黑龙江垦区DHI应用效果分析

针对黑龙江垦区2011~2015年的DHI数据进行统计,从牛群生产管理水平、疾病控制、奶牛繁殖等方面对数据进行分析,测定牧场应用奶牛生产性能测定技术生产水平提高显著:奶牛305d产奶量提高到8514.5kg;体细胞下降到43.03万个/mL;尿素氮为149.1mg/L,牧场以DHI报告为指导,提高了测定牧场饲料种类的多样性;提高了配制TMR全混日粮的准确性;提高了牧场牛奶品质;减少了奶牛营养代谢疾病的发生及乳房炎的发生。     

我省部分奶牛场进行生产性能测定

为促进奶业持续健康发展,指导养殖者科学管理牛群,提高饲养管理水平和经济效益,湖南省奶牛生产性能测定(DHI)中心对全省规模化奶牛养殖场免费提供DHI测定服务。测定牧场有湖南省奶牛原种场、湖南阳光乳业第一牧场、湖南阳光乳业第二牧场、湖南阳光乳业第五牧场、     

DHI报告分析及其在奶牛场日常饲养管理中的应用

DHI报告可以为奶牛场饲养管理提供决策依据,也可以为育种工作提供完整而准确的资料。利用河北省某奶牛场2010年12月～2011年9月的DHI测定数据资料,对牛群的305 d产奶量、乳脂率、乳蛋白率、体细胞计数和胎次等生产性能相关指标进行分析,明确奶牛场日常饲养管理中存在的问题,并提出相应的改进意见,有利于牛群保持较高的生产潜力。结果表明:该牛场牛群平均胎次2胎,平均泌乳天数为243.2 d,牛群整体育种工作失衡;乳脂率和乳蛋白率均随产奶量的增加而降低,牛群的日粮营养结构不合理;体细胞数50万个/mL,牛群乳房炎发生率较高。牛场管理者应对奶牛按产奶水平进行分群管理,适当调整日粮结构,给予平衡的营养日粮;加强牛群的繁殖配种工作,降低奶牛淘汰频率,延长奶牛使用的年限;改善奶牛的饲养环境,加强奶牛在应激期的饲养管理水平以及奶牛乳房炎的检测与防治工作。     

我国推行奶牛生产性能测定的可借鉴模式及对策

奶牛生产性能测定(DHI)是目前世界上最科学、最有效的奶牛生产管理工具。纵观20世纪后半叶全球奶业发展实践经验证明,奶牛群体改良和牧场生产效益提高,60%归功于DHI的推广应用。然而,由于我国奶业发展起步晚、地区发展不均衡、牧场规模差异大等原因,在奶牛生产性能测定项目推进过程中面临诸多问题,2013年我国奶牛参加生产性能测定的比例不足8%。针对我国在推行DHI工作中的困境,从建立完善的第三方DHI运行体系、全面精准的DHI数据积累和深度挖掘、建立细致实干的DHI数据解读与牧场管理推广机构、充分发挥行业协会的作用加强DHI工作各环节的衔接等方面,对奶业发达国家和地区推行DHI的成功经验进行了分析和梳理。在此基础上,从加强对DHI工作的重视程度与顶层设计、出台一揽子政策、建立DHI测定第三方实验室体系、改革现行原料乳定价机制、设立"DHI牵牛工程专项基金"、推进宏量DHI数据的挖掘与共享等方面提出了政策建议,以期为加快推进我国奶牛生产性能测定工作提供借鉴。     

浅谈DHI技术在奶牛业中的应用

DHI（Dairy Herd Improvement）,即奶牛生产性能测定,实际是通过对个体牛个体的数据进行测定,结合牛群的基础资料分析,了解现有的牛群和个体牛的遗传进展,从而改善牛群的质量,提高奶牛生产性能。对参加DHI测定的奶牛,要记录其详细的个体信息,包括系谱、胎次、出生日期、体型外貌、下奶日期、淘汰日期等基础数据,进行统一的整理分析,形成生产性能测定的报告。     

奶牛生产性能测定技术推广应用

<正>2015年在忻州市推广奶牛生产性能测定(DHI)技术,共实施5个县(市、区)的11个奶牛养殖场,涉及存栏牛8184头,其中产奶牛4243头,参加奶牛生产性能测定奶牛3493头,收到了良好的经济效益和社会效益。1技术推广背景奶牛生产性能测定(DHI)技术是通过技术手段对奶牛场个体牛和牛群状况进行科学评估,依据科学手段适时调整奶牛场饲养管理,最大限度发挥奶牛生产潜力,达到奶牛场科学化管理和精细化管理。DHI技术是奶牛场管理和牛群品质提升的基础。通过对DHI技术报告层层剖析,使问题得以     

浅析DHI技术在奶牛育种及生产管理中的应用

DHI（Dairy Herd Improvement）,实际意义是奶牛群体改良,即通过对产奶牛个体的数据测定,结合牛群的基础资料分析,了解现有牛群和个体牛的遗传进展,从而对奶牛群体的生产性能和遗传性能进行综合的评定,找出该群体在育种和生产管理上存在的问题,以便及时解决,这一体系简称DHI。对参加DHI计划的奶牛,要详细记录其个体的谱系、出生年月日、体型外貌、乳量、乳成分、繁殖、疾病、饲养管理情况、淘汰原因、选配计划详细记录,形成性能报表、牛群管理报表,以此为牛场提供管理依据。     

奶牛体细胞评分的变化规律研究

【目的】研究影响奶牛体细胞评分(SCS)的因素,为奶牛体细胞评分性状的遗传分析和乳房炎防治提供依据。【方法】收集2000-10-2009-03西安地区2个奶牛场575头中国荷斯坦牛的10 620条奶牛群改良(DHI)测定记录,应用最小二乘法原理,配合线性固定效应模型,分析了牧场、年份、月份、胎次、泌乳月份等因素对SCS的影响。【结果】不同水平的牧场、年份、月份、胎次、泌乳月份对SCS影响的差异显著性分析表明,生产管理因素显著影响牛群的SCS(P0.05);随着DHI项目的实施,牛群SCS值逐年显著降低(P0.05);夏季高温和冬季低温显著提高SCS值(P0.05);伴随胎次和泌乳月份的增加,SCS不断升高(P0.05)。【结论】通过改善挤奶技术、加强卫生管理等措施,能够降低SCS。在体细胞评分性状的遗传分析中,必须考虑环境和生理因素的效应。     

不同养殖模式及存栏规模牛场奶牛生产性能分析

对山东省86家奶牛群体改良(DHI)参测牛场的生产性能数据进行了综合统计,采用最小二乘分析法探究了养殖模式(规模化牧场和小区)及饲养规模对牛只生产性能是否存在影响,同时比较了近年来不同规模奶牛场生产性能变化情况。结果表明,山东省DHI参测奶牛场以规模化牧场为主,牧场的存栏规模以300～600头最多,其次为300头以下、600～1000头、1000头以上。不同养殖模式和养殖规模牛场之间在各项生产性能指标上存在显著差异(P<0.05):牧场养殖模式下牛群平均胎次、生奶产量和质量水平显著高于小区模式;不同养殖规模牛场生产性能比较显示,日产奶量、校正奶量和305天奶量均以300头以下牛场为最高(P<0.05),乳脂率以1000头以上牛场为最高(P<0.05),乳蛋白率以600～1000头存栏规模的牛场最高(P<0.05)。从近7年校正奶量变化情况看,存栏600～1000头的奶牛场校正奶量上升趋势最为明显。     

当奶牛遇上“数字饲养员”

<正>AI摄像头、温湿度传感器、智能项圈、电子耳标……人工智能、物联网、大数据系统集成联动,一台台自动化设备在存栏8300余头奶牛的牧场内高效运转。这是江苏农垦优然牧业生态智慧牧场内的一幕,也是该集团推进智慧农业发展的典型场景。大数据管理平台将牧场繁殖、疾病、转群、防疫、营养、DHI、成本等生产数据收集汇总,实现生产管理数字化、流程化、智能化,大幅提高了鲜奶的产量和质量,鲜奶质量优于欧盟标准,牧场成功入选2022年智慧江苏重点工程。     

奶牛乳与血液中酮病预警新指标的研究

[目的]酮病是高产奶牛常发的代谢性疾病，本试验旨在通过分析奶牛泌乳早期的生产性能DHI(奶牛群体改良)以及外周血的血细胞成分分析数据，阐明酮病发生与以上指标的相关性，及早预警牧场牛群酮病的发展。[方法]连续3年(2018—2020年)追踪江苏省境内某规模化牧场高产奶牛产后前3个月酮病高发期的生产性能数据，筛选出25头健康和20头酮病奶牛，进一步采集2020年产后第1个月的外周血进行血细胞分析；通过二元Logistic回归模型分析各指标对酮病的预警作用，通过受试者工作特征(ROC)分析确定各指标对酮病的预警值。[结果]奶牛生产性能的回归分析结果显示：乳脂率与酮病显著正相关，乳糖率与酮病显著负相关；奶牛血细胞成分分析结果表明：淋巴细胞数和嗜酸性粒细胞数是与酮病正相关的指标；进一步相关分析发现：鲜牛乳中乳脂率和血液中淋巴细胞数两项联合指标对奶牛酮病具有显著的预警作用，其中乳脂率的最佳分界值为4.21%,淋巴细胞数的最佳分界值为4.815×10⁹ L^-1。[结论]生鲜奶中的乳脂率和外周血中的淋巴细胞数可作为奶牛产后发生酮病的预警依据，用于指导牧场及时...     

奶牛生产性能测定技术(DHI)在辽宁的应用

正奶牛生产性能测定技术(DHI,Dairy Herd Improvement的缩写)又称奶牛群体改良,是一套完整的生产记录和管理体系。通过测定奶牛的乳脂肪、乳蛋白、尿素氮、体细胞数等指标,结合奶牛的基础档案资料进行DHI报告分析,对奶牛场的个体和牛群的生产和遗传性能进行综合评定,查找奶牛生产管理和育种方面的问题,适时调整奶牛场饲养管理措施,挖掘奶牛生产潜能,提高奶牛生产水平和经济效益。该技术是世界普遍采用的奶牛育种和生产管理先进技术。     

集约化奶牛场泌乳数字化管理系统研究

 【目的】为牛群品种改良（DHI）和奶牛精细饲养提供系统和完整的产乳数据。【方法】本研究采用Visual Basic 6.0、Access数据库、水晶报表等软件开发技术,结合成母牛的泌乳特性和原奶的质量和卫生检测指标,设计了关系型数据表,开发了集约化奶牛场产乳过程的数字化管理系统。【结果】系统提供的对源数据的录入具有智能性,能对不同性质、不同胎次的个体和群体进行指定时间段上产奶数据的多种统计、分析与图形化处理,能动态产生重要的派生数据如成母牛头天数、成母牛日均产、泌乳牛头天数、泌乳牛日均产等,实现了牛群产乳数据多层面的数据挖掘。【结论】通过系统分析和软件开发技术,在全面实现集约化奶牛场产乳环节的数字化管理 基础上,并与奶牛的营养需要预测与日粮供给相结合,为按个体或群体实施奶牛的精细饲养和品种改良提供了可能。     

湖南省奶牛生产性能测定(DHI)大数据信息管理平台建设初探

为了加强并完善湖南省奶牛生产性能测定(DHI)检测工作的管理,提高DHI在牛场健康计划中的应用,普及DHI并提高奶牛育种水平,分析了湖南省DHI工作中存在的数据繁多分散、相关部门系统信息得不到充分应用等问题,探讨了云技术平台在当前大数据环境下对牛场DHI检测的重要性,运用DHI大数据信息管理平台将大数据与奶牛生产性能测定工作相结合,整合多系统分析数据,利用DHI检测结果对奶牛的繁殖育种、疫病流行、营养配方、市场趋势等进行系统分析。分析结果表明:DHI大数据信息管理平台能有效解决目前牛场管理工作中出现的诸多问题,对牛场的规模化系统管理具有极其重要的意义。     

宁夏某牧场奶牛生产性能测定数据的分析与应用

奶牛生产性能测定(DHI)在现代奶牛场的生产管理中具有重大意义。准确、全面解读DHI报告在解决奶牛场实际问题以及牛群改良中扮演着重要角色。对宁夏某规模化奶牛场荷斯坦奶牛群2017年10月至2018年9月DHI相关指标进行了分析,同时针对出现的问题提出了相应的改进措施,以期使DHI报告在奶牛场的实际生产中发挥重要作用。     

近红外检测分析仪在玉米青贮质量检测的应用

随着现代化奶牛精准营养的需要,为了确保牛奶质量和保障奶牛养殖的健康,提高饲料转化效率,充分发挥新疆在苜蓿干草、全株玉米青贮等奶牛优质饲草料种植的资源优势,实现优质优价,借助近红外检测分析仪在玉米青贮收储过程中实现地头质量检测,通过干物质、蛋白质、淀粉、 ADF、 NDF等营养指标进行检测数据分析,能让牧场收购优质的饲草料,同时对数据进行储存,为不同牛群不同阶段的奶牛养殖提供准确、翔实的科学营养数据,为牧场实现高效健康养殖奠定基础。     

奶牛乳体细胞数变化及影响因素调查

调查分析了大庆地区四个规模化牧场近3年奶牛DHI数据。结果表明,乳体细胞评分均值为5.05(其乳体细胞数均值为49万·mL-1)。75.75%的奶牛个体,其生鲜乳体细胞数小于50万·mL-1。胎次、泌乳阶段、自然月份等因素影响奶牛生鲜乳体细胞数。调查结果为牛场奶牛综合管理及制定科学可行的乳房炎防治措施提供依据。     

利用DHI测定技术改进奶牛场管理的结果分析

在奶牛场选择相同胎次为3胎、平均泌乳日龄为20天、体况相近的泌乳牛100头,分为对照组（进行DHI测定,但在试验过程中不进行任何调整）和试验组（进行DHI测定,根据测定数据及时对牛群进行饲养管理等方面的调整）。研究DHI测定技术改进奶牛场管理对奶牛生产性能、牛奶中体细胞数和乳房炎发病率及潜在奶损失的影响,试验表明：试验组比对照组的胎次泌乳量平均提高了11.4%,差异显著（P〈0.05）;测定年奶牛平均乳脂率试验组比对照组高0.09%,差异不显著（P〉0.05）;奶牛平均乳蛋白率试验组比对照组高出0.36%,差异显著（P〈0.05）;两组的脂蛋比对照组比试验组高出11%,差异是显著的（P〈0.05）;平均体细胞数对照组是试验组的2.17倍,差异显著（P〈0.05）;累计乳房炎发病数对照组是试验组的3倍,差异显著（P〈0.05）。平均每头牛潜在奶损失对照组比试验组高1.1kg,差异显著（P〈0.05）;平均校正奶量试验组比对照组高4.3kg,差异显著（P〈0.05）。     

DHI技术在我国规模化奶牛厂中的应用分析

以对河北省农科院奶牛中心奶牛场的246头多胎奶牛2007年3—6月的DHI报告进行统计分析为例,阐述了DHI技术在规模化管理奶牛场中的应用,为科学管理奶牛场提供依据。     

天津市中国荷斯坦奶牛乳成分变化规律及模型

【目的】为满足对奶牛饲养管理的季节性调控,探索乳成分的变化规律。【方法】基于中国北方荷斯坦泌乳奶牛牛群生乳DHI测定数据,按第1胎到第4胎对泌乳奶牛的乳成分（乳蛋白率、乳脂肪率)进行分组,将原始数据经过预处理后获得乳蛋白率观察数据6 114个,乳脂肪率观察数据5 871个;假设以自然月份、泌乳胎次及两者的互作作为影响乳蛋白率及乳脂肪率变化的因素,采用SAS软件的GLM过程,建立统计分析模型。【结果】①在不分胎次（仅对1-4胎）对牛群自然月份乳成分的Duncan多重比较显示,不同月份之间的乳成分数据总体呈现显著差异（P＜0.05）（尽管有些月份之间的数据差异不显著）;乳蛋白率在9月最高（3.187%）,在7月最低（3.016%）;乳脂肪率在2月最高（4.137%）,在7月最低（3.845%）;②在不分月份（1-12个月）对牛群不同胎次乳成分的Duncan多重比较显示,不同胎次之间乳成分数据也呈现显著差异（P＜0.05）（尽管有些胎次之间的数据差异不显著）;乳蛋白率在第2胎最高（3.114%）,在第4胎最低（3.066%）;乳脂肪率在第2和第3胎分别达到最高（3.983%和3.973%）,在第4胎最低（3.923%）;③利用wood模型,建立了不同胎次混合牛群的乳蛋白率（MPP,%）及乳脂肪率（MFP,%）与自然月份之间的关系方程,即MPP=3.094x-0.0464×e0.0117x和MFP=4.2116x-0.0344×e0.0276x（x代表月份）。【结论】自然月份、泌乳胎次及两者的互作均极显著影响乳蛋白率及乳脂肪率（P＜0.001）,而且乳蛋白率及乳脂肪率分别与自然月份存在wood模式的变化规律。获得的研究结果为准确调控牛群的饲养管理和营养供给,保证在特定月份的生乳品质达到收购标准提供了决策依据。