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寒地养殖
Cold farming

北京地区夏季体温变化对奶牛泌乳性能的影响分析?

摘自:黑龙江畜牧兽医杂志社发布时间:2018-01-15作者:admin浏览次数:156

    中国荷斯坦牛具有耐寒怕热的特性,其舒适的环境温度范围为5~25℃[1]。当外界的温度超过奶牛本身的适应能力,物理调节不能维持自身的热平衡,机体发生一系列的生理、生化以及内分泌功能的变化,即产生热应激[2]。大量研究表明,热应激会降低奶牛产奶量,改变乳成分[3]。这些研究大都以环境温度、湿度变化确定奶牛热应激情况,探讨季节、温湿度指数变化对奶牛生产性能的影响。直肠温度是评估奶牛舒适度和对不良环境适应性的重要生理参数[4],但是直接探讨奶牛体温变化对产奶量和乳成分影响的研究较少。因此,本研究通过测定夏季热应激状态下奶牛上午和下午的直肠温度(RT),探究奶牛直肠温度的变化对产奶量和乳成分的影响。
      1 材料和方法
      1.1 数据来源
  本研究数据来自北京郊区西北、西南、东部5个奶牛场,由中国农业大学牛百科团队成员于2014年7月28日—8月14日和2015年7月11日—8月4日期间集中测定。各牛场奶牛生产性能数据由北京市奶牛生产性能测定中心提供。5个牛场中的牛群均由中国荷斯坦牛组成,经查无发病记录。
      1.2 测定方法
      1.2.1 直肠温度 对牛舍内的牛群每天上午和下午分别测定一次直肠温度,为尽量减小环境温湿度改变导致的牛群体温变化,上午和下午直肠温度测定分别在7:30—10:00和14:00—17:00之间完成。测量时将电子体温计插入奶牛直肠约10cm,约15s后拔出读取结果(精确至0.1℃)。每个牛群连续测定2d,选用其中1d的数据用作分析。
     1.2.2 体况评分 奶牛体况评分(BCS)参考《奶牛信号》中的体况评分标准,测定前对评分人员进行专业训练。测定时,由2名学生在互不影响的前提下同时对同一头奶牛评分,两人评分差值≤0.5分记为有效,否则重新评定。BCS最终取两人评分均值。
     1.3 数据的统计与分析
     1.3.1 数据的整理 首先,对每头牛所有的数据进行合并整理,剔除如下数据:1)同一天内直肠温度测定不足2次的个体数据,直肠温度异常的个体数据;2)无2人同时进行BCS测定的个体数据;3)DHI报告中测定日奶量、校正奶量、乳脂率、乳蛋白率数据缺失,泌乳天数大于330d的个体的数据。经过筛选,共保留1691头泌乳母牛数据用于研究不同因素对牛产奶量和乳成分的影响。校正奶量是对抽样值奶量进行校正,将实际产量校正到产奶天数为150d,乳脂率为3.5%、乳蛋白率为3.2%、头胎牛占30%、二胎牛占20%、三胎及三胎以上牛占50%,便于比较测定群之间的产量和水平[5]。
  由于不同年份测定的牛场分布不均,故将测定年份和场影响效应合并(简称年场效应),共分为7个
水平(见表1)。胎次共划分为5个水平,分别是1胎、2胎、3胎、4胎、5胎及以上(≥5)。泌乳阶段分为5个阶段:1~50d(阶段Ⅰ)、51~100d(阶段Ⅱ)、101~200d(阶段Ⅲ)、201~300d(阶段Ⅳ)、301~330d(阶段Ⅴ)。

       1.3.2 统计方法 数据采用SAS8.2GLM过程进行分析,采用Duncan’s检验进行多重比较(显著水平为0.05)。校正奶量的影响因素分析采用以下固定模型:Hij=μ+YFi+b1△RT+b2△RT2 +b3RT2 +b4BCS+b5BCS2+eij (模型1)模型1中:Hij为校正奶量,μ为总体平均,YFi为年场效应,b1~b5为对应协变量的回归系数,△RT为上午下午直肠温度差(下文简称直肠温度差)的一次项,△RT2为直肠温度差的二次项,RT2 为下午直肠温度的一次项,BCS为体况评分的一次项,BCS2为体况评分的二次项,eij为随机残差。
奶牛测定日产奶量(简称日奶量)的影响因素分析采用以下固定模型:Yijkl=μ+YFi+Pj+Sk +Pj×Sk +b1△RT+b2△RT2+b3RT2+b4BCS+b5BCS2+eijkl (模型2)模型2中:Yijkl为日奶量,μ,YFi,△RT,△RT2,RT2,BCS,BCS2,b1~b5的含义同模型1,Pj为胎次效应,Sk为泌乳阶段效应,Pj×Sk为胎次与泌乳阶段互作效应,eijkl为随机残差。乳脂率影响因素分析采用以下固定模型:Fpijkl=μ+YFi+Pj+Sk+Pj×Sk+b1△RT+b2△RT2+b3RT2+b4BCS+eijkl (模型3)模型3中:Fpijkl为乳脂率,μ,YFi,△RT,△RT2,RT2,BCS,b1 ~b4 的含义同模型1,Pj,Sk,PjSk,eijkl的含义同模型2。
      乳蛋白率影响因素分析采用以下固定模型:Ppijkl=μ+YFi+Pj+Sk +b1△RT+b2△RT2 +b3RT2+b4BCS+eijkl (模型4)模型4中:Ppijkl为乳蛋白率,μ,YFi,△RT,△RT2,RT2,BCS,b1~b4的含义同模型1,Pj,Sk,eijkl的的含义同模型2。
      乳蛋白率影响因素分析采用以下固定模型:Ppijkl=μ+YFi+Pj+Sk +b1△RT+b2△RT2 +b3RT2+b4BCS+eijkl (模型4)模型4中:Ppijkl为乳蛋白率,μ,YFi,△RT,△RT2,RT2,BCS,b1~b4的含义同模型1,Pj,Sk,eijkl的含义同模型2。
      脂蛋比(乳脂率与乳蛋白率的比值)影响因素分析采用以下固定模型:PFpijkl=μ+YFi+Pj+Sk+Pj×Sk+b1△RT+b2△RT2+b3RT2+b4RT22+b5BCS+eijkl (模型5)模型5中:PFpijkl为脂蛋比,μ,YFi,△RT,△RT2,RT2,BCS,b1 ~b5 的含义同模型1,Pj,Sk,PjSk,eijkl的含义同模型2,RT22
为下午直肠温度的二次项。以上模型中两两互作不显著的效应已剔除,仅保留显著的互作加入模型进行分析;由于数据有限不考虑三因子互作。
      2 结果与分析
      2.1 产奶量影响因素分析
  利用模型1、模型2分别对校正奶量和日奶量的影响因素进行分析,结果表明,年场效应对校正奶量
和日奶量都有极显著(P<0.01)的影响,胎次、泌乳阶段、胎次与泌乳阶段的互作效应对日奶量有极显著(P<0.01)的影响。不同年场、胎次、泌乳阶段、直肠温度及BCS对校正奶量和日奶量的影响见表2。
  由表2数据经分析可知:随着奶牛胎次的增加,日奶量呈现先增大后减小的趋势,2胎时最大,5胎及以上时最小,极差为3.53kg,2胎、3胎、4胎之间日奶量差异不显著(P≥0.05)。随着奶牛泌乳阶段的推移,日奶量呈现先增大后减小的趋势,第Ⅱ阶段最大,第Ⅴ阶段最小,极差为10.46kg。除第Ⅰ阶段与第Ⅲ阶段之间没有显著差异(P≥0.05)外,其他各阶段两两之间差异显著(P<0.05)。
  经协方差检验分析可知:△RT、BCS对校正奶量和日奶量影响均不显著(P≥0.05);△RT2对校正奶量有极显著(P<0.01)影响,对日奶量有显著(P<0.05)影响;RT2的范围为37.6~41.6℃,对校正奶量和日奶量均有极显著(P<0.01)影响,回归系数估计值分别为-3.01±0.72、-1.71±0.50,即RT2每上升1℃,校正奶量和日奶量分别下降3.01kg、1.71kg。BCS2对校正奶量的影响不显著(P≥0.05),对日奶量有极显著影响(P<0.01)。
       2.2 乳成分影响因素分析
       2.2.1 乳脂率影响因素分析 利用模型3对乳脂率的影响因素进行分析,结果表明,年场效应、胎次效应、泌乳阶段效应对乳脂率有极显著的影响(P<0.01),胎次与泌乳阶段的互作效应对乳脂率有显著的影响(P=0.0121,<0.05)。不同年场、胎次、泌乳阶段、直肠温度及BCS对主要乳成分的影响
  不同胎次奶牛乳脂率之间无显著差异(P≥0.05),各胎次中1胎奶牛乳脂率最低,为3.31%。随着泌乳阶段的推移,乳脂率呈现逐渐增大的趋势,第Ⅴ阶段最大,第Ⅰ阶段最小,极差为0.38%。不同年场、胎次、泌乳阶段、直肠温度及BCS对主要乳成分的影响Table3 Theeffectsofdifferentyearsandfarms,parities,lactationstages,注:同一项因子的同列数据肩标不含相同字母表示差异显著(P<0.05),含相同字母表示差异不显著(P≥0.05);表示回归关系极显著(P<0.01),表示回归关系显著(P<0.05),未标表示回归关系不显著(P≥0.05)。乳脂率和乳蛋白率的分析模型中未放入RT2 2,故表中用“-”表示。
  乳脂率对△RT、RT2和BCS回归均极显著(P<0.01),回归系数估计值分别为-0.34±0.06、0.25±0.06、0.15±0.05。△RT的范围为-2.9~3℃,△RT
或RT2 每升高1℃,乳脂率分别减小0.34%、增加0.25%,或BCS增加1分乳脂率增加0.15%;此外,△RT2对乳脂率影响显著(P<0.05)。
      2.2.2 乳蛋白率影响因素分析 利用模型4对乳蛋白率的影响因素进行分析。结果表明,年场效应、胎次效应、泌乳阶段效应对乳蛋白率有极显著(P<0.01)的影响。
  随着奶牛胎次的增加乳蛋白率呈现逐渐减小的趋势,1胎最大,5胎及5胎以上最小,极差为0.19%;相邻两胎次之间乳蛋白率差异不显著(P≥0.05),其他各胎次两两之间差异显著(P<
0.05)。随着奶牛泌乳阶段的推移,乳蛋白率呈现先减小后增大的趋势,第Ⅱ阶段最小,第Ⅴ阶段最大,极差为0.32%;除第Ⅰ阶段和第Ⅱ阶段、第Ⅲ阶段和第Ⅳ阶段之间乳蛋白率差异不显著(P≥0.05)外,其他各泌乳阶段两两之间差异显著(P<0.05)。
  乳蛋白率对△RT、RT2 回归极显著(P<0.01),对BCS回归显著(P=0.0173,<0.05),回归系数估计值分别为0.17±0.03、-0.17±0.03、0.06±
0.02;乳蛋白率对△RT2 回归不显著(P≥0.05)。△RT或RT2 每升高1℃,乳蛋白率分别减小或增加0.17%,体况评分每增加1分,乳蛋白率增加0.06%。
      2.2.3 脂蛋比影响因素分析 利用模型5对脂蛋比的影响因素进行分析,结果表明,年场效应对脂蛋比有极显著的影响(P<0.01),胎次与泌乳阶段的互作效应对脂蛋比有显著的影响(P<0.05),而胎次效应、泌乳阶段效应对脂蛋比的影响不显著(P>0.05)。体温的变化会引起脂蛋比的改变,脂蛋比对△RT回归极显著(P<0.01),脂蛋比对RT2回归显著(P<0.5),回归系数分别为-0.06±0.02、2.84±1.33,即脂蛋比随着RT2的增大而增大,
随着△RT的增大而减小;脂蛋比对△RT2、RT22的回归分别达到极显著(P<0.01)、显著(P<0.05)水平,但回归系数的方向与一次回归方向相反,说明回归关系有极值存在。
      3 讨论
      3.1 产奶量
  本研究结果表明,RT2对日奶量和校正奶量均有极显著影响,奶牛下午直肠温度每升高1℃,校正奶量和日奶量分别减少3.01kg和1.71kg,与有些学者的研究结果(奶牛体温每升高0.55℃,估计产奶量减少1.8kg)和徐伟等[3]的研究结果(下午直肠温度每升高1℃,日奶量降低1.26kg)接近。本研究中△RT2对校正奶量有极显著影响(P<0.01),对日奶量有显著影响(P<0.05),回归系数分别为2.19±0.46、0.72±0.31。日奶量对BCS2回归极显著(P<0.01),回归系数为-1.35±0.42,徐伟等[3]的研究发现日奶量对BCS2回归显著(P=0.0203)。
      3.2 乳成分
  本研究结果表明不同胎次乳脂率没有显著差异,这和J.Gurmessa等[6]的研究结果一致。本研究中乳脂率随着泌乳阶段的推移呈现逐渐减小的趋势,而J.Gurmessa等[6]和W.M.Stoop等[7]报道乳脂率随着泌乳阶段的推移呈现先减小后增大的趋势。在本研究中△RT和RT2对乳脂率均有极显著(P<0.01)影响,回归系数分别为-0.34±0.06、0.25±0.06,随着下午直肠温度的升高乳脂率增加,而随着直肠温度差的增大乳脂率减小,这说明乳脂率变化与奶牛热应激程度有关。有研究表明,随着奶牛热应激程度增加,乳脂率呈现先减小后上升的趋势,在非热应激和严重热应激状态乳脂率都显著高于轻度热应激[8]。H.Tian等[9]指出奶牛热应激时机体动用体脂抵抗应激反应,因此会导致乳脂率升高。
  本研究结果表明,随着奶牛胎次的增加,乳蛋白率逐渐减小,这与常玲玲等[10]的研究结果一致,而在J.Gurmessa等[6]的研究结果中头胎牛的乳蛋白率低于经产牛。本研究结果表明,奶牛乳蛋白率随泌乳阶段的推移呈现先减小后增加的趋势,这与常玲玲等[10]与J.Gurmessa等[6]的研究结果一致,但在J.Gurmessa等[6]的研究结果中不同泌乳阶段乳蛋白率
之间的差异未达到显著水平。本研究结果表明,乳蛋白率对△RT和RT2 回归均极显著(P<0.01),回归系数分别为0.17±0.03、-0.17±0.03,这说明乳蛋白率随着RT2 的升高而降低、△RT的增大而增大。M.L.Rhoads等[11]报道在热应激状态下乳蛋白率下降,而张凡建等[12]的研究结果中随着奶牛热应激程度的增加,乳蛋白率都呈现先减小后增大的趋势。
  本研究发现胎次、泌乳阶段、BCS对脂蛋比无显著影响,说明尽管不同胎次、不同泌乳阶段、不同体况牛奶中乳脂率、乳蛋白率变异较大,但两者的比值相对稳定。L.Yang等[13]也研究发现胎次对脂蛋比没有显著影响,其研究结果中头胎牛脂蛋比最低、二胎牛最高、二胎以后脂蛋比又有下降的趋势,这与本研究结果一致。脂蛋比在适宜范围内(1.08~1.35)表示奶牛的营养供应均衡、代谢平衡[14]。本研究结果脂蛋比对△RT和RT2的一次和二次回归显著或极显著,但回归系数方面相反,也说明脂蛋比存在极值。
  本研究前期就各因素对乳糖率的影响进行分析,但乳糖率对△RT和RT2 的回归效应不显著故未
列出。
      4 结论
  北京地区奶牛直肠温度及直肠温度变化对产奶量、乳蛋白率、乳脂率和脂蛋比都有显著影响,直肠温
度及其变化对乳成分影响较为复杂,还需进一步探究。直肠温度可以作为奶牛热应激反应较好的量化指标,同时与奶牛泌乳性能有密切关系,值得将其作为管理指标,密切监测提高管理效率。

 

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