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智慧牧场数据化管理
上篇我们介绍了奶牛反刍应从犊牛（娃娃）抓起以及犊牛阶段影响瘤胃发育的因素和影响奶牛反刍的因素：热应激、夹牛时间、饲养密度、产后疾病、发情、修蹄、乳房炎、头胎经产混养等基础知识，我们知道了瘤胃功能直接关乎牛群健康、产奶、舒适度和繁殖等；本篇通过案例说明量化影响反刍因素、奶牛反刍变化和反刍波动的监测、通过数据分析发现异常、减少异行为对奶牛反刍的影响：
安乐福DataFlow™ Ⅱ/HeaTime Pro软件
如何让养牛人和奶牛直接对话
安乐福DataFlow™ Ⅱ/HeaTime Pro牛群监控软件结合传感器项圈或耳标，量化奶牛反刍时间以及各类因素对其的影响，以下通过几个内置报告举例说明：
案例1：
奶厅环境+空槽+人为干扰
图4：组热应激报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）
①②③为挤奶时间：每天三次，可以看出白天温度只有16度，在奶厅挤奶时仍有少部分牛只有一定程度的热累积（红色喘息曲线）。
④⑤⑥为反刍比例：凌晨-早班挤奶前奶牛躺卧比例比白天其他两个班次间隔躺卧比例高，因为夜间人对奶牛的打扰最少；在三个班次挤奶有约30%的牛只在反刍，奶厅挤奶舒适度较好。
⑦⑧⑨是采食比例：奶牛从奶厅挤奶返回牛舍，集中采食。经过快速采食后，很快躺卧进行反刍，证明卧床舒适度较好。但是在上午4-5点之间出现了一段时间的空槽。
案例2：
饲养密度或头胎经产混养+夹牛时间长
图5：组日常报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ 软件）
①当天牛群反刍比例的最低值；②当天牛群反刍比例最高值；
③过去两周牛群反刍比例平均；④当天牛群反刍比例加权平均；
①②之间的差异大，即白色阴影面积大，牛群一致性波动大，需查明原因：牛群密度大、头胎经产混养或是其他管理因素。
奶牛去奶厅挤奶时反刍下降，返回牛舍后因为集中采食，反刍下降。但⑤⑥是因为挤奶返回牛舍后奶牛集中采食+夹牛时间过长造成几乎没有奶牛反刍。
图6：（举例：牛群一致性相对较好）组日常报告
案例3：
饲料配方等牛群群体性调整对奶牛反刍影响
图7：组一致性报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）
①②③一周内牛群平均反刍出现较大幅度的波动，④之后呈下降趋势。持续一个多月，需综合排查群体性调整：例如饲料配方的调整、主要饲料原料的变化、牛群调整等。
案例4：
新产牛产后疾病的发生可能在干奶时
就已埋下伏笔
图8：新产牛多图表监测（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）
①-②干奶应激，干奶后反刍数据波动较大且呈下降趋势，在产犊前⑤波动出现剧烈下降，下降幅度接近产犊应激造成的反刍下降如⑥，奶牛产犊应激：反刍急剧下降至200左右，之后每天恢复50-70分钟，如产后没有疾病，则会在4-7天迅速恢复至产前反刍水平。上图奶牛自干奶牛反刍时间下降，且波动较大，产犊之后系统警示健康事件（从反刍曲线也可以看出该牛患有产后疾病，并且在产前已有表现）。
图9：奶牛产犊时反刍时间急剧下降至约200分钟，产后反刍时间迅速恢复至正常水平(Bar 2010).
案例5：
不同泌乳阶段奶牛反刍时间分布以及
干奶牛反刍时间vs产后疾病
图10：奶牛反刍时间随泌乳天数变化趋势（Mathew, 2020）
备注：
泌乳天数90-220天奶牛日平均反刍分布。4月30日为DHI测试日，牛群分：
高产牛 (奶量54.5Kg, 153 DIM, 反刍时间534 分 (n=19))
中产牛(奶量44Kg, 162 DIM, 反刍时间529 分 (n=18))
低产牛 (奶量32Kg, 159 DIM,反刍时间517 分 (n=8))
图11：牧场A胎次状态概要报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ软件）
牧场A：
牧场成母牛胎次平均产量12.7吨；
产后代谢病发病：产后疾病预防到位，产后疾病少。
表3：牧场A不同泌乳天数牛群反刍时间及排序统计
图12：牧场B胎次状态概要报告（图片来源DataFlow™ Ⅱ 软件）
牧场B：
牧场牛群胎次平均产量约12吨；
产后代谢病发病：变位、酮病、子宫炎等发病率高。
表4：牧场B不同泌乳天数牛群反刍时间及排序统计
两个牧场的数据统计与图10的研究形成鲜明对比：高产牛群的反刍时间印证泌乳初期管理，再追溯到干奶期奶牛反刍时间，如果牛群干奶期反刍时间低，产后代谢病高发，会影响产后高产牛反刍，进而影响产量、繁殖等连锁反应。
结语
奶牛瘤胃运转正常是牛群健康和生产的关键保证，如奶牛反刍逐渐下降或突然变化，则意味着牛群健康事件的发生。反刍数据本身并不能诊断出具体疾病，却可以用做牧场监测牛群健康或牛只舒适度等牛群状态指示器。结合专业知识和技能，奶牛反刍数据的监测它可以成为帮助牧场主、兽医、营养师和繁育人员一起不乘风破浪，不断创造健康牛群产奶和盈利记录。
