在Una-sana州，波斯尼亚和黑塞哥维那的乳业农场的选定样本中的生殖性能

摘要

背景．对波斯尼亚和黑塞哥维那(波黑)的农民/生产者来说，牛奶和乳制品的生产及其在市场上的投放是持续的利润。泌乳动物的繁殖性能影响着奶牛场的盈利运作。本研究评估了选定的奶牛养殖场的个体动物繁殖特性，并描述了它们的繁殖性能指标。结果．第一次授精的中位年龄为493天(5^th-95^th百分位范围429-840)，初产龄802天(5^th-95^th百分比范围708 - 1168)。第一次授精中位妊娠比例为40% (5^th-95^th第60天、第80天、第100天和第120天的累积妊娠率显示，约有64%的妊娠发生在第120天之前。计算出的服务间隔显示，约69%的重复繁殖动物在18 ~ 24天期间回到发情期。这表明在选定的奶牛场可以很好地检测到发情。每次妊娠的平均服务次数为2.61次(范围1-12)。产仔至首次授精间隔的中位数为62.5 d (5^th-95^th百分比范围16 - 408)。分娩-受孕间隔101天(5^th-95^th百分位范围36-506）。最后，产犊间隔为385天（5^th-95^th百分比范围329 - 773)。结论．需要一个有组织的、定期的和更全面的记录系统来记录Una-Sana Canton的奶牛养殖场的繁殖情况。经计算的繁殖测量结果表明，在Una-Sana Canton的选定奶牛场中，繁殖性能呈波动趋势。了解本研究中描述的明显的生殖指标，农民和兽医当局可以确定和纠正在他们的管理中导致生殖表现不佳的领域。

1.介绍

在过去的50年里，全世界现代奶牛的繁殖性能有所下降。观察到的繁殖下降部分可以解释为生产的强化，不断提高的产奶量和更大的牛群[1]．最近的一项研究表明，生殖能力下降的趋势已经放缓[2]，而其他人则认为产量增加和繁殖能力下降之间的相关性仍然显著，尽管影响很小，并且在群体水平上进行了调节[3.]．欧盟(EU)于2015年取消牛奶配额[4]．这导致了中欧和西欧的牛奶产量扩张。增加的牛奶产量代表了另一个压力，最终可能导致欧盟的高产量牛奶牛的生殖性能下降。通过改善乳制品牛生育管理的关键区域，例如遗传选择，营养管理，传染病的控制，以及对牛和公牛生育的控制的影响，可以克服这种潜在损失5]．东南欧和波罗的海国家不断扩大的牛奶生产可能会减轻欧盟本已高产地区的一些压力，但乳品行业在防止潜在的繁殖损失方面也可能面临挑战。

波黑虽不是欧盟成员，但已获得向欧盟出口牛奶及奶类产品的正式许可证，并在欧盟奶类供应方面发挥作用[6]．因此，生产的强化，不断较高的牛奶产量和乳制品牛群的潜在巩固是奶业的主要愿望和未来计划在BH。一般来说，乳制品生产在过去的20年里，在过去的20年里一直在BH逐渐增加，尽管产生的牛奶数量和乳制品奶牛数量有相当大的年度变化[7]．2006-2016年期间，波黑的注册奶牛数量持续下降，而牛奶总产量增加，2016年达到7.01亿升[8]．

然而，许多限制因素仍然阻止中国最大限度地发挥其潜在的牛奶产量。农业用地和农场财产分散，耕作方式广泛而笨拙，放养密度通常很低[9]．此外，波罗尼亚仍然是一个处于政治和经济转型的国家，更密集的生产增长的农业条件还不能与欧盟国家直接比较(EUROSTAT, 2016)。这些限制因素通过国家立法与欧盟法规相一致的国家方案得到部分缓解。最佳的牛繁殖仍然是实现波黑乳业目标的必要因素之一。因此，有必要监测繁殖性能指标，以最大限度地提高生产效率和产奶量，但也要了解集约化生产引起的变化的效应大小。然而，关于波黑奶牛繁殖性能现状的信息很大程度上是未知的。

传统上，奶农的目标是每头奶牛每年生产一头小牛，以确保奶牛群的替代和优化牛奶生产。然而，波黑的大多数农场缺乏或缺乏群体卫生规划(包括育种规划、营养战略和生物安全)、数据管理战略、精确养殖系统和数据库。此外，不同的立法水平(州、实体或州)和欠发达的畜群卫生服务、养殖组织和自动记录系统似乎也阻碍了波黑乳业的发展。建立生育力和优势指数对监测个体、群体和种群的繁殖效能具有重要意义。此外，这些指标在一定程度上有助于更好地理解生殖问题的因果关系，也有助于乳品生产的决策过程和经济评价[10.，11.]．在国际上，怀孕率低的同时，大量牛奶产量和每年出生的小牛也减少了，这对奶牛场的经济盈利能力产生了负面影响[12.]．由于奶牛的繁殖性能可能受到许多个体和环境因素的影响，因此在全国范围内可以看到大量的变化。

因此，本研究旨在识别和描述亚群中个体动物的繁殖性能[13.]在BH的Una-Sana州调查的奶牛群。

2。材料和方法

2.1。研究设计和学习人口

随访研究是在BH的西北部进行的（UNA-SANA Canton）（图1）.农业访问和数据收集于2016年11月至12月期间完成。为描述个体动物生殖绩效，记录各个时间表数据。时间轴数据以时间顺序从出生到母牛的生殖生活结束或最后一次生殖事件的结束时提到了所有生殖事件的列表。生殖事件被记录为日历日期，并且选择策略在图中示意性地呈现2．

目标人口包括在UNA-SANA州的商业养殖奶牛。由于没有UNA-SANA Canton的所有乳制品农场的完整列表，因此采样框架由可用的市政和奶制的市政单位的乳制品农场组成。此外，农场的选择是基于乳制品农场的子集回顾性地从奶牛的前一项关于奶牛的农业管理和生殖感染的研究中组装，如[13.]．一般纳入标准是存在一个农场上的书面记录系统的繁殖数据在单个动物的水平。研究样本包括已经进入繁殖期的动物，并在农场记录中登记。只有记忆数据或书面数据不足的农场被排除在研究之外。新生动物、未受精的小母牛和时间轴数据不完整或缺失的动物未包括在研究中。目的是回顾性收集5年的所有个人数据。鉴于所有符合纳入标准的农场在2009-2016年期间都有适当的书面数据，这一时期被定义为感兴趣的研究时期。研究中保留了那些时间线不以出生日期开始，但现有数据没有中断时间连续性的动物。在这种情况下，时间轴上选择的起点是(i)导致怀孕和分娩的第一次服务的日期，或(ii)分娩日期，在此之后，它们开始新的生殖周期或结束它们的生殖生命。如果新引进的动物的记录开始于引进农场的日期，并随着繁殖事件的发生而继续，那么就包括在这项研究中。

２．2.数据收集与计算

在研究之前开发的数据收集表格以进行记录生殖事件。农场的手写文件，日记和日常表被用于编写数据库。只有在符合纳入标准时，才会审查并将每个动物时间线数据进行审查并放入数据库中。数据库是在MicrosoftExcel®电子表格中建立的。使用过滤器功能计算和审阅Excel中的数据并审阅枢轴分析，数据被转移到STATA SE / 15用于Windows（Statacorp，College Station，TX）进行进一步分析。本研究中计算的生殖措施是第一次服务的年龄，年龄在第一步，妊娠妊娠一站式，每月的服务数量，持续的第一服务间隔，否决概念间隔，并计算间隔。小母牛被认为是一种性成熟的动物，没有以前的山科。第一次服务的年龄仅对小母牛有关，并由下面的公式计算：

随后，计算首次崩解年龄

这些措施是在农场一级计算和提出的。根据已有资料计算第一次妊娠比例(PP)。所有纳入的农场按下式计算该比例:

如果母牛在繁殖后和分娩前没有回到发情期，或直肠触诊证实怀孕，则认为它怀孕了。在一定时间间隔内受精超过三次的奶牛被归类为重复繁殖奶牛[14.]．由于自然服务是不常见的，但有适当的记录，自然繁殖和人工授精被汇编为一项措施。在重复繁殖奶牛中，所有人工授精或自然服务事件被编码为0或1(奶牛繁殖不/是)。在个体水平上，所有受精事件和分娩日期的总和是每次妊娠的受精次数。在农场水平上计算每次妊娠的平均每年授精次数如下所示n代表在给定时间（年）农场的奶牛的数量。

此外，还计算了所有农场的授精指数，即该农场所有奶牛每次妊娠(人工授精或自然繁殖)的总体平均授精次数(数据未显示)。计算中排除多只未产仔和未确认怀孕的哺乳动物。另外，授精间隔被定义为两次连续授精/授精服务之间的天数。通过计算重复繁殖动物的发情特征和发情检测。

产犊至首次服务间隔(CFI)定义为母牛从产犊到首次人工授精或自然服务的天数:

这种繁殖测量在个体和农场水平上进行计算。此外，CFI以农场水平的年平均值表示。同样，分娩-受孕间隔(CCI)是从分娩到有效授精服务的天数。

这种生殖措施计算并在个人和农场水平上呈现。对于多体动物，计算间隔（CI）计算如下：

鉴于先前计算的措施，我们能够检查所有连续两次Calvings的所有个人的妊娠期。妊娠期定义为CI和CCI之间的差异。奶牛在270天以下的妊娠期被视为经历胎儿损失的母牛。只有在胎儿损失后随后的犊牛犊，只有这样的奶牛就会在计算中。因此，他们的CI被认为是两种正常水平之间的差异。然后将CI平均并根据公式作为年平均CI呈现： 在哪里n代表给定时间（年）的牛群中的奶牛数量。此外，产犊指数计算为农场中所有奶牛的总体平均CI。BH中适中的大陆气候为4个年度季节：春季（3月21日^圣6月21日^圣(6月21日)^圣九月23日^{理查德·道金斯})、秋天(9月23日^{理查德·道金斯}12月21日^圣)和冬季(12月21日)^圣3月21日^圣）.据此，我们确定了每一次崩解的季节，并记录在数据集中。

2．3．描述性统计

为连续变量计算中位数和5-95个百分位范围。为二分法和分类变量计算频率。Kruskal-Wallis测试用于评估连续依赖（生殖措施）和分类独立（农场）变量之间的统计差异。此外，使用盒图，条形图和直方图给出数据。

结果

研究人员接触了24名奶牛场的管理人员，其中22人(92%)同意参与这项研究。由于数据记录不可靠，22个奶牛场中的5个(23%)被排除在外，最后的数据集中剩下17个奶牛场。对于个别奶牛，57%(310/544)的个别数据记录由于不适当的书面数据或仅提供记忆数据而被排除在研究之外。最后，来自17个奶牛场的234只动物的录音被确认合格并纳入研究。每个农场的动物数量中位数为20只(范围9-40)。此外，每个农场的小母牛数量中位数为5头(范围0-12)，而每个农场的奶牛数量中位数为14.5头(范围4-26)。人工授精是最常见的养殖方式，在所有纳入的养殖场均有出现。在长期受孕失败的情况下，使用自然服务系是另一种选择。所有农民(17/17)报告称，2009-2016年期间，至少有一头牛使用了自然服务种牛。最常见的品种是西门塔尔(126/234)和西门塔尔杂交(77/234)，其余为荷尔斯坦-弗尔西亚和荷尔斯坦-弗尔西亚杂交(26/234)。

中位数AFI为493天（5^th-95^th百分比范围429-840)，中位AFC为802天(708-1168天)。数字3.显示选定的奶牛场的AFI和AFC的变化。第一次授精中位妊娠比例为40%(17-62)(图4(一)）.第60天、第80天、第100天、第120天累积妊娠率见图4 (b)．日期 - 120后的累积妊娠率约为人口水平约为64％。共有33％的第一个营养素（人为和自然）导致怀孕（图5（a）)，而在选定的奶牛场，每次怀孕的平均服务数量(NSP)有很大差异(图)5（b））.总共68.7％的计算的Interservice间隔分布在18至24天的范围内，而10.8％的时间在36至48天的范围内（图6）.CFI和CCI不均匀分布在所选农场之间和之间（表1）.中位数CI及其在选定农场的分布见表1．人口水平的中位数CFI为62.5天（31-408），中位数CCI为101天（36-506）。最后，所有选定农场的中位数CI为385天（329-773天）（表2)。由于我们能够跟踪2009-2016年的生殖事件，CFI、CCI和CI的年度和总体分布如表所示2．所有被访问的农民全年都要产犊，每个季节的产犊比例大致相等。我们整理了所有有记录的崩解日期，其中19%(108/573)发生在春季(3月21日)^圣6月21日^圣），夏季（6月21日）29％（163/573）^圣九月23日^{理查德·道金斯})，秋季(9月23日)为26% (149/573)^{理查德·道金斯}12月21日^圣)，冬季(12月21日)为27% (153/573)^圣3月21日^圣）.

4.讨论

波黑的奶牛场在奶牛繁殖管理方面面临着一些挑战，以维持牛奶产量和农场的盈利能力。生殖能力基准的重要性以前在波黑没有得到充分的解决。因此，本研究的范围是应用和计算已知的生殖性能指标，并提供初步数据作为进一步应用的参考。本研究描述了Una-Sana Canton奶牛场个别动物繁殖性能的关键指标。

与欧盟国家的平均畜群尺寸相比，每次访问农场的平均小母牛和奶牛的平均数量很小[16.]．考虑到波黑牛业的限制因素，特别是饲养密度小，保持一个固定的牛场数量并逐步增加，对奶农来说是一项艰巨的任务。因此，最优的牛群替代是波黑奶农的首要管理努力。饲养幼畜是最常见的替代来源，以避免购买新动物的成本。农民试图优化第一次授精年龄(AFI)，以尽早引入他们的母牛(再生产)。然而，如本研究所示，所选奶牛场的平均AFI有很大的不同。这表明缺乏规划的小母牛管理，但也缺乏饲养标准和专业决策。此外，这一发现强调了对农民进行继续教育的必要性，以避免观察到的繁殖延迟。此外，还需要介绍小母牛饲养目标和专业的后续工作。小母牛数量较少的农场，AFI和AFC中值较低，但AFI和AFC偏离农场平均水平的小母牛也较少。 The observed trend indicatesthat this association may be partially explained by the farmer’s adjusting the breeding programme to each heifer. On the other hand, farmers on farms with a greater number of dairy cows were directed toward more intensive milk production. It could mean that heifers were potentially bred at the predefined time, e.g., when reaching the certain body weight. However, individual variations of the AFI in such farms were not followed up, and more research is needed.

所选奶牛场的初胎龄(AFC)在一定程度上受AFI的影响(图3.）.已发现较低的AFC与改善的生殖性能和寿命生产相关，以及及时连续的Calvings [17.]．此外，早期的研究表明，AFC可以基本上有助于总饲养成本[18.，19.]．我们观察到到访农场之间的渔获量存在显著差异，并给出了802天的中位渔获量;我们的调查结果显示，与一般目标(22至24个月(730天))相比，被访奶农的平均奶农费中位数偏高，可能会影响部分经济负担[20.，21]．

该研究报告了首次服务的总体妊娠比例为40%，尽管农场间存在较大差异。每个农场首次服务时的怀孕比例(数据未显示)与AFC相吻合，即AFC较高的农场怀孕比例也较低。这种趋势被认为与小型农场的农场管理有关，因为据报道经理们会更密切地跟踪小母牛。其他人发现，小型农场奶牛的繁殖性能和健康状况并非普遍较好[22]．此外，人口水平的累积妊娠率显示，三分之一的妊娠发生在产后120天之后(图4 (b)）.虽然人口水平101天的中位数CCI并未表明在UNA-SANA州的所选乳制品农场中存在生殖问题，妊娠的三分之一的怀孕后，在第120天后，指示每次参观的高CCI的动物奶牛场。CCI在这种偏斜分布中的中值值可能未能证明群体内的个别变化。另一方面，这些生殖措施的结合特别感兴趣。它可以通过兽医服务与其他群体分开评估怀孕后的动物在第120天和高CCI后怀孕的可能性。因此，改善兽医咨询服务及其指标表明生殖问题的动物的结构化方法是因为乳制品部门的主要目标之一。虽然不常用于BH，但是定时AI可以作为这组动物作为替代成本效益和可行的解决方案，如前所述[23，24]．患有慢性生殖问题的动物也可以从奶牛群中移除，尽管农民们报告说，在Una-Sana Canton的农场中，生殖扑杀并不是一种常见的管理做法。

在种群水平上观察到超过三分之二的重复繁殖小母牛和经产动物18-24天的服务间隔，显示出很好的发情检测。Remnant等人(2018)报道19-26天的服务间隔表明，这段时间是繁殖结果最优的服务间隔的真正潜在分布，表明第22天受孕概率增加[25]．然而，我们发现总共有9.6%的服务间隔超过48天(图6）.除了受到农民的依赖之外，在48天内的跨度服务间隔的延伸可能是一些其他生殖问题的结果，例如Anoestrus [26]．此外，这种扩大可能是胚胎或胎儿死亡的结果[27]．我们的发现要求对这群重复繁殖的奶牛进行有针对性的控制。重要的是，在解释我们的结果时需要谨慎。然而，在目前的研究中，只计算了有令人满意的书面记录的农场的服务间隔，因此，排除了一些最大的畜群。

在选定的奶牛场中，人工授精(AI)是奶牛养殖的主要方式。人工智能由兽医或兽医技术人员专门执行，他们在农民呼叫后访问农场。人工智能的时机可能会受到农场人口统计的影响，本研究中报告的农民在重复繁殖方面感到关切。此外，大多数农民报告他们有额外收入，导致不适当或更少的时间进行发情检测。不考虑在这项研究中发现的令人满意的发情检测，这可能在一定程度上导致了重复繁殖动物的持续存在。另一方面，较大的农场依赖非家庭和季节性雇佣的劳动力。农场工人的经验和能力的巨大差异可能会潜在地影响发情的检测。同样，管理农场劳动力也是奶牛业面临的最大挑战[28]．Based on data from the farms visited in this study, managers of larger farms, i.e., farms with the greater number of animals, did not keep appropriate farm records in comparison with managers of small farms, and their ability to identify a reproductive problem at the individual animal level might be reduced. All visited farmers combined natural breeding and artificial insemination to reduce periods of repeat breeding. However, the results indicate that such managerial decision had either a slight or no effect on the CCI, i.e., the number of repeat breeders remained the same. Herds using natural services rarely register the number of services per pregnancy. However, in the current study, the mean NSP was 2.61, and this number reflects both natural services and artificial inseminations. This points to reproductive shortfalls compared with other studies [29，30.]．在单个动物水平的怀孕率低（第一服务和累积）的农场具有最高的NSP。可能的是，NSP依赖于大量因素，例如雌期性显示，麻疹检测，服务时机，塞生育和精子质量，亚临床疾病和管理特征。需要其他研究来研究增加NSP的所有方面。

奶牛产仔后需要等待多长时间才能重新开始繁殖，农民们对此有不同的看法，因此，我们无法直接从农场记录中计算出自愿等待的时间。然而，农民们报告说，他们通常会等待连续两次发情，之后再开始授精。这一资料被认为是不精确的，因为在大多数情况下，自愿等待的时间仍然不确定。最近一项关于奶牛繁殖性能相关管理实践的研究报告称，缺乏成熟的VWP(<50天)与较短的CFI和因此较短的CCI相关[31]．其他研究主张自愿等候期至少为60天，而定时的人工智能则建议为73天[32]．需要进行研究，以调查和建立BH乳牛场的最优VWP。

然而，我们能够计算出裂解至首次服务间隔(CFI)。总体CFI中位数为62.5天，在选定的奶牛群中差异很大(表1）.与挪威红牛的报告相比，这也很低，这也显示出人口的大量变化（85.3天，SD±41.9）[33]．此外，本研究中，农场内的变异极大地影响了农场中值CFI的估计。个人CFI可以通过几个因素得到扩展，比如营养[34，35),子宫内膜炎(36]和疾病差。elkjær等人。据报道，甚至轻度子宫感染可能对CFI产生不利影响[37]．同样，子宫感染也是我们组中早期纸张中提出的缺陷良好的观察结果之一[13.]．

计算间隔（CI）计算为传统使用的生育指标，385天的中位数表示在UNA-SANA州的选定乳制品农场中具有相对良好的生殖性能。类似于我们的研究结果，另一项研究报告了挪威红牛的平均CI为12.6个月[33]．然而，在解释CI时需要谨慎。由于CI是回顾性计算的，代表了所有以前的繁殖措施的总和，它可能受到乳牛群内广泛的个体差异的影响。鉴于我们的研究显示，三分之一的怀孕发生在挤奶120天后(图4 (b))和平均妊娠期，这种妊娠的CIs有一个合理的预期是超过400天。对这些动物的识别是记录动物表演的主要目的。鉴于在波黑已经建立了动物识别和可追溯系统，我们的研究表明有必要通过动物表现记录来升级该系统。一个全面的记录系统可以帮助兽医/顾问和农民确定他们的繁殖管理是否能及时反映怀孕动物的数量。除妊娠记录外，无法获得的被扑杀或出售个体的数据以及由于不恰当的书面数据而未纳入计算的57%的个体可能会影响被调查群体的实际CI。经计算的繁殖指标表明，在Una-Sana Canton的选定奶牛场中，繁殖性能呈波动趋势，这与国家当局最近制定的繁殖计划类似。考虑到本研究的局限性，这可能是这部分农场的最佳繁殖性能水平。

4.1。本研究的外部效度和内部效度

本研究描述了UNA-SANA州乳业农场的关键生殖性能指标。鉴于乳制品农民在全国整个境内养育奶牛饲养的奶牛养殖和奶牛的同一管理方式，我们的研究结果可能会指的是BH的其他领域。此外，SIMMENTAL是BH最常见的牛种类，因此，政府和农业机构规定了有关维持和改善本品种的生产，生殖和外部特征的育种计划[38]．繁殖计划中的繁殖目标包括AFI(14.5-16个月)、AFC(24-26个月)、平均生产寿命(7-8年)、CCI(100天)、NSP(1.8天)和CI(<376天)。虽然本研究结果显示，商品奶牛场的繁殖性能呈波动趋势(表1)1和2），UNA-SANA州的乳制品中的生殖性能具有大量相似性，在最近的繁殖计划中设定了生殖目标。这对于Una-Sana Canton的未来乳制品业务非常重要;然而，应该改进的再现有几个方面。此外，关于繁殖和生殖剔除的明显缺乏记录可以影响生殖措施，并且实际的生殖性能可能比本研究所示较弱。此外，预期的未来增强在BH中的生产可能会导致生殖绩效的更严重下降，因为这一趋势在全世界都很明显[1]．本研究使用的农场是有适当书面记录的农场，本研究的外部效度有限。

5。结论

在BH的Una-Sana州，奶牛养殖场的繁殖性能记录是基于书面甚至是记忆数据，在较大的养殖场没有适当的记录系统。在Una-Sana Canton和BH的奶牛场之间的奶牛繁殖需要一个有组织的、定期的和更全面的记录系统。了解了本研究中描述的明显的繁殖指标后，波罗约的农民和兽医当局可以确定和纠正其管理中导致奶牛繁殖性能不佳的区域。

缩写

人工智能:	人工授精
AFI:	第一次授精的年龄
亚:	第一次犊牛的年龄
规划:	每次怀孕提供的服务数量
ISI:	Interservice间隔
CFI：	犊位于第一授精间隔
CCI：	calving-to-conception间隔
CI：	水平间隔

数据可用性

支持本研究结果的数据可根据要求从通讯作者处获得。

伦理批准

该研究提交了萨拉热窝大学萨拉热窝兽医学院伦理委员会批准，并于波斯尼亚和黑塞哥维那批准。

同意

所有被访问的农场都口头同意参与这项研究。有效率为92%(22/24)。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

作者的贡献

AS进行数据收集。AS, EGG和ES对研究进行了概念化，创建了数据收集表格，并起草了手稿。ADM, NF, TG, AK对原稿进行了彻底的修改。AS、ADM、ES、NF、TG、AK和EGG对数据进行解释和分析。

致谢

作者热烈感谢所有的研究参与者、兽医和帮助实现这项研究的人员。这项研究得到了挪威生命科学大学兽医学院和波斯尼亚-黑塞哥维那萨拉热窝大学兽医学院的支持。AS得到了配额计划(挪威国家教育贷款Fund-Lånekassen)的资助。

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