的影响Calliandra和田菁属在日常商业小农农场奶牛的牛奶产量在肯尼亚

文摘

越来越多的兴趣奶牛饮食的蛋白质补充使用豆科灌木。这项研究的目的是确定补充饮食之间的关系Calliandra calothyrsus和田菁属野大麻和牛奶生产商业小农的奶牛的农场。这个试验涉及235头奶牛从80年小农奶牛场在肯尼亚随机分配到4干预组:(1)接收Calliandra和田菁属和营养建议;(2)接受生殖药物和建议;(3)接收组1和2的干预措施;和(4)接收不干预。农场营养实践和管理数据收集问卷,和随后的身体检查,乳腺炎测试,奶牛在农场的牛奶产量监控每月大约16个月。进行了描述性和单变量统计分析,多变量混合模式回归用于识别相关的因素( )每日牛奶产量。牛奶产量是6.39升/牛/天(SD = 3.5)。喂养Calliandra /田菁属牛有关( )增加生产的牛奶中至少1升/牛/天每公斤美联储。其他变量与ln每日牛奶产量呈正相关的最终模型包括喂养纳皮尔草,青贮饲料和奶制品食物喂养,体况评分,牛的胃口。其他变量相关的负面ln每日牛奶产量在最后的模型包括美联储的玉米胚芽,天牛奶,突然饲料变化,怀孕和亚临床乳腺炎。总之,我们的现场试验数据表明,使用Calliandra/田菁属通过商业小农农林复合经营可以提高牛奶产量在肯尼亚奶牛场。农林土地利用系统可以作为一种对奶农应对饲料短缺和低farm-available饲料粗蛋白的牛。

1。介绍

在肯尼亚,像其他东非国家,营养不足是一个主要的约束影响奶牛生产和再生产的(1]。平均每日牛奶产量每头牛在大多数乳品企业估计大约6 - 7公升/牛/天大约是70%低于发达国家奶牛(2]。这牛奶产量主要是由于当地品种的杂交(如梵天,瘤牛)与外来品种(如黑白花奶牛、泽西岛、根西岛、埃尔郡)。小农奶牛场(sdf)在肯尼亚构成群平均大小的两头牛农场(2]。虽然性能差异的遗传学解释一些乳品企业在发达国家和发展中国家,管理和环境因素也大大影响牛奶产量(3]。

传统上,营养不足的影响在奶牛场在肯尼亚最感到在旱季(June-October),生产优质饲料配方减少减少和变得更昂贵4,5]。然而,由于气候条件变化,湿和干燥的季节已经成为不规则的和不可预知的农民经历更长的旱季(个人沟通)。因此,高成本的喂养奶牛在旱季逐渐导致生产费用高,阻碍经济增长和盈利能力的自卫队(6]。牛奶产量的影响饲料短缺加剧了知识和技术在饲料不足保护(7]。

为了解决这个生产营养不足的挑战,大多数农民更愿意提供本土饲料降低饲料成本;利用作物残留物是最常见的应对策略7]。作物残留物主要用作饲料的峰值80%以上的自卫队的旱季干玉米秸秆。干玉米秸秆是一种劣质饲料粗蛋白(CP)平均估计的2.5%和中性洗涤纤维(NDF) 70%4]。

情况更糟糕的人口增加和气候变化导致乳品生产用地减少(8]。减轻在此生产的挑战,综合可持续土地利用模型是小农乳制品生产系统的关键(9]。农林复合经营是一个土地管理系统在树木或灌木结合作物和/或牲畜在同一块土地10]。一些农民使用的农林复合经营的方法包括与其他作物间作饲料树木或灌木,或种植它们作为对冲在雨季,然后收获在旱季(11]。因此,饲料树木可以发挥重要作用作为饲料来源来维持生产牲畜和减轻质量差的饲料对牛奶产量的影响,尤其是在旱季(12]。

一些饲料灌木提升包括东非地区的高地Calliandra,银合欢,Chamaecytisus,田菁属(13]。(农林)他们的主要优点是能够忍受严酷的气候条件,如干旱,同时提供营养丰富的饲料(13]。平均2公斤Calliandra树叶(干物质)喂奶牛日常报道每日牛奶产量增加约1升(14]。优先级的综合农业系统与饲料的树木和粮食作物被认为是一个关键的一步在卢旺达可持续的乳制品生产(15],或许在肯尼亚人口密集的农村地区哪里有严重的农田约束。然而,研究生产受益于豆科饲料灌木主要是大规模的或研究农场内发现,因此这些研究并不证明灌木的好处在肯尼亚商业自卫队。在这个随机对照现场试验,我们监测奶牛的随机样本,目的是确定每日补充牛奶产量和饮食之间的关系Calliandra calothyrsus和田菁属野大麻在小农的奶牛农场基于农林土地管理模式。

2。材料和方法

2.1。研究区域的描述

这个随机对照进行了现场试验Naari sublocation Meru县,肯尼亚(0°6′0 N和37°35′0”E)。梅卢县坐落在东部肯尼亚山山坡,内罗毕以北270公里,肯尼亚的首都。Naari sublocation海拔约2000米。的居民Naari sublocation主要练习制酪业,自给作物农业、园艺和笨拙的。最常见的粮食作物种植作物如玉米、豆类和马铃薯。研究区是有目的的选择,因为这项研究是一项更大的研究涉及当地奶农(图1)[2,16,17]。此外,项目合作伙伴社区中有一个很好的关系,为项目实施的成功提供必要的善意。

2.2。样本大小和数据收集

的农民纳入研究Naari奶农合作社协会(NDFCS),乳制品组与一个活跃的成员大约550农民(被定义为一个活跃成员定期把牛奶卖给NDFCS时的研究)。样本大小是基于[18肯尼亚牛15日),进行饲养试验,发现牛奶产量是11.44和10.85公斤/天,没有1公斤(干物质)的豆科离开美联储,分别一个总体标准差为0.9公斤/天。使用这些估计的样本量计算两个独立的手段,假设95%的双面的信心和80%的力量,需要38牛的干预和控制。假设每个农场都有一头奶牛,样本容量每组围捕到40,允许几个辍学。一些农场有一个以上的牛,可以使用一个略小的样本容量;然而,在我们的经验中,大量的牛在自卫队在肯尼亚一直天牛奶牛奶产量较低,往往是部分耐火材料营养试图提高牛奶产量。因此,它预计,大约40牛在40干预农场不会耐火材料改善营养管理。

八十个农场被随机选择基于NDFCS入选标准的活跃会员,零放牧(牛被安置在一个自由的失速区),和< 4挤奶的牛。的80个农场,68人超过一头牛在研究过程中。农场都参加这项研究在同一时间。眩目的在这个研究是不可能的因为农民参与管理和豆科灌木的喂养,和数据收集和分析是由第一作者研究生研究项目的一部分。

80年农场被封锁在牛奶(暗)和基于天随机分配给干预和控制组在田间试验。以来由于增强喂养牛奶产量的变化很可能是更大的在泌乳早期,暗为块随机化被认为是一个非常重要的变量。干预组进一步分为两个用细微的修改只营养干预组豆科灌木和营养建议,而营养和生殖(组合)组豆科灌木、生殖干预和营养和生殖的建议。同样,对照组被分为两个,只生殖干预组生殖干预和比较(控制)组在研究期间没有收到任何干预。农民在营养和联合组与150年发行Calliandra和150年田菁属苗种植在农场开始前监控访问。是预期的灌木将足够成熟开始研究开始喂牛。使用了两种类型的豆科灌木从农场之间的高度有很大差异在研究区,,还不清楚哪种类型的灌木最好的农场。田菁属是在海拔高于强壮吗Calliandra但蛋白质含量略低于Calliandra(19,20.]。农民接受营养干预也收到建议(当地语言)每一次访问太阳系时,在如何更好地喂养牛在农场提要和可用资源。农民接受生殖干预提供建议(当地语言)每一次访问太阳系时更好的繁殖管理和免费宫内抗生素由于子宫内感染记录(如果有)和/或自由激素注射前列腺素F2α和/或促性腺激素释放激素(如果由于宫内感染记录,保证记录的卵巢囊肿,或热同步所需的用于育种由于热差检测)。

主要干预和控制的农民团体同意参与研究访问了大约每月和每两个月,分别从2016年5月到2017年10月。在这些访问,他们回应问卷调整和修改从2015年基线研究[16]。相关的问卷有部分农民培训和人口统计信息,农场和营养管理和牛奶的健康和生产力。

在这些农场参观,体格检查,包括体况评分(BCS-using 1-5-point范围内(21])和加州乳腺炎测试(CMT)进行。奶牛舒适度也因为它可以评估产生实质性影响牛奶产量(22]。自牛peripartum时期和那些昏暗> 500天可以为乳腺炎在CMT假阳性,阳性的牛只记录如果有差异CMT季度之间的反应。舒适为每个摊位被制定为一个复合“安慰得分”(最多6),这是一个函数(1)失速的长度;(2)失速宽度;(3)失速套马索空间;(4)失速阴影;(5)失速柔软;(6)失速湿润。安慰分数组件1 - 4,参数根据牛的大小是使用[23]。为安慰得分组件5和6,膝盖和湿度是利用测试的影响,分别(22,24]。我们包括边际类别适应高度可变的膝盖测试失速条件,在肯尼亚,农作物废料和污垢(不是沙子)通常用于地板表面。

分1½或0给出每一个6个人安慰得分组件根据以下分类:好的(等于或超过最低测量组件1 - 4;显然通过膝盖测试组件5 - 6),公平(在10%的最低测量组件1 - 4;模棱两可的组件5 - 6),或者可怜的(不是在10%的最低测量组件1 - 4;显然没有膝盖测试组件5 - 6)。在农场和一个以上的乳牛,安慰平均分数的摊位,每个农场创建一个舒适的分数因为牛通常没有躺在同样的停滞。

研究的毕业典礼,农民被训练如何权衡大量的饲料喂动物一周一次和如何记录日志提供饲料重量和每日牛奶生产饲料后第二天体重测量。所有农民都发布了与标准校准春天重量表(弹簧平衡®)和大塑料袋对持有大量的饲料用于测量。虽然测量和记录大量的高蛋白饲料喂用磅秤的焦点,其他饲料的重量也记录下来。美联储的集中由重量决定了容器用来测量集中在喂养奶牛的农场。这些条目平均为每个单独的牛被访问的时候给1项/牛/访问。2015年从坊间横断面研究期间获取的信息(16),每个奶牛的饲养制度总体上是相当一致的,至少每周一次的水平。预算和后勤的限制不允许实验室饲料分析;因此,问题被要求在每个访问分类质量的饲料。例如,纳皮尔草的高度记录,因为高纳皮尔草已知低蛋白质含量相比短纳皮尔草(25]。

为农民忘了记录日志的牛奶和喂养细节自最后一次访问期间,牛奶产量的访问是评估根据前一天的奶牛的牛奶总产量。饲料重量也评估基于当前部分喂牛在访问前的那一天。在每个牛访问,所有农民都问当天生产和喂养前访问代表生产和喂养牛自上次访问,而且在大多数情况下,牛访问量的83.3%(1214/1458),农民确认生产和喂养的代表。因此,收集的数据访问的日期被认为是代表每月的管理和生产。牛访问量的16.7%的有差异,可用的日志记录和电流测量之间的平均测量被用来减少报告偏差可能在这种类型的研究(22]。

2.3。数据管理和分析

字段数据进入MS Excel 2010(美国加州萨克拉门托,微软)。统计分析是通过使用Stata13.0软件(StataCorp LLC,大学城,德克萨斯州,美国)。自然有层次的数据,访问集群内牛和牛聚集在农场。

包括描述性统计手段,中位数,分布和比例,适用。Shapiro-Wilk测试正常的每日牛奶产量结果显著( ),的柱状图结果被扭曲了的1.3的,因此合适的转换结果进行了探讨。偏态分布的结果被转换到解决自然对数尺度参数统计分析的目的。为了便于解释统计分析利用这转变的结果,结果被转换回正常的规模。

主要研究目标是确定干预导致更高的每日营养牛奶产量在这些农场接受干预。因为合并后的公司也收到了生殖干预,每天还可以提高牛奶产量如果奶牛产犊更快比牛在农场non-reproduction干预组,结合两个non-nutrition营养干预组和干预组在统计分析不理想。因此,日常牛奶产量的显著差异在自然对数之间的四个干预组使用Bonferroni-adjusted单向方差分析进行评估。

这些分析将假定随机分配组平衡的其他因素(混杂因素)可能会影响群体之间的每日牛奶产量(表1)。在研究的开始,其他已知因素可能影响日常牛奶产量(如体重、身高、年龄、身体状况得分,怀孕状态,和奇偶校验)被组相比,使用方差分析或确切概率分析确认为这些变量组没有不同。不重要的值被确认,随机分配成功在平衡这些因素组。

第二个研究目标,后续数据分析(建模)也进行了基于实际喂养奶牛的农民而不是不同的研究小组分类因为缺乏干预合规。不服从相关的农民主要是喂养和数据记录的建议。在每个访问期间,5 - 10%的建议不会完全实现。不服从是当一个农民既没有重的饲料和其他饲料牛也不记录奶牛的牛奶产量。部分合规包括保持记录只有农场之间访问的一部分,只重一些饲料和没有其他提要,和/或不给推荐的灌木叶重量。原因部分或不服从在农民包括(1)树叶不足(尤其是在旱季);(2)可怜的种植技术;(3)之间的过渡聘请了帮助;(4)农民疾病;和其他个人原因(5)。 Growth and regeneration of the leguminous shrubs was largely dependent on the farmers’ management practices (weeding, watering, manure use, etc.) and prevailing weather conditions. Since farmers were consistently encouraged to comply with the project guidelines, farmers were rarely noncompliant for two consecutive visits.

对于这些后续的统计分析,一些牛失踪暗(1458牛访问量的6%),因为农民买了牛的农场,他们没有获得生殖奶牛从卖方的历史。因此,昏暗的数据被认为缺少完全随机(MCAR)和归责的建模都是有益的目的。对于这些购买牛带失踪暗淡的数据总体的意思是昏暗的插入作为归责,以避免损失的观测模型(26]。

单变量混合线性回归模型与限制最大似然(REML)是适合每个预测变量来确定关联的自然对数每日牛奶产量( )。因素重要,和其他可疑的混杂因素被认为是一个复杂的多变量模型的过程。测试所有参数之间的相关性(皮尔逊相关系数)会议回归建模截止( )时是为了辅助决策模型的高度相关的变量应该被包括在模型中。高度相关的指标,包括在模型的预测决定基于生物合理性。

多变量混合线性回归(REML)随后执行日常升牛奶生产的自然对数作为结果( )。两个模型考虑两个不同层次的聚类,通过随机效应。模型1控制集群在访问级别,而模型2为集群控制牛的水平。

模型1是配备一个自回归(ar)的关联结构假设之间的关系2连续的访问将指数大于2非连续访问(27,28]。

模型1(随机访问集群内牛的影响):Ln的牛奶/牛/天=常数+乳制品餐美联储数量(公斤)+青贮饲料的玉米数量(公斤)+美联储Calliandra /田菁属数量(公斤)−Calliandra /田菁美联储方数量(公斤)−玉米胚芽美联储数量(公斤)+BCS-BCS平方−昏暗的+昏暗的平方+正常的需求−怀孕status-subclinical乳腺炎−突然饲料变化。

模型2是装有一个可交换的相关结构。相关性的假设是任何两头奶牛在农场是相同的27,28]。AIC模型用于选择最好的最终模型与适当的相关结构。

模型2(集群在农场奶牛的随机效应):Ln的牛奶=常数+访问数+美联储的乳制品餐+Calliandra /田菁美联储−玉米胚芽美联储+大量的玉米青贮饲料+内皮尔喂草+BCS−BCS的平方−昏暗的+昏暗的平方+正常的需求−怀孕的状态−突然饲料变化。

之间的相互作用显著模型固定效应进行了探讨。瓦尔德测试用于测试的整体意义的分类参数超过2类。评估每日牛奶产量和连续变量之间的线性是可视化使用洛斯的阴谋。变量与结果被拟合曲线具有非线性关系模型中,适用的地方。

模型是通过手动逐步淘汰技术落后、和值被用来确定固定效果模型。没有一个模型参数的相关性高于0.4。检测疑似混杂模型变量的变量不是最终的模型是由比较变化系数估计有或没有可疑的混杂因素。模型评价是为了确认正常和方差齐性的假设随机和固定效果。极端的识别和有影响力的观察是由制图标准化残差和比较系数估计的变化及其意义建模时,没有影响力的观察。每日牛奶产量的预测进行规模back-transformed牛奶生产的升/天。

3所示。结果

在这个试验中,总共有607的访问量为80 235头奶牛的农场被包括在研究中。只有这些奶牛挤奶的一部分在任何给定的访问中,产生了1458 cow-visit观测研究期间(16个月)。观察当牛没有挤奶/干被排除在分析之外。

平均牛奶产量/牛/天6.39升(其中。3.5)平均值为6.0升和0.25 - -27.5升。在试验农场饲养的奶牛主要是外来(即。、黑白花奶牛、埃尔郡、泽西岛、根西岛)十字架(图2),因此并不影响繁殖每日牛奶产量( )。

主要研究客观的对比组的结果,没有明显( )自然对数的差异四个干预组之间的每日牛奶产量使用Bonferroni-adjusted单向方差分析。因此,第二组的统计分析结果基本确定的使用的影响Calliandra和田菁属灌木在奶牛的营养管理,考虑合规的水平实际上是美联储。

3.1。描述性统计和单变量分析之间的自然对数的牛奶生产和各种因素

遇到了几个变量截止在单变量混合线性回归分析对日常牛奶产量占时的自然对数集群内访问的牛。差异的自然对数每日牛奶产量4学习小组对这些变量如表所示2- - - - - -4,虽然这些差异可以通过其他变量混淆,因此应该被结合多变量模型的结果。为了进一步描述审判的人口,整体意味着/比例和重要组差异百分比或意味着这里描述为这些变量。

农民主要用于乳制品餐浓缩饲料,只有很少使用玉米胚芽(表2)。农民通常保持一致的集中喂养政权奶牛在农场虽然暗淡或牛奶产量的变化。纳皮尔草是美联储在研究期间的大部分时间里,和农民宁愿喂任何可用的纳皮尔草在任何高度而不是不满足任何纳皮尔草(表的2)。14 - 20%的奶牛农场经验丰富的突然改变饲料,在组之间具有可比性。大多数的研究期间访问的(> 64%)被干燥的天气(表的特点2)。乳制品餐美联储的平均数量为1.6公斤/牛/天,而玉米胚芽是美联储在数量少得多(0.03公斤/牛/天,表4)。2营养干预组的农民提供更多矿物比生育组(表/维生素补充剂4)。一些农民用玉米青贮饲料(13.4%)支持牛奶产量,平均含量为2.0公斤/牛/天喂养所有农场和3.3公斤/牛/天美联储最多的动物。

两个营养干预组的营养只有美联储0.1公斤Calliandra和田菁属联合干预组(表4),两组喂养更多的( )比其他两组。农民也使用其他补充饲料(豆荚、蔬菜、厨房的副产品,小麦秸秆等)作为应对策略来补充饮食的奶牛饲料短缺。这种权宜之计喂养实践水平明显高于( )对照组(0.6公斤/牛/天)比其他3组(表4)。

在所有组的访问,牛是健康体检参数在正常范围内;奶牛食欲正常,超过98%的时间在所有组。有显著差异( )检查动物的比例受皮肤寄生虫(节拍)访问期间,与更多的侵扰观察生殖组比另一组(表3)研究期间的大部分时间。亚临床乳腺炎的发生是最高的营养组最低(21.9%)和繁殖组(11.2%)(表3)( )。怀孕风险相对较低和类似的所有组( )。

奶牛的平均BCS组间(表非常相似4),与整体意味着2.2中的5个。牛的意思是昏暗的营养和联合组为299.3(其中。10.8)天,249.4 (s.d.10.5)天,分别,但这些暗淡的与其他组没有显著不同。笔安慰分数被类似的跨组(表4),总体平均是3.1的6。

3.2。自然对数之间的多变量分析每日牛奶产量(升)和各种因素

多变量混合线性回归模型与日常牛奶产量的自然对数作为结果变量是基于1458年cow-visit观察从607年235头奶牛的农场参观80年农场。平均有6.2访问/牛,最多16个访问/牛。平均有1.6奶牛农场/访问最多3牛/农场参观,由入选标准。评估合格的模型变量之间的相关性,预测了各种相关超过0.4。然而,没有一个相关变量仍然是重要的在最后的多变量模型,因此决策相关变量对最终的模型是不必要的。

在决赛第一多变量线性混合模型控制集群内访问的牛,动物的正常食欲,BCS,和大量的奶制品,Calliandra /田菁属,和玉米青贮饲料喂牛是显著正相关的牛奶量/牛/日生产规模自然对数。负面因素与自然对数的日常牛奶产量的玉米胚芽美联储,昏暗,怀孕状态的动物,动物是否有亚临床乳腺炎或突然改变他们的喂养。数量的Calliandra /田菁属美联储(图3),BCS(图4),暗(图5)都是曲线与日常牛奶产量的自然对数。喂养2公斤(湿重)Calliandra /田菁属似乎有增加牛奶产量的最佳效果,与牛奶产量相比,喂养没有高出50%Calliandra /田菁属(图3)。然而,有时,一些牛奶产量较低的农民能够养活≥2.5公斤树叶的奶牛,每天影响图的形状。牛奶产量估计在100年达到顶峰的,正如所料,之前一直下降的哺乳期间,少量的牛在泌乳后期(500 - 900年的),稍微增加牛奶产量在农场以更丰富的高质量饲料喂养这些late-lactation牛(图4)。牛奶产量最高时观察到的BCS是3.5(图5)。然而,在极少数情况下,奶牛BCS超过3.5,但他们并没有伴随着更好的牛奶产量(图5),因为他们的高(> 275天)。

口译的取幂系数因素数据,当所有的因素都保持不变,占访问集群内牛,一公斤增加乳制品餐(0到7公斤)美联储估计导致增加3.9% ( )在生产/天(表意味着大量的牛奶5)。意味着奶牛牛奶产量增加0.8% /牛/天每公斤增加玉米青贮饲料喂养(0到30公斤)。然而,喂食玉米胚芽牛明显导致减少意味着牛奶产量/天(即。,with every kg increase of maize germ, there was a 27.1% decrease in milk production/cow/day) (Table5)。当突然改变了牛的饮食,每天平均牛奶产量估计减少了9.9%。当奶牛正常食欲,意思是每日牛奶产量两倍( )而当食欲很差。一头奶牛怀孕或亚临床乳腺炎的时候,意味着奶牛的牛奶产量/天降低了23.4%和6.0%,分别为(表5)。估计会观察这个模型相关性为0.376。

在决赛第二多变量线性混合模型控制集群内牛的农场,牛奶产量的自然对数的一头奶牛每天观察要高0.9%在每个后续访问后第一个访问(表6)。有许多相似之处这最后模型相比,模型内的访问控制集群牛,只有轻微的差异系数。有三个模型之间的实质性差异。纳皮尔草喂养不是第一重要的最终模型但与ln牛奶产量显著正相关/牛/天。相反,亚临床乳腺炎的二次型Calliandra /田菁属并不重要,所以并不包括在这第二个最终的模型。在这个模型中,估计会促进相关的观测是0.464。

3.3。模型评价

两个模型,该模型假设常态在农场和方差齐性满足,牛,和访问级别。散点图的拟合值和标准化残差也没有描绘不同模式的各级标准化残差的分布模型。任何标准化残差大于2个标准差被发现不是真正的离群值。标准化残差有适合的常态。删除这些观察没有意义和影响系数的预测有一个例外;有一个下降8%在亚临床乳腺炎的效果自然对数的牛奶而不会影响它的重要性在模型1和降低12%的效果突然饲料变化自然对数的牛奶而不影响模型2中的变量的意义。这些观察有影响力,但不是真正的离群值;因此,所有的观察都保留在最终的模型。

4所示。讨论

我们的现场试验数据表明,喂食Calliandra/田菁属随着营养建议可以用来改善日常商业自卫队的牛奶产量(表5和6)。因此,农林土地利用系统可以作为一种对奶农应对饲料短缺和低farm-available饲料粗蛋白的牛。每日牛奶产量研究自卫队即使没有直接改善营养干预在农场(即使用。,towards the end of the study, two farmers in the reproduction group grew the shrubs on their own, harvested them when ready, and fed them to their cows). Farmers sometimes communicate on farm management practices with each other in these close-knit communities in Kenya.

这些豆科灌木利用试验中富含蛋白质,因此,补充必要的CP好牛奶产量在奶牛喂养劣质饲料(13,18,23]。这个试验的结果是类似于发现观察自卫队在肯尼亚中部的另一部分29日观察),牛奶产量增加0.4千克/天Calliandra /田菁属是喂牛(数量不以研究)。

每天喂食玉米胚芽的负面影响牛奶产量是意想不到的(表5和6)。很少有农民使用玉米胚芽作为集中补充(n= 11),导致少量喂。一些农民使用玉米胚芽选择制定他们的自制的混合精矿通过结合一些玉米胚芽乳制品,麸皮,和/或其他可用谷物,蛋白质混合生产经济但低于乳制品独自吃饭。因此,农民喂玉米胚芽(尤其在对照组)有效地减少了大量的蛋白质补充剂在牛的饮食,导致玉米胚芽的负面影响最终的模型。这种情况出现时不足导致营养不平衡的知识农民正确制定定量(30.]。

而灌木提供粗蛋白的极好来源,我们知道,一个适当的平衡所需的能量和蛋白质是牛奶产量(31日]。无论哪个级别的集群控制在在目前的研究中,每日牛奶产量增加更多乳制品餐是用来补充动物的饮食。乳品集中研究发现与其他协议(尽管较低)的研究(5,29日,32,33]。小增加牛奶产量可能是穷人BCS的函数的研究奶牛和少量的乳制品被美联储集中在研究区域(表4)。

在这个试验中,意味着增加牛奶产量在升/牛/天观察青贮饲料的数量增加(表5和6)。这个地区玉米青贮饲料主要是由整个玉米植株收获“牛奶”阶段。其他添加剂包括在青贮饲料制备麦麸,糖蜜,和/或尿素,这取决于偏好,这些产品的可访问性和可用性。这些添加剂通常旨在改善现有的蛋白质(34)和代谢能(我)内容(35)和支持发酵过程(36在青贮饲料。已经记录在其他地方(类似的实践37]。因此预计,当农民的玉米青贮饲料添加到日常牛配给,这将提供额外的CP和能源更好的牛奶产量的必要条件。准备整个玉米青贮饲料也有NDF比例低,导致增加消化率和更高的干物质摄入(DMI),这将支持增加牛奶产量(38]。

纳皮尔草喂牛在这个研究人口与更高的每日牛奶产量(表6)。无论什么身高的纳皮尔草喂饭、喂纳皮尔草明显更好的(意味着牛奶产量增加7.6% /天)比不喂任何纳皮尔草。纳皮尔草提供额外的CP和能源(39)之上,为奶牛是什么收到通过其他饮食喂牛,从而提高牛奶产量,观察到其他地方(40]。纳皮尔草喂养的影响,然而,模型1中不显著(当占访问集群内牛),也许是因为其它因素影响的直接效应的纳皮尔草喂牛奶产量在给定时间的研究。没有任何证据表明混杂在最后的模型,所以这些其他因素可能是实践或因素在整个研究期间不一致。因此,在奶牛随机效应,通过访问一些每月变化每天牛奶产量归因于纳皮尔草占在随机模型的一部分,使纳皮尔草微不足道的固定部分的模型。

更高的BCS能显著改善每日在这些牛牛奶产量(表5和6),它是在协议与其他研究[29日,41]。可怜的身体条件表明当前或之前的负能量平衡在一头牛41影响牛奶产量),牛奶成分,奶牛的繁殖42]。这种不平衡是一种常见的发生在发展中国家自卫队在旱季的时候只现成的饲料通常是质量差的1,4]。喂食高质量的保存饲料如干草或青贮饲料为这些旱季期间建议。

只有少数动物产奶与昏暗的大于500,虽然285年意味着暗高于预期。的意想不到的形状图(图4)描述每日牛奶产量的增加非常高的昏暗的特定于少数牛和牛,和农场层次的特征。生产曲线类似于其他的研究,描绘了生理正常的日常在奶牛牛奶产量最高产量经历了产后2个月(43- - - - - -45]。

更高的日常观察牛奶产量(表当动物有一个好胃口5和6)。这一发现是类似于其他的研究,DMI上升与更好的牛奶产量,因为这些动物会必要的提高牛奶产量(CP和我46,47]。更好的胃口肯定会补的效果增加牛奶产量喂养的灌木,而食欲不振将否定这积极的影响。

与怀孕有关的减少意味着每天牛奶产量在这项研究人口(表5和6)。怀孕怀孕牛花更多的精力来支持,因此减少牛奶生产(48- - - - - -50]。在某些情况下,农民说他们甚至选择减少挤奶的奶牛怀孕时的频率似乎失去身体条件太多,这也将导致更低的每日牛奶产量。这个决定是主观的,是由独立的农民可能导致减少农场之间的牛奶产量差异的联合干预组和其他组。

亚临床乳腺炎时重要的模型1中占访问集群内牛但是并没有显著的模型2当占奶牛在农场的集群。控制访问内牛允许新病例的影响在牛占固定部分的模型。亚临床乳腺炎与每日牛奶产量下降了6%,平均而言,相比没有隐性乳腺炎,这是类似于自卫队在肯尼亚的另一项研究[29日]。乳腺组织的炎症和破坏mastitis-causing病原体导致减少乳汁分泌和失望50]。这种效应可能有负面影响的观察到的影响增加牛奶产量与灌木从牛的饮食补充。

当农民们突然改变了奶牛的饮食,每日牛奶产量显著降低(表5和6)。减少可能是由于降低采食量和代谢沮丧的奶牛瘤胃适应新的饮食。这种效应会降低灌木对牛奶生产的积极作用。

虽然我们的研究设计旨在控制了混杂各种因素通过多变量回归分析,研究周期长(16个月),因此研究人口随着时间的推移而改变。新牛被引入到农场(购买)和添加到研究中,而其他牛离开了研究人口(打开),这可能导致一些选择性偏差的化妆四组。

有一些追踪损失在这项研究中,这也可能影响我们的研究结果。然而,从研究测定提款不原因进一步研究。牛的原因包括死亡或农民优先级的变化,以及其他家庭问题。因此,它不太可能,这些撤资导致偏见的结果。

20农场四组的分配是基于预期的干预Calliandra /田菁属树叶被喂牛2干预组(营养和组合),与假设,合并后的集团将经历一个协同概念积极的影响(结果在一个相关的出版物51])。这些灌木的性能是变量,很大程度上取决于管理,普遍的天气条件下,灌木和可用性的水。由于现实的挑战与种植灌木,干预组的农民没有所有提要等量的灌木植物,由于缺乏树叶,可怜的收割技术,或缺乏合规。出于这个原因,第二组数据分析是基于实际的农民喂养方法与不同的学习小组。这些实际的挑战目标人群的干预私有农场的部分原因,以确定干预效果在田间试验,而不是研究农场。

设计良好的随机对照试验是强大的工具来评估不同农场干预的影响(52]。然而,他们是复杂的,在现场设置完成时,这些研究可以受到诸多挑战,我们的研究也不例外。复杂变化在农业实践我们的数据收集和统计分析,但这种变化是一个资产的研究,因为我们想要确定的好处喂养豆科灌木的广度小农农场在肯尼亚的这个领域,将更具代表性的农民应该期待相比,研究大型或研究农场。田间数据记录的变化也是一个限制我们的研究中,和农民的识字水平变化导致的一些记录variability-realities小农奶农在肯尼亚做研究。研究设计和分析工具的选择都旨在减轻上述限制的影响研究结果的解释。虽然承认这项研究的缺点,这些结果表明,的影响Calliandra和田菁属补充研究中观察到在大型或研究农场可以有效地转换成自卫队观察到我们的干预方法。

未来的研究将受益于一个营养的分析不同的自制的集中和农民在他们的农场使用(例如,当玉米胚芽是美联储)更好地量化这个农场实践的影响。研究也应该在使用一个农林复合经营模式的金融影响饲料Calliandra和田菁属牛,这将说明的可持续性和可能的广泛采纳性干预,在肯尼亚自卫队。生态,评估长期使用的效果Calliandra和田菁属对土壤结构和性能也会对农民有利,因为一些早期文献[53)积极相关田菁属灌木和某些种类的土壤线虫,这可能会影响其他粮食作物农场从长远来看。

5。结论

从我们的研究结果,我们得出结论,通过适当的营养建议,饮食补充与Calliandra和Sesbania可以提高每日牛奶产量在肯尼亚商业自卫队。农林土地利用系统可以采用作为奶农的方式应对farm-available饲料短缺和质量差的奶牛。集中喂养奶牛(乳品餐)是显示改善每日牛奶产量和美联储应该优化。然而,自制的混合不当乳制品集中,与玉米胚芽喂养如图所示,可能导致每日牛奶产量低。因此,建议自制的混合应寻求人才。虽然短纳皮尔纳皮尔草,草比高成熟更有营养喂养纳皮尔草在任何高度比没有喂食,所以农民应该继续喂养纳皮尔草,当可用的,而不是干玉米秸秆等劣质饲料。平稳过渡,当改变饲料对奶牛将会是一个更好的方法来确保一致的每日牛奶产量,而不是突然的变化;因此,库存管理和更好的饲料交付计划需要在这些农场。更好的BCS和短暗淡更有利可图的农民因为牛产生更多的牛奶;因此,需要注意提高繁殖和采用上面提到的喂养建议。 Subclinical mastitis affects daily milk production and thus farmers should utilize CMT for early detection and treatment of mastitis cases while employing preventive management practices that reduce occurrences of new cases of mastitis on their farms. Overall, this project had a positive impact on SDFs in this study area, given the improved daily milk production observed over the different farm visits compared to the baseline.

数据可用性

字段数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者是感激这一研究的主要资助项目,加拿大的伊丽莎白二世女王钻石禧年奖学金(q),这是通过一个独特的伙伴关系管理大学加拿大,土堆大厅基金会(RHF),加拿大社区基金会(CFC),和加拿大的大学。这个项目是由可能在加拿大政府的财政支持下,省级政府和私营部门。作者也承认农民的巨大贡献由志愿者和工作人员帮助农民和学术支持人员爱德华王子岛大学的(UPEI)。,NDFCS的支持,Upendo妇女组织的合作,主要是女人奶农使这一切成为可能。

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