本研究采用山东地区2005-2016年间219个牛场88215头荷斯坦奶牛第一个泌乳期的585702条测定日记录数据作为研究对象,利用随机回归测定日模型对奶牛的产奶量和体细胞评分性状进行了分析。随机回归测定日模型的固定效应包括:场-年-季效应,测定日效应和产犊年龄效应。随机效应包括三次Spline节点效应、加性遗传效应和永久环境效应。对每个性状的加性遗传效应和永久环境效应分别配合不同阶数(2~4)Legendre多项式(每个性状9个模型),与20节点的三次spline函数结合,通过AIC(Akaike information criterion)、BIC(Bayesian information criterion)等标准进行比较,筛选出最佳的加性效应和永久环境效应的Legendre多项式阶数;然后用最佳阶数的Legendre多项式拟合的加性效应和永久环境效应与不同节点数(4、5、6、7、10、15、25、30)的三次Spline函数结合,每个性状共8个模型,再通过上述标准进行比较,筛选出最佳的节点数,从而获得最优模型。经过筛选,评估产奶量的最优模型为模型15-4-3,即三次Spline节点数为15,加性遗传效应镶嵌4阶Legendre多项式,永久环境效应镶嵌3阶Legendre多项式。体细胞评分的最优模型为模型20-2-4(含义与产奶量模型相同)。产奶量最优模型估计的泌乳期内各测定日的加性遗传方差为8.54~15.39,永久环境效应方差为17.65~31.42,遗传力为0.20~0.30,重复力为0.43~0.54。体细胞评分最优模型估计的整个泌乳期内各测定日的加性遗传方差为0.10~0.22,永久环境效应方差为1.01~1.72,遗传力为0.03~0.07,重复力为0.36~0.49。不同女儿数公牛产奶量的育种值与其父母系谱指数间的秩相关系数的范围为0.79~0.94;与其父亲外祖父系谱指数间的秩相关系数的范围为0.48~0.86。不同女儿数公牛体细胞评分的秩相关分别为-0.14~0.29和-0.13~0.30。对随机回归模型参数估计的结果分析表明:(1)模型中Legendre多项式对各方差及遗传参数的影响较大,Spline节点的影响较小。(2)产奶量和体细胞评分的遗传和表型相关均表现相同的变化规律,即随泌乳天数(DIM)间隔的延长而减小。(3)随着公牛女儿数的增加秩相关系数逐渐减小,说明后代信息量对公牛遗传评估至关重要。