智慧牧场数据化管理之反刍数据应用—下篇

安乐福DataFlow™ Ⅱ/HeaTime Pro牛群监控软件结合传感器项圈或耳标，量化奶牛反刍时间以及各类因素对其的影响，以下通过几个内置报告举例说明：

图4：组热应激报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）

①②③为挤奶时间：每天三次，可以看出白天温度只有16度，在奶厅挤奶时仍有少部分牛只有一定程度的热累积（红色喘息曲线）。

④⑤⑥为反刍比例：凌晨-早班挤奶前奶牛躺卧比例比白天其他两个班次间隔躺卧比例高，因为夜间人对奶牛的打扰最少；在三个班次挤奶有约30%的牛只在反刍，奶厅挤奶舒适度较好。

⑦⑧⑨是采食比例：奶牛从奶厅挤奶返回牛舍，集中采食。经过快速采食后，很快躺卧进行反刍，证明卧床舒适度较好。但是在上午4-5点之间出现了一段时间的空槽。

图5：组日常报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ 软件）

①当天牛群反刍比例的最低值；②当天牛群反刍比例最高值；

③过去两周牛群反刍比例平均；④当天牛群反刍比例加权平均；

①②之间的差异大，即白色阴影面积大，牛群一致性波动大，需查明原因：牛群密度大、头胎经产混养或是其他管理因素。

奶牛去奶厅挤奶时反刍下降，返回牛舍后因为集中采食，反刍下降。但⑤⑥是因为挤奶返回牛舍后奶牛集中采食+夹牛时间过长造成几乎没有奶牛反刍。

图6：（举例：牛群一致性相对较好）组日常报告

图7：组一致性报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）

①②③一周内牛群平均反刍出现较大幅度的波动，④之后呈下降趋势。持续一个多月，需综合排查群体性调整：例如饲料配方的调整、主要饲料原料的变化、牛群调整等。

图8：新产牛多图表监测（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）

①-②干奶应激，干奶后反刍数据波动较大且呈下降趋势，在产犊前⑤波动出现剧烈下降，下降幅度接近产犊应激造成的反刍下降如⑥，奶牛产犊应激：反刍急剧下降至200左右，之后每天恢复50-70分钟，如产后没有疾病，则会在4-7天迅速恢复至产前反刍水平。上图奶牛自干奶牛反刍时间下降，且波动较大，产犊之后系统警示健康事件（从反刍曲线也可以看出该牛患有产后疾病，并且在产前已有表现）。

图9：奶牛产犊时反刍时间急剧下降至约200分钟，产后反刍时间迅速恢复至正常水平(Bar 2010).

图10：奶牛反刍时间随泌乳天数变化趋势（Mathew, 2020）

备注：

泌乳天数90-220天奶牛日平均反刍分布。4月30日为DHI测试日，牛群分：

高产牛 (奶量54.5Kg, 153 DIM, 反刍时间534 分 (n=19))

中产牛(奶量44Kg, 162 DIM, 反刍时间529 分 (n=18))

低产牛 (奶量32Kg, 159 DIM,反刍时间517 分 (n=8))

图11：牧场A胎次状态概要报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）

表3：牧场A不同泌乳天数牛群反刍时间及排序统计

图12：牧场B胎次状态概要报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ 软件）

表4：牧场B不同泌乳天数牛群反刍时间及排序统计

两个牧场的数据统计与图10的研究形成鲜明对比：高产牛群的反刍时间印证泌乳初期管理，再追溯到干奶期奶牛反刍时间，如果牛群干奶期反刍时间低，产后代谢病高发，会影响产后高产牛反刍，进而影响产量、繁殖等连锁反应。