Lypsylehmän energiataseen mallintaminen tuotoskauden alkuvaiheessa

Energiataseen mallinnus on osa KarjaKompassi-hankkeeseen liittyvää kehitystyötä. Tutkielman tavoitteena oli kehittää lypsylehmän energiatasetta etukäteen ennustavia ja tuotoskauden aikana saatavia tietoja hyödyntäviä matemaattisia malleja. Selittävinä muuttujina olivat dieetti-, rehu-, maitotuotos-, koelypsy-, elopaino- ja kuntoluokkatiedot. Tutkimuksen aineisto kerättiin 12 Suomessa tehdyistä 8 – 28 laktaatioviikon pituisesta ruokintakokeesta, jotka alkoivat heti poikimisen jälkeen. Mukana olleista 344 lypsylehmästä yksi neljäsosa oli friisiläis- ja loput ayshire-rotuisia. Vanhempien lehmien päätiedosto sisälsi 2647 havaintoa (koe * lehmä * laktaatioviikko) ja ensikoiden 1070. Aineisto käsiteltiin SAS-ohjelmiston Mixed-proseduuria käyttäen ja poikkeavat havainnot poistettiin Tukeyn menetelmällä. Korrelaatioanalyysillä tarkasteltiin energiataseen ja selittävien muuttujien välisiä yhteyksiä. Energiatase mallinnettiin regressioanalyysillä. Laktaatiopäivän vaikutusta energiataseeseen selitettiin viiden eri funktion avulla. Satunnaisena tekijänä mallissa oli lehmä kokeen sisällä. Mallin sopivuutta aineistoon tarkasteltiin jäännösvirheen, selitysasteen ja Bayesin informaatiokriteerin avulla. Parhaat mallit testattiin riippumattomassa aineistossa. Laktaatiopäivän vaikutusta energiataseeseen selitti hyvin Ali-Schaefferin funktio, jota käytettiin perusmallina. Kaikissa energiatasemalleissa vaihtelu kasvoi laktaatioviikosta 12. alkaen, kun havaintojen määrä väheni ja energiatase muuttui positiiviseksi. Ennen poikimista käytettävissä olevista muuttujista dieetin väkirehuosuus ja väkirehun syönti-indeksi paransivat selitysastetta ja pienensivät jäännösvirhettä. Ruokinnan onnistumista voidaan seurata maitotuotoksen, maidon rasvapitoisuuden ja rasva-valkuaissuhteen tai EKM:n sisältävillä malleilla. EKM:n vakiointi pienensi mallin jäännösvirhettä. Elopaino ja kuntoluokka olivat heikkoja selittäjiä. Malleja voidaan hyödyntää karjatason ruokinnan suunnittelussa ja seurannassa, mutta yksittäisen lehmän energiataseen ennustamiseen ne eivät sovellu.