Sulla base dei dati dell'HBLFA HBLFA -Gumpenstein, è stato cercato un approccio pratico per determinare in modo affidabile ed economicamente vantaggioso il consumo energetico . I promettenti risultati di questa collaborazione di ricerca sono stati ora pubblicati sulla prestigiosa rivista scientifica "Animal"
Ecco come è stata condotta la ricerca
Il team di ricerca ha utilizzato MIR (infrarosso medio) del latte, un metodo già impiegato nelle analisi di routine del latte, ad esempio per analizzare il contenuto di grassi, proteine o lattosio. HBLFA , preziosi dati relativi a vacche di razza Simmental e Holstein-Friesian . Questi dati includevano oltre 65.000 registrazioni giornaliere sull'assunzione di mangime, il peso corporeo, la produzione di latte e la composizione del latte. Sulla base di questo ampio database, il gruppo di ricerca ha sviluppato modelli predittivi per l'assunzione di sostanza secca, l'apporto energetico e la copertura del fabbisogno energetico. Sono stati confrontati diversi approcci statistici, tra cui la regressione ai minimi quadrati parziali, le macchine a vettori di supporto e le reti neurali. I migliori risultati in questo studio sono stati ottenuti combinando 212 intervalli spettrali selezionati con dati giornalieri come la produzione di latte e il numero di lattazioni.
Risultati e raccomandazioni per la pratica
I modelli hanno previsto il bilancio energetico con un'accuratezza moderata ma stabile: la correlazione tra valori effettivi e previsti era per lo più compresa tra 0,6 e 0,75. La previsione è risultata particolarmente affidabile quando sono stati inclusi nel modello spettri MIR, produzione di latte e numero di lattazioni. Sono emerse differenze tra le razze: le previsioni sono risultate leggermente più accurate per le vacche Holstein rispetto alle Simmental. Anche il livello di mangime concentrato ha avuto un impatto, sebbene senza una tendenza chiara.
I risultati illustrano:
- Dati accurati e completi provenienti dalle stazioni di ricerca sono essenziali per sviluppare strumenti promettenti e ampiamente applicabili per l'uso pratico con metodi di valutazione moderni come l'intelligenza artificiale, il PLS, ecc.
- I risultati dimostrano che campioni di latte di routine possono essere utilizzati per stimare l'assunzione di energia e l'apporto energetico delle mucche con una precisione moderata ma stabile.
- Per gli allevatori, questo apre nuove possibilità nella gestione dell'alimentazione: le mucche ad alto rischio di carenza energetica possono essere individuate prima e supportate in modo mirato.
- Anche l'allevamento ha i suoi vantaggi: i tratti acquisiti possono essere incorporati come nuovi parametri nelle stime del valore riproduttivo, un passo importante verso mucche più sane ed efficienti.
Questo approccio , pratico ed economicamente vantaggioso , potrà supportare le aziende agricole nella salute, nell'efficienza e nella redditività delle loro mandrie in futuro.
Partner di citazione e cooperazione:
S. Grubera, G. Terlerb, A. Steinwidderb, T. Guggenbergerb, A. Köckc, C. Egger-Dannerc, M. Mayerhoferc, S.-J. Burna, W. Zollitscha, B. Fuerst-Waltl a e J. Sölknera, 2025: Applicazione della spettroscopia nel medio infrarosso del latte per la previsione del bilancio energetico e dei tratti associati nelle vacche da latte Fleckvieh e Holstein Friesian, Animal (2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.animal.2025.101645
a Istituto di scienze animali, Università di risorse naturali e scienze della vita, 1180 Vienna, Austria
b HBLFA Raumberg-Gumpenstein, 8952 Irdning-Donnersbachtal, Austria
c ZuchtData EDV-Dienstleistungen GmbH, 1200 Vienna, Austria
Pubblicazione ScienceDirect: www.sciencedirect.com
Contributo di Cattle Breeding Austria: Progetto breed4green - Sito web ufficiale di CATTLE BREEDING AUSTRIA