젖소의 착유간격이 유량, 유성분 및 비유곡선에 미치는 영향

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study used 3,597 measured records of milking cow which calved between 2006 and 2007 to estimate influence, which milking interval of milk cattle had on milk yield and milk components, and lactation curve, treated milking interval, calving year, calving season, sampling season, lactation stage, and parity as fixed effect to evaluate the ability of milking cow, then conducted analysis of covariance with including days in milk as covariance, and estimated a lactation curve and parameter by each model with using the actual average daily milk yield.
The results of this study are summarized as follows.
1. As the result of test of significance on each trait, high degree of significance was authorized in most of traits, and for the mean ability of each trait, the average daily milk yield per day, fat percentage, protein percentage, lactose percentage, SNF(solid not fat) percentage, and SCS(Somatic cell score) were 33.78㎏, 3.03%, 3.15%, 4.65%, 8.61%, and 3.41 respectively. For coefficient of variation, lactose percentage and SNF percentage were the most stable, and variation of SCS was the greatest.
2. It indicated that the average daily milk yield by milking interval was 33.61㎏ when milking with interval of 11 hours by day_13 hours by night, 33.42㎏ when milking with interval of 12 hours by day_12 hours by night, and 34.31㎏ when milking with interval of 13 hours by day_11 hours by night respectively.
3. Effects of milking interval had influence significantly on all of investigated traits, except SCS, milk yield was higher significantly in milking interval of 13 hours by day_11 hours by night than any other intervals, fat percentage and SNF percentage were significantly lower in milking interval of 12 hours by day_12 hours by night, and lactose percentage was significantly higher in milking interval of 11 hours by day_13 hours by night.
4. Effects of calving year had significant influence on all of investigated traits, milk yield and fat percentage were significantly higher in 2007, and protein percentage, lactose percentage, SNF percentage, and SCS were higher in 2006.
5. Effects of calving season had significant influence on all of investigated traits, milk yield was the highest in Autumn, and the lowest in Spring. Fat percentage was the highest in Summer and Autumn, and the lowest in Spring and Winter. SCS was significantly higher in Summer and Winter than Spring and Autumn.
6. Effects of sampling season had significant influence on all of investigated traits, and milk yield was significantly higher in Spring than Summer and Winter. Fat percentage and SCS was higher in Summer, protein percentage and SNF percentage was higher in Autumn, and protein percentage was higher in Spring.
7. Effect of parity, except 1st parity record, had significant influence on all of investigated traits, and milk yield was significantly higher in 2nd～5th parity than over 6th parity. Fat percentage was the lowest in 2nd parity, SCS was the lowest in 2nd parity, and it tended to be higher as a parity increased.
8. Effects of lactation stage had significant influence on all of investigated traits, milk yield and lactose percentage was the highest in the first term of lactation, and SCS and SNF percentage was the highest in the middle term of lactation.
9. In this study, days in milk were included in analysis model as covariance to analyze to adjust variant days in milk of each object, and it was changed significantly in all traits, except lactose percentage, as days in milk were increased one by one.
10. For the phenotypical change by milking interval, milk yield tended to decrease repeatedly as SCS was increased, and it can be considered that SCS is a decisive cause of milk yield decrease.
11. For the phenotypical correlation of each trait investigated in this study, milk yield had negative correlation with fat percentage, protein percentage, SNF percentage, and SCS, and there was strong positive correlation between protein percentage and SNF percentage.
12. This study estimated lactation curve of each model by milking interval with using the actual average daily milk yield, and evaluated a parameter. As the result of test of goodness of fit, it presented that Wood model with higher decisive coefficient was appropriate.
14. In estimating a lactation curve of each model by milking interval, for the daily milk yield, it was advantageous to milk with interval of 11 hours by day_13 hours by night from the beginning of lactation to peak, with interval of 13 hours by day_11 hours by night from peak term of lactation to the middle term, and with interval of 11 hours by day_13 hours by night again in the end of lactation.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 젖소의 착유간격이 유량 및 유성분에 미치는 영향 및 비유곡선을 추정하기 위하여 2006년부터 2007년 사이에 분만을 한 착유우의 3,597개의 측정 기록을 이용하였고, 착유우의 능력을 평가하기 위하여 착유간격, 분만년도, 분만계절, 샘플채취계절, 비유시기 및 산차를 고정효과로 처리하고, 착유일수를 공변이로 포함하여 공분산분석을 하였으며, 실제 1일 산유량을 이용하여 각 모델별 비유곡선 및 모수를 추정하였다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 본 연구에서 조사된 각 형질에 대한 유의성 검정결과에서 대부분의 형질에 있어서 고도의 유의성이 인정되었으며, 각 형질의 평균능력은 1일 평균 산유량, 유지율, 유단백율, 유당율, 무지고형분율 및 체세포지수가 각각 33.78㎏, 3.03%, 3.15%, 4.65%, 8.61% 및 3.41로 나타났다. 변이계수의 경우 유당율과 무지고형분율이 가장 안정적이었고, 체세포지수의 변이가 가장 심하였다.
2. 착유간격별 1일 평균 산유량은 낮11시간_밤13시간 착유했을 때 33.61㎏, 낮12시간_밤12시간 착유했을 때 33.42㎏, 낮13시간_밤11시간 착유했을 때 34.31㎏으로 조사되었다.
3. 착유간격의 효과는 체세포지수를 제외한 조사된 모든 형질에 대하여 유의적으로 영향하였으며, 유량의 경우 낮13시간_밤11시간의 착유간격에서 다른 간격에서보다 유의적으로 높게 나타났고, 유지율과 무지고형분율은 낮12시간_밤12시간의 간격에서 유의적으로 낮게 나타났으며, 유당율은 낮11시간_밤13시간의 착유간격에서 유의적으로 높게 나타났다.
4. 분만년도의 효과는 조사된 모든 형질에 대하여 유의적으로 영향하였으며, 산유량, 유지율은 2007년도에 유의적으로 높게 나타났고, 유단백율, 유당율, 무지고형분율 및 체세포지수는 2006년도에 높게 나타났다.
5. 분만계절의 효과는 조사된 모든 형질에 대하여 유의적으로 영향하였으며, 유량의 경우 가을에 유의적으로 가장 높게 나타났고, 봄에 가장 낮았다. 유지율은 여름과 가을에 가장 높았고, 봄과 겨울에 낮았다. 체세포지수는 여름과 겨울에서 봄과 가을보다 유의적으로 높게 나타났다.
6. 샘플채취계절의 효과는 조사된 모든 형질에 유의적으로 영향하였으며, 유량의 경우 봄에 여름과 가을보다 유의적으로 높게 나타났다. 유지율과 체체포지수는 여름에, 유단백율과 무지고형분율은 가을에, 유당율은 봄에 높게 나타났다.
7. 1산차 기록을 제외한 산차의 효과는 조사된 모든 형질에 유의적으로 영향하였으며, 유량의 경우 2～5산차가 6산차 이상보다 유의적으로 높게 나타났다. 유지율은 2산차에서 가장 낮게 나타났고, 체세포지수는 2산차에서 가장 낮게 나타났고, 산차가 늘어날수록 높아지는 경향을 보였다.
8. 비유시기의 효과는 조사된 모든 형질에 유의적으로 영향하였으며, 유량과 유당율의 경우 비유전기에 유의적으로 가장 높게 나타났고, 체세포지수와 무지고형분율은 비유중기에서 가장 높게 나타났다.
9. 본 연구에서는 각 개체마다 상이한 착유일수를 보정하기 위하여 분석모델에 착유일수를 공변이로 포함하여 분석하였으며, 착유일수 1일 증가에 따라 유당율을 제외한 모든 형질에서 유의적으로 변화하였다.
10. 착유간격별에 따른 표현형적 변화는 비유일수에 따라 체세포지수가 증가하면 유량은 감소하는 경향이 반복되었으며, 이는 체세포수가 산유량의 저하에 결정적인 원인이 된다고 볼 수 있다.
11. 본 연구에서 조사된 각 형질에 대한 표현형 상관은 유량은 유지율, 유단백율, 무지고형분율 및 체세포지수와 음의 상관을 나타내었고, 유단백율과 무지고형분율은 강한 양의 상관을 보였다.
12. 본 연구에서는 실제 1일 평균 산유량을 이용하여 착유간격에 따른 각 모델별 비유곡선을 추정하고 모수를 구하였다. 모델 적합도 검정에서는 결정계수가 높은 Wood 모델이 적합한 것으로 나타났다.
14. 착유간격에 따른 각 모델별 비유곡선 추정에 있어서 1일 산유량의 경우, 비유 시작 후 peak기 까지는 낮11시간_밤13시간의 간격으로 착유하는 것이 좋고, 비유 peak기부터 중기까지는 낮13시간_밤11시간의 간격으로 착유하는 것이 좋으며, 비유 말기에서는 다시 낮11시간_밤13시간의 간격으로 착유하는 것이 유리한 것으로 나타났다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 = 1
• Ⅱ. 연구사 = 4
• 1. 평균 능력 = 4
• 2. 환경요인의 효과 = 9
• Ⅲ. 재료 및 방법 = 22
• 1. 재료 = 22
• 2. 조사형질 및 조사방법 = 23
• 3. 통계분석방법 = 25
• 1) 환경요인의 효과 = 25
• 2) 표현형 공분산 및 상관계수 = 26
• 3) 비유곡선 추정을 위한 모델 = 27
• Ⅳ. 결과 및 고찰 = 28
• 1. 분산분석 및 평균능력 = 28
• 1) 분산분석 = 28
• 2) 평균능력 = 29
• 3) 착유간격별 평균 = 30
• 2. 환경요인의 효과 = 32
• 1) 착유간격의 효과 = 32
• 2) 분만년도의 효과 = 33
• 3) 분만계절의 효과 = 34
• 4) 샘플채취계절의 효과 = 36
• 5) 산차의 효과 = 37
• 6) 비유시기의 효과 = 39
• 7) 착유일수의 효과 = 40
• 3. 착유간격에 따른 비유기별 표현형적 변화 추세 = 41
• 4. 표현형 공분산 및 상관계수 = 53
• 5. Regression analysis를 통한 각 형질간의 상관관계 = 54
• 6. 착유간격에 따른 모델별 비유곡선 추정 및 모수 조사 = 63
• 1) 모델별 비유곡선 모수 조사 = 63
• 2) 착유간격에 따른 1일 산유량의 모델별 비유곡선 = 70
• 3) 착유간격에 따른 1일 유지율의 모델별 비유곡선 = 73
• 4) 착유간격에 따른 1일 유단백율의 모델별 비유곡선 = 76
• 5) 착유간격에 따른 1일 유당율의 모델별 비유곡선 = 79
• 6) 착유간격에 따른 1일 무지고형분율의 모델별 비유곡선 = 82
• 7) 착유간격에 따른 1일 체세포지수의 모델별 비유곡선 = 85
• Ⅵ. 결론 = 88
• Ⅶ. 적요 = 89
• Ⅷ. 참고문헌 = 92