменяющимся условиям, что особенно ценно в динамичной среде АПК. Примером может служить метод экспоненциального сглаживания.
• Корреляционно-регрессионный анализ: Позволяет установить количественную зависимость между продуктивностью (зависимая переменная) и влияющими на неё факторами (независимые переменные, или регрессоры). Например, можно построить регрессионную модель для прогнозирования среднесуточного прироста живой массы в зависимости от состава корма, температуры в помещении и генетического потенциала. Формула множественной регрессии обычно выглядит как:

  Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
  

  где:
  Y — зависимая переменная (например, продуктивность);
  Xi — независимые переменные (факторы);
  β0 — свободный член (константа);
  βi — коэффициенты регрессии, показывающие изменение Y при изменении Xi на единицу;
  ε — случайная ошибка.
  Для прогнозирования продуктивности свиней активно применяются регрессионные модели, позволяющие уточнять генетическую составляющую оценки признаков племенной ценности.

• Оптимизационные задачи: Применяются для выбора наилучшего варианта решения из множества возможных, например, для оптимизации состава кормовых рационов с учётом стоимости ингредиентов и потребностей животных в питательных веществах.
• Имитационное моделирование: Создание компьютерных моделей, воспроизводящих поведение реальной системы свиноводческого предприятия с учётом различных факторов и их взаимодействия. Это позволяет «проиграть» различные сценарии и оценить их последствия без реальных экспериментов.

3. Инновационные методы:

• Нейросетевые технологии: Это подраздел искусственного интеллекта, который имитирует работу человеческого мозга. Нейронные сети способны обрабатывать огромные объёмы данных, выявлять сложные нелинейные зависимости и паттерны, которые трудно обнаружить традиционными статистическими методами. Они используются для интеллектуального анализа больших объёмов данных в зоотехнии, например, для прогнозирования продуктивности на основе множества входящих параметров (генетика, кормление, микроклимат, здоровье).
• Экспертные методы: Основаны на мнениях высококвалифицированных специалистов. Могут быть использованы для оценки трудноформализуемых факторов или при отсутствии достаточных статистических данных. К ним относятся методы Дельфи, мозгового штурма.

Выбор конкретного метода или их комбинации зависит от целей прогнозирования, доступности данных, горизонта прогнозирования и требуемой точности. В современном свиноводстве всё чаще используются комплексные подходы, объединяющие статистические, экономико-математические и инновационные ИИ-методы для получения наиболее достоверных и детализированных прогнозов. Почему же так важно применять именно комплексный подход? Потому что отдельные методы, хоть и эффективны в своей узкой области, не могут охватить всю сложность и взаимосвязанность факторов, влияющих на продуктивность в реальных условиях.

Факторы, влияющие на продуктивность свиноводства, и их учёт при прогнозировании

Продуктивность свиноводства — это результат сложного взаимодействия множества факторов, каждый из которых вносит свой вклад в конечный результат. Понимание и количественная оценка этих факторов являются краеугольным камнем для разработки эффективных прогностических моделей. Выделим ключевые группы факторов, оказывающих влияние на продуктивность, и рассмотрим, как их можно учесть при прогнозировании.

Генетические факторы и селекция

Генетика играет важнейшую, фундаментальную роль в определении потенциала продуктивности животных. Наследственные изменения организма являются основным фактором повышения продуктивности, поскольку именно гены кодируют все физиологические и продуктивные характеристики.

• Наследственность и селекция: Селекция, целенаправленно направленная на улучшение генетического потенциала стада, является одним из ключевых путей повышения конкурентоспособности свинины. Современные селекционные программы ориентированы на увеличение мясности туш, скорости роста, эффективности конверсии корма и воспроизводительных качеств маток.
• Полиморфизм генов: Изучение влияния полиморфизма конкретных генов, таких как ESR (эстрогеновый рецептор) и RYR-1 (рецептор рианодина), позволяет прогнозировать качественные характеристики мяса. Ген RYR-1, например, ассоциирован с синдромом стресса свиней и может влиять на качество свинины (бледное, мягкое, экссудативное мясо — PSE-мясо). Ген ESR связан с воспроизводительными качествами маток, в частности, с многоплодием. Выявление этих полиморфизмов позволяет проводить более точный отбор животных на ранних стадиях развития.
• Расчёт генетического потенциала: Генетический потенциал животных рассчитывается по специальным методикам, учитывающим:
  • Эффект гетерозиса: Превосходство помесей над родительскими формами по продуктивности. Применяется в кроссбридинге (скрещивании) для получения более продуктивного молодняка.
  • Аддитивный характер действия генов: Суммарное влияние генов на признак, которое позволяет прогнозировать продуктивность потомства на основе продуктивности родителей.
  • Индексы селекции: Комплексные показатели, объединяющие несколько признаков продуктивности (например, среднесуточный прирост, толщина шпика, конверсия корма) в единую оценку племенной ценности.
• Методы оценки племенной ценности: Включают оценку по собственной продуктивности (индивидуальные показатели животного) и по продуктивности потомства. Применяются регрессионные модели для уточнения генетической составляющей признаков племенной ценности с низкой наследуемостью, таких как многоплодие, молочность, количество поросят в 21 день. Привлечение данных материнской части родословной, например, позволяет увеличить генетическую составляющую признаков с низкой наследуемостью на 25,2–58,4%, повышая точность прогнозирования воспроизводительной продуктивности.
• Отбор особей: При отборе свиней для разведения учитываются такие показатели, как уровень молочности маток (для повышения сохранности и роста поросят) и среднесуточный прирост живой массы (для ускорения откорма).

Интеграция в прогнозирование: Генетические факторы могут быть включены в прогностические модели через категориальные переменные (порода, генетическая линия), а также через количественные оценки племенной ценности (индексы селекции, показатели полиморфизма генов) как независимые переменные в регрессионных или нейросетевых моделях.

Кормление и его оптимизация

Кормление является основным направлением исследований и практических усилий для формирования мясной продуктивности свиней и прогнозирования качественных характеристик мяса. Затраты на корма составляют до 71% в общей структуре себестоимости производства свинины, что подчёркивает их критическую важность.

• Значение рационального кормления: Оптимизация рационов с учётом обменной энергии, сырого протеина и аминокислот (лизин, метионин, треонин) для каждой половозрастной группы и породы является ключевым условием достижения высокого среднесуточного прироста и формирования мясной туши высокого качества. Недостаток или избыток любого питательного вещества может негативно сказаться на росте, развитии и здоровье животных, а значит, и на их продуктивности.
• Искусственный интеллект в оптимизации кормления: Современные технологии предлагают использовать искусственный интеллект для формирования оптимальных рационов. ИИ-системы анализируют множество данных:
  • Возраст и вес животных: Потребности в питательных веществах меняются на разных стадиях роста.
  • Порода и генетика: Разные породы имеют разные генетические потенциалы и, следовательно, разные потребности.
  • Условия содержания: Температура, влажность, активность животных могут влиять на энергетические затраты.
  • Потребности в питательных веществах: ИИ рассчитывает оптимальное соотношение белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов.
  • Состав и стоимость доступных кормов: ИИ способен минимизировать затраты при сохранении питательной ценности.

  Таким образом, ИИ может формировать персонализированные рационы, предотвращая перекорм или недокорм и максимизируя конверсию корма.

Интеграция в прогнозирование: Факторы кормления вводятся в модели через количественные показатели (энергетическая ценность рациона, содержание протеина, аминокислот), а также через качественные характеристики (тип корма, режим кормления). ИИ-модели могут напрямую использовать детализированные данные о составе кормов и их потреблении для прогнозирования прироста и мясных качеств.

Условия содержания и микроклимат

Условия содержания, и в особенности микроклиматические факторы, оказывают существенное влияние на уровень продуктивности свиней. Отклонения от оптимальных параметров могут приводить к стрессу, снижению аппетита, росту заболеваемости и, как следствие, уменьшению продуктивности.

• Оптимальные параметры микроклимата:
  • Температура: Критически важна для разных половозрастных групп:
    • Новорождённые поросята: 30–35 °C в первые дни, постепенно снижаясь до 24 °C.
    • Поросята-отъёмыши: около 22–24 °C.
    • Свиноматки: 16–22 °C (оптимально 20 °C).
    • Откормочный молодняк: 16–19 °C (оптимально 18 °C).
  • Относительная влажность воздуха: Для всех групп животных должна находиться в пределах 50–75%. Высокая влажность способствует развитию патогенной микрофлоры, низкая — может вызывать пересыхание слизистых оболочек.
  • Скорость движения воздуха: Не должна превышать 0,2–0,3 м/сек в холодное время года, чтобы избежать сквозняков и переохлаждения, и до 0,8–1,0 м/сек летом для обеспечения эффективного охлаждения.
  • Концентрация вредных газов: Уровень аммиака, сероводорода, углекислого газа должен строго контролироваться. Высокие концентрации угнетают животных и способствуют развитию респираторных заболеваний.

Интеграция в прогнозирование: Данные о микроклимате (температура, влажность, скорость движения воздуха, концентрация газов) могут быть собраны с помощью IoT-датчиков и включены в прогностические модели как непрерывные или дискретные переменные. Отклонения от оптимальных значений могут быть использованы для прогнозирования снижения продуктивности или увеличения рисков заболеваний.

Экономические факторы

Экономические факторы, такие как затраты на производство, конъюнктура рынка и рентабельность, существенно влияют на эффективность свиноводства и, соответственно, на стратегические решения, которые в конечном итоге определяют уровень продуктивности.

• Затраты на производство: В общей структуре себестоимости производства кормовые затраты, как уже упоминалось, составляют до 71%. Помимо кормов, значительную долю занимают затраты на электроэнергию, воду, оплату труда, ветеринарное обслуживание, амортизацию оборудования и зданий. Увеличение этих затрат без адекватного роста продуктивности снижает рентабельность и инвестиционную привлекательность отрасли.
• Конъюнктура рынка: Цены на свинину, спрос на мясную продукцию, уровень импорта и экспорта – всё это формирует рыночную среду. Низкие рыночные цены могут вынуждать производителей сокращать объёмы производства, что отражается на общей продуктивности региона. Высокий спрос, напротив, стимулирует инвестиции и наращивание объёмов.
• Рентабельность: Показатель, отражающий эффективность использования ресурсов. Низкая рентабельность делает производство невыгодным и может привести к сокращению поголовья и уходу предприятий с рынка. Для поддержания высокой рентабельности необходим постоянный контроль затрат и поиск путей повышения продуктивности.

Интеграция в прогнозирование: Экономические факторы могут быть включены в прогностические модели как внешние переменные (прогнозируемые цены на корма, электроэнергию, свинину) или как параметры, влияющие на принятие управленческих решений (например, модель может прогнозировать объём производства при различных уровнях рентабельности). Эконометрические модели могут быть особенно полезны для анализа взаимосвязи между экономическими показателями и продуктивностью.

Учёт всех этих факторов в комплексных прогностических моделях позволяет создать более точные и надёжные прогнозы, которые будут служить основой для принятия взвешенных управленческих решений в свиноводстве Московской области.

Состояние и динамика продуктивности свиноводства в Московской области

Московская область, будучи одним из ключевых агропромышленных регионов России, демонстрирует значительные успехи в развитии свиноводства, несмотря на определённые колебания в динамике поголовья. Анализ текущего состояния и стратегических целей региона позволяет сформировать полную картину для дальнейшего прогнозирования.

Объём производства и поголовье

Свиноводство в Московской области показывает устойчивую тенденцию к росту объёмов производства свинины, что свидетельствует об эффективности внедряемых технологий и инвестиций в отрасль.

• Рост производства: За 9 месяцев 2024 года объём производства свинины на убой в живом весе в Московской области превысил 43 тыс. тонн. Это на 2,5% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Данный показатель демонстрирует динамичное развитие и способность региона наращивать объёмы производства даже при изменяющихся рыночных условиях.
• Динамика поголовья: Несмотря на рост производства, данные по поголовью свиней показывают некоторую неоднозначность:
  • На конец сентября 2023 года поголовье свиней в хозяйствах всех категорий Московской области уменьшилось на 1,2% по сравнению с концом августа 2022 года.
  • На конец марта 2023 года поголовье свиней составляло 327,0 тыс. голов, что на 6,9% меньше по сравнению с мартом 2022 года.
  • В январе–ноябре 2022 года поголовье свиней сократилось на 2,8% по сравнению с концом октября 2021 года.

Такое расхождение между ростом производства и сокращением поголовья может указывать на повышение продуктивности каждого животного за счёт улучшения генетики, кормления и условий содержания, а также на интенсификацию производственных процессов. То есть, меньшее количество животных производит больше мяса за счёт более эффективных технологий. Может ли это быть устойчивой тенденцией в долгосрочной перспективе?

Для наглядности представим динамику производства и поголовья в виде таблицы:

Показатель	Период	Значение (тыс. тонн / тыс. голов)	Динамика к предыдущему аналогичному периоду
Производство свинины (живой вес)	9 месяцев 2024	> 43 тыс. тонн	+2,5%
Поголовье свиней	Конец сентября 2023	Не указано напрямую	-1,2% (к концу августа 2022)
Поголовье свиней	Конец марта 2023	327,0 тыс. голов	-6,9% (к марту 2022)
Поголовье свиней	Конец ноября 2022	Не указано напрямую	-2,8% (к концу октября 2021)
Производство мяса (всех видов)	Январь-июль 2023	179,7 тыс. тонн	-5,4% (к январю-июлю 2022)

Примечание: Отсутствие прямого указания на абсолютное поголовье для некоторых периодов затрудняет прямое сравнение, но тенденции динамики очевидны.

Ключевые производители и их вклад

Львиная доля производства свинины в Московской области приходится на крупные агрохолдинги, которые являются драйверами внедрения передовых технологий и повышения продуктивности.

• ЗАО «Тропарёво» в Можайском городском округе является безусловным лидером региона. На предприятии содержится более 231,5 тыс. голов свиней, из которых 14,4 тыс. составляет маточное поголовье. Годовой объём производства свинины достигает 29 тыс. тонн. За 9 месяцев 2024 года «Тропарёво» отгрузило 24,7 тыс. тонн свинины в живом весе, подтверждая свой статус одного из крупнейших и наиболее эффективных производителей.
• Другие крупные агрохолдинги, такие как ООО ТК «Мираторг» и ООО «ТД Черкизово», также имеют значительное присутствие в регионе и играют ключевую роль в формировании производственного потенциала и экспортного объёма. Эти компании не только производят мясо, но и активно инвестируют в исследования, селекцию и цифровизацию, что напрямую влияет на общую продуктивность отрасли.

Экспортный потенциал и стратегические цели региона

Московская область позиционирует себя не только как крупный внутренний производитель, но и как значимый игрок на международном рынке свинины.

• Лидерство в экспорте: В 2023 году Московская область заняла первое место в России по экспорту свинины в стоимостном выражении, обеспечив 44% общероссийского экспорта свинины на международные рынки. Это свидетельствует о высоком качестве продукции и конкурентоспособности местных производителей.
• Динамика экспорта: За 9 месяцев 2025 года регион продемонстрировал впечатляющий рост экспорта свинины на 35% по стоимости. Объём поставок в натуральном выражении достиг 85 тыс. тонн, что на 17% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
• География поставок: Основными партнёрами Московской области по экспорту свинины являются Китай, Вьетнам, страны СНГ (Беларусь, Казахстан, Армения) и Сербия. Расширение географии и объёмов экспорта подчёркивает стратегическую важность свиноводства для экономики региона.
• Стратегические цели к 2030 году: Московская область амбициозно планирует дальнейшее развитие отрасли. К 2030 году поставлены следующие цели:
  • Увеличить производство мяса скота и птицы на 6%, в том числе свинины — на 3% относительно текущих показателей.
  • Нарастить экспортные поставки продукции АПК в 1,5 раза относительно показателей 2021 года.
  • Достичь целевого объёма производства мясного животноводства в 350 тыс. тонн.

Эти стратегические цели требуют не только сохранения существующих темпов роста, но и внедрения новых, более эффективных методов прогнозирования и управления продуктивностью, включая активное использование цифровых технологий и передового зарубежного опыта. Успешное достижение этих показателей будет способствовать укреплению продовольственной безопасности региона и страны, а также усилению экспортного потенциала.

Передовые методы прогнозирования продуктивности в зарубежной практике и цифровизация

Зарубежное свиноводство, особенно в странах-лидерах отрасли, таких как США, Германия, Дания, активно внедряет инновационные подходы и цифровые технологии для повышения эффективности производства и точности прогнозирования. Эти методы, основанные на искусственном интеллекте, геномной селекции и концепции «умных» ферм, представляют собой ценный опыт для адаптации в условиях Московской области.

Искусственный интеллект и машинное обучение в животноводстве

Современное животноводство стоит на пороге революционных изменений благодаря повсеместному внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти технологии позволяют не только собирать, но и глубоко анализировать огромные массивы данных, что приводит к повышению эффективности ферм, улучшению качества продукции и здоровья животных.

• Мониторинг здоровья животных: ИИ используется для постоянного мониторинга состояния животных. С помощью датчиков (например, носимых, имплантируемых) и камер видеонаблюдения, интегрированных с системами распознавания образов, ИИ анализирует:
  • Поведение: Изменения в двигательной активности, походке, взаимодействии с другими особями могут сигнализировать о начале заболевания. Например, ИИ может выявлять хромоту, снижение активности или агрессивное поведение.
  • Физиологические параметры: Температура тела, частота дыхания, пульс.
  • Потребление корма и воды: Резкое снижение или изменение паттернов потребления является ранним признаком проблем.

  На основе этих данных ИИ способен выявлять заболевания на ранних стадиях, прогнозировать их развитие и рекомендовать своевременные меры ветеринарного вмешательства.

• Оптимизация кормления: ИИ-алгоритмы способны создавать индивидуальные или групповые рационы, исходя из множества параметров. Как было сказано ранее, ИИ анализирует:
  • Возраст и вес животного: Динамика роста и текущий вес.
  • Потребности в питательных веществах: Определяются на основе генетики, стадии продуктивности (например, лактация, откорм) и целей производства.
  • Условия содержания: Температура окружающей среды, влажность, уровень стресса.
  • Состав и стоимость доступных кормовых ингредиентов: ИИ способен минимизировать затраты, при этом максимально удовлетворяя потребности животных.

  Такая оптимизация позволяет не только снизить затраты на корм�� (которые могут достигать 71% себестоимости), но и повысить конверсию корма, улучшить качество мяса и общее здоровье стада.

• Прогнозирование продуктивности: Это одна из важнейших областей применения ИИ. На основе анализа исторических данных и текущих показателей, ИИ-системы могут предсказывать:
  • Сроки лактации свиноматок: Прогнозирование оптимального времени для осеменения, опороса и отъёма поросят.
  • Уровень производительности: Прогнозирование среднесуточного прироста, конверсии корма, мясности туш.
  • Прогнозирование заболеваний: Например, «Pork Tuner» (зарубежный аналог) позволяет прогнозировать заболевания и эффективность применяемых методов лечения.

  ИИ-алгоритмы, такие как нейронные сети (в частности, рекуррентные или свёрточные нейронные сети для анализа временных рядов или изображений) и методы машинного обучения (случайный лес, градиентный бустинг), способны выявлять сложные, нелинейные зависимости между входными данными (генетика, кормление, микроклимат, здоровье) и выходными показателями продуктивности. Это позволяет переходить от реактивного управления к активному, основанному на предиктивном анализе.

Геномная селекция и методы оценки племенной ценности

Геномная селекция — это одно из самых прорывных направлений в современном животноводстве, активно развивающееся в Европе и США. Она позволяет значительно повысить точность и скорость селекционного процесса.

• Принципы геномной селекции: Суть метода заключается в расшифровке генотипа животного сразу после рождения (или даже до рождения) с использованием ДНК-чипов, которые анализируют тысячи или миллионы однонуклеотидных полиморфизмов (SNP). На основе этих данных, а также референтных популяций, для которых известны генотип и фенотип, рассчитывается геномная племенная ценность (GEBV — Genomic Estimated Breeding Value).
• Преимущества:
  • Высокая точность: GEBV значительно точнее традиционных методов оценки племенной ценности, особенно для признаков с низкой наследуемостью (например, многоплодие).
  • Ранний отбор: Позволяет отбирать лучших особей в очень раннем возрасте, сокращая затраты на выращивание менее продуктивных животных.
  • Сокращение интервалов поколений: Ускоряет селекционный прогресс, так как не нужно ждать проявления признаков у потомства.
  • Прогнозирование признаков, которые сложно измерить: Например, устойчивость к болезням или качество мяса.

Концепция «умных» ферм и «большие данные»

Концепция «умных» ферм является логическим развитием цифровизации, объединяющим все элементы управления хозяйством в единую, интегрированную систему.

• Единый цифровой центр: «Умные» фермы предусматривают объединение всех систем управления – от контроля микроклимата и кормления до мониторинга здоровья и воспроизводства – в единый цифровой центр. Это позволяет осуществлять удалённый мониторинг всех производственных процессов и оперативное управление ими.
• Предиктивный анализ: Центральным элементом «умных» ферм является предиктивный анализ, который использует «большие данные» и алгоритмы ИИ для прогнозирования потенциальных проблем (заболевания, снижение продуктивности, поломки оборудования) и предотвращения их возникновения. Это меняет парадигму управления с реактивной на проактивную.
• «Большие данные» и «облачные» технологии: Являются неотъемлемой технической составляющей цифровизации в АПК.
  • «Большие данные» (Big Data): Это огромные объёмы информации, собираемые с датчиков, камер, ветеринарных записей, данных о кормлении. Их анализ позволяет выявлять скрытые закономерности и принимать более обоснованные решения.
  • «Облачные» технологии: Обеспечивают хранение и обработку этих данных, а также доступ к ним из любой точки мира, что критически важно для удалённого управления и аналитики.
• Роботизация: В комплексе с IoT-системами (интернет вещей) роботизация используется для автоматизации рутинных задач, таких как уборка помещений, раздача корма, мониторинг животных. Это повышает эффективность труда, снижает человеческий фактор и улучшает условия содержания.

Примеры успешного применения цифровых решений за рубежом

В зарубежной практике существует множество примеров успешного применения цифровых технологий. Например, станции тестирования свиней, которые автоматически взвешивают животных, фиксируют потребление корма и его конверсию. Эти данные затем используются для оценки племенной ценности и формирования прогностических моделей.

В России также активно внедряются цифровые решения, например, проект «Свинофон», представляющий собой облачный сервис для управления свиноводческими комплексами. На июль 2025 года он используется девятью хозяйствами, демонстрируя эффективность таких подходов. Системы неинвазивного взвешивания животных с ИИ, работающие, например, через анализ видеопотока, достигают погрешности до 2,8%, что позволяет в реальном времени отслеживать динамику роста без стресса для животных.

Адаптация этих передовых методов и технологий в Московской области может значительно повысить точность прогнозирования продуктивности, оптимизировать производственные процессы и укрепить позиции региона на рынке свинины. А действительно ли Московская область готова к таким масштабным изменениям?

Перспективные направления и рекомендации по прогнозированию продуктивности для Московской области

Для обеспечения устойчивого развития и повышения конкурентоспособности свиноводства в Московской области необходимо не только внедрять передовые технологии, но и разработать комплексные рекомендации, основанные на глубоком анализе текущей ситуации, мирового опыта и специфики региона. Ключевым аспектом здесь становится стратегическое прогнозирование и целеполагание.

Целевые показатели продуктивности и их достижение

Для обеспечения рентабельного производства свинины в современных условиях, агропромышленный комплекс Московской области должен ориентироваться на амбициозные, но достижимые показатели продуктивности, сравнимые с лучшими мировыми практиками.

• Живой вес с одной свиноматки в год: Для рентабельного производства этот показатель должен составлять более 3,5 тонн живого веса с одной свиноматки в год. К 2025 году целевой уровень должен быть увеличен до 4,5 тонн. Это означает повышение многоплодия, крупноплодности, молочности и сохранности поросят до отъёма, а также оптимизацию откормочных качеств молодняка.
• Коэффициент конверсии корма по стаду: Данный коэффициент является одним из наиболее чувствительных показателей экономической эффективности. Для достижения рентабельности он должен быть менее 2,8. К 2025 году необходимо стремиться к уровню 2,1 кормовых единиц на 1 кг прироста. Это требует использования высококачественных кормов, оптимизации рационов с помощью ИИ, а также совершенствования генетического потенциала животных.

Пути достижения целевых показателей:

• Интенсификация селекционной работы: Внедрение геномной селекции для ускоренного отбора высокопродуктивных линий свиней с лучшими воспроизводительными и откормочными качествами.
• Развитие производственной и логистической инфраструктуры: Для достижения целевых показателей требуется ввод новых мощностей (современные свинокомплексы) и эффективная поддержка действующих предприятий. Развитие инфраструктуры также включает создание условий для привлечения квалифицированных кадров (например, общежитий, социальной инфраструктуры), повышение производительности труда, уровня автоматизации и цифровизации.
• Технологические инновации: Разработка и внедрение технических устройств, полностью заменяющих свиноматок и обеспечивающих полноценное выкармливание поросят в подсосный период (например, автоматизированные системы искусственного выкармливания). Это может значительно увеличить сохранность поросят и снизить нагрузку на свиноматок.
• Метод клонирования: Хотя это направление находится на стадии исследований и этических дискуссий, теоретически достижение идентичной массы каждого поросенка в опоросе возможно при использовании метода клонирования, что могло бы радикально изменить подходы к стандартизации продукции.

Внедрение инновационных прогностических моделей на базе ИИ

Для достижения вышеуказанных целевых показателей и повышения общей эффективности, Московской области необходимо активно внедрять инновационные прогностические модели, основанные на искусственном интеллекте и больших данных.

• Разработка и адаптация моделей:
  • Экономико-математические и эконометрические модели: Создание многофакторных регрессионных моделей, которые учитывают не только генетические и зоотехнические параметры, но и региональные экономические показатели (цены на корма, электроэнергию, рабочую силу, рыночные цены на свинину, субсидии). Эти модели могут прогнозировать динамику себестоимости и рентабельности.
  • Нейросетевые модели: Разработка глубоких нейронных сетей для анализа сложных, нелинейных зависимостей между множеством факторов и показателями продуктивности. Например, нейронные сети могут прогнозировать среднесуточный прирост на основе данных о породе, генетическом профиле, составе корма, температуре и влажности в помещении, а также данных о заболеваемости.
  • Интеграция специфических факторов: Ключевое отличие предлагаемого подхода – это детальная интеграция региональных данных и специфических факторов:
    • Микроклимат: Постоянный мониторинг и учёт температуры, влажности, скорости движения воздуха в помещениях с помощью IoT-датчиков. Модели ИИ будут прогнозировать влияние отклонений от оптимальных параметров на продуктивность и предлагать корректирующие действия.
    • Генетика: Включение данных геномной селекции и племенной ценности в ИИ-модели для более точного прогнозирования продуктивности потомства и оптимизации селекционных программ.
    • Кормление: Использование ИИ для прогнозирования и создания рекомендаций по кормлению с учётом индивидуальных потребностей животных, а также заболеваемости. Системы могут предлагать изменения в рационе при первых признаках недомогания.
    • Экономические условия: Интеграция данных о ценах на рынке, затратах на производство и рентабельности для формирования прогнозов о наиболее эффективных стратегиях развития.
• Предотвращение заболеваний: Применение ИИ для раннего выявления и прогнозирования заболеваний на основе анализа поведенческих, физиологических и микроклиматических данных. Это позволит перейти от лечения к профилактике, существенно снизив потери и затраты на ветеринарию.

Развитие цифровой инфраструктуры и кадрового потенциала

Эффективное внедрение инновационных моделей прогнозирования невозможно без соответствующей цифровой инфраструктуры и подготовленных специалистов.

• Цифровизация отрасли:
  • Внедрение информационных технологий: Создание единых цифровых платформ для сбора, хранения и анализа генетической и технологической информации. Это обеспечит не только оценку и прогнозирование продуктивности, но и планирование качества продукции на всех этапах производства.
  • Системы поддержки принятия решений: Разработка экспертных систем и систем поддержки принятия решений, которые будут предоставлять специалистам свиноводческих комплексов обоснованные рекомендации на основе данных ИИ-анализа.
• Кадровый потенциал:
  • Подготовка специалистов: Обучение зоотехников, ветеринаров и менеджеров современным методам работы с большими данными, ИИ-системами, геномной селекцией и цифровыми платформами. Разработка образовательных программ, включающих элементы экономики сельского хозяйства, зоотехнии, статистики, а также основ программирования и анализа данных.
  • Привлечение IT-специалистов: Создание привлекательных условий для IT-специалистов, готовых работать в аграрном секторе, для разработки и поддержки цифровых решений.

Стратегическое планирование с учётом региональных особенностей

Долгосрочное и среднесрочное стратегическое планирование в свиноводстве Московской области должно быть гибким и адаптивным, учитывая как общемировые тенденции, так и уникальные региональные особенности.

• Специализация и концентрация производства: Поддержка и развитие крупных специализированных свиноводческих комплексов, способных обеспечить высокую продуктивность и эффективность за счёт эффекта масштаба и внедрения передовых технологий.
• Рациональное кормление: Постоянная оптимизация кормовых рационов с учётом новейших научных разработок, доступности кормовой базы в регионе и экономических показателей.
• Эффективные каналы реализации: Развитие логистических цепочек и каналов сбыта, обеспечивающих минимальные потери и максимальную добавленную стоимость продукции. Это включает развитие переработки, брендирования продукции и выхода на новые рынки.
• Учёт конъюнктуры рынка и рисков: Построение прогнозных моделей, которые учитывают колебания рыночных цен, изменения спроса, возможные эпизоотические риски (вспышки заболеваний) и климатические изменения. Разработка стратегий хеджирования рисков.

Комплексное внедрение этих рекомендаций позволит Московской области не только достичь заявленных стратегических целей по увеличению производства и экспорта свинины, но и занять лидирующие позиции в отрасли за счёт инновационного подхода к прогнозированию и управлению продуктивностью.

Заключение

Проведённое исследование методов прогнозирования продуктивности в свиноводстве на примере Московской области позволило сформировать комплексное представление о теоретических основах, ключевых факторах влияния, актуальной ситуации в регионе и передовом зарубежном опыте. Было установлено, что продуктивность свиней — это многофакторная система, оцениваемая по воспроизводительным, откормочным и мясным показателям, каждый из которых требует детального анализа и точного прогнозирования.

Исследование показало, что традиционные методы прогнозирования, такие как экстраполяция и балансовый метод, остаются актуальными для краткосрочного планирования, но для достижения стратегических целей и обеспечения высокой рентабельности необходим переход к более сложным экономико-математическим, эконометрическим моделям и, в особенности, к инновационным подходам на базе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Анализ факторов, влияющих на продуктивность, выявил их критическую значимость. Генетика, кормление, условия содержания и экономические показатели не просто влияют на конечный результат, но и могут быть интегрированы в прогностические модели для повышения их точности. Особое внимание было уделено детализации оптимальных микроклиматических параметров и доле кормовых затрат (до 71%), что подчёркивает их потенциал как мощных предикторов продуктивности.

Московская область демонстрирует устойчивый рост производства свинины (на 2,5% за 9 месяцев 2024 года), несмотря на некоторые колебания в поголовье, что свидетельствует об интенсификации отрасли. Регион является лидером по экспорту свинины в России (44% общероссийского экспорта в 2023 году) и ставит амбициозные цели по наращиванию производства и экспорта к 2030 году. Эти достижения обусловлены активной работой крупных производителей, таких как ЗАО «Тропарёво».

Вместе с тем, зарубежный опыт показывает, что будущее свиноводства неразрывно связано с цифровизацией: искусственный интеллект для мониторинга здоровья, оптимизации кормления и предиктивного анализа, геномная селекция для точного отбора, а также концепция «умных» ферм, объединяющая все системы в единый цифровой центр.

Разработанные рекомендации для Московской области направлены на преодоление выявленных «слепых зон» конкурентов и включают:

• Достижение целевых показателей продуктивности (до 4,5 тонн живого веса с одной свиноматки в год и коэффициент конверсии корма 2,1 к 2025 году) за счёт внедрения инновационных технологий и развития инфраструктуры.
• Активное внедрение инновационных прогностических моделей на базе ИИ, способных интегрировать все факторы влияния (генетика, кормление, микроклимат, экономика) с высокой степенью детализации и региональной спецификой.
• Развитие цифровой инфраструктуры и подготовка кадров для работы с новыми системами прогнозирования.
• Стратегическое планирование с учётом специализации, концентрации производства, рационального кормления и эффективных каналов реализации.

Таким образом, данная курсовая работа подтверждает уникальное информационное преимущество, предлагая не просто обзор, а глубокий, интегрированный анализ и конкретные, адаптированные рекомендации, которые заполняют пробелы в детальном понимании механизмов работы прогностических моделей и их применения в условиях Московской области. Практическая значимость разработанных рекомендаций заключается в их способности стать основой для принятия стратегических управленческих решений, направленных на повышение экономической эффективности, устойчивости и конкурентоспособности свиноводства �� регионе.

Список использованной литературы

1. Яркина, Т. В. Основы экономики предприятия : учебное пособие.
2. Министерство сельского хозяйства [Электронный ресурс]. URL: www.mcx.ru.
3. Министерство Экономического Развития и Торговли РФ [Электронный ресурс]. URL: www.economy.gov.ru.
4. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: www.gks.ru.
5. Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН [Электронный ресурс]. URL: www.ecfor.ru.
6. Центр Макроэкономического Анализа и Краткосрочного прогнозирования [Электронный ресурс]. URL: www.forecast.ru.
7. Институт Конъюнктуры Аграрного Рынка [Электронный ресурс]. URL: www.ikar.ru.
8. Федерально-целевые программы [Электронный ресурс]. URL: www.programs-gov.ru.
9. Фонд Исследования Аграрного Развития [Электронный ресурс]. URL: www.fadr.msu.ru.
10. Федеральный Образовательный Портал (Экономика, социология, менеджмент) [Электронный ресурс]. URL: www.ecsocman.edu.ru.
11. Федеральное Агентство по регулированию продовольственного рынка [Электронный ресурс]. URL: www.fgupfap.ru.
12. Экономические и финансовые словари [Электронный ресурс]. URL: www.glossarv.ru.
13. Корпоративный менеджмент (Журнал «Управление компанией», Журнал «Менеджмент в России и за рубежом», Журнал «Маркетинг в России и за рубежом») [Электронный ресурс]. URL: www.cfin.ru.
14. Электронный журнал «ПОЛЕМИКА» [Электронный ресурс]. URL: www.irex.ru.
15. Интернет-журнал «Зерно Он-Лайн» [Электронный ресурс]. URL: www.zol.ru.
16. Технологии корпоративного управления. Стратегическое планирование [Электронный ресурс]. URL: www.iteam.ru.
17. Основные виды продуктивности свиней и их оценка [Электронный ресурс]. URL: https://meatinfo.ru/articles/show/osnovnie-vidi-produktivnosti-sviney-i-ih-otsenka.
18. От чего зависит мясная продуктивность свиней [Электронный ресурс]. URL: https://agromoltehnika-sibir.ru/stati/ot-chego-zavisit-myasnaya-produktivnost-sviney.
19. Показатели сельского хозяйства Московской области за 9 месяцев 2023 года [Электронный ресурс]. URL: https://mosreg.ru/dokumenty/normotvorchestvo/statistika-i-otchety/pokazateli-selskogo-hozyaystva-moskovskoi-oblasti-za-9-mesyacev-2023-goda.
20. Генетические факторы и продуктивность свиноматок [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/geneticheskie-faktory-i-produktivnost-svinomatok.
21. Объём производства свинины в Подмосковье вырос за год на 2,5% [Электронный ресурс]. URL: https://radio1.ru/news/ekonomika/ob-em-proizvodstva-svininy-v-podmoskove-vyros-za-god-na-2-5/.
22. Искусственный интеллект в управлении животноводством [Электронный ресурс]. URL: https://agro.ranepa.ru/publications/iskusstvennyy-intellekt-v-upravlenii-zhivotnovodstvom/.
23. Искусственный интеллект в АПК: утопия или реальная перспектива? [Электронный ресурс]. URL: https://www.agbz.ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-apk-utopiya-ili-realnaya-perspektiva/.
24. Области применения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/oblasti-primeneniya-sistem-iskusstvennogo-intellekta-v-selskom-hozyaystve.
25. Искусственный интеллект заходит на ферму [Электронный ресурс]. URL: https://efko.ru/press/news/iskusstvennyy-intellekt-zahodit-na-fermu.
26. Генотипические, паратипические факторы и продуктивность [Электронный ресурс]. URL: https://zzr.ru/articles/genotipicheskie-paratipicheskie-faktory-i-produktivnost.
27. Влияние гено- и фенотипических факторов на продуктивные качества свиней [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-geno-i-fenotipicheskih-faktorov-na-produktivnye-kachestva-sviney.
28. Селекционно-генетические параметры продуктивности свиней [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=18151214.
29. Подмосковье увеличит производство мясной продукции на 6% к 2030 году [Электронный ресурс]. URL: https://mosreg.ru/news/podmoskove-uvelichit-proizvodstvo-myasnoy-produkcii-na-6-k-2030-godu.
30. Факторы повышения экономической эффективности производства свинины (на материалах Московской области) [Электронный ресурс]. URL: https://economy-diss.ru/catalog/14/sektsiya-ekonomicheskih-nauk/144/faktory-povysheniya-ekonomicheskoy-effektivnosti-proizvodstva-svininy-na-materialah-moskovskoy-oblasti.
31. Животноводство. Поголовье крупного рогатого скота на конец марта 2023 г. в хозяйствах всех категорий [Электронный ресурс]. URL: https://mosstat.gks.ru/folder/41669.
32. Современные технологии автоматизации в свиноводстве: как технологии меняют отрасль [Электронный ресурс]. URL: https://protech.by/sovremennye-tehnologii-avtomatizacii-v-svinovodstve-kak-tehnologii-menyayut-otrasl.
33. Цифровая Генетика. Методы селекции в свиноводстве [Электронный ресурс]. URL: https://matritca.ru/cifrovaya-genetika-metody-selekcii-v-svinovodstve/.
34. Свиноводство. Перспективы цифрового развития [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/svinovodstvo-perspektivy-tsifrovogo-razvitiya.
35. В России поголовье свиней увеличилось на 5,4% [Электронный ресурс]. URL: https://specagro.ru/news/2023/v-rossii-pogolove-sviney-uvelichilos-na-5-4.
36. В России растет поголовье свиней [Электронный ресурс]. URL: https://zzr.ru/news/v-rossii-rastet-pogolovje-svinej.
37. Московская область увеличила экспорт свинины на 35% в стоимостном выражении с начала года [Электронный ресурс]. URL: https://mosreg.ru/news/moskovskaya-oblast-uvelichila-eksport-svininy-na-35-v-stoimostnom-vyrazhenii-s-nachala-goda.
38. Объем производства свинины в Подмосковье за 9 месяцев превысил 43 тысячи тонн [Электронный ресурс]. URL: https://msh.mosreg.ru/novosti/novosti-ministerstva/obem-proizvodstva-svininy-v-podmoskove-za-9-mesyacev-prevysil-43-tysachi-tonn.
39. Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: животноводство, включая ветеринарию и племенное дело [Электронный ресурс]. URL: http://inno-apk.ru/prognoz-ntr-apk/zhivotnovodstvo-vlyuchaya-veterinariyu-i-plemennoe-delo.
40. Тенденции и перспективы развития свиноводства в России [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-i-perspektivy-razvitiya-svinovodstva-v-rossii.
41. Цифровизация животноводства как тренд 2024: основные аспекты [Электронный ресурс]. URL: https://feedconsult.ru/blog/tsifrovizatsiya-zhivotnovodstva-kak-trend-2024-osnovnye-aspekty.
42. О состоянии сельского хозяйства в Московской области в январе-июле 2023 года [Электронный ресурс]. URL: https://mosreg.ru/dokumenty/normotvorchestvo/statistika-i-otchety/o-sostoyanii-selskogo-hozyaystva-v-moskovskoy-oblasti-v-yanvare-iyule-2023-goda.
43. Экономико-математические методы и модели в прогнозировании развития сельского хозяйства [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomiko-matematicheskie-metody-i-modeli-v-prognozirovanii-razvitiya-selskogo-hozyaystva.
44. Прогнозирование продуктивности свиней [Электронный ресурс]. URL: https://zzr.ru/articles/prognozirovanie-produktivnosti-svinej.
45. Новый взгляд на экономические показатели свиноводства [Электронный ресурс]. URL: https://hypor.ru/novyy-vzglyad-na-ekonomicheskie-pokazateli-svinovodstva.
46. Подмосковные предприятия планируют увеличить производство мясной продукции на 6% к 2030 г [Электронный ресурс]. URL: https://www.interfax-russia.ru/center/news/podmoskovnye-predpriyatiya-planiruyut-uvelichit-proizvodstvo-myasnoy-produkcii-na-6-k-2030-g.
47. Формирование мясной продуктивности свиней и прогнозирование качественных характеристик мяса в зависимости от организации их рационального питания [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-myasnoy-produktivnosti-sviney-i-prognozirovanie-kachestvennyh-harakteristik-myasa-v-zavisimosti-ot-organizatsii-ih-ratsionalnogo-pitaniya.
48. Моделирование и прогнозирование АПК: методология и практика. Гончаров В.Д., Сальников С.Г., Иванова З.А. М.: Издательство «Ким Л.А.», 2022.
49. Свиноводство, технология производства свинины и селекция свиней: учебное пособие. Федорова М.И., Шаталов В.Н., Ларина О.В. Воронеж: ФГБОУ ВПО Воронежский ГАУ, 2017.
50. Оценка продуктивности – Свиноводство [Электронный ресурс]. URL: https://meatinfo.ru/articles/show/otsenka-produktivnosti.