Комплексний аналіз продуктивності, розведення та розвитку поголів'я великої рогатої худоби
Ключові слова:
ефективність ресурсів, динаміка собівартості, продуктивність праці, тенденції поголів'я, молочна продуктивність
Анотація
Представлено результати комплексного аналізу продуктивності, розведення та розвитку поголів'я великої рогатої худоби чорно-рябої молочної породи, що утримується у фермерському господарстві Лозівського району Харківської області за період з 2022 по 2024 рр. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю оптимізації управління молочним стадом в умовах економічної нестабільності та зростаючої конкуренції в аграрному секторі України. Метою роботи є провести комплексний аналіз стану тваринництва у господарстві, визначити проблемні зони та обґрунтувати резерви для підвищення загальної ефективності молочного виробництва. Проаналізовано ряд ключових зоотехнічних показників, включаючи класний склад поголів'я за параметрами: середній надій за лактацію, відносний вміст жиру та кількість виробленого молочного жиру; динаміку живої маси телиць різних вікових груп (при народженні, у 6, 12 та 18 міс.), структуру поголів'я корів за тривалістю сухостійного періоду а також середньодобові прирости телиць за основними віковими етапами, що відображають ефективність системи годівлі молодняку. Аналіз молочної продуктивності засвідчив позитивну тенденцію до зростання середнього надою на корову, проте вміст жиру в молоці залишався нижчим за породні стандарти, що є важливим аспектом для покращення якості товарної продукції. Дослідження динаміки живої маси телиць виявило певне відставання у рості молодняку в 2024 р. порівняно з 2022 р., що свідчить про необхідність оптимізації системи вирощування. Аналіз структури поголів'я за тривалістю сухостійного періоду виявив відхилення від оптимальних значень. Оцінка середньодобових приростів телиць показала неоднорідну динаміку за віковими групами, що вказує на потенційні резерви в оптимізації раціонів.
Завантаження
##plugins.generic.usageStats.noStats##
Посилання
1. Алієв, А. А., & Баранов, В. Г. (2019). Селекція та генетика молочної худоби. Київ : Аграр Медіа Груп, 120–145.
2. Березовський, Б. М., & Коваленко, В.П. (2020). Годівля великої рогатої худоби: сучасні підходи. Львів : Видавництво ЛНАУ, 150–178.
3. Бідюк, П., & Бондарчук, В. (2009). Сучасні методи біометричної ідентифікації. Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні, 1 (18), 137–146. https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/7f1251ba-7156-4730-8a08-3ae82ddbc1f3/content
4. Васильєв, М. І., & Петренко, С. О. (2018). Утримання та догляд за молочною худобою. Дніпро: Логос, 60–75.
5. Гноєвий, І. В. (2006) Годівля і відтворення поголів’я сільськогосподарських тварин в Україні : монографія. Харків ׃ Магда LTD, 400 с.
6. Гончаренко, В. М., & Романенко, Г. О. (2022). Ветеринарна гігієна та профілактика захворювань великої рогатої худоби. Одеса: ОДАУ, 90–112.
7. Колоша, В. (2022). Організаційно-економічні заходи відтворення поголів’я великої рогатої худоби в сільськогосподарських підприємствах. Інститут бухгалтерського обліку, контроль та аналіз в умовах глобалізації, 3–4, 58–66. DOI: https://doi.org/10.35774/ibo2022.03-04.058.
8. Костишин, Л. Л., & Ткачук, А. В. (2020). Організація та управління молочним господарством. Вінниця: ВНАУ, 70–88. https://core.ac.uk/download/pdf/333814013.pdf.
9. Ломовських, Л. О. (2020). Аналіз ефективності молочного скотарства в Україні. Вісник ХНАУ ім. В.В. Докучаєва. Серія „Економічні науки”, 3. 445–454. https://repo.btu.kharkov.ua/bitstream/123456789/2113/1/Lomovskikh.pdf.
10. Національні стандарти України. (2023). Молоко коров'яче. Технічні умови. ДСТУ 3661:2010. Київ: Держспоживстандарт, 5–12.
11. Пархомець, М. К., & Уніят, Л. М. (2018). Управління виробництвом молока на інноваційній основі як напрям розвитку конкурентоспроможного молочного скотарства у сільськогосподарських підприємствах. Економіка та конкурентоспроможність підприємств. 18–25. https://core.ac.uk/download/pdf/333814013.pdf.
12. Berry, D. P., Buckley, F., Dillon, P., Evans, R. D., Rath, M., & Veerkamp, R. F. (2003). Genetic relationships among body condition score, body weight, milk yield, and fertility in dairy cows. Journal of Dairy Science, 86(6), 2193–2204. https://doi.org/10.3168/jds.s0022-0302(03)73809-0.
13. Cassell, B. G., Appuhamy, J. A. D. R. N., & Cole, J. B. (2009). Phenotypic and genetic relationships of common health disorders with milk and fat yield persistencies from producer-recorded health data and test day yields. Journal of Dairy Science, 92(4), 1785–1795. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1591.
14. Campos, I. L., Chud, T. C. S., Oliveira, H. R., Baes, C. F., Cánovas, A., & Schenkel, F. S. (2022). Using publicly available weather station data to investigate the effects of heat stress on milk production traits in Canadian Holstein cattle. Canadian Journal of Animal Science, 102(2), 368–381. DOI: https://doi.org/10.1139/cjas-2021-0088.
15. Chiţanu, A., Grosu, N., Caisin, L., & Modvala, S. (2024). Quantitative and qualitative responses of dairy cattle herds’ production to proper feeding. Bulgarian Journal of Animal Husbandry, 61(5), 3-9. http://dx.doi.org/10.61308/VLTL9765.
16. Cole, J. B., & Null, D. J. (2009). Genetic evaluation of lactation persistency for five breeds of dairy cattle. Journal of Dairy Science, 92(5), 2248–2258. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2008-1825.
17. Dobson, H., Smith, R. F., Royal, M. D., Knight, C. H., & Sheldon, I. M. (2007). The high producing dairy cow and its reproductive performance. Reproduction in Domestic Animals, 42, 17–23. https://doi.org/10.1111/j.1439-0531.2007.00906.x.
18. Friggens, N. C., & Newbold, J. R. (2007). Towards a biological basis for predicting nutrient partitioning: the dairy cow as an example. Animal, 1(1), 87–97. DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731107657772.
19. Heinrichs, J., Jones, C. M., & Ishler, V. A. (2023). Body Condition Scoring as a Tool for Dairy Herd Management. https://extension.psu.edu/body-condition-scoring-as-a-tool-for-dairy-herd-management.
20. International Dairy Federation. Quality standards for milk and dairy products. Brussels: IDF, 30–48. https://fil-idf.org.
21. Jakobsen, J. H., Rekaya, R., Jensen, J., Sorensen, D. A., Madesen, P., Gianola, D., Christensen, L. G., & Pedersen, J. (2003). Bayesian estimates of covariance components between lactation curve parameters and disease liability in Danish Holstein cows, Journal of Dairy Science, 86(9), 3000–3007. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(03)73898-3.
22. Liseune, A., Salamone, M., Poel, D. V., van Ranst, B., & Hostens, M. (2021). Predicting the milk yield curve of dairy cows in the subsequent lactation period using deep learning. Computers and Electronics in Agriculture, 180(1), 105904. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105904.
23. Morrison, S. J., Wicks, H. C. F., Carson, A. F., & Fallon, R. J. (2012). The effect of calf nutrition on the performance of dairy herd replacements. Animal, 6(6), 909-19. http://dx.doi.org/10.1017/S1751731111002163.
24. Muir, B. L., Fatehi, J., & Schaeffer, L. R. (2004). Genetic relationships between persistency and reproductive performance in first-lactation Canadian Holsteins. Journal of Dairy Science, 87(9), 3029–3037. https://doi.org/10.3168/jds.s0022-0302(04)73435-9.
25. Pander, B. L., & Hill, W. G. (1993). Genetic evaluation of lactation yield from test day records on incomplete lactation. Livestock Production Science, 37(1–2), 23–36. DOI: https://doi.org/10.1016/0301-6226(93)90062-M.
26. Polman, L., Rensing, S., Heise, J., & Tholen, E. (2023). Genetic evaluation of persistency in extended lactations. Interbull Bulletin, 59, 177–181. https://journal.interbull.org/index.php/ib/article/view/1888/1901.
27. Strucken, E. M., Laurenson, Y. C. S. M., & Brockmann, G. A. (2015). Go with the flow – biology and genetics of the lactation cycle. Frontiers in Genetics, 6, 118. https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00118.
28. Tribout, T., Minéry, S., Vallée, R., Saille, S., Saunier, D., Ducrocq, V., Faverdin, P., & Boichard, D. (2022). Genetic relationships between weight loss in early lactation and daily milk production until 305 days in Holstein cows. In: Proceedings of the 12th World Congress on Genetics applied to Livestock Production. Rotterdam, The Netherlands; 4. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22813.
2. Березовський, Б. М., & Коваленко, В.П. (2020). Годівля великої рогатої худоби: сучасні підходи. Львів : Видавництво ЛНАУ, 150–178.
3. Бідюк, П., & Бондарчук, В. (2009). Сучасні методи біометричної ідентифікації. Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні, 1 (18), 137–146. https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/7f1251ba-7156-4730-8a08-3ae82ddbc1f3/content
4. Васильєв, М. І., & Петренко, С. О. (2018). Утримання та догляд за молочною худобою. Дніпро: Логос, 60–75.
5. Гноєвий, І. В. (2006) Годівля і відтворення поголів’я сільськогосподарських тварин в Україні : монографія. Харків ׃ Магда LTD, 400 с.
6. Гончаренко, В. М., & Романенко, Г. О. (2022). Ветеринарна гігієна та профілактика захворювань великої рогатої худоби. Одеса: ОДАУ, 90–112.
7. Колоша, В. (2022). Організаційно-економічні заходи відтворення поголів’я великої рогатої худоби в сільськогосподарських підприємствах. Інститут бухгалтерського обліку, контроль та аналіз в умовах глобалізації, 3–4, 58–66. DOI: https://doi.org/10.35774/ibo2022.03-04.058.
8. Костишин, Л. Л., & Ткачук, А. В. (2020). Організація та управління молочним господарством. Вінниця: ВНАУ, 70–88. https://core.ac.uk/download/pdf/333814013.pdf.
9. Ломовських, Л. О. (2020). Аналіз ефективності молочного скотарства в Україні. Вісник ХНАУ ім. В.В. Докучаєва. Серія „Економічні науки”, 3. 445–454. https://repo.btu.kharkov.ua/bitstream/123456789/2113/1/Lomovskikh.pdf.
10. Національні стандарти України. (2023). Молоко коров'яче. Технічні умови. ДСТУ 3661:2010. Київ: Держспоживстандарт, 5–12.
11. Пархомець, М. К., & Уніят, Л. М. (2018). Управління виробництвом молока на інноваційній основі як напрям розвитку конкурентоспроможного молочного скотарства у сільськогосподарських підприємствах. Економіка та конкурентоспроможність підприємств. 18–25. https://core.ac.uk/download/pdf/333814013.pdf.
12. Berry, D. P., Buckley, F., Dillon, P., Evans, R. D., Rath, M., & Veerkamp, R. F. (2003). Genetic relationships among body condition score, body weight, milk yield, and fertility in dairy cows. Journal of Dairy Science, 86(6), 2193–2204. https://doi.org/10.3168/jds.s0022-0302(03)73809-0.
13. Cassell, B. G., Appuhamy, J. A. D. R. N., & Cole, J. B. (2009). Phenotypic and genetic relationships of common health disorders with milk and fat yield persistencies from producer-recorded health data and test day yields. Journal of Dairy Science, 92(4), 1785–1795. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1591.
14. Campos, I. L., Chud, T. C. S., Oliveira, H. R., Baes, C. F., Cánovas, A., & Schenkel, F. S. (2022). Using publicly available weather station data to investigate the effects of heat stress on milk production traits in Canadian Holstein cattle. Canadian Journal of Animal Science, 102(2), 368–381. DOI: https://doi.org/10.1139/cjas-2021-0088.
15. Chiţanu, A., Grosu, N., Caisin, L., & Modvala, S. (2024). Quantitative and qualitative responses of dairy cattle herds’ production to proper feeding. Bulgarian Journal of Animal Husbandry, 61(5), 3-9. http://dx.doi.org/10.61308/VLTL9765.
16. Cole, J. B., & Null, D. J. (2009). Genetic evaluation of lactation persistency for five breeds of dairy cattle. Journal of Dairy Science, 92(5), 2248–2258. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2008-1825.
17. Dobson, H., Smith, R. F., Royal, M. D., Knight, C. H., & Sheldon, I. M. (2007). The high producing dairy cow and its reproductive performance. Reproduction in Domestic Animals, 42, 17–23. https://doi.org/10.1111/j.1439-0531.2007.00906.x.
18. Friggens, N. C., & Newbold, J. R. (2007). Towards a biological basis for predicting nutrient partitioning: the dairy cow as an example. Animal, 1(1), 87–97. DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731107657772.
19. Heinrichs, J., Jones, C. M., & Ishler, V. A. (2023). Body Condition Scoring as a Tool for Dairy Herd Management. https://extension.psu.edu/body-condition-scoring-as-a-tool-for-dairy-herd-management.
20. International Dairy Federation. Quality standards for milk and dairy products. Brussels: IDF, 30–48. https://fil-idf.org.
21. Jakobsen, J. H., Rekaya, R., Jensen, J., Sorensen, D. A., Madesen, P., Gianola, D., Christensen, L. G., & Pedersen, J. (2003). Bayesian estimates of covariance components between lactation curve parameters and disease liability in Danish Holstein cows, Journal of Dairy Science, 86(9), 3000–3007. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(03)73898-3.
22. Liseune, A., Salamone, M., Poel, D. V., van Ranst, B., & Hostens, M. (2021). Predicting the milk yield curve of dairy cows in the subsequent lactation period using deep learning. Computers and Electronics in Agriculture, 180(1), 105904. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105904.
23. Morrison, S. J., Wicks, H. C. F., Carson, A. F., & Fallon, R. J. (2012). The effect of calf nutrition on the performance of dairy herd replacements. Animal, 6(6), 909-19. http://dx.doi.org/10.1017/S1751731111002163.
24. Muir, B. L., Fatehi, J., & Schaeffer, L. R. (2004). Genetic relationships between persistency and reproductive performance in first-lactation Canadian Holsteins. Journal of Dairy Science, 87(9), 3029–3037. https://doi.org/10.3168/jds.s0022-0302(04)73435-9.
25. Pander, B. L., & Hill, W. G. (1993). Genetic evaluation of lactation yield from test day records on incomplete lactation. Livestock Production Science, 37(1–2), 23–36. DOI: https://doi.org/10.1016/0301-6226(93)90062-M.
26. Polman, L., Rensing, S., Heise, J., & Tholen, E. (2023). Genetic evaluation of persistency in extended lactations. Interbull Bulletin, 59, 177–181. https://journal.interbull.org/index.php/ib/article/view/1888/1901.
27. Strucken, E. M., Laurenson, Y. C. S. M., & Brockmann, G. A. (2015). Go with the flow – biology and genetics of the lactation cycle. Frontiers in Genetics, 6, 118. https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00118.
28. Tribout, T., Minéry, S., Vallée, R., Saille, S., Saunier, D., Ducrocq, V., Faverdin, P., & Boichard, D. (2022). Genetic relationships between weight loss in early lactation and daily milk production until 305 days in Holstein cows. In: Proceedings of the 12th World Congress on Genetics applied to Livestock Production. Rotterdam, The Netherlands; 4. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22813.
Переглядів анотації: 21 Завантажень PDF: 8
Опубліковано
2025-05-29
Як цитувати
Kariaka, V. V., Kryvoruchko, Y. I., Hnoievyi, I. V., & ShevchenkoО. B. (2025). Комплексний аналіз продуктивності, розведення та розвитку поголів’я великої рогатої худоби. Ветеринарія, технології тваринництва та природокористування, (11), 9-18. https://doi.org/10.31890/vttp.2025.11.01
Розділ
Статті
