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pp.1-8
본 조사연구는 충남 예산지역에 위치하고 있는 젖소 사 육농가 중 10개 전업 검정농가를 대상으로 2015년 1월부터 2015년 12월까지 농협중앙회 젖소개량사업소의 검정성적 을 통하여 유량 및 유조성분을 조사·분석하여 젖소농가의 경영지표 설정과 농가의 경영기술 개선을 위한 기초적 자 료를 얻고자 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 평균 산유량은 33.62kg로 나타났다. 산차별로는 유의한 차이 (p<0.05)를 보였으며 1산차는 29.60kg로 가장 낮은 산유량 을 나타났으나, 2산차 이상부터 높은 산유량을 보였다. 산 유량별로도 유의한 차이를 보였으며(p<0.05), 계절별 평균 산유량은 봄에 34.51kg으로 다른 계절보다 높은 유량을 보 였다(p<0.05). 산차별의 유지율은 유의성 없이 1산에서 6산 차까지 비슷한 결과를 보였다. 산유량별 간에 유지율은 유 의한 차이(p<0.05)가 있었고, 계절별 간에는 유의한 차이 (p<0.05)를 보였는데, 겨울에 유지율 4.15%로 가장 높은 성 적을 보였으나, 여름에 3.61%로 가장 낮은 함량을 보였다. 산차별 간의 단백율은 유의한 차이 없이 평균치와 비슷한 수준을 보였다. 산유량별 간의 유단백율은 유의한 차이 (p<0.05)로 1일 30kg미만 군에서는 3.51% 높은 유단백율을 보였고, 40kg이상 군은 3.14%로 가장 낮은 함량으로 나타났다. 계절별 간의 유단백율은 가을과 겨울은 각각 3.40% 와 3.41%으로 높았으나, 봄과 여름은 각각 3.28%와 3.27% 로 낮은 수준를 보였다(p<0.05). 총고형분은 산차별 간에 1 산차가 8.92%로 가장 높은 함량를 보였으나(p<0.05), 산차 가 커질수록 감소현상을 보였다. 산유량별에 따른 총고형 분율은 1일 30 kg미만 군에서 8.92%로 높았으나, 40kg이상 군은 8.62%로 낮은 총고형분율을 나타났다(p<0.05). 계절 별 간의 총고형분율은 가을과 겨울에 각각 8.87%와 8.84% 으로 높은 함량이 었으나, 봄과 여름에는 각각 8.77%와 8.75%로 낮았다(p<0.05). 산차별간의 체세포수는 1산차가 100.75천개/ml로 가장 낮은 수를 나타냈으나, 산차가 커질 수록 체세포수는 증가현상을 보였다(p<0.05). 산유량별로 는 1일 30kg미만 군은 157.00천개/ml의 높은 체세포수로 유의한 차이를 보였으나(p<0.05), 40kg이상 군의 123.64천 개/ml로 낮은 수로 나타났다. 산유량은 유지율, 유단백율 및 총고형분율과 각각 -0.378, -0.534 및 –0.370으로 음(-)의 상관계수를 나타냈다. 유지율은 유단백율 및 총고형분율과 의 상관계수는 각각 0.600과 0.493으로 매우 높은 양(+)의 관계를 보였다. 유단백율과 총고형분율 간에는 0.833으로 양(+)의 매우 높은 상관관계를 보였다. 산유량과 유지율의 단순회귀모형은 y=-0.0297x+4.907(R2=0.1426), 유지율과 유 단백율은 y=0.2824x+2.2482(R2=0.3606), 유단백율과 총고형 분율은 y=0.8564x+5.9404(R2=0.6942)를 나타냈다. 따라서 젖소의 산유량과 유성분은 계절적 요인, 그리고 체세포수 는 산차와 산유능력에 영향을 받는 것으로 나타나 적절한 젖소의 산유량과 유질개선에 각별한 관리가 요구된다.
This study was carried out to investigate the effects of the parity, milk yield and milking season on the total milk yield and milk compositions in dairy cattle. A total of 3,064 records, collected from dairy farms between January and December in 2015, were analyzed with the SAS/GLM procedure. The milk yield in the first parity was found to be the lowest level (p<0.05). Significant differences in yield of milk were noticed among the animals in different milk yield groups as well as in different seasons (p<0.05). The differences in milk fat percent was also significantly differed among all categories (p<0.05). Milk yield groups and seasons of production also showed significant differences in the milk protein percent (p<0.05). Milk solids significantly increased with parity in dairy cattle (p<0.05) as the parity progressed. The lowest somatic cell count was observed in the first parity and the significant increase of somatic cell count was found in later parities (p<0.05). We found the negative correlations between the milk yield and milk protein % (-0.534), and between milk yield and total milk solids (-0.370). In contrast, the positive correlations were observed between the milk fat and milk protein (0.600), and between milk fat and total milk solids (0.493). The relationship between % of milk protein and total milk solids was strongly positive (0.833). The model with milk yield and milk fat % showed a low coefficient of regression (R2=0.1426). However, the milk fat % and milk protein % (R2=0.3606), and milk protein % and total milk solids (R2=0.6942) showed relatively greater fits with their respective models. In conclusion, these findings suggest that dairy farmers might be required appropriate management of feeding for improvement of milk yield and milk quality including somatic cell affected by seasonal factors and milk performances.
