CC BY
25
УДК 636.612.6
ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ОПТИМИЗАЦИИ РЕПРОДУКТИВНОСТИ МОЛОЧНЫХ
КОРОВ ПРИАМУРЬЯ
В.В. Михалев, кандидат с.-х. наук Г.Ю. Шишкина, научный сотрудник ФГБНУ ДальНИИМЭСХ E-mail: Oskilko-Galina@mail.ru
Аннотация. Молочная продуктивность коров зависит от значительного ряда факторов, составляющих условия кормления, содержания и технологического обслуживания. Среди основных причин, влияющих на образование молока, можно назвать следующие: порода и происхождение, возраст, живая масса и тип телосложения, время отела, кормление, содержание, технология доения. Молочная продуктивность на 70% определяется уровнем и полноценностью кормления и на 30% - генотипом. Но все это характеризует физиологически полноценных, здоровых животных при позитивных условиях содержания. Молочность особей дойного стада имеет положительную корреляционную зависимость от уровня реализации их репродуктивных функций, которая при оценке продуктивных качеств животных имеет важное хозяйственно-экономическое значение. Наукой и практикой доказано, что молочная продуктивность среднегодовой яловой (не давшей приплода) коровы эквивалентна 0,5 продуктивности дойной (неяловой). Расчеты показывают, что при отсутствии яловых коров в сельхозпредприятиях молочного направления Амурской области ежегодно средняя продуктивность коров могла быть выше на 300-600 кг и достигнуть 6300 кг молока от 1 коровы, соответственно, валовой надой мог увеличиться на 3600 (11,0%). Профилактика бесплодия коров является одним из основных условий, обеспечивающих увеличение производства молока. Математическая модель, созданная по результатам обработки материалов эксперимента, показывает, что фактор «обслуживание» занимает второе место после фактора «кормление». В целях конкретного внедрения в производство результатов выполненных исследований разработаны рекомендации по улучшению влияния основных факторов на оптимизацию репродуктивной функции особей дойного стада. Ключевые слова: плодовитость, факторы, алиментарный, обслуживание, климатический, математическая модель, влияние.
Введение. За последние столетия человечество превратило коров в биологические машины, производящие из растительных кормов в течение одной лактации объемы молока, в 10-15 раз превышающие собственную живую массу [7, 9].
Одним из основных условий, обеспечивающих дальнейшее увеличение отечественного производства продукции животноводства, наряду с укреплением кормовой базы и другими факторами повышения продуктивности животных, является интенсивное воспроизводство стада (профилактика бесплодия и яловости). Получение 85-90 телят от 100 коров в год считается удовлетворительным. Поэтому своевременное оплодотворение всех маток, внедрение новых методов, повышающих плодовитость, в также организация полноценного кормления и содержа-
ния животных должны быть приоритетными мерами [3, 5, 8]. Актуальность темы состоит в снижении издержек производства продуктов скотоводства путем повышения продуктивности животных на основе улучшения кормления, внедрения интенсивных технологий их выращивания, улучшения воспроизводства стада и племенной работы, сокращения яловости молочного поголовья и падежа животных, систематического проведения зооветеринарных мероприятий.
Новизна результатов исследований. В процессе достижения цели исследований выявлены:
- функциональные связи и закономерности изменения плодовитости животных с параметрами особо значимых факторов в виде полиноминального уравнения, решение которого подтверждает степень влияния фак-
торов, содействует выбору мер оптимизации параметров воспроизводства стада;
- причины неэффективности организации, управления и деятельности всех работников в системе обеспечения плодовитости животных, способствующие разработке мер и приемов улучшения менеджмента, отличающегося в своей основе от существующего в данном направлении производства молока.
Методы проведения работ. Уровень продуктивности коров молочного направления и валовое производство молока находятся в значительной зависимости от воспроизводительной способности - свойства животных к размножению, которое оценивается по способности самок приходить в охоту, ову-лировать, оплодотворяться, производить потомство [2] (рисунок 1).
40
35,7
36
37,9
35 30 25 20 15 10
33,1
19
7,1
5,2
28,7 29
22
6,5
4,7
23
6,65,7
22
2012
2013
2015
2014
Валовой надой, тыс.тонн Яловость коров, % Количество коров, тыс. голов Продуктивность за год, тонн/1 корову
Рис. 1. Зависимость производства молока в Приамурье от плодовитости коров
Способность животных давать потомство (плодовитость) зависит от их вида и породы, зависит также от условий кормления и содержания (полноценность кормления, исключающего перекорм до ожирения, микроклимат производственных помещений, моцион и выгул животных). Частая причина временной утраты плодовитости (бесплодия) - пропуск половой охоты и нарушение правил искусственного осеменения (случки). Бесплодие может возникнуть вследствие заболева-
ния половых органов и других систем организма или старения животного. Поэтому каждую корову, не оплодотворившуюся в течение одного месяца после родов, следует считать бесплодной впредь до установления причин и стойкости нарушения плодовитости. Корова, не давшая приплода в течение года, считается яловой. Яловость наносит большой экономический ущерб животноводству и всегда является следствием и признаком нарушения плодовитости животных, т.е. бесплодия. Наблюдается при наличии названных причин бесплодия, а также при отсутствии систематической работы по созданию здоровых маточных стад и повышению плодовитости животных.
Биологический цикл коровы (от отела до отела) при нормальном кормлении и свое-36,9 временном осеменении про-
должается около года. Состоит он из двух периодов -27 лактационного (305 дней) и сухостойного (60 дней). Эти же 365 дней делятся на межплодный (сервис-период - 60-75 дней) и период стельности - около 40 недель. Сервис-период - время от отела да фактического оплодотворения коровы, 2017 является основным цифровым показателем, характеризующим воспроизводительную способность коров. Этот зооветеринарный термин в переводе означает промежуток времени между отелом и последующим оплодотворением, содержащий обязательное обслуживание (сервис) в целях оптимизации процессов предстоящей репродукции и молочной продуктивности коров.
Сервис-период влияет на длительность лактации и имеет прямое воздействие на уровень молочной продуктивности. Он является важнейшим показателем плодовитости (воспроизводства), биологической основой лактации, влияющей на экономическую эффективность производства молока, характеризует руководство работой персонала пред-
6,85 ,7
ч
2016
5
0
приятия (менеджмент) для решения практических задач с целью достижения высоких результатов, являющихся критериями качества управления [9].
Петров Е.Б. и Тараторкин В.М. предлагают причины бесплодия сгруппировать по следующей схеме, отражающей степень влияния на воспроизводство (рис. 2).
Рис. 2. Факторы, влияющие на воспроизводство
По нашему мнению, в современных производственно-экономических условиях известные причины бесплодия можно систематизировать в факторы, особо значимые для уровня репродуктивности, следующим образом: алиментарное бесплодие - алиментарный фактор; климатическое бесплодие -климатический фактор; эксплуатационное, симптоматическое, искусственно приобретенное, врожденное и старческое - фактор «менеджмент», который оказывает влияние и на оба предыдущих фактора.
Основной (результирующей) составляющей фактора «менеджмент», оказывающего преимущественное воздействие на воспроизводство стада (плодовитость маточного поголовья), является эффективность деятельности в данном направлении руководителей, специалистов и всех работников животноводства, решающих задачи профилактики, лечения болезней половых органов и других систем организма, корректной организации и применения искусственного осеменения, других видов обслуживания коров и телок (фактор обслуживания). Показателем, характеризующим его результат, является про-
должительность сервис-периода (время от отела до плодотворного осеменения), дней.
Часть фактора «менеджмент» (определенную составляющую), объединяющую две причины бесплодия - симптоматическое (заболевание половых и других органов животного) и искусственно приобретенное (неправильная организация осеменения вполне здоровых самок, включающая несвоевременное осеменение из-за пропуска охоты и другие нарушения технологии), можно обособить, как фактор «обслуживание», потому что обе причины бесплодия зависят от уровня ежедневного исполнения обязанностей работниками, реализующими требования технологии обеспечения репродуктивных возможностей животных.
Как правило, сложности в практическом решении управленческих задач возникают потому, что различные подразделения (исполнители) одного и того же предприятия могут (не всегда осознано) иметь неоднозначные цели, ответственность за выполнение принимаемых решений и административные полномочия часто рассредоточены по различным структурным единицам, а внешние экономические факторы (условия оплаты труда), от которых зависит результат деятельности, могут содержать элементы неопределенности [4].
Цель исследования - разработка методов и приемов оптимизации технологических параметров особо значимых факторов, влияющих на состояние плодовитости животных, обеспечивающей увеличение продуктивного долголетия коров, объема получения молока и снижение потерь при минимальных издержках производства. Решение задач, обеспечивающее достижение поставленной цели исследования, осуществлялось методами теоретических (обзор информации и патентный поиск; выявление закономерностей, зависимостей и факторов, определяющих эффективность улучшения репродуктивно-сти коров) и экспериментальных исследований (получение и первичная обработка ис-
ходной информации из материалов годовой периодической отчетности предприятий; выбор математической модели процесса; выявление наиболее значимых факторов для оптимизации параметра плодовитости коров, используя математическую модель).
На основании полученных результатов исследований разработаны рекомендации, включающие обоснование эффективных мер оптимизации показателей плодовитости молочных коров, а также методы и приемы улучшения воздействия фактора (обслуживание) на состояние плодовитости, в том числе, мотивацию работников молочного скотоводства на улучшение плодовитости коров без вложения дополнительных финансовых средств.
Экспериментальная база, ход исследования. Для получения исходных данных в целях обеспечения высокого научно обоснованного уровня проводимой НИР и ее результатов, для обоснования принимаемых в процессе исследования решений, а также для использования современных научно-теоретических разработок и исключения дублирования проведено выполнение регламентаци-онного поиска и обзора информации в библиотечных фондах и интернете по следующим направлениям: актуальные тенденции в молочном скотоводстве, факторы, влияющие на эффективность производства молока, влияние показателей воспроизводства дойного стада на уровень его продуктивности и валовое производство молока, факторы, значимые для воспроизводства, зависимость уровня продуктивности коров от эффективности управления воспроизводством стада, математические методы анализа производственных взаимосвязей в сельском хозяйстве, формы организации и оплаты труда участников процесса обеспечения оптимальной плодовитости маточного поголовья.
Экспериментальное исследование - это выявление взаимосвязи между причиной и следствием. По форме проведения различают два вида экспериментов: натуральный -действительное воздействие на реальный объект с целью его диагностирования, и мыслительный, который заключается в ма-
нипулировании не с реальным объектом, а с информацией о нем или с его моделью. Мыслительный эксперимент выполняется на основе информации, полученной статистическим путем из материалов существующей отчетности (годовая и периодическая предприятий, а также специальная и периодическая, проводимые по линии ЦСУ).
Статистические данные отражают явление «после совершения событий» и поэтому не могут подвергаться контролю и преобразованию в процессе их подготовки. Однако их достоверность отражает объективную реальность хозяйственной деятельности предприятий и поэтому имеет гораздо большую практическую ценность.
Для проведения мыслительного эксперимента с целью создания математической модели, характеризующей влияние наиболее существенных факторов: алиментарный -кормление (расход кормов на 1 голову), климатический - условия содержания (моцион) и обслуживание (сервис-период) - на плодовитость коров (выход телят на 100 коров за год), оказывающую преимущественное влияние на результат молочной продуктивности животных одной породы при аналогичных условиях содержания и уровнях кормления, собрана статистическая информация за двух года из отчетов четырех хозяйств одного района Амурской области по следующим показателям (таблица 1).
Разработка математической модели, характеризующей взаимосвязь показателей воспроизводства стада и особо значимых факторов. В производстве для установления и анализа зависимости используются функциональные формы в виде так называемых производственных функций. В широком смысле под производственной функцией можно понимать математическое выражение, которое представляет собой математическую модель многофакторного процесса (или его отдельных сторон), устанавливающую связь между изучаемыми признаками в форме уравнения, что позволяет исчислить ожидаемое значение результата производства в зависимости от действующих на него факторов.
Таблица 1. Статистическая информация
Хозяйство Год Коровы (гол.) Сервис-период, дней/увеличен Среднесуточный Выход телят на 100 коров
наличие осеменено в т.ч. первично отел Моцион, ч Расход, корм.ед/гол.
1 2015 602 1421 638 509 145/65 5 16,9 85
2016 602 1293 548 540 137/57 5 16,7 90
2 2015 630 943 684 484 148/68 3 16,9 77
2016 630 921 644 508 147/67 3 17,0 81
3 2015 405 958 319 209 233/153 3 17,0 52
2016 405 521 246 251 180/100 3 15,7 62
4 2015 346 665 276 262 168/88 5 11,4 71
2016 302 635 223 216 155/75 5 11,0 75
Аналитическое выражение производственных функций дает возможность, во-первых, проанализировать влияние на производственный результат одного или нескольких факторов; во-вторых, определить с помощью приемов математического анализа различные коэффициенты, характеризующие изменения в процессе производства.
Зависимой переменной, наиболее полно характеризующей процесс организации воспроизводства стада, выбран показатель «плодовитость» - выход телят на 100 коров в год, в значительной степени влияющий на результат. На первой стадии отбора на основе качественного анализа выделены наиболее существенные факторы, теоретически влияющие на моделируемый зависимый признак, выбраны уровни их варьирования, выделенные ранжированием результатов, полученных ранее (таблица 2).
Таблица 2. Факторы, влияющие на воспроизводство (плодовитость коров), их условные обозначения и намеченные уровни
Все перечисленные факторы отвечают требованиям управляемости, операционно-сти, однозначности и независимости. Для
анализа влияния отдельных факторов на результат необходимо построить математическую модель исследуемого процесса. В целях реализации всех возможных комбинаций факторов необходимо проведение многофакторного эксперимента, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов. Сущность метода заключается в том, что он позволяет обобщить материалы исследований в виде математической модели и дать им статистическую оценку при значительном сокращении числа опытов по сравнению с однофакторными экспериментами, а также позволяет оценить роль отдельных факторов (независимых переменных) в формировании уровня результативной переменной и в степени ее изменения, выявить наиболее важные и существенные факторы.
В матрице планирования эксперимента используются кодированные значения факторов для упрощения записи условий эксперимента и обработки экспериментальных данных. Для качественных факторов, имеющих два уровня, один уровень (верхний) обозначается (+1), а другой (нижний) - (-1) (часто для упрощения единицы упускаются). В представляемом эксперименте для факторов с непрерывной областью определения, при создании уравнения для натуральных переменных, кодированные значения факторов получили, используя формулу перехода [1, 6]:
где: ху - кодированное значение фактора; Ху - натуральное значение фактора; Ху 0 -натуральное значение основного уровня; -
варьирования
Факторы Обозначение Размерность Уровень варьирования Интервал варьирования (1)
-1 0 +1
Алиментарный, А х: корм. ед/гол 11,0 14,0 17,0 3
Климатический, К х2 моцион, ч 3 4 5 1
Обслуживание, О хэ увеличение с-п, дней 153 105 57 48
интервал варьирования; } - номер фактора.
Преобразованные значения факторов представлены в матрице планирования эксперимента (таблица 3).
Количество опытов в полном факторном эксперименте 2 3 (8) значительно превосхо-
дит число определяемых коэффициентов линейной модели. Сократить количество опытов за счет не очень существенной информации возможно постановкой половины полного факторного эксперимента (полуреплики 2 3 _ 1 ), представленной в таблице 3.
Таблица 3. План полуреплики 2 3 1 при исследовании влияния значимых факторов на уровень _плодовитости коров и результаты опытов_
№ опыта Кодовые значения переменных Результаты
х0 Х1Х2Х3 У У 52
1 + +0,97 + 1 -0,83 + 0,85 0,875 0,0013
1 повтори. +0,90 + 1 -1 0,90
2 + -0,97 + 1 -0,77 + 0,77 0,79 0,0008
2 повторн. -1 + 1 -0,79 0,81
3 + +1 + 1 -1 + 0,52 0,57 0,0050
3 повторн. +0,57 + 1 +0,1 0,62
4 + +0,87 + 1 +0,35 + 0,71 0,73 0,0008
4 повторн. +1 + 1 +0,63 0,75
Ь/ 0,74 3,84 0,99 1,03 X 0,0079
- отношение 61,9 31,9 32,2
Число повторностей опытов - 2
На основании предварительных теоретических исследований, изучения объекта исследования, анализа априорной информации определен общий характер функциональной зависимости репродуктивности особей дойного стада от выбранных значимых факторов. Математической моделью изучения многофакторных взаимодействий было выбрано уравнение регрессии линейного вида: у = а + Ь 1-Х1+Ь2 ■ х2+Ьз ■ Хз, (2) где: у - результат; хь х2, х3 - факторы; Ь 1, Ь 2, Ь 3 - коэффициенты регрессии, характеризующие влияние каждого фактора на исследуемый результат.
Уравнение более компактно можно записать:
у = а + ^ Ь. (3)
Оно отличается от простого уравнения прямой, дополнительными коэффициентами регрессии, число которых определяется числом независимых переменных факторов. Свободный член характеризует начальную ординату плоскости регрессии в этом пространстве. Его величина зависит от единиц измерения у и х ¿. В отличие от свободного члена, который может не иметь самостоятельного значения и конкретного смысла,
остальные коэффициенты регрессии имеют определенный смысл, показывающий, как в среднем изменяется при изменении данного фактора на единицу, при исключении влияния других факторов, входящих в уравнение, и соответствующем изменении не входящих в уравнение факторов, которые корреляционно связаны с данным фактором [1, 6].
Обработка результатов эксперимента: статистический анализ уравнения регрессии.
Для обработки результатов эксперимента вычислены средние значения параметров оптимизаций (зависимых переменных) у двух параллельных опытов по формуле:
- = ^ = з^, (4)
а также их дисперсии по формуле:
52 = (5)
71-1 ' 4 '
где (п - 1) - число степеней свободы, равное количеству опытов минус единица.
Одна степень свободы использована для вычисления среднего. Результаты вычислений вместе с результатами эксперимента представлены в таблице 4.
Проведена проверка однородности выборочных дисперсий по критерию Кохрена -
отношению максимальном к сумме всех дисперсий по формуле:
Ьтах 0,0050
С =
2 о , о о 7 9
= 0,636.
(6)
Экспериментальное значение критерия не превысило табличного 0,999 (для доверительной вероятности р = 99% и числа степеней свободы ^=^1=1), подтвердив гипотезу об однородности дисперсий, что позволило их усреднить по формуле:
52 = (у'«-УВ2 = 0, 00 2 0 . (7)
О7) N(71-1) у '
Определение коэффициентов регрессии проводилось методом наименьших квадратов, при котором для любого числа факторов коэффициенты вычисляются по формуле:
где у = 0,1,2..., к - номер фактора. Ноль записан для вычисления Ъ0, N - число опытов.
В связи с использованием в эксперименте преобразованных значений факторов (таблица 4) вычисление коэффициентов производится через произведение преобразованного значения фактора и значения и алгебраическое сложение полученных значений. Деление результата на число опытов в матрице планирования дает искомый коэффициент: Ъ0 - среднее арифметическое значение параметра оптимизации. Чтобы его получить, необходимо сложить все у и разделить на число опытов.
(9)
N
(8)
(+1)У1+(+1)У2+(-1)Уз+(-1)У4+(+1)Уз+(+1)Уб+(-1)У7+(-1)У8 = 3 84.
8 (+1)у1+(+1)у2+(-1)у3+(-1)у4+(- -1)У5+(- -1)у6+(+1)у7+(- -1)У8
8 (+1)у1+(+1)у2+(+1)у3+(+1)у4+(- -1)У5+(- -1)у6+(-1)у7+(- "1)У8
Ъ1 = ь1 =
Ъ2 =
Ь3 =
Значимость коэффициентов. Проверка значимости каждого коэффициента проводилась по ¿-критерию Стьюдента, для чего всем коэффициентам уравнений составлялось -отношение.
К-
Ъ о = Еу = 0, 7 4;
(10)
= 0,99; (11)
= - 1,03. (12)
Пригодность выбранной модели для верного отражения исследуемого процесса проверялась с использованием критерия Фишера, для чего составлялось дисперсионное отношение:
1 5,
(Ь,-)
(13)
=
52
-•воспр
= =
(у)
0,0016 0,0010
= 1, 6 (14)
где 5(й ) = + Ъу) - квадратичная ошибка коэффициента регрессии, которое сравнивается с табличным для уровня
значимости р - 5% и числа степеней свободы / = N (т - 1) = 7.
В результате проверки установлено, что вычисленные значения ¿-критерия коэффициентов регрессии: Ъ1 = 61,9; Ъ2 = 31,9 и Ъ3 = 32,2 превышают табличное (1,895) при 5% уровне значимости и числе степеней свободы - 7, указанные коэффициенты моделей эксперимента значимы.
Расчетное подтверждение значимости коэффициентов всех независимых переменных определяет форму создания уравнения регрессии (математической модели) исследуемого процесса в следующем виде:
у = 0,74 + 3,84хх + 0,9 9 х2 - 1, 0 3 х3. Проверка адекватности модели.
где - дисперсия адекватности, опре-
деляемая формулой:
Б2 =
аД
"г-1)=1(у; -у;)2 о, оо 79
= 0, 0 0 1 6, (15)
ЛГ-е 5
где е - число значимых коэффициентов в уравнении регрессии;
- дисперсия воспроизводимости, определяемая формулой для двух повторных опытов:
_ _ 2 е 1 (у!д -уд) 2 _ о, о о 79 _
ВОСПр - (у) - ы - д -
0, 0 0 1 0 . (16) Полученное значение Е-критерия - 1,6
Л = з
меньше табличного
при 5% уровне
/2=4'
значимости - 9,1; следовательно, с соответствующей доверительной вероятностью модель, характеризующую влияние факторов на плодовитость коров дойного стада, можно считать адекватной.
Результаты исследований. Производственно-экономическая интерпретация математической модели. Коэффициенты представленного выше уравнения регрессии являются частными производными функции отклика по соответствующим переменным (факторам), влияющим на параметр оптимизации. Величина коэффициента регрессии -количественная мера этого влияния. Чем больше коэффициент, тем сильнее влияет фактор.
В разработанной математической модели оптимизации показателей репродуктивности молочных коров наибольшее влияние на параметр оптимизации проявил фактор -«алиментарный», включающий уровень и нормированность кормления, качественную полноценность (сбалансированность) рациона, обозначенный в эксперименте наиболее значимым и доступным показателем - расход кормовых единиц на 1 корову в сутки, при улучшении всех его составляющих, оказывает позитивное влияние на критерий оптимизации - плодовитость коров.
Климатический фактор, характеризующий микроклимат животноводческих помещений и другие гигиенические условия содержания животных (освещенность, влажность, проветриваемость и др.), а также наличие, регулярность, вид и продолжительность моциона - показатель (часов), взятый в эксперименте за основу данного фактора, также при улучшении положительно воздействует на зависимую переменную математической модели процесса оптимизации плодовитости коров.
Деятельность руководителей, специалистов и других работников животноводства, решающих задачи профилактики, лечения болезней половых органов и других систем организма, правильной организации и применения искусственного осеменения, создания прочих оптимальных условий реализации репродуктивных способностей обслуживаемых животных - фактор «обслуживание» , составляющий значительную часть менеджмента, занимает по величине коэффициента второе место (после кормления) в математической модели, характеризующей
влияние факторов на показатель плодовитости коров. В эксперименте данная независимая переменная обозначена как превышение оптимального сервис-периода (80 дней) в результате дефектного (с изъяном) обслуживания, потому что обе причины бесплодия (симптоматическое и искусственно приобретенное) зависят от уровня ежедневного исполнения обязанностей работниками, реализующими требования технологий обеспечения воспроизводительных возможностей животных.
О характере влияния факторов говорят и знаки коэффициентов. Знак «плюс» свидетельствует о том, что с увеличением значения фактора величина параметра оптимизации растет, а при знаке «минус» убывает. Интерпретация знаков при оптимизации, при которой мы ищем максимум функции отклика y^■max, показывает, что увеличение значений всех факторов, коэффициенты которых имеют знак плюс (Х] - «алиментарный» и - «климатический»), благоприятно, а имеющих знак минус ( - «обслуживание») - неблагоприятно.
Интерпретация адекватной линейной модели, созданной на материалах выполненного эксперимента, устанавливает меру влияния каждого фактора на параметр оптимизации. Наибольшая величина коэффициента регрессии - алиментарного фактора утверждает преобладающую силу влияния уровня и полноценности кормления животных на реализацию их репродуктивных способностей (плодовитость). Знак плюс данного коэффициента свидетельствует о том, что с увеличением (улучшением) значения фактора кормления растет величина результирующего признака (выход телят на 100 коров в год).
Результат воздействия климатического фактора на зависимую переменную характеризует его коэффициент , имеющий меньшую величину и знак «плюс». При наращивании (количественно и качественно) условий содержания коров их плодовитость будет увеличиваться, хоть и несколько слабее, чем от воздействия первого (алиментарного) фактора.
Коэффициент свидетельствует о втором уровне значимости фактора обслуживания, его знак «минус» говорит о понижающем влиянии не самой независимой переменной - фактора «обслуживание», а его численного показателя (превышение оптимального сервис-периода - 80 дней). Для увеличения результативного признака «плодовитость» (выход телят на 100 коров в год) необходимо сокращение показателя фактора обслуживания - сервис-периода до оптимального уровня (80 дней) путем уменьшения до сведения на нет причин симптоматического и искусственно приобретенного бесплодий, что зависит от отношения к своим обязанностям работников, выполняющих требования и правила технологий обеспечения нормального физиологического состояния животных.
Область применения результатов. В целях конкретного использования результатов выполненного исследования разработаны рекомендации по улучшению влияния основных факторов на уровень плодовитости коров, где уделено внимание соответствия фактора «алиментарный» (кормление) периодам и подпериодам биологического цикла коров (от отела до отела) - лактационному (305 дней), состоящему из подпериодов: но-вотельности, в т.ч. молозивного и раздоя (90100 дней), середины (около 100 дней) и завершения лактации, а также сухостойному периоду, включающему подпериод глубоко-стельности (около 10 дней до отела). Каждый из этапов имеет особенные нормы и правила кормления. Фактор «климатический» (условия содержания животных) получил рекомендации по улучшению микроклимата коровников: температура, влажность, газовый состав и движение воздуха, освещенность и др., по организации активного моциона в стойловый период содержания коров.
Уделено внимание выполнению должностных обязанностей всеми специалистами, занимающимися обеспечением реализации репродуктивной функции коров в сфере фактора «обслуживание». Отдельно рекомендован новый метод мотивирования улучшения результатов их деятельности.
Подготовленные рекомендации предназначены для использования производителями молока всех категорий собственности при проектировании, строительстве и реконструкции коровников, при организации оптимального кормопроизводства, при создании эффективного менеджмента, улучшающего факторы, влияющие на уровень репродук-тивности коров.
Выводы. Подготовленный и выполненный эксперимент, в результате обработки материалов которого создана математическая модель, характеризующая влияние основных факторов на результирующую зависимую переменную - плодовитость коров, подтвердил значимость исследуемых условий (факторов: алиментарный, климатический и обслуживание) для снижения уровня яловости коров.
Статистическая обработка результатов мыслительного эксперимента, показавшая значимость, направленность и силу (достоверность) влияния исследованных факторов, подтвердила адекватность полученного уравнения (математической модели), характеризующего зависимость критерия оптимизации - плодовитость коров - от степени влияния вышеназванных факторов (условий). Полученные результаты свидетельствуют о достижении цели проведенного исследования.
Литература:
1. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер и др. М.: Наука, 1976.
2. Арнаутовский И.Д. Краткий словарь генетических, селекционных и биотехнологических терминов в животноводстве. Благовещенск: ДальГАУ, 2008. 173 с.
3. Борьба с бесплодием крупного рогатого скота / Г. Сидоренко и др. Благовещенск, 1974. 50 с.
4. Вагнер Г. Основы исследования операций. М., 1972.
5. Данкверт С.А. Стабилизация и развитие животноводства России. М. 2003. 362 с.
6. Емельянов А.М. Элементы математической обработки и планирования инженерного эксперимента. Благовещенск: БСХИ, 1984. 63 с.
7. Концепция сохранения продуктивного здоровья коров в условиях Амурской области / Ю. Гаврилов и др. Благовещенск: ДальЗНИВИ, 2010. 17 с.
8. Методические указания по искусственному осеменению коров и телок / А. Гавриков и др. М., 2009.
9. Петров Е.Б. Основные технологические параметры современной технологии производства молока на животноводческих комплексах (фермах). М., 2007.
Literatura:
1. Planirovanie ehksperimenta pri poiske optimal'nyh us-lovij / YU.P. Adler i dr. M.: Nauka, 1976.
2. Arnautovskij I.D. Kratkij slovar' geneticheskih, selekci-onnyh i biotekhnologicheskih terminov v zhivotnovod-stve. Blagoveshchensk: Dal'GAU, 2008. 173 s.
3. Bor'ba s besplodiem krupnogo rogatogo skota / G. Si-dorenko i dr. Blagoveshchensk, 1974. 50 s.
4. Vagner G. Osnovy issledovaniya operacij. M., 1972.
5. Dankvert S.A. Stabilizaciya i razvitie zhivotnovodstva Rossii. M. 2003. 362 s.
6. Emel'yanov A.M. EHlementy matematicheskoj obra-botki i planirovaniya inzhenernogo ehksperimenta. Blagoveshchensk: BSKHI, 1984. 63 s.
7. Koncepciya sohraneniya produktivnogo zdorov'ya ko-rov v usloviyah Amurskoj oblasti / YU. Gavrilov i dr. Blagoveshchensk: Dal'ZNIVI, 2010. 17 s.
8. Metodicheskie ukazaniya po iskusstvennomu oseme-neniyu korov i telok / A. Gavrikov i dr. M., 2009.
9. Petrov E.B. Osnovnye tekhnologicheskie parametry sovremennoj tekhnologii proizvodstva moloka na zhivotnovodcheskih kompleksah (fermah). M., 2007.
THE JUSTIFICATION AND DEVELOPMENT OF AMUR REGION DAIRY COWS REPRODUCTION
OPTIMIZING RECOMMENDATIONS V.V. Mikhalev, candidate of agricultural sciences G.Y. Shishkina, research worker FGBNY Dal'NIIMESH
Abstract. The cows' milk production depends on a significant number of factors making up the conditions of feeding, keeping and technological servicing. Among the main reasons affecting the milk formation are the following: breed and origin, age, live weight and body type, calving time, feeding, keeping, milking technology. Milk production is determined in 70% by the feeding level and value and in 30% - genotype. But all this characterizes the physiologically full-fledged, healthy animals under positive conditions of keeping. Dairy cattle milk content has a positive correlation with their reproductive functions level realization, which at the animals' productive qualities assessing has important economic importance. It had shown by the science and practice that the cow's average annual milk production of infertility cow (haven't its offspring) is equivalent to 0,5 of dairy one (non-infertility cow). The calculations show that at the barren cows absence on the dairy agricultural enterprises of Amur region, the average cows' milk production it could be higher in 300-600 kg and reaches of 6300 kg of milk from every cow, respectively, the total yield it could be increased in 3600 (11,0%). Cows infertility's prevention is one of the main conditions of milk production increasing. The mathematical model created in the results of experimental materials' processing shows that the "service" factor takes the second place after the "feeding" factor. In order to implement the results of this research into industry, have been developed the recommendations for the main factors' on dairy herds reproductive function's optimization impact improving.
Keywords: fertility, factors, alimentary, service, climatic, mathematical model, influence.
