温热环境(thermal environment)是直接影响动物体散热过程并与代谢产热及体温调节过程密切相关的物理环境，包括温度、相对湿度、气流速度和太阳辐射等环境因子。各环境因子相互影响，综合形成奶牛周围或炎热寒冷，或温暖凉爽的气候环境。适宜的温热环境有利于奶牛保持良好的健康状态，维持较高的泌乳性能，而不适应的温热环境会引发奶牛冷应激或热应激，不仅会导致奶牛生产性能下降、抗病能力降低，严重时还会直接致病。因此，准确评估温热环境对奶牛生产和健康的影响，确定奶牛生产的适宜温热环境需求，是奶牛生产中圈舍设计、设备配置及饲养管理方案制定的重要依据，也是牛舍环境控制措施启动的必要前提。长期以来，人们一直致力于建立一个能够快速、准确地反映温热环境对动物体热交换过程影响及影响效应的指数。经过几十年的研究，学者们提出了各种环境指数，其中，适用于奶牛温热环境评估的环境指数约有11种，但不同环境指数的建立条件、适用气候和评估准确性不同，需要有针对性地选择使用。同时，笔者还发现，奶牛环境相关文献中还存在环境指数误用和错用的情况，而全面认识和了解各种环境指数是避免误用的前提。基于此，在系统梳理文献的基础上，笔者将11种奶牛环境评价指数的名称、提出者、计算模型中所涉及的气象参数、针对的目标畜种和适用地区等信息汇进行了汇总(表 1)，并对这些环境指数的建立条件、计算公式、主要特点、应用情况及局限性等进行综述，以方便我国奶牛环境评价和控制相关研究和应用参考。
1 早期建立的环境指数及其应用动物环境指数的建立开始于20世纪40年代[12]。早期建立的环境指数主要有耐热系数(heat tolerance coefficient，HTC)和适应性指数(index of adaptability，IA)。
1.1 HTCHTC被认为是最早的动物环境评价指数，由巴西学者Rhoad[13]通过伊比利亚耐热性试验(Iberian heat tolerance test)用肉牛建立，计算公式为：
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式中：RT为试验时测得的直肠温度(℉)。HTC通过测定实际直肠温度与正常直肠温度(101.0 ℉)之差来评估耐热性，温差越小，HTC值越高，动物的耐热性越强，反之，耐热性越低。后来，Bianca[14]提出了温度单位为℃时的HTC计算公式：
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HTC建立后，众多研究用该指标评价了不同品种牛的耐热性[15-16]，或研究了不同温度条件下牛HTC值的变化[14]。有研究认为HTC并不是牛耐热性筛选的有利工具，因为基于生产力的选择已“自动包括了足够且必要的耐热性选择”[17]，而适应了当地气候条件的不同品种牛间的耐热性差异极小，如非洲白富拉尼牛与荷斯坦奶牛的HTC分别为90.0和89.8[18]。目前，HTC仍广泛用于牛的耐热性评估[19-20]，但在纯环境评估研究中应用较少。
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表 1 常见奶牛环境指数及其模型中的气象参数、目标畜种、适用地区及文献 Table 1 Thermal environmental index for dairy cows and their included weather variables, targeted species, application region and references |
IA是由Benezra[21]基于呼吸频率和直肠温度提出，主要用以评估牛对温热环境的适应性，计算公式为：
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式中：RT为直肠温度(℃)；RR为呼吸频率(bpm)；38.33为牛的正常体温(℃)；23为牛在理想条件下的正常呼吸频率(bpm)。依据该公式，IA值越低，动物的环境适应程度越高，IA≤2表示动物对当前环境高度适应，>2则表示适应程度较低。Bianca[14]发现用IA和HTC评估犊牛耐热性的结果完全不同，认为导致这种差异是由于IA公式中，数值变化较大的呼吸反应完全掩盖了数值变化较小的体温反应，指出IA本质上是一个动物呼吸行为函数。尽管IA不足以反映犊牛的耐热性[14]，但与一些生理指标和环境指数一样，IA常被用于热带地区牛尤其是水牛的热舒适性评价[22-23]，这些研究多将IA称为Benezra的热舒适指数(Benezra’s thermal comfort index)，认为IA>2意味着环境的热舒适性降低，动物需要启动散热机制调节体温。奶牛环境评价研究中，IA的应用较为少见。
2 温湿指数(temperature-humidity index，THI)及其应用 2.1 THI的提出THI是最常用也是应用最广泛的温热环境评估指数，尤其在动物热应激评估方面。THI源自美国气象局气候学家Thom[1]提出的不适指数(discomfort index, DI)，用以评估人在夏季的不舒适程度，计算公式为：
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式中：Tdb、Twb分别为干球温度和湿球温度(℉)。DI的建立目的是为了指导建筑空调系统的运行管理，后来考虑到该名称对其他行业有不利影响，加之其综合了环境温度和湿度的效应，美国气象学界将其改为THI。之后，THI的应用范围逐步由人拓展至奶牛和其他动物。
2.2 THI在奶牛环境评价中的应用THI在奶牛环境评价上的最早应用来自美国密苏里大学的一个团队，他们在利用人工气候室研究不同温、湿度环境对荷斯坦奶牛泌乳量、采食量和饮水量影响的基础上，评估了THI与奶牛泌乳量下降[24]、能量消耗量和饮水量间的关系[25]，并得出了用THI估测泌乳量降低(Mdec)的公式[26]：
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式中：M是奶牛处于等热区时的正常泌乳量(kg/d)。此后，大量研究以THI为基础研究了温热环境尤其是热应激对奶牛生产和健康的影响。基于各种动物上的研究结果，美国家畜保护协会于1970年以THI为基础提出了家畜气象安全指数(livestock weather safety index, LWSI)，该指数按不同的THI阈值将家畜的热应激分为4级：THI＜74，正常；74≤THI < 79，警惕；79≤THI < 84，危险；THI≥84，紧急。LWSI对集约化畜禽养殖和运输具有广泛的指导作用，但不同种类家畜发生热应激的THI阈值不同，分类范围也不同。
奶牛上的大量研究表明，以泌乳量变化为依据时，热应激发生的临界THI阈值多在64~72，与生产水平有关。低产奶牛多在72以下[27-29]，而高产奶牛则多在68以下[30-32]。有研究认为当高产奶牛的环境THI达到65时，就应启动热应激缓解措施[33]。目前，国内外应用最广泛的2个奶牛热应激分类法分别基于72[27]和68[34]的THI临界阈值，前者主要来自对20世纪60年代美国密苏里大学研究结果的回顾分析，试验所用奶牛生产水平较低(平均泌乳量15.5 kg/d)，而后者主要根据美国亚利桑那大学对高产奶牛(泌乳量>35 kg/d)的研究结果制定。其中，Armstrong[27]的分类法为：THI < 72，无应激；72≤THI < 79，轻度应激；79≤THI < 88，中度应激；88≤THI < 99，严重应激；THI≥99，死亡。Renaudeau等[34]的分类法为：THI < 68，无应激；68≤THI < 72，轻度应激；72≤THI < 80，中度应激；80≤THI < 90，严重应激；90≤THI < 99，紧急。我国农业部2013颁布的“奶牛热应激评价技术规范(NY/T 2363—2013)”以72的THI为热应激发生阈值，并参考Armstrong[27]的方法将热应激划分为无应激、轻度应激、中度应激和高度应激4个等级。长期以来，尽管人们都知道THI存在没有包含风速和太阳辐射效应的缺陷，但因温度和湿度对热交换的影响最大，故通常认为THI足以反映温热环境对动物的总体影响。
2.3 THI阈值确定上的新变化近年来，研究者开始用泌乳量以外的指标来确定奶牛的THI阈值。牧场大数据分析发现，乳成分发生变化的THI阈值低于泌乳量开始下降的阈值。例如，Bernabucci等[35]报道泌乳量和乳蛋白率开始下降的THI分别为73~76和65~71，而Bertocchi等[36]发现乳脂率、乳蛋白率开始下降的THI分别为50.2和65.2，而乳中的体细胞评分和细菌总数在THI分别为57.3和72.8时开始增加。但也有试验报道体细胞数增加的THI阈值高于生产性能下降的阈值[37]，且过高和过低的THI都会导致乳中体细胞评分的增加。此外，不同泌乳阶段和胎次奶牛发生热应激的阈值也不同，如泌乳后期奶牛乳脂校正乳产量在THI高于60就开始下降[38]，而以泌乳量计，头胎奶牛发生热应激的阈值高于经产奶牛，但头胎奶牛的乳蛋白率对热应激更为敏感[35]。此外，奶牛死亡率增加的THI临界阈值为70[39]，受胎率降低的临界阈值为72[40]或73[41]，反刍时间下降的THI阈值为52[42]或76[43]，而呼吸频率、心率和直肠温度增加的阈值分别70、72和70[33]。
除日平均THI外，人们也开始探索用每天最高THI、最低THI及某一THI的持续时间来评估奶牛温热环境。研究发现，THI超过72或80的总时长与泌乳量降低的相关程度最高[44]；对于泌乳量高于35 kg/d的泌乳牛，当每天环境的最低THI≥65或平均THI≥68的时长超过17 h时，就需要启动降温措施[31]；而Herbut等[45]用1 d内不同THI的持续时间来划分奶牛的温热环境的舒适程度，以THI=68的最长持续时间达3 h为中性；THI>68的持续时间低于12 h为温暖，THI>68的持续时间超过12 h为炎热。
应当指出，奶牛机体的散热速度和体热平衡不仅受环境参数的影响，也受其他一些与奶牛和牛群管理相关因素如品种、健康状态、活动水平、有无遮阴、粪污管理[5]、被毛长度[46]、地面状况[47]和站卧姿势[33, 46, 48]等的影响。这些因素会改变奶牛热应激发生的阈值和类别，故生产中有必要确定符合实际生产情况的THI阈值。此外，研究还认为，THI也可用于奶牛冷应激评估，且THI≤38是奶牛发生冷应激的阈值[49]。
2.4 THI的计算公式文献中，THI的计算公式众多，造成了很多应用上的不便甚至错误。为方便生产和相关研究参考，将THI的正确计算公式和一些文献报道近似公式整理至表 2。追根溯源，THI实质上只有3个计算公式，即湿度分别以湿球温度(Twb)、露点温度(Tdp)和相对湿度(RH)表示时的计算公式，对应表 2中的公式1、2和3。其中，公式1即Thom[1]提出的DI计算公式，而公式2就笔者掌握的资料，最早见于Johnson等[24]，但文献[52, 56]显示该公式是由Thom[51]提出后被美国气象局采用，公式3的出处很少有文献提及，但NRC(1971)[50]明确给出了上述3个公式，式中，Tdb和Twb的单位为℉。后来，因温度单位多用℃表示，THI又因温度单位的转化而衍生出公式4、5和6 3个对应的转化公式及其化简公式，式中℃转化为℉的关系为“℃×1.8+32”。
此外，一些与公式5和6简化式差别极小的近似公式(公式7~10)也被广泛使用，但近似公式中一些细小差别的产生原因未知或令人困惑。例如，公式7最早见于Oliveira等[52]，该作者只是将Thom[51]的Tdp公式(公式2)进行了温度单位转化，但不清楚为何其转化式中的常数项由正确的41.5(公式5)变成了41.2，而该公式后来被众多的研究性[8, 54, 57]和综述性[47, 55, 58]文献引用。表 2中公式8~10都是含RH且温度单位为℃的THI计算公式，与正确的转化公式(公式6)相比，这些公式中RH的系数0.99被省略，且Tdb的系数有的是0.81(公式9)、有的是0.8(公式8和10)，2个常数有的是14.3和46.3(公式8)，有的是14.4和46.4(公式9、10)。公式8据称[53, 59]出自Kibler[60]，但笔者未能在Kibler[60]的文献中追溯到该公式，故其最初出处未知。公式9最早见于Hahn[54]，作者省去公式6中RH系数并将常数项46.3改为46.4的原因不明，而公式10来自Thom[1]的说法[55]错误，故其原本出处和数据变化的原因同样不明。这些近似公式是造成目前THI计算公式众多的主要原因，鉴于其中相关数据改变的原因不明，建议在THI计算时，根据需要选择公式4~公式6，避免使用表中所列的近似公式。
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表 2 温湿指数的常见计算公式及出处 Table 2 Calculating equations for temperature humidity index and their references |
还需指出的是，文献中THI计算公式表述错误或不准的情况较多，同一公式的不同化简式被当成不同公式对待情况也时有发生。如Bohmanova等[57]在比较不同THI时，文中℃与℉转换式的表述均有误，且其所列的THI3与THI6、THI4与THI7其实是同一公式的不同化简形式。这种错误在后来的一些研究性[8, 30, 61]和综述[47, 62]文献也普遍存在，读者在阅读和引用时需特别注意。此外，在使用RH进行THI计算时，将公式中RH的小数或百分数形式标错的情况也普遍存在，如Avendaño-Reyes等[63]、Hahn等[58]和Ji等[30]。此外，一些文献[30, 47, 57]将Bianca[64]用以评估Tdb和Twb权重值的公式当做了THI计算公式，这一做法可能并不恰当。因为由文献追溯可知，Bianca[64]只是将Tdb和Twb不同权重系数所得的加和值与犊牛的直肠温度进行了相关分析，文中没有任何文字提及其所用的权重加和值算式是THI计算公式。这一点，在NRC(1971)[50]的文字阐述中也有体现。
2.5 THI的校正除直接利用环境温度和湿度数据计算THI外，在配备降温系统的牛舍中，还可以根据降温强度或降温系统的配备情况对THI进行校正[65]，利用表 3中的公式计算出THI的校正值(△THI)后，可计算出采取不同降温措施后的实际THI。
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表 3 奶牛场不同降温强度下的温湿指数校正值(△THI)计算 Table 3 Calculation of adjusted temperature humidity index (△THI) under different intensities of heat abatement in dairy farms[65] |
除THI外，其他适用于奶牛的环境指数及其计算公式、建模条件、参考生理参数和文献出处见表 4，上述环境指数的建立过程及应用进展分述如下。
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表 4 除THI外的奶牛常用环境指数及其计算公式、建模条件、参考的生理参数及文献 Table 4 Environmental indexes other than THI for dairy cows and their calculation equations, development condition, combined physiological parameters and references |
黑球温度(black globe temperature, Tbg)是一个评价太阳辐射热负荷的综合指标，可将环境温度、太阳辐射和风的对流冷却效应综合为一个温度值。因此，使用Tbg相当于间接纳入了太阳辐射和风速效应。为了校对THI中没有纳入太阳辐射和风速效应的问题，Buffington等[2]提出了BGHI，该指数用Tbg替代了THI计算公式中的Tdb(表 4)，故BGHI与THI的差异在于测得的Tbg与Tdb是否相同。比较发现，牛场无遮荫位置的BGHI显著高于有遮荫处，但在有遮荫处，THI和BGHI无明显差异。故Buffington等[2]指出，在太阳辐射强度较大的环境中，BGHI更能准确反映奶牛的舒适程度，而当环境热辐射程度较低或中等时，THI同样能够有效评估奶牛的舒适程度。后有研究认为在有遮荫棚的奶牛生产中，用BGHI替代THI并没有优越性[31]，故BGHI更适合于评价放牧环境对奶牛的影响。此外，有文献将BGHI公式中的常数项由41.5误写为了41.2[52]，引用时应予以注意，以免误用。Tbg一般用一个有内置温度传感器的哑光黑色铜球(直径12.5~15.0 cm)测定，一些气象站也会测定Tbg。当Tbg不能直接测定时，还可以用气温和太阳辐射进行估计，估计公式见表 4。
3.2 等温指数(equivalent temperature index，ETI)和校正温湿指数(adjusted temperature-humidity index，THIadj)ETI由Baeta等[3]提出，该指数在考虑环境温度和相对湿度的基础上，综合了气流速度的效应与奶牛产奶量和散热率之间的关系。Baeta等[3]指出，ETI适用的环境温度范围为16~41 ℃，RH范围为40%~90%，风速范围为0.5~6.5 m/s。ETI表明气流速度对于改善高温和高湿的不利影响非常重要，然而，研究认为ETI并不能反映放牧或卷帘牛舍的实际情况[58]，而Da Silva等[66]发现该指数在温带气候条件下的有效性也较差，故其应用并不广泛。
基于风速和太阳辐射对体热平衡状况的重要影响，Mader等[4]认为尽管THI足以有效评定动物的热应激，但用气流速度和太阳辐射对THI进行调整，则可进一步增强其实用性，故他们利用3个试验超过2 000头肥育肉牛的数据，在评估了环境参数与肉牛喘息分数间关系的基础上，提出THIadj及其计算公式。按THIadj计算，环境中的气流速度每增加1 m/s，THI可降低1.992个单位，而太阳辐射每降低100 W/m2，THI可降低0.68个单位。据报道，THIadj已被确定为预测放牧奶牛环境条件的指南，也适合评估牛舍小气候环境中的热应激水平[67]，而其建立方法也被认为值得未来建立更恰当环境评估指数时参考[58]。比较认为，THIadj是评估温带大陆性气候条件下放牧奶牛热应激的最佳指数[37]，且热应激发生的THIadj阈值为64。
3.3 热负荷指数(heat load index，HLI)HLI是基于肉牛喘息分数研究建立的[5]，指数中包括了相对湿度、风速和Tbg的净效应，Tbg>25 ℃和 < 25 ℃的计算公式不同(表 4)。Gaughan等[5]将肉牛发生热应激的阈值定为HLI≤70，并规定环境HLI在70.1~77.0时为温暖，77.1~86.0为炎热，>86.0为非常炎热。同时，结合喘息分数，建立了7个基因型肉牛的HLI阈值，并且建立了根据被毛色泽、健康状态、遮荫与否、饮水温度和粪肥管理等因素的阈值调整模型和调整值。故Gaughan等[5]认为HLI能够比THI更好地预测肉牛的热应激，因为其中包括了气象变量和热交换机制间的互作效应，并可以根据不同动物因素和管理因素确定某一给定时间的HLI的阈值。在建立了HLI的基础上，Gaughan等[5]还提出了热负荷平衡的衡量指标——累积热负荷(the accumulated heat load, AHL)，该指标由动物暴露于高于某一HLI阈值环境的时间决定，即处于高HLI环境的时间越长，AHL越大。AHL也与夜间降温时段的恢复程度有关。因此，可以反映动物的热负荷总量。与某个时间点的HLI相比，AHL是一个更好的热应激指标，其计算式如下：
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式中：HLIACC是某一时间点的实际HLI值；HLILower Threshold是HLI的下限临界值，低于该值时动物处于体热散失状态；HLIUpper Threshold是HLI的上限临界值，高于该HLI阈值，动物处于体热蓄积状态；M是每小时的测量次数(若每10 min采集1次数据，则M=6)。
HLI和AHL已被美国和澳大利亚广泛应用肉牛环境评估实践，这2个指数也已被整合到一个网络肉牛热负荷风险预报模型中(https://katestone.global/weather-forecasting)，该预报模型可以根据牛场实际信息进行动态预报，还可根据用户反馈信息进行修订。HLI在奶牛环境评估研究中也有应用[37, 68]，结果表明奶牛发生热应激的HLI阈值为80，80~88为中度应激，89~92为严重应激[37]，但比较发现该指数会严重低估舍饲奶牛的热应激程度[69]。由于HLI在阈值确定中纳入了众多动物和环境管理相关因素，这一做法对于建立动态环境评价指数具有重要参考价值。同时，HLI也是后续奶牛热负荷指数(dairy heat load index，DHLI)的形成基础。
3.4 综合气候指数(comprehensive climatic index，CCI)针对动物环境指数上还没有一个既包含有主要的环境因子又能覆盖从炎热到寒冷气候条件的指数，Mader等[6]提出了CCI及计算模型。CCI是基于HLI和风冷指数(wind chill index，WCI)形成，适用的温度范围在-30~45 ℃，因而既可以评估热应激，也可以评估冷应激。Mader等[6]同时提出了基于CCI的热应激和冷应激分类阈值(表 5)。CCI的计算涉及根据相对湿度、风速和太阳辐射对环境温度的调整，因而可以确定奶牛所处实际环境的温度。Mader等[6]指出，由于CCI模型中的变量和校正计算都比较复杂，若牧场详细的管理和圈舍条件缺失，CCI的应用效果可能会出现不确定性。应用结果也确实如此，有研究认为CCI在奶牛热应激评估方面优于THI[70]或是舍饲奶牛适宜的热应激评估指数[69]，也有研究认为CCI公式可能不准确[30]。
3.5 奶牛热应激指数(index of thermal stress for cows，ITSC)和基于可感热的温湿指数(sensible heat-based THI, THIs)ITSC是专门针对巴西热带高太阳辐射环境建立的[7]，ITSC考虑了绝大多数与暴露于太阳辐射有关的因素，但其应用报道较少。针对THI中温度效应权重较大(0.82~0.88)，在高湿环境下敏感性较低的问题，Berman等[8]提出了一个THIs，该指数基于空气-蒸汽的总可感热量，并在公式中纳入了温度和湿度互作效应，建立的环境的温度为21~42 ℃，RH为10%~70%。与THI相比，THIs将湿度的相对权重提高到了0.23~0.25，显著扩大了湿度的影响，故THIs被认为特别适合于评估高温高湿环境条件下的奶牛热应激。Berman等[57]的评估结果也表明，在环境湿度较低的情况下，THI与THIs间的差异很小，但在高温高湿情况下，二者评估热应激的差异非常明显。但还未见到该指数在奶牛环境评估中的应用报道。
3.6 DHLI和牛等温指数(equivalent temperature index for cattle，ETIC)DHLI是针对奶牛没有专门的热负荷模型及THI没有包括太阳辐射和风速、也没有结合动物生理指标等问题提出的[9]。该指数的实质是用Tbg和相对湿度建立的奶牛群体平均喘息分数的非线性回归预测模型，计算公式如下：
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式中：Tbg为黑球温度(℃)；RH为相对湿度，小数形式。
建模时，试验奶牛实际喘息分数的观测、群体平均喘息分数的计算及基于群体平均喘息分数的应激类别划分采用了Gaughan等[5]在肉牛上提出的方法。DHLI可用于奶牛的热负荷水平评估。为了简化模型，以便生产中的应用，作者利用试验环境条件所预测到的最小(0.000 2)和最大(1.681 2)群体平均喘息分数对预测模型进行了转化(表 4)。转化后的DHIL为比例形式，又被称为重喘息率，范围在0~100。当DHLI为0时，表示牛群没有重喘息现象，所有牛的呼吸评分都是0，而当DHLI为100时，所有牛的喘息分数都为4.5。作者同时给出了Tbg在-2.5~60.0 ℃，RH在0~100%所对应的转化DHLI数据表。DHIL的建立主要是基于澳大利亚以放牧和半放牧为主的奶牛生产体系，尽管作者认为DHIL与THI相比有可能成为一种更好的奶牛热应激预测模型，但澳大利亚的一个最新的比较研究发现DHIL相对于THI的并没有优越性[30]。
ETIC是针对现有环境指数或者没有考虑所有环境参数，或者只考虑了环境参数的主要效益而没有考虑互作效应问题而提出的[10]。ETIC基于高产奶牛的生理参数，包括了气温、相对湿度、风速、太阳辐射及其互作效应，是一个单位为℃的温度数据，结合了气温及相对湿度、气流速和太阳辐射的等效温度得出。经验证，ETIC模型预测皮温、呼吸频率和核心体温的效果优于THIadj、HLI、CCI和DHLI，因此其被认为是评估温热环境以确保动物舒适度的有力工具。Wang等[10]还给出了不同热应激等级所对应的ETIC阈值(表 5)。
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表 5 基于不同环境指数的奶牛热应激和冷应激阈值及类别 Table 5 Stress categories and thresholds for heat stress and cold stress based on different thermal environmental index of dairy cows |
奶牛冷应激评估指数较少，除前述的CCI和THI外，WCI是另一个冷应激评估指数。WCI可以表示由温度和风共同作用而产生的寒冷感觉，最早由Siple等[71]建立，被认为可以有效反映人类的寒冷体验和面部的冻伤风险，但评估认为其并不适用于牛羊的寒冷环境评估[72]。到20世纪70年代，在北美大部分地方，WCI被风冷等效温度或WCT所替代[73]。WCT是计算所得的无风时的气温，其值与根据实际干球温度和风速计算得到的WCI值相同，但WCT有温度单位℃或℉，而WCI为类温度数据，没有单位。早期，WCT计算是先计算出风冷却力(H)，再换算为无风时的WCT，计算公式如下：
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式中：H为风冷却力[KJ/(m3·h)]；WS为风速(m/s)；Tdb为气温(℃)；WCT为风冷指数(℃)。
有报道认为，当WCT低于-6.8 ℃时，欧洲牛产生冷应激。
长期以来，很多人质疑WCI/WCT的准确性，尤其认为早期的WCI/WCT算法低估了降温时间、高估了风的冷却作用。基于此，美国和加拿大气象部门于2000年联合对WCI/WCT进行了修订升级，并于2001冬季提出了新WCI/WCT指数和分类图。新指数基于暴露皮肤的热量损失，并结合了人体测试结果，被认为能够更准确地计算出冷空气在人体皮肤上的感觉。美国国家气象局(National Weather Services)将新指数称为WCT指数，而加拿大环境部(Environment Canada)则将其称为加拿大WCI(Canada’s wind chill index)。美国WCT摄氏度形式的计算公式如下：
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式中：WCT为风冷温度(℃)；Tdb为气温(℃)；WS为风速(km/h)。
Mader等[6]报道新的WCI/WCT指数同样也适用于家畜，其所提出的CCI也参考了新WCT。而Tucker等[11]报道了一个基于加拿大WCI的修订公式，可用于评估奶牛冷应激评估，其计算公式如下：
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式中：WCT为风冷温度(℃)；Tdb为气温(℃)；WS为风速(km/h)。
一些研究应用该公式进行了奶牛冷应激的评估研究[74-75]，并给出了不同环境温度和风速所对应的奶牛WCT表[75]，见表 6。加拿大按WCI将人的寒冷环境分为5个风险等级(表 5)，但就笔者掌握的资料，目前牛上还没有基于WCI/WCT的冷应激等级，国内一些文献提到的等级分类因无法追溯到原始文献，可靠性有待考证。基于CCI和THI的奶牛冷应激分类及阈值见表 5。研究认为，在实际应用中，寒冷天气温度评估的计算公式可能还需要改进，而增加相对湿度和太阳辐射可能会使寒冷环境的评估更加准确[75]。
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表 6 不同环境温度和风速所对应的风冷温度 Table 6 Wind chill temperature corresponding to different ambient temperature and wind speed[75] |
环境指数多是用2个或2个以上的气象参数按一定公式计算得到的一个数值，然后结合动物在不同数值范围内的生产和生理指标变化来设定阈值，或依据动物相关指标在不同数值范围的变化程度，对不同环境进行分类，实现环境影响评价。与动物相关指标相比，环境指数的连续测定或监测更为容易，而综合了多个气象参数的环境指数也避免单一气象参数在环境评价中的局限性。全面了解每个环境指数，是避免其误用的前提。应用时，要结合各指数的特定假设、可评估的环境类型及涉及参数等信息选择使用。本文综述的11种环境指数中，THI依然最为方便和有效，但需要结合奶牛生产水平和牧场关注目标确定适宜的THI阈值，并注意使用正确的计算公式。基于不同冷应激指数的奶牛冷应激类别及其阈值评估，还有赖于未来更多的研究。同时，如何更加方便、准确地获取大规模牛群生产和生理相关的连续数据，以进一步修订和提高现有环境指数的准确性，或建立新的评估指数，是奶牛温热环境评估指数未来重要的发展方向。
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