초록 ▼

Ⅳ. 연구개발결과
젖소의 생산성과 계절의 상관관계를 분석하기 위해 하절기 연간 일별 온도와 상대습도를 조사하고 Schoen model에 대입하여 온습도지수를 도출하고 이 값을 기준으로 유생산량, 유단백질, 유지방, 체세포수 및 세균수의 변화를 측정하였다. 온도, 상대습도 및 온습도지수가 증가할수록 유단백질과 유지방 함량은 감소하는 경향을 나타냈다. 특히 온습도지수는 가장 높은 상관관계를 보였으며 체세포수는 상대습도와 유의적인 관계를 나타냈다. 온도 20℃ , 상대습도 60%에서 유생산량이 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 본

Ⅳ. 연구개발결과
젖소의 생산성과 계절의 상관관계를 분석하기 위해 하절기 연간 일별 온도와 상대습도를 조사하고 Schoen model에 대입하여 온습도지수를 도출하고 이 값을 기준으로 유생산량, 유단백질, 유지방, 체세포수 및 세균수의 변화를 측정하였다. 온도, 상대습도 및 온습도지수가 증가할수록 유단백질과 유지방 함량은 감소하는 경향을 나타냈다. 특히 온습도지수는 가장 높은 상관관계를 보였으며 체세포수는 상대습도와 유의적인 관계를 나타냈다. 온도 20℃ , 상대습도 60%에서 유생산량이 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해 유생산량, 유단백질 및 유지방 함량을 예측할 수 있는 공식을 제시하였다. 사육밀도에 따른 송아지의 성장률 및 사료효율과 젖소의 생산성은 유의적인 관계를 보이지 않았다. 질병발생은 고온 스트레스와 높은 생대습도 환경에서 높은 경향을 보였다.
고온 스트레스에 따른 수태율 및 번식률의 저하는 다양한 생리적인 원인에 의해 나타나고 있다. 하절기 고온기 때 발정동기화와 배란동기화를 혼합한 복합 프로그램을 젖소 번식우에 적용한 결과, 1회 수정 시 수정율 및 수태율은 CIDR plus (33.3%) 또는 PGF_2α (26.7%) 단독처리구 보다는 CIDR plus + PGF_2α 복합처리구 (60%)에서 수정율 및 수태율이 향상되는 것이 관찰되었다. BCS가 2.75 이상일 때 수정란 생산수, 발정유기율, 승가율이 상승하는 경향을 보였다. 여름 고온기 젖소 사육환경 개선 후 프로게스테론 방출제 (CIDR plus)와 황체퇴행제 (PGF_2α)를 이용한 발정유기 및 제어 프로그램을 적용한 결과 고온기 사육환경이 개선된 처리구에서 수태율이 고온기 사육환경이 개선되지 못한 처리구보다 유의적으로 높은 수태율이 관찰되었다.
축사의 주요 환경인 온도, 풍속 및 강수량 중 젖소의 수태율에 영향하는 주요 요인은 온도로 여름철 평균 기온이 1℃증가할 시 수태율은 약 –0.68% 감소하였다. 수태율은 기온이 높아지는 여름이 될수록 낮아지며 겨울의 경우 수태율이 높은 것으로 분석되었으며, 이는 수태율은 계절의 영향을 받을 뿐만 아니라, 낮은 기온보다 높은 기온에 악영향을 받는 것으로 분석된다. 모형 1의 추정결과를 보면, 자기 상관을 교정하지 않은 경우의 THI²와 교정한 경우의 COW는 5% 내에서 유의하며 나머지 변수는 모두 1% 유의수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정 결과를 바탕으로 추정된 적정 THI는 자기상관을 제거하지 않은 경우 17.79, 자기상관을 제거한 경우에는 7.91이다. 모형 2의 추정결과를 보면, 자기 상관을 교정하지 않은 경우의 TEM²와 교정한 경우의 COW는 5% 내에서 유의하며 나머지 변수는 모두 1% 유의수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정된 적정 기온은 자기상관을 제거하지 않은 경우 최적의 기온은 16.51℃, 자기 상관을 제거한 경우 7.45℃로 나타났다. 모형 2(기온의 효과 추정)을 이용하여 농가 소득으로 전환하면 착유우를 20마리 소유한 농가의 경우 0℃ 에선 자기상관 제거하지 않은 경우 약 10만원, 제거한 경우 약 3만 원 소득이 증가하며 25℃에선 자기상관 제거하지 않은 경우 약 5만 원 소득이 감소하고, 자기상관 제거한 경우 약 7만원 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 소득 변화는 농가의 착유우 두수가 많고 기온 변화가 클수록 더욱 커지는 것으로 나타났다.
비유곡선 모수 추정치에 따른 비유곡선을 살펴보면 최고 유량은 2월이 가장 높게 나타났고, 7월 분만일 경우 최고 유량이 가장 낮은 것으로 나타났다. 반면, 최고 유량도달 이후 500일 이후까지 착유량 하락세를 보면, 최고 유량이 낮은 7월 분만인 경우가 가장 감소폭이 낮게 나타난 것을 볼 수 있다. 이는 분만시기가 여름철 고온기에 가까워질수록 산유량에 영향을 받는 것으로 판단되며, 특히 5월 분만인 경우 최고 유량 도달 시기가 가장 고온 스트레스를 많이 받는 여름철로 최고 유량 도달 시기와 분만시기가 여름철 고온 스트레스의 영향을 받아 초임우의 305일령 전체 유량에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 낙농농가에서 5월 분만 예정인 개체의 분만시기를 4월 내지는 3월로 단축했을 경우, 305일 유량에서 약 147kg 내지는 280kg의 우유를 더 생산할 수 있게 된다. 또한, 8월 및 9월 분만예정우의 경우 분만시기를 10월로 늦출 경우 각각 300kg, 157kg으로 우유 생산량을 증가시킬 수 있다. 국내 우유 수급을 정책적으로 조절하기 위하여 초산우의 분만시기를 조절하고자 할 경우 분만 시기 조절에 따른 낙농농가 지원 대책을 수립할 때 이러한 월별 분만시기에 따른 산유량 차이와 분만시기를 1개월씩 단축했을 때 월별 산유량 변화 자료를 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract ▼

In experiment 1, increasing in ambient temperature by global warming is likely to reduce milk yields and negatively affects milk quality in dairy cows. The projected increase in temperature would impact on dairy industry since production costs would increase with reductions in milk production. In Ko

In experiment 1, increasing in ambient temperature by global warming is likely to reduce milk yields and negatively affects milk quality in dairy cows. The projected increase in temperature would impact on dairy industry since production costs would increase with reductions in milk production. In Korea, dairy farmers are paid according to raw milk yields and components. In this study, to assess changes of milk quantity and quality caused by ambient temperature and relative humidity in the southern part of Korea (Gyeongnam province), the temperature-humidity index (THI) was calculated on the basis of the equation suggested by Carl Schoen's model. Correlation and regression analysis were performed to determine the effects of the temperature, relative humidity and THI on milk yields, somatic cell counts, milk protein and fat. Increased temperature, relative humidity and THI significantly reduced milk protein and fat concentrations THI was substantially correlated with milk protein and fat. However, the somatic cell accounts were positively correlated with the relative humidity. The highest milk yields (kg/day/animal) showed around temperature 20°C and relative humidity 60%. The equations which can estimate milk yield, milk fat and milk protein was addressed in this study. The stocking density in both calves and diary cows was not positively related with body growth and dairy productivity. High temperature and humidity could increase the occurrence of several diseases in dairy industry.
In experiment 2, summer heat stress is a major factor contributing to low milk production and low fertility in lactating dairy cow. The problem is multifactorial in nature, because various tissues are being affected and their function is disrupted under heat stress conditions. At air temperatures around 27℃, under humid climates, the body temperature of lactating cows rises above normothermic values and severe hyperthermia develops as air temperature rises above 30℃. Reproductive tools to synchronize estrus can have a significant effect on reproductive efficiency. Ovsynch involves the administration of GnRH, followed by an injection of PGF2α seven days later, and an injection of GnRH 48 hours later. The protocol is quite robust. In the present study, we investigated the relationship between the temperature-humidity index (THI) and the conception rate of lactating dairy cows in southern Korea, one of the hottest areas of the country using Ovsynch and Presynch programmes. The cooling system and estrus synchronization programme have the potential to decrease the exposure to heat stress, alleviate the symptoms of heat stress and improve milk production and increased successful pregnancy. This modification of the barn environment can reduce some of the detrimental effects of heat stress on follicular development and can improve the response rate to the synchronization of ovulation in dairy cows in hot and humid climates. It appears that modification of environment need to be developed further to improve reproductive performance of dairy cows in hot and humid climates.
In experiment 3, this study analyzes the effect of changes in natural environments on the artificial insemination conception rate. For the analysis we set panel data that is comprised of 32 farms and 60 months. For the dependent variable, we calculate artificial insemination conception rate from the 32 farms. For the explanatory variables, we consider three major natural environmental variables: temperature, precipitation, and wind speed. Furthermore, we use monthly dummy variables to control the effects of monthly fixed effects. Results show that temperature variable is highly significant variable. It is estimated that one celsius degree increase leads to -0.6 % decrease in artificial insemination conception rate. Among monthly variables, January, April, June, July, and August are highly significant. Average conception rates are 44%, 33%, 32%, and 27% for January, April, June, July, and August, respectively. Conception rate is analyzed to be decreased in Summer season and to be increased in Winter season. Also, this study analyzes the effect of heat stress on milk production. This study uses two models for the analysis. In model 1, we assume that the relationship between THI and milk production is non-linear and estimate the optimal THI.
In model 2, we use temperature and humidity separately to capture the net effect of temperature. The humidity variable is excluded from the final model 2 due to statistical significance. We estimate optimal temperature which shows a highest level of milk production, marginal effect of milk production, and farm income changes according to the change of temperature. The results show that the optimal THI is 17.79 and is 7.91 before and after eliminating autocorrelation. The optimal temperature is 16.5℃ and is 7.4℃ before and after eliminating autocorrelation. Marginal effects of temperature changes on milk production is decreasingly increased to the left of optimal temperature and increasingly decreased to the right of optimal temperature. Farm income changes depend on the number of milking cows and the degree of temperature changes.
In experiment 4, this study was performed to make the baseline data for regulation of supply and demand of milk in Korea by comparising milk production with calving season and investigaing the characteristics of milk production. The milk records from 2000 to 2010 through milk recording systems operated by Nonghyup Dairy Improvement Center were used in the analysis. The major results obtained from the study were as follows.
1. Comparison the frequency of calving by season with milk production
a. Comparison the trend of change of milk production with the frequencies of calving month and calving season of Holstein
b. Comparison the trend of change of milk production with the frequencies of calving month and calving season of Holstein at first lactation
2. Estimation of lactation curves of Holstein at first lactation
a. Estimation of lactation curve by calving month and calving season using test data of Holstein at first lactation
b. Investigation of duration of lactation, peak milk yield and the day at peak milk yield, characteristics of lactation by calving month and calving season
3. Analysis the change of milk production by changing the calving month
a. Investigation the change of amount of milk production when advance a month earlier of calving month