你能从泌乳曲线中学到很多
发布时间：2014-09-10 来源：中国养殖网
找到方法评估单个牛只的泌乳曲线，或许会告诉我们关于牛群管理方面的很多信息。
一头奶牛能产多少牛奶？这取决于距离上次产犊有多长的时间。这是奶牛管理中非常重要的一块内容，我们都有一个概念，正常的泌乳曲线是什么样：产犊后产量快速增长至泌乳高峰，然后产量逐渐下降直到干奶并为下次产犊做准备。
我们也知道不同的奶牛之间会有差异。有些奶牛在产犊后的奶量增长比其他牛只要快；有些奶牛能够非常平稳地生产很多奶，还有一些奶牛在泌乳后期表现较好。大部分时间我们关注的是一个泌乳期的牛奶产量，当然，牛奶产量要用来支付各种帐单，但是泌乳曲线的差异能告诉我们管理奶牛的水平如何？
泌乳期的多种因素
当我观察一个泌乳期，我关注四件事情：
规模 你可以统计305天的牛奶产量，一年中平均每一天的产奶量或类似的指标。有些奶牛可能或比其他的奶牛生产更多的牛奶，但你必须将泌乳期作为一个整体来进行一个合理的比较。我使用“规模”一词来描述泌乳期大小，若要明确定义，如果规模增长10%，即意味着在这个泌乳期内每天多生产10%的牛奶，同时意味着305天的牛奶产量增长10%。
持续性 或者是从泌乳早期至泌乳结束期间高产的稳定性，这是第二重要的事情。我们希望头胎牛的持续性比经产牛更好，但是在不同的牛群间或单个牛只间也有巨大的差异。所有人都认为这是非常重要的，但是没有标准的方法来衡量它。
在最近的科研论文中，你至少可以找到四种方法来衡量持续性，并且这些方法又是大相径庭的。如果每个人衡量的方式都不相同，那就很难管理。
“坡度”是一个我自己发明的术语，用来描述奶牛产犊后开始泌乳的速度。所有的养牛人都知道，有些新产牛开始泌乳的速度比其他牛只快。我们如何对待围产期奶牛，这对于奶牛产后泌乳有很大的影响，所以按道理说，如果我们能制定出一个一致的方法来衡量，我们就会有一个监测围产期奶牛管理的工具。由于开始泌乳的速度发生在一个相当短的时间内，它对总产量不会有太大的影响，但它可以告诉我们一些有关新产牛管理的事情，以及会对盈利能力有着非常大的影响。
连贯性 在一个泌乳期内的“连贯性”是最后一个重要指标。我们知道奶产量降低了，又回来了，又降低了。牛奶产量不仅仅是用来支付帐单，还能告诉我们有关奶牛健康和福利的很多事情。如果你的牛群中有很多牛的奶产量大幅波动，可能你做错了一些事情。问题又来了，如何来评估它，特别是泌乳期的第一个阶段，即泌乳曲线快速上涨期。
这些就是我称之为泌乳期的四个要素。作为一个33年的执业兽医，我敢肯定，这些因素会受到我们管理个体奶牛和牛群方式的影响。现在，我可以证明这一点。我主导研发了MilkBot泌乳模型，是一种可重复且比较稳定地定量研究一个泌乳曲线的规模和形状。我们可以把它视为一个黑匣子，可以使用测试当天的数据来计算泌乳期的规模、持续性、坡度和连贯性。
我想了解不同的牛群中有多少泌乳曲线的形状是不同的。我曾登录一个有关DHIA数据的大型数据库，在这个成千上万的牛群名单中，我选择了包括50个连续完整的泌乳期的牛群，每个牛群都属于同一胎次和来自同一牛场。我在随机选择的21个牛群中观察了一个青年母牛组及一个成母牛组，计算出每个组中每个泌乳胎次的MilkBot参数，然后找出不同牛群在统计学上的差异性。这项研究最近发表在一个可公开浏览的期刊上：PeerJ。
泌乳曲线大不相同
结果显示，在牛群及同一胎次之间，泌乳曲线的形状和持续性很不相同的。即使是观察小到50个泌乳期的牛群数据，也没有两个牛群是相似的，并且通常在统计上有非常大的差异性。这就告诉我们，我们管理奶牛的水平如何，不仅影响泌乳曲线的大小，还会影响泌乳曲线的形状和持续性。截至目前，我们对于具体的原因及对于泌乳期的影响却知之甚少。
人们很容易看到，奶牛所面临的问题，或者我们在饲养她们时所面临的问题——往往与泌乳阶段相关。近年来，人们对于围产期的管理已有了极大的关注，因为有明显的事实表明，如果泌乳期没有一个很好的开始，通常不会有很好的结果。难道这还没有显示出泌乳曲线坡度的价值吗？
同样，我们倾向于将乳房炎问题划分为急性感染和慢性乳房炎。慢性乳房炎会影响持续性，这可能是一个合理的猜测。如果我们能足够精确地评估它，急性感染将会影响泌乳的连贯性。这可能将表现在数周或数月的牛奶产量在泌乳曲线之下，通过各种各样的计算策略都可以发现这些问题。
怀孕会降低产奶量？不是特别多，但MilkBot应提高方法的精确度来检测泌乳曲线的微小变化。问题的关键在于，通过定义泌乳曲线形状的四个具体要素，理论上将会更容易地发现哪个因素可能会影响哪个或哪些因素，然后我们就可以收集数据来支持或反对这一理论。
最近，另一个由Miel Hostens发表在奶牛科学期刊上的报道：代谢性疾病对产奶量的影响。也解释了这一点。如果只关注305天产奶量，没有统计上显着的影响（牛群），但要是关注泌乳期的具体方面，就有许多统计上显着的相关关系。例如，围产期的代谢性疾病影响了奶牛产后的泌乳速度，如果围产期有良好的管理，就会在产奶的持续性上有一个补偿性的收益，导致305天总的产奶量没有大的变化。显然，这些都是很复杂的关系，还需要我们继续研究学习。