CC BY
191
УДК 637.03
ХАРАКТЕРИСТИКА КАЧЕСТВА МОЛОКА И ЕГО ЗАВИСИМОСТЬ ОТ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ
В.К. Скоркин, доктор с.-х. наук Д.К. Ларкин, кандидат технических наук И.А. Тихомиров, кандидат с.-х. наук В.П. Аксенова, инженер-исследователь
Институт механизации животноводства - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ Е-шаП: vniimzh@mail.ru
Аннотация. Качество молока зависит от многих технологических и технических факторов: технологии содержания, породы животных, типа кормления, способов и средств доения, периода года, природно-климатических и санитарно-гигиенических условий, квалификации работников в хозяйствах и многих других. Влияние некоторых из перечисленных факторов частично поддается управлению и может быть изменено управленческими или технологическими мерами. Но большинство из них носят случайный характер, что приводит к случайным отклонениям показателей качества от ожидаемых величин. Для получения высококачественного молока следует применять систему управления технологическими процессами на основе критических контрольных точек (ККТ). Эффективность системы контроля и управления качеством производимого молока будет зависеть от тщательного анализа всех рисков технологического процесса. Использованы методы математической статистики, включающие изучение функций распределения случайных величин, корреляционный и регрессионный анализ, для обработки результатов анализов проб молока, полученных в лаборатории из 16 хозяйств с общим поголовьем более 15000 коров. Определены плотности распределения отклонений количества соматических клеток и мочевины от математического ожидания, показывающие их случайный характер и соответствие нормальному распределению. Отмечено увеличение количества соматических клеток в молоке в весенне-летний период и наиболее холодные месяцы года.
Ключевые слова: состав молока, контроль качества, факторы риска, кратность доения, период года, соматические клетки, мочевина, жир, белок, лактоза, статистический и корреляционный анализ.
Введение. Состояние продовольственного рынка и обеспечение населения высококачественными продуктами питания всегда были и остаются одними из наиболее актуальных проблем для государства. Мясные и молочные продукты имеют животное происхождение и относятся к источникам полноценных белков, содержащих в значительном количестве и оптимальном соотношении все незаменимые аминокислоты. В состав молока входят свыше 200 различных копонентов. Качество молока оценивают по содержанию белка, жира, лактозы, соматических клеток, мочевины и сухих веществ, доля которых в молоке составляет в среднем 12,5%.
Белок - самый ценный компонент молока. Массовая доля белков в молоке составляет 2,1-5,0%, жира в среднем - 3,8%. Жир синтезируется из кормов, составной частью
которых являются протеины, углеводы и жиры. Углеводы в молоке представлены лактозой - молочным сахаром, содержание которого составляет 4,7%. Содержание макроэлементов в молоке (кальция, фосфора, калия, натрия, магния, серы и хлора) достигает примерно 0,7%, а микроэлементов (марганца, меди, молибдена, кобальта, цинка, магния, железа и других) зависит от рациона, стадии лактации животных и других факторов и составляет не более 0,025%. В состав молока входят также различные витамины, ферменты и гормоны.
Все показатели качества молока являются результатом воздействия многих технологических и технических факторов: технологий содержания, породы животных, типа кормления, способов доения, периода года, природно-климатических и санитарно-гигиени-
ческих условий, квалификации работников в хозяйствах и многих других. Влияние некоторых из перечисленных факторов частично поддается управлению и может быть изменено управленческими или технологическими мерами. Но большинство из них носят случайный характер, что приводит к случайным отклонениям показателей качества от ожидаемых величин. На основании анализа молока определяют ККТ (критические контрольные точки) и степень риска, влияющего на качество молока, на каждом этапе его производства. Перечень возможных факторов риска, возникающих на различных этапах процесса производства молока, включает в себя такие операции, как уборка помещения, раздача кормов, чистка коров, личная гигиена персонала, преддоильная подготовка вымени, способ доения, хранение и транспортировка молока, санитарная обработка оборудования и другие [1].
Методика исследований. Показатели содержания мочевины в молоке свидетельствуют о сбалансированности рациона кормления. Известно, что оптимальным считается диапазон содержания мочевины в молоке от 150 до 300 мг/л. При выходе за пределы этого диапазона ухудшается усвоение кормов и возникают проблемы с осеменением коров.
Содержание белка в молоке показывает уровень обеспеченности энергетической составляющей корма и является энергетическим барометром для стада. Содержание мочевины ниже 150 мг/л молока свидетельствует о существенном дефиците азота в рубце. Это ограничивает активность микроорганизмов рубца, из-за чего снижается потребление корма и, как следствие - молочная продуктивность [2]. Оптимальное содержание мочевины в молоке составляет 250 мг/л. В таблице 1 приведены рекомендации по изменению рациона кормления в зависимости от соотношения содержания белка и мочевины в молоке [2, 3]. Наличие соматических клеток в молоке является индикатором здоровья коров. Высокая концентрация соматических клеток является признаком нарушения секреции молока или заболевания и отрицательно сказывается на продуктивности.
Таблица 1. Рекомендации по изменению рациона _кормления коров_
Белок, % Мочевина, мг/л Рекомендации
Меньше 3,2 Меньше 150 Улучшать качество и количество основного корма, повышать содержание протеина в рационе; не перекармливать коров в конце лактации.
150-300 Улучшать качество и количество основного корма.
Больше 300 Использовать корма, богатые энергией, с высокой долей нерасщепляемого в рубце протеина (кукуруза, сухой жом).
3,2 - 3,6 Меньше 150 Повышать содержание протеина, расщепляемого в рубце.
150-300 Кормление сбалансировано.
Больше 300 Снизить содержание в кормах расщепляемого в рубце протеина.
Больше 3,60 Меньше 150 В последний период лактации снизить количество концентратов, кукурузного силоса; использовать корм с высокой долей содержания нерасщепляемого в рубце протеина.
150-300 В последний период лактации снизить количество концентратов и кукурузного силоса, повысить содержание сена.
Больше 300 В последний период лактации снизить количество концентратов, сырого протеина и кукурузного силоса.
Продуктивность коров и количество соматических клеток в молоке находятся в обратно пропорциональной зависимости: чем выше число соматических клеток, тем ниже удой. Считается, что при количестве соматических клеток до 300 тыс./мл снижения продуктивности не наблюдается. По данным За-копайло В.А., продуктивность коров снижается на 3-5% при количестве клеток от 200 до 400 тыс/мл, на 17-20% при их количестве более 1000 тыс/мл и примерно на 30% при количестве более 2000 тыс/мл [4].
Специалисты хозяйств зачастую недооценивают потери, связанные с высоким содержанием соматических клеток в молоке, так как внешне молоко выглядит доброкачественным, а потерям удоя, которые в это время наблюдаются, находят другие объяснения. В то же время, результаты исследова-
нии показывают, что снижение продуктивности коров в связи с повышенным содержанием соматических клеток в молоке весьма существенно (табл. 2), [5].
Таблица 2. Потери молочной продуктивности в зависимости от концентрации соматических клеток в молоке
Количество соматических Потери молочной
клеток в молоке (тыс/мл) продуктивности, %
200 0
500 6
1000 18
1500 29
По данным отечественных и зарубежных ученых, показатель удоя только на 25% обусловлен генетическими факторами и на 75% - прочими, из которых 35% составляют условия кормления и содержания, 25% - состояние здоровья животного и 15% - возраст и сезон лактации [4].
По результатам предварительнои обработки анализов проб молока наблюдаются большие расхождения значении параметров качества молока не только для разных хо-зяиств с различными технологиями производства, но и для одного хозяиства в течение года, что свидетельствует о случаином характере распределения этих показателей, зависящем от множества внешних факторов.
Для определения влияния некоторых факторов риска, статистики распределения показателей качества молока, характера отклонения тех или иных показателей от математического ожидания, статистического веса результатов анализа и какой-либо зависимости их от внешних факторов или между собой использованы методы математической статистики, включающие исследование функций распределения случайных величин, корреляционный и регрессионный анализ [6, 7, 8]. Для статистической обработки были использованы экспериментальные данные анализов проб молока, полученные в сертифицированной лаборатории ИМЖ с помощью прибора CombiFoss™ FT+, объединяющего МП^сап™ FT+ и Fossomatic™ FC. Подсчет количества соматических клеток выполняет прибор Fossomatic FC, а MilkoScan FT+ оп-
ределяет содержание мочевины, жира, белка и жирных кислот. Результаты анализов проб молока, взятых от каждой коровы в разных хозяйствах и группах животных, полученные в лаборатории из 16 различных хозяйств с общим поголовьем более 15000 коров, в течение нескольких лет обрабатывались и систематизировались с применением методов математической статистики. Цель обработки - определение влияния различных факторов на основные показатели качества молока.
Результаты исследований. Большинство случайных величин подчиняются закону нормального распределения. График плотности нормального распределения /(х) называется нормальной кривой или кривой Гаусса и представляет собой плавную кривую, симметричную относительно прямой х = М(х), где М(х) - математическое ожидание случайной величины, которое в данном случае является средним арифметическим значением результатов анализа того или иного параметра качества молока.
Следовательно, для проверки случайности полученных результатов необходимо определить, подчиняется ли какая-либо величина закону нормального распределения, плотность которого выражается формулой:
1
/ (X) =
^-42
е
-(х-М (х ))2 /(2 8X2)
П
(1)
В качестве примера такой проверки была определена плотность распределения отклонений количества соматических клеток от среднего значения в соответствии с формулой (1) по результатам всех анализов молока отдельно для одной фермы и по всем обследованным хозяйствам.
График полученных зависимостей (рис. 1) полностью соответствуют кривой Гаусса, что свидетельствует о случайности величины и ее нормальном распределении. Дальнейший анализ показал, что не только количество соматических клеток, но и все остальные экспериментальные показатели качества молока имеют нормальный характер распределения, а их плотности полностью определяются кривой Гаусса.
0.01'
0.009-
* 0.008-
s
<u 0,007-
(i)
d. <u 0.006-
с
0.005
LL
¡a 0.004
о
0.003-
с
0.002-
0.001 -
Г-
! i \ - V \
i
\
\
\
\
\
4
-200
-100 0 100
Отклонение от среднего, тыс./мл
200
Рис. 1. Плотность распределения отклонений количества соматических клеток от среднего значения по всем хозяйствам
Для определения каких-либо зависимостей между полученными экспериментально показателями качества молока выполнен корреляционный анализ, заключающийся в определении коэффициентов корреляции между различными экспериментально определенными критериями качества.
Коэффициент корреляции между экспериментальными величинами х^ и у1 определяется по формуле: [6, 7]
Ё (Х " xcp ) • (Уг - Уср )
R =
(2)
S, =
Ё (Хг - xcp )
^y =
Ё (Уг - Уср )2
(n -1)
(3)
(п -1)
Подставляя значения 8х и 8у в выражение (2), получим более простую для вычисления корреляционного коэффициента формулу:
Ё (Хг - Хр ) ^ (У г - Уср )
R =
II
(4)
Ё (Хг - Хср )2 •Ё (Уг - Уср У
Согласно математической статистике, если коэффициент корреляции равен по модулю единице, то между случайными величинами существует линейная зависимость. Если же он равен нулю, то случайные величины независимы. Промежуточные значения говорят о том, что две выборки коррелируют в некоторой степени.
По приведенным выражениям был выполнен корреляционный анализ экспериментальных значений показателей качества молока (усредненных по обследованным фермам). Корреляционный коэффициент определялся попарно для различных характеристик. Результаты анализа за три года приведены в таблице 3.
Таблица 3. Значения коэффициента корреляции показателей качества молока
(П - 1) • ^ • S У
где n - количество обрабатываемых значений; xt и yt - численные значения экспериментальных величин; xcp и ycp - их средние арифметические значения; Sx и Sy - среднеквадратичные отклонения исследуемых величин от математического ожидания (среднего значения), которые определяются по формулам:
Показатели качества Коэффициент корреляции по годам обследования Среднее значение
2013 2014 2015
Мочевина-белок 0,132 0,102 0,546 0,260
Мочевина- соматические клетки 0,479 0,179 0,352 0,337
Соматические клетки-белок 0,352 0,482 0,085 0,306
Жир - белок 0,492 0,888 0,446 0,609
Жир - лактоза 0,504 0,086 0,925 0,505
Белок - лактоза 0,621 0,224 - 0,423
Анализ средних значений коэффициентов корреляции показывает, что к взаимозависимым парам можно отнести следующие: «жир -белок», «жир-лактоза» и с некоторым допущением «белок-лактоза». Как видно из таблицы, более других показателей коррелируют жир и белок, что наглядно показано на рисунке 2, где представлено изменение средних значений содержания жира и белка в молоке в течение года (номера на оси абсцисс соответствуют месяцам года). Несмотря на случайный характер и большой разброс количества соматических клеток в молоке и разнообразие различных факторов, влияющих на состояние коров и качество молока в каждом хозяйстве, можно выделить влияние технологий и условий содержания на величину этого важного показателя.
n
2
1
Рис. 2. Изменение средних значений содержания жира и белка в молоке в течение года
Анализ средних (по хозяйствам) значений количества соматических клеток по технологии и способу доения (рис. 3, 4) показывает, что доение в доильном зале (как в среднем, так и в течение года) обеспечивает более качественное молоко по сравнению с доением в молокопровод. Результаты анализов показывают, что на количество соматических клеток в молоке влияет не только способ доения, но и кратность его в сутки. На рисунке 5 приведена диаграмма изменения содержания соматических клеток при различной кратности доения коров.
В среднем, количество соматических клеток при двукратном доении почти в 3 раза превышает их количество при трехкратном доении. Приведенные результаты согласуются с выводами работ, где отмечается, что трехкратное доение, независимо от системы содержания, повышает удой за лактацию от 15 до 18% и оказывает влияние на качество молока [9, 10].
Рис. 3. Влияние технологии и способа доения на содержание соматических клеток в молоке в течение года (1 - доение в молокопровод, 2 - доение в доильном зале)
При трехкратном доении за счет снижения числа соматических клеток на 17,4% увеличивается количество молока высшего сорта по сравнению с двукратным доением и на 4,7% - по сравнению с комбинированным доением.
Среднее за год
Рис. 4. Влияние способов доения на среднее содержание соматических клеток в молоке (1 - доение в молокопровод, 2 - доение в доильном зале)
Среднее за 2016 год Рисунок 5. Влияние кратности доения на среднее содержание соматических клеток в молоке
На качественные показатели молока (жир, белок, лактоза) большее влияние оказывает селекционная работа, чем технологические факторы, однако на основании наших исследований можно утверждать, что их содержание в молоке также зависит от кратности доения (рис. 6).
Исследования авторов показывают, что количество соматических клеток в молоке зависит также от способа содержания [11]. По их данным (таблица 4) процент животных, молоко которых содержит менее 200 тыс/мл соматических клеток, в стаде с бес-
привязным содержанием превышает аналогичный показатель стада с привязным содержанием более чем в 4 раза.
Среднее за год Рис. 6. Соотношение среднегодовых значений содержания жира, белка и лактозы в молоке при различной кратности доения
Таблица 4. Процент коров с разным содержанием соматических клеток в молоке при разных
Система содержания Содержание соматических клеток, тыс/мл
< 200 201 - 500 501 - 1000 > 1000
При беспривязной системе содержания, % 30 42 26 2
При привязной системе содержания, % 7 36 47 10
Выводы. Статистическая обработка анализов молока показала, что плотности распределения отклонений количества соматических клеток и других характеристик качества молока от математического ожидания выявляют их случайный характер и соответствие нормальному распределению.
В результате корреляционного анализа экспериментальных значений показателей качества молока отмечена явная корреляция изменения жира и белка в течение года. Доение в доильном зале обеспечивает более качественное молоко по сравнению с доением в молокопровод.
Исследования показали, что количество соматических клеток при двукратном доении почти в три раза превышает их количество по сравнению с трехкратным доением. Отмечено увеличение количества соматических клеток в молоке в весенне-летний период и наиболее холодные месяцы года.
Литература:
1. Инновационная технология контроля качества молока методом анализа результатов лабораторных исследований с применением компьютерной программы / В.К. Скоркин и др. // Вестник ВНИИМЖ. 2017. № 4. С. 154-157.
2. Бабенко Е. О чем говорят жирность и белок молока. URL: https:// www.kormaifakty.com.ua
3. Зачем нужно делать анализ мочевины в молоке? URL: https: //www.bewitech.ru / analiz-mocheviny-v-moloke
4. Закопайло В.А. Характеристика генетических факторов, влияющих на содержание соматических клеток в молоке коров: дис. к. б. н. М., 2011. 104 с.
5. Серянкин А.В., Фуников Ю.В. Правильное кормление - залог высокого качества молока. URL: http:// www.provimi.ru/information/Admin1278919480.php
6. Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки измерений. М.: Наука, 1968. 288 с.
7. Вавилова Г.В. Математическая обработка результатов измерения. Томск, 2013. 167 с.
8. Деминг Э. Новая экономика. М.: Эксмо, 2006.
9. Лоретц О.Г. Влияние технологии содержания и кратности доения на продуктивность коров и качество молока // Аграрный вестник Урала. 2013. № 08. С. 72.
10. Лоретц О.Г. Повышение биоресурсного потенциала КРС и качества молочной продукции при промышленных технологиях содержания и с учетом экологического зонирования территорий: автореф. дис. д. б. н. Екатеринбург, 2014. 39 с.
11. Лоретц О.Г., Барашкин М.И. Повышение качества молока-сырья с использованием принципов ХАССП // Аграрный вестник Урала. 2012. № 8(100). С. 41-42.
Literatura:
1. Innovacionnaya tekhnologiya kontrolya kachestva moloka metodom analiza rezul'tatov laboratornyh issledova-nij s primeneniem komp'yuternoj programmy / V.K. Skor-kin i dr. // Vestnik VNIIMZH. 2017. № 4. S. 154-157.
2. Babenko E. O chem govoryat zhirnost' i belok moloka. URL: https:// www.kormaifakty.com.ua
3. Zachem nuzhno delat' analiz mocheviny v moloke? URL: https: //www.bewitech.ru / analiz-mocheviny-v-mo-loke
4. Zakopajlo V.A. Harakteristika geneticheskih faktorov, vliyayushchih na soderzhanie somaticheskih kletok v moloke korov: dis. k. b. n. M., 2011. 104 s.
5. Seryankin A.V., Funikov YU.V. Pravil'noe kormlenie -zalog vysokogo kachestva moloka. URL: http:// www. provimi.ru/information/Admin1278919480.php
6. Pustyl'nik E.I. Statisticheskie metody analiza i obrabot-ki izmerenij. M.: Nauka, 1968. 288 s.
7. Vavilova G.V. Matematicheskaya obrabotka rezul'tatov izmereniya. Tomsk, 2013. 167 s.
8. Deming EH. Novaya ehkonomika. M.: EHksmo, 2006.
9. Loretc O.G. Vliyanie tekhnologii soderzhaniya i krat-nosti doeniya na produktivnost' korov i kachestvo moloka // Agrarnyj vestnik Urala. 2013. № 08. S. 72.
10. Loretc O.G. Povyshenie bioresursnogo potenciala KRS i kachestva molochnoj produkcii pri promyshlen-nyh tekhnologiyah soderzhaniya i s uchetom ehkologiche-skogo zonirovaniya territorij: avtoref. dis. d. b. n. Ekaterinburg, 2014. 39 s.
11. Loretc O.G., Barashkin M.I. Povyshenie kachestva moloka-syr'ya s ispol'zovaniem principov HASSP // Ag-rarnyj vestnik Urala. 2012. № 8(100). S. 41-42.
MILK QUALITY CHARACTERISTICS AND THEIR DEPENDENCE ON VARIOUS FACTORS V.K. Skorkin, doctor of agricultural sciences D.K. Larkin, candidate of technical sciences I.A. Tihomirov, candidate of agricultural sciences V.P. Aksenova, engineer- researer
Institute of livestock mechanization- filial of the FGBNY FNAC VIM
Abstract. Milk quality depends on many technological and technical factors: keeping technology, animals' breed, type of feeding, ways and tools of milking, season, natural-and-climatic and sanitary-and-hygienic conditions, skill of workers on the farms and many others. The impact of some of these factors is partly controlled and can be changed by management or technological measures. But the most of them are random character, that leads to quality indicators' random deviations from the expected values. To obtain high-quality milk, it should a process control system based on critical control points (KKT) be used. The milk effectiveness quality control and management system will depend on all process risks' careful analysis. The methods of mathematical statistics, including random variables distribution functions' study, correlation and regression analysis, to process the milk samples' results obtained in the laboratory from 16 farms with a total population of more than 15,000 cows are used. The somatic and urea cells' deviations densities of distribution number from the mathematical expectation, showing their random nature and compliance with the normal distribution were determined. The number of milk somatic cells in spring and summer and in the coldest months of the year increasing is noted.
Keywords: milk composition, quality control, factors of risk, milking multiplicity, season, somatic cells, urea, fat, protein, lactose, statistical and correlation analysis.
