Россия
Аннотация. Целью исследований явилось изучение показателей молокоотдачи высокопродуктивных коров, корреляционной зависимости параметров доения от междоильных промежутков времени доения и их физиологических взаимосвязей при роботизированном доении животных. Методы. Исследования проведены на коровах колхоза имени Ленина Московской области, сформирована база данных по 5416 индивидуальным доениям коров из программы «СЕЛЭКС» с учетом признаков доения (молокоотдачи, разового удоя, длительности доения, разных возрастных периодов и др.). Результаты и практическая значимость. Представлены результаты оценки молокоотдачи у высокопродуктивных коров при роботизированном доении, отмечено значение важнейших параметров и факторов, влияющих на скорость молокоотдачи. Пик молочной продуктивности у первотелок пришелся на третий месяц после отела, а у половозрастных коров – на второй месяц. Разница в удоях между возрастными группами в первый месяц лактации ставила 37 %, а во второй – 20 %. Длительность доения находится в тесной связи с количеством молока в удое, более проявляется у первотелок: в отдельные месяцы лактации величина удоя определяла более 66 % вариаций продолжительности доения. При роботизированном доении средняя скорость молокоотдачи была в пределах 2,4–2,7 кг/мин, в первые два месяца лактации скорость молокоотдачи была существенно ниже, а после третьего месяца – даже выше средней по лактации. Величина разовых удоев в первую треть лактации слабо коррелировала с длительностью интервалов времени между доениями, но тесно – со скоростью секреции молока. При разовых удоях 9–10 кг оптимальный промежуток времени между началом обработки сосков и подключением аппарата составляет 131–152 секунды. Научная новизна. Впервые были изучены особенности важнейших показателей молокоотдачи по месяцам лактации высокопродуктивных молочных коров, их взаимосвязи, влияния на них возраста коров и длительности подготовки к доению.
роботизированное доение, скорость молокоотдачи, длительность доения, разовые удои, стадии лактации, междоильные интервалы
1. Баркова А. С., Шурманова Е. И. Оценка влияния роботизированной системы доения на состояние молочной железы высокопродуктивных коров // Ученые записки УО ВГАВМ. 2017. Т. 53. Вып. 2. С. 166-169.
2. Донник И.М., Лоретц О. Г. Влияние технологии доения на молочную продуктивность и качество молока коров // Аграрный вестник Урала. 2014. № 12 (130). С. 13-16.
3. Тяпугин Е. А., Тяпугин С. Е., Углин В. К. [и др.] Особенности роботизированной технологии доения высокопродуктивных коров на современных комплексах // Достижения науки и техники АПК. 2015. № 2. С. 57-58.
4. Тараторкин В. М., Самарханов Т. Г., Абрашкин П. А. Роботизация молочного скотоводства - устойчивый тренд // Эффективное животноводство. 2017. № 1. С. 9-13.
5. Трофимов А. Ф., Тимошенко В. Н., Музыка А. А. [и др.] Использование роботизированных доильных установок - преимущества и проблемы // Вестник Сумского национального аграрного университета. 2014. № 2-2. С. 208-212.
6. Санова З. С., Мазуров В. Н., Джумаева Н. Е. Влиянние разных технологий доения коров на молочную продуктивность и качество молока в условиях Калужской области // Таврический научный обозреватель. 2016. № 5 (10). С. 64-69.
7. Горелик О. В., Федосеева Н. А., Киселев Л. Ю., Сойнова О. Л., Санова З. С. Частота доения коров - путь к увеличению молочной продуктивности в условиях роботизированных ферм // Аграрный вестник Урала. 2018. № 11 (178). 2018. С. 27-33.
8. Киселев Л. Ю., Камалов Р. А., Борисов М. Ю., Федосеева Н. А., Санова З. С. Современные технологии роботизированного доения коров // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 3. С. 54-58.
9. Санова З. С., Мазуров В. Н. Генетический прогресс по признакам экстерьера вымени коров разных пород // Владимирский земледелец. 2017. № 3 (81). С. 33-34.
10. Суслов Д. Ю., Воеводин А. В., Холев С. А., Тяпугин С. Е. Современная оценка племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности // Молочное и мясное скотоводство. 2018. № 1. С. 9-12.
11. Мазуров В. Н., Санова З. С. Использование высокотехнологичного оборудования для доения коров в Калужской области // Конструирование, использование и надежность машин сельскохозяйственного назначения: сборник статей национальной научно-практической конференции с международным участием. Брянск, 2017. № 1 (16). С. 10-15.
12. Donnik I. M., Loretts O. G., Shkuratova I. A., Isaeva A. G., Krivonogova А. S. Genetic formation factors of dairy efficiency and quality of cattle milk // Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences. 2017. Vol. 4. No. 11. Pp. 4163-4169.
13. Donnik I. M., Bykova О., Krivonogova A. S., Isaeva A. G., Loretts O. G., Baranova А., Musikhina Н., Romanova А. Biological safety of cows’ milk under the conditions of technogenic agricultural ecosphere when using biologically active substances // International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies. 2019. Vol. 10. No. 2. Pp. 203-209.
14. Gargiulo J. I., Lyons N. A., Kempton K. et al. Physical and economic comparison of pasture-based automatic and conventional milking systems // Journal of Dairy Science. 2020. No. 103 (9). Рр. 8231-8240.
15. Guarin J. F., Paixăo M. G., Ruegg P. L. Association of anatomical characteristics of teats with quarter-level somatic cell count // Journal of Dairy Science. 2017. No. 100 (1). Рр. 643-652.
16. Ferneborg S., Kovac L., Shingfield K., Agenäs S. Effect of increased milking frequency and residual milk removal on milk production and milk fatty acids composition in lactating cows // Journal of Dairy Research. 2017. No. 84 (4). Рр. 453-463.
17. Juhlin L. Cleaning and stimulation of teats in an automated milking rotary. Degree project. Uppsala, 2017. 46 p.
18. Kuhar V. S., Donnik I. M., Kot E. M., Zyryanova T. V., Maslakov V. V., Krivonogov P. S. Mechanisms of production competitiveness increase // Astra Salvensis. 2017. Vol. 2017. Pp. 343-350.
19. Wieland M., Nydam D. V., Heuwieser W. et al. A randomized trial to study the effect of automatic cluster remover setting on milking performance, teat condition, and udder health // Journal of Dairy Science. 2020. No. 103 (4). Рр. 3668-3682.
