new Į duomenų bazę įtraukta 14 189 įrašų (5 736 – kuršėnų...

LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS

GYVULININKYSTĖS INSTITUTAS

TVIRTINU: ………………………

LSMU Gyvulininkystės instituto direktorė

Violeta Juškienė

2014 m. lapkričio mėn. 10 d.

ŽEMĖS ŪKIO, MAISTO ŪKIO IR ŽUVININKYSTĖS MOKSLINIŲ TYRIMŲ

IR TAIKOMOSIOS VEIKLOS PROJEKTAS

TRIS KARTUS MELŽIAMŲ KONTROLIUOJAMŲ KARVIŲ

PRODUKTYVUMO APSKAITOS TIKSLINIMAS NUSTATANT

PRODUKCIJOS PERSKAIČIAVIMO KOEFICIENTUS

GALUTINĖ ATASKAITA

Tyrimo vadovė

Danguolė Urbšienė

Baisogala

2014

1

Darbo vykdytojai:

1. D. Urbšienė, dr.

2. A. Urbšys, dr.

2

Įvadas

Tiksli pieno produkcijos apskaita būtina tiek veislinėse, tiek prekinėse bandose. Investicijų

požiūriu tai yra prioritetinė nuoseklios nacionalinės veislininkystės ir lygiavertės partnerystės su

kitomis šalimis priemonė.

Kontroliuojamų karvių produktyvumo apskaitos metodų tikslinimui ir jų optimalių

parametrų (perskaičiavimo koeficientų, statistinių modelių) reikšmių nustatymui pasaulyje vykdomi

įvairios apimties eksperimentai. Pavyzdžiui, aštuonių pieno komponentų koncentracijai iš vieno

paros melžimo duomenų, melžiant karves kas 6 ir kas 12 valandų, nustatyti Danijoje atliktas

bandymas tik su 11 karvių (Nielsen et al., 2005).

Apskaičiuojant produktyvumą, kai naudojami vienkartinio paros kontrolinio melžimo

duomenys (t.y. kai kontrolė atliekama At, Bt ar Ct metodais), Kanados mokslininkai siūlė

atsižvelgti net į 72 poklasius, į kuriuos pagal laktacijos trukmę, veršingumo laikotarpį bei

veršiavimosi sezoną būtų galima suskirstyti karves, kontroliuojamas pagal vieną iš 18 galimų

trikartinio melžimo bei vieną iš 4 galimų dvikartinio melžimo schemų (Schaeffer et al., 2000).

Tačiau jų sudarytos lygtys leido tik šiek tiek tiksliau, nei naudojant oficialius koeficientus,

apskaičiuoti visos dienos produkciją: esant dvikartiniam melžimui, riebalų kiekis buvo

apskaičiuojamas 12 proc. tikslumu iš vakarinio ir 11 proc. – iš rytinio melžimo; jeigu apskaitomi tik

vieno melžimo duomenys, tai esant trikartinei melžimo schemai, riebalų ir baltymų kiekis per parą

buvo apskaičiuojamas tik 18-20 proc. tikslumu. Kanadiečiai perspėjo, kad esant trikartinei melžimo

schemai, būtina kontroliuoti bent dviejų melžimų produkcijos duomenis, – tuomet tikslumas

padidėtų iki 6-9 proc. Taip pat atkreipiamas dėmesys į tai, kad dėl būdingų santykinai didelių

duomenų dispersijų daugiausia darbo laiko sąnaudų reikalauja riebalų kiekio statistinių rodiklių

nustatytmas (Liu et al., 2005; ICAR, 2012).

Vokietijos mokslininkai siūlė net septynis statistinius modelius, pagal kuriuos sudarytos

formulės paros produktyvumui apskaičiuoti iš vieno melžimo duomenų. Remdamiesi šių modelių

analize, jie teigė, kad rytinio melžimo duomenys leidžia tiksliau apskaičiuoti paros produktyvumo

rodiklius, negu vakarinio. Be to, skaičiuojant riebalų kiekį iš vieno melžimo duomenų, didžiausios

paklaidos gautos, naudojant trikartį melžimą. Pastebėtos didelės sistemingos paklaidos laktacijos

pradžioje ir pabaigoje, tačiau bendru atveju skaičiavimų paklaidos mažėja sulig laktacijos eiga (Liu

et al., 2005). Pastaraisiais metais, ypač pradėjus plačiau naudoti automatizuotas melžimo sistemas ir

melžimo robotus, atkreipiamas dėmesys į intervalo tarp melžimų įtaką produktyvumui. Nustatyta,

kad intervalo tarp melžimų įtaka didesnė didelio produktyvumo karvėms (Hogeveen et al., 2001).

3

Todėl ypač svarbu optimizuoti melžimo intervalus didelio produktyvumo karvių bandose. Iš to seka

išvada, kad kontroliuojant karvių produktyvumą „t“ apskaitos būdu, būtina atsižvelgti ir į

individualų, kiekvienai karvei taikomą, intervalą tarp dieninio, rytinio ir vakarinio melžimų.

Kaip pavyzdį, kokie sudėtingi tarpusavio ryšiai tarp melžimų intervalų ir kitų faktorių,

galima pateikti olandų mokslininkų siūlomą riebalų paros produkcijos skaičiavimo iš vieno

melžimo duomenų modelį. Jį sudarant, atsižvelgta ne tik į bendrą to paties melžimo primilžį,

mėginio riebumą ir baltymingumą bei laiką nuo paskutinio melžimo, bet ir į analogiškus prieš tai

apskaityto melžimo duomenis, o taip pat į laiko nuo paskutinių melžimų bei riebumo ir

baltymingumo santykius. Taip paros riebalų produkciją pavyko apskaičiuoti su absoliučia 0,321

proc. (±90 g) paklaida, o koreliacija tarp apskaičiuotų ir realių duomenų buvo 0,967 (Peeters et

Galesloot, 2002). Praktiškai tokį modelį įgyvendinti galima tik naudojant melžimo robotus su

automatine duomenų kaupimo sistema. Be to, reikalinga ypatinga mėginių paėmimo kultūra, didelis

matavimų tikslumas.

Optimizuojant karvių produktyvumo kontrolę Lietuvoje, LSMU Gyvulininkystės institute

atlikta visa serija tyrimų skaičiuojant, koreguojant karvių produktyvumo perskaičiavimo

koeficientus, vertinant jų praktinį pritaikymą bei kontrolę vykdant A metodu ir “t” apskaitos būdu.

Moksliniai tyrimai tęsiami atliekant bandymus ir kaupiant duomenis, kad ateityje būtų galima

patvirtinti (arba paneigti) pagrindinių klasifikuojamų faktorių įtaką produkcijos perskaičiavimo

koeficientams, nustatyti jų funkcinius ryšius bei patikslinti praktiniam naudojimui siūlomas jų

reikšmes. Gauti tyrimo rezultatai pateikti ataskaitose, konferencijose, seminaruose, parodose, ne

kartą publikuoti. 2005 m. buvo nutarta karvių produktyvumo apskaitai laikinai taikyti vidutines

nustatytų koeficientų reikšmes (žr. VGV PT 2005 02 22 posėdžio protokolą).

Eilę metų tęsiamų tyrimų (Urbšienė ir Urbšys, 2007, 2009, 2010) rezultatai iš esmės

patvirtino gamybinių bandymų metu nustatytų koeficientų tarpusavio santykių tendencijas, leido

patikimiau išryškinti jų skirtumus. Taip pat svarbu, kad remiantis sukauptais mokslinių-gamybinių

bandymų rezultatais ir iš VĮ „Žemės ūkio informacijos ir kaimo verslo centras“ (VĮ ŽŪIKVC)

gautais papildytais duomenimis bei jų statistine analize ir nekeičiant tyrimo metu veikiančioje

veislinių gyvulių apskaitoje duomenų bazių valdymo sistemoje atitinkamų parametrų (vadinasi, su

minimaliomis ekonominėmis sąnaudomis), buvo palygintos ir įvertintos At ir A4 metodais

kontroliuotų karvių produktyvumo paklaidos ir jų priklausomybė nuo produktyvumo lygio,

laktacijos stadijos, sezono ir kitų faktorių.

Lietuvoje tęsiamų ir kitose pasaulio šalyse vykdomų mokslinių tyrimų praktika ir rezultatai,

optimizuojant gyvulių produktyvumo kontrolę ir jos apskaitą, rodo, kad „t“ produktyvumo

apskaitos būdas (juo Lietuvoje šiuo metu kontroliuojama apie 81 proc. karvių; 2014.10.01,

4

http://www.vic.lt) yra pakankamai efektyvus, ypač kontrolę atliekant A metodu. Karvių

produktyvumo kontrolę Bt ir Ct metodais Lietuvos sąlygomis vis dar reikėtų vertinti kaip

kompromisinį variantą, nes kontrolė šiais metodais reikalauja žymiai didesnio ūkininkų

atsakingumo, nešališkumo ir teorinio bei praktinio pasiruošimo. Šiuo požiūriu būtina gerinti karvių

produktyvumo kontrolę, ypač pirminių duomenų apskaitos suvedimo, teisingo pieno mėginių

paėmimo, išlaikant kontrolinių melžimų atskirų paros melžimų (rytinio, dieninio ir vakarinio)

periodiškumo tvarką, ir kitais atžvilgiais.

Kontroliuojamų karvių bandų produktyvumas Lietuvoje nuolat auga ir šiuo metu siekia

6968 kg pieno per laktaciją (2014.10.01, www.vic.lt). Daugumoje ūkių karvės yra melžiamos 2

kartus. Tris kartus melžiamos karvės sudaro 1-2 proc. „t“ apskaitos būdu kontroliuojamų karvių.

Kita dalis trikartinio melžimo karvių kontroliuojamos „4“ apskaitos būdu. Tris kartus melžiamų

karvių produktyvumas per laktaciją daugeliu atvejų viršija 10000 kg pieno.

Nuo seno žinoma, kad melžiant karves dažniau, galima gauti daugiau pieno. Tačiau

manoma, kad dažniau melžiant, padidėja išlaidos, ypač darbo užmokesčiui. Taip pat yra manoma,

kad dažnesnis karvių melžimas gali neigiamai įtakoti karvių sveikatingumą. Visgi dauguma

pasaulyje atliktų tyrimų patvirtina, kad trikartinis melžimas visiškai pasiteisina (Stelwagen, 2001;

Allen et al., 1986; DePeters et al., 1985). Kai kuriuose ūkiuose, kur karvės buvo melžiamos keturis

kartus per parą ir dažniau, nebuvo nustatyta, kad toks melžimas turėtų neigiamos įtakos

kokybiniams pieno rodikliams (Wangler and Weiher, 2004, Gailevičius, 2011). Jungtinėse

Amerikos Valstijose šviežiapienės karvės neretai melžiamos net šešis kartus per parą, o jų

produktyvumas būna ženkliai didesnis nei du kartus melžiamų karvių.

Neatmetama galimybė, kad dažniau melžiant karves, dažniau gali būti pažeidžiami ir jų

speniai, todėl melžti šešis kartus rekomenduojama tik pirmąjį laktacijos mėnesį, vėliau melžimų

skaičius mažinamas. Atlikti tyrimai rodo, kad melžiant karves keturis kartus, jų produktyvumas

padidėja nuo 9 iki 15 procentų. Taip karvių melžimas organizuojamas JAV ir Saudo Arabijoje. Kai

kurių šių šalių ūkiuose karvės keturis kartus per parą melžiamos jau daugiau kaip penkerius metus,

o vidutinis jų produktyvumas siekia daugiau kaip 11000 kg pieno per metus.

Lietuvos ūkininkai trikartę melžimo tvarką daugiausia taiko šviežiapienėms karvėms 70-120

laktacijos dienų. Jeigu primilžiai būna mažesni kaip 20-30 kg per parą, karvės pervedamos į kitas

grupes ir toliau jos melžiamos 2 kartus per parą. Daugiausia trikartinio melžimo karvių yra

stambiose žemės ūkio bendrovėse (100 ir daugiau karvių), kur taikomas kompiuterizuotas bandos

valdymas.

Didėjant karvių produktyvumui, dažnesnis nei dviejų kartų melžimas, ypač trikartis,

rekomenduojamas plėtojant besaitį (palaidą) karvių laikymą, jų grupavimą (atsižvelgiant į šėrimą,

5

sveikatingumą ir t.t.), automatizuotą, robotizuotą jų melžimą ir kompiuterizuotą bandos valdymą.

Stambėjant bandoms, didėjant gyvulių produktyvumui bei diegiant naujas melžimo technologijas,

tris kartus melžiamų karvių tik daugės. Todėl tris kartus melžiamų karvių produktyvumo kontrolės

ir apskaitos iš vienkarčio melžimo duomenų optimizavimas yra aktualus.

Šio MTTV projekto tikslas – tikslinti Lietuvoje kontroliuojamų tris kartus melžiamų karvių

produktyvumo apskaitą iš vienkarčio melžimo duomenų.

Šiuo tyrimu planuota:

1. Įvertinti esamą tris kartus melžiamų karvių produktyvumo kontrolės ir apskaitos būklę

Lietuvoje.

2. Nustatyti alternatyviuoju kontrolės metodu kontroliuojamų ir tris kartus per parą

melžiamų karvių produkcijos perskaičiavimo koeficientus.

3. Pateikti rekomendacijas dėl tris kartus melžiamų kontroliuojamų karvių produktyvumo

apskaitos optimizavimo.

2013 metais planuoti šie tyrimo etapai:

darbo metodikos paruošimas;

mokslinio-gamybinio bandymo vykdymas;

tiriamųjų karvių produktyvumo apskaitai reikalingų duomenų bazių sudarymas,

apdorojimas ir tarpinės ataskaitos paruošimas.

2014 metais planuoti šie tyrimo etapai:

2013 m. pradėto mokslinio-gamybinio bandymo tęsimas;

tiriamų karvių produktyvumo apskaitai reikalingų duomenų bazių apdorojimas, tris

kartus per parą melžiamų karvių produkcijos perskaičiavimo koeficientų apskaičiavimas ir

galutinės ataskaitos paruošimas.

2013 metais planuoti tyrimo rezultatai, jų diegimas ir populiarinimas:

atlikto mokslinio darbo „Tris kartus melžiamų kontroliuojamų karvių produktyvumo

apskaitos tikslinimas nustatant produkcijos perskaičiavimo koeficientus” tarpinės ataskaitos

santrauka (LSMU Gyvulininkystės instituto internetinis tinklapis);

6

pranešimas apie karvių produktyvumo kontrolės reikšmę ir mokslinius tyrimus,

tikslinant gyvulių produktyvumo kontrolės apskaitą iš vienkarčio melžimo duomenų (LSMU

Gyvulininkystės instituto mokslo darbų ataskaitinė konferencija).

2014 metais planuoti tyrimo rezultatai, jų diegimas ir populiarinimas:

seminaras suinteresuotiems gyvulių veislininkystės bei produktyvumo kontrolės

institucijų atstovams;

straipsnis apie Lietuvoje atliekamus karvių produktyvumo apskaitos iš vienkarčio

melžimo duomenų tikslinimo tyrimus (informacinis leidinys).

Tyrimo objektas ir metodai

Mokslo tiriamojo darbo „Tris kartus melžiamų kontroliuojamų karvių produktyvumo

apskaitos tikslinimas nustatant produkcijos perskaičiavimo koeficientus” pradžia – 2013 m. gegužės

mėn., pabaiga – 2014 m. gruodžio mėn. Darbas vykdytas LSMU Gyvulininkystės institute ir trejose

žemės ūkio bendrovėse.

Moksliniams-gamybiniams bandymams atlikti tikslingai pasirinktos vidutinio ir

didesnio produktyvumo (5000-8000 kg pieno per laktaciją), tris kartus per parą melžiamos, Šiaulių

r. Kuršėnų, Pasvalio r. Tetirvinų ir Kėdainių r. Okainių žemės ūkio bendrovėse laikomos karvės (1

lentelė). Parenkant karves tyrimams, atsižvelgta į jų melžimo tvarką, veterinarinę būklę, amžių,

laktaciją, laktacijos tarpsnį, veršiavimosi ir užtrūkimo laikotarpius, produktyvumo lygį.

Pasirinktuose ūkiuose naudojama ALPRO™ (DeLaval, Švedija) bandos valdymo sistema.

Bandymų metu kas mėnesį, vadovaujantis „Pieninių gyvulių produktyvumo kontrolės

organizavimo taisyklėmis“ (patvirtintomis LR žemės ūkio ministro 2011 02 08 įsakymu Nr. 3D-

88), buvo atliekami kontroliniai karvių melžimai (2 lentelė). Kontrolinių melžimų metu buvo

registruojamas iš kiekvienos karvės primelžto pieno kiekis (ryte, dieną ir vakare), intervalai tarp

melžimų, pastabos, imami individualūs kiekvienos karvės atskirų melžimų pieno mėginiai riebumui

ir baltymingumui nustatyti. Sedupolu konservuoti pieno mėginai buvo tiriami LSMU GI Chemijos

laboratorijoje analizatoriumi Milko-Scan 133B (Foss-Electric, Danija). Prietaiso kalibravimui ir

parodymų kontrolei buvo naudojami iš VĮ „Pieno tyrimai“ perkami kontroliniai pieno mėginiai ir jų

rinkiniai.

7

1 lentelė. Mokslinį tiriamąjį darbą reprezentuojančių ūkių charakteristika

Rodikliai Ūkiai

Kuršėnų ž.ū.b.** Okainių ž.ū.b.** Tetirvinų ž.ū.b.*

Vidutinis karvių

skaičius

927 875 637*

Vidutinis karvių produktyvumas

Pieno kiekis kg 7370 6551 6448*

Pieno riebalų

kiekis kg (proc.)

325 (4,41) 279 (4,25) 269 (4,17)

Pieno baltymų

kiekis kg (proc.)

250 (3,39) 260 (3,51) 222 (3,44)

Pieno riebalų ir

baltymų suma

575 584 678

Kitos charakteristikos

Karvių veislė LŽ, VŽ LJ LŽ, LJ, ŽH, H, ŠŽ,

SI

Karvių

produktyvumo

kontrolės metodas

ir apskaitos būdas

B4 Bt Ct

Karvių melžimo

tvarka (mežiamų

karvių proc.)

Dvikartinė (85) ir

trikartinė (15)

Dvikartinė (82) ir

trikartinė (18)

Dvikartinė (70) ir

trikartinė (30)

Karvių melžimo

būdas

„Lygiagretaus“ tipo

(šonas prie šono)

2x20 vietų melžimo

aikštelė


(šonas prie šono)


aikštelė


(šonas prie šono)


aikštelė

Karvių laikymo

būdas Besaitis ir rišant Besaitis ir rišant Besaitis ir rišant

* Kontroliuojamų karvių bandų produktyvumo 2011-2012 metų (2011 10 01-2012 09 30) apyskaita

Nr. 75. Vilnius, 2013 (www.vic.lt).

**Kontroliuojamų karvių bandų produktyvumo 2012-2013 metų (2012 10 01-2013 09 30) apyskaita

Nr. 76. Vilnius, 2014 (www.vic.lt).

http://www.vic.lt/

8

2 lentelė. 2013 ir 2014 m. tyrimo metu atliktų kontrolinių melžimų schema

Kontrolinio

melžimo numeris

Kontrolinio

melžimo

mėnuo

Paros kontroliniai melžimai

Rytinis Dieninis Vakarinis Rytinis

2013 m.

Kuršėnų ž.ū.b. (A4)

1 Gegužė +* +* +*

2 Birželis +* +* +*

3 Rugpjūtis +* +* +*

4 Rugsėjis +* +* +*

5 Spalis +* +* +*

6 Lapkritis +* +* +*

7 Gruodis +* +* +*

Tetirvinų ž.ū.b. (Ct)

1 Birželis + + +*

2 Rugpjūtis +* + +

3 Rugsėjis + + +*

4 Spalis +* + +

5 Lapkritis + + +*

6 Gruodis +* + +

7 Sausis (2014) + + +*

2014 m.

Kuršėnų ž.ū.b. (A4)

8 Sausis +* +* +*

9 Vasaris +* +* +*

10 Kovas +* +* +*

11 Balandis +* +* +*

12 Gegužė +* +* +*

13 Birželis +* +* +*

14 Rugpjūtis +* +* +*

15 Rugsėjis +* +* +*

16 Spalis +* +* +*

Okainių ž.ū.b. (Bt)

1 Kovas +* + +

2 Balandis + + +*

3 Gegužė +* + +

4 Birželis + + +*

5 Rugpjūtis +* + +

6 Rugsėjis + + +*

7 Spalis +* + + *Ūkyje vykdytas oficialus karvių kontrolinis melžimas.

Tyrimo duomenų bazė sudaryta registruojant kontrolinių melžimų datas, karvių numerius, jų

gimimo datas, laktacijų skaičių, veršiavimosi bei užtrūkimo laikotarpius, laktacijų dienų skaičių,

intervalus tarp melžimų, atskirų melžimų pieno kiekius ir pieno tyrimų (riebumo ir baltymingumo)

rezultatus.

9

Vadovaudamiesi „Pieninių gyvulių produktyvumo kontrolės organizavimo taisyklėmis“,

Tarptautinio gyvulių apskaitos komiteto (ICAR) karvių produktyvumo kontrolei ir apskaitai

keliamais reikalavimais, statistiniam duomenų vertinimui registruotus duomenis naudojome tik tų

karvių, kurių laktacija buvo ne ilgesnė kaip 305 dienos, bendras paros pieno kiekis – ne mažesnis

nei 3 kg, atskirų melžimų pieno kiekis – ne mažesnis kaip 1 kg, riebumas – ne mažesnis kaip 1,5

proc. ir ne didesnis kaip 9 proc., baltymingumas – ne mažesnis kaip 1 proc. ir ne didesnis kaip 7

proc.

Vidutinėms perskaičiavimo koeficientų reikšmėms rasti skaičiuojamas kiekvienos karvės

kiekvieno melžimo produktyvumo rodiklio santykis su atitinkamu bendru paros rodikliu.

Produktyvumo rodiklio (primilžio, riebalų bei baltymų kiekių) perskaičiavimo koeficientas

nustatomas, apskaičiuojant aritmetinį vidurkį iš visų atitinkamo rodiklio santykių. Taikant

nustatytus koeficientus, apskaičiuojami paros produktyvumo rodikliai iš visų (rytinio, dieninio ir

vakarinio) melžimų duomenų. Jei, atlikus dispersinę analizę, perskaičiuotieji vidutiniai

produktyvumo dydžiai statistiškai skiriasi nuo produktyvumo dydžio, nustatyto A4 metodu, tai

skaičiuojamos santykinės paklaidos. Laikoma, kad siektina santykinė paklaida turi būti ne didesnė

kaip 10 proc.

Tyrimo duomenų kaupimui ir statistinei analizei naudota skaičiuoklė Excel 2010® ir jos

duomenų analizės įrankiai. Šiame darbe užsibrėžta, kad statistiniai duomenys patenkinamai

aproksimuojami tiese, jei regresijos koeficientas r ne mažesnis kaip 0,3 (arba determinacijos

koeficientas r² ne mažesnis kaip 0,1, jeigu duomenys aproksimuojami netiesine funkcija). Laikoma,

kad skirtumai tarp variacinių duomenų eilučių yra reikšmingi, jei taikant Stjudento kriterijų arba

dispersinę analizę, P

10

Tyrimų rezultatai ir jų aptarimas

Tyrimo metu (2013 m. gegužės – 2014 m. spalio mėnesiais) atlikta 30 kontrolinių karvių

melžimų (3 lentelė). Kontrolinių melžimų metu pieno tyrimams paimta ir ištirta 14189 pieno

mėginiai.

3 lentelė. Bandymų metu atliktų tris kartus per parą melžiamų karvių kontrolinių melžimų

suvestinė

Ūkis Paros kontrolinių

melžimų skaičius

Vidutinis kontrolinio

melžimo metu

registruotų karvių

skaičius

Bendras paimtų ir ištirtų

pieno mėginių (ryto, dienos

ir vakaro) skaičius

Kuršėnų ž.ū.b. 16 120 5736

Okainių ž.ū.b. 7 158 3331

Tetirvinų ž.ū.b 7 244 5122

Į duomenų bazę įtraukta 14189 įrašai (5736 – Kuršėnų ž.ū.b., 3331 – Okainių ir 5122 –

Tetervinų), t.y. potencialiai tiek mėginių galėjo būti paimta ir ištirta. Kuršėnuose buvo atlikta 16

kontrolinių melžimų A4 metodu, o Okainiuose ir Tetirvinuose – po 7 (4 lentelė).

4 lentelė. Kontrolinių paros melžimų metu paimtų ir ištirtų pieno mėginių skaičius

Kontrolinio melžimo

mėnuo

Bendovė Iš viso

Kuršėnai Okainiai Tetirvinai

2013 metų kontroliniai melžimai

Gegužė 298 298

Birželis 300 588 888

Rugpjūtis 357 687 1044

Rugsėjis 357 761 1118

Spalis 630 718 1348

Lapkritis 300 718 1018

Gruodis 359 769 1128

2014 metų kontroliniai melžimai

Sausis 360 881 1241

Vasaris 372 372

Kovas 351 375 726

Balandis 324 410 734

Gegužė 339 411 750

Birželis 369 432 801

Rugpjūtis 357 560 917

Rugsėjis 354 560 914

Spalis 309 583 892

Iš viso 5736 3331 5122 14189

11

324

343 341

294

200

52

23

4 20

50

100

150

200

250

300

350

400

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Kontrolinių melžimų

Ka

rvių

ska

ičiu

s

1 pav. Kontrolinių melžimų histograma.

Kadangi į tris kartus melžiamų karvių grupę karvės įvedamos ir iš jos išvedamos

atsižvelgiant į jų paros produktyvumą, tai kiekvienai karvei tyrimo metu pavyko atlikti nuo 1 iki 9

kontrolinių melžimų (1 pav.).

5 lentelė. Tris kartus melžiamų karvių melžimų laiko diapozonai

Melžimo

charakteristikos

Paros melžimai

rytinis dieninis vakarinis

Diapozonas 05:23:52 03:29:59 03:17:43

Laikas Min 03:57:34 10:57:59 17:21:17

Laikas Max 09:21:26 14:27:58 20:39:00

Atitinkamai pasiskirstė ir intervalai tarp melžimų: vidutinis intervalas iki rytinio melžimo

buvo 10:05:56 val. (apytiksliai nuo 8 iki 12 val.), iki dieninio – 07:29:14 (nuo 4,5 iki 9 val.), o iki

vakarinio – 06:29:17 (nuo 5 iki 8,5 val.). (6 lentelė, 2-4 pav.).

6 lentelė. Intervalai tarp melžimų.

Intervalai Paros melžimai

ryt dien vak

Vidurkis 10:05:56 07:29:14 06:29:17

Min 08:16:00 04:27:31 04:55:14

Max 11:59:57 09:15:02 08:26:00

12

2 pav. Intervalų iki rytinio melžimo histograma.

0 848

999

1941

1174

19 0 00

500

1000

1500

2000

2500

04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00

Intervalas

Me

lžim

ų

3 pav. Intervalų iki dieninio melžimo histograma.

13

4 pav. Intervalų iki vakarinio melžimo histograma.

Melžimų pradžios ir pabaigos laikas skirtinguose ūkiuose skyrėsi. Mūsų tyrime rytinis

melžimas tęsėsi nuo 4:00 iki 9:00 val. (apie 5 val.), dieninis – nuo 11:00 iki 14:30 val. (apie 3 val),

o vakarinis – nuo 17:30 iki 20:30 (apie 3 val.). (5 lentelė, 2-4 pav.).

Dėl neišvengiamų klaidų (netikslių skaitiklių parodymų, melžimo klaidų ir kt.) abejones

keliantys duomenys, atliekant statistinį apdorojimą, buvo eliminuoti.

Taip pat duomenų bazė buvo filtruojama pasikartojančių įrašų, visų paros primilžių,

mažesnių kaip 1 kg kiekvieno melžimo metu atžvilgiais. Po filtravimo liko 10348 įrašai (72,9

proc.). Po to buvo apskaičiuotos arba, kur buvo galima, pagal loginę seką atstatytos laktacijos

stadijos bei laktacijos numerių (veršiavimųsi skaičiaus) reikšmės.

Trikartės melžimo schemos produktyvumo perskaičiavimo koeficientų vertinimo matematinė

analizė

Trikartinio melžimo produkcijos perskaičiavimo koeficientams nustatyti Kuršėnų (Šiaulių

r.), Tetirvinų (Pasvalio r.) ir Okainių (Kėdainių r.) žemės ūkio bendrovėse kontrolinių melžimų

metu projekto vykdymo laikotarpiu (2013 m. gegužės-2014 m. spalio mėnesiais) buvo paimti 14189

individualūs karvių dieninio, vakarinio ir rytinio melžimo pieno mėginiai (3 ir 4 lentelės).

Realiacinėje duomenų bazėje tyrimų ir individualūs karvių duomenys (amžius, laktacija, ir kt.

produktyvumo apskaitai reikalingi duomenys) sugrupuoti į 14189 įrašus, kuriuose produktyvumo

14

rodiklių reikšmės atitiko ICAR reikalavimus. Statistinei duomenų analizei panaudoti 10348 įrašai,

kuriuose buvo visų trijų paros melžimų rodiklių duomenys (kituose įrašuose jų trūko).

Paros primilžio duomenys pagal normalųjį skirstinį pasiskirstė simetriškai (As

15

Karvių produktyvumo rodiklių perskaičiavimas oficialiu (naudojamu iki šiol) metodu

Paros pieno kiekio P perskaičiavimo koeficientų KM(3) įvertinimas

Statistinė duomenų analizė parodė, kad tris kartus melžiamų, A4 metodu kontroliuotų

tiriamųjų karvių vidutinis pieningumas per parą P viso tyrimo metu buvo lygus 30,4±6,8 (M±SD)

kg.

Nustatyta, kad karvių produktyvumo kontrolę vykdant t apskaitos būdu, per parą

primelžiamas pieno kiekis turėtų būti apskaičiuojamas atitinkamai iš dieninio, vakarinio arba rytinio

melžimo duomenų, taikant tokius pieno kiekio perskaičiavimo koeficientus:

KM(3)d = 3,2841±0,0188 (1)

(M±SE), kai kontrolinis melžimas vykdomas dieną,

KM(3)v = 4,1322±0,0303, (2)

kai kontrolinis melžimas vykdomas vakare, ir

KM(3)r = 2,5100±0,0190, (3)

kai kontrolinis melžimas vykdomas ryte.

Kadangi to paties melžimo skirtingose intervalo tarp melžimų klasėse koeficientų reikšmės

statistiškai patikimai (P

16

KR(3)d = 3,0934± 0,0468 (4)


KR(3)v = 3,8053 ± 0,0308, (5)


KR(3)r = 3,0543 ± 0,0305, (6)


Taip pat, kaip ir primilžio perskaičiavimo koeficientus, atsižvelgiant į intervalą, vidutines

atitinkamo melžimo riebalų kiekio perskaičiavimo koeficientų reikšmes reikia koreguoti atitinkamu

daugikliu τ (8 lentelė).

8 lentelė. Paros riebalų kiekio R perskaičiavimo koeficientų koregavimo daugikliai Dieninio

melžimo

intervalo klasė,

val.

τRd

Vakarino

melžimo

intervalo klasė,

val.

τRv

Rytinio melžimo

intervalo klasė,

val.

τRr

12 0,7584

Baltymų kiekio B perskaičiavimo koeficientų KB(3) įvertinimas

Vertinant A4 kontrolės metodu tris kartus melžiamų tiriamųjų karvių gautus duomenis, viso

bandymo vidutinis baltymų kiekis B per parą primelžtame piene buvo 0,939±0,196 (M±SE) kg.

Nustatyta, kad karvių produktyvumo kontrolę vykdant At metodu, baltymų kiekis per parą

primelžtame piene turėtų būti apskaičiuojamas atitinkamai iš dieninio, vakarinio arba rytinio

melžimo duomenų, taikant tokius baltymų kiekio perskaičiavimo koeficientus:

KB(3)d = 3,3023± 0,0192 (7)


KB(3)v = 3,9920± 0,0283, (8)


KB(3)r = 2,5534± 0,0199, (9)


Taip pat nustatyta, kad šie koeficientai turi būti koreguojami atitinkamais daugikliais τ (9

lentelė), kurių reikšmės priklauso nuo intervalo tarp melžimų klasės.

17

9 lentelė. Paros baltymų kiekio B perskaičiavimo koeficientų koregavimo daugikliai Dieninio

melžimo

intervalo klasė,

val.

τBd

Vakarino

melžimo

intervalo klasė,

val.

τBv

Rytinio melžimo

intervalo klasė,

val.

τBr

12 0,7721

Karvių produktyvumo rodiklių perskaičiavimas modifikuotu Liu metodu (Liu et al., 2000)

Beveik visi perskaičiavimo koeficientų koregavimo daugikliai sulig intervalo klase kinta

tiesiškai (determinacijos koeficientas r² > 0,9; pavyzdžiui, 6 pav.). Tačiau daugiklių, skirtų dieninio

melžimo primilžiui ir riebalų kiekiui perskaičiuoti, priklausomybė nuo intervalo yra netiesinė. Be

to, nors koeficientų vidutinių reišmių skirtumai tarp atskirų intervalo klasių patikimi, jų fenotipinės

koreliacijos su intervalu tarp melžimų nėra didelės: r= -0.1546- -0.2062. Tai reiškia tik viena:

koeficientus veikia ir kiti faktoriai, kurių skirtumų klasėse šiuo tyrimu nustatyti nepavyko, tačiau

priklausomybė nuo jų vis tiek egzistuoja, tik, galbūt, netiesinė. Kad būtų įvertinti šie faktoriai,

nebepakanka paprastai apskaičiuoti universalius koeficientus, reprezentuojančius tik atskirą – rytinį,

dieninį ar vakarinį – melžimus. Reikėtų pereiti prie efektyvesnių perskaičiavimo metodų.

Vienas iš tokių – Liu metodas, Tarptautinio gyvulių apskaitos komiteto (ICAR)

rekomenduojamas kaip referencinis. Šiuo metodu perskaičiuojant paros produktyvumo rodiklius iš

vieno melžimo duomenų, įvertinamas karvių laktacijos numeris, einamos laktacijos tarpsnis bei

intervalas tarp melžimų.

Trikartinio melžimo apskaitai vykdyti apskaičiavome regresijos koeficientų matricą

modifikuotam Liu metodui (Liu et al., 2000) realizuoti. Kiekvienai paros melžimo klasei

apskaičiuojama pora regresijos koeficientų – slinktis a ir nuolydis b (žr., pavyzdžiui, 7-9 pav.).

18

y = -0.0472x + 1.1145

R2 = 0.984

0.8

0.9

0.9

1.0

1.0

1.1

1.1

9

Intervalas, val.

τ Bd

6 pav. Dieninio melžimo baltymų kiekio perskaičiavimo koeficiento KB(3)d koregavimo

daugiklio τBd priklausomybė nuo intervalo tarp melžimų.

y = 2.1404x + 10.864

R2 = 0.7213

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Dieninio melžimo primilžis, kg

Pa

ros

pri

mil

žis

, k

g

7 pav. Paros primilžio priklausomybė nuo dieninio melžimo primilžio pirmos laktacijos

karvių, esančių pirmąjame laktacijos tarpsnyje (pirmąjį laktacijos mėnesį), kai melžimo

intervalas nuo paskutiniojo (rytinio) melžimo ne didesnis kaip 7 val. Koeficientų reikšmės

yra: a11

19

y = 2.3869x + 4.7079

R2 = 0.8888

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18


Pa

ros

pri

mil

žis

, k

g



intervalas nuo paskutiniojo (rytinio) melžimo yra nuo 7 iki 7,5 val. Koeficientų reikšmės yra:

a117-7,5 = 4,7079, b117-7,5 = 2,3869.

y = 2.7398x + 3.7756

R2 = 0.9198

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18


Pa

ros

pri

mil

žis

, k

g



20

intervalas nuo paskutiniojo (rytinio) melžimo yra nuo 7,5 iki 8 val. Koeficientų reikšmės yra:

a117,5-8 = 3,7756, b117,5-8 = 2,7398.

Tokie regresijų skaičiavimai atlikti kiekvienai su paros melžimu susijusių faktorių klasių

kombinacijai. Kiekvienas paros melžimas klasifikuojamas pagal dvi karvės amžiaus laktacijomis

(pirmos arba vėlesnių laktacijų), dvylika laktacijos tarpsnių (atitinka laktacijos mėnesį;

apskaičiuojami karvės melžimo dienas dalinant iš 30 ir pridedant 1; jei gaunama daugiau kaip 12,

vis tiek priskiriama dvyliktam tarpsniui) bei iki 6 intervalų tarp melžimų (kas pusę valandos) klases.

Kiekvienam kiekvieno paros melžimo rodikliui (primilžiui, riebalų bei baltymų kiekiams) gauname

po 120-144 regresijos koeficientų porų – slinkties a ir nuolydžio b – rinkinį.

Paros primilžio P perskaičiavimo koeficientai

Apskaičiavus regresijas kiekvienai pirmos laktacijos karvių paros primilžio P

priklausomybei nuo rytinio melžimo primilžio Pr klasei, gavome masyvą slinkties a ir nuolydžio b

koeficientų reikšmių (10 lentelė).

Mūsų tyrime buvo mažai karvių vėlesniame negu 6 laktacijos mėnesyje bei su didesniu negu

9 valandų intervalu tarp rytinio ir dieninio melžimų, todėl šias klases atitinkančių koeficientų

reikšmių nebuvo galima apskaičiuoti. Be to, nebuvo vertinamos ekstremalios regresijos koeficientų

reikšmės, taip pat reikšmės, apskaičiuotos iš mažiau kaip 3 narių bei kai Pirsono koreliacijos

koeficientas mažesnis negu 0,3.

Kaip matyti, iš sekų 10 lentelės eilutėse bei stulpeliuose, sunku įžvelgti dėsningumus. Todėl

taikant daugialypės regresijos metodą, duomenys eilutėse bei stulpeliuose suglodinami iki tiesinių

priklausomybių, o į tuščius langelius įrašomos interpoliuotos reikšmės (11 lentelė). Tai ir yra

perskaičiavimo koeficientų masyvas. Pagal kontrolinio melžimo ir karvės apskaitos kortelės

duomenis iš 11 lentelės parenkama atitinkama koeficientų a ir b pora, ir paros primilžis P

apskaičiuojamas pagal (10) formulę:

.dPbaP (10)

Čia dP reiškia dieninio kontrolinio melžimo primilžį.

Analogiškai randame perskaičiavimo koeficientus 2-12 laktacijų klasei (12 lentelė).

Tokiu pat būdu randame koeficientų a ir b masyvus primilžio perskaičiavimo iš dieninio bei

vakarinio melžimo duomenų (13-16 lentelės).

21

Paros riebalų kiekio perskaičiavimo koeficientai

Analogiškai paros primilžiui, randami ir paros riebalų kiekio perskaičiavimo koeficientai

(17-22 lentelės).

Paros baltymų kiekio perskaičiavimo koeficientai

Paros baltymų kiekio perskaičiavimo koeficientai pateikti 23-28 lentelėse.

22

10 lentelė. Tyrimo duomenų regresijos koeficientų masyvas pirmos laktacijos karvių paros primilžio P priklausomybei nuo rytinio

melžimo primilžių, atsižvelgiant į laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases

Laktacijos tarpsnio klasė

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

23

12 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros primilžio P priklausomybės nuo rytinio melžimo primilžio Pr, atsižvelgiant į laktacijos

tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Pr2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

24

14 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros primilžio P priklausomybės nuo dieninio melžimo primilžio Pd, atsižvelgiant į laktacijos

tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Pd2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

25

16 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros primilžio P priklausomybės nuo vakarinio melžimo primilžio Pv, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Pv2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

26

18 lentelė. Vėlesnių laktacijų karvių paros riebalų kiekio R priklausomybės nuo rytinio melžimo riebalų kiekio Rr, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Rr2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

27

20 lentelė. Vėlesnių laktacijų karvių paros riebalų kiekio R priklausomybės nuo dieninio melžimo riebalų kiekio Rd, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Rd2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

9 0,7748 0,5538 0,3328 0,1119 -0,1091 -0,3301 -0,5511 -0,7721 -0,9930 -1,2140 -1,4350 -1,6560

b 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

9 0,8786 1,2394 1,6001 1,9609 2,3217 2,6825 3,0433 3,4041 3,7649 4,1257 4,4865 4,8473

21 lentelė. Pirmos laktacijos karvių paros riebalų kiekio R priklausomybės nuo vakarinio melžimo riebalų kiekio Rv, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Rv1)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

28

22 lentelė. Vėlesnių laktacijų karvių paros riebalų kiekio R priklausomybės nuo vakarinio melžimo riebalų kiekio Rv, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Rv2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

29

24 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros baltymų kiekio B priklausomybės nuo rytinio melžimo baltymų kiekio Br, atsižvelgiant

į laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Br2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

30

26 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros baltymų kiekio B priklausomybės nuo dieninio melžimo baltymų kiekio Bd,

atsižvelgiant į laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Bd2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

9 0,4196 0,3168 0,2139 0,1110 0,0082 -0,0947 -0,1976 -0,3004 -0,4033 -0,5062 -0,6091 -0,7119

b 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

9 2,0384 2,0483 2,0581 2,0679 2,0777 2,0875 2,0974 2,1072 2,1170 2,1268 2,1367 2,1465

27 lentelė. Pirmos laktacijos karvių paros baltymų kiekio B priklausomybės nuo vakarinio melžimo baltymų kiekio Bv, atsižvelgiant į

laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Bv1)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

31

28 lentelė. Vėlesnių laktacijų (2-12) karvių paros baltymų kiekio B priklausomybės nuo vakarinio melžimo baltymų kiekio Bv,

atsižvelgiant į laktacijos tarpsnio bei intervalo tarp melžimų klases, perskaičiavimo koeficientai (Bv2-12)

a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

32

Karvių paros produktyvumo rodiklių skaičiavimas iš vieno melžimo duomenų ICAR

rekomenduojamu Liu metodu efektyvus tuo, kad naudojant regresijos koeficientus, gaunami

duomenys su didesne tikimybe bus artimesni realiai laktacijos kreivei, negu tik taikant vienam

melžimui universalų daugiklį. Tačiau šiuo atveju reikia daugiau darbo ir techninių (skaičiavimo

pajėgumų) resursų, nes tenka atsižvelgti į daugiau faktorių (karvių melžimo laiką, intervalus tarp

melžimų, jų laktacijos numerį ir laktacijos tarpsnį).

Jeigu aukščiau pateiktuose masyvuose koeficientų reikšmės būtų pakankamai artimos viena

kitai, tai suteiktų pagrindo svarstyti, ar nebūtų galima šių masyvų ar bent koeficientų, atitinkančių

atskiras klases, pakeisti jų reikšmių vidurkiais. Tuo tikslu atlikome visų 11-28 lentelėse pateiktų

duomenų masyvų grafinę analizę, kaip parodyta 10 ir 11 pav.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Laktacijos tarpsnis

Ko

efi

cie

nta

s

a

33

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Laktacijos tarpsnis

Ko

efi

cie

nta

s

a

34

22,3452; 29 lentelė). Panašias tendencijas pastebėjo ir kitų tyrimų autoriai (Allen et al., 1986;

DePeters et al., 1985; Peeters and Galesloot, 2002; Schaeffer et al., 2000).

Taip pat labiausiai iš visų varijuoja riebalų kiekio perskaičiavimo iš vakarinio melžimo

duomenų koeficientai. Tą akivaizdžiai demonstruoja ir mūsų tyrimų rezultatai (17-22 lentelės). Čia

varijacijos koeficientas yra 0,2054, lyginant su 0,0020 rytino melžimo koeficientams. Tačiau galima

pastebėti bendrą riebalų kiekio koeficientų tendenciją: kuo mažesnis intervalas tarp melžimų, tuo

koeficientai mažiau priklauso nuo laktacijos tarpsnio.

Daugialypės regresijos nuolydžio b koeficientai baltymų kiekio priklausomybės nuo vieno

melžimo duomenų masyvuose (23-28 lentelės) maži (b

35

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

0 20 40 60 80 100 120 140

Laktacijos diena

Rie

ba

lai,

kg

Rd

Rr

Rv

R

R iš kontr.

Seni koef.

13 pav. Antros laktacijos karvės riebalų kiekio primelžtame piene kitimas 5 mėnesių

laikotarpyje (žr. 12 pav. paaiškinimus).

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 20 40 60 80 100 120 140

Laktacijos diena

Ba

lty

ma

i, k

g

Bd

Br

Bv

B

B iš kontr.

Seni koef.

14 pav. Antros laktacijos karvės baltymų kiekio primelžtame piene kitimas 5 mėnesių

laikotarpyje (žr. 12 pav. paaiškinimus).

36

Apibendrinant galima teigti, kad, siekiant didesnio perskaičiuotų duomenų patikimumo ir

tikslumo, programiniam duomenų perskaičiavimui reikėtų naudoti šiame tyrime nustatytus

koeficientų masyvus, o ne vidutinius atskirų klasių koeficientus.

Prognozuojama, kad naudojantis šiame darbe nustatytais regresijos koeficientais (pagal

ICAR rekomenduojamą Liu metodą), karvių, kontroliuojamų At metodu, produktyvumo rodiklius

bus galima perskaičiuoti 1,6-3,2 proc. tiksliau, negu naudojant šiuo metu galiojančius (oficialius)

perskaičiavimo koeficientus. Iliustravimui 12-14 paveiksluose pateikti vienos iš karvių atskirų

melžimų duomenys (kurie nebuvo naudoti tyrime) ir perskaičiavimo rezultatai, gauti pritaikant

nustatytus regresijos koeficientus ir iki šiol galiojančius perskaičiavimo koeficientus. Matyti, kad

dauguma atvejų produktyvumo rodikliai, naudojant, būtent, regresijos koeficientus yra artimesni A4

metodu gautiems rezultatams, negu naudojant galiojančius perskaičiavimo koeficientus.

Apskaičiavus šios karvės produkciją per 5 laktacijos mėnesius, naudojant referencinį kontrolės

intervalų metodą (Sargent et al., 1968; pagal ICAR rekomendacijas), primilžis pirmuoju atveju

buvo 3,82 proc. mažesnis negu apskaičiuotas iš A4 kontrolės duomenų, o naudojant galiojančius

koeficientus, – 6,66 proc. Riebalų produkcija atitinkamai buvo mažesnė 1,03 ir 2,84 proc., o

baltymų – 5,36 ir 6,72 proc.

2013-2014 metais gauti tyrimo rezultatai, jų diegimas ir populiarinimas

Urbšienė D. Gyvulių produktyvumo kontrolė - pieno ūkio pagalbininkas // Ūkininko patarėjas.

2013.04.06. Nr. 40. P. 6.

Urbšienė D. Karvių produktyvumo ir pieno kokybės kontrolė // Lietuvos žalųjų galvijų gerintojų

asociacijos moksliniai–praktiniai seminarai „Genetinis gerinimas panaudojant ES šalių

genetinius resursus bei patyrimas išsaugojant veislės savitumą“: Anykščiai - 2013.03.15;

Utena - 2013.03.20; Rokiškis - 2013.05.17; Kupiškis - 2013.10.3.

Urbšienė D. Karvių produktyvumo, pieno kokybės ir reprodukcijos rodiklių ryšiai // LSMU GI

seminarai „Pieninių galvijų ankstyvojo veršingumo diagnostikos metodai“: Baisogala -

2013.01.30; Ariogala - 2013.02.20; Kupiškis - 2013.03.27; Labūnava - 2013.04.17; Alytus -

2013.10.22; Skuodas - 2013.11.14.

Urbšienė D. Produkcijos apskaitos iš vieno kontrolinio melžimo duomenų optimizavimo tyrimų

rezultatai.// ŽŪR Veislininkystės komiteto organizuota apvaliojo stalo diskusija. , VĮ „Pieno

tyrimai“, Kaunas, 2013.12.09.

37

Išvados ir rekomendacijos

1. Tris kartus melžiamų karvių produktyvumo rodikliams apskaičiuoti iš vieno melžimo duomenų nustatyti tokie perskaičiavimo koeficientai bei jų koregavimo daugikliai,

priklausantys nuo intervalo tarp melžimų:

2. Artimiausiu metu keičiant GVIS naudojamą tris kartus melžiamų karvių produktyvumo

apskaitą iš vieno paros kontrolinio melžimo duomenų su intervalo tarp melžimų įvedimu,

reikėtų laikyti tik kaip kompromisinį variantą, ruošiantis esminiams pokyčiams.

3. Siekiant maksimalaus tris kartus melžiamų kontroliuojamų karvių produdukcijos duomenų

patikimumo ir tikslumo, programiniam duomenų perskaičiavimui reikėtų naudoti ICAR

rekomenduojamą Liu metodą ir šiame tyrime nustatytus koeficientų masyvus (pateikti 11-28

lentelėse), o ne vidutinius atskirų klasių koeficientus. Tokio produkcijos apskaitos modelio

realizavimui reikėtų didesnių pokyčių GVIS.

4. Literatūros analizė parodė, kad didėjant karvių produktyvumui, dažnesnis nei dviejų kartų

melžimas, ypač trikartis visiškai pasiteisina, ypač plėtojant besaitį (palaidą) karvių laikymą,

jų grupavimą (atsižvelgiant į šėrimą, sveikatingumą ir t.t.), automatizuotą, robotizuotą jų

melžimą ir taikant kompiuterizuotą bandos valdymą. Tris kartus ir dažniau melžiamų karvių

produktyvumo kontrolės ir apskaitos optimizavimas iš vienkarčio melžimo duomenų tebėra

aktualus.

5. Besikeičiančių ūkininkavimo sąlygų įtakoje, periodiško produkcijos perskaičiavimo

koeficientų tikslinimo tyrimus tikslinga vykdyti reprezentatyviose, tačiau didesnio negu

vidutinio produktyvumo karvių bandose.

6. Inovatyvių technologijų diegimo, ypač techninio progreso melžimo sistemose laikotarpiu,

vis didėjant kontroliuojamų karvių produktyvumui, vykdyti tris kartus melžiamų karvių

produkcijos apskaitą iš vieno kontrolinio melžimo duomenų, ypač naudojant tik vidutinius

perskaičiavimo koeficientus, yra nebeefektyvu, nes vis ryškesnė tampa atskirų faktorių,

tokių kaip intervalo tarp melžimų, karvių amžiaus laktacijomis, laktacijos tarpsnio ir kitų

faktorių įtaka.

Koefici

entai Dieninio melžimo Koefici

entai Vakarinio melžimo Koeficie

ntai Rytinio melžimo

KM(3)d KR(3)d KB(3)d KM(3)v KR(3)v KB(3)v KM(3)r KR(3)r KB(3)r

3,2841 3,0934 3,3023 4,1322 3,8053 3,9920 2,5100 3,0543 2,5534

Interv

alai τMd

τRd τBd Interv

alai τMv

τRv τBv Interva

lai

τMr τRr τBr

12 0,7768 0,7584 0,7721

38

7. Tyrimų praktika parodė, kad siekiant tikslesnės, ypač didesnio produktyvumo karvių (tris

kartus melžiamų), produkcijos apskaitos, vykdant gyvulių produktyvumo kontrolę, būtina

sugriežtinti kontrolinių mežimų atlikimo kas mėnesį periodiškumą atskirų paros melžimų

(rytinio, dieninio ir vakarinio) atžvilgiu.

Literatūros sąrašas

Allen D. B., DePeters E. J., Laben R. C. Three times a day milking: effects on milk production,

reproductive efficiency, and udder health. J Dairy Sci. 1986. Vol. 69(5). P. 1441-6.

DePeters E.J., Smith N.E., Acedo-Rico J. Three or two times daily milking of older cows and first

lactation cows for entire lactations. J. Dairy Sci. 1985. Vol. 68(1). P. 123-32.

Gailevičius R. M. Kiek kartų melžti? // Mano ūkis, 2011/01. Prieiga per internetą. [žiūrėta

2014.10.20]. http://www.manoukis.lt/mano-ukis-zurnalas/gyvulininkyste/2363-kiek-kartu-

melzti-.

Hogeveen H., Ouweltjes W., de Koning C. J. A. M. Milking interval, milk production and milk

flow-rate in an automatic milking system. Livestock Production Science. Elsevier Science

B. V. 2001. Vol. 72. Iss. 1-2, No. 10. P. 157-167.

ICAR (International Committee for Animal Recording). International agreement of recording

practices; Guidelines approved by the General Assembly held in Cork, Ireland on June

2012. Accessed Feb. 27, 2014. P. 23-56.

Liu Z., Reents R., Reinhardt F. et al.. Approaches to estimating daily yield from single milk testing

schemes and use of a.m.-p.m. records in test-day model genetic evaluation in dairy cattle. J.

of Dairy Science. 2005. Vol. 83, Iss. 11. P. 2672-2682.

Nielsen N. I., Larsen T., Bjerring M. et al. Qarter health, milking interval, and sampling time during

milking affect the concentration of milk constituents. Journal of Dairy Science. 2005. Vol.

88, Iss. 9. P. 186-200.

Peeters R., Galesloot J. P. Estimating daily fat yield from a single milking on test day for herds with

a robotic milking system. J. of Dairy Science. 2002. Vol. 85, Iss. 3. P. 682-688.

Sargent F. D., Lytton V. H., and Wall O. G. Jr. Test interval method of calculating dairy herd

improvement association records. J. Dairy Sci. 1968. Vol. 51. P. 170–179.

Schaeffer L. R., Jamrozik J., Van Dorp R., Keltonb D.F., and Lazenby D.W. Estimating daily yields

of cows from different milking schemes. Livest. Prod. Sci. 2000. Vol. 65. P. 219–227.

39

Stelwagen K. Effect of Milking Frequency on Mammary Functioning and Shape of the Lactation

Curve. J. Dairy Sci., 2001. Vol. 84. P. 204-211.

Urbšienė D., Urbšys A. Effects of lactation stage on the accuracy of milk recording by the At

method // Baltic Animal Breeding XV Conference. Riga, Latvia, 31 May-1 June, 2010. P.

53-55.

Urbšienė D., Urbšys A. Karvių produktyvumo apskaitos koeficientų nustatymas // Gyvulininkystė:

Mokslo darbai / LVA GI. ISSN 1392-6144. 2007. T. 50. P. 45-58.

Urbšienė D., Urbšys A., Šileika A. 2009. Kontroliuojamų karvių produktyvumo rodiklių leistinų

paklaidų analizė // Veterinarija ir zootechnika. ISSN 1395-2130. 2009. T. 45 (67). P. 41-46.

Wangler A., Weiher O. Methods of milk recording for 3-, 4-, and 6-times daily milking in

Germany.2004. Prieiga per internetą. [žiūrėta 2014.10.20] http://www.landwirtschaft-

mv.de/cms2/LFA_prod/LFA/content/de/Fachinformationen/Tierproduktion/Milcherzeugung

/3_4_and_6_milking/methods_3_4_6_milking.pdf.

SUDERINTA: ………………………

...............................tyrimų priežiūros komisijos

pirmininkas

2014 m. ……………………mėn. …..d.
http://www.landwirtschaft-mv.de/cms2/LFA_prod/LFA/content/de/Fachinformationen/Tierproduktion/Milcherzeugung/3_4_and_6_milking/methods_3_4_6_milking.pdfhttp://www.landwirtschaft-mv.de/cms2/LFA_prod/LFA/content/de/Fachinformationen/Tierproduktion/Milcherzeugung/3_4_and_6_milking/methods_3_4_6_milking.pdfhttp://www.landwirtschaft-mv.de/cms2/LFA_prod/LFA/content/de/Fachinformationen/Tierproduktion/Milcherzeugung/3_4_and_6_milking/methods_3_4_6_milking.pdf

new Į duomenų bazę įtraukta 14 189 įrašų (5 736 – kuršėnų...

Documents