Оценка и отбор коров по доильной активности для системы роботизированного доения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оценка и отбор коров по доильной активности для системы роботизированного доения

Ленар Рафикович Загидуллин, Рифат Ринатович Хисамов, Рубин Расихович Каюмов

Аннотация

Цель исследования заключается в разработке способа оценки молочных коров для повышения эффективности отбора при системе роботизированного доения. Методы. Проанализирована система роботизированного доения коров. Путем сравнения и анализа определен критерий оценивания животных по доильной активности. Согласно критерию оценки осуществлена группировка животных на группу отбора и группу выбраковки. Результаты. Представлен новый способ оценки и отбора молочных коров. Суть способа заключается в том, что определяется количество добровольного доения коров за второй месяц лактации. Делением его на максимально возможное количество доений вычисляется коэффициент доильной активности. Животных с коэффициентом более 0,5 относят к группе отбора, менее 0,5 - к группе выбраковки. Результаты оценки первотелок таковы, что у большей части животных (80%) коэффициент составил более 0,5. Не желательными для разведения оказались 20% животных. Сопоставление двух групп коров по молочной продуктивности показало, что особи группы отбора превосходили сверстниц из группы выбраковки на 21,1%

Ключевые слова: молочная корова, способ оценки, отбор, доильный робот, доильная активность

Abstract

EVALUATION AND SELECTION OF COWS BY MILKING ACTIVITY FOR A ROBOTIC MILKING SYSTEM

Lenar R. Zagidullin1, Rifat R. Khisamov2, Rubin R. Kayumov3

The purpose of the study is to develop a method for evaluating dairy cows to increase the efficiency of selection in a robotic milking system. Methods. The system of robotic milking ofcows is analyzed. By comparison and analysis, the criterion for evaluating animals by milking activity was determined. According to the evaluation criterion, the animals were grouped into a selection group and a culling group. Results. A new method of evaluation and selection ofdairy cows is presented. The essence of the method is that the amount of voluntary milking of cows for the second month of lactation is determined. By dividing it by the maximum possible number of milking, the coefficient of milking activity is calculated. Animals with a coefficient of more than 0.5 belong to the selection group, less than 0.5 to the culling group. The results of the evaluation of the first heifers are such that in most of the animals (80%) the coefficient was more than 0.5. 20% of the animals were not desirable for breeding. Comparison of two groups of cows in terms of milk productivity showed that the individuals of the selection group outperformed their peers from the culling group by 21.1%.

Keywords: dairy cow, evaluation method, selection, milking robot, milking activity

Введение

Следствием внедрения современных технологий в молочное скотоводство является интенсификация производства. Она предъявляет к животным жесткие требования: это, прежде всего, пригодность вымени к машинному доению, крепость конечностей и копытного рога, устойчивость к болезням и стрессам, способность продуцировать молоко в условиях интенсивной эксплуатации. Не все животные способны отвечать этим требованиям и реализовать свой генетический потенциал [ 1].

Одним из направлений модернизации молочного скотоводства является роботизация технологии доения. Роботизированные фермы, оснащенные инновационными системами добровольного доения коров, обеспечивают постоянное выполнение комплекса технологических операций, уменьшают стрессовую нагрузку на животных, травмы и воспаление вымени, позволяют повысить производительность труда, качество производимой продукции и увеличить продуктивное долголетие животных [2]. Использование технологии роботизированного доения коров позволяет создать физиологически более естественные условия для доения молочного скота. Однако при формировании стада выбраковывается до 15% коров, т.к. не все животные пригодны для доения роботом [3].

Роботизированное доение - это изменение не только процесса доения коров, но и всей системы «человек- машина-животное». Основной акцент смещается на взаимодействие между машиной и животным. Задача человека сводится, в-первую очередь, к максимизации комфортности этого взаимодействия. Для функционирования доильного робота в оптимальном режиме, с наименьшими потерями в производительности, животные также должны быть отобраны под требования данной системы [4].

Молоко образуется в железе непрерывно, если этому не препятствует переполнение вымени, и размещается в альвеолах, протоках и цистернах. По мере заполнения вымени молоком давление в нем постепенно до определенного предела повышается вследствие снижения тонуса мышечного эпителия и гладкой мускулатуры цистерн и протоков. При давлении около 40 мм рт. ст. секреция молока прекращается. Такое состояние наступает, как правило, если промежуток между доением коров превышает 8-12 часов [5]. Для поддержания высокой секреторной активности молочной железы коров следует своевременно выдаивать [6]. Особое значение кратность доения приобретает в высокопродуктивных стадах, где реализуются селекционные программы совершенствования пород [7].

Одним из преимуществ технологии роботизированного доения является возможность задавать интервал между доениями, регулируя его кратность. Двухразовое доение, принятое при традиционных системах доения, может являться фактором, ограничивающим возможность полноценной реализации потенциала продуктивности высокопродуктивными коровами. Это подтверждается тем, что существует прямая корреляция между уровнем молочной продуктивности и кратностью доения [8, 9, 10, 11, 12].

Заложенное в технологию роботизированного доения преимущество в виде возможности увеличения кратности доения должно быть реализовано на практике. Для этого требуется, чтобы коровы активно посещали доильный робот. Целью исследований была разработка способа, позволяющего объективно оценить животных по доильной активности. Достижение цели требовало выполнения следующих задач: изучение существующих способов оценки коров по доильной активности; определение оптимального критерия оценки и отбора животных; апробация предложенного способа в условиях производства.

Материалы и методы исследований

Исследования по разработке нового способа оценки и отбора коров по доильной активности проведены на кафедре механизации ФГБОУ ВО Казанская ГАВМ. С целью выявления критерия оценки и отбора коров по доильной активности проведен комплексный анализ процесса роботизированного доения. Практическая часть исследований проведена в К(Ф)Х «Мухаметшин З.З.» Сабинского района Республики Татарстан на коровах-первотелках голштинской породы. Из группы коров-первотелок для анализа были отобраны 20 животных, имеющих близкие сроки отела - не более 10 дней. По результатам оценки доильной активности эти первотелки были распределены на 2 группы: соответствующие критерию отбора - группа отбора, не соответствующие критерию отбора - группа выбраковки.

Молочный комплекс оснащен 4 доильными роботами Astronaut A4 фирмы «Lely». Информацию о продуктивности коров, о кратности доения брали из программы управления стадом LelyT4C.

Полученные результаты исследований статистически обработаны методами вариационной статистики с использованием программного приложения Microsoft Excel из программного пакета Microsoft ОШсе.

Результаты исследований и их обсуждение

Оценивать молочных коров по доильной активности имеет смысл лишь в том случае, когда технология доения позволяет животным самим определять частоту доения. Такая технология реализована только в системе роботизированного доения. Один из производителей данной системы - компания DeLaval, назвал свою роботизированную доильную станцию системой добровольного доения (VMS), которая ясно характеризует особенность этой технологии. Однако, как показывают наши исследования и исследования других авторов, животные по доильной активности могут существенно отличаться. Встречаются такие, которые слишком часто пытаются войти в доильную станцию. Мотивирует их к этому, скорее всего, даже не сам процесс доения, а выдаваемая в станции подкормка в виде комбикорма. Такие гиперактивные коровы также нежелательны, так как это ведет к снижению производительности доильного робота. Есть в группе животные, которые демонстрируют пассивное поведение в отношении доения. Это может быть следствием различных факторов: заболевания (временное снижение доильной активности на период болезни), слабый тип нервной системы, что вынуждает особь не подходить к месту скопления животных и др. доильный корова лактация молочный

Предложенный новый способ оценки и отбора коров по доильной активности заключается в том, что определяется среднесуточное количество добровольного доения на роботе за второй месяц первой лактации (фактическое количество доений - КДфакг.). Делением данного показателя на количество максимально возможного доения в сутки (КДмакс.) определяется коэффициент доильной активности (КДА). Рекомендуется отбирать таких коров, у которых данный показатель более 0,5 [13].

В хозяйстве, где проведены исследования, доильный робот был настроен на пятикратное доение за сутки (КДмакс. = 5), соответственно в группу отбора попадают животные, которые доились более 2,5 раз. В таблице 1 приводятся результаты оценки 20 коров-первотелок. Среднее количество доений за сутки у животных варьирует от 2,40 (№ 18738) до 3,93 (№ 5113) раза. Данный показатель имеет, судя по коэффициентам вариации, среднюю степень изменчивости. Коэффициент доильной активности не соответствует критерию отбора (0,5 и более) у 4 коров, что составляет 20% от оцененных животных: № 18276, 18058, 18738 и 19078.

Таблица 1 Показатель доильной активности коров

У животных, отнесенных к группе отбора (n = 16 гол.), коэффициент доильной активности в среднем равнялся 0,592, у сверстниц из группы выбраковки - 0,490 (рисунок 1). Таким образом, группа отбора доилась за сутки в среднем на 20,8% больше (Р < 0,001), чем группа выбраковки.

Рисунок 1. Коэффициент доильной активности разных групп животных

По молочной продуктивности животные группы отбора имели превосходство в среднем на 21,1% (Р < 0,001) (рисунок 2). Коэффициент корреляции между КДА и молочной продуктивностью составил 0,41.

Рисунок 2. Молочная продуктивность разных групп животных

Заключение

С тех пор как российские животноводы стали внедрять технологию роботизированного доения, появились исследования по изучению приспособленности животных к данной технологии. В том числе были предложены различные способы оценки и отбора: по продолжительности доения и интенсивности молоковыведения [14], по выравнен- ности удоев [15] и т.д. Их обоснованное применение может способствовать селекционному прогрессу молочного скота.

Разработанный нами способ оценки и отбора коров по доильной активности для системы роботизированного доения позволяет комплектовать группу животными, проявляющими желательное в условиях данной системы поведение - стремление к активному посещению доильной станции. Это особенно актуально в связи с тем, что доильная активность и молочная продуктивность являются взаимообусловленными показателями. Коэффициент доильной активности может рассматриваться, в том числе и как показатель общей активности животных, что обусловлено подвижным типом нервной системы. Такие животные характеризуются большей стрессоустойчивостью, что немаловажно при современных высокоинтенсивных технологиях.

Таким образом, по результатам проведенных исследований можно заключить, что оценка молочных коров по коэффициенту доильной активности является объективным критерием их отбора для системы роботизированного доения. Выбраковка не соответствующих критерию отбора животных позволит интенсифицировать производственный процесс, обеспечивая повышение эффективности функционирования доильного робота.

Список источников

1. Морфофункциональные свойства вымени, экстерьерные особенности и молочная продуктивность коров разных пород / Н.М. Костомахин, Г.П. Табаков, Л.П. Табакова, В.Е. Никитченко, А.С. Коротков // Известия ТСХА. 2020. № 2. 64-84.

2. Тихомиров И.А., Скоркин В.К. Технологические особенности использования доильных роботов в молочном скотоводстве // Техника и технологии в животноводстве. 2020. № 1 (37). С. 32-37.

3. Современные технологии роботизированного доения коров / Л.Ю. Киселев, Р.А. Камалов, М.Ю. Борисов,

4. Н.А. Федосеева, З.С. Санова // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 3. С. 54-57.

5. Хисамов Р.Р., Загидуллин Л.Р., Садертдинова И.Т. Оценка и отбор коров по интенсивности процесса доения для системы роботизированного доения // Ученые записки Казанской государственной академии ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана. 2022. Т. 252. № 4. С. 262-266.

6. Гаджиев А.М., Усачев В.В., Рахманова Т.А. Технологические и физиологические основы машинного доения коров // Вестник ВНИИМЖ. 2019. № 3 (35). С. 100-108.

7. Мещеряков В.П. О механизме молокоотдачи у коров при повышении разового удоя // Сельскохозяйственная биология. 2021. Т. 56 (№ 2). С. 347-355.

8. Болотова Л.Ю., Лукашенкова Т.В., Колокольцова Е.А. Адаптационные способности коров и их влияние на молочную продуктивность // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. № 10 (88). С. 6-12.

9. Состояние и продуктивность коров в первую треть лактации в связи с изменением кратности доения в транзитный период / Н.Г. Бычкунова, Н.И. Стрекозов, Н.В. Сивкин, А.Ф. Контэ // Вестник РГАТУ. 2019. № 4 (44). С. 13-18.

10. Оценка технологичности коров в условиях добровольного доения / Д.Р. Шарипов, Т.М. Ахметов, О.А. Якимов, И.Ш. Галимуллин // Ученые записки Казанской государственной академии ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана. 2020. Т. 241. № 1. С. 215-219.

11. Поведенческая активность коров в условиях роботизированного доения и ее связь с молочной продуктивностью / Л.Р. Загидуллин, Р.Р. Хисамов, Р.Р. Шаидуллин, Р.Р. Каюмов, С.М. Нигматзянов // Молочное и мясное скотоводство. 2020. № 8. С. 10-12.

12. Macuhova L., Tancin V., Macuhova J. The effect of milking frequency on milk yield and milk composition in ewes. Czech Journal of Animal Science, 2020, no. 65, рр. 41-50.

13. Forecasting the milk yield of cows on farms equipped with automatic milking system with the use of decision trees /

14. Piwczynski, B. Sitkowska, M. Kolenda, M. Brzozowski, J. Aerts, P. Schork. Animal Science Journal, 2020, no. 91 (1).

15. Способ отбора коров по доильной активности для системы роботизированного доения: пат. 2785460 / Л.Р. Загидуллин и др.; заявл. 10.01.2022; опубл. 08.12.2022, Бюл. № 4. 5 с.

16. Способ отбора коров для роботизированного доения: пат. 2723181 / Д.Р. Шарипов Д.Р. и др.; заявл. 07.02.2020; опубл. 09.06.2020, Бюл. № 16. 4 с.

17. Способ оценки и отбора коров по выравненности удоев в системе роботизированного доения: пат. 2765828 / Л.Р. Загидуллин и др.; заявл. 22.04.2021; опубл. 03.02.2022, Бюл. № 4. 6 с.

References

1. Kostomakhin N.M., Tabakov G.P., Tabakova L.P., Nikitchenko V.E., Korotkov A.S. Morphofunctional properties of udder, exterior features and milk productivity of cows of different breeds. Izvestiya TSKHA, 2020, no. 2, pp. 64-84.

2. Tikhomirov I.A., Skorkin V.K. Technological features of the use of milking machines robots in dairy cattle breeding. Equipment and technologies in animal husbandry, 2020, no. 1 (37), pp. 32-37.

3. Kiselev L.Yu., Kamalov R.A., Borisov M.Yu., Fedoseeva N.A., Sanova Z.S. Modern technologies of robotic milking of cows. Modern. Russian agricultural science, 2019, no. 3, pp. 54-57.

4. Hisamov R.R., Zagidullin L.R., Sadertdinova I.T. Evaluation and selection of cows according to the intensity of the milking process for the robotic milking system. Scientific notes of the Kazan State Academy of Veterinary Medicine named after N.E. Bauman, 2022, vol. 252, no. 4, pp. 262-266.

5. Gadzhiev A.M., Usachev V.V., Rakhmanova T.A. Technological and physiological bases of machine milking of cows. Vestnik VNIIMZH, 2019, no. 3 (35), pp. 100-108.

6. Meshcheryakov V.P. On the mechanism of milk production in cows with an increase in single milk yield. Agricultural Biology, 2021, vol. 56, no. 2, pp. 347-355.

7. Bolotova L.Yu., Lukashenkova T.V., Kolokoltsova E.A. Adaptive abilities of cows and their influence on milk productivity. International Scientific Research Journal, 2019, no. 10 (88), pp. 6-12.

8. Bychkunova N.G., Strecozov N.I., Sivkin N.V., Konte A.F. The state and productivity of cows in the first third of lactation due to the change in the frequency of milking during the transit period. Bulletin of RGATU, 2019, no. 4 (44), pp. 13-18.

9. Sharipov D.R., Akhmetov T.M., Yakimov O.A., Galimullin I.Sh. Evaluation of the manufacturability of cows in conditions of voluntary milking. Scientific notes of the Kazan State Academy of Veterinary Medicine named after N.E. Bauman, 2020, vol. 241, no. 1, pp. 215-219.

10. Zagidullin L.R., Khisamov R.R., Shaidullin R.R., Kayumov R.R., Nigmatzyanov S.M. Behavioral activity of cows in conditions of robotic milking and its relationship with dairy productivity. Dairy and meat cattle breeding, 2020, no. 8, pp. 10-12.

11. Macuhova L., Tancin V., Macuhova J. The effect of milking frequency on milk yield and milk composition in ewes. Czech Journal of Animal Science, 2020, no. 65, pp. 41-50.

12. Piwczynski D., Sitkowska B., Kolenda M., Brzozowski M., Aerts J., Schork P. Forecasting the milk yield of cows on farms equipped with automatic milking system with the use of decision trees. Animal Science Journal, 2020, no. 91 (1).

13. Method of selection of cows by milking activity for a robotic milking system: pat. 2785460 Ros. Federation, no. 2022100093 / L.R. Zagidullin et al.; application 10.01.2022; publ. 08.12.2022, Bul. no. 34. 5 p.

14. Method of selection of cows for robotic milking: pat. 2723181 Ros. Federation, No 2020105930 / D.R. Sharipov et al.; application 07.02.2020; publ. 09.06.2020, Bul. no. 16. 4 p.

15. Method of evaluation and selection of cows by equalization of milk yields in the robotic milking system: pat. 2765828 Ros. Federation, No 2021111406 / L.R. Zagidullin et al.; application 22.04.2021; publ. 03.02.2022, Bul. no. 4. 6 p.

Размещено на Allbest.ru